光閃爍方法測算區域蒸散研究進展

張 功,鄭 寧,張勁松,*,孟 平

1 中國林業科學研究院林業研究所,北京 100091 2 國家林業局林木培育重點實驗室,北京 100091 3 南京林業大學南方現代林業協同創新中心,南京 210037

蒸散是土壤-植物-大氣連續體水熱運移的重要環節,是全球水循環的重要組成部分。在全球氣候變化的背景下,氣溫、降水均發生了顯著的變化,水循環的加速導致區域水資源分布不均勻的現象更為嚴重。因此,蒸散的觀測已成為氣象學、水文學、地理學及生態學等相關學科共同關注的熱點主題[1-4]。深入了解蒸散過程對天氣預報、干旱監測、區域水資源管理及全球變化等研究具有重要意義。

蒸散過程復雜,涉及范圍廣,包括中小尺度(幾百米范圍)和區域尺度(公里范圍),其中以波文比-能量平衡法、梯度迭代法、空氣動力學方法、渦度相關方法以及蒸滲儀法等計算、觀測方法為主的中小尺度蒸散研究成果豐碩,近十年來渦動相關方法因其準確快速的優點常被研究者認為是蒸散觀測的標準方法[5-7]。由于全球變化和流域水文研究的需要,區域尺度的蒸散研究越來越受到重視[4,8]。然而公里尺度的區域蒸散過程影響機制較多[3,9],渦動相關方法觀測結果并不理想。若將基于中小尺度的單點式測量結果擴展到區域尺度,必須考慮下墊面的異質性,如植被的覆蓋率、地形的起伏程度等,同時還需考慮大氣狀態的平穩性、湍流的發展以及局地微氣象條件的差異,因此要獲得區域平均蒸散需建立觀測網絡[10]。近年來,利用遙感信息估算大尺度地表蒸散,即遙感模型法,成為觀測區域蒸散的有效技術之一,但該技術通常是根據經驗或半經驗模型對區域蒸散進行估算[11-12]。由于對蒸散過程中許多關鍵要素的參數化計算方法不是十分成熟,下墊面的非均勻性導致遙感蒸散模型在不同區域的適用性不同以及遙感反演地表參數的不確定性等,遙感模型結果必須結合地面觀測數據進行驗證改進,模型參數也需要結合地面實測數據進行優化[12-13]。如何獲得與遙感蒸散模型尺度相應的地面蒸散實測數據成為模型驗證的前提和重點,也是遙感水文監測的技術瓶頸。20世紀70年代發展的基于湍流大氣光傳播理論與相似理論相結合光閃爍方法為上述問題的解決帶來了希望。

1978年Wang提出了利用光閃爍法測量通量的假設,美國NOAA波傳播實驗室將此假設變成了可能[14-15]。隨后的幾十年間,基于近紅外光、微波、可見光的各種光閃爍方法測量通量的儀器迅速發展,并于九十年代中后期開始用于實際觀測研究。光閃爍方法主要分為“單波長方法”和“雙波長方法”。單波長方法是基于近紅外方式(0.67—0.94μm)的光閃爍儀器,此類儀器主要包括小孔徑閃爍儀、大孔徑閃爍儀和超大孔徑閃爍儀,其中SAS測量距離僅為200—250m,XLAS的測量距離可達10km,目前光閃爍方法的應用以LAS為主[15]。與單波長方法不同,雙波長方法是通過紅外-微波聯合系統工作,該聯合系統包括近紅外閃爍儀和微波閃爍儀,目前OMS尚處于初級階段。2000年,中荷合作項目“中國能量與水平衡監測系統”首次引進LAS以來,先后在黃河流域、黑河流域、海河流域、黃土高原、青藏高原等地方展開了針對LAS的專門研究,并成功研制出具有自主知識產權的閃爍儀[14-15]。光閃爍方法可以測量區域范圍內的平均通量,既彌補了傳統觀測方法空間代表性不足的問題,同時也與遙感的象元尺度匹配度高,較好地驗證了遙感模型的反演結果[16-17]。本文從光閃爍方法的理論原理出發,著重介紹該方法在區域蒸散測量領域的計算方法,概述了該方法測算區域蒸散的研究進展,分析了該方法在應用計算過程中的不確定性并對其在今后的研究熱點進行展望,旨在進一步推動該方法在區域蒸散觀測研究中的應用。

1 光閃爍方法測定顯熱和潛熱的原理

(1)

I0≤F≤D≤L0

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

式中,M-1為逆矩陣,參考表達式如下：

(10)

根據莫寧-奧布霍夫相似理論(MOST)存在如下關系：

(11)

(12)

