生态学报  2017, Vol. 37 Issue (18): 5935-5950

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王伟, 申双和, 刘寿东, 张弥, 肖薇, 王咏薇, 李旭辉
WANG Wei, SHEN Shuanghe, LIU Shoudong, ZHANG Mi, XIAO Wei, WANG Yongwei, LEE Xuhui.
太湖生态系统能量闭合特征及其影响因素
Mechanistic analysis of the observed energy imbalance of Lake Taihu
生态学报. 2017, 37(18): 5935-5950
Acta Ecologica Sinica. 2017, 37(18): 5935-5950
http://dx.doi.org/10.5846/stxb201606301346

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收稿日期: 2016-06-30
修订日期: 2017-07-20
太湖生态系统能量闭合特征及其影响因素
王伟 1,2, 申双和 3, 刘寿东 1,2, 张弥 1,2, 肖薇 1,2, 王咏薇 1, 李旭辉 1     
1. 南京信息工程大学, 气候与环境变化国际合作联合实验室大气环境中心, 南京 210044;
2. 南京信息工程大学, 气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室, 南京 210044;
3. 南京信息工程大学, 江苏省农业气象重点实验室, 南京 210044
摘要: 地表能量不闭合不仅限制了涡度相关观测数据在陆面模型发展和验证等应用性研究中的价值,还给生态系统CO2源汇特征辨析带来不确定性。基于太湖避风港站2012年涡度相关通量、辐射、气象和水温梯度观测数据,分析了太湖能量闭合的多尺度(小时、日和月)时间变化特征,阐述了大气稳定度、摩擦风速和湖风对太湖能量闭合状况的影响。结果表明:太湖小时尺度的能量闭合度为0.59,且昼夜差异较小;日尺度的能量闭合度为0.73,在内陆水体观测结果中处于中等水平;月平均能量闭合度呈现冬季高、夏季低的季节变化特征;年平均时太湖仍有27%的能量不闭合。因摩擦风速减小,太湖能量闭合度在大气极不稳定条件下要比弱不稳定条件下结果低0.3;对于太湖这类大型浅水湖泊,其能量闭合度全天都受动力湍流交换强度制约,能量闭合度随摩擦风速增大而显著提高;虽然湖风发生使太湖小时尺度的能量闭合度降低了0.1,但其影响在日尺度上并不明显。
关键词: 太湖     能量不闭合     涡度相关     湍流交换     大气稳定度    
Mechanistic analysis of the observed energy imbalance of Lake Taihu
WANG Wei 1,2, SHEN Shuanghe 3, LIU Shoudong 1,2, ZHANG Mi 1,2, XIAO Wei 1,2, WANG Yongwei 1, LEE Xuhui 1     
1. Yale-NUIST Center on Atmospheric Environment, International Joint Laboratory on Climate and Environment Change (ILCEC), Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China;
2. Key Laboratory of Meteorological Disaster, Ministry of Education (KLME)/Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters (CIC-FEMD), Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China;
3. Jiangsu Key Laboratory of Agricultural Meteorology, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China
Abstract: Surface energy imbalance not only imposes constraints on the application of eddy covariance observations in research on land surface model development and evaluation, but also creates uncertainty regarding measurements of long-term net ecosystem CO2 exchange. Lakes are a main component of the climate system and their surface energy balance is the dominant driver of biophysical and biogeochemical processes in lake ecosystems. In this study, observations of energy fluxes, radiation components, micrometeorological conditions, and water temperature profile were used to investigate the energy balance closure of Lake Taihu on different temporal scales (e.g., hourly, daily, and monthly). Energy balance closure was evaluated by linear regression of turbulent energy fluxes (sensible heat flux plus latent heat flux) against available energy (net radiation minus heat storage in water volume) and by calculating the energy balance ratio, the ratio of turbulent heat fluxes to available energy. Furthermore, the effects of three mechanisms-the stability of boundary layer atmosphere, friction velocity, and lake-breeze-on energy imbalance were analyzed quantitatively. The results showed that the heat storage in lake water volume had a diurnal variation similar to that of net radiation with comparable magnitudes, reaching a maximum at noontime. Both the sensible and latent heat flux showed much smaller diurnal variations and peaked in the morning and afternoon, respectively. Energy balance closure was observed at only 0.59 for the smooth Lake Taihu with half-hour averages, but increased to 0.73 using daily averages. Compared to land observations, there was less obvious diurnal variation in energy balance closure at Lake Taihu due to its aerodynamically smoother surface. Throughout the year, energy balance showed an obvious deficit during the warming months but perfect closure during the winter months. At an annual scale, the energy imbalance was 27%, which is comparable to values reported from eddy covariance observations on land and a few field surveys of lakes. The energy balance closure significantly improved with friction velocity during both daytime and nighttime, which indicates that mechanical turbulence is the main constraint on energy balance at Lake Taihu. The energy balance closure was approximately 0.7 for less unstable conditions (atmospheric stability parameter— -0.1), but was only 0.4 for very unstable conditions (atmospheric stability parameter— -1.5). Our results indicated that the poorer closure for very unstable conditions compared with less unstable conditions was due to reduced friction velocity (from 0.25 to 0.1). Although lake-breeze reduced the energy balance closure by 0.1 on an hourly scale, this was indiscernible on a daily scale. In addition, large-scale atmospheric motion, the stratification of lake water, and the source area mismatch between turbulent heat fluxes and available energy also contributed to the observed energy imbalance at Lake Taihu. Cospectra analysis showed that large-scale atmospheric motion was obvious at Lake Taihu, particularly during stable conditions, which may be filtered by a half-hour block average. Good energy balance closure was achieved when water thermal convection occurred with a 100 cm depth water temperature higher than that at 20 cm depth. The footprint of turbulent heat fluxes was much larger than that for available energy, and also varied with atmospheric stability and surface roughness. However, it is difficult to qualify the energy imbalance resulting from footprint mismatch.
Key words: Lake Taihu     energy imbalance     eddy covariance     turbulence exchange     atmospheric stability    

