陆地蒸散是陆气相互作用研究中的关键参数，表征了水分从土壤到植被再到大气的交换过程，是联结水循环、能量平衡和碳循环的关键纽带。蒸散包括地表蒸发、植被蒸腾和冠层截留三部分，其长期变化影响着全球地表水循环过程、能量输送过程、生态系统功能等，是干旱、生态监测的主要参数之一，在气象、水文、农业和生态系统研究中占据重要位置（Seneviratne et al.，2010；Chen et al.，2019）。因此研究蒸散的时空变化特征一直是国内外关注的热点科学问题（Wang and Dickinson，2012；Fisher et al.，2017）。

黄河流域横跨我国东中西三大区域，是我国重要的经济带，也是国家脱贫攻坚、生态协调发展与“一带一路”倡议等重要区域，同时是我国重要的生态屏障，在我国经济社会发展和生态安全方面有十分重要的地位（郑子彦等，2020）。黄河流经地区大部分属于干旱半干旱区，气候变化敏感，生态环境脆弱，因此该区域的气候、生态和水文问题等多年来受到众多学者的高度关注（叶培龙等，2020；刘煜等，2022；杨金虎等，2023）。大量研究表明，气候变暖背景下，1980年代中期，包括黄河中上游的西北地区气候出现明显的转型信号，地表气温呈显著升高趋势，且升温速率明显高于同期全球和全国水平（丁一汇等，2023），西北地区中西部大部分地区年降水量呈显著增加趋势，而东部地区降水呈减少趋势，即在年际、年代际或更长时间尺度上，西北地区西部和东部降水基本呈相反变化趋势，前者为“暖湿化”，后者则为“暖干化”特征，具有一定的“跷跷板”效应（张强等，2019；张强等，2023；Ye et al.，2025）。王澄海等（2022）研究同样表明黄河流域降水分布不均匀，其中1961—2018年黄河源区和河套地区的降水量呈增加趋势，且未来将继续增加；而下游地区同时期内降水量则减少，且未来30 a持续减少。在黄河中上游暖湿化（叶培龙等，2020；张强等，2023）和下游暖干化（王澄海等，2022）的背景下，该区域的水热资源分配，生态环境均会出现明显变化。由于缺乏时空连续的蒸散观测资料，有研究基于遥感反演、同化产品和数值模拟等多种方法对黄河流域蒸散进行了变化特征分析，发现黄河流域蒸散的年际和年代际变化明显，且变化特征存在空间差异（Gao et al.，2007；张强等，2018；Yang et al.，2019；杨扬等，2023）。但受资料来源、研究方法及研究时段差异的影响，目前关于气候变暖背景下黄河流域蒸散变化趋势的研究结论尚未达成一致，甚至出现相反的观点。因此，亟需利用现有观测资料，对各类蒸散产品开展系统性评估。

气候变暖背景下，黄河中上游呈现暖湿化趋势，而下游则呈现暖干化趋势，且预估该变化趋势未来将持续（王澄海等，2022；马阳等，2023），但对未来不同排放情景下蒸散的变化规律还不确定。地球气候系统模式是模拟陆气相互作用以及预估未来变化的重要工具，其在基于物理气候系统模式的基础上，融合了地球生态系统中的碳、氮等生物化学过程，从机理上对气候变化进行预测（周天军等，2020）。其中国际耦合模式比较计划（Coupled Model Intercomparison Project，CMIP）已组织了6次模式比较项目（CMIP6），其通过比较气候模式的模拟能力，促进全球气候系统模式的发展，同时为生态、水文、社会经济等学科在全球变化背景下预估未来环境变化提供可靠的科学数据（王澄海等，2009；丁一汇等，2023；马阳等，2023；张强等，2023）。CMIP6结合人口规模、经济发展、生态系统演化、资源开发利用及制度与社会因素等多方面未来变化特征（赵宗慈等，2018），融合不同共享社会经济路径（Shared Socioeconomic Pathway，SSPs）与典型浓度路径（Representative Concentration Pathway，RCPs）（张丽霞等，2019；周天军等，2019），构建了一系列新的预估情景，使其未来强迫情景的设置更加合理（周天军等，2019；Eyring et al.，2019）。此外，CMIP6模式的物理过程更为复杂，设计的试验数量最多，模拟结果的分辨率更高，能够更好地重现和预估温度、降水等的变化趋势及气候态的空间分布（Li et al.，2021；Yang et al.，2021b）。已有部分研究评估了CMIP6模式对蒸散的模拟性能，并预估了不同情景蒸散的变化特征。Wang等（2021）基于GLEAM（Global Land Evaporation Amsterdam Model）的蒸散数据评估了CMIP6模式的模拟性能，结果表明每个模式的蒸散模拟结果均存在一定不确定性，并不能挑选出一个最优模式，且大多数模式和集合平均结果都高估了全球蒸散。朱永泰（2023）基于CMIP6模式结果预估了不同情景下中国蒸散的未来变化，表明未来时期（2025—2100年），蒸散在所有SSP情景下均呈增加趋势，且随着情景等级升高，增加趋势上升。詹明月等（2020）基于CMIP6模式结果分析长江流域蒸散未来时空变化特征，发现该流域蒸散呈显著增加趋势，其中长江中下游地区增幅最为突出；在SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下，流域蒸散均呈增加趋势。然而，目前针对黄河流域蒸散变化的分段未来精细化预估研究相对较少。

