褚荣浩，李 萌，沙修竹，倪 锋，谢鹏飞，蒋跃林，申双和

（1.安徽省公共气象服务中心，安徽省气象局，合肥230031；2.安徽农业大学资源与环境学院，合肥230036；3.河南省人工影响天气中心，郑州450003；4.南京信息工程大学应用气象学院，南京210044）

0 引 言

目前，在气候与水文研究中，学者们已经构建出许多基于气候变量的参考作物蒸散量（ETref） 估算模型来估算ETref[1,2]。其中，联合国粮农组织（FAO） 推荐的Penman−Monteith FAO−56（PMF−56）模型被认为是过去几十年估算ETref的最为精确的模型[3]。与其他模型相比，PMF−56 模型有两个优点，一是基于生物物理基本理论所得，可在全球范围内使用且无需校准；二是在现有研究中，已经通过多种方法对其精度进行了系统评估与验证[1,2,4]。然而，PMF−56 模型的主要缺点是其对大数据集的要求，包括平均温度、最高温度和最低温度、相对湿度、风速和太阳辐射等，且上述气象参数往往在数据质量上存在争议或在某一特定地点无法获取，特别在一些发展中国家[5]。此外，气象观测站点仪器的安装流程比较复杂、维护费用也十分昂贵[6]，使得一些研究人员或机构无法在某些研究领域获得完整的气象数据集。此时，PMF−56模型并不认为是估算ETref的最佳选择。考虑到PMF−56模型的上述缺点，在实际应用过程中，亟需选取计算误差较小且运算过程相对简单的ETref估算模型。尤其在气象数据集有限或缺失的情况下，更需寻找一个准确、合适、简单的替代模型来估算ETref[7]。

近几十年来，需要较少气象输入参数且计算过程相对简单的ETref经验估算模型已被相继开发，其中主要包括温度法、质量传输法、辐射法和组合法四种类型。……