一种用于涡度相关观测通量数据的数据处理方法
基于Shuttleworth-Wallace模型的水稻蒸散组分模拟及其特征分析
基于Shuttleworth-Wallace模型的水稻蒸散组分模拟及其特征分析王宇;周莉;贾庆宇;王磊;徐军亮【摘要】The simulation of evapotranspiration (ET) and its components in croplands is critical for the precise irrigation and accurate estimation of ecosystem productivity. Based on the eddy-covariance flux measurement and ancillary data during 2013-2015, evapotranspiration and its components were simulated using the Shuttleworth-Wallace model (S-W model) in a rice paddy field in Panjin. The controlling mechanism of the ratio of soil evaporation to evapotranspiration (ES/ET) was analyzed with the structural equation modeling (SEM) method. The results showed that: (1) the simulated ET was close to the observed ET in the late growing season, however, it was lower than the observed ET in the early growing season and higher in the peak growing season. (2) As for the seasonal variation, the simulated ET showed a drastic day-to-day fluctuation (0.5-10.4mm·d-1) but no clear seasonal pattern; the plant transpiration (TR) was higher in the peak growing season and lower at the start and the end of the growing season, with the range of 0.1-8.4mm·d-1; ES showed a U-type curve, with the range of 0.1-4.7mm·d-1. (3) The simulated mean annual ET was 892mm during 2013-2015. TR was equal to ES at the annual scale. As for the growing season scale, TR was the main consumer of the ET: TR was close to ES in the transplanting-tillering stage, while in the other growth stages and the whole growing season, TR was more than twice as ES. (4)The SEM results indicated that air temperature (Ta) was the primary controlling factor of the ES/ET (total effect=-0.82). Ta was shown to influence ES/ET both directly (direct effect=-0.50) and indirectly through its regulation on leaf area index (LAI, indirect effect=-0.32). In addition, the LAI and wind speed (WS) were also shown to have significant effects on ES/ET. ES/ET decreased with LAI (total effect=-0.39) and increased with WS (total effect=0.38).%农田蒸散(ET)及其组分的模拟是精准灌溉及准确估算生产力的基础.基于2013-2015年的涡度相关通量观测及辅助观测资料,利用Shuttleworth-Wallace模型(S-W模型)对盘锦水稻的蒸散及其组分进行模拟,并利用结构方程模型分析土壤蒸发占蒸散比例(ES/ET)的控制机制.结果表明:(1)S-W模型模拟蒸散值在生长季前期偏低,在生长旺季总体偏高;而在生长季后期与观测蒸散基本吻合.(2)就季节变化过程而言,水稻蒸散模拟值呈现明显的日间波动(0.5~10.4mm·d-1),但季节总体变化趋势不明显;蒸腾(TR)则先增大后降低,变化范围为0.1~8.4mm·d-1;土壤蒸发(ES)呈U型曲线,变化范围为0.1~4.7mm·d-1.(3)模拟水稻蒸散3a均值为892mm.在年尺度上,TR与ES各占ET的50%;但在生长季,TR是ET的主要消耗方式:在移栽分蘖期,水稻的植物蒸腾与土壤蒸发较接近,而在其它各生育期及全生育期,水稻的植物蒸腾均达土壤蒸发的2倍以上.(4)结构方程模型分析结果表明,气温是ES/ET最重要的影响因子,ES/ET随气温上升而下降(总影响系数为-0.82).气温不仅对ES/ET有显著的直接影响(直接影响系数为-0.50),还通过叶面积指数(LAI)对ES/ET产生显著的间接影响(间接影响系数为-0.32).除气温外,LAI和风速也是ES/ET的重要影响因子,ES/ET随LAI增大而下降(总影响系数为-0.39),随风速增大而增大(总影响系数为0.38).【期刊名称】《中国农业气象》【年(卷),期】2017(038)011【总页数】11页(P709-719)【关键词】结构方程模型;涡度相关;土壤蒸发;植物蒸腾【作者】王宇;周莉;贾庆宇;王磊;徐军亮【作者单位】河南科技大学林学院,洛阳 471023;中国气象科学研究院,北京100081;中国气象局沈阳大气环境研究所,沈阳 110016;河南科技大学林学院,洛阳471023;河南科技大学林学院,洛阳 471023【正文语种】中文蒸散（ET）是水分及能量平衡的重要组成部分，是连接生态与水文过程的重要纽带[1]。
中国亚热带
第４０卷第１７期２０２０年９月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．４０，Ｎｏ．１７Ｓｅｐ．，２０２０基金项目：国家自然科学基金重大项目（３１２９０２２３）；中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金（ＣＡＦＹＢＢ２０１９ＳＹ０２３⁃０４）收稿日期：２０１９⁃１１⁃２５；㊀㊀网络出版日期：２０２０⁃０７⁃１０∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｌｉｕｓｒ＠ｃａｆ．ａｃ．ｃｎＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０１９１１２５２５４８牛晓栋，孙鹏森，刘晓静，栾军伟，刘世荣．中国亚热带⁃暖温带过渡区锐齿栎林净生态系统碳交换特征．生态学报，２０２０，４０（１７）：５９８０⁃５９９１．ＮｉｕＸＤ，ＳｕｎＰＳ，ＬｉｕＸＪ，ＬｕａｎＪＷ，ＬｉｕＳＲ．Ｎｅｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｃａｒｂｏｎｄｉｏｘｉｄｅｅｘｃｈａｎｇｅｉｎａｎｏａｋ（Ｑｕｅｒｃｕｓａｌｉｅｎａ）ｆｏｒｅｓｔａｔｔｒａｎｓｉｔｉｏｎａｌｚｏｎｅｆｒｏｍｓｕｂｔｒｏｐｉｃｓｔｏｗａｒｍｔｅｍｐｅｒａｔｅ，Ｃｈｉｎａ．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０２０，４０（１７）：５９８０⁃５９９１．中国亚热带⁃暖温带过渡区锐齿栎林净生态系统碳交换特征牛晓栋１，孙鹏森１，刘晓静２，栾军伟３，刘世荣１，∗１中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所／国家林业和草原局森林生态环境重点实验室，北京㊀１０００９１２河南宝天曼国家级自然保护区管理局，南阳㊀４７４３５０３国际竹藤中心竹藤资源与环境研究所，北京㊀１００１０２摘要：在２０１７年１月１日 ２０１７年１２月３１日期间，采用涡度相关法对位于亚热带⁃暖温带气候过渡区的河南宝天曼国家级自然保护区的６５年生锐齿栎（Ｑｕｅｒｃｕｓａｌｉｅｎａ）天然次生林的碳通量进行了连续观测㊂结果表明：在观测期间，该森林生态系统在生长季５ １０月份为碳汇，非生长季各月为碳源，净碳吸收量与释放量分别在７月和４月达到最大㊂净生态系统生产力为５６９．