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来源：　　作者：刘渡李俊于强同小娟欧阳竹;
涡度相关观测的能量闭合状况及其对农田蒸散测定的影响　 蒸散作为植被水热平衡中的重要组成部分,是反映植被水分状况的重要指标,是影响区域和全球气候的重要因素。准确测算地表蒸散,对作物产量模拟、农业节水研究、全球气候变化研究等方面具有重要意义。目前测定蒸散的方法主要有:水量平衡法、蒸渗仪法、波文比法、梯度法、涡度相关法和闪烁通量仪法等。其中,蒸渗仪法是直接测定生态系统蒸散量最经典的方法,曾被广泛用作校准其他方法的标准[1-2];涡度相关法作为直接测定地表与大气间水汽通量的标准方法在全球水循环研究中得到了广泛应用[3]。但涡度相关技术本身还有许多理论和技术性问题未得到很好解决,如根据热力学第一定律和涡度相关技术的基本假设,观测的能量闭合状况可作为评价数据可靠性的方法之一,可是现在大多数观测站点的能量都不闭合。对FLUXNET和ChinaFLUX的分析结果表明,站点的平均能量不闭合度分别为20%[4]和27%[5]。还有部分学者的研究结果超出普遍报道的10%—30%的不闭合范围[6]。关于能量闭合程度的季节变化特征,Li等[5]发现,从冬季到夏季各站点的能量闭合程度不断提高。但南方通量站情况与北方相反,如鼎湖山针阔混交林的冬季能量平衡状况好于夏季[(本文共计9页)　　　　　　　　　　
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农田不同尺度蒸散量的尺度效应与气象因子的关系
《水利学报》2011年3月
[导读] 摘要：本文以田间实测数据为基础，对比了大型称重式蒸渗仪和涡度相关仪测定的夏玉米生育期蒸散量的变化规律，用回归分析的方法研究了蒸散量的尺度效应与气象因子（净辐射、空气湿度、温度和风速）的关系。研究表明：（1）大型称重式蒸渗仪和涡度相关仪的测量数据变化规律一致，相关性较好，但由于二者的测量空间尺度不同，导致称重式蒸渗仪的测量值明显高于涡度相关仪；（2）不同时间和空间尺度的蒸散量与净辐射的相关关系均较好，但与空气湿度、温度和风速的相关关系随尺度变化而变化。
中图分类号：S161.4 文献标识码：A 文章编号：（4-06
Study on scale effect of farmland evapotranspiration and relationship with meteorological factors
LIU Guo-shui，LIU Yu，CAI Jia-bing，XU Di
Abstract：This article compared the evapotranspiration values of summer maize measured by lysimeter and eddy covariance，and also analyzed the correlation between meteorological factors and evapotranspiration values of two spatial scales. The evapotranspirations measured by lysimeter and eddy covariance represent observation results in different farmland scales. Study results show that （1） good correlation can be found between the measurement results of lysimeter and eddy covariance，but the daily values measured by lysimeterate sigficantly higher than that by eddy covariance due to different spatial scales；（2） good correlation can also be found between the evapotranspiration and the net radiation，but the correlations between evapotranspiration and other meteorological factors are dependent on temporal and spatial scales.
