黑河流域不同下垫面水热通量特征分析
1
2009
... 陆地生态系统水汽、热量和二氧化碳等通量交换是地圈—生物圈—大气圈的物质和能量交换的主要形式,历来是微气象学的一个重要方面[1].随着全球通量网(FLUXNET)的逐步建立,地表与大气之间有关物质和能量的输送和转换过程的研究逐渐成为国内外广泛关注的热点问题[2].其中,陆气间的水热交换作为水循环的重要组成部分,对地表水文和生态过程等起着十分重要的作用.地表水热通量获取的常用方法主要有能量平衡法、空气动力学、涡动相关法、闪烁仪法和红外遥感法等.其中涡动相关(Eddy Covariance,EC)方法能直接观测地表与大气之间的水热通量交换,所需参数较少且理论基础坚实,是目前生态系统水热通量交换研究中最为可靠的观测方法(空间代表性一般只有100 m~1 km),并被作为FLUXNET的主要观测手段[2-4].近年来光闪烁方法得到了快速发展,能直接测量几百米到几公里的大尺度路径平均水热通量.其中可见光与近红外波段的大孔径闪烁仪(Large Aperture Scintillometer,LAS)能直接测量1~5 km 光径路线上的平均感热通量[5],与微波闪烁仪(Microwave Scintillometer,MWS)并行应用组成的双波段闪烁仪(Optical/Microwave Scintillometer,OMS)则可以同时获取大尺度路径平均地表水热通量. ...
黑河流域不同下垫面水热通量特征分析
1
2009
... 陆地生态系统水汽、热量和二氧化碳等通量交换是地圈—生物圈—大气圈的物质和能量交换的主要形式,历来是微气象学的一个重要方面[1].随着全球通量网(FLUXNET)的逐步建立,地表与大气之间有关物质和能量的输送和转换过程的研究逐渐成为国内外广泛关注的热点问题[2].其中,陆气间的水热交换作为水循环的重要组成部分,对地表水文和生态过程等起着十分重要的作用.地表水热通量获取的常用方法主要有能量平衡法、空气动力学、涡动相关法、闪烁仪法和红外遥感法等.其中涡动相关(Eddy Covariance,EC)方法能直接观测地表与大气之间的水热通量交换,所需参数较少且理论基础坚实,是目前生态系统水热通量交换研究中最为可靠的观测方法(空间代表性一般只有100 m~1 km),并被作为FLUXNET的主要观测手段[2-4].近年来光闪烁方法得到了快速发展,能直接测量几百米到几公里的大尺度路径平均水热通量.其中可见光与近红外波段的大孔径闪烁仪(Large Aperture Scintillometer,LAS)能直接测量1~5 km 光径路线上的平均感热通量[5],与微波闪烁仪(Microwave Scintillometer,MWS)并行应用组成的双波段闪烁仪(Optical/Microwave Scintillometer,OMS)则可以同时获取大尺度路径平均地表水热通量. ...
FLUXNET: A new tool to study the temporal and spatial variability of ecosystem-scale carbon dioxide, water vapor, and energy flux densities
2
2001
... 陆地生态系统水汽、热量和二氧化碳等通量交换是地圈—生物圈—大气圈的物质和能量交换的主要形式,历来是微气象学的一个重要方面[1].随着全球通量网(FLUXNET)的逐步建立,地表与大气之间有关物质和能量的输送和转换过程的研究逐渐成为国内外广泛关注的热点问题[2].其中,陆气间的水热交换作为水循环的重要组成部分,对地表水文和生态过程等起着十分重要的作用.地表水热通量获取的常用方法主要有能量平衡法、空气动力学、涡动相关法、闪烁仪法和红外遥感法等.其中涡动相关(Eddy Covariance,EC)方法能直接观测地表与大气之间的水热通量交换,所需参数较少且理论基础坚实,是目前生态系统水热通量交换研究中最为可靠的观测方法(空间代表性一般只有100 m~1 km),并被作为FLUXNET的主要观测手段[2-4].近年来光闪烁方法得到了快速发展,能直接测量几百米到几公里的大尺度路径平均水热通量.其中可见光与近红外波段的大孔径闪烁仪(Large Aperture Scintillometer,LAS)能直接测量1~5 km 光径路线上的平均感热通量[5],与微波闪烁仪(Microwave Scintillometer,MWS)并行应用组成的双波段闪烁仪(Optical/Microwave Scintillometer,OMS)则可以同时获取大尺度路径平均地表水热通量. ...
... [2-4].近年来光闪烁方法得到了快速发展,能直接测量几百米到几公里的大尺度路径平均水热通量.其中可见光与近红外波段的大孔径闪烁仪(Large Aperture Scintillometer,LAS)能直接测量1~5 km 光径路线上的平均感热通量[5],与微波闪烁仪(Microwave Scintillometer,MWS)并行应用组成的双波段闪烁仪(Optical/Microwave Scintillometer,OMS)则可以同时获取大尺度路径平均地表水热通量. ...
Estimates of the annual net carbon and water exchange of forests: The EUROFLUX methodology
0
2000
亚洲区域陆地生态系统碳通量观测研究进展
1
2004
... 陆地生态系统水汽、热量和二氧化碳等通量交换是地圈—生物圈—大气圈的物质和能量交换的主要形式,历来是微气象学的一个重要方面[1].随着全球通量网(FLUXNET)的逐步建立,地表与大气之间有关物质和能量的输送和转换过程的研究逐渐成为国内外广泛关注的热点问题[2].其中,陆气间的水热交换作为水循环的重要组成部分,对地表水文和生态过程等起着十分重要的作用.地表水热通量获取的常用方法主要有能量平衡法、空气动力学、涡动相关法、闪烁仪法和红外遥感法等.其中涡动相关(Eddy Covariance,EC)方法能直接观测地表与大气之间的水热通量交换,所需参数较少且理论基础坚实,是目前生态系统水热通量交换研究中最为可靠的观测方法(空间代表性一般只有100 m~1 km),并被作为FLUXNET的主要观测手段[2-4].近年来光闪烁方法得到了快速发展,能直接测量几百米到几公里的大尺度路径平均水热通量.其中可见光与近红外波段的大孔径闪烁仪(Large Aperture Scintillometer,LAS)能直接测量1~5 km 光径路线上的平均感热通量[5],与微波闪烁仪(Microwave Scintillometer,MWS)并行应用组成的双波段闪烁仪(Optical/Microwave Scintillometer,OMS)则可以同时获取大尺度路径平均地表水热通量. ...
亚洲区域陆地生态系统碳通量观测研究进展
1
2004
... 陆地生态系统水汽、热量和二氧化碳等通量交换是地圈—生物圈—大气圈的物质和能量交换的主要形式,历来是微气象学的一个重要方面[1].随着全球通量网(FLUXNET)的逐步建立,地表与大气之间有关物质和能量的输送和转换过程的研究逐渐成为国内外广泛关注的热点问题[2].其中,陆气间的水热交换作为水循环的重要组成部分,对地表水文和生态过程等起着十分重要的作用.地表水热通量获取的常用方法主要有能量平衡法、空气动力学、涡动相关法、闪烁仪法和红外遥感法等.其中涡动相关(Eddy Covariance,EC)方法能直接观测地表与大气之间的水热通量交换,所需参数较少且理论基础坚实,是目前生态系统水热通量交换研究中最为可靠的观测方法(空间代表性一般只有100 m~1 km),并被作为FLUXNET的主要观测手段[2-4].近年来光闪烁方法得到了快速发展,能直接测量几百米到几公里的大尺度路径平均水热通量.其中可见光与近红外波段的大孔径闪烁仪(Large Aperture Scintillometer,LAS)能直接测量1~5 km 光径路线上的平均感热通量[5],与微波闪烁仪(Microwave Scintillometer,MWS)并行应用组成的双波段闪烁仪(Optical/Microwave Scintillometer,OMS)则可以同时获取大尺度路径平均地表水热通量. ...
The scintillation method tested over a dry vineyard area
1
1995
... 陆地生态系统水汽、热量和二氧化碳等通量交换是地圈—生物圈—大气圈的物质和能量交换的主要形式,历来是微气象学的一个重要方面[1].随着全球通量网(FLUXNET)的逐步建立,地表与大气之间有关物质和能量的输送和转换过程的研究逐渐成为国内外广泛关注的热点问题[2].其中,陆气间的水热交换作为水循环的重要组成部分,对地表水文和生态过程等起着十分重要的作用.地表水热通量获取的常用方法主要有能量平衡法、空气动力学、涡动相关法、闪烁仪法和红外遥感法等.其中涡动相关(Eddy Covariance,EC)方法能直接观测地表与大气之间的水热通量交换,所需参数较少且理论基础坚实,是目前生态系统水热通量交换研究中最为可靠的观测方法(空间代表性一般只有100 m~1 km),并被作为FLUXNET的主要观测手段[2-4].近年来光闪烁方法得到了快速发展,能直接测量几百米到几公里的大尺度路径平均水热通量.其中可见光与近红外波段的大孔径闪烁仪(Large Aperture Scintillometer,LAS)能直接测量1~5 km 光径路线上的平均感热通量[5],与微波闪烁仪(Microwave Scintillometer,MWS)并行应用组成的双波段闪烁仪(Optical/Microwave Scintillometer,OMS)则可以同时获取大尺度路径平均地表水热通量. ...
Study on regional evapotranspiration model based on remote sensing method
1
2002
... 随着遥感技术的快速发展,其由于快速性、实时性、区域性等优点,成为估算大面积区域地表水热通量的重要手段[6].但由于遥感技术的不确定性,为了确保遥感估算水热通量的准确性和可靠性,估算结果需要利用地面观测数据来进行验证[7-9].然而遥感估算数据按像元排列,而地面观测值的空间代表范围不确定,因此卫星数据和地面观测数据存在空间尺度的不匹配问题[10-11],这种空间不匹配问题会影响地面信息对模型结果的验证[12].实际地表多为非均匀下垫面,直接将地面观测值与遥感估算值比较会造成验证结果的偏差[10].因此如何获取卫星像元尺度的水热通量地面观测值以及从遥感影像中得到与之对应的遥感估算值,是地面验证中的关键问题[10].结合足迹分析选取验证像元,可以较好地解决空间尺度的不匹配问题,为遥感模型提供尺度匹配的验证数据,为遥感模型的验证工作提供参考依据,促进遥感模型核心参数化方案的改进,进而提高模型水热通量估算精度[13]. ...
A Review of current methodologies for fegional evapotranspiration estimation from remotely sensed data
1
2009
... 随着遥感技术的快速发展,其由于快速性、实时性、区域性等优点,成为估算大面积区域地表水热通量的重要手段[6].但由于遥感技术的不确定性,为了确保遥感估算水热通量的准确性和可靠性,估算结果需要利用地面观测数据来进行验证[7-9].然而遥感估算数据按像元排列,而地面观测值的空间代表范围不确定,因此卫星数据和地面观测数据存在空间尺度的不匹配问题[10-11],这种空间不匹配问题会影响地面信息对模型结果的验证[12].实际地表多为非均匀下垫面,直接将地面观测值与遥感估算值比较会造成验证结果的偏差[10].因此如何获取卫星像元尺度的水热通量地面观测值以及从遥感影像中得到与之对应的遥感估算值,是地面验证中的关键问题[10].结合足迹分析选取验证像元,可以较好地解决空间尺度的不匹配问题,为遥感模型提供尺度匹配的验证数据,为遥感模型的验证工作提供参考依据,促进遥感模型核心参数化方案的改进,进而提高模型水热通量估算精度[13]. ...
流域尺度ET的遥感反演
1
2003
... 随着遥感技术的快速发展,其由于快速性、实时性、区域性等优点,成为估算大面积区域地表水热通量的重要手段[6].但由于遥感技术的不确定性,为了确保遥感估算水热通量的准确性和可靠性,估算结果需要利用地面观测数据来进行验证[7-9].然而遥感估算数据按像元排列,而地面观测值的空间代表范围不确定,因此卫星数据和地面观测数据存在空间尺度的不匹配问题[10-11],这种空间不匹配问题会影响地面信息对模型结果的验证[12].实际地表多为非均匀下垫面,直接将地面观测值与遥感估算值比较会造成验证结果的偏差[10].因此如何获取卫星像元尺度的水热通量地面观测值以及从遥感影像中得到与之对应的遥感估算值,是地面验证中的关键问题[10].结合足迹分析选取验证像元,可以较好地解决空间尺度的不匹配问题,为遥感模型提供尺度匹配的验证数据,为遥感模型的验证工作提供参考依据,促进遥感模型核心参数化方案的改进,进而提高模型水热通量估算精度[13]. ...