因此，本文首先分别在黄河源区、河套地区及下游地区各选取一个代表性站点[海北站、兰州大学半干旱气候与环境观测站（Semi-Arid Climate and Environment Observatory of Lanzhou University，SACOL）和禹城站]，基于站点观测资料，分析CMIP6多模式集合平均模拟蒸散在黄河流域的适用性；其次基于CMIP6多模式集合平均结果，分析1980—2014年研究区蒸散的时空分布特征；最后利用上述集合平均结果，对2026—2100年不同排放情景（SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5）下黄河流域蒸散的时空变化趋势进行预估。以期为应对和适应气候变化提供基础，为区域水资源管理、生态保护和高质量发展提供科学依据。

黄河流域位于32°N—42°N、95°E—120°E之间，东西长约1 900 km，南北宽约1 100 km，流域面积7.95×10⁵ km²，流域内气象要素空间分布差异较大，下垫面类型复杂多变。为研究黄河流域内蒸散的变化特征，本文依据王澄海等（2022）方法将黄河流域划分为黄河源区（33°N—37°N，96°E—104°E）、河套地区（34.5°N—41°N，104°E—112°E）及黄河下游地区（34°N—38°N，112°E—119°E）分别进行分析，具体划分见图1（绿色框）。其中，黄河源区位于青藏高原东北部的半干旱高寒地区，海拔高、支流多、季风影响较小，是黄河径流量的主要供给地区，年均降水量为400~800 mm；中部河套地区横跨河套平原、鄂尔多斯高原、毛乌素沙地和黄土高原，地处我国西北部，属于干旱半干旱区，年均降水量较少（100~500 mm）且空间差异大；下游位于半湿润区，流域内山西、河南、山东三段受季风影响显著，降水相对较多，可达600~1 000 mm。

利用CMIP6模式的全强迫模拟试验和未来情景预估试验结果（Eyring et al.，2019），分析历史时期（1980—2014年）和未来时期（2026—2100年）模式模拟的蒸散。全强迫模拟试验为模式在所有自然和人为强迫因素（如温室气体、太阳辐射、气溶胶和土地利用变化等）共同作用下模拟得到的1850—2014年气候系统响应数据。未来情景预估试验可反映未来（2025—2100年、2025—2300年）在不同排放情景下的气候变化趋势。分别选取SSP1-2.6作为温和减缓政策排放情景，SSP2-4.5作为中间路径（当前政策延续）排放情景，SSP5-8.5作为化石燃料主导发展（极端排放）排放情景进行分析研究。此外，由于每个模式在不同情景下均设置多组模拟试验，且采用模拟结果的集合平均值将会增大模式内部变率的不确定性，因此，选取广泛适用于模式数据精度验证的第一个模拟实现（r1i1p1f1）进行分析（Bao et al.，2020）。其中，r1表示试验重复次数，i1表示初始条件，p1表示物理方案，f1表示强迫数据，r1i1p1f1表示某个模型的第一次运行，使用第一种初始条件、第一种物理方案和第一种强迫数据。由此，满足上述条件选取的模式共有19个（表1），将这19个模式结果采用多模式集合平均法进行分析，以此减少单模式模拟带来的不确定性。

