文摘

长期的涡度相关通量观测在复杂地形对改善至关重要的理解动荡的土地和大气之间的交流。基于12年(2007 - 2018)测量记录数据集与涡度相关技术在大理农业生态系统在青藏高原的东南边缘,我们调查了昼夜、季节、年际变化的显热通量(Hs),潜热通量(LE)和二氧化碳通量(Fc),他们的控制变量。结果表明,Hs和勒表现出类似的昼夜和季节变化,而勒显然更大的振幅比全年商品。湍流通量显示非凡的年度规模的波动。年平均Hs (LE)增加(减少)大约8 (110)W·m⁻²在2007 - 2013年20 (79)W·m⁻²在2014 - 2018。年度累计净有限公司₂生态系统交换(NEE)显著增加,从739年大约−g·C·m⁻²·年⁻¹在2007 - 2013−218 g·C·m⁻²·年⁻¹在2014 - 2018。湍流通量和气象变量之间的关系也被检查。风速(WS)发现的主要控制因素是商品在不同的时间尺度及其相关系数增加时,从日常时间表不同年度规模;而WS的产物和蒸汽压赤字(VPD)是主要的气象变量控制勒时间尺度。净辐射(Rn)是Fc每日和每月时间尺度上的主导因素,而WS成为最Fc一年一度规模的控制因素。值得注意的是,表面能和有限公司₂通量也极大地影响了测量站点周围的植被。

1。介绍

青藏高原(TP),被称为“世界屋脊”,在纵向方向上延伸约2500公里,1000公里的纬度方向,及其平均海拔超过海拔4千米(ASL),渗透到对流层中层(图1(a))。由于其特殊的atmosphere-land交互,以及力学和热力学效应,TP施加重大影响大气环流的演变,气候变化和极端天气事件(1- - - - - -5]。

一系列的现场活动和科学实验已经进行了TP地区自1970年代(6- - - - - -8)完全理解TP的大气科学问题。举个例子,在1979年五月到八月,中国科学家完成了青藏高原气象实验(QXPMEX)调查TP的辐射和热量收支及其热动态效应对亚洲大气环流(9]。在1998年五月到八月,中国科学家实现青藏高原现场试验(TIPEX)揭示高原atmosphere-land物理过程和大气边界层的结构在TP (10]。1996 - 2000和2001 - 2005年期间,中国、日本、和韩国科学家先后进行了全球能源和水资源循环交换(GEWEX)亚洲季风试验(游戏/西藏),和协调增强观察期间(CEOP) Asia-Australia季风项目(营地/西藏)调查表面能交流等等(11,12]。从2005年到2009年,中国和日本科学家日本国际合作机构进行项目(JICA /西藏项目)理解land-atmosphere交互的过程及其对恶劣天气和气候的影响在TP和周边地区13,14]。在2013年,中国气象局、中国国家自然科学基金和中国科学院联合发起第三次青藏高原大气科学实验(TIPEX-III),并于2014年正式启动理解陆地表面边界层和cloud-precipitation物理过程和对流层、平流层、TP和大气成分交流,与一个8-10-year实施计划(8,15]。表面能量收支,大气边界层湍流交流,被认为是重要的观测任务在这些领域目标和研究活动。基于原位观测数据集,许多研究已经报道的特征表面水蒸气,热能和有限公司₂通量。

对TP的表面是一个全年大气热源(16),主要由显热的热源在旱季(11月至第二年4月),而它被释放潜热调制在雨季(5月至10月)(17- - - - - -19]。显热通量(Hs) / TP是主导下的南支西风的风场,而潜热通量(LE)主导下的高原季风环流场(20.]。Hs逐渐从西方TP成都平原,减少和增加显著的西方中央TP (21]。白天主导Hs和东部边缘的TP依季节变化与LE主导在夏天冬天(6)和Hs主导(型号)22]。对TP的能量不平衡是显而易见的夏季地表能量平衡率为0.74 (23]。此外,大量的长期(超过十年)通量观测站点,如高山灌丛带(24,草原25),草原和沙漠26),已经被建立在TP与上述实验的支持或其他项目。

