基于機器學習算法和能量閉合理論的高標準稻田蒸散估算

摘要： 為選出模擬長江中下游高標準稻田各生育期實際蒸散（ET_a）的最優(yōu)機器學習模型，并探究能量閉合對機器學習模型模擬ET_a的影響，基于南通市2020年高標準水稻田小氣候、土壤和通量觀測數(shù)據(jù)，分析各生育期稻田ET_a及相關(guān)因子的時間變化特征，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡和隨機森林兩種算法估算各生育期ET_a，評估基于波文比的強迫能量閉合對機器學習模型模擬ET_a精度的影響。結(jié)果表明：（1）在不同... （共14頁）