科尔沁沙地沙丘生态系统水热通量特征及影响驱动因子

2024-03-08张思敏郝丽娜贾天宇张亦然刘廷玺内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院内蒙古呼和浩特0008内蒙古自治区水资源保护与利用重点实验室内蒙古呼和浩特0008黄河流域内蒙段水资源与水环境综合治理协同创新中心内蒙古呼和浩特0008内蒙古水利水电勘测设计院内蒙古呼和浩特0008

中国环境科学 2024年2期

关键词：科尔沁沙地沙丘通量

张思敏,郝丽娜,2,3,童新,2,3,贾天宇,张亦然,马扩,伦硕,刘廷玺,2,3* (.内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院,内蒙古呼和浩特 0008；2.内蒙古自治区水资源保护与利用重点实验室,内蒙古呼和浩特 0008；3.黄河流域内蒙段水资源与水环境综合治理协同创新中心,内蒙古呼和浩特 0008；.内蒙古水利水电勘测设计院,内蒙古呼和浩特 0008)

旱地生态系统(干旱和半干旱)覆盖了世界陆地表面的40%以上[1].由于自然因素和人类活动的综合影响,科尔沁沙地的地表形成了沙漠般的沙丘景观.不同类型的沙丘具有特定的地貌特征和植被类型.科尔沁沙地作为中国北方典型的半干旱沙地,降雨量少、蒸发强烈、生态环境脆弱、受人类活动影响严重[2].但沙丘生态系统具有重要的生态功能和经济价值.随着人类活动的不断扩张,荒漠化等环境问题也日益严重,因此对科尔沁沙地的生态系统进行研究和保护显得尤为重要.水热通量是沙丘生态系统的重要生态过程之一,其是指在生态系统中水分和热量的传输过程,是生态系统能量转移和物质循环的基础,维持生态系统的功能和稳定性方面具有重要作用[3].通过了解沙丘生态系统水热通量的运移规律,深入了解该生态系统的生态环境和生态功能,可为干旱半干旱地区荒漠化防治,维护沙地植被生态环境提供理论基础.

涡动相关系统(EC)是直接监测生态系统能量通量的关键观测系统之一[4].基于微气象学原理,通过估计垂直风速和质量或能量波动标量的高频测量协方差,EC 能直接测量植被冠层和大气之间能量和质量交换通量[5].自EC 问世以来,特别是随着AmeriFlux 和FLUXNET 等监测网络的建立,EC 有望成为碳水循环年际变化的可靠基准[6],并将这些变化与过程和机制联系起来[7].目前全世界已经建立了成熟的通量观测网络,能够在不同的下垫面条件和空间尺度上进行长期通量观测[8].

地表能量通量是地表与大气之间能量交换中至关重要的部分[9].对能量组分的特征的分析,有助于揭示生态系统水和能量平衡的过程.能量平衡分布的季节过程与植被物候密切相关.在美国爱达荷州斯内克河流域半干旱区,艾属灌木、窃草和黑松生态系统的能量分布特征在不同季节存在差异[10].生长季潜热通量(LE)占较大比重,而非生长季净辐射通量(Rg)主要转化为感热通量(H).除植被盖度外,积雪和融化通过减少入射短波辐射间接影响H的变化.

本研究基于涡动相关系统(EC)对2013～2022 年科尔沁沙地沙丘生态系统生长季节能量通量监测数据,通过量化能量平衡闭合度情况,揭示能量通量的年际、季节和日尺度变化及分布特征,研究环境因素对能量通量的驱动机制.加深对研究区能量交换机制的理解,从而为沙地的综合管理和生态保护提供参考.

1 材料和方法

1.1 研究区概况

研究区位于内蒙古自治区通辽市科左后旗科尔沁沙地东南部的阿古拉生态水文试验站,(122°33′00″～122°41′00″E,43°18′48″～43°21′24″N),面积为55km2(图1).地势地貌从南到北变化明显,南部和北部的沙丘过渡到中部的农田、草地和湖泊.气候特征为半干旱温带大陆性季风气候,盛行西南风,平均风速为3.6m/s,平均降水量为371.1mm,平均蒸发量1412mm(φ20cm 蒸发皿),年平均气温6.6℃,年平均相对湿度55.8%.

