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在气候变化背景下，地中海地区灌溉用水管理面临挑战。研究人员评估原始季节性预测（SWF）在预测该地区作物灌溉需求的准确性。结果显示其性能因变量、季节和地点而异，但仍有应用潜力。该研究为水资源管理决策提供参考。
在气候变化的大背景下，地中海地区的水资源正变得越来越稀缺。由于气候的多变性和变化，该地区时常面临严重干旱，淡水资源的可利用量不断下降。而农业作为用水大户，约占全球淡水提取量的 70%、年消耗量的 90%，且 40% 的全球粮食产量来自灌溉农业。在这样的情况下，地中海地区农业灌溉用水的供需不平衡问题愈发突出，气候的不确定性给农民和农业管理者的决策带来了极大困难，常常导致生产、经济和环境方面的损失。因此，急需创新工具来支持农业用水管理决策，应对气候挑战。
在这样的背景下，来自多个研究机构的研究人员开展了相关研究，其研究成果发表在《Agricultural Water Management》上。研究旨在评估原始（未经偏差校正）的季节性预测（SWF）在预测地中海地区天气、气候需求状况、作物周期时长以及作物灌溉用水需求方面的准确性和技能，并分析季节性和位置因素对其有效性的影响。
研究人员采用了多种关键技术方法。首先，收集了地中海地区三个地点（葡萄牙的 Lucefecit、法国的 Crau 和希腊的 Thessaly）2013 - 2023 年的历史观测天气数据和过去的天气预报数据（hindcasts）。对于气象数据，进行了质量保证和质量控制处理，确保数据的准确性。在预测数据方面，使用了由 HubIS 项目团队提供的区域集合预报数据集，该数据集基于 Weather Research and Forecasting（WRF）下一代中尺度数值天气预报系统开发。通过直接比较观测数据和预测数据，以及利用土壤水均衡模型（ISAREG）间接验证预测效果，来评估 SWF 的性能。
研究结果如下：
- 直接验证：在温度预测方面，春季 - 夏季（SS）的预测偏差比秋季 - 冬季（AW）更大，且葡萄牙和希腊站点在 SS 季节的预测误差显著高于法国站点。在相对湿度、风速和短波辐射预测中，不同站点和季节表现各异。降水预测的准确性较低，在不同地点和季节存在高估或低估的情况，且对降水异常的预测能力较弱。
- 间接验证：在参考作物蒸散量（ETo）估计中，不同季节和地点的预测技能有所差异，总体在 AW 季节相对准确，SS 季节不确定性更大。作物周期时长预测方面，对冬作物（硬粒小麦）的预测较为准确，但对春夏季作物（玉米）预测较差，常因温度低估导致作物周期延长。灌溉需求估计显示，预测值总体有高估的趋势，不同作物和地区的预测表现不同，对硬粒小麦的灌溉需求异常信号捕捉相对较好。
研究结论和讨论部分指出，原始季节性预测的技能因天气变量、季节和地点而异，总体在 AW 季节表现较好，但没有一个地点能明显优于其他地点。该预测模型倾向于预测更高的需水条件，尤其在 SS 季节。虽然原始 SWF 在捕捉气候变异性方面效果不佳，且与长期观测数据平均值相比预测准确性较低，但它在灌溉需求预测方面仍具有一定潜力，通过适当的数据校正，有望更好地应用于早期灌溉水资源管理。这一研究为推进季节性预测在农业水资源管理中的应用提供了重要参考，有助于更好地支持决策制定，应对地中海地区气候变异性和水资源短缺带来的挑战。
