半干旱地区地表能量特征数据资料和计算方法
鄂陵湖周边草地生长期地表能量平衡观测分析
马千惠，齐木荣，杨清华，等，2020.鄂陵湖周边草地生长期地表能量平衡观测分析[J ].高原气象，39(6): 1207-1218. M AQ ianhui, QI M u rong , YANG Q in g h u a ,e t al, 2020. O bservational A nalysis on the Surface E nergy B alance Status over a G rassland around the Lake N goring in G row ing Season [j ]. Plateau M eteorology, 39(6) ： 1207-1218. DOI ： 10. 7522/j . issn. 1000-0534. 2019. 00132.第39卷第6期 高廣气泰 Voi . 39 No . 62020 年 12 月PLATEAU METEOROLOGYDecember , 2020鄂陵湖周边草地生长期地表能量平衡观测分析马千惠、齐木荣、杨清华u ，吴仁豪h 2,吕世华3,4，孟宪红3,李照国3,奥银焕3,韩博h 2(1.中山大学大气科学学院，广东省气候变化与自然灾害研究重点实验室，广东珠海519082;2.南方海洋科学与工程广东省实验室（珠海），广东珠海519082;3.中国科学院西北生态环境资源研究院，寒旱区陆面过程与气候变化重点实验室，甘肃兰州730000;4.成都信息工程大学大气科学学院/高原大气与环境四川省重点实验室，四川成都610225)摘要：利用2011—2013年鄂陵湖畔高寒草地点的观测数据，分析了生长期高寒草甸地表能量通量平衡特 征，并对可能影响地表能量平衡的关键物理过程进行了讨论。
研究发现，当使用5 cm 处土壤热通量代 表地表热通量时，观测通量之间存在很大的不闭合性不闭合能量的平均日变化峰值出现在正午前后， 平均约为180利用计算土壤热储计算得到的地表热通量，可以使最大日平均不闭合能量从182. 76 W .m -2减少到98. 68 W .m _2,能量闭合度从0.61提升至0.69。
一块土地热量计算公式
一块土地热量计算公式土地热量计算公式。
土地热量是指土地表面吸收和释放的热量，是土地生态系统中非常重要的一个参数。
土地热量的计算可以帮助我们更好地了解土地的热量分布情况，对于农业生产、城市规划和气候变化等方面都有着重要的意义。
本文将介绍土地热量的计算公式和相关知识。
土地热量的计算公式主要包括两个方面，一是土地表面的热量吸收和释放，二是土地内部的热传导和储存。
首先我们来看土地表面的热量吸收和释放。
土地表面的热量主要来自太阳辐射和大气的热对流，而土地表面的热量释放则主要通过辐射、对流和蒸发等方式。
土地表面的热量吸收和释放可以用以下公式表示：Q = αS εσT^4。
其中，Q为土地表面的净热通量，单位为W/m^2；α为土地表面的反射率，取值范围为0到1；S为太阳辐射的强度，单位为W/m^2；ε为土地表面的辐射率，取值范围为0到1；σ为斯特蒂芬-玻尔兹曼常数，取值为5.67×10^-8W/(m^2·K^4)；T为土地表面的温度，单位为K。
在这个公式中，第一项αS表示土地表面从太阳辐射吸收的热量，第二项εσT^4表示土地表面向大气释放的热量。
通过这个公式，我们可以计算出土地表面的净热通量，从而了解土地表面的热量变化情况。
接下来我们来看土地内部的热传导和储存。
土地内部的热传导主要是指土壤中热量的传导过程，而土地内部的热储存则主要是指土壤中热量的储存情况。
土地内部的热传导和储存可以用以下公式表示：Q = -k∇T。
其中，Q为土地内部的热通量，单位为W/m^2；k为土壤的热传导系数，单位为W/(m·K)；∇T为土地内部的温度梯度，单位为K/m。
在这个公式中，-k∇T表示土地内部的热传导通量。
通过这个公式，我们可以计算出土地内部的热传导通量，从而了解土地内部的热量传导情况。
同时，我们还可以通过土地内部的热传导和储存计算出土地内部的热量储存情况，从而了解土地内部的热量分布情况。
以上就是土地热量的计算公式和相关知识。
干旱指标确定与等级划分
