Zeitschrift für Erdöl- und Umweltbiotechnologie

Abstrakt

Konzeptionelle Referenz-Evapotranspirationsmodelle für verschiedene Zeitintervalle

Laaboudi A, Mouhouche B und Draoui B

Die Evapotranspiration ist eine der grundlegenden Komponenten des Wasserkreislaufs und ist für die Schätzung des Wasserbedarfs zur Bewässerung unerlässlich. Die Verwendung künstlicher neuronaler Netze (KNN) zur Schätzung der Referenz-Evapotranspiration hat im letzten Jahrzehnt enormes Interesse geweckt. In diesem Artikel werden die Ergebnisse beschrieben, die durch die Verwendung neuronaler Netztechniken zur Verbesserung der Genauigkeit der Schätzung der Referenz-Evapotranspiration in verschiedenen Situationen erzielt wurden. Da sich neuronale Netze als sparsame universelle Näherungsmodelle für nichtlineare Funktionen erwiesen haben, haben wir diese Eigenschaft ausgenutzt, um verschiedene Modelle für Situationen mit fehlenden meteorologischen Parametern und in verschiedenen Zeitschritten zu erstellen. Die Penman-Monteith-Gleichung (PM) der FAO-56 wurde zur Berechnung der Referenz-Evapotranspirationswerte verwendet. Die Studie zeigte, dass die neuronale Netztechnik die besten Modelle lieferte, selbst wenn das Risiko einer Kollinearität befürchtet wurde, und durch die Wahl einer geeigneten Architektur die besten Ergebnisse lieferte. Sie konnten sowohl den mittleren quadratischen Fehler als auch den mittleren absoluten relativen Fehler reduzieren und gleichzeitig die Nash-Sutcliffe-Effizienz und die Koeffizientenbestimmungswerte maximieren.