蒸發比法能量強制閉合及其對稻田蒸散量估算精度的影響

劉笑吟，高明逸，周心怡，徐俊增※

（1.河海大學農業科學與工程學院，南京 210098；2.河海大學水文水資源與水利工程科學國家重點試驗室，南京 210098）

0 引 言

水稻作為耗水量最大的糧食作物，在中國的種植面積居世界第二（約3 000萬hm2），產量占世界首位，其中長江中下游地區又是中國水稻的主產區，節水灌溉制度的應用與普及對保障中國糧食和水資源安全十分關鍵。節水灌溉是提高水稻用水效率，落實“節水優先”治水理念的重要途徑，但它也改變了土壤水熱狀況及作物生長環境，進而影響了稻田耗水量和“土壤-冠層-大氣”間的水熱轉換，以及近地面湍流通量過程[1]。

湍流通量是近地面水熱研究的關鍵，是進一步計算實際蒸散量的基礎。渦度相關法被認為是測量湍流通量的優選方法[2]，能量閉合度是評價其數據質量可靠性的重要指標[3]。下墊面的自然狀況，氣流運動，以及儀器本身的物理限制等均會對下墊面能量平衡產生影響[4]。在不同季節對能量閉合度的影響，鄧世雅等[5]研究認為冬季能量閉合率遠低于夏季，冬季邊界層較穩定，湍流發展條件不夠充分，湍流通量計算值存在較大偏差。Ping等[6]發現在干旱年份，年蒸散量大于年降水量時，地表能量平衡能夠更好地閉合。王春林等[7]研究認為應用空氣密度脈動修正、摩擦風速（u*）訂正和坐標轉換會使得能量平衡閉合度有所提高，但夜間特別是冬季能量平衡較差問題依然沒有得到根本解決。張強等[8]在地表能量平衡方程中補充了土壤熱儲存項和近地層垂直感熱平流項，發現仍然存在約 10%的地表能量不平衡差額。有研究指出，這是由于渦度相關儀對湍流通量的低估，導致了無論對能量通量做出怎樣的修正，所監測的地表能量都不能達到完全閉合狀態[9-10]。

為了保障相關研究的合理性與準確性，許多學者采用強制閉合法修正低估的湍流通量數據。波文比[11]和蒸發比強制閉合法[12]是修正渦度相關法低估湍流通量的有效方法。波文比能量平衡法認為，在一給定表面，分配給潛熱通量和感熱通量的比值相對穩定，近似為一個常數（即波文比）。波文比強制閉合法通過這一比值重新將能量殘余項分配給潛熱和感熱通量。但波文比的計算需要近地面兩個不同高度間的空氣溫度差和實際水汽壓差的測量數據，實際測量數據受周圍環境變化影響較大。蒸發比（Evaporative Fraction，EF），指潛熱通量與有效能量的比值，在解釋地表能量分配中起著重要作用，而蒸發比法的適用性很強，它提供了一個更穩定和直接的能量分配思路[13]，能簡單有效地實現能量的強制閉合。因為只要能確定能量虧缺的原因，就能將能量虧缺項在不同通量間進行分配[14]。蒸發比本身受下墊面作物種類、土壤水分和氣象條件等變化的影響，是理解生態系統水熱過程和能量分配的重要參數，在能量平衡強制閉合修正和蒸散量（Evapotranspiration，ET）估算方面起著重要作用。然而，目前的研究主要集中在西部較干旱的荒漠地區，光照強，降水少，晝夜溫差大，作物多為旱作，缺少對于中國水熱條件良好的長江中下游地區的研究，更少有針對節水灌溉稻田的研究。此外，很多蒸散模型的構建，如Penman-Monteith類模型，都是基于能量平衡原理構建的，但較多研究所獲得的能量閉合度與理想情況誤差較大。為了蒸散模型的進一步研究以及提高蒸散估算的準確性，需要對研究區域的能量通量進行進一步修正，而國內少有對渦度相關系統觀測結果的強制閉合修正，更缺少采用蒸發比強制閉合法的研究。

