王松 田巍 劉小莽 劉昌明

摘要：蒸散發(fā)是流域水循環(huán)和能量循環(huán)的重要環(huán)節(jié)，準(zhǔn)確估算蒸散發(fā)對(duì)流域水循環(huán)研究具有重要意義，同時(shí)也可以為流域水資源優(yōu)化配置和可持續(xù)利用提供支撐。利用漢江流域觀測(cè)的逐月降水?dāng)?shù)據(jù)、徑流數(shù)據(jù)以及重力衛(wèi)星（GRACE）反演的流域蓄水量變化數(shù)據(jù)計(jì)算水量平衡蒸散發(fā)（ET_WB），以ET_WB為標(biāo)準(zhǔn)在月尺度上評(píng)估4類9種不同蒸散發(fā)產(chǎn)品（陸面模式產(chǎn)品ET_clm、ET_noah、ET_mos、ET_vic；再分析數(shù)據(jù)產(chǎn)品 ET_jra；基于模型樹集的通量觀測(cè)產(chǎn)品ET_jung和基于能量平衡的診斷模型產(chǎn)品ET_modis、ET_PML、ET_Zhangke）在漢江流域的適用性。結(jié)果表明基于模型樹集的通量觀測(cè)產(chǎn)品和基于能量平衡的診斷模型產(chǎn)品精度較好，再分析產(chǎn)品次之，陸面模式產(chǎn)品（除ET_clm）較差。ET_jung、ET_modis和ET_clm在月尺度上與ET_WB有著較好的相關(guān)性，結(jié)果誤差相對(duì)較?。籈T_noah、ET_mos、ET_vic結(jié)果誤差相對(duì)較大。該研究結(jié)果可以為漢江流域水循環(huán)研究和南水北調(diào)中線工程管理提供科學(xué)參考。

關(guān)鍵詞：實(shí)際蒸散發(fā)；蒸散發(fā)產(chǎn)品；流域蓄水變化；GRACE；漢江

中圖分類號(hào)：P333文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：16721683（2018）03000109

Comparisons of various evapotranspiration products in the Hanjiang River Basin

WANG Song1，2，TIAN Wei1，2，LIU Xiaomang1，LIU Changming1

（1.Key Laboratory of Water Cycle & Related Land Surface Process，Institute of Geographic

Sciences and Natural Resources Research，Chinese Academy of Sciences， Beijing 100101，China；

2.University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100049，China）

Abstract：Evapotranspiration （ET） plays a critical role in linking the water and energy cycle.Accurately estimating ET is important for hydrologic study and supports the optimal allocation and sustainable use of water resources.In this study， monthly precipitation data，runoff data， and GRACE terrestrial water storage data were used to estimate ET with the water balance approach （ET_WB） as the reference.9 ET products，including land surface model products ET_clm，ET_noah，ET_mos and ET_vic，reanalysis product ET_jra，model tree setbased flux observation products ET_jung，and energy balancebased diagnosis models ET_modis， ET_PML，and ET_Zhangke，were compared in the Hanjiang River Basin.The results showed that the model tree setbased flux observation product and energy balancebased diagnosis model products had better accuracy，followed by the reanalysis product and the land surface model products.ET_jung，ET_modis，and ET_clm had a good correlation with ET_WB on the monthly scale. ET_noah， ET_mos，and ET_vic had large error among the 9 products.This study can provide a scientific reference for the hydrologic study of the Han River and the management of the Middle Route of the SouthtoNorth Water Transfer Project.

Key words：actual evapotranspiration；evapotranspiration products；terrestrial water storage；GRACE；the Hanjiang River Basin

流域蒸散發(fā)是流域內(nèi)土壤蒸散發(fā)、植被蒸騰、水面蒸散發(fā)、截留蒸散發(fā)等的總和，是流域水循環(huán)的基本環(huán)節(jié)和水量平衡的基本要素[1]。從全球陸面平均來(lái)看，約58%～65%的降水通過(guò)蒸散發(fā)重返大氣，消耗的能量約占凈輻射的51%～58%[2]，因此蒸散發(fā)一定程度上決定了區(qū)域甚至全球的水量平衡過(guò)程，同時(shí)也影響著區(qū)域的水文-生態(tài)-大氣這個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)的演變[3]。準(zhǔn)確觀測(cè)和估算流域蒸散發(fā)對(duì)全球氣候變化和區(qū)域水資源綜合利用具有重要意義，同時(shí)也對(duì)農(nóng)作物需水管理、旱情監(jiān)測(cè)等具有重要價(jià)值。

