張 功，張勁松**，孟 平，鄭 寧

（1.中國林業(yè)科學(xué)研究院林業(yè)研究所/國家林業(yè)局林木培育重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100091；2.南京林業(yè)大學(xué)南方現(xiàn)代林業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心，南京 210037）

蒸散（Evapotranspiration）是全球水量平衡的重要組成部分，當(dāng)其被作為潛熱通量時，又與顯熱通量構(gòu)成了全球能量平衡的重要組成部分，因此，在全球氣候變化的背景下，對蒸散的觀測，特別是區(qū)域尺度平均蒸散的觀測顯得尤為重要[1-2]。傳統(tǒng)的蒸散觀測以波文比?能量平衡法（Bowen ratio energy balance）、梯度迭代法（Profile iteration method）、空氣動力學(xué)方法（Aerodynamic method）、渦動相關(guān)方法（Eddy Covariance，EC）以及蒸滲儀法（Lysimeter）等為主，對于中小尺度蒸散的計(jì)算、觀測研究成果豐碩，其中渦動相關(guān)方法因其準(zhǔn)確快速的優(yōu)點(diǎn)常被用作蒸散觀測的標(biāo)準(zhǔn)[3-5]。隨著全球氣候環(huán)境的變化以及流域水文研究的需要，區(qū)域尺度的蒸散研究越來越受到重視[6]。遙感模型法可根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯^(qū)域尺度進(jìn)行蒸散的估算，但模型對蒸散過程中許多關(guān)鍵要素的參數(shù)化計(jì)算方法尚不成熟，遙感模型結(jié)果還須結(jié)合地面觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證改進(jìn)，模型參數(shù)也需要結(jié)合地面實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化[7]。若將傳統(tǒng)觀測結(jié)果擴(kuò)展到區(qū)域尺度，除了需考慮下墊面異質(zhì)性的影響，還需考慮大氣狀態(tài)的平穩(wěn)性、湍流的發(fā)展以及局地微氣象條件的差異。因此，對區(qū)域平均蒸散的觀測仍為相關(guān)研究的瓶頸。利用近紅外波段與微波波段聯(lián)合（雙波長方法）觀測的技術(shù)為直接實(shí)現(xiàn)區(qū)域尺度蒸散的估算帶來了希望。該技術(shù)不僅彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法，如渦動相關(guān)法的空間代表性不足，同時也為遙感模型的地面驗(yàn)證提供了的尺度匹配的實(shí)測數(shù)據(jù)，因而在地表能量觀測中表現(xiàn)出巨大的潛力。

利用近紅外波段與微波波段聯(lián)合的方法估算區(qū)域尺度湍流通量的技術(shù)，雖然早在20世紀(jì)70年代就已提出，但很難找到僅對濕度波動敏感的波動，且該技術(shù)要求高、成本昂貴，以往研究利用的設(shè)備多由實(shí)驗(yàn)室研制，商品化儀器甚少，且多利用雙波長假設(shè)方法（Hill雙波長方法）進(jìn)行區(qū)域通量估算。雙波長方法首次由Hill提出，通過假設(shè)rTq取值等方法概括了該技術(shù)的完整計(jì)算過程（雙波長假設(shè)法）。Meijninger等[8]通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了雙波長方法測算水熱通量的可行性，并得出理想結(jié)果。Ward等[9]在英國Swindon城郊區(qū)域利用雙波長方法研究水熱通量，測量結(jié)果變化趨勢明顯，與渦動相關(guān)方法結(jié)果一致性較高。國內(nèi)關(guān)于雙波長方法的研究并不常見，舒婷[10]采用雙波長假設(shè)法在中國北方草原下墊面條件下進(jìn)行區(qū)域蒸散的測量研究，結(jié)果表明雙波長方法得到的顯熱通量與渦動相關(guān)方法測量結(jié)果相關(guān)系數(shù)為0.96，潛熱通量的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.76。上述研究大多基于假設(shè)rTq的方法進(jìn)行雙波長測算，Meijninger等[8]研究發(fā)現(xiàn)，rTq在研究中通常位于?0.5～0.9，Mei等[11]在半干旱區(qū)研究發(fā)現(xiàn)，雙波長方法在實(shí)際測量中受到rTq的限制。Lüdi等[12]認(rèn)為通過假設(shè)rTq的方法并不能真實(shí)反映出波文比，從而提出可以實(shí)時測算rTq的雙波長交互法。