流域尺度ET的遥感反演
1
2003
... 随着遥感技术的快速发展,其由于快速性、实时性、区域性等优点,成为估算大面积区域地表水热通量的重要手段[6].但由于遥感技术的不确定性,为了确保遥感估算水热通量的准确性和可靠性,估算结果需要利用地面观测数据来进行验证[7-9].然而遥感估算数据按像元排列,而地面观测值的空间代表范围不确定,因此卫星数据和地面观测数据存在空间尺度的不匹配问题[10-11],这种空间不匹配问题会影响地面信息对模型结果的验证[12].实际地表多为非均匀下垫面,直接将地面观测值与遥感估算值比较会造成验证结果的偏差[10].因此如何获取卫星像元尺度的水热通量地面观测值以及从遥感影像中得到与之对应的遥感估算值,是地面验证中的关键问题[10].结合足迹分析选取验证像元,可以较好地解决空间尺度的不匹配问题,为遥感模型提供尺度匹配的验证数据,为遥感模型的验证工作提供参考依据,促进遥感模型核心参数化方案的改进,进而提高模型水热通量估算精度[13]. ...
基于地面观测的遥感监测蒸散量验证方法研究
3
2010
... 随着遥感技术的快速发展,其由于快速性、实时性、区域性等优点,成为估算大面积区域地表水热通量的重要手段[6].但由于遥感技术的不确定性,为了确保遥感估算水热通量的准确性和可靠性,估算结果需要利用地面观测数据来进行验证[7-9].然而遥感估算数据按像元排列,而地面观测值的空间代表范围不确定,因此卫星数据和地面观测数据存在空间尺度的不匹配问题[10-11],这种空间不匹配问题会影响地面信息对模型结果的验证[12].实际地表多为非均匀下垫面,直接将地面观测值与遥感估算值比较会造成验证结果的偏差[10].因此如何获取卫星像元尺度的水热通量地面观测值以及从遥感影像中得到与之对应的遥感估算值,是地面验证中的关键问题[10].结合足迹分析选取验证像元,可以较好地解决空间尺度的不匹配问题,为遥感模型提供尺度匹配的验证数据,为遥感模型的验证工作提供参考依据,促进遥感模型核心参数化方案的改进,进而提高模型水热通量估算精度[13]. ...
... [10].因此如何获取卫星像元尺度的水热通量地面观测值以及从遥感影像中得到与之对应的遥感估算值,是地面验证中的关键问题[10].结合足迹分析选取验证像元,可以较好地解决空间尺度的不匹配问题,为遥感模型提供尺度匹配的验证数据,为遥感模型的验证工作提供参考依据,促进遥感模型核心参数化方案的改进,进而提高模型水热通量估算精度[13]. ...
... [10].结合足迹分析选取验证像元,可以较好地解决空间尺度的不匹配问题,为遥感模型提供尺度匹配的验证数据,为遥感模型的验证工作提供参考依据,促进遥感模型核心参数化方案的改进,进而提高模型水热通量估算精度[13]. ...
基于地面观测的遥感监测蒸散量验证方法研究
3
2010
... 随着遥感技术的快速发展,其由于快速性、实时性、区域性等优点,成为估算大面积区域地表水热通量的重要手段[6].但由于遥感技术的不确定性,为了确保遥感估算水热通量的准确性和可靠性,估算结果需要利用地面观测数据来进行验证[7-9].然而遥感估算数据按像元排列,而地面观测值的空间代表范围不确定,因此卫星数据和地面观测数据存在空间尺度的不匹配问题[10-11],这种空间不匹配问题会影响地面信息对模型结果的验证[12].实际地表多为非均匀下垫面,直接将地面观测值与遥感估算值比较会造成验证结果的偏差[10].因此如何获取卫星像元尺度的水热通量地面观测值以及从遥感影像中得到与之对应的遥感估算值,是地面验证中的关键问题[10].结合足迹分析选取验证像元,可以较好地解决空间尺度的不匹配问题,为遥感模型提供尺度匹配的验证数据,为遥感模型的验证工作提供参考依据,促进遥感模型核心参数化方案的改进,进而提高模型水热通量估算精度[13]. ...
... [10].因此如何获取卫星像元尺度的水热通量地面观测值以及从遥感影像中得到与之对应的遥感估算值,是地面验证中的关键问题[10].结合足迹分析选取验证像元,可以较好地解决空间尺度的不匹配问题,为遥感模型提供尺度匹配的验证数据,为遥感模型的验证工作提供参考依据,促进遥感模型核心参数化方案的改进,进而提高模型水热通量估算精度[13]. ...
... [10].结合足迹分析选取验证像元,可以较好地解决空间尺度的不匹配问题,为遥感模型提供尺度匹配的验证数据,为遥感模型的验证工作提供参考依据,促进遥感模型核心参数化方案的改进,进而提高模型水热通量估算精度[13]. ...
Upscaling evapotranspiration measurements from multi-site to the satellite pixel scale over heterogeneous land surfaces
2
2016
... 随着遥感技术的快速发展,其由于快速性、实时性、区域性等优点,成为估算大面积区域地表水热通量的重要手段[6].但由于遥感技术的不确定性,为了确保遥感估算水热通量的准确性和可靠性,估算结果需要利用地面观测数据来进行验证[7-9].然而遥感估算数据按像元排列,而地面观测值的空间代表范围不确定,因此卫星数据和地面观测数据存在空间尺度的不匹配问题[10-11],这种空间不匹配问题会影响地面信息对模型结果的验证[12].实际地表多为非均匀下垫面,直接将地面观测值与遥感估算值比较会造成验证结果的偏差[10].因此如何获取卫星像元尺度的水热通量地面观测值以及从遥感影像中得到与之对应的遥感估算值,是地面验证中的关键问题[10].结合足迹分析选取验证像元,可以较好地解决空间尺度的不匹配问题,为遥感模型提供尺度匹配的验证数据,为遥感模型的验证工作提供参考依据,促进遥感模型核心参数化方案的改进,进而提高模型水热通量估算精度[13]. ...
... HiWATER项目根据流域不同的景观特点,分别建立了上游寒区试验区、中游人工绿洲试验区和下游天然绿洲试验区[42].上游实验区在干流山区流域、子流域(八宝河流域)、小流域(葫芦沟和大野口)开展了观测试验,布设了水文气象观测网(涡动相关仪+自动气象站),其中阿柔超级站(100.464 3°E, 38.047 3°N;3 033 m)目前仍在持续运行.中游试验区在盈科—大满灌区内开展了非均匀下垫面地表蒸散发的多尺度观测实验,并设置了大(30 km×30 km)、小(5.5 km×5.5 km)两个嵌套实验区,共布设了21个观测站点,其中小试验区内布设了17个观测站点,包括玉米、居民区、蔬菜和果园等下垫面.其中除大满超级站有两层EC和7层气象梯度观测系统外,每个站点包含1套涡动相关仪与自动气象站(Automatic Weather Station,AWS),用于观测每个地块的地表通量和气象要素[11,44].另外4组大孔径闪烁仪贯穿小矩阵区域,目前大满超级站(100.372 23 E,38.855 51 N;1 556 m)和1组LAS仍在持续运行.2019年7月布设了一套微波闪烁仪(RGP-MWSC-160)与现有光学大孔径闪烁仪并行应用组成双波段闪烁仪系统,用于直接获取公里级尺度水热通量.下游实验区位于额济纳胡杨林保护区,布设了5个水文气象观测点(EC+AWS)和2组LAS,目前四道桥超级站和混合林站以及一组南北走向LAS仍在持续运行. ...
基于Landsat影像的ALEXI模型小流域验证
1
2003
... 随着遥感技术的快速发展,其由于快速性、实时性、区域性等优点,成为估算大面积区域地表水热通量的重要手段[6].但由于遥感技术的不确定性,为了确保遥感估算水热通量的准确性和可靠性,估算结果需要利用地面观测数据来进行验证[7-9].然而遥感估算数据按像元排列,而地面观测值的空间代表范围不确定,因此卫星数据和地面观测数据存在空间尺度的不匹配问题[10-11],这种空间不匹配问题会影响地面信息对模型结果的验证[12].实际地表多为非均匀下垫面,直接将地面观测值与遥感估算值比较会造成验证结果的偏差[10].因此如何获取卫星像元尺度的水热通量地面观测值以及从遥感影像中得到与之对应的遥感估算值,是地面验证中的关键问题[10].结合足迹分析选取验证像元,可以较好地解决空间尺度的不匹配问题,为遥感模型提供尺度匹配的验证数据,为遥感模型的验证工作提供参考依据,促进遥感模型核心参数化方案的改进,进而提高模型水热通量估算精度[13]. ...
基于Landsat影像的ALEXI模型小流域验证
1
2003
... 随着遥感技术的快速发展,其由于快速性、实时性、区域性等优点,成为估算大面积区域地表水热通量的重要手段[6].但由于遥感技术的不确定性,为了确保遥感估算水热通量的准确性和可靠性,估算结果需要利用地面观测数据来进行验证[7-9].然而遥感估算数据按像元排列,而地面观测值的空间代表范围不确定,因此卫星数据和地面观测数据存在空间尺度的不匹配问题[10-11],这种空间不匹配问题会影响地面信息对模型结果的验证[12].实际地表多为非均匀下垫面,直接将地面观测值与遥感估算值比较会造成验证结果的偏差[10].因此如何获取卫星像元尺度的水热通量地面观测值以及从遥感影像中得到与之对应的遥感估算值,是地面验证中的关键问题[10].结合足迹分析选取验证像元,可以较好地解决空间尺度的不匹配问题,为遥感模型提供尺度匹配的验证数据,为遥感模型的验证工作提供参考依据,促进遥感模型核心参数化方案的改进,进而提高模型水热通量估算精度[13]. ...
区域蒸散发遥感估算方法及验证综述
2
2012
... 随着遥感技术的快速发展,其由于快速性、实时性、区域性等优点,成为估算大面积区域地表水热通量的重要手段[6].但由于遥感技术的不确定性,为了确保遥感估算水热通量的准确性和可靠性,估算结果需要利用地面观测数据来进行验证[7-9].然而遥感估算数据按像元排列,而地面观测值的空间代表范围不确定,因此卫星数据和地面观测数据存在空间尺度的不匹配问题[10-11],这种空间不匹配问题会影响地面信息对模型结果的验证[12].实际地表多为非均匀下垫面,直接将地面观测值与遥感估算值比较会造成验证结果的偏差[10].因此如何获取卫星像元尺度的水热通量地面观测值以及从遥感影像中得到与之对应的遥感估算值,是地面验证中的关键问题[10].结合足迹分析选取验证像元,可以较好地解决空间尺度的不匹配问题,为遥感模型提供尺度匹配的验证数据,为遥感模型的验证工作提供参考依据,促进遥感模型核心参数化方案的改进,进而提高模型水热通量估算精度[13]. ...
... 基于阿柔超级站和大满超级站的涡动相关数据,主要分析了3种模型的水热通量足迹结果差异,但研究主要基于均匀地表,未涉及复杂地形,且局限于EC足迹模型.EC的空间代表性有限(0.1~1 km),与中高分辨率遥感水热通量产品较匹配.针对中低分辨率遥感蒸散发产品,闪烁仪在一定程度上改善了地面观测通量空间代表性有限的问题,可以测量1~5 km范围内的地表水热通量[13].因此,在今后的研究中将在EC水热通量足迹模型对比分析的基础上,建立一种闪烁仪足迹模型,有助于定量地分析闪烁仪测量地表水热通量的空间代表性,为中低分辨率遥感模型估算水热通量提供空间尺度匹配验证数据. ...
