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0 1 文章导读 文章探讨了基于深度学习的全球陆地蒸发混合模型，旨在解决传统模型在估计全球蒸发（E）时存在的不确定性和局限性。首先，文章分析了陆地蒸发在全球水循环和气候系统中的关键作用，特别是在全球变暖加剧的背景下其对水资源、生态系统和极端气候事件的重要影响。为了更精确地模拟植物蒸腾压力（St），研究使用涡流协方差、液流数据和卫星观测数据训练深度学习模型，将新的St公式嵌入到基于过程的E模型中，形成混合模型。这种方法使模型在全球范围内对植物蒸腾过程中的非线性压力反应有了更好的表述。 具体来说，文章回答了以下研究问题： （1） 陆地蒸发的气候作用和其重要性是什么？ （2）为什么现有全球蒸发估计方法存在不确定性？ （3）深度学习如何改进传统蒸发估计模型的局限性？ （4）混合模型在全球尺度上
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