目前，蒸散發(fā)可以通過(guò)蒸滲儀[4]、渦度相關(guān)[5]、通量塔[6]、大孔徑閃爍儀[7]等儀器進(jìn)行觀測(cè)，但儀器測(cè)量范圍有限。諸如蒸發(fā)皿、莖流計(jì)、蒸滲儀僅可以測(cè)量點(diǎn)尺度的蒸發(fā)量，波文比和渦度相關(guān)法也只能測(cè)量較小面積（幾十米）上的蒸發(fā)量。蒸散發(fā)的估算從1802年道爾頓根據(jù)蒸散發(fā)速率與相關(guān)因素關(guān)系提出了道爾頓定律[8]開始，1948年P(guān)enman建立了Penman蒸散發(fā)方程[9]，1963年Monteith在Penman基礎(chǔ)上考慮了植被生理特征，引入了冠層阻力和空氣動(dòng)力學(xué)阻力，建立了PenmanMonteith（PM）方程[10]，這些工作為蒸散發(fā)的估算做出了巨大貢獻(xiàn)。之后學(xué)者也相繼提出Penman蒸發(fā)正比假設(shè)[11]、蒸發(fā)互補(bǔ)原則[12]、水熱耦合方法[13] 等來(lái)計(jì)算流域蒸散發(fā)。在大尺度蒸散發(fā)的估算方面，目前有較多蒸散發(fā)產(chǎn)品可供利用，如基于遙感的蒸散發(fā)產(chǎn)品、再分析產(chǎn)品、陸面模式產(chǎn)品、基于點(diǎn)尺度觀測(cè)的經(jīng)驗(yàn)性放大產(chǎn)品等[14]，這些蒸散發(fā)產(chǎn)品的出現(xiàn)為蒸散發(fā)估算和應(yīng)用提供了方便。然而，不同產(chǎn)品的精度和適用性都存在區(qū)域差異，在特定研究區(qū)應(yīng)用時(shí)前需要進(jìn)行精度驗(yàn)證[15]。

第16卷 總第96期·南水北調(diào)與水利科技·2018年6月王松等·不同蒸散發(fā)產(chǎn)品在漢江流域的比較研究在我國(guó)使用較多的蒸散發(fā)產(chǎn)品有MODIS產(chǎn)品、陸面模式產(chǎn)品、基于模型樹集的通量觀測(cè)產(chǎn)品和基于能量平衡的診斷方法等。邴龍飛[16]等利用陸面模式Noah產(chǎn)品中近30年中國(guó)陸地蒸散量和土壤水含量數(shù)據(jù)，研究了不同類型蒸散和土壤含水量的關(guān)系。陳浩[17]等利用陸面模式CLM研究了植被覆蓋度和葉面積指數(shù)年際變化對(duì)蒸散發(fā)的影響。姜艷陽(yáng)[14]等基于流域水量平衡原理，利用地面觀測(cè)降水、徑流量以及重力衛(wèi)星（GRACE）蓄水變化數(shù)據(jù)，在年與月尺度上分析了MODIS全球蒸散發(fā)產(chǎn)品在中國(guó)不同流域的一致性及其時(shí)空特征。張靜[18]等基于MODIS全球蒸散發(fā)產(chǎn)品，利用GIS統(tǒng)計(jì)法和線性趨勢(shì)法等研究了2000-2014年漢江流域蒸散發(fā)的年際和年內(nèi)變化規(guī)律及不同土地覆被類型下的蒸散發(fā)特征。賀添[19]等基于MODIS全球蒸散發(fā)產(chǎn)品分析了2001-2010年我國(guó)陸地蒸散發(fā)的時(shí)空格局變化。鐘昊哲[20]等基于MODIS的葉面積指數(shù)和PenmanMonteithLeuning （PML）模型估算了西南喀斯特區(qū)域蒸散發(fā)。王飛宇[21]等基于全球通量觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)的地表蒸散發(fā)估算產(chǎn)品（MTE）檢驗(yàn)了模型計(jì)算的蒸散發(fā)，分析了典型山區(qū)蒸散發(fā)的時(shí)空變化。蘇濤[22] 比較了5套再分析蒸散發(fā)產(chǎn)品在中國(guó)的時(shí)空變化特征，發(fā)現(xiàn)不同產(chǎn)品在不同地區(qū)存在顯著差異。Xue[23]等評(píng)估了4種蒸散發(fā)產(chǎn)品在黃河上游和長(zhǎng)江上游的表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)MODIS蒸散發(fā)產(chǎn)品表現(xiàn)較好；Li[24]等評(píng)估了9種蒸散發(fā)產(chǎn)品在黃河中游地區(qū)的表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)陸面模式（LSM）產(chǎn)品更好地捕捉了蒸散發(fā)的變化。以上研究表明，不同蒸散發(fā)產(chǎn)品在特定區(qū)域的適用性存在顯著差異，需要根據(jù)流域?qū)嶋H來(lái)選擇合適的蒸散發(fā)產(chǎn)品。