区域蒸散发遥感估算方法及验证综述
2
2012
... 随着遥感技术的快速发展,其由于快速性、实时性、区域性等优点,成为估算大面积区域地表水热通量的重要手段[6].但由于遥感技术的不确定性,为了确保遥感估算水热通量的准确性和可靠性,估算结果需要利用地面观测数据来进行验证[7-9].然而遥感估算数据按像元排列,而地面观测值的空间代表范围不确定,因此卫星数据和地面观测数据存在空间尺度的不匹配问题[10-11],这种空间不匹配问题会影响地面信息对模型结果的验证[12].实际地表多为非均匀下垫面,直接将地面观测值与遥感估算值比较会造成验证结果的偏差[10].因此如何获取卫星像元尺度的水热通量地面观测值以及从遥感影像中得到与之对应的遥感估算值,是地面验证中的关键问题[10].结合足迹分析选取验证像元,可以较好地解决空间尺度的不匹配问题,为遥感模型提供尺度匹配的验证数据,为遥感模型的验证工作提供参考依据,促进遥感模型核心参数化方案的改进,进而提高模型水热通量估算精度[13]. ...
... 基于阿柔超级站和大满超级站的涡动相关数据,主要分析了3种模型的水热通量足迹结果差异,但研究主要基于均匀地表,未涉及复杂地形,且局限于EC足迹模型.EC的空间代表性有限(0.1~1 km),与中高分辨率遥感水热通量产品较匹配.针对中低分辨率遥感蒸散发产品,闪烁仪在一定程度上改善了地面观测通量空间代表性有限的问题,可以测量1~5 km范围内的地表水热通量[13].因此,在今后的研究中将在EC水热通量足迹模型对比分析的基础上,建立一种闪烁仪足迹模型,有助于定量地分析闪烁仪测量地表水热通量的空间代表性,为中低分辨率遥感模型估算水热通量提供空间尺度匹配验证数据. ...
Assessing the eddy covariance technique for evaluating carbon dioxide exchange rates of ecosystems: past, present and future
1
2003
... EC方法理论上是理想的微气象条件如平坦地形、均匀植被、平稳湍流等假设下质量守恒方程的简化结果[14].然而在实际观测中,许多通量观测站选址于复杂的下垫面,这为通量观测数据的合理解释提出了重大挑战[15-16].因此,对非均匀下垫面通量观测进行深入理论分析时,需要考虑观测站点通量数据的空间代表性,足迹分析正是一种有效手段[17-19].通过足迹分析可以计算对观测通量有主要贡献的区域[20],即通量贡献源区,并且可以定量确定源区内各地类对观测通量的相对贡献大小,进而对观测数据做质量判别[21]. ...
复杂条件下湍流通量的观测与分析
2
2007
... EC方法理论上是理想的微气象条件如平坦地形、均匀植被、平稳湍流等假设下质量守恒方程的简化结果[14].然而在实际观测中,许多通量观测站选址于复杂的下垫面,这为通量观测数据的合理解释提出了重大挑战[15-16].因此,对非均匀下垫面通量观测进行深入理论分析时,需要考虑观测站点通量数据的空间代表性,足迹分析正是一种有效手段[17-19].通过足迹分析可以计算对观测通量有主要贡献的区域[20],即通量贡献源区,并且可以定量确定源区内各地类对观测通量的相对贡献大小,进而对观测数据做质量判别[21]. ...
... 选取了阿柔超级站2019年4~7月和大满超级站2012年5~8月的涡动相关观测数据.利用美国LI-COR公司EddyPro软件(Lincoln,Nebraska USA,https:∥www.licor.com/env/products/eddy_covariance/eddypro/)对涡动相关仪采集频率为10 Hz的原始湍流数据进行一系列处理,取平均时段为30 min.处理过程包括野点去除、延迟时间校正、坐标旋转(倾斜修正)、频率损失修正、超声虚温修正以及WPL修正等必要校正过程[15,45].同时对观测数据进行了严格的质量控制,通过湍流平稳性检验和湍流发展性检验两个评判标准对通量值进行质量评价并将质量标识分为3级(0、1、2).由于仪器故障、降雨和人为因素等原因,应对通量数据进行必要的筛选和剔除[29,46]:①剔除降雨时段及其前后1 h数据;②剔除质量标注为2的数据;③剔除夜间弱湍流(摩擦风速小于0.1 m/s)的观测数据;④剔除10 Hz原始数据中每30 min内缺失率大于10%的数据.选取质量标注为0的高质量数据进行足迹分析. ...
复杂条件下湍流通量的观测与分析
2
2007
... EC方法理论上是理想的微气象条件如平坦地形、均匀植被、平稳湍流等假设下质量守恒方程的简化结果[14].然而在实际观测中,许多通量观测站选址于复杂的下垫面,这为通量观测数据的合理解释提出了重大挑战[15-16].因此,对非均匀下垫面通量观测进行深入理论分析时,需要考虑观测站点通量数据的空间代表性,足迹分析正是一种有效手段[17-19].通过足迹分析可以计算对观测通量有主要贡献的区域[20],即通量贡献源区,并且可以定量确定源区内各地类对观测通量的相对贡献大小,进而对观测数据做质量判别[21]. ...
... 选取了阿柔超级站2019年4~7月和大满超级站2012年5~8月的涡动相关观测数据.利用美国LI-COR公司EddyPro软件(Lincoln,Nebraska USA,https:∥www.licor.com/env/products/eddy_covariance/eddypro/)对涡动相关仪采集频率为10 Hz的原始湍流数据进行一系列处理,取平均时段为30 min.处理过程包括野点去除、延迟时间校正、坐标旋转(倾斜修正)、频率损失修正、超声虚温修正以及WPL修正等必要校正过程[15,45].同时对观测数据进行了严格的质量控制,通过湍流平稳性检验和湍流发展性检验两个评判标准对通量值进行质量评价并将质量标识分为3级(0、1、2).由于仪器故障、降雨和人为因素等原因,应对通量数据进行必要的筛选和剔除[29,46]:①剔除降雨时段及其前后1 h数据;②剔除质量标注为2的数据;③剔除夜间弱湍流(摩擦风速小于0.1 m/s)的观测数据;④剔除10 Hz原始数据中每30 min内缺失率大于10%的数据.选取质量标注为0的高质量数据进行足迹分析. ...
TURNER REVIEW No. 15. 'Breathing' of the terrestrial biosphere: lessons learned from a global network of carbon dioxide flux measurement systems
1
2008
... EC方法理论上是理想的微气象条件如平坦地形、均匀植被、平稳湍流等假设下质量守恒方程的简化结果[14].然而在实际观测中,许多通量观测站选址于复杂的下垫面,这为通量观测数据的合理解释提出了重大挑战[15-16].因此,对非均匀下垫面通量观测进行深入理论分析时,需要考虑观测站点通量数据的空间代表性,足迹分析正是一种有效手段[17-19].通过足迹分析可以计算对观测通量有主要贡献的区域[20],即通量贡献源区,并且可以定量确定源区内各地类对观测通量的相对贡献大小,进而对观测数据做质量判别[21]. ...
Footprint modeling for vegetation atmosphere exchange studies: a review and perspective
1
2002
... EC方法理论上是理想的微气象条件如平坦地形、均匀植被、平稳湍流等假设下质量守恒方程的简化结果[14].然而在实际观测中,许多通量观测站选址于复杂的下垫面,这为通量观测数据的合理解释提出了重大挑战[15-16].因此,对非均匀下垫面通量观测进行深入理论分析时,需要考虑观测站点通量数据的空间代表性,足迹分析正是一种有效手段[17-19].通过足迹分析可以计算对观测通量有主要贡献的区域[20],即通量贡献源区,并且可以定量确定源区内各地类对观测通量的相对贡献大小,进而对观测数据做质量判别[21]. ...
湍流微气象观测的印痕分析方法及其应用拓展
0
2008
湍流微气象观测的印痕分析方法及其应用拓展
0
2008
Experimental evaluation of flux footprint models
1
2017
... EC方法理论上是理想的微气象条件如平坦地形、均匀植被、平稳湍流等假设下质量守恒方程的简化结果[14].然而在实际观测中,许多通量观测站选址于复杂的下垫面,这为通量观测数据的合理解释提出了重大挑战[15-16].因此,对非均匀下垫面通量观测进行深入理论分析时,需要考虑观测站点通量数据的空间代表性,足迹分析正是一种有效手段[17-19].通过足迹分析可以计算对观测通量有主要贡献的区域[20],即通量贡献源区,并且可以定量确定源区内各地类对观测通量的相对贡献大小,进而对观测数据做质量判别[21]. ...
A simple two-dimensional parameterisation for Flux Footprint Prediction (FFP)
12
2015
... EC方法理论上是理想的微气象条件如平坦地形、均匀植被、平稳湍流等假设下质量守恒方程的简化结果[14].然而在实际观测中,许多通量观测站选址于复杂的下垫面,这为通量观测数据的合理解释提出了重大挑战[15-16].因此,对非均匀下垫面通量观测进行深入理论分析时,需要考虑观测站点通量数据的空间代表性,足迹分析正是一种有效手段[17-19].通过足迹分析可以计算对观测通量有主要贡献的区域[20],即通量贡献源区,并且可以定量确定源区内各地类对观测通量的相对贡献大小,进而对观测数据做质量判别[21]. ...
... 目前已经有多种足迹模型可供参考应用[22]:解析足迹模型较为简单易用,如FSAM模型[23]、Kormann&Meixner模型[24]等,理论上仅适用于平坦均匀、大气状况稳定的下垫面;拉格朗日随机足迹模型和基于大涡模拟的足迹模型物理基础较好但计算量较大;多种足迹模式的结合,如基于拉格朗日随机扩散模式建立的近似解析模型,如Hsieh模型[25]和Kljun模型[20,26-27].这几种足迹模型目前已经被广泛应用于通量的空间代表性分析中.米娜等[28]利用FSAM模型分析了人工林、草地等下垫面通量贡献区的影响因素,并对通量站点的空间代表性做了评价.Liu等[29]利用Kormann&Meixner足迹模型分别分析了农田、林地和高寒草地通量源区的分布特征.Kim等[30]利用Kljun模型[20]分析了混交林EC观测塔的通量贡献源区及其空间代表性.Xu等[31]利用Kljun模型[20]分析了额济纳旗绿洲EC和LAS通量观测的空间代表性,并计算了EC通量矩阵和LAS观测的区域平均感热通量.Hutjes等[32]利用Hsieh模型分析了复杂下垫面航空测量通量的空间代表性,并确定了不同土地覆被的贡献.Ward等[33]使用Hsieh模型分析了城市下垫面EC和LAS通量观测的空间代表性.孙根厚等[34]利用Hsieh模型分析了那曲/BJ 观测点(高寒草地)EC和LAS两种空间尺度的感热通量差异及造成这种差异的原因. ...
... [20]分析了混交林EC观测塔的通量贡献源区及其空间代表性.Xu等[31]利用Kljun模型[20]分析了额济纳旗绿洲EC和LAS通量观测的空间代表性,并计算了EC通量矩阵和LAS观测的区域平均感热通量.Hutjes等[32]利用Hsieh模型分析了复杂下垫面航空测量通量的空间代表性,并确定了不同土地覆被的贡献.Ward等[33]使用Hsieh模型分析了城市下垫面EC和LAS通量观测的空间代表性.孙根厚等[34]利用Hsieh模型分析了那曲/BJ 观测点(高寒草地)EC和LAS两种空间尺度的感热通量差异及造成这种差异的原因. ...
... [20]分析了额济纳旗绿洲EC和LAS通量观测的空间代表性,并计算了EC通量矩阵和LAS观测的区域平均感热通量.Hutjes等[32]利用Hsieh模型分析了复杂下垫面航空测量通量的空间代表性,并确定了不同土地覆被的贡献.Ward等[33]使用Hsieh模型分析了城市下垫面EC和LAS通量观测的空间代表性.孙根厚等[34]利用Hsieh模型分析了那曲/BJ 观测点(高寒草地)EC和LAS两种空间尺度的感热通量差异及造成这种差异的原因. ...