因此，本研究采用蒸發比修正方法實現能量的強制閉合，在該條件下研究長江中下游地區節水灌溉稻田湍流通量過程與蒸發比變化特征，以明確能量分配特征，準確計算稻田蒸散量，以期為灌區用水管理、作物產量模擬、農業節水及其產生的氣候變化預測等提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗區概況

試驗于2014－2016年在河海大學水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室昆山試驗研究基地開展。試驗區地處太湖流域（31°15′15″N，120°57′43″E），屬亞熱帶南部季風氣候。年降水量1 097.1 mm，年蒸發量（E601型蒸發器測量水面蒸發）1 365.9 mm，總日照時數2 085.9 h，年平均氣溫 15.5 ℃，平均氣壓 101.63 kPa，平均無霜期234 d。2014—2016年水稻生育期（6月下旬—11月上旬）平均氣溫24.5 ℃，平均相對濕度80.1%。試區常年盛行東南風，多年來均實施稻麥輪作，6—11月觀測場所監測下墊面為控制灌溉稻田，下墊面均一、平坦。試驗區土壤為潴育型黃泥土，耕層土壤質地為重壤土，土壤容重1.3 g/cm3，根層土壤飽和含水率（θs）平均為50.2%，田間持水量（θf）為39.2%，凋萎系數（θw）17.9%（含水率指標均為體積含水率）。3 a試驗種植水稻品種保持一致，均為南粳46。

1.2 試驗設計與布置

試驗區長×寬約為200 m×200 m，2014－2016年，觀測場所監測稻田均采用控制灌溉模式，秧苗本田移栽后，田面保留淺薄水層返青，返青期以后的各生育階段灌水后田面均不建立水層，以根層土壤含水率占飽和含水率60%～80%為灌水下限水分控制指標（不同階段不同），確定灌水時間和灌水定額。若遇暴雨導致小區蓄水過多時（田面水層超過5 cm），打開小區地表排水口及時排水，同時記錄排水前后小區田面水層，計算排水量。各生育期具體控制指標見表1。稻田施肥以及病蟲害防治均按照當地農民習慣。稻季所監測下墊面全為控制灌溉稻田。

表1 水稻控制灌溉各生育期階段根層土壤水分控制指標Table 1 Soil moisture thresholds in different growth stages of rice with controlled irrigation

2014年，6月26日移栽，10月27日收獲，生育期124 d；2015 年，6月27日移栽，10月25日收獲，生育期121 d；2016 年水稻生育期122 d，7月1日移栽，10月30日收獲。3 a水稻種植密度相同，株距0.16 m，行距0.23 m，每穴3苗。2014—2016年稻田控制灌溉具體灌水日期和灌水量見表2。

表2 2014－2016年水稻全生育期控制灌溉稻田的灌溉制度Table 2 Irrigation schedule of controlled irrigation paddy field during the whole growth periods of 2014－2016

1.3 觀測儀器與觀測內容

在試驗區西北方向（下風向）安裝渦度相關系統（Eddy Covariance，EC）。該系統主要由 CAST3A三維超聲風速儀、EC150開路CO2/H2O分析儀、CR3000數據采集器、HMP155A空氣溫濕度探頭、CNR4四分量凈輻射表、TE525MM雨量桶和HFP01SC熱通量板等組成。觀測內容主要包括感熱通量（Hs）、潛熱通量（LE）、太陽凈輻射（Rn）、土壤熱通量（Gs）、空氣溫度（Ta）、空氣相對濕度（Relative Humidity，RH）、大氣壓（Pa）、風速（V）、風向和降雨量（P）等。土壤熱通量板埋設深度為地表下8 cm，輻射觀測高度為地面上方1.5 m，空氣溫濕探頭觀測高度 2 m，三維超聲風速儀和 CO2/H2O分析儀安裝高度為地面上方 2.5 m，雨量筒觀測高度1.5 m。所有原始數據晝夜連續自動采集，采樣頻率為10 Hz，通過數據采集器在線計算并儲存0.5 h的統計數據。為驗證儀器測量數據的準確性，試驗基地除EC系統能進行氣象數據的觀測，加設了一套自動監測氣象站（WS-STD1, DELTA-T, UK），同時觀測太陽輻射、Ta、Pa、RH、V和P，數據采集間隔均為0.5 h。兩設備測量的數據可相互補充和驗證，以保證氣象資料的質量與完整性。渦度相關系統還能監測0.1、0.2和0.3 m不同埋深的土壤溫度（Ts）和土壤含水率（θ）。在數據觀測過程中，定期對EC進行日常清理和維護，保證儀器在良好的狀況下運行。

