殷昌軍，桂東偉*，劉云飛，張 磊，薛冬萍，劉 毅

（1.中國科學(xué)院 新疆生態(tài)與地理研究所 荒漠與綠洲生態(tài)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，烏魯木齊830011；2.新疆策勒荒漠草地生態(tài)系統(tǒng)國家野外科學(xué)觀測(cè)研究站，新疆 策勒848300；3.中國科學(xué)院大學(xué)，北京100049）

0 引 言

【研究意義】潛在蒸散量是區(qū)域水文循環(huán)和能量平衡中一個(gè)重要環(huán)節(jié)，是影響氣候與環(huán)境變化的最重要因素之一[1-2]，在不同時(shí)空尺度能量和水文循環(huán)中發(fā)揮關(guān)鍵作用[3]。特別是在生態(tài)脆弱和對(duì)全球變化敏感的干旱地區(qū)[4]，各自然要素時(shí)空分布極不均勻，潛在蒸散量的準(zhǔn)確計(jì)算對(duì)于該區(qū)域?qū)嶋H蒸散量的估算、干旱程度的評(píng)價(jià)和氣候變化趨勢(shì)的預(yù)測(cè)等方面具有重要意義[5-6]。

【研究進(jìn)展】潛在蒸散量的計(jì)算方法較多，大體上按影響因素可以分為綜合法、輻射法、質(zhì)量傳輸法和溫度法4 類[7-9]。以往針對(duì)干旱區(qū)潛在蒸散量的研究主要關(guān)注蒸發(fā)量在不同時(shí)空尺度上的變化[10-11]。然而，研究中所使用的蒸發(fā)計(jì)算模型并不是在每個(gè)地區(qū)都適用。其中最常用的就是將聯(lián)合國糧農(nóng)組織建議的Penman-Monteith（P-M）公式[13]的計(jì)算結(jié)果作為基準(zhǔn)值與其他模型相比較[14-18]，并判斷這些模型的適用性。但是Rosenberry 等[19]研究發(fā)現(xiàn)P-M 公式這類同時(shí)需要太陽輻射和空氣溫度的方法計(jì)算結(jié)果有時(shí)并不比基于空氣溫度的方法具有優(yōu)勢(shì)，并且基于溫度的方法在某些研究區(qū)域更經(jīng)濟(jì)有效，計(jì)算結(jié)果也更精準(zhǔn)。Majidi 等[20]在研究中發(fā)現(xiàn)，在使用月時(shí)間步長數(shù)據(jù)時(shí)，Makkink 等輻射-溫度方法具有合理的精度。陰曉偉等[21]研究發(fā)現(xiàn)中國西北干旱區(qū)1964—2018年不同時(shí)期，潛在蒸散量受到不同氣象因素的影響程度具有一定的區(qū)別。鐘巧等[22]在對(duì)新疆博斯騰湖流域潛在蒸散量的歸因分析時(shí)發(fā)現(xiàn)山區(qū)和平原地區(qū)的潛在蒸散量變化的主導(dǎo)因素存在差異?！厩腥朦c(diǎn)】由于不同地區(qū)影響潛在蒸散量的因素具有差異，不同模型對(duì)不同氣象要素的敏感程度不同，在計(jì)算潛在蒸散量時(shí)需要選取適宜當(dāng)?shù)氐哪Ｐ鸵蕴岣哂?jì)算精度，不能簡單地以P-M 公式計(jì)算結(jié)果作為潛在蒸散量的基準(zhǔn)值，它在不同地區(qū)的適用性同樣需要進(jìn)行評(píng)價(jià)。特別是在新疆地區(qū)，由于相關(guān)研究較少，南北疆氣候條件（如地表反射率、風(fēng)速、水汽壓和云量等）存在差異[23]，這些差異必然會(huì)導(dǎo)致同一潛在蒸散量估算方法在不同地區(qū)得到的蒸發(fā)量計(jì)算結(jié)果存在差異性[24-25]?！緮M解決的關(guān)鍵問題】有必要驗(yàn)證估算方法的區(qū)域適用性，確保所選方法的計(jì)算結(jié)果能夠較為精確地反映當(dāng)?shù)卣舭l(fā)情況。