... 为了对长时间序列的通量测量结果的空间代表性进行评价,需要计算对应时间段内观测通量的气候学足迹.利用足迹模型得到能够反映通量随时间变化的气候学足迹,对更合理的评价长期通量观测结果的空间代表性是十分重要的[35].Chen等[36]对通量塔的月、年尺度的气候学足迹特征进行了分析,并比较了EC测量和遥感测量的差异.朱明佳等[35]采用算术平均和通量加权两种气候学足迹计算方法,发现通量加权的气候学足迹更能有效地反映观测通量平均状况的实际通量贡献区域.双喜等[37]利用气候学足迹,分析了EC和LAS通量源区的空间代表性特征和季节变化特征,并探讨了二者观测通量的差异性及原因.虽然足迹模型已经得到了广泛的应用,但如何选择一个合适的模型仍然是一个巨大的挑战[20]. ...
... 目前只有少数研究对通量足迹模型进行了比较.Kljun等[20]将3个常用的模型Hsieh、Kormann & Meixner、Kljun(2004)[27]与Kljun(2015)[20]的足迹结果进行了比较.Zhang等[38]对比了FSAM、Kormann&Meixner和Hsieh足迹结果的差异及其原因,阐明了气候学足迹的季节变化及其主要影响因素.van de Boer等[39]利用自然示踪剂对Hsieh、KM和Detto[40]的足迹模型进行了评估.利用不同下垫面类型的涡动相关数据对多个通量足迹模型进行比较和评估的工作仍比较少.这方面的研究工作对如何合理选择足迹模型具有重要意义,也是开展通量贡献区分析以及复杂下垫面观测通量数据质量评估的关键. ...
... 与Kljun(2015)[20]的足迹结果进行了比较.Zhang等[38]对比了FSAM、Kormann&Meixner和Hsieh足迹结果的差异及其原因,阐明了气候学足迹的季节变化及其主要影响因素.van de Boer等[39]利用自然示踪剂对Hsieh、KM和Detto[40]的足迹模型进行了评估.利用不同下垫面类型的涡动相关数据对多个通量足迹模型进行比较和评估的工作仍比较少.这方面的研究工作对如何合理选择足迹模型具有重要意义,也是开展通量贡献区分析以及复杂下垫面观测通量数据质量评估的关键. ...
... [20]的足迹结果进行了比较.Zhang等[38]对比了FSAM、Kormann&Meixner和Hsieh足迹结果的差异及其原因,阐明了气候学足迹的季节变化及其主要影响因素.van de Boer等[39]利用自然示踪剂对Hsieh、KM和Detto[40]的足迹模型进行了评估.利用不同下垫面类型的涡动相关数据对多个通量足迹模型进行比较和评估的工作仍比较少.这方面的研究工作对如何合理选择足迹模型具有重要意义,也是开展通量贡献区分析以及复杂下垫面观测通量数据质量评估的关键. ...
... 实验以黑河流域为研究区,利用涡动相关仪观测数据分析了3种常用的通量足迹模型Kormann&Meixner模型、Kljun模型[20]和Hsieh模型的输入参数的敏感性,并比较了3个模型单时次和日尺度的足迹结果的差异,为单站点足迹模型的合理选用提供参考依据,以服务于碳、水热通量数据质量判别和遥感蒸散发模型的验证. ...
... 2002年Kljun等[26]提出了基于后向拉格朗日随机粒子扩散的足迹模型(LPDM-B),适用于大范围边界层条件;2004年Kljun等[48]通过风洞试验评估了LPDM-B模型,发现模型结果与风洞数据良好吻合;并对模型进行了简单的参数化[27],但其仅提供了足迹的侧向通量积分函数,未描述侧风分布;2015年Kljun等[20]利用一种新颖的尺度扩展方法,改进LPDM-B模型足迹参数方案,提出了一种简单二维参数化方案即Flux footprint prediction (FFP),对足迹的侧风分布进行了描述.相比LPDM-B模型,FFP可直接计算二维足迹分布.实验采用FFP足迹模型. ...
... Kljun的FFP模型[20]基于量纲分析(П理论)将输入参数组成一个无量纲参数组,并将其重构得到一个无量纲上风距离(X*)函数的无量纲侧风积分足迹函数(): ...
... 3种足迹模型所需要的输入参数如表1所示.观测高度(zm=z-d)和粗糙度长度(z0=0.15*h)可由仪器架设高度(z)、植被高度(h)和零平面位移(d=0.67*h)计算得到.其他输入参数如观测高度的风速(u)、风向(wind_dir)、摩擦风速(u*)、奥布霍夫长度(L)、侧向风速标准差(σv)等可以由EC观测数据获得.Kljun模型的另一必要输入参数为边界层高度(ha),在本研究中,大气不稳定状态时,将ha设为固定值(1 500 m),大气稳定状态时,ha按Kljun等[20]附表B中相关公式计算. ...
Assessment of uncertainties in eddy covariance flux measurement based on intensive flux matrix of HiWATER-MUSOEXE
1
2015
... EC方法理论上是理想的微气象条件如平坦地形、均匀植被、平稳湍流等假设下质量守恒方程的简化结果[14].然而在实际观测中,许多通量观测站选址于复杂的下垫面,这为通量观测数据的合理解释提出了重大挑战[15-16].因此,对非均匀下垫面通量观测进行深入理论分析时,需要考虑观测站点通量数据的空间代表性,足迹分析正是一种有效手段[17-19].通过足迹分析可以计算对观测通量有主要贡献的区域[20],即通量贡献源区,并且可以定量确定源区内各地类对观测通量的相对贡献大小,进而对观测数据做质量判别[21]. ...
1
2014
... 目前已经有多种足迹模型可供参考应用[22]:解析足迹模型较为简单易用,如FSAM模型[23]、Kormann&Meixner模型[24]等,理论上仅适用于平坦均匀、大气状况稳定的下垫面;拉格朗日随机足迹模型和基于大涡模拟的足迹模型物理基础较好但计算量较大;多种足迹模式的结合,如基于拉格朗日随机扩散模式建立的近似解析模型,如Hsieh模型[25]和Kljun模型[20,26-27].这几种足迹模型目前已经被广泛应用于通量的空间代表性分析中.米娜等[28]利用FSAM模型分析了人工林、草地等下垫面通量贡献区的影响因素,并对通量站点的空间代表性做了评价.Liu等[29]利用Kormann&Meixner足迹模型分别分析了农田、林地和高寒草地通量源区的分布特征.Kim等[30]利用Kljun模型[20]分析了混交林EC观测塔的通量贡献源区及其空间代表性.Xu等[31]利用Kljun模型[20]分析了额济纳旗绿洲EC和LAS通量观测的空间代表性,并计算了EC通量矩阵和LAS观测的区域平均感热通量.Hutjes等[32]利用Hsieh模型分析了复杂下垫面航空测量通量的空间代表性,并确定了不同土地覆被的贡献.Ward等[33]使用Hsieh模型分析了城市下垫面EC和LAS通量观测的空间代表性.孙根厚等[34]利用Hsieh模型分析了那曲/BJ 观测点(高寒草地)EC和LAS两种空间尺度的感热通量差异及造成这种差异的原因. ...
Source areas for scalars and scalar fluxes
1
1994
... 目前已经有多种足迹模型可供参考应用[22]:解析足迹模型较为简单易用,如FSAM模型[23]、Kormann&Meixner模型[24]等,理论上仅适用于平坦均匀、大气状况稳定的下垫面;拉格朗日随机足迹模型和基于大涡模拟的足迹模型物理基础较好但计算量较大;多种足迹模式的结合,如基于拉格朗日随机扩散模式建立的近似解析模型,如Hsieh模型[25]和Kljun模型[20,26-27].这几种足迹模型目前已经被广泛应用于通量的空间代表性分析中.米娜等[28]利用FSAM模型分析了人工林、草地等下垫面通量贡献区的影响因素,并对通量站点的空间代表性做了评价.Liu等[29]利用Kormann&Meixner足迹模型分别分析了农田、林地和高寒草地通量源区的分布特征.Kim等[30]利用Kljun模型[20]分析了混交林EC观测塔的通量贡献源区及其空间代表性.Xu等[31]利用Kljun模型[20]分析了额济纳旗绿洲EC和LAS通量观测的空间代表性,并计算了EC通量矩阵和LAS观测的区域平均感热通量.Hutjes等[32]利用Hsieh模型分析了复杂下垫面航空测量通量的空间代表性,并确定了不同土地覆被的贡献.Ward等[33]使用Hsieh模型分析了城市下垫面EC和LAS通量观测的空间代表性.孙根厚等[34]利用Hsieh模型分析了那曲/BJ 观测点(高寒草地)EC和LAS两种空间尺度的感热通量差异及造成这种差异的原因. ...
An analytical footprint model for non-neutral stratification
2
2001
... 目前已经有多种足迹模型可供参考应用[22]:解析足迹模型较为简单易用,如FSAM模型[23]、Kormann&Meixner模型[24]等,理论上仅适用于平坦均匀、大气状况稳定的下垫面;拉格朗日随机足迹模型和基于大涡模拟的足迹模型物理基础较好但计算量较大;多种足迹模式的结合,如基于拉格朗日随机扩散模式建立的近似解析模型,如Hsieh模型[25]和Kljun模型[20,26-27].这几种足迹模型目前已经被广泛应用于通量的空间代表性分析中.米娜等[28]利用FSAM模型分析了人工林、草地等下垫面通量贡献区的影响因素,并对通量站点的空间代表性做了评价.Liu等[29]利用Kormann&Meixner足迹模型分别分析了农田、林地和高寒草地通量源区的分布特征.Kim等[30]利用Kljun模型[20]分析了混交林EC观测塔的通量贡献源区及其空间代表性.Xu等[31]利用Kljun模型[20]分析了额济纳旗绿洲EC和LAS通量观测的空间代表性,并计算了EC通量矩阵和LAS观测的区域平均感热通量.Hutjes等[32]利用Hsieh模型分析了复杂下垫面航空测量通量的空间代表性,并确定了不同土地覆被的贡献.Ward等[33]使用Hsieh模型分析了城市下垫面EC和LAS通量观测的空间代表性.孙根厚等[34]利用Hsieh模型分析了那曲/BJ 观测点(高寒草地)EC和LAS两种空间尺度的感热通量差异及造成这种差异的原因. ...
... Kormann&Meixner(以下简称KM)模型[24]主要应用了近地层风速廓线、湍流扩散系数廓线和近地层相似理论来推导通量足迹的解析解.假设近地面层的风速(u)和湍流扩散系数(K)都可以用幂指数形式近似: ...
An approximate analytical model for footprint estimation of scalar fluxes in thermally stratified atmospheric flows
2
2000
... 目前已经有多种足迹模型可供参考应用[22]:解析足迹模型较为简单易用,如FSAM模型[23]、Kormann&Meixner模型[24]等,理论上仅适用于平坦均匀、大气状况稳定的下垫面;拉格朗日随机足迹模型和基于大涡模拟的足迹模型物理基础较好但计算量较大;多种足迹模式的结合,如基于拉格朗日随机扩散模式建立的近似解析模型,如Hsieh模型[25]和Kljun模型[20,26-27].这几种足迹模型目前已经被广泛应用于通量的空间代表性分析中.米娜等[28]利用FSAM模型分析了人工林、草地等下垫面通量贡献区的影响因素,并对通量站点的空间代表性做了评价.Liu等[29]利用Kormann&Meixner足迹模型分别分析了农田、林地和高寒草地通量源区的分布特征.Kim等[30]利用Kljun模型[20]分析了混交林EC观测塔的通量贡献源区及其空间代表性.Xu等[31]利用Kljun模型[20]分析了额济纳旗绿洲EC和LAS通量观测的空间代表性,并计算了EC通量矩阵和LAS观测的区域平均感热通量.Hutjes等[32]利用Hsieh模型分析了复杂下垫面航空测量通量的空间代表性,并确定了不同土地覆被的贡献.Ward等[33]使用Hsieh模型分析了城市下垫面EC和LAS通量观测的空间代表性.孙根厚等[34]利用Hsieh模型分析了那曲/BJ 观测点(高寒草地)EC和LAS两种空间尺度的感热通量差异及造成这种差异的原因. ...
... Hsieh模型[25]利用观测高度(zm)和粗糙度长度(z0)定义了一个新的尺度参数: ...