Key words：evapotranspiration；lysimeter；eddy covariance；meteorological factors
1 研究背景
作物作为能量循环和水循环的结合点，一直是农学、水文学、灌溉排水学等领域的重点研究内容。确定作物的方法有计算法和实测法。计算法主要以理论模型为基础，通过确定模型中的参数进而计算作物［1］。这类方法的费用相应较低［2］，但是，计算的作物精度主要受模型参数的影响［3］，需要实测数据的验证［4］。作物实测法是相对可靠的方法，可用于验证理论模型计算结果或给科学研究提供基础数据［5］。但实测结果也受到监测仪器和地形的影响，陈建耀等［6］研究表明，内外水、热条件存在差异，尽管趋势一致，但一般较周边区域的高15%~20%，需乘一转换系数（0.75~0.85）才能表示周边区域的，郭家选等［7］研究表明，地形的影响可导致湍流通量误差达10%~20%，因此，田间观测选择的观测区需尽可能地势平坦。区域蒸散模型的广泛应用对监测仪器的尺度效应提出新的质疑。和是较为准确的监测仪器［3］， 但的监测尺度仅为内部作物，而的监测尺度为其通量足迹范围［8］。此外，对作物影响巨大。国外学者研究表明［9-10］，净辐射、空气湿度、温度和风速是影响的最主要因素，但是，国内学者提出了不同见解。强小嫚等［11］通过分析所测冬小麦数据与净辐射变化规律，得出实测值与净辐射关系不明显，李菊等［12］也提出，在人工林下垫面条件下，风速与没有关系。
本文以夏玉米为研究对象，对比了和测定的变化规律并分析了其与的相关关系，初步研究了两种监测仪器的尺度效应问题。
2 材料与方法
2.1 试验区概况
田间试验于月在中国水利水电科学研究院大兴试验站进行。该试验站地处北京南约30km，北纬39&37& ，东经116&25& 。试验研究区属半干旱大陆性季风气候，冬季寒冷少雨，春季干燥多风，夏季炎热多雨。降雨多集中在汛期的6&9月，其降雨量占全年总降雨量的80％ 以上， 其中汛期的降雨又主要集中在7&8 月， 约占全年雨量的60％ 左右。大兴试验站占地200m&200m，面积约15hm2，内设自记式农业气象站、灌溉试验小区、灌溉制度试验区和大棚作物试验区。灌溉水源为地下水，其埋深在10m左右。试验小区面积为5.5m&5.5m，小区之间设有1m左右隔离带，试验品种为雪糯2号。由于夏玉米生育期降雨较多，该生育期没有对作物进行灌溉，因此各试验小区具有相同的试验处理水平。
2.2 数据观测与处理
该试验站设有自记式农业气象站，可自动监测降雨量、风速、风向、温度、土壤温度、空气湿度、水面蒸发（A级蒸发皿）、太阳辐射、反射辐射、净辐射和日照时数等常规气象资料。时间间隔为每0.5h一次。
小尺度作物通过大型称重式（西安理工大学生产）测量， 其尺寸规格为2m&2m&2.3m，每1h自动采集一次数据，测量精度为0.02mm。大型以水量平衡原理为基础，水量平衡方程如下：
ET = P + I - DW - S　　　　　　　　　　　　　　& （1）
式中：ET 为时段内，mm；P 为时段内降雨量，mm；I 为时段内灌溉量，mm；DW 为时段末与时段初土壤储水量差值，mm；S 为深层渗漏量，mm。其中，土壤储水量差值和深层渗漏量可通过直接获得，降雨量可通过气象站获得，本次试验期间降雨较多，因此无灌溉。为保证大型称重式测量数据的代表性，安装在实验小区内，其内部作物种植密度与周围大田相同，周围区域种有同等作物，此外，为消除内外水热差异，本文采用的转换系数为0.75。
大气通量数据通过全自动涡度协方差开路系统（简称，美国Campbell Scientific公司生产）测定，包括潜热通量（LE）和显热通量（H）。仪器安装高度为3.1m。其中CAST3型三维超声测定水平、垂直风速脉动和超声虚温；HMP45C空气温湿度测定气温和相对湿度；LI7500开路气体分析仪观测水气密度脉动。潜热通量（LE）和显热通量（H）即可通过以下公式计算：
式中：& 为汽化潜热，J/g；&为空气密度，g/m3；Cp为空气定压比热，J/kg/K；&&为垂直风速脉动量，m/s；q&为水汽密度脉动量，g/m3；为温度脉动量，℃。另外，在田间埋有两块热通量板，可测定土壤热通量，埋深为1~2cm。时间每0.5h一次，记录各通量的时间平均值。对该仪器测量结果进行能量闭合程度校核，能量闭合度为90%，表明该仪器能量闭合程度较好。在数据处理过程中，依据以下原则对异常数据进行剔除：（1）降水以及前后各1h数据；（2）明显超出物理含义的数据；（3）传感器状态异常数据。
此外，利用Lagrange抛物插值多项式对缺失数据进行插值处理，同时，通过计算日内波文比反推潜热通量［7］以消除能量不闭合引起的误差，最后，通过计算潜热通量和汽化潜热的比值可得到相应时段的中尺度作物。计算公式如下：
