蒸散发是能量循环、水循环以及碳循环的关键组分，其在大区域尺度上的地面观测十分困难，同时区域遥感蒸散发模拟存在很大不确定性。海河流域是我国七大流域之一，水资源的过度开发和气候变化进一步加剧了该流域已有的水资源短缺问题。现有蒸散发产品的时空分辨率不能满足相关研究的需求，因此，在流域尺度上获得高时空分辨率的准确蒸散发数据，对生态系统过程模型碳水循环关键过程的参数化、水资源管理决策、农业旱情监测以及区域水循环的相关研究来说非常重要。本研究提出了一种蒸散发多模型集成框架，开发了蒸散发计算程序，业务化生产了一套海河流域长时间序列高时空分辨率的遥感蒸散发产品。

本研究利用贝叶斯模型平均方法，选取表现较好的遥感蒸散发模型进行多模型集成，生产了一套海河流域500米空间分辨率的日值蒸散发产品。本研究中，针对驱动数据和模型的不确定性，生产了高精度的模型驱动气象数据，利用多模型集成的方法有效降低模型不确定性。通量站点观测数据验证以及流域水量平衡验证结果均表明，该产品具有较高的精度。与世界主流遥感蒸散发产品的比较结果显示，该产品在模拟精度和时空分辨率上都具有明显优势。该研究为其他流域高时空分辨率遥感蒸散发的模拟提供方法借鉴，为蒸散发相关研究提供数据基础。

陈阳老师为文章第一作者，我室为第一单位。该研究工作由国家自然科学基金（42001094）、天津市高等学校科技发展计划项目（2020KJ002）和天津市应用基础计划项目青年项目（18JCQNJC78100）联合资助。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2022.109661