A three-dimensional backward lagrangian footprint model for a wide range of boundary-layer stratifications
2
2002
... 目前已经有多种足迹模型可供参考应用[22]:解析足迹模型较为简单易用,如FSAM模型[23]、Kormann&Meixner模型[24]等,理论上仅适用于平坦均匀、大气状况稳定的下垫面;拉格朗日随机足迹模型和基于大涡模拟的足迹模型物理基础较好但计算量较大;多种足迹模式的结合,如基于拉格朗日随机扩散模式建立的近似解析模型,如Hsieh模型[25]和Kljun模型[20,26-27].这几种足迹模型目前已经被广泛应用于通量的空间代表性分析中.米娜等[28]利用FSAM模型分析了人工林、草地等下垫面通量贡献区的影响因素,并对通量站点的空间代表性做了评价.Liu等[29]利用Kormann&Meixner足迹模型分别分析了农田、林地和高寒草地通量源区的分布特征.Kim等[30]利用Kljun模型[20]分析了混交林EC观测塔的通量贡献源区及其空间代表性.Xu等[31]利用Kljun模型[20]分析了额济纳旗绿洲EC和LAS通量观测的空间代表性,并计算了EC通量矩阵和LAS观测的区域平均感热通量.Hutjes等[32]利用Hsieh模型分析了复杂下垫面航空测量通量的空间代表性,并确定了不同土地覆被的贡献.Ward等[33]使用Hsieh模型分析了城市下垫面EC和LAS通量观测的空间代表性.孙根厚等[34]利用Hsieh模型分析了那曲/BJ 观测点(高寒草地)EC和LAS两种空间尺度的感热通量差异及造成这种差异的原因. ...
... 2002年Kljun等[26]提出了基于后向拉格朗日随机粒子扩散的足迹模型(LPDM-B),适用于大范围边界层条件;2004年Kljun等[48]通过风洞试验评估了LPDM-B模型,发现模型结果与风洞数据良好吻合;并对模型进行了简单的参数化[27],但其仅提供了足迹的侧向通量积分函数,未描述侧风分布;2015年Kljun等[20]利用一种新颖的尺度扩展方法,改进LPDM-B模型足迹参数方案,提出了一种简单二维参数化方案即Flux footprint prediction (FFP),对足迹的侧风分布进行了描述.相比LPDM-B模型,FFP可直接计算二维足迹分布.实验采用FFP足迹模型. ...
A simple parameterisation for flux footprint predictions
4
2004
... 目前已经有多种足迹模型可供参考应用[22]:解析足迹模型较为简单易用,如FSAM模型[23]、Kormann&Meixner模型[24]等,理论上仅适用于平坦均匀、大气状况稳定的下垫面;拉格朗日随机足迹模型和基于大涡模拟的足迹模型物理基础较好但计算量较大;多种足迹模式的结合,如基于拉格朗日随机扩散模式建立的近似解析模型,如Hsieh模型[25]和Kljun模型[20,26-27].这几种足迹模型目前已经被广泛应用于通量的空间代表性分析中.米娜等[28]利用FSAM模型分析了人工林、草地等下垫面通量贡献区的影响因素,并对通量站点的空间代表性做了评价.Liu等[29]利用Kormann&Meixner足迹模型分别分析了农田、林地和高寒草地通量源区的分布特征.Kim等[30]利用Kljun模型[20]分析了混交林EC观测塔的通量贡献源区及其空间代表性.Xu等[31]利用Kljun模型[20]分析了额济纳旗绿洲EC和LAS通量观测的空间代表性,并计算了EC通量矩阵和LAS观测的区域平均感热通量.Hutjes等[32]利用Hsieh模型分析了复杂下垫面航空测量通量的空间代表性,并确定了不同土地覆被的贡献.Ward等[33]使用Hsieh模型分析了城市下垫面EC和LAS通量观测的空间代表性.孙根厚等[34]利用Hsieh模型分析了那曲/BJ 观测点(高寒草地)EC和LAS两种空间尺度的感热通量差异及造成这种差异的原因. ...
... 目前只有少数研究对通量足迹模型进行了比较.Kljun等[20]将3个常用的模型Hsieh、Kormann & Meixner、Kljun(2004)[27]与Kljun(2015)[20]的足迹结果进行了比较.Zhang等[38]对比了FSAM、Kormann&Meixner和Hsieh足迹结果的差异及其原因,阐明了气候学足迹的季节变化及其主要影响因素.van de Boer等[39]利用自然示踪剂对Hsieh、KM和Detto[40]的足迹模型进行了评估.利用不同下垫面类型的涡动相关数据对多个通量足迹模型进行比较和评估的工作仍比较少.这方面的研究工作对如何合理选择足迹模型具有重要意义,也是开展通量贡献区分析以及复杂下垫面观测通量数据质量评估的关键. ...
... [27]与Kljun(2015)[20]的足迹结果进行了比较.Zhang等[38]对比了FSAM、Kormann&Meixner和Hsieh足迹结果的差异及其原因,阐明了气候学足迹的季节变化及其主要影响因素.van de Boer等[39]利用自然示踪剂对Hsieh、KM和Detto[40]的足迹模型进行了评估.利用不同下垫面类型的涡动相关数据对多个通量足迹模型进行比较和评估的工作仍比较少.这方面的研究工作对如何合理选择足迹模型具有重要意义,也是开展通量贡献区分析以及复杂下垫面观测通量数据质量评估的关键. ...
... 2002年Kljun等[26]提出了基于后向拉格朗日随机粒子扩散的足迹模型(LPDM-B),适用于大范围边界层条件;2004年Kljun等[48]通过风洞试验评估了LPDM-B模型,发现模型结果与风洞数据良好吻合;并对模型进行了简单的参数化[27],但其仅提供了足迹的侧向通量积分函数,未描述侧风分布;2015年Kljun等[20]利用一种新颖的尺度扩展方法,改进LPDM-B模型足迹参数方案,提出了一种简单二维参数化方案即Flux footprint prediction (FFP),对足迹的侧风分布进行了描述.相比LPDM-B模型,FFP可直接计算二维足迹分布.实验采用FFP足迹模型. ...
中国通量观测网络(ChinaFLUX)通量观测空间代表性初步研究
1
2006
... 目前已经有多种足迹模型可供参考应用[22]:解析足迹模型较为简单易用,如FSAM模型[23]、Kormann&Meixner模型[24]等,理论上仅适用于平坦均匀、大气状况稳定的下垫面;拉格朗日随机足迹模型和基于大涡模拟的足迹模型物理基础较好但计算量较大;多种足迹模式的结合,如基于拉格朗日随机扩散模式建立的近似解析模型,如Hsieh模型[25]和Kljun模型[20,26-27].这几种足迹模型目前已经被广泛应用于通量的空间代表性分析中.米娜等[28]利用FSAM模型分析了人工林、草地等下垫面通量贡献区的影响因素,并对通量站点的空间代表性做了评价.Liu等[29]利用Kormann&Meixner足迹模型分别分析了农田、林地和高寒草地通量源区的分布特征.Kim等[30]利用Kljun模型[20]分析了混交林EC观测塔的通量贡献源区及其空间代表性.Xu等[31]利用Kljun模型[20]分析了额济纳旗绿洲EC和LAS通量观测的空间代表性,并计算了EC通量矩阵和LAS观测的区域平均感热通量.Hutjes等[32]利用Hsieh模型分析了复杂下垫面航空测量通量的空间代表性,并确定了不同土地覆被的贡献.Ward等[33]使用Hsieh模型分析了城市下垫面EC和LAS通量观测的空间代表性.孙根厚等[34]利用Hsieh模型分析了那曲/BJ 观测点(高寒草地)EC和LAS两种空间尺度的感热通量差异及造成这种差异的原因. ...
中国通量观测网络(ChinaFLUX)通量观测空间代表性初步研究
1
2006
... 目前已经有多种足迹模型可供参考应用[22]:解析足迹模型较为简单易用,如FSAM模型[23]、Kormann&Meixner模型[24]等,理论上仅适用于平坦均匀、大气状况稳定的下垫面;拉格朗日随机足迹模型和基于大涡模拟的足迹模型物理基础较好但计算量较大;多种足迹模式的结合,如基于拉格朗日随机扩散模式建立的近似解析模型,如Hsieh模型[25]和Kljun模型[20,26-27].这几种足迹模型目前已经被广泛应用于通量的空间代表性分析中.米娜等[28]利用FSAM模型分析了人工林、草地等下垫面通量贡献区的影响因素,并对通量站点的空间代表性做了评价.Liu等[29]利用Kormann&Meixner足迹模型分别分析了农田、林地和高寒草地通量源区的分布特征.Kim等[30]利用Kljun模型[20]分析了混交林EC观测塔的通量贡献源区及其空间代表性.Xu等[31]利用Kljun模型[20]分析了额济纳旗绿洲EC和LAS通量观测的空间代表性,并计算了EC通量矩阵和LAS观测的区域平均感热通量.Hutjes等[32]利用Hsieh模型分析了复杂下垫面航空测量通量的空间代表性,并确定了不同土地覆被的贡献.Ward等[33]使用Hsieh模型分析了城市下垫面EC和LAS通量观测的空间代表性.孙根厚等[34]利用Hsieh模型分析了那曲/BJ 观测点(高寒草地)EC和LAS两种空间尺度的感热通量差异及造成这种差异的原因. ...
A comparison of eddy-covariance and large aperture scintillometer measurements with respect to the energy balance closure problem
2
2011
... 目前已经有多种足迹模型可供参考应用[22]:解析足迹模型较为简单易用,如FSAM模型[23]、Kormann&Meixner模型[24]等,理论上仅适用于平坦均匀、大气状况稳定的下垫面;拉格朗日随机足迹模型和基于大涡模拟的足迹模型物理基础较好但计算量较大;多种足迹模式的结合,如基于拉格朗日随机扩散模式建立的近似解析模型,如Hsieh模型[25]和Kljun模型[20,26-27].这几种足迹模型目前已经被广泛应用于通量的空间代表性分析中.米娜等[28]利用FSAM模型分析了人工林、草地等下垫面通量贡献区的影响因素,并对通量站点的空间代表性做了评价.Liu等[29]利用Kormann&Meixner足迹模型分别分析了农田、林地和高寒草地通量源区的分布特征.Kim等[30]利用Kljun模型[20]分析了混交林EC观测塔的通量贡献源区及其空间代表性.Xu等[31]利用Kljun模型[20]分析了额济纳旗绿洲EC和LAS通量观测的空间代表性,并计算了EC通量矩阵和LAS观测的区域平均感热通量.Hutjes等[32]利用Hsieh模型分析了复杂下垫面航空测量通量的空间代表性,并确定了不同土地覆被的贡献.Ward等[33]使用Hsieh模型分析了城市下垫面EC和LAS通量观测的空间代表性.孙根厚等[34]利用Hsieh模型分析了那曲/BJ 观测点(高寒草地)EC和LAS两种空间尺度的感热通量差异及造成这种差异的原因. ...
... 选取了阿柔超级站2019年4~7月和大满超级站2012年5~8月的涡动相关观测数据.利用美国LI-COR公司EddyPro软件(Lincoln,Nebraska USA,https:∥www.licor.com/env/products/eddy_covariance/eddypro/)对涡动相关仪采集频率为10 Hz的原始湍流数据进行一系列处理,取平均时段为30 min.处理过程包括野点去除、延迟时间校正、坐标旋转(倾斜修正)、频率损失修正、超声虚温修正以及WPL修正等必要校正过程[15,45].同时对观测数据进行了严格的质量控制,通过湍流平稳性检验和湍流发展性检验两个评判标准对通量值进行质量评价并将质量标识分为3级(0、1、2).由于仪器故障、降雨和人为因素等原因,应对通量数据进行必要的筛选和剔除[29,46]:①剔除降雨时段及其前后1 h数据;②剔除质量标注为2的数据;③剔除夜间弱湍流(摩擦风速小于0.1 m/s)的观测数据;④剔除10 Hz原始数据中每30 min内缺失率大于10%的数据.选取质量标注为0的高质量数据进行足迹分析. ...
