基于REddyProc 的干旱區(qū)棗林通量數(shù)據(jù)插補及能量平衡分析*

喬 英 馬英杰 辛明亮

（1. 新疆理工學(xué)院機電工程學(xué)院 阿克蘇 843100；2. 新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院 烏魯木齊 830052）

渦度相關(guān)（eddy covariance，EC）是陸地生態(tài)系統(tǒng)通量觀測的一種方法，目前，應(yīng)用渦度相關(guān)法測量生態(tài)系統(tǒng)物質(zhì)與能量交換已成為國際研究的前沿和熱點（于貴瑞等，2017）。長期監(jiān)測數(shù)據(jù)表明，渦度相關(guān)法測量的通量時間序列數(shù)據(jù)因系統(tǒng)或儀器故障以及數(shù)據(jù)質(zhì)量控制等原因，F(xiàn)luxNet、EuroFlux、AmeriFlux等站點的通量數(shù)據(jù)丟失率為12.14%~57.08%（Baldocchiet al.，2001；Falgeet al.，2001；Papaleet al.，2006），非常有必要選擇合適的數(shù)據(jù)插補方法獲取完整且有效的通量數(shù)據(jù)。以往提出過許多數(shù)據(jù)插補方法，包括平均日變化法（mean diurnal variation，MDV）（Falgeet al.，2001）、查表法（look-up table，LUT）（Wanget al.，2018）、線性多元回歸法（Boudhinaet al.，2018）、非線性回歸法（Falgeet al.，2001）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法（Huntet al.，2016）、多重歸因法（Huiet al.，2004）等，這些方法各有優(yōu)劣。Wutzler 等（2018）提出的R 語言REddyProc 包（https://www.r-project.org/）插補通量數(shù)據(jù)方法，綜合查表法、平均日變化法以及樣本邊際分布抽樣法（marginal distribution sampling，MDS），利用相似氣象條件（太陽輻射、氣溫、飽和水氣壓差）的數(shù)據(jù)插補缺失的通量數(shù)據(jù)，因簡單易操作、插補數(shù)據(jù)精度高（Boudhinaet al.， 2018）、 僅需要氣象數(shù)據(jù)， 已被FluxNet（http://fluxnet.fluxdata.org/）作為標(biāo)準(zhǔn)方法采用，并在全球多種生態(tài)系統(tǒng)進行了測試和驗證（Zitouna-Chebbiet al.，2018；Anapalliet al.，2019）。

地表能量是陸—氣之間能量和物質(zhì)傳輸、轉(zhuǎn)化的基礎(chǔ)，也是生態(tài)系統(tǒng)一切過程和功能的動力，生態(tài)系統(tǒng)中地表能量研究的核心問題是以太陽能輸入為驅(qū)動的有機化學(xué)能循環(huán)及能量交換規(guī)律（于貴瑞等，2017），對干旱區(qū)能量平衡進行深入研究，可為了解區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的能量和物質(zhì)循環(huán)以及氣候變化過程提供重要科學(xué)依據(jù)（岳平等，2011）。能量平衡閉合度指地表有效能量（潛熱通量LE+顯熱通量H）與可利用能量（凈輻射Rn－土壤熱通量G）之比（曹寰琦等，2018），是檢驗渦度相關(guān)法儀器性能及評價數(shù)據(jù)質(zhì)量的一個重要指標(biāo)（徐菲楠等，2018），F(xiàn)luxNet、ChinaFlux 等通量網(wǎng)的許多站點均將能量平衡閉合狀況納入通量數(shù)據(jù)質(zhì)量評價流程（Wilsonet al.，2002；李正泉等，2004）。國內(nèi)外學(xué)者深入分析多種生態(tài)系統(tǒng)的能量平衡，結(jié)果顯示地表能量均無法閉合，能量平衡閉合度在52%~99%之間（Wilsonet al.，2002；李正泉等，2004；劉允芬等，2006；徐菲楠等，2018；朱詠莉等，2007；童應(yīng)祥等，2009）。

