時(shí)元智，崔遠(yuǎn)來(lái)，才 碩，洪大林，劉 博(. 南京水利科學(xué)研究院 水文水資源與水利工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 南京 009；. 武漢大學(xué) 水資源與水電工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 武漢 4007；. 江西省灌溉試驗(yàn)中心站, 南昌 00)

稻田是中國(guó)長(zhǎng)江中下游平原地區(qū)的主要農(nóng)業(yè)土地利用類(lèi)型，統(tǒng)計(jì)表明，全球約90%的稻田種植面積來(lái)自于亞洲季風(fēng)區(qū)，因此其對(duì)陸地生態(tài)系統(tǒng)水循環(huán)、碳循環(huán)過(guò)程以及溫室氣體排放造成的全球氣候變化有著重要影響[1,2]。對(duì)稻田生態(tài)系統(tǒng)水循環(huán)和碳循環(huán)過(guò)程進(jìn)行評(píng)價(jià)的最直接方法就是對(duì)作物與大氣間CO2和H2O通量進(jìn)行長(zhǎng)期連續(xù)的定位觀測(cè)。目前，渦度相關(guān)技術(shù)已發(fā)展為國(guó)際公認(rèn)的測(cè)量陸、海生態(tài)系統(tǒng)水-碳循環(huán)動(dòng)態(tài)變化的標(biāo)準(zhǔn)方法[3]，全球越來(lái)越多地區(qū)建立的水-碳通量觀測(cè)站點(diǎn)及網(wǎng)絡(luò)為深入研究生態(tài)系統(tǒng)水循環(huán)和碳循環(huán)過(guò)程，評(píng)價(jià)水資源時(shí)空演變和碳源/匯格局等提供了數(shù)據(jù)支撐。

本文利用鄱陽(yáng)湖流域贛撫平原灌區(qū)2011年晚稻種植期間觀測(cè)的渦度相關(guān)通量數(shù)據(jù)，定量分析了WPL校正與3種坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)方法對(duì)稻田生態(tài)系統(tǒng)摩擦風(fēng)速和湍流通量計(jì)算結(jié)果的影響，以期為稻田水-碳通量數(shù)據(jù)的處理提供一些借鑒。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

本試驗(yàn)在鄱陽(yáng)湖流域贛撫平原灌區(qū)內(nèi)的江西省灌溉試驗(yàn)中心站(116°00′E，28°26′N(xiāo)，平均海拔28 m)的水稻大田試驗(yàn)場(chǎng)進(jìn)行，研究區(qū)屬亞熱帶季風(fēng)性氣候區(qū)，多年平均氣溫18.1 ℃，年平均日照時(shí)數(shù)1 720 h，年平均降雨量1 634 mm，但年內(nèi)分布不均，降雨多集中于4-6月[15]。試驗(yàn)場(chǎng)下墊面開(kāi)闊均一，大田生產(chǎn)以雙季稻一年兩熟為主，試驗(yàn)場(chǎng)外除東面種植少量果樹(shù)和旱作物外，其他方向與試驗(yàn)場(chǎng)內(nèi)種植類(lèi)型相同。研究區(qū)的自然條件和種植制度在鄱陽(yáng)湖流域水稻生態(tài)類(lèi)型中具有典型性和代表性。

本次試驗(yàn)所種植晚稻于2011年7月29日移栽，品種為“特優(yōu)923”，種植密度為株距13.33 cm×行距26.66 cm。施肥模式為3次施肥(基肥：N 90 kg/hm2， K2O 54 kg/hm2，P2O560 kg/hm2；分蘗肥：N 90 kg/hm2；穗肥：K2O 66 kg/hm2)，灌溉模式采用間歇灌溉。晚稻于同年11月14日收獲，生育期109 d。研究區(qū)土壤類(lèi)型為水稻土，0～20 cm土層土壤有機(jī)質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)為17.3 g/kg，全氮質(zhì)量分?jǐn)?shù)為1.03 g/kg，pH值為6.86。