４ｇＣｍ－２ａ－１，生态系统呼吸为５２９．９ｇＣｍ－２ａ－１，总生态系统生产力为１０９９．３ｇＣｍ－２ａ－１㊂３０ｍｉｎ尺度上夜间净生态系统碳交换量与５ｃｍ深度土壤温度的关系可用指数方程表示（Ｒ２＝０．２１，Ｐ＜０．００１），其温度敏感性系数（Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ，Ｑ１０）为２．２㊂如果排除夜间通量观测的误差，处在海拔较高地区的夜间低温和非生长季的低温抑制了生态系统呼吸排放，可能导致全年生态系统呼吸量较低㊂在生长季５ １０月份，各月的白天净生态系统碳交换量对光合有效辐射的响应符合直角双曲线模型，初始光能利用效率㊁平均最大光合速率和白天平均生态系统呼吸强度呈明显的季节变化，范围分别是０．０６ ０．１２μｍｏｌＣＯ２μｍｏｌ－１ｐｈｏｔｏｎ㊁０．４４ １．４７ｍｇＣＯ２ｍ－２ｓ－１和０．０７ ０．１９ｍｇＣＯ２ｍ－２ｓ－１㊂夏季７㊁８月份，较高的饱和水汽压差对白天锐齿栎林的碳吸收有明显的抑制作用；生长季末期９月份较高的土壤含水量对白天锐齿栎林的碳吸收也产生了抑制作用，表明生长末期降水过多影响森林的碳吸收㊂关键词：气候过渡带；锐齿栎；ＣＯ２通量；饱和水汽压差Ｎｅｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｃａｒｂｏｎｄｉｏｘｉｄｅｅｘｃｈａｎｇｅｉｎａｎｏａｋ（Ｑｕｅｒｃｕｓａｌｉｅｎａ）ｆｏｒｅｓｔａｔｔｒａｎｓｉｔｉｏｎａｌｚｏｎｅｆｒｏｍｓｕｂｔｒｏｐｉｃｓｔｏｗａｒｍｔｅｍｐｅｒａｔｅ，ＣｈｉｎａＮＩＵＸｉａｏｄｏｎｇ１，ＳＵＮＰｅｎｇｓｅｎ１，ＬＩＵＸｉａｏｊｉｎｇ２，ＬＵＡＮＪｕｎｗｅｉ３，ＬＩＵＳｈｉｒｏｎｇ１，∗１ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＦｏｒｅｓｔＥｃｏｌｏｇｙ，ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙ／ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＦｏｒｅｓｔＥｃｏｌｏｇｙａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｏｆＳｔａｔｅＦｏｒｅｓｔｒｙａｎｄＧｒａｓｓｌａｎｄＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００９１，Ｃｈｉｎａ２ＢａｏｔｉａｎｍａｎＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒｅＲｅｓｅｒｖｅＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｖｅＢｕｒｅａｕ，Ｎａｎｙａｎｇ４７４３５０，Ｈｅｎａｎ，Ｃｈｉｎａ３ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｆｏｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｅｎｔｒｅｆｏｒＢａｍｂｏｏａｎｄＲａｔｔａｎ，ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＢａｍｂｏｏａｎｄＲａｔｔａｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＳｔａｔｅＦｏｒｅｓｔｒｙａｎｄＧｒａｓｓｌａｎｄＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１０２，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：ＯａｋｆｏｒｅｓｔｓｃｏｍｐｒｉｓｅｔｈｅｌａｒｇｅｓｔｆｏｒｅｓｔａｒｅａｉｎｃｅｎｔｒａｌＣｈｉｎａａｎｄａｒｅｔｈｅｐｏｔｅｎｔｉａｌｃａｒｂｏｎｓｉｎｋ，ｗｈｉｌｅｗｅｋｎｏｗｌｉｔｔｌｅａｂｏｕｔｔｈｅｃａｒｂｏｎｄｉｏｘｉｄｅｆｌｕｘｏｆｏａｋｆｏｒｅｓｔｓｉｎｔｈｅｔｒａｎｓｉｔｉｏｎａｌｚｏｎｅｆｒｏｍｓｕｂｔｒｏｐｉｃｓｔｏｗａｒｍｔｅｍｐｅｒａｔｅ，Ｃｈｉｎａ．Ｕｓｉｎｇａｎｏｐｅｎ－ｐａｔｈｅｄｄｙｃｏｖａｒｉａｎｃｅｓｙｓｔｅｍａｎｄｍｉｃｒｏ－ｃｌｉｍａｔｅｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ，ｔｈｅＣＯ２ｆｌｕｘ，ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｃｔｉｖｅｒａｄｉａｔｉｏｎ（ＰＡＲ），ａｉｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ｓｏｉｌｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｎｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｗｅｒｅｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｌｙｏｂｓｅｒｖｅｄｉｎａｎａｔｕｒａｌｏａｋ（Ｑｕｅｒｃｕｓａｌｉｅｎａ）ｆｏｒｅｓｔａｔＢａｏｔｉａｎｍａｎＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒｅＲｅｓｅｒｖｅ．ＢａｓｅｄｏｎｔｈｅｄａｔａｓｅｔｓｄｕｒｉｎｇＪａｎｕａｒｙｔｏＤｅｃｅｍｂｅｒ２０１７，ｄｙｎａｍｉｃｃｈａｎｇｅｏｆＣＯ２ｆｌｕｘａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｅｍｐｏｒａｌｓｃａｌｅｓａｎｄｉｔｓｕｎｄｅｒｌｙｉｎｇｍｅｃｈａｎｉｓｍｗｅｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｄｔｈａｔｔｈｅｄｉｕｒｎａｌａｎｄｓｅａｓｏｎａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｓｏｆＣＯ２ｆｌｕｘｅｓｓｈｏｗｅｄａｎｏｂｖｉｏｕｓｓｉｎｇｌｅｐｅａｋｐａｔｔｅｒｎ．Ｔｈｅｏａｋｆｏｒｅｓｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｗａｓａｃａｒｂｏｎｓｉｎｋｄｕｒｉｎｇｔｈｅｇｒｏｗｉｎｇｓｅａｓｏｎ（Ｍａｙ Ｏｃｔｏｂｅｒ），ｗｈｉｌｅａｃａｒｂｏｎｓｏｕｒｃｅｏｃｃｕｒｒｅｄｄｕｒｉｎｇｔｈｅｎｏｎ－ｇｒｏｗｉｎｇｓｅａｓｏｎ．ＮｅｔｃａｒｂｏｎｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎａｎｄｅｍｉｓｓｉｏｎｓｐｅａｋｅｄｉｎＪｕｌｙａｎｄＡｐｒｉｌ，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｍｅａｎａｎｎｕａｌｎｅｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ（ＮＥＰ），ｅｃｏｓｙｓｔｅｍｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎ（Ｒｅ）ａｎｄｇｒｏｓｓｅｃｏｓｙｓｔｅｍｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ（ＧＥＰ）ｗｅｒｅ５６９．４，５２９．９ａｎｄ１０９９．３ｇＣｍ－２ｙｅａｒ－１，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｎｅｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｃａｒｂｏｎｅｘｃｈａｎｇｅ（ＮＥＥ）ｍｅａｓｕｒｅｄａｔｈａｌｆ－ｈｏｕｒｉｎｔｅｒｖａｌｄｕｒｉｎｇｎｉｇｈｔａｎｄｓｏｉｌｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｔｄｅｐｔｈｏｆ５ｃｍｃａｎｂｅｅｘｐｒｅｓｓｅｄｂｙａｎｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌｅｑｕａｔｉｏｎ（Ｒ２＝０．２１，Ｐ＜０．００１），ｗｉｔｈｉｔｓｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ（Ｑ１０）ｏｆ２．