作为地球气候系统的重要组成部分, 内陆水体约占全球陆地总面积的4%[1], 内陆湖泊占我国国土面积的0.9%[2], 虽然比例不大, 但湖泊生态系统对社会经济的重要性因人类依水群居而尤为突出。大型湖泊不仅可以增强下游降水[3], 影响局地天气、区域以及全球气候[4], 湖泊还被认为是大气CH4[5]和N2O[6]的源, 据推算, 全球湖泊埋藏的碳总量约为海洋的4倍[7]。此外, 湖泊与周围陆地热力性质差异所激发的中尺度环流(如湖陆风)还影响着流域内污染物的扩散[8]。因此, 直接观测湖泊与大气之间的相互作用不仅有助于分析湖泊对流域天气、气候的影响, 还有利于量化湖泊生态系统对全球碳循环的贡献[9]

作为测量生态系统与大气之间动量、能量和物质交换最直接的微气象学方法, 涡度相关技术(Eddy covariance, EC)已经成为大型生态系统研究网络(如全球通量网[10]、中国通量观测研究联盟[11])的核心观测技术。能量收支平衡是陆面过程研究所遵守的基本原理, 但因仪器观测误差、观测条件不理想、低频和高频信号损失、水平和垂直平流、能量储存项计算误差和能量源区不匹配等, 使得观测到的能量平衡方程不闭合[12-13], 如全球通量网、欧洲通量网和中国通量网的EC观测分别存在20%[14]、26%[15]和27%[16]的能量不闭合。观测到的能量不闭合已成为困扰地气交换研究的难题[17-18]

与陆地生态系统相比, 内陆水体的涡度相关观测开展较少(约33个, 图 1), 针对内陆水体能量闭合特征及其影响因素的研究尚不多见。Rouse等[19]利用EC技术分别对加拿大Great Slave Lake和Great Bear Lake进行了5a和2a的通量观测, 但未分析其能量闭合特征。Schertzer等[20]虽然绘制了Great Slave Lake无冰期的能量平衡方程残差和水体热储量的时间序列, 但也未计算其能量闭合程度。北美Lake Superior[21]和中国纳木错[22]积累了约2a的EC通量观测数据, 但因缺乏独立的水温梯度观测, 无法计算湖泊的水体热储量, 故不能评价其能量闭合状况。关于湖泊能量闭合度的研究近年才渐现报道, 如涡度相关观测结果显示, 中国洱海2011年夏季和其他季节的能量闭合度分别为0.8和0.7[23], 接近于芬兰Lake Valkea-Kotinen能量闭合度的年均值(2006:0.82, 2007:0.73)[24], 而低于美国Ross Barnett Reservoir的观测结果(0.97)[25]。但上述研究并未分析能量闭合状况的多尺度时间变化特征, 且对引起湖泊能量不闭合的物理机制缺乏定量探讨。Jonsson等[26]基于Lake Merasjärvi的10 d观测资料研究发现, 能量闭合度较差的数据一般出现在水体稳定分层时段;Nordbo等[24]指出影响Lake Valkea-Kotinen能量闭合状况的因素主要有五个:湍流强度、局地环流、垂直平流、各能量项源区不匹配和水体热储量计算误差, 但缺乏定量分析和机理解释。

图 1 全球内陆水体涡度相关观测站点分布和太湖避风港通量站 Fig. 1 Overview of eddy covariance measurements conducted in inland water bodies and the location of Bifenggang site in Lake Taihu, China 图钉颜色反映水体大小和深浅, 绿色:面积小于1 km2且深度小于5 m;蓝色:面积小于1 km2且深度大于5 m;黄色:面积为1—100 km2且深度小于5 m;紫色:面积为1—100 km2且深度大于5 m;洋红:面积大于100 km2且深度小于5 m;红色:面积大于100 km2且深度大于5 m

开阔湖面因反照率低(0.08—0.10)、粗糙度低且比热容大[4], 其能量闭合度时间变化特征及影响因素具有特殊性。因水体比热容大, 湖泊温度升降速率会慢于气温, 导致湖泊感热和潜热通量日变化与净辐射日变化存在相位差异[24, 27]。在季节尺度上, 湖泊水体温度变化滞后于气温, 致使湖泊与大气之间的感热和潜热通量峰值落后于净辐射峰值, 且此相位差随湖泊深度增加而愈加明显[28], 如该相位差在Lake Superior(水深148 m)长达5个月[21], 而在平均水深为5 m的Ross Barnett Reservoir却不足1个月[29]。而且, 与深水湖泊春秋两季混合特性不同, 浅水湖泊垂直混合主要发生在日尺度上, 呈白天稳定分层、夜晚翻转[30], 造成水体热储量白天储存、夜晚释放的昼夜动态, 由此形成了不同于陆地生态系统及深水湖泊的能量平衡季节变化特征。研究表明, 影响生态系统能量闭合度的主要因素有大气稳定度、摩擦风速和局地环流[15], 但这些因素如何影响湖泊能量闭合状况尚不清楚。首先, 随着大气不稳定程度的增加, 能量闭合度一般会增大[15, 31]。而浅水湖泊上方大气通常处于不稳定状态[32-33], 该不稳定条件是否可以促进湖泊与大气之间的感热和潜热交换, 进而提高其能量闭合度?其次, EC观测皆表明, 生态系统的能量闭合状况会随着摩擦风速增大而改善[14], 由此是否可以推断光滑湖面(粗糙度低)的能量闭合度较低?而且, 湖泊与附近陆地的热力性质差异可激发湖风等中尺度环流[34], 引起能量的非湍流输送, 那么, 湖风是否会降低EC观测到的能量闭合度?

