长江口九段沙盐沼湿地生态系统通量贡献区分析

陈梓涵 黄颖 唐剑武 田波

摘要：通量贡献区分析是基于涡度协方差法进行生态系统碳、水、热通量交换研究的必要环节。根据研究区涡度通量塔上连续观测的2018年全年通量数据，基于FSAM（FluxSourceAreaModel）对长江口九段沙盐沼湿地芦苇生态系统在不同季节、风向及大气层结状态下的通量贡献区进行分析。结果表明：①不同季节通量贡献区各不相同，在大气稳定状态下，通量贡献区的大小关系为秋季>夏季>春季>冬季;在大气不稳定状态下，通量贡献区季节变化不明显;通量贡献区范围有明显的昼夜变化特征，夜间通量贡献区最远点距离大于白天。②非主风向上迎风向通量贡献区的范围大于主风向上迎风向通量贡献区的范围。③各风向上，大气稳定状态下通量贡献区及其峰值所在位置距观测点的距离均大于大气不稳定状态下其对应的距离。

关键词：九段沙;涡度协方差技术;FSAM;通量贡献区分析

中图分类号：P933文献标志码：ADOI：10.3969/j.issn.1000-5641.2021.02.005

FluxfootprintanalysisofasaltmarshecosystemintheJiuduanshaShoalsoftheChangjiangEstuary

CHENZihan1，HUANGYing1，2，TANGJianwu1，2，3，TIANBo1，2，SHENFang1， WUPengfei4， YUANQing1，ZHOUCheng1， WANGJiangtao2，3

（1.StateKeyLaboratoryofEstuarineandCoastalResearch，EastChinaNormalUniversity，Shanghai200241，China;

2.YangtzeDeltaEstuarineWetlandEcosystemObservationandResearchStation，MinistryofEducation&ShanghaiScienceandTechnologyCommittee，Shanghai200241，China;

3.InstituteofEco-Chongming，Shanghai202162，China;

4.ShanghaiJiuduanshaWetlandNatureReserveAdministration，Shanghai200136，China）

Abstract：Fluxfootprintanalysisisanimportantstepinstudyingthecarbon，watervapor，andheatfluxexchangeofland-atmosphereinteractionsbasedontheeddycovariance（EC）method.Inthisresearch，weusedthefluxsourceareamodel（FSAM）toinvestigateseasonalfluxfootprintswithdifferentwinddirectionsandatmosphericconditionsonthebasisofhalf-hourlyECmeasurementsthroughout2018.Theresultsshowedthat：①Thefluxfootprintareachangeswiththeseasons.Thelargestfluxfootprintarea，orderedhighesttolowest，wasfoundinautumn，summer，spring，andwinterunderstablestratification;meanwhile，underunstablestratification，thefluxfootprintareadidnotchangesignificantlybetweenseasons.Thedailyvariationinthefootprint，moreover，wasobviousandthefootprintwasfoundtobelargercomparativelyatnighttimethanthatobservedduringthedaytime.②Thefluxsourceareaundernon-prevailingwindconditionswaslargerthanthatundertheprevailingwindcondition.③Thefluxsourceareawasmuchlargerunderstablestratification.Thedistancebetweenthelocationofthemaximumvalueofthefluxfootprintandthestationwasalsofoundtobemuchlargerunderstablestratification.

Keywords：JiuduanshaShoals;eddycovariancetechnique;FSAM;footprintanalysis

0引言

渦度协方差技术是通过高频观测垂直风速及大气中痕量物质浓度的变化，最终计算垂直风速与大气中痕量物质浓度的协方差，从而量化地表与大气之间物质通量的方法，它是一种基于微气象原理的非破坏性测定技术[1-2].与传统的监测方法相比，涡度协方差法可以对研究区域进行定点、长期、连续的通量观测，对深入了解生态系统碳水循环过程及其对环境因子的反馈机制，准确评价生态系统碳源/汇能力，以及明确生态系统与大气间的物质和能量交换特征等具有重要的意义[3].涡度协方差法是目前国际上直接测定生态系统与大气间物质和能量通量的标准方法，已被广泛应用于生态学研究中，成为生态系统尺度碳水交换通量观测的主要技术。

