全 文 ：第 34 卷第 22 期
2014年 11月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.34,No.22
Nov.,2014
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:国家自然基金重点项目(41130531);教育部创新团队(IRT1180)
收稿日期:2014鄄01鄄13; 摇 摇 修订日期:2014鄄08鄄25
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: ler@ xju.edu.cn
DOI: 10.5846 / stxb201401130092
何学敏,吕光辉,秦璐,杨建军,刘东,郭振洁.艾比湖荒漠鄄湿地生态系统非生长季碳通量数据特征.生态学报,2014,34(22):6655鄄6665.
He X M, Lv G H,Qin L,Yang J J,Liu D,Guo Z J.Research on data characteristics during non鄄growing season of desert鄄wetland ecosystem in Ebinur Lake.
Acta Ecologica Sinica,2014,34(22):6655鄄6665.
艾比湖荒漠鄄湿地生态系统非生长季碳通量数据特征
何学敏1,2,吕光辉1,2,*,秦摇 璐1,2,杨建军1,2,刘摇 东1,2,郭振洁1,2
(1. 新疆绿洲生态教育部重点实验室,乌鲁木齐摇 830046; 2. 新疆大学资源与环境科学学院,乌鲁木齐摇 830046)
摘要:选取新疆艾比湖湿地国家级自然保护区非生长季(2012年 1月 15日—3月 15日、11月 1日—12月 14日、2013年 11月 1
日—11月 16日)通量观测数据,参考中国通量数据处理标准开展荒漠鄄湿地生态系统非生长季碳通量数据特征研究。 结果表
明:研究区非生长季碳通量观测数据存在大量“野点冶,占数据总量的 37.39%,有效通量变化范围为-0.197—0.283 mg m-2 s-1;
平面拟合旋转(PF)校正具有较好的结果(R2 = 0.9349,P<0.01),频率响应校正引起的碳通量增量为 7.55%,水热校正影响较小;
碳通量数据在不同质量等级分布较平均,大气湍流发展的充分性处于中等水平,夜间摩擦风速可划分为 3 级,在 0 m / s
5 cm土壤温度和太阳辐射不存在显著相关,采用线性内插和平均每日变异法可实现缺失数据的插补。
关键词:碳通量;非生长季;荒漠鄄湿地生态系统;质量控制与评价;数据插补
Research on data characteristics during non鄄growing season of desert鄄wetland
ecosystem in Ebinur Lake
HE Xuemin1,2, L譈 Guanghui1,2,*,QIN Lu1,2,YANG Jianjun1,2,LIU Dong1,2,GUO Zhenjie1,2
1 Xinjiang Key Laboratory of Oasis Ecology,Urumqi 830046,China
2 College of Resources and Environmental Science,Xinjiang University,Urumqi 830046,China
Abstract: With the global climate change and the resulting frequent regional natural disasters becoming increasingly real,
CO2, H2O, and energy transport and transformation processes of the surface atmosphere are becoming important concerns for
the international community. Carbon flux in the non鄄growing season (Jan. 15 to Mar. 15, Nov. 1 to Dec. 14 in 2012; Nov. 1
to 16 in 2013) was measured in the Ebinur Lake Wetland National Nature Reserve of Xinjiang using the eddy covariance
technique. Then, research was conducted on the carbon flux data processing method after consulting the flux data processing
standards in China, and the data were further analyzed to understand the carbon flux data characteristics in the non鄄growing
season, and to attempt to reveal the controlling factors and change law. The results indicated that there were a large number
of “wild冶 non鄄growing season carbon flux observation data in the study area, which accounted for 37.39% of the total. The
effective carbon flux was in the range from -0.197 mg m-2 s-1 to 0.283 mg m-2 s-1, and the average atmospheric CO2
concentration and carbon flux were 766.905 mg / m3and 0.018 mg m-2 s-1, respectively, which showed weak carbon sources.
