全 文 ：长白山阔叶红松林能量平衡和蒸散*
张新建1,2 摇 袁凤辉1,2**摇 陈妮娜1,2 摇 邓珺丽1,2 摇 于小舟1,2 摇 盛雪娇1,2
( 1 中国科学院沈阳应用生态研究所, 沈阳 110016; 2 中国科学院研究生院, 北京 100049)
摘摇 要摇 利用开路涡动相关系统的连续观测结果,分析了长白山阔叶红松林 2008 年能量平
衡各分量和蒸散量的特征,并对生长季和非生长季能量各分量和蒸散量的差异进行了比较.
结果表明:该观测系统能量闭合度为 72% ,处于国际同类观测的中等水平;能量各分量日、季
差异显著,生长季森林生态系统最主要的能量支出项为潜热通量,约占可用能量的 66% ,非生
长季最主要的能量支出项为感热通量,约占可用能量的 63% .长白山阔叶红松林 2008 年蒸散
量为 484郾 7 mm,占同期降水量(558郾 9 mm)的 87% ,证实森林蒸散耗水是我国北方温带森林
最主要的水分支出项.
关键词摇 涡动相关摇 能量平衡摇 蒸散摇 阔叶红松林
文章编号摇 1001-9332(2011)03-0607-07摇 中图分类号摇 S715摇 文献标识码摇 A
Energy balance and evapotranspiration in broad鄄leaved Korean pine forest in Changbai
Mountains. ZHANG Xin鄄jian1,2, YUAN Feng鄄hui1,2, CHEN Ni鄄na1,2, DENG Jun鄄li1,2, YU Xiao鄄
zhou1,2, SHENG Xue鄄jiao1,2 ( 1 Institute of Applied Ecology, Chinese Academy of Sciences, Shenyang
110016, China; 2Graduate University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) .
鄄Chin. J. Appl. Ecol. ,2011,22(3): 607-613.
Abstract: Based on the continuous measurements of an open鄄path eddy covariance system, this
paper analyzed the characteristics of energy balance components and evapotranspiration in a broad鄄
leaved Korean pine forest in Changbai Mountains in 2008, as well as the differences of energy bal鄄
ance components and evapotranspiration between growth season and dormant season. For the test
forest, the year鄄round energy balance closure was 72% , being at a medium level, compared to the
other studies in the Fluxnet community. The energy balance components had significant differences
in their diurnal and seasonal variations. In growth season, turbulent energy exchange was dominated
by upward latent heat flux, accounting for 66% of available energy; while in dormant season, the tur鄄
bulent energy exchange was dominated by upward sensible heat flux, accounting for 63% of available
energy. The accumulated annual evapotranspiration in the study site in 2008 was 484郾 7 mm, occup鄄
ying 87% of the precipitation at the same time period (558. 9 mm), which demonstrated that evapo鄄
transpiration was the main water loss item in temperate forests of Northern China.
Key words: eddy covariance; energy balance; evapotranspiration; broad鄄leaved Korean pine
forest.
*国家自然科学基金项目(30771711)和中国科学院知识创新工程
重要方向项目(KZCX2鄄YW鄄Q06鄄2鄄1,KZCX2鄄YW鄄Q06鄄1鄄1)资助.
**通讯作者. E鄄mail: fhyuan@ iae. ac. cn
2010鄄07鄄22 收稿,2010鄄12鄄09 接受.