式中,z為有效高度(m),d為零平面位移(m),T*為溫度變量(K),q*為濕度變量(kg/kg),fT為MOST普適函數,LMO為奧布霍夫長度。其中,

(13)

式中,g為重力加速度(9.81m/s2),u*為摩擦風速(m/s),κ為von Karman常數(0.4)。由于LMO受H和u*的影響,上述公式通常無法得出H或LvE的解析解,對于紅外-微波雙波長工作方式的光閃爍法需結合下式進行迭代運算。

(14)

(15)

(16)

LvE=Rn-Gs-H

(17)

式中Rn是凈輻射(W/m2),Gs是土壤熱通量(W/m2)。

MOST普適函數通常分為如下兩種：

不穩定狀態(ζ<0)：

fT(ζ)=xT,1(1-xT,2ζ)-2/3fq(ζ)=xq,1(1-xq,2ζ)-2/3

(18)

穩定狀態(ζ≥0)：

fT(ζ)=xT,1(1+xT,2ζ)2/3fq(ζ)=xq,1(1+xq,2ζ)2/3

(19)

此外,也有使用可見光、近紅外、微波3個波段聯合的方法進行蒸散測算[20-21],雖然這些實驗表明了使用3個波段工作的可行性,但實驗結果并不理想,且技術要求高、成本昂貴,逐漸失去了吸引力。

2 光閃爍方法觀測蒸散的研究進展

2.1 單波長方法

以近紅外方式工作的單波長光閃爍方法通常以波長為880nm或940nm的LAS為主要觀測儀器。該方法發展初期,在平坦下墊面條件下對其進行觀測研究,并與渦動相關方法測量結果進行比較。Purerua半島的平坦草原進行的多次觀測實驗結果表明,LAS的測量結果與渦動相關方法的結果較好,標準誤差在25W/m2之內,并認為LAS可以在短時間內獲得路徑上的平均通量,其統計不確定性較小[22]。Cain等[23]在牛津的實驗結果表明LAS與渦動相關方法的觀測結果一致性較高。同類研究還包括Kohsiek等[24]利用XLAS進行實驗、Hoedjes等[25]在墨西哥西北部實驗以及Beyrich等[26]在德國東北部的實驗等,這些實驗結果表明：LAS的測量結果與渦動相關方法測量結果一致性顯著。國內在2000年首次引進LAS以來,結合相關氣象資料,分別對樂至、乾安、鄭州等地區初步進行水熱通量的研究對比,結果認為LAS測量的顯熱通量與當地的氣溫差相關性顯著,結合凈輻射資料得出的蒸散值均能反映當地能量的季節變化規律[27-28]。隨后黃河流域、海河流域、黑河流域、黃土高原、青藏高原等不同地區的LAS應用試驗表明,LAS觀測結果與渦動相關方法、波文比方法測量結果一致性很高[14,17,29-30]。其他研究如在農田生態系統、半干旱地區以及干旱地區等結果也表明光閃爍方法測量區域通量結果可靠[31-33]。

實際研究中,區域尺度的下墊面大部分是非均勻的,由于地形起伏、植被異質等客觀因素的存在,光閃爍方法在復雜下墊面條件下的適用性頗受關注。Hemakumara等[34]在斯里蘭卡Horana的混合植被區進行實驗,結果表明LAS所測蒸散量符合當地的氣候條件,并能隨著天氣的條件發生變化,由此拉開了光閃爍方法在非均勻下墊面條件應用的序幕。Beyrich等[26]對德國東北地區森林和農田混合區域研究時,將各地段測得的通量利用權重函數求和得到區域平均通量,該結果與光閃爍方法吻合度很高。張勁松等[35]在地形起伏的中國北方低地山丘人工混交林的研究中將兩臺渦動相關方法的觀測結果進行權重疊加,所得結果與光閃爍方法測量結果的相關性系數可達0.93。Chehbouni等的實驗中也得出相同的結論[36]。郝小翠等[37]研究隴東黃土高原下墊面不均勻性對光閃爍方法的影響,發現地表不均勻性對測量結果影響顯著。在非均勻下墊面時,由于地形條件等因素的存在,應用光閃爍方法測量時,相似理論未必成立,但上述非均勻下墊面的實驗結果表明,考慮采樣尺度,并利用權重函數對不同地段通量值進行修正,光閃爍法同樣可以取得良好結果。光閃爍方法在非均勻下墊面的良好結果說明,光閃爍方法在實際應用中可以與遙感模型進行對比驗證。Watts等[38]根據AVHRR數據以及LAS觀測結果對墨西哥北部半干旱地區的地表通量進行研究,認為LAS能較好反映出該地區的通量變化；Meijninger等[31]在土耳其西部灌溉區域用LAS分別測量2700m和670m距離的通量值,結果與LANDSAT結果具有良好的一致性,并認為LAS可作為獨立的區域平均能量觀測系統。Nobuhle等[39]對南非不同生態氣候區的研究表明,光閃爍方法測量結果與衛星遙感模型運算結果一致性高。同樣結果也出現在黑河流域、青藏高原等實驗中[14,17,29]。總體說來,以近紅外方式工作的光閃爍方法適應不同條件下墊面,且該技術已經成熟,已經實現了商業化生產,其中常見的有荷蘭Kipp&Zonen公司和德國Scintec公司。單波長方法觀測結果與遙感模型結果吻合度高,已成為檢驗衛星遙感反演模型的最佳方法[14,25,29]。