干旱指标确定与等级划分由于影响干旱的因素很多，造成干旱的原因不同，各地气候、地理条件差异很大，目前难以采用全国统一的干旱评判标准。
本附录推出的指标、公式供在编制《抗旱预案》时作参考之用，各地也可选用本地区的研究成果。
1单一干旱指标1. 1气象干旱指标1. 1. 1连续无雨日数指作物在正常生长期间，连续无有效降雨的天数。
本指标主要指作物在水分临界期（关键生长期）的连续无有效降雨日数。
表1 作物生长需水关键期连续无有效降雨日数与干旱等级关系参考值（单位：天）注：无有效降水指日降水量＜5毫米。
水分临界期指作物对水分最敏感的时期，即水分亏缺或过多对作物产量影响最大的生育期。
表2 不同作物的水分临界期1. 1. 2降水距平或距平百分率距平指计算期内降雨量与多年同期平均降雨量的差值，距平百分率指距平值与多年平均值的百分比值。
中国中央气象台：单站连续三个月以上降水量比多年平均值偏少25%〜50% 为一般干旱，偏少50%〜80%为重旱；连续两个月降水偏少50%〜80%为一般干旱, 偏少80%以上为重旱。
多站降水距平百分率干旱指标可参照下表确定。
表3 区域降水距平百分率（％）与相应的干旱等级1. 1. 3干燥程度用大气单个要素或其要素组合反映空气干燥程度和干旱状况。
如温度与湿度的组合，高温、低湿与强风的组合等，可用湿润系数反映。
湿润系数计算公式如下：公式1： K1 = r / 0. 10ST式中：2T一为计算时段0C以上活动积温（七•日），r一为同期降水量（毫米）。
公式2： K2= 2r / E式中：E—为小型蒸发皿的水面蒸发量（毫米）；r一为同期降水量（毫米）。
计算时，请参考当地的有关数据。
表4 干燥程度与干旱等级的划分L 2水文干旱指标1. 2. 1水库蓄水量距平百分率公式:I k=（S-So）/S o XlOO%式中：S—为当前水库蓄水量（万立方米）；S。
一为同期多年平均蓄水量（万立方米）。
表5水库蓄水量距平百分率（%）与干旱等级1.2.2河道来水量（指本区域内较大河流）的距平百分率公式：I r =（Rw-R o）/RoXlOO%式中：R.—当前江河流量（立方米每秒）；R。
气象干旱指数PDSI原理与计算
起始月份的PDSI计算公式为Xi=i/3 关于PDSI的发展，scPDSI，以及scPDSI_PM将在以后的博客中继续更新。
请您及时更换请请请您正在使用的模版将于2周后被下线请您及时更换
气象干旱指数 PDSI原理与计算
气象干旱语言中的pdsi或者scPDSI包。在之 后的博客中会阐明程序的使用方法。
PDSI的计算需要两种气象资料：降水量和潜在蒸散发量（potential evapotranspiration），另外还需当地下垫面土壤的最 大有效持水量（available water capacity），即AWC。潜在蒸散发量，即PET，又称可能蒸散量， 是指一定条件下在下垫面 供水充分的情况下可产生的最大的蒸散发量，可由桑斯维特（Thonthwaite）公式或 彭曼-蒙忒斯（Penman-Monteith）公式计 算。最初PDSI即建立于桑斯维特的PET计算公式之上，然而近年也有学者指出使用桑斯维特公式计算的PDSI易于高估干旱， 从而建议使用物理机制更明确的彭曼-蒙忒斯公式。PDSI的计算方法大致如下：首先计算出各时期的气候适宜降水量（ ）， 并以实际降水量 减去 获得水分亏缺量 ，然后对 使用气候修正系数 进行气候修正获得水分亏缺指数 ，最后使用持续 时间因子对 进行处理，获得考虑了前期水分条件影响的最终的PDSI值 。PDSI的时间尺度有逐周和逐月两种，目前应用最
黄土高原半干旱区冬小麦田土壤热通量的计算方法研究
黄土高原半干旱区冬小麦田土壤热通量的计算方法研究陈星;余晔;陈晋北;张堂堂;李振朝【期刊名称】《高原气象》【年(卷),期】2014(0)6【摘要】利用2010年6月平凉陆面过程与灾害天气观测研究站陆面过程观测资料,对比分析了温度积分法、温度预报校正法和谐波法三种土壤热通量计算方法以及这三种方法的计算结果对地表能量平衡的影响,并探讨了土壤水分运动对土壤热通量的影响。
结果表明,研究区土壤垂直非均质性明显,由谐波法计算得到的0.05~0.10 m土壤热扩散系数κ是0.10~0.20 m土壤层的3倍左右。