Axis鄄rotation correction results showed TR < DR < PF, and the planer fit (PF) correction showed better accuracy (R2 =
0郾 9349, P < 0.01). The frequency鄄response correction increased carbon flux by 7. 55%, but the carbon flux was less
affected by the hydrothermal correction. The energy closure throughout the non鄄growing season in the study area was 0.62,
indicating that 38% of the energy is not closed in the non鄄growing season. The proportion of IST classification results of
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carbon flux data in the desert wetland in quality levels 1—6 was 92.03%, indicating that the distribution in different quality
grades of carbon flux data in the desert鄄wetland ecosystem was relatively uniform. The percentage of ITC classification results
in the five quality levels was 91.65%, illustrating that the development of atmospheric turbulence was at a middle level of
adequacy in this period. When the friction velocity was 0—0.15, 0.15—0.30, and more than 0.30 m / s, respectively, the
carbon flux showed grade variation characteristics; therefore, frictional wind speed at night can be divided into the three
levels, and data within the 0 m / s and 0.30 m / s can be selectively weeded out. The proportions of data eliminated through
the methods of sensor abnormal state, check analysis, and threshold analysis were 26. 34%, 2. 48%, and 8. 57%,
respectively, and the vast majority showed intermittent loss characteristics. There were no significant correlations between
carbon flux and solar radiation or 5 cm soil temperature. Use of the linear interpolation and average daily variation methods
could realize interpolation of missing data, but these could not reflect the true flux variations in a better manner. Conducting
research on carbon flux in the non鄄growing season in a unique ecosystem in a desert鄄wetland environment surrounded by arid
land and probing the carbon flux data characteristics and peculiarities could help provide the needed carbon flux research
data and also a basis for improving research on carbon flux in China.
