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摘 要：

【目的】蒸散发是陆面水循环的关键环节，蒸散发产品的评估与对比能够为产品运用和改进提供参考。【方法】对4种全球蒸散发产品分别进行了站点尺度和流域尺度的精度分析，在此基础上就产品蒸散发时空格局进行了对比。【结果】结果显示：与全国12个站点通量观测数据对比中，PML＿V2产品的精度最高，其后依次是ERA5-Land、EB-ET和MOD16A2;在农田类通量观测数据对比中PML＿V2表现最好，自然植被类(草地、森林)通量观测数据对比中ERA5-Land表现最好；与基于水量平衡法计算的中国九大流域多年平均蒸散发比较，4种产品的决定系数为0.89 0.96,表现最好的是EB-ET产品，4种产品有各自适用的流域。蒸散发时空格局对比结果表明，ERA5-Land与其它3个产品差异最大，ERA5-Land模拟的全国年均蒸散发最大且有逐年下降趋势，多年平均蒸散发在西北干旱区农田和我国东部分别出现低估与高估。【结论】结果表明：4种产品在不同下垫面条件下的精度有明显区别；在流域等大尺度应用中能够符合精度要求，但在时空格局方面仍有较大差异。

关键词：

蒸散发;通量观测;水量平衡;遥感产品;陆面模型产品;

作者简介：

刘宏鑫(1994—),男，硕士研究生，主要从事遥感水文方面研究。

*杨永民(1986—),男，高级工程师，博士，主要从事遥感水文方面研究。

基金：

第三次新疆综合科学考察(2021xjkk0406);

新疆水利科技项目科研专项项目(Xskj-2021-01);

湖南省水利科技项目(XSKJ2019081-02);

引用：

刘宏鑫, 杨永民, 龙爱华, 等. 基于站点观测和水量平衡的四种蒸散发产品在我国的评估与对比[J] . 水利水电技术(中英文), 2023, 54(3): 72- 84.

LIU Hongxin, YANG Yongmin, LONG Aihua, et al. Verification and comparison of four evapotranspiration products based on eddy covariance observations and water balance method[J]. Water Resources and Hydropower Engineering, 2023, 54(3): 72- 84.

0 引 言

蒸散发是土壤-植被-大气系统中能量和水分传输以及转换的主要过程，也是水量平衡和能量平衡的重要组成部分。全球约60%的陆地降水会以蒸散发的形式返回到大气,干旱区和半干旱这一比率甚至超过90%。作为蒸散发的能量表达形式，潜热通量约占地表净辐射能量的3/5。作为地表能量平衡和水量平衡的关键分量，地表蒸散发的观测和模拟对陆面过程模拟、区域水量平衡研究和气候模式参数化等方面具有重要的科学意义。当前，水资源短缺已成为制约我国粮食安全、经济社会发展和生态系统健康的关键因素。农业是我国第一大用水户，农业用水占用水总量的60%以上，在北方干旱/半干旱地区占比达70%以上。蒸散是农作物水分耗散的主要方式，准确的蒸散发估算能为水资源管理和配置、灌溉管理、旱情监测和预报等提供决策支持,对灌区水资源管理和高效利用具有重要价值。

