近日，中国农业科学院作物科学研究所作物栽培与生理创新团队，利用多源卫星数据及陆地表面能量平衡算法模型，构建了我国空间分辨率为1公里的每天蒸散发数据集，并利用通量塔数据和流域水量平衡对数据集进行了研究。该数据集可以帮助我们更好地了解我国水资源变化，植被耗水特征及干旱事件的发生。8月19日，相关研究成果在线发表于《地球系统科学数据（Earth System Science Data）》。

　　据金秀良研究员介绍，蒸散发作为水循环过程中一个重要的物理量。高时空分辨率的蒸散发产品对了解我国蒸散发长期的时空变化规律对合理分配水资源具有重要意义。而日尺度蒸散发产品能够精细的监测到每天植被耗水的变化，也能及时的感知到干旱的发生。但目前缺乏日尺度且高分辨率的蒸散发数据产品。此外，对于中国不同的ET估计算法在不同的环境下的性能还没有明确的研究。

　　研究人员基于陆地表面能量平衡算法模型模拟了2001-2018年中国的日尺度，1公里分辨率的蒸散发数据集。通过8个通量塔的数据验证表明，陆地表面能量平衡算法模型能够很好的估算我国蒸散发，精度达到0.79，均方根误差为0.92 毫米/天；通过水量平衡进行验证，r达到0.98，均方根误差为48.99毫米/年，其表现优于美国国家航空航天局发布的中分辨率成像光谱仪蒸散发项目。另外，本文对陆地表面能量平衡算法模型蒸散发数据在不同植被类型，不同气候条件，不同地形以及不同季节条件下，进行了综合评估，结果表明陆地表面能量平衡算法模型蒸散发表现稳定，在多数条件下，精度都能优于中分辨率成像光谱仪蒸散发项目数据。此外，陆地表面能量平衡算法模型估算的蒸散发量也整体高于中分辨率成像光谱仪蒸散发项目，更加接近实际值。总的来说，这两个模型都具有良好的性能，可以用于区域蒸散发的定性分析和大多数定量分析，为研究我国水资源变化提供参考。陆地表面能量平衡算法模型蒸散发数据集可在泽诺多（zenodo）数据库中获取，链接为：https://doi.org/10.5281/zenodo.4243988 ，https://doi.org/10.5281/zenodo.4896147

　　图1. SEBAL 和 MOD16 模型之间的比较。(a) 年平均ET SEBAL 的分布。(b) 年平均ET MOD 的分布。(c)  SEBAL 和 MOD16 之间的差异分布（ETSEBAL – ETMOD）。(d) 年平均ET SEBAL和ET MOD 的直方图。(e)  SEBAL 和 MOD16 之间相对差异的直方图 (( ET SEBAL – ET MOD )/ ET MOD )。(f) ET 地图SEBAL低于 500 毫米。(g)超过 500 毫米 的ET SEBAL地图。(h) 中国的土地覆盖类型。

　　河海大学博士生程明瀚为文章第一作者，作科所金秀良研究员为文章通讯作者。该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、国家重点基础研究发展计划和中国农科院科技创新工程等项目资助。

　　原文链接：https://essd.copernicus.org/articles/13/3995/2021/