由于很難選擇出僅對濕度波動敏感的波動，考慮到技術(shù)的復(fù)雜性以及成本問題，雙波長方法對通量的估算僅在部分實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行，且研究多采用雙波長假設(shè)法進(jìn)行區(qū)域通量估算。2015年德國RPG公司生產(chǎn)出首套商業(yè)化微波閃爍儀（Microwave Scintillometer，MWS），才使得雙波長方法在大范圍運(yùn)用成為可能。基于RPG公司生產(chǎn)的MWS與大孔徑閃爍儀（Large Aperture Scintillometer，LAS）相聯(lián)合，采用雙波長交互測量的方法進(jìn)行工作，即紅外微波閃爍儀方法（Optical-Microwave Scintillometer，OMS），在已公開的文獻(xiàn)中，有關(guān)利用OMS進(jìn)行通量的觀測實(shí)驗(yàn)并不常見。本研究基于OMS方法，在華北低丘山地人工林生態(tài)系統(tǒng)展開關(guān)于蒸散的觀測研究，比較OMS估算結(jié)果與EC觀測結(jié)果差異，并分析OMS方法的估算結(jié)果對能量平衡的影響，深入分析影響OMS觀測結(jié)果的因子，旨在探明OMS觀測過程中存在的不確定性，以期為進(jìn)一步研究區(qū)域蒸散、能量閉合問題提供科學(xué)依據(jù)，同時也為后續(xù)雙波長方法的研究奠定基礎(chǔ)。

1 材料與方法

1.1 OMS原理及方法

雙波長即紅外微波閃爍儀交互測量系統(tǒng)（OMS），由大孔徑閃爍儀（LAS）和微波閃爍儀（MWS）兩個分系統(tǒng)組成，每個分系統(tǒng)均包括接收端和發(fā)射端。發(fā)射端發(fā)射出特定波長的光波，LAS波長為880nm，MWS波長為1.86mm，在傳播過程中受大氣湍流的影響而發(fā)生光信號強(qiáng)度變化，接收端根據(jù)光強(qiáng)的變化測出空氣折射指數(shù)結(jié)構(gòu)參數(shù)（其計(jì)算式為

式中，是 LAS測算出的空氣折射指數(shù)結(jié)構(gòu)參數(shù)（m?2/3）；為接收光強(qiáng)信號的自然對數(shù)方差；D為閃爍儀的孔徑尺寸（0.15m）；L為光路長度（1.63km）；為MWS測算出的空氣折射指數(shù)結(jié)構(gòu)參數(shù)（m?2/3）；k為空間波數(shù)（2π/λ，λ為波長，m）；為LAS與OMS測量的交互空氣折射指數(shù)結(jié)構(gòu)參數(shù)（m?2/3）。A為待定系數(shù)，與LAS、MWS的路徑長度以及LAS與MWS儀器的中心距離有關(guān)，具體計(jì)算參考Lüdi等[12]。可表示為溫度結(jié)構(gòu)參數(shù)濕度結(jié)構(gòu)參數(shù)以及溫濕度交互結(jié)構(gòu)參數(shù)（CTq）的方程，即[12-13]

式中，和 CTq是未知數(shù)，為空氣平均溫度（K）；表示空氣的平均相對濕度（kg·kg?1），AT、Aq分別為溫度、濕度結(jié)構(gòu)參數(shù)系數(shù)。按照Lüdi等[12]計(jì)算方法，和CTq分別為

式中，M?1為逆矩陣，表達(dá)式可參考文獻(xiàn)[12]。

根據(jù)莫寧?奧布霍夫相似理論（MOST），空氣的溫度、濕度結(jié)構(gòu)參數(shù)與穩(wěn)定度函數(shù)f存在如下關(guān)系

式中，z為有效高度（m），d為零平面位移（m），T*為溫度變量（K），q*為濕度變量（kg·kg?1），fT為MOST普適函數(shù)，LMO為奧布霍夫長度。其中

式中，g 為重力加速度（9.81m·s?2），u*為摩擦風(fēng)速（m·s?1），k 為von Karman 常數(shù)（0.4）。由于 LMO受H和u*的影響，上述公式通常無法得出H或LE的解析解，對于紅外?微波雙波長工作方式的光閃爍法需進(jìn)行如下迭代運(yùn)算。

式中，為空氣密度（1.2kg·m?3），cp為空氣比熱（1005J·kg?1·K?1），是空氣的相對濕度（kg·kg?1），Lv是蒸發(fā)潛熱（kJ·kg?1），H 為顯熱通量（W·m?2），LE 是潛熱通量（W·m?2）。

1.2 研究區(qū)域概況

研究地點(diǎn)位于河南黃河小浪底森林生態(tài)系統(tǒng)國家野外定位觀測研究站南山觀測區(qū)。該定位研究站位于河南省濟(jì)源市，地處黃河中游，太行山南端，站區(qū)中心地理坐標(biāo)為（35°01′N，112°28′E），平均海拔 410m，面積約 7210hm2。區(qū)域樹種以栓皮櫟（Quercus variabilis Blume）、側(cè)柏[Platycladus orientalis （Linn.） Franco cv. Orientalis]、刺槐（Robinia pseudoacacia Linn）人工純林3個樹種的針闊混交林為主，所占面積比例分別約 81.6%、7.4%和11.0%，平均株高分別為10.1m、8.0m和9.4m（2016年）。屬暖溫帶亞濕潤季風(fēng)氣候，年平均氣溫12.4℃，全年日照時數(shù)為2367.7h，年平均降水量641.7mm。受季風(fēng)氣候的影響，降水季節(jié)性分配不均勻。5?9月平均降水量為438.0mm，占全年的68.3%。主要生長季節(jié)（5?9月）風(fēng)向東北偏東、西南為主。

