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| 基于BP神经网络的陕西春季浅层地温预测模型 | |
| 作者姓名： | 刘佩 高茂盛 王百灵 周忠玉 李建科 李燕赟 郑倩 |
| 作者单位： | 1杨凌气象局;2陕西省气象局秦岭和黄土高原生态环境气象重点实验室;1杨凌气象局;2陕西省气象局秦岭和黄土高原生态环境气象重点实验室;3杨凌高新农业气象技术联合研示中心;4衢州市气象局 |
| 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) |
| 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≤10 ℃、平均绝对误差≤08 ℃,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。 |
| 关 键 词： | BP神经网络 浅层地温 预测模型 春季 陕西省 |
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