珠海凤凰山常绿阔叶林CO_...合有效辐射及气象因子的关系_郭仕侗.pdf
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1、第 42 卷 第 3 期2023 年 6 月高原气象PLATEAU METEOROLOGYVol.42 No.3June,2023郭仕侗,韦志刚,王欢,2023.珠海凤凰山常绿阔叶林CO2通量与光合有效辐射及气象因子的关系 J.高原气象,42(3):795-808.GUO Shitong,WEI Zhigang,WANG Huan,2023.Relationship Between CO2 Flux,Photosynthetically Active Radiation and Meteorological Factors in Evergreen Broad-leaved Forest in
2、 the Phoenix Mountain Area of Zhuhai J.Plateau Meteorology,42(3):795-808.DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2022.00051.珠海凤凰山常绿阔叶林CO2通量与光合有效辐射及气象因子的关系郭仕侗1,韦志刚1,2,王欢1(1.北京师范大学,地理科学学部,地表过程与资源生态国家重点实验室,北京 100875;2.南方海洋科学与工程广东省实验室(广州),广东 广州 511458)摘要:为了探究珠海凤凰山常绿阔叶林CO2通量与光合有效辐射的关系,提高用光合有效辐射和气象因子模拟CO2通量的水平,本文根据华
3、南地区干湿季特征和Monin-Obukhov大气稳定度参数,对凤凰山陆气相互作用观测塔站2015年11月1日至2018年5月4日间的通量、辐射和气象观测资料进行分类;分析了在干、湿季的不稳定(0.1)三种大气稳定状态下,珠海凤凰山常绿阔叶林昼间CO2通量与光合有效辐射的关系,以及冠层上方气温、相对湿度、饱和水汽压差和浅土层土壤含水量的年变化特征;在此基础上,利用偏最小二乘回归法确定CO2通量变化的主要气象影响因子,并通过气象因子修正了CO2通量和光合有效辐射的关系。结果表明:在干季和湿季不同稳定度下,CO2通量与光合有效辐射之间存在一种非线性关系,随着光合有效辐射的不断增加,森林对CO2的吸收
4、能力先迅速增强,之后逐渐平缓;在线性方程、对数方程和Michaelis-Menten模型中,线性方程无法准确反映CO2通量随光合有效辐射的变化趋势,当大气处于不稳定状态时对数方程的拟合效果较差,而在干、湿季三种大气稳定度类型下,Michaelis-Menten模型均可以更好地拟合出它们之间的关系。在气象因子的日平均变化中,气温呈现出常见的“湿季高,干季低”的正弦曲线变化趋势;湿季的土壤含水量和相对湿度略高于干季且其变化相对稳定,在干季出现降水前后,二者的变化曲线出现了较大波动;干湿两季的饱和水汽压差无明显变化规律。冠层附近饱和水汽压差和空气温度对CO2通量的变化产生了较大影响,经过模拟评价指标
5、检验和模拟结果对比,发现用这两个因子修正的Michaelis-Menten模型可以更好模拟昼间森林大气间的碳通量交换。关键词:森林CO2通量;光合有效辐射;气象因子;参数化文章编号:1000-0534(2023)03-0795-14 中图分类号:P404 文献标识码:ADOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2022.000511 引言 随着 巴黎协定 格拉斯哥气候公约 等一系列气候协议的签署,碳收支问题在世界范围内引起了广泛的关注(Lee et al,2021;Michaelowa,2021)。在 2010-2019年这 10年间,陆地生态系统的碳汇量占到了全球总碳汇量的3
6、1%,且该比值仍保持增长的趋势(Friedlingstein et al,2020)。森林生态系统作为陆地生态系统的重要组成部分,存储了陆地70%以上的土壤有机碳,参与着陆气间的碳交换过程,在全球碳循环和气候调节的过程中发挥着显著作用(Chazdon et al,2016;Cai and Chang,2020;Sun et al,2017)。林气间的CO2交换量受光合有效辐射(PAR)、空气温度(Ta)、饱和水汽压差(VPD)收稿日期:20220209;定稿日期:20220507资助项目:国家自然科学基金面上项目(41875089);南方海洋科学与工程广东省实验室(广州)人才团队引进重大专项(