利用涡度协方差法准确测量碳水通量的假设前提是下垫面均一、大气稳定条件及垂直风速为零[4]，然而在实际应用过程中不可避免地会受下垫面的复杂程度、地形、风速风向及仪器观测高度等因素影响，仪器观测到的是周围某一下垫面的过程[5-6]，因此，通量观测数据的空间代表性成为碳水通量研究中的一个重要的问题，“通量贡献区定量估算是研究生态系统尺度碳水交换通量及其对环境响应的必要步骤[7]。通量贡献区是指近地面层某一点观测到的对湍流交换过程有贡献的有效源（汇）区，即某一点的观测值能代表多大实际下垫面的通量情况，也就是空间代表性问题[8]。通过通量贡献区分析将观测所得的区域进行空间定量化，进而评价通量观测数据的空间代表性[9]。通量贡献区分析是正确理解碳水通量数据生态学意义的基础[10]。此外，通量贡献区的评价结果还可以广泛应用到通量数据质量评价、观测点选址及能量闭合评价等研究中[11]。

近十年，生态学家和气象学家提出了多种估算通量贡献区的模型，目前大致可以分为以下4类：通量解析模型（AnalyticalModel）、拉格朗日随机扩散模型（LagrangianStochasticSimulation）、大涡模拟模型（LES-basedSimulation）及总体平均闭合模型（Ensemble-averageClosureModel）[12-15]。其中FSAM（FluxSourceAreaModel）是基于二维平流扩散的解析模型[16]，因其数学形式简单、运行方式较为简便，且考虑了二维下垫面的不均匀性，已得到广泛应用[17]。魏远等[18]利用FSAM分析了岳阳地区美洲黑杨人工林通量观测源区，周梅等[19]运用FSAM对城郊草地通量贡献区进行了分析。

九段沙地处长江入海口，是目前长江口最年轻、最靠近外海的河口沙洲，潮汐作用影响较强。作为长江口迅速发育形成的新生盐沼生态系统，九段沙具有强大的固碳潜力，对沿海经济带发挥着重要的生态服务功能和价值[20]。九段沙大部分区域的植被演替都在自然状况下进行，具有与其他湿地不同的地形、风速、湍流运动及植被生长状态，是天然湿地的代表。研究九段沙碳收支及其控制机制，可成为生态修复性湿地的参照。本文运用FSAM，对九段沙湿地在不同大气层结条件下，不同季节、不同风向上的通量贡献区特征进行分析，以期为九段沙湿地生态系统碳通量数据质量评价、实验设计指导、碳汇功能评估等提供科学支撑。

1研究区域概况

九段沙湿地位于长江口南港南北槽之间，由上沙、中沙、下沙、江亚南沙及附近浅水水域组成[21]。九段沙属北亚热带季风气候，受大陆性气候和海洋性气候双重影响。九段沙附近属非正规半日浅海潮[22]。研究区域位于九段沙上沙，通量观测站点设在图1所示位置（31°12′47″N，121°54′25″E）。基于观测得到的气象数据，在2018年间，研究区域夏季盛行西南风，冬季盛行东北风，年平均风速为3.8m/s，年平均气温为17.6℃，年降雨量为970.3mm，年均相对湿度为78.6%。研究区域下垫面平坦，植被类型均一，以观测塔为中心1000m范围内主要植被类型为芦苇（Phragmitesaustralis），全年平均冠层高度为2.5m，且植被生长无人类干扰。本文选取了2018年1月1日至2018年12月31日共12个月的通量观测数据进行通量贡献区分析。

