文摘
基于综合land-atmosphere交互观测站的数据在2019年西藏阿里,阿里land-atmosphere能量交换过程的特点进行了分析。结果表明,盘中的时机意味着净辐射峰值阿里在过去20年已经被推迟,和月最大月度平均净辐射发生时已经推迟了2个月;最大程度上的每日平均、最大月度的意思是,最低月平均,年平均显热99.63 w / m276.53 w / m217.47 w / m2和46.74 w / m2分别,最大程度上的每日平均,每月最大的意思是,最低月平均,年平均潜热通量73.27 w / m236.13 w / m20.67 w / m2和8.32 w / m2分别;和每月的意思是显热比潜热在所有。
1。介绍
青藏高原是热量和热对流动态干扰的来源通过land-atmosphere进入自由大气能量交流,如辐射和热传输。这有一个重要的热动态对天气和气候的形成和变化的影响在中国。地表净辐射是推动大气运动的主要能量来源1,2]。地对空的交互的一个重要组成部分,表面热通量是一个重要的指标来评估地表模型的模拟能力,一直是研究的重点在边界层气象学和大气物理学3]。land-atmosphere交换过程的观察和实验研究自1950年代以来一直在进行。而在中国,大部分land-atmosphere交换过程的观察和实验研究进行了在西藏和其他领域如西北干旱地区(4- - - - - -6]。研究在中国实现能源预算(7,8],辐射平衡[9)、热源强度(8- - - - - -10land-atmosphere交换过程中,物理过程(10- - - - - -12]。先前的研究显示合理的分布和潜热在青藏高原有明显的地区差异和季节性变化特征13]。潜热在东部高原大于显热,而南部高原大于显热潜热(14,15]。然而,随着青藏高原的恶劣气候,困难的地形,和一些观察网站,大部分land-atmosphere交换过程的观察和实验研究在青藏高原是基于短期或单点观察16,17),尤其是在西藏高原的腹地,环境条件很难获得land-atmosphere观测数据的交互。大多数研究都集中在青藏高原腹地的那曲[18- - - - - -20.]。所以,更多的观察和实验研究land-atmosphere交换过程需要在阿里开展青藏高原的腹地。
基于上述原因,我们使用了land-atmosphere交互land-atmosphere阿里交换观测数据分析盘中的变异特征,每日和季节性净辐射、潜热和热传感在2019年。结果被用来提供数据支持land-atmosphere交换过程的参数化在青藏高原。
2。材料和方法
2.1。研究区域
阿里地处青藏高原腹地,和land-atmosphere交互观测站位于野外观测的阿里气象局(32.49°N, 80.10°E)。
车站的高度是4120米,站的年平均气温是0.2°C,年平均降水是60 - 70毫米,和底层表面是沙质土壤21]。没有植被在每年的任何时候,和试验场地的地面是平的、开放的。风的梯度观测数据,温度、湿度、辐射通量,收集在观测站22]。
2.2。数据
辐射数据从四分量辐射计获得;CM11辐射仪模型,主要用于测量上升流短波辐射,下降短波辐射,上升流长波辐射,下降长波辐射和净辐射可以通过辐射计算数据。反射光和入射辐射测量在305 - 2800海里,和总测量乐队包括长波辐射是305 - 50000海里。我们平均不同天气条件下的观测条件。面临的四分量辐射计安装1.5米以上和底层表面。使用北京时间。从三月到五月春被定义为;夏天从六月到八月,秋天从9月到11月;和冬季1月、2月和12月。 The observation period was the whole of 2019, and 30 min mean values were recorded. The mean values of the two preceding and two following days were used to fill up the missing data. Finally, the daily mean and the seasonal and annual variation of net radiation [23)计算。通量数据获得涡动相关系统(坎贝尔EC150)安装5.45米以上,面对底层表面。EddyPro软件(v5.1.1中)由Li-COR(美国林肯,NE)是用来检查涡动相关系统的观测数据质量(24]。如果有不到15000 10 Hz数据参与30分钟的通量计算,通量数据在相应的时间被消除。如果自动增益控制值大于某个阈值,流量数据在相应的时间消除。通量数据计算期间降水也取消了。消除了异常值方差测试(25]。拒绝数据被视为缺失的数据。失踪,拒绝了通量数据插值根据平均日变化法(26]。通量计算的平均时间是30分钟。
