2.1　根据天气预报信息估算ET0

常规天气预报资料中最高、最低气温可以直接利用，天气情况和风力预报信息需进行解析。同时Penman-Monteith公式中的实际水汽压ea也需要估算。

2.1.1　信息解析方法

1.日照时数估算

常规天气预报将天气情况分为5个等级，即晴、晴间多云、多云间阴、阴间阵雨、连阴雨（包括雨、雪等降水）几种情况。根据参考文献FAO-56，下述太阳辐射基本概念，将其与日照时数关联起来数字化。

（1）日天文辐射Ra。

式中：Ra为天文辐射，MJ/（m2·d）；Gsc为太阳常数，等于0.0820MJ/（m2·min）；dr为太阳—地球相对距离；δ为太阳倾角，与每天在一年中的序数J有关，J可以由月数M和天数D来确定，如果月份小于3，J=J+2，如果是闰年且月份大于2，J=J+1；φ为当地纬度，采用弧度单位；ωs为日落时角。

式（2.1）中dr、δ、J、φ、ωs等参数计算公式分别按下式确定：

（2）太阳短波辐射Rs。

式中：n为每日实际日照时数，h；N为白昼最大可能日照时数，h；as为阴天（n=0）时宇宙总辐射到达地球的系数，此时辐射为全阴辐射Rsc；as+bs为晴天（n=N）时宇宙总辐射到达地球的系数，此时辐射为晴空辐射Rso。

如果没有多年实测的太阳辐射值来标定参数as和bs，推荐采用as=0.25，bs=0.50（Allen等，1998）。

（3）全阴辐射Rsc和晴空辐射Rso。

这里利用北京大兴区实测气象数据来图示上述参数之间的关系，图2.1（a）是大兴区2004年内各个辐射变量变化曲线。可见，如果排除观测误差和系统误差，年内日实测太阳辐射变化分布在晴空辐射和全阴辐射之内。那么，根据上述理论分析和当地实际数据对比，可以假设上述5种天气预报情况是均匀分布在晴空辐射线和0值内（考虑到实际观测辐射有可能有0值，因而不选用全阴辐射为下包线）。因为日照时数是根据某种标准由辐射得到，按照前面推论，就可将白昼最大可能日照时数N均匀分为5等，以此对应5种天气情况，具体见图2.1（b）。

5种天气情况对应日照时数计算公式为

式中：n为预测值；a为系数，对应天气情况从晴到连阴雨分别为0.9、0.7、0.5、0.3、0.1；n0为系统构建时需要的实际观测值。

由此，可以将天气预报信息中的天气状况信息解析为日照时数，从而进行计算。

2.日实际水汽压估算

在用Penman-Monteith方法计算ET0时，相对湿度用来计算实际水汽压ea。当湿度缺测或数据可靠性有问题时，实际水汽压可用最低气温Tmin近似计算：

式（2.6）的基本假定条件是日最低气温Tmin近似等于露点温度Tdew，即当夜间气温降至最低时，空气湿度接近饱和（RH≈100％），这对地表有草覆盖的气象站，大多数时期内是能够满足的。用式（2.6）计算实际水汽压而确定的ET0，与用不缺测气象要素计算的ET0相比误差很小，这在华北地区已经得到验证（刘钰等，2001）。

3.日风速估算

根据气象标准对风力预报进行解析，得出对应风速大小。根据风对地面或海面物体的影响而引起的各种现象，按风力等级表估计风力共分12级。根据天气预报的风力预报信息，可以将风速的确定值范围定下，具体对应数值见表2.1。按式（2.7），将不同高程处所测风速转换为2m处数值：

式中：u2为地面2m处风速，m/s；uz为地面zm处风速，m/s；z为风速测量高程，m。

2.1.2　解析方法应用实例

1.试区情况

以北京市大兴区为例进行计算。大兴试区位于北纬39°44'、东经116°20'，海拔40.1m，风速测量高度为10m。采用大兴气象局1995年1月—2004年10月间的逐日气象资料，包括最高气温、最低气温、日照时数、风速、相对湿度、降雨等项，进行模型测试和检验分析。

2.结果与分析

利用大兴1995—2004年逐日实测气象资料，根据上述方法对气象因子（主要是天气情况和风力）进行解析，并计算了相应的参照腾发量ET0。同时，用Penman-Monteith方法（PM方法）计算了由详细的实测气象因子观测结果确定的逐日参照腾发量ET0。

两者计算过程区别最大的是计算过程当中的日照时数n、风速u2、实际水汽压ea的不同。图2.2是日照时数和风速的估算值与实测值对比和回归分析。图2.3显示的是根据天气预报信息预测ET0时采用日最低气温确定的实际水汽压与由实测相对湿度确定的实际水汽压的对比。根据回归分析结果，日照时数和风速的相关系数r分别为0.99和0.90，可见两种方法的关键气象因子相关度很高。同时，对逐日数据的t检验分析结果（表2.2）表明，两者t值为376.9042和122.4295，远远大于t分布相应临界值2.576（α=0.01），说明可以认为是来自同一个总体样本（信乃诠，2000）。

同样，实际水汽压的统计分析结果（r=0.93，t=153.3015）也说明，用最低气温计算的实际水汽压与精确值误差不大，因此同时也间接验证了有关文献上的论述。在平均值年内变化曲线对比上可以看出，最小气温确定实际水汽压值要比标准方法计算值略大，上半年差异大一些。原因可能是所使用气象资料的观测站位于城区，影响到其观测的最小气温高于旷野处露点温度。

由表2.2可见，两种方法计算的和预测的参照腾发量ET0相关系数达到0.96，t分布检验结果也表明其在统计上是显著的。图2.4是由天气预报预测的ET0和Penman-Monteith方法计算的ET0变化过程和回归分析。由ET0平均值年内变化对比发现，根据普通天气预报信息预测的ET0值在趋势上比标准Penman-Monteith方法计算值要略小一些。从上面实际水汽压的分析已知，用天气预报信息预测时采用的数值是大于实际的ea的，那么所确定的空气饱和压差VPD（vapor pressure deficit）就会小一些，这样就影响到最终ET0的计算结果变小。

当前北京地区天气预报的精确度已经达到80％以上。根据以上的计算结果可知，年内参照腾发量ET0的预报精度就可以达到75％以上，从逐日预报的结果来看，可以满足灌溉日期和灌溉水量的要求。随着技术进步和研究水平的提高，如果我国的天气预报准确度赶上发达国家90％以上的水平，本方法的预测精度也会相应提高。因此，在灌溉管理实践中，本方法的使用将有较大的实际意义。