参考作物蒸散量(ET0)的准确预测预报对于制定作物灌溉制度与实时灌溉调度具有重要意义,然而气象因子的不确定性极大的影响着ET0的预测精度.因此本研究采用马尔科夫蒙特卡罗模拟与自适应采样算法相结合的方法(AM-MCMC)对气象因子的不确定性进行修正,以气象站实测ET0作为标准值,利用径向基神经网络(RBF)模型建立气象因子与ET0的映射关系,建立基于气象因子不确定性的ET0不确定性预测模型(CU-RBF),并以华北平原农田下垫面为例进行验证.结果表明,与传统的RBF确定性预报结果相比,CU-RBF预测结果的各精度评价效果均有所提高,纳什系数提高了10％,均方根误差和平均绝对误差分别降低了16.94％、17.05％,且单独修正平均风速的CU-RBFWs预测模型效果比分别单独修正最高温度、平均相对湿度的预测模型效果好.考虑气象因子不确定性开展ET0的预报研究,减小了预测值与实际值的误差,可为农田下垫面的未来水分管理提供科学依据.
参考作物蒸散量 气象因子 不确定性 贝叶斯预报系统 径向基神经网络