ET = 1 800& LE/&　　　　　　　　　　　　　 &（4）
式中：ET 为时段内，mm；LE为时段内潜热通量，W/m2；&为汽化潜热，MJ/kg。
由于在2007年夏玉米生育期内降水较多，对各种仪器的数据采集精度和稳定性影响较大，因此本文选取的研究时段为日&9月17日。
3 结果分析
3.1 大型称重式和测量数据对比
图1为通过大型称重式（lysimeter）和（eddy）测定的夏玉米生育期作物日变化规律关系图。相关分析表明，大型称重式和所测数据相关关系较好，决定系数（R2）为0.69。在研究时段内，大型称重式和所测日平均值分别为4.08mm/d和2.87mm/d，数据相差较大，分析原因可发现：（1）大型称重式测量空间尺度较小，其测量数值仅代表该仪器范围内的作物；测量空间尺度为中型尺度，在其测量范围内，裸土面积所占比重较大，相关研究表明，夏玉米生育期土壤蒸发量占总的比重较大［13-14］，因此导致所测数据较小；（2）大型称重式由于仪器的边界效应，导致其测量数值偏大；由于其仪器的安装影响到了大气的涡流运动，因此会导致其测量数值偏小［7］；（3）测量足迹的变化［8］，引起其测量下垫面的不确定性，也会导致与测量结果的差异；（4）二者下垫面相似，所以两种仪器所测数值相关性较好；（5）由于9月期间有几次高强度降雨，导致9月6日以后数据相关性明显下降。
图1 和测定的日变化规律比较
图2为通过大型称重式和测定的夏玉米生育期典型日内变化规律关系图。从图中可发现，两种仪器测定的日内变化规律一致。相关分析表明，大型称重式和测定的作物日内相关关系较好。决定系数（R2）分别为0.951和0.941。但是，二者在数值上相差较多。8 月10 日大型称重式和测定的日内均值分别为0.16mm/h 和0.11mm/h，9月2日两种仪器测定的日内均值分别为0.13mm/h和0.10mm/h。同时，在太阳辐射较弱的时段，作物蒸散作用不明显，两种仪器测量数据相差不明显，随着太阳辐射增加，作物蒸散作用逐渐增强，尤其是作物蒸腾作用的增强，导致二者在数值上的差距逐渐增加，到下午13时左右，二者差距达到最大值。两种仪器测定的日内表现规律与两种仪器测定的日表现规律相一致。
图2 和测定的日内变化规律比较
3.2 作物与关系
图3对比了测定的日（ETe）与大型称重式测定的日（ETl）分别与净辐射（Rn）、空气湿度（RH）、温度（T）和风速（U）的相关关系（以上均为日平均值）。分析可发现：
（1）由于基于能量平衡原理，ETe与净辐射的相关关系较好，决定系数（R2）为0.94，其次分别为空气湿度、温度和风速。
（2）大型称重式以水量平衡为基础，因此，ETl与净辐射的相关关系低于ETe与净辐射的相关关系，决定系数（R 2）为0.67，其次分别为温度、空气湿度和风速。
（3）两种空间尺度的日与净辐射的相关关系在所有中均排名首位，而两种空间尺度的日与日平均风速的相关关系在所有中均排名末位，且日与日平均风速的关系不明显。
图3 两种仪器日观测值与相关关系
表1为日内观测值与4种相关关系，与日和相关关系类似，日内与净辐射的相关关系较好，且净辐射对日内的影响在所有中排名首位。决定系数（R2）均超过0.9。此外，日内与风速的相关关系有所上升，甚至超过与温度和空气湿度的相关关系。
表1 涡度相关日内观测值与相关关系
表2为大型日内观测值与相关关系，比较可发现，日内时间尺度与净辐射相关关系较日尺度有所上升，决定系数（R2）均超过0.9，且其决定系数在与所有中居于首位。同时，大型日内观测值与风速相关关系也有所上升。表1和表2表现规律相似。
表2 大型日内观测值与相关关系
（1）大型称重式和测定的作物代表不同的农田尺度量，在下垫面基本相同的条件下，两种仪器所测数值具有较好的相关性。在作物生育期内和日内尺度二者测定的变化规律一致。
（2）由于监测的空间尺度大于，在其足迹范围内包括有田间道路、田埂等裸土面积，导致所测数值小于所测数值，说明农田的尺度效应明显。
（3）对于不同的空间和时间尺度，净辐射是影响的重要因子。空气湿度、温度和风速对的影响程度随尺度变化而变化。
（4）在日时间尺度上和日平均风速关系不明显，但在日内时间尺度（小时尺度）与风速的相关关系明显上升。
参考文献：
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作者简介：刘国水（1982-），河北人，博士生，主要从事作物需水应用基础与方法研究。
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