【摘 要】
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为了利用有限的气象数据准确预测蓄水坑灌果园的日参考作物需水量，利用蓄水坑灌试验基地逐日温度与湿度数据，构建了基于径向基神经网络的ET0预测模型，并将其模拟结果及Hargreaves、Priestley-Taylor两种常用ET0计算模型的计算结果同FAO-56 Penman-Monteith（FAO56-PM）公式计算的标准值进行对比。结果表明：径向基神经网络预测模型的模拟结果与标准方法FAO56
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51579168）；
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为了利用有限的气象数据准确预测蓄水坑灌果园的日参考作物需水量，利用蓄水坑灌试验基地逐日温度与湿度数据，构建了基于径向基神经网络的ET0预测模型，并将其模拟结果及Hargreaves、Priestley-Taylor两种常用ET0计算模型的计算结果同FAO-56 Penman-Monteith（FAO56-PM）公式计算的标准值进行对比。结果表明：径向基神经网络预测模型的模拟结果与标准方法FAO56-PM公式的计算结果最接近，而Hargreaves、Priestley-Taylor两个常用计算模型的计算结果比标准值偏大，在实际应用中应对其进行校正。
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