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Evapotranspiration (ET) of vegetation is one of the major components of the hydrologic cycle, and its accurate estimation is important for hydrologicwater balance, irrigation management, crop yield simulation, and water resources planning and management. For agricultural crops, ET is oftencalculated in terms of a short or tall crop reference, such as well-watered, clipped grass (reference crop evapotranspiration, ETo). The Penman-Monteithequation recommended by FAO (FAO 56-PM) has been accepted by researchers and practitioners, as the sole ETo method. However, its accuracy iscontingent on high quality measurements of four meteorological variables, and its use has been limited by incomplete and/or inaccurate input data. Therefore, this study evaluated the applicability of Backpropagation Neural Network (BPNN) model for estimating ETo from less meteorological datathan required by the FAO 56-PM. A total of six meteorological inputs, minimum temperature, average temperature, maximum temperature, relativehumidity, wind speed and solar radiation, were divided into a series of input groups (a combination of one, two, three, four, five and six variables)and each combination of different meteorological dataset was evaluated for its level of accuracy in estimating ETo. The overall findings of this studyindicated that ETo could be reasonably estimated using less than all six meteorological data using BPNN. In addition, it was shown that the properchoice of neural network architecture could not only minimize the computational error, but also maximize the relationship between dependent andindependent variables. The findings of this study would be of use in instances where data availability and/or accuracy are limited.
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Abedi-Koupai, J. / 2009 / Comparison of artificial neural network and physically-based models for estimating of reference evapotranspiration in greenhouse / Australian Journal of Basic and Applied Sciences 3(3):2528~2535
Allen, R. G. / 1998 / Crop evapotranspiration-Guidelines for computing crop water requirements
Allen, R. G. / 2006 / A recommendation on standardized surface resistance for hourly calculation of reference ETo by the FAO 56 Penman-Monteith method / Agricultural Water Management 81(1-2):1~22
Allen, R. G. / 2011 / Evapotranspiration information reporting : II. Recommended documentation / Agricultural Water Management 98:921~929
Basheer I. A. / 2000 / Artificial neural networks: Fundamentals, computing, design, and application / J. Microbiol. Methods 43(1):3~31
Allen, R. G. / 1998 / Crop evapotranspiration-Guidelines for computing crop water requirements
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Allen, R. G. / 2011 / Evapotranspiration information reporting : II. Recommended documentation / Agricultural Water Management 98:921~929
Basheer I. A. / 2000 / Artificial neural networks: Fundamentals, computing, design, and application / J. Microbiol. Methods 43(1):3~31
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