摇 摇 森林作为地球上最大的陆地生态系统,在全球
水循环和能量再分配中都发挥着重要作用. 蒸散是
森林生态系统水分损失的主要途径,也是热量耗散
的一种主要形式[1] .确定森林蒸散量对探求地区乃
至全球水分循环规律、正确认识陆地生态系统结构
和功能以及森林的水文功能等具有重要意义[2] . 蒸
散的研究方法主要有蒸渗仪法[3-4]、风调室法[5]、树
干液流法[6]、涡动相关法[7-10]、水量平衡法[5]、波文
比鄄能量平衡法[5,11]、彭曼联合法[4]、SPAC 法和遥感
估算法[12] .目前,由于涡动相关法具有不干扰生态
系统、时间分辨率高等优点,逐渐成为生态系统尺度
上地鄄气间能量和物质通量观测研究的标准方法.国
外学者利用涡动相关技术对各种生态系统的水热过
程进行了大量研究[13-16],近年来国内也在多个不同
森林类型中建立了基于涡动相关技术的通量观测
站,但目前对森林热量平衡和全年水汽通量的报道
应 用 生 态 学 报摇 2011 年 3 月摇 第 22 卷摇 第 3 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
Chinese Journal of Applied Ecology, Mar. 2011,22(3): 607-613
还相对较少[17-18],特别是对我国北方温带地区天然
林的水汽交换特征认识还不够深入. Wei 等[19]在综
述中指出,蒸散耗水是我国北方温带森林最主要的
水分支出项,达到了 80% ~ 90% ,远高于南方热带
林(40% ~ 50% ),但相关结论尚需进一步研究
证实.
长白山阔叶红松林是我国东北东部中温带湿润
气候区最重要的森林植被类型[20] .本文利用中国科
学院长白山森林系统定位站一号标准地的 2008 年
全年观测资料,对该温带典型森林生态系统的热量
平衡状况和生态系统蒸散状况进行了系统分析,旨
在为森林生态系统各个蒸散分量的分解研究奠定基
础,也可为深入认识我国北方温带天然林的水文和
气象功能提供基础数据.
1摇 研究地区与研究方法
1郾 1摇 研究地概况
研究地位于中国科学院长白山森林生态系统定
位站一号标准地阔叶红松林(42毅24忆 N, 128毅6忆 E,
海拔 738 m). 该区年均气温 3郾 6 益,年均降水量
695 mm.林下土壤为山地暗棕色森林土,地势平坦,
林型为成熟原始林,主要乔木为红松(Pinus koraien鄄
sis)、紫椴(Tilia amurensis)、蒙古栎(Quercus mongol鄄
ica)、水曲柳(Fraxinus mandshurica)、色木槭( Acer
mono).林分为复层结构,平均株高约 30 m,立木株
数约 560 株·hm-2,总蓄积量 380 m3·hm-2,郁闭度
0郾 8,下木覆盖度 40% [21] .
1郾 2摇 观测方法
标准地建有高 62 m的微气象观测塔,涡动相关
系统安装在 40 m高处的伸展臂上,包括三维超声风
速仪(CSAT3,Campbell,USA)和 CO2 / H2O红外气体
分析仪(Li鄄7500,Li鄄Cor Inc郾 , USA),脉动信号采样
频率为 10 Hz,通过数据采集器(CR5000,Campbell,
USA)采集并自动下载到计算机中存储.塔上还安装
了 7 层气象要素传感器,高度分别为 2郾 5、8、22、
25郾 5、32、49郾 8、61郾 8 m[21],测量要素有空气温湿度
( HMP45C, Vaisala, Helsinki, Finland ) 和 风 速
(A100R, Vector Instruments, Denbighshire, UK),在
塔上 61郾 8 m 高处安有雨量筒(Rain Gauge 52203,
Young, Traverse City, MI, USA),净辐射传感器
(CNR鄄1, Kipp & Zonen, Delft, The Netherlands)安
装在 32 m 高处,林地土壤温度的测量深度分别为
0、5、10、20、50、100 cm(105T and 107鄄L,Campbell,
USA),在林内 5 cm 土壤深处安置 3 个土壤热通量
板(HFP01 and HFP01SC,HukseFlux,Netherlands)测
量土壤热通量,原始采样频率为 2 Hz,通过数据采
集器(CR10X鄄TD and CR23X鄄TD,Campbell,USA)采
集并按 30 min计算平均值进行存储.观测场附近下
垫面地势平缓,均质.
1郾 3摇 数据处理
1郾 3郾 1 异常值剔除摇 开路涡动相关系统的传感器容
易受降水、露水等外界环境的影响,从而导致潜热通
量( LE)的测量值异常[22] . 因而,在数据处理过程
中,必须对这些异常值进行剔除. 本文根据文献
[23]及水汽和能量通量特征曲线分析,确定感热与
潜热通量域值,剔除域值外数据.
