楊樹人工林通量貢獻區(qū)

1、楊樹人工林通量貢獻區(qū)    <FONT     style="FONT-SIZE: 14px"> 隨著渦度相關(guān)法被廣泛用來測定地表與大氣間物質(zhì)和能量交換，通量貢獻區(qū)分析的概念和方法也應(yīng)運而生。在地氣交換研究中，基本方法都是基于單個空間點的連續(xù)觀測，并以此來獲得感興趣區(qū)域的湍流參數(shù)的定量描述1。對于面積足夠大、下墊面均一的生態(tài)系統(tǒng)而言，來自各方向的通量是相同的，因此通過測定冠層上方的湍流通量可以很好地反映真實的地氣交換情況，其渦度相關(guān)的觀測值可以反映生態(tài)系統(tǒng)真實的凈生態(tài)系統(tǒng)交

2、換量。然而由于實際觀測中并不能保證觀測區(qū)域的均質(zhì)性，不可避免會有下墊面不均一、地形相對復(fù)雜等情況，這就增加了觀測難度和不確定性，給湍流數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)質(zhì)量控制以及數(shù)據(jù)信息解讀等帶來困難。通量貢獻區(qū)函數(shù)恰好反映了地表通量來源，即“源強”與觀測點之間的函數(shù)關(guān)系，因此，可以利用通量貢獻區(qū)分析定性或定量研究通量信息與地面狀況之間的關(guān)系。 通量貢獻區(qū)分析首要是求解通量貢獻函數(shù)，目前適合不同大氣條件和地表植被狀況的通量貢獻區(qū)模型主要包括解析模型、拉格朗日隨機模型、大渦模擬模型2-3。其中FSAM(FluxSourceAreaModel)是由Schmid4提出的歐拉解析模型，該模型通過平流擴散的解析

3、解建立起來，依據(jù)大氣擴散學(xué)中的倒置煙羽擴散理論，假設(shè)風(fēng)向沿X軸負方向、側(cè)風(fēng)向的擴散遵從高斯分布，不考慮垂直方向的通量擴散，同時忽略沿風(fēng)向的擴散，各風(fēng)向上的擴散相互獨立，該模型假設(shè)通量觀測位于常通量層并且通量均來自地面，且氣流水平均勻5。由于該模型原理簡單并考慮下墊面的不均勻性，因而得到了廣泛的應(yīng)用6。 本文利用FSAM模型4，7對位于北京市大興區(qū)永定河沿河沙地的楊樹人工林生態(tài)系統(tǒng)的渦度相關(guān)觀測數(shù)據(jù)進行通量貢獻區(qū)分析，其目的包括:(1)確定觀測塔周圍通量貢獻區(qū)的時空分布特點;(2)分析和解釋觀測數(shù)據(jù)的空間代表性。 1研究區(qū)概況 研究區(qū)位于北京市大興區(qū)榆垡鎮(zhèn)林場(39

4、°31'50N，116°15'07E)。該地區(qū)是海河水系永定河洪積沖積平原，海拔30m，地勢平坦。研究區(qū)為楊樹人工林，主要營造于1998、2001、2003年，總面積為08km2，平均胸徑為145cm，平均樹高為162m，平均栽植密度為3m×2m。林下植被種類較少，主要為紫苜蓿(MedicagosativaLinn)，尖頭葉藜(ChenopodiumacuminatumWilld)，黃花蒿(ArtemisiaannuaL)等。每年410月為生長季。 2研究方法 21通量與小氣候測定系統(tǒng) 研究區(qū)觀測儀器包括渦度相關(guān)觀測系

5、統(tǒng)和微氣象梯度觀測系統(tǒng)，觀測塔高37m，主要觀測儀器包括:開路式H2O/CO2紅外氣體分析儀(LI-7500，Li-Cor，NE)，三維超聲風(fēng)速儀(CSAT3，CS)，凈輻射儀(Q71，REBS)，安裝高度均為20m;氣壓計(CS105，CS，USA)，翻斗式自動雨量計(TE525-L，CS，USA)，安裝高度分別為21m和225m;4層空氣溫濕度傳感器(HMP45Cprobe，CS，USA)，安裝高度為5、10、15m和20m;3個土壤溫度傳感器(TCAV107，CS，USA)和3個土壤熱通量板(HFT3，Seattle，WA)，均置于地表以下5cm、10cm和20cm處;兩個土壤水分觀測儀