2研究方法

2.1涡度相关通量观测系统

九段沙上沙通量观测塔站于2017年下半年建成，塔高14m，探头安装在距地面10m处。九段沙湿地通量观测系统包括开路式涡度相关系统和生物气象辅助系统，同时对CO2交换和生物气象数据进行长期、连续的定位观测。观测塔上架设有开路式CO2/H2O分析仪（LI-7500A，LI-CORInc。，USA）、三维超声风速仪（WindMaster，GillInstrumentsLtd，UK），安装在距地面以上10m处，观测二氧化碳、水汽浓度及三维风速等。翻斗式雨量桶（TE-525M，TexasElectronics，Texas，USA）及大气温湿度传感器（HMP155，VaisalaHelsinki，Finland）安装在距地面8m高度处，分别观测降雨量及大气温度、湿度。四分量净辐射传感器（fourcomponentCNR4，Delft，Holland）、光合有效辐射传感器（LI-190R，LI-CORInc。，USA）、太阳总辐射传感器（LI-200R，LI-CORInc。，USA）安装在距地面6m高度处，用来监测净辐射值、总辐射值及光合有效辐射值等。土壤热通量板（HuksefluxHFP01，Hukseflux，Delft，Holland）和土壤水分传感器（StevensHydraProbeII，FondriestEnvironmentalInc。，USA）各3层分别置于土壤深度为5cm、10cm、15cm位置处，测量对应深度处的土壤热通量及温湿度。原始数据的采样频率为10Hz，每30min输出一组平均值。

2.2通量数据质量控制

观测站获取的原始通量数据需要进行一定的数据处理才能分析使用，包括二次坐标轴旋转、除趋势修正、WPL（空气密度）校正、超虚温校正、统计检验、频谱损失修正及数据质量控制標记等，上述计算与校正均在LI-COR公司开发的数据处理软件Eddypro7.0.4上处理完成。同时，本研究在数据处理过程中对数据进行了质量控制，主要包括：①剔除质量控制QC为“2”的通量数据。②剔除降雨前后30min的数据。降雨会干扰仪器的响应，导致监测数据不正确或不合理。③通量阈值去除。超出一定通量阈值的数据缺乏代表性。④剔除夜间NEE值为负值的数据。夜间生态系统的碳收支总体表现为碳的释放。⑤去除夜间摩擦风速u*<0.15m/s的通量数据。风速较小时湍流混合不充分，不能真实地反映下垫面地气交换。基于以上数据质量控制原则，本文保留了65.3%左右的数据用于进行通量贡献区分析，一般来说，剔除率低于50%的数据即具有代表性[23]。

2.3FSAM基本原理

FSAM是Schmid[5]在Horst[15]理论的基础上建立的关于二维平流扩散的解析模型。通量贡献区函数是基于Zm/Z0、Zm/L、sy/u*这3个输入参数的复合函数，其中Zm、Z0、L、sy、u*对应的含义分别是有效高度、空气动力学粗糙度、Monin-Obukhov长度、横向风速标准偏差、摩擦风速。

2.4模型输入参数

（1）Zm/Z0，Zm=Z–d，式中，Z0为空气动力学粗糙度，Z为涡度观测的高度，d为零平面位移。本实验中Z为10m;d可根据Grimmond等[24]发现的经验公式d=2h/3计算得出，其中h为平均冠层高度，本实验中h取值2.5m.Z0可以根据Campell[25]提出的经验公式Z0=0.13h计算得出，Z0=0.325m。计算得出，Zm/Z0=25.63.