1.2 觀測(cè)方法

研究區(qū)的通量觀測(cè)試驗(yàn)始于2011年8月，其觀測(cè)儀器和觀測(cè)項(xiàng)目與國(guó)內(nèi)、國(guó)際主流通量觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)保持一致。本試驗(yàn)采用安裝于通量塔上的開(kāi)路式渦度相關(guān)系統(tǒng)(Open Eddy Covariance System, OPEC)觀測(cè)水稻-大氣間的H2O和CO2通量。OPEC系統(tǒng)是由三維超聲風(fēng)速儀(R3-50, Gill. UK)、開(kāi)路式紅外CO2/H2O分析儀(LI-7500A, LI-COR. USA)和LI-7550數(shù)據(jù)采集器以及供電、通信設(shè)備組合而成。u、v、w(緯向、徑向、垂向)的三維風(fēng)速和超聲虛溫由R3-50測(cè)量，CO2和H2O脈動(dòng)摩爾密度由LI-7500A測(cè)量，R3-50與LI-7500A連續(xù)自動(dòng)采集10 Hz、30 min一組的原始數(shù)據(jù)，經(jīng)計(jì)算后可得到CO2通量、潛熱通量、顯熱通量、動(dòng)量通量等特征值。通量塔位于大片均勻水稻田的中心，OPEC系統(tǒng)的傳感器安裝于2 m高度的伸展臂上，在觀測(cè)期內(nèi)不再隨水稻的生長(zhǎng)發(fā)育調(diào)節(jié)安裝高度。

氣象指標(biāo)觀測(cè)儀器安裝于氣象園內(nèi)，觀測(cè)項(xiàng)目主要包括氣溫、相對(duì)濕度、降雨、輻射、日照時(shí)數(shù)、風(fēng)速/風(fēng)向、氣壓、土壤溫度、土壤水分等，存儲(chǔ)頻率設(shè)置為30 min。

1.3 研究方法

植被-大氣間CO2通量和H2O通量等并不能直接由OPEC系統(tǒng)給出，而是需要對(duì)系統(tǒng)的觀測(cè)量通過(guò)公式(1)～(4)計(jì)算得到。當(dāng)僅考慮水、碳在垂直方向的湍流交換時(shí)，通量可被定義為單位時(shí)間單位面積上通過(guò)垂直湍流運(yùn)動(dòng)輸送的物質(zhì)或能量的量[16]。湍流輸送的CO2通量Fc、動(dòng)量通量τ、潛熱通量LE及顯熱通量H可分別表示為：

CO2通量：

(1)

潛熱通量：

(2)

顯熱通量：

(3)

動(dòng)量通量：

(4)

式中：ρd為干空氣密度；w為垂直風(fēng)速；u為水平風(fēng)速；c為CO2質(zhì)量混合比；q為比濕；cp為定壓比熱；T為空氣溫度；“′”表示脈動(dòng)值；“-”表示平均值。

1.3.1WPL校正

在應(yīng)用公式(1)和(2)計(jì)算CO2通量和潛熱通量時(shí)，c、q表示CO2、H2O的質(zhì)量混合比(物理量與干空氣的質(zhì)量比)，但OPEC系統(tǒng)觀測(cè)的是CO2和H2O密度，即CO2和H2O相對(duì)于濕空氣的質(zhì)量比，因此需通過(guò)下式進(jìn)行WPL校正[6,7]。

(6)

式中：ρc為CO2氣體密度；μ為干空氣與水汽分子量之比(1.608)；σ為干空氣與水汽密度之比；ρv為水汽密度。

1.3.2坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)(傾斜校正)

2 結(jié)果與討論

2.1 WPL校正對(duì)CO2通量和潛熱通量計(jì)算的影響

本文選取2011年9月2日-9月6日(該時(shí)段為晚稻拔節(jié)-孕穗期，長(zhǎng)勢(shì)較好，冠層高度約55 cm)期間共5 d的通量原始數(shù)據(jù)，分析了WPL校正對(duì)CO2通量和潛熱通量計(jì)算結(jié)果的影響。

圖1 WPL校正對(duì)Fc日變化過(guò)程的影響Fig.1 Influence of WPL Correction on daily variation process of Fc

