蒸散发是地表水热过程的关键环节.准确估计蒸散发对气候变化研究、水资源管理、作物估产以及环境保护等具有重要意义.本文结合中国区域气候和土地利用特征,改进地表能量平衡系统(surface energy balance system,SEBS)模型,估算了长江流...蒸散发是地表水热过程的关键环节.准确估计蒸散发对气候变化研究、水资源管理、作物估产以及环境保护等具有重要意义.本文结合中国区域气候和土地利用特征,改进地表能量平衡系统(surface energy balance system,SEBS)模型,估算了长江流域多年蒸散发量.结合基于模型树集成算法获得的全球蒸散发观测产品以及基于流域多年水量平衡的年蒸散发数据,验证估算精度.结果表明:SEBS模型获得的长江流域蒸散发与基于全球通量观测站的蒸散发集成数据产品的平均相对百分比误差约为10.15%,确定系数为0.98,均方根误差为7.11 mm·月-1,具有较好的相关性和一致性,且可以达到更高的空间分辨率;SEBS估算的年均蒸散发与区域多年水量平衡结果的误差为6.29%,模型精度较为可靠;长江流域年均蒸散发总量变化不明显,在二级水资源区内蒸散发的变化量有较大的空间变异性,鄱阳湖流域年均蒸散发值最大,金沙江流域最小,汉江流域季节变异最明显;受气候和人类活动影响,高原地区、江汉平原、太湖流域蒸散发有较为明显的下降趋势.展开更多
文摘蒸散发是地表水热过程的关键环节.准确估计蒸散发对气候变化研究、水资源管理、作物估产以及环境保护等具有重要意义.本文结合中国区域气候和土地利用特征,改进地表能量平衡系统(surface energy balance system,SEBS)模型,估算了长江流域多年蒸散发量.结合基于模型树集成算法获得的全球蒸散发观测产品以及基于流域多年水量平衡的年蒸散发数据,验证估算精度.结果表明:SEBS模型获得的长江流域蒸散发与基于全球通量观测站的蒸散发集成数据产品的平均相对百分比误差约为10.15%,确定系数为0.98,均方根误差为7.11 mm·月-1,具有较好的相关性和一致性,且可以达到更高的空间分辨率;SEBS估算的年均蒸散发与区域多年水量平衡结果的误差为6.29%,模型精度较为可靠;长江流域年均蒸散发总量变化不明显,在二级水资源区内蒸散发的变化量有较大的空间变异性,鄱阳湖流域年均蒸散发值最大,金沙江流域最小,汉江流域季节变异最明显;受气候和人类活动影响,高原地区、江汉平原、太湖流域蒸散发有较为明显的下降趋势.
