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实测草坪蒸散量评价P-M模型在北京地区适用性 总被引：7，自引：5，他引：2
为了研究北京地区的参考作物蒸散(reference evapotranspiration,ET0)特征以及Penman-Monteith(P-M)模型的适用性,2012-2014年生长季,应用蒸渗仪实测了冷季型高羊茅(Festuca arundinacea)、暖季型野牛草(Buchloe dactyloides)和乡土草种青绿苔草(Carex leucochlora)3种草坪的蒸散,应用自动气象站监测了试验地的太阳辐射、温度、空气相对湿度、风速等气象参数,通过P-M模型计算获得了ET0。将同期的P-M模型计算值与实测值进行了不同天气以及不同尺度下的比较分析,应用线性回归斜率与决定系数(R2)以及均方根误差(root mean square error,RMSE)与一致性指数(d)等统计参数进行了一致性评价。结果表明,P-M模型计算ET0与实测值在日、周、月尺度上均呈现一致的变化趋势。北京地区ET0高峰出现于5月,蒸散速率分别为4.18±0.27(P-M模型)、4.43±0.98(高羊茅)、3.96±0.23(青绿苔草)、3.53±0.25 mm/d(野牛草),10月最低。P-M模型计算的ET0与太阳辐射、平均气温、最高气温均呈极显著的线性关系,其中ET0与太阳辐射回归的R2最高,达到0.885。天气影响P-M模型的准确性,P-M模型计算ET0与草坪实测值的比值随着太阳辐射的降低(从晴天到雨天)而升高。P-M模型高估了阴雨天下的ET0。P-M模型计算ET0与实测值的RMSE和d值均随评价尺度减小而增大。实测ET0在3种草坪间差异显著,高羊茅青绿苔草野牛草。P-M模型计算ET0与高羊茅实测值的一致性最高,具有接近1.0的回归方程斜率(0.99~1.03)、最小的均方根误差(0.62~1.05 mm/d)和最高的一致性指数(0.89~0.90)。P-M模型在北京地区有较好的适用性,但在阴雨天气及春季低温情况下会高估ET0。 相似文献
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两种Penman-Monteith公式计算草坪草参考腾发量的适用性 总被引：2，自引：0，他引：2
为了揭示ASCE和FAO56两种Penman-Monteith公式在计算小时参考作物腾发量（ET0）时的差异,开展了充分供水草坪草腾发量观测试验。基于自动气象站的小时气象数据和蒸渗仪试验结果,在对比两公式计算结果差异基础上,以实测的日草坪腾发量为标准评价了2种计算公式小时ET0的日累积结果及以日的计算结果。结果表明：2种Penman-Monteith公式计算的小时ET0结果存在一定差异,ET0较高的时段差异也比较大。白天FAO56 Penman-Monteith公式的计算结果低于ASCE Penman-Monteith公式的计算结果,夜晚则正好相反,原因在于Cd取值的差异。与实测日ET0结果相比2种公式小时时段的ET0结果的累积值误差均比较大,ASCE的改进并没有使Penman-Monteith在计算结果上取得实质性的改进,相比之下以日为时段的Penman- Monteith公式（ASCE同FAO56）取得了与实测结果最为一致的效果。进一步根据实测的小时ET0数据以及更长序列的日ET0实测结果,评价FAO56 Penman-Monteith和ASCE Penman-Monteith结果的地区适用性将是今后研究内容之一。 相似文献
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基于蒸渗仪实测的参考作物蒸散发模型北京地区适用性评价 总被引：10，自引：7，他引：3
参考作物蒸散发(ET0,reference evapotranspiration)是计算植被耗水量、分析区域水分平衡、管理水资源的基本参数。由于区域间气象条件的差异,ET0模型在不同地区表现出不同的适用性。蒸渗仪实测是欧美地区评价参考作物蒸散发模型的经典方法,而中国尚少研究,华北地区未见报道。2012年生长季(4-10月),应用自动称重式蒸渗仪实测高羊茅草坪蒸散评价了Penman-Monteith(FAO-56)、Hargreaves-Samani、Priestley-Taylor、Penman-van Bavel模型在北京地区的适用性。在2个蒸渗仪中建植冷季型高羊茅草坪,以获得ET0标准数据。试验地安装Dynamet气象站,自动测量并记录气象数据:空气温度、空气相对湿度、太阳总辐射和高度2m的风速,用于模型计算参考作物蒸散发。