193.174.19.232Abstract: S. Karimi, M. Sadeghzadeh, J. Shiri, P. Marti (2026)

Journal of Hydrology, 678, 136085p. (2026) DOI:10.1016/j.jhydrol.2026.136085

Improving reference evapotranspiration estimation by attention-enhanced autoencoders and hybrid neural networks under noisy chaotic conditions

S. Karimi, M. Sadeghzadeh, J. Shiri, P. Marti

The present study established a climate-adaptive Multi-Layer Perceptron-Self Attention (MLP-SA) framework for robust estimation of reference evapotranspiration (ETo) under noise-distorted conditions under different climatic conditions. The proposed model redefined noise-resilient ETo estimation through a climate-physics-informed two-stage architecture design: i) a denoising autoencoder (DAE) that first purifies noisy input data (meteorological variables, e.g. air temperature) by convolutional encoding–decoding, and ii) an MLP enhanced with a climate-adaptive self-attention mechanism, which dynamically recalibrated feature importance based on climate-specific physics.The proposed methodology was evaluated by using data from humid (north) and arid (south) regions. Despite statistical-based evaluation, the process-based hydrological analysis, as well as time persistence and hydrologically-significant error assessments, revealed the superiority of the proposed model under both climatic conditions. In the humid region, the model demonstrated a promising goodness-of-fit (R2

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