摘 "要：面對全球水資源緊缺的挑戰(zhàn)，準(zhǔn)確估算作物需水量已經(jīng)成為農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉領(lǐng)域的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。以反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)為代表的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在參考作物蒸發(fā)蒸騰量估算方面具有獨(dú)特優(yōu)勢。針對在農(nóng)業(yè)水利領(lǐng)域的具體技術(shù)應(yīng)用，提出一系列措施，包括特征工程、模型優(yōu)化、決策系統(tǒng)整合以及技術(shù)普及推廣。這些措施旨在推動(dòng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在農(nóng)業(yè)灌溉和氣候政策支持方面的實(shí)用價(jià)值，為提升作物需水量估算的精準(zhǔn)度和效率提供新的視角和工具，進(jìn)而推動(dòng)水資源的高效利用和農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

關(guān)鍵詞：參考作物需水量；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；估算；農(nóng)業(yè)水利；應(yīng)用研究

中圖分類號(hào)：TV93 " " "文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A " " " " "文章編號(hào)：2096-9902（2024）09-0009-04

Abstract： In the face of the challenge of global water shortage， accurate estimation of crop water demand has become a key link in the field of agricultural water-saving irrigation. Neural network technology， represented by back propagation neural network and short-term memory network， has unique advantages in reference crop evaporation estimation. Aiming at the specific technical application in the field of agricultural water conservancy， a series of measures are put forward， including feature engineering， model optimization， decision-making system integration and technology popularization. These measures aim to promote the practical value of neural network technology in agricultural irrigation and climate policy support， and provide new perspectives and tools for improving the accuracy and efficiency of crop water demand estimation. and then promote the efficient use of water resources and the sustainable development of agriculture.

Keywords： reference crop water requirement; neural network; estimation; agricultural water conservancy; application research

隨著全球水資源緊張問題的日益突出，農(nóng)業(yè)水利管理的重要性日益凸顯。其中，準(zhǔn)確估算作物需水量是提高水資源利用效率、保障糧食安全和促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵因素。傳統(tǒng)的作物需水量估算方法往往因計(jì)算過程繁瑣、成本較高和實(shí)用性不強(qiáng)而受限。近年來，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展為解決這一問題提供了新的可能性。特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，以其強(qiáng)大的擬合能力和靈活性，在作物需水量估算領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的潛力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用不僅能夠簡化作物需水量的估算過程，降低成本，還能提高估算的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。因此，深入分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在作物需水量估算中的應(yīng)用，探討其對農(nóng)業(yè)水利管理的潛在貢獻(xiàn)，具有重要的理論和實(shí)際意義。

1 "作物需水量分析

1.1 "參考作物蒸發(fā)蒸騰量

作物需水量，是指無病害農(nóng)作物在滿足非限制性土壤條件的大田環(huán)境下，在給定生長環(huán)境中實(shí)現(xiàn)高產(chǎn)潛力所需的水量。由于構(gòu)成植株株體的水量占比極小且計(jì)算繁雜，所以一般將作物蒸發(fā)蒸騰量（Crop Evapotranspiration，ETC）近似等于作物需水量。但ETC的計(jì)算是一個(gè)非常復(fù)雜的過程，受到許多因素的影響，包括作物類型、生長階段、氣候條件[1]及土壤條件等，這導(dǎo)致直接測量或計(jì)算特定作物的ETC在許多情況下是缺乏可行性的。目前廣泛采用的計(jì)算方法是利用參考作物蒸發(fā)蒸騰量（ET0）和作物系數(shù)（KC）相乘來計(jì)算ETC。ET0相較于ETC更易于測量和計(jì)算。所以參考作物蒸發(fā)蒸騰量成為了作物需水量計(jì)算中最重要的部分。

1.2 "參考作物蒸發(fā)蒸騰量測算方法

ET0的測算方法目前有很多研究成果，但常用的方法有主要分為直接法和間接法兩大類。

1.2.1 "直接法

直接法主要通過田間試驗(yàn)觀測獲得ET0。具體步驟包括選擇適當(dāng)?shù)淖魑?，設(shè)置相應(yīng)的灌溉處理，測量土壤蒸發(fā)和作物蒸騰的總量。這種方法需要大量的實(shí)地工作和數(shù)據(jù)采集，一般常見的具體測定方法包括蒸發(fā)器觀測法、能量平衡法和質(zhì)量平衡法等。在實(shí)際工作中，直接法測定較為繁雜，簡易性不足，易受環(huán)境因素影響，有較強(qiáng)的地域局限性。多為田間試驗(yàn)和實(shí)地研究中應(yīng)用。