为验证CMIP6模式模拟的蒸散在黄河流域的适用性，分别在黄河源区、河套地区以及黄河下游地区各选择一个代表性站点的观测数据进行验证。3个站点简介如下：

1）海北站（37.62°N，101.28°E）位于青海省海北州，处于青藏高原东北隅，该地区具有明显的高原大陆性气候，无明显四季之分，仅冷暖季之别，干湿季分明，年平均降水量535.2 mm，年平均气温-1.2 ℃，最热月（7月）平均气温为10.4 ℃，最冷月（1月）平均气温为-14.4 ℃，下垫面主要为高寒草地，可代表黄河源区的气候特征及典型地表类型。

2）兰州大学半干旱气候与环境观测站（35.95°N，104.14°E）位于黄土高原地区，地处温带半干旱气候区，年平均降水量381.8 mm，年平均气温6.7 ℃，下垫面为天然荒漠草地，可代表河套地区气候特征及典型下垫面类型。

3）禹城站（36.58°N，116.38°E）位于山东省禹城市西南部，属于暖温带半湿润季风气候区，年平均降水量582.0 mm，年平均气温13.1 ℃，下垫面主要为农田，种植冬小麦及夏玉米，可代表黄河下游地区气候特征及典型下垫面类型。

上述3个观测站均使用涡动相关法测量了多年碳水热通量，现已广泛应用于模式验证、遥感定标以及能量平衡等研究（Yang et al.，2021a；王丽娟，2022）。本文使用海北和禹城站2003—2010年逐月潜热通量观测资料，SACOL站2007—2012年逐月潜热通量资料对CMIP6相应时段的蒸散进行验证。其中，利用最邻近插值法将CMIP6各模式和多模式集合平均蒸散插值到每个站点。

利用模式模拟和观测值间的相关系数（R）、泰勒评分（Taylor Skill Score，TSS）对模式模拟的蒸散展开评估。其中TSS由Taylor首先提出，能综合反映观测值与模式模拟的相关性和偏差（Taylor，2001），现已广泛应用于模式和再分析资料的评估。具体公式如下：

式中：R表示相关系数，R₀表示最大相关系数，本文中取做常数（R₀=1）；σ_obs和σ_m分别表示观测和模式模拟的标准偏差；TSS的变化范围为0~1，其值越大，表明相关性越好，偏差越小，模式的刻画性能越好。当TSS值超过0.6时，表明模式能较好地再现气候分布（Taylor，2001；Yang et al.，2021a；乔梁，2022）。

图2为海北、禹城和SACOL站蒸散观测值与CMIP6模式模拟结果的相关系数和TSS。可以看出，CMIP6的大部分模式对SACOL和海北站蒸散的模拟效果较好，其相关系数与TSS评分相对较高，但对禹城站的模拟效果不太理想，其相关系数和TSS评分较小。对海北站来说，ACM模式与观测值的相关系数最小（0.53），TSS最低（0.11）；而CMC模式与观测值的相关系数最大（0.95），MIR模式的TSS最大（0.85）；CMIP6多模式集合平均的相关系数（0.94）和TSS（0.82）略小于CMC的相关系数（0.95）和MIR模式的TSS（0.85），表现较优。对SACOL站来说，CAS模式与观测值的相关系数最小（0.51），TSS最低（0.30）；而FIO和MIR模式与观测值的相关系数最大（0.94），CMIP6多模式集合平均的TSS最大（0.87）、相关系数为0.93，表现也较优。对禹城站来说，AWI模式与观测值的相关系数最小（0.57），MIR模式的TSS最低（0.36）；而BCC模式与观测值的相关系数最大（0.87）、TSS最大（0.75）；CMIP6多模式集合平均的相关系数为0.93，TSS为0.61。相对来说，单一模式在黄河源区的模拟性能较好，但其在河套和下游地区的模拟性能并不理想（例如MRI模式），而CMIP6多模式集合平均蒸散在黄河源区、河套和下游地区的表现均较优。与CMIP6单个模式相比，多模式集合平均能够有效滤除因模式差异和初始扰动带来的不确定性，模拟得到的蒸散更合理。