圖1和圖2為經(jīng)WPL校正(CO2_WPL、H2O_WPL)和未經(jīng)WPL校正(CO2、H2O)的計(jì)算結(jié)果對(duì)比，可以看出，WPL校正對(duì)CO2通量和潛熱通量計(jì)算值產(chǎn)生了顯著影響，特別是在峰值處差異更加明顯。圖3采用線性回歸關(guān)系解釋了兩者的區(qū)別，經(jīng)WPL校正的CO2通量值比未經(jīng)WPL校正的計(jì)算值減小了近11%；而經(jīng)WPL校正后潛熱通量計(jì)算值則增大約5.5%，這也意味著通過(guò)WPL校正可使晚稻田能量閉合度提高5%左右。

圖2 WPL校正對(duì)LE日變化過(guò)程的影響Fig.2 Influence of WPL correction on daily variation process of LE

圖3 經(jīng)WPL校正前后的CO2通量、潛熱通量計(jì)算值對(duì)比Fig.3 Comparison of Fc and LE using and not using WPL correction

2.2 傾斜校正對(duì)摩擦風(fēng)速和湍流通量計(jì)算的影響

2.2.1不同坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)方法對(duì)摩擦風(fēng)速計(jì)算的影響

作為表征大氣湍流運(yùn)動(dòng)混合強(qiáng)度的標(biāo)準(zhǔn)之一，摩擦風(fēng)速(u*)在渦度相關(guān)通量數(shù)據(jù)的質(zhì)量分析控制中起著重要的作用。圖4對(duì)比分析了DR、TR和PF等3種坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)方法對(duì)u*的影響，可以看出，3種方法對(duì)摩擦風(fēng)速計(jì)算值產(chǎn)生了不同程度的影響，從而造成了u*臨界值的不確定性。圖中擬合方程參數(shù)表明，3種坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)方法應(yīng)用于水稻-大氣間通量計(jì)算時(shí)，DR對(duì)u*值的影響最小，而PF對(duì)u*值的影響最大，但三者之間的差別并不大(<1%)。

2.2.2不同坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)方法對(duì)湍流通量計(jì)算的影響

圖5對(duì)比分析了DR、TR、PF對(duì)水稻-大氣間湍流通量計(jì)算結(jié)果的影響。結(jié)果表明，所有擬合方程的斜率均<1，表明傾斜校正會(huì)使湍流通量計(jì)算結(jié)果的絕對(duì)值趨于變小。對(duì)通量數(shù)據(jù)進(jìn)行傾斜校正對(duì)動(dòng)量通量τ計(jì)算結(jié)果的影響最大，校正后，τ計(jì)算值減小了21.7%～23.4%，而Fc、LE和H的計(jì)算值僅減小10.5%～12.5%，這與Kaimal和Finnigan[9]的研究結(jié)果基本一致，即：動(dòng)量通量τ對(duì)傾斜誤差特別敏感，而標(biāo)量通量(Fc、LE和H)則相對(duì)不敏感，但也會(huì)導(dǎo)致長(zhǎng)時(shí)段內(nèi)累加值的系統(tǒng)性偏差。

對(duì)于下墊面平坦、均質(zhì)的稻田生態(tài)系統(tǒng)，應(yīng)用DR和PF對(duì)湍流通量計(jì)算結(jié)果的影響區(qū)別不大?？紤]到水稻生育期間冠層高度和粗糙度變化劇烈，且應(yīng)用DR校正方便快捷(可計(jì)算單個(gè)通量平均周期)，因此，本文推薦采用DR對(duì)稻田通量數(shù)據(jù)進(jìn)行傾斜校正。

圖4 DR、TR和PF對(duì)摩擦風(fēng)速(u*)計(jì)算值的影響Fig.4 Influence of Double Rotation, Triple Rotation and Planar Fit on friction velocity (u*) values

圖5 DR、TR和PF對(duì)湍流通量計(jì)算值的影響Fig.5 Influence of Double Rotation, Triple Rotation and Planar Fit on Turbulent Fluxes values

3 結(jié) 語(yǔ)

(1)WPL校正對(duì)CO2通量與潛熱通量計(jì)算結(jié)果有顯著影響。與未經(jīng)WPL校正的通量數(shù)據(jù)計(jì)算值相比，WPL校正可使CO2通量計(jì)算值減小11%，潛熱通量計(jì)算值增大5.5%，即通過(guò)WPL校正可使稻田能量閉合度提高5%左右。