漢江是長(zhǎng)江的最大支流，流域內(nèi)有南水北調(diào)中線工程水源地——丹江口水庫(kù)。在全球變化的背景下，近幾十年來(lái)流域內(nèi)干旱頻發(fā)，伴隨著中線調(diào)水的實(shí)施，流域水資源配置和生態(tài)環(huán)境保護(hù)等面臨巨大挑戰(zhàn)。因而，有必要對(duì)漢江流域蒸散發(fā)等水循環(huán)要素進(jìn)行準(zhǔn)確估計(jì)。本文以流域降水、徑流、重力衛(wèi)星（GRACE）反演的流域蓄水量變化等數(shù)據(jù)計(jì)算的水量平衡蒸散發(fā)作為基準(zhǔn)值，評(píng)估9種蒸散發(fā)產(chǎn)品在漢江流域的精度，探究不同蒸散發(fā)產(chǎn)品在漢江流域的適用性，為漢江流域水循環(huán)研究和水資源管理提供支撐。

1研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)資料

漢江為長(zhǎng)江最大的支流，干流發(fā)源于秦嶺，全長(zhǎng)1 570 km，流域面積約159萬(wàn)km2[25]，橫跨鄂、陜、豫、川、渝、甘6省市。漢江流域?yàn)楸眮啛釒н吘墲駶?rùn)季風(fēng)氣候，氣候溫和濕潤(rùn)，四季分明，年平均氣溫在15～17 ℃之間，多年平均降水量約873 mm，水量相對(duì)充足，但年內(nèi)分配不均，5月-10月降水約占全年降水的75%。

本文使用的降水?dāng)?shù)據(jù)來(lái)自于漢江流域及其周邊的18個(gè)氣象站點(diǎn)2002-2012年的逐月數(shù)據(jù)（http：//data.cma.cn/）?；诜淳嚯x權(quán)重插值法，將站點(diǎn)降水插值為流域尺度降水量。徑流數(shù)據(jù)為皇莊水文站2002-2012年逐月觀測(cè)數(shù)據(jù)。具體氣象站和水文站點(diǎn)分布見圖1。流域蓄水量變化數(shù)據(jù)采用基于重力衛(wèi)星（GRACE）的反演數(shù)據(jù)。GRACE 重力衛(wèi)星于 2002 年發(fā)射，其主要目標(biāo)是提供高精度地球重力場(chǎng)的時(shí)空變化數(shù)據(jù)。本文采用美國(guó)德克薩斯大學(xué)奧斯汀分?？臻g研究中心提供的最新CSR

