蒸散量日变化值, 潜在蒸散量, 实际蒸散量, 植被冠层阻力, 土壤水分含量, 空气温度, 相对湿度, 风速, 太阳辐射强度, 净辐射通量, 地表反照率, 植被覆盖指数, 叶面积指数, 土壤热通量, 水汽压差, 降水截留量, 地下水补给量, 模型灵敏度系数, 模型误差率, 空间尺度一致性
滨海盐沼湿地, 淡水沼泽湿地, 泥炭地, 河流泛滥平原湿地, 湖泊边缘湿地, 人工蓄水湿地, 高寒草甸湿地, 红树林湿地, 苔原湿地, 三角洲湿地, 喀斯特溶洞湿地, 稻田湿地, 季节性淹水湿地, 永久性淹水湿地, 酸性硫酸盐湿地, 碱性湿地, 城市雨水花园, 矿区修复湿地, 河口湾湿地, 森林沼泽湿地
涡动相关法:通过三维超声风速仪和红外气体分析仪直接测量湍流通量
波文比能量平衡法:基于净辐射与土壤热通量差值计算蒸散量
蒸渗仪测定法:使用称重式或非称重式设备监测土柱水分变化
遥感反演法:利用MODIS或Landsat数据结合SEBAL模型估算区域蒸散
茎流计法:通过热扩散探头测量植物蒸腾水量
水量平衡法:计算降水、径流与地下水交换量的差值
Penman-Monteith方程:基于气象参数的理论公式计算参考蒸散
同位素示踪法:分析水体中氢氧稳定同位素比率确定蒸发比例
表层更新模型:结合近地层湍流理论估算界面交换通量
大孔径闪烁仪法:利用光闪烁原理测量千米尺度感热和潜热通量
土壤蒸发皿法:通过标准蒸发皿校正系数推算实际蒸发
能量闭合检验:评估湍流通量与可用能量的平衡程度
机器学习算法:采用随机森林或神经网络优化模型参数
涡度协方差后处理:进行Webb-Pearman-Leuning修正
多模型集成分析:对比SWAP、HYDRUS等不同模型输出结果
涡动协方差系统, 波文比观测系统, 自动气象站, 净辐射传感器, 土壤热通量板, 时域反射仪, 茎流计, 光合有效辐射计, 红外温度计, 大孔径闪烁仪, 全自动蒸渗仪, 气相色谱仪, 激光粒度分析仪, 多参数水质监测仪, 高光谱成像仪