吴宗俊，崔宁博,*，胡笑涛，龚道枝，王耀生，冯禹,，邢立文，朱彬，邹清垚

(1. 四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室，四川 成都 610065； 2. 西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室，陕西 杨凌 712100； 3．中国农业科学院农业环境与可持续发展研究所作物高效用水与抗灾减损国家工程实验室，北京 100081)

利用气象资料估算ET0的方法很多.根据模型假设和输入数据类型，大致分为基于温度、辐射和耦合等方法[4-5].FAO-56 P-M考虑了影响ET0的所有因素，由于P-M模型估算结果与大型蒸渗仪的观测值很接近，所以通常被认为是估算ET0的最佳方法[6].然而FAO-56 P-M模型需要许多气象数据，包括太阳辐射、风速、相对湿度和气温，在很多地区这些气象数据并不完整[7-8].因此，在不影响ET0估算精度的前提下，寻求一种输入数据较少的ET0估算模型十分必要[9].

在此基础上，基于辐射和温度的ET0估算模型备受学者关注，主要的模型有Hargreaves，Turc，Blaney-Criddle，Priestley-Taylor，FAO 24，Jensen-Haise和Irmak模型等.白一茹等[10]在湿润地区对8种ET0模型进行评价，结果表明FAO-56 P-M模型的性能最好，其次是Jensen-Haise，Turc和Irmak模型；刘晓英等[11]将16个ET0模型计算结果与蒸渗仪测量结果进行比较，发现FAO-56 P-M模型估算的日ET0精度最佳，其次是基于辐射和温度的Makkink和Szasz模型.

太阳辐射(Rs)是估算ET0的主要输入参数[12-14].目前，中国752个气象台站中仅有122个拥有Rs测量仪器.所以，基于气象数据的辐射模型应用最为普遍，特别是基于日照和温度的模型[15].一些学者[16]发现基于日照的模型比温度模型更适合估算中国的日Rs，其中Bahel模型的模拟效……