1.3 觀測系統(tǒng)布置

雙波長即紅外微波閃爍儀交互測量系統(tǒng)（OMS）安裝在觀測區(qū)中的西南?東北走向，系統(tǒng)發(fā)射端與接收端之間直線距離1.63km。發(fā)射端距離地面32.6m，接收端距離地面 9.8m，觀測有效高度為 27.3m。具體安裝方式如圖1所示。大孔徑閃爍儀（LAS，型號BLS900，德國產(chǎn)）與微波閃爍儀（MWS，型號RPG-160，德國產(chǎn)）采用橫向交叉安置，兩個發(fā)射端中心相距0.4m，兩個接收端中心相距0.3m，安裝方式可參考文獻(xiàn)[12]。MWS固定采樣頻率為1000Hz，為了最大限度獲取LAS觀測信號，LAS采用最高發(fā)射頻率（125Hz）。氣象數(shù)據(jù)由 MWS自帶氣象站（Vaisala，型號WXT-520，芬蘭產(chǎn)）觀測。在近OMS光路的中間位置處安裝凈輻射傳感器（Kizzp&zonen，型號CNR-4，荷蘭產(chǎn)）。

渦度觀測（EC）系統(tǒng)安裝在光路中間（圖1），靠近OMS發(fā)射端，主要包含CSAT3三維超聲風(fēng)溫計(jì)（美國產(chǎn)）和LI-7500開路式紅外CO2/H2O分析儀（美國產(chǎn)）以及5cm土壤熱通量板。EC安裝在距地面30m處，凈輻射安裝在距地面16m處。EC采樣頻率為 10Hz，其它常規(guī)氣象參數(shù)采樣間隔為10min。氣象參數(shù)的觀測均采用CR5000型數(shù)據(jù)采集器（Campbell Sci. Inc.，USA）晝夜連續(xù)自動采集。

圖1 觀測系統(tǒng)儀器布置示意圖Fig. 1 Set-up of laboratory instruments

1.4 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制

觀測時間為2015年9月5日?11月9日。由于OMS只輸出白天（6：00?19：00）數(shù)據(jù)，由實(shí)驗(yàn)期間觀測結(jié)果可知，在7：00之前、18：00之后OMS輸出的數(shù)據(jù)波動較大（相鄰分鐘間隔內(nèi)顯熱通量正負(fù)交叉變化），為確保數(shù)據(jù)有效性，僅篩選出7：30?17：30的觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。根據(jù)自動氣象站的觀測結(jié)果，剔除降雨時刻數(shù)據(jù)，同時對OMS信號不穩(wěn)定或信號強(qiáng)度偏低的數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除。由于MWS波長較大（1.86mm），在本次研究觀測中不受信號飽和的影響，因此，僅對 LAS進(jìn)行飽和質(zhì)量控制。根據(jù)0.193L?8/3λ1/3D5/3（L為光路徑長度，1634m，λ是LAS的波長，為880nm，D是LAS的孔徑尺寸，為0.15m）剔除BLS900的飽和值，根據(jù)BLS900的診斷文件進(jìn)行野點(diǎn)剔除，并刪除同時刻MWS的觀測數(shù)據(jù)。觀測數(shù)據(jù)存儲時間間隔為 1min，后期處理時間間隔為30min，經(jīng)上述質(zhì)量控制后得到 OMS數(shù)據(jù)樣本量為3890。

EC數(shù)據(jù)處理主要包括降雨時刻數(shù)據(jù)剔除、野點(diǎn)剔除、延遲時間校正、坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)（平面擬合法）、大氣密度效應(yīng)的修正（WPL修正）等[14]，EC直接輸出30min平均值。EC與OMS觀測時間不匹配的數(shù)據(jù)也被剔除，如OMS系統(tǒng)無夜間數(shù)據(jù)輸出，因此，EC在夜間的觀測數(shù)據(jù)也被剔除。

1.5 源區(qū)分析

通量源區(qū)是指對通量值有主要貢獻(xiàn)的下墊面區(qū)域，主要與觀測高度、大氣穩(wěn)定度、風(fēng)速風(fēng)向等因素有關(guān)[15-16]。根據(jù) Kormann等[17]理論先計(jì)算出 EC的源區(qū)分布，再根據(jù)OMS路徑權(quán)重函數(shù)求得OMS系統(tǒng)的源區(qū)分布。

EC單點(diǎn)的累積足跡為

側(cè)向風(fēng)分布函數(shù)為

由式（11）、式（12）可得EC源區(qū)為其中，Γ為伽馬函數(shù)，x為距離觀測點(diǎn)的上風(fēng)向距離（m），μ表示濃度隨風(fēng)速與湍流強(qiáng)度的擴(kuò)散系數(shù)，ξ表示通量隨高度的變化程度，y表示x位置所對應(yīng)的高度，σ表示濃度隨風(fēng)速的變化程度，主要與風(fēng)速有關(guān)。