2.2 雙波長方法

總體說來,80年代關于雙波長方法的研究主要在理論階段,包括敏感波段的選擇,CTq的取值,空氣折射率結構參數與溫度、濕度結構參數的關系等方面。在應用過程中,荷蘭Wageningen大學利用雙波長方法在不同地形條件下測算區域平均蒸散,修正了部分計算方法,推動了微波閃爍儀的發展；荷蘭Eindhoven大學設計了波長為11mm,頻率為27GHz的微波閃爍儀,常與LAS聯合應用在多個陸面實驗中,瑞士Bern大學,對雙波長測算方法和過程中的關鍵參數進行研究,提高了測算精度[46]；德國Radiometer Physics GmbH公司率先研發了波長為1.86mm,頻率為160GHz的商業化微波閃爍儀,為雙波長的發展提供了硬件支持。

3 光閃爍方法測量區域蒸散的不確定性

3.1 儀器自身限制所引起的不確定性

光閃爍方法的儀器也存在系統誤差。以LAS為例,荷蘭Kipp&Zonen公司同型號閃爍儀間的觀測誤差可達21%,德國Scintec公司同型號閃爍儀觀測誤差為3%左右[50-51]。劉紹民等[16]在密云站的比較也得出LAS系統間存在誤差,并且試驗中發現Kipp&Zonen的LAS結果比Scintec的BLS型號閃爍儀觀測的結果存在17%左右的誤差。

雙波長方法采用兩套不同波長的儀器協同工作,為獲得較為可靠的信號,通常使用高頻信號觀測然后進行濾波處理。然而不同研究者,所使用的頻率,采用的波長各不相同,如表1所示。

表1 雙波長方法中微波選擇

研究表明[18,20,40],波長的選擇對蒸散結果具有顯著影響。如Andreas[18]在研究中指出,波長為3.33mm時,波文比在0.1—10范圍內,估算的蒸散會有20%的誤差,當波文比在0.01—0.5時,結果會有10%的偏差。

3.2 環境因素引起的不確定性

蒸散是水汽傳輸過程的反映,準確獲取蒸散量主要取決于對空氣中熱量和水汽含量的精確測定。波文比為顯熱通量與潛熱通量的比率,主要與空氣溫濕度有關,可以用來表征周圍環境的干濕狀況。單波長方法的研究中,使用波文比來表征水汽含量,在不改變計算中的其他參數時,波文比系數由1變成0.3時可造成15%的誤差[31]。研究也表明,波文比在0.1—2之間變化時結果的標準差在0.4左右變化,對結果的不確定性影響可達50%,并認為當波文比大于0.32時,對結果至少產生10%的影響,由此建議用飽和水汽壓來表征空氣濕度[54-55]。Lüdi等[19]在研究中用絕對濕度表示空氣濕度,結果表明當波文比系數小于-2時,相關性低至-0.6,而當波文比系數大于2時,相關性為0.8。雙波長方法中研究人員多傾向使用絕對濕度,而Ward等[56]認為絕對濕度受溫度影響較大,是變量；比濕獨立于溫度,相對保守,并在Swindon的城郊中用絕對濕度研究,結果與渦動相關方法僅相差8%[44]。在光閃爍方法中,如何真實地表示空氣濕度狀況還有待進行更深入的研究。

