由于陆面过程表达和模型参数设定的不确定性，现有陆面模型中的水热耦合强度存在较大偏差，从而进一步影响地球系统模式中的陆气相互作用模拟。卫星遥感资料为纠正该耦合强度提供了重要参考，其中土壤水含量与蒸散发或地表温度日较差之间的耦合关系常被用于反映陆面水热耦合过程。这两种耦合关系的物理基础一致，即土壤水含量增加往往导致蒸散发增加，同时减小地表温度日较差；反之亦然（如图1所示）。但是，遥感蒸散发与陆面模型都基于相似的地表能量平衡假设，遥感蒸散发数据可能存在与陆面模拟相似的误差结构且难以被识别；地表温度日较差虽然更容易反演获取，但它在陆面模型中模拟难度大，在应用于模型校正时需要协调复杂的模型不确定性。那么如何协调遥感资料和模型中的不确定性并应用于陆面模型的水热耦合强度优化呢？

图1 示例格点的遥感蒸散发（ET）和地表温度日较差（dT）随遥感土壤水含量（SM）变化的关系。

为回答上述问题，清华大学地学系阳坤教授研究组博士后周建宏与合作者设计了两组方案对陆面模型NoahMP的参数进行优化，两组方案的优化目标分别设置为遥感土壤水含量与地表温度日较差的相关系数和遥感土壤水含量与蒸散发的相关系数。结果表明，基于遥感土壤水含量-蒸散发相关系数的参数优化（OPT_ET）不仅可同时提高陆面模型蒸散发和地表温度日较差的模拟精度，还能改进陆面模型中植被蒸腾与蒸散发的比例，而基于遥感土壤水含量-地表温度日较差相关系数的优化（OPT_dT）对它们的模拟改进则不明显（图2）。

图2 NoahMP以及两种优化方案下的蒸散发（ET）偏差，地表温度日较差（dT）偏差和植被蒸腾与蒸发比例（E_tr/ET）偏差。ET偏差基于144个通量站的观测值得到，dT偏差基于MODIS dT反演值得到，E_tr/ET偏差基于遥感ET产品PML_v2得到。

为什么OPT_dT和OPT_ET两种方案下的模拟结果存在明显差异？这主要有两方面原因：一是模型中地表温度模拟具有较大不确定性，会直接影响到模型中土壤水含量-地表温度相关系数的稳定性，在不同近地层传输方案下表现出较大差异（图3a）。但模型中土壤水含量-蒸散发相关系数对参数化方案的选择相对不敏感（图3b）。二是陆面模型中蒸散发与地表温度日较差之间并非一一对应的确定性关系，相同的地表温度日较差可能对应多种地表温度状态，从而导致不同的蒸散发模拟量。因此模型中两种水热耦合强度的偏差并不协调（图3c），没有表现出预期的负相关关系，导致OPT_dT方案在消除土壤水含量-地表温度日较差相关系数偏差时，并不能消除土壤水含量-蒸散发相关系数偏差（图3d），难以提高蒸散发模拟精度。

综上所述，基于遥感土壤水含量-蒸散发的耦合关系更适用于陆面模型优化。

图3 NoahMP模型在两种近地层湍流传输方案（M-O相似理论方案和Chen97方案）下的（a）土壤水含量-蒸散发相关系数比较和（b）土壤水含量-地表温度日较差相关系数比较。（c）基于遥感资料识别的NoahMP模型中以相关系数表示的两种耦合关系偏差间的关系。（d）在两种优化方案下基于遥感资料识别的NoahMP两种耦合关系偏差。

相关研究以“Potential of remote sensing surface temperature- and evapotranspiration-based land-atmosphere coupling metrics for land surface model calibration”为题发表于国际著名期刊《环境遥感》（Remote Sensing of Environment）。清华大学地学系博士后周建宏为论文第一作者，阳坤教授为论文通讯作者。文章合作者还包括美国农业部水文遥感实验室Wade Crow研究员、天津大学地科院董建志教授、西南大学地科院赵龙副教授、河海大学水文院博士生冯慧慧、上海师范大学环地学院邹宓君博士、清华大学地学系卢麾副教授、中科院地理所唐荣林研究员以及清华大学地学系博士后姜尧志。该研究得到了国家重点研发计划项目（2018YFA0605400）、国家自然科学基金项目（42201022和41988101）以及清华大学地球系统数值模拟教育部重点实验室开放基金项目支持。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.113557

供稿：周建宏 阳坤

审核：张强