OMS權(quán)重函數(shù) W（x）表示光徑路程上每個點(diǎn)對OMS觀測結(jié)果的貢獻(xiàn)程度，其表示形式為

式中，v為OMS的空間波數(shù)，υ為湍流譜空間的波數(shù)，L為光路徑長度（m），D是 OMS的直徑，J1為一階貝塞爾函數(shù)。因此，可確定OMS的足跡模型為

式中，x1、x2表示OMS發(fā)射端和接收端的位置，（x，y）表示光路程上的點(diǎn)，（x'，y'）表示光路徑點(diǎn)上風(fēng)區(qū)域的點(diǎn)坐標(biāo)。在實(shí)際應(yīng)用中常用足跡函數(shù)的不同水平等值線所包圍的區(qū)域表示通量來源范圍。等值線通常指達(dá)到某一水平的通量值在最小區(qū)域上的積分函數(shù)。本研究中通量值的等值線取90%、80%、70%、60%、50%。

2 結(jié)果與分析

2.1 OMS系統(tǒng)水熱通量及其影響分析

2.1.1 30min水熱通量

由圖2a可見，全觀測期內(nèi)（2015年9月5日?11月9日）每日7：30?17：30，OMS系統(tǒng)與EC系統(tǒng)估算的每 30min顯熱通量（H）均在 0～350W·m?2范圍，兩者線性回歸方程的決定系數(shù)（R2）為0.75，線性回歸系數(shù)為 1.05，說明 OMS系統(tǒng)所觀測的 H比EC系統(tǒng)偏高約5%。從散點(diǎn)的聚焦程度看，大部分?jǐn)?shù)值小于 100W·m?2，且在 1:1線附近；大于100W·m?2數(shù)據(jù)點(diǎn)相對較分散。由圖2b可見，OMS系統(tǒng)與EC系統(tǒng)觀測的每30min潛熱通量（LE）在0～600W·m?2范圍內(nèi)，線性回歸方程的決定系數(shù)（R2）為0.66，線性回歸系數(shù)為1.28，表明OMS系統(tǒng)估算的LE比EC系統(tǒng)偏高約28%。由圖還可見，當(dāng)LE大于300W·m?2時數(shù)據(jù)點(diǎn)的離散程度較大。

2.1.2 通量源區(qū)的分布

通量源區(qū)主要受風(fēng)速、風(fēng)向以及觀測高度等因素的影響，根據(jù)觀測高度以及氣象站觀測的相關(guān)氣象參數(shù)得出觀測期間風(fēng)向分布如圖3a所示。由圖可見，西風(fēng)與西南風(fēng)為整個觀測期間的盛行風(fēng)向，根據(jù)盛行風(fēng)向，結(jié)合式（11）?式（17），取平均風(fēng)速2.5m·s?1，摩擦速度 0.4m·s?1，穩(wěn)定度為?3.4 時 EC 和OMS的觀測源區(qū)分布如圖3b所示。從源區(qū)分布可以看出，OMS的通量源區(qū)基本完整覆蓋了EC通量源區(qū)。結(jié)合圖2a可知，當(dāng)OMS與EC的通量源區(qū)重疊區(qū)域較多時，二者觀測得出的顯熱通量較接近。從圖3b可以看出，沿OMS光傳播方向，EC通量源區(qū)的90%位于OMS通量源區(qū)范圍，OMS采用相對濕度表示空氣中水汽含量，而EC采用水汽密度表示空氣中水汽含量，由于EC和OMS觀測通量源區(qū)的不同，受到氣壓、氣溫等影響，二者的觀測結(jié)果差異較大。

2.1.3 不同波文比下的水熱通量

圖4是不同波文比條件下，OMS與EC觀測的每半小時通量比較。圖中所示，波文比對OMS估算的熱量通量影響顯著。由4a可知，當(dāng)波文比為0.75時，OMS估算的顯熱通量比EC的測量結(jié)果高9%左右；而波文比變?yōu)?.03時，OMS結(jié)果比EC測量值高出2%左右，R2也由0.72變成0.91，說明OMS與EC觀測的每30min顯熱通量（H）具有良好的一致性，且當(dāng)波文比較大時，OMS估算的H離散程度較小。圖4b表明，與H相比，OMS估算的每30min顯熱通量（LE）受波文比的影響較大，OMS估算的LE與EC觀測結(jié)果相比，均出現(xiàn)不同程度的高估，當(dāng)波文比為0.75時，OMS的估算結(jié)果比EC觀測結(jié)果偏高約64%，當(dāng)波文比變?yōu)?.03時，OMS估算結(jié)果出現(xiàn) 34%的高估現(xiàn)象。說明波文比較大時，OMS對熱量通量的觀測，特別是H的觀測較為可靠。

圖2 2015年9月5日?11月9日每日7：30?17：30 OMS系統(tǒng)與EC系統(tǒng)每30min觀測結(jié)果的比較Fig. 2 Comparison of fluxes from OMS and EC system, datasets from Sep. 5 to Nov. 9, 2015 during 7:30?17:30 with 30 minutes intervals