通过对比三种方法计算得到的0.05 m土壤热通量和热通量板的实测结果表明,温度积分法、温度预报校正法和谐波法计算的土壤热通量峰值都比实测值偏小,分别偏小约23.6%、25.0%和12.8%。
与不考虑土壤热存储的情况相比,利用温度积分法和温度预报校正法将土壤热通量板的实测结果校正到地表,这样得到的陇东黄土高原雨后晴天农田地表能量闭合率分别提高了7.96%和4.54%;由谐波法计算的地表土壤热通量可使地表能量闭合率提高约5.65%。
在夏季雨后晴天,发生在农田土壤中的水汽输送及相应的相变过程对土壤热通量有一定影响。
【总页数】12页(P1514-1525)【作者】陈星;余晔;陈晋北;张堂堂;李振朝【作者单位】中国科学院寒区旱区环境与工程研究所/寒旱区陆面过程与气候变化重点实验室;中国科学院大学;中国科学院平凉陆面过程与灾害天气观测研究站【正文语种】中文【中图分类】S152【相关文献】1.渭北黄土高原半干旱沟壑区鞘翅目森林昆虫区系研究2.气候变化与品种更新对黄土高原半干旱雨养农业区冬小麦的影响3.黄土高原半干旱丘陵区草畜生产生态型农业模式研究--以定西市安定区为例4.乡村绿色住区示范区污水就地处置回用--黄土高原干旱半干旱地区乡村绿色住区水资源开发利用研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
二、西北干旱半干旱地区
中国地理分论部分全国分为东部季风区，西北干旱半干旱区和青藏高寒区三大自然区一、东部季风区及其内部差异北方地区(一)东北地区——中温带湿润半湿润地区A、自然特征：B、社会经济条件：（二）华北地区——暖温带湿润半湿润地区，包括华北平原和黄土高原.南方地区二、西北干旱半干旱区（一）自然环境特征——干旱半干旱1、地理位置范围1）、主要包括新疆、内蒙古，陕甘宁地区面积和人口：面积占全国30%，人口占全国4% 少数民族：蒙古族、回族、维吾尔族和新疆北部的哈萨克族。
2）、大兴安岭以西，长城—祁连山—阿尔金山—昆仑山以北3）、海陆位置：深居内陆，远离海洋（以大陆性气候为主）经度位置：73ºE——120ºE多（干旱——半干旱）纬度位置：40ºN——50ºN之间（温带为主）2、地貌1）特征：地处第二级阶梯，平均海拔较高，以高原、盆地、山地为主，地表风力作用强烈。
2）、主要地形区：高原：内蒙古高原；盆地：准噶尔盆地、塔里木盆地，吐鲁番盆地；山地：天山山脉，贺兰山、阴山，昆仑山、祁连山；平原：宁夏平原、河套平原、河西走廊。
3）、地形成因：山脉为内力作用形成褶皱山。
（板块碰撞）3以干旱、半干旱的温带大陆性气候为主。
气温日较差、年较差大、太阳辐射强，多风沙。
4河流：内流河为主，塔里木河、弱水本区有外流河（黄河，额尔齐斯河）内流河水文特征：流量小，季节性河流，水量季节变化大，补给靠高山冰雪融水和山地降水，流量随气温变化。
7、8、9月为汛期，10月后水量减小，冬季断流。
5、植被景观：温带荒漠（西）—温带荒漠草原—温带草原（东）降水量50mm————200mm————400mm内陆西——————————东（距海近）经度地带性西部以温带荒漠为主，耐旱植物（芨芨草，胡杨林）东部为温带草原（呼伦贝尔草原）6、自然资源：A矿产资源主要是塔里木盆地的石油，天然气主要油田：克拉马依塔北塔中煤炭资源：内蒙古（准格尔，霍林河，元宝山东胜）陕西（神府）、新疆、宁夏（石嘴山，灵武），铁矿——内蒙古白云鄂博稀土铁矿，有色金属——甘肃金昌的镍，白银的铜，新疆阿尔泰的金。
气象干旱计算方法与指标
气象干旱计算方法与指标1、 降水量（P ）和降水量距平百分率(Pa ) 1.1 原理和计算方法降水量距平百分率（Pa ）是指某时段的降水量与常年同期降水量相比的百分率：%100⨯-=PP P Pa (1)其中P 为某时段降水量，P 为多年平均同期降水量，本标准中取1971～2000年30年气候平均值。
∑==ni iP n P 11 (2)其中i P 为时段i 的降水量，n 为样本数，30=n 。
1.2 等级划分由于我国各地各季节的降水量变率差异较大，故利用降水量距平百分率划分干旱等级对不同地区和不同时间尺度也有较大差别，表1为适合我国半干旱、半湿润地区的干旱等级标准。
