巨菌草地表能量交换特征及其影响因素

2023-05-13刘凤山白妮妮林占熺林冬梅王子怡丁凰文吴宗楠张雅婷杨谨宁王培丹

福建农林大学学报（自然科学版） 2023年3期

刘凤山, 白妮妮, 林占熺, 林冬梅, 王子怡, 丁凰文, 吴宗楠, 张雅婷, 杨谨宁, 王培丹

(1.福建农林大学国家菌草工程技术研究中心,福建福州 350002;2.福建农林大学生命科学学院,福建福州 350002;3.福建农林大学林学院,福建福州 350002;4.顺昌县第一中学,福建南平 353200)

地表能量收支特征决定了植被生态系统的生产力和功能[1].不同植被具有不同的地表能量收支特征,深入了解植物地表能量收支各组分的动态具有重要意义.地表能量收支是大气中热量、水分、气体等要素的主要来源,通过改变地表能量收支来改变植被类型是区域气候变化的重要驱动因素[2].地表辐射管理是减缓气候变暖的重要途径之一[3-5].气溶胶污染严重影响植物光合作用和生态系统生产力[6].

地表能量收支各组分包括入射太阳辐射(downward radiation,Rd)、反射太阳辐射(upward radiation,Ru)、净辐射(net radiation,Rn)、潜热通量(latent heat flux, LH)、显热通量(sensible heat flux, SH)、土壤热通量(ground heat flux,G)和波文比(bowen ratio,β)等.Rd是陆地生态系统的唯一能量来源;Ru反映植被对太阳辐射的吸收能力,受太阳高度角、叶片光谱特征、冠层结构等因素的影响[7-8].Rn的主要分配形式为LH、SH和G[9].在郁闭冠层中,Rn分配与植物的气孔行为紧密相关,改变植物生理过程会对Rn分配产生影响[10-11].β反映了Rn在LH和SH之间的分配情况.于贵瑞等[12-16]对陆地生态系统如森林、草地、农田和苔原等开展地表能量收支研究,对膜下滴灌[14]、沙漠腹地[15]和绿洲[16]等进行通量监测试验.巨菌草(CenchrusfungigraminusZ.X.Lin & D.M.Lin & S.R.Lan sp.nov.)是一种蒺藜草属植物[17],具有光合效率高、生产力高和生态功能完善等优点,在食用菌培养料、牲畜饲料、生物燃料及生态治理等领域得到广泛应用[17-19].巨菌草的生产效率和形态学建构与地表能量收支特征密切相关[9].本研究基于波文比—能量平衡法研究了巨菌草地表能量交换特征及其影响因素,对于揭示巨菌草与大气之间交互作用的机理具有重要意义.

1 材料与方法

1.1 研究区概况

研究区位于宁夏石嘴山市平罗县宝丰镇鸿盛菌草科技创新产业园(39°4′48.36″N,106°43′27.96″E),海拔1 068 m.该区域年平均温度10.8 ℃,年平均降水量191.7 mm,年平均相对湿度44.4%,属于典型的温带大陆性半干旱气候.

1.2 巨菌草的生长与管理

巨菌草种植在当地耕种多年的熟地,土壤类型为壤土,0～60 cm土层的氮、磷、钾的平均质量分数分别为(7.25±0.50)、(10.5±0.58)和(26.75±2.22)g·kg-1,土壤含水量为15%～25%.巨菌草株行距为0.6 m×0.6 m.2021年5月1日利用种茎种植,10月15日收割,8月13日到10月15日收集数据.其间巨菌草从0.7 m长到2.7 m,温度10～25 ℃,平均温度18 ℃;8月25日采用漫灌灌溉1次,40 cm土层含水量从22.12%提高到28.73%;发生3次较大的降水,总降水量26.4 mm.

1.3 波文比通量塔的设计

波文比通量塔安装在研究区中心,塔高10 m(图1).通量塔5和10 m高的横臂上搭载空气温度、空气湿度、风速、风向等传感器;通过7 m高横臂搭载的辐射传感器测量净辐射,上行、下行短波辐射等数据.土壤温度和湿度探头分别埋设在2、4、10、20和40 cm深度的土壤里,土壤热通量板分别埋设在东、西方向5 cm深度的土壤里.上述仪器的型号和精度参考文献[20].

图1 波文比通量塔

1.4 地表能量收支的测定

1.4.1 数据获取方式地表能量收支各组分包括Rd、Ru、Rn、LH、SH、G和β等.其中,Rd、Ru、Rn和G通过安装在波文比通量塔上的仪器直接测量;β、LH和SH采用波文比—能量平衡法获得.

β=SH/LH=γΔT/Δe

(1)

LH=(Rn-G)/(1+β)

(2)

SH=β(Rn-G)/(1+β)

(3)

式中:γ为干湿表常数(hPa·℃-1);T为空气温度(℃);ΔT为两层空气的温度差(℃);Δe为两层空气的水汽压差(hPa).