Key Words: carbon flux;non鄄growing season;desert鄄wetland ecosystem;quality control and evaluation;data interpolation
摇 摇 在全球气候变化和区域自然灾害频发这一现实
背景下,地表大气间 CO2、H2O 以及能量的输送与转
化过程日益受到国际社会的关注,成为全球研究热
点问题之一。 目前,国际通量观测网络(FLUXNET)
在全球已经建立了 576 个站点,我国通量观测网络
(ChinaFLUX)的站点数量也超过了 100 个[1]。 随着
科学家们对生态系统水、碳和能量通量观测数据需
求的日益增加,如何向研究全球变化相关问题的科
学家和建模者们提供完整可靠的生态系统通量数
据,已成为全球通量观测研究领域面临的一个严峻
挑战[2]。
基于通量观测塔的涡度相关技术 ( Eddy
Covariance)是微气象学法中直接测定大气与群落间
CO2交换量的主要方法,也是目前国际上碳水通量测
定的最有效方法[3],已经成为支撑我国通量观测网
络的主流方法。 相关学者在研究中发现,每一季节
内温差的大小能够影响到植物生长季节的长短,从
而最终影响到碳通量的年际收支状况[4]。 因此在时
间尺度的研究中,对不同生态系统碳通量的季节变
化进行精确推算是很有必要的[5]。 但值得注意的
是,在现有观测台站中,没有一个台站的通量观测数
据是真正完全连续的,一般情况下,有效的数据量大
约只有总数的 65—75%[6]。 而对于特殊季节和特殊
环境条件下这一有效数据量则更少。
我国西部干旱区面积广阔,其非生长季内天气
寒冷且降雪频繁,土壤冻结,植被枯萎或处于休眠状
态,此时的下垫面土壤特征、指标状况和环境因子均
表现与东中部地区甚至部分西部地区差异明显。 虽
然我国西部干旱区通量研究工作已经取得了一定进
展,但在时间与空间的代表性方面还存在很多不
足[7鄄10],特别是对于干旱背景下的荒漠鄄湿地这一独
特生态系统碳通量相关研究尚未见报道。
利用 2011 年 CSI 新开发的 CO2 / H2 O 分析仪
(EC150)和三维超声风速温度仪(CSAT3)组成的开
路涡动相关通量系统,获取艾比湖湿地国家级自然
保护区特殊的荒漠鄄湿地生态系统碳通量连续有效
观测数据,在此基础上以我国通量数据处理标准为
参考,结合数据实际特征对研究区非生长季碳通量
数据进行预处理和质量评价,探讨非生长季荒漠鄄湿
地生态系统碳通量数据特征及其特殊性,以期为完
善我国通量观测相关研究工作提供依据。
1摇 研究区概况
研究区位于新疆博尔塔拉蒙古自治州艾比湖湿
地国家级自然保护区境内,地理位置为 82毅30忆47义—
83毅50忆21义E,44毅37忆05义— 45毅10忆35义N,平均海拔高度
约 300 m。 该地区地处北温带大陆性干旱气候区,夏
季高温干旱,冬季寒冷,年平均降水量低于 100 mm,
年平均气温为 6.60—7.80 益。 2012年冬季极端最低
温达-33.50 益,平均积雪厚度为 10 cm,冻土厚度约
为 20 cm。
艾比湖通量观测塔(2012XJ鄄AibiHu鄄OPEC)架设
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于保护区下辖的东大桥林业管护站附近,土壤类型
以荒漠土为主,CO2 / H2O 分析仪的观测高度为 15
m。 塔周围群落类型以胡杨(Populus euphratica)为
优势种,群落盖度大于 50—60%,平均高度约 8.5 m。
其间散布有梭梭(Haloxylon ammodendron)、琵琶柴
(Reaumuria soongonica)等灌木,草本植物则以旱生
芦苇 (Phragmites australis)、甘草 (Glycyrrhiza spp.)
为主。
图 1摇 研究区示意图
Fig.1摇 Study area shemes
2摇 数据与方法
2.1摇 数据获取
摇 摇 利用开路涡度相关系统 ( Open Path Eddy
Covariance,OPEC)进行碳通量连续观测,该系统由
三维超声风温仪 ( CSAT3, Campbell, USA)和开路
CO2 / H2O分析仪(EC150,Campbell,USA)组成,数据
采集器采用 CR3000(Campbell,USA),采样频率为
10Hz。 同时在涡度系统旁架设一套空气温湿度传感
器,进行空气温湿度数据的连续观测。 采用 NR01
( Campbell, USA ) 测 量 太 阳 辐 射, 采 用 HFP01
(Campbell,USA)测量 5 cm 处土壤热通量。 所有仪
器均为标定后直接进行观测,用以保证观测精度。