（2）Zm/L，其中Monin-Obukhov长度L值可利用Eddypro7.0.4根据不同季节、大气层结状态及风速风向条件下的数据来获得，进而计算得到参数Zm/L。

（3）σy/u*，其中摩擦风速u*和横向风速标准差σy均可由Eddypro7.0.4计算得到。

2.5通量贡献区计算

本文使用由Klujn[26]等人基于FSAM开发的二维足迹预测参数化工具（FluxFootprintPrediction，FFP）来确定通量贡献区，该模型根据由Eddypro直接计算得到的平均风速、风向、Monin-Obukhov长度、摩擦风速和横向风速标准偏差等参数预测通量贡献区空间范围及相对贡献。

3结果与分析

3.1观测点主风向分析

生态系统通量贡献区的分布范围与风速和风向密切相关，因此计算通量贡献区时需考虑各时期风速和风向的分布情况。图2和表1所示为观测点一整年的风向玫瑰图和风速风频统计结果。春季各月（3月、4月、5月）和夏季各月（6月、7月、8月）均在112.5°～202.5°方向上风向频率最大，分别为50.34%、50.28%、50.54%，59.79%、68.93%、56.12%。秋季各月（9月、10月、11月）和冬季各月（12月、1月、2月）在22.5°～112.5°方向上的风向频率最大，分别为48.13%、62.03%、51.23%，51.24%、56.74%、45.61%。因此，将风向112.5°～202.5°定为九段沙春季和夏季的主风方向，把风向22.5°～112.5°定为秋季和冬季的主风方向。春季的平均风速整体相对较高，而秋季平均风速在各个方向上都相对较低。全年最大风速在夏季，风速最大可达到13.55m/s，最小风速发生在秋季非主风方向112.5°～202.5°，最小风速仅为0.05m/s.

3.2不同大气层结状态下的通量贡献区分布

Zm/L参数是划分大气层结状态的依据，Zm/L>0代表大气稳定状态，Zm/L<0代表大气不稳定状态，根据Zm的含义，本文用L>0表示大气稳定状态，用L<0表示大气不稳定状态。应用FSAM，输入不同大气层结状态下各风向的参数值，绘制出不同贡献率水平的通量贡献区分布图（见图3—6）。图中贡献率水平由内向外依次为0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9，本文是基于贡献率P=0.9的通量源区分布结果进行贡献区分析的。图中实线为大气稳定状态下的通量贡献区分布曲线，虚线为大气不稳定状态下的通量贡献区分布曲线。由图3—6可知，大气稳定状态下的通量贡献区范围整体上大于大气不稳定状态下的通量贡献区范围。

因主风方向上风频率最高，故以主风方向上的通量贡献区分布为例分析不同大气层结状态下通量贡献区的分布。在春季（3—5月）各月中，如图3所示，在大气稳定状态主风方向上（112.5°～202.5°），通量贡献区范围依次为距离观测塔529.4m、559.8m、511.6m处，而在大气不稳定状态下，贡献区分布范围依次为494.9m、498.3m、418.6m，对比之下，大气稳定状态下的通量贡献区范围比大气不稳定状态下的范围远34.5m、61.5m、93m。同时，春季各月通量贡献区峰值位置距观测点的距离（大气稳定状态下）分别为39.8m、37.1m、28.8m，均大于大气不稳定状态下的距离（其距离依次為28.3m、25.6m、16.7m）。同样在夏季（6—8月）各月中，在大气稳定状态的主风方向上（22.5°～112.5°），通量贡献区范围分别为距离观测塔506.1m、639.5m、555.2m处，大气不稳定状态下其范围依次为499.1m、469.1m、496.1m，在大气稳定、不稳定状态下，通量贡献区峰值位置距观测点的距离分别为30.2m、28.8m、29.7m，28.2m、22.1m、25.7m。在秋季（9—11月）及冬季（12月、1月、2月）各月中，如图5、图6所示，在大气稳定状态下主风方向上（22.5°～112.5°），通量贡献区范围分别为距离观测塔642.4m、804.5m、595.2m及501.3m、507.1m、592.5m处，在大气不稳定状态下，通量贡献区范围为494.8m、484.9m、480.9m及497.3m、472.4m、431.4m。在大气稳定状态下，通量贡献区峰值位置距观测点的距离分别为32.8m、39.8m、27.4m，30.7m、32.7m、34.3m，在大气不稳定状态下，通量贡献区峰值位置距观测点的距离分别为26m、23.5m、21.2m，28.9m、31.2m、32.3m。

