Comparación de modelos para estimar la presión real de vapor de agua
2013
Cervantes-Osornio, Rocío(Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias) | Arteaga-Ramírez, Ramón(Universidad Autónoma Chapingo) | Vázquez-Peña, Mario Alberto(Universidad Autónoma Chapingo) | Ojeda-Bustamante, Waldo(Instituto Mexicano de Tecnología del Agua) | Quevedo-Nolasco, Abel(Colegio de Postgraduados)
Английский. Although real vapor pressure is a fundamental variable in the calculation of the evapotranspiration of crops, a component of the hydrological cycle, it is difficult and costly to measure directly. Consequently, in practice calculations are based on temperature data and psychometric relationships. The objective of the present work was to compare different conventional methods used to calculate real vapor pressure with calculations performed using two types of artificial neural networks-feedforward backpropagation and radial basis function. Meteorological data were used from four weather stations in Irrigation District 075, located in Valle del Fuerte, in northern Sinaloa State, Mexico. The results indicate that the radial basis function type of artificial neural network (Scenario E4) was the best method to calculate real vapor pressure.
Показать больше [+] Меньше [-]Испанский язык; кастильский. La presión real de vapor de agua es una variable básica para estimar la evapotranspiración de los cultivos, uno de los componentes del ciclo hidrológico; sin embargo es difícil y cara de medir de forma directa, por lo que se recurre en la práctica a estimaciones basadas en la temperatura y relaciones sicrométricas. El objetivo del presente trabajo fue realizar una comparación de diferentes métodos convencionales para el cálculo de la presión real de vapor y compararlos con las estimaciones realizadas con dos tipos de redes neuronales artificiales: feedforward backpropagation y radial basis function. Se usaron datos meteorológicos de cuatro estaciones del Distrito 075, localizadas en el Valle del Fuerte, al norte del estado de Sinaloa, México. Los resultados indican que la red neuronal artificial tipo radial basis function (escenario E4) mostró ser el mejor método en la estimación de la presión actual de vapor de agua.
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