1.4.2 异常值判定规则根据波文比—能量平衡法计算LH和SH,β趋于-1时,LH和SH的计算结果趋于无穷大,从而出现通量异常值.

(4)

β异常值范围可由α值决定(式4),位于该范围内的LH和SH都为异常值.随着α取值的不同,β异常值发生变化.α越小,β异常值范围越大.异常值判断的另一个标准是LH和SH都不超过Rn[20-21].随着α的增大,β异常值的取值范围变小,异常值比例的平均值从57.74%降到11.79%,且降低的速率减慢,如表1所示.

表1 根据α决定的β异常值的范围和比例

1.4.3 异常值插值根据异常值判定规则确定的通量异常值,需要进行插值填补,使之成为正常值.采用预测均值匹配(PMM)和随机森林(RF)两种方法进行插值.PMM方法类似于回归分析,利用没有缺失的数据构建变量之间的对应关系,根据变量之间的最近原则确定缺失值,即发现缺失值;根据缺失值对应的其他变量,在其他完整数据集中寻找与该变量最接近的数据进行填补,通常选择最接近的几个数据求平均值后进行填补.RF方法是一种基于决策树的机器学习算法,在训练时构建多个决策树并输出,以类(或平均预测的类)的模式进行操作[22].

选择以下参数构建对应关系:Rd、Ru、Rn、Rn-G、5 m温度、10 m温度、5 m与10 m的温度差、5 m湿度、10 m湿度、5 m与10 m的湿度差、巨菌草高度等.根据PMM和RF与LH和SH的对应关系利用Rstudio中MICE(版本3.14.0)软件包对缺失值进行插补,插值次数为3次,迭代次数为5次.结果表明,采用两种插值方法得到的3次插值数据集之间的通量平均值差异较小,α>2时通量插值结果的变化率很小[20].

通过几个插值数据集平均值的微小差异,难以判断插值方式的优劣.其他研究者采用的插值方法缺少对插值结果的定量评价[14,21-24].波文比—能量平衡法是一种通过地表能量平衡法间接计算湍流通量,插值后的数据集最大程度保持能量之间的平衡.从图2可知:β异常值对Rn与LH、SH和G之间的残差(S)有较大影响,α=1时,S较大;α>2时,S较小(小于5 W·m-2),且呈现随机波动的变化特征.采用这2种插值方法得到的3次插值结果之间无显著差异.PMM方法的S平均值为(0.70±1.51)W·m-2,RF方法的S平均值为(-0.13±2.03)W·m-2.本研究选择RF方法进行数据集插值(α=2),β异常值为-2.00～-0.50,异常值比例为29.57%[25],结果如图2所示.

图2 不同异常值处理下插值方法对地表能量平衡的影响

残差计算公式为:

S=Rn-LH-SH-G.

(5)

1.5 数据分析

为了评价地表能量通量的影响因子,使用以下公式计算空气动力学导度(ga)、植被冠层导度(gc)和解耦系数(Ω):

d=(2/3)×H

(6)

z0m=0.123×H

(7)

z0h=0.1×z0m

(8)

(9)

(10)

(11)

式中:d为零平面位移(m);H为植物高度(m);z0m为动量传输粗糙度(m);z0h为水热传输粗糙度(m);k为卡曼常数(0.41);uz为z高度的风速(m·s-1);zm为风速的测量高度(m);zh为湿度的测量高度(m);ρ为平均空气密度(1.03 kg·m-3[29]);Cp为平均定压比热(1 013.39 J·kg-1·℃-1[29]);VPD为大气饱和水汽压差(kPa);γ为干湿表常数(0.059 kPa·℃-1);Δ为饱和水汽压斜率(kPa·℃-1).

2 结果与分析

2.1 巨菌草地表能量收支的季节动态

巨菌草生育期中的地表能量收支的季节动态如图3所示.Rd从250 W·m-2降到100 W·m-2,意味着天气由晴天变为阴天.地表能量收支的其他分量与太阳辐射密切相关,Ru、Rn、LH和SH等随着Rd的变化而变化.例如Rn从200 W·m-2下降到50 W·m-2,LH在-3.37～150.58 W·m-2波动,生育中期呈现相对稳定的变化趋势;SH在-11.51～91.45 W·m-2波动,生育后期显著增大;G在净辐射中的总比重较低,在-10.17～1.49 W·m-2波动.季节动态上,监测期间太阳逐渐向南半球移动,日照时数和强度均减少、降低,使得各能量收支分量呈波动下降的趋势.生育期Rd、Ru、Rn、LH、SH、G和β的平均值分别为185.99 W·m-2、72.56 W·m-2、111.35 W·m-2、82.94 W·m-2、31.26 W·m-2、-2.72 W·m-2和0.38.

Rd为入射短波辐射;Ru为反射短波辐射;Rn为净辐射;LH为潜热通量;SH为显热通量;G为土壤热通量.

