Improving the evapotranspiration estimation by coupling soil moisture and atmospheric variables in the relative evapotranspiration parameterization

Abstract

La estimación precisa de la evapotranspiración (ET) mensual es esencial para muchas aplicaciones forestales, climáticas e hidrológicas y para algunos usos agrícolas. En este estudio, se evaluó la relación entre ET y la evapotranspiración relativa (F) utilizando variables de la superficie y atmosféricas con datos de 17 sitios FLUXNET en coberturas terrestres de sabana, cultivo y bosques, distribuidos por todo el mundo. Se incluyeron en las ecuaciones de Walker et al. (2019a,b) una expresión de F sigmoidea (Fs) y otra logarítmica (Fl) para evaluar su impacto en la precisión de las estimaciones de ET. Las nuevas parametrizaciones de ET superaron a la expresión original, mostrando errores cuadráticos medios inferiores al 24% de la ET media observada. Los resultados presentados aquí sugieren que los parámetros atmosféricos, junto con las variables explicativas de la superficie incluidas en las estimaciones de F, producen estimaciones de ET más precisas. Asimismo, los productos de Soil Moisture Active Passive (SMAP) fueron usados para obtener mapas globales de ET y comparados con los productos Global Land-surface Evaporation Amsterdam Methodology (GLEAM) y Terra Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) MOD16, mostrando la flexibilidad de estas nuevas parametrizaciones con diferentes fuentes de datos.

Accurate monthly evapotranspiration (ET) estimation is essential for many forest, climate, and hydrological applications, as well as for some agricultural uses. In this study, the relationship between ET and relative evapotranspiration (F) using land surface, and atmospheric variables was assessed with 17 FLUXNET sites data in savanna, cropland, and forest land covers, distributed all over the world. A sigmoid (Fs) and a logarithmic (Fl) F expression were included in Walker et al.’s (2019a,b) equations to evaluate their impact on the accuracy of ET estimations. The new parameterizations of ET outperformed the original expression, showing root mean square errors lower than 24% of the mean observed ET. The results presented here suggest that atmospheric parameters, coupled with land explanatory variables included in F estimates, produce more precise ET estimations. In addition, Soil Moisture Active Passive (SMAP) products were used to obtain global maps of ET and compared with Global Landsurface Evaporation Amsterdam Methodology (GLEAM) and Terra Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) MOD16 products, displaying the flexibility of these new parametrizations with different sources of data.