Plateau Meteorology

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2024 , Vol. 43 >Issue 1: 227 - 240

DOI: https://doi.org/10.7522/j.issn.1000-0534.2023.00027

Turbulent Flux Mass Evaluation and Contribution Region Analysis of the Underlying Surface in Southern Sichuan Forest

  • Demin FAN ,
  • Yu ZHANG ,
  • Youqi SU ,
  • Qian ZHANG
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  • College of Atmospheric Sciences，Chengdu University of Information Technology /Chengdu Plain Urban Meteorology and Environment Sichuan Provincial Field Scientific Observation and Research Station，Chengdu 610225，Sichuan，China

Received date: 2023-01-16

  Revised date: 2023-03-27

  Online published: 2024-01-11

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Abstract

As flux observations are susceptible to complex underlying surface and instrument accuracy， rigorous pre-processing and quality control of the raw data is required based on the principles of the Eddy Covariance system observations.In this study， turbulence observations of the eddy-related system from May to December 2021 were selected from the Si'e Mountain Forest in the southern Sichuan region， and the observations were set up at different heights， including within the rough sublayer， at the boundary between the rough sublayer and the normal flux layer， and within the normal flux layer.The variability of the turbulent flux calculations under the two coordinate rotation schemes is quantified by the above observations and the quality of the flux data series is evaluated in conjunction with turbulence stability and development tests.Finally， the range of variability of the flux contribution region represented by the footprint function is analyzed for different atmospheric stability and different observation heights.The results show that the flux data corrected by the double coordinate rotation are larger than those from the plane fit and that the difference in correction between the two is significant with increasing observation height.Regarding flux data quality features， sensible heat flux data quality is better than latent heat flux and CO2 flux， and lower data quality is better than higher data quality.At observation heights of 38 m and 56 m， the dominant wind direction showed opposite day and night variations in northeast-northwest direction， especially from May to September.There is some variation in the range of flux contributions at different levels of atmospheric stability.Under atmospheric stability， 80% of the flux information at 38 m altitude comes from the area 50~1400 m west of the tower； under atmospheric instability， the horizontal range of the source area for flux measurements is between 0 and 500 m.At an observation height of 56 m and under stable atmospheric conditions， the boundary of the source area with 80% flux contribution can be up to 1500 m from the measurement point； under unstable conditions， the source area lies between 0 and 750 m.There is a significant difference in the size of the contribution zone between winter and summer under stable atmospheric conditions， with the maximum turbulent flux information coming from 1320 m and 700 m in summer and winter respectively at an observation height of 38 m.The distribution of the flux contribution zone is influenced by the observation height for the same atmospheric stability， with the flux source zone at 56 m observation height being larger than the flux source zone at 38 m.

Key words： turbulent flux; quality evaluation; flux contribution zone; forest underlying surface

Cite this article

Demin FAN , Yu ZHANG , Youqi SU , Qian ZHANG . Turbulent Flux Mass Evaluation and Contribution Region Analysis of the Underlying Surface in Southern Sichuan Forest[J]. Plateau Meteorology, 2024 , 43(1) : 227 -240 . DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2023.00027