本研究利用新疆16 個(gè)氣象站點(diǎn)1970—2015年的實(shí)測(cè)氣象資料，采用不同方法計(jì)算各站歷年逐月潛在蒸散量，對(duì)不同站點(diǎn)的潛在蒸散量的變化趨勢(shì)進(jìn)行分析，并以實(shí)測(cè)蒸發(fā)數(shù)據(jù)估算的潛在蒸散量為標(biāo)準(zhǔn)，使用隨機(jī)森林模型對(duì)不同氣象要素的權(quán)重進(jìn)行分析，最后選取“逼近理想解的排序法”即TOPSIS 模型[26]，通過每種計(jì)算方法的相關(guān)性、精度、靈敏度指標(biāo)對(duì)模型的適用性進(jìn)行排序，提出適合于新疆不同區(qū)域的蒸發(fā)量計(jì)算模型。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)資料

新疆地處東經(jīng) 73°40′—96°18′ ， 北緯34°25′—48°10′之間，幅員遼闊，地形復(fù)雜，為明顯的溫帶大陸性氣候。天山橫亙于新疆中部，將新疆分為南北兩半，天山以北為北疆，天山以南為南疆。新疆氣溫溫差大，降水量少，氣候干燥，年平均降水量約為150 mm，但各地降水量相差很大，與北疆相比，南疆的氣溫更高、降水更少。

地區(qū)之間的氣候差異巨大，因此潛在蒸散量在地區(qū)之間存在很大差異。本文選取在新疆均勻分布的16 個(gè)站點(diǎn)的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行研究分析，站點(diǎn)的分布如圖1 所示，所使用的數(shù)據(jù)主要為1970—2015年的逐日實(shí)測(cè)氣象數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)（http://data.cma.cn）。其中潛在蒸散量標(biāo)準(zhǔn)值由各臺(tái)站內(nèi)E601B 型蒸發(fā)皿實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，結(jié)合前人研究得到的全國蒸發(fā)皿系數(shù)分布結(jié)果[27]計(jì)算得到。

圖1 新疆地區(qū)氣象站點(diǎn)空間分布示意Fig.1 Spatial distribution of meteorological stations in Xinjiang

2 研究方法

2.1 蒸發(fā)計(jì)算方法

本文共使用了7 種潛在蒸散量估算方法，包括1種綜合法（Penman-Monteith（P-M，簡稱）[28]）、3 種輻射法（Priestley-Taylor（P-T，簡稱）[29]、Hargreaves（Harg，簡稱）[30]、Makkink[31]）、1 種質(zhì)量傳輸法（Penman[32]）以及2 種基于溫度的估算方法（Hamon[9]、Mc Cloud（MC，簡稱）[33]）進(jìn)行比較分析（表1）。

表1 潛在蒸散量估算方法Table 1 Methods of estimating potential evapotranspiration

表1 中ETp為潛在蒸散量（mm/d）（在后續(xù)公式中如若特殊說明，ETp單位均為此）；G為土壤熱通量密度（MJ/（m2·d））；Rn為作物表面的凈輻射（MJ/（m2·d））；γ為干濕計(jì)常數(shù)（kPa/℃）；Ta為2 m 高處的日平均氣溫（℃）；es為飽和水汽壓（kPa）；ea為實(shí)際水汽壓（kPa）；Δ為溫度-飽和水氣壓關(guān)系曲線T處的斜率（kPa/℃）；u2為2 m 高處風(fēng)速（m/s)；其中G值較小，在計(jì)算過程中忽略不計(jì)；αPT是經(jīng)驗(yàn)系數(shù)，假設(shè)無平流的條件下Priestley-Taylor 推薦取1.26；λ為汽化潛熱，取值2.45（MJ/kg）；Rs為短波輻射（MJ/（m2·d））；D為日照時(shí)間（h）；SVD為平均溫度下的飽和水汽密度（g/m2)；Eα=（6.43（1+0.54u2（es-ea））/λ)；其余符號(hào)意義及單位與相應(yīng)參考文獻(xiàn)相同。

2.2 影響排序方法決策的指標(biāo)基礎(chǔ)

