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)，準確估算蒸散發(fā)對流域水循環(huán)研究具有重要意義，同時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。利用漢江流域觀測的逐月降水數(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)計算水量平衡蒸散發(fā)（ET_WB），以ET_WB為標準在月尺度上評估4類9種不同蒸散發(fā)產品（陸面模式產品ET_clm、ET_noah、ET_mos、ET_vic；再分析數(shù)據(jù)產品 ET_jra；基于模型樹集的通量觀測產品ET_jung和基于能量平衡的診斷模型產品ET_modis、ET_PML、ET_Zhangke）在漢江流域的適用性。結果表明基于模型樹集的通量觀測產品和基于能量平衡的診斷模型產品精度較好，再分析產品次之，陸面模式產品（除ET_clm）較差。ET_jung、ET_modis和ET_clm在月尺度上與ET_WB有著較好的相關性，結果誤差相對較小；ET_noah、ET_mos、ET_vic結果誤差相對較大。該研究結果可以為漢江流域水循環(huán)研究和南水北調中線工程管理提供科學參考。

關鍵詞：實際蒸散發(fā)；蒸散發(fā)產品；流域蓄水變化；GRACE；漢江

中圖分類號：P333文獻標志碼：A文章編號：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]。從全球陸面平均來看，約58%～65%的降水通過蒸散發(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程，同時也影響著區(qū)域的水文-生態(tài)-大氣這個復雜系統(tǒng)的演變[3]。準確觀測和估算流域蒸散發(fā)對全球氣候變化和區(qū)域水資源綜合利用具有重要意義，同時也對農作物需水管理、旱情監(jiān)測等具有重要價值。

目前，蒸散發(fā)可以通過蒸滲儀[4]、渦度相關[5]、通量塔[6]、大孔徑閃爍儀[7]等儀器進行觀測，但儀器測量范圍有限。諸如蒸發(fā)皿、莖流計、蒸滲儀僅可以測量點尺度的蒸發(fā)量，波文比和渦度相關法也只能測量較小面積（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)速率與相關因素關系提出了道爾頓定律[8]開始，1948年Penman建立了Penman蒸散發(fā)方程[9]，1963年Monteith在Penman基礎上考慮了植被生理特征，引入了冠層阻力和空氣動力學阻力，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。之后學者也相繼提出Penman蒸發(fā)正比假設[11]、蒸發(fā)互補原則[12]、水熱耦合方法[13] 等來計算流域蒸散發(fā)。在大尺度蒸散發(fā)的估算方面，目前有較多蒸散發(fā)產品可供利用，如基于遙感的蒸散發(fā)產品、再分析產品、陸面模式產品、基于點尺度觀測的經驗性放大產品等[14]，這些蒸散發(fā)產品的出現(xiàn)為蒸散發(fā)估算和應用提供了方便。然而，不同產品的精度和適用性都存在區(qū)域差異，在特定研究區(qū)應用時前需要進行精度驗證[15]。

第16卷 總第96期·南水北調與水利科技·2018年6月王松等·不同蒸散發(fā)產品在漢江流域的比較研究在我國使用較多的蒸散發(fā)產品有MODIS產品、陸面模式產品、基于模型樹集的通量觀測產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產品中近30年中國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)年際變化對蒸散發(fā)的影響。姜艷陽[14]等基于流域水量平衡原理，利用地面觀測降水、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)產品在中國不同流域的一致性及其時空特征。張靜[18]等基于MODIS全球蒸散發(fā)產品，利用GIS統(tǒng)計法和線性趨勢法等研究了2000-2014年漢江流域蒸散發(fā)的年際和年內變化規(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)產品分析了2001-2010年我國陸地蒸散發(fā)的時空格局變化。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網絡的地表蒸散發(fā)估算產品（MTE）檢驗了模型計算的蒸散發(fā)，分析了典型山區(qū)蒸散發(fā)的時空變化。蘇濤[22] 比較了5套再分析蒸散發(fā)產品在中國的時空變化特征，發(fā)現(xiàn)不同產品在不同地區(qū)存在顯著差異。Xue[23]等評估了4種蒸散發(fā)產品在黃河上游和長江上游的表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)MODIS蒸散發(fā)產品表現(xiàn)較好；Li[24]等評估了9種蒸散發(fā)產品在黃河中游地區(qū)的表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)陸面模式（LSM）產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)產品在特定區(qū)域的適用性存在顯著差異，需要根據(jù)流域實際來選擇合適的蒸散發(fā)產品。