1郾 3郾 2 各个能量分量缺失值的插补 摇 由于仪器故
障、系统校正、天气(雨、露)等因素的影响,造成通
量观测数据有部分丢失或出现异常值. 本文资料的
观测时间是 2008 年全年,其中 11 月 7-22 日和 11
月 27 日-12 月 9 日期间由于供电故障导致数据缺
失,因此,本文应用线性插补和非线性多元回归法对
上述时段进行数据插补. 对于缺测数据 1 d 内累计
不超过 1 / 4 d(6 h)的 30 min观测数据,依据相邻数
据进行线性插补;对于累计缺失大于 1 / 4 d(6 h)的
30 min数据,视当天为缺测.缺失的蒸散日总量采用
蒸散 LE 与净辐射 (Rn )的二次经验公式进行插
补[17] .
1郾 3郾 3 储热项的计算摇 在计算涡动相关系统的能量
闭合状况时,必须估算森林储热项(驻S),其算式如
下:
驻S=Sa+Sv+Sg (1)
式中:Sa 为观测高度下气层储热量的变化;Sv 为植
物体储热量的变化;Sg 为热通量板观测面上部土壤
层储热量的变化.各储热项采用文献[24]中的方法
进行计算.
2摇 结果与分析
2郾 1摇 长白山阔叶红松林地内气象因子的概述
中国科学院长白山森林系统定位站气象观测场
的气象观测资料表明,1982 -2003 年间,年均气温
3郾 6 益,年均降水量 695 mm[25] .而 2008 年的平均气
温为 4郾 3 益,年降水量为 558郾 9 mm. 与 1982-2003
年的平均气候状况相比,2008 年的平均气温偏高、
降水偏少.
根据长白山的多年气象资料,本文中阔叶红松
林生长季定义为 5-9 月,非生长季为 10 月至次年 4
月.观测期内,一号标准地 32 m 高处气温的季节变
806 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 22 卷
化明显, 日间最大 值 为 30郾 05 益, 最 小 值 为
-29郾 22 益;空气相对湿度(RH)的季节变化明显,非
生长季 RH相对较小,其值在 10% ~ 100% ,主要集
中在 50%左右;生长季 RH(50% ~ 100% )相对稳
定,主要集中在 80%左右(图 1).
受较高气温和充沛降水量的交互影响,饱和水
汽压差(VPD)在生长季较高,最大值为 3郾 11 kPa,平
均值为 0郾 63 kPa;非生长季气温较低,VPD的最大值
虽然达到了 2郾 99 kPa,但平均值仅 0郾 35 kPa,约为生
长季的 1 / 2(图 1).土壤湿度的变化(图 1)主要受降
水变化(图 2)的影响,生长季降水多,土壤湿度大,
平均土壤湿度为 0郾 20 m3·m-3,非生长季平均土壤
湿度为 0郾 12 m3·m-3 .
2郾 2摇 能量闭合分析
根据能量平衡原理分析辐射通量与涡动通量之
间的闭合程度(能量闭合状况),是检验涡动相关系
统观测值可靠性的重要指标.目前,国际上常用的能
量闭合评价方法有 4 种,即最小二乘法 ( ordinary
least squares, OLS)、压轴回归法 ( reduced major
axis ,RMA) 、能量平衡比率( energy balance ratio,
图 1摇 长白山阔叶红松林内 30 min平均气温(32 m)、相对湿度(32 m)、饱和水汽压差(32 m)和 5 cm深处土壤湿度的季节变
化
Fig. 1摇 Seasonal variations of 30鄄min average air temperature (32 m), air relative humidity (32 m), saturation vapor pressure differ鄄
ential (VPD, 32 m) and 5鄄cm depth soil moisture observed in the broad鄄leaved Korean pine forest in Changbai Mountains (2008).
图 2摇 2008 年气象观测场降水量的月变化
Fig. 2摇 Monthly variations of precipitation in meteorological ob鄄
servation field in 2008.
