淮河流域农田生态系统湍流输送特征
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摘 要：利用涡度相关法与垂直梯度法对安徽寿县农田湍流通量进行了连续观测，分析了不同天气状况与不同下垫面对农田湍流通量的影响。结果显示：农田湍流通量受不同天气条件的影响显著。LE、H、G变化特征在晴、阴、雨条件下均呈单峰型曲线，日峰值、变化幅度：LE>H>G；通量值受短时气象条件影响有所波动，其稳定程度：晴天>阴天>雨天；雪天湍流通量单峰曲线规律不明显，LE波动剧烈，G为负值。地表反照率：雪地>裸地>作物下垫面；雪面反照率最大，导致H、LE最小，G相对较大，为负值；作物下垫面地表反照率随作物生长周期有先增后减的趋势。反照率与湍流通量各值的变化呈负相关。
关键词：农田；湍流通量；显热通量；土壤热通量；地表反照率
中图分类号 S162.4 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2015）03-04-143-03
Abstract：In this study，the eddy covariance and vertical gradient method was used for a continuous observation on the farmland turbulent flux in Shouxian，Anhui province.The effects of different weather conditions and underlying surfaces on farmland turbulent fluxes was analyzed.The results show that the effects of the different weather conditions to farmland turbulent flux was significantly different.LE，H，G variation in sunny，cloudy，raining conditions showed a unimodal curve，meanwhile there may be fluctation affected by short-term weather conditions.Daily peak and Amplitude of variation shows：LE>H>G；The stability degree of flux value changing over time：sunny>cloudy>raining；In the snow，there is no obvious turbulent fluxes unimodal regularity.LE is volatile extremely while G is the output state.The surface albedo：snowfield> bare field>crop land；Snow surface albedo was the largest，which result in H and LE was in minimum level，G is negative and higher by contrast.Crop land surface albedo has a tendency to increase after the decrease along with the crop growth cycle.Albedo change was negatively correlated with the turbulent flux value.
Key words：Farmland；Turbulent flux；Sensible heat flux；Soil heat flux；Surface albedo
农田生态系统的热循环与农业生产中作物生长、发育等关系密切，是决定作物产量与农产品品质的重要因素。热循环过程中，以热传导、对流、水分相变等方式进行能量传递与输送，天气条件的变化以及作物生长导致下垫面的改变均对农田湍流热输送影响显著[1]。研究农田下垫面的湍流输送特征对提高农田生态系统生产率以及生态系统管理与调控措施的优化有着指导性意义。为此，本文选取寿县气象局2008-2010年通量观测数据进行整理分析，对淮河流域农田生态系统湍流通量特征进行研究，以期为淮河流域的农田湍流通量研究提供基础性资料，为农田作业中具体管理措施的调整与改进提供参考依据。
1 试验区域概况和研究方法
1.1 试验区概况 寿县地处皖北沿淮区域，位于江淮丘陵与淮北平原之间，北亚热带季风半湿润气候，常年平均气温15℃，年降水量900mm左右。该地区农田下垫面平坦、开阔，以水稻、小麦为主要作物，是我国淮河流域农业区的典型代表。本试验所测湍流通量地点位于寿县国家气候观象台（116°46′E，32°30′N），稻麦轮作，一年两熟。
