改进的GG模型：结合Budyko框架估算蒸发量

"这篇论文研究了如何通过建立综合互补关系来估算蒸散量（ET），尤其是在干旱条件下。研究中提出了一个改进的Granger和Gray（GG）模型，名为GG-NDVI，它结合了Budyko框架、归一化植被指数（NDVI）、降水和潜在蒸散量。通过在美国60个Eddy Covariance AmeriFlux站点使用SSEBop模型进行验证，GG-NDVI模型在估计ET方面的表现优于SSEBop，其均方根误差（RMSE）较低。然而，模型的对称互补关系假设在某些情况下可能引入限制，为此，研究人员提出了一种非线性校正函数以克服这一问题。文章发表于《Natural Resources》2018年9卷，第89-109页，DOI: 10.4236/nr.2018.94007。" 本文探讨的核心知识点如下： 1. **蒸散量（Evapotranspiration, ET）**：ET是地表水分通过植物蒸腾和土壤蒸发进入大气的过程，是水文循环的重要组成部分，对于理解水文过程和水资源管理至关重要。 2. **互补关系**：这是一种估算ET的方法，利用气象数据如温度、湿度和风速等，通常在数据不全时使用。然而，现有的互补关系模型在干旱条件下表现不佳。 3. **Budyko框架**：Budyko框架是一种理论模型，用于描述气候和生态系统之间的水热交换，特别是在不同气候条件下ET的变化。它指出，降水量和潜在蒸散量之间的平衡关系决定了ET的水平，特别适合干旱环境分析。 4. **Granger and Gray (GG) 模型**：这是最初提出的一种估算ET的模型，但其在干旱条件下的预测准确性会下降。在本研究中，GG模型被改进以适应各种气候条件。 5. **GG-NDVI模型**：结合了Budyko框架和NDVI的GG模型，NDVI是监测植被覆盖和生长状况的遥感指标。通过引入NDVI，模型能够更好地考虑植被对ET的影响。 6. **归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）**：NDVI是通过卫星遥感计算得到的，反映地表植被覆盖度和健康状态的无量纲指数。在GG-NDVI模型中，NDVI有助于更准确地估算ET，特别是在有植被覆盖的区域。 7. **SSEBop模型**：基于遥感的简化表面能量平衡（Simplified Surface Energy Balance - Operationally Simplified, SSEBop）模型，是估算ET的常用工具。在本研究中，GG-NDVI模型的性能与其进行了比较，结果表明GG-NDVI在许多情况下表现出更好的精度。 8. **非线性校正函数**：由于GG-NDVI模型中的对称互补关系假设存在局限性，研究人员提出了一种非线性校正函数，以改善模型在特定条件下的性能，增强其适用性。 9. **站点验证**：研究通过美国60个Eddy Covariance AmeriFlux站点的实际数据验证了GG-NDVI模型的性能，这些站点代表了多样化的气候和生态系统条件。 通过上述改进，GG-NDVI模型提供了更准确的ET估算，尤其是在干旱和湿润条件下的表现，这对于气候变化研究和水资源管理具有重要意义。同时，提出的非线性校正函数为模型的进一步优化提供了可能性。