表1 单站降水量距平百分率划分的干旱等级等级 类型 降水量距平百分率(Pa )（%）（月尺度） （季尺度） （年尺度） 1 无旱-50＜Pa-25≤Pa-15≤Pa2 轻旱 -70＜Pa ≤-50 -50≤Pa ＜-25 -30≤Pa ＜-153 中旱 -85＜Pa ≤-70 -70＜Pa ≤-50 -40＜Pa ≤-304 重旱 -95＜Pa ≤-85 -80＜Pa ≤-70 -45＜Pa ≤-40 5特旱Pa ≤-95 Pa ≤-80 Pa ≤-452、标准化降水指数（SPI 或Z ） 2.1 原理和计算方法标准化降水指数（简称SPI ）是先求出降水量Γ分布概率，然后进行正态标准化而得，其计算步骤为：1）假设某时段降水量为随机变量x ，则其Γ分布的概率密度函数为：βγγγβ/1)(1)(x e x x f --Γ=，0>x (3)⎰∞--=Γ01)(dx e x x γγ (4)其中：0>β，0>γ分别为尺度和形状参数，β和γ可用极大似然估计方法求得：AA 43/411ˆ++=γ (5)γβˆ/ˆx = (6)其中∑=-=ni ix n x A 1lg 1lg (7)式中i x 为降水量资料样本，x 为降水量多年平均值。
基于VIC模型构建的综合干旱指数在黄河流域的应用
基于VIC模型构建的综合干旱指数在黄河流域的应用朱悦璐;畅建霞【摘要】[目的]研究黄河流域年内和年际尺度的干旱特征,为评估干旱、半干旱地区极端气候提供参考.[方法]基于VIC模型划分0.5°×0.5°经纬网,结合黄河流域多年降水资料,将子流域所有网格日径流取均值,采用GPP(Gringorten plotting position)算法构建非参数多变量综合干旱指数(Non-parametric multivariate standardizeddrought index,NMSDI),并在黄河流域进行了实例应用.[结果](1)在6个月尺度上,干旱初期NMSDI指数与标准化降水指数(Standardized precipitation index,SPI)类似,末期与标准化流量指数(Standardized streamnow index,SSI)类似.(2)黄河上游及北部干旱较其他区域更为严重,旱灾风险春夏高、秋冬低.(3)黄河流域年内和年际的NMSDI指数以降低为主,但R/S分析表明,降低的趋势在未来有所减缓.(4)黄河流域年际NMSDI系列趋于稳定,仅渭河流域在1991年出现突变,可能是气候变化与人类活动耦合的结果.[结论]与传统的干旱指标相比,NMSDI综合了气象、水文干旱指标的特点且不依赖于假设的分布函数,可以有效捕获干旱状态,同时避免了不同指标之间不能直接比较的不足,在研究流域有较好的适用性.%[Objective] This study investigated drought characteristics at annual and inter-annual scales in the Yellow River basin to provide reference for the assessment of extreme climate in arid and semi-arid regions.[Method] Grid cells with 0.5°×0.5° were set up based on VIC bined with the multiply years precipitation data,the average runoffs of all sub basins were calculated,and the plotting position Gringorten algorithm was used to construct a non-parametric multivariate standardized drought index (NMSDI).[Result] (1) On 6-monthsscale,NMSDI was similar as standardized precipitation index (SPI) in early drought and similar as standardized streamnow index (SSI) in end drought.