为了有效提高四川盆地参考作物蒸散量ET0的预报精度,选取四川盆地16个代表性气象站点1961—2019年逐日气象数据,基于差分进化算法(DE)对辐射模型的经验参数校准改进Makkink模型并估算四川盆地ET0,在日、月尺度上对改进的Makkink模型(M1—M6)和Jennsen-Haise(JH)及Irmak(IK)模型评价.结果表明:在日尺度上,改进的Makkink(M1—M6)模型(R2为0.77～0.87)模拟结果比JH和IK模型(R2为0.74～0.76)更精确,改进的Makkink模型中,M4模型估算精度最高,综合性指标GPI中位数为1.05;在月尺度上,改进的Makkink模型模拟结果(误差为3.59～15.71 mm/月)也优于JH和IK模型(误差为6.84～25.31 mm/月),其中M4模型估算精度最佳,综合性指标GPI为1.72.总体而言,推荐以温度和相对湿度作为输入数据的M4模型模拟四川盆地ET0.
参考作物蒸散量 优化算法 Makkink模型 太阳辐射模型 四川盆地