涡动相关仪和大孔径闪烁仪测量感热通量的比较及对能量平衡闭合问题的研究外文翻译资料

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Hydrol. Earth Syst. Sci., 15, 1291–1306, 2011 www.hydrol-earth-syst-sci.net/15/1291/2011/

doi:10.5194/hess-15-1291-2011 copy; Author(s) 2011. CC Attribution 3.0 License.

涡动相关仪和大孔径闪烁仪测量感热通量的比较及对能量平衡闭合问题的研究

刘绍民¹ 徐自为¹ 王维真² 贾贞贞¹ 朱明佳¹ 白洁¹ 王介民²

（1.北京师范大学遥感科学国家重点实验室，地理学与遥感科学学院，北京100875

2.中国科学院寒区旱区环境与工程研究所，兰州 730000）

摘要：利用涡动相关仪(EC)和大孔径闪烁仪(LAS)在黑河流域2008年和2009年测得能量平衡各分量的数据，分析了农田灌区（盈科，YK）、高寒草甸（阿柔,AR）和云杉林（关滩,GT）三种不同下垫面上能量平衡各分量的季节变化。使用足迹模型分析了每个站点EC和LAS观测通量的源区并讨论了阿柔站EC和LAS观测感热通量的差异。结果表明：所有站点EC的主要源区分布在半径250m以内。LAS的主要源区（路径长度为2390m）分布在长约2000m,宽约700m范围内。每个站点的源区随季节发生变化，而且所有站点的能量平衡各分量也有季节性变化特征。在作物休眠期，感热通量是能量收支的主体。但在生长季，潜热通量主导能量收支，并且在盈科观察到明显的“绿洲效应”。在阿柔用LAS观测所得感热通量大于同一站点EC所测。这种差异似乎是由涡动相关仪的能量不平衡现象，下垫面的非均匀性以及LAS和EC观测通量源区的差异引起的。

1 引言

地气间的能量和水汽交互作用是陆地生态系统中最重要的生态过程(Baldocchi等, 1997)。这些交互作用决定了热量，湿度和污染物的远距离输送以及行星边界层的增长速率和性质(Wilson and Baldocchi, 2000)。因此，能量和水汽通量的定量估计对合理利用水资源和环境保护至关重要，尤其是在干旱和半干旱地区。

涡动相关法被广泛应用于观测地气间的能量、水汽和CO₂ 的交换。目前，这种方法被认为是测量地表通量的标准方法(Aubinet等, 2000)。关于利用涡动相关仪测量各种生态系统中的能量和水汽通量交换的文章很多，其中研究的生态系统包括森林(Wilson and Baldocchi,2000)、草地(Wever等, 2002)和农田(Suyker and Verma, 2008)。然而，涡动相关法也有其局限性。可靠的测量受许多因素的限制，例如复杂的条件（如地形和不利天气）以及处理湍流数据时需进行校正(Finnigan等, 2003)。Hammerle等(2007)和Hiller等(2008)已经成功在复杂条件下应用涡动相关法进行严格的数据处理。然而，Mauder等(2007a)已经证明不同的数据处理方案可能导致10%-15%的误差。此外，最重要的问题之一是在将EC数据应用到能量收支时的能量不平衡。Wilson等(2002)讨论了这个问题并将不平衡的原因总结如下：(i)能量收支项的源区不匹配，(ii)仪器的系统偏差，(iii)未考虑能汇，(iv)低频和/或高频对湍流通量贡献的损失，(v)未考虑平流作用。一些科学家（例如，Cava等，2008; Foken，2008）最近将这些原因归为三个主要类别：(i)与测量过程相关的误差，(ii)与不同尺度或层次相关的误差，以及(iii)对能量传输的低和/或高频贡献的损失而产生的误差。Von Randow等（2008）强调EC不能捕获的低频涡流对能量传输的贡献可能是能量不平衡的主要原因。许多科学家也使用大涡模拟（LES）模型来研究不平衡问题。这种方法使我们更好地理解导致在常规单个EC观测塔不能检测的尺度上的通量的物理过程，并且这种不平衡已经被归因于湍流组织结构（TOS）（Kanda等，2004; Steinfeld等，2007）。在最近的研究中，发现能量平衡的不闭合可由单站EC不能捕获的二次环流的能量和大尺度涡旋来解释。空间平均法（如闪烁仪，机载涡动相关仪和空间涡动相关仪法）可能表现出能量平衡闭合的趋势（Mauder等，2008; Foken等，2010）。