1.2.2 "間接法

間接法主要是通過測量與蒸發(fā)蒸騰過程有關(guān)的氣象參數(shù)，建立計(jì)算模型來預(yù)測ET0。這些模型主要基于氣象、土壤和植被等變量，其中聯(lián)合國糧農(nóng)組織（FAO）推薦的FAO-56 Penman-Monteith公式作為標(biāo)準(zhǔn)化的ET0估算方法，被認(rèn)為是最可靠的間接估算方法之一。這些模型僅需要較易測得的氣溫、濕度等數(shù)據(jù)即可對ET0進(jìn)行測算，在各種地區(qū)均有較好的適用性。然而，這些半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷膽?yīng)用往往依賴于輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性，對于氣象觀測資料缺乏完整性的地區(qū)難以應(yīng)用。

而隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，基于遙感數(shù)據(jù)的ET0估算方法也得到了廣泛的研究和應(yīng)用。這種方法能夠快速獲取大范圍的ET0數(shù)據(jù)，對于水資源管理和區(qū)域水資源研究具有重要意義。此外，隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于這些技術(shù)的ET0預(yù)測模型可以對有限氣象數(shù)據(jù)地區(qū)的ET0進(jìn)行估算。其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法因?yàn)槠淠軌虿蹲綇?fù)雜的氣象和水文過程的特點(diǎn)，具有較好的適應(yīng)性與靈活性。在相同條件下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的表現(xiàn)明顯優(yōu)于其他經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蚚2]，已經(jīng)成為ET0估算領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究問題。

2 "神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在蒸發(fā)蒸騰量估算中的應(yīng)用

2.1 "神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是一種計(jì)算模型，旨在模擬人腦的信息處理方式，以捕捉和表示復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系。這項(xiàng)技術(shù)能夠從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并識(shí)別隱藏的模式，廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別、預(yù)測估計(jì)、自然語言等領(lǐng)域。其主要優(yōu)點(diǎn)在于強(qiáng)大的擬合能力和靈活性，能夠處理非線性、高維和復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理是構(gòu)建由多層節(jié)點(diǎn)組成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)數(shù)學(xué)函數(shù)。通過連接權(quán)重和激活函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)⑤斎胄盘?hào)轉(zhuǎn)化為預(yù)測輸出。訓(xùn)練過程中，優(yōu)化算法不斷調(diào)整權(quán)重，以最小化預(yù)測與實(shí)際目標(biāo)之間的差異，從而實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜關(guān)系的精確建模。

在ET0的計(jì)算中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)展現(xiàn)出巨大潛力。通過捕捉氣象變量與ET0之間的復(fù)雜非線性關(guān)系，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠提供一種靈活而準(zhǔn)確的預(yù)測方法。與傳統(tǒng)的線性模型相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更好地捕捉和描述復(fù)雜的氣候和土壤條件之間的相互作用。這一特性使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水資源管理和農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有獨(dú)特的優(yōu)勢，為精確和高效的作物需水量預(yù)測提供了新的可能性。

2.2 "主要技術(shù)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過捕捉氣象變量與ET0之間的復(fù)雜非線性關(guān)系，為水資源管理和農(nóng)業(yè)領(lǐng)域提供了一種靈活而準(zhǔn)確的估算方法。在眾多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，反向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短時(shí)記憶（LSTM）網(wǎng)絡(luò)因其獨(dú)特的結(jié)構(gòu)和優(yōu)越的性能，在ET0估算方面得到了廣泛的應(yīng)用和研究關(guān)注。

2.2.1 "反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

直反向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種經(jīng)典的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以其訓(xùn)練效率和穩(wěn)健性在眾多領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用。BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程包括前向傳播和反向傳播2個(gè)階段，通過迭代這一過程，BP網(wǎng)絡(luò)能夠逐漸減小誤差，提高估算精度。在ET0的估算方面，BP網(wǎng)絡(luò)的獨(dú)特優(yōu)勢在于其靈活的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和快速的收斂性能。與其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，BP網(wǎng)絡(luò)能夠更容易地調(diào)整隱藏層的數(shù)量和節(jié)點(diǎn)的連接方式，從而適應(yīng)不同氣象變量與ET0之間的復(fù)雜關(guān)系。此外，BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法通常能夠快速收斂到滿意的解，從而在計(jì)算效率方面具有優(yōu)勢。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在ET0估算方面的表現(xiàn)已被證明優(yōu)于許多傳統(tǒng)半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蚚3]。近年來，研究人員進(jìn)一步探索了BP網(wǎng)絡(luò)的潛力，通過將其與其他先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，形成了混合模型。這些混合模型充分利用了BP網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大擬合能力和其他優(yōu)化算法的特定優(yōu)勢，顯著提升了ET0的估算表現(xiàn)[4]。不僅如此，這些混合方法還增強(qiáng)了模型的魯棒性和適用性[5]，為水資源管理和農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的精確估算提供了新的可能性。這一趨勢展示了BP網(wǎng)絡(luò)在ET0估算方面的不斷創(chuàng)新和發(fā)展，為未來的研究和應(yīng)用打開了新的方向。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種成熟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過靈活的結(jié)構(gòu)和特定的應(yīng)用場景，BP網(wǎng)絡(luò)在水資源管理和農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有廣泛的前景和實(shí)用潛力。