图1 研究区地理位置示意及风频和风速分布Fig.1 Geographical location of the study area and wind frequency and speed distribution

本研究的重点关注区域位于研究区东北部的典型沙丘生态系统(图1 中的A4),地理坐标为(43°20′57″N,122°39′18″E),海拔205m.周围生长的主要植被类型为差巴嘎蒿(Artemisiahalodendron)、人工种植杨树(Populus)和小叶锦鸡儿(Caragana microphylla).土壤类型为砂土,降水是地下水补给的主要形式.

1.2 野外观测

在该站点布设了开路涡度相关系统(EC)和波文比气象土壤环境监测系统等设备.

EC 系统安装在4.95m 的高度,主要由一个开路红外气体分析仪(LI-7500, Li-COR, Inc., Nebraska, USA)和一个三维超声风速仪(CSAT-3, Campbell Scientific,Inc., USA)组成.气体分析仪测量空气中二氧化碳和水蒸气的浓度,而超声风速仪测量三维风速(u、v和w)和声波温度(Ts).采样频率为10Hz,数据记录间隔为30min,使用数据采集器(CR3000, Campbell Scientific,Inc., USA)收集并存储.为保证EC 系统运行状态良好,根据LI-COR 公司的说明手册,定期对其进行现场校准、气路清洁和光路清洁等维护工作.

波文比气象土壤环境监测系统与EC 系统安装在同一测量塔上,对气象土壤环境变量进行同步观测.包括安装在2, 5 和10m 高度的空气温湿度传感器(HMP45C, Campbell Scientific, Inc., USA),以及安装在2, 3.5 和10m 高度的风速和风向传感器(034B,Campbell Scientific, Inc., USA).同时在观测塔上安装了四分量净辐射仪(NR-LITE, Campbell Scientific,Inc., USA)和光合有效辐射仪(LI190SB, Campbell Scientific, Inc., USA)用于测量向上和向下的长波和短波辐射以及光合有效辐射.在测量塔10m 范围内不同方向的两个位置挖掘剖面并埋设传感器(CS655, Campbell Scientific, Inc., USA),用于测量地下10, 20, 40, 80, 120, 160 和200cm 深处的土壤体积含水率、土壤温度和电导率.土壤热通量传感器(HFP01SC, Campbell Scientific, Inc., USA)安装在10,20 和40cm 深的地方.由翻斗式雨量筒(TE525MM,Campbell Scientific, Inc., USA)自动监测降雨数据.气象数据每10min 自动记录并储存在数据采集器中(CR1000, Campbell Scientific Inc., USA).

1.3 数据处理

基于LoggerNet4.5.0.1 软件(www.campbellsci.com.cn/Loggernet),将EC 系统观测的10Hz原始数据切割成单独的数据文件获得30min 的通量数据;对数据切割后的文件数据进行格式化[11];最后对相邻数据进行拼接和集成以及格式转换(TOA5-TOB1).应用EC 技术的理想条件是下垫面具有统一的水平面、稳定的气流和较低的植被粗糙度,而实际下垫面具有不规则的地形和不均匀性.采用LI-COR 开发的EddyPro6.0.0 软件(www.licor.com/Eddypro)执行一系列校正计算的质量控制,包括异常值检测和剔除[12]、频率损失修正、超声虚温修正、坐标旋转修正[13]、密度修正(WPL)[14]、以及标记数据质量的“0-1-2 系统”[15].

