《Journal of Hydrology》：Constraining the maximum entropy production approach with sun-induced chlorophyll fluorescence to estimate evapotranspiration in a seasonally dry deciduous forest
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MEP模型通过SIF约束，能够准确估计干旱落叶林的蒸发量（ET）。
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MEP模型与涡度协
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MEP模型通过SIF约束，能够准确估计干旱落叶林的蒸发量（ET）。
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MEP模型与涡度协方差数据的高度相关性（R = 0.96）。
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基于SIF的物候学能够精确捕捉季节性植被变化。
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利用简单且易于获取的气象数据实现了ET的划分。
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该模型在半干旱地区的表现优于全球遥感产品。
引言
蒸发量（ET）是水文循环中最重要的组成部分之一，也是干旱和半干旱生态系统中的主要水分流失方式。此外，它在控制陆地水分和能量平衡方面起着关键作用，因此，为了实现可持续的水资源管理和生态系统建模，需要准确估算ET（Ghiat等人，2021年）。已经使用了多种方法和途径在不同时间和空间尺度上估算ET，每种方法都有其独特的优势和局限性。广义上讲，ET方法可以分为直接测量技术、经验-机理模型和遥感方法（Bari? & Tombul，2024年）。直接测量技术包括涡度协方差（EC）方法、蒸渗计、盘式蒸发量测量和闪烁测定法。常用的经验-机理模型有Penman-Monteith模型、Hargreaves-Samani模型和地表能量平衡-更新模型。最常见的遥感方法包括METRIC模型、SEBAL模型、MOD16、GLDAS和GLEAM（Bari? & Tombul，2024年）。
涡度协方差技术在水利学家和生态学家中被广泛认为是测量地表与大气之间湍流通量的唯一直接方法，因此可以精确量化ET。基于此，EC测量被用作评估和校准ET模型的基准（Babatunde等人，2017年；Mauder等人，2021年）。
过去十年非平衡热力学的进展为新型ET估算模型的开发提供了基础。在这方面，最大熵产生（Maximum Entropy Production，MEP）方法基于非平衡热力学和信息理论，仅需地表温度、湿度和净辐射即可得出蒸发量的解析解（Wang & Bras，2011年）。MEP模型属于一个更广泛的理论框架，该框架还包括最大信息熵产生（MaxEnt）模型、平衡相对湿度（ETRHEQ）模型和地表通量平衡（SFE）模型，这些模型都旨在通过最小化能量耗散和熵产生来估算ET（Wang等人，2023年）。然而，MEP模型的优势在于输入变量少，并且能够在不同的土地覆盖类型、利用方式和气候条件下提供准确的ET估算结果。MEP模型已在全球和地区范围内得到应用，证明了其在捕捉ET动态方面的有效性，并优于其他ET产品。基于MEP的模型的一个重要特点是能够量化ET在蒸发和蒸腾之间的分配。MEP方法已成功整合到水文模型中，提高了在不同气候条件下土壤含水量和总陆地蒸发的模拟精度（Maheu等人，2019年）。
在全球范围内，MEP模型与涡度协方差（EC）测量结果高度一致，在某些情况下相关系数高达0.74，均方根误差低至26.99毫米/月。特别是在森林、湿地和耕地等土地覆盖类型中，MEP模型的表现优于GLDAS-Noah和MODIS等广泛使用的产品（Yong等人，2022年）。在干旱和半干旱地区，结合水分胁迫调节参数后，MEP方法显著提高了ET估算的准确性，减少了模型偏差，优于Penman-Monteith和其他流行模型（Hajji等人，2018年）。在澳大利亚，MEP模型通过应用土壤传输函数和遥感土壤湿度数据进行了ET估算，在20个EC通量站点上比MOD16和AWRA-L产品取得了更好的精度（Abiodun等人，2019年）。MEP模型可以凭借少量易于测量的输入参数提供可靠的ET估算，但未来需要考虑其局限性以进一步提高精度。目前，将MEP方法与其他模型结合或根据实地观测数据进行改进，可以提高其在不同环境条件下的适用性和准确性。
