《Journal of Hydrology》：Quantifying and interpreting annual and daily slopes between actual and potential evapotranspiration by land cover type
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蒸散发（ET）是水循环的重要组成部分，占全球陆地降水量的60%以上。ET表示转化为水汽的水量，包括农业用水消耗和水库水分损失等关键过程。蒸腾作用估计占陆地生物群落ET的70%，湿地环境除外，湿地通常以蒸发为主。水循环的建模或评估需要考虑大量"损失"于ET的水量
蒸散发（ET）是水循环的重要组成部分，占全球陆地降水量的60%以上。ET表示转化为水汽的水量，包括农业用水消耗和水库水分损失等关键过程。蒸腾作用估计占陆地生物群落ET的70%，湿地环境除外，湿地通常以蒸发为主。水循环的建模或评估需要考虑大量"损失"于ET的水量。由于ET难以直接计算，水文学家常采用潜在ET（PET）或参考ET（ETo）的概念，这些量可由 readily available的大气数据集计算得出。PET描述"大气对水的需求"，该概念起源于20世纪40年代，用于描述小型充分灌溉区域在通用植物条件下的预期ET速率。将条件归类为"充分灌溉"的有效水量尚未精确定义，但通常指足以使当地植被不因水分亏缺而受胁迫的水量。PET概念经过改进，将植被标准化为草或苜蓿，并更名为ETo。由于PET和ETo描述相似概念，ETo仅提供更具体的土地覆盖类型，本文将其统一归为PET。不同PET方程的形式各异，但PET通常随辐射强迫、水汽压亏缺和/或温度的增加而增加。水文模型的常见做法是将有效水量按PET公式设定的上限分配给ET，然后将剩余水量输送至水循环的其他环节。此类方法可见于Hydrological Simulation Program-FORTRAN、Soil and Water Assessment Tool、Monthly Water Balance Model、Precipitation Runoff Modeling System、Sacramento Soil Moisture Accounting模型和Soil Water Balance模型。这种用法将PET设定为ET的上限，即需求驱动ET，ET在水分有效性约束下尽可能接近PET。遥感方法通常通过将正系数应用于ETo来计算ET，例如假设充分灌溉作物的ET与ETo成正比、ETo的低至高比例代表热/干至冷/湿的限制条件、和/或ET在卫星过境间保持ETo的恒定比例。这些假设应用于全部自然水分有效性条件范围，而不仅限于满足特定水分有效性条件时。Global Land Evaporation Amsterdam Model（GLEAM）产品通过将PET乘以正蒸发胁迫因子来计算ET。PET的原始定义是在小到不影响 prevailing气象条件的空间尺度上开发的，但ET随PET缩放或在充分灌溉条件下等于PET的概念已被应用于局部尺度、流域尺度和全球覆盖的网格像元尺度。这种PET用法通常应用于日或月时间尺度，但也用于年时间尺度，例如作为广泛应用的Budyko框架中的假设。在Budyko框架中，水量平衡以供需框架表述，其中ET/降水（P）（"供给"）的因变量主要由自变量PET/P（"需求"）驱动。Budyko框架已应用于跨流域和给定流域内个别年份的数据集，涵盖多种时间尺度，并引入地形、流域面积、植被和土壤储水能力等各种附加因子。最常见的用例是表示年或年平均时间尺度的水量平衡。这些不同的建模和遥感应用共同引用了一个以PET原始概念和定义为中心的概念框架，其中ET在水分有效性条件下尽可能接近PET，并在全部水分有效性范围和无限制空间尺度上如此。在这一"需求驱动ET"概念框架中，计算PET与ET数据的比较预期显示正相关。