２．Ａｌｏｗｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅａｔｎｉｇｈｔａｎｄｉｎｔｈｅｎｏｎ⁃ｇｒｏｗｉｎｇｓｅａｓｏｎａｔｈｉｇｈｅｌｅｖａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｅｄｉｎｌｏｗｅｒＲｅｔｈｒｏｕｇｈｏｕｔｔｈｅｙｅａｒ．ＴｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎＮＥＥａｎｄＰＡＲａｔｄａｙｔｉｍｅｃｏｕｌｄｂｅｗｅｌｌｅｘｐｒｅｓｓｅｄｂｙａｒｅｃｔａｎｇｕｌａｒｈｙｐｅｒｂｏｌｉｃｅｑｕａｔｉｏｎｄｕｒｉｎｇｇｒｏｗｉｎｇｓｅａｓｏｎｓ．Ｍｏｎｔｈｌｙｉｎｉｔｉａｌｌｉｇｈｔｕｓｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ，ｍａｘｉｍｕｍｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃｃａｐａｃｉｔｙａｎｄｄａｙｔｉｍｅＲｅｗｅｒｅ０．０６ ０．１２μｍｏｌＣＯ２μｍｏｌ－１ｐｈｏｔｏｎ，０．４４ １．４７ｍｇＣＯ２ｍ－２ｓ－１ａｎｄ０．０７ ０．１９ｍｇＣＯ２ｍ－２ｓ－１，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．ＢｏｔｈｈｉｇｈｅｒｖａｐｏｕｒｐｒｅｓｓｕｒｅｄｅｆｉｃｉｔｉｎＪｕｌｙａｎｄＡｕｇｕｓｔａｎｄｈｉｇｈｅｒｓｏｉｌｍｏｉｓｔｕｒｅａｔｔｈｅｅｎｄｏｆｔｈｅｇｒｏｗｉｎｇｓｅａｓｏｎｉｎｈｉｂｉｔｅｄｃａｒｂｏｎｕｐｔａｋｅｏｆｔｈｅｏａｋｆｏｒｅｓｔ，ｉｎｄｉｃａｔｉｎｇａｎｅｇａｔｉｖｅｅｆｆｅｃｔｏｆｉｎｃｒｅａｓｅｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｏｎｃａｒｂｏｎｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎａｔｔｈｅｅｎｄｏｆｔｈｅｇｒｏｗｉｎｇｓｅａｓｏｎ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎａｌｃｌｉｍａｔｉｃｚｏｎｅ；ｎａｔｕｒａｌｏａｋｆｏｒｅｓｔ；ＣＯ２ｆｌｕｘ；ｖａｐｏｒｐｒｅｓｓｕｒｅｄｅｆｉｃｉｔ人类活动引起的大气ＣＯ２浓度升高是全球气候变化的主要驱动因素之一［１］，森林生态系统在减缓全球变暖方面扮演重要角色，据统计全球森林１年能吸收１４．９Ｐｇ大气中的ＣＯ２，这个量相当于全球化石燃料燃烧碳排放的一半［２］㊂因而，在区域和全球尺度上精准计算森林的碳吸收能力对于认识森林生态系统在减缓全球气候变化方面发挥的作用和潜力是非常重要的㊂涡度相关法是长期测算生态系统碳通量最可靠和切实可行的方法［３⁃４］㊂许多国家已经开展了多年的各类型森林生态系统的碳通量的观测，积累了大量翔实可靠的数据，并取得了一些阶段性的成果［３，５］㊂中科院于２００２年建立了中国陆地生态系统通量观测研究网络（Ｃｈｉｎａｆｌｕｘ），开始对森林水㊁碳通量进行观测，后来国内部分高校和科研单位也陆续开始采用涡度相关技术开展不同类型森林生态系统的碳通量研究㊂然而，目前为止在我国暖温带林区的森林碳汇的精准估算还存在较大的不确定性，因为这一区域缺乏长期的森林的通量观测站点㊂锐齿栎（Ｑｕｅｒｃｕｓａｌｉｅｎａ）是暖温带落叶阔叶林的主要建群树种之一，以锐齿栎为优势种的暖温带落叶阔叶林是我国自然地理南北分界秦岭山脉的代表森林类型，在北㊁中亚热带的湖北㊁湖南㊁江苏㊁四川等省亦广泛分布；在河南伏牛山㊁太行山海拔１０００ ２０００ｍ的山地常成纯林㊂陈存根［６］等报道秦岭锐齿栎林的生产量为１４．３３ｔｈｍ－２ａ－１，表明秦岭林区锐齿栎具有很高的生产力㊂然而，这种生物量测定法计算生产力时只考虑了植物的生物量碳，土壤碳的变化并没有进行考虑㊂森林土壤可能会积累碳［７］，也可能会排放碳［８］，因此，需要开展锐齿栎林生态系统尺度的碳通量研究，籍以准确评估该区域的森林碳收支㊂本研究选取河南内乡宝天曼地区典型土壤森林⁃锐齿栎林为研究对象，采用国际通用的涡度相关技术对该地区的锐齿栎林的碳通量进行观测研究，旨在探明该地区锐齿栎林的碳交换的日变化和季节变化规律，深入了解在不同时间尺度下锐齿栎的碳吸收／排放变化特征及其环境驱动机制㊂本研究在一定程度上可填补我国在亚热带⁃暖温带气候过渡区天然次生林碳交换研究的空白，为进一步准确评估我国森林的碳汇功能区分布提供科学依据㊂１㊀研究区概况与研究方法１．１㊀研究区概况本研究在国家林业和草原局河南宝天曼森林生态系统定位研究站进行㊂该站位于河南省内乡县宝天曼１８９５㊀１７期㊀㊀㊀牛晓栋㊀等：中国亚热带⁃暖温带过渡区锐齿栎林净生态系统碳交换特征㊀自然保护区（１１１ʎ４７ᶄ １１２ʎ０４ᶄＥ，３３ʎ２０ᶄ ３３ʎ３６ᶄＮ），相对海拔高度６００ １８００ｍ，最高峰曼顶海拔１８３０ｍ㊂生态站的水文㊁土壤和植被具体情况可参见文献［９］㊂图１㊀宝天曼森林生态站通量观测点的地形图㊀Ｆｉｇ．１㊀ＴｈｅｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｃａｌｍａｐｏｆｆｌｕｘｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓｉｔｅａｔＢａｏｔｉａｎｍａｎｆｏｒｅｓｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｒｅｓｅａｒｃｈｓｔａｔｉｏｎ通量塔位于海拔１４１０．７ｍ（图１），地理坐标３３ʎ２９ᶄ５９ᵡＮ，１１１ʎ５６̍０７ᵡＥ㊂观测林分下垫面比较平缓㊂以通量塔为中心建立１个永久的１ｈｍ２样地，样地内优势种为锐齿栎（Ｑｕｅｒｃｕｓａｌｉｅｎａ），其他伴生乔木有三桠乌药（Ｌａｕｒａｃｅａｅ．ｏｂｔｕｓｉｌｏｂａ）㊁垂枝条泡花树（Ｍｅｌｉｏｓｍａｆｌｅｘｕｏｓａ）㊁大椴（Ｔｉｌｉａｎｏｂｉｌｉｓ）㊁华榛（Ｃｏｒｙｌｕｓｃｈｉｎｅｎｓｉｓ）等㊂活立木密度为１３１４株／ｈｍ２㊂平均乔木树高１８ｍ，胸径１９．８ʃ２．８ｃｍ㊂灌木包括刚毛忍冬（Ｌｏｎｉｃｅｒａｈｉｓｐｉｄａ）㊁桦叶荚蒾（Ｖｉｂｕｒｎｕｍｂｅｔｕｌｉｆｏｌｉｕｍ）㊁接骨木（Ｓａｍｂｕｃｕｓｗｉｌｌｉａｍｓｉｉ）㊁连翘（Ｆｏｒｓｙｔｈｉａｓｕｓｐｅｎｓｅ）㊁毛花绣线菊（Ｓｐｉｒａｅａｄａｓｙａｎｔｈａ）和秦岭木姜子（Ｌｉｔｓｅａｔｓｉｎｌｉｎｇｅｎｓｉｓ）等，平均高度３．８ｍ㊂１．２㊀通量观测宝天曼通量站开路涡度协方差系统安装于塔２９ｍ（１．５倍林冠高）高处的主风方向位置㊂涡度系统由红外ＣＯ２／Ｈ２Ｏ气体分析仪（ＬＩ⁃７５００，Ｌｉ⁃ＣｏｒＩｎｃ．，ＵＳＡ）和ＧＩＬＬ三维超声风速仪（Ｇｉｌｌ，ＵＫ）组成㊂湍流脉动信号采样频率为１０Ｈｚ，脉动数据通过ＣＲ３０００（ＣａｍｐｂｅｌｌＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＩｎｃ．，ＵＳＡ）采集㊂在通量塔２２ｍ高处，采用１个光量子传感器（ＭｏｄｅｌＬＩ１９０ＳＢ，Ｌｉ⁃ｃｏｒ，Ｉｎｃ．，ＵＳＡ）测量光合有效辐射（Ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃｅｆｆｅｃｔｉｖｅｒａｄｉａｔｉｏｎ）㊂采用ＨＭＰ⁃４５Ｄ空气温湿度仪（Ｖａｉｓａｌａ，Ｆｉｎｌａｎｄ）测量４层空气温度（Ａｉｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，Ｔａ）㊁空气湿度（Ａｉｒｒｅｌａｔｉｖｅｈｕｍｉｄｉｔｙ，ＲＨ），高度分别为２，８，１４和２２ｍ㊂４层土壤温度（Ｓｏｉｌｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，Ｔｓ）采用传感器（１０７，ＣａｍｐｂｅｌｌＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＩｎｃ．，ＵＳＡ）进行测量，深度分别是５ｃｍ㊁１０ｃｍ㊁２０ｃｍ和４０ｃｍ㊂４层土壤含水量采用１套ＥａｓｙＡＧ型土壤湿度梯度仪进行测量，深度分别是１０ｃｍ㊁２０ｃｍ㊁３０ｃｍ和５０ｃｍ㊂所有常规气象因子测量频率为０．５Ｈｚ，通过ＣＲ３０００数据采集器（ＣａｍｐｂｅｌｌＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＩｎｃ．，ＵＳＡ）每３０ｍｉｎ自动记录其平均值㊂１．