圖3 觀測期間風(fēng)向（a）和通量的觀測源區(qū)分布（b）Fig. 3 Wind directions during the observation(a) and the distribution of source area(b)

圖4 不同波文比狀態(tài)下OMS系統(tǒng)與EC系統(tǒng)每30min觀測結(jié)果的比較Fig. 4 Comparison of averaged heat fluxes with 30 minutes intervals obtained from OMS and EC system by different β（Bowen ratio）

2.2 OMS系統(tǒng)能量閉合程度及其影響分析

2.2.1 能量平衡比率

作為生態(tài)系統(tǒng)能量來源的凈輻射（Rn）主要以顯熱通量（H）和潛熱通量（LE）的方式對邊界層底部進(jìn)行加熱，有部分熱量進(jìn)入土壤，即土壤熱通量（G），也有一部分熱量以其它形式存儲或消亡[18]。因此，表示能量閉合程度的能量平衡比率（Energy balance ratio，EBR）可以反映出測量方法的可靠程度，可表達(dá)為

圖5為每日7：30?17：30 OMS和EC觀測的能量平衡比率。由圖可見，OMS估算的能量平衡比率EBR為1.05，其中67.5%的數(shù)據(jù)點(diǎn)分布在1:1線上方，表現(xiàn)出過閉合狀態(tài)。EC觀測的能量平衡比率為0.78，僅7.6%的數(shù)據(jù)點(diǎn)分散在1:1線上方。結(jié)合圖2可知，OMS系統(tǒng)的過閉合現(xiàn)象可能是因?yàn)長E出現(xiàn)了高估現(xiàn)象。能量平衡比率表明，基于相同的Rn與G，OMS系統(tǒng)觀測的能量值出現(xiàn)5%左右的高估，而EC系統(tǒng)觀測的能量出現(xiàn)約 22%的低估現(xiàn)象，整個觀測時段內(nèi)R2具有一致性。

圖5 2015年9月5日?11月9日每日7：30?17：30 OMS系統(tǒng)和EC系統(tǒng)每30min觀測的能量平衡比率Fig. 5 Energy balance ratio with 30 minutes intervals of OMS and EC system from Sep. 5 to Nov. 9, 2015 during 7:30?17:30

2.2.2 能量閉合誤差原因

LE的高估導(dǎo)致了OMS系統(tǒng)出現(xiàn)能量過閉合現(xiàn)象。由于觀測區(qū)域地形起伏不平，下墊面性質(zhì)復(fù)雜，OMS觀測的通量源區(qū)范圍較大（圖3），在盛行風(fēng)向條件下的不同風(fēng)速對湍流的發(fā)展?fàn)顟B(tài)也不相同，從而影響了OMS系統(tǒng)的觀測結(jié)果。

對不同風(fēng)速條件下OMS與EC的觀測結(jié)果進(jìn)行比較可知（圖6），在風(fēng)速小于3m·s?1時，OMS估算的H比EC觀測結(jié)果高11%～13%，風(fēng)速大于3m·s?1時，OMS估算的H比EC觀測結(jié)果高約21%，風(fēng)速大于4m·s?1時，二者結(jié)果偏差可達(dá)37%。由圖還可見，OMS估算的潛熱通量LE受風(fēng)速的影響明顯。當(dāng)風(fēng)速小于3m·s?1時，OMS估算的LE比EC觀測結(jié)果偏高 18%～21%，但當(dāng)風(fēng)速大于3m·s?1時，比EC觀測結(jié)果偏高達(dá) 35%，當(dāng)風(fēng)速大于 4m·s?1時，OMS觀測的LE均在 200W·m?2以上。造成這種差異的原因可能是風(fēng)速對塔體晃動，造成信號噪聲影響，OMS在原始數(shù)據(jù)濾波過程中，并未完全過濾這些異常信號，從而造成通量值的高估[19]。OMS是在區(qū)域尺度對湍流通量進(jìn)行估算，得出的通量時間間隔較短（1min），而EC方法得出的結(jié)果為30min間隔，統(tǒng)計(jì)不確定性較大。在白天觀測條件下，湍流受到溫度和風(fēng)速的影響較大，在不同風(fēng)速條件下湍流狀態(tài)也不相同，OMS由于觀測路徑較長，在獲取有效湍流時受到信號噪聲的影響，觀測結(jié)果也會產(chǎn)生偏差。

圖6 2015年9月5日?11月9日每日7：30?17：30不同風(fēng)速條件下OMS與EC系統(tǒng)每30min觀測的顯熱通量（a）、潛熱通量（b）的比較Fig. 6 Comparison of sensible heat fluxes(a), latent heat fluxes(b) derived from OMS and measured by EC with different wind speed from Sep. 5 to Nov. 9, 2015 during 7:30?17:30 with 30 minutes intervals

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

（1）OMS系統(tǒng)估算的顯熱通量與EC觀測結(jié)果具有良好的一致性，但潛熱通量比 EC觀測結(jié)果高估約28%。由于存在對潛熱通量的高估，致使OMS系統(tǒng)觀測在本次研究中出現(xiàn)過閉合現(xiàn)象，超出幅度約為5%。