(2) The drought in the upper reaches and north of Yellow River was more severe than other regions,and drought risk in spring and summer was higher than in autumn and winter.(3) The annual and inter annual NMSDI indexes of the Yellow River basin decreased,while R/S analysis showed that the trend in future would reduce.(4) In the Yellow River basin,annual NMSDI series would tend still,only mutations occurred in the Wei River basin in 1991 as a result of climate change and human activities.[Conclusion] Compared with traditional drought index,NMSDI does not rely on assumptions about the distribution of function and avoids the lack of different indicators.It has good applicability in the study watershed.【期刊名称】《西北农林科技大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(045)002【总页数】10页(P203-212)【关键词】综合干旱指数;非参数方法;VIC模型;标准化降水指数(SPI);黄河流域【作者】朱悦璐;畅建霞【作者单位】西安理工大学水利水电学院,陕西西安710048;西安理工大学水利水电学院,陕西西安710048;西北旱区生态水利工程国家重点实验室培育基地,陕西西安710048【正文语种】中文【中图分类】P338+.6干旱是自然界的一种极端气候现象，其特点为波及的空间尺度大、时间跨度长、旱灾损失严重。
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半干旱地区地表能量特征数据资料和计算方法1.1 数据资料[13]SACOL站观测的主要项目包括：近地层基本气象要素、地表辐射系统、土壤温湿度和热通量、近地层的物质和能量通量、气溶胶光学特性、空气环境质量监测系统、温湿度垂直廓线仪和天空云的状况等。
我们采用了SACOL站2007年到2012年连续六年的观测资料，包括空气温度、土壤湿度、降水量、风速、水汽压差、土壤热通量、净辐射量、太阳长短波辐射的月平均变化值、辐射通量等。
常规气象要素（风速、温度、相对湿度）由观测场中32.4m的高度塔观测，观测高度分别为1、2、4、8、12、16和32 m共7层。
辐射观测系统为四辐射分量系统，包括向上、向下太阳辐射以及长波辐射；土壤含水量的观测层次分别为地表以下0.05、0.10、0.20、0.40和0.80m；土壤热通量的观测层次分别为地表以下0.05和0.10 m；地面观测还包括地表温度、大气压、雨量和蒸发量。
除湍流通量数据资料为10 Hz的以外，其他数据资料频率均采用半小时制。
表1.1 SACOL站观测仪器简介观测项目安装高度/深度（m）仪器型号厂家空气温度1,2,4,8,12,16和32 HMP45C-L Vaisalla, 芬兰空气湿度1,2,4,8,12,16和32 HMP45C-L Vaisalla, 芬兰风速1,2,4,8,12,16和32 014AL Met One, 美国风向8.0 034B_L Met One, 美国向下/向上短波辐射 1.50 CM21 Kipp&Zonen, 荷兰向下/向上长波辐射 1.50 CG4 Kipp&Zonen, 荷兰STP01-L50 Hukseflux, 荷兰土壤温度0.02, 0.05, 0.10, 0.20,0.50,0.80土壤湿度0.05, 0.10, 0.20,CS616-L Campbell, 美国0.40, 0.80气压8.0 CS105 Vaisala, 芬兰降水0.50 TE525MM-L R. M Young, 美国CO2通量 2.88 CSAT 3和Campbell, 美国感热通量LICOR 7500潜热通量土壤热通量0.05, 0.10 HFP01SC‐L Hukseflux, 荷兰通榆站利用的辐射和通量仪器型号和厂家与SACOL一致。
