龔笑飛陳麗萍莫路鋒

（1．遂昌縣林業(yè)局，浙江遂昌323399；2．浙江農(nóng)林大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院，浙江省森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)與固碳減排重點實驗室，浙江臨安311300；3．浙江農(nóng)林大學(xué)信息工程學(xué)院，浙江臨安311300）

基于FSAM模型的毛竹林碳通量貢獻(xiàn)區(qū)研究

龔笑飛1陳麗萍2莫路鋒3

（1．遂昌縣林業(yè)局，浙江遂昌323399；2．浙江農(nóng)林大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院，浙江省森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)與固碳減排重點實驗室，浙江臨安311300；3．浙江農(nóng)林大學(xué)信息工程學(xué)院，浙江臨安311300）

利用渦度相關(guān)觀測系統(tǒng)，連續(xù)監(jiān)測2013年安吉毛竹林生態(tài)系統(tǒng)二氧化碳通量及其相關(guān)因子的變化，應(yīng)用FSAM模型，分析不同大氣條件、不同風(fēng)向下通量貢獻(xiàn)區(qū)的分布及其隨時間的變化。結(jié)果表明：通量貢獻(xiàn)區(qū)范圍在各風(fēng)向均隨大氣穩(wěn)定程度的增加而增加。在穩(wěn)定的大氣條件下，通量貢獻(xiàn)區(qū)范圍顯著大于不穩(wěn)定大氣條件；大氣穩(wěn)定與不穩(wěn)定條件下各風(fēng)向源區(qū)的水平范圍分別為205．09～2 176．92 m和72．56～709．39 m，橫向范圍分別為802．36～883．16 m和337．92～392．84 m；不同時間貢獻(xiàn)區(qū)大小也有不同。通量貢獻(xiàn)區(qū)93．05%的信息來源于觀測塔東南、東北、西北3個方向，比例分別為37．45%、27．43%與28．17%。

毛竹；FSAM模型；碳通量；渦度相關(guān)；通量貢獻(xiàn)區(qū)

渦度相關(guān)（eddy covariance）技術(shù)是目前國際上主要的通量觀測技術(shù)，已被廣泛地應(yīng)用于測定植被與大氣間的物質(zhì)與能量通量［1－2］。使用渦度相關(guān)技術(shù)計算碳通量要求觀測區(qū)域下墊面具有水平同質(zhì)性、穩(wěn)態(tài)的大氣及其平均垂直風(fēng)速為零等條件［3］。然而，在實際應(yīng)用中，這些條件很難完全滿足。比如，在非同質(zhì)的區(qū)域，生態(tài)系統(tǒng)的碳通量除了會因風(fēng)向、大氣穩(wěn)定程度和下墊面粗糙度的不同而發(fā)生改變外，探頭的安裝高度也會影響碳通量的測定值［4－5］。因此，渦度相關(guān)傳感器所測通量的空間代表性成為相關(guān)研究領(lǐng)域的熱點問題之一［6－8］。通量貢獻(xiàn)區(qū)是指近地面層某一點所觀測到的對湍流交換過程中有貢獻(xiàn)的有效源區(qū)［4］，即所在空間中一點的測量值能在多大程度上反映實際下墊面的通量狀況，即空間代表性。通量貢獻(xiàn)區(qū)分析是定量判斷通量觀測信息與下墊面狀況關(guān)系的有效方法。

