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低丘山地人工林显热通量空间代表性和尺度效应的研究

作　者: 郑宁
导　师: 严平；张劲松
学　校: 安徽农业大学
专　业: 气象学
关键词: 大孔径闪烁仪(LAS) 人工混交林显热通量源区印痕模型
分类号: S716
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 68次
引　用: 2次
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内容摘要

涡动相关仪和大孔径闪烁仪是目前比较流行的地面通量观测技术,其中涡动相关仪(EC)是单点观测,观测范围通常只有几百米；大孔径闪烁仪(LAS)可以观测从几百米到十几公里尺度上的区域湍流通量,二者测量结果只是反映特定下垫面或某部分下垫面的物理过程,这样通量印痕模型和通量源区的提出正是解决由点到面空的间代表性以及通量测算尺度转换的有效方法。本文参考Meijninger将通量印痕模型分析应用于LAS,综合基于单点的通量印痕函数的原始定义式和LAS沿光程路径方向的权重函数,建立了LAS通量印痕模型函数,采用了位于河南省济源市的华北低丘山地30年生栓皮栎-侧柏-刺槐人工林生态系统的2009年5月-12月的观测数据,分别分析了不同时空变化条件下该森林生态系统基于LAS和EC观测得到的通量源区分布变化情况,并比较了两者源区变化的差异。同时,分析确定了该下垫面条件下LAS测算显热通量的计算方法；利用通量印痕模型对由EC观测的得到区域平均显热通量进行订正,并分析了LAS与EC测算区域显热通量的相关性。主要研究结论如下：1.敏感性分析分别对LAS通量印痕模型以及LAS显热通量的计算进行敏感性分析,结果表明：LAS通量印痕对风向、莫宁—奥布霍夫长度,大气动力学粗糙度和观测高度和LAS光径有效高度等因子比较敏感。LAS显热通量的计算对风速、零平面位移和LAS光径有效高度比较敏感,气压和气温的变化对于LAS显热通量的计算影响很小。在干旱或者半干旱半湿润地区,波文比可以忽略或者赋予定值,对结果影响不大。2.LAS通量源区的时空变化分析：(1)不同风向条件下,在大气不稳定时,东南风向时源区面积最小,为1.1547km2；西南风向时面积最大,为1.5237km2；在大气层结稳定时,西北风向时源区最小,为1.7271km2,西南风向时最大,为3.5289 km2。并且在大气不稳定时的源区面积均小于稳定条件下的面积。其中,大气层结稳定时面积最小的西北风向时的源区面积比不稳定时面积最大的西南风向时的源区面积还要大11.8%。在风向近似垂直于光程路径路线时,LAS能够利用整个光程路径较大范围地观测通量源区；而在风向与光程路径夹角较小时,总有部分光程路径上无法观测到通量信息。(2)典型晴好天气里,上午8点源区面积较大,为1.1483 km2,到11点时源区面积达到最小,为0.4518km2。14点后通量源区面积也随之由0.4779 km2增加到17点的0.7137km2。通量源区的变化情况与辐射、温度等影响大气稳定状况和湍流交换的气象要素的变化趋势是一致的。(3)受大气状态、风向及下垫面的性状的影响,各月通量源区分布具有非均匀性。2009年5-12月期间,各月源区面积分别为1.834km2、1.680km2、2.043km2、1.671km2、1.380km2、2.118km2、1.587 km2、1.922 km2。7月及10月通量源区面积较大,其大气层结稳定的天数分别占每月总统计时数的56.0%和56.3%,而9月与11与的通量源区较小,其大气层结稳定的天数分别只占每月总统计时数的27.6%和39.9%。(4)EC通量源区分布符合通量源区的基本分布规律,无论在何种大气状况下,还是在风向发生变化的时候,通量源区均小于LAS通量源区分布。3.分析LAS与EC测算的观测区域的平均显热通量的相关性,HLAS与HfEC的线性相关系数可达0.97。说明在分析通量印痕模型和通量源区的基础上,采用LAS测算低丘山地人工混交林显热通量具有较好的可行性。

全文目录

摘要  3-5
Abstract  5-7
目录  7-10
1 文献综述  10-16
  1.1 通量印痕模型的概念及发展应用  10
  1.2 通量印痕模型的概念及发展应用  10-12
  1.3 闪烁仪测算显热通量的原理及发展应用  12-16
2 引言  16-19
  2.1 研究的目的与意义  16-17
  2.2 研究内容、研究目标及技术路线  17-19
    2.2.1 研究内容及方法  17
    2.2.2 研究目标  17-18
    2.2.3 技术路线  18-19
3 观测站点与数据处理  19-22
  3.1 试验区概况及观测点设置  19-20
  3.2 主要观测内容及设备  20
    3.2.1 大孔径闪烁仪(LAS)系统  20
    3.2.2 涡动相关(EC)系统  20
    3.2.3 小气候梯度观测系统  20
  3.3 数据处理方法  20-22
    3.3.1 EC观测数据的处理  20-21
    3.3.2 LAS观测数据的处理  21-22
4 结果与分析  22-53
  4.1 LAS通量印痕模型的建立  22-24
    4.1.1 LAS通量印痕模型  22
    4.1.2 沿光程路径方向权重函数  22-23
    4.1.3 基于单点通量印痕模型解析解求算LAS通量印痕模型  23-24
  4.2 LAS观测通量印痕的敏感性分析  24-27
    4.2.1 Monin-Obukhov长度  25
    4.2.2 大气动力学粗糙度(Z_(0m))和LAS光径有效高度(Z_(LAS))  25-26
    4.2.3 风向  26-27
  4.3 通量源区的时空变化  27-44
    4.3.1 风场分析和LAS通量印痕模型的输入参数  27-29
      4.3.1.1 风场分析  27
      4.3.1.2 通量印痕模型关键参数的分析  27-29
        (1) 侧向风速标准差  27-28
        (2) 摩擦速度  28-29
        (3) 动力学粗糙度(Z_(0m))和零平面位移(d)  29
    4.3.2 LAS通量源区的分布  29-38
      4.3.2.1 不同风向下的通量源区分布  29-33
      4.3.2.2 通量源区分布日变化  33-34
      4.2.3.3 各观测月通量源区分布  34-38
    4.3.3 EC通量源区的分布  38-44
      4.3.3.1 不同风向下的通量源区分布  38-40
      4.3.3.2 通量源区分布日变化  40-41
      4.3.3.3 各观测月通量源区分布  41-44
  4.4 LAS和EC测算显热通量之间尺度关系的比较  44-53
    4.4.1 基于LAS的显热通量的计算  44-47
      4.4.1.1 参数与显热通量测算方法的选择  44-45
      4.4.1.2 显热通量测算的差异分析  45-47
    4.4.2 LAS测算显热通量的敏感性分析  47-48
      4.4.2.1 波文比(β)  47
      4.2.2.2 主要气象参数(气压、气温、风速)  47-48
      4.2.2.3 零平面位移(d)和LAS光径有效高度(Z_(LAS))  48
    4.4.3 EC和LAS测算区域平均显热通量的拟合  48-53
      4.4.3.1 LAS和EC测算显热通量的比较  48
      4.4.3.2 LAS和EC观测通量的尺度及空间位置关系  48-50
      4.3.3.3 LAS与一台EC显热通量的拟合  50-51
      4.3.3.4 LAS与两台EC测算显热通量的拟合  51-53
5 结论  53-55
6 讨论  55-56
参考文献  56-62
致谢  62-64
个人简介  64

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