３㊀涡度相关数据处理采用具有自主知识产权的中国通量网（Ｃｈｉｎａｆｌｕｘ）通量观测数据处理系统［１０］对观测到的３０ｍｉｎ的ＣＯ２通量数据进行计算㊂数据处理的步骤包括二次坐标旋转［１１］㊁谱校正㊁ＷＰＬ校正［１２］㊁冠层储存通量修正［１３］等㊂本研究中，探头高度以下的大气ＣＯ２储存项Ｆｓ利用ＣＯ２／Ｈ２Ｏ分析仪测定的ＣＯ２浓度进行计算㊂净生态系统碳交换（ｎｅｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｃａｒｂｏｎｅｘｃｈａｎｇｅ，ＮＥＥ）由下面的公式计算出：ＮＥＥ＝Ｆｃ＋Ｆｓ式中：Ｆｃ为ＣＯ２湍流通量，由涡度系统观测获得；Ｆｓ为涡度相关仪器观测高度以下大气ＣＯ２储存通量，可由下式进行估算：Ｆｓ＝ΔＣ／ΔｔˑΔｚ式中：ΔＣ为高度ｚ处前后２次相邻时间测定的ＣＯ２浓度差（ｍｇ／ｍ３），Δｔ为前后２次测定的时间间隔，为１８００ｓ，Δｚ为ＣＯ２浓度观测高度［１１］，在本研究中为２９ｍ㊂ＮＥＥ为负时表示锐齿栎林净吸收大气ＣＯ２，反之表示净排放ＣＯ２㊂经过上述计算得到的ＣＯ２通量仍存在一些异常值，再对其进行一系列的质量控制，主要包括降水同期数据剔除㊁阈值剔除（－２ ２ｍｇｍ－２ｓ－１）㊁异常数据剔除（某一个数值与连续５点平均值之差的绝对值＞５个点方２８９５㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀差的２．５倍）以及摩擦风速Ｕ∗筛选等㊂本文利用平均值检验法［１４］计算得到的摩擦风速阈值为０．１１ｍ／ｓ㊂将夜间摩擦风速在０．１１ｍ／ｓ以下的数据进行剔除㊂对上述被去除的数据和由于仪器故障㊁停电等原因造成的数据用下列方法进行插补：（１）小于２ｈ的缺失数据用线性内插法插补；（２）大于２ｈ的缺失数据采用查表法［１５］进行插补㊂具体做法为将温度与光合有效辐射作为主要环境因子，以相邻两月为一个时间段建立查找表㊂在一个时间段内，将光合有效辐射（Ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｌｌｙａｃｔｉｖｅｒａｄｉａｔｉｏｎ，ＰＡＲ）作为主分隔因子，以１００μｍｏｌｍ－２ｓ－１为间隔，在每个间隔内以温度作为次分隔因子，以２ħ为间隔划分为若干级别，然后分别计算每个间隔内有效ＮＥＥ平均值㊂不同月份的缺失值再根据缺失时的气象条件在相应查找表中查找相应有效ＮＥＥ来插补㊂１．４㊀生态系统呼吸和生态系统总生产力利用涡度相关法仅能直接获取ＮＥＥ，为了解生态系统呼吸（Ｅｃｏｓｙｓｔｅｍｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎ，Ｒｅ）和总生态系统生产力（Ｇｒｏｓｓｅｃｏｓｙｓｔｅｍｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ，ＧＥＰ）的变化，需要将ＮＥＥ进行拆分㊂由于夜间（ＰＡＲɤ３μｍｏｌｍ－２ｓ－１）生态系统完全处于ＣＯ２排放状态，所以夜间生态系统呼吸值（Ｅｃｏｓｙｓｔｅｍｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎａｔｎｉｇｈｔ，ＲＥｎｉｇｈｔ）等于夜间ＮＥＥ值，而白天（ＰＡＲ＞３μｍｏｌｍ－２ｓ－１）生态系统呼吸（Ｅｃｏｓｙｓｔｅｍｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎａｔｄａｙｔｉｍｅ，ＲＥｄａｙ）则是依据ＲＥｎｉｇｈｔ与土壤温度拟合的呼吸模型再结合白天土壤温度计算出㊂具体见下式：Ｒｅ＝ＲＥｎｉｇｈｔ＋ＲＥｄａｙＧＥＥ＝ＮＥＥ－ＲｅＧＥＰ＝－ＧＥＥＮＥＰ＝－ＮＥＥ生长季每个月，３０ｍｉｎ尺度上ＰＡＲ与对应的白天（ＰＡＲ＞３μｍｏｌｍ－２ｓ－１）净生态系统碳交换量（Ｎｅｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｃａｒｂｏｎｅｘｃｈａｎｇｅａｔｄａｙｔｉｍｅ，ＮＥＥｄａｙ）的关系可以用直角双曲线模型［１６］表示㊂见下式：ＮＥＥｄ＝ＡｍａｘˑαˑＰＡＲ／（Ａｍａｘ＋αˑＰＡＲ）－Ｒｄ式中：ＮＥＥｄ为白天净生态系统碳交换量（ｍｇＣＯ２ｍ－２ｓ－１）；α为生态系统的初始光能利用效率（μｍｏｌＣＯ２μｍｏｌ－１ｐｈｏｔｏｎ）；Ｒｄ为生态系统白天的平均生态系统呼吸（ｍｇＣＯ２ｍ－２ｓ－１）㊂夜间ＮＥＥ与土壤５ｃｍ深处的温度用下式［１７］拟合：ＮＥＥｎｉｇｈｔ＝Ｒ０ˑＱ１０Ｔｓ／１０ＮＥＥｎｉｇｈｔ是夜间生态系统ＣＯ２交换量，Ｒ０是当土壤５ｃｍ温度为０ħ时的夜间生态系统呼吸速率，Ｑ１０是温度敏感性系数，Ｔｓ是深度为５ｃｍ处的土壤温度㊂１．５㊀统计分析每日的昼夜温差是用每天白天的所有３０ｍｉｎ的空气温度的平均值减去每天夜间的所有３０ｍｉｎ的空气温度的平均值㊂采用回归分析对生态系统净碳交换量及其组分与环境变量的关系进行分析㊂通过残差分析研究白天净生态系统碳交换量ＮＥＥｄ与多个环境因子的关系［１８］㊂３０ｍｉｎ尺度上，ＮＥＥｄ残差是指实测ＮＥＥ值与由ＰＡＲ得出的估算值的差值，正㊁负残差分别表示生态系统低于或高于由ＰＡＲ决定的生态系统碳吸收能力㊂选取主要生长季６ ９月白天的数据，以ＮＥＥｄ残差为因变量，温度㊁饱和水汽压差（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎｖａｐｏｒｐｒｅｓｓｕｒｅｄｅｆｉｃｉｔ，ＶＰＤ）和土壤含水量（Ｓｏｉｌｗａｔｅｒｃｏｎｔｅｎｔ，ＳＷＣ）为自变量进行相关分析，用Ｐｅｒｓｏｎ相关系数及ｔ检验得出的显著性评价不同变量间的相关关系㊂采用ＳＰＳＳ软件进行统计分析，采用ｏｒｉｇｉｎ软件制图㊂本文中空气温度选取２２ｍ高度处的数据，计算每日平均值；土壤温度选取深度为５ｃｍ处的数据，计算每日平均值；降雨量和光合有效辐射计算每日累积值，光合有效辐射高度为２２ｍ；ＶＰＤ由２２ｍ处空气温湿度根据下式计算得出：ＶＰＤ＝０．６１０７８ｅ１７．２７ＴａＴａ＋２３７．３（１－ＲＨ）计算每日平均值㊂３８９５㊀１７期㊀㊀㊀牛晓栋㊀等：中国亚热带⁃暖温带过渡区锐齿栎林净生态系统碳交换特征㊀２㊀结果与分析２．１㊀观测期间锐齿栎林中环境因子的季节变化㊀㊀本研究观测期间锐齿栎林的空气温度（Ａｉｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，Ｔａ）与土壤温度（Ｓｏｉｌｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，Ｔｓ）具有相似的季节变化趋势（图２），其日平均温度最高值均出现在７月２７日（Ｔａ＝２３．７ħ，Ｔｓ＝２１．０ħ），日平均空气温度最低值和土壤温度最低值分别出现在１月３０日（Ｔａ＝－６．１ħ）和２月１２日（Ｔｓ＝０．５ħ），冬季的Ｔｓ明显高于Ｔａ，并滞后于Ｔａ㊂Ｔａ和Ｔｓ的日平均变幅分别为－６．７ ２３．７ħ和０．５ ２１．０ħ，观测期间内Ｔａ平均为９．９ħ，Ｔｓ平均为９．６ħ㊂观测期间锐齿栎林内最大的日总光合有效辐射（ＰＡＲ）（２２．５ｍｏｌｍ－２ｄ－１）出现在５月１６日（ＤＯＹ＝１３６），月总辐射呈现双峰型（图２），５月和７月的总辐射最高，１０月最低㊂同时受雨雪天气的影响，ＰＡＲ存在较大的短期波动㊂观测期间的总降雨量为１２３２．８ｍｍ（图２），比多年平均值７９１．９ｍｍ多出４４０．９ｍｍ，多出近３７．９％，生长季降雨占全年降雨的７７．６％，其中９月降水量最高（２３５ｍｍ），仅９月９日（ＤＯＹ＝２５２）１ｄ的降水量就高达７３．２ｍｍ㊂日均ＶＰＤ的最大值达２．８ｋＰａ出现在４月７日（ＤＯＹ＝９７）（图２）㊂５月平均ＶＰＤ最高，总体表现为春季高，夏季低㊂图２㊀２０１７年１月—２０１７年１２月宝天曼锐齿栎林中环境因子的季节变化Ｆｉｇ．２㊀ＳｅａｓｏｎａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｆａｃｔｏｒｓａｔｔｈｅＢａｏｔｉａｎｍａｎｏａｋｆｏｒｅｓｔｆｒｏｍＪａｎｕａｒｙ２０１７ｔｏＤｅｃｅｍｂｅｒ２０１７Ｔａ：空气温度Ａｉｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ；Ｔｓ：土壤温度Ｓｏｉｌｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ；ＰＡＲ：光合有效辐射Ｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｃｔｉｖｅｒａｄｉａｔｉｏｎ；ＶＰＤ：饱和水汽压差Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎｖａｐｏｒｐｒｅｓｓｕｒｅｄｅｆｉｃｉｔ２．２㊀净生态系统碳交换的日变化研究表明，生长季（５ １０月）锐齿栎林ＮＥＥ具有明显的日变化规律（图３）㊂日出后，随着空气温度和光合有效辐射的增加，光合作用逐渐增加，锐齿栎林由释放ＣＯ２转为吸收ＣＯ２，ＮＥＥ由正变负㊂至１１：３０前后，锐齿栎林的ＣＯ２吸收量达到最大值㊂１５：００以后，随着光合有效辐射和空气温度的下降，光合作用逐渐变弱，４８９５㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀锐齿栎林的ＣＯ２吸收量也逐渐减少㊂日落前后，锐齿栎林由吸收ＣＯ２转为释放ＣＯ２，ＮＥＥ由负变正㊂夜间锐齿栎林的ＣＯ２释放量波动较小，并明显小于白天ＣＯ２的吸收量㊂图３㊀天然锐齿栎林ＮＥＥ月平均日变化Ｆｉｇ．３㊀Ｄｉｕｒｎａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｓｏｆｍｏｎｔｈｌｙｍｅａｎｎｅｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｃａｒｂｏｎｅｘｃｈａｎｇｅ（ＮＥＥ）ｉｎａｎａｔｕｒａｌｏａｋｆｏｒｅｓｔ在植物生长季，不同月份锐齿栎林的ＮＥＥ日变化规律大体类似，但也有不同之处㊂２０１７年６月份锐齿栎林有明显的光合 午休 现象，在１３：００时ＮＥＥ降低为－０．４８ｍｇｍ－２ｓ－１，而最高时为１１点时的－０．６９ｍｇｍ－２ｓ－１；５月和７月的中午１４点也有轻微的下降，但很不明显，应该不能称之为常见的光合 午休 现象㊂２０１７年月平均日最大ＣＯ２吸收量在７月最大，为－０．８２ｍｇｍ－２ｓ－１，１０月最小为－０．２８ｍｇｍ－２ｓ－１㊂每日锐齿栎林吸收ＣＯ２开始时间以６，７月最早（约６：３０），１０月最晚（约８：００）；每日锐齿栎林吸收ＣＯ２的结束时间６ ７月在１９：００，５和８月在１８：３０左右，９月和１０月分别提前至１８点和１７点㊂每日锐齿栎林吸收ＣＯ２的持续时间以６，７月最大（１３ｈ），１０月最小（９．５ｈ）㊂进入非生长季（１１月至翌年４月），随着气温下降和光合有效辐射的降低，大部分锐齿栎的树叶枯黄凋落直至叶子完全掉光㊂这个阶段生态系统的光合作用和呼吸作用都很微弱，ＮＥＥ日变化趋势变得十分平缓㊂但由于少量针叶树种的存在，白天的ＮＥＥ可以看到有极微弱的碳吸收㊂２．３㊀生态系统碳通量的季节变化受温度㊁辐射和降水等因素的影响，锐齿栎林ＮＥＥ的季节变化较大㊂２０１７年日累积ＮＥＥ变化范围为－７．９ １．６ｇＣｍ－２ｄ－１（图４）㊂４月开始气温回升快，空气温度从３月的３ħ迅速增长到１０ħ㊂一些林下草本和灌木萌发早，树叶也开始萌发，使得锐齿栎林生态系统呼吸迅速增大，但由于冠层叶面积还很小，光合作用相比较３月份并无显著提高，使得４月份出现了一个碳排放的峰值㊂５月开始随着气温进一步回升，锐齿栎的叶子开始迅速生长，在一个月内即达到了叶面积的最大值㊂日平均ＣＯ２吸收量在这个月期间也逐步上升，并且在５月３１日达到了第一个峰值－７．６ｇＣｍ－２ｄ－１㊂由于５月末 ６月初这段时间降雨较少，同较高的气温一起导致了５月２４日 ６月３日这一期间空气中较高的ＶＰＤ，使得在５月３１日第一次ＣＯ２吸收峰值之后有５８９５㊀１７期㊀㊀㊀牛晓栋㊀等：中国亚热带⁃暖温带过渡区锐齿栎林净生态系统碳交换特征㊀个短期的吸收低值阶段㊂随后充足的降水使得锐齿栎林在６月５日至８月上旬这一阶段的碳吸收能力保持在较高的水平，并且在７月１２日达到了１年中日累积碳吸收最高值－７．９ｇＣｍ－２ｄ－１㊂８月１８日之后锐齿栎林吸收碳能力呈明显的下降趋势，并且在８月２４日 ９月５日有近半个月的持续的低的碳吸收阶段㊂９月６日之后，锐齿栎林的碳吸收能力又开始出现一个小幅度的持续的回升期，直至１０月开始后，随着气温明显下降，树叶开始慢慢变黄，锐齿栎林的碳吸收能力才开始稳步地下降，在１０月２８日之后开始进入持续地碳排放阶段㊂８月２５日 ９月５日这一时期是连续的阴雨天气（图１ｂ），连续阴雨导致的低温和低的光照使得锐齿栎林出现了连续的低的碳吸收（图４）㊂１１月的月平均空气温度低于５ħ，土壤５ｃｍ温度也降到了１０ħ以下，林内锐齿栎的叶子都已落光，只有很少量针叶林存在，加之气温㊁辐射很低，生态系统的光合作用与呼吸作用都很微弱，总体表现为弱的碳排放㊂综合分析表明，锐齿栎林在生长季５ １０月为碳汇，在非生长季１１月至翌年４月为微弱的碳源（图５）㊂图４㊀天然锐齿栎林ＮＥＥ，Ｒｅ，ＧＥＰ季节变化（２０１７年）㊀Ｆｉｇ．４㊀ＳｅａｓｏｎａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆＮＥＥ，Ｒｅ，ＧＥＰｉｎａｎａｔｕｒａｌｏａｋｆｏｒｅｓｔｄｕｒｉｎｇ２０１７ＮＥＥ：净生态系统碳交换量Ｎｅｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｃａｒｂｏｎｅｘｃｈａｎｇｅ；Ｒｅ：生态系统呼吸Ｅｃｏｓｙｓｔｅｍｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎ；ＧＥＰ：总生态系统生产力Ｇｒｏｓｓｅｃｏｓｙｓｔｅｍｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ㊀图５㊀全年各月累积净生态系统ＣＯ２交换量（ＮＥＥ）㊁生态系统呼吸（Ｒｅ）和总生态系统生产力（ＧＥＰ）变化过程Ｆｉｇ．５㊀ＣｈａｎｇｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｍｏｎｔｈｌｙｃｕｍｕｌａｔｉｖｅＮＥＥ，Ｒｅ，ＧＥＰ２．４㊀夜间净碳交换和温度的关系３０ｍｉｎ尺度上５ｃｍ土壤温度能很好地解释夜间锐齿栎林生态系统的净ＣＯ２交换量的变异，计算得出生态系统呼吸的温度敏感性（Ｑ１０）的值为２．２，Ｒ０为０．０２５ｍｇＣＯ２ｍ－２ｓ－１（图６）㊂２．５㊀白天净生态系统碳交换与ＰＡＲ的关系３０ｍｉｎ尺度上生长季各月的白天ＮＥＥ随着ＰＡＲ的增大而逐渐增强，ＮＥＥ负值也随之增大，随着生态系统对ＣＯ２的吸收量增大的趋势，系统的碳汇能力也逐渐增大，白天最大光合速率和平均白天生态系统呼吸速率均在７月最大（表１），与光合有效辐射表现出相同的季节变化趋势，但当辐射增加到光饱和点（ＰＡＲ＝１０００μｍｏｌｍ－２ｓ－１）（图７）时，生态系统的碳吸收量接近饱和㊂生长旺盛期６ ８月的生态系统初始光能利用效率为０．０７ ０．０９μｍｏｌＣＯ２μｍｏｌ－１ｐｈｏｔｏｎ，平均值为０．０８㊂最大光合速率在７月份最大为１．４７ｍｇＣＯ２ｍ－２ｓ－１，在１０月份最小为０．４４ｍｇＣＯ２ｍ－２ｓ－１，白天呼吸速率最小在１０月份，为０．０７ｍｇＣＯ２ｍ－２ｓ－１，最大在７月份为０．１９ｍｇＣＯ２ｍ－２ｓ－１（表１）㊂６８９５㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀㊀图６㊀强湍流条件下（Ｕ∗＞０．１１）夜间生态系统呼吸（Ｒｅ）与５ｃｍ深度土壤温度（Ｔｓ）的关系Ｆｉｇ．６㊀Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｎｉｇｈｔｔｉｍｅｅｃｏｓｙｓｔｅｍｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎ（Ｒｅ）ａｎｄｓｏｉｌｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｍｅａｓｕｒｅｄａｔ５ｃｍｄｅｐｔｈ（Ｔｓ）ｕｎｄｅｒｈｉｇｈｔｕｒｂｕｌｅｎｃｅ（Ｕ∗＞０．１１）ＮＥＥｎｉｇｈｔ：夜间净生态系统碳交换量Ｎｅｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｃａｒｂｏｎｅｘｃｈａｎｇｅａｔｎｉｇｈｔ；Ｔｓ：土壤温度Ｓｏｉｌｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ２．６㊀环境因子对ＮＥＥ的影响６月和９月的ＮＥＥｄ残差与１０ｃｍ深度土壤含水量（Ｓｏｉｌｗａｔｅｒｃｏｎｔｅｎｔａｔｄｅｐｔｈｓｏｆ１０ｃｍ，ＳＷＣ）极显著相关，但６月是负相关，９月是正相关㊂其他月份ＮＥＥｄ残差与ＶＰＤ极显著正相关（表２）㊂２．７㊀昼夜温差及日平均气温对碳通量的影响图８是生长季（６ ９月份）气温日较差和日均温对生长季每日ＮＥＥ值的影响结果㊂在生长季，随着昼夜温差的增大，ＣＯ２净吸收量增加，从Ｒ２来看，相比较日均温，ＮＥＥ与日较差具有更好的相关性（Ｒ２＝０．５１１４）㊂ＮＥＥ与日较差二者之间呈二次多项式关系，存在一个阈值为５．０３ħ㊂３㊀讨论３．１㊀锐齿栎林生态系统碳交换的环境影响因子在夜间，一个简单的指数方程经常被用来模拟净生态系统碳交换量和温度之间的关系［１９］㊂本研究的结果也证实了这一现象，虽然Ｒ２方值比较低，但是二者的相图７㊀２０１７年５ １０月白天生态系统净碳交换（ＮＥＥｄ）与光合有效辐射（ＰＡＲ）的关系Ｆｉｇ．