1 引言

陆地生态系统中的水汽、 二氧化碳和热量等输送与转化过程是地圈、 生物圈和大气之间物质和能量交换的主要形式， 一直是微气象学的一个重要方面（王介民等， 2007； 王蓉等， 2020； 王维真等， 2009）。随着全球通量网络（FLUXNET）的建立， 研究大气边界层物质和能量交换过程正成为国内外广泛关注的热点（Baldocchi et al， 2001； Chu et al， 2017； Jiang et al， 2020）。涡动相关（Eddy Covariance， EC）法可以直接观测下垫面和大气之间的水热交换， 所需观测参数少， 并且具有坚实的理论基础， 是FLUXNET的重要观测工具（Pastorello et al， 2020）。
涡动相关法理论上是理想的微气象条件下， 如满足平坦地形、 均匀植被、 湍流发展平稳等假设， 质量守恒方程的简化结果。涡动相关法是一种以微观气象理论为基础的非破坏性测量技术， 利用高频观测的方式， 通过观测垂直风速和痕量物质的浓度并计算协方差， 然后量化下垫面和大气之间物质通量的方法， 能够对研究区进行定点长时间持续的通量观测， 对研究下垫面与大气之间的物质和能量交换具有重要意义（Baldocchi and Meyers， 1998； 陈梓涵等， 2021； Mamkin et al， 2016）。
但在实际观测中， 大部分的通量观测站点都位于复杂的下垫面上， 这给通量观测资料的合理解释造成了很大的困扰（王介民等， 2007）。我国已经对草原、 戈壁、 高原和城郊等区域进行了大量的观测实验（孔令彬等， 2014； 李茂善， 2019； 刘树华等， 2009； 马耀明等， 2002； 孙鹏飞等， 2022； 杨斌等， 2022； 张艳武等， 2009）， 对不同下垫面湍流的统计特性进行了分析。近年来， 森林下垫面的湍流结构逐渐受到广泛关注， 这是因为认识森林下垫面的大气湍流特性对于了解冠层上下的物质和能量传输是十分必要的。从目前的研究成果来看， 湍流结构以及宏观统计特征与其他下垫面相比有所差别， 其中一个重要原因是森林冠层对大气湍流运动存在动力作用， 另一个原因是观测湍流的仪器精度限制了冠层内湍流资料的精准度（李萍阳等， 2002； 刘和平等， 1997； 刘树华等， 2003）。为了确保数据的准确性， 必须根据不同的下垫面条件， 对涡动相关仪器的观测资料进行正确的校正和评价（陈辰等， 2018）。由于大多数通量观测站的下垫面都不是处于理想状态， 因此对以涡动相关法为基础的通量资料进行细致的质量控制与质量保证， 是开展复杂下垫面物质、 能量交换研究的重要基础与现实需求。
足迹函数（footprint）是反映湍流通量源或汇的空间分布与仪器观测通量值关系的函数（宫丽娟等， 2009； Schmid， 1997）。通过研究源区对通量的贡献来确定观测数据的空间代表性（孙赛钰等， 2021）， 在对森林下垫面的湍流观测中， 由于其不均匀性， 须事先对其进行空间代表性分析， 以确定观测数据中是否包含了能反映森林属性特征的资料。
近年来， 许多专家学者提出了多种模型来计算通量源区， 目前已有多种足迹模型可供参考使用（Kljun et al， 2002， 2015； Kormann and Meixner， 2001； Leclerc and Foken， 2014； Schmid， 1997）。米娜等（2006）利用FSAM模型， 对不同下垫面源区的影响因素进行了研究， 并对其进行了空间分布研究。Liu et al （2011）利用K-M足迹模型对林地、 高寒草原和农田的通量源区分布特征进行研究。Xu et al （2019）采用Kljun模型， 对额济纳旗绿洲通量观测进行了源区分析， 并进行了区域平均感热通量的计算。
川南地区位于四川盆地与青藏高原东南边缘交界处， 是青藏高原天气系统东移的必经之地， 同时也是西南涡的发源地（李跃清， 2021）。川南林区的热源效应对大气的加热和冷却作用， 对下游区域的大气环流及天气系统演变产生影响（李英等， 2008）。近年来对青藏高原近地层特征分析较多（吴笛等， 2022； 杨斌等， 2022； 赵兴炳等， 2021）， 但对川南林区的近地层特征缺乏深入的研究。
本文选取位于川南林区的四峨山观测塔的观测数据， 观测塔位于地形起伏较大的山地森林下垫面， 且由于高大植被冠层对风场的影响， 在植被层与常通量层之间存在较厚的粗糙副层（其厚度约为冠层高度的1倍）， 影响着冠层与大气之间能量与物质的交换， 难以满足利用涡动相关法计算通量的假设条件（Foken， 2008； 赵佳玉等， 2020）。本文主要探讨在该区域两种坐标旋转方案下湍流通量计算结果的差异性， 并结合湍流稳定及发展性检验对通量资料进行质量评价来保证观测资料的准确性， 为以后陆面过程的参数化方案提供一定的数据支持。同时利用FFP通量足迹模型， 对四峨山通量塔2021年5-12月的实测资料进行研究， 本文通过对不同观测条件下通量贡献区尺度和分布变化的研究， 探讨不同时间、 不同大气稳定条件下通量贡献区的变化对通量观测量的影响， 并对其空间代表性进行了初步评估， 为以后的科研工作提供依据。