6、TDR(CS616，CS，USA)置于地表以下5cm和20cm處。 22渦度相關(guān)通量觀測數(shù)據(jù)處理 本文選取大興觀測站2009年112月連續(xù)的渦度相關(guān)觀測數(shù)據(jù)和氣象觀測數(shù)據(jù)。塔上數(shù)據(jù)為10Hz實時數(shù)據(jù)和30min在線平均數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)采集器(產(chǎn)自美國，型號為CRR5000)采集，塔下常規(guī)氣象數(shù)據(jù)為30min平均數(shù)據(jù)，用數(shù)據(jù)采集器(產(chǎn)自美國，型號為CR23X)進行采集。采集到的數(shù)據(jù)利用SAS軟件進行后處理，處理方法包括:野點剔除、趨勢去除、平面坐標(biāo)擬合8、空氣密度效應(yīng)修正9、湍流脈動數(shù)據(jù)的穩(wěn)態(tài)測試10和缺失數(shù)據(jù)插補，最后得到完整的通量序列。根據(jù)本文研究需要，在數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析之前，

7、還要進行如下的數(shù)據(jù)剔除:1)由于降雨時儀器響應(yīng)問題會出現(xiàn)測量值的不準(zhǔn)確或不合理的現(xiàn)象，所以剔除降雨量不為零的數(shù)據(jù);2)由于風(fēng)速較小時湍流混合發(fā)展不充分，因此剔除風(fēng)速小于1m/s的數(shù)據(jù);3)由于摩擦風(fēng)速小于臨界值時大氣湍流混合程度弱，湍流發(fā)展不充分，因此剔除u*015m/s的數(shù)據(jù);4)根據(jù)模型適用范圍要求，剔除強穩(wěn)定條件(1)和強不穩(wěn)定條件(1)下的數(shù)據(jù)?；诒疚奶蕹龜?shù)據(jù)的原則，約保留了60%的數(shù)據(jù)用于通量貢獻區(qū)分析，一般情況下50%以上數(shù)據(jù)就很有代表性。 23通量貢獻區(qū)模型 通量貢獻區(qū)(footprint)是指對近地面層某一點所觀測到的對湍流交換過程有貢獻的有效源(匯)區(qū)域

8、或者說對觀測點的通量大小產(chǎn)生主要影響的表面區(qū)域11。通量貢獻函數(shù)或源權(quán)重函數(shù)是描述表面源或匯空間分布與觀測高度zm處觀測到的通量信息之間關(guān)系的函數(shù)，其函數(shù)值可以解釋為表面區(qū)域某一點對觀測值的相對權(quán)重7。為了方便獲得某一觀測點測定的某一特定源權(quán)重的通量來源的最小可能范圍，模型引入P水平概念，它表示在通量貢獻達到P時的最小區(qū)域上的源權(quán)重函數(shù)的積分相對于整體的比值。本文根據(jù)Yang等13提出的最小化成本函數(shù)的計算公式，利用單層三維超聲風(fēng)速計測定數(shù)據(jù)和湍流相似性理論求解動力學(xué)粗糙度z0。隨著渦度相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，該方法已經(jīng)為許多微氣象學(xué)者所應(yīng)用14。本文依據(jù)全年風(fēng)向風(fēng)速分布狀況確定該年的主風(fēng)方向，再計算

9、不同風(fēng)向和大氣穩(wěn)定度情況下的地表粗糙度。通常假設(shè)連續(xù)10d的z0值是常數(shù)，每10d算1個z0值，取連續(xù)3個z0的算術(shù)平均值作為該月的z0值，再根據(jù)需要將結(jié)果按生長季和非生長季計算出z0多月平均值。 3結(jié)果與分析 31風(fēng)場分析及模型輸入?yún)?shù) 2009年全年396%的風(fēng)來自14625°21375°方向，2455%的風(fēng)來自326.25°3375°風(fēng)向(圖2)，可視這兩個方向為該年的主風(fēng)方向，這主要是因為樣地所在地區(qū)處于溫帶季風(fēng)氣候區(qū)，盛行風(fēng)向隨季節(jié)變化而變化，冬季主要受到來自高緯度內(nèi)陸極地大陸氣團影響，盛行偏北風(fēng)，而夏季主要是受到

10、變性熱帶海洋氣團的影響，盛行偏南風(fēng)。此外，1906%和1679%的風(fēng)分別來自3375°14625°和21375°326.25°兩個方向，相對很小。全年1m/s附近的風(fēng)速最多，其次是2m/s附近，個別時間風(fēng)速較大，大約在11m/s，較大風(fēng)速發(fā)生在偏北風(fēng)方向上(圖3)。年平均風(fēng)速是186m/s。模型輸入?yún)?shù)均在模型要求的變化范圍之內(nèi)(表1)。生長季時的zm/z0略小于非生長季，說明在生長季粗糙元以上的測量高度較小，即動力學(xué)粗糙度較大，雖然粗糙元高度和動力學(xué)粗糙度不完全相等，但是高大粗糙元和單位面積粗糙元數(shù)量多時，對應(yīng)的動力學(xué)粗糙度就大16。在生長季，植物正處

