基于天气预报的参考作物腾发量预报方法比较

摘要

以常州站点为例,收集了2000-2017年历史气象观测数据和2011-2015年历史天气预报数据,以FAO56-PM公式的估算结果为对照,分别对Hargreaves-Samani模型、多元回归模型与傅立叶分析模型进行率定和验证,并以2016-04-21至2017-10-24逐日1～7 d天气预报数据为依据,分析评价3种率定模型的ET0预报精度.结果 表明:率定后的MR模型在1d、4d、7d预见期的平均绝对误差为0.751 mm/d,准确率为87.2％,预报精度均优于HAR模型与FA模型;均方根误差除在3d预见期时略高于HAR模型外,其他预见期均最小.考虑到天气预报准确率随预见期增加而降低,建议预见期不宜大于3d.进一步在季节尺度下的精度比较显示,MR模型在各季节1～3 d预见期的预报精度均高于HAR模型与FA模型,总体预报精度最高.因此,建议采用MR模型对常州站点进行ET0预报.