本研究用 TDR （Trase system 1, Soil Moisture Equipment, USA）觀測試區土壤含水率（θ），測針埋于試驗區中相對中間的 5個典型觀測小區，每個觀測小區埋2根。觀測時間為每天08:00，觀測深度根據各個生育階段的水稻根系長度來確定。測量后取平均值，然后進一步判斷是否需要灌水，如需灌水，采用水表量測灌溉水量，如需排水，打開排水口，根據水層變化深度計算排水量。2014—2016年水稻生育期稻田土壤水分狀況如圖1所示。圖1中所示土壤相對含水率反映的是地表下0~10 cm土壤的水分狀況。節水灌溉制度下稻田土壤呈現干濕交替的土壤水分狀態，雖然每年的降雨、灌水量和降雨、灌水時間不同，但降雨和灌水影響下的稻田干濕交替次數均在10次左右。

1.4 數據處理與分析方法

1.4.1 渦度相關法通量數據預處理

為了實現通量數據的質量保證和質量控制（QA/QC），本試驗研究將渦度相關系統2014和2015年所測定的原始通量數據（10 Hz）用EdiRe軟件處理（http://westdc.westgis.ac.cn/water/surveystd.2012）[15]，以0.5 h為時間步長，對原始湍流數據進行了預處理。2016年安裝了Flux在線處理程序，可直接得到修正后的通量數據數據處理。本研究選用2014、2015和2016年6—10月水稻生育期預處理后的通量數據進行質量控制和評價，方法詳見 Liu等[16]的研究。根據試驗區大氣條件和主風向，依據Kljun等[17]的計算方法和參數，計算得到本試驗監測的通量數據，90%來自上風向（東南方向）100～120 m的范圍，同時剔除來自試驗區邊界以外貢獻源區的通量數據。對通量數據質量進行嚴格控制和篩選后，剔除了占數據總量約 16%的通量數據，然后進行數據的插補延長[16]。

1.4.2 能量平衡方程

對于農田生態系統，其能量平衡方程可表示為[18]：

式中LE為潛熱通量，W/m2；Hs為感熱通量，W/m2；Rn為凈輻射，W/m2；G0為地表土壤熱通量，W/m2；S為冠層熱儲量，W/m2；ED為平流損失能量，W/m2；EM為生化作用消耗能量，W/m2。其中：

式中Q為土壤熱通量板到地表的土壤熱儲量，W/m2，根據土壤溫度的變化量計算[19]；Gs為通量板測定的熱通量，W/m2；Gw為水體熱儲存，W/m2，由于試驗區為節水灌溉稻田，沒有水層，Gw=0。土壤熱通量板埋在地下8 cm深處，因此，在能量平衡方程中，地表土壤熱通量不僅指土壤熱通量板測定的熱通量，還應包括土壤熱通量板到地表的土壤熱儲存[20]。需要注意的是，由于沒有測量8 cm深處的土壤溫度，因此使用10 cm深處的土壤溫度作為計算Q的溫度，Q根據10 cm深度的土壤溫度變化，按照式（3）近似確定[21]：

式中Cs為實際（潮濕）土壤的熱容量，J/(g·℃)；Ts-10為地面下10 cm土壤溫度，℃；T0是任意指定深度的參考溫度，本文取T0=0 ℃[22]；Δz為熱通量板到地表的距離，m；Δt為通量值輸出間隔時間，本試驗間隔時間為30 min；ρb為土壤容重，g/cm3；Cd為干土的土壤熱容量，取0.84 J/(g·℃)[23]；θ是按體積計算的土壤含水率；ρw為水的密度，g/cm3；Cw為水的熱容量，取4.19 J/(g·℃)。上標i、i-1表示計算時刻及其上一時刻。Rn作為SPAC系統的能量輸入項，主要以Hs的形式加熱大氣和LE的形式加濕大氣邊界層底部，還有一部分以G0的形式進入土壤，或者轉化為農田植物冠層S、由于平流作用從水平方向移走的能量ED以及作物生化作用所消耗的能量EM。能量平衡方程左端為標準湍流通量，右端為有效能量或可利用能量。在能量平衡的計算中，因ED和EM值很小常常被忽略（小于凈輻射Rn的5%[24]），且Wilson等[25]也曾指出，對于冠層高度小于8 m的低矮作物，S項也常被忽略。因此，農田生態系統的能量平衡公式常簡化為

