在干旱条件下，结合Budyko框架和改进的Granger and Gray (GG) 模型，如何使用归一化植被指数（NDVI）估算潜在蒸散量（ET）？

为了估算干旱条件下的潜在蒸散量（ET），研究者提出了一个结合Budyko框架和改进的Granger and Gray (GG)模型的方案，即GG-NDVI模型。该模型利用归一化植被指数（NDVI）作为关键输入，以更准确地反映植被对ET的影响。具体操作步骤如下：

参考资源链接：[改进的GG模型：结合Budyko框架估算蒸发量](https://wenku.csdn.net/doc/7uckke1xi3?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，需要了解Budyko框架的基本概念，它描述了降水量和潜在蒸散量之间的平衡关系，这在干旱环境下尤为重要。然后，获取相关的气象数据，如降水量、气温和风速等，这些数据将用于计算Budyko框架中的参数。

其次，获取相应的NDVI数据，这通常可以通过遥感卫星数据获得。NDVI能够有效地监测植被覆盖度和生长状况，为GG-NDVI模型提供植被影响的量化指标。

接下来，利用GG模型的基础结构，结合Budyko框架对气象数据和NDVI数据进行处理。在GG模型中，已知的气象数据可以用来计算实际蒸散量，然后通过Budyko框架将这些数据与降水量和潜在蒸散量的关系结合起来。

此外，对于GG模型中可能存在对称互补关系假设带来的限制，可以通过引入非线性校正函数来校正模型，从而提升在特定条件下的估算准确性。

最后，使用验证数据集（例如美国60个Eddy Covariance AmeriFlux站点的实测数据）来评估GG-NDVI模型的表现。这一步骤是确保模型能够准确估算ET的重要环节。

综上所述，通过整合Budyko框架和GG模型，并引入NDVI作为植被参数，可以有效提高在干旱条件下估算潜在蒸散量的准确性。该方法不仅适用于干旱地区，还可以推广到其他气候类型的ET估算中。

参考资源链接：[改进的GG模型：结合Budyko框架估算蒸发量](https://wenku.csdn.net/doc/7uckke1xi3?spm=1055.2569.3001.10343)