应用线性回归与均方根误差(RMSE)、一致性指数(d)2个指标评价模型的预测准确性。研究结果表明,太阳总辐射与月蒸散之间呈现较强的线性关系(R2=0.95,p=2.72×10-7),说明太阳辐射能量是驱动SPAC(soil-plant-atmosphere continuum)系统中水分从植被向大气运动的主要动力。随着时间尺度减小,模型的估算准确度降低。由于模型的输入参数不同,在ET0计算中出现了不同方向的偏差。月尺度上,Priestley-Taylor模型低估,而Penman-Monteith、Hargreaves-Samani和Penman-van Bavel模型高估了蒸散。日尺度上,Hargreaves-Samani模型和Penman-van Bavel模型略微高估了日蒸散,比率分别为1.0167和1.0526;Penman-Monteith模型和Priestly-Taylor模型低估了日蒸散,比率分别为0.8204和0.7593。时尺度上,除了Priestly-Taylor模型全部得出最低的数值,其余模型在不同天气类型下得出不同的计算结果。综合月、日、时3个时间尺度的评价结果,Penman-van Bavel是最准确的ET0计算公式,RMSE分别为0.63 mm/d(月)、1.43 mm/d(日)、0.087mm/h(时),d值分别为0.96(月)、0.89(日)、0.87(时)。Penman-Monteith模型的计算准确性比Penman-van Bavel模型略低,d值为0.73~0.93。 相似文献
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内蒙古河套灌区ET0不同计算方法的对比研究(简报) 总被引：4，自引：3，他引：1
为了提出适合内蒙古河套灌区ET0计算方法,该文根据实测田间微气象资料,分别对5种参考作物腾发量（ET0）的计算方法（FAO56Penman-Monteith,Priestley-Taylor、FAO Penman、Hargreaves-Samani、Irmark-Allen拟合）进行对比分析,并评价各方法的适用性。结果表明,FAO Penman法的计算结果与FAO56 Penman-Monteith计算结果最为接近,其平均绝对误差与平均相对误差分别为0.43mm/d,12.50%;其他方法在不同季节具有不同的正负偏差。其中,在整个计算时段内,Irmark-Allen拟合法与Hargreaves-Samani法计算值与Penman-Monteith计算结果偏差较大,不适于在此地区气候条件下使用。FAO Penman法与FAO56 Penman-Monteith法基本相同,适用于大多数气候条件;Hargreaves-Samani法适用于在温差较小地区计算ET0;Irmark-Allen法与Priestley-Taylor法适用于在相对湿度较大地区应用。 相似文献
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基于北疆地区20个气象站点1966-2012年逐日气象数据,采用Penman-Monteith公式计算各站生长季逐日参考作物蒸散量(ET0),利用线性趋势分析、M-K突变检验、因子贡献率、敏感系数等方法,对该地区ET0的时空变化规律及其对气象要素的敏感性进行分析。结果表明,北疆地区生长季ET0多年平均值为939.43mm,47a间以16.30mm×10a-1的速率呈极显著下降趋势（P水汽压>风速>日照时数。水汽压升高、风速减小、日照时数减少对ET0的减小作用超过温度上升对ET0的增大作用,是导致近47a北疆地区ET0总体呈下降趋势的根本原因。 相似文献
7.
几种常用净辐射计算方法在黄淮海平原应用的评价 总被引：4，自引：2，他引：4
Penman修正式和FAO Penman-Monteith公式是利用气象资料计算参考作物蒸散量方法中应用最广泛的。这些公式中净辐射是根据温度、日照时数、湿度以及一些当地的参数来计算的。用实测数据评价净辐射计算方法的研究还很少。该文作者利用中国科学院禹城综合试验站实测数据对两个公式中净辐射计算方法在黄淮海平原的应用进行了评价。在Penman修正式中，别尔良德法、彭曼法、布朗特法和邓根云法是常用的净长波辐射计算方法。结果表明：在Penman修正式净辐射公式中，采用别尔良德净长波计算方法误差最小，而且与FAO Penman-Monteith公式中净辐射计算精度一致，但都存在相对误差在11～1月份比其他月份偏大的现象。进一步建立了适合本地区的用总辐射推算净辐射的经验公式。 相似文献
8.
