【摘 要】
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以四川盆地中部遂宁气象站2001-2010年逐日温度资料和大气顶层辐射（Ra）为输入参数,以FAO-56Penman-Monteith（PM）模型计算的参考作物蒸散量（ET0）为标准,分别利用广义回归神经网络（GRN
【机 构】
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中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所/农业部旱作节水农业重点实验室,四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室/水利水电学院,南方丘区节水农业研究四川省重点实验室
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以四川盆地中部遂宁气象站2001-2010年逐日温度资料和大气顶层辐射（Ra）为输入参数,以FAO-56Penman-Monteith（PM）模型计算的参考作物蒸散量（ET0）为标准,分别利用广义回归神经网络（GRNN）和小波神经网络（WNN）两种机器学习算法建立ET0模拟模型,并对GRNN、WNN和Hargreaves（HS1）与两种改进的Hargreaves（HS2和HS3）模型的ET0模拟效果进行对比分析,利用2011-2014年数据对各模型模拟精度进行验证,分析仅有温度资料时不同模型在四川盆地的适
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