棗樹（Ziziphus jujuba）耐旱、喜光照、結(jié)果早，兼顧經(jīng)濟效益和生態(tài)效益（吳翠云等，2016），近20 年被成功引進新疆，目前種植面積達50 萬hm2，占新疆水果種植面積的50.77%（新疆維吾爾自治區(qū)統(tǒng)計局，2020），成為新疆特色經(jīng)濟林果業(yè)的支柱。阿克蘇地區(qū)棗樹種植面積（占全疆34.34%）和產(chǎn)量（占全疆54.70%）均為新疆首位（新疆維吾爾自治區(qū)統(tǒng)計局，2020）。鑒于此，本研究以新疆阿克蘇地區(qū)棗林生態(tài)系統(tǒng)為對象，選擇R 語言REddyProc 包插補渦度相關(guān)法測量的通量數(shù)據(jù)，采用交叉驗證法和能量平衡閉合度評價插補數(shù)據(jù)質(zhì)量，并修正熱儲存項，分析2018、2019 年新疆阿克蘇地區(qū)棗林能量平衡閉合度與能量變化趨勢，以期為評估干旱區(qū)棗林生態(tài)系統(tǒng)與大氣間的能量和物質(zhì)交換提供理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于新疆維吾爾自治區(qū)阿克蘇地區(qū)阿克蘇市農(nóng)業(yè)示范園（80°18'—80°22'E，41°05'—41°07'N），海拔1 198 m，面積約170 hm2。干旱少雨，屬溫帶沙漠氣候，年均太陽總輻射5 671.36 MJ·m-2，年均日照時數(shù)2 911 h，年均降水量68.4 mm，年均氣溫11.2 ℃，年蒸發(fā)量1 993 mm（魏光輝等，2015）。土壤質(zhì)地為砂土，砂粒含量87.27%，土壤密度1.63 g·cm-3，田間持水率26.93%，地下水埋深大于10 m。試驗作物為棗樹，品種為灰棗，樹齡18 年（盛果期），株行距2 m×4 m，冠層高度控制在（4 ± 0.2） m。井水滴灌，沿棗樹行間方向布置3 根單翼迷宮式滴灌帶，2018、2019 年灌溉量為分別847.15、 848.25 mm，灌溉次數(shù)分別為31、30 次（表1）。使用滴灌專用肥（氮∶磷∶鉀質(zhì)量比為2∶1∶2）隨水滴肥，單次施肥量37 kg·hm-2，2 年分別施肥12、11 次。

表1 干旱區(qū)棗林的月均氣溫和灌溉量Tab. 1 Monthly average temperature and irrigation amount of jujube forest in arid area

2 研究方法

2.1 試驗儀器

試驗儀器包括空氣溫濕度計（EL-USB-2 型、HMP155A 型）、渦度相關(guān)系統(tǒng)（IRGASON 型一體機）、土壤熱通量板（HFP01 型）、土壤溫度計（TCAV 型、智墑 Insentek Ⅱ型）、土壤水分探頭（Hydra ProbeⅡ型、智墑 Insentek Ⅱ型）、四分量輻射計（CNR4 型）、數(shù)據(jù)采集器（CR3000 型）（喬英等，2021），詳見表2。

表2 阿克蘇站點試驗儀器匯總Tab. 2 The experiment instruments used at Aksu

2.2 通量數(shù)據(jù)計算與質(zhì)量控制

采用LoggerNet 4.5 軟件（Campbell Science Inc，USA），按照標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制程序（包括野點剔除、頻譜校正、坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)、WPL 校正、時間滯后校正）在線計算（Leuning，2006；Massman，2000），并根據(jù)穩(wěn)態(tài)測試、完整湍流特征、超聲風(fēng)速儀水平定位等，基于微氣象學(xué)經(jīng)驗將數(shù)據(jù)質(zhì)量分級為0~9 級。0 級數(shù)據(jù)：因系統(tǒng)或儀器故障等因素造成的原始缺失數(shù)據(jù)；1~3 級：數(shù)據(jù)質(zhì)量好，可用于基礎(chǔ)研究；4~6 級：數(shù)據(jù)質(zhì)量較好，可用于一般研究；7~8 級：數(shù)據(jù)質(zhì)量較差，根據(jù)情況決定是否保留，該部分?jǐn)?shù)據(jù)有時優(yōu)于插補數(shù)據(jù)，但不應(yīng)與其在時間序列中的前后數(shù)據(jù)有顯著差別；9 級：數(shù)據(jù)質(zhì)量差，應(yīng)刪除（于貴瑞等，2017）。

