《表8 各气象因素在不同年份对ET0影响显著性结果（第2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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为方便计算，选择p=7%、37%、47%、77%、95%（第2组典型年，处于“蒸发悖论”期）所对应的2000、2016、2001、2003、1960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影响的显著性及模型见表8。由表9可看出，在“蒸发悖论”时期，蒸发皿蒸发与同期ET0的变化趋势相反，只有采用修正后的T-Tmax二维Copula模型（记为ET0，Copl），其预测精度也显著高于多元线性回归模型。