青藏高原的陆地蒸散对当地及周边地区的气候和水循环都有重要影响。然而，由于高原地形复杂，自然条件恶劣🐿，观测站点分布稀少而且空间代表性有限，站点观测难以获得全域蒸散发分布✌🏼，蒸散发大多依赖模型（遥感模型🤵🏿‍♂️、陆面过程模型和区域气候模式）模拟🫔。青藏高原蒸散发模拟目前仍存在较大的不确定性。

为了研究青藏高原蒸散发模拟现状及其影响因素，万事娱乐/大气科学研究院的高艳红教授研究团队分析了基于动力降尺度（DDM，28km）和对流允许尺度模拟（CPM🧗🏿‍♀️，4km）的高原蒸散发📂，并与地表能量平衡和遥感的全球陆地蒸散产品（EB）、全球陆面数据同化系统（GLDAS）以及两套再分析数据（ERA-Interim和ERA5）进行了对比，并从水量平衡和能量平衡的角度对模拟偏差进行了归因分析。

研究表明🚴🏻‍♂️，青藏高原蒸散发从东南部到西北部递减🏀🍇，与降水分布规律一致😭； GLDAS 虽然可以再现年尺度蒸散发🧥🪜，但在季节尺度上存在明显差异；两个再分析数据集高估季风期的蒸散发⚈，但ERA-Interim在非季风期表现良好；DDM 和CPM在季风期表现优于再分析资料🧗🏼，但在非季风期存在低估（图1）🥀。无论是年尺度还是季节尺度⛄️，与EB相比，其余五组数据集都低估了苔原和冰雪下垫面的蒸散发🦸🏻‍♂️🧳。归因分析则表明，蒸散发的偏差在季风期主要来自于降水偏差🌀✋，而非季风期则更多受到地表净辐射偏差的影响（图2）。

图 1 青藏高原2014年六套数据（EB⚒，GLDAS, ERA-Interim, ERA5, DDM及CPM）年平均☕️，季风期及非季风期平均蒸散发（单位： mm/d）

图 2 (a,b ) 季风期和 (c, d) 非季风期不同下垫面来自于降水和其他因素的蒸散发模拟偏差（单位：mm/d，季风期：ERA-Interim - DDM/ CPM; 非季风期: DDM/CPM - ERA-Interim）📿。 纵坐标是来自于降水的蒸散发模拟偏差，横坐标是来自其他因素的蒸散发模拟偏差👩‍🦽。红色虚线框表示横纵坐标各自的一个标准差。

该研究于2021年7月发表于《Water》（该期刊最新SCI分区为Q1），硕士生但婧瑜同学为第一作者。

论文信息：

Dan, J.; Gao, Y.; Zhang, M. Detecting and Attributing Evapotranspiration Deviations Using Dynamical Downscaling and Convection-Permitting Modeling over the Tibetan Plateau. Water 2021, 13, 2096.

论文链接：

https://doi.org/10.3390/w13152096