太湖是我国第三大淡水湖, 为典型的亚热带(30.9°—31.6° N)大型(水域面积2338 km2)浅水(平均水深1.9 m)湖泊[35], 长期的能量平衡观测和能量闭合特征研究不仅可以加深对太湖生态系统热力和动力过程的认识, 且基于观测数据所建立的湖泊参数化方案可作为大气模式和气候模型的下边界, 有望改善流域天气预报与空气质量预报, 促进太湖水分循环评估、蓝藻暴发气象预警和湖泊生态系统响应气候变化等研究。本文基于太湖避风港站(Bifenggang, BFG)2012年的涡度相关通量、辐射四分量、气象和水温梯度观测数据, 系统分析了大型浅水湖泊能量闭合程度的多尺度(小时、日和月)时间变化特征, 阐述了大气稳定度、摩擦风速和湖风对太湖能量闭合状况的影响, 旨在回答上段所提出的3个科学问题。

1 材料与方法 1.1 观测站点与资料

观测站点位于东太湖1号避风港附近(图 1), 属于亚热带季风气候区, 年平均气温为16.5 ℃, 年降水量为1176 mm, 10 m高度平均风速为3.2 m/s(数据来源于中国气象数据网http://data.cma.cn/)。BFG站属于典型的草型湖区, 水生植物优势种为马来眼子菜(Potamogeton malaianus)和轮叶黑藻(Hydrilla verticillata)[36]

BFG站开展了涡度相关、净辐射、气象和水温梯度观测。涡度相关系统由三维超声风速计(CSAT3, Campbell Scientific Inc.)和开路式红外气体分析仪(EC150, Campbell Scientific Inc.)组成, 分别用于测量三维风速/超声温度和水汽、CO2密度。原始数据采样频率为10 Hz, 由数据采集器(CR3000, Campbell Scientific Inc.)在线进行延时校正, 计算得到30 min平均值。通量数据后处理包括野点剔除、降水时刻记录剔除、感热超声温度订正、两次坐标旋转[37]和密度效应订正(WPL校正)[38]等。经过以上后处理和质量控制, 2012年BFG站有79%的观测数据可用于能量闭合特征分析。安装仪器时, BFG站EC观测系统距离水面8.5 m, 该处2012年平均水深为1.7 m。观测站四周风浪区(> 4 km)开阔, 保证了BFG站2012年超过85%的通量观测数据来自于湖面[39]。向下短波、反射短波、大气长波和向上长波辐射由四源净辐射传感器(CNR4, Kipp & Zonen B.V.)测量, 安装时架设高度距离水面3.0 m。设定水面发射率为0.97, 基于Stefan-Boltzmann定律, 利用向上和向下长波辐射观测值计算水表温度。标准气象站由温湿度传感器(HMP155A, Vaisala Inc.)、风速风向传感器(05103, R.M. Young Company)和自动翻筒式雨量计(TE525-L, Campbell Scientific Inc.)组成, 观测高度与EC相同。水温观测(109-L, Campbell Scientific Inc.)分为4个梯度:水下20、50、100、150 cm, 以相同的温度传感器观测底泥温度。辐射四分量、气象和水温梯度观测数据采样频率为1 Hz, 由数据采集器(CR1000, Campbell Scientific Inc.)在线计算得到30 min平均值。用于对比分析的陆地通量资料来源于BFG站东南方10.5 km处的东山站(Dongshan, DS)(图 1)。

1.2 湖泊能量平衡

根据能量守恒定律, 湖泊能量平衡方程为[24, 40]

(1)

式中, HλE分别是经过后处理的EC观测的感热和潜热通量, Rn为净辐射, ΔQ为水体热储量, ΔQB为湖泊底泥与上覆水之间的热通量, ΔQF为出湖和入湖河流所引起的热量变化, ΔQP是由降水引起的热量变化。本文未进行底泥与上覆水之间的热通量观测, 基于饱和土壤热传导率和底泥温度时间序列, 利用Wang和Bras模型[41]计算发现, ΔQB的日变化幅度小于2 W/m2, 符合浅水湖泊底泥热通量的观测结果( < 2.2 W/m2)[42-43]。假定入湖与出湖水流温差为1 ℃, 计算得到年出入湖流量(9.3×109 m3/a)[35]所引起的ΔQF < 0.5 W/m2。若假定降水温度等于湿球温度[44], 太湖地区气候平均年降水量(1176 mm)所带来的ΔQP仅为-0.5 W/m2, 而且数据后处理中剔除了降水时刻的记录。基于上述量级分析, 方程(1) 中后3项可舍去, 湖泊能量平衡方程可简化为:

(2)

当湍流能量通量(H + λE)等于可利用能量(Rn-ΔQ)时, 称之为能量闭合。由于净辐射和水温梯度观测存在随机误差[45-46], 本文采用线性回归斜率(S)和能量平衡比率(EBR)[14]两个指标来定量评价太湖的能量闭合度:

(3)

若线性回归斜率S=1且截距为0, 或能量平衡比率EBR=1, 则湖泊能量完全闭合。

EC观测到的感热和潜热通量可由以下脉动量的协方差来计算:

(4)
(5)

式中, ρa为空气密度, cpa为空气定压比热(1004 J kg-1 K-1), λ为汽化潜热(气温的函数), w′、T′、q′分别是垂直风速、超声温度和空气比湿的脉动值。