目前，已經(jīng)有很多計算通量貢獻(xiàn)區(qū)的方法，根據(jù)函數(shù)的不同通量貢獻(xiàn)區(qū)分析模型主要可分為：解析模型［9－11］、拉格朗日隨機模型［12－13］、大渦模擬［14－15］和閉合模型［16－17］等。Schimd［9］建立了FSAM（flux source areamodel）解析模型。該模型是基于K理論和假設(shè)的擴散指數(shù)廓線法，來求解二維平流擴散方程。由于其明確的物理機制，簡單的數(shù)學(xué)形式，目前應(yīng)用很廣泛。趙曉松等［18］應(yīng)用FSAM模型分析了長白山闊葉紅松（Pinus koraiensis）林通量源區(qū)不同大氣條件下的分布特征，結(jié)果表明：不穩(wěn)定條件下的通量信息源區(qū)比穩(wěn)定條件時近，其源區(qū)面積相對小，在相同水平下非生長季貢獻(xiàn)區(qū)比生長季的大。周琪等［19］利用FSAM模型分析了西北干旱區(qū)荒漠生態(tài)系統(tǒng)通量觀塔所能代表的通量貢獻(xiàn)區(qū)，認(rèn)為該通量塔觀測的通量貢獻(xiàn)區(qū)范圍可以較準(zhǔn)確地反映荒漠生態(tài)系統(tǒng)下墊面的通量信息。

毛竹（Phyllostachys edulis）林作為森林生態(tài)系統(tǒng)的組成部分，生態(tài)效益日益顯現(xiàn)。目前，有較多學(xué)者對毛竹林土壤呼吸、土壤熱通量等方面作了研究［21－23］，也有學(xué)者對其水汽通量及生態(tài)系統(tǒng)能量平衡作了相關(guān)分析［20］，但還沒有關(guān)于其通量貢獻(xiàn)區(qū)的研究。安吉毛竹林觀測塔周圍的下墊面存在較大的空間異質(zhì)性，因此，明確通量數(shù)據(jù)的空間代表性對分析觀測結(jié)果的生態(tài)學(xué)意義至關(guān)重要。本研究利用FSAM模型，對該通量塔2013年全年觀測數(shù)據(jù)作分析，試圖確定該毛竹林區(qū)域不同大氣條件下各風(fēng)向通量源區(qū)的變化特征，不同時間各風(fēng)向在不同大氣條件下的源區(qū)變化情況，用以解釋研究區(qū)通量測量的空間代表性，為以后的通量計算與分析奠定基礎(chǔ)。

1 研究區(qū)概況

浙江省安吉縣毛竹林通量觀測塔在2010年下半年建成，該觀測塔位于安吉縣東南部的山川與天荒坪2個鄉(xiāng)鎮(zhèn)交界處，地處北緯30°28′34″，東經(jīng)119°40′25″。

本研究采用開路渦度相關(guān)系統(tǒng)測定毛竹林與大氣間CO2等湍流通量，觀測塔總高40 m，探頭安裝位置距地面38 m，約為植被冠層高度的3倍。利用三維超聲風(fēng)速儀（CAST－3，Campbell Inc．，USA）測定三維風(fēng)速和溫度脈動，利用開路式紅外CO2／H2O分析儀（Li－7500，LiCor Inc．，USA）測定CO2／H2O密度脈動。以觀測塔為中心1 000 m范圍內(nèi)主要森林類型為毛竹林，平均冠層高度為11 m，林分平均立竹密度3 235株／hm2，還有少量針闊混交林、農(nóng)田、城鎮(zhèn)和道路等地類，觀測站點海拔約380 m，周圍最高和最低海拔分別288 m和525 m，觀測塔南部和東南部地形相對較平整，而北部和西北部地形較復(fù)雜，坡度偏陡，最大坡度為37°，平均坡度為15°。站點附近盛行西北、東南和東北風(fēng)。

安吉縣氣候?qū)賮啛釒ШＱ笮约撅L(fēng)氣候，總特征為光照充足、氣候溫和、雨量充沛、四季分明，年均降水量1 400 mm，年均氣溫15．6℃。森林覆蓋率69．4%，擁有山林13．2萬hm2，其中竹林面積6．33萬hm2。毛竹林面積為4．99萬hm2，占森林總面積37．8%。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)選取與預(yù)處理

本研究選取安吉通量塔2013年1—12月的連續(xù)通量觀測數(shù)據(jù)。采集到的數(shù)據(jù)利用EdiRe軟件處理，處理包括：野點剔除、趨勢去除、平面坐標(biāo)擬合、WPL校正和缺失數(shù)據(jù)插補，最后得到完整的30 min通量序列。

根據(jù)本研究需要，在數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析之前，還要進(jìn)行如下的數(shù)據(jù)剔除：