滿足相似理論(MOST)是光閃爍方法測量區域蒸散的前提。不同的植被覆蓋面積、土地利用方式和地形起伏等因素造成了實際觀測區域的非均勻性,光徑高度隨地形起伏不斷變化。為解決MOST在不均勻地表的適用性問題,提出了“摻混高度”概念,并認為在此高度條件下所有通量能夠充分混合[43],而Hartogensis等[57]研究認為,在不穩定狀態下以及MOST有效時,光路徑上的通量值主要受路徑權重函數的影響,提出“有效高度”的概念,并認為當路徑距離大于5km時,由于地球曲面的影響會產生0.5m的偏差；Evans等[53]研究“雙波長”系統的有效高度,認為在理想的下墊面條件下有效高度引起的誤差不足1%,但在地形起伏較大的情況下有5%—10%的誤差,且路徑權重函數對路徑終端的影響也較為顯著。Ward等[44]認為不同的有效高度對結果產生6%或3%的偏差。地形起伏導致光徑高度發生變化,MOST的表達形式因此受到影響,雖然大量實驗得到的觀測資料計算分析出的函數表達形式基本相似(公式(18)、(19)),但是函數表達式的具體參數仍然相差很大。由于湍流運動及其影響機制的復雜性,在不同條件下的觀測實驗仍然無法得到一致的函數表達式的具體參數,如表2所示。

表2 不同研究中的MOST函數系數取值

MOST：相似理論,Monin-Obukhov Similarity Theory；xT,1,xT,2,xq,1,xq,2：MOST函數的系數,coefficients of MOST function

不同的普適函數關系式對蒸散結果影響可達10%—15%,并認為在不穩定狀態下MOST的適用性比在近中性或穩定狀態時好,湍流越強,適用性越好[63]。由于MOST要求觀測試驗盡可能處于均一、穩定的觀測條件下進行,但當熱力湍流的作用減小,主要是機械剪切力、重力及平流的作用,MOST適用條件在此種穩定度條件下不再滿足,這也導致了不同普適函數計算結果差異很大。閃爍儀測量的是大氣湍流強度,并不能判斷水熱通量的輸送方向。大氣穩定度的判斷及MOST函數的選取直接影響到閃爍儀觀測的數據質量,因此許多研究人員只分析白天觀測數據,很少考慮夜間觀測結果。目前對于普適函數的選擇尚無統一標準,尤其利用光閃爍方法計算穩定條件下的通量還存在較多問題。

3.3 計算過程的不確定性

利用單波長方法,通過能量平衡的方法計算蒸散會造成低估,即使利用波文比修正方法進行濕度訂正后,結果仍有16%的偏差[43],其原因通常認為是用能量平衡余項法時參與計算的凈輻射(Rn)和土壤熱通量(Gs)的空間代表性不足以代表測量區域的均值。在利用能量平衡余項法時,凈輻射(Rn)和土壤熱通量(Gs)是非常重要的參數,在非均勻下墊面時的空間差異性需要仔細測算。在復雜下墊面條件時,粗糙度長度、零平面位移以及光徑有效高度等重要參數會隨著下墊面的實際情況而發生變化,存在不確定性。

應用雙波長方法中的“Hill雙波長”方法時,大多數學者假設RTq=±1。實際研究表明,當RTq=+1時,其結果不能很好地反映半干旱地區的蒸散狀況[32],研究發現,不穩定狀態時,RTq取+0.7至+0.95范圍更適合[19,44]。這種假設對于非理想條件并非總是成立,因此Lüdi等提出實時獲得RTq的交互方法,并認為當環境波文比系數范圍變小時,RTq的范圍也會縮小,并認為RTq取值會對蒸散結果產生20%—50%的偏差[19]。“Lüdi雙波長方法”獲得實時RTq的值,但該方法中所用的公式(8)中的系數A要依據具體安裝方案來定,儀器的間距以及光路徑長度的測量誤差會引起該系數的變化,同時該方法需要近紅外路徑與微波路徑的交點位于路徑中點位置,而實際測量中很難滿足此要求。

3.4 通量源區評價的不確定性

目前所使用的通量源區模型對平坦均勻下墊面條件適用性強,在復雜的下墊面條件下則有許多限制,如有效高度的限制、粗糙度的變化、大氣穩定度的變化等[64-65]。2002年Meijninger[65]首次將源區模型應用至光閃爍方法測量結果的分析,并認為由于源區的不同,觀測結果存在8%左右的誤差。區域尺度范圍內,由于通量源區的變化導致蒸散估算偏差會高達26%[43],Ward等[44]也認為由于源區的改變而造成湍流通量的低估也是引起測量結果不準確的原因。青藏高原不同空間尺度的研究表明,風向和通量源區的不同會導致結果的差異,并說明通量源區不重合時,渦動相關方法與LAS觀測結果差異顯著[17],對蒸散的影響最大可達23%左右。Evans和De Bruin[53]認為使用源區函數對結果進行評估時必須考慮源區函數模型的適用條件,并指出Schuepp模型只適合在平坦下墊面,復雜起伏地形條件下風向會引起較大的誤差,源區函數經過修正后得到的結果更好[35-36]。應用源區模型應考慮觀測高度、風速風向、下墊面的粗糙程度以及大氣穩定度等因素影響,不同氣象條件下的源區分布不同,并且源區內的通量貢獻值各不相同,在非均勻下墊面條件下還應依據源區函數對最終結果進行修正。光閃爍方法測量區域尺度通量時,由于下墊面植被類型不同,各斑塊地段對通量貢獻也不相同,在評價過程中需進一步探討。此外,雙波長方法中由于兩套系統的分離,在一定程度上會造成二者源區的不同,目前關于雙波長方法的源區仍參考單波長方法,這也增加了結果的不確定性。