以上通过对比发现大气稳定状态下通量贡献区范围及通量贡献区峰值所在位置距观测点的距离均大于大气不稳定状态下的值。在图中发现相较于大气不稳定状态，稳定状态下通量贡献区迎风向和横风向宽度增大，贡献区面积相应增大。这是因为大气稳定状态下，湍流作用较弱，垂直方向物质传输速度慢，这时仪器可以监测到更远地方的通量，因此贡献区范围大;但当大气处于不稳定状态时，垂直方向物质传输运动剧烈，通量贡献区范围相对较小，且随着湍流垂直输送活动的增强，通量贡献区的最大值位置距观测点的距离也会随之减小[27]。

3.3非主风方向上的通量贡献区分布

在大气稳定状态下的春季各月中（见图3），在22.5°～112.5°方向上，通量贡献区范围距观测塔站依次为511.2m、607.4m、615.2m。在202.5°～292.5°方向上，通量贡献区范围距观测塔站依次为584.5m、683.5m、661.3m，在此风向上，通量贡献区范围均大于主风向上贡献區范围。在292.5°～22.5°方向上，通量贡献区范围距观测塔站依次为529.6m、540.3m、544.6m。在夏季各月中（见图4），在22.5°～112.5°方向上，通量贡献区范围距观测塔站依次为615.4m、778.6m、660.8m，在此风向上，通量贡献区范围均大于主风向上的贡献范围。在202.5°～292.5°方向上，通量贡献区范围距观测塔站依次为504.5m、511.8m、535.8m。在292.5°～22.5°方向上，通量贡献区范围距观测塔站依次为505.8m、776.3m、537.2m。在秋季各月中（见图5），在非主风方向（b）、（c）、（d）方向上通量贡献区范围依次为836.2m、596.1m、614.2m，641.5m、645.8m、670.7m，617.8m、804.9m、615.5m。在冬季各月中，如图6所示，在非主风方向（b）、（c）、（d）方向上通量贡献区范围依次为540.8m、541.3m、511.4m，520.3m、504.8m、529.8m，534.4m、512.6m、674.5m，其中，在292.5°～22.5°方向上的通量贡献区范围均大于主风向上的通量贡献区范围。在大气不稳定状态下的春季各月中，在图3（a）、（c）、（d）风向上，通量贡献区范围距观测塔站依次为379.6m、390.8m、407.6m，424.7m、500.3m、455.5m，497.3m、505.4m、454.3m。在夏季各月中，在图4（a）、（c）、（d）风向上，通量贡献区范围距观测塔站依次为480.5m、496.7m、497.5m，460.4m、408.6m、490.6m，499.7m、493.2m、500.3m。在秋季各月中，在图5（b）、（c）、（d）风向上通量贡献区范围依次为462.4m、494.3m、496.3m，407.5m、359.6m、382.5m，495.2m、485.0m、495.8m。在冬季各月中，在图6（b）、（c）、（d）风向上通量贡献区范围依次为486.6m、470.2m、508.7m，494.5m、456.2m、497.5m，499.7m、494.6m、500.8m。在以上4个季节中，292.5°～22.5°方向上的通量贡献区范围均大于其主风向上的通量贡献区范围。

综上，通过对比通量贡献区范围，可以发现在非主风方向上，大气稳定状态下的通量贡献区范围均大于大气不稳定状态下的通量贡献区范围，这与主风向下情况一致。大气稳定状态下，非主风方向上四季最大通量贡献区范围分别为春季683.5m、夏季778.6m、秋季836.2m、冬季674.5m，大于大气稳定状态下的主风向通量贡献区分布，具体分布范围为春季559.8m、夏季639.5m、秋季804.5m、冬季592.5m。大气不稳定状态下，非主风方向上四季最大通量贡献区范围分别为春季505.4m、夏季500.3m、秋季495.2m、冬季508.7m，大于大气不稳定状态下主风方向上四季最大通量贡献区范围，范围为春季505.3m、夏季499.1m、秋季494.8m、冬季497.3m，这说明非主风方向上的通量贡献区范围大于主风方向上的通量贡献区范围。