2 数据来源与方法介绍

2.1　站点区域概况

本文所使用的观测数据来自成都信息工程大学建设和运行的成都平原城市气象与环境四川省野外科学观测研究站， 山地生态气象综合观测试验站位于川南地区乐山市四峨山（29.52°N， 103.34°E）， 站点海拔970 m， 下文简称四峨山站。四峨山站除西北方有高海拔的山脉外， 其余被大渡河环绕， 下垫面为典型的山地森林， 平均林冠高度达15 m（常娜等， 2022）。
图1 站点架设位置（a）、 地形图（b）和四峨山观测塔（c）

Fig.1 Site erection location （a）、 topographic map （b） and Si'e Mountain observation tower （c）

四峨山站气象梯度观测铁塔高60 m， 安装有三套涡动协方差观测系统， 其中风速、 风向、 空气温度和相对湿度有10层观测。林冠以上有8层， 分别设在16 m， 18 m， 20 m， 22 m， 25 m， 30 m， 38 m和58 m高度， 在冠层内有2层， 架设在2 m和10 m高度。在38 m、 2 m高度设有雨量桶， 分别用于观测降雨量和林冠截留后的降雨量。涡动相关系统分别安装在20 m， 38 m和56 m处， 分别观测粗糙副层内、 粗糙副层与常通量层边界以及常通量层的湍流及通量特征， 涡动相关系统包含三维超声风速仪（CSAT3， Campbell）， 水汽/二氧化碳红外分析仪（EC150）等， 其观测频率为10 Hz， 利用实测的CO2、 水汽、 超声虚温及三维超声风速等原始湍流数据， 通过公式计算从而得到CO2通量、 感热通量及潜热通量。
本文选用2021年5 -12月的20 m， 38 m和56 m三层涡动相关系统观测到的原始湍流高频数据， 对四峨山站的原始湍流观测数据进行订正和质量评价， 同时分析该地区通量足迹的变化特征， 本文时间均为北京时。

2.2　涡动数据处理与质量控制

2.2.1　数据处理方法

涡度相关法含有一定的理想假设， 如湍流平稳及充分发展、 气象要素水平均匀及观测仪器可以观测到影响通量的各尺度的湍涡等。但在实际观测中， 局地环流调整、 湍流不充分发展和下垫面的不均匀等都可能影响通量计算的准确性， 须对其进行质量评价与控制。
图2 TK3通量计算及质量控制流程

Fig.2 TK3 flux calculation and quality control process

本文选取了四峨山站2021年5 -12月的粗糙副层内（20 m）、 粗糙副层与常通量层边界（38 m）以及常通量层（56 m）三层涡动相关观测数据， 用德国拜罗伊特大学的湍流综合处理软件包TK3（Mauder and Foken， 2015）， 对原始湍流高频观测资料进行了预处理、 修正和质量评价。
对原始湍流观测数据订正包括超声虚温修正（超声虚温向实际温度的转换， 并对感热通量项进行的订正）、 坐标旋转（地形倾斜起伏和仪器安装不是绝对水平对垂直风速观测造成影响， 从而进行的订正）、 WPL修正（即空气密度脉动订正， 消除空气密度脉动对微量气体通量影响）、 频率响应订正（由仪器声程或光程的超声仪高频损失， 以及测量时间不够造成的低频损失， 对此进行的订正）等（周德刚和黄荣辉， 2010）。