图3为海北、禹城和SACOL站CMIP6多模式集合平均蒸散与观测值逐月变化及散点图。可以看出，CMIP6多模式集合平均能够合理反映各站点蒸散的年际变化特征，其中夏季蒸散较大、冬季较小，CMIP6多模式集合平均蒸散较各站点的观测值均偏低。SACOL站的CMIP6蒸散与观测值的线性拟合线最接近于1：1线，相关系数为0.93；海北及禹城站的线性拟合线均在1：1线附近，海北站的相关性最好，相关系数为0.94，禹城站的相关性较弱，为0.77。定量评估表明，CMIP6多模式集合平均在海北、SACOL和禹城站的月蒸散与观测值的归一化标准偏差（Normalized Standard Deviation，NSD）分别为0.24、0.35、0.38，其中海北站的相关性最好，NSD最小，表明CMIP6多模式集合平均对黄河流域源区蒸散反映更好，对禹城站的反映相对不理想。综上所述，CMIP6多模式集合平均蒸散资料在黄河流域的适用性较好，可以用于时间序列更长、空间范围更广的蒸散时空分布特征研究。

图4为黄河流域1980—2014年CMIP6多模式集合平均的年和季节蒸散空间分布。可以看出，黄河流域全年蒸散由西北向东南逐渐增大，在河套地区西北部存在蒸散干中心，而在下游地区东南部存在蒸散湿中心，说明CMIP6集合模式能够有效地再现蒸散西低东高的空间分布特征，与该地区的降水分布（图1）较为一致。CMIP6多模式集合平均的全流域年平均蒸散为510.4 mm，黄河源区、河套地区、下游地区年平均蒸散分别为560.2、474.7、654.0 mm；河套北部蒸散偏小，低值区不超过300.0 mm，而河套南部蒸散相对较大，超过600.0 mm。黄河流域不同区域蒸散具有明显的季节变化，夏季蒸散最大、春季次之、秋冬季偏小，这与夏季降水较多、地表湿润、植被蒸腾作用密切相关。CMIP6多模式集合平均的夏季蒸散多年平均值为233.2 mm，占全年的45.7%，黄河源区、河套地区和下游地区夏季平均蒸散分别为262.9、220.7、296.5 mm，各区域仍然是夏季蒸散占主导。

图5为CMIP6各模式和多模式集合平均的1980—2014年黄河流域不同区域蒸散月际变化特征。整体来看，黄河流域不同区域蒸散在夏季由于降水增多而增加，7月达到峰值；9月以后蒸散减小，冬季温度较低，降水减少，出现蒸散的最小值。河套和下游地区蒸散在6月出现下降现象，这是因为5月温度升高，降水未出现明显的增加，而土壤湿度减少，受限于陆地水分供应，导致6月蒸散减小。不同模式模拟蒸散的季节变化特征基本一致，但其值域范围不同。对单个模式而言，黄河源区FGg、CAS和FIO模拟的夏季蒸散较小，分别为66.3、73.3、76.6 mm，而AEM、NES和CMC模拟的夏季蒸散相对偏大，分别为111.7、108.5、108.3 mm；河套地区MRI、MPIH和CAMS模拟的夏季蒸散较小，分别为44.4、49.6、49.9 mm，而CMC、CME和NorL模拟的夏季蒸散相对偏大，分别为106.7、102.8、102.2 mm；下游地区ACM、MRI和CAMS模拟的夏季蒸散分别为73.8、74.1、79.9 mm，NES、CMC和CME模拟的夏季蒸散相对偏大，分别为129.9、126.6、122.9 mm。总体上，整个黄河流域CMIP6多模式集合平均基本处于各模式的中间水平，在黄河源区、河套地区和下游地区（夏季分别为262.9、220.7、296.5 mm）较10个模式的模拟结果偏小，较9个模式的结果偏大。蒸散作为非常规观测资料，由于模式边界条件、模式参数和结构差异的影响，不同模式模拟的蒸散不可避免地存在差异，致使研究结果有一定的偏差。

图6为CMIP6多模式集合平均的1980—2014年黄河流域年和季节蒸散变化趋势空间分布。结果表明，CMIP6多模式集合平均的黄河源区年蒸散呈增加趋势，其中西南区域的增加趋势最大，可达0.7 mm·a^-1；西北角呈弱减小趋势，速率小于-0.2 mm·a^-1。河套地区年蒸散呈西减东增的变化趋势，其中西部区域的变化速率小于-0.2 mm·a^-1，东部区域的变化速率为0.1~0.4 mm·a^-1，东南角蒸散呈减小趋势，减小速率可达0.4 mm·a^-1。下游地区年蒸散呈北增南减的变化趋势，其中东北角的增速较大，可达0.4 mm·a^-1，南侧的减小速率可达0.6 mm·a^-1。从四季蒸散的变化趋势来看，春季和秋季蒸散的变化趋势与年蒸散的变化趋势基本一致，但其范围及速率各有不同。夏季蒸散在黄河源区和河套地区与年蒸散的变化趋势基本一致，仅在变化范围和速率存在差异；但黄河下游地区夏季蒸散呈弱减小趋势。冬季黄河全流域蒸散呈增加趋势，变化速率为0~0.1 mm·a^-1。已有研究发现气候变暖背景下，黄河中上游呈现暖湿化、下游呈现暖干化的变化特征（叶培龙等，2020；王澄海等，2022；张强等，2023），基于CMIP6多模式集合平均结果分析的黄河流域蒸散变化特征与降水变化特征基本一致。

