LI-COR EC 應用案例 | 【GLOBAL CHANGE BIOL】將蒸散拆分為蒸發(fā)和蒸騰的新方法——以濕地生態(tài)系統為例

原文以 A novel approach to partitioning evapotranspiration into evaporation and transpiration

in flooded ecosystems 為標題發(fā)表在Global Change Biology上

作者: Elke Eichelmann等

翻譯：李蓉、劉曉迪

校對：子毅

將渦度相關(guān)方法測量得到的蒸散（ET），準確拆分為蒸發(fā)量（E）和蒸騰量（T），將極大增進(jìn)我們對生態(tài)系統水循環(huán)及其對氣候變化響應的理解。

目前有一些拆分蒸散（ET）的方法，但多依賴(lài)基本假設，這使其難以得到廣泛應用。

在蒸發(fā)量（E）占比大的區域，如濕地生態(tài)系統，拆分蒸散（ET）尤其困難。

本研究中，研究者們報告了一種拆分蒸散（ET）的新方法。該方法使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（Artificial Neural Networks，ANN），結合一系列環(huán)境輸入變量，根據夜間蒸散（ET）的實(shí)測值，預測生態(tài)系統白天的蒸發(fā)量（E）。

研究區位于加州薩克拉門(mén)托-圣華金三角洲，研究者們根據4個(gè)恢復濕地的渦度相關(guān)通量數據，使用葉片水平的蒸騰量（T）進(jìn)行了數據驗證。

4個(gè)濕地差異較大：從具有大面積開(kāi)闊水域的類(lèi)型到植被非常稠密的類(lèi)型，代表了一系列不同下墊面條件。

通過(guò)逐漸添加輸入變量，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )ANN逐漸復雜，所有站點(diǎn)模型R2也逐漸增大。

變量重要性順序為：水汽壓虧缺（VPD）>插補后的感熱通量（H_gf）>空氣溫度（Tair）>摩擦風(fēng)速（u*）>其他變量。

研究者們共使用了36個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。使用VPD、H_gf、Tair和u*的模型F11，顯示所有站點(diǎn)的R2平均值為0.853。與包含所有10個(gè)變量的模型F36相比，F11在使用獨立數據進(jìn)行驗證時(shí)表現更好。

與文獻中描述的其他方法相比，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )ANN方法取得的拆分結果更加一致，尤其是在蒸發(fā)量（E）貢獻較大的復雜站點(diǎn)。 

使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )ANN方法，能較好的拆分生態(tài)系統蒸散（ET）。這種方法特別適合濕地等淹水類(lèi)型的生態(tài)系統，提升了人們對全球水循環(huán)的理解。

所有站點(diǎn)均使用LI-COR渦度相關(guān)通量觀(guān)測系統測量H₂O、CO₂和顯熱通量。

在每個(gè)站點(diǎn)，渦度相關(guān)通量觀(guān)測系統組成如下：LI-7500 或 LI-7500A開(kāi)路式CO₂/H₂O氣體分析儀（LI-COR Inc., Lincoln, NE, USA）、WindMaster或 WindMaster Pro三維超聲風(fēng)速儀（Gill Instruments Ltd, Lymington, Hampshire, England）。

超聲溫度、三維風(fēng)速和CO₂/H₂O氣體濃度測量數據通過(guò)LI-7550接口，存儲在USB中，采樣頻率 20 Hz。

大約兩周收集一次數據，同時(shí)進(jìn)行儀器的日常維護和保養。

每3到6個(gè)月，開(kāi)路式LI-7500/A CO₂/H₂O分析儀回到實(shí)驗室校準一次。在個(gè)別站點(diǎn)，使用美洲通量網(wǎng)渦度相關(guān)通量測量參考系統，確認系統的性能。

所有數據篩選和處理均離線(xiàn)進(jìn)行。對高頻數據進(jìn)行篩選和去除異常值后，使用定制軟件MATLAB計算30 min的通量平均值。

每30 min對平均風(fēng)進(jìn)行一次旋轉，并應用WPL校正，計算各種通量。根據摩擦風(fēng)速(u?)以及穩定性和湍流條件對通量數據進(jìn)行篩選。

根據夜間CO₂通量與u*無(wú)關(guān)的點(diǎn)，確定摩擦風(fēng)速閾值，并在每個(gè)站點(diǎn)單獨定義。閾值隨季節變化，一般在0.12 ~ 0.2 m s^-1之間。

由于濕地地形狹窄，West Pond濕地的通量還要經(jīng)過(guò)風(fēng)向篩選，以確保通量足跡來(lái)源于感興趣區。

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原文中的數據圖表

原文鏈接

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