1）由于降雨時儀器響應(yīng)問題會出現(xiàn)測量值不準(zhǔn)確或不合理的現(xiàn)象，所以剔除降雨量不為零的數(shù)據(jù)。

2）由于摩擦風(fēng)速小于臨界值時大氣湍流混合程度弱，湍流發(fā)展不充分，因此，剔除摩擦風(fēng)速（u*）＜0．15 m／s的數(shù)據(jù)。

3）根據(jù)模型適用范圍要求，剔除強穩(wěn)定條件（穩(wěn)定度＞1）和強不穩(wěn)定條件（穩(wěn)定度＜－1）下的數(shù)據(jù)。

基于本研究剔除數(shù)據(jù)的原則，保留了約52．7%的數(shù)據(jù)用于通量貢獻(xiàn)區(qū)分析，一般情況下50%以上數(shù)據(jù)就具有代表性［22］。

2.2 FSAM模型

通常觀測塔上傳感器所測得的通量值是某一時刻迎風(fēng)方向上對觀測值有影響的下墊面區(qū)域的源匯強度［4］，該區(qū)域即為通量貢獻(xiàn)區(qū)。Schimd［9］通過應(yīng)用近地面層風(fēng)速廓線、湍流擴散系數(shù)廓線理論，求解出用于描述觀測點與源（匯）空間分布關(guān)系的函數(shù)，也叫源權(quán)重函數(shù)。通過該函數(shù)可以計算出下墊面某一點源對通量觀測值度貢獻(xiàn)度（P水平）的大小，不同貢獻(xiàn)率等值線所包圍的區(qū)域為P水平源區(qū)。

運行FSAM模型需要輸入3個復(fù)合參數(shù)：Zm／Z0，Zm／L和σv／u*。

1）Zm／Z0：Zm為觀測高度（Z）與零平面粗糙度（d）之差，Z0空氣動力學(xué)粗糙度。本研究Zm的計算參數(shù)參考于貴瑞等［23］的研究，計算公式為d＝0．67 h；Z0的計算參數(shù)參考楊阿強等［24］的研究，計算公式為Z0＝0．075 h。經(jīng)計算，本研究Z＝38 m，d＝11 m。

2）Zm／L：L為Obukhov長度，根據(jù)趙曉松等［18］文中模型輸入?yún)?shù)的公式進(jìn)行計算得到。

3）σv／u*：σv為側(cè)風(fēng)向速度標(biāo)準(zhǔn)差，u*為摩擦風(fēng)速，2個數(shù)據(jù)均可由渦度相關(guān)系統(tǒng)觀測計算得到。

通過模型計算可以得到通量貢獻(xiàn)最大點所在的位置，以及對通量值產(chǎn)生10%～90%貢獻(xiàn)率的通量貢獻(xiàn)區(qū)大小及源權(quán)重函數(shù)最小點距觀測塔的距離。模型輸出參數(shù)［18－19］為：a／Z0、e／Z0、d／Z0、Xmax／Z0。參數(shù)含義見圖1。

此外，使用FSAM模型時，對輸入?yún)?shù)有一定的限制：

在大氣穩(wěn)定條件下（Zm／L＞0），2．0×10≤Zm／Z0≤5．0×102，2．0×10－4≤Zm／L≤1．0×10－1，1．0≤σv／u*≤6．0。

在大氣不穩(wěn)定條件（Zm／L＜0），4．0×10≤Zm／Z0≤1．0×103，4．0×10－4≤－Zm／L≤1．0，1．0≤σv／u*≤6．0。

根據(jù)約束條件將不滿足要求的數(shù)據(jù)剔除后，根據(jù)不同大氣條件不同風(fēng)向、不同大氣條件各風(fēng)向不同時間段的數(shù)據(jù)分別計算輸入?yún)?shù)平均值。最后將參數(shù)輸入模型可以得到P貢獻(xiàn)水平為10%～90%下的輸出參數(shù)。本研究討論該地區(qū)P水平為90%不同大氣條件不同時間段各風(fēng)向通量源區(qū)變化的特征。