斜率值将介于0（水分胁迫极限）和1（充分灌溉极限）之间。在需求驱动概念框架中，PET被认为代表可用于ET的能量。然而，大多数PET公式不仅基于辐射能量，还基于温度和VPD等大气状态变量。一些PET公式完全不含辐射项。辐射变化是温度变化的主要原因，但不是唯一原因。ET-PET关系的一个复杂因素是ET本身可以影响PET的大气状态变量。ET的水汽使空气增湿，降低VPD并抑制PET。ET和PET也代表能量预算的不同部分。对于给定可用能量，更大比例用于产生ET意味着更小比例用于增加气温和PET。ET与PET之间的这种反馈已被"互补理论"所描述。该动力学导致ET与PET之间的反相关。其中b为正常数，可随设置和季节变化，典型值为1至10。PETw代表 broadly saturated条件下预期的ET，区别于估计小型充分灌溉区域预期ET的PET值。Priestley-Taylor方程常用于估计PETw。当大陆尺度年平均蒸发皿蒸发速率随时间下降而ET速率上升时，这种对比被称为"蒸发悖论"。该悖论通过互补理论得到解决：蒸发皿蒸发速率测量的是PET，ET与PET因互补反馈而反相关。ET的增加归因于水文循环的增强，其中更高的ET导致更多降水，然后更多ET，类似于回收水汽的概念。在互补理论框架中，对于给定PETw，ET与PET的比较预期显示负斜率值。互补理论的最新进展致力于改进和推广方程形式，或将原理应用于日时间尺度数据。需求驱动和互补概念框架的正负ET-PET相关思想在水文学中已并行实践数十年。更热更干的一天是导致更多ET，还是诊断出更低水平的ET？这个问题因辐射强迫对两者的影响而复杂化。PET明显随辐射强迫变化，或作为方程中的显式项，或通过依赖温度隐式变化。ET也随辐射强迫变化，例如以日照时数和叶片接收的光子计。PETw也主要取决于辐射强迫。地表能量平衡方法常用于遥感、建模和涡度协方差ET估计。在能量平衡中，辐射能量被分配到不同组分，主要是潜热通量（ET）和感热通量，后者增加气温和PET。辐射能量较高的一天提供更大的"饼"，其中潜热和感热通量通常都是更大的份额。随着辐射能量的升降，ET和PET可能同时升降，这种协变已被用于开发和校准许多已建立的PET和ETo方程。然而，这种相关在多大程度上表明因果关系尚不清楚。另一个与ET-PET关系相关的关键思想和观测是植物对不同水分有效性条件的适应。植物通过复杂策略响应水分胁迫和大气需求以维持生存，例如关闭蒸腾出口的气孔或倾斜或卷曲叶片以减少阳光暴露。在某些情况下，气孔响应大气需求增加而关闭以保存水分。在其他情况下，已观察到气孔保持开放且蒸腾随大气需求上升而增加。Massmann等（2019）证明，VPD增加导致ET增加还是减少取决于气孔导度与大气需求之间的耦合，植被类型和水分有效性适应机制决定响应的符号。近几十年来，植物对水分胁迫和大气需求的不同响应常被归类为等水至非等水行为的连续体。通过气孔调节，非等水物种允许叶片水势在蒸发需求增加时通过蒸腾降低，而等水物种在广泛条件下降低蒸腾以维持恒定叶片水势。等水行为与更大的水分胁迫恢复力相关，但以降低光合作用机会为代价，许多这些响应的研究集中在水分胁迫事件上。等水与非等水响应之间的差异也见于充分灌溉条件，其中更非等水的物种已被证明响应光照更快地打开气孔，并在全天维持更高的气孔导度和光合速率。植被特异性对大气需求的响应已开始被整合到复杂生态水文模型或已建立的建模框架如Noah-MP中，通过叶片水势对植物水分胁迫的变依赖等机制。Community Land Model Version 5（CLM5）引入了植物水力胁迫模块，明确模拟通过植被的水分运输和植物对水势梯度的特异性响应。Fisher等（2017）概述了改进ET估计的全球需求，强调需要考虑植被特异性对蒸腾的控制。这些发展反映了日益认识到植被类型可以以传统基于PET的方法未捕捉的方式调节大气需求与ET之间的关系。