基于机器学习算法的ET0预测研究

为了解不同机器学习算法在预测不同气候区参考作物腾发量(ET0)方面的表现,以中国干旱区和湿润区共计20个气象站点1960-2019年的逐日气象数据为依据,以PM和HS公式计算的ET0为参考,评价了多元逐步回归(SL)、支持向量机(SVM)和高斯过程回归(GPR)3种机器学习算法的ET0预测精度及其适用性.结果表明:①当分别以PM和HS公式计算的ET0数值为标准时,3种机器学习算法模拟ET0精度大小关系均表现为:GPR>SVM>SL,且GPR算法的模拟精度最高,其相关系数(R2)均高达0.950以上.②当采用同一种机器学习算法时,其在以PM公式计算的ET0为参考值情况下的R2范围为0.965～0.995、RMSE的范围为0.212～0.260 mm/d、MAE的范围为0.151～0.201 mm/d;以HS公式计算结果为参考值时,其R2范围为0.935～0.984、RMSE范围为0.832～0.964 mm/d、MAE范围为0.596～0.745mm/d.③在不同气候分区,以同一参考公式计算结果为标准值时采用机器学习算法模拟干旱区的ET0精度均优于湿润区,其R2提高了0.01.④对比不同机器学习算法的稳健性,SL和SVM算法在分别以PM和HS公式计算结果为参考值时的稳健性最高,其训练到模拟阶段的R2变化幅度仅为0.16％和0.11％,而GPR算法稳健性均最低.⑤对比不同机器学习算法训练时间成本,SVM和GPR算法的计算成本显著高于SL算法.综合分析3种算法的ET0预测精度、稳健性和计算成本,SVM算法可推荐为中国干旱区和湿润区较为精准预测参考作物腾发量的方法.且机器学习模拟精度与气象因子的定量关系表明,日照时数(N)变化是影响各算法预测精度的主要因子.