使用“REddyProc”(https://www.bgc-jena.mpg.de/bgi/index.php/Services/REddyProcWeb)进行进一步的质量保证和质量控制(QA/QC),过滤不良质量的通量数据[16],估计阈值填补空缺数据.该工具提供了三种填补缺失值的方法:即查表法(LUT)[17]、平均日进程法(MDC)和边际分布抽样法(MDS)[18].MDS算法用于所有间隙,以增加窗口大小,确保有足够的数据点可用于填补间隙[19].

1.4 能量平衡闭合评估

能量平衡闭合是判定EC 系统运行状况和数据可靠程度的常用指标.陆地生态系统的绝对能量平衡残差AEBR(W/m2)表达式如下[20-21]:

式中:Rg是净辐射通量, W/m2;H是显热通量, W/m2;LE 为潜热通量, W/m2;G是土壤热通量, W/m2;S是储能项W/m2.通量测量高度以下存储的S很难准确确定,它包括植被冠层蓄热(CS)和表层土壤蓄热(SS).CS 由标准EddyPro 软件从10Hz 数据估计,SS的计算公式参考文献[22].

目前常用的两种能量平衡闭合评价方法包括最小二乘线性回归法(OLS)和能量平衡比率法(EBR),由湍流通量非缺失值(H+LE)与有效通量非缺失值(Rg-G)计算,表达式[23]如下:

式中:a为斜率,b为截距.

本研究中使用OLS 方法,基于0.5h 尺度的数据,评价不同年份的能量闭合情况.a越接近于1,表示能量闭合程度越高,而R2越高,表明系统受到的随机误差越小.采用EBR 验证月尺度与年尺度的能量闭合情况,EBR等于1意味着能量完全闭合.根据已有的研究表明,能量不闭合程度的合理范围在10%～30%之间[24].

2 结果与分析

2.1 能量通量日变化特征

根据不同的植被类型和下垫面条件,陆地生态系统和大气之间的热量和水蒸气交换能力存在差异,导致不同生态系统的能量通量分布比例各不相同.以科尔沁沙地沙丘生态系统为例,该系统各能量通量的日变化曲线呈单峰型二次曲线,总体呈现出早晚较小、中午较大的趋势,如图2a所示.各年日Rg峰值均出现在 11:00～12:00 之间,2022 年峰值(401.03W/m2)最大,2016 年峰值(337.03W/m2)最小.相较于Rg的日动态曲线,H、LE 和G的日动态曲线相似,变化幅度较小,G的峰值出现时间具有滞后性,2019 年滞后性较明显.

图2 科尔沁沙地沙丘生态系统能量通量的日变化Fig.2 Diurnal variation of energy flux in the dune ecosystem of Horqin Sandy Land

能量分布主要基于H和LE,日出前H/Rg和G/Rg的波峰与LE/Rg的波谷互补;日出后三者的变化趋势基本一致.在日出和日落前后,能量成分的方向和大小发生了显著变化,相对于其他时间段,这两个时段内的能量分配比曲线出现了急剧的变化,观察到了较大的波峰或波谷.

波文比β可以有效描述空气的稳定性,表征大气表面能量交换特征.由图2c可知,在08:00 ～ 16:00时段,不同年份的β值均大于1,且在正午达到峰值,表明在此期间,H是Rg的主要分布,这与能量分布曲线所反映的情况一致.

为了深入了解沙丘生态系统的能量平衡在不同季节内的变化趋势,对春季(4～5 月)、夏季(6～8月)和秋季(9～10 月)的季平均能量通量数据进行了处理,并分析了它们的日动态过程.图3 结果表明,各季节的所有能量成分均以Rg为基础,呈现单峰曲线变化.H和LE 都显示出与Rg相似的日变化特征.LE 波动较大可能与间歇性湍流和夜间湍流的低估有关.在春季,由于Rg显著增加,地表植被开始复苏,地表相对裸露,土壤解冻和冰雪融化,土壤导热性良好,下垫面比热相对较大,导致这一时期的H相对较大.LE 与植被蒸腾作用密切相关,受地表温度、土壤水分和下垫面饱和水汽压的影响.在夏季,降雨量多、日照充足,植被蒸腾作用强,空气湿度较大,大部分能量用于水汽传输,因此LE 较大.而感热通量H在秋季增大,这是由于降雨减少和土壤温度降低导致的.土壤热通量G来源于太阳辐射,日变化和Rg相似,但在时间上表现滞后,这受土壤物理性质的影响,因为不同季节土壤性质、土壤含水量和植被覆盖度各不相同,所以G表现出明显的时空变化.