EBR)和能量平衡残差 啄 频率分布图法[26] . 由于
OLS 能反映瞬时的能量闭合状况,所以本文使用
OLS法对能量闭合状况进行评价,计算公式如下:
LE + H = a(Rn - G - 驻S) + b (2)
式中:Rn 为太阳净辐射(W·m-2);G 为土壤热通量
(W·m-2);驻S为森林储热量(W·m-2),包括气层、
植被体和土壤热存储量(W·m-2);a、b 分别为回归
线的斜率和截距.
根据 2008 年全年数据,对涡动相关测得的能量
通量(LE+H)与可利用能量(Rn-G-驻S)进行闭合度
分析(图 3),30 min平均值的回归方程为:
LE+H=0郾 7238(Rn-G-驻S)+8郾 3116
9063 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 张新建等: 长白山阔叶红松林能量平衡和蒸散摇 摇 摇 摇 摇
R2 =0郾 912 (3)
摇 摇 本文中 30 min平均值闭合度为 72% (式 3),与
国内外其他通量观测站点[9,24,26]相比,居中等水平.
从能量闭合度可以看出,与辐射系统和土壤热通量
测量系统实测的可用能量相比,涡动相关系统实测
的 LE+H存在低估的可能.涡动相关系统主要是通
过对湍流过程中物理量产生的垂直脉动的测量来计
算通量,而摩擦风速(u*)是影响湍流运动的主要因
素.从图 4 可以看出,当 u* <0郾 2 m·s-1时,涡动相
关系统对 LE+H 低估现象更明显,产生的相对误差
更大.
摇 摇 国内外各通量研究站点(包括森林、草地等)的
能量不闭合现象比较普遍[26-28] .有报道显示,LE+H
与 Rn-G-驻S的回归线斜率(0郾 55 ~ 0郾 99)普遍低于
1,截距在-32郾 9 ~ 36郾 9 W·m-2,相关系数在0郾 64 ~
0郾 96[26-29] .本研究中的能量闭合度居于国际同类观
图 3摇 涡动相关系统 30 min观测值的能量闭合分析
Fig. 3摇 Analysis on the energy balance closure using 30鄄min av鄄
erage fluxes measured by eddy covariance system.
Rn: 净辐射 Net radiation; LE: 潜热通量 Latent heat flux; H: 感热通
量 Sensible heat flux; G: 土壤热通量 Soil heat flux. 下同 The same
below.
图 4摇 摩擦风速与能量闭合度的关系
Fig. 4摇 Relationship between friction velocity and energy closure
degree.
测的中等水平,观测数据质量较好.
2郾 3摇 长白山阔叶红松林热量平衡各分量的日变化
本文选取生长季(8 月 6 日)和非生长季(2 月 7
日)晴天各一天,分析热量平衡各分量(Rn、LE、H、
G)的日变化规律.长白山阔叶红松林与大气间的各
能量分量日变化曲线呈单峰型,LE和 H的日变化形
式与 Rn 基本一致(图 5).
摇 摇 生长季(图 5a)的最大值(697郾 5 W·m-2)出现
在 11: 30,非生长季 (图 5b ) 的最大值 ( 431郾 7
W·m-2)出现在 12:00,生长季的 Rn 值明显大于非
生长季,这主要是由太阳高度角不同所致.生长季和
非生长季 H 的最大值分别为 201 (图 5a ) 和
283 W·m-2(图 5b),上午和下午的曲线基本对称.
白天森林向林冠上大气层输送热量为正值,夜间林
冠上大气层向森林输送热量为负值,且绝对值白天
大于夜间. 生长季(图 5a) LE 上午随净辐射增加而
增加,最大值为 390 W·m-2,下午随净辐射减少而
减少,19:00 以后降为 0 或负值;非生长季(图 5b)
LE日变化平稳,量值较低,原因主要是低温限制了
森林鄄大气间的水汽交换.在生长季,LE 是长白山阔
叶红松林主要的热量支出项,而非生长季主要的热
量支出项为H.究其原因,在生长季,Rn、Ta和叶面积
图 5摇 生长季(a)和非生长季(b)晴天时长白山阔叶红松林
能量各分量的日变化
Fig. 5摇 Diurnal variations of energy balance components on typi鄄
cal clear days in growing (a) and dormant (b) seasons in the
broad鄄leaved Korean pine forest in Changbai Mountains.
