基于PT-JPL模型的中国蒸散发时空格局演变及其驱动机制解析

本研究针对中国区域蒸散发(ET)估算存在空间异质性强、驱动机制复杂等问题，采用Priestley-Taylor Jet Propulsion Laboratory (PT-JPL)模型模拟1982–2022年中国陆地ET时空变化，结合通量塔观测与多源遥感数据验证模型精度，通过结构方程模型(SEM)揭示不同气候区ET的主导驱动因子。结果表明PT-JPL模型在中国适用性强（R2 > 0.9），近40年中国ET呈显著上升趋势（0.84 mm yr-1, p < 0.01），相对湿度(RH)和叶面积指数(LAI)为关键驱动因素。研究成果为区域水资源管理和气候变化适应策略提供科学依据。

　　

在全球气候变化背景下，蒸散发（Evapotranspiration, ET）作为陆地-大气系统能量与水循环的关键纽带，深刻影响着水资源分布、生态系统稳定性及区域气候调节。然而，由于中国地域广阔、气候类型多样、下垫面异质性强，ET的精确估算与驱动机制解析仍面临重大挑战。传统地面观测方法（如涡度相关仪、蒸渗仪）受地形复杂性和空间覆盖范围限制，难以实现大尺度监测；遥感ET产品（如MODIS MOD16、AVHRR NOAA）在异质地表区域存在精度问题；机器学习方法虽提升估算效率，但在观测稀疏区仍存在显著不确定性。

为突破这些瓶颈，新疆大学地理与遥感科学学院张振山教授团队在《Ecological Genetics and Genomics》发表研究，采用基于物理机制的Priestley-Taylor Jet Propulsion Laboratory (PT-JPL)模型，集成多源遥感与气象数据，模拟了1982–2022年中国陆地ET的时空变化，并通过结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）量化了气候与植被因子对ET的直接与间接影响。该研究不仅验证了PT-JPL模型在中国区域的适用性，还揭示了不同气候区ET动态的差异化驱动机制，为区域水资源优化管理和气候变化适应策略提供了科学支撑。

研究团队综合运用PT-JPL模型、Sen-MK趋势分析、偏相关分析、敏感性分析和结构方程模型（SEM）等多维度技术方法。数据源包括中国通量网（ChinaFLUX）和FLUXNET2015的10个通量塔站点观测数据，以及FLDAS、GLEAM、REA和TERRACLIMATE四种主流ET产品，同时整合了LAI、NDVI、气温（Tmean）、相对湿度（RH）、土壤湿度（SM）、降水（PRE）、地表太阳辐射（SSR）等遥感与再分析数据。所有数据统一重采样至0.05°空间分辨率，确保一致性。模型验证采用决定系数（R²）和显著性检验（p值），SEM分析则通过RMSEA、SRMR、CFI和TLI等指标评估模型拟合优度。

3.1. PT-JPL模型精度验证

模型在10个通量站点表现出良好性能，森林站点R² > 0.90，草原站点R² > 0.80，长白山站点拟合最优（R² = 0.95）。空间分布上，PT-JPL与GLEAM产品高度一致，ET自西北向东南递增。时间趋势上，PT-JPL模拟的ET年际增长率为0.84 mm yr^-1（p < 0.01），略高于FLDAS、REA和TERRACLIMATE，但低于GLEAM（0.38% yr^-1）。

3.2. 趋势分析

中国ET整体呈显著上升趋势，年均增幅0.84 mm yr^-1，83.62%区域呈增加趋势，其中69.75%通过显著性检验（p < 0.05）。分气候区看：亚热带季风气候区（SMC）和温带季风气候区（TMC）增长最显著（1.66 mm yr^-1和1.37 mm yr^-1，p < 0.01），温带大陆性气候区（TCC）增幅较小（0.26 mm yr^-1），高原气候区（AC）呈现空间异质性，柴达木盆地增长而青藏高原东南部下降。

3.3. 相关性分析

RH与ET正相关比例最高（99.61%），气温（Tmean）和风速（WS）相关性较弱。分区域中，AC区降水（PRE）、RH和SM与ET在柴达木盆地正相关，而在横断山区、喜马拉雅山脉负相关；TMC区LAI、NDVI与ET普遍正相关，但WS在大小兴安岭呈负相关。

3.4. 敏感性分析

LAI和NDVI对ET的敏感性贡献超75%，但在AC南部和SMC西南部呈负敏感。气候区内驱动因子敏感性差异显著：TCC区PRE敏感性最高（0.53），AC区SSR主导（>0.5），SMC区WS作用中等（0.2–0.5），TMC区RH直接效应最强（>0.5）。

3.5. 结构方程模型（SEM）

全国尺度上，RH和LAI是ET最核心的直接驱动因子（路径系数>0.5，p < 0.01），RH通过调节LAI间接增强ET。分气候区看：TCC区PRE和SSR直接效应最强（>0.5）；AC区SSR和RH主导；TMC区RH直接效应显著但间接路径较弱；SMC区WS和LAI作用中等（0.2–0.5），PRE呈微弱抑制（<0.2）。

研究结论表明，近40年中国陆地ET总体呈显著上升趋势，空间上从西北向东南递增，其中亚热带和温带季风区增幅最大。PT-JPL模型在中国表现出强适用性，其模拟结果与多源ET产品一致性高。驱动机制上，相对湿度（RH）和叶面积指数（LAI）是全国尺度ET变化的核心驱动因子，但不同气候区主导因子差异显著：干旱区（TCC）以降水和辐射主导，高寒区（AC）受辐射和湿度调控，季风区（SMC、TMC）则依赖植被动态和气候因子协同作用。这些发现深化了对中国区域ET响应气候变化机制的理解，为差异化水资源管理策略提供了理论依据。研究同时指出，当前模型在高寒干旱区的验证仍显不足，未来需整合地下水、灌溉等人类活动因子，以提升模型在复杂环境下的预测能力。