传统基于站点观测数据估算蒸散发方法，面临空间代表性有限等较多问题，研究区域或全球尺度的蒸散发过程必须借助于模型模拟。遥感卫星能够实时大范围的获取地表信息，为蒸散发模型的驱动数据获取提供了有效的手段。经过长期大量的探索研究，目前国内外相关大学和科研机构陆续生产和发布了不少全球和区域尺度的蒸散发数据产品。按其核心模型方法的差异，这些蒸散发数据产品可以大致分为如下几类：(1)基于地表能量平衡的遥感蒸散模型产品。基于卫星遥感反演的地表温度是这类模型的关键驱动，如美国地质调查局USGS发布的基于SSEBop(the Operational Simplified Surface Energy Balance)模型的蒸散发产品和由CHEN等发布在国家青藏高原科学数据中心的EB-ET蒸散发产品;(2)基于遥感叶面积指数的简化蒸散发参数化方法产品。如MU等基于PENMAN-MONTEITH和MODIS叶面积指数构建的MOD16蒸散发产品、FISHER等结合多源观测数据(蒸散及蒸腾)和PT-JPL模型生产的全球月度蒸散发产品;(3)基于简化地表导度参数化的蒸散发模型产品。如张永强等根据LEUNING等提出的简化地表导度参数化原理，构建的PML和PML-V2模型，并基于Google Earth Engine(GEE)平台计算发布的全球尺度蒸散发产品;(4)基于陆面水文模型方法的蒸散发产品。如美国NASA发布的GLDAS蒸散发产品和欧洲中期天气预报中心(ECWMF)发布的ERA5-Land蒸散发产品。由于各产品使用的蒸散发模型的假设条件、模型结构和参数化方案等存在差异，因此蒸散发估算仍有较大不确定性,不同使用者对其评估精准度尚不清晰，因此亟待评估各蒸散发产品在不同气候区域尺度的可靠性。

目前，蒸散发产品的精度评估主要通过比较估算结果与地面观测值来实现。其中，通量观测技术是当下公认的直接测量地表蒸散发最好方法，被广泛应用于蒸散发模型校准及产品评估中。水量平衡法则能够将验证扩大至流域尺度，同样被业内所广泛使用。XUE等利用水量平衡法对MOD16产品进行了评估，结果表明该产品在青藏高原地区存在高估。贺添等利用通量观测数据和水量平衡法对MOD16产品在我国的精度进行了评估，发现其在辽河、海河、黄河和淮河精度较高。何韵阳等在华北平原基于通量观测数据对3个蒸散发产品进行了评估，发现PML_V2的精度最高，MO16A2产品在耕地区同PML_V2产品空间分布差异很大。总体来看，目前相关研究多聚焦于单个流域或区域，缺乏全国尺度上的综合性评估。并且对近期发布的蒸散发产品，如EB-ET和ERA5-Land等，缺乏在我国的适用性评估。

土地覆被数据来自欧空局2020年10 m分辨率数据(https: //viewer.esa-worldcover.org/worldcover) 1-松辽河区；2-海河区；3-黄河区；4-淮河区；5-长江区；6-东南诸河区；7-珠江区；8-西南诸河区；9-西北诸河区

为此，本文基于我国12个通量站点观测和水量平衡计算的蒸散发数据，试图对国内外4种具有代表性的全球尺度蒸散发产品进行比较评估，包括基于能量平衡遥感方法的EB-ET产品、基于遥感叶面积指数参数化的MOD16A2产品、基于遥感植被指数的简化导度参数化方法的PML_V2产品、基于再分析资料的陆面水文模拟的ERA5-Land产品，并对4个产品结果的空间格局进行对比，分析其在我国不同流域的合理性和可靠性，以期为相关蒸散发产品在我国的应用和改进提供参考依据。

1 数据来源

1.1 通量站点观测数据

本文选择了来自ChinaFlux、黑河实验计划等12个通量观测站对模型进行站点尺度的评估，通量站分布涵盖我国九大流域片区(见图1)。下垫面类型包括5个农田站(禹城站、大满站、农田站、库尔勒站和馆陶站)、4个森林站(鼎湖山站、千烟洲站、西双版纳站和长白山站)、3个草地站(当雄站、海北站和内蒙古站),通量观测站的相关基本信息如表1所示。为保证观测数据和蒸散发产品的单位一致，本文将潜热通量观测数据的单位由W/m2转换成mm/d, 公式为

式中，ET表示由观测值转换得到的蒸散发值；LE 代表日均潜热通量；λ为水蒸发潜热。

图1 九大流域位置及通量站点分布

本文进一步将每日的蒸散观测值累加到8 d以匹配蒸散发数据产品的时间分辨率。

1.2 流域水文数据

选取中国九大流域片区(边界见图1),基于中华人民共和国水利部公布的“中国水资源公报”统计其2011—2020年的降水、径流数据(见表2)和GRACE及GRACE-FO重力探测卫星的陆地水储量数据，并通过水量平衡法计算蒸散发，用于区域尺度对蒸散发产品效果进行评估。水量平衡法计算蒸散发的方法是，降水扣除径流与水储量变化得到流域蒸散发(ET)计算公式为

