2017–2019 年宁夏兰山骄子葡萄园日蒸散发观测数据集

2024-01-11熊育久林晓雨冯房观张清涛

中国科学数据(中英文网络版) 2023年4期

熊育久，林晓雨，冯房观，张清涛

1.中山大学土木工程学院，珠海 519082

2.中山大学水资源与环境研究中心，广州 510275

引言

蒸散发是水分相态变化过程，包括植物蒸腾、截流蒸发、土壤蒸发和自由水面蒸发[1-2]。因蒸散发同时关联水文过程、能量过程、蒸腾与光合过程，深刻影响地球水、热、碳三大过程，准确量化蒸散发是相关领域研究的关键基础[3-4]。尤其对农田生态系统，精准掌握蒸散发逐日变化，是认知农作物耗水与需水规律、提高作物水分利用效率的理论依据，为精准农业、农业水资源管理与高效利用提供基础数据[5-7]。

目前田间尺度蒸散发观测方法主要有涡动相关法、波文比能量平衡法、蒸渗仪法等[1-2]。其中：涡动相关法是国际通量观测网络的常规方法，适用下垫面类型广、数据质量较高，但观测系统价格昂贵、维护成本高[8]；波文比能量平衡法基于常规气象要素，价格相对涡动相关系统便宜，但观测精度受温湿度梯度差异和下垫面异质性影响大[2,9]；大型称重式蒸渗仪（直径≥2m、深度超过1 m）观测精度高，但造价高[2,10]。国内已发表的蒸散发观测数据主要来自中国通量网络[11]，但农田生态系统的逐日蒸散发数据较少，主要集中在玉米，采用涡动相关法观测[12]和称重式蒸渗仪观测[13]，其他观测方法和葡萄等经济作物的逐日蒸散发数据鲜有报道。

本数据集提供的葡萄园日蒸散发观测数据集，覆盖2017–2019 年。蒸散发结果利用波文比能量平衡法与高频温度法观测，经过质量控制与评估，不仅可为掌握葡萄耗水、需水提供依据，还能为评价不同观测方法在高异质葡萄园的适用性提供数据支持。

1 数据采集和处理方法

1.1 数据采集地点

观测实验于2017–2019 年在宁夏回族自治区银川市永宁县、贺兰山东麓玉泉营农场的兰山骄子葡萄园（106°1′44.66″E、38°14′17.54″N）开展。该区域地处黄河上游，属于温带大陆性气候，干旱少雨（多年平均约200 mm）、日照时数长（多年平均约2900 h）、昼夜温差大。

观测葡萄园呈矩形，面积约10 亩（6666.67 m2），土壤为沙壤土，田间持水量平均为13%–14%。种植的品种为摩尔多瓦（Vitisvinifera L.cv.Moldova）、树龄7 年，行距3.5 m、株距0.5 m，成熟期冠层高度在1.5 m 左右。葡萄通常在4 月下旬种植，生育期大致划分为：萌芽期（4 月下旬至5 月20日）、开花坐果期（5 月21 日至7 月初）、果实膨大期（7 月初至8 月初）、成熟期（8 月中旬至8月底）、落叶期（9 月初至10 月初）。葡萄出土后开始第一次漫灌（4 月中下旬），随后每隔20 天左右滴灌一次（每亩灌水量约50 m3），直至果实采收前30 天结束滴灌；待葡萄剪枝后灌冬水（漫灌，11 月中旬）、埋土。葡萄种植后通常施肥2 次，每次施肥量10–15 kg/亩。

1.2 数据观测与采集方法

2017 年夏季在葡萄园中部安装波文比观测系统（如图1 所示），传感器包括净辐射、土壤热通量板、双层温湿度和数据采集器（具体型号与制造商见图1c）。传感器每5 s 采样一次，采集器每10 min 自动记录该期间平均值。2018 年在波文比系统上增加高频温度观测（采样频率10 Hz），构成高频温度观测系统。

图1 波文比与高频温度采集系统示意图（a、b）及传感器信息（c）Figure 1 Schematics of the dataset observation systems: Bowen ratio energy balance method (a) and the surface renewal method b), along with sensor information (c)

1.3 数据处理方法

本数据集最终提供日尺度蒸散发数据，来源于各日7:00–19:00 点间每10 min 观测值累加。若因传感器故障或计算结果异常引起的瞬时数据缺失（每10 min），利用缺失前后邻近时刻蒸散发结果线性插值获得。波文比能量平衡法与高频温度法计算公式介绍如下。

