A satellite-based actual evapotranspiration model using a two-source energy balance scheme: an application over west Africa using Meteosat

Actual evapotranspiration (ET) governs the coupled water and energy cycles, especially in semi-arid landscapes. Unfortunately, ground measurements are too sparse to capture its spatial variability, so alternative methods need to be adopted for its characterization. In this thesis, a physically-based Two-Source Energy Balance model (TSEB) has been implemented. TSEB is driven solely by Meteosat Second Generation (MSG) SEVIRI observations and ERA5 reanalysis inputs across ten climatically diverse sites in Western Africa during 2020. TSEB retrievals are contrasted against two established satellite-based products—ALEXI (Atmosphere–Land Exchange Inverse) and the LSA-SAF operational ET output—using a multi-scale framework that examines daily time series, monthly median values, and seasonal aggregates. At the daily scale, HTSEB consistently overestimates ET by 2–3 mm day⁻¹ at the cloudiest forest and peri-urban sites, while all three models converge to near-zero values in hyper-arid drainages and dune fields. Monthly and seasonal aggregation reduce noise and reveal that HTSEB captures sharper wet-season peaks (up to 40% higher) but suffers from cloud-induced data gaps, whereas ALEXI and SAF produce smoother, more conservative ET cycles. Overall correlations are strongest with ALEXI (R≈0.7), followed by SAF (R≈0.6). These findings demonstrate that HTSEB can deliver high-frequency, spatially comprehensive ET estimates in data-scarce regions, but its accuracy depends on local land cover, cloud dynamics, and input-data biases. To further enhance reliability, we recommend future work on ensemble fusion of HTSEB with existing products, integration of dynamic phenology, finer-scale atmospheric forcings, and formal uncertainty quantification.

L’evapotraspirazione (ET) reale è un elemento chiave per comprendere gli scambi idrici ed energetici della superficie terrestre, ed in particilar modo nelle regioni semi-aride. Tuttavia, le misure in situ risultano troppo sparse per caratterizzarne la variabilità spaziale e per questo motivo occorre utilizzare dei metodi alternativi. In questa tesi è stato implementato un modello fisico a due sorgenti basato sul bilancio energetico (TSEB), forzato esclusivamente da osservazioni MSG-SEVIRI e dati di reanalisi ERA5. Il modello è stato applicato a dieci siti climaticamente eterogenei dell’Africa occidentale nel corso del 2020. Le stime HTSEB sono state confrontate con due prodotti satellitari consolidati—ALEXI (Atmosphere–Land Exchange Inverse) e il prodotto ET operativo LSA-SAF—utilizzando un approccio multi-scala che include analisi a livello giornaliero, mediano mensile e aggregato stagionale. A scala giornaliera, HTSEB tende a sovrastimare l’ET di 2–3 mm giorno⁻¹ nei siti forestali e peri-urbani con copertura nuvolosa frequente, mentre tutti e tre i modelli convergono verso valori prossimi allo zero nelle dune iperaride. Le aggregazioni mensili e stagionali riducono il rumore dei dati e mostrano che HTSEB coglie picchi di stagione umida più marcati (fino al 40 % in più), sebbene presenti alcune lacune dovute alla mascheratura delle nubi; ALEXI e SAF, invece, offrono cicli ET più uniformi e conservativi. Le correlazioni più elevate si riscontrano con ALEXI (R ≈ 0,7), seguita da SAF (R ≈ 0,6). Questi risultati dimostrano che HTSEB è in grado di fornire stime ET ad alta frequenza e copertura spaziale in aree con dati di terra scarsi, pur dipendendo fortemente da fattori locali quali copertura vegetale, dinamica nuvolosa ed errori sistematici negli input meteorologici. Tra gli sviluppi futuri si suggerisce la fusione in ensemble di HTSEB con prodotti esistenti, l’integrazione di metriche fenologiche dinamiche, l’impiego di forzanti atmosferiche a risoluzione più fine e l’introduzione di procedure formali di quantificazione dell’incertezza.