選擇2018、2019 年半小時尺度通量數(shù)據(jù)，采用Kljun 等（2003）和Kormann 等（2001）的源區(qū)模型計算阿克蘇站點的通量貢獻區(qū)（以圓形表示通量源區(qū)），90%貢獻區(qū)的圓形半徑分別為356.50 和350.00 m。

2.3 REddyProc 包簡介

R 語言REddyProc 包綜合LUT、MDV、MDS，利用相似氣象條件（太陽輻射、氣溫、飽和水氣壓差）的數(shù)據(jù)插補缺失的通量數(shù)據(jù)（Wutzleret al.，2018）。REddyProc 包根據(jù)現(xiàn)有氣象信息，分3 種情況插補數(shù)據(jù)：1） 有太陽輻射（Rg）、氣溫（Tair）和飽和水汽壓（vapor pressure deficit，VPD）數(shù)據(jù)時，使用LUT 法，在±7 天窗口內(nèi)用相似氣象條件（Rg、Tair和VPD 的偏差分別小于50 W·m-2、2.5 ℃和5 hPa）的平均值替換缺失數(shù)據(jù)；2） 僅有Rg時，使用LUT 法，在±7 天窗口內(nèi)用相似氣象條件（Rg偏差小于50 W·m-2）的平均值替換缺失數(shù)據(jù)；3）Rg、Tair和VPD 均沒有時，用±1 h 內(nèi)的相鄰數(shù)據(jù)或一天的平均值（MDV）替換缺失數(shù)據(jù)。

如果在±7 天窗口內(nèi)沒有相似氣象條件，則增加窗口長度（以7 天為步長增加），使用MDS 算法增加缺失數(shù)據(jù)附近的天數(shù)，直至有足夠數(shù)據(jù)點（至少2 個）可用于插補缺失值為止；在280 天內(nèi)未找到替換數(shù)據(jù)時，則停止迭代過程（Wutzleret al.，2018）；同時，采用REddyProc 包將凈生態(tài)系統(tǒng)碳交換（net ecosystem exchange， NEE）拆分成生態(tài)系統(tǒng)呼吸（ecosystem respiration，Reco）和生態(tài)系統(tǒng)總初級生產(chǎn)力（gross primary productivity，GPP），Wutzler 等（2018）已使用Biome-BGC 模型驗證了REddyProc 包拆分NEE 的效果。

采用交叉驗證法（cross-validation method，CVM）評價REddyProc 包插補通量數(shù)據(jù)的精度，具體步驟如下：1） 人為隨機刪除1~3 級數(shù)據(jù)1 000 個；2） 使用REddyProc 包插補人為刪除的數(shù)據(jù)；3） 對比插補數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)，使用誤差統(tǒng)計參數(shù)【回歸系數(shù)（regression coefficient，b）、 決定系數(shù)（determination coefficient，R2）、均方根誤差（root mean square error，RMSE）、一致性指數(shù)（index of agreement，d）、模型模擬效率（efficiency of simulation，EF）、均方根誤差與觀測值標(biāo)準(zhǔn)差比率（RMSE-observations standard deviation ratio，RSR）】評價插補數(shù)據(jù)的精度。評價標(biāo)準(zhǔn)：b、R2、d越接近1 越好；EF：0.75~1 極好，0.65~0.75 良好，0.5~0.65 一般，小于0.5 不接受；RSR：0~0.5 極好，0.5~0.6 良好，0.6~0.7 一般，大于0.7 不接受。同時，使用能量平衡閉合度驗證REddyProc 包插補通量數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

2.4 能量平衡

根據(jù)能量守恒定律，生態(tài)系統(tǒng)能量平衡（高紅貝等，2015）可表示為：

式中：Rn為太陽凈輻射，G為土壤熱通量，H為顯熱通量，LE 為潛熱通量，S為熱儲存項，Q為其他來源的能量（忽略不計），單位均為W·m-2。

生態(tài)系統(tǒng)中熱儲存項S（孫樹臣等，2018）可表示為：

式中：Ss為一定深度范圍內(nèi)土壤熱儲存量，Sa為大氣顯熱儲存量，Se為大氣潛熱儲存量，Sc為冠層熱儲存量，Sp為植物光合儲存量，St為樹木枝干熱儲存量，單位均為W·m-2。本研究中St忽略不計，熱儲存項的計算方法參見Oliphant 等（2004）、Dou 等（2006）。

