陆地蒸发（ET）在水文和能量循环中起着至关重要的作用。然而，由于模型参数和强迫数据不完善，广泛使用的基于模型的产品尽管很有帮助，但仍存在很大的不确定性。现有观测数据的缺乏使估算工作更加复杂。因此，迫切需要为气候引起的水文和能源变化确定不确定性较低的全球替代土地蒸散发。本研究将现有的三个基于模式的产品--第五代 ECMWF 再分析（ERA5）、全球陆地数据同化系统版本 2（GLDAS2）和第二个现代-年代研究与应用回顾分析（MERRA-2）--结合起来，获得了一个空间分辨率为 0.25°的长期（1980-2017）日蒸散发产品的单一框架。在此，我们使用可靠性集合平均（REA）方法（该方法利用参考数据将误差降至最低），利用变异系数（CV）将三种产品在产品之间一致性较高的区域进行组合。分别选择全球陆地蒸发阿姆斯特丹模式 3.2a 版（GLEAM3.2a）和通量塔观测数据作为参考和评估数据。结果表明，合并后的产品在各种植被覆盖情况下均表现良好。合并产品还很好地捕捉了不同地区的陆地蒸发趋势，在南美洲的亚马逊平原和非洲中部的刚果盆地显示出明显的下降趋势，而在北美洲东部、欧洲西部、亚洲南部和大洋洲北部则显示出上升趋势。
选择了三个广泛使用的陆地蒸散发数据集进行合并，包括第五代 ECMWF 再分析（ERA5；Hersbach 等，2020 年）、第二次现代-年代研究与应用回顾分析（MERRA-2；Gelaro 等，2017 年）和全球陆地数据同化系统第 2 版蒸散发（GLDAS2；Sheffield 和 Wood，2007 年）。这些蒸散发产品的空间和时间分辨率差异被调整为日时间尺度和 0.25°，时间跨度为 1980 年至 2017 年。
在这项研究中，我们探讨了是否可以通过加权组合ERA5、GLDAS和MERRA-2的估算结果来获得更准确的蒸散发结果。理想情况下，分配给每个产品的权重应基于对合并过程中不确定性的准确描述。因此，根据 GLEAM 对三个数据集进行了加权，并在选定地点对合并后的蒸散发产品的性能进行了研究。需要为三个产品的加权组合定义一组权重，通常是基于每个产品的单独不确定性。以往研究中使用的最简单策略是假设所有三个产品具有相同的不确定性，因此合并产品是每个产品的简单平均值。本研究中使用的一种更详细的策略是根据产品的不确定性对其进行权衡。我们的预期目标是开发出最小均方根偏差 (RMSD) 的产品，在我们的合并策略中，我们称之为最优产品。
数据质量良好。
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