1.2 研究方法 本实验运用涡度相关法（eddy covariance）和垂直梯度法（vertical gradient method），采用湍流观测分系统与梯度观测分系统[2-3]对寿县国家气候观象台于2008年1月至2010年12月观测获得的农田下垫面潜热通量（LE）、显热通量（H）、土壤热通量（G）等数值进行整理分析，所选数据通过WPL（Webb，Pearman and Leuning）修正，并剔除受外界干扰产生的虚假观测值，对缺失的梯度数据用相邻的数据进行线性内插填补[4-5]。
2 结果与分析
2.1 不同天气条件下农田湍流通量日变化特征 农田湍流通量在不同天气条件下的日变化特征如图1所示。
2.1.1 晴 由图1可知：晴天LE、H、G均呈规律性较为显著的单峰型曲线，峰值分别为488.86W·m-2、127.35W·m-2、110W·m-2（图1-A）。在整体变化趋势内各通量值稳定性G>H>LE。原因是H与LE易受到平流、下垫面状况、作物生理特性等复杂因素影响，如中午的高温强光条件下，作物出现“午休”现象，叶片萎蔫，土地裸露面积增大，土壤水分蒸发，造成了LE、H变化的增大。
2.1.2 阴 阴天条件下，云量增多及云层厚度增加，削弱向下垫面的辐射传播，地面增温及水汽相变等过程的发生情况减弱，因此在实测数据中，湍流通量各项指标的数值较晴天条件下偏小，LE、H、G峰值分别为299.85W·m-2、32.02W·m-2、52W·m-2（图1-B）。且由于阴天条件下，气温、湿度、风速等随云量、气压等的变化波动较大，H、LE的变化波动较大，下垫面植被对土地的遮挡屏障作用，使得G受干扰较小。
2.1.3 雨 湍流通量受降水情况的影响波动明显，尤其在降水集中的时段14：00～16：30，各项通量指标均呈显著降低趋势，LE降低最为明显，最小值1.96W·m-2，雨水汇集形成径流，土壤热传导剧烈，如图在降水集中时段G变化率显著增大，最小值-41W·m-2，热量呈输出状态（图1-C）。
2.1.4 雪 受降雪以及地面积雪融化和雪水结冰等情况的影响，LE变化波动尤为剧烈，H也有较为明显的波动，变幅相对较小，G由于积雪覆盖地表热量一直呈输出状态，因而为负值（图1-D）。
2.2 农田下垫面变化引起的湍流通量变化特征 不同下垫面因其反照率不同，对太阳总辐射和大气逆辐射的反射率有明显差异，下垫面表层构成不同，影响地表辐射的释放。热量收支的不同作用于湍流通量的变化。如图2所示，农田休耕期间，土壤裸露，地面温度日波动较大，H相对其他下垫面最大。裸露土壤易于水分蒸发，因而LE亦偏大。雪面因其反照率大，且积雪覆盖对地表与大气之间造成的阻隔作用，导致地气间热交换较为微弱，故呈现出H、LE均为4类下垫面中最小，分别为-0.97W·m-2、8.2W·m-2。但积雪融化吸热决定G较大，为负值，方向由地下向地表传输。由于麦田与稻田显著的作物蒸腾效应，LE明显大于裸地与雪地，而水稻生长早期处于水田中，灌溉水大量蒸发使得稻田下垫面LE偏大，地表层灌溉水的阻隔效应，以及水的比热较大，导致稻田G、H小于麦田。
因作物下垫面湍流效应更为显著，为系统研究作物生长过程中湍流通量的变化，以作物不同生长期反照率的变化为参考值做探讨。作物生长发育过程中下垫面的组成结构发生改变，地表反照率随作物生长周期有先增后减的趋势，如图3所示，稻田在抽穗前由于水田水面反照率小，对热量的吸收量大，水分蒸发，LE较大，但受水面隔绝，G变化很小。随着作物生长，叶面舒展，田地水旱的影响日趋减小，稻田麦田反照率的差距逐渐减小，湍流通量各指标值的差异也变小。到孕穗期，由于二者株型特点、果穗形态、籽粒颜色等因素，稻田平均反照率大于麦田。当植株进入成熟期，植株形态色泽等改变，导致反照率下降。湍流通量各指标值均开始上升。
3 结论
本文通过对寿县站2008年1月至2010年12月农田热通量实测数据整理分析，得出以下结论：
（1）农田湍流通量受不同天气条件的影响相当显著。LE、H、G变化特征在晴、阴、雨条件下均呈规律性较为显著的单峰型曲线，日峰值、变化幅度LE>H>G；通量值受短时气象条件影响有所波动，其稳定程度晴天>阴天>雨天，雨天降水集中时段湍流通量各值迅速减小；雪天由于雪面反照率大、融化吸热等特点，湍流通量单峰曲线规律不明显，LE波动剧烈，G呈输出状态。
（2）地表反照率影响下垫面对太阳总辐射和大气逆辐射的吸收，从而影响湍流通量的变化。地表反照率：雪地>裸地>作物下垫面；雪面H、LE最小，G相对较大，方向由地下土壤向地表传输；地表反照率随作物生长周期有先增后减的趋势。稻田在抽穗以前反照率低于麦田。到孕穗期，稻田反照率大于麦田。植株进入成熟期，反照率下降。反照率的改变作用于湍流通量各数值的变化，反照率越大，通量值相对偏小，反照率越小，通量值则较大。
参考文献
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[4]赵兰兰，王恺，赵兵.农业气象资料中连续性数据缺失插补方法研究[J].水电能源科学，2010，28（05）：4-6.
[5]Matthias Mauder，Claudia Liebethal，Mathias Göckede，et al.Processing and quality control of flux data during LITFASS-2003[J].Boundary-Layer Meteorology，2006，121：67-88.
（责编：张宏民）