新疆五家渠光伏电站位于中国西北部， 中心位置经纬度为44°24′23″N、 87°39′23″E， 海拔为439 m， 所在区域属中温带大陆性气候， 年平均降水量为190 mm（孙明霞， 2016）。光伏电站南北长1120 m， 东西长1030 m， 相邻两个光伏阵列之间的距离为7 m， 总装机容量为70 MW。光伏场地原始下垫面为戈壁， 植被稀疏， 长有柽柳、 枸杞、 苦参、 长春花、 骆驼刺等。光伏电站与参考站点的气象观测塔的位置如图1（a）所示。光伏电站观测塔距电站东边界592 m， 建在两排光伏阵列的中点处［图1（b）］。参考站点观测塔［图1（c）］位于光伏电站东北部裸露地面， 下垫面为戈壁下垫面， 距光伏站点920 m， 距最近的光伏阵列300 m以上。

本文利用2020年7 -10月新疆五家渠光伏电站内与站外参考站点自然戈壁下垫面的（气象梯度）塔站数据（其中涡动数据2020年7月15 -22日数据缺失）， 分析了光伏电站下垫面地表粗糙度、 摩擦速度、 动量通量、 湍流强度等陆面参数特征。利用2020年10月的涡动数据分析了土壤热传导率特征。涡度相关系统所用的采集器为CR6型（Campbell）， 每隔30 min采集数据一次。土壤热通量传感器（HFP01， Campbell）分别埋深5 cm和20 cm， 土壤温度（109SS-L， Campbell）分别埋深5， 10， 20， 40， 80和180 cm， 所用采集器为CR1000型（Campbell）， 每10 min采集数据一次。

利用开源的通量计算软件EddyPro 6.1（https： //www.licor.com/env/support/EddyPro/）对数据进行计算与修正， 主要步骤包括： 野点剔除、 超声虚温修正、 坐标旋转、 时间延迟修正、 空气密度效应修正和频率响应修正； 根据通量资料质量等级标志和仪器诊断参数进一步对通量数据进行质量控制， 剔除无效数据。

利用公式（2）对2020年7 -10月的涡动观测资料进行计算。图2给出了线性回归结果， 斜率为 -3.48， 则空气动力学粗糙度Z ₀的平均值为0.12 m。而一些学者曾对纯粹戈壁下垫面的空气动力学粗糙度进行研究， 王慧等（2007）利用2005年5月观测加强期湍流资料研究得出鼎新戈壁下垫面中性条件下的动力学粗糙度为0.00144 m， Zhang et al（2003）通过拖曳系数反推法研究得出甘肃敦煌戈壁下垫面的粗糙度为0.0019 m， 何玉斐等（2009）得到玉门戈壁的地表粗糙度为0.0006 m， 胡隐樵等（1990）基于近中性风廓线外推拟合法在黑河流域戈壁所得空气动力学粗糙度为0.00025 m。对于同样是戈壁下垫面， 学者们计算出的粗糙度并不一致， 这种差异性的形成可能是因为不同地区的戈壁下垫面砾石形状与分布不同， 大小不同的颗粒会影响下垫面粗糙度的计算， 也可能是因为不同学者所采用的计算方法不同或是观测高度也不同。

然而， 可以确定的一点是， 这次所利用2020年7 -10月的涡动观测资料所计算的光伏电站与戈壁组成的混合下垫面的空气动力学粗糙度， 明显大于以往学者所研究的自然戈壁下垫面的空气动力学粗糙度， 而且大了2~3个数量级， 与孙俊等（2012）研究的玉米地粗糙度（0.138 m）接近， 光伏电站综合下垫面的粗糙度与自然戈壁下垫面的粗糙度有着非常显著的差异。这说明， 光伏阵列的布设毫无疑问地增大了原先自然戈壁下垫面的空气动力学粗糙度， 与之前所预想的状况相同， 光伏电站的建设使原本平坦均匀的戈壁下垫面变得高低起伏、 参差不齐， 陆地表面特征发生了很大的改变， 光伏面板以一定倾斜的角度被架设在地面上， 就好比缩小型的建筑物一样， 对周围气流产生阻挡、 拖曳等一系列作用， 改变风速大小及气流的方向， 造成风场的变化， 影响了动量输送与交换， 引起了近地层空气动力学特征的改变。

由图3可知， 光伏电站内与参考站点摩擦速度的日变化趋势大体一致， 都呈单峰形态， 在午后达到最大值， 参考站点摩擦速度在16:30（北京时， 下同）达最大值0.32 m·s^-1， 光伏电站内摩擦速度在16:00达最大值为0.38 m·s^-1， 比参考站点增大了约18.8%。摩擦速度的日变化趋势与水平风速的日变化趋势具有较好的一致性。由图3发现两个站点的摩擦速度在夜间差别很小， 在白天随时间推移， 二者差值拉大， 在16:00差值达最大为0.07 m·s^-1， 这是因为白天风速比夜晚大的原因。由于光伏阵列的布设， 光伏电站与戈壁组成的混合下垫面有更大的粗糙度， 光伏电站内的气流运动过程中比站外参考站点的戈壁平坦下垫面受到更大的摩擦作用， 与下垫面粗糙元之间的相互作用更加强烈。