式中，P为降水量；Q为径流量；ΔS为流域水储量变化量，由后一时段陆地水储量减去前一时段陆地水储量计算得到。流域水储量数据由GRACE卫星数据获取。

GRACE重力探测卫星于2002年发射，并于2017年结束观测。随后由GRACE-FO延续其观测任务。它们能够提供1 1 空间分辨率，逐月水储量数据。对于缺失的GRACE卫星数据，采用三次样条法进行插值。

1.3 模型方法及产品

共选取了4个全球蒸散发产品进行评估分析，表3列示了4个产品的主要特征信息。

1.3.1 基于能量平衡的蒸散发估算产品——EB-ET

EB-ET产品采用Energy Balance(EB)模型计算得到。该产品基于CHEN等改进的Surface Energy Balance System(SEBS)模型，对显热通量计算进行调整，从而使模型能够更精准考虑空气动力阻力的动态变化。EB-ET产品使用MODIS卫星遥感数据和ERA-Interim气象再分析数据作为驱动，其中地表温度数据采用热红外波段反演的产品。EB-ET产品提供全球5 km空间分辨率的逐日蒸散发数据,该数据由中国科学院青藏高原研究所陈学龙教授团队生产,并发布在国家青藏高原科学数据中心(https: //data.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/df4005fb-9449-4760-8e8a-09727df9fe36)。

1.3.2 基于遥感叶面积指数的蒸散发参数化产品——MOD16A2

MOD16A2产品基于Penman-Monteith公式的蒸散算法,以MODIS数据和MERRA GMAO气象再分析数据作为输入计算得到。MOD16算法使用叶面积指数Leaf Area Index(LAI)对蒸散发的植被水汽阻抗进行参数化，对植被属性参数则利用生物群落属性查找表进行计算。在城市和裸土覆被类型下没有驱动模型所需的MODIS FPAR/LAI产品，MOD16A2产品在该种覆被类型下无蒸散发值。MOD16A2产品由美国航空航天局NASA(National Aeronautics and Space Administration)生产,提供全球500 m空间分辨率每8日的蒸散发数据。数据可在GEE平台获取(https: //developers.google.com/earthengine/datasets/catalog/MODIS_006_MOD16A2)。

1.3.3 基于再分析资料的陆面水文模拟产品——ERA5-Land

ERA5-Land再分析产品采用不包含灌溉模块的陆地表面模型CHTESSEL(Carbon Hydrology-Tiled ECMWF Scheme for Surface Exchanges over Land),以ERA5大气强迫数据作为驱动数据。ERA-Land再分析产品提供了包括蒸散发在内的50种描述地表水循环和能量循环的变量，其空间分辨率为0.1 0.1 ,时间分辨率为1 h。该产品由欧洲中期天气预报中心ECMWF(European Centre for Medium-range Weather Forecasts)生产,可在GEE平台获取(https: //developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/ECMWF_ERA5_LAND_HOURLY)。

1.3.4 基于遥感植被指数的简化导度参数化产品——PML_V2

PML_V2产品采用基于Penman-Monteith公式的PML模型计算得到。该模型使用简化的水碳耦合冠层导度模型来改进植被蒸腾的估算。PML_V2产品使用MODIS卫星遥感数据和GLDAS-2.1气象数据作为驱动数据，提供全球500 m空间分辨率每八日的蒸散发数据。该产品由张永强教授团队生产,可在GEE平台获取(https: //developers. google.com/earth-engine/datasets/catalog/CAS_IGSN RR_PML_V2)。

