基于FSAM模型的毛竹林碳通量贡献区研究

龚笑飞陈丽萍莫路锋

（1．遂昌县林业局，浙江遂昌323399；2．浙江农林大学环境与资源学院，浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室，浙江临安311300；3．浙江农林大学信息工程学院，浙江临安311300）

基于FSAM模型的毛竹林碳通量贡献区研究

龚笑飞1陈丽萍2莫路锋3

（1．遂昌县林业局，浙江遂昌323399；2．浙江农林大学环境与资源学院，浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室，浙江临安311300；3．浙江农林大学信息工程学院，浙江临安311300）

利用涡度相关观测系统，连续监测2013年安吉毛竹林生态系统二氧化碳通量及其相关因子的变化，应用FSAM模型，分析不同大气条件、不同风向下通量贡献区的分布及其随时间的变化。结果表明：通量贡献区范围在各风向均随大气稳定程度的增加而增加。在稳定的大气条件下，通量贡献区范围显著大于不稳定大气条件；大气稳定与不稳定条件下各风向源区的水平范围分别为205．09～2 176．92 m和72．56～709．39 m，横向范围分别为802．36～883．16 m和337．92～392．84 m；不同时间贡献区大小也有不同。通量贡献区93．05%的信息来源于观测塔东南、东北、西北3个方向，比例分别为37．45%、27．43%与28．17%。

毛竹；FSAM模型；碳通量；涡度相关；通量贡献区

涡度相关（eddy covariance）技术是目前国际上主要的通量观测技术，已被广泛地应用于测定植被与大气间的物质与能量通量［1－2］。使用涡度相关技术计算碳通量要求观测区域下垫面具有水平同质性、稳态的大气及其平均垂直风速为零等条件［3］。然而，在实际应用中，这些条件很难完全满足。比如，在非同质的区域，生态系统的碳通量除了会因风向、大气稳定程度和下垫面粗糙度的不同而发生改变外，探头的安装高度也会影响碳通量的测定值［4－5］。因此，涡度相关传感器所测通量的空间代表性成为相关研究领域的热点问题之一［6－8］。通量贡献区是指近地面层某一点所观测到的对湍流交换过程中有贡献的有效源区［4］，即所在空间中一点的测量值能在多大程度上反映实际下垫面的通量状况，即空间代表性。通量贡献区分析是定量判断通量观测信息与下垫面状况关系的有效方法。

目前，已经有很多计算通量贡献区的方法，根据函数的不同通量贡献区分析模型主要可分为：解析模型［9－11］、拉格朗日随机模型［12－13］、大涡模拟［14－15］和闭合模型［16－17］等。Schimd［9］建立了FSAM（flux source areamodel）解析模型。该模型是基于K理论和假设的扩散指数廓线法，来求解二维平流扩散方程。由于其明确的物理机制，简单的数学形式，目前应用很广泛。赵晓松等［18］应用FSAM模型分析了长白山阔叶红松（Pinus koraiensis）林通量源区不同大气条件下的分布特征，结果表明：不稳定条件下的通量信息源区比稳定条件时近，其源区面积相对小，在相同水平下非生长季贡献区比生长季的大。周琪等［19］利用FSAM模型分析了西北干旱区荒漠生态系统通量观塔所能代表的通量贡献区，认为该通量塔观测的通量贡献区范围可以较准确地反映荒漠生态系统下垫面的通量信息。

毛竹（Phyllostachys edulis）林作为森林生态系统的组成部分，生态效益日益显现。目前，有较多学者对毛竹林土壤呼吸、土壤热通量等方面作了研究［21－23］，也有学者对其水汽通量及生态系统能量平衡作了相关分析［20］，但还没有关于其通量贡献区的研究。安吉毛竹林观测塔周围的下垫面存在较大的空间异质性，因此，明确通量数据的空间代表性对分析观测结果的生态学意义至关重要。本研究利用FSAM模型，对该通量塔2013年全年观测数据作分析，试图确定该毛竹林区域不同大气条件下各风向通量源区的变化特征，不同时间各风向在不同大气条件下的源区变化情况，用以解释研究区通量测量的空间代表性，为以后的通量计算与分析奠定基础。

1 研究区概况

浙江省安吉县毛竹林通量观测塔在2010年下半年建成，该观测塔位于安吉县东南部的山川与天荒坪2个乡镇交界处，地处北纬30°28′34″，东经119°40′25″。

本研究采用开路涡度相关系统测定毛竹林与大气间CO2等湍流通量，观测塔总高40 m，探头安装位置距地面38 m，约为植被冠层高度的3倍。利用三维超声风速仪（CAST－3，Campbell Inc．，USA）测定三维风速和温度脉动，利用开路式红外CO2／H2O分析仪（Li－7500，LiCor Inc．，USA）测定CO2／H2O密度脉动。以观测塔为中心1 000 m范围内主要森林类型为毛竹林，平均冠层高度为11 m，林分平均立竹密度3 235株／hm2，还有少量针阔混交林、农田、城镇和道路等地类，观测站点海拔约380 m，周围最高和最低海拔分别288 m和525 m，观测塔南部和东南部地形相对较平整，而北部和西北部地形较复杂，坡度偏陡，最大坡度为37°，平均坡度为15°。站点附近盛行西北、东南和东北风。