2.2摇 数据处理
使用 loggernet 4.3进行数据分割与格式转换,使
用 Edire软件进行数据处理,Edire 数据处理程序参
考王介民等编写的 Edire鄄w[11],结合观测仪器与数据
特征进行适当修订[12]。 数据预处理包括:倾斜校
正、频率损失修正、WPL 校正和能量闭合分析。 数
据质量控制与评价包括:稳态测试、方差相似性测试
和夜间通量评估。 使用 Sigmaplot 10.0(SystatSoftware
Inc,USA)绘图。 数据处理时间均采用研究区地方
时间。
3摇 结果与分析
3.1摇 原始数据特征分析
观测期内大气 CO2浓度原始数据呈散布特征
(图 2),变化范围在 611.740—3777.032 mg / m3之间,
其绝对值偏向于大值区间的观测值均为错误值。 主
要原因在于研究区非生长季低温突出,时有降雪且
图 2摇 大气 CO2浓度和碳通量原始数据
Fig.2摇 The original CO2 concentration and carbon fluxes from tower observations
7566摇 22期 摇 摇 摇 何学敏摇 等:艾比湖荒漠鄄湿地生态系统非生长季碳通量数据特征 摇
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霜冻现象频发,导致大气 CO2原始观测浓度和碳通
量值存在大量的“噪声冶和“野点冶。 已有研究表明
全球大气 CO2平均浓度约为 748.786 mg / m3 [13],以此
为参考值结合 CO2测量信号强度可对错误点集进行
初步判断,剔除 CO2测量信号强度小于 0.8 的原始
数据。
研究区非生长季大气碳通量原始值变化范围为
-26.470—41.725 mg m-2 s-1,其与 CO2浓度变化密切
相关(P< 0.01),数据波动更为明显,受空气水热变
化影响更为强烈,同时其数据绝对值存在高估现象。
已有研究表明,我国西部森林区非生长季的大气
CO2通量平均值约为-0.300—0.500 mg m
-2 s-1 [14],考
虑到观测区下垫面较典型森林而言相对稀疏和较低
矮的植被特征,可初步判断荒漠鄄湿地生态系统原始
碳通量变化范围过大,因此需要进一步开展数据处
理分析。
3.2摇 数据预处理与分析
3.2.1摇 倾斜校正
倾斜校正方法可参考 Wilczak 等[15]的相关内
容,在此不赘述。 选取数据质量较理想的 2012 年 1
月 30日碳通量数据作为非生长季标准日变化数据,
分别采用二次坐标轴旋转(Double Rotation,DR)、 三
次坐标轴旋转 ( Triple Rotation, TR) 及平面拟合
(Planar Fit,PF)3 种方法对通量数据进行坐标轴旋
转处理,同时对观测期内全时段数据不同处理结果
进行回归分析(图 3)。
对 1月 30 日通量数据进行倾斜校正可以看出
(图 3),PF法修正效果最好,但 3 种方法差异不大。
当把时间尺度扩展到全时段数据时,不同处理方法表
现出明显不同的结果,TR校正结果最差(R2 = 0郾 5771,
P<0.01),其次是 DR法(R2 = 0.9310,P<0郾 01),处理结
果最好的为 PF法(R2 =0郾 9349,P<0郾 01)。
图 3摇 倾斜校正(2012年 1月 30日不同倾斜校正比较和 DR、TR、PF处理结果的回归分析)
Fig.3摇 Tilt correction( comparison of different slant correction in Jan. 30th in 2013 and regression analysis of DR、TR、PF Processing results,
respectively)
3.2.2摇 频率响应校正
所有涡度相关仪器系统均存在一定的局限性,
主要表现为对高频湍流信号的频率响应不足、传感
器以测量路径平均值替代空间点值、不同物理量传
感器之间的空间分离、离散取样等[16]。 艾比湖通量
观测系统中三维超声风速仪与 CO2 / H2O 分析仪之
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间的距离为 6 cm,虽然小于 LI鄄Cor 系列的 20 cm,但
其仍然不可避免的造成仪器频率响应损失的出现,
因此必须对频率损失进行修正。 规定 08:00—18:00
为昼间,18:30—07:30 为夜间(冬季昼短夜长),开
展进一步分析。
由表 1可以看出,进行频率响应修正对 CO2通
量产生了一定的影响,造成其在一定范围内的增减。
本文研究发现对通量数据进行频率响应修正对全时
段数据、昼间分别增加了 0.0019 mg m-2 s-1、0.0014