基于气温估算参考作物蒸散量方法的对比与改进 总被引：1，自引：1，他引：0
为提高基于气温数据估算参考作物蒸散量（ET0）模型的精度,该研究对比分析了基于温度数据估算ET0的Penman-Monteith（PMT）模型、Hargreaves-Samani（HS）模型和改进HS模型,并运用基于气温数据估算实际水汽压和太阳辐射的最新进展改进PMT模型。结果表明：Paredes等提出的改进HS模型较传统HS模型提高了半干旱区到湿润区ET0的估算精度;使用Paredes等提出的PMT模型与改进HS模型估算的各气候区相关系数（r）均值相似,但PMT模型提高了除湿润区和亚湿润干旱区外各气候区的ET0估算精度,均方根误差（RMSE）和相对均方根误差（RRMSE）均值分别降低0.01～0.15 mm/d和0～0.05,且模型效率（EF）均值提高了0.01～0.06;本文提出的改进PMT模型可进一步改进PMT模型估算除干旱区和半干旱区外各气候区精度,RMSE和RRMSE均值分别降低0.04～0.12 mm/d和0.02～0.04,r和EF均值更接近于1;并且改进PMT模型估算各站点全局性能指数（Global Performance Index,GPI）值较好,90%的站点GPI值排名第一。因此,建议在仅有气温数据时,使用改进PMT模型作为估算ET0的推荐模型。研究成果可为区域农业水资源管理提供依据。 相似文献
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为了在气象要素类型不完整条件下采用Penman-Monteith方法估算小麦生长季蒸散量,运用2014/2015和2015/2016年度两个小麦生长季新乡历史日天气预报数据和对应日气象实测数据,以及修正后的太阳辐射参数和调节系数,首先验证天气预报气温值的准确性,并以预报气温为基础,估算实际水汽压和太阳辐射,最后利用天气预报气温和平均风速值,以Penman-Monteith公式为基础估算参考作物蒸散量。结果表明：日天气预报温度数据可以代替气温观测数据;用天气预报中的最高和最低气温估算的水汽压和太阳辐射能满足Penman-Monteith公式的要求;用天气预报数据估算的辐射项的精度高于空气动力项的精度。总体上,用天气预报数据估算的日参考作物蒸散量中辐射项的精度高于空气动力项,用天气预报估算值总体偏低,但低估范围在7%之内,经统计分析,用天气预报估算与利用Penman-Monteith估算的日参考作物蒸散量相关性较高（R2=0.77）。因此,采用日天气预报的气象资料估算参考作物蒸散量这一方法可行,建议在干旱半干旱地区采用辐射法估算参考作物蒸散量,这给农业灌溉预报提供了理论和方法上的保证,并对指导当地农业水资源的优化配置具有参考意义。 相似文献
10.
参考作物蒸散量(ET0)的估算是作物需水量计算的关键,诸多估算方法在不同地区具有不同的适应性。本文利用中国农业主产区6个代表站点的气象数据,以FAO 56 Penman-Monteith (PM)为标准,对常用的1963 Penman(Pen63)、FAO 1979 Penman(FAO 79)、FAO 24 Penman(FAO 24)及1996 Kimberly Penman(Kpen)共4种参考作物蒸散量综合方法进行比较评价。结果表明：（1）Pen63、FAO 79及Kpen的日估算值均比PM估算值偏高,FAO 24偏低,其平均偏差分别为0.28、0.52、0和-0.17mm×d-1,相对偏差为16.0%、25.2%、2.4%、-5.3%,相对均方根误差为12.1%、22.4%、14.2%和13.5%。（2）Pen63、FAO 79的月估算值显著高于PM值,在高估最大的5月份平均偏高12.5mm (10.8%)和28.2mm (22.6%)。FAO 24表现为低估,低估最大的月份平均偏低11.4mm (8.1%),但在南方站点多数月份的估算值与PM估算值无显著差异。Kpen月估算值与PM估算值相比,既有高估(5-10月),也有低估,高估最大的月份平均偏高19.7mm(14.5%),且在南方站点的秋冬季有近6个月与PM无显著差异。（3）Pen63和FAO 79的年值均显著大于PM年值,平均偏高103.8mm(11.8%)和191.5mm(21.3%)。FAO 24年平均低估PM值60.9mm (6.3%),Kpen则平均高估50.5mm (5.8%)。（4）时间尺度对评价结果具有一定影响,4种综合法依据日、年值的评价效果排序分别为Pen63＞FAO 24＞Kpen＞FAO 79和Kpen＞FAO 24＞Pen63＞FAO 79。在日尺度下4种方法更适于湿润气候,但年尺度下仅FAO 79和FAO 24较适于湿润气候。可见,4种综合法以Pen63普适性最好,FAO 79最低,因此使用FAO 79前对其进行适应性评价尤为重要。 相似文献
