2015–2020 年中国光合有效辐射重构数据集

吴彤，辛华剑，刘慧，胡波，刘子锐，刘广仁

1.中国科学院大气物理研究所，大气边界层物理和大气化学国家重点实验室，北京 100029

2.中国科学院大学，北京 100049

3.东北农业大学，哈尔滨 150000

4.陕西省气象台，西安 710014

引 言

太阳辐射是地球生物生存所需的主要能源[1]，而植物进行光合作用所吸收的太阳光主要在波长400–700 nm 之间，这一部分太阳光谱被称为光合有效辐射（Photosynthetically Active Radiation，PAR）。光合有效辐射作为影响植物生理活动众多因素中的关键因子[2]，不仅是植物合成自身所需要营养物质的能量来源，还直接影响到植被的生长速度、发育状况、分布范围和物种丰富度[3]，进而影响整个陆地生态系统。而对海洋生态系统来说，光合有效辐射同样也会直接影响海洋浮游植物的数量和生长范围，导致海洋初级生产力变动，进而影响海洋鱼类的数量和分布[4]。此外，光合有效辐射也是重要的气候资源，对地表与大气环境之间的物质、能量交换有重要影响[5]。因此，精确的光合有效辐射时空数据对生态系统生产力的评估、全球农作物产量及粮食安全问题、大气CO2浓度变化情况、区域碳汇的计算等方面具有重要意义，对生态学、农学、资源与环境学、气候学等领域的研究均能提供有力的数据支撑。

目前，我国已有多种光合有效辐射的估算方法，包括传统气候学方法、遥感估算方法等，但存在一些不足，如遥感信息的瞬时性等[6]。也有基于日照时数进行的光合有效辐射估算研究，但结果表明在特殊天气情况下会有较大误差[7]。还有基于Himawari-8 卫星构建光合有辐射反演算法，但在创建代价函数时仅通过一个波段，可能获取的信息不够充分，导致卫星反演数据时间分辨率不高[8]。另外还有根据其他影响因子建立的估算模型，在不同区域内均有其适用性[9-12]，但大尺度的光合有效辐射估算方法还有待研究。本文基于中国生态系统研究网络（Chinese Ecosystem Research Network，CERN）已有数据构建估算公式，并结合CMA（China Meteorological Administration）等的历史数据重构全国范围的光合有效辐射数据，数据效果得到很好验证[13]，具体方法将在后文介绍。

CERN 监测中国资源和生态环境的各项数据，其中的气象辐射观测系统从2004 年开始观测，监测内容包含温度、风速、气压、湿度等气象要素以及总辐射、反射辐射、紫外辐射、光合有效辐射等，站点覆盖了全国8 种典型的生态类型，具体包括城市（1 个）、农田（15 个）、森林（10 个）、湖泊（2 个）、海湾（3 个）、草地（2 个）、荒漠（6 个）、湿地（1 个）。这些站点根据气候条件和地貌状况等因素，可归类于我国的8 个气候区，分别为西北地区（NWC）、青藏地区（TP）、中国北部（NC）、西南地区（SWC）、东北地区（NEC）、华北平原（NCP）、中国东部（EC）以及东南地区（SEC），分区参考神祥金等人的文献[14]。站点基本信息如表1 所示。

表1 CERN 辐射观测站的基本信息Table 1 Basic information about the CERN radiation observatory

1 数据采集和处理方法

重构全国光合有效辐射历史数据的具体过程为：首先采用阳坤建立的“混合模型”[15]，模型用到的参数具体包含CMA 的气象要素数据（如气温、日照时数、气压、相对湿度）、浑浊度系数、臭氧柱总量等，通过以上数据重构获得总辐射数据。其中，浑浊度系数根据Ångström 指数定律结合由MODIS（moderate-resolution imaging spectrometer）提供的气溶胶光学厚度（AOD，Aerosol optical Depth）计算得到、臭氧柱总量由NASA/GSFC（National Aeronautics and Space Administration/Goddard Space Flight Center）获得。其次是通过CERN 站点的观测的PAR 和总辐射，按照气候区域把我国分成8 个子气候区域，分区域基于晴空指数建立光合有效辐射的重构方法，并利用站点观测数据对重构精度进行检验。最后将重构方法和重构的总辐射进行耦合，进而获得国家尺度的光合有效辐射重构数据。图1 为此数据集生成方法的技术路线图。

