《表3 ET0预测值与实际值精度统计（第1组典型年）》

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《考虑“蒸发悖论”的洱海灌区逐日参考作物蒸散发预测》

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未引入蒸发皿蒸发项时，为方便对比计算，选择p=5%、25%、50%、75%、97%（第1组典型年）所对应的1993、1987、1996、1986、2012年共5 a的数据带入模型之中进行验证。构建气象因素与ET0的线性回归模型，其气象因素对ET0影响的显著性及其模型表达式见表2。表3为不同水文年进行预测ET0，其结果与实际逐日平均ET0（作为标准值）进行对比的结果，也将Copula联合分布函数模型法的结果一并列出（记为ET0，Copl）。由表3可知，2种模型的计算结果，其相对误差小于10%、15%、20%、25%的样本数比例基本上都是多元线性回归模型优于Copula联合分布函数模型。