Parameter Analysis and Estimates for the MODIS Evapotranspiration Algorithm and Multiscale Verification
Parameter Analysis and Estimates for the MODIS Evapotranspiration Algorithm and Multiscale Verification
复制标题
MODIS蒸散量算法参数分析与估计及多尺度验证
DOI：
10.1029/2018wr023485
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发表时间：
2019-03
影响因子：
5.4
通讯作者：
Gu Chunjie
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhang Kun;Zhu Gaofeng;Ma Jinzhu;Yang Yuting;Shang Shasha;Gu Chunjie
陆地蒸散发(E)的准确估算对于理解世界的能量和水循环至关重要。MOD16是广泛使用的全球E数据集（中分辨率成像光谱仪[MODIS] E产品）的核心算法。然而，它在某些区域显示出相当大的不确定性。基于175个通量塔的数据，利用Sobol敏感性分析方法确定了MOD16算法的关键参数。MOD16算法的输出对8个参数敏感。其中，β在原MOD16算法中被视为跨生物群系的常数（0.2 kPa），被认为是算法最敏感的参数。我们使用差分进化马尔可夫链方法来获得每个关键参数在一系列生物群系中的适当后验分布。通过与通量塔数据的比较，利用差分进化马尔可夫链准确估计了不同生物群系的关键参数值。在多个空间尺度（站点、流域和全球）上对原始MOD16和优化后的MOD16进行了性能比较。我们使用优化后的MOD16在所有三个尺度上获得了相对一致和更可靠的E模拟。未来，该算法的结构及其参数化（土壤湿度约束、冠层阻力、能量分配）中的不确定性有待进一步研究。
Accurate estimation of terrestrial evapotranspiration (E) is critical to understand the world's energy and water cycles. MOD16 is the core algorithm of the widely used global E data set (the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer [MODIS] E product). However, it exhibits considerable uncertainties in some regions. Based on the data from 175 flux towers, we identified the key parameters of the MOD16 algorithm using the Sobol’ sensitivity analysis method across biomes. The output of the MOD16 algorithm was sensitive to eight parameters. Among them, β, which is treated as a constant (0.2 kPa) across biomes in the original MOD16 algorithm, was identified as the parameter to which the algorithm was most sensitive. We used the differential‐evolution Markov chain method to obtain the proper posterior distributions for each key parameter across a range of biomes. The values of the key parameters for the different biomes were accurately estimated by differential‐evolution Markov chain in comparison with data from the flux towers. We then evaluated the performances of the original MOD16 and the optimized MOD16 and compared them at multiple spatial scales (i.e., site, catchment, and global). We obtained relatively consistent and more reliable E simulations using the optimized MOD16 at all three scales. In the future, more attention should be paid to uncertainties in the algorithm's structure and its parameterizations of soil moisture constraint, canopy resistance, and energy partitioning.
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影响因子：
4.6
作者：
Zhang K;Kimball JS;Nemani RR;Running SW;Hong Y;Gourley JJ;Yu Z
通讯作者：
Yu Z
影响因子：
13.5
作者：
Cleugh, Helen A.;Leuning, Ray;Running, Steven W.
通讯作者：
Running, Steven W.
影响因子：
6.3
作者：
Su, Z
通讯作者：
Su, Z
影响因子：
5.2
作者：
Le Jiang;S. Islam
通讯作者：
Le Jiang;S. Islam
DOI：
10.1016/j.envsoft.2010.10.007
发表时间：
2011-04
期刊：
Environ. Model. Softw.
影响因子：
--
作者：
J. Yang
通讯作者：
J. Yang