0)的估计精度最高，没有任何讨论。然而，这个等式需要的气候数据并不总是可用，特别是对发展中国家来说。ET₀是一个复杂的过程，它与温度、湿度、风速、辐射等多种气象因子相互作用有关。由于缺乏对ET₀过程的物理认识和所有适当数据的缺乏，导致对ET 的估计不精确。在过去的二十年中，人工神经网络在水文过程建模中的应用越来越多，因为它们能够在不了解物理过程的情况下绘制输入输出关系。本文首次探讨了在Junagadh半干旱环境下，人工神经网络在有限气候数据集下估算ET₀的潜力。