目前，通榆站已经运行了近10年，不仅为陆气相互作用、大气边界层、气溶胶的观测与研究积累了丰富长期连续的资料，而且也取得了大量的研究成果。
如在干旱、半干旱区陆气相互作用的能量平衡、陆面过程参数的研究、水分和物质循环、湍流通量的计算与研究、辐射与大气气溶胶等方面取得了重要的研究结果[15]。
1.2 土壤热通量计算方法土壤热通量计算方法：一维土壤热传导方程（TDE）为：（1.1）其中t（s）为时间，Z（m)代表土壤深度，T（K)是土壤温度，是土壤热容量，是土壤热传导系数，G（W m-2）为土壤热通量。
积分方程，得到（1.2）其中为某一参考位置处的土壤热通量。
如给定土壤温度廓线T（Zi），方程的离散形式为：（1.3）在参考位置的热通量可由热流板观测得到，也可取参考位置足够深，使得G （Zref）相对于表层热通量可忽略，即假设G（Zref）=0。
土壤水分含量由观测得到，土壤空隙度也比较容易测量，我们假定这些量均已知，则可得到热容量。
用Yang and Wang[16]2008年提出了一种新的土壤温度廓线的插值方法（TDEC)，从而可以计算土壤热通量。
结果分析2.1 SACOL站能量变化2.1.1 能量月平均的年际变化图1 SACOL站净辐射Rn、土壤热通量Gs、潜热通量LE、感热通量Hs的月平均的年际变化图1为SACOL站两年净辐射、土壤热通量、潜热通量和感热通量月平均的年际变化，四个变量有明显的年季变化差异，生长季节值偏高，非生长季节偏低。
除净辐射以外，其余三个变化两年变化趋势都不一致，2008年感热通量比2007年大，而潜热通量是2007年相对偏大。
净辐射和感热通量的月变化范围比较大，而潜热通量在生长季节变化范围比较大，非生长季节变化范围较小。
土壤热通量月平均值在0值附近变化，在2-8月份土壤热通量为正值，9月到次年的1月基本为负值。
2.1.2能量季节平均日变化图2 SACOL站净辐射Rn、土壤热通量Gs、潜热通量LE、感热通量Hs的四个季节平均日变化图2为SACOL站净辐射、土壤热通量、潜热通量、感热通量的四个季节平均日变化。
四个变量日变化均为“U”型变化，净辐射、潜热通量和感热通量在14:00左右达到峰值，土壤热通量相对滞后，在15:00左右达到最大。
净辐射、土壤热通量和潜热通量都在夏季达到最大，春季次之，其次是秋季，冬季最小，但土壤热通量在冬季夜间却高于其他三个季节。
感热通量春季最大，夏季次之，秋季和冬季相差不多。
2.2SACOL站能量分配2.2.1能量分配的变化图3 SACOL站2007年1月1日~2008年12月31日能量百分比Hs/Rn、LE/Rn、Gs/Rn的时间变化图3给出了感热通量、潜热通量和土壤热通量在净辐射中所占的比例，感热通量和潜热通量存在着明显的负相关。
土壤热通量所占的比例相对感热通量和潜热通量小，基本维持在18%左右。
2.3能量分配与降水的变化图4 SACOL站2007年1月1日~2008年12月31日能量百分比Hs/Rn、LE/Rn、Gs/Rn和降水月平均变化图4为SACOL站能量分配和降水月平均变化图，感热通量和潜热通量存在明显的负相关变化，潜热通量与降水的变化趋势相近，在降水比较充沛的生长季节（5-9月份），潜热通量占主导地位，由于2007年降水量偏多，使得2007年6-10月份潜热通量比感热通量值大，2008年只有9月份，潜热通量比感热通量值大。
表1 2007年和2008年能量在净辐射的比例Hs/Rn LE/Rn Gs/Rn2007 0.38 0.33 0.22008 0.42 0.30 0.2从表1可以看出，2008年感热通量在净辐射中所占的比例明显大于2007年，潜热通量所占的比例在2007年大于2008年。
能量分配在两年内存在差异，与降水量的变化关系密切，在降水量偏多的2007年，潜热通量所占比例相对偏多。
