2021-4-10 | 农业
随着涡度相关法被广泛用来测定地表与大气间物质和能量交换，通量贡献区分析的概念和方法也应运而生。在地气交换研究中，基本方法都是基于单个空间点的连续观测，并以此来获得感兴趣区域的湍流参数的定量描述［1］。对于面积足够大、下垫面均一的生态系统而言，来自各方向的通量是相同的，因此通过测定冠层上方的湍流通量可以很好地反映真实的地气交换情况，其涡度相关的观测值可以反映生态系统真实的净生态系统交换量。然而由于实际观测中并不能保证观测区域的均质性，不可避免会有下垫面不均一、地形相对复杂等情况，这就增加了观测难度和不确定性，给湍流数据分析、数据质量控制以及数据信息解读等带来困难。通量贡献区函数恰好反映了地表通量来源，即“源强”与观测点之间的函数关系，因此，可以利用通量贡献区分析定性或定量研究通量信息与地面状况之间的关系。
通量贡献区分析首要是求解通量贡献函数，目前适合不同大气条件和地表植被状况的通量贡献区模型主要包括解析模型、拉格朗日随机模型、大涡模拟模型［2-3］。其中FSAM(FluxSourceAreaModel)是由Schmid［4］提出的欧拉解析模型，该模型通过平流扩散的解析解建立起来，依据大气扩散学中的倒置烟羽扩散理论，假设风向沿X轴负方向、侧风向的扩散遵从高斯分布，不考虑垂直方向的通量扩散，同时忽略沿风向的扩散，各风向上的扩散相互独立，该模型假设通量观测位于常通量层并且通量均来自地面，且气流水平均匀［5］。由于该模型原理简单并考虑下垫面的不均匀性，因而得到了广泛的应用［6］。
本文利用FSAM模型［4，7］对位于北京市大兴区永定河沿河沙地的杨树人工林生态系统的涡度相关观测数据进行通量贡献区分析，其目的包括:(1)确定观测塔周围通量贡献区的时空分布特点;(2)分析和解释观测数据的空间代表性。
1研究区概况
研究区位于北京市大兴区榆垡镇林场(39°31'50″N，116°15'07″E)。该地区是海河水系永定河洪积冲积平原，海拔30m，地势平坦。研究区为杨树人工林，主要营造于1998、2001、2003年，总面积为0．8km2，平均胸径为14．5cm，平均树高为16．2m，平均栽植密度为3m×2m。林下植被种类较少，主要为紫苜蓿(MedicagosativaLinn)，尖头叶藜(ChenopodiumacuminatumWilld)，黄花蒿(ArtemisiaannuaL．)等。每年4—10月为生长季。
2研究方法
2．1通量与小气候测定系统
研究区观测仪器包括涡度相关观测系统和微气象梯度观测系统，观测塔高37m，主要观测仪器包括:开路式H2O/CO2红外气体分析仪(LI-7500，Li-Cor，NE)，三维超声风速仪(CSAT3，CS)，净辐射仪(Q7．1，REBS)，安装高度均为20m;气压计(CS105，CS，USA)，翻斗式自动雨量计(TE525-L，CS，USA)，安装高度分别为21m和22．5m;4层空气温湿度传感器(HMP45Cprobe，CS，USA)，安装高度为5、10、15m和20m;3个土壤温度传感器(TCAV107，CS，USA)和3个土壤热通量板(HFT3，Seattle，WA)，均置于地表以下5cm、10cm和20cm处;两个土壤水分观测仪TDR(CS616，CS，USA)置于地表以下5cm和20cm处。
2．2涡度相关通量观测数据处理