mg m-2 s-1,夜间通量平均值增加了 0.0023 mg m-2
s-1,各占相对应平均通量的 7. 55%、 4. 52% 和
13郾 37%,同时其各自的标准差增加比例分别为
6郾 38%、5.58%和 7.89%。
表 1摇 频率响应修正前后对通量数据影响
Table 1摇 Comparison of flux data before and after the frequency response correction
处理
Dispose
全时段(00:00—24:00)Full鄄period
平均值 Mean 标准差 SD
昼间(08:00—18:00)Day time
平均值 Mean 标准差 SD
夜间(18:30—07:30)Night time
平均值 Mean 标准差 SD
修正前 Before 0.0238 0.2283 0.0320 0.3530 0.0174 0.1327
修正后 After 0.0257 0.2428 0.0335 0.3730 0.0197 0.1431
3.2.3摇 WPL校正
在对通量数据进行坐标轴旋转与频率响应修正
后,必须进行 WPL校正(即密度扰动校正) [17],WPL
校正不仅可以修订因大气水热变化而引起的湍流通
量误差,同时可以订正垂直方向上的大气湍流变化。
由图 4(a)可以看出,1月 30日在夜间(19:00—
10:00)校正效果较好,在昼间(11:00—18:00)效果
较差,这主要是由于昼间(12:00 左右)温度回升,湿
度增加导致水热校正影响较大。 而对全时段数据
WPL校正前后进行回归分析,则表现很好的拟合结
果(R2 = 0.9551,P<0.01)。
图 4摇 WPL校正(2012年 1月 30日 WPL校正前后数据比较与全时段数据 WPL校正回归分析)
Fig.4摇 WPL correction(comparison of data before and after the WPL calibration and WPL correction regression analysis for data full鄄period)
3.2.4摇 能量闭合分析
根据能量地表能量平衡方程[18],忽略无法直接
观测且影响较小的植物冠层热储存量(S)和附加能
源项(Q),通过计算湍流通量(LE+B)和可利用能量
(Rn鄄G),分析研究区非生长季月能量累积量和能量
闭合度(图 5)。
研究区 2012 年 1 月湍流通量和可利用能量月
累积量分别为 19.60 MJ / m2和 27.93 MJ / m2,到 3 月
增长为 120.92 MJ / m2和 236.59 MJ / m2,在 11月和 12
月则下降明显,其中 12月湍流通量和可利用能量月
累积量仅为 10.18 MJ / m2和 16.17 MJ / m2,而在 2013
年 11月能量月积累量均小于 2012 年,为 22.79 MJ /
m2和 32.79 MJ / m2,主要原因在于:(1)2013 年 11 月
阴天和降雨降雪等异常天气多于 2012 年同期;(2)
利用半月平均值计算整个 11 月份导致数据略有
偏离。
荒漠鄄湿地生态系统 1 月能量闭合度达 0.70,到
3月降为 0.51,在 11月增长到 0.70,2013 年 11 月低
于 2012年同期,仅为 0.60,这同样与该月异常天气
频繁密切相关。 研究区整个非生长季内能量闭合度
约为 0. 62,表明非生长季内有存在 38%的能量不
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闭合。
图 5摇 荒漠鄄湿地生态系统非生长季能量月积累与能量闭合度
Fig. 5 摇 Monthly energy accumulated and energy closure in
desert鄄wetland ecosystem during non鄄growing season
3.3摇 数据质量控制与评价
3.3.1摇 稳态测试与方差相似性测试
采用湍流平稳性方法检验计算非平稳指数
( IST) ,同时根据IST分类表,将不同全时段数据进
行分级。 方差相似性测试与稳态测试相似,根据通
量相关数据计算出总体湍流特征指数(ITC),并根据
相关分类表分析数据质量状况[19](表 2)。
全时段数据进行 IST分类以后可以看出,第 1质
量级 IST数据占总数据的比例最大为 32.83%,其次
为第 5质量级为 19.44%,第 8、9 质量级数据分别仅
占 2.05%和 2.03%。 大气湍流平稳性随着质量级的
增加而逐渐将低,虽然 IST 结果显示不同质量级数
据均有分布,但 1—6质量级总比例为 92.03%,说明
总体数据质量分布平均。
同样对全时段数据进行 ITC 分类以后可以看