东南TP属于TP和云贵高原之间的过渡区(YGP),位于中国西南部的主要水汽路径和之间的融合区南亚季风和东亚季风27),这也是敏感在高原地区大气绝热加热。这个地区有一个复杂的地形山脉,湖泊,河流,流域,草地,森林,农田和湿地。由于独特的地理位置,复杂的地形,在这个领域缺乏原位观测数据,输出产品的大气环流模型显示明显的偏差(28]。此外,基本信息在这个地区的地表和大气是至关重要的亚洲大气环流的演变以及天气和气候变化在长江流域和中国西南部[29日,30.]。因此,揭示当地天气和气候的特点在这个地区是非常重要的,和atmosphere-land交互的量化参数有利于提高数值模型和大气边界层参数化方案的中国西南地区,甚至在东亚地区。

知识在能源和碳排放交易所过程东南部TP仍然是非常有限的由于其复杂的地形。为了提高atmosphere-land交互在这个地区,长期观察的能量和碳通量进行了农田中TP的东南边界。流量测量是基于涡度相关技术。这个观测站点(100.177°E25.709°N,1977.7美国手语,数字1(b) -1(f)),它是由JICA /西藏项目的支持(2006年12月13,14苍山山之间),在盆地(厘米,也称为“Diancangshang山”)和Yu 'anshan山。洱海位于盆地。洱海和厘米约2 - 4公里的农田观测站点,分别。长期的观察提供了一个独特的机会来研究能源和碳通量的模式,这将是很大的帮助评估和改善atmosphere-land交互参数对TP的东南缘。本研究的目的是检查日,季节和年际变化在表面能和有限公司₂通量和决定他们的气象控制因素在不同的时间尺度上东南TP的延伸。

2。材料和方法

2.1。站

行星边界层(PBL)通量站,位于大理白族自治州云南省,中国开放和平坦的农田包围厘米和洱海(图之间的区域1(b))的土壤主要是砂质壤土。在观察期间,这种农田种植蚕豆和大米在旋转,直到2013年11月,也就是说,蚕豆主要是种植在旱季和大米主要是种植在雨季从2007年1月至2013年10月(数字1(c) -1(d))。最大的蚕豆高度在高峰增长可达1.0米,和大米高度可达1.2米。2013年11月后,小树被种植在东部和北部的PBL通量塔农田(数字1(e) -1(f)),树的高度大约从1到5米。

评估测量通量的源区,足迹分析是由使用Kormann和Meixner模型[31日]。 在哪里 , ,和γ函数,一个常数,分别和通量长度尺度。和是一个常数在风速幂律概要和湍流扩散幂律,分别。是一个形状系数(在哪里 ,和和索引的风速和湍流扩散幂律概要文件,分别)。根据Kormann和Meixner模型分析,可以发现,95%的源区导致测量通量在大约2007 - 2018是一个椭圆形状的,主要来自700年和500年的东南和西北方向PBL通量塔(图2),依靠主导风向。尽管一些道路,树木,建筑,和渠道是位于源区,底层表面源区域主要是由农田,满足涡度相关测量的要求。它表明通量测量是可靠的,主要由农田,和通量测量有很好的代表。

大理一般经历风和旱季南下,西风带的影响,以及控制的湿季温暖和潮湿的气流来自孟加拉湾西南方向,从东南方向的亚热带太平洋高压32]。平均而言,研究地区的雨季从5月下旬持续到年底每年十月初。