水体热储量ΔQ由深度加权平均温度随时间的变化率算得[47]

(6)

式中, ρw为水体密度, cpw为水体定压比热(4186 J kg-1 K-1), z为水体深度, 根据太湖湖泊生态系统观测研究站每日水位观测资料算得。在本研究中, 水温传感器将水体垂直分为5层, 以加和方式来计算深度加权平均温度在30 min内的变化量

(7)

式中,Tw, i表示第i层平均水温, ΔziTw, i所代表的水层厚度。每月将5个水温传感器放置在20 cm水深处, 比对观测2—6 h。计算水体热储量前剔除传感器之间的系统误差, 并运用5点(2.5 h)滑动平均来降低水温观测的随机误差。

1.3 相关参数计算

Monin-Obukhov大气稳定度参数(ζ)综合考虑了湍流生成的热力(浮力)和动力(风切变)机制, 被广泛用于描述大气边界层的稳定状况。采用Hsieh[48]定义, 当-0.04 ≤ ζ ≤ 0.04时, 大气为中性;当ζ < -0.04时, 大气不稳定;当ζ > 0.04时, 大气稳定。ζ可由EC观测数据直接算得:

(8)

式中, z为仪器观测高度(8.5 m), d为零平面位移(0), Obukhov长度L可衡量动力湍流(摩擦风速u*)和热力湍流(Thermally-induced turbulence, TT)的相对贡献:

(9)

式中, g为重力加速度, k为冯卡门常数(0.41)。

按照ζ从小到大排序, 将观测资料分成10个数据子集, 分割点位于10分位数处。对10个子集内的湍流能量通量和可利用能量进行线性拟合得到相应的斜率S, 并计算10个子集的ζ平均值, 用于分析能量闭合度随大气稳定度参数ζ的变化特征。为了辨析动力因子和热力因子对能量闭合度的各自贡献, 用类似的方法对u*TT进行分级, 来分析能量闭合度随动力湍流(u*)和热力湍流强度(TT)的变化规律。

本文基于太湖湖面和沿岸22个气象站每小时的风速、风向和气温观测数据, 依据Sills等[8]标准统计发现:2012年太湖发生明显湖风的天数为50 d, 湖风发生发展主要集中在6—8月的中午及午后时刻(11:00—16:00)。分别基于30 min和日尺度分析湖风发生(Lake breeze, LB)时和无湖风(Non-lake breeze, NLB)时BFG站能量闭合特征的差异。

2 结果与讨论 2.1 太湖能量平衡分量的时间动态特征

从月平均和年平均日变化图(图 2, 图 3)来看, BFG站的感热和潜热通量日动态与净辐射存在明显的量级和相位差异, 而水体热储量日变化幅度和趋势与净辐射相似。感热通量日变化幅度为-4—16 W/m2, 峰值出现在3:00—9:30之间, 日落前后呈现热量由大气向湖面传输的逆温现象, 以3—5月最为明显。不同于陆地生态系统, 月和年平均以后的BFG站潜热通量全天皆为水面蒸发, 在13:30—16:30达到峰值, 以7—8月最为明显。综上可见, BFG站湖泊与大气之间的湍流能量交换主要以潜热蒸发为主(约90%), 方向由水面指向大气。净辐射呈单峰型日变化特征, 峰值出现在11:30—12:30之间, 7月份净辐射峰值超过700 W/m2。由于夜间水面通过长波辐射净损失能量(向上长波辐射大于大气逆辐射), 故夜间净辐射为负值。直接受净辐射所驱动, BFG站水体热储量亦为单峰型日变化, 呈现白天水体吸收热量和夜晚释放热量的昼夜动态特征, 以7月份最为明显。

图 2 2012年太湖BFG站能量平衡分量的月平均日变化(改自[49]) Fig. 2 Monthly mean diurnal composite of energy balance components in 2012 at the BFG site(modified from reference of [49])

图 3 2012年BFG站能量平衡分量和能量平衡比率(EBR)的年平均日变化 Fig. 3 Annual mean diurnal composite of energy balance components and energy balance ratio (EBR) in 2012 at the BFG site

BFG站能量平衡分量的日变化规律与美国Ross Barnett Reservoir(平均水深5 m, 面积130 km2)[25]、芬兰Lake Valkea-Kotinen(平均水深2.5 m, 面积0.041 km2)[24]和以色列Eshkol Reservoir(平均水深3.5 m, 面积0.36 km2)[45]观测结果相似。当夜晚净辐射为负值时, 太湖通过水体热储量释放(ΔQ < 0) 为湖泊与大气之间的感热交换和潜热蒸发提供能量, 所引起的夜间水面蒸发约占全年蒸发量的49%, 接近于Liu等[25]在美国Ross Barnett Reservoir的观测结果(48%)。

上述相位差异说明, 在小时尺度上净辐射并非湖泊感热和潜热通量的直接驱动因子。Granger和Hedstorm[50]指出小时尺度水面蒸发的主控因子不是净辐射, 而是风速和水气界面水汽压梯度, 这一结论也早被Blanken等[47]在加拿大Great Slave Lake的EC观测结果所证实。统计分析发现, 在小时尺度上, BFG站感热通量与湖-气界面温度差和风速乘积的相关系数为0.81, 潜热通量与湖—气界面水汽压差和风速乘积的相关系数为0.85, 而两者与净辐射的相关系数却不足0.35。而且, 基于空气动力学的质量传输方程[51]、水体EC[24, 27, 47]和大孔径闪烁仪(Large aperture scintillometer, LAS)[52]观测皆表明, 开阔水体小时尺度上的感热、潜热通量分别受水面与大气间的温度差和湿度差以及风速所驱动。