016 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 22 卷
指数较高,且雨量丰富,使蒸散高于非生长季. 说明
生长季消耗于植被生理活动(蒸腾)的能量较高;而
非生长季消耗于物理环境的能量较高[24] .
无论是生长季(图 5a)还是非生长季(图 5b),
长白山阔叶红松林土壤热通量的日变化均较平稳.
主要原因是生长季阔叶红松林郁闭度较大,可遮挡
太阳辐射,林地内土壤温度梯度及温度日变化均很
小,同时林地土壤湿度较大、土壤热容量较大、土壤
导热性下降,造成土壤热交换值很小,日变化平缓,
G在能量分配中所占比例很小;冬季土壤温度低,是
造成非生长季 G日变化较稳定的主要原因.
2郾 4摇 长白山阔叶红松林热量平衡各分量的季节变化
由图 6 可以看出,长白山阔叶红松林 LE的季节
变化规律与 Rn 的变化趋势相同. 随着生长季的到
来,降水增多,可利用太阳辐射能和叶面积指数增
加,LE 也逐渐增加,8 月达到全年最大值 (90郾 4
W·m-2);9 月雨季结束,土壤湿度急剧降低,水分
条件成为主要限制因素,LE 由 8 月的 90郾 4 W·m-2
急剧减少为 9 月的 38郾 0 W·m-2;10 月,随着阔叶树
叶片的凋落,植物生理活动减弱,叶面积指数迅速下
降,LE 降为 15郾 1 W·m-2 . H 变化的主要决定因素
是可用辐射能(Rn鄄G)的大小. G变化平稳,占能量平
衡的比例很小. LE和 H占 Rn 的百分比在生长季和非
生长季有明显区别.夏季,由于水量充沛,阳光充足,
雨热同步,森林植被生理活动旺盛,蒸散量大;冬季地
面水分冻结,水汽传输非常微弱.生长季森林 LE平均
值为 67郾 4 W·m-2,非生长季仅 10郾 8 W·m-2,差异非
常显著.生长季能量平衡中 LE 是最主要的能量支出
项,约占可利用能量的 66%;非生长季能量平衡中 H
是最主要的能量支出项,约占可用能量的 63% .
图 6摇 长白山阔叶红松林能量平衡各分量月均值的季节变
化
Fig. 6摇 Seasonal variations of monthly averaged energy balance
components in the broad鄄leaved Korean pine forest in Changbai
Mountains.
2郾 5摇 长白山阔叶红松林的蒸散量
2008 年 1-3 月,虽然长白山阔叶红松林叶面积
变化不大,但随着 Rn、Ta 的升高,月蒸散总量逐渐增
加;4 月植被开始萌动,5 月进入生长季,植被的生命
活动旺盛,月蒸散总量有很大增长;7 月蒸散量较 6
月偏小,8 月达最大值(107郾 6 mm),这主要是 7 月
降水较多的缘故;10 月,随着太阳高度角的降低,Rn
减小,气温下降,树叶枯黄、凋落,叶面积下降,蒸散
迅速下降(图 7). 1-6 月蒸散量稍大于降水量,降水
基本能满足森林生态系统蒸散耗水量,不足部分由
蓄积水分(土壤水分和去年年底的积雪)提供;7-12
月,累计降水量曲线总在累计蒸散量曲线上方(图
7). 2008 年生长季(5-9 月),蒸散总量为 396 mm,
明显大于非生长季(10 月至次年 4 月)的蒸散总量
(88郾 7 mm),生长季蒸散量占全年蒸散总量的
81郾 7% ,这主要是因为影响蒸散的光、水、热三要素
高值 均 集 中 于 生 长 季. 2008 年 全 年 蒸 散 量
484郾 7 mm,约占全年降水量(558郾 9 mm)的 87% ,说
明蒸散耗水是长白山阔叶红松林最主要的水分支
出项.
图 7摇 长白山阔叶红松林月蒸散量(玉)、累计蒸散量(域)和
累计降水量(芋)
Fig. 7 摇 Monthly total evapotranspiration (玉), accumulative
evapotranspiration (域) and accumulative precipitation (芋) in
the broad鄄leaved Korean pine forest in Changbai Mountains
(2008).