3所示。结果
3.1。盘中Land-Atmosphere能源交易所的变异特征
图1显示了盘中变化特征的显热,潜热,净辐射通量在不同季节在2019年阿里。不同季节的净辐射晚上阿里是负数。日出后,净辐射开始改变从消极到积极的价值,三点达到最大值,然后迅速降低,达到最小值在22:00左右。龚Yuanfa报道,阿里的净辐射通量达到最大值约为下午14-15:00根据观察到的辐射平衡数据从1997年到1998年(19]。基于2019年的观测资料,发现阿里的净辐射通量三点达到最大值。这意味着盘中的时机意味着净辐射的峰值变化在阿里在过去20年里被推迟,尽管这需要更多的观测数据验证了。每日最大值的出现时间的净辐射在阿里地区显示出非常重要的观测数据的基础上延迟趋势阿里气象局从1993年到2016年(27]。盘中最大净辐射通量的变化为529.91 w / m2563.87 w / m2433.60 w / m2和313.64 w / m2在春天,夏天,秋天,冬天在阿里,分别。最强的通量观测在春天和夏天,夏天与略大通量。其次是秋天,冬天最弱的通量。这表明净辐射的季节性变化主要是由总太阳辐射的季节变化28]。
盘中有一个清晰的显热在阿里在所有季节的变化,但在夏天盘中变化明显大于冬季。平均盘中显热通量的变化在所有季节波动晚上0左右,甚至在一些场合变得消极。这是由于强烈的地面辐射冷却对高原夜间地面温度低于空气温度时,出现向下的传热29日]。最大盘中显热通量的变化发生在下午15:30,落后的净辐射约30分钟。盘中最大表面热通量的变化为210.83 w / m2183.11 w / m2158.32 w / m2和102.05 w / m2在春天,夏天,秋天,冬天在该地区区域,分别。最大值发生在春季和最小值发生在冬季,其次是夏季和秋季,表明显热通量的季节变化是由净辐射和大气环流的季节变化(30.]。
盘中的阶段特征潜热通量的变化是显热的相同,但的时机意味着盘中潜热通量的变化峰值发生在春天,夏天,冬天是比早些时候意味着净辐射日变化峰值。潜热通量远远小于同时显热通量;它表明,黄土高原土壤干燥,地面和空气之间的差异很大。显热,因此,发挥了重要作用在地面供暖。的最大值在地表潜热通量日变化在春天,夏天,秋天和冬天是5.94,49.41,11.77,和8.42 w / m2,分别。最大值发生在夏天。这是因为夏天是雨季在阿里,相对大量的降水和提供更多的净辐射驱动相变在水31日]。
3.2。Land-Atmosphere能源交易所的日变化特征
图2显示了显热的日变化特征,潜热,净辐射通量在阿里于2019年。这表明净辐射的年变化是大气环流和气候条件密切相关9]。净能量所获得的表面是最大的仲夏期间最大的净辐射时,它的形成中发挥了决定性作用地面热源和加热到大气中。每天的阶段特征的意思是显热通量相同的净辐射通量在旱季雨季但倾斜的主要(7月和8月)。由于阿里的极端干旱,潜热通量波动在旱季在零附近,而《每日平均潜热通量迅速增加在雨季(7月和8月)。每日的意思是显热通量大于潜热通量,表明净辐射通量主要是用于空气加热。每日平均潜热通量在雨季迅速增加,表明大部分的净辐射通量是用于在水蒸发相变。每日平均显热的最大值,潜热,2019年在阿里和净辐射通量分别为99.63,73.27和174.98 w / m26月27日,8月13日,8月12日,分别。一年一度的意思是显热、潜热和净辐射通量分别为46.74,8.32和73.84 w / m2,分别。从年度平均值,这是确定63.3%的净辐射能量在阿里被用来加热大气和11.3%是用于在水蒸发相变。