1.4.3 能量平衡閉合評價指標

常用的能量平衡閉合指標有最小二乘法（OLS）線性回歸、能量平衡比率（Energy Balance Ratio，EBR）和能量平衡殘差（D）等，本研究用EBR來評價節水灌溉稻田的能量平衡閉合程度。

能量平衡比率EBR表示在一定時間內，渦度相關系統觀測到的湍流通量（LE＋Hs）與有效能量（Rn－G0）之間的比值，其適用范圍廣，是評價能量閉合程度最常用的方法之一[26]。

EBR不僅能反映日內能量平衡狀況，也能反映較長時段內的能量平衡狀況。EBR越接近1，說明能量平衡閉合程度越高。本研究在考慮土壤熱儲存和相位修正后，2014—2016年EBR分別為0.87、0.93和0.85。

1.4.4 能量強制閉合修正方法

1）日間修正

研究假設能量平衡虧缺全部由低估的LE和Hs造成，則低估的湍流通量可根據時段內蒸發比進行修正。蒸發比強制閉合法，先以3 h為移動窗口的通量數據重新計算3 h平均能量平衡虧缺（D3h）[12]：

式中Rn3h、G03h、LE3h和Hs3h分別為以30 min時間步長的EC測量值統計的3 h內的平均凈輻射能，平均地表土壤熱通量，平均潛熱通量，平均感熱通量，W/m2；D3h為用3 h內各通量平均值計算的平均能量平衡虧缺。

蒸發比（EF），即潛熱通量占可供能量的比值，是衡量能量分配的重要指標，本研究中用式（8）計算：

式中EF7d、LE7d和Hs7d分別為7 d內的平均蒸發比、平均潛熱通量、平均感熱通量，W/m2。選擇以7 d為移動窗口的時間周期計算蒸發比（EF7d），是為了保證計算結果的可靠性[12]。選擇一天的觀測值計算EF，有時會因為天陰或其他原因導致瞬時觀測值較小，使計算結果沒有意義。另一方面，EF會隨著水稻生長、天氣變化等不斷變化，其計算周期也不宜太長。EF的有效范圍在 0～1之間，當計算的EF<0或EF>1，則令EF=0或1。最后根據計算的蒸發比重新分配能量平衡虧缺項，使能量平衡強制閉合。修正的潛熱和感熱通量可分別由式（9）和（10）計算得到：

式中LE*和Hs*分別為根據蒸發比重新分配后，能量強制閉合條件下30 min時間步長的潛熱通量和感熱通量，W/m2。

2）夜間修正

本研究采用過濾插值法對夜間通量數據進行修正。過濾插值法考慮了夜間通量數據的影響因素，根據摩擦風速（u*）將不穩定通量值剔除后（研究選擇u*=0.3 m/s為界限[27]，剔除u*<0.3 m/s對應的夜間蒸散量值），再建立水稻不同生育階段夜間蒸散量與飽和水汽壓差（Vapor Pressure Deficit，VPD）的函數關系，分段插補被剔除的蒸散量值[28]。

1.4.5 蒸散量計算

通過能量強制閉合修正前和修正后的潛熱通量（LE和LE*），分別計算節水灌溉稻田蒸散量（ETEC和ETEC*）[14]：

式中ETEC和ETEC*為能量強制閉合修正前和修正后稻田蒸散量，mm/(0.5 h)；LE和LE*為能量不閉合和強制閉合條件下潛熱通量，W/m2；ρ為水汽密度，1 000 kg/m3；λ為汽化潛熱，MJ/kg；λ=2.501–(2.361×10-3)Ta，Ta為平均空氣溫度（℃）；1 800為“s”到“0.5 h”的時間轉換系數。計算出0.5 h蒸散量后再分別累積計算小時和日尺度蒸散量。