图3 科尔沁沙地沙丘生态系统4～10 月各季节能量通量的日变化Fig.3 Diurnal variation of seasonal energy flux in the dune ecosystem of Horqin Sandy Land from April to October

2.2 能量通量季节变化特征

在月时间尺度上,沙丘生态系统的能量通量变化呈现相似的趋势,形成了近似单峰型的曲线,如图4 所示.受到中小尺度天气变化的影响,各通量呈现一定程度的锯齿状波动,特别是在降雨多发期.2018～2020 年6、7 月份的Rg略高于2013～2017年同期,这与空气温度的变化趋势一致,观察到各年份H的变化与Rg趋于同步.LE 代表蒸散耗热,与水分蒸发热量的增加密切相关,波动与土壤含水率的变化相似.各年H和LE 的波峰与波谷呈现互补态势.浅层土壤湿度波动较大的年份,G的变化较明显,在数值上比其它成分小一到两个数量级.

图4 科尔沁沙地沙丘生态系统的月累积能量通量Fig.4 Monthly cumulative energy flux of dune ecosystem in Horqin Sandy Land

2.3 能量通量年际变化和波文比

在2013～2022 年间,生态系统的群落类型发生了变化,导致蒸散发和热传导的能力差异显著,因此生态系统获得Rg能量后,能量在系统内的分配变化特点各异.图5 显示,2022 年Rg的总累积量(1800MJ/m2)最高,而2014 年(1465MJ/m2)最低.在年时间尺度上,能量特征表明在 2013、2015 和2019 年能量分配方向为LE 大于H,其余5 年均是H大于LE.不同时期土壤理化性质不同,土壤热导率不同,影响土壤吸热散热,进而在热源/热汇上也有差异.该研究区10 年间土壤均为热汇,这表明整体上能量主要在土壤表层或从大气向土壤深层传递.

图5 科尔沁沙地沙丘生态系统的年累积能量通量Fig.5 Annual cumulative energy flux of dune ecosystem in Horqin Sandy Land

生长季的能量收支比情况为:2013、2015、2019、2021 和2022 年LE 在生长季生态系统能量中占主导,分别占生长季Rg的41%、41%、42%、45%和52%,而其余5 年生长季则是H占主导作用,分别占生长季Rg的47%(2014)、45%(2016)、40%(2017)、36%(2018)和39%(2020).

波文比β是感热通量H和潜热通量LE 的比值(H/LE),是陆面过程研究中的重要参数,能够反映地表能量交换特征,影响着地表和大气间的能量交换,在众多陆面过程相关分析中,波文比一直受到广泛关注[25].在沙丘生态系统中,各年β整体呈现U型趋势,其中4 月和9 月的波动较为显著,而5～9 月期间波动相对平缓.图6 中可看出,2013、2015 和2016 年β变化相对较平缓,各年中β没有明显的月度变化规律.在生长季中,月平均β的范围在(2013)0.97～(2017)1.69之间变化,在整个10年的生长季中,年均β值为1.30.

图6 科尔沁沙地沙丘生态系统的波文比月变化Fig.6 Monthly variation of Bowen ratio of dune ecosystem in Horqin Sandy Land

2.4 能量平衡分析

许多研究表明在涡度相关法的观测中能量不闭合问题普遍存在,这可能是由于测量误差、数据不完整或其他因素导致的.本研究采用OLS 和EBR方法分析了EC 法测量的湍流能量(H+LE)和有效能量(Rg-G)的闭合性.如图7 所示,2015 年EBR 整体均呈较好的态势,介于0.80～0.92 之间,在各年中EBR 观察到明显的月变化规律,其中5 月到9 月波动较平缓.