能量平衡閉合度（energy balance ratio，EBR）為渦度相關(guān)系統(tǒng)觀測的有效能量（LE+H）與可利用能量（Rn－G）的比值（徐自為等，2013）：

影響能量平衡閉合度的主要原因是忽略能量平衡方程中的熱儲存項，考慮熱儲存項后能量平衡閉合度顯著提高（徐自為等，2013）：

本研究根據(jù)以往研究方法，探究干旱區(qū)棗林能量平衡閉合度與熱儲存項對能量平衡閉合度的影響，并分析能量分項在棗林生育期和休眠期的變化規(guī)律。

3 結(jié)果與分析

3.1 原始通量數(shù)據(jù)情況

阿克蘇站半小時尺度通量數(shù)據(jù)質(zhì)量分級見表3，因系統(tǒng)或儀器故障等因素（0 級數(shù)據(jù)）導(dǎo)致H、LE 和NEE 數(shù)據(jù)分別缺失0.80%、16.44%和12.13%；H、LE和NEE 的1~3 級數(shù)據(jù)占總數(shù)據(jù)量的20.46%~28.13%，4~6 級數(shù)據(jù)占比為5.16%~6.47%，7~8 級數(shù)據(jù)占比為26.67%~30.84%，9 級數(shù)據(jù)占比為29.93%~35.32%。對半小時尺度通量數(shù)據(jù)進行質(zhì)量控制，將9 級數(shù)據(jù)、惡劣天氣（降水、沙塵等）條件下的數(shù)據(jù)、30 min 內(nèi)10 Hz 數(shù)據(jù)少于15 000 個的數(shù)據(jù)、超出摩擦風(fēng)速u*閾值（u*2018=0.177 9 m·s-1，u*2019=0.176 1 m·s-1）的數(shù)據(jù)、時間序列中大于±4 倍標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)據(jù)剔除，阿克蘇站半小時H、LE 和NEE 通量數(shù)據(jù)缺失比例分別為47.49%、47.87%和42.05%。

3.2 REddyProc 包插補通量數(shù)據(jù)

將REddyProc 包插補前后的通量數(shù)據(jù)作指紋圖（圖1、圖2）。插補前指紋圖橫坐標(biāo)顯示，缺失數(shù)據(jù)大多集中在0—10 點和20—24 點之間，2018、2019 年的情況類似，說明夜間通量數(shù)據(jù)缺失較多。插補前指紋圖縱坐標(biāo)顯示，因系統(tǒng)或儀器故障缺失長時間序列數(shù)據(jù)，2018 年3 次：2 月19 日—3 月5 日，6 月27 日—7月3 日，12 月7—31 日（儀器返廠標(biāo)定），共47 天；2019 年5 次： 2 月17—28 日， 3 月18—28 日， 5 月28—30 日，11 月7—23 日，12 月11—15 日，共48 天。

圖1 2018 年渦度相關(guān)法測量通量數(shù)據(jù)插補前后的指紋圖Fig. 1 Fingerprint plot before and after interpolation of Eddy correlation method flux data in 2018

圖2 2019 年渦度相關(guān)法測量通量數(shù)據(jù)插補前后的指紋圖Fig. 2 Fingerprint plot before and after interpolation of Eddy correlation method flux data in 2019

插補后指紋圖橫坐標(biāo)顯示，H、LE、NEE 通量均有明顯晝夜區(qū)別，H、LE、NEE 夜晚均在0 附近，而白天在10—20 點之間出現(xiàn)極值，2018、2019 年的規(guī)律相似。插補后指紋圖縱坐標(biāo)顯示，LE 和NEE 有明顯季節(jié)變化，生育期白天的通量有明顯變化，2018、2019 年的規(guī)律相似。插補后，LE 的年總量分別為1 617.03、1 660.29 MJ·m-2，H的年總量分別為 370.40、330.82 MJ·m-2， NEE 的年總量分別為-569.08、-491.96 g·m-2（以CO2計）。