RL05版本數(shù)據(jù)（http：//www2.csr.utexas.edu/grace/）。數(shù)據(jù)空間分辨率為1°×1°，時(shí)間序列為2002年4月至2012年12月。諸多研究表明，在我國(guó)濕潤(rùn)地區(qū)Noah陸面模式數(shù)據(jù)質(zhì)量較好[16，26]，本文采用Noah陸面模式數(shù)據(jù)產(chǎn)品中的土壤水、雪水當(dāng)量、植物截留水量數(shù)據(jù)相加估算該區(qū)域流域蓄水量變化[27]，基于此驗(yàn)證GRACE流域蓄水變化數(shù)據(jù)在本研究區(qū)的適用性。本文擬比較4類9種不同的蒸散發(fā)產(chǎn)品，包括：陸面模式產(chǎn)品[28] ET_clm、ET_noah、ET_mos、ET_vic （http：//disc.sci.gsfc.nasa.gov/hydrology/dataholdings）；再分析數(shù)據(jù)產(chǎn)品[29] ET_jra （http：//jra.kishou.go.jp/JRA55/index_en.html） ；基于模型樹集的通量觀測(cè)產(chǎn)品[30] ET_jung （https：//www.bgcjena.mpg.de/geodb/projects/Home.phs）和基于能量平衡的診斷模型產(chǎn)品[3133]ET_modis、ET_PML、ET_Zhangke （http：//www.ntsg.umt.edu/project/et）。陸面模式產(chǎn)品為GLDAS中不同陸面模式計(jì)算的蒸散發(fā)產(chǎn)品，包括NOAH、CLM、MOS、VIC四種陸面模式；再分析資料是利用數(shù)值天氣預(yù)報(bào)資料同化系統(tǒng)得到的分析資料，再分析數(shù)據(jù)產(chǎn)品內(nèi)容豐富、資料時(shí)間長(zhǎng)、分辨率高，同化了大量的觀測(cè)資料[34]，本文采用的再分析數(shù)據(jù)為日本推出的第二代再分析數(shù)據(jù)產(chǎn)品JRA55；基于模型樹集的通量觀測(cè)產(chǎn)品是Jung[30]等根據(jù)全球198個(gè)通量站數(shù)據(jù)結(jié)合遙感和氣象數(shù)據(jù)并利用模型樹集形成的一套蒸散發(fā)數(shù)據(jù)；基于能量平衡的診斷模型是根據(jù)彭曼方法結(jié)合遙感等手段計(jì)算得到的全球尺度蒸散發(fā)產(chǎn)品，如本文使用的ET_PML產(chǎn)品。9種蒸散發(fā)產(chǎn)品具體信息見表1。由于本文使用的GRACE流域蓄水量變化數(shù)據(jù)時(shí)間長(zhǎng)度為2002-2012年，因而蒸散發(fā)產(chǎn)品時(shí)間長(zhǎng)度也取2002-2012年（ET_jung和ET_Zhangke由于原始數(shù)據(jù)時(shí)間長(zhǎng)度原因，本文使用長(zhǎng)度分別為2002-2011年和2002-2006年）。2研究方法

2.1GRACE數(shù)據(jù)降尺度處理

GRACE數(shù)據(jù)在較大的尺度上（>20萬(wàn)km2）通常能夠較為可靠地反映陸地水分存儲(chǔ)變化（ΔS），但當(dāng)研究區(qū)域小于20萬(wàn)km2時(shí)，ΔS數(shù)據(jù)存在一定的不確定性[35]。為減小GRACE數(shù)據(jù)在研究區(qū)的不確定性，本文采用尺度因子法對(duì)GRACE的 ΔS數(shù)據(jù)進(jìn)行了修正。因?yàn)镚RACE衛(wèi)星信號(hào)的步長(zhǎng)約為40°×40°，因而其在40°×40°分辨率上準(zhǔn)確性相對(duì)較高，而陸面模式 （LSM）對(duì)于土壤含水量的相對(duì)變化模擬較為準(zhǔn)確[36]，因而結(jié)合GRACE衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演的總量和LSM的比例因子對(duì)ΔS進(jìn)行降尺度。按照Wan等[36]的方法，首先將1°×1°的GRACE數(shù)據(jù)升尺度為40°×40°的數(shù)據(jù)，進(jìn)而利用VIC陸面模式計(jì)算的流域蓄水量變化的空間分布對(duì)GRACE數(shù)據(jù)進(jìn)行降尺度。VIC模式空間分辨率為025°×025°，因此最終得到的ΔS數(shù)據(jù)空間分辨率為025°×025°，可以用于流域面積小于20萬(wàn)km2的漢江流域。

2.2水量平衡計(jì)算蒸散發(fā)