3 結(jié)果與分析

3.1 風(fēng)向與風(fēng)速分布特征

2013年1—12月不同大氣條件下的風(fēng)向分布和風(fēng)速分布特征見表1。當(dāng)大氣處于穩(wěn)定條件下，風(fēng)頻數(shù)在0°～90°風(fēng)向所占比例最大，最大風(fēng)速出現(xiàn)在90°～180°風(fēng)向上。大氣處于不穩(wěn)定條件下，風(fēng)頻數(shù)在0°～90°風(fēng)向所占比例最多，在180°～270°方向比例最小，其他2個方向差別不大；最大風(fēng)速在90°～180°風(fēng)向上，最大平均風(fēng)速在0°～90°方向上。

不同大氣條件不同時間的風(fēng)向分布和風(fēng)速分布特征見表2。在大氣穩(wěn)定時，春季、秋季和冬季的最大風(fēng)頻數(shù)均出現(xiàn)在0°～90°風(fēng)向上；夏季最大風(fēng)頻則出現(xiàn)在90°～180°，其90°～180°的風(fēng)頻為35．73%，略低于最大值37．72%；大氣不穩(wěn)定時，每個季節(jié)的最大風(fēng)頻方向差異較大，無一定的規(guī)律性。2種大氣條件下，最小風(fēng)頻均主要集中于180°～270°風(fēng)向。在2種大氣條件下，除不穩(wěn)定條件下夏季的最大平均風(fēng)速在270°～360°方向上，其余皆在0°～90°方向上，說明最大平均風(fēng)速的分布與風(fēng)頻的分布不具有相關(guān)性。

3.2 模型參數(shù)輸入

劃分大氣穩(wěn)定度的參數(shù)為Zm／L，當(dāng)Zm／L＞0時大氣為穩(wěn)定狀態(tài)，當(dāng)Zm／L＜0時大氣為不穩(wěn)定狀態(tài)。根據(jù)Zm的定義可知，Zm／L的符號取決于L。本研究FSAM模型不同大氣條件各風(fēng)向的輸入?yún)?shù)見表3。除0°～90°方向，其他各方向大氣不穩(wěn)定時各風(fēng)向的σv／u*均大于大氣穩(wěn)定時的值；大氣不穩(wěn)定時Zm／L絕對值均大于大氣穩(wěn)定下Zm／L。

表1 不同大氣條件下風(fēng)速分布Tab．1 Speed distribution under different atmospheric conditions

表2 不同大氣條件不同季節(jié)風(fēng)速分布Tab．2 Speed distribution of different season under different atmospheric conditions

表3 各風(fēng)向在不同大氣條件下FSAM模型的輸入?yún)?shù)Tab．3 Input parameters of FSAM（Flux Source Area Model）in various directions under different atmospheric conditions

各風(fēng)向不同大氣條件不同時間的輸入?yún)?shù)見表4。不同大氣條件下各風(fēng)向不同時間大氣不穩(wěn)定的Zm／L絕對值均大于大氣穩(wěn)定的Zm／L值；夏季270°～360°方向及春、秋、冬3個季節(jié)在0°～90°方向上的σv／u*值在穩(wěn)定狀態(tài)大于不穩(wěn)定狀態(tài)條件，其余各季節(jié)在各方向的σv／u*值均為不穩(wěn)定狀態(tài)值小于穩(wěn)定狀態(tài)。

3.3 各風(fēng)向在不同大氣條件下的通量貢獻(xiàn)區(qū)

按不同大氣條件輸入各風(fēng)向參數(shù)（表3），運行FSAM得到不同P水平的輸出參數(shù)，見表5。

表4 各風(fēng)向在不同大氣條件下不同時間FSAM模型的輸入?yún)?shù)Tab．4 Input parameters for FSAM（Flux Source Area Model）in various directions under different atmospheric conditions and different seasons

表5 各風(fēng)向在不同大氣條件下FSAM模型的輸出參數(shù)Tab．5 Output parameters of FSAM（Flux Source Area Model）in various directions under different atmospheric conditions