1.4.6 數據統計與分析方法

數據統計分析采用Microsoft Excel 2003和SPSS 22完成，圖表采用Microsoft Excel 2003繪制。線性回歸系數和決定系數（R2）反映數據系列的相關性，均方根誤差（Root Mean Square Error，RMSE）評價數據系列的絕對無偏性，一致性系數（Index of Agreement，IOA）分析相關數據精確度和相對無偏性。相關指標的計算公式見文獻[29]。

2 結果與分析

2.1 節水灌溉稻田蒸發比變化特征

圖2為 2014－2016年稻田 EF在水稻全生育期07:00－16:00間9個時段的平均日變化過程。從圖2可知，水稻全生育期平均蒸發比EF在3 a稻季的變化趨勢相似，總體上呈先減小后增加，但均值較高。因為該試驗區所處亞熱帶季風氣候，空氣濕度大，且下墊面為節水灌溉稻田，土壤含水率相對旱作物高，無論在一天中什么時段，潛熱蒸散都是能量的主要消耗，因此，計算的EF均較高。此外，EF在10:00—12:00時段的變幅最為平緩，數值也較穩定，因為中午時段太陽輻射大，空氣濕度相對較小，因此相應的EF較其他時刻小。

圖3為2014—2016年稻田EF的生育期變化過程。從圖中可看出，節水灌溉稻田水稻全生育期EF均在0.7～1.0之間變化，2014、2015和2016年，EF平均分別為0.920、0.926和0.939，3 a平均約為0.93，說明LE占湍流通量的極大部分，潛熱蒸散是節水灌溉稻田絕對主要的能量消耗項。分蘗前期（移栽后11～20 d），EF相對較低，基本在0.8～0.9之間變化，分蘗后期（移栽后35～46 d），EF增大，基本在0.9以上波動變化，2015年分蘗后期末甚至達到1。拔節孕穗期（移栽后47～72 d），EF依舊維持在0.9以上，抽穗開花（移栽后73～81 d）或乳熟期（移栽后82～113 d）EF達到最大，且連續多日能達到1，這與濕潤的土壤水環境和亞熱帶季風氣候有關[30]。較高的土壤含水率、亞熱帶季風氣候中較大的水汽壓虧缺和太陽輻射使能量消耗以潛熱輸送加濕大氣為主，且 9月晝夜溫差大，會出現夜間大氣散熱量大于白天給大氣加熱的能量，使得日Hs為負，計算的EF大于1（EF計算中分子大于分母），該現象在2015年分蘗后期也有出現，可能因為下雨陰天太陽輻射較小，同樣使得夜間大氣散熱量大于白天給大氣加熱的能量。生育期末（黃熟期），由于土壤含水率降低且水稻蒸騰減弱，EF迅速降低，最后降至0.8以下，最小值分別為0.780、0.790和0.713。

蒸發比在不同的氣候環境和下墊面條件下有不同的變化特征，其大小與變化趨勢與植被覆蓋率、降雨量、季節的干濕變化情況、飽和水氣壓差和植被光合作用[31-32]等均有相關性。考慮到EF的重要性與差異性，國內外研究者已在草地[33]、葡萄園[34]、小麥和玉米等[35]不同下墊面開展了對EF的研究，EF在常規稻田中的研究始于19世紀50年代，并明確了它與能量分配的關系[30,36]。在印度東部，研究者發現不同品種和季節條件下稻田 EF值為79%～82%，其中從分蘗中后期到抽穗期，EF有一個平緩的寬峰值[37]。Higuchi等[32]發現由于稻田土壤處于長期淹水或飽和狀態，稻田環境濕度較大，EF值始終接近1。正是由于稻田土壤環境濕度較大，使得水稻生態系統的地表能量各組分與EF特征與旱作物不同[36]。