在本研究中，研究人员使用来自美国本土的数据集，将水量平衡和通量塔数据的ET与13个已建立方程计算的PET进行比较，以量化它们之间的关系在年和日时间尺度上显示正相关还是负相关。ET和PET与辐射强迫的协变使分离它们的关系变得复杂。然而，PET不仅取决于辐射强迫，还取决于大气状态变量。这种依赖性使研究人员能够探索对于给定辐射强迫量，更热更干的一天是诱发更多ET还是诊断更低ET。为此，研究人员以固定一年中时间以保持对辐射强迫的一阶控制的方式分析日时间尺度数据。然后，认识到无法完全将ET和PET与二阶辐射强迫变化（例如 due to云量或太阳耀斑变化）隔离，研究人员按PET类别（仅依赖大气变量、仅依赖辐射强迫、或同时依赖大气变量和辐射强迫）分离比较。研究人员计算ET与PET之间的斜率以检验需求驱动或互补动力学的存在。
研究背景方面，蒸散发（ET）是全球水循环的核心组分，占陆地降水量的60%以上，其中蒸腾作用约占非湿地生物群落ET的70%。水文学家长期以来采用潜在蒸散发（PET）或参考蒸散发（ETo）作为估算ET的工具，其核心假设是ET在水分充足时趋近于PET，即"需求驱动"框架。然而，互补理论提出ET与PET之间存在负反馈：ET通过增湿降温和占用能量预算抑制PET，导致二者反相关。这两种对立的概念框架在水文学中已并行实践数十年，却始终缺乏跨土地覆盖类型和时间尺度的系统检验。此外，Budyko框架等广泛应用的年尺度水量平衡方法将PET视为外生驱动变量，但其外生性从未被严格验证。植物生理学文献已充分记录不同物种对水分胁迫和大气需求的差异化响应（等水与非等水行为），但这些机制尚未被纳入ET-PET关系的分析框架。基于此，研究人员利用美国本土1,816个流域的年水量平衡数据和159个AmeriFlux通量塔的日尺度数据，结合13个PET方程，系统量化ET与PET在年和日时间尺度上的斜率符号与量级，以检验需求驱动与互补理论框架的适用性。
研究人员开展的研究及结论：在年时间尺度上，所有土地覆盖类型的ET-PET斜率均为负值，支持互补理论所描述的反相关动态；在日时间尺度上，通过固定一年中时间以控制辐射强迫的一阶协变后，发现ET-PET斜率的符号和量级强烈依赖于土地覆盖类型和时间（季节），既不能用需求驱动框架也不能用互补理论一致解释。斜率呈现从高降水覆盖类型（如落叶林，夏季正斜率峰值达2.3）到低降水覆盖类型（如灌木地，负斜率）的梯度变化，且正负斜率均在夏季达到最大量级。协方差分析（ANCOVA）证实，在同时包含能量和大气变量的PET方程类别中，植被类型间的斜率差异具有统计学显著性（F(4)=26.22，p<0.001）。研究人员提出，植物通过气孔调节对蒸腾的主动调控是解释这些格局的最简约机制。忽略这些动态可能导致日ET估算误差达平均ET值的32%–50%。研究的重要意义在于：揭示了ET-PET关系随土地覆盖和季节变化的复杂性，指出Budyko框架中PET的内生性问题，并为改进水文模型和遥感ET估算提供了植被生理调节的整合路径。
关键技术方法（不超过250字）：研究人员采用Reitz等（2023a）汇编的数据集，包括1,816个USGS监测流域的年水量平衡ET数据（79,959个水文年，1896–2018年）和159个AmeriFlux通量塔的日尺度ET数据（174,989天，1991–2018年）。流域ET由降水（PRISM 800-m月产品）减去USGS径流并校正地下水灌溉后得出。土地覆盖分类基于USGS EROS 1938–1999数据和NLCD 2000–2018数据。PET由13个方程计算，气象变量来自PRISM 4-km日数据集和gridMET风速数据。采用线性回归计算ET-PET斜率，要求最少8个水文年或6天数据且回归显著性p<0.05。通过固定一年中时间控制辐射强迫一阶协变，并按PET方程类别（能量型、大气型、能量+大气型）分层分析。辅以ANCOVA检验植被类型间斜率差异，并计算互补理论b值。