11、于生長階段植物葉片茂盛，粗糙元平均垂直范圍較高，而且單位面積上粗糙元的數(shù)量較多，導(dǎo)致動力學(xué)粗糙度較大。此外穩(wěn)定條件下的zm/z0小于不穩(wěn)定條件下，這可能是因為不穩(wěn)定條件下風(fēng)速較大，而一般而言，隨著風(fēng)速的增大，z0增大16。比較不同穩(wěn)定度條件下的zm/L的絕對值可知，不穩(wěn)定條件時其值較小，而L可視作湍流混合的垂直尺度，因此可見不穩(wěn)定條件下湍流混合的垂直尺度較大。此外，14625°21375°風(fēng)向非生長季時和21375°326.25°風(fēng)向時的v/u*值較大，說明在這兩種情況下橫向風(fēng)湍流對通量貢獻區(qū)的影響比較大。    

12、            <FONT     style="FONT-SIZE: 14px"> 32通量貢獻區(qū)空間分布 321主風(fēng)方向上的分布 應(yīng)用FSAM模型，按不同風(fēng)向輸入?yún)?shù)，再根據(jù)模型輸出參數(shù)繪制P等值線分布圖，其中等值線P由內(nèi)向外依次為02、04、06和08。主風(fēng)方向14625°21375°上相同P水平下，非生長季貢獻區(qū)空間范圍整體上略小于生長季時

13、的空間范圍。穩(wěn)定條件下迎風(fēng)方向上各P水平貢獻區(qū)的范圍大于不穩(wěn)定條件下的范圍，生長季時尤其突出。例如80%通量貢獻區(qū)，即P=08時，ea=33318m，eb=42928m，ec=34314m，ed=48874m，aa=5885m，ab=6883m，ac=5505m，ad=6493m，生長季穩(wěn)定條件下的來流方向范圍比不穩(wěn)定條件下大135m左右，非生長季穩(wěn)定條件下的來流方向范圍比不穩(wěn)定條件下大80m左右。此外，通量最大值所在位置依次為11870、14433、11306m和14198m。最大值位置隨穩(wěn)定條件增強而遠離觀測位置，非生長季比生長季離觀測點更遠(圖4)。在32625°3375

14、76;方向上，最大通量值依次位于來流方向11580、1331、11676m和14195m，距觀測點的距離隨穩(wěn)定度增加而變大，且非生長季略小于生長季(圖5)。在不穩(wěn)定條件下，非生長季源區(qū)范圍顯著大于生長季的源區(qū)范圍;穩(wěn)定條件下，非生長季源區(qū)范圍小于生長季源區(qū)范圍。不穩(wěn)定條件下的各P水平等值線包圍的面積明顯小于穩(wěn)定條件下，而且生長季不穩(wěn)定條件下的通量源區(qū)明顯小于其他情況下通量源區(qū)，這可能是因為此時湍流擴散較快，渦度相關(guān)觀測儀器捕捉不到較遠處的湍流通量信息?？梢?，此時大氣條件的變化對通量源區(qū)的影響較大。此外，兩個方向上通量貢獻區(qū)在穩(wěn)定條件下均大于不穩(wěn)定條件下。這主要是因為穩(wěn)定條件下大氣垂直運動弱，湍

15、流擴散速度較慢，通量塔能觀測到距離觀測點較遠位置的通量信息，所以源區(qū)面積較大。相比較而言，32625°3375°方向上的源區(qū)面積略大于14625°21375°方向上的源區(qū)面積。 322非主風(fēng)方向上的分布 風(fēng)向在3375°14625°、21375°32625°之間時，最大通量值依次位于來流方向11089m、13976m、12182m和13423m。穩(wěn)定條件下的源區(qū)范圍均大于不穩(wěn)定條件下的源區(qū)范圍，這與主風(fēng)方向時的情況一致，主要是不同大氣穩(wěn)定度條件下湍流擴散強度不同造成的。當(dāng)P=08時，風(fēng)向在337

16、5°14625°時，橫向范圍分別為50350m和50450m，垂直方向分別為7575m和100100m;風(fēng)向在21375°326.25°時，橫向范圍約為50400m和50550m，而垂直于風(fēng)向的范圍為100100m和125125m。此外，在各P水平上，風(fēng)向21375°32625°的通量源區(qū)范圍大于3375°14625°風(fēng)向的通量源區(qū)范圍(圖6)。 33通量貢獻區(qū)的時間分布 在14625°21375°、21375°32625°和32625°3375