2.2.1 準(zhǔn)確度指標(biāo)

為了客觀地評(píng)價(jià)分析結(jié)果，采用相關(guān)系數(shù)（r）、納什效率系數(shù)（NSE）、均方根誤差（RSME）和平均相對(duì)誤差（MRE）4 種評(píng)價(jià)指標(biāo)來評(píng)價(jià)7 種方法和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的相關(guān)性、結(jié)果誤差和模型質(zhì)量，r越接近1，RMSE越小，MRE越接近于0，表明計(jì)算結(jié)果和標(biāo)準(zhǔn)結(jié)果差異越小，反之則差異越大。NSE取值為負(fù)無窮至1，NSE接近1，表示模型質(zhì)量好，模型可信度高；NSE接近0，表示模擬結(jié)果接近觀測(cè)值的平均值水平，即總體結(jié)果可信，但過程模擬誤差大；NSE遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于0，則模型是不可信的。

為了探究不同站點(diǎn)潛在蒸發(fā)量的主要影響因素，選擇隨機(jī)森林算法判斷平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)速和凈輻射量對(duì)潛在蒸散量的影響程度。隨機(jī)森林算法通過抽取多個(gè)不同的訓(xùn)練樣本集和隨機(jī)選取節(jié)點(diǎn)分類特征來增大分類模型之間的相異性，從而提高模型的泛化和預(yù)測(cè)能力，具有精度高和性能穩(wěn)定的特點(diǎn)，可用來進(jìn)行分類、擬合和預(yù)測(cè)。另外，隨機(jī)森林還能計(jì)算指標(biāo)的相對(duì)重要性，模型提供2 種參數(shù)重要性的評(píng)價(jià)指標(biāo)，平均準(zhǔn)確度下降值（Mean Decrease Accuracy）和Gini值（Mean Decrease Gini），2 種指標(biāo)均為無量綱。本文選取平均準(zhǔn)確度下降值作為參數(shù)重要性的評(píng)價(jià)指標(biāo)，該指標(biāo)的基本思想是把一個(gè)變量變?yōu)殡S機(jī)數(shù)后，觀測(cè)隨機(jī)森林預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的降低程度，該值越大表示該變量的重要性越大。

2.2.2 敏感性指數(shù)

在通常情況下，數(shù)據(jù)和輸入變量的不確定性通常是未知的[34]。每個(gè)蒸發(fā)公式都各自包含一組變量。這些變量的測(cè)量或多或少都會(huì)存在一定的誤差，這些誤差可能源于儀器校準(zhǔn)不當(dāng)、測(cè)量地點(diǎn)不合適、外部因素對(duì)測(cè)量裝置的影響以及讀取數(shù)值時(shí)的誤差。每個(gè)蒸發(fā)公式都對(duì)所涉及的變量表現(xiàn)出敏感性。本文評(píng)估了蒸發(fā)公式對(duì)輸入變量的敏感性，允許這些變量在其觀測(cè)值的±10%范圍內(nèi)確定或隨機(jī)變化[34]。

根據(jù)誤差的來源和類型，設(shè)置了5 種情景來計(jì)算和分析模型的敏感性。第1 場(chǎng)景和第2 場(chǎng)景分別對(duì)模型的每個(gè)變量施加+10%或-10%的變化，而其他變量保持不變，以評(píng)估計(jì)算結(jié)果相對(duì)于受變化的變量的百分?jǐn)?shù)的敏感性。第3 場(chǎng)景和第4 場(chǎng)景單獨(dú)為模型的每個(gè)輸入變量施加一個(gè)（0，+10%）或（-10%，0）范圍的隨機(jī)變化。第5 個(gè)場(chǎng)景則是對(duì)模型的每個(gè)變量施加1個(gè)（-10%，+10%）范圍的隨機(jī)變化。

每個(gè)模型的總靈敏度是針對(duì)不同情境下的每個(gè)變量計(jì)算的。將蒸發(fā)計(jì)算模型對(duì)應(yīng)的5 種情景總靈敏度計(jì)算式為：