（1）总辐射数据的计算

太阳辐射在到达地面的过程中，主要受臭氧吸收、Rayleigh 散射、云的吸收及散射等方面的衰减作用。根据阳坤等人的研究，可由式（1）气压、浑浊度系数等参数计算得到太阳辐射直接辐射透过率和散射辐射透过率，云的透过率可由日照时数得到（晴空大气状况下云的透过率以100%计算），则到达地面的太阳辐射日累计值Rs可由式（2）得出：

其中：λ（μm）为波长，δ(λ)为AOD 值， 为浑浊度系数， 为Ångström 指数。Rs为地面总辐射；τc为云的透过率，可通过日照时数获得；t1、t2分别表示日出和日落时刻；τb为直接辐射透过率；τd为散射辐射透过率；R0为大气层顶总辐射。

（2）晴空指数的计算

结合同一地理位置的地面总辐射及大气层顶天文辐射数据即可得出：

其中：Ks为晴空指数。

（3）光合有效辐射重构的参数化方案

按照气候区划，我们在每个子气候区域内选择代表性较好，且连续观测数据质量好的台站建立光合有效辐射重构的参数化方案，具体构建过程以拉萨站的重构为例进行详细说明：

将拉萨站已有的观测数据随机分为两组，一组用于拟合形成经验化公式，另一组用于检验公式精确程度。

在不同晴空指数范围内，光合有效辐射随太阳高度角正弦值变化为：

将计算得出的拉萨站不同时间的晴空指数分为若干区间，在区间内对应PAR的值，得到PARm关于Ks的散点图，可以看出其满足三次函数关系，即：

其中：PARm是指单位太阳高度角正弦值时光合有效辐射的值，μ为太阳高度角正弦值，n为光合有效辐射随太阳高度角变化的程度，a、b、c、 为相关参数。

将已有数据代入公式（4）和（5），可得出a、b、c、 和n的值。最终，光合有效辐射小时值PARℎurl和光合有效辐射日累计值PARdail为：

重构结果通过了显著性检验，即证明此公式可用于拉萨站点。而拉萨站点在分区内位于青藏地区（TP），随机选取青藏地区中的另一站点（本文选取站点为海北站），利用此公式得出该站点的光合有效辐射重构值，再与此站点的光合有效辐射观测值加以比对，通过显著性检验表明可以很好地应用到青藏地区[16]。用同样的方法，在另外7 个气候区选取代表性站点，分别为西北地区（阜康站）、中国北部（沙坡头站）、西南地区（盐亭站）、东北地区（海伦站）、华北平原（北京站）、中国东部（东湖站）及东南地区（鼎湖山站），最终形成在全国范围内适用的光合有效辐射估算公式，如表2所示。

表2 不同气候区的光合有效辐射估算公式Table2 Estimation formula of photosynthetically active radiation in different climate zones

2 数据样本描述

2.1 数据内容描述

“光合有效辐射重构数据集.rar”由705 个站点的光合有效辐射文本文件构成，文本文件名为“*.txt”，*是指站点编号。压缩包内文件夹“光合有效辐射2015–2020”中，各列数据分别代表年、月、日、大气层顶天文辐射（MJ·m-2·d-1）、地面总辐射（MJ·m-2·d-1）和光合有效辐射（mol·m-2·d-1）。

2.2 数据样本描述

以重构的50756 站点（CMA 黑龙江海伦站）数据为例，光合有效辐射日累计值的数据样本如表3 所示，图2 为该站近年来光合有效辐射日变化趋势图，总体而言夏高冬低，逐年最高值和最低值差异不大。

图2 50756 站点2015–2020 光合有效辐射日变化趋势图Figure 2 Diurnal trend of photosynthetically active radiation at Site 50756 from 2015 to 2020