Seasonal variation of source contributions to eddy-covariance CO2 measurements in a mixed Hardwood-conifer forest
1
2018
... 目前已经有多种足迹模型可供参考应用[22]:解析足迹模型较为简单易用,如FSAM模型[23]、Kormann&Meixner模型[24]等,理论上仅适用于平坦均匀、大气状况稳定的下垫面;拉格朗日随机足迹模型和基于大涡模拟的足迹模型物理基础较好但计算量较大;多种足迹模式的结合,如基于拉格朗日随机扩散模式建立的近似解析模型,如Hsieh模型[25]和Kljun模型[20,26-27].这几种足迹模型目前已经被广泛应用于通量的空间代表性分析中.米娜等[28]利用FSAM模型分析了人工林、草地等下垫面通量贡献区的影响因素,并对通量站点的空间代表性做了评价.Liu等[29]利用Kormann&Meixner足迹模型分别分析了农田、林地和高寒草地通量源区的分布特征.Kim等[30]利用Kljun模型[20]分析了混交林EC观测塔的通量贡献源区及其空间代表性.Xu等[31]利用Kljun模型[20]分析了额济纳旗绿洲EC和LAS通量观测的空间代表性,并计算了EC通量矩阵和LAS观测的区域平均感热通量.Hutjes等[32]利用Hsieh模型分析了复杂下垫面航空测量通量的空间代表性,并确定了不同土地覆被的贡献.Ward等[33]使用Hsieh模型分析了城市下垫面EC和LAS通量观测的空间代表性.孙根厚等[34]利用Hsieh模型分析了那曲/BJ 观测点(高寒草地)EC和LAS两种空间尺度的感热通量差异及造成这种差异的原因. ...
Aggregation of area-averaged evapotranspiration over the Ejina Oasis based on a flux matrix and footprint analysis
1
2019
... 目前已经有多种足迹模型可供参考应用[22]:解析足迹模型较为简单易用,如FSAM模型[23]、Kormann&Meixner模型[24]等,理论上仅适用于平坦均匀、大气状况稳定的下垫面;拉格朗日随机足迹模型和基于大涡模拟的足迹模型物理基础较好但计算量较大;多种足迹模式的结合,如基于拉格朗日随机扩散模式建立的近似解析模型,如Hsieh模型[25]和Kljun模型[20,26-27].这几种足迹模型目前已经被广泛应用于通量的空间代表性分析中.米娜等[28]利用FSAM模型分析了人工林、草地等下垫面通量贡献区的影响因素,并对通量站点的空间代表性做了评价.Liu等[29]利用Kormann&Meixner足迹模型分别分析了农田、林地和高寒草地通量源区的分布特征.Kim等[30]利用Kljun模型[20]分析了混交林EC观测塔的通量贡献源区及其空间代表性.Xu等[31]利用Kljun模型[20]分析了额济纳旗绿洲EC和LAS通量观测的空间代表性,并计算了EC通量矩阵和LAS观测的区域平均感热通量.Hutjes等[32]利用Hsieh模型分析了复杂下垫面航空测量通量的空间代表性,并确定了不同土地覆被的贡献.Ward等[33]使用Hsieh模型分析了城市下垫面EC和LAS通量观测的空间代表性.孙根厚等[34]利用Hsieh模型分析了那曲/BJ 观测点(高寒草地)EC和LAS两种空间尺度的感热通量差异及造成这种差异的原因. ...
Disaggregation of airborne flux measurements using footprint analysis
1
2010
... 目前已经有多种足迹模型可供参考应用[22]:解析足迹模型较为简单易用,如FSAM模型[23]、Kormann&Meixner模型[24]等,理论上仅适用于平坦均匀、大气状况稳定的下垫面;拉格朗日随机足迹模型和基于大涡模拟的足迹模型物理基础较好但计算量较大;多种足迹模式的结合,如基于拉格朗日随机扩散模式建立的近似解析模型,如Hsieh模型[25]和Kljun模型[20,26-27].这几种足迹模型目前已经被广泛应用于通量的空间代表性分析中.米娜等[28]利用FSAM模型分析了人工林、草地等下垫面通量贡献区的影响因素,并对通量站点的空间代表性做了评价.Liu等[29]利用Kormann&Meixner足迹模型分别分析了农田、林地和高寒草地通量源区的分布特征.Kim等[30]利用Kljun模型[20]分析了混交林EC观测塔的通量贡献源区及其空间代表性.Xu等[31]利用Kljun模型[20]分析了额济纳旗绿洲EC和LAS通量观测的空间代表性,并计算了EC通量矩阵和LAS观测的区域平均感热通量.Hutjes等[32]利用Hsieh模型分析了复杂下垫面航空测量通量的空间代表性,并确定了不同土地覆被的贡献.Ward等[33]使用Hsieh模型分析了城市下垫面EC和LAS通量观测的空间代表性.孙根厚等[34]利用Hsieh模型分析了那曲/BJ 观测点(高寒草地)EC和LAS两种空间尺度的感热通量差异及造成这种差异的原因. ...
Multi-scale sensible heat fluxes in the suburban environment from large-aperture scintillometry and eddy covariance
1
2014
... 目前已经有多种足迹模型可供参考应用[22]:解析足迹模型较为简单易用,如FSAM模型[23]、Kormann&Meixner模型[24]等,理论上仅适用于平坦均匀、大气状况稳定的下垫面;拉格朗日随机足迹模型和基于大涡模拟的足迹模型物理基础较好但计算量较大;多种足迹模式的结合,如基于拉格朗日随机扩散模式建立的近似解析模型,如Hsieh模型[25]和Kljun模型[20,26-27].这几种足迹模型目前已经被广泛应用于通量的空间代表性分析中.米娜等[28]利用FSAM模型分析了人工林、草地等下垫面通量贡献区的影响因素,并对通量站点的空间代表性做了评价.Liu等[29]利用Kormann&Meixner足迹模型分别分析了农田、林地和高寒草地通量源区的分布特征.Kim等[30]利用Kljun模型[20]分析了混交林EC观测塔的通量贡献源区及其空间代表性.Xu等[31]利用Kljun模型[20]分析了额济纳旗绿洲EC和LAS通量观测的空间代表性,并计算了EC通量矩阵和LAS观测的区域平均感热通量.Hutjes等[32]利用Hsieh模型分析了复杂下垫面航空测量通量的空间代表性,并确定了不同土地覆被的贡献.Ward等[33]使用Hsieh模型分析了城市下垫面EC和LAS通量观测的空间代表性.孙根厚等[34]利用Hsieh模型分析了那曲/BJ 观测点(高寒草地)EC和LAS两种空间尺度的感热通量差异及造成这种差异的原因. ...
那曲地区两种空间尺度感热通量的对比分析
1
2016
... 目前已经有多种足迹模型可供参考应用[22]:解析足迹模型较为简单易用,如FSAM模型[23]、Kormann&Meixner模型[24]等,理论上仅适用于平坦均匀、大气状况稳定的下垫面;拉格朗日随机足迹模型和基于大涡模拟的足迹模型物理基础较好但计算量较大;多种足迹模式的结合,如基于拉格朗日随机扩散模式建立的近似解析模型,如Hsieh模型[25]和Kljun模型[20,26-27].这几种足迹模型目前已经被广泛应用于通量的空间代表性分析中.米娜等[28]利用FSAM模型分析了人工林、草地等下垫面通量贡献区的影响因素,并对通量站点的空间代表性做了评价.Liu等[29]利用Kormann&Meixner足迹模型分别分析了农田、林地和高寒草地通量源区的分布特征.Kim等[30]利用Kljun模型[20]分析了混交林EC观测塔的通量贡献源区及其空间代表性.Xu等[31]利用Kljun模型[20]分析了额济纳旗绿洲EC和LAS通量观测的空间代表性,并计算了EC通量矩阵和LAS观测的区域平均感热通量.Hutjes等[32]利用Hsieh模型分析了复杂下垫面航空测量通量的空间代表性,并确定了不同土地覆被的贡献.Ward等[33]使用Hsieh模型分析了城市下垫面EC和LAS通量观测的空间代表性.孙根厚等[34]利用Hsieh模型分析了那曲/BJ 观测点(高寒草地)EC和LAS两种空间尺度的感热通量差异及造成这种差异的原因. ...
那曲地区两种空间尺度感热通量的对比分析
1
2016
... 目前已经有多种足迹模型可供参考应用[22]:解析足迹模型较为简单易用,如FSAM模型[23]、Kormann&Meixner模型[24]等,理论上仅适用于平坦均匀、大气状况稳定的下垫面;拉格朗日随机足迹模型和基于大涡模拟的足迹模型物理基础较好但计算量较大;多种足迹模式的结合,如基于拉格朗日随机扩散模式建立的近似解析模型,如Hsieh模型[25]和Kljun模型[20,26-27].这几种足迹模型目前已经被广泛应用于通量的空间代表性分析中.米娜等[28]利用FSAM模型分析了人工林、草地等下垫面通量贡献区的影响因素,并对通量站点的空间代表性做了评价.Liu等[29]利用Kormann&Meixner足迹模型分别分析了农田、林地和高寒草地通量源区的分布特征.Kim等[30]利用Kljun模型[20]分析了混交林EC观测塔的通量贡献源区及其空间代表性.Xu等[31]利用Kljun模型[20]分析了额济纳旗绿洲EC和LAS通量观测的空间代表性,并计算了EC通量矩阵和LAS观测的区域平均感热通量.Hutjes等[32]利用Hsieh模型分析了复杂下垫面航空测量通量的空间代表性,并确定了不同土地覆被的贡献.Ward等[33]使用Hsieh模型分析了城市下垫面EC和LAS通量观测的空间代表性.孙根厚等[34]利用Hsieh模型分析了那曲/BJ 观测点(高寒草地)EC和LAS两种空间尺度的感热通量差异及造成这种差异的原因. ...
农田下垫面观测通量的变化特征及其气候学足迹分析
2
2013
... 为了对长时间序列的通量测量结果的空间代表性进行评价,需要计算对应时间段内观测通量的气候学足迹.利用足迹模型得到能够反映通量随时间变化的气候学足迹,对更合理的评价长期通量观测结果的空间代表性是十分重要的[35].Chen等[36]对通量塔的月、年尺度的气候学足迹特征进行了分析,并比较了EC测量和遥感测量的差异.朱明佳等[35]采用算术平均和通量加权两种气候学足迹计算方法,发现通量加权的气候学足迹更能有效地反映观测通量平均状况的实际通量贡献区域.双喜等[37]利用气候学足迹,分析了EC和LAS通量源区的空间代表性特征和季节变化特征,并探讨了二者观测通量的差异性及原因.虽然足迹模型已经得到了广泛的应用,但如何选择一个合适的模型仍然是一个巨大的挑战[20]. ...
... [35]采用算术平均和通量加权两种气候学足迹计算方法,发现通量加权的气候学足迹更能有效地反映观测通量平均状况的实际通量贡献区域.双喜等[37]利用气候学足迹,分析了EC和LAS通量源区的空间代表性特征和季节变化特征,并探讨了二者观测通量的差异性及原因.虽然足迹模型已经得到了广泛的应用,但如何选择一个合适的模型仍然是一个巨大的挑战[20]. ...
农田下垫面观测通量的变化特征及其气候学足迹分析
2
2013
... 为了对长时间序列的通量测量结果的空间代表性进行评价,需要计算对应时间段内观测通量的气候学足迹.利用足迹模型得到能够反映通量随时间变化的气候学足迹,对更合理的评价长期通量观测结果的空间代表性是十分重要的[35].Chen等[36]对通量塔的月、年尺度的气候学足迹特征进行了分析,并比较了EC测量和遥感测量的差异.朱明佳等[35]采用算术平均和通量加权两种气候学足迹计算方法,发现通量加权的气候学足迹更能有效地反映观测通量平均状况的实际通量贡献区域.双喜等[37]利用气候学足迹,分析了EC和LAS通量源区的空间代表性特征和季节变化特征,并探讨了二者观测通量的差异性及原因.虽然足迹模型已经得到了广泛的应用,但如何选择一个合适的模型仍然是一个巨大的挑战[20]. ...
... [35]采用算术平均和通量加权两种气候学足迹计算方法,发现通量加权的气候学足迹更能有效地反映观测通量平均状况的实际通量贡献区域.双喜等[37]利用气候学足迹,分析了EC和LAS通量源区的空间代表性特征和季节变化特征,并探讨了二者观测通量的差异性及原因.虽然足迹模型已经得到了广泛的应用,但如何选择一个合适的模型仍然是一个巨大的挑战[20]. ...