2.2 強制閉合后湍流通量的變化特征

節水灌溉稻田2014－2016年能量強制閉合前后的潛熱和感熱通量數據的OLS回歸關系（LE與LE*，Hs與Hs*）如表3所示。2014－2016年LE和LE*各回歸系數相似，均在1.4左右，R2和IOA指標表明修正前后相關性和一致性均較好，但修正后潛熱通量平均增加了32.1%。2014—2016年Hs和Hs*各回歸系數也相似，回歸斜率分別為1.21、1.16和1.13，R2和IOA接近于1，R2均高達為 0.97，RMSE較小，分別為 6.02、4.53和4.64 W/m2。能量強制閉合修正后感熱通量也有所增加，平均增加了 19.8%，2014年增加較大，修正前后感熱通量的相關性和一致性均高于潛熱通量。

表3 2014—2016年能量強制閉合前后潛熱通量（感熱通量）的線性回歸分析Table 3 Comparison of latent heat flux (sensible heat flux) with and without enforcing energy balance closure in 2014, 2015 and 2016

為了進一步探究潛熱和感熱通量在能量閉合前后的變化情況，將2014—2016年能量閉合前后水稻各生育階段從00:00—24:00時每日48個時次的30 min潛熱（LE與LE*）和感熱通量（Hs與Hs*）再平均得到各分量的生育階段平均日變化圖（圖4）。從圖中可看出，潛熱和感熱通量變化規律和趨勢在能量強制閉合修正前后均相似。修正后 LE*變化幅度明顯增加，日峰值差異最大，即通量值越大，強制閉合修正后增量越大。晝夜交替時，LE*明顯低于 LE，說明修正前該時段能量平衡處于過閉合狀態。修正后感熱通量變化幅度也有所增加，但增量小于潛熱通量。

2.3 能量平衡閉合對節水灌溉稻田蒸散量的影響

本研究根據式（11）和式（12）分別計算了2014－2016年能量強制閉合前后的田間尺度蒸散量，能量閉合前后小時和日尺度上蒸散量的相關性分別如圖5和圖6所示。由圖5可知，能量強制閉合后，基于小時數據的田間尺度蒸散量明顯增大，2014－2016年過原點的OLS線性回歸斜率分別為1.48、1.36和1.38，2014年較后2 a稍大，說明能量平衡修正對2014年田間尺度蒸散量影響最大。對3 a數據的回歸分析還可知，雖然能量平衡修正后蒸散量明顯增大，但與修正前蒸散量的相關性和一致性仍較好，R2均達到0.88及以上，IOA分別為0.914、0.935和0.934。RMSE也較小，分別為0.073、0.072和0.075 mm/h。

將30 min計算值累積計算日尺度蒸散量，分析可知能量平衡前后田間尺度蒸散量的回歸斜率較小時尺度小，2014－2016年分別為1.38、1.25和1.31（圖6）。相關性和一致性較小時尺度更好，R2分別為0.93、0.95和 0.97，IOA分別高達 0.966、0.974和0.970，RMSE也較小，分別為0.371、0.422和0.366 mm/d。不同時間尺度計算的差異性，說明稻田蒸散量受作物和環境因素的影響，存在一定的時間尺度差異性。較大時間尺度能掩蓋短時間觀測的誤差，且不同時間尺度下影響蒸散量的主要因素不同，分析不同時間尺度下蒸散量的主控因素，可為農田水分管理提供必要依據。此外，能量平衡強制閉合修正后，2014－2016年 ETEC*日均值分別為3.89、3.84和3.81 mm/d（平均為3.85 mm/d），平均約為能量強制閉合前 ETEC的1.31倍，這解釋了為什么普遍認為渦度相關法測量值低估了下墊面蒸散量。但與非節水灌溉稻田相比[38]，本試驗所得ETEC*仍明顯較小，節水灌溉技術改變了稻田土壤水分狀況，減少了稻田耗水量，有效提高了灌溉水利用率。