2 评估方法

为直观对比产品表现，本文绘制实测值与模拟值对比图。图中1 1线为蓝色实线，产品模拟值与实测值的线性拟合曲线为红色实线，红色实线在蓝色实线上方表明产品对蒸散发存在高估，反之则表明存在低估，两条曲线的偏离程度表明了该产品同模拟值的总体偏离程度。线性拟合曲线的公式在每幅图的左上角给出。此外，选用均方根误差RMSE和决定系数R2作为量化评价指标，计算公式为

式中，ET模拟，i为蒸散发产品模拟值；ET实测，i为来自通量站点的蒸散发实测值或通过流域水量平衡计算得到的蒸散发实测值；n为参与计算的通量站点数据数量或流域数量。

3 结果与讨论

3.1 站点尺度模型的精度分析

将站点数据、ERA5-Land和EB-ET数据累加到8 d, 达到与PML_V2与MOD16A2产品时间分辨率相当，将四个产品数据分别同通量站点观测数据进行对比。总体来看，四个产品解释了12个站点21% 48%的蒸散发变化(见表4)。其中，PML_V2产品模拟的效果最好(R2=0.48,RMSE=7.71 mm/8 d),其后依次是ERA5-Land、EB-ET和MOD16A2。四个产品中只有一个R2超过0.4,其余产品与站点观测值的匹配程度一般。由图2亦可看出，MOD16A2与EB-ET产品的样本点趋势线与1 1线偏离较远，拟合效果较差。

图2 所有站点4个模型蒸散发实测值与蒸散发产品值对比

不同类型下垫面条件下各产品表现情况如表4所列。在草地和森林类站点中，ERA5-Land模拟的效果最好，R2分别为0.55和0.77,RMSE分别为5.59 mm/8 d和5.07 mm/8 d。MOD16A2与EB-ET产品表现较差。在农田类站点中，PML_V2的模拟效果较好，R2为0.58,RMSE为7.4 mm/8 d, ERA5-Land模拟效果较差，R2=0.23,RMSE为8.07 mm/8 d。根据趋势线同1 1线的比较可知(见图3和图5),在草地类站点和农田类站点评估中，4个产品均存在“低值高估，高值低估”的现象。草地类站点中，MOD16A2与EB-ET的这一表现尤为显著；农田类站点中，ERA5-Land、EB-ET和MOD16A2产品的这一表现尤为显著，而森林类站点却不存在这一现象(见图4)。在同一产品不同下垫面条件的比较中可以看出，除PML_V2产品外的3个产品均在森林类下垫面条件下表现最好。

图3 草地类站点4个模型蒸散发实测值与蒸散发产品值对比

图4 森林类站点4个模型蒸散发实测值与蒸散发产品值对比

图5 农田类站点4个模型蒸散发实测值与蒸散发产品值对比

在站点尺度的对比分析表明，PML_V2在全部通量站和农田类通量站点实测值与模拟值的对比分析中表现最优；ERA5-Land在自然植被类(草地、森林)的通量站点上表现最好，但农田类却表现较差；EB-ET和MOD16A2在各类站点尺度的评估中表现均较差，在草地和森林类站点的评估中，“低值高估，高值低估”的现象显著。多数产品在森林类下垫面条件下表现更好。

3.2 流域尺度模型数据的精度评价

基于水量平衡计算的2011—2020年中国九大流域的蒸散发，进一步开展从流域尺度分析评价各蒸散发产品的精度。因EB-ET产品数据只发布到2017年6月，因此EB-ET产品只计算2011—2016年年平均蒸散发来参与对比。

多年平均的评价结果(见图6)表明，4个产品在流域尺度的表现均较好，决定系数在0.89 0.96之间，表现最好的是EB-ET产品(R2=0.96,RMSE=39.28 mm/a)。拟合曲线与1 1线的对比表明，ERA5-Land与PML_V2的年蒸散发值总体偏高，MOD16A2在西北诸河区明显偏高、在东南诸河区等流域明显偏低，既“低值高估，高值低估”。由表6可知，4个产品间多年平均蒸散发值区别较大，不同产品在同一流域的多年平均蒸散发量，最大值和最小值相差倍数在1.3 2.7之间。相差最大的数值出现在西北诸河区，MOD16A2、ERA5-Land和PML_V2在该流域均存在明显的高估。