安吉县气候属亚热带海洋性季风气候，总特征为光照充足、气候温和、雨量充沛、四季分明，年均降水量1 400 mm，年均气温15．6℃。森林覆盖率69．4%，拥有山林13．2万hm2，其中竹林面积6．33万hm2。毛竹林面积为4．99万hm2，占森林总面积37．8%。

2 研究方法

2.1 数据选取与预处理

本研究选取安吉通量塔2013年1—12月的连续通量观测数据。采集到的数据利用EdiRe软件处理，处理包括：野点剔除、趋势去除、平面坐标拟合、WPL校正和缺失数据插补，最后得到完整的30 min通量序列。

根据本研究需要，在数据统计分析之前，还要进行如下的数据剔除：

1）由于降雨时仪器响应问题会出现测量值不准确或不合理的现象，所以剔除降雨量不为零的数据。

2）由于摩擦风速小于临界值时大气湍流混合程度弱，湍流发展不充分，因此，剔除摩擦风速（u*）＜0．15 m／s的数据。

3）根据模型适用范围要求，剔除强稳定条件（稳定度＞1）和强不稳定条件（稳定度＜－1）下的数据。

基于本研究剔除数据的原则，保留了约52．7%的数据用于通量贡献区分析，一般情况下50%以上数据就具有代表性［22］。

2.2 FSAM模型

通常观测塔上传感器所测得的通量值是某一时刻迎风方向上对观测值有影响的下垫面区域的源汇强度［4］，该区域即为通量贡献区。Schimd［9］通过应用近地面层风速廓线、湍流扩散系数廓线理论，求解出用于描述观测点与源（汇）空间分布关系的函数，也叫源权重函数。通过该函数可以计算出下垫面某一点源对通量观测值度贡献度（P水平）的大小，不同贡献率等值线所包围的区域为P水平源区。

运行FSAM模型需要输入3个复合参数：Zm／Z0，Zm／L和σv／u*。

1）Zm／Z0：Zm为观测高度（Z）与零平面粗糙度（d）之差，Z0空气动力学粗糙度。本研究Zm的计算参数参考于贵瑞等［23］的研究，计算公式为d＝0．67 h；Z0的计算参数参考杨阿强等［24］的研究，计算公式为Z0＝0．075 h。经计算，本研究Z＝38 m，d＝11 m。

2）Zm／L：L为Obukhov长度，根据赵晓松等［18］文中模型输入参数的公式进行计算得到。

3）σv／u*：σv为侧风向速度标准差，u*为摩擦风速，2个数据均可由涡度相关系统观测计算得到。

通过模型计算可以得到通量贡献最大点所在的位置，以及对通量值产生10%～90%贡献率的通量贡献区大小及源权重函数最小点距观测塔的距离。模型输出参数［18－19］为：a／Z0、e／Z0、d／Z0、Xmax／Z0。参数含义见图1。

此外，使用FSAM模型时，对输入参数有一定的限制：

在大气稳定条件下（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。

在大气不稳定条件（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。

根据约束条件将不满足要求的数据剔除后，根据不同大气条件不同风向、不同大气条件各风向不同时间段的数据分别计算输入参数平均值。最后将参数输入模型可以得到P贡献水平为10%～90%下的输出参数。本研究讨论该地区P水平为90%不同大气条件不同时间段各风向通量源区变化的特征。

3 结果与分析

3.1 风向与风速分布特征

2013年1—12月不同大气条件下的风向分布和风速分布特征见表1。当大气处于稳定条件下，风频数在0°～90°风向所占比例最大，最大风速出现在90°～180°风向上。大气处于不稳定条件下，风频数在0°～90°风向所占比例最多，在180°～270°方向比例最小，其他2个方向差别不大；最大风速在90°～180°风向上，最大平均风速在0°～90°方向上。

不同大气条件不同时间的风向分布和风速分布特征见表2。在大气稳定时，春季、秋季和冬季的最大风频数均出现在0°～90°风向上；夏季最大风频则出现在90°～180°，其90°～180°的风频为35．73%，略低于最大值37．72%；大气不稳定时，每个季节的最大风频方向差异较大，无一定的规律性。2种大气条件下，最小风频均主要集中于180°～270°风向。在2种大气条件下，除不稳定条件下夏季的最大平均风速在270°～360°方向上，其余皆在0°～90°方向上，说明最大平均风速的分布与风频的分布不具有相关性。