7、GML2019ZD0601)作者简介:郭仕侗(1998-),男,陕西韩城人,硕士研究生,主要从事陆气相互作用研究.E-mail:通信作者:韦志刚(1966-),男,甘肃武山人,教授,主要从事陆气相互作用、气候动力学和地球系统模拟评估研究E-mail:高原气象42 卷等气象因素影响强烈(Yang et al,2020;Yu et al,2013)。然而,在全球变暖的背景下,极端天气事件的频繁干扰使生态系统的碳交换过程更加复杂(Xiao et al,2011),碳通量变化对影响因素响应的不确定性增强(Walker et al,2021)。因此,探究森林CO2通量与气象因子的关系,有助于了解森林生态
8、系统碳通量变化规律和碳收支状况,在改进碳通量的计算方法和提升碳循环模型的模拟能力方面意义重大。近年来,生态系统碳通量模拟的研究越来越重视影响因子的驱动作用。Ma et al(2021)利用经过充 分 验 证 的 YIBs 动 态 植 被 模 型 模 拟 了 91 个FLUXNET站点的总初级生产力(GPP),通过敏感性试验发现GPP的模拟主要受到6个气象因子(空气温度、总光合有效辐射、散射光合有效辐射、相对湿度、风速和气压)和CO2浓度影响,其中散射光合有效辐射主导了森林生态系统GPP模拟的不确定性。在使用陆面模型CLM 4.5模拟净生态系统碳交换量(NEE)时,气象强迫资料中的气温、入射长波
9、辐射、入射短波辐射和降水这些变量的改变导致了鲁尔河流域的森林NEE模拟的不确定性增加(Post et al,2018)。由此可见,碳通量与气象因子的关系十分密切。Kato and Tang(2008)分析了亚洲陆地生态系统多站点的长期观测数据,发现每年的NEE 主要受光合有效辐射和空气温度的控制,而Jia et al(2015)发现 NEE 有明显的季节变化特征,在冬季,辐射和温度是它的主导因子,在夏季,土壤含水量和饱和水汽压差则是 NEE 的主导因子。Wang et al(2004)用Michaelis-Menten模型验证了日本北海道西南部落叶松的CO2通量与PAR的关系,当 VPD超过
10、10 hPa时,光合作用能力减弱。在爱尔兰西南部的沼泽生态系统,光合有效辐射、气温、地下水位、空气相对湿度等因素均对CO2通量的年际变化和月际变化产生了影响,其中地下水位的贡献最大(McVeigh et al,2014)。由此可见,在不同的研究区域和时间范围内,气象因子对 CO2通量的影响效果会发生改变。然而,目前大多数研究着重强调了大时空尺度下的森林生态系统CO2通量与气象因子关系,或者仅局限于这些关系的定性化表达,从而忽视了短期内CO2通量对气象因子的响应。本文利用珠海凤凰山陆气相互作用观测塔的半小时采样间隔观测数据,分析了干、湿季不同大气稳定状态下凤凰山常绿阔叶林CO2通量与光合有效辐射
11、的关系,在此基础上使用气象因子进一步修正,最终提出了一种新的CO2通量参数化方案。文中所用时间均为北京时。2 数据来源与研究方法 2.1观测站点概况珠海凤凰山陆气相互作用观测塔(2221 15.5 N,11331 34.2 E,海拔38.5 m)位于珠海凤凰山北麓北京师范大学珠海分校校园西部森林区,该地区年平均气温22.3,最低气温为2.5,年降雨量达 17702300 mm,属南亚热带季风气候,具有明显的干湿季变化。塔站下垫面为亚热带常绿阔叶林,主要为相思类、桉类等乔木林和各种灌丛草坡,森林冠层的平均高度为18 m。珠海凤凰山塔站共架设了通量、辐射和气象三套观测系统来进行数据采集,各观测系统
12、的观测量和观测高度已在表 1 中列出。三维超声风速仪(CSAT3A,Campbell,USA)和开路气体分析仪(EC150,Campbell,USA)组成的涡度相关系统用于通量观测。光量子辐射传感器(SQ-130-L-10,Apogee,USA)、短波辐射传感器(CMP21,Kipp&Zonen,NLD)、长波辐射传感器(CGR4,Kipp&Zonen,NLD)等仪器用来获取辐射信息。冠层内外的气象数据观测通过温湿传感器(HMP155A,Vaisala,FIN)、红外温度传感器(SI-111,Apogee,USA)、风速风向传感器(05103,RM Young,USA)等仪器获取。数据采集器(
