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该研究对基于注意力机制的长短期记忆(Attention-Based Long Short Term Memory,AT-LSTM)模型对蒸散量(Evapotranspiration,ET)模拟的可行性和有效性进行验证,以提高环境数据缺失情况下的蒸散量模拟精度。基于盐池县2012—2017年的每30 min环境数据,利用不同环境因子组合构建基于注意力机制的LSTM模型,并将其与极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)模型、支持向量机(Support Vector Machine