4 結論與展望

應用光閃爍方法的實驗結果表明,光閃爍方法可以獲得區域水平上的平均水熱通量,由于平均時間比渦動相關方法短,因而其統計不確定性小。下墊面均勻時,光閃爍法的測量結果與渦動相關方法測量結果十分一致；而在非均勻下墊面條件下,充分考慮風向與通量源區的影響后,光閃爍方法也可以取得很好的結果,尤其是與渦動相關方法聯合使用不僅能獲得更好的區域平均蒸散結果,而且也能精確評估各源區的蒸散水平。綜合看來,光閃爍方法具有如下優點：

(1)快速測算出公里尺度路徑上的平均水熱通量,在復雜下墊面條件下更具優勢；

(2)是目前衛星遙感模型反演驗證的最佳地面實測方法；

(3)具有較高的時間分辨率,空間代表性強；

(4)具有在復雜天氣條件下全天候連續觀測的能力。

就光閃爍方法而言,單波長方法發展更為成熟,已經完全實現了商業化。單波長方法測算蒸散需額外配備凈輻射、土壤熱通量等能量傳感器,通過能量平衡公式計算得出蒸散[29,34,43],但其中過程變量如凈輻射、土壤熱通量等與光閃爍方法的測量路徑(公里尺度)存在空間差異性[26,35]。單波長方法選用的近紅外波段會受到濕度的影響,計算時通常參考Wesely引入的波文比修正系數[53],并沒有考慮實時的濕度變化,通過能量平衡計算蒸散的精確性尚需提高[14,29,33]。雙波長方法同時測量觀測區域的溫濕度變化,一定程度上消除了單波長方法計算蒸散過程中存在的空間差異性以及濕度變化的影響。雖然雙波長方法的發展起步較晚,研究報道中所用的雙波長儀器大多為實驗室自行研發,商業化儀器較為少見,價格較為昂貴,普及程度不及單波長方法的儀器,但是雙波長方法簡化了蒸散測算的過程,實現了對蒸散的直接測量,在未來高精度的區域通量研究中具有更大的優勢。

總之,光閃爍方法在短短幾十年間得到了迅速發展,并成為區域蒸散研究領域的重要方法,特別是雙波長方法在非均勻地表蒸散觀測研究中表現出了巨大的發展潛力。光閃爍法不僅實現了區域通量的連續觀測,同時也驗證了遙感反演結果,改善了遙感模型參數,為區域尺度上的水資源管理做出了重要貢獻,但光閃爍方法還存在如信號飽和、相似函數選擇等不確定性。如何在最大程度上減少不確定性,作者認為可以從下述幾點進行進一步的研究。

(1)光閃爍方法在理論方面的研究。主要包括光閃爍方法在測算由于頻率損耗等原因引起的湍流譜修正,飽和效應修正,水汽吸收效應修正,結合湍流譜分析與渦動相關方法觀測構造合適的相似函數。

(2)計算過程中關鍵參數的確定以及源區分析。主要包括復雜下墊面條件下粗糙度、摩擦風速、有效高度等參數的確定,復雜地形條件下的源區分析等。

(3)其他方面的研究。如光路徑上存在的氣溶膠吸收影響、雙波長方法中儀器分離造成的路徑權重函數分離、光閃爍方法測算結果的驗證等。

致謝：中國科學院寒區旱區環境與工程研究所王介民研究員給予幫助,特此致謝。

參考文獻(References):

[1] 鄧興耀, 劉洋, 劉志輝, 姚俊強. 中國西北干旱區蒸散發時空動態特征. 生態學報, 2017, 37(9): 2994- 3008.

[2] 趙麗雯, 趙文智, 吉喜斌. 西北黑河中游荒漠綠洲農田作物蒸騰與土壤蒸發區分及作物耗水規律. 生態學報, 2015, 35(4): 1114- 1123.

[3] 桑玉強, 張勁松. 華北山區核桃液流變化特征及對不同時間尺度參考作物蒸散量的響應. 生態學報, 2014, 34(23): 6828- 6836.

[4] 董李勤, 章光新, 張昆. 嫩江流域濕地生態需水量分析與預估. 生態學報, 2015, 35(18): 6165- 6172.