图6 4个模型各流域多年平均蒸散发实测值与蒸散发产品值对比(流域编号见表6)

为了进一步评估各产品在流域尺度的表现，我们又将各产品逐年蒸散发值同实测值进行对比，结果表明(见图7),各产品的决定系数在0.81 0.86之间，仅稍低于流域多年平均的评估结果。但4个产品值均在蒸散发值较大的东南诸河区表现出较大的离散性，既产品在该流域的结果存在明显不确定性。根据拟合曲线与1 1趋势线对比，MOD16A2仍然存在显著的“低值高估，高值低估”现象。流域尺度的评估表明，ERA5-Land在海河区精度较高，MOD16A2在黄河区和长江区的验证结果精度较高，PML_V2在珠江区的精度较高，EB-ET则在西北诸河区、松辽河区、长江区、淮河区、海河区的精度较高。所有产品在东南诸河区都表现出较大不确定性。

图7 4个模型各流域蒸散发实测值同蒸散发产品值逐年对比

3.3 蒸散发时空格局对比

虽然依据站点观测和流域水量平衡数据能够提供最为直观的评估依据，但它们仍存在地面观测值与遥感估算值空间尺度不匹配、水文数据存在观测误差等不确定性，因此有必要进一步通过产品间时空格局的对比，达到互相检验的目的。

对4个蒸散发产品的全国多年平均蒸散发值分析表明，PML_V2、MOD16A2、EB-ET和ERA5-Land分别为457.12 mm/a、368.88 mm/a、339.57 mm/a和501.05 mm/a, 最大值是最小值的1.5倍。图8展示了4种产品多年平均值在各流域的空间分布，EB-ET和ERA5-Land已重采样至与PML_V2和MOD16A2相当的500米空间分辨率。总体看4个产品都表现出了自东南向西北递减的趋势，但不同产品的空间递减程度不一。ERA5-Land产品在东南地区的多年平均蒸散发值要明显高于另外3个产品。MOD16A2在西北诸河流域有大片蒸散发值缺失区，根据另外3个产品多年平均蒸散发值空间分布情况，该缺失区恰是蒸散发值较低的区域，当区域内大片蒸散发较低点位无法被估计时，由其他有值区域的蒸散发值(相比缺值区高)计算区域平均蒸散发则必将带来高估，这也是MOD16A2产品在西北诸河流域多年平均蒸散发值高估的重要原因。

图8 4个模型产品多年平均蒸散发值空间分布

4个产品全国年蒸散发的年际变化也存在一定区别(见图9),其中MOD16A2与实测值在2011—2020年间都表现出了蒸散发增加的趋势，PML_V2则表现出相对恒定的趋势，ERA5-Land和EB-ET则表现出蒸散发逐年下降的趋势，但EB-ET产品数据只到2016年，这一下降趋势尚需后续数据的进一步验证。

图9 蒸散发年际变化

采用差值法对多年平均值进行比较，进一步分析4个产品的差异。根据4个产品的蒸散发值分布，定义蒸散发值差距大于300 mm/a为显著差异，差距在150 300 mm/a为较大差异，差距150 mm/a以内为一定差异。由图10可知，EB-ET与PML_V2的差异最小，EB-ET大部分区域的蒸散发多年平均值只稍低于PML_V2;EB-ET与ERA5-Land差异最大，前者在大部分区域蒸散发值显著低于后者。图10(a)和(e)表明，ERA5-Land相较于MOD16A2、PML_V2和EB-ET,在塔里木河绿洲农田、天山北坡农田和内蒙古河套灌区等西北干旱区农田区，其蒸散发值更低。站点分析结果表明，下垫面为农田的条件下，MOD16A2、PML_V2和EB-ET的表现都要好于ERA5-Land; 而下垫面为自然植被条件下，ERA5-Land则更为可靠。考虑到 ERA5-Land基于陆面过程模拟蒸散发，未有效考虑灌溉对蒸散发的影响，而直接由遥感数据反演蒸散发的另外三个产品则不存在这样的问题，因此应是ERA5-Land在西北干旱区农田的蒸散发低估。图10(c)(d)和(f)表明，MOD16A2产品在东部地区的蒸散发值要低于另外3个产品，这与在流域尺度评估中MOD16A2在淮河区、珠江区和东南诸河区存在低估的表现一致。

