云贵地区参考作物蒸散量模型适用性评价

根据地貌特征及行政区划将云贵两省分为5个区域,使用当地15个气象站点共56 a的逐日气象资料计算了18种参考作物蒸散量模型的模拟值,并以FAO56 Penman-Monteith法为标准对各模型模拟值进行了精度对比及误差成因分析.结果表明:同一模型在不同云贵分区间的模拟效果差异不大,R^(2)的平均变异系数为8.81%,模型精度主要影响因素为辐射能量项,次要因素为空气动力项;综合法模型模拟精度最高,R^(2)为0.81~0.99,辐射法次之,R^(2)为0.84~0.98,温度法和水汽压法较差,R^(2)为0.24~0.83;这4种方法中,各类型最优模型分别为FAO 24 Penman(全区整体评价指标GPI为0.506,排位1),Inmark(GPI为0.142,排位4),Hargreaves-Samani(GPI为-0.022,排位12)和Romanenko(GPI为-0.072,排位13).综上,经验模型FAO 24 Penman和Inmark模型适用于亚热带季风气候云贵地区参考作物蒸散量的简化计算.

利用温度资料和广义回归神经网络模拟参考作物蒸散量

参考作物蒸散量(reference evapotranspiration,ET0)精确模拟对水资源高效利用和灌溉制度制定具有重要意义,该文以四川盆地19个气象站点1961-1990年逐日最高、最低温度和大气顶层辐射作为输入参数,FAO-56 Penman-Monteith(PM)模型计算的ET0为标准值,建立基于广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)的ET0模拟模型,基于1991-2014年资料进行模型验证,将GRNN模型同Hargreaves(HS1)和改进Hargreaves(HS2)等简化模型的模拟结果进行比较,分析只有温度资料情况下不同模型模拟ET0误差的时空变异性。结果表明:GRNN、HS1和HS2模型均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为0.41、1.16和0.70 mm/d,模型效率系数(Ens)分别为0.88、0.13和0.67。3种模型RMSE在时空上均呈现HS1>HS2>GRNN、Ens均呈现GRNN>HS2>HS1趋势;与PM模型模拟结果相比,GRNN、HS1和HS2模型模拟结果分别偏大0.8%、45.1%和17.3%。在时空尺度上的误差分析均表明利用温度资料建立的GRNN模型能够较为准确地模拟四川盆地ET0,因此可以作为资料缺失情况下ET0模拟的推荐模型。该研究可为四川盆地作物需水精确预测提供科学依据。