2.4不同下垫面类型能量特征对比2.2.1 SACOL站、通榆草地站和通榆农田站能量日变化图5 SACOL站和通榆退化草地（TYcy）和农田站（TYnt）净辐射、土壤热通量、潜热通量和感热通量平均日变化图5为SACOL站、通榆退化草地和农田站净辐射、土壤热通量、潜热通量和感热通量平均日变化趋势对比图，通榆农田站的感热通量和土壤热通量相比SACOL站和通榆草地多，通榆农田土壤热通量的变化幅度比其余两个站点大。
SACOL站的潜热通量值最大，通榆两个站点的相差不多，感热通量三个站点相差不大，只是达到峰值的时间SACOL站相对晚一点。
2.2.2 Bowen比的时间变化图6 SACOL站和通榆退化草地（TYcy）和农田站（TYnt）Bowen比的时间变化图为SACOL站和通榆退化草地和农田站Bowen比日平均的变化，SACOL站和通榆农田的Bowen比日变化的变化范围为0~10，而通榆草原Bowen比平均值在0~20间波动，2007年11月到2008年3和2008年9月到12月Bowen比相对较大，其余月份与农田站相差不多。
2.5通榆站能量分配变化图7 通榆退化草地站（TYcy）和农田站（TYnt）2007年1月1日~2008年12月31日能量百分比Hs/Rn、LE/Rn、Gs/Rn的时间变化表2 三个站点能量分配比例Hs/Rn LE/Rn Gs/RnSACOL 2007 0.38 0.33 0.2 2008 0.42 0.30 0.2TYcy 2007 0.41 0.29 0.12 2008 0.45 0.21 0.8TYnt 2007 0.43 0.22 0.13 208 0.35 0.21 0.9图为通榆退化草地站（TYcy）和农田站（TYnt）两年能量分配的时间变化趋势，结合表中列出的三个站点感热通量、潜热通量和土壤热通量在净辐射通量中的比例看出。
在分析的两年时间里，SACOL站总体上以感热通量为主，约占净辐射的40%，潜热通量次之，约占31.5%，土壤热通量最小，占20%。
通榆退化草地站同样是感热通量所占比例最大，约43%，潜热通量相对较小，占净辐射的25%，土壤热通量占净辐射的10%。
通榆农田站感热通量、潜热通量和土壤热通量分别占经净辐射的39%，21.5%，11%。
比较三个站点，发现感热通量在净辐射中所占的比例最大，其次是潜热通量，土壤热通量所占的比例最小。
其中感热通量在通榆退化草地中所占的比例相比其余两站点高，SACOL中潜热通量和土壤热通量所占比例相对较大。
2.6 三个站点Bowen随土壤湿度的变化图8 SACOL站、通榆退化草地和农田站Bowen比与土壤湿度的关系图为SACOL站、通榆退化草地和农田站Bowen比随土壤湿度的变化，三个站点的Bowen比值都随着土壤湿度的增大以指数形式减小，在土壤湿度相对较小的时候，通榆退化草地站和农田站的Bowen比大于SACOL站的Bowen比，通榆退化草地的Bowen最大，农田站次之，SACOL站相对最小。
从关系图中看出，三个站点在土壤湿度相对较小时，Bowen比变化范围比较大，在土壤湿度相对较大时，Bowen比变化比较小，基本在1.0值附近波动。
2.7能量平衡近地层地步能量平衡可以表示为Hs+LE=Rn-Gs+S+QHs和LE分别为感热通量和潜热通量，由涡动相关系统直接观测得到；Rn 为净辐射；Gs为地表热通量；S为地面与涡动相关系统传感器假设高度间空气中或植被冠层间存储的热量；Q为其他的热量的源或者汇项；Rn-Gs为有效能量。
研究的半干旱区，植被稀疏且冠层高度比较低，因而上式中S和Q项较净辐射项为小项，可以忽略。
在进行能量平衡分析时，采用线性拟合方法从过原点和拟合曲线不过原点两种不同的方法拟合；过原点的线性拟合在计算斜率时使得部分数据不能在拟合中很好的进行拟合估计，因为其要求统一过原点，即截距为0，容易进行比较；不过原点的线性拟合更为精确，但是每个比较时段都有自己不同的截距，不方便进行比较。
2.7.1 SACOL站能量平衡图8 SACO站2007年~2008年考虑土壤热储存量的能量平衡（四幅依次是不考虑夜间时次和考虑夜间时次时y=kx拟合，y=kx+b拟合）图9 SACO站2007年~2008年不考虑土壤热储存量的能量平衡（四幅依次是不考虑夜间时次和考虑夜间时次时y=kx拟合，y=kx+b拟合）图为不考虑土壤热通量和考虑土壤热通量两种情况下SACOL站的闭合率。