3摇 讨摇 摇 论
涡动相关法是目前测定森林生态系统蒸散的主
要方法,本文利用长白山开路涡动相关系统的观测
数据对 2008 年的能量平衡各分量和蒸散特征进行
了系统分析. 许多通量研究站点(包括森林、草地
等)的能量不闭合现象已有广泛报道[26-28] . 本研究
中,涡动相关数据的能量闭合度(系统的 30 min 能
量闭合度为 72% )处于国内外同类观测[9,24,26]的中
1163 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 张新建等: 长白山阔叶红松林能量平衡和蒸散摇 摇 摇 摇 摇
等水平,系统观测数据较可靠.据报道[26-29],潜热和
感热通量之和(LE+H,因变量)与可利用能量(Rn鄄G鄄
驻S,自变量)的回归线斜率普遍低于 1,在 0郾 55 ~
0郾 99,截距为 -32郾 9 ~ 36郾 9 W·m-2, r2 在 0郾 64 ~
0郾 96.
长白山阔叶红松林在晴天时感热通量、潜热通
量和净辐射的日变化趋势基本相同,都呈单峰型变
化,但感热通量和潜热通量的过程线都不如净辐射
平滑,这主要是湍流传输的间歇性所致.潜热通量和
感热通量主要受辐射、气温、大气饱和水汽压差、土
壤湿度的影响.各能量分量的季节变化明显,最大值
出现在夏季,最小值出现在冬季.生长季重要的能量
支出项为 LE,占可利用能量的 66% ;非生长季重要
的能量支出项为 H,占可利用能量的 63% . 本研究
结果与同属北方地区的其他森林类型[18,30-31](阔叶
林、针叶林)基本一致,说明这些能量分量的日、季
变化特征为北方森林所共有.
长白 山 阔 叶 红 松 林 2008 年 蒸 散 量 为
484郾 7 mm,占同期降水量(558郾 9 mm)的 87% ,介于
阔叶林(91% ) [31]和针叶林(65% ) [32]之间,证实蒸
散耗水是我国北方温带森林最主要的水分支出
项[19,30-31] .蒸散不仅受气温和辐射的影响,还与叶
面积指数、饱和水汽压差有关.
涡动相关法是目前国际公认的测量通量的主流
方法,但由于大气中物理过程、地形、观测仪器等因
素的干扰,其测量结果存在一定的不确定性. 因此,
该系统在环境较复杂的森林中应用时,其精度还有
待于进一步检验.蒸散与这些影响因子之间的相互
关系比较复杂,而且存在气候、植被、土壤等空间差
异,其内在规律还需进一步探讨. 本文仅针对 2008
年的能量平衡各分量和蒸散特征进行分析,分析时
间较短,虽然可能造成一定的结果偏差,但与其他地
区同类研究[18,30-32]相比,研究结果具有很强的代表
性.
参考文献
[1]摇 Yan J鄄H (闫俊华), Zhou G鄄Y (周国逸), Huang Z鄄L
(黄忠良). Evapotranspiration of the monsoon evergreen
broad鄄leaf forest in Dinghushan, Guangdong Province.