2.2。测量设置

设备,测量高度,采样率,传感器和制造商的大理通量站表所示1。成立了一个20米塔获得空气温度的垂直剖面(Ta)、相对湿度(RH),风速(WS),和风向(WD)以及海关的湍流通量,LE,有限公司₂在近地表通量(Fc)层。助教和RH四个高度测量四个温度和相对湿度探测器,在同一高度和WS WD和四个风传感器测量。涡度相关(EC)系统是放置在5.08米高度的塔直接确定Hs, LE, Fc,包含一个三维声波风速计和一个大道有限公司₂/小时₂O红外气体分析器。净辐射仪是用来测量净辐射通量(Rn)以及向下/向上长波短波辐射组件。向下短波辐射被作为全球太阳辐射(Rg)在这项研究。红外温度传感器是用来测量土壤表面温度。翻斗式雨量计是用来测量降水(PPT)。五个温度探针和含水量反射计是用来测量土壤温度(Ts)和土壤含水量(SWC)在同一深度,分别。三种土壤热通量板被用来测量土壤热通量(Gs)。一个数字气压计是用来测量气压。数据的三维风速、声波温度、有限公司₂密度,和H₂O密度数据记录器记录的1 GB CF卡。其余的相同的数据记录器记录的数据在64 MB的CF卡。更多关于这个通量站的观测细节记录在我们之前的研究33]。

2.3。数据处理

获得30分钟涡度相关通量数据(海关、勒和Fc), EddyPro软件(LI-COR 6.2.1版本,2017年,Inc .,林肯,东北,美国)应用于处理10 Hz数据。所有处理设置在EddyPro软件实现(LI-COR, Inc .)。原始数据处理和通量校正步骤包括峰值检测/删除(34),轴旋转(双旋转方法)倾斜校正(35),高、低频光谱校正(36,37],Webb-Pearman-Leuning (WPL)校正38]。湍流通量的计算如下: 在哪里 , ,和空气密度(公斤·m⁻³),在定压热容的空气(J·公斤⁻¹·K⁻¹),水的汽化潜热(J·公斤⁻¹),分别。 , , ,和的波动是垂直风组件(m·s⁻¹),空气温度(K)、特定的湿度(g·公斤⁻¹)和CO的浓度₂(μ摩尔·米⁻³),分别。

此外,质量检查30分钟通量的使用提出的步骤执行Foken et al .,包括稳态和发达的湍流条件下测试(39]。通量计算值与低质量标志以及仪器故障和多雨条件下被丢弃。数据质量检查后,Hs和温和的质量数据,高乐,和Fc占76.4%,70.4%,和71.3%,分别。基于REddyProR包(马克斯·普朗克生物地球化学研究所,https://www.bgc-jena.mpg.de/bgi/index.php/Services/REddyProcWebRPackage),填缝的通量数据和气象数据进行跨平台语言R(40),使用方法类似于Falge et al。41)和增加通量之间的协方差和气象数据的时间自相关以及通量(42]。商品的比例,LE和Fc数据需要填缝在表2。辅助气象数据包括摩擦速度(u ),Rg, Ts在4厘米土壤深度,助教,RH 4米的高度。蒸汽压赤字(VPD)计算与助教和RH。《纽约时报》在我们的研究是在北京时间(UTC + 8)。

访问电子商务数据质量,表面能量平衡比率(EBR)从数据驱动的湍流能量通量(h + LE)和可用能通量(Rn−Gs),使用线性回归方法。

根据每日和每月平均数据从2007年到2018年,Hs Rn−Gs + LE和之间的关系如图所示3。每日和每月平均EBR 0.81和0.79在大理农田在整个测量期间,分别。据报道,EBR多数通量网站范围从70%到90% (43]。EBR价值研究与FLUXNET网站。表面能量不平衡是由很多原因造成的,例如,仪器错误(如辐射测量的系统误差和不匹配的脚印),数据处理错误(如不确定由于平均算子),额外的能源(如树冠和土壤存储)、submesoscale运输过程(如垂直/水平平流)(44,45]。

归一化植被指数(NDVI)数据在2007 - 2018年从地球获得的中分辨率成像光谱仪(MODIS)植被指数(MOD13Q1)产品的国家航空和宇宙航行局(NASA) (46]。这些产品都是为期16天的时间和空间分辨率和250 m,分别。周围的4分的平均NDVI值测量位置被视为这个通量的植被。由于缺少生物测量(例如,叶面积指数)和其他详细记录、归一化植被指数应用于分析植被的发展。