图7 科尔沁沙地沙丘生态系统能量累积和闭合的月变化Fig.7 Monthly variation of energy accumulation and closure of dune ecosystem in Horqin Sandy Land

之后对沙丘生态系统10 年的能量平衡进行了线性回归分析.在30min 的时间尺度上,各年湍流能量(H+LE)和有效能量(Rg-G)平衡的闭合线性回归分析结果如图8 所示.通过拟合各年H+LE 和Rg-G得到回归方程的回归系数范围为0.61～0.72,年平均值为0.67;截距范围为4.42～19.76W/m2,年平均值为16.95W/m2;相关系数(R2)范围为0.78～0.92,年平均值为0.87.各年年均EBR 介于0.75～0.90 之间,10 年年均EBR 为0.87,说明能量平衡闭合度的残差为13%;其中2015 和2022 年EBR 最大为0.90,2018 年EBR最小为0.75.

图8 沙丘生态系统(Rg-G)与(H+LE)之间的关系Fig.8 The relationship between dune ecosystem(Rg-G) and(H + LE)

2.5 能量通量的影响因素

2.5.1 环境变量对能量通量的影响沙丘生态系统的2013～2022 年期间的月降雨量呈现单峰变化的趋势,如图9 所示,年均降雨量为377.05mm,其中2013 和2019 年的年降雨量达到480mm;而2020 年则经历了干旱少雨,年降雨量仅为230.9mm.降雨主要集中在5～8 月,占全年总量的81%.在强降雨的月份,土壤体积含水率也显著增加.不同深度的土壤对降雨的响应程度各不相同,浅层土壤的体积含水率对降雨量的变化更为敏感.而随着土壤深度的增加,土壤体积含水率对降雨的响应会有所延迟,并且变化幅度相对较小,特别是与浅层土壤相比.

图9 月累积降雨量和不同深度土壤的月平均体积含水率Fig.9 Monthly cumulative rainfall and monthly average volumetric water content of soil at different depths

同时,对研究区的一系列环境因子与通量进行了同步监测,包括:净辐射(Rg)、降雨量(Rain)、空气湿度(RH)、土壤体积含水率(VWC)、空气温度(Ta)、土壤温度(Ts)、饱和水汽压差(VPD)、风向(WD)、风速(WS)、水汽压(VP)和大气压(AP).分析水热通量与以上环境因子之间年、季相关性,并研究与环境因子之间的响应关系.选取2013～2022年30min的通量数据及各种环境因子平均值进行相关性分析.

相关性分析为环境变量和能量通量之间的关系提供了重要线索(图10).结果表明不同时期的LE、G、H和Rg均呈现出与RH 显著的负相关关系,尤其是在夏季时,它们与RH的负相关显著程度更高于其他季节.此外,与VWC、Ta、Ts和VPD 之间呈现出显著正相关关系,其中与VPD 的相关性最显著,其次是Ta、Ts和VWC.在夏季,各能量通量与Ta的显著程度要高于其他时期,且与Ta、Ts和VPD 的显著程度为G>H>LE>Rg,在其他季节LE 与各环境因子的相关性显著性最高.在各时期WS 与能量通量呈现正相关,特别是在春季,相关性尤为显著.在春季,LE 和G与VP 呈正相关,在其他时期与各能量通量都呈现正相关,其中与LE 的相关的更为显著.从全时期角度看Rain 和WD 与能量通量呈现负相关.