Scientia Silvae Sinicae (林业科学), 2001, 37(1): 37
-45 (in Chinese)
[2] 摇 Cooper DI, Eichinger WE, Kao J, et al. Spatial and
temporal properties of water vapor and latent energy flux
over a riparian canopy. Agricultural and Forest Meteorol鄄
ogy, 2000, 105: 161-183
[3]摇 Gong D鄄Z (龚道枝), Kang S鄄Z (康绍忠), Zhang J鄄H
(张建华). Measuring and estimating evapotraspiration
of an apple (Malus pumila Mill. ) orchard. Journal of
Shenyang Agricultural University (沈阳农业大学学
报), 2004, 35(5 / 6): 429-431 (in Chinese)
[4]摇 Wang J (王摇 健), Cai H鄄J (蔡焕杰), Liu H鄄Y (刘
红英). The estimation of evapotranspiration with Pen鄄
man鄄Monteith and evaporator methods. Agricultural Re鄄
search in the Arid Areas (干旱地区农业研究), 2002,
20(4): 67-71 (in Chinese)
[5]摇 Wang A鄄Z (王安志), Pei T鄄F (裴铁璠). Research
progress on surveying and calculation of forest evapo鄄
transpiration and its prospects. Chinese Journal of Ap鄄
plied Ecology (应用生态学报), 2001, 12(6): 933-
937 (in Chinese)
[6]摇 Lu P, Urban L, Zhao P. Granier爷 s thermal dissipation
probe (TDP) method for measuring sap flow in trees:
Theory and practice. Journal of Integrative Plant Biolo鄄
gy, 2004, 46: 631-646
[7]摇 Berbigier P, Bonnefond JM, Mellmann P. CO2 and
water vapour fluxes for 2 years above Euroflux forest
site. Agricultural and Forest Meteorology, 2001, 108:
183-197
[8]摇 Anthoni PM, Law BE, Unsworth MH. Carbon and water
vapor exchange of an open鄄canopied ponderosa pine eco鄄
system. Agricultural and Forest Meteorology, 1999, 95:
151-168
[9]摇 Heijmans MMPD, Arp WJ, Chapin FS. Carbon dioxide
and water vapour exchange from understory species in
boreal forest. Agricultural and Forest Meteorology,
2004, 123: 135-147
[10]摇 Meroni M, Mollicone D, Belelli L, et al. Carbon and
water exchanges of regenerating forests in central
Siberia. Forest Ecology and Management, 2002, 169:
115-122
[11]摇 Guan D鄄X (关德新), Wu J鄄B (吴家兵), Wang A鄄Z
(王安志). Dynamics of heat balance during growing
season of broadleaved Korean pine forest in Changbai
Mountains. Chinese Journal of Applied Ecology (应用生
态学报), 2004, 15(10): 1828-1832 (in Chinese)
[12]摇 Ogunjemiyo SO, Kaharabata SK, Schuepp PH, et al.
Methods of estimating CO2, latent heat and sensible heat
fluxes from estimates of land cover fractions in the flux
footprint. Agricultural and Forest Meteorology, 2003,
117: 125-144
[13]摇 Matsumoto K, Ohta T, Nakai T, et al. Energy con鄄
sumption and evapotranspiration at several boreal and
temperate forests in the Far East. Agricultural and Forest
Meteorology, 2008, 148: 1978-1989
[14]摇 Oishi AC, Oren R, Stoy PC. Estimating components of
216 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 22 卷
forest evapotranspiration: A footprint approach for scal鄄
ing sap flux measurements. Agricultural and Forest Me鄄
teorology, 2008, 148: 1719-1732
[15] 摇 Li S, Kang SZ, Li FS, et al. Evapotranspiration and
crop coefficient of spring maize with plastic mulch using
eddy covariance in northwest China. Agricultural Water
Management, 2008, 95: 1214-1222
[16]摇 Kosugi Y, Katsuyama M. Evapotranspiration over a Jap鄄
anese cypress forest. 域. Comparison of the eddy covari鄄
ance and water budget methods. Journal of Hydrology,
2007, 334: 305-311
[17]摇 Shi T鄄T (施婷婷), Guan D鄄X (关德新), Wu J鄄B (吴
家兵). Measurement of evapotranspiration above broad鄄
leaved鄄Korean pine forests in the Changbaishan
Mountains with eddy covariance technique. Journal of
Beijing Forestry University (北京林业大学学报),
2006, 28(6): 1-8 (in Chinese)
[18]摇 Yan T鄄W (颜廷武), Xing Z鄄K (邢兆凯), You W鄄Z
(尤文忠). Energy balance and evapotranspiration in
Larix olgensis forest in Bingla Mountain of Liaoning
Province. Journal of Shenyang Agricultural University
(沈阳农业大学学报), 2009, 40(4): 449-452 ( in
Chinese)
[19]摇 Wei X, Liu S, Zhou G, et al. Hydrological processes in
major types of Chinese forest. Hydrological Processes,
2005, 19: 63-75
[20]摇 Jin C鄄J (金昌杰), Guan D鄄X (关德新), Zhu T鄄Y
(朱廷曜). Spectral characteristics of solar radiation in
broadleaved Korean pine forest in Changbai Mountain.
