Reference evapotranspiration forecasting based on local meteorological and global climate information screened by partial mutual information-西安理工大学科技处

Reference evapotranspiration forecasting based on local meteorological and global climate information screened by partial mutual information

来源：　时间：2019-09-10 　点击数：

期刊名称：Journal of Hydrology

影响因子：4.405

作者：方伟，黄生志，黄强，黄国和，谢超，孟二浩，栾金凯

论文介绍：

本文为缺少气象实测资料的不发达地区，专门开发了一种潜在蒸散发预报模型。首次将偏互信息方法引入蒸散发预报模型用于输入变量选择，优势在于能够识别广泛存在的线性和非线性相依关系，筛选出密切相关的预报因子并排除冗余变量，降低模型的数据需求。同时，考虑到大气环流过程对区域气候的深刻影响，进一步在模型中添加与之相关的大气环流因子，以弥补实测资料缺失的不足。在泾河和北洛河流域的案例研究表明，对比基于偏相关的模型输入变量筛选方法，偏互信息方法更加有效地排除了冗余因子，得到更为紧凑的输入变量集合。遥相关分析发现，Nino 1+2指数与研究区域蒸散发过程关系密切，将其加入预报因子集合后，模型预报准确率到达90%以上。因此，通过偏互信息进行变量筛选并进一步考虑环流影响，有利于为类似的实测资料稀缺地区开发出高精度的蒸散发预报模型。