由图4可以看出， 动量通量的日变化趋势与摩擦速度一致， 白天风速大， 气流运动比夜间剧烈， 两个站点都表现出白天动量大夜间动量小的特点。参考站点动量通量在16:30达最大值为0.13 kg·m^-1·s^-2， 光伏电站内动量通量在16:00达最大值0.18 kg·m^-1·s^-2， 相对于参考站点增大约38.5%。与摩擦速度类似， 光伏阵列的存在增大了动量通量， 而且在夜间差异较小， 白天因为风速增大两个站点的动量通量也都增大， 同时动量差值也逐渐增大， 在16:00二者差值达最大， 为0.05 kg·m^-1·s^-2。光伏面板倾斜向上抬升的表面促进了面板上方的垂直气流运动， 结果引起了动量通量的增大。

由图5和图6可以看出， 光伏电站内与参考站点的各个分量的湍流强度都具有相似的日变化趋势， 并与平均风速的日变化趋势相近。各个分量的湍流强度的值都是白天大于夜间， 白天太阳辐射加热的作用下， 风速较大， 层结不稳定， 湍流活动更强， 而夜间能量较弱的情况下， 层结稳定， 湍流活动相对较弱。分别分析光伏电站内与参考站点三个湍流分量发现， 参考站点横向风速分量的湍流强度I _u几乎全天大于光伏电站内， 夜间的差异更大， 白天两者差别较小， 而纵向风速分量的湍流强度I _v则是夜间光伏电站内小于参考站点， 白天大于参考站点。垂直风速分量的湍流强度I _w则是光伏电站内始终大于参考站点， 夜间差距小， 白天随地表吸收热量差距增大。光伏电站内（参考站点）I _u、 I _v、 I _w的全天平均值分别为0.30（0.34）、 0.34（0.35）、 0.11（0.09）， 相比于参考站点， 光伏电站内的I _u、 I _v、 I _w的全天平均值分别减小11.8%、 减小2.9%、 增大22.2%。水平方向（纵向风和横向风）的湍流强度明显大于垂直风的湍流强度， 奥银焕等（2013）在巴丹吉林沙漠地区的观测试验中也有类似的发现。总体上水平方向的湍流强度较参考站点降低， 尤其是横向风速分量， 这可能与光伏面板面向南方的布设方式有关。朝南放置的光伏面板阻碍了南北方向的气流， 大大减弱了横向风的风切变， 进而导致横向的湍流强度显著降低。

光伏阵列的存在增大了下垫面粗糙度， 光伏面板的倾斜向上抬升的表面增加了垂直方向上的贡献， 加上光伏组件白天产生的热效应促进了垂直湍流混合作用， 进而导致垂直风速分量的湍流强度增强。

研究湍流强度与风速的关系有助于进一步了解湍流运动的变化特征。由图7可知， 当风速小于2 m·s^-1时， 光伏电站内三个风速分量的湍流强度都随风速的增大而迅速减小， 当风速大于2 m·s^-1时， 各风速分量的湍流强度随风速的变化趋于缓慢， 之后随风速的增加（大于4 m·s^-1）趋于稳定。参考站点自然戈壁下垫面湍流强度随风速的变化关系与光伏电站内基本一致， 与郑新倩等（2019）研究结果基本相同。

由于土壤湿度对土壤热传导率有很大影响， 同时为了避免一些极大值或极小值的影响， 所以这里利用2020年10月光伏电站和参考站点土壤温度和土壤热通量数据， 采取最小二乘法通过线性拟合来求土壤热传导率的平均值。其中， 横坐标x为5~20 cm间的土壤温度梯度， 纵坐标y为5 cm和20 cm深度处测得的土壤热通量的平均值， 斜率为土壤热传导率的相反数。我们算出， 光伏电站和参考站点对应的斜率分别为-0.33和-0.39， 即5~20 cm深度的平均土壤热传导率为0.33 W·（m \bulletK）^-1和0.39 W·（m \bulletK）^-1（图8）， 但是由于参考站点的东边存在一个积水区， 可能导致参考站点土壤湿度较大， 进而增大土壤热传导率， 因此我们认为参考站点的土壤热传导率不具备代表性。而Zhang and Huang（2004）在对敦煌戈壁的研究中发现2.5 cm和7.5 cm的土壤热传导率分别为0.18和0.27。在李振朝等（2016）的研究中， 敦煌戈壁2.5 cm和7.5 cm的土壤热传导率分别为0.21和.0.24。所以， 认为光伏电站内的土壤热传导率明显大于纯粹戈壁下垫面， 光伏电站对土壤具有增湿效应。