基于ET_(0)预报方法的单日与累积ET_(0)预报比较研究OA

为探究不同预见期下累积参考作物腾发量(ET_(0))预报精度的变化规律,优化农业灌溉管理中的ET_(0)预测方法,以内蒙古绰勒灌区扎赉特旗站为研究对象,基于逐日天气预报数据与同期实测气象数据,采用Hargreaves-Samani(HS)模型与FAO Penman-Monteith(PM)公式,系统分析了1~7 d预见期内单日ET_(0)预报与累积ET_(0)预报的精度差异及其随预见期延长的动态变化特征。研究以PM公式计算结果为基准值,通过对比HS模型在不同预见期下的拟合度(R^(2))、平均绝对误差(MAE)及误差分布特征,明确了累积预报的优势及最优预见期。研究结果表明:(1)单日ET_(0)预报的R^(2)均值为0.89,MAE均值为0.36 mm/d,最大单日误差达0.40 mm/d,表明单日预报存在显著的不确定性;(2)累积ET_(0)预报精度显著优于单日预报,所有预见期(1~7 d)的R^(2)均提升至0.92以上,且MAE随累积天数的增加呈稳步下降趋势。具体而言,1~7 d累积预报的MAE均值分别为0.32、0.30、0.40、0.29、0.21、0.24、0.23 mm/d,其中7 d累积预报的MAE最低(0.23 mm/d),较单日预报误差降低36.1%,且误差波动范围显著收敛;(3)累积预见期延长至7 d时,误差累积效应被有效平滑,气象要素短期波动的负面影响减弱,模型系统性偏差得到抑制,预报稳定性显著增强。综上,研究揭示了累积ET_(0)预报精度随预见期延长的提升规律,并验证了7 d为最优累积预见期。研究成果可为灌区动态灌溉计划的制定提供理论依据,尤其在数据驱动型农业水资源管理中,采用7 d累积ET_(0)预报可显著提升灌溉预报的可靠性与实用性。未来研究可进一步结合数值天气预报模型,探索多尺度ET_(0)预报的耦合优化方法。