3.3 REddyProc 包插補通量數(shù)據(jù)的精度

REddyProc 包插補通量數(shù)據(jù)精度的誤差統(tǒng)計見表4，實測數(shù)據(jù)與插補數(shù)據(jù)的R2見圖3。結(jié)果顯示，2018、2019 年實測數(shù)據(jù)與插補數(shù)據(jù)的誤差統(tǒng)計參數(shù)均在合理范圍內(nèi)，H的RMSE 分別為21.37、23.87 W·m-2，LE 的RMSE 分別為31.94、34.89 W·m-2，NEE 的RMSE分別為2.40、2.14 μmol·m-2s，其中EF 和RSR 均為極好等級。由圖3 可知，H、LE、NEE 實測數(shù)據(jù)與插補數(shù)據(jù)的R2分別為0.86~0.87、0.94~0.95、0.93~0.94，說明REddyProc 包插補通量數(shù)據(jù)的精度較高，在干旱區(qū)棗林使用可得到完整且有效的通量數(shù)據(jù)。

圖3 插補數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)的R2Fig. 3 R2 diagram of interpolated and measured data

3.4 能量平衡分析

3.4.1 未計入熱儲存項的能量平衡分析 使用REddyProc 包插補的數(shù)據(jù)及式（3）計算干旱區(qū)棗林日尺度的能量平衡閉合度見表5。2018、2019 年未計入熱儲存項的閉合度分別為73.45%、73.11%，2 年相似；有效能量（H+LE）與可利用能量（Rn－G）的R2均為0.97（圖4），與李正泉等（2004）研究結(jié)果相似。作為檢驗渦度相關(guān)儀器性能和評價觀測數(shù)據(jù)質(zhì)量的一個重要指標(biāo)，阿克蘇站的能量平衡閉合度符合ChinaFlux范圍，從另一方面驗證REddyProc 包插補數(shù)據(jù)的精度。

圖4 干旱區(qū)棗林的有效能量與可利用能量的R2Fig. 4 R2 diagram of effective and available energy of jujube forests in arid areas

3.4.2 計入熱儲存項的能量平衡分析 計入熱儲存項的棗林能量平衡閉合度見表5，熱儲存項各分項占凈輻射的比例見表6。計入熱儲存項后，2018、2019年棗林的能量平衡閉合度分別提高3.72%、2.75%，達77.17%、75.86%，2018 年閉合度略高于2019 年，圖4顯示有效能量（LE+H）與可利用能量（Rn－G－S）的R2均為0.97。熱儲存項中，占凈輻射比例最大的是Sp，其次是Sa，Sc、Se、Ss占凈輻射比例均小于1%。

表6 干旱區(qū)棗林熱儲存項占凈輻射的比例Tab. 6 Proportion of heat storage items in net radiation of jujube forest in arid area%

3.5 生育期和休眠期的能量分析

棗樹為李科（Rhamnaceae）棗屬（Ziziphus）落葉喬木，研究區(qū)每年4 月10 日—10 月20 日為生育期，10月21 日—次年4 月9 日為休眠期。干旱區(qū)棗林生育期和休眠期的能量平衡閉合度見表5，無論是否計入熱儲存項，生育期的能量平衡閉合度均比休眠期高，與岳平等（2011）研究結(jié)果一致。計入熱儲存項后，2018、2019 年能量平衡閉合度增幅生育期為5.03%、4.56%，休眠期為2.23%、0.70%，說明熱儲存項的影響在生育期比休眠期大，因為生育期有光合熱儲存項和冠層熱儲存項，這2 項在休眠期均為零。

同時，作棗林生育期和休眠期凈輻射Rn、潛熱通量LE、顯熱通量H、土壤熱通量G在生育期和休眠期的日平均變化見圖5。

圖5 棗林生育期和休眠期的能量通量日平均變化Fig. 5 Daily average change of energy flux in jujube forest during growth period and dormancy period

