Most large-scale evapotranspiration (ET) estimation methods require detailed information of land use, land cover, and/or soil type on top of various atmospheric measurements. The complementary relationship of evaporation (CR) takes advantage of the inherent dynamic feedback mechanisms found in the soil-vegetation-atmosphere interface for its estimation of ET rates without the need of such biogeophysical data. ET estimates over the conterminous United States by a new, globally calibrated, static scaling (GCR-stat) of the generalized complementary relationship (GCR) of evaporation were compared to similar estimates of an existing, calibration-free version (GCR-dyn) of the GCR that employs a temporally varying dynamic scaling. Simplified annual water balances of 327 medium and 18 large watersheds served as ground-truth ET values. With long-term monthly mean forcing, GCR-stat (also utilizing precipitation measurements) outperforms GCR-dyn as the latter cannot fully take advantage of its dynamic scaling with such data of reduced temporal variability. However, in a continuous monthly simulation, GCR-dyn is on a par with GCR-stat, and especially excels in reproducing long-term tendencies in annual catchment ET rates even though it does not require precipitation information. The same GCR-dyn estimates were also compared to similar estimates of eight other popular ET products and they generally outperform all of them. For this reason, a dynamic scaling of the GCR is recommended over a static one for modeling long-term behavior of terrestrial ET.

中文翻译：

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广义互补关系的动态标度提高了土地蒸发的长期趋势估计

大多数大规模蒸发蒸腾 (ET) 估算方法需要在各种大气测量的基础上提供土地利用、土地覆盖和/或土壤类型的详细信息。蒸发的互补关系 (CR) 利用在土壤-植被-大气界面中发现的固有动态反馈机制来估计 ET 速率，而无需此类生物地球物理数据。通过蒸发的广义互补关系 (GCR) 的新的、全球校准的静态标度 (GCR-stat) 对美国本土的 ET 估计值与现有的免校准版本 (GCR-dyn) 的类似估计值进行了比较。采用随时间变化的动态缩放的 GCR。327 个中型流域和 18 个大型流域的简化年度水平衡用作地面实况 ET 值。对于长期的月平均强迫，GCR-stat（也利用降水测量）优于 GCR-dyn，因为后者无法充分利用其动态标度以及减少时间变异性的数据。然而，在连续的月度模拟中，GCR-dyn 与 GCR-stat 相当，尤其擅长再现年度集水区 ET 率的长期趋势，即使它不需要降水信息。同样的 GCR-dyn 估计值也与其他八种流行的 ET 产品的类似估计值进行了比较，它们的表现通常优于所有这些产品。出于这个原因，建议对 GCR 进行动态缩放而不是静态缩放，以模拟陆地 ET 的长期行为。GCR-stat（也利用降水测量）优于 GCR-dyn，因为后者不能充分利用其动态缩放的优势，这些数据减少了时间可变性。然而，在连续的月度模拟中，GCR-dyn 与 GCR-stat 相当，尤其擅长再现年度集水区 ET 率的长期趋势，即使它不需要降水信息。同样的 GCR-dyn 估计值也与其他八种流行的 ET 产品的类似估计值进行了比较，它们的表现通常优于所有这些产品。出于这个原因，建议对 GCR 进行动态缩放而不是静态缩放，以模拟陆地 ET 的长期行为。GCR-stat（也利用降水测量）优于 GCR-dyn，因为后者无法充分利用其动态缩放的优势，这些数据减少了时间可变性。然而，在连续的月度模拟中，GCR-dyn 与 GCR-stat 相当，尤其擅长再现年度集水区 ET 率的长期趋势，即使它不需要降水信息。同样的 GCR-dyn 估计值也与其他八种流行的 ET 产品的类似估计值进行了比较，它们的表现通常优于所有这些产品。出于这个原因，建议对 GCR 进行动态缩放而不是静态缩放，以模拟陆地 ET 的长期行为。尤其擅长再现年度集水区 ET 率的长期趋势，即使它不需要降水信息。同样的 GCR-dyn 估计值也与其他八种流行的 ET 产品的类似估计值进行了比较，它们的表现通常优于所有这些产品。出于这个原因，建议对 GCR 进行动态缩放而不是静态缩放，以模拟陆地 ET 的长期行为。尤其擅长再现年度集水区 ET 率的长期趋势，即使它不需要降水信息。同样的 GCR-dyn 估计值也与其他八种流行的 ET 产品的类似估计值进行了比较，它们的表现通常优于所有这些产品。出于这个原因，建议对 GCR 进行动态缩放而不是静态缩放，以模拟陆地 ET 的长期行为。