根據(jù)P水平為90%時的輸出參數(shù)得出不同大氣條件各風(fēng)向的源區(qū)分布圖，見圖2。

由圖2可知，大氣穩(wěn)定（L＞0）時，a、e、Xmax均在180°～270°風(fēng)向達(dá)到最大，其次是90°～180°方向，其他2個風(fēng)向差別不明顯。d最大值為441．58m，出現(xiàn)在0°～90°方向；其次是432．49 m，在180°～270°方向；最小值為401．18 m，處于90°～180°方向。各風(fēng)向源區(qū)的水平范圍為205．09～2 176．92 m，橫向范圍為802．36～883．16 m，且各風(fēng)向源區(qū)范圍差異不大。在大氣不穩(wěn)定（L＜0）時，a、e、Xmax均在270°～360°風(fēng)向達(dá)到最大，其次是0°～90°方向，其他2個風(fēng)向差別不明顯。d最大值為196．42m，出現(xiàn)在270°～360°方向；最小值為168．96 m，處于90°～180°方向，其余2個方向差別不明顯。各風(fēng)向源區(qū)的水平范圍為72．56～709．39 m，橫向范圍為337．92～392．84 m，且各風(fēng)向源區(qū)范圍差異不大。

對同一風(fēng)向來說，大氣穩(wěn)定時迎風(fēng)方向上a、e、d、Xmax比大氣不穩(wěn)定時都要大，通量源區(qū)范圍在迎風(fēng)方向和垂直于迎風(fēng)方向比大氣不穩(wěn)定時都大，尤其是迎風(fēng)方向通量貢獻(xiàn)區(qū)的拉長式增大非常明顯，通量貢獻(xiàn)函數(shù)最大點位置距離觀測點也是在大氣穩(wěn)定時較遠(yuǎn)。

3.4 不同時間不同大氣條件下的源區(qū)分析

將不同大氣條件不同時間各風(fēng)向的輸入?yún)?shù)值（表4）輸入FSAM模型，驅(qū)動模型得到不同P水平的輸出參數(shù)，其中P為90%水平的輸出參數(shù)，見表6。根據(jù)表6繪制大氣穩(wěn)定和不穩(wěn)定時的通量貢獻(xiàn)區(qū)，見圖3。

表6 各風(fēng)向在不同大氣條件下不同時間FSAM模型輸出參數(shù)Tab．6 Output parameters for FSAM（Flux Source Area Model）in various directions under different atmospheric conditions and different seasons

當(dāng)大氣穩(wěn)定時，各風(fēng)向的通量貢獻(xiàn)區(qū)大小均差別不大，總體上秋季的通量貢獻(xiàn)區(qū)最大。d在0°～90°風(fēng)向的值相對于其他風(fēng)向略大，其中夏季值最大，最小值在90°～180°方向上，冬季值最?。徊煌竟?jié)各風(fēng)向的源區(qū)差異不明顯但不同時期源區(qū)變化與風(fēng)向有關(guān)：0°～90°和90°～180°風(fēng)向，通量源區(qū)大小為秋季＞冬季＞夏季＞春季；在90°～180°和 180°～270°風(fēng)向，4個季節(jié)的通量源區(qū)大小沒有一定的變化規(guī)律。

當(dāng)大氣不穩(wěn)定時，各生長時期在90°～180°風(fēng)向通量源區(qū)最小，其他風(fēng)向相對較大；在180°～360°方向d最大，90°～180°方向d最小。90°～180°方向通量貢獻(xiàn)區(qū)大小為：春季＞夏季＞秋季＞冬季；其他3個方向通量貢獻(xiàn)區(qū)大小均為：冬季＞秋季＞春季＞夏季，說明大氣不穩(wěn)定條件下生長季貢獻(xiàn)區(qū)較大。