3 討 論

3.1 能量平衡不閉合與強制閉合

近50 a來，國際上關于不同生態系統能量平衡閉合問題開展了大量的試驗研究，并得到一個普遍的關于能量不平衡的結論：不同條件下能量平衡不閉合率達10%～30%[25,39]。目前關于能量不平衡的解釋有很多[40]：1）測量儀器本身系統誤差及安裝問題等引起的偏差；2）各能量項測量源區貢獻大小不同及確定實際源區面積產生的誤差；3）部分能量匯在觀測中被忽略造成的能量損失；4）采樣平均時長對能量閉合的影響；5）高頻或低頻部分對湍流通量貢獻的丟失；6）摩擦風速對湍流通量測定的影響以及摩擦風速閾值確定對計算夜間湍流的誤差等。研究表明，土壤-作物-大氣之間的能量儲存未充分計入[20]以及Rn通量向LE、Hs和G轉換過程中存在時間滯后性[39]，是能量不閉合重要的且能夠修正的原因。但是能量存儲項和能量各分量相位的修正，對能量平衡閉合率的提高作用是有限的，修正后仍然存在一定程度的能量不閉合，這說明還存在其他一些導致能量不閉合的原因。Ding等[41]研究也發現，在中國南方香蕉園考慮了能量存儲項后，還存在 20%無法修正的能量虧缺。由此可見，因為儀器的系統誤差等原因，無論測量儀器精度再高，也無論將觀測數據做怎樣的修正，地表能量都不可能完全閉合。輻射傳感器在20 a前就被認為相當精確[42]，考慮了土壤熱儲存后的土壤地表熱通量計算也較為準確[20]，其他熱儲存約占稻田下墊面能量交換的2%，小于測定主要成分時的實際誤差[43]。大量國外研究還對比了其他觀測結果，都表明在考慮了能量各存儲項后，湍流通量的低估是造成能量不閉合的最主要原因[9-10,12]。

本文采用較為簡單的蒸發比強制閉合法對節水灌溉稻田白天的湍流通量數據進行修正。但夜間，一方面稻田蒸散量小且趨近 0，按蒸發比分配能量將沒有實際意義；另一方面，夜間能量平衡受平流損失和摩擦風速等的影響較大，湍流通量的隨機相對誤差因通量絕對值很小而被無限放大[15]，從而使蒸發比強制閉合法不再適用于夜間湍流通量的修正。因此，對于夜間的湍流數據，本文用過濾插值法[28]進行修正，即根據摩擦風速和飽和水汽壓虧缺對湍流數據進行剔除插補。本研究用上述方法將能量平衡強制閉合后，潛熱和感熱通量均有明顯增加，占Rn的比例分別為89.5%和5.4%，潛熱較強制閉合前所占比例明顯增加。且強制閉合前能量不平衡程度越大，LE*和Hs*較LE和Hs增加的幅度越大。

為了進一步說明能量強制閉合對渦度相關系統測算蒸散量的影響，本研究還將能量閉合前后渦度測量值（ETEC和ETEC*）與蒸滲儀測量值（ETCML）進行了對比。基于 2014－2016年小時數據，分別建立 ETCML與 ETEC和ETEC*之間的進行線性回歸（圖7），研究發現能量平衡閉合前ETEC平均為ETCML的0.626倍。能量強制閉合后，ETEC*雖仍小于ETCML，但較能量閉合前明顯增加，且與ETCML相關性更好。2014－2016年ETEC*分別約為ETCML的 0.894、0.897和 0.892，R2分別為 0.855、0.869和0.866，RMSE分別為0.090、0.095和0.098 mm/h，IOA分別為0.960、0.964和0.961。3 a回歸方程的各參數均較為接近，說明測量的數據具有較高的可靠性。ETCML與ETEC*的差異，主要源于蒸散量的空間尺度差異。蒸散量的時空尺度差異及其影響因素分析，也是目前研究的熱點問題。由此可知，能量強制閉合雖然使渦度所測蒸散量明顯增加，但增加后代表不同空間尺度蒸散量的相關性和一致性更好，能量平衡的強制閉合為進一步準確模擬估算稻田蒸散量奠定了基礎。