除了上述的涡动相关系统，在过去的几十年中，大孔径闪烁仪（LAS）已经被广泛用于观测湍流通量，并且已经获得了对于均质和非均质下垫面的可靠结果（Hoedjes等，2002 ;Meijninger等，2002a）。LAS可以获得区域平均的感热通量，如果地表可利用能量（净辐射减去土壤热通量）是已知的，则区域平均蒸散量（ET）可以从能量平衡方程导出（Meijninger等，2002b）。因为闪烁仪的路径长度与卫星图像的像元尺度相当，所以闪烁仪应用更广泛（McAneney等，1995; Foken等，2010）。然而，LAS也有其局限性，例如长期运行中的气象限制，包括降水，能见度差和弱湍流，以及诸如信号饱和效应，信号的内部尺度依赖性和塔振动的限制（Moene等，2009）。因此，数据处理必须仔细进行，特别是在复杂条件下（Meijninger等，2002a）。

黑河流域位于中国西北干旱半干旱地区，具有“冰川/冻土 - 森林 - 河流与湿地 - 绿洲 - 沙漠”的独特景观，它们通过水系统连接。 作为“黑河综合遥感联合试验（WATER）”项目的一个重要组成部分，2007年底建立了许多观测点，以测量各种陆地表面的动量、能量和水汽的表面通量，进而更好地了解地气交换的特性并发展、改进和验证地表和水文模型（Li等，2009，2011）。

本文的主要目标如下：（i）分析EC和LAS在不同下垫面通量观测的空间代表性，（ii）研究不同下垫面能量平衡分量的季节变化特征，以及（iii） 比较LAS和EC观测感热通量的差异。

2 材料与方法

2.1站点介绍和仪器

本文研究在黑河流域进行，选择的三个站点分别为：盈科（YK,100°24rsquo;37rsquo;rsquo;E,38°51rsquo;26rsquo;rsquo;N;1519m）,阿柔（AR，100°27rsquo;53rsquo;rsquo;E,38°02rsquo;40rsquo;rsquo;N;3033m）和关滩（GT，100°15rsquo;1rsquo;rsquo;E,38°32rsquo;1rsquo;rsquo;N,2835m）。这三个站点代表了黑河流域不同类型的气候和土地覆盖（图1）。 YK站位于黑河流域的中间，年平均气温和年降水量分别为7.2℃和126.7mm（1960-2000）。AR站位于黑河流域上游，年平均气温和年降水量分别为0.9℃和403.1mm（1960-2000）。 GT站位于黑河流域中游，年平均

图 1站点位置（星标代表黑河流域的城市）

气温和年降水量分别为3.2℃和333.7mm（1960-2000）。YK土壤质地是粉质壤土，AR是砂混淤泥，GT是覆盖着苔藓的沙子。YK站位于灌溉田，田中5月至7月玉米和春小麦套种， 8月至9月仅玉米（春小麦和玉米的最大高度分别为约1m和1.8m）。 YK位于张掖市西南约8公里处，地势平坦的典型绿洲，周围环绕着戈壁（距离该站约7公里， 图2a）。 AR位于东西走向的山谷，从北向南最大宽度为3公里。 AR周围的地形相对平坦，从东南到西北缓慢下降。 LAS发射器和接收器附近的区域都具有倾斜的地形.EC系统安装在AR周围的地形的中心（沿着几乎平坦的地形从北向南约1300m），距离LAS接收机900m（图2b）。AR地表覆盖有高山草甸（在生长季，草的最大高度约为0.2-0.3m）。 GT位于大野口流域，周围环绕着连绵的山脉。 EC系统安装在位于山腰相对平坦的地形，具有起伏地形。EC观测塔周围的森林是高18-20m的青海云杉，地面覆盖着0.1m高的苔藓（图2c）。