由圖5a、c 可知，棗林生育期LE、H、G的日平均能量變化規(guī)律與Rn一致，均呈單峰變化，占Rn比例由大到小依次為LE、H、G。R變化在-59.38~542.14 W·m-2之間，白天為正，夜間為負，正負轉(zhuǎn)換的交點與白晝變化的時間一致，15:30 達到峰值（Rnmax=542.14、535.43 W·m-2）。LE 變化在23.21~214.53 W·m-2之間，夜間變化平緩、幅度小，白天隨Rn變化而變化。H變化在-55.85~108.80 W·m-2之間，白天為正（吸收熱量），夜間為負（釋放熱量），正負變化的交點與Rn一致，說明H隨Rn而變化。LE 和H的峰值出現(xiàn)時間與Rn一致，均在15:30 達到峰值（LEmax=214.52、 210.15 W·m-2，Hmax=108.80、103.13 W·m-2）。G變化在-15.56~26.83 W·m-2之間，白天為正，夜間為負，正負變化的交點與Rn一致，峰值出現(xiàn)時間較Rn延遲約2.5 h，18:00 達到峰值（Gmax=26.83、26.64 W·m-2）。

由圖5b、d 可知，棗林休眠期Rn、LE、H、G的日平均能量變化規(guī)律與生育期相似，均呈單峰變化，占Rn比例由大到小依次為H、LE、G。Rn變化在-57.11~255.02 W·m-2之間，變化幅度明顯比生育期小，15:30達到峰值（Rnmax=255.02、248.28 W·m-2），與生育期峰值出現(xiàn)時間相同。H變化在-8.80~107.98 W·m-2之間，16:00 達到峰值（Hmax=107.98、102.91 W·m-2），日平均變化峰值與生育期相似。LE 變化在-1.06~14.26 W·m-2之間，變化幅度明顯比生育期小，且在整個休眠期變化平緩，16:00 達到峰值（LEmax=11.62、14.26 W·m-2），峰值比生育期低很多。G變化在-17.50~31.41 W·m-2之間，變化幅度與生育期相似，峰值出現(xiàn)時間較Rn延遲約2.5 h（Gmax=18.41、31.41 W·m-2）。棗林生育期和休眠期的Rn、LE、H、G均呈現(xiàn)明顯的日變化，與袁再健等（2010）研究結(jié)果一致。

4 討論

4.1 數(shù)據(jù)缺失情況及REddyProc 包插補數(shù)據(jù)的精度

阿克蘇站因系統(tǒng)或儀器故障等因素造成原始數(shù)據(jù)缺失范圍為0.80%~16.44%；Papale 等（2006）報道EuroFlux 的8 個森林站原始數(shù)據(jù)缺失為6.96%~18.2%；Zitouna-Chebbi 等（2018）報道突尼斯東北部農(nóng)田原始數(shù)據(jù)缺失為31%~46%。阿克蘇站通量原始數(shù)據(jù)缺失比例在Papale 等（2006）報道的范圍內(nèi)，比Zitouna-Chebbi 等（2018）報道的比例小，說明阿克蘇站管理水平與EuroFlux 站相似，比突尼斯農(nóng)田站的管理水平高。

阿克蘇站因數(shù)據(jù)質(zhì)量控制因素造成原始數(shù)據(jù)缺失范圍為42.05%~47.87%（包含原始數(shù)據(jù)缺失）；Falge等（2001）報道9 個EuroFlux 站和10 個AmeriFlux 站數(shù)據(jù)經(jīng)質(zhì)量控制后平均缺失34.8%；Papale 等（2006）報道8 個EuroFlux 森林站12 個年度數(shù)據(jù)經(jīng)質(zhì)量控制后平均缺失26.25%，缺失范圍為24.75%~57.08%；Zitouna-Chebbi 等（2018）報道突尼斯東北部農(nóng)田通量數(shù)據(jù)經(jīng)質(zhì)量控制后缺失范圍為53%~78%。阿克蘇站經(jīng)質(zhì)量控制后數(shù)據(jù)缺失比例比Falge 等（2001）和Papale 等（2006）報道的平均值高，但Papale 等（2006）報道的范圍比Zitouna-Chebbi 等（2018）報道的比例低。阿克蘇站通量數(shù)據(jù)缺失大多集中在0—10 點和20—24 點之間（即夜間），分析其原因：夜間摩擦風(fēng)速較低，使用摩擦風(fēng)速閾值進行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制時被刪除的數(shù)據(jù)較多，即在低摩擦風(fēng)速時湍流發(fā)展不充分，與Blanken 等（1998）研究結(jié)果一致。