2.2.2　数据质量评价方法

目前涡动相关系统观测数据的质量评价方法主要有： 湍流平稳性检验和湍流发展性检验（Foken et al， 2004）。
湍流平稳性检验指湍流的主要参数在观测期内相对稳定， 即满足观测期的方差均值基本上等于各分时段方差之和的均值（Foken and Wichura， 1996）。若将30 min平均分为6个子段， 30 min总协方差均值与6个子段的协方差和的均值比较， 可用平稳系数（ ∆ s t）来表示（徐自为等， 2008）：
∆ s t = w ' c ' 5 ¯ - w ' c ' 30 ¯ w ' c ' 30 ¯ × 100 %
式中： w ' c ' 5 ¯为6个子段的协方差和的均值； w ' c ' 30 ¯则表示30 min总协方差均值。
如果 ∆ s t比值小于30%， 则可认为湍流处于稳态。
湍流发展性检验是探讨衡量湍流的发展情况， 利用湍流方差相似性来判断湍流的发展状况。在湍流发展性检验中主要还是针对三维风速分量u、 v和w， 其函数表达为（Foken et al， 2004； Foken and Wichura， 1996）：
σ x u * = φ x   z L
式中： x为三维风速分量u、 v和w， 则 σ x为风速分量 u、 v和 w的协方差； u *为摩擦速度； L为Obukhov长度； φ x为拟合参数。
将观测值和Monin-Obukhov相似性理论提供的模型值进行对比， 其表达式如下：
I T C = σ x u * m o d e l - σ x u * m e a s u r e d σ x u * m o d e l × 100 %
式中： σ x u * m o d e l为Monin-Obukhov相似性理论的模型值， σ x u * m e a s u r e d为观测值。
若 I T C<30%则可认为湍流是充分发展的， 具体分级标准如表1所示。
表1 湍流积分检验（ITC）分类表（Foken et al， 2004）

Table 1 Turbulence integral test （ITC） classification table （Foken et al， 2004）

质量级（QC） 发展充分性检验（ITC）范围/%
1 0~15
2 16~30
3 31~50
4 51~75
5 76~100
6 101~250
7 251~500
8 501~1000
9 >1000

2.3　通量足迹模型

通量观测的空间代表性可通过足迹函数 Φ x , y进行分析。足迹函数可以用侧向积分函数fy（x， z）和侧风分布函数 D y x , y的乘积来表示（Horst and Weil， 1992）：
Φ x , y = f y x , z * D y x , y
式中： x表示为上风距离； y表示侧风距离； z为架设高度。在不同的模型中， fy 和Dy 的表达方法也不尽相同。
本文选取FFP足迹模型， 该模型采用的是LPDM-B模型提出的通量足迹模型， 主要是用于求解侧风分布积分函数（Kljun et al， 2015）。
Kljun的FFP模型基于量纲分析， 将每个输入参数合成一组无量纲参数组， 重构获得无量纲侧风积分足迹函数 F y * X *：
X * = x Z m 1 - Z m h l n   Z m Z 0 - φ M - 1
F y * X * = f y ¯ Z m 1 - Z m h - 1 x Z m l n   Z m Z 0 - φ M
式中： Z m为仪器高度减去零平面位移； x表示为上风距离， h为大气边界层高度。
将侧风距离的标准差与无量纲的侧风积分足迹函数 F y * X *拟合：
F ^ y * = a X ^ * - d b e x p - c X ^ * - d
σ ^ y * = a c b c X ^ * 2 1 + c c X ^ * 1 2
式中： a、 b、 c、 d、 ac、 bc、 cc 为拟合参数， 反推（6）式得到侧风积分足迹函数得到 f y ¯， FFP模型侧风分布函数表达式为：
D y x , y = 1 2 π σ y e x p - y 2 2 σ y     2
式中： σ y = σ y * z m P s 1 σ v u *， 与式（4）相结合， 得出了足迹模型的表达式。
表2为FFP模型的输入参数和输出参数， 零平面位移 d可由冠层高度h（d=0.67h）计算得到。其他输入参数如观测高度的平均风速、 摩擦速度、 侧风风速脉动标准差、 奥布霍夫长度等可以由观测数据获得。
表2 FPP模型的输入参数和输出参数