3.2 模型参数输入

划分大气稳定度的参数为Zm／L，当Zm／L＞0时大气为稳定状态，当Zm／L＜0时大气为不稳定状态。根据Zm的定义可知，Zm／L的符号取决于L。本研究FSAM模型不同大气条件各风向的输入参数见表3。除0°～90°方向，其他各方向大气不稳定时各风向的σv／u*均大于大气稳定时的值；大气不稳定时Zm／L绝对值均大于大气稳定下Zm／L。

表1 不同大气条件下风速分布Tab．1 Speed distribution under different atmospheric conditions

表2 不同大气条件不同季节风速分布Tab．2 Speed distribution of different season under different atmospheric conditions

表3 各风向在不同大气条件下FSAM模型的输入参数Tab．3 Input parameters of FSAM（Flux Source Area Model）in various directions under different atmospheric conditions

各风向不同大气条件不同时间的输入参数见表4。不同大气条件下各风向不同时间大气不稳定的Zm／L绝对值均大于大气稳定的Zm／L值；夏季270°～360°方向及春、秋、冬3个季节在0°～90°方向上的σv／u*值在稳定状态大于不稳定状态条件，其余各季节在各方向的σv／u*值均为不稳定状态值小于稳定状态。

3.3 各风向在不同大气条件下的通量贡献区

按不同大气条件输入各风向参数（表3），运行FSAM得到不同P水平的输出参数，见表5。

表4 各风向在不同大气条件下不同时间FSAM模型的输入参数Tab．4 Input parameters for FSAM（Flux Source Area Model）in various directions under different atmospheric conditions and different seasons

表5 各风向在不同大气条件下FSAM模型的输出参数Tab．5 Output parameters of FSAM（Flux Source Area Model）in various directions under different atmospheric conditions

根据P水平为90%时的输出参数得出不同大气条件各风向的源区分布图，见图2。

由图2可知，大气稳定（L＞0）时，a、e、Xmax均在180°～270°风向达到最大，其次是90°～180°方向，其他2个风向差别不明显。d最大值为441．58m，出现在0°～90°方向；其次是432．49 m，在180°～270°方向；最小值为401．18 m，处于90°～180°方向。各风向源区的水平范围为205．09～2 176．92 m，横向范围为802．36～883．16 m，且各风向源区范围差异不大。在大气不稳定（L＜0）时，a、e、Xmax均在270°～360°风向达到最大，其次是0°～90°方向，其他2个风向差别不明显。d最大值为196．42m，出现在270°～360°方向；最小值为168．96 m，处于90°～180°方向，其余2个方向差别不明显。各风向源区的水平范围为72．56～709．39 m，横向范围为337．92～392．84 m，且各风向源区范围差异不大。

对同一风向来说，大气稳定时迎风方向上a、e、d、Xmax比大气不稳定时都要大，通量源区范围在迎风方向和垂直于迎风方向比大气不稳定时都大，尤其是迎风方向通量贡献区的拉长式增大非常明显，通量贡献函数最大点位置距离观测点也是在大气稳定时较远。

3.4 不同时间不同大气条件下的源区分析

将不同大气条件不同时间各风向的输入参数值（表4）输入FSAM模型，驱动模型得到不同P水平的输出参数，其中P为90%水平的输出参数，见表6。根据表6绘制大气稳定和不稳定时的通量贡献区，见图3。

表6 各风向在不同大气条件下不同时间FSAM模型输出参数Tab．6 Output parameters for FSAM（Flux Source Area Model）in various directions under different atmospheric conditions and different seasons

当大气稳定时，各风向的通量贡献区大小均差别不大，总体上秋季的通量贡献区最大。d在0°～90°风向的值相对于其他风向略大，其中夏季值最大，最小值在90°～180°方向上，冬季值最小；不同季节各风向的源区差异不明显但不同时期源区变化与风向有关：0°～90°和90°～180°风向，通量源区大小为秋季＞冬季＞夏季＞春季；在90°～180°和 180°～270°风向，4个季节的通量源区大小没有一定的变化规律。

当大气不稳定时，各生长时期在90°～180°风向通量源区最小，其他风向相对较大；在180°～360°方向d最大，90°～180°方向d最小。90°～180°方向通量贡献区大小为：春季＞夏季＞秋季＞冬季；其他3个方向通量贡献区大小均为：冬季＞秋季＞春季＞夏季，说明大气不稳定条件下生长季贡献区较大。