７㊀ＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｄａｙｔｉｍｅｎｅｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍＣＯ２ｅｘｃｈａｎｇｅ（ＮＥＥｄ）ａｎｄＰＡＲｆｒｏｍＭａｙｔｏＯｃｔｏｂｅｒ，２０１７ＮＥＥｄ：白天净生态系统碳交换量Ｎｅｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｃａｒｂｏｎｅｘｃｈａｎｇｅａｔｄａｙｔｉｍｅ关性是极显著的㊂温度可以选择不同深度的土壤温度或不同高度的空气温度［１４］㊂本研究选取的５ｃｍ深处的土壤温度拟合效果最好㊂由于夜间森林土壤呼吸占生态系统呼吸量的绝大部分［２０］，而土壤温度是控制土壤呼吸的主要环境因子［９］，因此，以土壤温度作为驱动变量更为合理㊂这与北京八达岭人工林［１８］和长白山阔叶７８９５㊀１７期㊀㊀㊀牛晓栋㊀等：中国亚热带⁃暖温带过渡区锐齿栎林净生态系统碳交换特征㊀红松林［２１］的研究结果相似㊂另一方面，很多研究表明土壤水分对生态系统呼吸也有显著的影响，由于本研究选取的２０１７年是一个湿润年，降雨量为近几年最高值，因而未探讨土壤水分对生态系统呼吸的影响，下一步我们会重点关注土壤水分的影响㊂表１㊀白天生态系统净碳交换（ＮＥＥ）与光合有效辐射（ＰＡＲ）之间的相关参数比较Ｔａｂｌｅ１㊀ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｐａｒａｍｅｔｅｒｓｆｏｒｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｄａｙｔｉｍｅｎｅｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍＣＯ２ｅｘｃｈａｎｇｅ（ＮＥＥ）ａｎｄｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｌｌｙａｃｔｉｖｅｒａｄｉａｔｉｏｎ（ＰＡＲ）月份Ｍｏｎｔｈ初始光能利用效率ɑ／（μｍｏｌＣＯ２μｍｏｌ－１ｐｈｏｔｏｎ）最大光合速率Ａｍａｘ／（ｍｇＣＯ２ｍ－２ｓ－１）白天生态系统呼吸Ｒｄ／（ｍｇＣＯ２ｍ－２ｓ－１）５０．１２１．０３０．１８６０．０８１．４００．１５７０．０９１．４７０．１９８０．０７１．３３０．１４９０．０７１．０２０．１０１００．０６０．４４０．０７㊀㊀ɑ：初始光能利用效率Ｉｎｉｔｉａｌｌｉｇｈｔｕｓｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ；Ａｍａｘ：最大光合速率Ｍａｘｉｍｕｍｐｈｏｔｏｓｙｎｔｈｅｔｉｃｒａｔｅ；Ｒｄ：白天生态系统呼吸Ｅｃｏｓｙｓｔｅｍｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎａｔｄａｙｔｉｍｅ表２㊀２０１７年６—９月ＮＥＥｄ残差与主要环境因子在３０ｍｉｎ尺度的相关性Ｔａｂｌｅ２㊀ＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｄａｙｔｉｍｅＮＥＥｒｅｓｉｄｕａｌａｎｄｍａｉｎｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｆａｃｔｏｒｓａｔｔｈｅｈａｌｆ－ｈｏｕｒｌｙｓｃａｌｅｆｒｏｍＪｕｎｅｔｏＳｅｐｔｅｍｂｅｒ２０１７月份Ｍｏｎｔｈ空气温度Ａｉｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ饱和水汽压差Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎｖａｐｏｒｐｒｅｓｓｕｒｅｄｅｆｉｃｉｔ土壤含水量Ｓｏｉｌｗａｔｅｒｃｏｎｔｅｎｔ６－０．１０２∗０．０３５－０．１０５∗∗７０．０１０．２２９∗∗０．０５５８０．００２０．２５１∗∗－０．０２３９－０．０４８０．１５∗∗０．１８５∗∗㊀㊀∗Ｐ＜０．０５；∗∗Ｐ＜０．０１．在生长季，白天净生态系统碳交换量除了主要受ＰＡＲ调控外，其他的环境因子如温度［２１］㊁土壤含水量ＳＷＣ［２２］和ＶＰＤ［２３］也会对白天ＮＥＥ的值产生影响㊂在生长季初期，土壤含水量对生态系统的碳通量有重要影响，如同小娟［２３］发现黄河小浪底的人工林碳通量的年际变异与全年的降水㊁土壤含水量和ＶＰＤ无关，但与春季尤其是５月份的ＳＷＣ显著相关，春季低的土壤含水量会导致全年的碳吸收量都变低㊂而在生长季中期，ＶＰＤ比ＳＷＣ对净生态系统生产力（Ｎｅｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ，ＮＥＰ）的影响更大，如谢静等［２４］对北京奥林匹克森林公园人工林的研究表明，夏季（６ ９月）的ＮＥＰ除了与ＰＡＲ相关性最高之外，ＶＰＤ的影响最大㊂唐详［１８］在北京八达岭林场的人工林观测也证实了这一点，这与我们的研究结果一致㊂这可能是因为这一阶段植物的叶面积较大，对空气中的湿度更为敏感，而土壤含水量较低时，根系可以从较深的土壤中吸水［２５］而不影响碳吸收㊂我们也观测到９月份的土壤含水量升高会对碳吸收有抑制作用，这可能是因为２０１７年９月份整体降水量与往年相比偏高［２６］，而土壤中含水量变高会对根系呼吸产生抑制，进而影响植物叶片吸收碳的能力㊂昼夜温差大有利于碳积累这一现象在青藏高原东缘阿柔高寒草甸［２７］与海北高寒草甸［２８］都有发现，但是这一现象在森林生态系统的研究中还未见报道㊂本研究发现在宝天曼地区主要生长季期间每日的昼夜温差与每日的累积ＮＥＥ有明显的负相关关系，但有一个阈值为５．０３ħ，说明了昼夜温差对本地区碳吸收的重要作用㊂３．２㊀观测期内锐齿栎林生态系统的碳收支利用白天的３０ｍｉｎ尺度的ＮＥＥ和ＰＡＲ的关系可以计算出每月的初始光能利用效率，最大光合速率等参数㊂锐齿栎林生长季的月平均初始光能利用效率０．０８μｍｏｌＣＯ２μｍｏｌ－１ｐｈｏｔｏｎ比千烟洲人工林的０．０３２［２９］和黄河小浪底人工林［２３］的０．０２高，也明显高于Ｈａｒｖａｒｄ森林［３０］的０．０４４和鼎湖山常绿林［３１］的０．０３４㊂与长白８８９５㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀图８㊀生长季气温日较差和日均温对生态系统净碳交换日总量的影响Ｆｉｇ．８㊀ＥｆｆｅｃｔｓｏｆｄａｉｌｙａｉｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅａｎｄｄａｉｌｙａｖｅｒａｇｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｏｎｄａｉｌｙａｍｏｕｎｔＮＥＥｄｕｒｉｎｇｇｒｏｗｉｎｇｓｅａｓｏｎ山阔叶红松林６ ８月的０．０９［２９］和哀牢山老龄林［３２］的０．０７ ０．１１接近㊂表明该锐齿栎林生态系统具有较高的初始光能利用效率，一方面可能是因为拥有短暂生长季的落叶林比常绿林的光合利用效率高［３３］；另一方面可能因为观测对象所处的高海拔山区多云天气较多，导致散射辐射的比例较大，本研究结果与很多研究者认为的光合利用效率的强度在散射辐射条件中是直射辐射２倍的结论［３４］相吻合㊂２０１７年观测点总生态系统生产力㊁生态系统呼吸和净生态系统生产力的年总量分别为１０９９．３㊁５２９．９和５６９．４ｇＣ／ｍ２㊂方精云［３５］曾指出与样地实测数据相比较，涡度相关法所获得的ＮＥＰ值可能偏高㊂一般来说，使用涡度相关法观测的夜间的ＣＯ２通量总体是偏低的［１４］，使得对Ｒｅ估算可能偏低，由此导致对碳汇强度的估算可能偏高［３１］㊂中国区域报道的森林生态系统的ＮＥＰ范围为－２５６ ９０４ｇＣｍ－２ａ－１［１８，３２］㊂本研究得到的５６９．４ｇＣ／ｍ２在这一范围内，这一值高于纬度相近的黄河小浪底人工林［２３］的年碳吸收量（３５５ｇＣ／ｍ２）㊂表明宝天曼地区的天然锐齿栎林具有较高的碳吸收能力㊂研究区夜间温度明显低于白天温度，昼夜温差大，从而有利于植被碳同化作用，同时海拔较高温度较低，尤其夜间和非生长季的低温抑制了土壤微生物和植物的呼吸作用［３６］；生长季期间充足的水热，林龄又促使生态系统高的碳吸收量㊂上述原因叠加导致了宝天曼地区的锐齿栎林是一个较大的碳汇㊂３．３㊀通量观测结果的不确定性本研究利用国际流行的涡度相关法第一次定量计算出了宝天曼锐齿栎林生态系统的年碳吸收量，生态系统呼吸和总生态系统生产力㊂虽然之前的研究表明本站点的通量数据的能量闭合度为６７％，说明观测获取的数据是比较可靠的［３７］，但仍然需要指出涡度相关法在测量夜间ＮＥＥ时存在不确定性㊂王兴昌［３８］指出涡度相关法和生物量测定法，箱式法对比，会高估净生态系统生产力２５％，低估生态系统呼吸１０％，低估总生态系统生产力３％㊂目前大部分站点比较流行使用摩擦风速阈值剔除法来进行夜间ＮＥＥ数据的筛选，但一些研究［３９⁃４０］发现在一些站点并不存在摩擦风速的阈值，这种方法仍然会低估生态系统呼吸值，使用夜间最大呼吸法可以更准确地计算出真实的生态系统呼吸量㊂本文也初步探讨了当摩擦风速阈值为０．１５和０．２ｍ／ｓ时年通量的大小，结果表明当摩擦风速阈值取０．１５ｍ／ｓ时，净生态系统生产力，生态系统呼吸和总生态系统生产９８９５㊀１７期㊀㊀㊀牛晓栋㊀等：中国亚热带⁃暖温带过渡区锐齿栎林净生态系统碳交换特征㊀。
涡度
大气探测实验报告涡度相关观测系统[作者姓名]2016-5实验报告：涡度相关观测系统一、实验目的利用观测数据进行涡度相关计算，包括平均速度、标准差、平均风向、湍流强度、雷诺应力和摩擦速度等。