表3 50756 站点数据示例（部分）Table 3 Sample data of Site 50756 (partial)

3 数据质量控制和评估

CERN 辐射数据中，总辐射标准组仪器采用交替法进行标定，标定精度为±3%，符合WMO 总辐射表标定标准。光合有效辐射表采用光谱仪传递辐射标准灯的方案，标定精度在5%以内。而且，CERN 辐射观测网的传感器每2 年进行一次标定，整个辐射观测系统每5 年进行一次辐射基准传递。此外，对所需使用的辐射值进行了严格的质量控制，具体包括：剔除所有太阳高度角小于5°时刻的数据；地面太阳辐射观测值与大气层顶比值大于0.03；选择光合有效辐射与总辐射的比值介于1.3-2.8 之间的数据。通过以上方式，可有效减小仪器余弦效应及其他方面引起的误差。

根据质量控制后的基础数据，结合前文方法可得出CMA 各站点的光合有效辐射重构数据，将此数据与CERN 站点的观测数据加以比对，可进一步验证其精度，如57306 站点（CMA）与盐亭（CERN）、55591 站点（CMA）与拉萨（CERN）、54285 站点（CMA）和长白山（CERN）等。本文以海伦和东湖的验证方法为例，将重构数据设置为X 轴，观测数据设置为Y 轴，统计结果精度以相关系数R2（correlation coefficient）、平均偏差误差MBE（Mean Bias Error）和均方根误差RMSE（Root Mean Square Error）表征，具体计算方法如下：

其中：Ci表示第i个重构值，Oi表示第i个观测值，Cae表示重构平均值，Oae表示观测平均值，N为样本数。

拟合结果如图3、图4 所示，表明本数据集精度较高，可为其他领域研究提供数据支持。

图3 海伦与50756 站点对比结果Figure 3 Results of the comparison between Hailun and Site 50756

图4 东湖与57594 站点对比结果Figure 4 Results of the comparison between Donghu and Site 57594

4 数据使用方法及建议

光合有效辐射数据在农作物产量、生态系统生产力评估、碳汇计算精度、优化农业生产布局及粮食安全问题等重大科学问题中均有重要作用。本数据将为上述的相关研究提供长期可靠的数据基础。通过机器学习可将本数据集进行空间插值，形成更高时空分辨率的数据，服务于光合有效辐射时空变化格局、精细化的碳源汇以及生产力评估等研究。数据上传于科学数据银行（Science Date Bank，http://doi.org/10.11922/sciencedb.01642），点击链接即可进入界面下载完整版数据。数据为文本格式，方便打开，如有需要也可打开到EXCEL 中。此外，本数据集单位为：大气层顶天文辐射（MJ·m-2·d-1）、地面总辐射（MJ·m-2·d-1）和光合有效辐射（mol·m-2·d-1）。

致 谢

感谢中国生态研究网络（CERN）提供的光合有效辐射及其他各项观测数据，以及中国气象局（CMA）提供的总辐射及常规气象要素的观测数据。感谢CERN 监测站点工作人员在数据采集以及对观测数据进行质量控制中的努力。最后感谢MODIS 团队提供的AOD 数据和NASA/GSFC 臭氧处理团队提供的臭氧数据。

数据作者分工职责

吴彤（1996—），男，山西人，硕士，研究方向为大气辐射。主要承担工作：数据整理及论文撰写。辛华剑（1997—），男，黑龙江人，硕士，研究方向为农业生态与气象变化。主要承担工作：数据审核与质量控制。

刘慧（1989—）女，山西人，博士，研究方向为大气辐射与遥感。主要承担工作：辐射传输模式，重构方法构建及数据获取。

胡波（1974—）男，云南人，博士，研究方向为大气辐射。主要承担工作：重构方法框架搭建，数据质量控制。

刘子锐（1982—）男，湖南人，博士，研究方向为气溶胶理化特性及其对环境的影响。主要承担工作：数据质量控制。

刘广仁（1950—）男，北京人，本科，研究方向为通信工程。主要承担工作：数据质量控制。