《Agricultural and Forest Meteorology》：Evaluating evapotranspiration partitioning methods for a rainfed sunflower site using independent measurements and a land surface model
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蒸散发（ET）是气候与生态系统研究中的基础过程，代表通过蒸发（E）与植物蒸腾（T）从陆地向大气输送的总水通量，其中冠层截留降雨的蒸发通常归入土壤蒸发。将ET拆分为物理组分（E）与生物组分（T）对于理解生态系统功能和改进可持续水资源管理至关重要，尤其是在农业系统
蒸散发（ET）是气候与生态系统研究中的基础过程，代表通过蒸发（E）与植物蒸腾（T）从陆地向大气输送的总水通量，其中冠层截留降雨的蒸发通常归入土壤蒸发。将ET拆分为物理组分（E）与生物组分（T）对于理解生态系统功能和改进可持续水资源管理至关重要，尤其是在农业系统中，准确的蒸腾估算可为作物水分利用与灌溉策略提供依据。这一需求在水资源受限的生态系统中尤为迫切，该环境中蒸发与蒸腾均受到土壤水分可用性的强烈制约。
在雨养向日葵（Helianthus annus L.）田开展研究，研究人员基于涡度协方差（EC）观测数据，评估七种ET拆分方法（FVS、MREA、CEC、uWUE16、WUE21、Priego18、CEP）在不同时间尺度上的表现。研究时段涵盖2022年夏季植被峰值期的强化观测期（6月22日至7月19日）及全年生长季。利用茎流计、微蒸渗仪和稳定水同位素（1?O和2H）等独立测量手段，以及基于物理过程的陆面模型SiSPAT（Simple Soil Plant Atmosphere Transfer）模拟结果作为参照，对各方法进行验证。
在强化观测期，CEP方法表现最佳，其与茎流测量的回归斜率接近1（R2=0.87，RMSE=0.04 mm/30 min），与SiSPAT模拟结果同样高度一致（R2=0.93，RMSE=0.03），但相对SiSPAT略有高估（斜率为1.15）。Priego18方法则系统性低估蒸腾（与茎流测量相比斜率为0.34，与SiSPAT相比斜率为0.39）。基于20 Hz高频数据的三种方法（MREA、CEC、FVS）表现出中等程度的相关性，因三者高度一致而被合并为单一的“20 Hz方法”产品。在季节性尺度上，所有方法与SiSPAT的相关系数均大于0.8。uWUE16（R2=0.95，斜率=0.83）和CEP（R2=0.91，斜率=0.87）与SiSPAT的一致性最佳，而20 Hz方法在裸土阶段显著高估蒸腾累积量（年累积蒸腾>300 mm），WUE21则最低（约150 mm）。
研究结果表明，各方法的性能随时间尺度变化，揭示了其对水分利用效率（WUE）假设、气孔导度模型和土壤水分动态的不同敏感性。基于生态系统尺度碳-水耦合的方法（uWUE16、CEP）在季节尺度上对蒸腾动态具有稳健的表征能力，而基于高频湍流的方法在冠层覆盖充分时能较好解析降雨和大气变率的短期响应，但在稀疏植被或收获后裸土期会出现土壤蒸发被错误归因于蒸腾的结构性缺陷。在T/ET与植被覆盖度（Fc）的关系空间中，各方法的结果总体接近1:1参考线，干地表配湿润根区使T/ET高于参考线，湿表面配干根区使T/ET低于参考线。SiSPAT模型通过显式模拟土壤-植被-大气连续体中的水热传输过程，提供了物理上一致的分流参照框架，但其结果对土壤水力和根系参数化较为敏感。
论文解读
1. 研究背景与问题
蒸散发（evapotranspiration, ET）是连接陆面水文过程与大气过程的关键通量，由土壤/截留水蒸发（E）与植物蒸腾（T）两部分组成。在全球变暖背景下，水分受限区域已覆盖全球暖陆地约77%，且约73%的暖陆地正从能量受限向水分受限过渡，精确拆分ET的E与T组分对于理解生态系统碳水耦合、优化农业用水管理和评估干旱风险具有重要的科学意义。然而，直接测量E和T的独立技术（如蒸渗仪、茎流计、气室法和稳定同位素法）受限于密集野外工作、空间代表性不足和仪器成本高，难以实现生态系统尺度的连续观测。涡度协方差（eddy covariance, EC）技术可提供连续的生态系统尺度水热通量，基于此发展了一系列ET拆分方法，包括基于高频湍流统计的方法（如通量方差相似性FVS、修正松弛涡度累积MREA、条件涡度协方差CEC）和基于半小时通量及生理学假设的方法（如uWUE16、WUE21、Priego18、CEP）。然而，这些方法依赖不同的理论假设和数据需求，其性能对水分利用效率（water use efficiency, WUE）估算、气孔导度模型参数化和土壤水分动态响应高度敏感，目前尚缺乏在相同条件下利用多源独立观测和陆面模型进行系统交叉验证的研究。本研究正是针对这一空白，在雨养向日葵田开展多方法、多尺度ET拆分综合评估。
2. 研究内容与结论