二、实验原理1. 涡度以及涡度相关：气流可以描述为很多湍涡的水平流动。
这些湍涡具有3维结构，携带着不同的下垫面或者环境属性，比如大气成分浓度，温度和湿度。
涡度相关：通过快速测定大气的物理量(如温度，湿度，CO2浓度等) 与垂直风速的协方差来计算湍流通量的一种方法，它是基于大气湍流理论和数据统计分析相结合的一种技术。
目前已经被广泛应用于地气交换的测量。
通量：单位时间单位面积内通过了多少物质或能量垂直风速和某种属性的协方差。
通量取决于通过面积的物质或能量的量、物质或能量通过的面积大小、通过关注面积的时间是多长湍流：如果湍流可以看做一系列关于平均值的波动，即雷诺平均，那么任何瞬时物理量的值都等于给定时间(比如30min)内的均值加瞬时分量（脉动值）。
两个物理量的乘积等于物理量均值的乘积加一个协方差，''y x y x xy +=，任何脉动量的均值等于0，0'=x ，两个物理量之和的均值等于物理量平均值的和y x y x +=+，'u u u +=，'w w w +=，'T T T +=。
涡动相关通量测量的主要假设：在A 点测量应该代表从A 点的整个上风向区域；测量在感兴趣的边界层内进行（常通量层）；对于某一测量，源区面积要足够大，这样测量通量才仅代表感兴趣的区域；净垂直通量是通过湍涡产生的；仪器可以以很高的频率探测非常小的变化；在一个适当的时间间隔内，没有干空气的垂直质量流（即平均垂直风速为零）。
显热通量'' T w c H p ρ=ρ = 空气密度c p= 比气体热容潜热通量'' v w L LE ρ=ρv = 水汽密度L = 汽化潜热CO 2通量''c c w F ρ=ρc = CO 2密度4/12''2''*⎥⎦⎤⎢⎣⎡+=w v w u u2. 观测仪器HMP45C 空气温湿度探头由Vaisala 公司生产的空气温湿度探头，探头使用电容聚合体作为湿度传感器，PRT 作为温度传感器。
双季晚稻农田蒸散量估算研究
双季晚稻农田蒸散量估算研究戴平;李涵茂;方丽;戴鹏飞;黄晚华;贺红志;梁晓梅【摘要】基于2014年双季晚稻生长季稻田气象要素的观测资料,应用波文比-能量平衡法对双季晚稻不同生育期稻田蒸散量进行了估算.研究表明:双季晚稻拔节期-成熟收获期,稻田蒸散量随着晚稻生育期呈逐渐减少的趋势;晴天稻田蒸散量日变化呈单峰曲线,与太阳净辐射量存在着极显著的相关性.双季晚稻拔节期-成熟期日平均蒸散量为7.78 mm/d,该段时期内稻田总蒸散量为451.16mm.基本能反映稻田季节和日变化特征,但因波文比通量观测系统本身因素的影响,双季晚稻田蒸散量估算值与实际值存在着一定的误差,有待进一步改进和研究.【期刊名称】《江西农业学报》【年(卷),期】2015(027)011【总页数】4页(P73-76)【关键词】稻田;蒸散量;估算;太阳净辐射量【作者】戴平;李涵茂;方丽;戴鹏飞;黄晚华;贺红志;梁晓梅【作者单位】湖南省衡阳市农业气象试验站,湖南衡阳420101;湖南省衡阳市农业气象试验站,湖南衡阳420101;湖南省衡阳市农业气象试验站,湖南衡阳420101;湖南省衡阳市气象局,湖南衡阳421001;气象防灾减灾湖南省重点实验室,湖南长沙410118;湖南省气象科学研究所,湖南长沙410118;湖南省衡阳市农业气象试验站,湖南衡阳420101;湖南省会同县气象局,湖南会同418300【正文语种】中文【中图分类】S161.4农田蒸散量是农田能量平衡和水分平衡的重要组成部分，是制定灌溉制度、设计防旱和抗旱措施等的重要依据以及鉴定作物水分供应条件的重要指标。
水稻田的耕作、灌溉、管理方式都明显不同于其他农田，水稻田地表在水稻生长期大部分时间内处于淹水状态，蒸散不会受地表水分条件的限制，与一般旱作农田不同。
准确定量稻田蒸散是模拟农田土壤水分变化、评估稻田生态系统对区域变化适应与响应的基础。
农田蒸散量的计算方法主要有［1－3］:基于涡度相关法(EC)观测的蒸散实测资料、基于常规气象数据的蒸散模型(Hargreaves法、Priestley－Taylor法、FAOPenman－Monteith法)、基于气象梯度数据的蒸散模型(波文比法、梯度法、生态系统过程模型模拟)的模拟精度、农田水量平衡方法、蒸渗计、Penman－Monteith模型(PM模型)、Shuttleworth－Wallace双源模型(SW模型)等。
涡度相关技术在农田生态系统通量研究中的应用
涡度相关技术在农田生态系统通量研究中的应用1. 引言1.1 涡度技术在农田生态系统通量研究中的意义涡度技术是一种用于测量气体和能量通量的先进技术，它通过捕捉在气体流中产生的湍流涡旋来识别和计量气体通量。
在农田生态系统通量研究中，涡度技术的应用具有重要意义。
涡度技术可以实时、连续地监测农田生态系统中的气体通量，如水汽、二氧化碳和甲烷等。
通过这些数据，研究人员可以了解农田生态系统的气体交换过程，揭示其中的动态变化规律，为进一步研究农田生态系统的碳、水和能量平衡提供了可靠的数据支持。
涡度技术的高时空分辨率使其能够捕捉到农田生态系统中微观的气体通量变化，为研究人员提供了更为详细和全面的数据。
这对于分析农田生态系统的响应机制、寻找农田生态系统管理的优化策略具有重要意义。
涡度技术在农田生态系统通量研究中的意义在于提供了全面、准确的气体通量数据，为研究人员深入探讨农田生态系统的功能和稳定性提供了有力支撑。
涡度技术的应用也丰富了农田生态系统通量研究的方法和手段，推动了农田生态系统研究的进一步发展。
【字数：272】1.2 研究背景农田生态系统是指农田内生物、土壤和环境之间的相互作用关系。
随着农业生产和气候变化等因素的影响，农田生态系统通量研究变得越来越重要。
通量是指单位时间内通过某一表面的质量或能量流量，通过测量农田生态系统中的通量，可以更好地了解生态系统的功能和响应机制。
在过去的研究中，常用的方法是基于模型来估算通量。
这种方法常常会受到模型假设的限制，且需要大量的数据来支持模型的运算。
而涡度技术可以直接测量大气界面上的通量，具有实时性和高精度的优势，因此在农田生态系统通量研究中具有重要意义。
通过涡度技术，研究人员可以实时监测农田生态系统中的气体、水汽和热量通量，揭示了生态系统的碳、氮、水和能量循环过程。
涡度技术还可以帮助研究人员更深入地理解农田生态系统对气候变化、人类活动和土地利用变化的响应。
涡度技术在农田生态系统通量研究中具有重要意义，为深入研究农田生态系统的功能和稳定性提供了有效工具和方法。
matlab涡度通量数据处理
一、概述Matlab是一种非常流行的科学计算软件，广泛应用于工程、物理、生物医学等领域。
在大气科学研究中，涡度通量数据处理是一个重要的课题，涡度通量可以用来研究大气边界层的运动和物质交换。
本文将介绍如何使用Matlab对涡度通量数据进行处理和分析。
二、数据导入1. 在Matlab中使用读取数据的函数，如`csvread`或`xlsread`，将涡度通量数据导入到Matlab的工作空间中。
2. 对导入的数据进行格式和结构的检查，确保数据的完整性和准确性。
三、数据预处理1. 对导入的数据进行缺失值处理，可以使用插值或者简单的填充方法进行处理。
2. 如果数据中存在异常值，可以考虑对其进行剔除或者进行异常值修正。
四、数据分析1. 计算涡度通量的平均值、标准差等描述性统计量，了解数据的整体分布情况。
2. 使用Matlab的相关函数，对涡度通量数据进行趋势分析和周期性分析，寻找数据中的规律和特点。
五、数据可视化1. 利用Matlab强大的可视化功能，绘制涡度通量数据的时间序列图和空间分布图，直观展现数据的变化趋势和空间分布特点。
2. 可以利用Matlab的动画功能，展现涡度通量随时间和空间的变化过程，更形象地展示数据的动态特点。
六、结果解释1. 根据数据分析和可视化结果，对涡度通量的特点和规律进行解释和分析，例如涡度通量的季节变化特点、地表特征对涡度通量的影响等。
2. 结合实际大气科学研究问题，对涡度通量数据的分析结果进行解释和讨论，指导大气科学实践工作的开展。
七、总结本文介绍了利用Matlab进行涡度通量数据处理的方法和步骤，包括数据导入、预处理、分析、可视化和结果解释。
通过对涡度通量数据的处理和分析，有助于深入理解大气边界层的运动和物质交换规律，为大气科学研究提供有力的数据支持。
八、参考文献1. Doe, J. (2000). Introduction to atmospheric science. Publisher.2. Smith, A. (2015). Handbook of atmospheric data analysis. Publisher.九、数据处理方法扩展在处理涡度通量数据时，除了上述介绍的基本方法外，还可以考虑一些高级的数据处理方法，以更深入地挖掘数据的潜在信息。
应用涡度相关技术监测地表蒸发蒸腾量的研究进展
的脉动量；λET 为潜热通量（W·m-2）；ET 为蒸发蒸 腾量（kg·m-2·s-1）；λ 为水的汽化潜热（J·kg-1）；q′ 为比湿的脉动值； w′q′ 表示垂直风速与比湿脉动的协 方差。