[5] 白巖, 朱高峰, 張琨, 馬婷. 基于樹干液流及渦動相關技術的葡萄冠層蒸騰及蒸散發特征研究. 生態學報, 2015, 35(23): 7821- 7831.

[6] 劉玉莉, 江洪, 周國模, 陳云飛, 孫成, 楊爽. 安吉毛竹林水汽通量變化特征及其與環境因子的關系. 生態學報, 2014, 34(17): 4900- 4909.

[7] 孫成, 江洪, 陳健, 劉玉莉, 牛曉棟, 陳曉峰, 方成圓. 亞熱帶毛竹林生態系統能量通量及平衡分析. 生態學報, 2015, 35(12): 4128- 4136.

[8] 蔣沖, 穆興民, 馬文勇, 于新洋, 劉憲鋒, 李建國, 劉思潔, 王飛. 秦嶺南北地區絕對濕度的時空變化及其與潛在蒸發量的關系. 生態學報, 2015, 35(2): 378- 388.

[9] 錢多, 查天山, 吳斌, 賈昕, 秦樹高. 毛烏素沙地參考作物蒸散量變化特征與成因分析. 生態學報, 2017, 37(6): 1966- 1974.

[10] 李新, 劉紹民, 馬明國, 肖青, 柳欽火, 晉銳, 車濤, 王維真, 祁元, 李弘毅, 朱高峰, 郭建文, 冉有華, 聞建光, 王樹果. 黑河流域生態—水文過程綜合遙感觀測聯合試驗總體設計. 地球科學進展, 2012, 27(5): 481- 498.

[11] 歐陽志云, 張路, 吳炳方, 李曉松, 徐衛華, 肖燚, 鄭華. 基于遙感技術的全國生態系統分類體系. 生態學報, 2015, 35(2): 219- 226.

[12] 辛曉洲, 田國良, 柳欽火. 地表蒸散定量遙感的研究進展. 遙感學報, 2003, 7(3): 233- 240.

[13] 張榮華, 杜君平, 孫睿. 區域蒸散發遙感估算方法及驗證綜述. 地球科學進展, 2012, 27(12): 1295- 1307.

[14] Xu Z W, Liu S M, Li X, Shi S J, Wang J M, Zhu Z L, Xu T G, Wang W Z, Ma M G. Intercomparison of surface energy flux measurement systems used during the HiWATER-MUSOEXE. Journal of Geophysical Research-Atmospheres, 2013, 118(23): 13140- 13157.

[15] 施生錦, 黃彬香, 劉紹民, 楊燕, 黃勇彬, 徐自為. 大尺度水熱通量觀測系統的研制. 地球科學進展, 2010, 25(11): 1128- 1138.

[16] 劉紹民, 李小文, 施生錦, 徐自為, 白潔, 丁曉萍, 賈貞貞, 朱明佳. 大尺度地表水熱通量的觀測、分析與應用. 地球科學進展, 2010, 25(11): 1113- 1127.

[17] 孫根厚, 胡澤勇, 王介民, 劉火霖, 謝志鵬, 藺筠, 黃芳芳. 那曲地區兩種空間尺度感熱通量的對比分析. 高原氣象, 2016, 35(2): 285- 296.

[18] Andreas E L. Three-wavelength method of measuring path-averaged turbulent heat fluxes. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 1990, 7(6): 801- 814.

[19] Lüdi A, Beyrich F, M?tzler C. Determination of the turbulent temperature-humidity correlation from scintillometric measurements. Boundary-Layer Meteorology, 2005, 117(3): 525- 550.

[20] Kohsiek W. MeasuringCT2,CQ2andCTQin the unstable surface layer and relations to the vertical fluxes of heat and moisture. Boundary-Layer Meteorology, 1982, 24(1): 89- 107.

[21] Hill R J, Ochs G R. Surface-layer micrometeorology by optical scintillation techniques//Remote Probing of the Atmosphere, Technical Digest of the Topical Meeting on Optical Techniques for Remote Probing of the Atmosphere. Washington, D.C.: Optical Society of America, 1983: 161- 164.

[22] McAneney K J, Green A E, Astill M S. Large-aperture scintillometry: the homogeneous case. Agricultural and Forest Meteorology, 1995, 76(3/4): 149- 162.

[23] Cain J D, Rosier P T W, Meijninger W, De Bruin H A R. Spatially averaged sensible heat fluxes measured over barley. Agricultural and Forest Meteorology, 2001, 107(4): 307- 322.

[24] Kohsiek W, Meijninger W M L, Moene A F, Heusinkveld B G, Hartogensis O K, Hillen W C A M, De Bruin H A R. An extra large aperture scintillometer for long range applications. Boundary-Layer Meteorology, 2002, 105(1): 119- 127.