2.2 太湖能量闭合状况的多尺度时间变化特征 2.2.1 小时尺度上的太湖能量闭合特征

根据BFG站2012年能量平衡比率的年平均日变化(图 3)可知, EBR在日出和日落时刻出现陡升甚至出现过闭合(EBR > 1) 情况, 主要与此时可利用能量接近于零[15]和非定常的大气运动[53]有关。其他时刻, BFG站的EBR日变化不如陆地EC观测结果显著, 且存在以下两点差异。首先, BFG站能量闭合度最大值和最小值分别出现在8:30(1.18) 和14:00(0.64), 而陆地生态系统EBR通常从午夜至下午会逐渐增大[14]。其次, BFG站夜间的能量平衡比率(0.7) 明显高于陆地生态系统观测结果( < 0.4), 这主要得益于夜间水体热储量释放(图 1d)和湖面大气不稳定(图 4a)。

图 4 2012年太湖BFG站和陆地DS站大气稳定度参数ζ和摩擦风速u*的年平均日变化图 Fig. 4 Annual mean diurnal composite of atmospheric stability parameter (ζ) and friction velocity (u*) in 2012 at the lake site (BFG) and land site (DS)

依据风向、大气稳定度状况和昼夜条件将BFG站全年观测资料分为12种组合(表 1)。由表 1可知, 湍流能量通量与可利用能量线性拟合斜率的最大值(0.71) 出现在夜晚中性组合中, 而最小值(0.44) 出现在夜晚稳定条件下。BFG站12种组合的能量闭合度(0.44—0.71) 均低于陆地生态系统的观测结果(0.8), 且湍流能量通量与可利用能量之间的相关系数均未超过0.65, 这可能与水体热储量的不确定性有关, 而湖泊间歇性水流、水体湍流交换和水温观测随机误差都会给水体热储量的计算带来不确定性[24, 33, 45]。当筛选风向(135°—315°)全来自于开阔湖面时, BFG站的能量闭合度并未得到提高, 线性回归斜率反而下降了0.05, 说明BFG站具有开阔、充足的风浪区。BFG站夜间的线性回归斜率S(0.64) 高于白天结果(0.55), 但能量平衡比率EBR却比白天结果低0.04, 这与湖泊摩擦风速日变化微弱有关(图 4)。而陆地生态系统在夜间摩擦风速较小(图 4), 动力湍流发展不充分, 其能量闭合度明显低于白天的观测结果[14, 16, 54]。综合而言, 无论昼夜, BFG站能量闭合度最大值均出现在大气中性时(-0.04 ≤ ζ ≤ 0.04), 大气不稳定时(ζ < -0.04) 居中, 大气稳定时(ζ > 0.04) 最小。可见, 大气向不稳定方向进一步发展会降低BFG站的能量闭合度, 在陆地生态系统EC观测中也发现了这一现象[15, 31, 55]

表 1 不同风向、大气稳定度和昼夜组合条件下BFG站半小时观测值的能量闭合特征 Table1 Energy balance statistics on the 30 minutes scale at the BFG site for different combination of wind direction, atmospheric stability and time
组别
Data group
样本数
Sample size
线性回归斜率S
Linear regression slope
线性回归截距I
Linear regression intercept
能量平衡比率
Energy balance ratio
相关系数R
Correlation coefficient
全部数据All the data 13811 0.59±0.01 19.79±0.76 0.80 0.57
135°—315°风向Wind direction within 135°—315° 6602 0.54±0.01 21.91±1.12 0.74 0.57
稳定(ζ > 0.04) Stable (ζ > 0.04) 3481 0.48±0.01 14.53±0.95 0.68 0.56
中性(-0.04 ≤ ζ ≥ 0.04) Neutral (-0.04 ≤ ζ ≥ 0.04) 2546 0.67±0.02 24.21±2.27 0.88 0.64
不稳定(ζ < -0.04) Unstable (ζ < -0.04) 7646 0.58±0.01 21.84±1.10 0.81 0.52
白天(Rn > 0) Daytime (Rn > 0) 6092 0.55±0.01 28.89±1.22 0.82 0.54
夜晚(Rn ≤ 0) Nighttime (Rn ≤ 0) 7674 0.64±0.01 11.92±0.98 0.78 0.60
白天稳定Stable conditions during daytime 1780 0.49±0.02 15.50±1.80 0.66 0.55
白天中性Neutral conditions during daytime 1161 0.62±0.03 37.26±3.61 0.91 0.62
白天不稳定Unstable conditions during daytime 3096 0.51±0.02 36.68±1.62 0.87 0.49
夜晚稳定Stable conditions during nighttime 1701 0.44±0.02 14.21±0.86 0.74 0.53
夜晚中性Neutral conditions during nighttime 1385 0.71±0.03 13.55±2.89 0.84 0.65
夜晚不稳定Unstable conditions during nighttime 4550 0.66±0.02 9.65±1.50 0.76 0.57
±表示95%的置信区间范围;ζ:大气稳定度参数atmospheric stability parameter;Rn:净辐射net radiation;斜率和截距分别表示湍流能量通量与可利用能量线性拟合方程的斜率和截距
2.2.2 在日尺度上的太湖能量闭合特征

图 5所示, BFG站湍流能量通量日均值小于可利用能量日均值, 线性回归斜率反映的能量闭合度为0.73, 能量平衡方程残差的均值为17.2 W/m2。在日尺度上, BFG站能量闭合度仅比陆地生态系统EC观测结果(0.8)[13]低0.07, 且在内陆水体EC观测结果中处于中等水平(表 2), 与我国洱海[23]、澳大利亚Logan′s Dam[52]和芬兰Lake Valkea-Kotinen[24]的能量闭合度观测值接近, 但低于美国Ross Barnett Reservoir[25]的观测结果(0.97)。

