GPR､XGBoost和CatBoost模拟江西地区参考作物蒸散量的适应性研究 - LIU, Xiaoqiang; DAI Zhiguang; WU, Lifeng; ZHANG Fucang; DONG Jianhua; CHEN, Zhiyue (Guanʻgai paishui xuebao, 2021)
【目的】提高机器学习模型模拟参考作物蒸散量在江西省适应性和精度。【方法】基于江西南昌等15个气象站2001—2015年日值气象数据（最高气温、最低气温、地表辐射、大气顶层辐射、相对湿度和2 m高风速），以FAO-56 Penman-Monteith（P-M）公式的计算结果作为对照，建立了计算ET0的高斯过程回归（GPR）、极限梯度提升（XGBoost）和梯度提升决策树（CatBoost）模型，并分别与经验模型进行比较。【结果】各气象参数对机器学习模型模拟ET0的精度影响由大到小依次为：Rs、Tmax和Tmin、RH、U2，且采用Tmax、Tmin、Rs和RH气象参数组合的机器学习模型（RMSE<0.2 mm/d）模拟ET0精度高。此外，3种机器学习模型在有限的气象数据时具有较好的适用性，且优于传统经验模型，其中GPR和CatBoost模型的预测精度高，但GPR模型稳定性最好。【结论】考虑到所研究模型调参的复杂性、预测精度和稳定性，GPR模型可作为江西地区参考作物蒸散量模拟的推荐方法。