17、°三個方向上，大氣穩(wěn)定條件出現(xiàn)的頻率多于不穩(wěn)定條件，在3375°14625°方向上大氣穩(wěn)定條件出現(xiàn)的頻率少于不穩(wěn)定條件(圖7)。結(jié)合風(fēng)向風(fēng)速在一年中出現(xiàn)的頻率(圖1、圖2)，可以計算得到通量貢獻區(qū)在時間尺度上的分布情況:在2009年1月12月的1a里，主風(fēng)方向14625°21375°和32625°3375°上，生長季和非生長季在穩(wěn)定和不穩(wěn)定條件下的貢獻區(qū)分布比例為157%、1064%、764%、858%和694%、437%、949%、594%，而在21375°326.25°，3375°14625

18、°方向上穩(wěn)定和不穩(wěn)定條件下的貢獻區(qū)分布比例分別為759%、800%和832%、6.79%。綜合以上數(shù)據(jù)分析可見，693%的通量信息來源于通量塔的偏北風(fēng)與偏南風(fēng)方向，其中4256%的信息來自于偏南風(fēng)方向上。因此，2009年通量貢獻區(qū)主要變化發(fā)生在塔偏南方50450m范圍內(nèi)，通量貢獻區(qū)主要在偏南方80170m的范圍內(nèi)。一般來說，在大氣處于不穩(wěn)定條件時，觀測塔較少測到來自塔偏西方向的通量;而在穩(wěn)定條件時，觀測塔較少測到來自塔偏東方向的通量。另外，生長季時主風(fēng)14625°21375°方向穩(wěn)定條件出現(xiàn)的概率最大，非生長季時32625°3375°方向穩(wěn)定條

19、件出現(xiàn)的概率最大。因此，生長季時，通量數(shù)據(jù)主要來源于偏南方向50500m，非生長季時，通量數(shù)據(jù)主要來源于偏北方向50400m。 4討論和結(jié)論 本文利用FSAM模型分析了2009年通量貢獻區(qū)時空分布特點，從而確定觀測塔測得的數(shù)據(jù)的空間代表性。從通量貢獻區(qū)時空分布來看，本文中生長季的源區(qū)面積普遍大于非生長季，與趙曉松等17應(yīng)用FSAM模型對長白山闊葉紅松林進行通量貢獻區(qū)分析的結(jié)果不同，而且，最大貢獻區(qū)在塔偏南方80170m范圍，比趙曉松等的研究結(jié)果100400m范圍要小。這可能是因為本文林分高度和觀測高度都比較小，而且z0的確定方法不同，趙曉松等17采用多層風(fēng)速數(shù)據(jù)利用空氣動力

20、學(xué)方法計算出z0，本文采用的是單層風(fēng)速數(shù)據(jù)和最小化成本函數(shù)法計算出z0。此外也可以用生態(tài)學(xué)方法16確定z0，但是這些方法都是非常簡單的經(jīng)驗公式，多適用于靜態(tài)研究，而且氣象學(xué)意義也不明確。不同的確定方法可得到不同的z0值，因此得到的通量貢獻區(qū)分布也有一定差異。此外，本文研究顯示通量貢獻區(qū)隨大氣穩(wěn)定度的增強而增大，貢獻區(qū)沿來流方向逐漸遠離觀測點，這與很多學(xué)者17-18的研究結(jié)果相同。觀測的范圍越遠，觀測值越有可能受到遠處非林區(qū)的下墊面的影響，從而造成觀測值與實際值的差異。 從通量貢獻區(qū)模型來看，F(xiàn)SAM歐拉解析模型的算法簡化了氣流流動的物理過程，使得數(shù)學(xué)上很簡單，減少了數(shù)值計算量。最終得到簡化的二維通量貢獻區(qū)，且有較好的準(zhǔn)確定19。但是該模型沒有考慮冠層內(nèi)部的氣流運動和沿氣流方向的擴散，使得該模型在應(yīng)用于高大的植被貢獻區(qū)研究時會產(chǎn)生一定的誤差。Gckede等20研究表明向前拉格朗日隨機模型更適用于高大植被觀測區(qū)研究，但是并不能證明哪種模型的模擬結(jié)果更準(zhǔn)確，這主要是因為沒有參考值，而且研究區(qū)復(fù)雜性使得模型無法進行驗證。此外兩種模型都