%0 Journal Article
%T Procjena prizemnog neto Sun£¿evog zra£¿enja iz podataka s tornja za mjerenje turbuletnih tokova iznad tropske £¿ume mangrova u Sundarbanu, Zapadni Bengal
%A Ali
%A M. M.
%A Arati
%A Paul
%A Dadhwal
%A V. K.
%A Dutta
%A D.
%A Jha
%A C. S.
%A Mahalakshmi
%A D. V.
%A Reddy
%A R. Suraj
%A Sharma
%A J. R.
%J -
%D 2016
%X Sa£¿etak U ovom je istra£¿ivanju pomo£¿u umjetnih neuronskih mre£¿a (ANN) i linearnog modela (LM) procijenjeno prizemno neto Sun£¿evo zra£¿enje (Rn). Potom su tako procjenjeni Rn iz oba modela (ANN i LM) uspore£¿eni s onima izmjerenim na tornju za mjerenje kovarijance turbuluentnih tokova (EC). Kao ulazni podaci u ANN kori£¿teni su rutinski mjerene meteorolo£¿ke varijable (temperatura zraka, relativna vlaga i brzina vjetra), a za LM globalno Sun£¿evo zra£¿enje, koji su dobiveni na meteorolo£¿kom tornju za mjerenje turbulentnih tokova. Uslijedila je analiza osjetljivosti ANN s uklju£¿enim svim meteorolo£¿kim varijablama te su testirani ANN iz kojih su isklju£¿eni jedna po jedna meteorolo£¿ka varijabla. Rezultati validacije pokazuju da se Rn procjenjeni pomo£¿u ANN i LM dobro sla£¿u s izmjerenim vrijednostima, pri £¿emu korijen srednje kvadratne pogre£¿ke (RMSE) varira izme£¿u 21,63 W/m2 i 34,94 W/m2, srednja apsolutna pogre£¿ka (MAE) izme£¿u 17,93 W/m2 i 22,28 W/m2, a koeficijent preostale mase (CRM) izme£¿u ¨C0,007 i ¨C0,04 respektivno. Nadalje smo izra£¿unali u£¿inkovitost modeliranja (0,97 za ANN i 0,99 za LM) i koeficijente korelacije (R2 = 0,97 za ANN i 0,99 za LM). Iako su oba modela mogla uspje£¿no predvidjeti Rn, ANN je bio bolji u smislu kori£¿tenja minimalnog broja rutinski izmjerenih meteorolo£¿kih varijabli kao ulaza. Rezultati analize osjetljivosti ANN pokazali su da je temperatura zraka najva£¿niji ulazni parametar, koju slijede relativna vla£¿nost te brzina i smjer vjetra
%K neto Sun£¿evo zra£¿enje pri tlu
%K umjetna neuronska mre£¿a (ANN)
%K linearni model (LM)
%K toranj za mjerenje turbulentnih tokova
%U https://hrcak.srce.hr/index.php?show=clanak&id_clanak_jezik=240193