量化湍流通量的控制因素,商品的相关分析,LE和Fc与环境变量是使用IBM SPSS统计软件(版本25.0,IBM公司,芝加哥,美国)。此外,地形图和数据利用ArcGIS软件(版本10.4.1 Esri公司雷德兰兹、钙、美国)和OriginPro软件(版本2018,OriginLab Corp .,北安普顿,妈,美国),分别。

3所示。结果与讨论

3.1。气象条件和植被

气候在测量现场的低纬高原季风气候特征。基于一个自动气象站的观测数据(AWS)位于西南大约220米的研究网站,每月平均Ta在1951 - 2018范围从1月份的8.6°C到20.2°C 6月,年均助教为15.1°C(图4)。PPT每月平均在1951 - 2018范围从8月12月12.9毫米到218.4毫米,1048.1毫米的年均PPT和近85%的降水量下降5月到10月。WS每月平均在1951 - 2018范围从1.4 m·s⁻¹9月到3.7 m·s⁻¹在3月的年度平均WS 2.4 m·s⁻¹和最强烈的WS 40.8 m·s⁻¹。盖尔经常经历了从冬天到春天。

在研究期间的气象变量给出了表3,如图5。每一个变量的差异在干燥和潮湿季节很重要,即Rg,助教,和RH,在雨季是高于旱季。太阳能资源丰富,与年度综合Rg变化从5066年到6703年乔丹·m⁻²·年⁻¹,12年的平均值6154.1乔丹·m⁻²。山庄的日均助教2、4、10和20 m总是高于0°C的最大和最小值记录在2014年6月和2013年12月。每日平均Ts在上部土层高于较低的土层在雨季;相反,Ts在低土层高于上部土层在旱季。每月平均Ts值达到最大7月和1月最低。近地表的RH层通常随测量高度增大而减小。月平均RH值达到最高的8月和2月的最低水平。WS在近地表层通常测量高度的增加而增加。月平均WS值达到最强的2月和9月最弱。SWC值PPT明显反应。 With the beginning of the wet season, the SWC rapidly increases and reaches its maximum.

最大程度上的每日总PPT值观察到2015年10月(121.0毫米·d⁻¹),最大的月度总PPT·月观察到2008年6月(336.7毫米⁻¹)。年度总PPT从732.9毫米·年波动⁻¹1322.8毫米·年(2013年)⁻¹(2008),平均962.1毫米(表的价值3)。雨季的PPT范围从643.2到1171.9毫米,占75.9%到93.6%的年度总PPT。由于频繁的干旱的影响,从2010年到2014年连续5年的PPT低于12年平均值。

当地复杂地形往往影响大气边界层内的气流,这不仅改变风向风速也变化。主要风向东风,全年east-southeasterly(图S1)。盛行和subprevailing风在10米高度显示一个明显的昼夜循环,east-southeasterly和东风在白天,晚上west-northwesterly和静态风(图S2)。有一个很好的相关性时盛行风开关和日出日落(太阳辐射加热效应)。这个结果可能主要由厘米,洱海的方向,从西北到东南逐渐延伸。

归一化植被指数有明显的改变之前和之后的2013年11月,因为表面交替(图6)。每年的归一化植被指数在1月或2月两座山峰(蚕豆的增长最快时期)和7月或8月(大米)的增长最快的时期,还两个山谷在4月或5月和9月或10月(蚕豆和水稻的收获时间)从2007年到2013年。然而,该参数只有一个峰值在7月或8月(混合植物的生长期)和1月或2月谷(不生长周期的混合植物)从2014年到2018年。

