Revista de Petróleo y Biotecnología Ambiental

Abstracto

Modelos de referencia conceptual de evapotranspiración para diferentes pasos de tiempo.

Laaboudi A, Mouhouche B y Draoui B

La evapotranspiración es uno de los componentes básicos del ciclo hidrológico y es esencial para estimar los requerimientos de agua para riego. El uso de Redes Neuronales Artificiales (RNAs) en la estimación de la evapotranspiración de referencia ha recibido un enorme interés en la presente década. Este artículo describe los resultados obtenidos usando técnicas de redes neuronales para mejorar la precisión de la estimación de la evapotranspiración de referencia en diferentes situaciones. Debido a que las redes neuronales han demostrado ser aproximados universales parsimoniosos de funciones no lineales, hemos explotado esta propiedad para construir varios modelos en situaciones de falta de parámetros meteorológicos y en diferentes pasos de tiempo. La ecuación FAO-56 Penman–Monteith (PM) se utiliza para calcular los valores de evapotranspiración de referencia. El estudio demostró que la técnica de red neuronal realizó los mejores modelos incluso cuando se teme el riesgo de colinealidad y proporcionó los mejores resultados al elegir la arquitectura apropiada. Fueron capaces de reducir tanto los valores de Error Cuadrático Medio como de Error Relativo Absoluto Medio y al mismo tiempo maximizar la eficiencia de Nash-Sutcliffe y los valores de determinación de coeficientes.