水量平衡計(jì)算蒸散發(fā)公式為：

ET_WB=P-R-ΔS（1）

式中：ET_WB為水量平衡計(jì)算的蒸散發(fā)量；P為流域降水；R為流域徑流；ΔS為流域蓄水變化量；單位均為mm。

2.3評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

為評(píng)價(jià)不同蒸散發(fā)產(chǎn)品在漢江流域的適用性，本文采用相對(duì)誤差（Bias）、均方根誤差（RMSE）、相關(guān)系數(shù)（r）、泰勒技能評(píng)分（TaylorS）四種指標(biāo)來(lái)衡量9種不同蒸散發(fā)產(chǎn)品與水量平衡蒸散發(fā)（ET_WB）的一致性。其中，相對(duì)誤差和均方根誤差可以衡量蒸散發(fā)產(chǎn)品與ET_WB的結(jié)果誤差情況，越接近于0表明蒸散發(fā)產(chǎn)品在漢江流域適用性越好；相關(guān)系數(shù)用于刻畫蒸散發(fā)產(chǎn)品與ET_WB的相關(guān)性，越接近1表明蒸散發(fā)產(chǎn)品在漢江流域適用性越好；泰勒技能評(píng)分是一個(gè)綜合指標(biāo)，不僅考慮蒸散發(fā)產(chǎn)品與ET_WB的相關(guān)性，同時(shí)考慮二者之間的方差變化情況，即波動(dòng)性情況，越接近1表明蒸散發(fā)產(chǎn)品在漢江流域適用性越好。4種指標(biāo)的計(jì)算公式如下：

Bias=ETproduct-ET_WBET_WB（2）

RMSE=（ETproduct-ET_WB）2N（3）

r=

∑Ni=1（ET_WBi-ET_WB）（ETproducti-ETproduct）∑Ni=1（ET_WBi-ET_WB）2 ∑Ni=1（ETproducti-ETproduct）2（4）

TaylorS=4（1+r）（σ+1/σ）（1+r0）

σ=σWBσproduct（5）

式中：ETproduct為不同蒸散發(fā)產(chǎn)品的蒸散發(fā)量；ET_WB為水量平衡蒸散發(fā)量；N為計(jì)算時(shí)間間隔數(shù)目；r0為最大理論相關(guān)性，本文取1；σWB為水量平衡蒸散發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)差；σproduct為不同蒸散發(fā)產(chǎn)品中蒸散發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)差。

3結(jié)果與討論

3.1水量平衡蒸散發(fā)量計(jì)算結(jié)果

圖2顯示研究區(qū)2002年4月-2012年12月GRACE蓄水量變化數(shù)據(jù)和GLDASNoah蓄水量變化數(shù)據(jù)的波動(dòng)情況。兩組數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)r為078（p<005），表明二者具有較強(qiáng)的一致性。GRACE蓄水量的變化范圍為-5820～10220 mm/月，GLDASNoah蓄水量的變化范圍為-5148～5879 mm/月。GRACE蓄水量比GLDASNoah蓄水量的變化范圍大，這與諸多研究結(jié)果一致[3738]，主要可能是GLDASNoah蓄水量變化不包含地下水的變化，而GRACE蓄水量變化包含土壤水、雪水當(dāng)量、植物截留、地表水和地下水等所有水組分的變化。相比而言，GRACE蓄水量變化數(shù)據(jù)更加完備和可靠。通過(guò)以上分析可知，GRACE數(shù)據(jù)可以很好地描述蓄水量變化（ΔS）的波動(dòng)，可以用于水量平衡蒸散發(fā)的計(jì)算。

從圖2可以看出，基于GRACE數(shù)據(jù)的ΔS呈現(xiàn)明顯的季節(jié)波動(dòng)。通過(guò)多年平均ΔS數(shù)據(jù)（圖3（a））可以看出，5月-9月ΔS為正，即來(lái)水大于消耗，流域呈蓄水狀態(tài)，其中7月份ΔS最大為5347 mm/月；其他月份ΔS為負(fù)，表明來(lái)水小于消耗，流域呈耗水狀態(tài)，其中10月份ΔS最小為-2880 mm/月。從年際變化來(lái)看，2003-2012年間漢江流域ΔS變化范圍為-6513～7827 mm/月，且近10年來(lái)呈現(xiàn)下降趨勢(shì)（圖3（b））。

圖4顯示基于水量平衡計(jì)算的漢江流域蒸散發(fā)量（ET_WB）波動(dòng)情況。ET_WB在月尺度上波動(dòng)范圍為133～11526 mm/月，變化幅度為11339 mm。統(tǒng)計(jì)多年平均發(fā)現(xiàn)，ET_WB呈單峰分布，其中8月達(dá)到最大值為8490 mm/月；2月份達(dá)到最小值為1577 mm/月（圖5（a））；2月-8月逐漸上升，之后逐漸下降。在年尺度上，多年平均蒸散發(fā)為567 mm，約占多年平均降水的6434%，從2003-2012年間呈現(xiàn)略微的上升趨勢(shì)（圖5（b））。