2.2.2 "長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)

長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）是一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系。與傳統(tǒng)的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，LSTM通過3個(gè)特殊的門控機(jī)制來控制信息的流動(dòng)：輸入門控制新信息的進(jìn)入，遺忘門決定哪些信息被保留，輸出門控制最終輸出。這些門結(jié)合單元狀態(tài)，使LSTM能夠捕捉和學(xué)習(xí)時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系，有效避免了梯度消失和爆炸的問題。這使得LSTM能夠?qū)W習(xí)和記憶長期依賴關(guān)系，從而在許多序列預(yù)測任務(wù)中表現(xiàn)出色。

LSTM在ET0估算方面的應(yīng)用已經(jīng)在許多研究中展示了其優(yōu)越性。與傳統(tǒng)的時(shí)間序列模型相比，LSTM能夠更好地處理非線性和長期依賴關(guān)系，從而捕捉到氣象變量的時(shí)間依賴性，提供更準(zhǔn)確的ET0估算結(jié)果。LSTM已成功應(yīng)用于逐月尺度的ET0估算，在模擬精度方面顯著優(yōu)于其他經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蚚2]。并且與其它神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比，LSTM也具有更好的估算性能和模型魯棒性[6]，對氣象特征參數(shù)的數(shù)量依賴更小?？傮w而言，LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過其獨(dú)特的長短時(shí)記憶結(jié)構(gòu)，在ET0估算方面展現(xiàn)了特殊的優(yōu)勢和潛力。其對時(shí)間序列數(shù)據(jù)的高效處理能力使其在水資源管理和農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有獨(dú)特的價(jià)值，為復(fù)雜的氣候和土壤條件下的ET0估算提供了新的視角和工具。

3 "農(nóng)業(yè)水利應(yīng)用措施

3.1 "特征工程與預(yù)處理

特征工程與預(yù)處理在ET0估算中具有至關(guān)重要的地位，它們不僅影響模型的性能，還決定了模型在實(shí)際應(yīng)用中的可行性和可靠性。首先，特征選擇是特征工程的核心環(huán)節(jié)。在ET0估算中，選擇與ET0高度相關(guān)的氣象變量是至關(guān)重要的。這些變量通常包括溫度、濕度、風(fēng)速和太陽輻射等。這些氣象變量的綜合分析不僅能夠提升模型的預(yù)測精度，還能增強(qiáng)模型對于不同氣候、土壤和作物類型的適應(yīng)性。

其次，數(shù)據(jù)預(yù)處理是確保模型性能和穩(wěn)定性的關(guān)鍵步驟。這一階段包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、異常值剔除以及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化等多個(gè)環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)清洗主要是去除那些不符合實(shí)驗(yàn)要求或明顯偏離實(shí)際情況的數(shù)據(jù)點(diǎn)。缺失值處理通常采用插值或基于統(tǒng)計(jì)模型的方法來進(jìn)行。異常值剔除則是通過一系列統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)來識(shí)別和刪除那些可能影響模型性能的數(shù)據(jù)點(diǎn)。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化是為了消除不同量綱和數(shù)據(jù)范圍對模型性能的影響，使得模型能夠更準(zhǔn)確地捕捉到各個(gè)特征之間的關(guān)系。

對于時(shí)序數(shù)據(jù)，還需要進(jìn)行更為復(fù)雜的預(yù)處理步驟。這包括季節(jié)性分解、趨勢去除以及時(shí)間序列的平穩(wěn)化等。季節(jié)性分解能夠幫助模型識(shí)別和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的周期性模式，從而提高模型在長期預(yù)測中的準(zhǔn)確性。趨勢去除則是為了消除數(shù)據(jù)中的長期趨勢影響，使模型能夠更關(guān)注短期的變化和波動(dòng)。時(shí)間序列的平穩(wěn)化通常通過差分或轉(zhuǎn)換等方法來實(shí)現(xiàn)，目的是使得模型能夠在非平穩(wěn)數(shù)據(jù)條件下保持良好的性能。

