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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국농공학회 한국농공학회논문집 한국농공학회논문집 제52권 제5호
발행연도
2010.1
수록면
1 - 9 (9page)

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Evapotranspiration (ET) is one of the basic components of the hydrologic cycle and is essential for estimating irrigation water requirements. In this study, artificial neural network (ANN) models for reference crop evapotranspiration (ET0) estimation were developed on a monthly basis (May～October). The models were trained and tested for Suwon, Korea. Four climate factors, daily maximum temperature (Tmax), daily minimum temperature (Tmin), rainfall (R), and solar radiation (S) were used as the input parameters of the models. The target values of the models were calculated using Food and Agriculture Organization (FAO) Penman-Monteith equation. Future climate data were generated using LARS-WG (Long Ashton Research Station-Weather Generator), stochastic weather generator, based on HadCM3 (Hadley Centre Coupled Model, ver.3) A1B scenario. The evapotranspirations were 549.7 mm/yr in baseline period (1973-2008), 558.1 mm/yr in 2011-2030, 593.0 mm/yr in 2046-2065, and 641.1 mm/yr in 2080-2099. The results showed that the ANN models achieved good performances in estimating future reference crop evapotranspiration.
#Artificial Neural Networks #climate change #evapotranspiration #FAO Penman-Monteith #LARS-WG

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Allen, R. G. / 1998 / Crop evapotranspiration: Guidelines for computing crop requirements google schola Blaney, H. F. / 1962 / Determining consumptive use irrigation water requirements / USDA. Tech. Bul. 1275 : 59 ~ google schola FAO / 1998 / Crop evapotranspiration - Guidelines for computing crop water requirements - google schola Gorka L. / 2008 / Comparison of artificial neural network models and empirical and semi-empirical equations for daily reference evapotranspiration estimation in the Basque Co google schola Harvey, R. L. / 1994 / Neural Network Principles / Prentice Hall google schola

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