图10 不同时期能量通量与环境因子相关性热图Fig.10 Correlation heat map of energy flux and environmental factors in different periods

2.5.2 植被密度对能量通量的影响将生长季平均叶面积指数作为植被密度的诊断变量.LE、H和波文比β对LAI 变化的敏感性被量化为多元线性回归的偏导数.图11 显示,LAI 的增加会显著提高LE,尽管降雨和土壤湿度对LE 存在一定潜在的限制,但在年际时间尺度上,LAI 的增加与LE 的增加存在关联,这种关联可以通过LAI 的复杂调整来维持,例如根系的发育、地下水的获取以及植被物候季节的变化等因素.考虑到LE 和H代表了陆地表面能量释放的竞争途径,H对LAI的敏感性模式与LE 相反.最终,波文比的变化与LAI 呈负相关,由于较高的叶面积指数有助于通过蒸发水分耗散有效能量,从而导致表面冷却,减少H.这些发现强调了年际植被控制对气候的重要性,特别是在气候干旱和高温等极端事件期间,这时较高的叶面积指数通过蒸发冷却有效抑制地表温度的上升,对维持生态系统和调节气候具有重要作用.

图11 能量通量对LAI 变化的敏感性Fig.11 Sensitivity of energy flux to LAI change ∂z represents∂LE and ∂H

3 讨论

地表能量通量分配是由可用能量转化为LE 和H产生的,这一过程对大气边界层的状态产生了重要影响.大气边界层是地球表层接触的对流层的最低层,它扮演着调节气象和气候的关键角色.地表能量通量的分配通过调节陆地与大气之间的相互作用,将地表的性质变化传播到大气中,进而影响全球水循环和能量平衡.基于EC 技术的陆地生态系统通量观测已成为研究全球变化与陆地生态系统关系、反映不同时间尺度能量变化过程、揭示大气、土壤和植被间能量平衡特征的重要手段[19,26].

研究结果表明,科尔沁沙地沙丘生态系统2013～2022 年生长季的年均Rg总量为1592.77MJ/m2,低于黄土高原半干旱草原(2269.23MJ/m2)[27]、亚热带毛竹林生态系统(2628.00MJ/m2)[28],高于内蒙古温带荒漠草原生态系统(1472.80MJ/m2)[29].科尔沁沙地沙丘生态系统属于典型的半干旱温带大陆性季风气候,植被覆盖度较低,日照充足,使得土壤基本处于干燥状态[30],因此该生态系统Rg总量比其它生态系统低可能是受辐射强度及下垫面等因素的影响.生态系统的群落类型及下垫面情况是导致不同生态系统获得净辐射能量后,能量在系统内分配不同的主要原因.在年际和季节尺度上,感热通量都是消耗净辐射的主要能量成分[31].沙地土壤含水量很小,在大多数时间里,土壤非常干燥,土壤中可以蒸发的水分非常有限[32].因此,在科尔沁沙丘生态系统潜热通量小,感热通量占主导地位.

地表能量平衡闭合常被用作评价通量数据质量的一个指标[33].根据热力学第一定律,沙丘生态系统的能量预算应该是完全平衡的.然而,当基于EC技术时很少发生能量闭合[22].用EC 技术测量的地表湍流通量通常小于净辐射和土壤热通量之间的差值.在本研究地点能量闭合程度完全在FLUXNET和ChinaFLUX 站点报告的下限范围内,即分别为0.53～ 0.99 和0.49～0.81[34].使用能量平衡比法计算各年的EBR 均高于ChinaFLUX 站点的能量平衡比率(0.73)和FLUXNET 站点的能量平衡比率(0.79).近年的研究发现,导致能量平衡闭合残差的主要原因包括:(1)EC 系统的测量要求地表湍流相对剧烈,但夜间湍流较弱,这使得观测到的能量值低于实际值;(2)EC 系统的测量要求下垫面平坦均匀,但实际下垫面通常复杂多样,包含不同的地形或植被类型,难以满足水平通量为零的假设,这在一定程度上影响了湍流通量测量的精度[35-36];(3)地表能量的变化特征受不同气象条件影响,因此能量平衡方程在不同情况下表现出显著差异[37];(4)在计算能量平衡方程时,土壤热通量不仅包含土壤热通量板测得的热通量,还包括土壤蓄热的贡献.岳平等[27]研究表明,当考虑0～5cm 土壤蓄热时,闭合程度显著提高;(5)能量平衡中的能量分量通常不是在同一平面上测量,因此观测结果不同步,主要原因是G不同步[38].当能量平衡分量同步且G的相位向前移动了1h 时,表面能量平衡闭合和相关系数将显著改善[39].Yu 等[22]表示随着大气不稳定性的增加,EBR 会得到改善,因为对流没有被抑制,EC 技术能够捕捉涡旋.Eshonkulov 等[39]研究表明,考虑植物冠层焓变、空气焓变、光合作用和呼吸作用的能量消耗和释放以及大气湿度变化,能量闭合度会得到很大的改善.虽然尚未实现完全的能量闭合,但这并不影响对本研究相关的能量交换特征的研究.在未来的研究中将继续探讨导致能量平衡不闭合的原因.