漢江是長江的最大支流，流域內有南水北調中線工程水源地——丹江口水庫。在全球變化的背景下，近幾十年來流域內干旱頻發(fā)，伴隨著中線調水的實施，流域水資源配置和生態(tài)環(huán)境保護等面臨巨大挑戰(zhàn)。因而，有必要對漢江流域蒸散發(fā)等水循環(huán)要素進行準確估計。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)計算的水量平衡蒸散發(fā)作為基準值，評估9種蒸散發(fā)產品在漢江流域的精度，探究不同蒸散發(fā)產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

漢江為長江最大的支流，干流發(fā)源于秦嶺，全長1 570 km，流域面積約159萬km2[25]，橫跨鄂、陜、豫、川、渝、甘6省市。漢江流域為北亞熱帶邊緣濕潤季風氣候，氣候溫和濕潤，四季分明，年平均氣溫在15～17 ℃之間，多年平均降水量約873 mm，水量相對充足，但年內分配不均，5月-10月降水約占全年降水的75%。

本文使用的降水數(shù)據(jù)來自于漢江流域及其周邊的18個氣象站點2002-2012年的逐月數(shù)據(jù)（http：//data.cma.cn/）。基于反距離權重插值法，將站點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年逐月觀測數(shù)據(jù)。具體氣象站和水文站點分布見圖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，其主要目標是提供高精度地球重力場的時空變化數(shù)據(jù)。本文采用美國德克薩斯大學奧斯汀分?？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°，時間序列為2002年4月至2012年12月。諸多研究表明，在我國濕潤地區(qū)Noah陸面模式數(shù)據(jù)質量較好[16，26]，本文采用Noah陸面模式數(shù)據(jù)產品中的土壤水、雪水當量、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)產品，包括：陸面模式產品[28] ET_clm、ET_noah、ET_mos、ET_vic （http：//disc.sci.gsfc.nasa.gov/hydrology/dataholdings）；再分析數(shù)據(jù)產品[29] ET_jra （http：//jra.kishou.go.jp/JRA55/index_en.html） ；基于模型樹集的通量觀測產品[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品[3133]ET_modis、ET_PML、ET_Zhangke （http：//www.ntsg.umt.edu/project/et）。陸面模式產品為GLDAS中不同陸面模式計算的蒸散發(fā)產品，包括NOAH、CLM、MOS、VIC四種陸面模式；再分析資料是利用數(shù)值天氣預報資料同化系統(tǒng)得到的分析資料，再分析數(shù)據(jù)產品內容豐富、資料時間長、分辨率高，同化了大量的觀測資料[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)產品JRA55；基于模型樹集的通量觀測產品是Jung[30]等根據(jù)全球198個通量站數(shù)據(jù)結合遙感和氣象數(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)彭曼方法結合遙感等手段計算得到的全球尺度蒸散發(fā)產品，如本文使用的ET_PML產品。9種蒸散發(fā)產品具體信息見表1。由于本文使用的GRACE流域蓄水量變化數(shù)據(jù)時間長度為2002-2012年，因而蒸散發(fā)產品時間長度也取2002-2012年（ET_jung和ET_Zhangke由于原始數(shù)據(jù)時間長度原因，本文使用長度分別為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km2）通常能夠較為可靠地反映陸地水分存儲變化（ΔS），但當研究區(qū)域小于20萬km2時，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GRACE的 ΔS數(shù)據(jù)進行了修正。因為GRACE衛(wèi)星信號的步長約為40°×40°，因而其在40°×40°分辨率上準確性相對較高，而陸面模式 （LSM）對于土壤含水量的相對變化模擬較為準確[36]，因而結合GRACE衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演的總量和LSM的比例因子對ΔS進行降尺度。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)，進而利用VIC陸面模式計算的流域蓄水量變化的空間分布對GRACE數(shù)據(jù)進行降尺度。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km2的漢江流域。

2.2水量平衡計算蒸散發(fā)