Assessing tower flux footprint climatology and scaling between remotely sensed and eddy covariance measurements
1
2009
... 为了对长时间序列的通量测量结果的空间代表性进行评价,需要计算对应时间段内观测通量的气候学足迹.利用足迹模型得到能够反映通量随时间变化的气候学足迹,对更合理的评价长期通量观测结果的空间代表性是十分重要的[35].Chen等[36]对通量塔的月、年尺度的气候学足迹特征进行了分析,并比较了EC测量和遥感测量的差异.朱明佳等[35]采用算术平均和通量加权两种气候学足迹计算方法,发现通量加权的气候学足迹更能有效地反映观测通量平均状况的实际通量贡献区域.双喜等[37]利用气候学足迹,分析了EC和LAS通量源区的空间代表性特征和季节变化特征,并探讨了二者观测通量的差异性及原因.虽然足迹模型已经得到了广泛的应用,但如何选择一个合适的模型仍然是一个巨大的挑战[20]. ...
黑河流域观测通量的空间代表性研究
1
2009
... 为了对长时间序列的通量测量结果的空间代表性进行评价,需要计算对应时间段内观测通量的气候学足迹.利用足迹模型得到能够反映通量随时间变化的气候学足迹,对更合理的评价长期通量观测结果的空间代表性是十分重要的[35].Chen等[36]对通量塔的月、年尺度的气候学足迹特征进行了分析,并比较了EC测量和遥感测量的差异.朱明佳等[35]采用算术平均和通量加权两种气候学足迹计算方法,发现通量加权的气候学足迹更能有效地反映观测通量平均状况的实际通量贡献区域.双喜等[37]利用气候学足迹,分析了EC和LAS通量源区的空间代表性特征和季节变化特征,并探讨了二者观测通量的差异性及原因.虽然足迹模型已经得到了广泛的应用,但如何选择一个合适的模型仍然是一个巨大的挑战[20]. ...
黑河流域观测通量的空间代表性研究
1
2009
... 为了对长时间序列的通量测量结果的空间代表性进行评价,需要计算对应时间段内观测通量的气候学足迹.利用足迹模型得到能够反映通量随时间变化的气候学足迹,对更合理的评价长期通量观测结果的空间代表性是十分重要的[35].Chen等[36]对通量塔的月、年尺度的气候学足迹特征进行了分析,并比较了EC测量和遥感测量的差异.朱明佳等[35]采用算术平均和通量加权两种气候学足迹计算方法,发现通量加权的气候学足迹更能有效地反映观测通量平均状况的实际通量贡献区域.双喜等[37]利用气候学足迹,分析了EC和LAS通量源区的空间代表性特征和季节变化特征,并探讨了二者观测通量的差异性及原因.虽然足迹模型已经得到了广泛的应用,但如何选择一个合适的模型仍然是一个巨大的挑战[20]. ...
Flux footprint climatology estimated by three analytical models over a subtropical coniferous plantation in Southeast China
2
2015
... 目前只有少数研究对通量足迹模型进行了比较.Kljun等[20]将3个常用的模型Hsieh、Kormann & Meixner、Kljun(2004)[27]与Kljun(2015)[20]的足迹结果进行了比较.Zhang等[38]对比了FSAM、Kormann&Meixner和Hsieh足迹结果的差异及其原因,阐明了气候学足迹的季节变化及其主要影响因素.van de Boer等[39]利用自然示踪剂对Hsieh、KM和Detto[40]的足迹模型进行了评估.利用不同下垫面类型的涡动相关数据对多个通量足迹模型进行比较和评估的工作仍比较少.这方面的研究工作对如何合理选择足迹模型具有重要意义,也是开展通量贡献区分析以及复杂下垫面观测通量数据质量评估的关键. ...
... 3个模型均隐式或显式地依赖于倒羽假设,羽流特征参数的平均羽流高度和平均羽流有效速度取决于测量高度.随着测量高度的增加,平均羽流高度增加,平均羽流有效速度下降,源区增大[38].因此3个模型均对zm敏感. ...
Sensitivity and uncertainty of analytical footprint models according to a combined natural tracer and ensemble approach
2
2013
... 目前只有少数研究对通量足迹模型进行了比较.Kljun等[20]将3个常用的模型Hsieh、Kormann & Meixner、Kljun(2004)[27]与Kljun(2015)[20]的足迹结果进行了比较.Zhang等[38]对比了FSAM、Kormann&Meixner和Hsieh足迹结果的差异及其原因,阐明了气候学足迹的季节变化及其主要影响因素.van de Boer等[39]利用自然示踪剂对Hsieh、KM和Detto[40]的足迹模型进行了评估.利用不同下垫面类型的涡动相关数据对多个通量足迹模型进行比较和评估的工作仍比较少.这方面的研究工作对如何合理选择足迹模型具有重要意义,也是开展通量贡献区分析以及复杂下垫面观测通量数据质量评估的关键. ...
... 由于Hsieh的原始模型未考虑侧风扩散的影响,仅提供了一维的侧向通量积分函数.因此,实验利用KM模型的侧风分布函数,结合公式(9)和(17),使得Hsieh模型可估算二维足迹结果.van de Boer等[39]曾结合Hsieh模型与KM模型的侧风分量计算站点观测水热通量足迹分布,与自然示踪剂结果相比无显著差异. ...
Soil moisture and vegetation controls on evapotranspiration in a heterogeneous Mediterranean ecosystem on Sardinia, Italy
1
2006
... 目前只有少数研究对通量足迹模型进行了比较.Kljun等[20]将3个常用的模型Hsieh、Kormann & Meixner、Kljun(2004)[27]与Kljun(2015)[20]的足迹结果进行了比较.Zhang等[38]对比了FSAM、Kormann&Meixner和Hsieh足迹结果的差异及其原因,阐明了气候学足迹的季节变化及其主要影响因素.van de Boer等[39]利用自然示踪剂对Hsieh、KM和Detto[40]的足迹模型进行了评估.利用不同下垫面类型的涡动相关数据对多个通量足迹模型进行比较和评估的工作仍比较少.这方面的研究工作对如何合理选择足迹模型具有重要意义,也是开展通量贡献区分析以及复杂下垫面观测通量数据质量评估的关键. ...
黑河综合遥感联合试验涡动相关通量数据处理及产品分析
1
2010
... 黑河流域生态—水文过程综合遥感观测联合实验(Heihe Watershed Allied Telemetry Experimental Research,HiWATER)在黑河上中下游地区建立了多个包含涡动相关仪、大孔径闪烁仪与自动气象站的观测矩阵,获取了大量地面水文气象观测数据,为揭示地表蒸散发的空间异质性,实现非均匀下垫面地表蒸散发的尺度扩展,发展和验证蒸散发模型提供了大量基础数据[41-42]. ...
黑河综合遥感联合试验涡动相关通量数据处理及产品分析
1
2010
... 黑河流域生态—水文过程综合遥感观测联合实验(Heihe Watershed Allied Telemetry Experimental Research,HiWATER)在黑河上中下游地区建立了多个包含涡动相关仪、大孔径闪烁仪与自动气象站的观测矩阵,获取了大量地面水文气象观测数据,为揭示地表蒸散发的空间异质性,实现非均匀下垫面地表蒸散发的尺度扩展,发展和验证蒸散发模型提供了大量基础数据[41-42]. ...
黑河流域生态—水文过程综合遥感观测联合试验总体设计
2
2012
... 黑河流域生态—水文过程综合遥感观测联合实验(Heihe Watershed Allied Telemetry Experimental Research,HiWATER)在黑河上中下游地区建立了多个包含涡动相关仪、大孔径闪烁仪与自动气象站的观测矩阵,获取了大量地面水文气象观测数据,为揭示地表蒸散发的空间异质性,实现非均匀下垫面地表蒸散发的尺度扩展,发展和验证蒸散发模型提供了大量基础数据[41-42]. ...
... HiWATER项目根据流域不同的景观特点,分别建立了上游寒区试验区、中游人工绿洲试验区和下游天然绿洲试验区[42].上游实验区在干流山区流域、子流域(八宝河流域)、小流域(葫芦沟和大野口)开展了观测试验,布设了水文气象观测网(涡动相关仪+自动气象站),其中阿柔超级站(100.464 3°E, 38.047 3°N;3 033 m)目前仍在持续运行.中游试验区在盈科—大满灌区内开展了非均匀下垫面地表蒸散发的多尺度观测实验,并设置了大(30 km×30 km)、小(5.5 km×5.5 km)两个嵌套实验区,共布设了21个观测站点,其中小试验区内布设了17个观测站点,包括玉米、居民区、蔬菜和果园等下垫面.其中除大满超级站有两层EC和7层气象梯度观测系统外,每个站点包含1套涡动相关仪与自动气象站(Automatic Weather Station,AWS),用于观测每个地块的地表通量和气象要素[11,44].另外4组大孔径闪烁仪贯穿小矩阵区域,目前大满超级站(100.372 23 E,38.855 51 N;1 556 m)和1组LAS仍在持续运行.2019年7月布设了一套微波闪烁仪(RGP-MWSC-160)与现有光学大孔径闪烁仪并行应用组成双波段闪烁仪系统,用于直接获取公里级尺度水热通量.下游实验区位于额济纳胡杨林保护区,布设了5个水文气象观测点(EC+AWS)和2组LAS,目前四道桥超级站和混合林站以及一组南北走向LAS仍在持续运行. ...
黑河流域生态—水文过程综合遥感观测联合试验总体设计
2
2012
... 黑河流域生态—水文过程综合遥感观测联合实验(Heihe Watershed Allied Telemetry Experimental Research,HiWATER)在黑河上中下游地区建立了多个包含涡动相关仪、大孔径闪烁仪与自动气象站的观测矩阵,获取了大量地面水文气象观测数据,为揭示地表蒸散发的空间异质性,实现非均匀下垫面地表蒸散发的尺度扩展,发展和验证蒸散发模型提供了大量基础数据[41-42]. ...
... HiWATER项目根据流域不同的景观特点,分别建立了上游寒区试验区、中游人工绿洲试验区和下游天然绿洲试验区[42].上游实验区在干流山区流域、子流域(八宝河流域)、小流域(葫芦沟和大野口)开展了观测试验,布设了水文气象观测网(涡动相关仪+自动气象站),其中阿柔超级站(100.464 3°E, 38.047 3°N;3 033 m)目前仍在持续运行.中游试验区在盈科—大满灌区内开展了非均匀下垫面地表蒸散发的多尺度观测实验,并设置了大(30 km×30 km)、小(5.5 km×5.5 km)两个嵌套实验区,共布设了21个观测站点,其中小试验区内布设了17个观测站点,包括玉米、居民区、蔬菜和果园等下垫面.其中除大满超级站有两层EC和7层气象梯度观测系统外,每个站点包含1套涡动相关仪与自动气象站(Automatic Weather Station,AWS),用于观测每个地块的地表通量和气象要素[11,44].另外4组大孔径闪烁仪贯穿小矩阵区域,目前大满超级站(100.372 23 E,38.855 51 N;1 556 m)和1组LAS仍在持续运行.2019年7月布设了一套微波闪烁仪(RGP-MWSC-160)与现有光学大孔径闪烁仪并行应用组成双波段闪烁仪系统,用于直接获取公里级尺度水热通量.下游实验区位于额济纳胡杨林保护区,布设了5个水文气象观测点(EC+AWS)和2组LAS,目前四道桥超级站和混合林站以及一组南北走向LAS仍在持续运行. ...
Watershed allied telemetry experimental research
1
2009
... 黑河流域(97.1°~102.0°E,37.7°~42.7°N)是我国第二大内陆河流域,流域总面积约为14.3×104 km2 [43].流域的景观地带性十分明显,从上游到下游,以水为纽带形成了“冰雪—森林—草原—河流—湖泊—绿洲—沙漠—戈壁”的多元自然景观,流域内寒区和干旱区并存,山区冰冻圈和极端干旱的河流尾闾地区形成了鲜明对比[44]. ...
The heihe integrated observatory network: a basin-scale land surface processes observatory in China
2
2018
... 黑河流域(97.1°~102.0°E,37.7°~42.7°N)是我国第二大内陆河流域,流域总面积约为14.3×104 km2 [43].流域的景观地带性十分明显,从上游到下游,以水为纽带形成了“冰雪—森林—草原—河流—湖泊—绿洲—沙漠—戈壁”的多元自然景观,流域内寒区和干旱区并存,山区冰冻圈和极端干旱的河流尾闾地区形成了鲜明对比[44]. ...