式中：Aij為第i種方法對(duì)靈敏度情景j的總靈敏度；M為樣本總數(shù)；Yijk為第i種方法對(duì)其第k個(gè)變量的靈敏度，并與靈敏度情景j相對(duì)應(yīng)。并非所有變量都存在于每種方法中，這意味著對(duì)于第i種方法中不存在的變量，其靈敏度為0。

2.3 適用性評(píng)價(jià)方法

TOPSIS 模型又稱“逼近理想解的排序法”，是一種距離綜合評(píng)價(jià)法。其原理為檢測(cè)出評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)值、最劣值的加權(quán)歐式距離，再計(jì)算評(píng)價(jià)對(duì)象與理想值的貼近度，進(jìn)行優(yōu)劣排序。

實(shí)現(xiàn)TOPSIS 的步驟首先是創(chuàng)建一個(gè)判斷矩陣V（式（2）），設(shè)有樣本數(shù)為m，指標(biāo)數(shù)為n：

第一步，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：由于不同指標(biāo)的量綱可能不同，為使各指標(biāo)具有可比性，需要對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，即標(biāo)準(zhǔn)化，得到?jīng)Q策矩陣Y：

第二步，確定指標(biāo)權(quán)重，構(gòu)建加權(quán)的決策矩陣：采用熵值法確定指標(biāo)權(quán)重Wn，建立加權(quán)判斷矩陣Z：

第三步，根據(jù)加權(quán)判斷矩陣確定各指標(biāo)的最優(yōu)解和最劣解

第四步，計(jì)算各目標(biāo)值與理想值之間的歐氏距離和

第五步，確定貼進(jìn)度Ci：

Ci值越接近于1，證明該對(duì)象與理想值越靠近，即對(duì)象相對(duì)較優(yōu)，最終按貼進(jìn)度由大到小進(jìn)行排序。

3 結(jié)果與分析

3.1 潛在蒸散量計(jì)算結(jié)果比較

7 種潛在蒸散量計(jì)算模型與標(biāo)準(zhǔn)值在所有站點(diǎn)計(jì)算的多年月均潛在蒸散量的變化過程如圖2 所示。

從圖2 可以看出，7 種估算方法得到的潛在蒸散量與標(biāo)準(zhǔn)值的多年月均值變化趨勢(shì)基本一致，均表現(xiàn)為“夏季高，冬季低”的變化特征，最高值出現(xiàn)在7月，最低值出現(xiàn)在1月或12月。在大多數(shù)站點(diǎn)Makkink模型與P-M 模型的計(jì)算值與標(biāo)準(zhǔn)值最為接近，Hamon模型的計(jì)算值與其他方法相差最大。MC 模型的計(jì)算值則與其他模型的變化趨勢(shì)最不一致，這可能是由于溫度法僅將溫度作為唯一考慮的氣象因子有關(guān)。

圖2 基準(zhǔn)值與7 種模型計(jì)算ETp 的多年月均變化比較Fig.2 The comparison of multi-year average ETp by month estimated by benchmark value and other seven methods

為了進(jìn)一步比較這些模型的計(jì)算結(jié)果與潛在蒸散量值的相似性與準(zhǔn)確性，利用r、MRE、RSME與NSE對(duì)其進(jìn)行誤差分析，結(jié)果見表2。

從表2 可以看出，溫度法（Hamon、MC）的計(jì)算結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)值的r在所有地區(qū)都為最小值，其中Hamon 模型的相關(guān)系數(shù)雖然較MC 方法略高，但是其NSE在所有站點(diǎn)都為負(fù)數(shù)，且遠(yuǎn)小于0，說明其在這些地區(qū)計(jì)算結(jié)果質(zhì)量較差。與此同時(shí)，Hamon 與MC 模型的MRE和RSME都高于其他模型計(jì)算結(jié)果，說明這2 個(gè)模型質(zhì)量較差，是不可信的；輻射法在所有站點(diǎn)的計(jì)算結(jié)果與蒸發(fā)皿估算值的相關(guān)系數(shù)均在0.94 以上，NSE都較接近于1，并且MRE和RSME在所有模型中也處于較低水平，說明輻射法整體計(jì)算結(jié)果較好，可信度較高；綜合法P-M 模型與Penman模型相比，其各指標(biāo)參數(shù)結(jié)果在所有站點(diǎn)都較為穩(wěn)定，沒有出現(xiàn)在某個(gè)站點(diǎn)與標(biāo)準(zhǔn)值的計(jì)算差異過大，說明P-M 模型在所有站點(diǎn)具有一定的廣泛適用性，而Penman 模型計(jì)算得到的指標(biāo)參數(shù)則在不同站點(diǎn)表現(xiàn)出明顯的差異性，說明其具有明顯的地區(qū)適用性。