3.5 通量貢獻(xiàn)源區(qū)的時間分布

按風(fēng)向劃分的不同，大氣穩(wěn)定度條件所占比例見圖4。各風(fēng)向大氣穩(wěn)定情況與大氣不穩(wěn)定條件通量貢獻(xiàn)區(qū)分別占17．73%和19．72%，11．92%和15．52%，2．04%和4．91%，10．81%和17．35%。綜合分析表明通量塔的信息來自于觀測塔東北、西北及東南方向，其所占比例分別為37．45%、27．43%與28．17%；來自于西南方向的信息非常少，僅有6．95%。

4 結(jié)論與討論

本研究使用FSAM模型結(jié)合安吉通量觀測塔通量觀測數(shù)據(jù)計算其通量貢獻(xiàn)源區(qū)。結(jié)果表明：當(dāng)大氣不穩(wěn)定時，通量貢獻(xiàn)源區(qū)分布比大氣穩(wěn)定條件下小很多，即穩(wěn)定條件下通量觀測結(jié)果代表的區(qū)域較廣，這與金瑩等［22］對楊樹（Populus spp．）人工林生態(tài)系統(tǒng)通量貢獻(xiàn)區(qū)分析的研究結(jié)果一致。主要原因是大氣不穩(wěn)定時，大氣垂直運動劇烈，物質(zhì)垂直擴散快，傳感器測得的通量信息來源于迎風(fēng)方向較近的地方，因而源區(qū)面積??；而穩(wěn)定條件下，湍流活動弱，物質(zhì)垂直擴散慢，通量信息來源于較遠(yuǎn)的地方，源區(qū)面積大。

在大氣穩(wěn)定條件下對應(yīng)的a、e、Xmax均大于不穩(wěn)定條件。下墊面植被類型對碳通量貢獻(xiàn)區(qū)大小存在主導(dǎo)影響。魏遠(yuǎn)等［29］計算的岳陽地區(qū)美洲黑楊（Populus dettoides）人工林在穩(wěn)定條件下迎風(fēng)方向通量貢獻(xiàn)區(qū)的長度可達(dá)到3 500m，研究區(qū)域儀器的架設(shè)高度為25 m，樹木平均株高為16 m，其下墊面粗糙度較大，粗糙度計算使用參數(shù)為0．13；顧永劍［30］等則對崇明東灘濕地生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定大氣條件下通量貢獻(xiàn)區(qū)進(jìn)行計算，結(jié)果表明其貢獻(xiàn)區(qū)長度接近300m，這主要是由于崇明東灘的植被類型主要為蘆葦（Phragmites communis）、互花米草（Spartinaal terniflora）低矮的草類植被，因此觀測儀器的安裝高度較低（僅為4．8 m），因而其通量貢獻(xiàn)區(qū)范圍比本研究小。因此，不同的下墊面情況對形成不同的觀測環(huán)境，具有不同的下墊面粗糙度，從而影響到觀測區(qū)域通量貢獻(xiàn)區(qū)的大小。隨著觀測高度，大氣層結(jié)的穩(wěn)定程度以及下墊面粗糙度等條件的改變通量貢獻(xiàn)區(qū)不斷改變，因此在實際通量觀測中，需要根據(jù)具體的觀測條件和下墊面情況進(jìn)行分析計算。

通量貢獻(xiàn)區(qū)結(jié)果與模型輸入?yún)?shù)相關(guān)，模型輸入?yún)?shù)來自于前期數(shù)據(jù)處理結(jié)果，因此前期數(shù)據(jù)處理過程對通量貢獻(xiàn)區(qū)分析結(jié)果的影響較大，要正確評價通量貢獻(xiàn)區(qū)應(yīng)對所分析的生態(tài)系統(tǒng)有較為正確合理的通量數(shù)據(jù)處理過程，對每一個數(shù)據(jù)處理過程要嚴(yán)格把關(guān)。所測到的通量值才能夠較好地反映被研究對象所提供的通量貢獻(xiàn)信息。

［1］ AubinetM，Grelle A，Ibrom A，et al．Estimates of the annual net carbon and water exchange of forests：the EUROFLUX methodology［J］．Advances in Ecological Research，1999，30：113－175．