出,观测期内 ITC 之具有一定的规律与集中性,第 1
质量级、第 2质量级与第 5质量级分别占总数据 ITC
值的 2.19%、6. 16%和 91. 65%,三者比例总和则为
100%。 ITC检验表明湍流发展的充分程度随质量级
的增加而降低,Foken[20]提出 1、2质量级为大气湍流
发展充分的表现,本文中 ITC 范围多集中在第 5 数
据级,表明大气湍流发展的充分性处于中等水平。
表 2摇 全时段通量数据 IST和 ITC分类
Table 2摇 Index of Nonstationarity (IST) and Integrated Turbulence Characteristics (ITC) classification of full鄄period flux data
质量级 Quality level 1 2 3 4 5 6 7 8 9
范围 Range / % 0—15 16—30 31—50 51—75 76—100 101—250 251—500 501—1000 >1000
IST 各级比例 / %Percentage of all levels 32.83 13.60 10.59 9.59 19.44 15.98 3.89 2.05 2.03
ITC 各级比例 / %Percentage of all levels 2.19 6.16 0.00 0.00 91.65 0.00 0.00 0.00 0.00
3.3.2摇 夜间通量评估
已有关于夜间通量数据研究发现,夜间 CO2湍
流通量观测数据的质量下降明显,这主要是由于大
气处于稳定层结的夜间条件下,涡度相关技术不能
测定非湍流过程中的通量,但是夜间的非湍流过程
对净生态系统 CO2交换影响显著[21]。 目前,国际通
量界通常剔除摩擦风速(u*)临界值(u*c ,u* < u*c )
以下的夜间观测数据,以确保涡度相关技术的测定
是强湍流条件下的观测结果[22]。
研究区冬季摩擦风速的变化范围为 0. 002—
1郾 376 m / s,摩擦风速在 06:00—21:00内呈波动上升
趋势(图 6),期间出现多个波峰与波谷,但整体上白
天大于夜间。 对全时段数据摩擦风速进行修正,修
正前后决定系数高达 0.9657(图 6),表明摩擦风速
修正对总体数据质量的影响不大。
已有研究表明,夜间 CO2通量与摩擦风速之间
存在正相关关系,通量值随摩擦风速的升高而增大,
但当摩擦风速超过临界值之后便会趋于稳定[23]。
本研究中由于夜间极端天气特征较为明显,CO2通量
与摩擦风速表现出等级变化特征,结果见图 7。
由图 7可以看出,当摩擦风速介于 0—0.15 m / s
时,碳通量呈现出大范围波动;当摩擦风速介于
0郾 15—0.30 m / s时,95%以上通量值集中在-2.00—
2郾 00 mg m-2 s-1内;当摩擦风速大于 0.30 m / s 时,通
量值趋近于 0。
参考平均值检 验 法 ( Average Values Test,
AVT) [24],分别比较摩擦风速分段平均和累加平均
下的碳通量数据。 以往关于夜间碳通量的研究经验
认为,在 FC2增大的过程中,当 FC1随摩擦风速的变化
而快速增加时,摩擦风速 u*对 Fc1的影响将会比较
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显著[23鄄24],当选取 FC1随 u*增大过程中第一个明显
的拐点(u* = 0.12 m / s)作为临界点时,夜间通量的
大部分数据都将被剔出(图 7);而当摩擦风速大于
0.30 m / s时,通量值均逐渐趋近于 0,因此,对于研究
区冬季摩擦风速的数据,应该在 0 m / s
图 6摇 摩擦风速修正(一天内摩擦风速修正前后数据变化和全时段数据摩擦风速修正前后回归)
Fig.6摇 Friction wind correction( friction velocity data changes before and after correction in one day and regression analysis for before and after
friction velocity correction of full鄄period data)
图 7摇 非生长季夜间 CO2通量与摩擦风速关系
Fig.7摇 Relationship between friction velocity and CO2 flux at
night during the non鄄growing season
图 8摇 夜间碳通量与摩擦风速平均值之间的关系(FC1为分段平
均,FC2为累加平均)
Fig. 8 摇 Relationship between average friction velocity and