（2）氣象因子，如波文比、風(fēng)速對OMS估算影響顯著。當(dāng)波文比為0.75時，OMS估算的潛熱通量比EC觀測結(jié)果高約54%。當(dāng)風(fēng)速＞4m·s?1時，OMS估算結(jié)果并不理想。

（3）OMS系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對潛熱通量的直接估算，其系統(tǒng)采樣間隔較短，大大減小了統(tǒng)計(jì)不確定性，有助于更精確地測量熱量通量，深入研究能量閉合問題。

3.2 討論

在雙波長方法估算熱通量的研究中，雙波長方法估算的顯熱通量比EC觀測結(jié)果高7%左右，潛熱通量估算結(jié)果比 EC觀測結(jié)果高約 26%[8]，在Flevoland的實(shí)驗(yàn)中也發(fā)現(xiàn)潛熱通量高估約 8%[20]。OMS系統(tǒng)估算的顯熱通量與以往相關(guān)文獻(xiàn)結(jié)果相似，但潛熱通量估算結(jié)果相對較高。波文比條件對OMS的影響較大。研究表明，近紅外波段主要對溫度的波動敏感，而微波波段對溫度和水汽的波動同樣敏感[13,21]。本實(shí)驗(yàn)中的微波波長為1.86mm，頻率為 160GHz，文獻(xiàn)中的波長大多為 11mm，27GHz[8]或 3.2mm，94GHz[9,11,22]。Meijninger等[8]研究發(fā)現(xiàn)，相同波長、不同頻率的MWS與近紅外聯(lián)合觀測存在8%的誤差，分別對顯熱通量與潛熱通量高估約 2%和4%。針對近紅外波段測算顯熱通量的研究表明，當(dāng)波文比較高時，如在干旱區(qū)域，波文比對熱量通量測算的影響很小，可以忽略，但當(dāng)波文比較小時，如濕地、農(nóng)田等，由于濕度波動引起的信號變化會對測量結(jié)果產(chǎn)生很大影響，波文比修正不可忽略[23-24]。對溫濕度波動均敏感的微波波段受濕度影響較大[12]，受水汽吸收影響，OMS的觀測結(jié)果會受到波文比的影響。

OMS對通量的估算主要根據(jù)相似理論通過迭代計(jì)算得出。利用近紅外與微波聯(lián)合方式觀測空氣折射指數(shù)結(jié)構(gòu)參數(shù)是可靠的[9,25-26]，由于相似理論的使用具有特定的限制條件，因此，OMS得到的最終結(jié)果與EC觀測結(jié)果相比偏大[8,27-28]。關(guān)于相似函數(shù)已有多種不同的表達(dá)形式[13,24,30-31]。在不穩(wěn)定狀態(tài)下，不同相似函數(shù)對通量估算結(jié)果影響不大，但在近中性條件或者穩(wěn)定條件時不同相似函數(shù)對OMS通量的估算具有明顯影響[9]。且不同相似函數(shù)對通量的估算會產(chǎn)生 20%左右的誤差[30-31]。不同相似函數(shù)的選擇對通量的結(jié)果影響不同，通過實(shí)驗(yàn)擬合得出的相似函數(shù)適用性與湍流狀態(tài)具有明顯關(guān)聯(lián)性[31]。本研究所選擇的相似函數(shù)是最常用的 Andreas[26]提出的表達(dá)式，該相似函數(shù)成立的前提是假設(shè)溫濕度波動狀況相同，在本研究的下墊面條件下，由于風(fēng)速條件的不同，湍流狀態(tài)可能限制了相似函數(shù)的適用性，此外氣溫的波動與空氣濕度的波動也并非相等，EC與OMS的觀測尺度不一致、通量源區(qū)不完全重疊，在面積尺度上的累積誤差也是造成OMS對能量高估的原因。此外，OMS系統(tǒng)利用迭代方式估算湍流通量時需要確定粗糙度長度。粗糙度長度受到觀測源區(qū)的影響，具有動態(tài)特征。周艷蓮等[32]對長白山觀測站進(jìn)行粗糙度 z0研究時發(fā)現(xiàn)，不同風(fēng)向時粗糙度差異明顯，并指出采用經(jīng)驗(yàn)算法 z0=0.13h （h為植被冠層高度）估算得出的結(jié)果比實(shí)際計(jì)算得出的粗糙度偏大。本研究所在區(qū)域地形起伏，植被高度不一，但在實(shí)際計(jì)算中采用經(jīng)驗(yàn)公式對粗糙度長度進(jìn)行估算，從而影響了OMS系統(tǒng)估算結(jié)果。在有效高度計(jì)算中，依據(jù)Hartogensis等[33]方法，而Evans等[22]在研究中指出，Hartogensis等計(jì)算有效高度的方法僅適于近紅外波段閃爍儀，若將之?dāng)U展至OMS系統(tǒng)觀測中，由于BLS900的路徑權(quán)重函數(shù)與MWS的路徑權(quán)重函數(shù)并不相同而存在不確定性，Sheepdrove在實(shí)驗(yàn)觀測中發(fā)現(xiàn)，由有效高度帶來的觀測誤差在5%～15%。Ward等[24]研究認(rèn)為不同的有效高度對通量結(jié)果產(chǎn)生6%或3%的偏差。