3.2蒸散發(fā)產(chǎn)品比較

以水量平衡計(jì)算的流域蒸散發(fā)（ET_WB）為標(biāo)準(zhǔn)值，比較9種不同蒸散發(fā)產(chǎn)品在漢江流域的適用性。從圖6中可以看出，陸面模式中的ET_noah，ET_mos和ET_vic三種蒸散發(fā)產(chǎn)品散點(diǎn)擬合線顯著高于1∶1線，表明這三種蒸散發(fā)產(chǎn)品高估了流域蒸散發(fā)；診斷模式產(chǎn)品中的ET_Zhangke產(chǎn)品散點(diǎn)擬合線顯著低于1∶1線，表明其低估了蒸散發(fā)，高值低估情況尤為顯著；再分析產(chǎn)品中的ET_jra散點(diǎn)擬合線與1∶1線相交，在低值區(qū)（ET_WB<30 mm/月）ET_jra明顯高估蒸散發(fā)；其它四種蒸散發(fā)產(chǎn)品散點(diǎn)擬合線與1∶1線相對(duì)接近，說(shuō)明它們與ET_WB有著較好的一致性。

mm/月；除了ET_Zhangke的相對(duì)誤差Bias小于0（為-1505%）之外，其他8種產(chǎn)品的相對(duì)誤差均大于0，變化范圍為501%～4526%。通過(guò)RMSE和Bias兩個(gè)指標(biāo)可以看出，4種陸面模式產(chǎn)品中只有ET_clm表現(xiàn)相對(duì)較好，RMSE為2336 mm/月，Bias為9種產(chǎn)品中最小，即501%。其他3種陸面模式產(chǎn)品RMSE均大于30 mm/月，而且相對(duì)誤差Bias也均大于30%，表明這三種產(chǎn)品明顯高估實(shí)際蒸散發(fā)。從圖6（b）-圖6（d）中也可以看出，其他類型蒸散發(fā)產(chǎn)品的RMSE均在2300 mm/月附近。再分析產(chǎn)品ET_jra相對(duì)較差為2142%，其他基本均在20%以內(nèi)；TaylorS指數(shù)變化為073～086，陸面模式中除ET_clm外均小于08，其他五種產(chǎn)品均在08以上，其中ET_jra、ET_jung、ET_modis均達(dá)到086，表明這三種產(chǎn)品不僅與ET_WB具有較好的相關(guān)性，而且還可以較好地捕捉其季節(jié)波動(dòng)性。

綜上所述，TaylorS指數(shù)中ET_jra、ET_jung、ET_modis表現(xiàn)最好，RMSE中ET_Zhangke表現(xiàn)最好，Bias中ET_Zhangke表現(xiàn)最好，相關(guān)系數(shù)中ET_Zhangke表現(xiàn)最好，整體衡量可以看出基于模型樹集的通量觀測(cè)類產(chǎn)品和診斷方法類產(chǎn)品在漢江流域表現(xiàn)較好，再分析方法相對(duì)誤差較大，而陸面模式產(chǎn)品中只有ET_clm表現(xiàn)相對(duì)較好，其他三種陸面模式產(chǎn)品均呈現(xiàn)較大的誤差。

3.3蒸散發(fā)產(chǎn)品季節(jié)性表現(xiàn)

6月-8月明顯高于ET_WB，10月-1月則低于ET_WB，表明ET_jung在春季能夠更好的估計(jì)實(shí)際蒸散發(fā)量；三種診斷分析類蒸散發(fā)產(chǎn)品中，ET_modis的蒸散發(fā)量主要在夏季、冬季明顯高于ET_WB，春季、秋季明顯低于ET_WB；ET_PML與ET_WB的蒸散發(fā)量在春季和夏季明顯高于ET_WB，秋季和冬季明顯低于ET_WB；ET_Zhangke的蒸散發(fā)量在春季和夏季與ET_WB基本一致，在秋季和冬季明顯高于ET_WB。

