参考作物蒸散量是农田干旱和土壤墒情监测的重要参考指标,研究实际农田蒸散量的变化规律、气象影响因子及其估算模型的调整优化对农业水资源管理和调节周年水分运筹十分必要,而且也是我国政府部门落实可持续发展战略的重要关切点之一。本文将在安徽省蚌埠市新马桥的水利科学研究所完成的夏玉米试验作为江淮中部地区的实际案例,以试验实测的气象数据和大型称重式蒸渗仪实测蒸散量数据为依托,多种方法分析该区域夏玉米生育期内蒸散量的变化规律以及蒸散量与各气象因子的相关性;利用合肥、南京、杭州、武汉的地面气象要素观测资料和辐射数据,采用多种统计和分析方法,筛选出最适宜江淮中部地区的净长波辐射估算模型同时重新率定Angstrom模型的经验参数a,n,从而提高Penman-Monteith模型在江淮中部地区的精确度。主要结论如下:(1)夏玉米在不同生育期内晴天和阴天的不同天气状况下,其1日内蒸散量的变化均呈现先上升后下降的趋势,并且晴天的蒸散量远高于阴天;夏玉米整个生育期蒸散量的趋势为先上升后下降,苗期上升幅度较小,其峰值出现在拔节期和抽雄吐丝期,灌浆和成熟期波动下降。Penman-Monteith模型估算的作物蒸散量与实测值契合度有高有低,不同的天气状况对到达地面的太阳辐射量影响较大,从而造成实际蒸散量与估算值之间契合度的增高和降低:P-M估算值高于实测值的时间对应的均为连续的阴雨天气,实测值高于P-M估算值对应的天气状况基本为连续少云的晴朗天气,几乎重合、精确度较高的日期,其对应天气状况均为多云天气或者是阴天。在平均温度、日照时数、相对湿度、风速、太阳辐射和实际水汽压6个气象因子中与蒸散量之间相关性最高的为太阳辐射,最低的为风速。(2)江淮中部地区净短波曝辐量在20年间总体呈现先显著下降后弱上升的趋势,与此同时,无论是总量还是日均量均为夏季>春季>秋季>冬季,震荡幅度从大至小依次为春季>秋季>夏季>冬季,月份均值与对应的季节均值的变化趋势吻合良好;江淮中部地区净长波辐射曝辐量在20年间总体呈现显著下降,同时无论是总量还是均值由大到小顺序依次为春季>冬季>秋季>夏季,换句话说,江淮中部地区净长波辐射的季节总量并不是与太阳辐射总量呈完全正相关关系,净长波辐射的震荡幅度从大至小依次为春季>秋季>冬季>夏季。(3)在6种净长波辐射估算模型中,Penman模型的表现都是最优的,表明最适宜江淮中部地区的净长波辐射估算模型为Penman模型;6种估算模型的估算值与实测值之间普遍存在秋冬季节的契合度明显高于春夏两季。(4)遗传算法和最小二乘法率定Angstrom模型中经验参数a,n的结果在经过各项相关性与误差验证后,均有效提高了 FAO Penman-Monteith模型的估算精度,遗传算法的率定结果精准度略高于最小二乘法,江淮中部地区Angstrom模型经验参数a=0.2408,n=0.4419;经验参数a,b的敏感性表明,两种率定方法的结果在FAO Penman-Monteith模型中稳定性较好,经验参数n的灵敏度要明显高于经验参数a。