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潜在蒸散发是水文循环和能量循环的一项重要组成,准确估算蒸散发对农业水资源有效利用具有重要的理论和现实意义。为获得精度稳定可靠的蒸散发估计值同时只需较少的气象资料,以沂沭河上游流域(临沂控制站)为研究区,提出改进的双线性曲面回归模型(bilinear surface regression model,BSRM)计算站点的潜在蒸散量。以实测蒸发数据折算的陆面潜在蒸散量为标准,同时以彭曼公式(P-M)为参考与之对比,检验和评价3种BSRM模型的精度,并分析各气象因子对潜在蒸散量的影响。结果表明:3种BSRM模型中,基于日照百分率、气温和相对湿度建立的双线性曲面回归模型模拟精度最高,以基于日照百分率计算的太阳辐射、气温、相对湿度建立的双线性曲面回归模型次之,以基于Hargreaves-Allen方程计算的太阳辐射、气温和相对湿度建立的双线性曲面回归模型模拟精度最差。基于日照百分率、气温和相对湿度建立的BSRM模型的模拟精度略优于P-M公式,但所需的气象因子较少,计算方法简单;且受气象因子的变化影响较少,模拟精度稳定可靠,是一种有效的替代方法。 相似文献
12.
参考作物蒸散量(ET_0)的准确估算是作物需水量及区域农业水分供需计算的关键,尽管已提出大量方法,但缺乏基于实测值的严格检验。本文利用北京小汤山2012年称重式蒸渗仪实测日值,检验16个ET_0模型,包括5个综合法、6个辐射法、5个温度法模型。依据均方根误差RMSE值,各模型估算效果的排序为FAO79 Penman=1963 Peman1996 Kimberly PenmanFAO24 PenmanFAO56 Penman-Monteith(PM)TurcFAO24 Blaney-Criddle(BC)DeBruin-KeijmanJensen-HaisePriestley-Taylor(PT)FAO24RadiationHargreavesMakkinkHamonMcloudBlaney-Criddle(BC)。总体而言,综合法表现最好,其RMSE在1.33~1.47mm·d~(-1),以FAO79 Penman和1963 Penman为最好;辐射法次之,其RMSE在1.48~1.77mm·d~(-1),以Turc最好;温度法检验效果最差,其RMSE在1.50~2.68mm·d~(-1),以FAO24 BC为最好。FAO79Penman和1963 Penman比最好的辐射法和温度法模型的精度分别高10%和13%。综合法、辐射法模型普适性好于温度法的原因在于其均含有影响ET_0的关键因子——辐射或饱和水汽压差VPD。所有模型均具有低蒸发条件下高估、高蒸发条件下低估的阈值特点,综合法及辐射法平均低估0.14mm·d~(-1)和0.33mm·d~(-1),而温度法平均高估0.52mm·d~(-1)。前两类方法 ET_0阈值相对较低,更适于低蒸发力条件,而温度法较适于高蒸发力条件。所有综合法、辐射法模型及温度法的Hargreaves和FAO24 BC法估算值与实测值变化趋势一致,说明模型结构合理,可通过参数校正提高精度;但对于与实测值趋势不吻合的温度法,模型结构尚需优化。VPD和最大湿度RHx是影响综合法、辐射法估算偏差的两大主要因子,其中VPD对低估类模型偏差影响最大,且偏差随着VPD增加而增大;而RHx对高估类综合法模型(1963 Penman、FAO79 Penman)偏差影响最大,且偏差随RHx增加而减小。校正后的PT(1.38)、Makkink(0.83)、Turc(0.014)及Hamon(1.248)系数大于原系数,而Hargreaves(0.0019)和BC(0.192)校正系数低于原系数。此外,PT与Hamon的系数利用最小相对湿度、Turc和Makkink系数利用VPD、Hargreaves和BC系数利用辐射或日照时数能得到最佳估算。FAO56 PM表现不佳(RMSE=1.47mm·d~(-1))的原因与站点气候干燥程度、较低的空气动力项权重有关。后人对原始Penman式的诸多修正并没有显著改善精度,因此建议在类似气候条件地区继续使用老版本Penman式。同时,对FAO56 PM的进一步检验将有助于回答"FAO56 PM是否真正比其它综合法具有优势,在何种气候下表现好,在高蒸发条件下低估是否为普遍现象"等科学问题。 相似文献
