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摘要
【目的】为估算参考作物蒸散发(ET0)和灌溉实时预报调度、区域农业干旱评估提供依据。【方法】以滇中高原上洱海湖滨灌区的大理气象站为例,探究"蒸发悖论"现象出现的时期,采用气象因子线性回归模型、蒸发皿折算系数Kp模型、气象因子+蒸发皿蒸发(Epan)多元回归模型、NormalCopula模型等4种方法计算逐日ET0进行预测对比,并与Penman-Monteith公式计算所得的ET0进行对比。【结果】(1)1954—2018年大理站20cm蒸发皿蒸发量呈下降趋势,ET0和气温呈上升趋势,但ET0的上升趋势更平缓;虽然在长时间序列上ET0和蒸发皿蒸发量有相反的变化趋势,但在年代际存在显著的差异性,1960年和2000全年以及四季均出现"蒸发悖论",1970年则是全年以及夏、秋、冬三季出现"蒸发悖论",1990年仅夏季出现"蒸发悖论",2010年秋季出现"蒸发悖论"。(2)在未出现"蒸发悖论"时期,加入Epan后的气象因子多元回归模型法(ET0,Epan+Metr)所得逐日ET0预测结果与标准值的误差最小,其次为单纯的气象因子多元线性回归模型法(ET0,Metr),最差为Kp模型法(ET0,Kp);加入Epan后的气象因子多元回归模型(ET0,Epan+Metr)逐日ET0预测的相对误差(ERR)小于15%、20%、25%的样本数达到了79.18%～90.16%、89.32%～97.23%、94.79%～98.36%。(3)出现"蒸发悖论"时,蒸发皿蒸发与ET0的变化趋势相反,只能采用Copula联合分布函数模型预测,构建T-Tmax二维Normal Copula模型的精度更高,ERR小于15%、20%、25%的样本数为73.70%～86.56%,82.51%～92.95%,89.89%～98.52%。【结论】通过M-K检验判别是否处于"蒸发悖论"期,以决策选用加入Epan后的气象因子多元回归模型,还是T-Tmax二维NormalCopula模型,二者均可显著提高逐日ET0预测模拟的精度。
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