Evapotranspiration (ET) is a primary process for water and heat transfer between the land and atmosphere. The spatial contextual information-based surface temperature versus vegetation index triangle (temperature-based triangle) is one of the most famous and widely applied methods for regional ET estimation from remotely sensed data. However, the determination of temporally variable satellite scene-specific dry and wet edges in this traditional triangle is often largely biased due to the limited range of variability of surface soil moisture availability and fractional vegetation cover (or the nonexistence of end-member pixels), or must rely on the auxiliary ground-based measurements, leading to a large uncertainty or difficulty in regional evaporative fraction estimation. This short communication presents a practically operational moisture-based triangle to address the deficiency of the temperature-based triangle, where temporally universal dry and wet edges in this new triangle are determined by making use of the time-series slope of remotely sensed surface temperature versus vegetation index negative relationship over a small window centering the target pixel. Our validation results show that this new triangle outperformed the temperature-based triangle, reducing the root mean square error from 0.19 to 0.16 and increasing the coefficient of determination from 0.44 to 0.53, when the model-estimated evaporative fractions were validated against ground-based eddy covariance measurements at 34 sites across the globe.

蒸发蒸腾 (ET) 是陆地和大气之间水和热传递的主要过程。基于空间背景信息的地表温度与植被指数三角形（temperature-based triangle）是基于遥感数据进行区域ET估计的最著名和应用最广泛的方法之一。然而，由于地表土壤水分可用性和部分植被覆盖的变化范围有限（或不存在端元像素），在这个传统三角形中确定时间可变的卫星场景特定干湿边缘通常在很大程度上存在偏差，或必须依靠辅助的地基测量，导致区域蒸发分数估计存在较大的不确定性或困难。这个简短的交流介绍了一个实际可操作的基于水分的三角形，以解决基于温度的三角形的缺陷，其中这个新三角形中的时间通用干湿边缘是通过利用遥感表面温度与时间序列斜率的关系来确定的。以目标像素为中心的小窗口上的植被指数负相关。我们的验证结果表明，当根据地面涡流验证模型估计的蒸发分数时，这个新三角形优于基于温度的三角形，将均方根误差从 0.19 降低到 0.16，并将决定系数从 0.44 增加到 0.53在全球 34 个地点进行协方差测量。其中，这个新三角形中的时间普遍干湿边缘是通过利用以目标像素为中心的小窗口上的遥感地表温度与植被指数负关系的时间序列斜率来确定的。我们的验证结果表明，当根据地面涡流验证模型估计的蒸发分数时，这个新三角形优于基于温度的三角形，将均方根误差从 0.19 降低到 0.16，并将决定系数从 0.44 增加到 0.53在全球 34 个地点进行协方差测量。其中，这个新三角形中的时间普遍干湿边缘是通过利用以目标像素为中心的小窗口上的遥感地表温度与植被指数负关系的时间序列斜率来确定的。我们的验证结果表明，当根据地面涡流验证模型估计的蒸发分数时，这个新三角形优于基于温度的三角形，将均方根误差从 0.19 降低到 0.16，并将决定系数从 0.44 增加到 0.53在全球 34 个地点进行协方差测量。