图7为基于CMIP6多模式集合平均的1980—2014年黄河流域不同区域年和季节蒸散的年际变化。可以看出，CMIP6多模式集合平均的历史蒸散变化与上述分析基本一致，下游地区蒸散较大，其次是黄河源区，河套地区蒸散较小，区域差异明显。整体上，CMIP6多模式集合平均的黄河流域年蒸散呈增加趋势，各区域增速不同，其中黄河源区变化速率最大[3.45 mm·（10 a）^-1，通过置信水平为95%的显著性检验]，河套和下游地区增速相对较缓[分别为1.13和1.30 mm·（10 a）^-1，通过置信水平为90%的显著性检验]。CMIP6多模式集合平均的春季和冬季蒸散变化趋势与全年蒸散变化趋势基本一致，即黄河流域不同区域蒸散呈增加趋势，春季河套地区增加速率最大[0.73 mm·（10 a）^-1，通过置信水平为90%的显著性检验]，黄河源区和下游地区增加速率相对较缓；冬季黄河源区和河套地区变化速率较大[分别为0.68、0.59 mm·（10 a）^-1，均通过置信水平为95%的显著性检验]，下游区域增加速率相对较缓。春季西北地区的气候变暖导致该区域冰川和冻土融化，河川径流量和湖泊面积增加（张强等，2023），进而导致河套地区蒸散增强。研究表明在气候变暖背景下，包括黄河中上游区域的我国西北地区冬季降水增加（Wu et al.，2019；Yao et al.，2020），温度和降水的增加势必会造成黄河源区和河套地区蒸散增强。CMIP6多模式集合平均的夏季和秋季蒸散变化趋势存在差异，其中黄河源区蒸散呈增加趋势[夏季和秋季增加速率分别为0.97、0.65 mm·（10 a）^-1，通过置信水平为90%的显著性检验]，而河套和下游区域蒸散呈减少趋势，其中下游减小趋势明显[夏季和秋季减少速率分别为1.13和0.73 mm·（10 a）^-1，通过置信水平为90%的显著性检验]。王澄海等（2022）研究表明，近60 a来黄河下游地区降水呈减少趋势，这可能是导致下游蒸散减小的主要原因之一。气候变暖背景下，虽然河套地区降水呈增加趋势（王澄海等，2022；张强等，2023），但由于土壤变干（乔梁，2022），且该地区是陆气相互作用的热点区域（杨扬等，2021），蒸散的变化呈“土壤湿度限制型”，加之夏秋季节植被生长的影响，导致该区域蒸散变化较复杂。蒸散表征的是水分从土壤到植被再到大气的水汽交换过程，涉及土壤、植被和大气间的相互作用，其变化受地形、植被及大气的共同作用，需要后续进一步分析。

黄河流域夏季蒸散发挥了主导作用，占全年蒸散的45.7%，因此下文主要聚焦不同排放情景下（SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP5-8.5）黄河流域夏季蒸散的未来预估。图8为2026—2100年3种不同排放情景下黄河流域不同区域夏季蒸散的年际变化。可以看出，在所有未来情景下，黄河源区、河套地区和下游地区蒸散一直保持上升，在2100年达到最大，但蒸散上升速率在不同情景中各不相同，伴随着人为排放的增大，蒸散上升速率也将增大。在SSP5-8.5高排放情景下，蒸散在21世纪中期相较于其他排放情景下出现更大的上升趋势，导致2100年蒸散在黄河源区、河套地区和下游地区分别达到187.9、166.5、224.2 mm，其上升速率分别为2.83、3.28、4.74 mm·（10 a）^-1，下游地区增速最大。在SSP1-2.6低强迫情景下，21世纪60年代左右蒸散上升速率出现减缓，2060—2100年趋于稳定。河套地区在SSP1-2.6低排放情景下的上升速率偏小[0.63 mm·（10 a）^-1]，下游地区的上升速率最大[1.73 mm·（10 a）^-1]。在所有排放情景下，黄河下游地区的上升速率最大，其次是河套地区，黄河源区的上升速率相对平缓，但河套地区在SSP1-2.6和SSP2-4.5排放情景下上升速率较黄河源区平缓，说明下游地区对人为排放更敏感，蒸散的变化将进一步加剧黄河流域气候的不稳定性。

