GLEAM4：高分辨率全球陆地蒸发与土壤湿度数据集，解锁地球水热奥秘

为解决陆地蒸发（E）区域和全球尺度的不确定性问题，研究人员开发 GLEAM4 数据集，助力多领域研究。

　　

地球水热循环的 “迷雾” 与探索新篇

在地球的气候系统中，陆地蒸发（Terrestrial evaporation，E），又称 “蒸散（Evapotranspiration）”，宛如一座无形的桥梁，紧密连接着水、碳和能量循环。它对全球气候有着深远影响，不仅能调节长期降水和温度，还与干旱、洪涝、热浪等极端天气事件息息相关。在水资源管理和农业生产领域，陆地蒸发同样扮演着关键角色，其变化直接关系到水资源的可利用量和农作物的灌溉需求。

然而，这座 “桥梁” 却充满了不确定性。在区域和全球尺度上，陆地蒸发的测量困难重重，它涉及复杂的植物生理反应和大气湍流过程，难以准确建模，而且卫星传感器也难以直接观测到它的踪迹。为了驱散这片 “迷雾”，众多研究人员不断探索，尝试结合原位观测、卫星数据和再分析数据来估算全球陆地蒸发。

在此背景下，根特大学（Ghent University）等机构的研究人员带来了新的突破。他们开发了第四代全球陆地蒸发阿姆斯特丹模型（Global Land Evaporation Amsterdam Model，GLEAM）——GLEAM4，相关研究成果发表在《Scientific Data》上。这一成果为全球陆地蒸发和土壤湿度研究提供了重要的数据支持，有望推动水文、气候和生态等多个领域的发展。

研究的技术 “钥匙”

研究人员在构建 GLEAM4 数据集时，运用了多种关键技术方法。首先，在数据来源上，整合了多源数据，包括再分析数据、卫星观测数据等，如 MSWX v1.00 的净辐射、CERES 的辐射通量、MSWEP v2.8 的降水数据等。其次，在模型构建方面，采用混合建模方式，结合物理模型和机器学习模型。例如，在计算蒸散胁迫（Evaporative stress）时，用深度神经网络方法替代原有的半经验计算方法，利用全球涡度相关（eddy-covariance）和树液流（sapflow）数据学习通用的蒸腾胁迫函数。此外，还运用数据同化技术，将微波土壤湿度和后向散射观测数据同化到模型中，以提高模型的准确性。

研究结果：GLEAM4 数据集的多面剖析

1. 数据集概况：GLEAM4 数据集时间跨度为 1980 - 2023 年，空间分辨率达 0.1°，数据量约 1.1TB，以 netCDF 文件格式存储，包含 12 个变量，如实际蒸发（Actual evaporation，E）、蒸腾（Transpiration，Et?）、裸土蒸发（Bare soil evaporation，Eb?）等。该数据集有两个数据档案，档案 a 基于再分析数据，适用于气候学长期研究；档案 b 依赖更多观测数据，记录时间为 2003 - 2023 年。
2. 全球陆地蒸发特征：全球陆地蒸发平均为68.5×103km3yr?1，其中 62% 来自蒸腾。在全球范围内，蒸腾在植被茂密的湿润热带地区占主导地位，截留损失（Interception loss，Ei?）在森林地区较大，裸土蒸发在植被稀疏地区更为显著。
3. 季节动态变化：潜在蒸发（Potential evaporation，Ep?）的季节变化主要与净辐射周期一致，而实际蒸发还受根区土壤湿度（Root-zone soil moisture，SMrz?）和降水的季节性影响。在亚热带降水充足地区，夏季蒸发量远高于冬季；在干旱地区，蒸发量全年较低，且受潜在蒸发周期影响较小。
4. 蒸发控制因素：通过对潜在蒸发的分解分析发现，在半干旱地区，蒸发亏缺（Evaporative deficit，Ep??E）主导；在温带和寒温带森林，潜在蒸发的空气动力学分量更为重要；在热带地区，辐射分量对潜在蒸发的贡献较大。
5. 验证与对比：将 GLEAM4 与其他常用全球蒸发数据集对比，结果显示其在热带地区与 ERA5 - Land 和 FLUXCOM 的一致性更好。在北半球温带和寒温带森林，GLEAM4 的蒸发估计值相对较高；在半干旱生态系统则较低。与原位涡度相关数据验证表明，GLEAM4 在模拟蒸发的时间动态方面表现良好，Kling - Gupta 效率（Kling–Gupta efficiency，KGE）中位数为 0.49，优于 ERA5 - Land，较 GLEAM v3.8a 也有一定提升。

研究结论与意义：照亮地球水热研究之路

GLEAM4 数据集的问世，为全球陆地蒸发和土壤湿度研究带来了新的曙光。它在时间跨度和空间分辨率上的提升，以及在模型构建和数据处理方面的改进，使其能够更准确地反映陆地蒸发及其相关变量的时空变化特征。通过与其他数据集的对比和原位数据验证，证实了 GLEAM4 在多方面的可靠性和优越性。

这一成果对于水文、气候和生态等领域的研究具有重要意义。在水文学中，有助于更精确地量化水资源，为水资源管理提供科学依据；在气候研究方面，能更好地理解气候系统中水分和能量的交换过程，提高气候模型的准确性；在生态学领域，为研究生态系统的水分循环和植物生长提供了关键数据支持。未来，随着研究的深入，GLEAM4 数据集有望进一步推动地球系统科学的发展，助力人们更好地应对气候变化和水资源挑战。