近日，我校水文院王卫光教授课题组开展全球蒸散发过程模拟及作用机制的研究，并取得突破性进展，在遥感领域顶级期刊《Remote Sensing of Environment》（2022年影响因子为13.85）上发表题为“Improved global evapotranspiration estimates using proportionality hypothesis-based water balance constraints”的论文，该论文进一步提高了蒸散发估算精度，揭示了复杂水热条件下水文循环各要素之间的相互作用机制，对于理解流域水文循环规律以及科学管理流域水资源至关重要。
降水和土壤含水量的变化，通过影响植被蒸腾、冠层截留和土壤蒸发，直接作用于蒸散发过程。然而，在复杂水热条件变化下，降水和土壤含水量对蒸散发作用的影响机制异常复杂。一般情况下，遥感蒸散发算法倾向于将降水和土壤含水量的影响进行参数化，通过率定参数来提升不同区域蒸散发估算精度。该论文基于传统水文模型（SCS模型）中等比例假设理论，耦合遥感蒸散发算法，开发了可以直接考虑降水和土壤含水量变化的蒸散发模型（PEW模型）。结果显示，PEW模型可以显著提升不同时间尺度的蒸散发估算精度（图1）。
图1. PEW模型与遥感蒸散发模型（PT-JPL模型）在不同时间尺度的模拟结果
在此基础上，研究通过对比不同模型模拟结果的差异发现，水量平衡限制在植被截留较多或水热条件较干旱的区域，对蒸散发过程模拟精度有较显著的提升（图2）。该研究在水量平衡限制对蒸散发过程的影响机制进行了深入剖析，旨在改进全球范围内的蒸散发估算，为评估未来气候变化对陆面蒸散发过程的影响机制提供理论基础，有关成果为遥感蒸散发模拟提供了新的模型和思路，对理解地表水-能量平衡过程具有重要的理论意义和科学价值。
研究工作得到了国家自然科学基金长江水科学研究联合基金重点支持项目和江苏省杰出青年基金等项目的支持。
图2. 不同水热条件和植被条件下模型模拟结果差异
论文信息：Jianyu Fu, Weiguang Wang*, Quanxi Shao, Wanqiu Xing, Mingzhu Cao, Jia Wei, Zefeng Chen, Wanshu Nie (2022). Improved global evapotranspiration estimates using proportionality hypothesis-based water balance constraints. Remote Sensing of Environment, 279 (113140), doi: 10.1016/j.rse.2022.113140.
论文链接：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425722002541
