清华大学阳坤教授通讯，西南大学周建宏副教授一作WRR：利用双系统方法和多数据源生成全球土壤湿度 - 蒸散耦合强度（SECS）地图

生态遥感前沿 · 公众号 · · 2025-03-11 00:00

正文

水文学者

摘要

土壤湿度（ SM）通过控制蒸散（ET）影响陆地 - 大气相互作用，SECS对地球系统建模至关重要。现有基于三重配置（TC）的 SECS 估计因数据误差和独立性假设难以满足存在偏差，且获取全球无偏 SECS 地图面临挑战，亟需可靠的 SECS 参考来改进模型， “Mapping Global Soil Moisture and Evapotranspiration Coupling Strength Based on a Two-System Method and Multiple Data Sources” 由 Jianhong Zhou 等人撰写。研究利用双系统方法和多数据源生成全球土壤湿度 - 蒸散耦合强度（SECS）地图，为改进地球系统模型提供重要参考。

1 研究方法

数据来源：从地面观测、遥感反演和陆面模型（ LSM）估计三方面获取数据。地面观测用FLUXNET和AmeriFlux站点数据;遥感 SM 产品来自 ESA CCI，ET 产品包括 ALEXI_TIR、ALEXI_MW、PML_v2 和 FLUXCOM；LSM 数据由NoahMP模型和GLDAS v2.1提供

表1、本研究中用于SEC估计和评估的数据集

图1、本研究中应用的58个AmeriFlux和FLUXNET站点的分布图。符号颜色反映2011-2020年间暖季（生长季）同时具有有效土壤湿度（SM）和蒸散发（ET）日观测数据的天数。生态类型缩写：GRA（草地）、DBF（落叶阔叶林）、ENF（常绿针叶林）、SHR（灌丛）、SAV（稀树草原）、WSA（木本稀树草原）、CRO（农田）、OSH（稀疏灌丛）、EBF（常绿阔叶林）、MF（混交林）、WET（湿地）。

无偏 SECS估计方法

TC方法：基于线性误差模型，假设误差正交和独立，利用三对数据估计无偏 SM - ET 时间相关系数。但全球应用时，数据独立性假设常被违背，导致估计偏差56。