Table 2 Input and output parameters of the FPP model

变量 变量描述 单位
输入 变量 u 半小时平均风速 m·s-1
wind_dir 风向 （°）
u* 摩擦速度 m·s-1
d 零平面位移 m
Zm 仪器安装高度减去零平面位移 m
σv 侧风风速脉动标准差
L 奥布霍夫长度 m
输出 变量 80%通量 贡献区 从通量观测塔底计算， 80%通量贡献区沿风向的距离 m
本文使用以下方法计算通量贡献区： 首先选择足迹计算范围， 利用FFP足迹模型计算出各网格点的平均足迹， 再由大到小， 依次相加， 直至其累积值为网格点总值的80%， 其区域是对通量观测贡献80%的最主要范围。
在计算通量源区的前提须对实测资料进行了严格的质量控制， 并对其进行筛选和剔除： ①去除降水及降水前后1 h的资料； ②选取质量等级为1~3级的资料； ③剔除弱湍流（低于0.1 m·s-1的摩擦风速）的数据； ④在原始高频资料中， 每30 min缺失率超过10%的数据应被去除。

3 结果与分析

3.1　湍流观测订正和质量评价

3.1.1　两种坐标旋转方案下的湍流统计量比较

在森林、 山地等复杂的下垫面上， 涡动相关系统架设很难保证绝对水平， 会妨碍到垂直风速的观测。在对通量数据进行研究前， 需要对数据进行坐标旋转处理。目前常用的方法有二次坐标旋转法DR（Double coordinate Rotation， DR）和平面拟合法PF（Plane Fit， PF）。二次坐标旋转是将固定周期（30 min）的风场数据用公式直接换算， 每个周期旋转的方向和角度不同。平面拟合是利用几天到一个月的观测数据， 把平均风场放在一个与地面水平的x-y平面上， 再将各分时段的风速分量旋转到该平面上， z轴与平均流线垂直（王少影等， 2009）。
四峨山观测站位于四峨山山地坡面， 下垫面为复杂的森林生态系统。为比较这两种不同的旋转方案在森林下垫面的适用性及修正带来的通量值差异， 在观测站观测粗糙副层内（20 m）、 粗糙副层与常通量层边界（38 m）以及常通量层（56 m）三层高度， 对2021年5月1 -30日两种坐标旋转方案下的湍流观测数据半小时平均值（感热通量、 潜热通量与摩擦风速）进行对比， 结果见图3。
图3 两种坐标旋转方案在不同高度摩擦速度（左）、 感热（中）及潜热（右）通量比较

Fig.3 Comparison of frictional velocity （left）， sensible （middle） and latent heat （right） fluxes at different heights for two coordinate rotation schemes

二次坐标旋转校正后的通量数据略大平面拟合后的通量数据， 二者对感热通量校正最接近， 差异小于4%； 平面拟合后的潜热通量和摩擦风速较二次旋转修正后数据减少10%以上。而且随着观测高度的增加， 二次旋转法与平面拟合法的校正差距也逐渐增加。
大气湍流的平稳性受到不同时间和不同的气象条件的影响， 因此必须对涡动相关系统的观测资料进行平稳性检验。参照表1的分级标准， 表3~5是对四峨山三个高度涡动相关系统观测点2021年5月1 -30日两种坐标旋转方案下的湍流通量观测数据进行稳态检验， 质量等级1~3数据质量优； 4~6级数据则代表质量良好； 7~8级表示数据质量较低， 可供参考； 而数据质量标注为9的则表示须剔除的数据。
表3 20 m高度二次旋转（DR）、 平面拟合（PF）湍流稳定性检验感热、 潜热和CO2 通量质量等级分布