研究人员以法国奥拉德的雨养向日葵田（FR-AUR站，ICOS和OZCAR网络成员，2022年）为研究对象，在植被峰值期的强化观测期（6月22日至7月19日）和全年两个时间尺度上，将七种EC-based ET拆分方法与独立观测（茎流计测T、微蒸渗仪测E、稳定水同位素1?O和2H法测T/ET）及基于物理过程的陆面模型SiSPAT模拟结果进行对比。所有方法均按原始文献的推荐参数化方案实施，未针对站点做特定校准。研究得出以下主要结论：CEP方法在强化观测期与茎流测量的一致性最佳（R2=0.87，斜率≈1），在季节尺度上也表现优异（R2=0.91），其通过分离冠层导度和土壤导度较好地捕捉了干期由E主导到T主导的转变；uWUE16方法同样在季节尺度上表现出色（R2=0.95，斜率=0.83），其潜力WUE（uWUEP）的年值（10.24 g C·hPa^0.5·kg?1H?O）落在C3作物的报道范围内；基于高频数据的FVS、MREA和CEC方法在冠层覆盖充分时表现良好，但在裸土阶段系统高估T/ET，导致年累积蒸腾超过300 mm，暴露出将土壤蒸发误归因于蒸腾的结构性缺陷。Priego18和WUE21在干旱胁迫期间倾向于低估T并高估E。SiSPAT模型作为物理一致性参照，正确再现了干期两阶段蒸发响应和蒸腾的生理调节过程，但其结果对土壤水力参数和LAI输入敏感。在T/ET对植被覆盖度（Fc）的关系空间中，多数方法的结果沿1:1线分布：干表面配湿润根区使T/ET高于参考线，而湿表面配干根区使T/ET低于参考线，表明地表与根区土壤水分的相对分布是控制ET拆分的关键生物物理驱动因素。
3. 主要技术方法
本研究综合运用以下关键技术手段：（1）高频EC测量（20 Hz，LI7500气体分析仪和CSAT3三维声波风速计），数据经EDIRE软件和ONEFlux流程处理，并施加Bowen比率能量闭合校正；（2）七种ET拆分方法，其中FVS、MREA、CEC基于20 Hz原始湍流数据，uWUE16、WUE21、Priego18、CEP基于半小时通量数据与生理学模型；（3）独立观测系统，包括6个茎热平衡法（SHB）茎流传感器估算T、10个PVC微蒸渗仪直接测量E、以及基于Craig-Gordon模型和Keeling plot技术的稳定水同位素（1?O和2H）法测定T/ET；（4）SiSPAT一维土壤-植被-大气传输模型，由实测气象数据驱动，土壤水力参数基于GRIZZLY数据库和pedotransfer函数并经人工校准，植被参数（LAI、冠层高度）由田间测量和Sentinel-2遥感反演提供。
4. 研究结果
4.1 强化观测期的拆分性能评估
在22天干期过程中，七种方法与茎流测量的决定系数为0.60至0.87。CEP方法表现最佳，与茎流测量回归斜率接近1，低RMSE（0.04 mm/30 min）；与SiSPAT比对时，CEP再次获得最高一致性（R2=0.93）但T略有高估（斜率1.15）。Priego18方法系统性低估T（斜率0.34–0.39），归因于其5天滚动窗口的固定优化参数假设难以捕捉快速气孔调节。三种20 Hz方法相互高度一致（MREA与CEC的R2=1），故合并为“20 Hz”产品。降雨后E先升后降、T保持稳定的动态被多数方法正确再现，SiSPAT和CEP对E衰减的模拟最符合物理预期。微蒸渗仪与SiSPAT的E在干旱后期高度一致（R2=0.92）。Priego18和WUE21在胁迫期产生偏高E（约3–3.2 mm/day），而茎流估算仅约1.8–2 mm/day。
4.2 季节尺度的性能评估
全年尺度上，所有方法与SiSPAT的日蒸腾相关系数均大于0.8。uWUE16和CEP的年际T/ET动态与量级均与SiSPAT接近（斜率分别为0.83和0.87），而WUE21斜率较低（0.60），20 Hz方法除FVS（斜率0.82）外均有明显低估（斜率约0.42）。所有方法均再现了裸土阶段低T/ET、冠层发育后升高、6月末大雨后短暂下降的季节模式。20 Hz方法在裸土期持续产生非零蒸腾，导致年累积T显著高估（>300 mm），而WUE21年累积T最低（约150 mm）。SiSPAT在8月收获前后因LAI遥感低估出现T/ET小幅下降。
4.3 生物物理驱动因子分析
在T/ET对Fc空间中，各样点总体沿1:1线分布。地表干、根区湿（雨后表层快速干燥）使各方法T/ET点位于参考线上方；反之湿表面配干根区则位于参考线下方。WUE类方法对该机制的刻画较为一致。CEP在根区变干时T/ET趋向参考线，正确反映水分胁迫对T的抑制；SiSPAT在根区湿润时T/ET更接近参考线。T/ET随LAI增加而升高，WUE类方法对LAI敏感性最强（指数0.67–0.72），uWUE16和CEP的T/ET-LAI关系与SiSPAT具较好一致性。
5. 讨论与结论
讨论部分指出，在干期后段（约7月5日起），地表温度相对气温的快速上升标志着蒸发由能量控制转为土壤水分控制，而深根吸水维持T使T/ET上升。SiSPAT的E/Epotential分析揭示出清晰的两阶段蒸发响应。CEP和Priego18对气孔导度模型高度依赖，在胁迫期因VPD升高和气孔异质性而低估冠层导度。向日葵叶片的双面气孔（amphistomatous）结构赋予其高气体交换能力和有效的水分散失调节，使基于气孔行为的拆分假设更具合理性。对CEP中气孔导度模型的优化得到最佳VPD指数m=0.84，介于最优性理论（0.5）和Leuning模型（1）之间，反映向日葵对大气干燥度的高度敏感性。研究还发现Fc和土壤水分的垂直分布（表土控制E、根区控制T）而非Fc单独决定T/ET。总体而言，uWUE16和CEP在多个尺度上表现稳健，20 Hz方法需配合冠层覆盖阈值使用，SiSPAT提供物理一致但参数敏感的参照。未来应加强多方法跨生态系统比对，以提高ET拆分在干旱监测和水资源管理中的可靠性。
