灌区在我国国民经济和社会发展中,具有重要的地位和作用;高水平的灌溉用水管理是提高灌区农业产量、充分发挥灌溉工程效益的重要环节。利用少量核心的气象因子,对参考作物蒸发蒸腾量(ET0)进行精确估算和普适分析,有助于合理地制定作物的灌溉制度,达到作物高产、节约用水的目标,对于我国农业水资源的合理规划以及灌区水资源的有效管理有着非常重要的现实意义。本文依托于国家科技支撑计划(2012BAD08B01),以陕西省部分代表站点多年气象数据资料为实例,利用P-M公式计算得到ET0,通过变量间的相关性分析筛选出简洁适宜的气象因子组合,采用人工神经网络技术建立ET0的估算模型,并在其他站点进行实例验证和普适性分析论证。最终提出一种基于平均温度Tmean和平均相对湿度RH的双因子季度估算模型,其简洁实用性和稳健可靠性方便在大面积灌区尺度上开展ET0实时准确的估算。在该估算模型的规划建立、分析论证及其普适分析阶段,所取得的主要成果及结论如下:(1)经由简单的描述性统计发现,各站点气象数据以及由P-M公式计算得到的ET0值均具有明显的季节性差异;通过各气象因子与ET0间的相关性分析发现温湿度气象因子对ET0的相关系数较为显著,另外各温度项之间存在很强的耦合性;引入多元线性回归模型作引证,从时间尺度和空间尺度分别建立估算模型并逐一进行分析,为估算模型季节尺度的确立以及气象因子的选取提供了充分的理论依据。(2)以温湿度气象因子的不同组合作为输入变量,利用人工神经网络分别建立起ET0的季度估算模型,并进行误差统计分析。结果表明无论是四因子估算模型还是双因子估算模型,在不同季度下其估算精度差异明显,且隐含层节点数的选择并不会对其估算性能产生显著的影响。说明在季节尺度下,利用少量的隐含层节点构建的估算模型拥有充足的科学依据。(3)采用上述估算模型,在西安、汉中、延安三地进行实例验证。通过对四因子估算模型和双因子估算模型的对比研究发现,因子数的减半虽使得其估算性能稍许降低,但是其网架结构参数减半,更有利于其估算模型的推广使用。对于灌区实际生产而言,双因子估算模型拥有比四因子估算模型更为强大的潜在应用价值。(4)运用陕西省其他三个站点(宝鸡、安康、榆林)数据对四因子估算模型分别进行邻近站点的普适性分析,其数据结果显示,在秋冬两季平均绝对误差均低于0.20mm,在春夏两季平均相对误差都在10%之内;且每对基准站点和邻近站点得到的估算结果具有统一的精确性和稳定性,表明上述四因子估算模型在灌区实际需水估算上有较强的实用推广价值。(5)紧接着用省会站点西安的数据资料对其他五站进行单一站点的双因子估算模型的普适性分析,其估算结果和四因子模型估算的结果保持很强烈的一致性。同时对比发现双因子估算模型在进行普适分析时所展现出的估算性能比四因子估算模型更为稳定可靠,说明本文建立的双因子季度估算模型更适用于在大面积灌区尺度上开展ET0的实时估计。(6)最后利用榆林站点少许气象资料,对普适模型得到的原始估算结果尝试开展二次修正处理。经线性拟合校正处理后,部分季度下不太满意的估算效果全部得到了显著地改善,有效提高了普适模型在部分特殊站点的估算精度和区域适用性,大大加强了该模型的推广普及能力。