水量平衡計算蒸散發(fā)公式為：

ET_WB=P-R-ΔS（1）

式中：ET_WB為水量平衡計算的蒸散發(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評價標準

為評價不同蒸散發(fā)產品在漢江流域的適用性，本文采用相對誤差（Bias）、均方根誤差（RMSE）、相關系數(shù)（r）、泰勒技能評分（TaylorS）四種指標來衡量9種不同蒸散發(fā)產品與水量平衡蒸散發(fā)（ET_WB）的一致性。其中，相對誤差和均方根誤差可以衡量蒸散發(fā)產品與ET_WB的結果誤差情況，越接近于0表明蒸散發(fā)產品在漢江流域適用性越好；相關系數(shù)用于刻畫蒸散發(fā)產品與ET_WB的相關性，越接近1表明蒸散發(fā)產品在漢江流域適用性越好；泰勒技能評分是一個綜合指標，不僅考慮蒸散發(fā)產品與ET_WB的相關性，同時考慮二者之間的方差變化情況，即波動性情況，越接近1表明蒸散發(fā)產品在漢江流域適用性越好。4種指標的計算公式如下：

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)產品的蒸散發(fā)量；ET_WB為水量平衡蒸散發(fā)量；N為計算時間間隔數(shù)目；r0為最大理論相關性，本文取1；σWB為水量平衡蒸散發(fā)的標準差；σproduct為不同蒸散發(fā)產品中蒸散發(fā)的標準差。

3結果與討論

3.1水量平衡蒸散發(fā)量計算結果

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)的波動情況。兩組數(shù)據(jù)的相關系數(shù)r為078（p<005），表明二者具有較強的一致性。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，可以用于水量平衡蒸散發(fā)的計算。

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。通過多年平均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，表明來水小于消耗，流域呈耗水狀態(tài)，其中10月份ΔS最小為-2880 mm/月。從年際變化來看，2003-2012年間漢江流域ΔS變化范圍為-6513～7827 mm/月，且近10年來呈現(xiàn)下降趨勢（圖3（b））。

圖4顯示基于水量平衡計算的漢江流域蒸散發(fā)量（ET_WB）波動情況。ET_WB在月尺度上波動范圍為133～11526 mm/月，變化幅度為11339 mm。統(tǒng)計多年平均發(fā)現(xiàn)，ET_WB呈單峰分布，其中8月達到最大值為8490 mm/月；2月份達到最小值為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（圖5（b））。

3.2蒸散發(fā)產品比較

以水量平衡計算的流域蒸散發(fā)（ET_WB）為標準值，比較9種不同蒸散發(fā)產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)產品散點擬合線顯著高于1∶1線，表明這三種蒸散發(fā)產品高估了流域蒸散發(fā)；診斷模式產品中的ET_Zhangke產品散點擬合線顯著低于1∶1線，表明其低估了蒸散發(fā)，高值低估情況尤為顯著；再分析產品中的ET_jra散點擬合線與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)產品散點擬合線與1∶1線相對接近，說明它們與ET_WB有著較好的一致性。

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

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類產品和診斷方法類產品在漢江流域表現(xiàn)較好，再分析方法相對誤差較大，而陸面模式產品中只有ET_clm表現(xiàn)相對較好，其他三種陸面模式產品均呈現(xiàn)較大的誤差。

3.3蒸散發(fā)產品季節(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實際蒸散發(fā)量；三種診斷分析類蒸散發(fā)產品中，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)產品的多年平均月蒸散發(fā)量和ET_WB的相關系數(shù)r均在09以上。其中，4種陸面模式蒸散發(fā)產品相關系數(shù)均在095以上，ET_mos相關系數(shù)最高，為097。不同蒸散發(fā)產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種陸面模式產品中只有ET_clm表現(xiàn)相對較好，RMSE為1314 mm/月，而其他三種陸面模式產品RMSE均大于24 mm/月；9種不同蒸散發(fā)產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，表明這三種產品不僅與ET_WB具有較好的相關性，而且還能較好地捕捉到其季節(jié)波動。

4結論

本文以漢江流域為研究區(qū)，基于研究區(qū)及附近18個氣象站2002-2012年降水數(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)計算漢江流域蒸散發(fā)，并以此為標準比較了目前較為常用的4類9種不同蒸散發(fā)產品在漢江流域的適用性。結果如下。

（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。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，但并不顯著。

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

（3）9種蒸散發(fā)產品的多年平均月蒸散發(fā)量和ET_WB有較高的相關性（r>09），均可以較好地捕捉實際蒸散發(fā)的季節(jié)波動性。大部分產品除ET_Zhangke外在夏季（5月-8月）高估實際蒸散發(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網絡出版時間：20180503

網絡出版地址：http：//kns.cnki.net/kcms/detail/13.1334.TV.20180503.1036.002.html

基金項目：國家自然科學基金（51469019）；內蒙古科技計劃項目（2017）；美國國家自然科學基金（100653010）