图 5 2012年BFG站日平均湍流能量通量(H + λE)与可利用能量(Rn-ΔQ)的线性回归关系 Fig. 5 Linear regression relationship between the daily mean turbulent energy (H + λE) and available energy (Rn-ΔQ) in 2012 at the BFG site

表 2 全球内陆水体能量闭合度的观测结果[56] Table2 A summary of the energy balance closure observed in inland water bodies[56]
内陆水体名称
Inland water bodies name
经纬度
Latitude, longitude
面积
Area/km2
平均/最大深度
Mean/maximum depth/m
观测时段
Observation period
能量闭合度
Energy balance closure
参考文献
References
太湖, 中国
Lake Taihu, China
31°10′ N,
120°24′ E
2, 388 1.9 / 2.6 2012-01-01—2012-12-31 0.73 本文
Ross Barnett水库, 美国
Ross Barnett Reservoir, USA
32°26′ N,
90°02′ W
130 5/8 2008-01-01—2008-12-31 0.97 [25]
洱海, 中国
Erhai Lake, China
25°45′ N,
100°11′ E
250 11 / 21.5 2011-01-01—2011-12-31 0.80 (夏),
0.70 (其他季节)
[23]
Valkea-Kotinen湖, 芬兰
Lake Valkea-Kotinen, Finland
61°14′N,
25°03′ E
0.041 2.5 / 6.5 2005-04-27—2005-11-27
2006-05-02—2006-12-22
2007-04-15—2007-11-07
2008-04-23—2008-11-21
0.82 (2006),
0.73 (2007)
[24]
Kuivajärvi湖, 芬兰
Lake Kuivajärvi, Finland
61°50′N,
24°17′ E
0.63 12.5 / 13.2 2010-06-01—2010-10-31
2011-06-09—2010-10-31
0.83
0.79
[57]
Merasjärvi湖, 瑞典
Lake Merasjärvi, Sweden
67°33′ N,
21°58′ E
3.8 5.1 / 17 2005-07-29—2005-08-02 0.80 [26]
Eshkol水库, 以色列
Eshkol Reservoir, Israel
32°46′ N,
35°15′ E
0.36 3.5 2005-09-02—2005-09-10,
2005-09-13—2005-09-17
0.92 [45]
2008-05-28—2008-09-25 0.70 [58]
Tämnaren湖, 瑞典
Lake Tämnaren, Sweden
60°00′ N,
17°20′ E
37 1.2 / 2 1995-05-07—1995-06-24 0.53 [59]
Råksjö湖, 瑞典
Lake Råksjö, Sweden
60°02′ N,
17°05′ E
1.5 4.3 / 10.5 1995-05-20—1995-08-26 0.63 [60]
Soppensee湖, 瑞士
Lake Soppensee, Swissland
47°05′ N,
8°05′ E
0.25 12 / 27 1998-09-21—1998-09-23 残差 < 10 W/m2 [60]
大奴湖, 加拿大
Great Slave Lake, Canada
61°55′ N,
113°44′ W
27, 000 41 / 614 1997-07-24—1997-09-10 0.96 [47]
洛根大坝, 澳大利亚
Logan′s Dam, Australia
27°34′ S
152°20′ E
0.168 4 / 6 2009-11-10—2009-11-28 0.72 [52]
青海湖, 中国
Qinghai Lake, China
36°35′ 27.65″ N
100°30′ 06″ E,
4432.32 21 / 16 2013-05-11—2015-05-10 0.80(春)
0.69(夏)
0.68(秋)
1.65(冬)
[61]

与半小时数据相比, 日尺度上的BFG站能量闭合度上升了0.15, 原因分析如下。首先, 在太湖BFG站的EC观测系统与湖面之间8.5 m的空气柱内, 温度及湿度昼夜变化所引起的热储量日均值的量级分别小于0.7 W/m2和1.0 W/m2, 故在日尺度上忽略这些能量存储项对于BFG站能量闭合状况影响甚微。其次, 太湖水体呈现白天稳定分层和夜间对流翻转的特征[30], 利用水体热储量的日均值可消除部分因水温观测所带来的随机误差。Leuning等[12]也指出利用日均值能显著改善La Thuile数据集的能量闭合状况, 故建议在日尺度上[33]或更长时间尺度上[45]来分析湖泊生态系统的能量闭合程度。

2.2.3 在月尺度上的太湖能量闭合特征

图 6所示, BFG站能量平衡比率表现为冬季高、夏季低的季节变化特征, 能量平衡比率的最大值(1.0) 和最小值(0.59) 分别出现在12月和3月。感热通量月均值在3.9—9.2 W/m2之间变化, 超过80%的净辐射分配给潜热, 进行水面蒸发, 除冬季外, 净辐射和潜热通量的季节变化趋势一致。水体热储量呈现出夏半年能量储存和冬半年能量释放的交替特征, 转换时间在7至8月之间。2月至7月为水体热量储存期, 逐渐增强的净辐射除了用于潜热蒸发和感热交换外, 剩余的能量被水体吸收进行储存。8月至翌年1月为水体储热释放期, 随着净辐射减弱, 水体开始向大气释放之前储存的能量, 以维持感热和潜热消耗, 这一现象在11月和12月尤为明显。

图 6 2012年BFG站能量平衡分量和能量平衡比率(EBR)的季节变化特征 Fig. 6 Seasonal variations in energy balance components and energy balance ratio (EBR) in 2012 at the BFG site