然而，在墨西哥，由于缺乏长期的EC测量数据，ET估算和ET模型的评估受到限制；因此，使用EC方法评估蒸散量模型的少数研究都集中在墨西哥西北部，那里集中了大部分MexFlux网络的EC站点（Vargas等人，2013年）。其中一项研究评估了MOD16在墨西哥西北部的性能，该地区受北美洲季风影响显著。MOD16基于卫星的ET估算在墨西哥西北部的灌木丛和干旱/半干旱地区显示出低估现象，与地面涡度协方差测量结果有中等程度的一致性（Aguilar等人，2018年）。在另一项区域性研究中，基于遥感的动态植被参数与水文模型tRIBS结合使用，比较了两个半干旱生态系统中的ET模型估算结果，模型能够追踪蒸发量和土壤湿度的季节性变化（Méndez-Barroso等人，2014年）。据我们所知，墨西哥尚未有应用MEP方法进行ET估算的研究，但其他地区和生态系统的有力证据表明这种方法准确且实用，尤其是在数据有限的情况下。因此，在墨西哥应用MEP方法进行ET估算，特别是在植被绿度发生剧烈变化的生态系统中，是一个有前景的研究方向。
鉴于此背景，提出了以下科学问题：最大熵产生模型是否是估算植被绿度发生突变的缺水生态系统中蒸发量的可行选项？MEP模型与现场涡度协方差观测结果的比较如何？本研究的目标是通过将MEP方法与涡度协方差观测结果、短期树液流动测量数据以及全球基准蒸发量数据集（如PML和GLEAM）进行比较，来评估MEP方法估算每小时/每天蒸发量和每小时/每天/每周植物蒸腾量的性能。本研究的主要发现可以通过应用一种稳健的模型方法，改善墨西哥西北部的ET估算，该地区因北美洲季风而经历了植被绿度的显著变化。
章节摘录
研究地点
研究地点位于Cuchujaqui河上游流域，这是一个地形复杂的年轻流域，位于墨西哥索诺拉州和奇瓦瓦州的东南边界（图1a和b）。上游流域面积为662.21平方公里，海拔高度介于500至1200米之间。根据García（Gentry，1982年）修改的K?ppen分类标准，该地区的气候类型为BS1(h')w（温暖半干旱）。年平均气温为24.3℃。
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气象变量的时间变化
图4显示了研究地点的气象观测时间变化情况。所有变量均显示出北美洲季风地区典型的季节性模式（正弦波形状）。从年初开始，气温稳步上升，直到6月至7月达到最高值（接近40℃）。
当气温达到季节性最高值后，在8月至10月期间进入一个稳定期，随后在末期再次下降。
讨论
太阳诱导的叶绿素荧光（SIF）是提取经历强烈季节性变化的生态系统中植被物候动态的非常有用的工具。在许多情况下，其性能优于传统的植被指数（如NDVI或EVI），后者仅追踪绿色度和结构变化，而SIF直接反映了光合作用活动（Guo等人，2022年）。在降雨后植被迅速恢复的干旱和半干旱地区，SIF的表现更好。
结论
本研究证明，最大熵产生（MEP）方法的实施是估算缺水生态系统中蒸发量（ET）的一种稳健且高精度的替代方法。结果与现场涡度协方差观测结果显示出极高的相关性（R = 0.96），优于过去在该地点测试的几个全球遥感产品（如MODIS和GLDAS）。MEP模型展示了出色的性能
CRediT作者贡献声明
L.A. Méndez-Barroso：撰写 – 审稿与编辑、原始草稿编写、方法论制定、数据管理。 A. Gutiérrez-Jurado：监督、方法论制定、概念构思。 G. Juárez-Cansdales：数据管理。 E.A. Yépez González：数据管理。
未引用参考文献
García, 2004; Granier, 1985
利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。
致谢
作者感谢Enrico Yépez博士分享Cuchujaqui河监测点的水分和能量通量数据。JCG感谢国家科学技术委员会（现为SECIHTI）提供的研究生奖学金。MBLA感谢PROFAPI项目（编号：PROFAPI-22）的资助。
