最大熵增地表蒸散模型：原理及应用综述

• 作者: Wang Jingfeng 刘元波 张珂
• 来源期刊: 地球科学进展
• 关键词: 最大熵增模型 地表蒸散 贝叶斯概率论 地表过程模型 遥感反演
• 年，卷（期）: 2021,（null）
• 所属期刊栏目: 综述与评述
• 页码范围: 596-605
• 页数: 9页
• 分类号: P426.2,TP751.1
• 语种: 中文
• DOI: 10. 11867/j. issn. 1001-8166. 2019. 06. 0596.

摘要

精确估算地表蒸散一直是地球系统科学中的难点问题。经典的蒸散模型大多建立在水汽输送及能量平衡约束等基础上，相关的基础理论研究进展缓慢。最大熵增地表蒸散（E-MEP）模型是在综合借鉴贝叶斯概率论、信息熵概念、非平衡态热力学理论和大气边界层湍流相似性理论的基础上，建立的全新地表蒸散理论框架，克服了经典模型的主要缺陷，包括：离散梯度模型不满足能量守恒条件，Penman模型针对饱和土壤，Penman-Monteith模型需要率定经验参数等。E-MEP模型具有3个显著特点：①同时给出地表（包括水面、雪面和冰面）蒸散量、感热通量和介质表面热通量，且在所有时间空间尺度上满足能量平衡方程；②模型公式中没有可调经验参数，不依赖于温度梯度和水汽梯度变量，不需要输入风速和表面粗糙度；③适用于任何土壤含水量和植被覆盖条件。由于E-MEP模型建立在坚实的数学物理基础上，并具有解析表达式，简单易用，其输入变量和模型参数少于传统蒸散模型使用。地表辐射、表面温度、表面比湿等模型输入变量易于实地观测获取，且可通过遥感反演获得。检验分析表明，E-MEP模型优于Penman和Penman-Monteith等传统蒸散模型。这一全新的地表蒸散模型已被用于大尺度地表水热的遥感反演和过程监测，并用于改进气候模式的参数化方案。