三个站点都有EC和自动气象站（AWS）系统，并且在AR处安装了一组LAS。关于每个观测站点的详细信息列在表1中。在YK，AR和GT，EC传感器分别安装在地面以上2.81m，3.15m 和20.25m处。在所有站点以10Hz的频率对EC数据进行采样，并且通过数据记录器（CR5000，Campbell Scientific Inc.）记录湍流通量。在AR，LAS发射器和接收器安装在相隔2390m的一对塔上。使用全球定位系统（GPS）来获得LAS位置，并且沿着光路以50m为间隔拍摄包括经度，纬度和高度的横断面轮廓。结合LAS加权函数，使用Hartogensis等的方法计算出

AR站的有效高度为9.5m。 （2003）（参考文献中的公式15）。 LAS数据记录在由Scintec设计的信号处理单元（SPU）上，采样频率为5Hz。 EC和LAS数据处理平均时间为30min。每个站点都安装了AWS，以获取空气温度和湿度，风速和方向，空气压力，降水，土壤温度和湿度分布，净辐射和土壤热通量的数据。使用数据记录器(CR800 at YK, CR23X at AR, CR23XTD at GT,Campbell Scientific Inc.)记录这些传感器进行的测量，并且以10min间隔存储输出数据。本研究使用了所有的2008年和2009年的数据。

(a)

（c）

图 2 观测站点的全貌：(a)YK;(b)AR;(c)GT。图像(a)和(c)使用Google Earth(版本5.0)获得2009年2月2日。图(b)是Quickbird图像，2009年8月。(b)和(c)中作有数字高程模型

2.2数据处理

除了仔细的仪器维护和定期校准，为获得高质量的数据还需要严格的后处理。本节将讨论EC数据，LAS数据，土壤表面热通量，遥感数据和足迹模型的处理。

2.2.1涡动相关系统

EC数据处理包括峰值检测，相对于风垂直分量的H₂O / CO₂的滞后校正，超声虚温校正，使用平面拟合方法的坐标旋转，密度波动的校正（WPL校正）和频率响应校正等。使用EdiRe软件(University of Edinburgh,http://www.geos.ed.ac.uk

/abs/research/micromet/EdiRe)用于上述校正。除了这些处理步骤之外，根据以下原则筛选半小时通量数据：（i）当传感器发生故障时，剔除数据（例如，当存在故障诊断信号时），（ii）剔除降水前后1h内的数据，（iii）在30min原始记录中，当缺失率超过3％时,剔除该时次数据 ，以及（iv）当夜间摩擦速度低于0.1m·s^-2时,剔除数据（Blanken等，1998）。

表 1 每个站点EC, LAS 和AWS所用仪器的类型

Instrument Variable Sensors Height/Depth (m)

YK AR GT YK AR GT EC Sensible CSAT3, CSAT3, Campbell CSAT3, 2.81 3.15 20.25

heat flux Campbell and and KH2O, Campbell

and Latent Li7500, Campbell and Li7500,

heat flux Li-cor (11 Mar 2008 sim; Li-cor

2 Apr 2008)

CSAT3,

Campbell and Li7500, Li-cor (10 Jun 2008 sim;

31 Dec 2009)

LAS Sensible heat BLS450, Scintec 9.5

flux (11 Mar 2008 sim; 31 Oct 2008, (path length

1 Jan 2009–30 Jun 2009) 2390 m)

AWS Air temperature/ HMP45C, HMP45C, HMP45C, 3, 10 2, 10 2, 10, 24

humidity Vaisala Vaisala Vaisala

Wind speed 010C-1, 014A, Metone 014A/034B, 3, 10 2, 10 2, 10, 24

Metone Metone

Wind 020C-1, 034B, Metone 034B, 10 10 24

direction Metone Metone

Short CM3, Kipp PSP, Eppley CM3, Kipp 4 1.5 19.75

wave and Zonen and Zonen radiation

Long CG3, Kipp PIP, Eppley CG3, Kipp 4 1.5 19.75

wave and Zonen and Zonen radiation

Soil heat HFP01, HFT3, HFP01, 0.05, 0.15 0.05, 0.15 0.05, 0.15

flux Hukeflux Campbell Hukeflux

Soil 109,

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