研究结果：（1）年水量平衡数据——通过1,816个流域的年水量平衡ET与13个PET方程的线性回归，发现所有方程的土地覆盖类型平均斜率均为负值，支持年尺度互补理论的反相关动态，与蒸发悖论的先前观测一致。（2）日通量塔数据——通过固定一年中时间控制辐射强迫后，发现约9%的日关系达到统计显著性；斜率符号和量级强烈依赖季节和土地覆盖类型。仅能量型方程显示总体正斜率且ANCOVA不显著（F(4)=1.32，p=0.26）；仅大气型方程显示部分负斜率且ANCOVA显著（F(4)=6.66，p<0.001）；能量+大气型方程显示最清晰的土地覆盖分层，ANCOVA显著（F(4)=26.22，p<0.001），高降水覆盖类型（落叶林）呈正斜率、低降水覆盖类型（灌木地）呈负斜率，二者均在夏季达到最大量级。计算的互补理论b值中46%为负值，不符合互补理论预期。（3）忽略变斜率的预期误差——通过将ET-PET线性关系预测的ET标准差与月平均ET比较，发现忽略这些动态可导致日ET估算误差达32%（草地）至50%（灌木地）。（4）其他变异来源——通过比较月降水、风速和净辐射变异与斜率变异，未发现月降水（R2=0.005，p=0.60）、风速（R2=0.07，p=0.038）或净辐射变异（R2=0.0098，p=0.45）与斜率变异的显著相关，排除了这些因素作为斜率变异主要驱动力的可能性。
讨论部分总结：研究人员在讨论中指出，在去除太阳位置的一阶控制后，ET-PET关系呈现出与土地覆盖年降水量相关的梯度格局，且在同一K?ppen气候带内斜率差异依然存在，表明植被类型的调节作用不能完全归因于气候背景。结合植物生理学文献，研究人员提出植物气孔调节的主动调控是最简约的解释：干旱适应物种（如灌木地）在蒸发需求增加时提前关闭气孔以减少蒸腾，导致负斜率；水分充足环境中的物种（如落叶林）保持气孔开放甚至增加蒸腾用于降温，导致正斜率。在年时间尺度上，数据证实ET与PET反相关，表明PET并非外生驱动变量而是受ET影响的内生变量，这对Budyko框架的因果解释构成挑战；建议使用辐射基外生变量以规避内生性问题。在日时间尺度上，正负斜率并存且随土地覆盖和季节变化，不符合任一框架的一致预期；互补反馈可能在日与年之间的时间尺度上建立。研究人员建议水文模型和遥感ET算法应纳入土地覆盖特异性和季节动态的ET-PET依赖关系，以改进估算精度。研究局限性包括PET公式未经土地覆盖特异性校准、流域与通量塔空间尺度不可直接比较、站点分布不均、日尺度显著关系比例较低（9%）等，但跨方程和土地覆盖类型的一致性格局提供了结果稳健性的信心。
研究结论翻译：本文量化了ET与PET之间年和日尺度斜率的符号与量级，动机源于需求驱动和互补概念框架的对立预测。在年时间尺度上，研究人员发现了支持互补动力学存在的证据，与先前观测一致。在日时间尺度上，为更好地分离ET与PET之间的关系，研究人员首先去除了它们与一年中时间相关的辐射变化的一阶协变。去除这种协变后，研究人员未发现需求驱动或互补方法能够一致解释观测到的ET-PET关系格局。相反，研究人员发现ET-PET斜率随方程类型、土地覆盖类型和一年中时间而变化。这些二阶效应叠加在ET与PET的一阶协变之上，结果表明在这些动态存在的地方，考虑它们可将日ET估算能力提高32%–50%。不同植物物种对水分有效性和大气需求的多样化响应在植物生理学文献中已充分确立。尽管它们对蒸腾与大气需求之间的关系具有逻辑意义，但在需求驱动和互补方法中PET和ETo用于估算ET的方式中通常未被考虑。研究人员发现的日ET与PET之间土地覆盖特异性和时间变化的斜率与已记录的植被对PET响应的差异高度吻合，研究人员提出这可能提供了植物主动调节该关系的证据。关于ET与PET之间关系的全部范围及其生物物理依赖性，理解仍然不足。本文提出的结果为通过考虑ET与PET之间关系的观测复杂性来提高建模ET估算的准确性提供了前进路径。
