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摘要：随着全球气候不断变暖，各地气温不断提升，导致气象变化的因素因子也在发生着不容程度的改变。这些气象因子的改变，自然会引起作物的生长及水需求量的变化。其中天气预报中常见的参考作物腾发量ET0就是一个重要的指标因素，其影响着计算作物需水量最为关键的参数。但是这些影响因素之间又存在着非常复杂且密切的联系，因素与因素之间相互约束又相互作用。因此研究参考作物腾发量ET0是非常有必要的，它对于研究作物生长和灌溉的规律和特性具有指导性的意义，直接决定着作物灌溉是否精准，灌溉区水资源分配是否合理，以及优化相关措施是否科学。基于此，近年来，研究气候变化的专家和学者都将参考作物腾发量ET0的研究作为重中之重，这在业内已经得到了充分的认可和肯定。例如，罗玉峰等得出海河流域上游ET0呈上升趋势，流域下游ET0呈下降趋势;而国外的学者通过多年来的持续观察和数据分析也发现，中东地区的参考作物腾发量ET0虽然也会出现一定的波动，但总体上是持不断上升的态势的。濮阳市属于水资源不太丰富的地区，近年来通过科技的改良，农业作物灌溉用水量已经在收紧，但是仍有很大的需求量，因此，在濮阳市地区开展参考作物腾发量研究，能够帮助濮阳市厘清因气象变化的发展，对农业作物灌溉与水资源管理方面的实际指导。从本文研究整体来看，基于公共天气预报和HS公式的参考作物腾发量ET0预报具有一定的适用性，可为濮阳市的灌溉预报及决策提供较为准确的ET0预报数据。

关键词：作物蒸发蒸腾量;天气预报;HS模型;预报精度

中图分类号：G4 文献标识码：A

参考作物腾发量ET0是灌溉预报和灌溉决策的基础，精确估算ET0可以有效地提高灌溉预报的精度，改善灌溉用水管理。在参考作物腾发量的实时预报研究中，国内外多基于历史时间序列分析。如Tracy等和Marino等各自提出一种时间序列分析模型;刘梦等分析站点历史气象数据提出一种改进的逐日均值修正法。随着天气预报精度的提高，将天气预报数据使用到ET0预报的研究也越来越多。如谢梅香等提出一种基于气象预报和神经网络的参考作物腾发量预测模型，任亚飞等进而提出了两种基于BP神经网络的改进方法，赵琪等基于天气预报，采用Penman-Monteith公式进行短期逐日参考作物腾发量预报。考虑到目前我国气象部门发布的天气预报数据除了温度之外，其他参数预报多为定性预报，其实用性仍有待提高，而对于温度的预报，无论是最高温度还是最低温度均有具体的数值，且基于温度的ET0方法由于对数据需求低，温度测量精度较高，实际中仍有较多应用。

一、数据与方法

（一）区域概况

濮阳市，河南省地级市，位于河南省东北部，黄河下游，冀、鲁、豫三省交界处;东、南部与山东省济宁市、菏泽市隔河相望，东北部与山东省聊城市、泰安市毗邻，北部与河北省邯郸市相连，西部与安阳市接壤，西南部与新乡市相倚。经纬度坐标为北纬35°46′1″，西经115°1′48″。

（二）数据源

从中国气象数据网（http：//data.cma.gov.cn）下载濮阳市气象站点，抓取相应站点2013年2月2日至2015年11月1日1～7天的天气预报信息，包括天气类型、日最低气温和日最高气温。

本文将2002年1月1日到2009年12月31日作为率定期，用该时段内的气象资料来进行率定，将2010年1月1日到2013年2月1日作为验证期，用该时段内的气象资料来检验HS模型率定后的准确度，将2014年1月1日到2014年12月31日作为预报期，用该时段内的公共天气预报数据来预报ET0并用相应的实测气象资料来进行精度评价。

二、结果与分析

（一）气温预报精度评价

就最低气温而言，误差越小的比例越高，总体上预见期1～7d的的误差绝对值处于0～1℃的百分比最高，其次为1～2℃。随着预见天数增加，误差呈现上升趋势，最高温度预报误差没有最低温度预报误差百分比分布显著、集中。同时，最高温度预报误差在0～1℃内的平均百分比为30.51%，而最低温度相应的平均百分比则为37.85%，由此可见最低温度预报准确率要高于最高温度预报准确率。（二）公式率定方法

目前世界上已有许多参考作物腾发量估算方法，但它们大多针对某地区或某种特定气候，不同方法的计算结果有较大差异。HS公式具有地区变异性，虽然Hargreaves-Samani（HS）法计算公式在形式上适用于不同的气候类型区域，但一些研究指出对HS公式的个参数C、E做地区校正后，其计算精度将会有所提高，因此本文以FAO56-PM公式计算的ET0值作为基准值，采用最小二乘法率定HS公式中的参数C、E。

（三）公式参数率定

由于不同区域具有不同的气候特征，故HS公式中参数C和E具有明显的地域选择性。本文通过先采用建议值C为0.003和E为0.5作为初始参数值。通过最小二乘法对参数C和E进行重新校正，结果C的校正值为0.00074，E的校正值为0.5344。绘制HS公式率定值、验证值、率定前和PM公式逐日计算值ET0散点分布图。由计算可知率定值、验证值和率定前拟合的截距直线的斜率分别为0.9626、0.9108和.7560，说明HS公式校正值与PM公式计算值较接近。PM公式计算值较小时，有较多的HS公式的计算值偏大.这说明对于ET0值过大或过小的情况，HS公式计算ET0值的效果较差，其原因是HS公式没有考虑湿度、风速和天气状况，HS公式计算值基本和平均湿度和风速条件下的ET0值一致。

（四）ET0预报精度

图中所示为预报的2014年1月1日至12月31日未来7d的ET0值变化过程。总体而言，预报值与PM公式计算值的变化趋势基本一致，ET0预报能够反映出未来7d的ET0变化过程。从图中可以看到，一些稍大和较小PM公式计算值没有预报出来。

三、研究结论

天气预报中的气温预报总体准确率较高，其中最低气温的预报准确度较高，误差较小;通过对HS公式的个参数进行地区校正，提高了HS公式精度，有利于ET0的预报。同时，率定期、验证期和率定前的相关系数R都达到0.9，率定期的MAE和RMSE均达到了0.4388和0.6000mm/d以及验证期的0.4815和0.4007mm/d。由此说明，HS公式ET0计算校正值与PM公式计算值总体上基本一致，校正后HS公式精度提高，可用于ET0的计算和预报。

参考文献

[1]周和平，王忠，徐小波.新疆地区作物耗水时空多样性特征分析[J].灌溉排水学报，2011，30（6）：15-19.

[2]谢梅香，罗玉峰，钱子嘉，闫欣，彭世彰，李江安，常晓敏.基于气温预报和神经网络的参考作物腾发量预报[J].节水灌溉，2015（02）：33-36.

[3]罗玉峰，罗红英，白凯华，等.基于气温预报的参考作物腾发量预报方法比较[J].节水灌溉，2016（5）：91-96.

[4]晏成明，刘梦，罗玉峰.基于公共天气预报的广东青年运河灌区参考作物腾发量预报方法比较[J].排灌机械工程学报，2018，36（8）：738-743.