基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的果樹需水預(yù)測研究

何淑林，劉慧敏，金立強，劉 勇,*

（1.黑龍江大學(xué)，哈爾濱 150000；2.黑龍江東部節(jié)水設(shè)備有限公司，哈爾濱 150000）

0 引 言

【研究意義】植物消耗水分的主要途徑為植株間的蒸騰作用、地表滲漏、地表徑流，還有一部分用于自身的生長發(fā)育。對于果樹而言，由于其枝繁葉茂且冠層較大，果樹吸收的水分有95%都用于蒸騰作用[1]，因此準(zhǔn)確計算果樹蒸騰量對果樹的合理灌溉、提高水資源利用率具有重要意義。【研究進(jìn)展】植物需水量的計算方法有多種，其中使用最普遍的有2種：一種是直接計算，即根據(jù)土壤濕度和最佳土壤濕度的偏差，直接計算出植物在各個生長階段的需水量；另一種是間接確定，由于植物的水分大部分都用于蒸騰作用，可以通過模型預(yù)測植物的蒸騰量，間接計算植物在各個生長時期的需水量[2-3]。Kumar等[4]利用極限學(xué)習(xí)機（Extreme Learning Machine, ELM）方法對蒸騰量進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果表明ELM模型的預(yù)測精度較高，且預(yù)測模型簡單、易實現(xiàn)；Wang等[5]建立的模型框架將反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation Network, BP）和Hargreaves蒸散模型相結(jié)合，建立了集成未來氣候變化情景下的水資源分配優(yōu)化模型，該模型框架可以揭示受氣候變化影響的水文氣象要素的規(guī)律，具有很大的研究意義；Hou等[6]將熱紅外遙感的知識應(yīng)用到農(nóng)業(yè)灌溉中，預(yù)測在不同灌溉速率下作物的蒸騰速率，可以幫助安排灌溉時間，對于精準(zhǔn)灌溉具有重要意義；陳士旺等[7]根據(jù)基質(zhì)含水率的變化情況，分析了溫室番茄蒸騰量花期和苗期的預(yù)測精度，對溫室灌溉管理具有很大的推廣應(yīng)用價值；……