近期，水灾害防御全国重点实验室固定研究人员武传号教授在水文水资源领域权威期刊《Water Resources Research》上发表了题为“Controlling Factors of Evapotranspiration Predictability Under Diverse Climates With the Effects of Water Storage Change in the Budyko Framework”的研究论文，在Budyko模型改进对蒸散发（ET）可预测性的影响机制方面取得新进展。

基于Budyko假设的水热耦合平衡模型是目前国际上主流的研究流域气候水文依赖关系的理论框架，其经典量化理论采用多年平均状态的气候干旱指数和水文通量均值进行描述，模型假设流域降水为ET与径流之和，并认为ET是潜在蒸发与降水的函数，这种稳态假设使其在估算长期平均ET方面具有独特的优势。然而随着时间尺度变短（如年、月），陆地水储量变化（ΔS）影响逐渐显著，流域呈现非稳态特性，导致Budyko模型在估算ET方面存在较大的误差。为此，近年来一部分学者对Budyko模型进行改进以考虑ΔS的影响（如利用降水减去ΔS表示可利用降水），将其应用到年、季节和月等短时间尺度上的ET估算，并在部分流域取得了良好的效果。但关于改进Budyko模型（以下简称“BM2”）对ET可预测性方面缺乏系统性评估，特别是对不同气候类型地区而言，关于BM2对ET预测的有效性以及相对于原始Budyko模型（以下简称“BM1”）改善的影响因素还没有得到很好的理解。

针对上述科学问题，武传号等基于Budyko假设和一阶泰勒理论，提出了Budyko模型改进前、后ET预测影响因素定量识别框架，然后基于年尺度的全球水平衡网格数据，将该框架应用到全球32个大流域以评估框架的有效性，并定量解析了Budyko模型改进前、后ET预测差异的主控因素，揭示了不同气候类型条件下主要气象因子（降水和潜在蒸发）和流域水文属性（径流和ΔS）对ET可预测性的影响机制。

图1. 四种不同误差条件下BM1和BM2预测ET绝对误差的差异（REdiff）与ΔS之间的关系。Er2>(<)0表示BM2高估（低估）观测ET，Er1>(<)0表示BM1高估（低估）观测ET。

研究结果显示，所提出的评估框架在全球不同气候类型流域均具有好的适应性。进一步研究表明，BM2和BM1预测ET的差异随着ΔS呈线性变化，当BM2和BM1均高估（低估）观测ET时，正（负）ΔS导致BM2的误差小于BM1。当BM2和BM1预测误差符号异向时，两种模型在极端湿润条件下误差的差异由潜在蒸发和ET之间的差异决定，由于该气候条件下潜在蒸发和ET的变化相似，直接导致两种模型预测ET的差异较小；而在极端干旱条件下，两种模型误差的差异受到ΔS和径流的综合影响，只有当ΔS和径流变化同相（正相关）时，BM2的模拟精度才优于BM1。以上研究结果为Budyko模型的进一步改进和短时间尺度ET的精确估算提供了理论支撑。

武传号教授为论文的第一作者，河海大学为论文第一单位，署名单位包括水灾害防御全国重点实验室、长江保护与绿色发展研究院，合作单位包括莫纳什大学（马来西亚分校）、暨南大学和华南理工大学。研究成果得到国家自然科学基金项目52279016和51909106的资助。

论文链接Wu, C. H., Yeh, P. J. F., Zhou, J., Li, J., Zhong, L., Wang, S., Gong, Z.J., Shi, M., Huang, G. 2024. Controlling factors of evapotranspiration predictability under diverse climates with the effects of water storage change in the Budyko framework. Water Resources Research, 60(2), e2023WR034499, https://doi.org/10.1029/2023WR034499.