(2)DR對(duì)晚稻摩擦風(fēng)速值影響最小，而PF對(duì)其影響最大，但應(yīng)用DR、TR和PF的計(jì)算結(jié)果之間的差別并不大(<1%)。

(3)傾斜校正使得湍流通量計(jì)算結(jié)果的絕對(duì)值趨于變小，且對(duì)動(dòng)量通量計(jì)算值的影響最大。對(duì)于下墊面平坦、均質(zhì)的稻田，推薦采用DR對(duì)其觀測(cè)的通量數(shù)據(jù)進(jìn)行傾斜校正。

□

[1] Houghton J T, Meira Filho L G, Callander B A, et al. Climate change 1995: the science of climate change[M]. UK: Cambridge University Press, 1996:359-405.

[2] Campbell C S, Heilman J L, McInnes K J, et al. Diel and seasonal variation in CO2flux of irrigated rice [J]. Agricultural and Forest Meteorology, 2001,108(1):15-27.

[3] Law B E, Falge E, Gu L, et al. Environmental controls over carbon dioxide and water vapor exchange of terrestrial vegetation [J]. Agricultural and Forest Meteorology, 2002,113(1):97-120.

[4] G?ckede M, Foken T, Aubinet M, et al. Quality control of Carbo Europe flux data-Part 1: coupling footprint analyses with flux data quality assessment to evaluate sites in forest ecosystems [J]. Biogeosciences, 2008,5(2):433-450.

[5] Mauder M, Foken T, Clement R, et al. Quality control of Carbo Europe flux data? Part 2: inter-comparison of eddy-covariance software [J]. Biogeosciences, 2008,5(2):451-462.

[6] Webb E K, Pearman G I, Leuning R. Correction of flux measurements for density effects due to heat and water vapour transfer [J]. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 1980,106(447):85-100.

[7] Leuning R. Measurements of trace gas fluxes in the atmosphere using eddy covariance: WPL corrections revisited[M]∥ Handbook of micrometeorology. Springer Netherlands, 2004:119-132.

[8] Lee X, Massman W J. A perspective on thirty years of the Webb, Pearman and Leuning density corrections[J]. Boundary-Layer Meteorology, 2011,139(1):37-59.

[9] Kaimal J C, Finnigan J J. Atmospheric boundary layer flows: their structure and measurement[M]. Oxford University, Press, 1994.

[10] Finnigan J J, Clement R, Malhi Y, et al. Are-evaluation of long-term flux measurement techniques part I: averaging and coordinate rotation [J]. Boundary-Layer Meteorology, 2003,107(1):1-48.

[11] Finnigan J J. A re-evaluation of long-term flux measurement techniques Part II: coordinate systems [J]. Boundary-Layer Meteorology, 2004,113(1):1-41.

[12] Wilczak J M, Oncley S P, Stage S A. Sonic anemometer tilt correction algorithms [J]. Boundary-Layer Meteorology, 2001,99(1):127-150.

[13] 朱治林, 孫曉敏, 袁國(guó)富, 等. 非平坦下墊面渦度相關(guān)通量的校正方法及其在 China FLUX 中的應(yīng)用[J]. 中國(guó)科學(xué)(D 輯), 2004,34(A2):37-45.

[14] 諶志剛, 卞林根, 陸龍驊, 等. 渦度相關(guān)儀傾斜訂正方法的比較及應(yīng)用[J]. 氣象科技, 2008,36(3):355-359.

[15] 時(shí)元智, 崔遠(yuǎn)來(lái), 王 力, 等. 氮磷調(diào)控及紫云英配施提高早稻冠層特性和產(chǎn)量[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2014,30(1):89-97.

[16] Burba G. Eddy covariance method for scientific, industrial, agricultural and regulatory applications: a field book on measuring ecosystem gas exchange and areal emission rates[M]. Lincoln, Nebraska: Li-Cor Biosciences, 2013.

[17] 于貴瑞, 孫曉敏. 中國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳通量觀測(cè)技術(shù)及時(shí)空變化特征研究[M]. 北京：科學(xué)出版社, 2008.