基于BP神经网络的陕西春季浅层地温预测模型
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

基金项目:

陕西省重点研发项目(2021ZDLNY03-02);陕西省自然科学基础研究计划项目(2017JQ3025);陕西省气象局秦岭和黄土高原生态环境气象重点实验室开放基金课题(2023K-3;2021G-9)


Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
    摘要:

    利用2016—2021年春季(3—5月)陕西98个国家级地面气象观测站逐日观测资料,运用BP神经网络构建了陕西春季不同区域(陕北、关中、陕南)不同月份(3、4、5月)不同土壤深度(5、10、15、20 cm)地温预测模型,并利用2022年数据进行模型预测检验。研究结果表明:模型预测的各深度日平均地温在陕北、关中、陕南地区预测准确率>95%,且整体表现出土壤深度越深预测准确率越高的趋势,10 cm日平均地温预测准确率>98%,15、20 cm日平均地温预测准确率>99%;各深度日平均地温在陕北、关中、陕南地区预测值与实测值的均方根误差≤10 ℃、平均绝对误差≤08 ℃,均方根误差和平均绝对误差整体表现出土壤深度越深误差值越小的趋势;模型预测精度比较理想,可用于陕西春季浅层地温预报业务,为春播及果树花期预报提供技术支持。

    Abstract:

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

刘佩,高茂盛,王百灵,等.基于BP神经网络的陕西春季浅层地温预测模型[J].陕西气象,2024(4):45-52.

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2024-07-05