3.4通量贡献区的日变化特征

本研究选取了无降水且太阳辐射呈单峰型曲线的典型晴天，以半个小时通量数据为步长对通量贡献区的日变化特征进行分析。由表2中白天和夜间的模型输入参数可以看出白天大气为不稳定状态，夜间大气处于稳定状态，其中白天（7：00—17：00）和夜间时间由光合有效辐射（PAR）来区分。典型日期（4月25日）通量贡献区最远点的距离每半个小时的分布情况如图7所示：夜晚大气稳定状态下，通量贡献区最远点的距离波动较大，距离主要分布在484.5～921.5m;从5：00到7：00由夜间大气稳定状态转为白天大气不稳定状态时，通量贡献区最远点的距离急剧下降;7：00到17：00白天大气不稳定状态下通量贡献区最远点的距离较其他时间稳定，且稳定在440m左右;17：00之后大气逐渐转变为稳定状态，通量贡献区最远点的距离开始增大。

4讨论

基于FSAM的计算结果可以发现，研究站点通量贡献区分布随着大气层结状态的改变有着明显的不同，具体表现为大气稳定状态下通量贡献区范围及通量贡献区最大值的位置距观测点的距离较大，这与已有的很多研究结论[2，28]一致。通量贡献区的范围除了受大气层结状态的影响，实际上还与观测塔高度、地表粗糙度等多方面因素有关。与长江口其他站点通量贡献区的研究对比发现：2006年崇明东滩通量贡献区范围最远为438.8m[27]，2013年、2014年崇明围垦东滩[2]，通量贡献区最远点距离为378.2m，均小于本研究的通量贡献区的最远分布范围836m。分析发现这很可能是因为观测的高度不同导致的。本研究站点的观测高度为10m，而前两者的观测高度分别为4.8m、6m，观测高度增加，可以观测到更远地方的通量信息。从表3中发现对冬小麦的贡献区[29]研究中观测高度为3.5m，在相同的贡献水平下，其在表3中通量观测范围是最小的。刘郁珏等[30]的研究也表明通量观测范围与观测高度呈正相关。

就FSAM而言，模型的基本输入参数特别是空气动力学粗糙度Z0及零平面位移d的计算，有多种经验公式，不同的计算方法会影响输出结果。这就需要我们根据研究需求，结合实际下垫面和生态系统选择合适的计算方法，以求更精准地了解通量贡献区分布。

FSAM计算九段沙盐沼湿地生态系统通量贡献区范围最大为836m，应用经典风区长度（fetch）与观测高度100∶1的经验法估测得到本文站点风区长度1000m。研究站点风区长度满足通量贡献区的要求，可认为通量观测站点选址合理，即本研究站点观测到的数据均真实有效地反映了九段沙盐沼湿地生态系统的通量信息。