本研究評價REddyProc 包插補數(shù)據(jù)精度的誤差統(tǒng)計參數(shù)（交叉驗證法）為：R2=0.86~0.95，H的RMSE 為21.37~23.87 W·m-2，LE 的RMSE 為31.94~34.89 W·m-2，其中EF 和RSR 均為極好登記；棗林能量閉合度分別為73.45%、73.11%，H+LE 與Rn－G的R2均為0.97。Boudhina 等（2018）使用REddyProc 包插補突尼斯小麥（Triticum aestivum）田通量數(shù)據(jù)，H+LE 與Rn－G的R2為0.72。Zitouna-Chebbi 等（2018）使用REddyProc 包插補突尼斯農(nóng)田通量數(shù)據(jù)（交叉驗證法），H的RMSE為70.57 W·m-2，R2為0.76；LE 的RMSE 為50.71 W·m-2，R2為0.63。本俺就REddyProc 包插補數(shù)據(jù)比Boudhina等（2018）和Zitouna-Chebbi 等（2018）報道的精度高，說明REddyProc 包插補棗林通量數(shù)據(jù)精度較高，可作為插補干旱區(qū)棗林通量數(shù)據(jù)的有效工具。

4.2 能量平衡閉合度

4.2.1 未計入熱儲存項的棗林能量平衡閉合度 目前，國內(nèi)外學(xué)者深入研究多種森林生態(tài)系統(tǒng)的能量平衡閉合度。本研究2018、2019 年棗林的能量平衡閉合度為73.45%、73.11%，H+LE 與Rn－G的R2均為0.97，與美國溫帶落葉林（EBR=72%，R2=0.92）（Blankenet al.， 1997）、 海南島橡膠（Hevea brasiliensis）林（EBR=73%，R2=0.74）（張曉娟等，2016）、黑河下游額濟納旗的胡楊（Populus euphratica）林（EBR=71%，R2=0.89）（馬小紅等，2015）、塔里木河下游荒漠岸檉柳（Tamarix chinensis）灌叢（EBR=72.3%，R2=0.87）（馬虹等，2014）的能量平衡閉合度相似，比江西省千煙洲人工林（EBR=65%，R2=0.88）（劉允芬等，2006）、西雙版納熱帶季節(jié)雨林（EBR=55.5%，R2=0.87）（Douet al.，2006）的能量平衡閉合度高，比加拿大北部楊樹林（EBR=84%，R2=0.77）（Blankenet al.，1998）、東北闊葉紅松林（EBR=86%，R2=0.94）（吳家兵等，2005）、浙江省 毛 竹（Phyllostachys edulis）林 （EBR=75%~94%，R2=0.81）（孫成等，2014）的能量平衡閉合度低，在中國通量網(wǎng)ChinaFlux 的報道范圍內(nèi)（EBR=73%）（李正泉等，2004）。下墊面的平整程度對能量平衡閉合度影響較大，有學(xué)者報道平坦沙漠地區(qū)能量平衡閉合度最高（幾乎閉合）（Heusinkveldet al.，2004），人工植被下墊面能量平衡閉合度約80%【多為農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)，如小麥為84%~91%（童應(yīng)祥等，2009；高紅貝等，2015），稻田為87%（朱詠莉等，2007）等】，大部分植被下墊面能量平衡閉合度為70%~90%，而下墊面植被種類多少和植被冠層高度也會影響下墊面的平整程度。

4.2.2 熱儲存項對棗林能量平衡閉合度的影響 已有學(xué)者研究多種生態(tài)系統(tǒng)中熱儲存項對能量平衡閉合度的影響。本研究計入熱儲存項后，棗林的能量平衡閉合度增幅2.75%~3.72%，與美國溫帶落葉林（增幅2.5%）（Blankenet al.，1997）、加拿大北部楊樹林（增幅3%）（Blankenet al.，1998）、西雙版納熱帶季節(jié)雨林（增幅2%~4%）（Douet al.，2006）、西北干旱區(qū)玉米（Zea mays）農(nóng)田（增幅2.7%）（徐菲楠等，2018）的增幅范圍相似，比黃土高原自然植被區(qū)（增幅1.5%）（李宏宇等，2012）的增幅高，比黃土高原檸條（Caraganaspp.）林（增幅11.91%）（孫樹臣等，2018）、黑河中游生育期春小麥農(nóng)田（增幅10%）（高紅貝等，2015）、黃土高原半干旱區(qū)草地（增幅11.3%~12.0%）（岳平等，2011）的增幅低。