Chinese Journal of Applied Ecology (应用生态学报),
2000, 11(1): 19-21 (in Chinese)
[21]摇 Zhao X鄄S (赵晓松), Guan D鄄X (关德新), Wu J鄄B
(吴家兵). Distribution of footprint and flux source area
of the mixed forest of broad鄄leaved and Korean pine in
Changbai Mountain. Journal of Beijing Forestry Universi鄄
ty (北京林业大学学报), 2005, 27(3): 17-23 ( in
Chinese)
[22]摇 Song X (宋摇 霞), Yu G鄄R (于贵瑞), Liu Y鄄F (刘允
芬). Comparison of flux measurement by open鄄path and
close鄄path eddy covariance systems. Science in China
Series D (中国科学 D辑), 2004, 34(suppl. 域): 67-
76 (in Chinese)
[23]摇 Falge E, Baldocchi D, Olson R, et al. Gap filling strat鄄
egies for long term energy flux data sets. Agricultural
and Forest Meteorology, 2001, 107: 71-77
[24]摇 Wang X (王 摇 旭), Yin G鄄C (尹光彩), Zhou G鄄Y
(周国逸). Dry season energy balance of a coniferous
and broad鄄leaved mixed forest at Dinghushan Mountain,
southern China. Journal of Tropical and Subtropical
Botany (热带亚热带植物学报), 2005, 13(3): 205-
210 (in Chinese)
[25]摇 Zhang M (张 摇 弥), Guan D鄄X (关德新), Han S鄄J
(韩士杰), et al. Climatic dynamics of broadleaved
Korean pine forest in Changbai Mountain during the last
22 years. Chinese Journal of Ecology (生态学杂志),
2005, 24(9): 1007-1012 (in Chinese)
[26]摇 Wilson K, Goldstein A, Falge E, et al. Energy balance
closure at FLUXNET sites. Agricultural and Forest Me鄄
teorology, 2002, 113: 223-243
[27]摇 Mahrt L. Flux sampling errors for aircraft and towers.
Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 1998,
15: 416-429
[28]摇 Twine TE, Kustas WP, Norman JM, et al. Correcting
eddy鄄covariance flux underestimates over a grassland.
Agricultural and Forest Meteorology, 2000, 103: 279 -
300
[29]摇 Shi TT, Guan DX, Wang AZ, et al. Comparison of
three models to estimate evapotranspiration for a temper鄄
ate mixed forest. Hydrological Processes, 2008, 22:
3431-3443
[30] 摇 Zhang D鄄C (张德成), Yin M鄄F (殷明放), Bai D鄄Y
(白冬艳), et al. Account evapo鄄transporation of some
important forest types in Liaodong eastern Mountainous
area. Journal of Northwest Forestry University (西北林
学院学报), 2007, 22(4): 25-29 (in Chinese)
[31]摇 Liu C鄄F (刘晨峰), Zhang Z鄄Q (张志强), Sun G (孙
阁), et al. Quantifying evapotranspiration and biophysi鄄
cal regulations of a poplar plantation assessed by eddy
covariance and sap鄄flow methods. Chinese Journal of
Plant Ecology (植物生态学报), 2009, 33(4): 706-
718 (in Chinese)
[32]摇 Yu G (余摇 鸽), Long F鄄L (龙凤来), Wang D鄄X (王
得祥), et al. Effect of climatic factors on evapotranspi鄄
ration of Pinus tabulaeformis community. Journal of
Yangling Vocational & Technical College (杨凌职业技
术学院学报), 2009, 8(4): 7-10 (in Chinese)
作者简介摇 张新建,男,1983 年生,博士研究生.主要从事森
林水文学研究. E鄄mail: zxj_bjfu@ hotmail. com
责任编辑摇 杨摇 弘
3163 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 张新建等: 长白山阔叶红松林能量平衡和蒸散摇 摇 摇 摇 摇