Table 3 20 m height Double coordinate Rotation （DR）、 Plane Fitting （PF） turbulence stability tests for sensible heat、 latent heat and CO2 flux mass class distribution

质量级 H LE CO2
DR PF DR PF DR PF
1~3级 71.44% 70.84% 58.75% 58.44% 55.32% 53.78%
4~6级 18.64% 19.25% 26.35% 26.29% 27.34% 26.23%
7~8级 6.49% 5.79% 9.27% 9.31% 11.58% 13.22%
9级 3.43% 4.12% 5.63% 5.96% 5.76% 6.77%
表4 38 m高度二次旋转（DR）、 平面拟合（PF）湍流稳定性检验感热、 潜热和CO2 通量质量等级分布

Table 4 38 m height Double coordinate Rotation （DR）、 Plane Fitting （PF） turbulence stability tests for sensible heat、 latent heat and CO2 flux mass class distribution

质量级 H LE CO2
DR PF DR PF DR PF
1~3级 44.52% 43.30% 37.51% 36.72% 35.63% 34.82%
4~6级 35.93% 35.64% 42.04% 43.15% 44.79% 44.98%
7~9级 11.62% 12.42% 11.46% 11.37% 12.65% 11.96%
9级 7.93% 8.34% 8.99% 8.76% 7.93% 8.24%
表5 56 m高度二次旋转（DR）、 平面拟合（PF）湍流稳定性检验感热、 潜热和CO2 通量质量等级分布

Table 5 56 m height Double coordinate Rotation （DR）、 Plane Fitting （PF） turbulence stability tests for sensible heat、 latent heat and CO2 flux mass class distribution

质量级 H LE CO2
DR PF DR PF DR PF
1~3级 33.87% 32.09% 29.80% 27.40% 26.73% 25.54%
4~6级 41.49% 39.47% 45.74% 43.95% 47.33% 46.18%
7~9级 13.98% 16.10% 12.35% 15.09% 14.03% 16.15%
9级 10.76% 12.34% 12.11% 13.56% 11.91% 12.13%
其中感热通量的数据质量优于潜热通量和CO2通量， 在20 m高度观测点的数据质量优于其他两层。在20 m观测平台有95%以上的感热通量数据质量在1~3级， 9级数据占有3.43%需剔除。与感热通量相比， CO2通量与潜热通量质量稍差， 在20 m观测高度1~3级数据降至50%~60%， 9级数据有6%左右。随着数据观测高度的增加， 数据质量也随之降低， 在56 m观测高度， 质量等级标注为1~3级的感热通量数据降至33.87%， 有40%的数据在4~6级， 而有10.76%的数据需剔除。

3.1.2　湍流通量总体质量评价

由于20 m观测高度6月之后电压不稳导致缺测， 现对38 m和56 m观测高度进行质量分布分析。图4分别表示2021年5 -12月不同月份38 m、 56 m的通量数据质量等级比较结果， 随着通量塔高度的增加， 通量数据质量有所下降， 其中感热通量较优于潜热通量和CO2通量数据质量， 5 -9月通量数据质量随月份未有太大变化。10 -12月数据质量骤降， 经原始通量数据查验， 是由于电压不稳， 导致缺测值增多。
图4 各月的通量数据质量等级比较

Fig.4 Comparison of flux data quality levels by month

表6分别表示2021年5 -10月不同月份38 m、 56 m的通量数据的等级比较结果。总体而言， 感热通量数据优于潜热通量和CO2通量数据。在38 m观测点， 感热通量数据等级在1~3级的占40%， 在4~6级的占32.32%， 数据等级9级的占10.64%， 需要剔除。而潜热通量及CO2通量有35%左右的数据在1~3级， 9级需要剔除的数据上升至12%。随着观测高度的增加数据质量随之下降， 56 m观测点通量数据有27%左右的数据在1~3级， 40%左右的数据质量集中在4~6级， 12%左右等级为9级的通量数据须剔除。随着观测高度增加通量数据质量有所递减， 可能由于站点设于山地森林， 起伏地形对气流起破碎作用诱发中尺度运动， 湍流运动更为复杂（梁捷宁等， 2013）， 涡动相关观测产生很大影响， 导致风速标准差增大， 分布离散， 出现野点， 对通量观测数据质量有很大影响。
表6 质量评价结果