多位學(xué)者指出，下墊面土壤熱儲量Ss為熱儲存項的最大占比，忽略Ss是造成地表能量平衡不閉合的主要原因（岳平等，2011；高紅貝等，2015；孫樹臣等，2018）。但在棗林中，Ss占凈輻射的比例小于1%（一般認(rèn)為≤1%Rn時可忽略不計），與以往研究結(jié)果有差異。分析原因：本研究棗林為井水水源滴灌（井深為80 m），2019 年4、6、8 月測量滴灌水溫平均為16.2 ℃，而干旱區(qū)棗林月均氣溫和灌溉量（表1）顯示，除10 月外，其他各月月均氣溫均高于滴灌水溫，而10 月無灌溉，即棗林每次灌溉均是降低土壤熱儲存量，導(dǎo)致土壤熱儲存量占凈輻射比例較低（Ss/Rn<1%），故熱儲存項對能量平衡閉合度的影響較小。棗林的植物光合存儲量Sp在熱儲存項中占比最大（Sp/Rn為2.32%、2.21%），分析原因：棗林種植密度較大（株行距2 m×4 m），冠層高度為4 m±0.2 m，說明在干旱區(qū)棗林地表能量平衡閉合度研究中，植物光合作用的貢獻不容忽略，與徐菲楠等（2018）研究結(jié)果一致。

4.3 加強站點管理改進建議

阿克蘇站因系統(tǒng)或儀器故障缺失0.80%~16.44%的通量數(shù)據(jù)，可通過加強站點管理減少原始數(shù)據(jù)缺失。改進建議：1） 研究區(qū)位于塔克拉瑪干沙漠南緣，沙塵嚴(yán)重，阿克蘇站使用開路式氣體分析儀，導(dǎo)致暴露在空氣中的光路受沙塵影響較大，該地區(qū)選擇閉路式氣體分析儀較合適；2） 阿克蘇站重點監(jiān)測棗林生育期通量，生育期日常維護周期為7 天，休眠期為20~30 天，生育期長時間數(shù)據(jù)缺失發(fā)生2 次（2018 年6 月27 日—7 月3 日，2019 年5 月28—30 日），其余均發(fā)生在休眠期，建議加強站點日常維護頻率，減少長時間的數(shù)據(jù)缺失；3） 阿克蘇站渦度系統(tǒng)中的開路式氣體分析儀和四分量輻射計于2018 年12 月7—31 日拆除返廠標(biāo)定，造成數(shù)據(jù)缺失25 天，建議選擇現(xiàn)場標(biāo)定以減少數(shù)據(jù)缺失。

5 結(jié)論

1） 阿克蘇站通量數(shù)據(jù)因儀器或系統(tǒng)故障以及數(shù)據(jù)質(zhì)量控制缺失的比例均在已報道范圍內(nèi)，說明站點管理水平一般，應(yīng)該加強管理以減少原始數(shù)據(jù)缺失，降低因數(shù)據(jù)插補造成的誤差。

2） 使用REddyProc 包插補棗林通量缺失數(shù)據(jù)效果較好，能量平衡閉合度在ChinaFlux 站點范圍內(nèi)，可作為干旱區(qū)棗林插補缺失數(shù)據(jù)的有效工具。

3） 計入熱儲存項后，干旱區(qū)棗林能量閉合度增幅較小，下墊面生態(tài)系統(tǒng)的種類和平整度是熱儲存項對能量閉合度影響大小的關(guān)鍵因素。

本研究雖然分析熱儲通量對干旱區(qū)棗林能量平衡閉合度的影響，但計入熱儲存項后仍存在能量不閉合現(xiàn)象。如何提高渦度相關(guān)系統(tǒng)觀測數(shù)據(jù)的質(zhì)量與可靠性，進而提高干旱區(qū)棗林生態(tài)系統(tǒng)的能量閉合度，是下一步的研究重點及難點問題。