图9为未来（2026—2100年）3种不同排放情景下黄河流域夏季蒸散变化趋势的空间分布。可以看出，伴随着人为排放的增大，蒸散在黄河流域普遍升高。其中，黄河下游区域蒸散的上升趋势最明显，在SSP5-8.5排放情景下可超过0.4 mm·a^-1；在SSP1-2.6和SSP2-4.5排放情景下，河套地区西北部的上升趋势最低，主要集中在0.1 mm·a^-1左右。总体上，伴随人为排放加剧，温室气体浓度增加，导致全球变暖，黄河流域蒸散变得更不稳定，使气候异常变得更严重。

本文利用海北、SACOL和禹城站的观测资料评估了CMIP6模式对黄河流域不同区域蒸散的模拟性能。在此基础上，基于19个模式的多模式集合平均结果分析了黄河流域蒸散的时空分布，并对黄河流域不同区域蒸散变化进行了未来预估，得到以下主要结论。

CMIP6的大部分模式对海北和SACOL站蒸散的模拟效果较好，其相关系数和泰勒评分相对较高，但对禹城站的模拟效果不太理想，其相关系数和泰勒评分较小。与CMIP6单个模式相比，CMIP6多模式集合平均蒸散在黄河源区、河套和下游地区的表现均较优，模拟得到的蒸散更为合理，可以用于时间序列更长、空间范围更广的蒸散时空分布特征研究。

CMIP6多模式集合平均的全流域年平均蒸散为510.4 mm，黄河源区、河套和下游地区年平均蒸散分别为560.2、474.7、654.0 mm，其中河套地区蒸散偏小，下游蒸散相对较大，由西北向东南逐渐增大。黄河流域不同区域蒸散具有明显的季节变化，夏季蒸散最大、春季次之、秋冬季偏小。CMIP6多模式集合平均的夏季蒸散多年平均值为233.2 mm，占全年蒸散的主导地位（45.7%）。整体上，CMIP6多模式集合平均蒸散呈增加趋势，其中黄河源区变化速率最大[3.45 mm·（10 a）^-1]，河套和下游地区增速相对较缓[分别为1.13、1.30 mm·（10 a）^-1]。CMIP6多模式集合平均的春季和冬季蒸散呈增加趋势，但夏季和秋季蒸散变化趋势存在差异，其中黄河源区蒸散呈增加趋势，而河套和下游区域蒸散呈减少趋势，其中下游减小趋势明显[夏季和秋季减少速率分别为1.13、0.73 mm·（10 a）^-1]。

在所有未来情景下，黄河源区、河套和下游地区蒸散一直保持上升趋势，在2100年达到最大，伴随着人为排放的增大，蒸散上升速率也将增大。在SSP1-2.6低强迫情景下，21世纪60年代左右蒸散上升速率出现减缓，2060—2100年趋于稳定。在所有排放情景下，黄河下游地区的上升速率最大，其次是河套地区，黄河源区的上升速率相对平缓。

蒸散作为非常规观测资料，由于模式边界条件、模式参数和结构差异的影响，不同模式模拟的蒸散不可避免地存在差异，致使研究结果有一定的偏差。与CMIP6单个模式相比，多模式集合平均能够有效滤除因模式差异和初始扰动带来的不确定性，模拟得到的蒸散更为合理。由于全球模式空间分辨率较低，对全球或区域尺度气候变化的模拟存在很大的不确定性，加之区域与局地气候的复杂性，以及未来人类活动造成的温室气体排放情景的多样性，使得在区域尺度气候变化的预估上存在较大的不确定性。将来需要进一步分析模式模拟结果偏差存在的原因，并且需要使用高分辨率的区域气候模式进行动力降尺度，利用更多观测资料改进驱动资料和模式参数化方案，以便进一步提升模式模拟能力及帮助人们更好地认识及预测黄河流域蒸散的时空变化。