采用EC方法觀測時，對冠層熱儲量和其它形式消耗能量的忽略導(dǎo)致了低估[17]。研究表明，植被冠層高度超過8m時，冠層熱儲存量對能量閉合會產(chǎn)生較大的影響，在茂盛的森林中，由冠層儲量引起的能量閉合誤差可達(dá) 7%左右[23]。同時，由于空間位置的差異，有效凈輻射的觀測存在5%的誤差，土壤熱通量的誤差在15%左右[34]。許多關(guān)于森林下墊面的研究中，EC觀測的能量閉合程度最高約為0.7，而OMS在本研究中能量閉合出現(xiàn)過閉合狀態(tài)，如何通過有效的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制，合理控制計(jì)算過程中的誤差，降低OMS對能量的高估現(xiàn)象，將有助于深入研究能量閉合問題。

參考文獻(xiàn)References

[1]李英杰,延軍平,王鵬濤.北方農(nóng)牧交錯帶參考作物蒸散量時空變化與成因分析[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2016,37(2):166-173.Li Y J,Yan J P,Wang P T.Temporal and spatial change and causes analysis of the reference crop evapotranspiration in farming-pastroral ecotone of Northern China[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2016,37(2):166-173.(in Chinese)

[2]Evans J G,McNeil D,Finch J W,et al.Determination of turbulent heat fluxes using a large aperture scintillometer over undulating mixed agricultural terrain[J].Agricultural Forest Meteorology,2012,166(2):221-233.

[3]郭春明,任景全,張鐵林,等.東北地區(qū)春玉米生長季農(nóng)田蒸散量動態(tài)變化及其影響因子[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2016,37(4): 400-407.Guo C M,Ren J Q,Zhang T L,et al.Dynamic change of evapotranspiration and influenced factors in the spring maize field in Northeast China[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2016,37(4):400-407.(in Chinese)

[4]秦孟晟,郝璐,施婷婷,等.秦淮河流域五種參考作物蒸散量估算方法的比較及改進(jìn)[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2016,37(4):390-399.Qin M S,Hao L,Shi T T,et al.Comparison and modification of five crop reference evapotranspiration models for Qinhuai River Basin[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2016,37(4):390-399.(in Chinese)

[5]Maayar M E,Chen J M,Price D T.On the use of field measurements of energy fluxes to evaluate land surface models[J].Ecological Modelling,2008,214(2):293-304.

[6]辛?xí)灾?田國良, 柳欽火.地表蒸散定量遙感的研究進(jìn)展[J].遙感學(xué)報,2003,7(3):233-240.Xin X Z,Tian G L,Liu Q H.A review of researches on remote sensing of land surface evapotranspiration[J].Journal of Remotely Sensing,2003,7(3):233-240.(in Chinese)

[7]盧俐,劉紹民,孫敏章,等.大孔徑閃爍儀研究區(qū)域地表通量的進(jìn)展[J].地球科學(xué)進(jìn)展,2005,9(9):932-938.Lu L,Liu S M,Sun M Z,et al.Advances in the study of areal surface fluxes with large aperture scintillometer[J].Advances in Earth Science,2005,9(9):932-938.(in Chinese)

[8]Meijninger W M L,Beyrich F,Lüdi A,et al.Scintillometerbased turbulent fluxes of sensible and latent heat over a heterogeneous land surface:a contribution to LITFASS-2003[J].Boundary-Layer Meteorology,2006,121(1):89-110.

[9]Ward H C,Evans J G,Grimmond C S B,et al.Infrared and millimetre-wave scintillometry in the suburban environment(Part 1): structure parameters[J].Atmospheric Measurement Techniques, 2015a,7(11):1385-1405.

[10]舒婷.微波閃爍法測量潛熱通量的初步研究[D].北京: 中國農(nóng)業(yè)大學(xué),2012.Shu T.Preliminary study of microwave scintillometer in measuring latent heat flux[D].Beijing:Chinese Agricultural University,2012.( in Chinese)

[11]Mei S Y,Pauwels V R N,Daly E,et al.A comparison of optical and microwave scintillometers with eddy covariance derived surface heat fluxes[J].Agricultural and Forest Meteorology,2015,213(20):226-239.

[12]Lüdi A,Beyrich F,Mtzler C.Determination of the turbulent temperature-humidity correlation from scintillometric measurements[J].Boundary-Layer Meteorology,2005,117(3):525-550.

[13]Andreas E L.Three-wavelength method of measuring path-averaged turbulent heat fluxes[J].Journal of Atmospheric and Oceanic Technology,1990,7(6):801-814.

[14]Liu S M,Xu Z W,Wang W Z.A comparison of eddy- covariance and large aperture scintillometer measurements with respect to the energy balance closure problem[J].Hydrology and Earth System Sciences,2011,15(4):1291-1306.

