[发明专利]一种基于PCA与L-M算法的参考作物腾发量的计算方法

权利要求书

1.一种基于PCA与L-M算法的参考作物腾发量的计算方法，其特征在于，其步骤如下：

步骤一：搜集研究区域气象站点的历史气象数据与气象站点地理信息；

步骤二：通过皮尔逊Ⅲ型频率分布曲线对步骤一获取的历史气象数据进行水文频率分析，分别筛选出枯水年、平水年和丰水年的典型年份；

步骤三：利用Penman-Monteith公式计算步骤二中典型年份对应的历史气象数据和气象站点地理信息的参考作物腾发量ET₀，并作为ET₀验证值；

步骤四：通过PCA统计方法提取典型年份对应的历史气象数据的相互独立的气象数据作为综合指标；

步骤五：对步骤四中提取的综合指标进行归一化处理后作为数据集，并将数据集分为训练样本和验证样本；

步骤六：将训练样本输入到L-M算法工具箱中进行训练，得到基础网络；

步骤七：将验证样本输入基础网络中，输出仿真结果；

步骤八：对仿真结果进行反归一化计算，得到ET₀预测值；

步骤九：将ET₀预测值与ET₀验证值进行对比，采用评价指标计算基础网络的精度，当精度小于设定的阈值时，保存基础网络，执行步骤十，否则，返回步骤六进行重新训练；

步骤十：利用基础网络计算除典型年份以外的其他年份的参考作物腾发量。

2.根据权利要求1所述的基于PCA与L-M算法的参考作物腾发量的计算方法，其特征在于，所述历史气象数据包括日最高气温、日最低气温、日平均气温、实际日照时数、相对湿度、饱和水汽压、风速；所述气象站点地理信息包括气象站点高程、气象站点经度和气象站点纬度。

3.根据权利要求2所述的基于PCA与L-M算法的参考作物腾发量的计算方法，其特征在于，所述Penman-Monteith公式为：

其中：ET₀为参考作物腾发量，R_n为太阳净辐射，G为土壤热通量，γ为温度表常数，u₂为风速，e_a为饱和水汽压，e_d为实际水汽压，为日平均温度，表示饱和水汽压与日平均温度的系数，T_max表示日最高气温，T_min表示日最低气温。

4.根据权利要求3所述的基于PCA与L-M算法的参考作物腾发量的计算方法，其特征在于，所述太阳净辐射R_n的计算公式为：

R_n＝R_ns-R_nl，

其中，表示净短波辐射，表示净长波辐射，R_a＝37.6*d_r(W_s*sinφ*sinδ+cosφ*cosδ*sin W_s)表示位于大气上层的太阳辐射，n表示实际日照时数，N＝7.64*W_s表示最大可能日照时数，表示最高绝对温度，表示最低绝对温度，d_r表示日地相对距离，W_s表示日照时数角，φ为地理纬度，δ为日倾角。

5.根据权利要求3或4所述的基于PCA与L-M算法的参考作物腾发量的计算方法，其特征在于，所述饱和水汽压e_a的计算方法为：

当气象数据完整时的实际水汽压e_d的计算方法为：

其中，e_d(Tmin)表示T_min时的实际水气压，e_d(Tmax)表示T_max时的实际水气压，RH_min表示日最小相当湿度，RH_max表示日最大相当湿度，e_a(Tmin)表示T_min时的饱和水汽压，e_a(Tmax)表示T_max时的饱和水汽压；

当气象数据有缺失时的实际水汽压e_d的计算方法为：

其中，表示为平均相当湿度，