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四川省不同区域参考作物蒸散量计算方法的适用性评价 总被引：2，自引：2，他引：0
为实现参考作物蒸散量(reference crop evapotranspiration,ET0)在资料缺失情况下的准确计算,对ET0简化算法在四川省不同区域的适用性进行科学评价,将四川省划分为4个区域(I东部盆地区、II盆周山地区、III川西南地区和IV川西高原区),采用46个气象站点1954-2013年逐日气象资料,以1998 FAO-56 Penman-Monteith(PM)法的计算结果为标准,对具有代表性的6种简易算法48 Penman(48PM)法、Hargreaves-Samani(HS)法、Pristley-Taylor(PT)法、Irmark-Allen(IA)法、Makkink(MAK)法和Penman-Van Bavel(PVB)法的计算精度进行对比,结果表明:6种方法在四川省不同区域计算精度差异明显,HS法、PT法和PVB法较为精准,48PM法、IA法和MAK法误差较大,其中I区表现最好的为HS法,II、III和IV区表现最好的方法均为PT法;同时,除PT法和PVB法外,其余方法空间变异性较大(HS法在海拔较低的I、II区较为精准,在海拔较高的III和IV区结果远小于PM法,48PM法在四川东南地区的计算误差为11.1%~37.5%,在浅山丘区和高原区计算误差多大于50%)。因此,计算四川省的参考作物蒸散量时,推荐在东部盆地区使用HS法,盆周山地区、川西南地区与川西高原区使用PT法。 相似文献
14.
陕西关中地区参考作物蒸发蒸腾量变化及原因 总被引：7，自引：2，他引：7
根据关中地区30个气象站41年的气象资料,采用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算参考作物蒸发蒸腾量（ET0）,分析了陕西关中地区ET0的变化及原因,结果表明,从长期来看,关中地区ET0在减少趋势的基础上表现出周期性变化,从阶段性来看,1980年之前和之后则主要表现为增加趋势。关中地区年内ET0的最大值在1980年前主要出现在6月,1980年以后则主要出现在6月和7月,且以7月为多;1980年后5～8月ET0所占比值在减少,但仍在全年中占50%以上。关中地区平均气温、最高气温和最低气温表现为增加趋势,风速、日照时数和相对湿度表现为减少趋势。关中地区ET0与平均气温、最高气温和最低气温表现为不显著正相关,与风速和日照时数表现为显著正相关,与水汽压表现为显著负相关,与年降水量表现为不显著负相关,近一半地区的ET0与年蒸发量显著正相关。对关中地区ET0影响显著的气象因子的顺序为：风速〉日照时数〉水汽压〉年蒸发量。即风速和日照时数的减少趋势是引起关中地区ET0降低趋势的主要原因。 相似文献
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基于天气预报的漳河灌区参考作物腾发量预报方法比较 总被引：7，自引：2，他引：5
为了提出适合湖北省漳河灌区的参考作物腾发量预报方法,以FAO56-Penman-Monteith公式采用历史气象数据计算出的值为基准,利用天气预报数据,比较Hargreaves-Samani(HS)法、逐日均值修正法及该文改进的逐日均值修正法在该灌区钟祥站点的预报精度,并评价各方法适用性.结果表明:利用这3种方法进行参考作物腾发量预报时,1~7 d预见期平均绝对误差均值分别为0.75、0.80、0.76 mm/d,均方根误差分别为1.00、1.07、1.05 mm/d,相关系数分别为0.82、0.80、0.80.1 d预见期最优预报方法为改进逐日均值修正法,2~7 d预见期的最优方法均为HS法.总体而言,预报精度最好的为HS法、改进逐日均值修正法次之、逐日均值修正法最差.对于漳河灌区,建议采用HS法进行预报,可为灌溉预报提供较为准确的数据基础. 相似文献