不同于陆地站能量闭合度从冬季到夏季不断提高的特征[14, 16], BFG站月平均能量闭合度呈现夏季低(0.59)、冬季高(1.0) 的季节变化特征, 这与澳大利亚Logan′s Dam的LAS观测结果相似[52]。青海湖EC观测也发现夏季的能量闭合度(0.69) 不足冬季结果(1.65) 的一半[61];芬兰Lake Valkea-Kotinen的能量平衡比率低值常出现在7—8月[24];禹城冬小麦/夏玉米轮作农田的能量平衡比率也呈现秋冬高、春夏低的季节变化特征[62]。从能量平衡分量的量级来看, 潜热通量与净辐射月均值相当, 量级较小的底泥热通量和空气热存储等不是导致BFG站能量不闭合的主因。若EC系统存在低估湍流能量通量的缺陷, 则占主导地位的潜热通量被低估更易引起能量不闭合[52]

在2012年全年尺度上, BFG站水体储热和放热相平衡, 净热储量为-0.8 W/m2。年平均净辐射、感热通量和潜热通量分别为87.9 W/m2、6.4 W/m2和58.1 W/m2, EC观测仍存在27%的能量不闭合。可见, 在年尺度上, 太湖水体获得的净辐射除了用于感热交换和潜热蒸发外, 还有27%的能量被其他物理过程所消耗, 因EC系统观测性能限制或者数据处理方法不当, 这些物理过程未被EC系统观测到或在能量平衡方程(式2) 中被忽略。

2.3 影响太湖能量不闭合的主要因素 2.3.1 大气稳定度对太湖能量闭合度的影响

图 7所示, BFG站的能量闭合度S最大值(0.7) 出现在大气弱不稳定时(ζ ≈ -0.1)。以此点为界限, 随着大气向稳定和不稳定方向发展, BFG站能量闭合度皆急剧下降, 当大气达到极不稳定时(ζ ≈ -1.5), 其能量闭合度降至0.44。可见, BFG站在极不稳定条件下的能量闭合度要低于弱不稳定时的结果。根据ζ的定义(式8—9) 可知, 热力湍流增强(TT)或动力湍流减弱(u*)皆可造成大气极不稳定。如图 7所示, S和摩擦风速u*ζ的变化趋势一致, 但S随着热力湍流增强(TT > 0) 而增大。而且, 除自由热对流(TT > 10×10-4 m2/s3)外, 热力湍流对能量闭合度的贡献( < 0.15) 远小于动力湍流改变所引起的能量闭合度的变化(0.4)。综上可见, 在大气极不稳定时, 摩擦风速减小致使BFG站能量闭合度降低。从大气稳定度而言, 太湖能量闭合度主要受动力湍流交换强度(风切变)的影响。

图 7 BFG站能量闭合度S和摩擦风速u*随大气稳定度参数ζ的变化特征, 能量闭合度S随热力湍流TT的变化特征 Fig. 7 The energy balance closure (S) and friction velocity (u*) varying as a function of atmospheric stability (ζ), energy balance closure varying with thermal-induced turbulence (TT) at the BFG site TT:热力湍流thermal-induced turbulence

陆地生态系统EC观测也发现, 能量闭合度会在大气极不稳定时降低[15, 31, 55]。当大气不稳定时, 对流发展不受限制, 泰勒假说和各态遍历也容易满足, 但低频大尺度运动(如中尺度环流和深厚边界层发展)更易在极不稳定大气中产生[31], 引起能量的平流输送, 使能量闭合度降低[63]

2.3.2 动力湍流对太湖能量闭合度的影响

图 8所示, 不论昼夜和大气层结是否稳定, BFG站能量闭合度S随着摩擦风速增大而明显上升, 而上升速率逐渐放缓。即使摩擦风速接近0.4 m/s, BFG站能量仍不闭合(S < 1)。在白天, 陆地生态系统的能量闭合度随摩擦风速增大而升高的趋势微弱, 在夜间却较为明显[14, 16], 这反映了陆地生态系统湍流交换昼强、夜弱的日变化特征。而BFG站能量闭合度S随摩擦风速的变化规律说明, 湖泊生态系统的能量闭合度全天都受到动力湍流交换强度的限制。

图 8 昼夜和不同大气稳定度下BFG站能量闭合度S随摩擦风速u*的变化特征[49] Fig. 8 Energy balance closure (S) varying with friction velocity (u*) for different combination of time and atmospheric stability (ζ) at the BFG site[49]

如果摩擦风速越大, 动力湍流发展越旺盛, 则Monin-Obukhov相似理论越适用, EC观测到的能量平衡方程越接近于闭合[53]。然而, 湖泊大气边界层内能量传输并非完全由湍流运动来完成, 即使在湍流定常、下垫面水平均一的条件下, 诸如湖陆风等非湍流过程也会引起能量输送, 必将导致EC观测到的近地层能量不闭合。

2.3.3 湖风对太湖能量闭合度的影响

BFG站拥有广阔的风浪区(> 4 km), 但其周围存在明显的动力和热力不均匀性和不连续性, 此种空间异质性可激发湖风, 对EC观测到的能量闭合状况产生影响[64]

根据Sills等[8]标准, 筛选出2012年太湖共有50d有湖风发生。在30 min时间尺度上, 湍流能量通量与可利用能量线性拟合的斜率S仅为0.50±0.02, 比无湖风发生时的结果(S=0.60±0.01) 低0.1(图 9), 且相关系数降低了近0.1。湖风发生也可能导致了BFG站能量平衡比率在午后出现低值(图 3)和白天能量闭合度低于夜间(表 1)。在日尺度上, 有湖风时的能量闭合度仅比无湖风时高0.03, 且不存在统计性差异。可见, 湖风发生会显著降低BFG站小时尺度的能量闭合度, 但对日尺度的能量闭合状况影响甚微。