5结论

本文选取九段沙通量塔2018年12个月的涡度观测数据，利用FSAM对九段沙盐沼湿地芦苇生态系统的通量贡献区分布进行分析。结果发现：①FSAM计算的通量贡献区可以很好地反映九段沙芦苇生态系统下垫面的通量信息。②2018年九段沙春季和夏季的主风方向是112.5°～202.5°，秋季和冬季的主风方向是22.5°～112.5°。③各风向上，大气稳定状态下通量贡献区及其最大值所在位置距观测点的距离均大于大气不稳定状态下其对应的值。在主风向上大气稳定状态下春、夏、秋、冬通量贡献区及其峰值所在位置距观测点的距离分别为559.8m、37.1m，639.5m、28.8m，804.5m、39.8m，592.5m、34.3m，大于大气不稳定状态下通量贡献区及其峰值所在位置距观测点的距离505.3m、28.3m，469.1m、22.1m，484.9m、23.5m，431.4m、32.3m。在非主风方向上大气稳定状态下春、夏、秋、冬通量贡献区及其最峰值所在位置距观测点的距离分别为683.3m、39.8m，778.6m、38.9m，804.9m、39.8m，541.3m、22.1m，大于大气不稳定状态下通量贡献区及其峰值所在位置距观测点的距离500.3m、27.2m，496.7m、26.5m，485.0m、23.5m，470.2m、20.8m。④非主风方向上迎风向通量贡献区的范围大于主风向上迎风方向的通量贡献区范围。春、夏、秋、冬四个季节非主风方向上最大通量贡献区的范围分别为683.5m、778.6m、836.2m、674.5m，均大于主风方向上通量贡献区的范围559.8m、639.5m、804.5m、592.5m。⑤不同季节通量贡献区各不相同，大气稳定状态下，春、夏、秋、冬四季90%的最大通量信息分别来源于683.5m、778.6m、836.2m、674.5m范围内，其大小关系为秋季>夏季>春季>冬季;大气不稳定状态下，春、夏、秋、冬四季90%的最大通量信息分别来源于505.4m、500.3m、495.2m、508.7m范围内，季节变化不明显。⑥通量贡献区日变化特征明显，夜间通量贡献区范围大于白天。夜间通量贡献区最远点距离主要分布在484.5～921.5m且波动较大;白天通量贡献区最远点距离比较稳定，稳定在440m左右。

[参考文献]

[1]BALDOCCHID，MEYERSTP.Onusingeco-physiological，micrometeorologicalandbiogeochemicaltheorytoevaluatecarbondioxide，watervaporandtracegasfluxesovervegetation[J]。AgriculturalandForestMeteorology，1998，90（1）： 1-25.

[2]王江濤，周剑虹，欧强，等。崇明东滩滨海围垦湿地CO2通量贡献区分析[J].生态与农村环境学报，2014，30（5）： 588-594.

[3]伍琼。淮河流域农田近地层湍流通量特征研究[D].合肥：安徽农业大学，2009.

[4]FOKENT，WICHURAB.Toolsforqualityassessmentofsurface-basedfluxmeasurements[J]。AgriculturalandForestMeteorology，1996，78（1/2）： 83-105.

[5]SCHMIDHP.Experimentaldesignforfluxmeasurements：Matchingscalesofobservationsandfluxes[J]。AgriculturalandForestMeteorology，1997，87（2/3）： 179-200.

[6]RANNIKU，AUBINETM，KURBANMURADOVO，etal.Footprintanalysisformeasurementsoveraheterogeneousforest[J]。Boundary-LayerMeteorology，2000，97（1）： 137-166.

[7]SCHUEPPPH，LECLERCMY，MACPHERSONJI，etal.Footprintpredictionofscalarfluxesfromanalyticalsolutionsofthediffusionequation[J]。Boundary-LayerMeteorology，1990，50（1）： 353-373.

[8]袁庄鹏，赵敏。基于FSAM模型的城市碳通量观测贡献区研究[J].上海师范大学学报（自然科学版），2012，41（5）： 533-539.

[9]于贵瑞，孙晓敏，王绍强，等。陆地生态系统通量观测的原理与方法[M].2版。北京：高等教育出版社，2017：241-259.

[10]张慧。中亚热带人工林碳水通量贡献区的评价研究[D].南京：南京信息工程大学，2012.

[11]GOCKEDEM，REBMANNC，FOKENT.A。Acombinationofqualityassessmenttoolsforeddycovariancemeasurementswithfootprintmodellingforthecharacterizationofcomplexsites[J]。AgriculturalandForestMeteorology，2004，127（3/4）： 175-188.

[12]SCHMIDHP，OKETR.Amodeltoestimatethesourceareacontributingtoturbulentexchangeinthesurfacelayeroverpatchyterrain[J]。QuarterlyJournaloftheRoyalMeteorologicalSociety，1990，116（494）： 965-988.