綜合來看，特征工程和預(yù)處理在ET0估算中起到了舉足輕重的作用。通過合理的特征選擇和嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)預(yù)處理，不僅能夠顯著提高模型的預(yù)測準(zhǔn)確性和魯棒性，還能有效地降低模型的計(jì)算復(fù)雜度和提高模型的可解釋性。這些因素共同為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在ET0估算中的成功應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

3.2 "模型優(yōu)化與集成

在ET0估算的準(zhǔn)確性和可靠性方面，模型優(yōu)化與集成策略具有至關(guān)重要的價(jià)值。首先，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能與其內(nèi)部結(jié)構(gòu)和參數(shù)選擇有著密切的關(guān)聯(lián)。因此，采用先進(jìn)的優(yōu)化算法，如遺傳算法、粒子群優(yōu)化、模擬退火等啟發(fā)式優(yōu)化方法，可以在多維度上提升模型性能。這些算法能夠自動(dòng)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)選擇、學(xué)習(xí)率調(diào)整、權(quán)重初始化和正則化參數(shù)優(yōu)化等，從而在不增加模型復(fù)雜度的前提下，顯著提高模型在ET0估算方面的準(zhǔn)確性和魯棒性。

而模型集成策略也是一種極為有效的優(yōu)化手段。通過將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他計(jì)算方法（如統(tǒng)計(jì)模型、物理模型或其他機(jī)器學(xué)習(xí)模型）進(jìn)行集成，可以實(shí)現(xiàn)各模型優(yōu)點(diǎn)的綜合和互補(bǔ)。例如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其出色的擬合能力而被廣泛應(yīng)用，但其解釋性相對較弱；而統(tǒng)計(jì)模型則在解釋性方面有著明顯優(yōu)勢。因此，將兩者結(jié)合，可以形成一個(gè)更為全面和高效的ET0估算框架。這種集成策略不僅能提高模型的準(zhǔn)確性和解釋性，還能增加模型的魯棒性和適應(yīng)性。

另一方面，模型優(yōu)化與集成還具有很高的應(yīng)用靈活性。通過不同的模型設(shè)計(jì)和優(yōu)化策略，可以實(shí)現(xiàn)對ET0估算方法的多樣化和個(gè)性化，從而更好地適應(yīng)不同應(yīng)用場景和需求。例如，在數(shù)據(jù)稀缺或不完整的情況下，可以通過集成多個(gè)“弱”模型來構(gòu)建一個(gè)“強(qiáng)”模型，從而提高估算的準(zhǔn)確性和可靠性。

3.3 "決策系統(tǒng)整合

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在ET0估算方面的應(yīng)用具有多維度的價(jià)值，遠(yuǎn)超過單一的預(yù)測任務(wù)。這一先進(jìn)的計(jì)算方法能夠整合到更為復(fù)雜和全面的決策系統(tǒng)中，從而實(shí)現(xiàn)對農(nóng)業(yè)水資源管理的全方位優(yōu)化。首先，將ET0估算整合到現(xiàn)代灌溉系統(tǒng)中具有顯著的實(shí)用性和科學(xué)性。通過精確的ET0估算，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者可以根據(jù)作物的實(shí)際需水量進(jìn)行灌溉，從而避免不必要的水資源浪費(fèi)和環(huán)境污染。這不僅有助于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，還能實(shí)現(xiàn)水資源的更為合理和可持續(xù)的利用。具體而言，這種整合可以通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和自動(dòng)化控制系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)，從而在實(shí)時(shí)監(jiān)測和調(diào)整灌溉量的同時(shí)，還能提供對農(nóng)作物生長狀況的綜合評估。