图 9 湖风发生(LB)及无湖风(NLB)时BFG站(a)半小时和(b)日平均湍流能量通量与可利用能量的线性回归关系 Fig. 9 Linear regression relationship between the turbulent heat fluxes and available energy (a) on 30 min scale and (b) on a daily scale in 2012 at the BFG site when lake breeze happened (LB) and no lake breeze was found (NLB)
2.3.4 影响太湖能量闭合度的其他因素

除大气稳定度、摩擦风速和湖风外, 低频大气运动、湖水层结稳定度和能量贡献源区匹配程度也会影响太湖能量闭合状况。

由垂直风速与水汽密度的协谱(图 10)可见, 低频大气运动对BFG站EC观测影响显著, 以大气稳定时更为明显(图 10b)。在中、高频谱段, 无论大气是否稳定, BFG站的观测协谱与标准协谱[65]一致性较好, 在惯性副区满足-4/3的斜率特征。但在低频谱段, 观测协谱明显高于标准值, 且大气稳定时更为显著。在Lake Valkea-Kotinen, 低频信号损失使观测到的能量闭合度下降了8%[24, 63]。太湖上方大气绝大部分时间(> 90%)都处于不稳定状态, 湍流主要以中小尺度为主。本文采用30 min平均时间对湍流进行谱截断, 经计算, 30 min平均时间在BFG站造成的大尺度低频信号损失甚微。

图 10 大气不稳定(a)和稳定条件下BFG站垂直风速与水汽密度的协谱(b) Fig. 10 Normalized cospectra between vertical wind speed and water vapor density during unstable (a) and stable atmospheric conditions at the BFG site (b)

本文采用100 cm与20 cm深度处水温差值(Tw100-Tw20)来反映水体热力层结稳定性。当Tw100-Tw20 < 0时, 水体热力层结稳定, 水体以平流为主;当Tw100-Tw20 > 0时, 水体热力层结不稳定, 容易发生热对流翻转。由BFG站能量闭合度STw100-Tw20的关系(图 11)可知, 能量闭合度低值出现在湖水稳定分层时, 这与Jonsson等[26]的观测结果一致。当Tw100-Tw20 < 0时, BFG站的能量闭合度低于0.6, 在Tw100-Tw20 < -1.5 ℃时, 能量闭合度降至0.4;当Tw100-Tw20 > 0时, BFG站能量闭合度可接近0.8。当湖水热力稳定分层时, 水体热储量释放受阻, 进而降低了湖面与大气之间的感热和潜热交换。此时, 湖流(10—30 cm/s)[66]还可引起水平方向上的能量输送, 而垂直一维的能量平衡方程并未考虑这一贡献。当水体发生翻转时, 水平湖流对能量平衡的贡献远小于垂直方向的湍流混合, 湖泊能量收支主要发生在垂直方向上。

图 11 BFG站能量闭合度S随水温梯度(Tw100-Tw20)的变化特征 Fig. 11 Energy balance closure (S) varying with water temperature difference (100 cm water temperature minus 20 cm water temperature) at the BFG site

EC观测的感热和潜热通量贡献源区与净辐射、水体热储量所代表的面积不匹配。当大气不稳定时, BFG站EC观测的90%信号来自于长轴偏向盛行风方向的椭圆(676—1382 m)[48], 且该源区会随大气稳定度增加、湖面粗糙度降低而增大。CNR4净辐射测量的源区不随时间、气象条件和大气稳定度而改变, 其大小是以净辐射传感器为圆心、半径为10倍观测高度(30 m)的圆。水温梯度观测属于单点测量, 代表面积比通量贡献源区小几个数量级。然而, 难以量化能量平衡各分量源区不一致对BFG站能量闭合度的影响[67]。本文所用的CNR4净辐射传感器是CNR1的升级产品, CNR系列传感器常作为辐射传感器比对试验中的标准设备[12]。虽然, 该传感器会高估小时尺度的净辐射( < 15 W/m2)[68]或带来10.4 W/m2的均方根误差[69], 但仍无法解释在小时尺度上近100 W/m2的能量不闭合(图 3)。

3 结论

本文基于2012年BFG站涡度相关通量、辐射四分量、气象和水温梯度观测数据, 系统分析了小时、日和月尺度的太湖能量闭合特征, 量化了大气稳定度、摩擦风速和湖风发生对太湖能量闭合状况的影响, 结论总结如下。

太湖小时尺度的能量闭合度在0.44—0.71之间, 且昼夜变化不明显。当研究尺度延长至日时, 其能量闭合度升至0.73, 在内陆水体观测结果中处于中等水平。在月尺度上, 太湖能量闭合度呈现冬季高、夏季低的季节变化特征, 年平均时仍存在27%的能量不闭合。建议基于日及以上时间尺度分析太湖能量闭合度。

由于摩擦风速减小, 太湖能量闭合度在极不稳定条件要比弱不稳定条件下结果低0.3。太湖能量闭合度全天都受动力湍流交换强度的限制, 不论昼夜和大气稳定状况, 太湖能量闭合度都随摩擦风速增大而显著提高。湖风发生虽然使太湖小时尺度的能量闭合度降低了0.1, 但其影响在日尺度上并不显著。此外, 太湖能量闭合度低值常出现在水体热力稳定分层时。

为了充分发挥湖泊EC观测数据在湖泊模型参数化和验证等应用性研究中的价值, 建议在日以上时间尺度上将能量残差按照波文比成比例地分配给感热和潜热通量[56, 70], 迫使能量达到闭合。

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