carbon flux at night(FC1 is segmental averaging, FC2 is progressive
average)
3.4摇 通量数据的剔除与插补
3.4.1摇 异常数据剔除
摇 摇 总结数据预处理和质量控制与评估结果,分别
从传感器状态异常、检验分析和阈值分析 3 个方面
对异常数据进行剔除。
由表 4可以看出,本研究中传感器异常造成的
通量数据的剔除占到总数据的 26.34%,这主要是由
于非生长季霜冻现象导致仪器传感器边缘结霜,影
响信号传输,但当温度上升到一定程度时即解冻,仪
器信号则恢复到正常范围内。 在剔除传感器异常数
据后,对剩余数据进行检验分析和阈值分析后相对
剔除的比例较少,分别占总数据的 2.48%和 8.57%,
剩余数据仅占总数据的 62.61%。
3.4.2摇 缺失数据的插补
目前,较成熟的通量数据的插补方法为:昼间通
量数据通常使用 Michaelisl鄄Menten 模型拟合插
补[25],夜间数据利用生态系统净二氧化碳通量对 5
cm土壤温度的响应关系进行拟合插补[8,26]。 考虑
到不同研究区的差异以及寒冷地区非生长季通量数
据插补研究的缺乏,本文尝试利用非生长季剔除后
的有效通量数据分别与光合有效辐射(PAR)和 5 cm
土壤温度(Ts)进行拟合分析,讨论其对经验模型的
适用性。
由表 5可以看出,研究区非生长季昼间碳通量
与同步观测到的光合有效辐射不仅不满足已有插补
模拟,其最佳拟合曲线相关性也不显著(R2 = 0.1851,
P<0.01) ,而夜间通量数据与5cm土壤温度亦无显
1666摇 22期 摇 摇 摇 何学敏摇 等:艾比湖荒漠鄄湿地生态系统非生长季碳通量数据特征 摇
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表 4摇 异常数据统计
Table 4摇 Abnormal data statistics
处理方式
Process mode
异常数据 /个
Abnormal data
剔除数据占总数据比例 / %
Percentage of eliminate
data in total
剩余数据占总数据比例 / %
Percentage of remaining
data in total
传感器异常 Abnormal sensor 1530 26.34 73.66
检验分析 Check analysis 144 2.48 71.18
阈值分析 Threshold analysis 498 8.57 62.61
著相关关系(R2 = 0.1515,P<0.01),说明 Michaelisl鄄
Menten模型和夜间土壤温度响应模型对于研究区非
生长季数据插补不适用。 基于上述分析,通过参考
中国陆地生态系统碳通量观测数据处理方法[27],采
用标准通量数据插补方法,即对于 2 h之内的缺失数
据段,采用线性内差值法进行填补;对于 7 d 以内的
数据缺失段,则采用平均每日变异法(Mean Diurnal
Variation,MDV),即用相邻天的对应时刻的数据平
均值进行填补,白天以 14 d、晚上以 7 d 为一个窗口
的固定窗口法进行填补,插补结果见图 9。
经数据剔除后对剩余数据重新插补,相对于原
始碳通量数据其质量有了明显提升,但仍有个别“突
变点冶存在。 由图 10 可以看出,研究区荒漠鄄湿地生
态系统非生长季的碳通量变化范围为-0.197—0.283
mg m-2 s-1,1—3月碳通量变幅小于 11、12 月,整个
观测期内平均碳通量为 0.018 mg m-2 s-1,表现为弱
的碳源,CO2平均浓度为 766.905 mg / m3。
表 5摇 碳通量与太阳辐射和 5cm土壤温度的最佳拟合方程
Table 5摇 Best regression equations between PAR and 5cm soil temperature
指标 Index 时间段 Time 最佳拟合方程 Best regression equations R2 P
Fc, PAR 昼间 Y= 362.0727+390.8595 / (1+exp(-(X+0.0304) / -0.0089)) 0.1851 <0.01
Fc, Ts 夜间 Y= 2.3460-8.0947exp(-0.5伊abs(X-0.0019) / 0.0377) 0.1515 <0.01
图 9摇 插补后全时段数据碳通量变化
Fig.9摇 Full鄄period carbon flux data changes after the
interpolation摇
4摇 讨论
4.1摇 荒漠鄄湿地生态系统碳通量数据处理结果
基于涡度相关技术的碳通量观测受环境条件和