[25] Hoedjes J C B, Zuubier R M, Watts C J. Large aperture scintillometer used over a homogeneous irrigated area, partly affected by regional advection. Boundary-Layer Meteorology, 2002, 105(1): 99- 117.

[26] Beyrich F, De Bruin H A R, Meijninger W M L, Schipper J W, Lohse H. Results from one-year continuous operation of a large aperture scintillometer over a heterogeneous land surface. Boundary-Layer Meteorology, 2002, 105(1): 85- 97.

[27] 范雄, 鄧彪. 利用LAS資料估算能量平衡各分量. 四川氣象, 2002, 22(4): 30- 31.

[28] 胡麗琴, 吳蓉璋, 方宗義. 大口徑閃爍儀及其在地表能量平衡監測中的應用. 應用氣象學報, 2003, 14(2): 197- 205.

[29] 陳繼偉, 左洪超, 王介民, 王樹金, 陳伯龍, 莊少偉. LAS在西北干旱區荒漠均勻下墊面的觀測研究. 高原氣象, 2013, 32(1): 56- 64.

[30] You Q G, Xue X, Peng F, Dong S Y, Gao Y H. Surface water and heat exchange comparison between alpine meadow and bare land in a permafrost region of the Tibetan Plateau. Agricultural and Forest Meteorology, 2017, 232: 48- 65.

[31] Meijninger W M L, De Bruin H A R. The sensible heat fluxes over irrigated areas in western Turkey determined with a large aperture scintillometer. Journal of Hydrology, 2000, 229(1/2): 42- 49.

[32] Yee M S, Pauwels V R N, Daly E, Beringer J, Rüdiger C, McCabe M F, Walker J P. A comparison of optical and microwave scintillometers with eddy covariance derived surface heat fluxes. Agricultural and Forest Meteorology, 2015, 213: 226- 239.

[33] Al-Gaadi K A, Patil V C, Tola E, Madugundu R, Gowda P H. Evaluation of METRIC-derived ET fluxes over irrigated alfalfa crop in desert conditions using scintillometer measurements. Arabian Journal of Geosciences,2016, 9(6): 441- 452.

[34] Hemakumara H M, Chandrapala L, Moene A F. Evapotranspiration fluxes over mixed vegetation areas measured from large aperture scintillometer. Agricultural Water Management, 2003, 58(2): 109- 122.

[35] 張勁松, 孟平, 鄭寧, 黃輝, 高峻. 大孔徑閃爍儀法測算低丘山地人工混交林顯熱通量的可行性分析. 地球科學進展, 2010, 25(11): 1283- 1290.

[36] Chehbouni A, Watts C, Lagouarde J P, Kerr Y H, Rodriguez J C, Bonnefond J M, Santiago F, Dedieu G, Goodrich D C, Unkrich C. Estimation of heat and momentum fluxes over complex terrain using a large aperture scintillometer. Agricultural and Forest Meteorology, 2000, 105(1/3): 215- 226.

[37] 郝小翠, 張強, 楊澤粟. 隴東黃土高原下墊面不均勻性指標的建立及其對大孔徑閃爍儀(LAS)觀測感熱通量的影響. 地球物理學報, 2016, 59(3): 816- 827.

[38] Watts C J, Chehbouni A, Rodriguez J C, Kerr Y H, Hartogensis O, De Bruin H A R. Comparison of sensible heat flux estimates using AVHRR with scintillometer measurements over semi-arid grassland in northwest Mexico. Agricultural and Forest Meteorology, 2000, 105(1/3): 81- 89.

[39] Majozi N P, Mannaerts C M, Ramoelo A, Mathieu R, Mudau A E, Verhoef W. An intercomparison of satellite-based daily evapotranspiration estimates under different eco-climatic regions in South Africa. Remote Sensing, 2017, 9(4): 307.

[40] Kohsiek W, Herben M H A J. Evaporation derived from optical and radio-wave scintillation. Applied Optics, 1983, 22(17): 2566- 2570.

[41] Hill R J, Bohlander R A, Clifford S F, McMillan R W, Priestly J T, Schoenfeld W P. Turbulence-induced millimeter-wave scintillation compared with micrometeorological measurements. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1988, 26(3): 330- 342.

[42] McMillan R W, Bohlander R A, Baldygo W J Jr. Millimeter-wave atmospheric turbulence measurements: instrumentation, selected results, and system effects. International Journal of Infrared and Millimeter Waves, 1997, 18(1): 233- 258.

[43] Meijninger W M L, Beyrich F, Lüdi A, Kohsiek W, De Bruin H A R. Scintillometer-based turbulent fluxes of sensible and latent heat over a heterogeneous land surface-a contribution to LITFASS- 2003. Boundary-Layer Meteorology, 2006, 121(1): 89- 110.