3.2。地表能量通量

3.2.1之上。昼夜、季节和年际变化地表能量通量

能量平衡组件的每月平均昼夜的变化从2007年到2018年数据所示7(一)-7 (d)。正如所料,净辐射加热和蒸发蒸腾随可用。对于每个月,Rn、Hs勒,和Gs展示清楚,类似日课程。白天,Rn主要来自太阳短波辐射和保持乐观值,到达顶峰,当太阳在天顶(12:00和13:00,取决于季节),而Rn主要来自地表长波辐射和晚上变成了负值,达到其最小之间19:00和21:00。每月的峡谷和山峰的每小时平均Rn不同−67 W·m⁻²2月份−32 W·m⁻²从418年10月和W·m⁻²12月513 W·m⁻²分别在6月。海关也达到其最大和最小当Rn到达峰值和山谷,由Acharya一致结果发现et al。47在尼泊尔]一个农业领域。每月最大和最小Hs值从66 W·m⁻²7月份127 W·m⁻²从2月−52 W·m⁻²3月−7 W·m⁻²8月。勒和Gs的高峰时间大约1小时后比Rn和海关。同样,Ajao et al。48)报道,有一个大约1小时的时差Hs和在尼日利亚的一个农业网站由于相变汽(水)。勒仍是一个积极的价值,意味着每天蒸发。每月的最大和最小值从205 W·m⁻²12月337 W·m⁻²从8月3 W·m⁻²1月20 W·m⁻²在7月。日平均Gs相对较小,与谷发生在11月(−25 W·m⁻²)和峰值发生在6月(47 W·m⁻²)。海关的昼夜变化,勒在这项研究显然是不同于观察洱海(49),这可能与土地和水面之间的区别。

的年际变化和季节变化特征,从2007年到2018年的月平均能量平衡组件图所示8(一)-8 (d)和9,分别。每年,Rn, LE和Gs值在雨季都比那些在旱季。每月平均Rn通常达到高峰在6月或7月和1月谷或12月的最大和最小值229.0和22.8 W·m⁻²。每月平均商品展示了一个显著的季节性变化从2007年到2013年,而海关仍然很高,不存在明显的变化从2014年到2018年。与此同时,年均Hs增加从大约6 W·m⁻²2007 - 2012年期间19 W·m⁻²在2013 - 2018。尽管勒之间显示了强烈的变化在整个过程中,干燥和潮湿的季节,勒的季节变化幅度变小了,小2014年之后,和年平均减少约110 W·m⁻²2007 - 2013年期间79 W·m⁻²在2014 - 2018。总的来说,有一个明显的阶跃变化对Hs 2013年之后和勒2014年之后,这可能主要是由周围的植被类型和封面PBL通量塔。

3.2.2。表面能分区

由于植被的变化,比例合理,潜热通量的净辐射(Hs / Rn和LE / Rn)是截然不同的。Rn年均Hs / 2007 - 2012年间从5.3%上升到17.7%在2013 - 2018年期间,而年均勒/ Rn在2007 - 2013年的94.6%,下降至72.8% 2014 - 2018。此外,年均Hs / Rn和LE / Rn在2007 - 2018年分别为11.2%和85.8%,分别。年度平均波文比(Hs / LE)在研究期间为0.15,表明表面换热由LE调制在整个一年。这些发现符合王等人的研究。50)报道,是能源消耗的主要部分,其年度值两倍多的Hs YGP的岩溶地区,但不符合李et al。7]谁发现的主要能量来源提供热气氛Hs premonsoon期间但LE季风期间四通量站(林芝、那曲、纳和珠穆朗玛峰)TP。通过比较分析,暗示在TP能量交换的特点,YGP,雨季过渡区是相似的,但在旱季明显不同,由于季风的影响(7),地理位置的差异,和覆盖类型。

此外,月平均Gs通常到达高峰在5月或6月和11月或12月谷(图7 (d))。年平均净辐射的土壤热通量的比例(Gs / Rn)从2007 - 2013−−0.09%下降6.3% 2014 - 2018。