3.2 蒸發比在蒸散研究中的重要意義

實踐中，任何提高農業用水管理效率和研究水熱傳輸的基礎數據都應基于日ET的可靠估計[44]。這些數據通常用于預測日ET、灌溉調度、水資源規劃、水分調節，是一般水文和土壤水分模型的重要組成部分。在研究區域尺度的水熱問題時，遙感觀測不需要繁重的工作量或昂貴的投資，且能夠處理地表特征的空間變異性，是利用區域尺度能量平衡分量推導瞬時ET數據的理想方法。也就是說，需要將遙感數據從瞬時觀測值外推日ET，這是解決遙感僅提供瞬時ET估計值問題的有效途徑，而且這種上升關系如果能通過局部（原位）觀測的研究來證明，那研究結果可顯著提高遙感方法在區域或全球范圍內估算每日ET的便利性和準確性[45]。蒸發比法、作物系數法、冠層阻力法、Katerji-Perrier法、平流干燥度法和正弦函數法，都是可以通過瞬時ET值估算日尺度ET的常用方法[45-47]。

蒸發比法是目前最流行的 ET時間尺度提升方法之一，該方法的有效性已在大量的研究中得到證實。早期研究假設，EF在白天相對恒定，所以可以借助恒定的EF值估算生態系統每天或更長時間尺度上的蒸散量[48]。但實際上，白天EF的變化是隨著時間進程而變化的，一方面EF的變化很大程度上取決于土壤水分的有效性、冠層覆蓋率、作物生育階段、空氣相對濕度以及作物的生物學特性[49]，另一方面它反映了生態系統的能量分配特征，進而影響冠層小氣候。所以，對于不同條件下EF的變化特征還沒有統一的定論。Hoedjes等[45]強調了白天EF值在干旱環境條件下保持相對恒定，而在潮濕環境條件下則呈下凹形狀。Allen等[46]在美國新墨西哥州和加利福尼亞州的研究發現，草地生態系統白天每小時的EF值呈持續下降趨勢，而甜菜 EF則在下午出現明顯上升。由于EF在白天變化較大，因此，在遙感估算中選擇最具代表性的小時EF是估算日ET的關鍵。然而，最具代表性的時間因氣候環境和下墊面條件而異，研究表明，利用中午前后的EF值估計日ET的精度較好[49]，也有一些研究發現非正午時刻的EF值更具代表性[34]。但目前，蒸發比尺度提升法估算稻田蒸散量的研究還較少，考慮節水灌溉條件下稻田能量平衡特征與水熱轉換過程特殊性的研究尚還欠缺。本研究中，EF在10:00－12:00時段的變幅最為平緩，數值也較穩定，可用于進一步提升估算日ET。研究節水灌溉稻田的蒸發比特征及其最具代表性小時值，是遙感瞬時蒸散量尺度提升的前提和關鍵，這為今后遙感瞬時值提升估算日蒸散量以及制定合理的灌溉策略提供了可靠的方法。

4 結 論

本試驗研究了節水灌溉稻田蒸發比變化特征，以及能量強制閉合對湍流通量與稻田蒸散量的影響，得到以下結論：

1）蒸發比反映了下墊面的能量分配特征，節水灌溉稻田蒸發比（Evaporative Fraction，EF）特征與旱作物不同。小時尺度EF呈先減小后增加，均值較高，在10:00－12:00時段的數值最為穩定，EF日內變化的研究，是遙感瞬時蒸散量時間尺度提升的關鍵。水稻全生育期EF均在0.7～1.0之間變化，抽穗開花或乳熟期EF達到最大或為1，生育末期，EF迅速下降至0.8以下；2014－2016年，EF均值約0.93，說明潛熱占湍流通量的極大部分，潛熱蒸散是節水灌溉稻田絕對主要的能量消耗項。

2）蒸發比能量強制閉合修正后湍流通量明顯增加，2014－2016年潛熱和感熱通量平均增加了 32.1%和19.8%；修正后潛熱通量變化幅度明顯增加，日峰值差異最大，晝夜交替時，修正后潛熱通量明顯低于修正前，說明修正前該時段能量平衡處于過閉合狀態；修正后感熱通量變化幅度也有所增加，但增量小于潛熱通量；無論在小時尺度還是日尺度，能量強制閉合后計算的蒸散量明顯增加，2014－2016年蒸散量日均值約為3.85 mm/d，是能量強制閉合前蒸散量的1.31倍。能量強制閉合是準確估算節水灌溉稻田蒸散量以及蒸散模型研究的重要保障。