從表3可知，9種不同蒸散發(fā)產(chǎn)品的多年平均月蒸散發(fā)量和ET_WB的相關(guān)系數(shù)r均在09以上。其中，4種陸面模式蒸散發(fā)產(chǎn)品相關(guān)系數(shù)均在095以上，ET_mos相關(guān)系數(shù)最高，為097。不同蒸散發(fā)產(chǎn)品的多年平均月蒸散發(fā)量和ET_WB的RMSE差異較大，變化范圍為953～3079 mm/月，ET_Zhangke的RMSE最小為953 mm/月，ET_mos的RMSE最大為3079 mm/月，4種陸面模式產(chǎn)品中只有ET_clm表現(xiàn)相對(duì)較好，RMSE為1314 mm/月，而其他三種陸面模式產(chǎn)品RMSE均大于24 mm/月；9種不同蒸散發(fā)產(chǎn)品的多年平均月蒸散發(fā)量和ET_WB的TaylorS指數(shù)變化為067～097，陸面模式中除ET_clm外均小于08，其他五種產(chǎn)品均在08以上，其中ET_Zhangke、ET_jra、ET_modis分別為097、094和089，表明這三種產(chǎn)品不僅與ET_WB具有較好的相關(guān)性，而且還能較好地捕捉到其季節(jié)波動(dòng)。

4結(jié)論

本文以漢江流域?yàn)檠芯繀^(qū)，基于研究區(qū)及附近18個(gè)氣象站2002-2012年降水?dāng)?shù)據(jù)、皇莊水文站徑流數(shù)據(jù)以及GRACE重力衛(wèi)星反演的流域蓄水變化數(shù)據(jù)計(jì)算漢江流域蒸散發(fā)，并以此為標(biāo)準(zhǔn)比較了目前較為常用的4類9種不同蒸散發(fā)產(chǎn)品在漢江流域的適用性。結(jié)果如下。

（1）研究區(qū)流域蓄水量變化ΔS和水量平衡蒸散發(fā)ET_WB均有顯著的季節(jié)波動(dòng)特征。ΔS在夏季最大，冬季最小。2003-2012年間ΔS呈現(xiàn)顯著下降趨勢(shì)。ET_WB在夏季最大，冬季最小， 2003-2012年之間呈現(xiàn)略微上升趨勢(shì)，但并不顯著。

（2）9種不同蒸散發(fā)產(chǎn)品在月尺度上的表現(xiàn)差異較大。陸面模式產(chǎn)品ET_clm、基于模型樹集的通量觀測(cè)產(chǎn)品和基于能量平衡的診斷模型產(chǎn)品表現(xiàn)較好。9種蒸散發(fā)產(chǎn)品均與ET_WB都有著較高的相關(guān)性（r>07），但在量的估計(jì)上大部分產(chǎn)品均高估蒸散發(fā)。陸面模式產(chǎn)品中除ET_clm外，其他三種蒸散發(fā)產(chǎn)品相對(duì)誤差均在30%以上；再分析產(chǎn)品ET_jra雖然與ET_WB具有較好的相關(guān)性，但相對(duì)誤差達(dá)到2142%。3種診斷模型產(chǎn)品的整體表現(xiàn)較好，ET_PML和ET_Zhangke在誤差上略高于ET_modis。

（3）9種蒸散發(fā)產(chǎn)品的多年平均月蒸散發(fā)量和ET_WB有較高的相關(guān)性（r>09），均可以較好地捕捉實(shí)際蒸散發(fā)的季節(jié)波動(dòng)性。大部分產(chǎn)品除ET_Zhangke外在夏季（5月-8月）高估實(shí)際蒸散發(fā)量；ET_clm和ET_jung在春季與ET_WB基本一致；ET_jra在秋季表現(xiàn)較好，ET_Zhangke在春夏兩季表現(xiàn)優(yōu)異。

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2018年6月南水北調(diào)與水利科技

SouthtoNorth Water Transfers and Water Science & TechnologyVol. 16No.3

Jun.2018水文水資源水文水資源

收稿日期：20171127修回日期：20180415網(wǎng)絡(luò)出版時(shí)間：20180503

網(wǎng)絡(luò)出版地址：http：//kns.cnki.net/kcms/detail/13.1334.TV.20180503.1036.002.html

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金（51469019）；內(nèi)蒙古科技計(jì)劃項(xiàng)目（2017）；美國(guó)國(guó)家自然科學(xué)基金（100653010）