图10 4个产品多年平均蒸散发值两两差值空间分布

综合表明，在时空格局的表现中，ERA5-Land相较于另外3个产品差异最大，差异主要表现在：ERA5-Land产品逐年蒸散发与多年平均蒸散发显著高于另外三个产品，且年蒸散发呈现逐年下降趋势；多年平均蒸散发在东部大片区域存在高估，在西北干旱区农田存在低估。

4 结 论

本文针对4种蒸散发产品(MOD16A2、EB-ET、PML_V2、ERA5-Land),利用通量站观测数据及流域水文数据，分别进行了站点尺度及流域尺度的模拟效果评估对比，分析了4种蒸散发产品的时空分布格局。研究发现：

(1)在站点尺度上，4种蒸散发产品的差异较大，12个站点的对比结果显示，4个模型解释了21% 48%的蒸散发变化，其中表现最好的是PML_V2产品。不同下垫面条件站点评估结果表明，4个产品解释了草地类站点27% 55%的蒸散发变化，解释了森林类站点42% 77%的蒸散发变化，解释了农田类站点23% 58%的蒸散发变化，大多数产品在森林类站点的表现都更好。草地类和森林类站点表现最好的产品都是ERA5-Land; 农田类站点表现最好的产品是PML_V2;EB-ET和MOD16A2在各类站点尺度的评估中表现均较差，在草地和森林类站点的评估中，“低值高估，高值低估”的现象显著。

(2)在流域尺度上，4种蒸散发产品对我国九大流域的年均值模拟效果均较好，多年平均结果表明，决定系数在0.89 0.96之间，其中表现最好的是EB-ET产品。不同流域的各产品模拟精度表现不一，ERA5-Land在海河区精度较高，MOD16A2在黄河区和长江区的精度较高，PML_V2在珠江区的精度较高，EB-ET则在西北诸河区、松辽河区、长江区、淮河区、海河区的精度较高。所有产品在蒸散发较大的东南诸河区都表现出较大不确定性。

(3)蒸散发产品时空格局表现上，4个产品多年平均蒸散发在339.57 501.05 mm/a之间，蒸散发值都呈现出由西南向东北递减的空间分布格局，但4个产品递减变化梯度不同，EB-ET与PML_V2的空间分布格局差异最小；2011—2020年间，MOD16A2及实测值表现出蒸散发逐年增加的趋势，PML_V2相对恒定，ERA5-Land有逐年下降趋势，EB-ET因时间序列较短需要后续进一步验证。4个产品中，ERA5-Land同其余产品的时空格局差异最大，差异主要表现在：ERA5-Land产品年蒸散发与多年平均蒸散发显著高于另外三个产品，且年平均蒸散发呈现逐年下降趋势；多年平均蒸散发在东部大片区域存在高估，在西北干旱区农田存在低估。

(4)综合表明，PML_V2产品在4种产品中表现最好，尤其是在我国东南地区及农田类下垫面条件下；EB-ET产品受限于自身空间分辨率不足，仅在流域等大尺度应用中符合精度要求；ERA5-Land产品在我国自然植被类(草地、森林)下垫面条件的应用中具有优势；MO16A2产品不适用于含有大片裸地的区域且在草地类和农田类站点以及流域尺度评估中存在显著的“低值高估，高值低估”现象。今后有必要对产品不确定做进一步的归因分析，从而提高模拟精度，使其更好服务于气候变化研究、流域水资源管理和干旱检测等领域。

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