3.2.3。在商品在不同的时间尺度上控制变量

能源、H₂O和有限公司₂交往氛围和农田不仅在生物防治,还取决于气象条件等环境因素,植被特征、土壤属性和管理实践(51- - - - - -54]。Hs和环境变量之间的关系在时间尺度从一边到每年在表4。与其他环境变量相比,WS是最重要的控制变量Hs每年从日常时间表。它们之间的相关系数成为更高的时间表变得更长,r从0.95−−0.55。上部土层之间的温差(在4厘米深度)和大气(ΔT)以及WS乘以ΔT每日和每月时间尺度上对商品存在积极作用但负面影响海关每年在一边和时间表。Hs和WS之间的相关系数高于Hs和ΔT之间以及WS乘以ΔT,特别是在每年的时间表。Rn显著积极影响商品从一边到每月的时间尺度(r从0.26到0.83),但负面影响在年度时间表(r=−0.39)。商品之间的关联系数和其他环境因素都相对较低。

可能有几个原因海关的非常高的相关性与WS在一年一度的时间表。一方面,植被的变化导致表面粗糙度的变化,足够高的WS有显著影响,也就是说,平均WS 2.0 m·s⁻¹在2014年到2018年明显低于2.6 m·s⁻¹在2007年到2013年(表3)。与此同时,Hs显著增加(图8 (b))。WS和海关之间的密切相关性在许多其他研究也报道了。另一方面,众所周知,商品主要是由ΔT以及湍流交换系数(55]。有一种强烈的当地边界层内循环研究中存在的区域,这是由于气流产生的热(湖地区的微风和山谷风)和动态生成的气流(峡谷风)56,57]。这个局部循环可以修改风速和风向(33并导致空气柱垂直井混合(58]。它可能创造更多的湍流漩涡,促进垂直交换热量,H₂啊,和₂农田与大气之间当WS增加但小于一个阈值。风力很大程度上混合修改气象因素,导致热量和水汽交换的变化(59]。

3.2.4。在不同的时间尺度控制变量在勒

勒的相关系数及其环境控制在多个时间尺度也总结表5。相对于其他环境变量,产品WS和VPD的主要环境变量控制勒,时间表,显示极显著正相关r从0.41到0.72不等。尽管WS和VPD积极与勒从一边到每月的时间尺度(r被超过0.32)的值rWS - LE略小于那些VPD和LE之间。每年的时间尺度,WS有很强的正相关与勒(r= 0.95),而VPD与LE弱负相关(r=−0.10)。这意味着WS的影响不显著,VPD LE以下时间表时每月的时间表,而WS起着决定性作用的影响规模每年。显然,WS和VPD的影响,他们的产品在LE依赖时间尺度(60]。之间有正相关性Rn和所有的时间尺度r从0.31到0.82,这说明Rn主要调节水汽通量的变化,特别是在一边时间表。Ta显示显著正相关性LE低于月度时间尺度但无意义的关联,每年一次的时间表。

3.3。有限公司₂通量

3.3.1。昼夜、季节和年际变化有限公司₂通量

每月平均昼夜的变化从2007年到2018年在Fc如图7 (e)。每个月,Fc有明显的昼夜循环的大约在晚上和积极的价值观已达到极限07:00和消极的价值观在白天到达最低约13:00。这一结果表明,研究区作为一个弱碳源在晚上因为生态系统呼吸,但白天作为碳汇有限公司₂吸收来自植物光合作用大大超过有限公司₂发射释放植物和土壤。每月最大公司₂释放和吸收速率范围从1.46μ摩尔·米⁻²年代⁻¹10月份的4.54μ摩尔·米⁻²年代⁻¹4月和从−16.62μ摩尔·米⁻²年代⁻¹7月份−2.59μ摩尔·米⁻²年代⁻¹10月。日峰Fc在这项研究中小于−22.0μ摩尔·米⁻²年代⁻¹对稻田在菲律宾61年)和−18.5μ摩尔·米⁻²年代⁻¹热带低地淹没在印度水稻生态系统(62年]。

