准确有效地估算全球和区域实际蒸散发是当今水文科学领域的研究热点问题之一，进一步提高蒸散发估算精度，揭示复杂水热条件下水文循环各要素之间的相互作用机制，对于理解流域水文循环规律以及科学管理流域水资源至关重要。 近日，我院王卫光教授课题组开展全球蒸散发过程模拟及作用机制的研究，并取得突破性进展，在遥感领域顶级期刊《Remote Sensing of Environment》上发表题为“Improved global evapotranspiration estimates using proportionality hypothesis-based water balance constraints”的论文。 降水和土壤含水量的变化，通过影响植被蒸腾、冠层截留和土壤蒸发，直接作用于蒸散发过程。然而，在复杂水热条件变化下，降水和土壤含水量对蒸散发作用的影响机制异常复杂。一般情况下，遥感蒸散发算法倾向于将降水和土壤含水量的影响进行参数化，通过率定参数来提升不同区域蒸散发估算精度。 该论文基于传统水文模型（SCS模型）中等比例假设理论，耦合遥感蒸散发算法，开发了可以直接考虑降水和土壤含水量变化的蒸散发模型（PEW模型）。结果显示，PEW模型可以显著提升不同时间尺度的蒸散发估算精度（图1）。
