第七届青年地学论坛

摘要：
蒸散发（ET）作为水循环的重要组成部分，是联系水循环、能量循环和碳循环的纽带，准确量化ET对水文过程模拟和水资源评估十分重要。然而，ET过程受到气候和下垫面多种要素的综合影响，导致ET的准确量化面临挑战。ET估算方法有很多，其中遥感ET模型能够在大尺度上利用卫星获取的高分辨率、连续的地表特征参数，为合理估算ET提供了有效工具。Priestley-Taylor Jet Propulsion Laboratory（PT-JPL）模型是近年来被广泛应用的遥感ET模型之一，模型结构简单、物理意义明确且对驱动数据要求较低，在全球许多地区展现出很好的适用性。
PT模型包含三个敏感参数（Krn, belta和Topt），这些参数随气候和下垫面条件的差异而变化。但在实际应用中，为了简化，PT模型参数通常设置为恒定值，这种简化可能会影响ET的合理模拟。鉴于此，本文基于Budyko-Fu模型模拟的全国多年平均ET为参考值，采用随机优化算法对PT-JPL模型的三个敏感参数（Krn, belta和Topt）进行优化，得到全国0.05°×0.05°分辨率的参数分布。站点尺度和流域尺度的对比结果表明，与恒定参数相比，优化参数显著提高了ET的准确性。
 

Budyko-校准；蒸散量；随机优化参数；