[13]FLESCHTK.Thefootprintforfluxmeasurements，frombackwardlagrangianstochasticmodels[J]。Boundary-LayerMeteorology，1996，78（3/4）： 399-404.

[14]LECLERCMY，SHENS，LAMBB.Observationsandlarge-eddysimulationmodelingoffootprintsinthelowerconvectiveboundarylayer[J]。JournalofGeophysicalResearch：Atmospheres，1997，102（D8）： 9323-9334.

[15]HORESTTW，WEILJC.Howfarisfarenough？：Thefetchrequirementsformicrometeorologicalmeasurementofsurfacefluxes[J]。JournalofAtmosphericandOceanicTechnology，1994，11（4）： 1018-1025.

[16]SCHMIDHP.Sourceareasforscalarsandscalarfluxes[J]。Boundary-LayerMeteorology，1994，67（3）： 293-318.

[17]ZHANGH，WENXF.FluxfootprintclimatologyestimatedbythreeanalyticalmodelsoverasubtropicalconiferousplantationinsoutheastChina[J]。JournalofMeteorologicalResearch，2015，29（4）： 654-666.

[18]魏远，高升华，张旭东，等。基于FSAM模型的岳阳地区美洲黑杨人工林通量观测源区分布[J].林业科学，2012，48（2）： 16-21.

[19]周梅，郑伟，高全洲。珠海城郊草地通量源区分析[J].中山大学学报（自然科学版），2018，57（3）： 24-33.

[20]刘钰。九段沙植被分布区碳汇功能评估[D].上海：华东师范大学，2013

[21]贾建伟，王磊，唐玉姝，等。九段沙不同演替阶段湿地土壤微生物呼吸的差异性及其影响因素[J].生态学报，2010，30（17）： 4529-4538.

[22]许宇田，童春富。长江口九段沙湿地海三棱藨草生物量分配特征及其影响因子[J].生态学报，2018，38（19）： 7034-7044.

[23]龚元，赵敏，姚鑫，等。城市生态系统复合下垫面碳通量特征—以上海市奉贤大学城为例[J].长江流域资源与环境，2017，26（1）： 91-99.

[24]GRIMMONDCS，KINGTS，CROPLEYFD，etal.Local-scalefluxesofcarbondioxideinurbanenvironments：MethodologicalchallengesandresultsfromChicago[J]。EnvironmentsPollution，2002，116（S1）： S243-S254.

[25]CAMPBELLGS.AnIntroductiontoEnvironmentalBiophysics[M]。NewYork：Springer，1997：155.

[26]KLJUNN，CALANCAP，ROTACHMW，etal.Asimpletwo-dimensionalparameterizationforFluxFootprintPrediction（FFP）[J]。GeosciModelDev，2015（8）： 3695-3713.

[27]顧永剑，高宇，郭海强，等。崇明东滩湿地生态系统碳通量贡献区分析[J].复旦学报（自然科学版），2008（3）： 374-379.

[28]龚笑飞，陈丽萍，莫路锋。基于FSAM模型的毛竹林碳通量贡献区研究[J].西南林业大学学报，2015，35（6）： 37-44.

[29]吴东星，李国栋，张茜。华北平原冬小麦农田生态系统通量贡献区[J].应用生态学报，2017，28（11）： 3663-3674.

[30]刘郁珏，胡非，程雪玲，等。北京城市通量足迹及源区分布特征分析[J].大气科学，2014，38（6）： 1044-1054.

[31]吴志祥，陈帮乾，杨川，等。海南岛橡胶林通量足迹与源区分布研究[J].热带生物学报，2012，3（1）： 42-50.

[32]周琪，李平衡，王权，等。西北干旱区荒漠生态系统通量贡献区模型研究[J].中国沙漠，2014，34（1）： 98-107.

（责任编辑：李万会）