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四川地区参考作物蒸散量的变化特征及气候影响因素分析 总被引：10，自引：0，他引：10
参考作物蒸散量是估算作物需水量的关键因子,对指导农田灌溉具有重要的现实意义。本文利用1961-2009年四川地区5个盆地站点和5个高原站点的逐日气候资料,采用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算参考作物蒸散量（ET0）,分析了当地ET0的日值、月值、季值和年值的变化特征,并采用偏相关分析方法,对影响ET0变化的主要气候因子进行了探讨。结果表明：（1）四川盆地与高原地区参考作物蒸散量的日均值、月均值呈单峰或双峰型曲线变化,有明显的季节特点,最小值出现在冬季,最大值出现在夏季。（2）盆地地区各站点的年ET0呈波动递减趋势,且下降趋势通过了显著性检验;高原地区木里、松潘两站点的ET0呈上升趋势,其他站点呈减少的趋势。（3）四川地区的年、季参考作物蒸散量与日照时数、风速、相对湿度、平均温度、最高温度、最低温度、气压等要素关系密切,但近50a来日照时数的显著下降是导致盆地地区参考作物蒸散量减少的主要原因,风速的变化是导致高原地区参考作物蒸散量变化的主要原因。 相似文献
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黄河上游参考作物蒸散量变化特征及其对气候变化的响应 总被引：11，自引：9，他引：2
研究参考作物蒸散量对气候变化的响应对于辨析气候要素对蒸散发的影响具有重要意义。该文在验证FAO推荐的Penman-Monteith(P-M)方法在黄河上游地区适用性的基础上,分析了10个气象站点近50a来参考作物蒸散量的变化特征,计算了参考作物蒸散量对4种气候要素的敏感系数及其对气候变化的响应。结果表明:FAOP-M方法在研究区域具有较强的适用性;参考作物蒸散量随海拔升高而减少,主要集中在生长季的3-10月。高海拔站点参考作物蒸散量年值多呈显著增加趋势,低海拔则明显减少,且变化过程不同。气温和风速敏感系数的年内变化分别呈显著的波峰型和波谷型,日照时数的变化不明显,相对湿度的敏感性呈生长季略有增加趋势;年际变化方面,气温的敏感系数呈显著增加趋势,低海拔地区相对湿度的敏感系数呈显著增加趋势。气温、日照时数的增加和相对湿度的降低导致了高海拔站点参考作物蒸散量的增加,高海拔地区的蒸散发主要受气温、日照时数等能量制约;低海拔站点参考作物蒸散量的减少主要受日照时数和风速减小、相对湿度提高的影响,水分条件的限制更显著。该研究对于结合未来气候变化趋势开展黄河上游地区生态管理,促进生态系统的良性发展,具有重要的科学意义和应用价值。 相似文献
18.
湛江地区适宜参考作物蒸发蒸腾量计算模型分析 总被引：10，自引：4，他引：6
用湛江市日平均、旬平均、月平均气象资料,以6种方法计算参考作物蒸发蒸腾量,并以FAO56 Penman-Monteith公式计算结果为标准,评价其他方法在湛江的适用性.结果表明:Hargreaves-Samani方法的年平均参考作物蒸发蒸腾量与FAO56 Penman-Monteith没有显著差异;月平均参考作物蒸发蒸腾量,除个别月份外,其他5种方法与FAO56 Penman-Monteith方法都有显著差异;不同方法计算结果与FAO56 Penman-Monteith法的均方偏差不同的时间尺度表现不同,日值计算,1948 Penman方法最小,Irmark-Allen次之;旬值计算,1948 Penman方法最小,Hargreaves-Samani、Irmark-Allen次之;月值计算Hargreaves-Samani最小,1948 Penman次之.1948 Penman、FAO24 Penman与FAO56 Penman-Monteith法的相关系数较大,Priestley-Taylor、Irmark-Allen次之,Hargreaves-Samani法的较小. 相似文献