Table 6 Quality evaluation results

质量级 38 m 56 m
感热通量 潜热通量 CO2通量 感热通量 潜热通量 CO2通量
1~3级 40.06% 33.98% 35.08% 29.54% 25.90% 25.10%
4~6级 32.32% 36.36% 34.72% 37.54% 41.56% 40.68%
7~8级 16.98% 17.22% 17.88% 21.56% 20.52% 21.62%
9级 10.64% 12.44% 12.32% 11.36% 12.02% 12.6%

3.2　研究区通量贡献区特征

植被与大气之间的通量观测是影响下垫面物质能量交换的因素， 而观测塔观测的通量数据表示的是下垫面通量贡献区的平均状态。通过了解观测塔的通量源区， 可以评价观测数据的空间代表性， 来确认所观测的通量数据是否来自我们感兴趣的区域。

3.2.1　观测点主风向分析

在通量源区计算过程中， 风向、 风速对生态系统的通量贡献区域的分布范围有很大的影响。通量贡献区域的空间分布方向与风向有关， 而源区边界与观测点之间的距离主要由风速等因素决定的， 所以在计算通量贡献区时， 必须对各个时段的风速、 风向资料进行筛选和剔除。通过分析风向、 风速等因素对源区的影响， 可以得到源区的空间分布情况以及具代表性的贡献区范围。
为了探讨源区的分布， 根据观测资料绘制2021年5 -12月38 m及56 m两个观测高度风向风速分布图。按照07:00 -17:30和18:00至次日06:30划分为昼夜， 主导风向为风向频率大于30%的风向， 并根据不同的风速大小， 对各个子集中的风速进行了统计。在38 m及56 m观测高度下， 2021年5 -12月各月昼夜半小时的风向频率风速玫瑰图情况如图5和图6所示。
图5 2021年5 -12月38 m风向、 风速昼夜变化玫瑰图

Fig.5 38 m wind direction and wind speed diurnal variation rose diagram from May to December 2021

图6 2021年5 -12月56 m风向、 风速昼夜变化玫瑰图

Fig.6 56 m wind direction and wind speed diurnal variation rose diagram from May to December 2021

从全年来看， 平均风速随着观测高度增加而增加， 但随观测高度增加主导风向未有较大变化， 5 -8月夜晚最大风速多出现在西北方向。5 -12月3 m、 56 m的白天主风向主要集中东北风， 夜间主导风向偏向西北风， 试验区下垫面地势为山地缓坡， 山谷风昼夜变化导致观测塔白天和夜间观测风向在东北-西北方向上呈相反方向， 其中5 -9月尤为明显。

3.2.2 不同大气层结状态下的通量贡献区分布

由FFP足迹模型获得夏季（2021年7 -8月）和冬季（2021年11 -12月）在38 m及56 m两个观测高度在不同稳定度下的贡献值为80%的足迹。其中， 大气稳定度以z/L为判别标准， 以z/L>0.1， z/L<-0.1， 数据分为稳定大气和不稳定大气两类， 足迹结果（由内向外10%~80%， 不同颜色区间表示通量贡献值的大小）如图7所示。
图7 2021年38 m （a~d）、 56 m （e~h）夏季和冬季通量贡献区随稳定度变化图

Fig.7 38 m （a~d）、 56 m （e~h） summer and winter flux contribution zones with stability in 2021