... HiWATER项目根据流域不同的景观特点,分别建立了上游寒区试验区、中游人工绿洲试验区和下游天然绿洲试验区[42].上游实验区在干流山区流域、子流域(八宝河流域)、小流域(葫芦沟和大野口)开展了观测试验,布设了水文气象观测网(涡动相关仪+自动气象站),其中阿柔超级站(100.464 3°E, 38.047 3°N;3 033 m)目前仍在持续运行.中游试验区在盈科—大满灌区内开展了非均匀下垫面地表蒸散发的多尺度观测实验,并设置了大(30 km×30 km)、小(5.5 km×5.5 km)两个嵌套实验区,共布设了21个观测站点,其中小试验区内布设了17个观测站点,包括玉米、居民区、蔬菜和果园等下垫面.其中除大满超级站有两层EC和7层气象梯度观测系统外,每个站点包含1套涡动相关仪与自动气象站(Automatic Weather Station,AWS),用于观测每个地块的地表通量和气象要素[11,44].另外4组大孔径闪烁仪贯穿小矩阵区域,目前大满超级站(100.372 23 E,38.855 51 N;1 556 m)和1组LAS仍在持续运行.2019年7月布设了一套微波闪烁仪(RGP-MWSC-160)与现有光学大孔径闪烁仪并行应用组成双波段闪烁仪系统,用于直接获取公里级尺度水热通量.下游实验区位于额济纳胡杨林保护区,布设了5个水文气象观测点(EC+AWS)和2组LAS,目前四道桥超级站和混合林站以及一组南北走向LAS仍在持续运行. ...
涡动相关仪观测数据的处理与质量评价研究
1
2008
... 选取了阿柔超级站2019年4~7月和大满超级站2012年5~8月的涡动相关观测数据.利用美国LI-COR公司EddyPro软件(Lincoln,Nebraska USA,https:∥www.licor.com/env/products/eddy_covariance/eddypro/)对涡动相关仪采集频率为10 Hz的原始湍流数据进行一系列处理,取平均时段为30 min.处理过程包括野点去除、延迟时间校正、坐标旋转(倾斜修正)、频率损失修正、超声虚温修正以及WPL修正等必要校正过程[15,45].同时对观测数据进行了严格的质量控制,通过湍流平稳性检验和湍流发展性检验两个评判标准对通量值进行质量评价并将质量标识分为3级(0、1、2).由于仪器故障、降雨和人为因素等原因,应对通量数据进行必要的筛选和剔除[29,46]:①剔除降雨时段及其前后1 h数据;②剔除质量标注为2的数据;③剔除夜间弱湍流(摩擦风速小于0.1 m/s)的观测数据;④剔除10 Hz原始数据中每30 min内缺失率大于10%的数据.选取质量标注为0的高质量数据进行足迹分析. ...
涡动相关仪观测数据的处理与质量评价研究
1
2008
... 选取了阿柔超级站2019年4~7月和大满超级站2012年5~8月的涡动相关观测数据.利用美国LI-COR公司EddyPro软件(Lincoln,Nebraska USA,https:∥www.licor.com/env/products/eddy_covariance/eddypro/)对涡动相关仪采集频率为10 Hz的原始湍流数据进行一系列处理,取平均时段为30 min.处理过程包括野点去除、延迟时间校正、坐标旋转(倾斜修正)、频率损失修正、超声虚温修正以及WPL修正等必要校正过程[15,45].同时对观测数据进行了严格的质量控制,通过湍流平稳性检验和湍流发展性检验两个评判标准对通量值进行质量评价并将质量标识分为3级(0、1、2).由于仪器故障、降雨和人为因素等原因,应对通量数据进行必要的筛选和剔除[29,46]:①剔除降雨时段及其前后1 h数据;②剔除质量标注为2的数据;③剔除夜间弱湍流(摩擦风速小于0.1 m/s)的观测数据;④剔除10 Hz原始数据中每30 min内缺失率大于10%的数据.选取质量标注为0的高质量数据进行足迹分析. ...
Assessment of the energy balance closure under advective conditions and its impact using remote sensing data
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2017
... 选取了阿柔超级站2019年4~7月和大满超级站2012年5~8月的涡动相关观测数据.利用美国LI-COR公司EddyPro软件(Lincoln,Nebraska USA,https:∥www.licor.com/env/products/eddy_covariance/eddypro/)对涡动相关仪采集频率为10 Hz的原始湍流数据进行一系列处理,取平均时段为30 min.处理过程包括野点去除、延迟时间校正、坐标旋转(倾斜修正)、频率损失修正、超声虚温修正以及WPL修正等必要校正过程[15,45].同时对观测数据进行了严格的质量控制,通过湍流平稳性检验和湍流发展性检验两个评判标准对通量值进行质量评价并将质量标识分为3级(0、1、2).由于仪器故障、降雨和人为因素等原因,应对通量数据进行必要的筛选和剔除[29,46]:①剔除降雨时段及其前后1 h数据;②剔除质量标注为2的数据;③剔除夜间弱湍流(摩擦风速小于0.1 m/s)的观测数据;④剔除10 Hz原始数据中每30 min内缺失率大于10%的数据.选取质量标注为0的高质量数据进行足迹分析. ...
Experimental design for flux measurements: matching scales of observations and fluxes
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1997
... 足迹函数又称源权重函数,是描述近地面层表面源或汇的空间分布和仪器观测通量值之间关系的函数[47].通量足迹函数可以表示为侧向通量积分函数和侧风分布函数的乘积: ...
Evaluation of lagrangian footprint model using data from wind tunnel convective boundary layer
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2004
... 2002年Kljun等[26]提出了基于后向拉格朗日随机粒子扩散的足迹模型(LPDM-B),适用于大范围边界层条件;2004年Kljun等[48]通过风洞试验评估了LPDM-B模型,发现模型结果与风洞数据良好吻合;并对模型进行了简单的参数化[27],但其仅提供了足迹的侧向通量积分函数,未描述侧风分布;2015年Kljun等[20]利用一种新颖的尺度扩展方法,改进LPDM-B模型足迹参数方案,提出了一种简单二维参数化方案即Flux footprint prediction (FFP),对足迹的侧风分布进行了描述.相比LPDM-B模型,FFP可直接计算二维足迹分布.实验采用FFP足迹模型. ...
Experimental evaluation of Flux Footprint Models
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2017
... 由图5可知,从源区形状上看,3个模型不存在显著差异.从源区范围上看,在阿柔超级站,KM的源区范围略微大于Hsieh,明显大于Kljun,KM和Hsieh的足迹相似性很好,而与Kljun差异明显.在大满超级站,Hsieh的源区范围略大于KM,略大于Kljun.Kljun模型的源区范围明显较小,这与单时次的结论一致.这3种模型的足迹差异主要是由于模型基础理论的不同:KM为解析模型,Kljun和Hsieh均为拉格朗日随机扩散模式和量纲分析的结合.但Hsieh偏经验,模型机理不如Kljun,其解析函数依赖于经验常数D和Q.Kljun的源区范围明显小于另外两个模型,主要是由于 KM和Hsieh忽略了顺风湍流扩散[49],这会导致对接近测量系统的通量贡献的低估和足迹范围的增大[50-51],且KM模型高估了近地面附近的风速,平均羽流有效速度也有可能被高估,从而导致源区面积的增大,因此KM和Hsieh的源区范围明显大于Kljun.Rannik等[50,52]的研究表明在拉格朗日模型中考虑顺风湍流扩散会使xp更接近塔.KM和Hsieh在以高山草甸为下垫面的阿柔超级站表现出的相似性好于以玉米为下垫面的大满超级站,这可能是由于下垫面的差异造成的. ...
Footprint analysis for measurements over a heterogeneous forest
2
2000
... 由图5可知,从源区形状上看,3个模型不存在显著差异.从源区范围上看,在阿柔超级站,KM的源区范围略微大于Hsieh,明显大于Kljun,KM和Hsieh的足迹相似性很好,而与Kljun差异明显.在大满超级站,Hsieh的源区范围略大于KM,略大于Kljun.Kljun模型的源区范围明显较小,这与单时次的结论一致.这3种模型的足迹差异主要是由于模型基础理论的不同:KM为解析模型,Kljun和Hsieh均为拉格朗日随机扩散模式和量纲分析的结合.但Hsieh偏经验,模型机理不如Kljun,其解析函数依赖于经验常数D和Q.Kljun的源区范围明显小于另外两个模型,主要是由于 KM和Hsieh忽略了顺风湍流扩散[49],这会导致对接近测量系统的通量贡献的低估和足迹范围的增大[50-51],且KM模型高估了近地面附近的风速,平均羽流有效速度也有可能被高估,从而导致源区面积的增大,因此KM和Hsieh的源区范围明显大于Kljun.Rannik等[50,52]的研究表明在拉格朗日模型中考虑顺风湍流扩散会使xp更接近塔.KM和Hsieh在以高山草甸为下垫面的阿柔超级站表现出的相似性好于以玉米为下垫面的大满超级站,这可能是由于下垫面的差异造成的. ...
... [50,52]的研究表明在拉格朗日模型中考虑顺风湍流扩散会使xp更接近塔.KM和Hsieh在以高山草甸为下垫面的阿柔超级站表现出的相似性好于以玉米为下垫面的大满超级站,这可能是由于下垫面的差异造成的. ...
Footprint modeling for vegetation atmosphere exchange studies: a review and perspective
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2002
... 由图5可知,从源区形状上看,3个模型不存在显著差异.从源区范围上看,在阿柔超级站,KM的源区范围略微大于Hsieh,明显大于Kljun,KM和Hsieh的足迹相似性很好,而与Kljun差异明显.在大满超级站,Hsieh的源区范围略大于KM,略大于Kljun.Kljun模型的源区范围明显较小,这与单时次的结论一致.这3种模型的足迹差异主要是由于模型基础理论的不同:KM为解析模型,Kljun和Hsieh均为拉格朗日随机扩散模式和量纲分析的结合.但Hsieh偏经验,模型机理不如Kljun,其解析函数依赖于经验常数D和Q.Kljun的源区范围明显小于另外两个模型,主要是由于 KM和Hsieh忽略了顺风湍流扩散[49],这会导致对接近测量系统的通量贡献的低估和足迹范围的增大[50-51],且KM模型高估了近地面附近的风速,平均羽流有效速度也有可能被高估,从而导致源区面积的增大,因此KM和Hsieh的源区范围明显大于Kljun.Rannik等[50,52]的研究表明在拉格朗日模型中考虑顺风湍流扩散会使xp更接近塔.KM和Hsieh在以高山草甸为下垫面的阿柔超级站表现出的相似性好于以玉米为下垫面的大满超级站,这可能是由于下垫面的差异造成的. ...
Comparison of the langrangian footprint model LPDM-B with an analytical footprint model
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2003
... 由图5可知,从源区形状上看,3个模型不存在显著差异.从源区范围上看,在阿柔超级站,KM的源区范围略微大于Hsieh,明显大于Kljun,KM和Hsieh的足迹相似性很好,而与Kljun差异明显.在大满超级站,Hsieh的源区范围略大于KM,略大于Kljun.Kljun模型的源区范围明显较小,这与单时次的结论一致.这3种模型的足迹差异主要是由于模型基础理论的不同:KM为解析模型,Kljun和Hsieh均为拉格朗日随机扩散模式和量纲分析的结合.但Hsieh偏经验,模型机理不如Kljun,其解析函数依赖于经验常数D和Q.Kljun的源区范围明显小于另外两个模型,主要是由于 KM和Hsieh忽略了顺风湍流扩散[49],这会导致对接近测量系统的通量贡献的低估和足迹范围的增大[50-51],且KM模型高估了近地面附近的风速,平均羽流有效速度也有可能被高估,从而导致源区面积的增大,因此KM和Hsieh的源区范围明显大于Kljun.Rannik等[50,52]的研究表明在拉格朗日模型中考虑顺风湍流扩散会使xp更接近塔.KM和Hsieh在以高山草甸为下垫面的阿柔超级站表现出的相似性好于以玉米为下垫面的大满超级站,这可能是由于下垫面的差异造成的. ...