13、CR3000,Campbell,USA)以 10 Hz的频率采集观测数据,最终的数据包括每半小时输出的通量、辐射和气象数据,以及 100 mSec采样间隔的高频表1 观测数据基本信息Table 1 Basic information of observation data观测系统类型辐射观测系统气象观测系统通量观测系统观测量太阳总辐射、光合有效辐射、近红外辐射、紫外辐射及其森林冠层对它们的反射辐射,向上、向下长波辐射、散射辐射风速、风向、空气温度、空气湿度、水汽压、地表和冠层温度等土壤温度、土壤含水量、土壤热通量二氧化碳通量、感热通量、潜热通量、二氧化碳浓度等观测高度(深度)47.5 m8 m
14、、15 m、25 m、40 m、47.5 m、55 m、60 m5 cm、10 cm、20 cm、40 cm32.5 m、55 m796郭仕侗等:珠海凤凰山常绿阔叶林CO2通量与光合有效辐射及气象因子的关系3 期湍流数据(韦志刚等,2016)。2.2观测资料处理由于研究区雷电、暴雨等灾害性天气较多,导致仪器故障,从而出现数据缺测的现象,本文研究选用了珠海凤凰山塔站2015年11月1日至2016年7 月 6 日,2017 年 9 月 11 日至 2018 年 5 月 4 日的32.5 m 10 Hz高频湍流数据和每30 min辐射、气象数据。所选数据包括了在晴、云、阴、雨等常见天气下的观测资料。
15、目前,许多研究通过验证比较EdiRe、TK3、EddyPro等涡度相关资料处理软件的计算结果,证实了这些软件在通量计算中的适用性和高效性(Fratini and Mauder,2014;庄金鑫等,2013)。本研究使用功能完备且开源的 EddyPro-7.0.6软件(下载地址:https:/ 100 mSec通量数据进行初步处理和计算,经过阈值筛选(CO2浓度为 1001000 mg m-3、水汽浓度 050 g m-3)、坐标旋转修正(平面拟合法)、频率响应修正、超声虚温修正、WPL修正等操作后(陈辰等,2018),输出30 min CO2通量数据,对其按照以下方法进一步质量控制:(1)剔除
16、降水时段的数据;(2)根据经验及数据整体特征,设置 CO2通量 FC数据基本范围(表2);(3)剔除夜间湍流不充分时期的数据。摩擦速度u*是湍流特征的重要参数,过小的u*导致湍流混合太弱,所测通量失去可信度,因此须设置夜间u*阈值(0.1m s-1),筛选掉低于该值的 CO2通量数据;(4)采用基于绝对中位值偏差法(MAD)的离群值检测法剔除由设备和外界环境造成的野点(Papale et al,2006),具体方法于下文介绍;(5)使用Foken et al(2004)提出的“0-1-2”分级标准对软件输出的湍流质量检测结果进行评价,其中“0”“1”“2”分别代表数据质量“好”“一般”“差”,
17、剔除质量标志为“2”的通量数据。经质量控制后,研究时段的CO2通量有效数据达到60.33%,其中昼间有效数据占58.67%,夜间占41.33%。辐射和气象观测资料整体质量较好,通过逻辑极值检查、僵值检查、时间一致性和相似一致性检查等步骤(王超等,2010;Wang et al,2021),仅有少数异常数据被剔除。本文用FC表示塔站观测到的CO2通量,规定碳汇时FC为负,负值的绝对值越大表明森林吸收CO2越多;碳源时FC为正,正值越大表明森林放出CO2越多。用MAD离群值检测法(Papale et al,2006)剔除离群值时,首先设置13天的滑动时间窗口,接着计算出i时刻FC对应的d值:di=
18、(FCi-FCi-1)-(FCi+1-FCi)(1)i-1、i+1分别为i时刻前、后半小时的时刻。当d值满足式(2)或式(3)时,对应FC则为野点:di Md+(z MAD0.6745)(3)式中:Md为13天时间窗口内所有di值的中位值;z为阈值,一般常取4,5.5和7(本研究取z=4);MAD为绝对偏差的中位值:MAD=median(|di-Md|)(4)由于设备的限制和环境的影响,通量观测数据常常会出现大量的缺失(Stauch and Jarvis,2006)。因此,需要对缺失数据进行插补,以便将其用于日尺度CO2通量模拟效果的检验。对缺失数据采用两种方法进行插补,短时间(缺测时长2 h
19、)的缺失,采用平均日变化法(MDV)进行插值,即用邻近6天相同时段观测值的平均值代替缺测数据(Falge et al,2011)。需要说明的是,为了更加准确地获取CO2通量与各因子间的关系,我们在参数拟合时均使用未经过填补的半小时观测数据,插补后的数据则用于生成日尺度通量,以便对CO2通量估算模型进行统计检验。2.3基于偏最小二乘回归法(PLSR)的主要气象影响因子识别PLSR结合了主成分分析、典型相关分析和多元线性回归的特征,是一种更高效的多元分析方法(Zhang et al,2011)。由该方法建立的各自变量与因变量之间的变量投影重要性(VIP),可以用来解释每个因子对因变量的影响程度,从