結(jié)合圖2、表2 可知，各站點(diǎn)的綜合法P-M 模型計(jì)算結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)值的變化過程基本保持一致，NSE總體上在0.8 左右，但MRE較輻射法略高；質(zhì)量傳輸法中的Penman 模型的r、MRE和NSE在所有模型中均處在中間水平，但變化過程與蒸發(fā)皿估算值吻合度不如輻射法和P-M 法；輻射法中的Makkink 模型計(jì)算結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)值的變化過程吻合度很高，r均在0.95以上，平均相對(duì)誤差和均方根誤差總體較低，整體估算質(zhì)量要優(yōu)于質(zhì)量傳輸法和輻射法中的其他方法。

表2 基準(zhǔn)值與7 種模型計(jì)算月ETp 的結(jié)果Table 2 Monthly ETp calculated by benchmark value and seven methods

綜合來看，7 種估算方法中，輻射法整體估算精度優(yōu)于其他方法，其中Makkink 模型計(jì)算精度最佳，綜合法P-M 模型和標(biāo)準(zhǔn)值的相關(guān)性最好，Penman 模型精度次于輻射法和P-M 模型，溫度法精度最差，輻射法中的Harg 模型與溫度法相比，由于考慮了除溫度以外的大氣邊緣太陽輻射，其計(jì)算結(jié)果相對(duì)較好。

3.2 潛在蒸散量影響因素分析

為了探究新疆不同地區(qū)潛在蒸散量的主要影響因素，本文使用隨機(jī)森林模型，選取平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)速和凈輻射量的月均值作為輸入值與潛在蒸散量的月均數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，并通過平均準(zhǔn)確度下降值判斷各個(gè)要素對(duì)潛在蒸散量的影響程度，值越大說明對(duì)潛在蒸散量的影響越大。為避免隨機(jī)森林模型出現(xiàn)過擬合，對(duì)各個(gè)參數(shù)進(jìn)行了歸一化處理。

不同氣象因素對(duì)潛在蒸散量的影響結(jié)果如圖3所示，影響新疆地區(qū)不同站點(diǎn)蒸發(fā)量的因素主要為凈輻射量和氣溫，這一結(jié)果與前人的研究[21-23]相似，但南北疆有一定的差異，南疆潛在蒸散量的主要影響因素為平均氣溫、最低氣溫和凈輻射量，北疆則主要為平均氣溫、最高氣溫和凈輻射量，并且不同站點(diǎn)之間也略有差異。因此在新疆氣象數(shù)據(jù)較為缺乏的區(qū)域可以選擇基于輻射量和氣溫參數(shù)較為簡單的模型進(jìn)行計(jì)算，由于不同區(qū)域受到的影響具有一定的差異性，因此，新疆地區(qū)潛在蒸散量的計(jì)算應(yīng)考慮模型對(duì)不同氣象要素的敏感程度，選取更為準(zhǔn)確的方法。

圖3 不同氣象因素對(duì)潛在蒸散量的影響程度Fig.3 Influence of different meteorological factors on potential evaporation

3.3 蒸發(fā)模型的適用性評(píng)價(jià)

在利用TOPSIS 模型進(jìn)行適用性評(píng)價(jià)之前，除了上述不同方法的精度指標(biāo)外，還需要計(jì)算不同地區(qū)，7 種估算方法在5 種情境下的總敏感性。

再依據(jù)表2 的精度指標(biāo)與計(jì)算得到的5 種情景的總敏感性作為TOPSIS 排序法的評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)不同地區(qū)不同計(jì)算方法進(jìn)行適用性排序。不同模型的TOPSIS 法排名結(jié)果如表3 所示。