本文选取大兴观测站2009年1—12月连续的涡度相关观测数据和气象观测数据。塔上数据为10Hz实时数据和30min在线平均数据，利用数据采集器(产自美国，型号为CRR5000)采集，塔下常规气象数据为30min平均数据，用数据采集器(产自美国，型号为CR23X)进行采集。采集到的数据利用SAS软件进行后处理，处理方法包括:野点剔除、趋势去除、平面坐标拟合［8］、空气密度效应修正［9］、湍流脉动数据的稳态测试［10］和缺失数据插补，最后得到完整的通量序列。根据本文研究需要，在数据统计分析之前，还要进行如下的数据剔除:1)由于降雨时仪器响应问题会出现测量值的不准确或不合理的现象，所以剔除降雨量不为零的数据;2)由于风速较小时湍流混合发展不充分，因此剔除风速小于1m/s的数据;3)由于摩擦风速小于临界值时大气湍流混合程度弱，湍流发展不充分，因此剔除u*＜0．15m/s的数据;4)根据模型适用范围要求，剔除强稳定条件(ξ＞1)和强不稳定条件(ξ＜－1)下的数据。基于本文剔除数据的原则，约保留了60%的数据用于通量贡献区分析，一般情况下50%以上数据就很有代表性。
2．3通量贡献区模型
通量贡献区(footprint)是指对近地面层某一点所观测到的对湍流交换过程有贡献的有效源(汇)区域或者说对观测点的通量大小产生主要影响的表面区域［11］。通量贡献函数或源权重函数是描述表面源或汇空间分布与观测高度zm处观测到的通量信息之间关系的函数，其函数值可以解释为表面区域某一点对观测值的相对权重［7］。为了方便获得某一观测点测定的某一特定源权重的通量来源的最小可能范围，模型引入P水平概念，它表示在通量贡献达到P时的最小区域上的源权重函数的积分相对于整体的比值。本文根据Yang等［13］提出的最小化成本函数的计算公式，利用单层三维超声风速计测定数据和湍流相似性理论求解动力学粗糙度z0。随着涡度相关技术的发展，该方法已经为许多微气象学者所应用［14］。本文依据全年风向风速分布状况确定该年的主风方向，再计算不同风向和大气稳定度情况下的地表粗糙度。通常假设连续10d的z0值是常数，每10d算1个z0值，取连续3个z0的算术平均值作为该月的z0值，再根据需要将结果按生长季和非生长季计算出z0多月平均值。
3结果与分析
3．1风场分析及模型输入参数
2009年全年39．6%的风来自146．25°—213．75°方向，24．55%的风来自326.25°—33．75°风向(图2)，可视这两个方向为该年的主风方向，这主要是因为样地所在地区处于温带季风气候区，盛行风向随季节变化而变化，冬季主要受到来自高纬度内陆极地大陆气团影响，盛行偏北风，而夏季主要是受到变性热带海洋气团的影响，盛行偏南风。此外，19．06%和16．79%的风分别来自33．75°—146．25°和213．75°—326.25°两个方向，相对很小。全年1m/s附近的风速最多，其次是2m/s附近，个别时间风速较大，大约在11m/s，较大风速发生在偏北风方向上(图3)。年平均风速是1．86m/s。模型输入参数均在模型要求的变化范围之内(表1)。生长季时的zm/z0略小于非生长季，说明在生长季粗糙元以上的测量高度较小，即动力学粗糙度较大，虽然粗糙元高度和动力学粗糙度不完全相等，但是高大粗糙元和单位面积粗糙元数量多时，对应的动力学粗糙度就大［16］。在生长季，植物正处于生长阶段植物叶片茂盛，粗糙元平均垂直范围较高，而且单位面积上粗糙元的数量较多，导致动力学粗糙度较大。此外稳定条件下的zm/z0小于不稳定条件下，这可能是因为不稳定条件下风速较大，而一般而言，随着风速的增大，z0增大［16］。比较不同稳定度条件下的zm/L的绝对值可知，不稳定条件时其值较小，而L可视作湍流混合的垂直尺度，因此可见不稳定条件下湍流混合的垂直尺度较大。此外，146．25°—213．75°风向非生长季时和213．75°—326.25°风向时的σv/u*值较大，说明在这两种情况下横向风湍流对通量贡献区的影响比较大。