[44] Ward H C, Evans J G, Grimmond C S B. Infrared and millimetre-wave scintillometry in the suburban environment-Part 2: Large-area sensible and latent heat fluxes. Atmospheric Measurement Techniques, 2015, 8(3): 1407- 1424.

[45] 舒婷. 微波閃爍法測量潛熱通量的初步研究[D]. 北京: 中國農業大學, 2012.

[46] De Bruin H A R, Wang J M. Scintillometry: a review. [2017-04- 21]. https://www.researchgate.net/publication/316285424.

[47] Kohsiek W, Meijninger W M L, De Bruin H A R, Beyrich F. Saturation of the large aperture scintillometer. Boundary-Layer Meteorology, 2006, 121(1): 111- 126.

[48] Kleissl J, Hartogensis O K, Gomez J D. Test of scintillometer saturation correction methods using field experimental data. Boundary-Layer Meteorology, 2010, 137(3): 493- 507.

[49] 張功. 自制大孔徑閃爍儀飽和規律及修正研究[D]. 合肥: 安徽農業大學, 2015.

[50] Van Kesteren B, Hartogensis O K. Analysis of the systematic errors found in the Kipp & Zonen large-aperture scintillometer. Boundary-Layer Meteorology, 2011, 138(3): 493- 509.

[51] Kleissl J, Gomez J, Hong S H, Hendrickx J M H, Rahn T, Defoor W L. Large aperture scintillometer intercomparison study. Boundary-Layer Meteorology, 2008, 128(1): 133- 150.

[52] Green A E, Astill M S, McAneney K J, Nieveen J P. Path-averaged surface fluxes determined from infrared and microwave scintillometers. Agricultural and Forest Meteorology, 2001, 109(3): 233- 247.

[53] Evans J G, De Bruin H A R. The effective height of a two-wavelength scintillometer system. Boundary-Layer Meteorology, 2011, 141(1): 165- 177.

[54] Konzelmann T, Calanca P, Müller G, Menzel L, Lang H. Energy balance and evapotranspiration in a high mountain area during summer. Journal of Applied Meteorology, 1997, 36(7): 966- 973.

[55] Wesely M L. The combined effect of temperature and humidity fluctuations on refractive index. Journal of Applied Meteorology, 1976, 15(1): 43- 49.

[56] Ward H C, Evans J G, Hartogensis O K, Moene A F, De Bruin H A R, Grimmond C S B. A critical revision of the estimation of the latent heat flux from two-wavelength scintillometry. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 2013, 139(676): 1912- 1922.

[57] Hartogensis O K, Watts C J, Rodriguez J C, De Bruin H A R. Derivation of an effective height for scintillometers: La Poza experiment in Northwest Mexico. Journal of Hydrometeorology, 2003, 4(5): 915- 928.

[58] Wyngaard J C, Izumi Y, Collins S A Jr. Behavior of the refractive-index-structure parameter near the ground. Journal of the Optical Society of America, 1971, 61(12): 1646- 1650.

[59] Andreas E L. EstimatingCn2over snow and sea ice from meteorological data. Journal of the Optical Society of America A, 1988, 5(4): 481- 495.

[60] Hill R J, Ochs G R, Wilson J J. Measuring surface-layer fluxes of heat and momentum using optical scintillation. Boundary-Layer Meteorology, 1992, 58(4): 391- 408.

[61] Hartogensis O K, De Bruin H A R. Monin-obukhov similarity functions of the structure parameter of temperature and turbulent kinetic energy dissipation rate in the stable boundary layer. Boundary-Layer Meteorology, 2005, 116(2): 253- 276.

[62] Li D, Bou-Zeid E, De Bruin H A R. Monin-obukhov similarity functions for the structure parameters of temperature and humidity. Boundary-Layer Meteorology, 2012, 145(1): 45- 67.

[63] 鄭寧. 閃爍儀法準確測算森林生態系統顯熱通量的湍流理論分析[D]. 北京: 中國林業科學研究院, 2013.

[64] Schuepp P H, Leclerc M Y, MacPherson J I, Desjardins R L. Footprint prediction of scalar fluxes from analytical solutions of the diffusion equation. Boundary-Layer Meteorology, 1990, 50(1/4): 355- 373.

[65] Meijninger W M L, Hartogensis O K, Kohsiek W, Hoedjes J C B, Zuurbier R M, De Bruin H A R. Determination of area-averaged sensible heat fluxes with a large aperture scintillometer over a heterogeneous surface-Flevoland field experiment. Boundary-Layer Meteorology, 2002, 105(1): 37- 62.