宁夏8、9、10月份Rd的平均值分别为600、500和400 MJ·m-2,8、9和10月份的日辐射量从20～25 MJ·m-2下降到5 MJ·m-2左右[27].该地区玉米在5—9月份的LH为103～118 W·m-2[28],巨菌草的LH波动范围更大,平均值略低.巨菌草的β低于草地和灌木生态系统,与农田和森林接近[29].

2.2 不同天气条件下巨菌草地表能量平衡的日动态

Rd下降说明到达地表的太阳辐射量减少,出现阴天.晴天的Rd>200 W·m-2,阴天的Rd<110 W·m-2.

分析不同天气条件下10:00—14:00地表能量通量的密度分布,结果如图4所示.

图4 晴天和阴天条件下地表能量通量的密度分布

从图4可知:晴天Rn、LH和SH均较高;Rn为400～700 W·m-2,存在两个峰值,分别为500和600 W·m-2;LH在300～550 W·m-2存在峰值;SH在50～250 W·m-2存在峰值.阴天地表能量分配的各分量急剧降低,Rn分布在0～150 W·m-2;LH分布在-50～150 W·m-2;SH在0左右波动.G在晴天和阴天没有明显差异,均在0左右波动.

地表能量分配的各分量存在多个峰值,与生育期长短密切相关.如晴天的Rn>200 W·m-2,8月的Rn大于9月(图3).能量通量的频率分布图包含多个峰值,每个峰值对应特定时间段内通量的分布频率.其他通量存在多个峰值的原因与Rn类似.

天气影响Rn的分配过程(图5).与阴天相比,晴天具有更高的潜热比例(LH/Rn)、更低的显热比例(SH/Rn)和土壤热通量比例(G/Rn).晴天,LH/Rn的平均值为72.97%,SH/Rn的平均值为27.24%,G/Rn的平均值为-0.18%;阴天,LH/Rn的平均值为60.54%,SH/Rn的平均值为38.94%,G/Rn的平均值为-4.12%.早晨的潜热比例较低,中午达到峰值后保持不变.显热比例的峰值出现在上午,下午Rn更多分配到LH.阴天具有类似的规律,但是峰值时间推迟了1 h.

图5 晴天和阴天条件下地表能量的分配比例

从能量闭合来看,晴天条件下LH/Rn、SH/Rn和G/Rn3个比例之和为100.03%,地表能量各分量略大于Rn,意味着RF插值方法对晴天的插补效果较好;阴天这3个比例之和为95.36%,地表能量各分量低于Rn.RF方法在阴天的S平均值为(-0.13±2.03)W·m-2(图5).

2.3 β的变化规律

从图6可看出β在不同天气条件和月份的日变化过程.总体上β在-5～5波动,夜间β在-5～-2波动,白天β多在0～1波动.晴天和阴天的β存在差异,8月晴天的β大于阴天;9、10月晴天的β小于阴天.β由正转负或由负转正的时间转折点也有差异.晴天,8月的β转折点为9:00和19:00,9月的转折点为8:00和16:00,10月的转折点为9:00和16:00;阴天,8月的β转折点为8:00和15:00,9月的转折点为12:00和18:00,10月β多为正值,转折点不明显.8月和9月的β均小于10月.

夜间大气处于逆温状态[24],Rn和G均较小,能量通量从地面向大气传输;日夜转换时间的β接近于-1,表明此时地表能量通量的异常值较多.巨菌草的β平均值为0.38(图6),该值与水肥条件良好的草地和农田等植被[29-31]接近.

图6 β在不同月份和天气条件下的变化动态

2.4 地表能量平衡的影响因素

Ω反映地表—大气之间水热交换的耦合状况,可以解释地表能量平衡的主要影响因素[32-33].巨菌草Ω的季节特征为单峰变化过程,从0.2升高到0.8后再降到0,峰值对应的儒略日为260 d(图7).在儒略日为240～275 d时Ω大于0.5,说明地表能量通量主要受Rn影响[32,35-36];儒略日在240～275 d之外的Ω均小于0.5,说明地表能量通量主要受VPD影响[36].巨菌草Ω平均值为0.6,该值与草地[36]接近.

巨菌草gc的季节特征为单峰变化过程,从0.005 m·s-1增加到0.015 m·s-1后再下降到0,峰值的时间出现在儒略日为255 d(图7).巨菌草gc的变化动态与玉米等作物[37]相似.

晴天具有较强的太阳辐射,但巨菌草具有较低的gc(图7),巨菌草将Rn分配到LH的能力减弱,更多的Rn是以SH形式消耗掉;而阴天巨菌草具有较低的Rn,巨菌草将Rn分配到LH的比例较高,从而造成晴天的β大于阴天(图6).9、10月巨菌草具有较高的gc,巨菌草将Rn分配到LH的能力增强,更多的Rn是以LH形式消耗掉,从而造成晴天β小于阴天(图6).