1.3.1 波文比能量平衡法

根据波文比能量平衡法（公式1），瞬时蒸散发（ETBR_10）等于可利用能量（Rn-G）与波文比（β）的比值。

式中：Rn、G分别为每10 min 观测的净辐射和土壤热通量（W m–2）；L为汽化潜热系数（2.49×106J kg-1）；β值利用每10 min 观测的温湿度梯度计算（公式2）。

式中：ΔT、Δe分别为每10 min 上下层温度差和实际水汽压差；γ为干湿表常数。各层实际水汽压和γ均可根据联合国粮农组织发布的第56 号文档计算（FAO paper 56）[14]，详细可参考文献[15]。

根据公式1，β值接近-1 时计算的蒸散发异常，本数据集根据文献[16]剔除-3.000 至-0.333 之间的β值，剔除后的蒸散发数值通过插值获得；此外，若早晚时刻计算的瞬时蒸散发为负，不符合蒸散发过程，直接赋0 值。对于以上两类蒸散发数据，以及因传感器缺测引起的数据缺失，均标记为无效数据，根据各日无效数据占比进行数据质量等级赋值（表1）。

表1 数据质量等级Table 1 Quality classification of the daily ET dataset

1.3.2 高频温度法

高频温度法（surface renewal method），亦翻译为表面更新法[2]，其原理是利用高频温度斜坡式升降变化结构函数描述湍流运动、计算显热通量（HSR_10，公式3），再通过能量平衡余项法获得潜热通量和蒸散发（ETSR_10，公式4）。

式中：α为校正系数，本文计算取1；z为高频温度传感器观测高度；ρ、Cp分别为空气密度（g m-3）和空气定压比热（J g-1K-1）；a为高频温度斜坡变化幅度（K）；τ为斜坡变化周期（s）。a、τ均可利用高频温度结构函数求解，详细可参考文献[15]。

对于高频温度法，无效数据包括早晚时刻计算的瞬时蒸散发负值、10 min 内高频温度缺测引起的数据缺失或结构方程无解，同理可根据表1 的无效数据比例判定各日数据质量。

2 数据样本描述

2.1 数据集命名与数据库结构

本数据集为宁夏兰山骄子葡萄园日尺度蒸散发观测值，时间覆盖2017 年8 月至2019 年10 月，共计1 个EXCEL 数据文件，约74 KB，文件命名为“2017–2019 年宁夏兰山骄子葡萄园日蒸散发观测数据集”，内含1 个数据表，命名为“蒸散发观测日值”，由10 列属性组成，分别为序号、观测日期、基于波文比能量平衡法的蒸散发及其质量等级、基于高频温度法的蒸散发及其质量等级，以及反映对应日期气象特征的净辐射、气温、饱和水汽压差（VPD）、降水量，共724 行（如表2 所示）。

表2 数据样本展示Table 2 Data sample of the daily ET dataset

2.2 数据缺失情况

对波文比法，因传感器、采集器等设备故障引起的数据缺失，在日内已经进行无效数据标记，在日尺度无缺失值。由于高频温度法主要在生长季观测，未观测期日期的数据用“NAN”表示，部分因高频温度传感器损坏引起的日值缺测（占比13.4%），同样用“NAN”标注。

3 数据质量控制和评估

数据观测与采集均按照业内标准和规范进行，各传感器均由业内著名生产商制造，且定期维护，采集人员均通过专业培训、了解观测原理和掌握仪器操作与采集程序，数据观测质量可靠。本数据集在研制过程中，根据各日内缺测或方法局限性引起的数据缺失，进行了数据质量标定，各蒸散发日值有对应的质量评估等级，加强了数据质量控制。此外，基于本数据集的蒸散发方法对比研究成果已通过同行专家评审，发表在业内权威期刊《Journal of Hydrology》（见文献[15]），表明数据具有较高的可信度。

4 数据价值

本数据集提供了葡萄园日尺度蒸散发观测数据，有望为经济作物葡萄的需水规律研究提供科学数据，为干旱区农业水资源高效利用提供数据支持。此外，高频温度法在欧美国家获得广泛应用，观测精度可媲美涡度相关法，且高频温度法观测成本比波文比系统还略低，但在中国鲜有应用报道，本数据集提供的高频温度观测数据还能为评价该方法在高异质葡萄园的适用性提供数据支持，丰富我国地表蒸散发观测方法。