在本研究中生长季月均波文比介于0.97～1.69 之间,年均波文比为1.30.而亚热带毛竹林生态系统月变化介于0.07～1.77 之间,月均波文比为0.47,年波文比为0.35[28];黄土高原半干旱草原的年波文比在0.5～3.5之间波动,年均值接近1[27].由于波文比具有一定的年际效应,由日出时间、入射净辐射量、降雨量以及植被的生长情况等的共同影响.黄松宇等人[25]的研究结果表明,在所有生态系统中波文比的平均值为(0.96±0.64).Lin 等[40]研究203 个FLUXNET 通量站,发现所有站点的多年平均波文比为(1.48±1.20).

环境要素是影响生态系统能量流动与物质循环的重要因素[41].水热通量受多个环境要素的综合影响,其中净辐射是主要的影响因素,其次是饱和水汽压差、空气温度、土壤温度和土壤体积含水率,风速、风向、大气压和降雨量对水热通量的影响相对较弱.太阳辐射为植被蒸腾以及土壤蒸发等提供汽化潜热通量,为下垫面与大气间湍流输送热量提供必要的能量[42],因此Rg对水热通量的影响最大.VPD 影响植物的蒸腾作用和水分利用效率,同时也影响着热平衡.VPD 较高时,植物需要更多的水来保持蒸腾作用,使LE 增加,植物蒸腾作用引起的H也会增加.土壤温度影响植被和土壤中水分的活跃程度[43],取决于土壤温度的变化程度和时间尺度[44].较高的土壤温度会促进水分蒸发和植被的蒸腾作用,从而增加LE,而较低的土壤温度会抑制水分蒸发,导致H占主导地位.气温影响空气饱和水汽含量和水汽扩散速率,而下垫面与大气间温度梯度影响湍流输送热量[10];空气湿度直接影响植被蒸腾和土壤蒸发的水汽输送速率[45];风能加速植被蒸腾和土壤蒸发,但当风速增大到一定程度时,其对植被蒸腾和土壤蒸发影响减慢,而且风速对植被蒸腾的影响弱于土壤蒸发,因此风速的影响相对较弱.

植被结构的变化预计会影响热量和水分的再分配;然而,叶面积指数的变化如何影响能量分配还没有得到量化.全球绿化导致波文比每10 年下降(-0.010±0.002),这是由于蒸发面增加[31].LAI 对能量通量的这种直接影响在很大程度上受植被功能类型(PFT)和背景气候条件的调节.大多数研究都致力于探索土壤湿度对地表能量分配的影响,但植被密度也可能在调节地表能量预算中发挥重要作用.与LAI持续增加相关的植被结构和生理变化预计将影响冠层导电性、空气动力学特性和生态系统的反照率,最终将影响陆地和大气之间的水和能量通量.

未来的研究方向可以包括对不同植被类型和植被覆盖度对水热通量的影响进行更细致的分析,同时可以进一步研究水热通量与土壤有机质和土壤氮素的关系等.我们还需要进一步的完善测量方法和技术,以减少仪器误差和野外环境干扰等一系列的问题.