陆地蒸散发（ET）在地球的水碳循环中起着至关重要的作用，准确估算全球陆地蒸散发对于促进我们对陆地-大气相互作用的理解至关重要。尽管近几十年来开发了许多蒸散发产品，但由于使用了不同的强迫输入和不完善的模型参数，广泛使用的产品仍然存在固有的不确定性。此外，由于缺乏足够的全球原位观测数据，直接评估蒸散发产品并不现实，从而阻碍了这些产品的利用和同化。因此，建立可靠的全球基准数据集和探索蒸散发产品的评估方法至关重要。
本研究旨在通过以下方法应对这些挑战：（1）提出一种基于对位的方法，该方法考虑了多源数据合并时的非零误差交叉相关性；（2）采用这种合并方法生成分辨率为 0.1°（2000-2020 年）和 0.25°（1980-2022 年）的长期全球每日蒸散发产品，并纳入 ERA5L、FluxCom、PMLv2、GLDAS 和 GLEAM 的输入。由此产生的产品是定位分析多源集合陆地蒸散量数据（CAMELE）。
ERA5-Land：https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/dataset/reanalysis-era5-land?tab=overview
GLDAS：https://disc.gsfc.nasa.gov/datasets?keywords=GLDAS
Global Land Evaporation Amsterdam Model 3.7 (GLEAM-3.7)：https://www.gleam.eu/
Penman–Monteith–Leuning version 2 global evaporation model (PMLv2)：https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/CAS_IGSNRR_PML_V2_v017
FluxCom：http://fluxcom.org/
Global in situ observation: FluxNet
本研究对产物的融合包括三个步骤：
（1）采用配准法（IVD和EIVD）计算所选输入产物的随机误差方差，确定区域最优产品，并设置误差阈值;
（2）以最小均方误差（MSE）为目标，计算各网格上不同产品的权重;
（3）根据权重融合产品，得到长序列蒸散量产品。由于 IVD 和 EIVD 是通过结合工具变量回归和扩展定位系统开发的，因此还包括对 TC 和 EC 算法的描述。
CAMELE 在各种植被覆盖类型中表现出良好的性能，并与现场观测数据进行了验证。评估过程得出的皮尔逊相关系数（R）分别为 0.63 和 0.65。此外，比较结果表明，CAMELE 能够有效描述蒸散发的多年线性趋势、平均值和极端值。但是，它有高估季节性的倾向。总之，我们提出了一套可靠的蒸散发数据，有助于理解水循环的变化，并有可能作为各种应用的基准。
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