仪器自身等诸多因素的影响,观测到的原始数据必
须经过系统处理,在某一段时间内由于雨、雪等天气
以及仪器电压造成的瞬时不稳定信号均可能造成大
气碳通量的“野点冶 [28]。 影响研究区非生长季碳通
量观测的最主要因素是降雪和低温引起的霜冻现
象,这些均可造成光路阻塞从而引起传感器异常,在
数据处理和评价中,传感器异常数据约占 26.34%。
地表能量不闭合对生态系统碳通量具有选择性
的影响,表现为昼间和夜间的差异[29]。 干旱区能量
不闭合现象普遍存在,且非生长季能量不闭合度明
显高于生长季[30鄄32],非生长季最主要的能量支出项
为感热通量[33],马虹等的研究认为干旱区荒漠河岸
灌丛的能量闭合度约为 72.3%[34],高于本研究的能
量闭合度。 艾比湖地区非生长季从 11 月份开始降
雪,下垫面逐渐被雪被覆盖,可能对研究区非生长季
地表能量平衡产生潜在影响。
研究区下垫面较为平坦,但坐标轴旋转结果为
TR
分随时间变化和天气条件变化,或观测点相对于气
象事件的变化都会对大气湍流的稳态造成影响。 对
2666 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 34卷摇
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于荒漠鄄湿地生态系统而言,冬季湍流通量稳态测试
的结果在各级均有分布,同时方差相似性检验为第 5
级高达 87.76%,说明研究区冬季实际大气特征并不
能达到较理想的通量监测要求,这与数据经评估后
大比例剔除密切相关。 已有研究表明,在对夜间通
量数据评估中,一般情况下高大植被覆盖的如森林
生态系统其摩擦风速多选取 0.3 m / s 或更高[35鄄36],
而低矮植被的覆盖生态系统多选取 0. 10—0. 20
m / s[37鄄38],荒漠鄄湿地生态系统摩擦风速集中于 0—
0郾 30 m / s 范围内,与低矮植被覆盖生态系统更加
相似。
4.2摇 荒漠鄄湿地生态系统非生长季碳通量特征
艾比湖地区的荒漠鄄湿地生态系统冬季碳通量
在经过数据处理与评估后,增加了数据的可信程度,
可以初步确定对于荒漠鄄湿地生态系统非生长季而
言,仍然存在一定的 CO2交换过程,与中高纬度森林
和农田生态系统非生长季相似[39鄄40],表现为弱的碳
源。 艾比湖荒漠鄄湿地生态系统非生长季的碳通量
变化范围为-0.197—0郾 283 mg m-2 s-1,接近于北亚
热带次生栎林非生长季碳通量,其昼夜变动范围为
-0.370—0.230 mg m-2 s-1 [41]。
关于寒区旱区碳通量研究多认为非生长季碳通
量与温度和太阳辐射存在一定相关性[42鄄45],但也有
研究表明非生长季碳通量与雪厚度和土壤湿度存在
一定相关关系[46],本研究表明非生长季碳通量与温
度和太阳辐射不存在相关性。 荒漠鄄湿地生态系统
在生长季存在 38%的能量不闭合,可能是导致碳通
量与太阳辐射和土壤温度无显著相关的直接原因,
因此不能使用模型插补缺失数据。
利用线性内插和平均每日变异法插补荒漠鄄湿
地生态系统非生长季碳通量缺失数据,能够使数据
集保持完整的序列,但会忽略相邻时段间数据波动
的差异,造成一定时期内插补数据的变化规律极为
相似,无法较好反映通量真实波动情况。 而对于已
有模型插补方法,不适用于研究区非生长季,因此,
在进行数据积累的基础上开展适合研究区特点的非
生长季碳通量插补模型是下一阶段研究重点。
5摇 结论
(1)荒漠鄄湿地生态系统非生长季碳通量观测数
据存在大量“野点冶,碳通量变化范围为 - 0. 197—
0郾 283 mg m-2 s-1,大气平均 CO2浓度和碳通量分别
为 766.905 mg / m3和 0.018 mg m-2 s-1,表现为弱的
碳源。
(2) 平面拟合校正具有较好的结果 ( R2 =
0郾 9349,P<0.01),频率响应校正引起的碳通量增加
值为 7.55%,整个非生长季能量闭合度为 0.62。
(3)荒漠鄄湿地生态系统碳通量数据在非生长季
不同质量等级数据分布较均匀且质量较好,该时期
的大气湍流发展的充分性处于中等水平,当摩擦风
速介于 0—0.15 m / s、0.15—0.30 m / s和大于 0.30 m /
s时,碳通量表现出等级变化特征,应该在 0 m / s <
u*<0.30 m / s内对碳通量数据进行选择性剔除。 传
感器状态异常、检验分析和阈值分析剔除的数据比
例分别为 26.34%、2.48%和 8.57%,且绝大部分呈现
出间断性缺失特征。
(4) 整个非生长季有效数据仅占总数据的
62郾 61%,对应碳通量与太阳辐射和 5 cm土壤温度不
存在显著相关。
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