月平均Fc的年际变化和季节变化特征值从2007年到2018年在图所示8 (e)和年度累计净有限公司₂生态系统每年交换(NEE)如图10。类似于海关,Fc具有明显的季节变化在2007 - 2013年期间,证明它是更高的过渡期间(4月和5月和10月和11月之间)比在其他时间,通常在7月份到达最小值。请注意,没有明显的季节性变化在Fc 2014 - 2018。一年一度的娘家姓的显示不同的跳跃幅度,2014后迅速增加,变化很大从966.9−−75.6 g·C·m⁻²·年⁻¹,12年平均值和标准差−522.0和295.7 g·C·m⁻²,分别。这可能是由于底层表面的变化。PBL通量塔周围的植被改变从蚕豆和大米混合植物包括树,2014年后,没有轮作。不同的植物也导致一个大变化的有限公司₂释放和吸收。建议记录底层表面的变化对于长期的涡度相关的测量是必要的。

3.3.2。控制变量的有限公司₂在不同的时间尺度变化

Fc和环境变量的相关系数从一边到每年在表给出时间表6。Fc和Rn(之间存在显著负相关r变化从0.58−−0.45)从一边到每月的时间尺度。类似的结果已经被王等报道。63年在中国玉米农田。他们还注意到,日常对Fc Rn有很强的直接影响。白天,有限公司₂Rn吸收从植物光合作用增加而增加,结果在Fc越来越消极62年]。助教与Fc显著负相关关系(r从0.41−−0.27)一边和每月的时间尺度。每月平均Fc PPT和归一化植被指数(负相关r=−−0.44和0.52,分别)。像Hs和LE, WS总俱乐部最重要的相关年度时间表(r=−0.92),这可能是因为植被类型的变化,以及当地的气候影响血液循环。总的来说,对公司环境驱动程序有不同的影响₂交流在不同的时间尺度。这是早些时候与一些研究报道一致32,49,64年]。

4所示。结论

我们报告的昼夜、季节和年际变化在能源和有限公司₂通量及其环境驱动程序在不同的时间尺度从2007年到2018年在大理观测站点东南TP的延伸。Rn, Hs、勒和Gs都有类似的周日的课程,达到最大值中午和达到最小值在傍晚。此外,这些因素存在明显的季节性变化,与他们的价值观在潮湿季节比那些在旱季。的平均值和标准差Rn, Hs,勒,和Gs 12年112.8±12.9,12.7±7.1,96.8±16.4,0.4±0.5−W·m⁻²,分别。Fc有明显的昼夜循环晚上正值和负值在白天,也表现出明显的季节性变化与最大负值7月和积极价值最高的过渡时期之间的干燥和潮湿的季节。由于周围的植被类型和封面PBL通量塔在2014年之后被修改,年度总Fc值相差很大,波动从966.9−−75.6 g·C·m⁻²·年⁻¹12年平均值和标准偏差的−522.0±295.7 g·C·m⁻²。这一结果表明,研究区作为一个整体在所有年碳汇。

气象变量对商品有不同的影响,LE, Fc在不同的时间尺度。WS显示一个下降的趋势与海关根据相关系数高于日常时间表,而WS和VPD的产品负责勒从一边到年度时间尺度的变化。Fc, Rn高贡献在每日每月的尺度,但WS年度规模是最重要的因素。湍流交换能量,H₂啊,和₂通量在很大程度上是受到WS,特别是在每年的规模。这一现象是由变更引起的周围的植被研究的网站,也有可能造成当地的气候影响循环在地形复杂的地区。WS在能源和碳排放的影响交换过程表明地形复杂地区的影响。更多的努力应该atmosphere-land交互,这将有助于改善这些地区的数值模拟。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从大理国家气候观测站((电子邮件保护))要求。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项研究共同支持由中国国家自然科学基金(42225505,42225505,U2142204),第二个青藏高原科学考察和研究(步骤)项目(2019 qzkk0105),基础科学研究的特殊项目业务费用的中国气象科学院(2020 z006),对气候变化和江苏协同创新中心。

补充材料

补充材料包括数字S1-S2。图S1是风玫瑰在10米高度从2007年到2018年在大理通量。图S2的昼夜变化盛行风频率在10米高度从2007年到2018年在大理通量。每条线都表示在每小时最高频率的风向。椭圆表示日出日落的时间。字母C代表静态风。(补充材料)