3.3。Land-Atmosphere能源交易所的季节性变化特征
图3显示了每月和季节性变化特征的显热,潜热,净辐射通量在2019年阿里。季节性的净辐射为121.10 w / m2在夏天,在冬天,它是23.77 w / m2,这表明季节性转换对净辐射的影响更加突出。每月平均净辐射通量在8月阿里是最大的,虽然龚Yuanfa表明,净辐射通量在阿里地区6月达到最大的辐射平衡数据显示从1997年到1998年(19]。基于观测数据从2001年8月到2002年9月,马、发现的最大净辐射通量在青藏高原北部发生(7月32]。基于最新的数据从2019年开始,本研究确定每月的平均净辐射通量在阿里8月份达到最大。最大的月度平均净辐射通量的羌塘高原有一个时间间隔约2个月,尽管这需要更多的观测数据验证了。
每月意味着在阿里是积极的和显热通量增加逐渐从1月到5月,达到最大值76.53 w / m2。然后逐渐下降到12月时达到最小值为17.47 w / m2。潜热通量的最大值为36.13 w / m28月,最小值为0.67 w / m23月。每月平均潜热通量比显热通量大几个月。一年一度的显热通量是潜热通量的5.6倍,表明西部地区的气候是干燥和更少的水用于蒸发。表面和大气之间的热交换主要是明智的传热。从季节平均值、显热通量是最大的在春天,然后逐渐下降,而潜热和净辐射是最大的夏天。潜热通量在雨季降水的影响,一个数量级高于旱季。
4所示。讨论
由于有限的单点观测结果的代表性和阿里的大范围,本研究的研究结果只能代表Shiquanhe的阿里地区的变化特征。阿里的西藏高原恶劣的气候,困难的地形,和一些观测站点。由于这些限制,早期观测数据的缺乏。我们野外观察好几年了,但观测数据的缺失率高的早期阶段,只有2019年的观测资料相对完整,所以本研究分析land-atmosphere 2019年阿里能量交换特征。需要更多的观察数据解释的时机意味着净辐射日变化峰值的阿里地区地区下降在过去的20年里,为什么这个月每月平均净辐射的最大值时发生延迟了2个月左右。也有必要加强缺失数据的插值和质量控制和全面分析土地和大气能量交换特征及其变化趋势在阿里基于观测数据。
5。结论
land-atmosphere交易所基于综合数据观测站在2019年阿里,盘中的特点,每日和季节性变化land-atmosphere在阿里能量交换过程进行了分析。之后的结论。(1)的最大净辐射通量日变化在春天,夏天,秋天,冬天阿里为529.91 w / m2563.87 w / m2433.60 w / m2和313.64 w / m2,分别。最大程度上的每日平均净辐射通量为174.98 w / m2夏天,平均通量为121.10 w / m2冬天,平均通量为23.77 w / m2,年平均为73.84 w / m2。(2)最大程度上的每日变化表面显热通量在春天,夏天,秋天,冬天was210.83 w / m2183.11 w / m2158.32 w / m2和102.05 w / m2,分别。最大程度上的每日平均显热通量为99.63 w / m2显热通量,最大月度平均值为76.53 w / m2显热通量,最低月度平均值为17.47 w / m2,年平均显热通量为46.74 w / m2。(3)最大的潜热通量的日变化在春天,夏天,秋天,冬天是5.94 w / m249.41 w / m211.77 w / m2和8.42 w / m2,分别。最大的潜热通量的日变化为73.27 w / m2,最高月平均是36.13 w / m2,最低月平均是0.67 w / m2,年平均潜热通量为8.32 w / m2。
数据可用性
使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
确认
作者要感谢高原气象研究所的工作人员,中国气象局,成都,对野外工作的贡献。这项研究是由第二个青藏高原科学考察和研究(步骤)项目(2019 qzkk0103和2019 qzkk0105),高原大气和环境的开放基础四川省重点实验室(paekl - 2020 - c7),大雨和Drought-Flood灾害在高原和盆地四川省重点实验室(SCQXKJYJXMS202116)。