長期和持續(xù)的ET0估算還可以作為氣候變化和水資源管理政策的重要支持工具。通過對ET0的長期監(jiān)測和分析，可以更為準(zhǔn)確地識(shí)別和預(yù)測氣候變化對農(nóng)業(yè)水資源的潛在影響。這一信息不僅可以為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供重要的參考依據(jù)，還能為政府和相關(guān)機(jī)構(gòu)在氣候政策制定和實(shí)施過程中提供科學(xué)支持。例如，通過對多年ET0數(shù)據(jù)的時(shí)間序列分析，可以識(shí)別出氣候變化對農(nóng)業(yè)水需求的長期趨勢，從而為政府決策提供更為全面和深入的視角。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與ET0估算的整合還有助于推動(dòng)跨學(xué)科的科學(xué)合作和創(chuàng)新。例如，與氣象學(xué)、農(nóng)業(yè)科學(xué)、水資源管理和環(huán)境科學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在更廣泛領(lǐng)域的應(yīng)用。這不僅可以提高ET0估算的實(shí)用價(jià)值，還能促進(jìn)跨領(lǐng)域的科學(xué)合作和創(chuàng)新。通過這種多學(xué)科的整合，可以形成一個(gè)更為全面和高效的決策支持系統(tǒng)，從而在農(nóng)業(yè)水資源管理、氣候變化適應(yīng)和可持續(xù)發(fā)展等多個(gè)方面實(shí)現(xiàn)更高水平的優(yōu)化和提升。

3.4 "技術(shù)普及推廣

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在作物需水量估算方面的應(yīng)用已經(jīng)證明了其在農(nóng)業(yè)水利管理中的重要性和有效性。然而，這一先進(jìn)技術(shù)的廣泛應(yīng)用和推廣仍面臨多重挑戰(zhàn)，尤其在農(nóng)業(yè)實(shí)踐和政策制定方面。

首先，教育和培訓(xùn)是技術(shù)普及的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通常涉及復(fù)雜的算法和高度專業(yè)化的知識(shí)，因此，對農(nóng)業(yè)水利工程師、決策者，以及基層農(nóng)民進(jìn)行全面而深入的培訓(xùn)是至關(guān)重要的。這可以通過組織專題研討會(huì)、開發(fā)在線課程和進(jìn)行現(xiàn)場示范等多種方式來實(shí)現(xiàn)。這些教育活動(dòng)不僅能夠提高相關(guān)人員的技術(shù)素養(yǎng)，還有助于消除對新技術(shù)應(yīng)用的疑慮和顧慮。

其次，政府和研究機(jī)構(gòu)在推動(dòng)這一技術(shù)的廣泛應(yīng)用方面具有不可替代的作用。除了提供研發(fā)資金和稅收優(yōu)惠，還需要制定一系列針對性的激勵(lì)政策。例如，可以為那些愿意在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的企業(yè)或個(gè)體提供補(bǔ)貼和低息貸款。更進(jìn)一步，建立一個(gè)多學(xué)科參與的技術(shù)推廣平臺(tái)將具有里程碑式的意義。這一平臺(tái)應(yīng)當(dāng)整合農(nóng)業(yè)科學(xué)、水利工程、人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的專家和學(xué)者，以促進(jìn)跨學(xué)科的合作和研究。

最后，數(shù)據(jù)的收集、管理和分析是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型成功應(yīng)用的關(guān)鍵因素。這一過程涉及到多維度信息的系統(tǒng)性收集和整理，包括氣象數(shù)據(jù)、土壤條件、作物種類和生長階段等。這些數(shù)據(jù)不僅是模型訓(xùn)練和優(yōu)化的基礎(chǔ)，也是后續(xù)模型效果評估和持續(xù)優(yōu)化的重要依據(jù)。因此，構(gòu)建一個(gè)全面、高效和可靠的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)是推動(dòng)該技術(shù)廣泛應(yīng)用的必要條件。

4 "結(jié)束語

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作物需水量估算方法不僅為農(nóng)業(yè)水利管理提供了科學(xué)依據(jù)，而且展示了該領(lǐng)域內(nèi)廣闊的應(yīng)用前景和創(chuàng)新潛力。這一先進(jìn)的計(jì)算框架通過精確估算ET0，有助于實(shí)現(xiàn)水資源的合理和可持續(xù)利用，進(jìn)而推動(dòng)農(nóng)業(yè)水利工程領(lǐng)域的持續(xù)進(jìn)步。未來的研究應(yīng)進(jìn)一步優(yōu)化算法和模型結(jié)構(gòu)，以增強(qiáng)模型的可解釋性和魯棒性，并提高其在不同農(nóng)業(yè)環(huán)境和氣候條件下的適應(yīng)性。此外，模型的實(shí)用性和可操作性也值得進(jìn)一步探究，以滿足實(shí)際應(yīng)用的多樣化需求?？傮w而言，該方法不僅有望促進(jìn)農(nóng)業(yè)水資源的高效管理，還可能為氣候變化適應(yīng)和可持續(xù)發(fā)展提供重要的理論和實(shí)踐支持。

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