验证与改进：最大熵增原理下的蒸发蒸腾量模型在实测数据中的应用

本文探讨了"基于最大熵增原理的蒸发蒸腾量模型应用"这一主题，由李志威、杨大文和雷慧闽三位作者在2012年发表于清华大学学报(自然科学版)上。研究的目的是检验和实际应用Wang和Bras提出的最大熵增原理为基础的蒸发蒸腾量模型。这个模型旨在通过计算实验站的实地测量数据，优化模型性能，确保其准确性和可靠性。 最大熵增原理是一种信息论中的概念，它强调在不确定性最大的情况下，系统状态的概率分布最能反映现实情况。在此模型中，它被用来模拟蒸发蒸腾过程，即水分从土壤和植物表面转化为水蒸气的过程。作者首先概述了最大熵增原理的基本概念和如何将其应用于蒸发蒸腾量模型的构建。 论文的核心内容包括利用整理后的实测数据对最大熵增模型进行验证，与传统的Penman-Monteith公式进行了比较。结果表明，在给定的净辐射条件下，模型能够有效地估计有植被地表的显热通量（地表因太阳辐射吸收而增温产生的热量交换）和潜热通量（植物蒸腾过程释放的热量）。结果显示，模型在白天的显热通量预测与实测数据变化趋势相符，但在计算潜热通量时，白天的数值有些偏大，而在夜间则相对准确。 研究还深入分析了模型中的两个关键参数——表面温度和表面比湿度对显热通量和潜热通量的影响。发现模型计算的变化趋势主要受表面温度驱动，这提示了温度在蒸发蒸腾过程中扮演的重要角色。通过这些分析，作者不仅优化了模型，也深化了我们对蒸发蒸腾过程及其与环境因素关系的理解。 这篇论文提供了最大熵增原理在蒸发蒸腾量模型中的实用应用案例，强调了通过实证数据分析和模型优化对于提高模型预测精度的重要性。这对于气候模型的开发、水资源管理以及农业和生态系统研究具有实际意义。关键词包括：最大熵增模型、蒸发蒸腾量、显热通量、潜热通量和地表热通量，这些都是研究者关注的核心领域。