表3 不同地區(qū)不同計(jì)算方法的總體排名Table 3 Overall ranking of different calculation methods in different regions

從最終的結(jié)果上看，在北疆地區(qū)計(jì)算潛在蒸散量適用性最好的是輻射法，Penman 模型與P-M 模型次之；在南疆地區(qū)適用性最好的是輻射法中的Makkink模型和綜合法P-M 模型，質(zhì)量傳輸法的Penman 模型處于中間水平。2 個(gè)地區(qū)適用性最差的模型均為溫度法中的2 個(gè)模型。

4 討論

本文中所有模型的多年月均值計(jì)算結(jié)果之間雖然存在差異，但是總體趨勢(shì)相近，均表現(xiàn)為“夏季高，冬季低”的趨勢(shì)。同時(shí)通過隨機(jī)森林模型對(duì)引起潛在蒸散量變化的主要因子進(jìn)行判別后發(fā)現(xiàn)主要影響因子為凈輻射、氣溫，其次為相對(duì)濕度，這些都與前人研究[11，35]相似。

TOPSIS 模型是潛在蒸散量計(jì)算模型比較評(píng)價(jià)中的一種新方法[26]，在排序過程中對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了規(guī)范化處理，并能充分利用原始數(shù)據(jù)的信息，所以能夠充分反映不同模型之間的差距，具有真實(shí)、直觀、可靠的優(yōu)點(diǎn)，而且對(duì)于樣本資料沒有特殊要求，使得應(yīng)用更加方便廣泛。其中綜合法P-M 模型基于能量平衡和傳質(zhì)理論，在理論上是最合理的[36]，但是在本文中的適用性評(píng)價(jià)中卻不是最佳的，甚至在北疆部分站點(diǎn)的計(jì)算中排名靠后，僅高于基于溫度這一單一變量的模型。造成這一現(xiàn)象的原因可能是綜合法模型較復(fù)雜，所涉及的參數(shù)的多樣性和數(shù)據(jù)量大給潛在蒸散量估算帶來了較高的敏感性。而且，與輻射法等方法相比，基于傳質(zhì)理論的模型的一個(gè)缺點(diǎn)是需要根據(jù)當(dāng)?shù)氐膶?shí)際蒸散量來確定校準(zhǔn)的傳質(zhì)系數(shù)，而輻射法中只需要標(biāo)準(zhǔn)氣象數(shù)據(jù)就可以進(jìn)行計(jì)算[37]。因此，盡管綜合法的精確度相對(duì)較好，但其在北疆地區(qū)排名較低，并且在不同地區(qū)的適用性差異較大，而輻射法在新疆地區(qū)的適用性整體上要好于其他方法。其他僅考慮溫度的方法雖然適用性排名較差，但是考慮到他們的簡便性，以及可以通過部分實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行矯正以提高精確度[19]，在部分?jǐn)?shù)據(jù)難以獲取的地區(qū)具有很高的成本效益。

5 結(jié)論

1）全疆范圍內(nèi)，綜合法P-M 模型計(jì)算值與潛在蒸散量的月相關(guān)性最好，輻射法次之，溫度法最差。輻射法整體計(jì)算結(jié)果較好，可信度高；綜合法的P-M模型在所有站點(diǎn)的計(jì)算結(jié)果都較為穩(wěn)定，具有一定的廣泛適用性，而Penman 模型的計(jì)算結(jié)果在不同站點(diǎn)表現(xiàn)出明顯的差異性，具有明顯的地區(qū)適用性；溫度法中的Hamon 和MC 模型計(jì)算結(jié)果最差。

2）新疆地區(qū)潛在蒸散量的主要影響因素為凈輻射量和氣溫，在新疆氣象數(shù)據(jù)較為缺乏的區(qū)域可以選擇基于輻射量和氣溫參數(shù)的較為簡單的模型進(jìn)行計(jì)算。

3）在南疆地區(qū)，輻射法中的Makkink 模型與綜合法P-M 模型適用性最好，P-T、Harg 等輻射法次之，溫度法最不適用；在北疆地區(qū)，輻射法適用性最佳，Penman 模型和P-M 模型次之，溫度法最不適用。