20、而识别出关于因变量的主要影响因子,当VIP1时,表明自变量对因变量产生了重要影响,第j个变量xj的VIP值计算公式如下(Yang et al,2020;Luedeling and Gassner,2012):VIPj=p k=1hRd()Y;tk()wjk2k=1hRd()Y;tk(5)表2 CO2通量数据剔除标准Table 2 Exclusion criteria for CO2 flux data处理对象整体通量(Wang et al,2006)白天通量夜间(太阳辐射1 W m-2)通量FC范围(mg m-2 s-1)-2FC2-2FC0.50FC2797高原气象42 卷式中:p表示参与分
21、析的变量个数;h表示迭代运算次数;wjk表示第k次迭代时变量xj进行映射时的权重(即协方差矩阵中的系数);Rd(Y;tk)表示第k次映射结果对因变量Y的解释程度。计算中选用了数据分析软件 OriginPro 2019b(Moberly et al,2018)(下载地址:https:/ and Yang,2008),本文将华南前汛期开始到夏季风结束的日期定义为湿季,夏季风结束到华南前汛期开始的日期为干季。根据国家气候中心的资料记录(廖要明等,2016;梅梅等,2017;冯爱青等,2018;周星妍等,2019),研究时段内干季为2015年 11月 1日至 2016年 3月 20日、2017年 9月
22、11日至2018年5月4日,湿季为2016年3月21日至7月6日。近地层不同大气稳定度条件下的通量资料与主要影响因子关系存在差异(Meng et al,2020),且CO2通量的测量结果随大气稳定度的变化而变化(Anderson and Farrar,2001)。Monin-Obukhov相似理论作为描述大气边界层内湍流交换特征的主要方法,在实地观测中得到了广泛应用(Foken,2006)。Monin-Obukhov 大气稳定度参数 反映了大气的热力层结稳定性(Zoumakis and Kelessis,1993),计算公式如下(Leuning,2000):=z-dL(6)式中:z为距地高度。
23、目前零平面位移d已有多种计算方法(刘伟等,2016),本文采用了 Brutsaert(2013)提出的公式进行计算:d=cd H(7)式中:cd为常数0.67,H为森林冠层高度。珠海凤凰山塔站的森林冠层高度为 18 m(韦志刚等,2016)。Monin-Obukhov 长度 L 由下式计算得到(杨斌等,2022):L=-Tp u3*k g-wT(8)式中:Tp为位温;u*为摩擦速度;k(0.41)为 von Karman常数;g(9.81 m s-2)为重力加速度;w是垂直方向脉动风速;T是脉动温度。上述变量均通过EddyPro-7.0.6计算。在干湿季分类的基础上,以为标准将数据按大气稳定度
24、状态进一步划分为不稳定(0.1),探究不同大气条件下昼间FC与PAR和气象因子的关系。2.5共线性诊断及模拟评价指标2.5.1共线性诊断共线性是指自变量之间存在的一种很强的线性相关关系,变量共线性问题会导致模型参数估计出现较大误差甚至错误结果,在模型模拟时,应避免共线性变量的出现(Dormann et al,2013)。方差膨胀因子(Variance Inflation Factor,VIF)可以反映变量多重共线性导致的方差增大程度(Salmern et al,2018),共线性越强,当VIF 10时,表明样本间具有极强的共线性。因此,利用VIF(式9)进行共线性诊断。VIF=11-r2(9)
25、式中:r 为变量间 Pearson 相关系数(计算公式见式11)。2.5.2模拟评价指标本文研究中模型参数的拟合方法是非线性最小二乘估计中的 L-M(Levenberg-Marquardt)方法(Jarmoowski,2017)。为了检验CO2通量的模拟效果,选择了3种指标对模拟结果进行评估(Kasuya,2019;Chai and Draxler,2014)。决定系数 R2反映了模型的拟合优度,R2越大,说明回归模型对观测值的拟合程度越好;Pearson相关系数r可以用来描述模拟值与观测值之间的线性相关关系,越趋近1,说明二者的正相关性越强;均方根误差 RMSE(Root Mean Squa
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