上式表明，只需测量垂直风速与比湿脉动的协方 差，便可求出对应的垂直水汽通量或蒸发蒸腾量。
（1 中国农业大学中国农业水问题研究中心，北京 100083；2 中国科学院地理科学与资源研究所，北京 100101；3 广西大学农学院，南宁 530005）
摘要：准确测定地表蒸发蒸腾量对于研究土壤-作物-大气系统内水循环及水资源优化管理等意义重大。测量 蒸发蒸腾量的方法较多，但涡度相关法被公认为标准方法。本文简要回顾了涡度相关技术的发展历程与基本原理， 概述了其优缺点，着重总结了耗水监测方面的重要成果，并从观测系统升级﹑方法改进及数据的空间拓展等方面 探讨了今后的研究重点。
然而，下垫面种类繁多，而 FLUXNET 的观测站 点在空间与植被类型上分配极为不均[1]，准确评价全 球尺度水循环过程存在很大难度。迄今为止， FLUXNET 的研究重点和兴趣更多是关于 CO2 的通量 问题。因此，建设更多的新站点，增加观测数据的代 表性，加强水分通量的研究是通量界面临的重要任务 之一。
中国农业科学 2008,41(9):2720-2726 Scientia Agricultura Sinica
doi: 10.3864/j.issn.0578-1752.2008.09.020
应用涡度相关技术监测地表蒸发蒸腾量的研究进展
李思恩 1，康绍忠 1，朱治林 2，杜太生 1，佟 玲 1，李伏生 3
= ρa w s + ρa w′s′
因为垂直风速的平均值较小，可忽略垂直平流量，
中国南方农田蒸散量实测及其影响因素分析
中国南方农田蒸散量实测及其影响因素分析陈晗;黄津辉【摘要】Field observations for two consecutive years were carried out on the actual evapotranspiration, water vaporflux and latent heat flux (LE) for two consecutive years in the vegetable land in the suburb of Yueyang City,Hunan Province by using eddy covariance technique based on closed-path QCLAS-EC Analyzer.The originalobservation data were processed and the evapotranspiration was calculated so as to analyze the annual periodicchange trend and seasonal variation law of the regional evapotranspiration.The results show that annualevapotranspiration in the study area were between 730 and 803mm; the seasonal variation was substantial, reachingthe highest level in August, 3.5mm/d and in January, only 0.4mm/d.The actual evapotranspiration in the wholestudy area can be summarized as follows: higher in spring and summer, lower in autumn and winter; higher inplanting season, lower in non-planting season; higher at midday and afternoon, lower at night.In addition, theeffects of different agricultural activities on the actual evapotranspiration were observed by using high-resolutionmeasured data.The findings are that the evapotranspiration was increased by planting and was decreased byharvesting, and the reduction of evapotranspiration by harvesting was significantly higher than that by planting. While irrigation also contributed to the promotion of evapotranspiration but was less pronounced, the effect of finalfertilization on evapotranspiration was not yet clear.%利用基于闭路QCLAS-EC激光分析仪的涡度相关法对湖南省岳阳市郊区的一片蔬菜地的实际蒸散发、水汽通量以及潜热通量进行了连续两年的野外观测,并对原始观测数据进行处理,计算蒸散量,以分析研究区域实际蒸散量的年际尺度周期变化趋势和季节变化规律.结果表明,实验区域全年蒸散量在730~803 mm之间;季节变化大,8月达到全年最高水平3.5 mm/d,而1月只有0.4 mm/d.整个研究区域实测蒸散量变化规律是:春夏季较高,秋冬季较低;种植季较高,非种植季较低;每天的正午以及下午较高,夜晚较低.此外,利用高分辨率的实测工具观察不同的农业活动对实际蒸散的影响,发现种植引起蒸散发上升,收割引起蒸散发下降,并且收割使蒸散发下降的幅度要明显高于种植使蒸散发上升的幅度;灌溉对蒸散发有促进作用但是作用较小,施肥对蒸散发的影响目前尚不明确.【期刊名称】《水资源保护》【年(卷),期】2017(033)006【总页数】8页(P79-86)【关键词】蒸散发;南方农田;蔬菜地;涡度相关法【作者】陈晗;黄津辉【作者单位】重庆交通大学河海学院,重庆 400074;南开大学环境科学与工程学院,天津 300350【正文语种】中文【中图分类】P332.2人类对水循环特点及水资源的了解程度，直接影响流域水资源利用、开发、管理的合理性与科学性[1]。
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一种用于涡度相关观测通量数据的数据处理方法
涡度观测是一种用于研究大气、海洋和地球表面等流体系统的重要方
法之一、涡度观测通常包括测量速度、温度、湿度、盐度等物理量，并利
用这些观测数据来研究流体系统中的能量传递、边界层特性、湍流结构以
及流体动力学等问题。
然而，涡度观测通常会伴随着大量的数据，因此需
要对这些数据进行处理和分析，以获得有意义的结果。
一种常用的涡度观测数据处理方法是利用相关分析来计算通量。
通量
是指流体物理量在垂直方向上的变化率，通常用来描述物质或能量的垂直
传输。
在涡度观测中，通量通常通过相关分析来计算，即将观测量与垂直
方向上下不同高度处的观测量进行比对，从而得到通量的估计。
通量的计
算通常通过两种方法来实现，包括协方差方法和谱方法。
协方差方法是一种基于观测数据协方差的通量计算方法。
在协方差方
法中，首先需要对观测数据进行平均处理，以消除观测数据中的瞬态波动。
接下来，通过计算不同高度观测数据的协方差，可以得到通量的估计值。
协方差方法的优势在于可以较好地处理观测数据的非线性特征和噪声，但
在实际应用中也存在一些问题，比如对观测数据的高频响应不敏感。
谱方法是一种基于观测数据功率谱密度的通量计算方法。
在谱方法中，通量的计算通过观测数据的频谱分析来实现。
首先，需要将观测数据进行
傅里叶变换，得到观测数据的频域表示。
然后，通过计算不同高度观测数
据的频谱密度，并结合涡旋相关理论，可以得到通量的估计值。
谱方法的
优势在于可以较好地处理观测数据的频谱信息，但也存在一些问题，比如
在计算高频通量时可能受到观测数据截断的影响。
除了通量的计算方法外，对涡度观测通量数据进行处理还需要考虑到
数据的平滑化、插值和缺失值处理等问题。
平滑化可以通过滑动平均等方
法来实现，将观测数据的不稳定波动进行平滑，以减少观测数据的噪声和
误差。
插值可以通过线性插值、样条插值等方法来实现，将观测数据在时
间和空间上进行补充和填充，以获得连续的观测数据序列。
缺失值处理可
以通过外推、插值或者删除等方法来实现，以处理观测数据中的缺失值，
从而减少对结果的影响。
综上所述，涡度观测通量数据的处理方法主要包括通量计算方法、数
据平滑化、插值和缺失值处理等。
这些方法可以以不同的方式组合和应用，以满足涡度观测通量数据处理的不同需求和要求。
在实际应用中，需要根
据具体问题和数据特点来选择和调整这些处理方法，以获得准确、可靠和
有意义的结果。