[15]G?ckede M T,Markkanen B H,Charlotte T,et al.Update of a footprint-based approach for the characterisation of complex measurement sites[J].Boundary-Layer Meteorology,2006,118:635-655.

[16]胡誠,張彌,肖薇,等.通量及其不確定性對農(nóng)業(yè)區(qū)高塔 CO2濃度模擬的影響[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2017,38(8):469-480.Hu C,Zhang M,Xiao W,et al.Effect of flux and its uncertainty on tall tower CO2concentration simulation in the agricultural domain[J].Chinese Journal of Agrometeorology, 2017,38(8):469-480.(in Chinese)

[17]Kormann R,Meixner F X.An analytical footprint model for non-neutral stratification[J].Boundary-Layer Meteorology,2001,99:207-224.

[18]田志偉,王維真,王介民.植被大氣間能量儲存分項(xiàng)對能量閉合率的影響分析[J].冰川凍土,2016,38(3):794-803.Tian Z W,Wang W Z,Wang J M.Analyzing the effects of energy storage terms in vegetation-atmosphere system on energy balance closure[J].Journal of Glaciology and Geocryology, 2016,38(3):794-803.(in Chinese)

[19]Danodia A,Sehgal V K,Patel N R,et al.Assessment of large aperture scintillometry for large-area surface energy fluxes over an irrigated cropland in north India[J].Journal of Earth System Science,2017,126(5):69.

[20]Meijninger W M L,Green A E,Hartogensis O K,et al.Determination of area-averaged water vapor fluxes with large aperture and radio wave scintillometers over a heterogeneous surface-Flevoland field experiment[J].Boundary-Layer Meteorology,2002,105:63-83.

[21]Kohsiek.Measuring CT2,CQ2,and CTQin the unstable surface layer,and relations to the vertical fluxes of heat and moisture[J].Boundary-Layer Meteorology,1982,24 (1):89-107.

[22]Evans J G,De Bruin H A R.The effective height of a two-wavelength scintillometer system[J].Boundary-Layer Meteorology,2011,141(1):165-177.

[23]McCaughey J H.Energy balance storage terms in a mature mixed forest at Petawawa,Ontario:a case study[J].Boundary Layer Meteorology,1985,31(1):89-101.

[24]Ward H C,Evans J G,Grimmond C S B.Infrared and millimetre-wave scintillometry in the suburban environment(part 2):large-area sensible and latent heat fluxes[J].Atmospheric Measurement Techniques,2015b,8(3):1407-1424.

[25]Wyngaard J C,Izumi J,Collins Jr S A.Behavior of the refractiveindex-structure parameter near the ground[J]. Journal of the Optical Society of America,1971,61(12): 1646-1650.

[26]Andreas.Two-Wavelength method of measuring pathaveraged turbulent surface heat fluxes[J].Journal of Atmospheric and Oceanic Technology,1988,7(6):280-292

[27]De Bruin H A R,Kohsiek W,Den Hurk B J.A verification of some methods to determine the fluxes of momentum,sensible heat and water vapour using standard deviation and structure parameter of scalar meteorological quantities[J].Boundary-Layer Meteorol.,1993,63:231-257.

[28]Beyrich F,De Bruin H A R,Meijninger W M L,et al.Results from one year continuous operation of a large aperture scintillometer over a heterogeneous land surface[J].Boundary Layer Meteorology,2002,105(2):85-97.

[29]Li D,Bou-Zeid E,De Bruin H A R.Monin-obukhov similarity functions for the structure parameters of temperature and humidity[J].Boundary-Layer Meteorology,2012,145(1):45-67.

[30]Hartogensis O K,de Bruin H A R.Monin-Obukhov similarity functions of the structure parameter of temperature and turbulent kinetic energy dissipation rate in the stable boundary layer[J].Boundary-Layer Meteorology,2005,116(2): 253-276.

[31]鄭寧.低丘山地人工林顯熱通量空間代表性和尺度效應(yīng)的研究[D].合肥:安徽農(nóng)業(yè)大學(xué),2010.Zheng N.Investigation on spatial representativeness of surface and scale effect of sensible heat flux from mixed plation in the hilly zone[D].Hefei:Anhui Agricultural University,2010.( in Chinese)

[32]周艷蓮,孫曉敏,朱治林,等.幾種典型地表粗糙度計(jì)算方法的比較研究[J].地理研究,2007,26(5):887-896.Zhou Y L,Sun X M,Zhu Z L,et al.Comparative research on four typical surface roughness length calculation methods[J].Geographical Research,2007,26(5):887-896.(in Chinese)

[33]Hartogensis O K,De Bruin H A R,van de Wiel B J H.Displaced-beam small aperture scintillometer test(Part II):CASES-99 stable boundary-layer experiment[J].Boundary-Layer Meteorology,2002,105:149-176.

[34]Mauder M,Liebethal C,Gckede M,et al.Processing and quality control of flux data during LITFASS-2003[J].Boundary-Layer Meteorology,2006,121(1):67-88.