［2］ Baldocchi D，F(xiàn)alge E，Gu L，et al．FLUXNET：a new tool to study the temporal and spatial variability of ecosystemscale carbon dioxide，water vapor，and energy flux densities［J］．Bulletin of the American Meteorological Society，2001，82（11）：415－434．

［3］ Foken T，Wichura B．Tools for quality assessment of surface-based fluxmeasurements［J］．Agricultural and Forest Meteorology，1996，78（1）：83－105．

［4］ Schmid H．Experimental design for flux measurements：matching scales of observations and fluxes［J］．Agricultural and Forest Meteorology，1997，87（2）：179－200．

［5］ Rannik，Aubinet M，Kurbanmuradov O，et al．Footprint analysis for measurements over a heterogeneous forest［J］．Boundary-Layer Meteorology，2000，97（1）：137－166．

［6］ Gash J．A note on estimating the effect of a limited fetch on micrometeorological evaporation measurements［J］．Boundary-Layer Meteorology，1986，35（4）：409－413．

［7］ Horst T，Weil J．How far is far enough：The fetch requirements for micrometeorological measurement of surface fluxes［J］．Journal of Atmospheric and Oceanic Technology，1994，11（4）：1018－1025．

［8］ Haenel H-D，Gr nhage L．Footprintanalysis：a closed an-alytical solution based on height-dependent profiles of wind speed and eddy viscosity［J］．Boundary-Layer Meteorology，1999，93（3）：395－409．

［9］ Schmid H．Source areas for scalars and scalar fluxes［J］．Boundary-Layer Meteorology，1994，67（3）：293-318．

［10］ Schuepp P，Leclerc M，Macpherson J，et al．Footprint prediction of scalar fluxes from analytical solutions of the diffusion equation［J］．Boundary-Layer Meteorology，1990，50（1／4）：355－373．

［11］ Horst T，Weil J．Footprint estimation for scalar flux measurements in the atmospheric surface layer［J］．Boundary-Layer Meteorology，1992，59（3）：279－296．

［12］ Leclerc M，Thurtell G．Footprint prediction of scalar fluxes using a Markovian analysis［J］．Boundary-Layer Meteorology，1990，52（3）：247－258．

［13］ Baldocchi D．Flux footprintswithin and over forest canopies［J］．Boundary-Layer Meteorology，1997，85（2）：273－292．

［14］ Schmid H P．Footprintmodeling for vegetation atmosphere exchange studies：a review and perspective［J］．Agricultural and Forest Meteorology，2002，113（1）：159－183．

［15］ Cai X，Leclerc M Y．Forward-in-time and backward-intime dispersion in the convective boundary layer：the concentration footprint［J］．Boundary-layer meteorology，2007，123（2）：201－218．

［16］ Hadfield M．Passive scalar diffusion from surface sources in the convective boundary layer［J］．Boundary-Layer Meteorology，1994，69（4）：417－448．

［17］ Sogachev A，Leclerc M，Karipot A，et al．Effect of clearcuts on footprints and fluxmeasurements above a forest canopy［J］．Agricultural and forest meteorology，2005，133（1）：182－196．

［18］ 趙曉松，關(guān)德新，吳家兵，等．長白山闊葉紅松林通量觀測的footprint及源區(qū)分布［J］．北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報，2005，27（3）：17－23．

［19］ 周琪，李平衡，王權(quán)，等．西北干旱區(qū)荒漠生態(tài)系統(tǒng)通量貢獻(xiàn)區(qū)模型研究［J］．中國沙漠，2014，34（1）：98－107．

［20］ 徐祖祥，陳丁紅，李良華，等．臨安雷竹種植條件下土壤養(yǎng)分的變化［J］．中國農(nóng)學(xué)通報，2010，26（13）：247－250．

［21］ 姜培坤，徐秋芳，儲家淼，等．雷竹早產(chǎn)高效栽培過程中土壤養(yǎng)分質(zhì)量分?jǐn)?shù)的變化［J］．浙江林學(xué)院學(xué)報，2006，23（3）：242－247．