从图7中可以看出， 随着观测高度的升高， 源区的范围随之扩大， 在38 m观测高度稳定条件下， 80%的通量贡献来自于观测塔的西侧， 其中最大的源区在观测塔西侧50~1400 m范围内； 在不大气稳定情况下， 通量测量的源区水平范围在0~500 m， 并随主风向的变化。在56 m观测点， 在大气稳定条件下， 80%的源区边界距测点最远可达1500 m， 在不稳定条件下， 通量测量的源区范围在0~750 m。
不同季节的通量贡献区域存在较大差异， 在大气稳定条件下， 在38 m观测到夏、 冬两季80%的最大湍流通量信息分别来源于1320 m、 700 m范围内， 夏季通量源区范围大于冬季； 当大气不稳定状态下， 在38 m观测平台夏、 冬两季的最大通量信息分别来源于470 m、 460 m范围内， 而在56 m观测点夏、 冬两季80%的最大通量信息分别来源于710 m、 690 m范围内。当观测高度与下垫面条件一致时， 源区的分布仅随大气稳定度的变化而变化。
与大气稳定条件相比， 其通量源区要比非稳定状态下的范围大得多。这一现象形成的原因在于： 一般情况下， 在不稳定的大气中， 大气的垂直运动强烈， 物质能量的上升输送速度很快， 而且浓度的变化也很快， 靠近主风方向的通量数据易被传感器监测到。在大气稳定的情况下， 湍流活动比较微弱， 大气传输通量物质能力也比较弱， 通量扩散较慢， 而传感器探测到的浓度变化很有可能是由一个相对较远的距离缓慢传递来的。因此， 在大气稳定的情况下， 通量贡献区的覆盖范围要大得多。

4 结论

本文主要四峨山60 m通量塔2021年5 -12月粗糙副层内、 粗糙副层与常通量层边界以及常通量层三层原始湍流高频数据进行了预处理， 并对其进行校正， 同时借助比较多种处理方法和校正方案来评价涡动相关系统的通量数据的质量。同时本研究采用FFP模式， 对不同大气稳定度、 不同季节的足迹函数所表示的通量贡献区的变化情况进行了分析。所得结论如下：
（1） 采用二次坐标旋转和平面拟合的校正方案， 对观测点位错综复杂的森林坡地地形条件进行校正。结果表明， 二次坐标旋转方案校正数据略大于平面拟合， 并随着观测高度增加， 两种坐标旋转方案校正差距在增加。从数据的总体质量情况来看， 感热通量数据优于潜热及CO2通量， 表现出低层数据质量优于高层的特点， 即粗糙副层内的通量数据优于常通量层以及二者边界层。在湍流通量数据评价方案中， 选取了湍流平稳性及发展性检验进行质量评价， 整体数据中良好率为70%， 而10%左右的数据需剔除， 对原始数据的预处理有助于通量数据质量的提高。
（2） 观测塔建于山地缓坡森林下垫面， 风向随观测高度增加未有太大变化， 但由于山谷风的昼夜变化， 使昼夜风向在东北-西北方向上呈现相反的趋势， 5 -9月尤为明显。
（3） FFP模型能够很好地计算复杂森林下垫面的通量源区， 在给定所需参数的下， 能够很好地分析通量源区范围。随着大气稳定性的提高和观测高度的增加， 源区边界呈现扩大的趋势， 表明所测得的通量数据所代表的下垫面平均状态范围在提高。在大气稳定条件下， 38 m观测高度通量信息80%来源于距离观测塔西侧50~1400 m； 而大气不稳定情况下， 通量测量的源区水平范围在0~500 m。在56 m观测高度大气稳定条件下， 80%的源区边界距测点可达1500 m； 在不稳定条件下， 源区范围在0~750 m。大气不稳定条件下通量贡献范围比非稳定状态大， 这是由于大气的垂直运动剧烈， 对湍流的形成和传播距离有很大影响。夏冬两季贡献区范围存在差异， 在稳定大气条件下38 m观测高度夏季、 冬季80%的最大湍流通量信息分别来自1320 m、 700 m， 夏季通量源区范围大于冬季， 而当大气处于不稳定状态时， 夏季与冬季未有太大区别。如果观测高度与下垫面条件一致时， 则通量贡献区域的分布仅随大气稳定度的变化而变化。

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