［22］ 楊芳，徐秋芳．不同栽培歷史雷竹林土壤養(yǎng)分與重金屬含量的變化［J］．浙江林學(xué)院學(xué)報，2003，20（2）：111－114．

［23］ 姜培坤，許小婉．雷竹林地土壤酶活性研究［J］．浙江林學(xué)院學(xué)報，2000，17（2）：132－136．

［24］ 藺恩杰，江洪，陳云飛．太湖源雷竹林水汽通量變化及其對凈輻射的響應(yīng)［J］．浙江農(nóng)林大學(xué)學(xué)報，2013，30（3）：313－318．

［25］ 徐小軍，周國模，莫路鋒，等．一種面向下墊面不均一的森林碳通量監(jiān)測方法［J］．中國科學(xué)：信息科學(xué)，2013，43（10）；1342－1352．

［26］ 于貴瑞，孫曉敏，溫學(xué)發(fā)，等．陸地生態(tài)系統(tǒng)通量觀測的原理與方法［M］．北京：高等教育出版社，2006．

［27］ 楊阿強，孫國清，盧立新，等．基于MODIS資料的中國東部時間序列空氣動力學(xué)粗糙度和零平面位移高度估算［J］．氣象科學(xué)，2011，31（4）：516－24．

［28］ 金瑩，張志強，方顯瑞，等．楊樹人工林生態(tài)系統(tǒng)通量貢獻(xiàn)區(qū)分析［J］．生態(tài)學(xué)報，2012，32（12）：3966－3974．

［29］ 魏遠(yuǎn)，高升華，張旭東，等．基于FSAM模型的岳陽地區(qū)美洲黑楊人工林通量觀測源區(qū)分布［J］．林業(yè)科學(xué)，2012，48（2）：16－21．

［30］ 顧永劍，高宇，郭海強，等．崇明東灘濕地生態(tài)系統(tǒng)碳通量貢獻(xiàn)區(qū)分析［J］．復(fù)旦學(xué)報（自然科學(xué)版），2008，47（3）：374－379．

（責(zé)任編輯 曹 龍）

Research of Flux Footprint of Anji Bamboo Forest Ecosystems Based on the FSAM Model

Gong Xiaofei1，Chen Liping2，Mo Lufeng3

（1．Suichang Forestry Bureau，Suichang Zhengjiang 323399，China；2．College of Environmental and Resource Sciences，Zhejiang Agriculture and Forestry University，Zhejiang Provincial Key Laboratory of Carbon Cycling in Forest Ecosystems and Carbon Sequestration，Lin′an Zhejiang 311300，China；3．College of Information Engineering，Zhejiang Agriculture and Forestry University Lin′an Zhejiang 311300，China）

Using the eddy covariance observation systems，continuous data of carbon fluxes and related factors in Anji Bamboo ecosystem was captured in 2013．The flux contribution area and its temporal dynamicswas analyzed under differentatmospheric conditions and differentwind directionswith FSAM（Flux Source Area Model）．The results showed that：the range of flux source areas increased with the atmospheric stability．Under stable air condition，the range of flux source areas was significantly larger than under the unstable air condition．The horizontal range and the longitudinal range were 205．09－2 176．92 m and 802．36－883．16 m，72．56－709．39 m and 337．92－392．84m under those two air conditions in all directions，respectively．The range of flux source areas also changed with the seasonswith no rules．About93．05%of flux came from the southeast，northeast and northwest of the tower，the ratio were 37．45%，27．43%and 28．17%，respectively．

Phyllostachys edulis；FSAM；carbon flux；eddy covariance；footprint

S795．9

：A

：2095－1914（2015）06－0037－08

10．11929／j．issn．2095－1914．2015．06．007

2015－02－04

國家林業(yè)局“948”項目（2013－4－71）資助。

第1作者：龔笑飛（1968—），男，工程師。研究方向：森林生態(tài)建設(shè)及生態(tài)保護(hù)。Email：gongxiaofei＿gxf＠163．com。

莫路鋒（1979—），男，博士，副教授。研究方向：計算機網(wǎng)絡(luò)、無線傳感技術(shù)。Email：molufeg＠gmail．com。