3.5 通量贡献源区的时间分布

按风向划分的不同，大气稳定度条件所占比例见图4。各风向大气稳定情况与大气不稳定条件通量贡献区分别占17．73%和19．72%，11．92%和15．52%，2．04%和4．91%，10．81%和17．35%。综合分析表明通量塔的信息来自于观测塔东北、西北及东南方向，其所占比例分别为37．45%、27．43%与28．17%；来自于西南方向的信息非常少，仅有6．95%。

4 结论与讨论

本研究使用FSAM模型结合安吉通量观测塔通量观测数据计算其通量贡献源区。结果表明：当大气不稳定时，通量贡献源区分布比大气稳定条件下小很多，即稳定条件下通量观测结果代表的区域较广，这与金莹等［22］对杨树（Populus spp．）人工林生态系统通量贡献区分析的研究结果一致。主要原因是大气不稳定时，大气垂直运动剧烈，物质垂直扩散快，传感器测得的通量信息来源于迎风方向较近的地方，因而源区面积小；而稳定条件下，湍流活动弱，物质垂直扩散慢，通量信息来源于较远的地方，源区面积大。

在大气稳定条件下对应的a、e、Xmax均大于不稳定条件。下垫面植被类型对碳通量贡献区大小存在主导影响。魏远等［29］计算的岳阳地区美洲黑杨（Populus dettoides）人工林在稳定条件下迎风方向通量贡献区的长度可达到3 500m，研究区域仪器的架设高度为25 m，树木平均株高为16 m，其下垫面粗糙度较大，粗糙度计算使用参数为0．13；顾永剑［30］等则对崇明东滩湿地生态系统稳定大气条件下通量贡献区进行计算，结果表明其贡献区长度接近300m，这主要是由于崇明东滩的植被类型主要为芦苇（Phragmites communis）、互花米草（Spartinaal terniflora）低矮的草类植被，因此观测仪器的安装高度较低（仅为4．8 m），因而其通量贡献区范围比本研究小。因此，不同的下垫面情况对形成不同的观测环境，具有不同的下垫面粗糙度，从而影响到观测区域通量贡献区的大小。随着观测高度，大气层结的稳定程度以及下垫面粗糙度等条件的改变通量贡献区不断改变，因此在实际通量观测中，需要根据具体的观测条件和下垫面情况进行分析计算。

通量贡献区结果与模型输入参数相关，模型输入参数来自于前期数据处理结果，因此前期数据处理过程对通量贡献区分析结果的影响较大，要正确评价通量贡献区应对所分析的生态系统有较为正确合理的通量数据处理过程，对每一个数据处理过程要严格把关。所测到的通量值才能够较好地反映被研究对象所提供的通量贡献信息。

［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，Falge 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］ 赵晓松，关德新，吴家兵，等．长白山阔叶红松林通量观测的footprint及源区分布［J］．北京林业大学学报，2005，27（3）：17－23．

［19］ 周琪，李平衡，王权，等．西北干旱区荒漠生态系统通量贡献区模型研究［J］．中国沙漠，2014，34（1）：98－107．

［20］ 徐祖祥，陈丁红，李良华，等．临安雷竹种植条件下土壤养分的变化［J］．中国农学通报，2010，26（13）：247－250．

［21］ 姜培坤，徐秋芳，储家淼，等．雷竹早产高效栽培过程中土壤养分质量分数的变化［J］．浙江林学院学报，2006，23（3）：242－247．

［22］ 杨芳，徐秋芳．不同栽培历史雷竹林土壤养分与重金属含量的变化［J］．浙江林学院学报，2003，20（2）：111－114．

［23］ 姜培坤，许小婉．雷竹林地土壤酶活性研究［J］．浙江林学院学报，2000，17（2）：132－136．

［24］ 蔺恩杰，江洪，陈云飞．太湖源雷竹林水汽通量变化及其对净辐射的响应［J］．浙江农林大学学报，2013，30（3）：313－318．

［25］ 徐小军，周国模，莫路锋，等．一种面向下垫面不均一的森林碳通量监测方法［J］．中国科学：信息科学，2013，43（10）；1342－1352．

［26］ 于贵瑞，孙晓敏，温学发，等．陆地生态系统通量观测的原理与方法［M］．北京：高等教育出版社，2006．

［27］ 杨阿强，孙国清，卢立新，等．基于MODIS资料的中国东部时间序列空气动力学粗糙度和零平面位移高度估算［J］．气象科学，2011，31（4）：516－24．

［28］ 金莹，张志强，方显瑞，等．杨树人工林生态系统通量贡献区分析［J］．生态学报，2012，32（12）：3966－3974．

［29］ 魏远，高升华，张旭东，等．基于FSAM模型的岳阳地区美洲黑杨人工林通量观测源区分布［J］．林业科学，2012，48（2）：16－21．

［30］ 顾永剑，高宇，郭海强，等．崇明东滩湿地生态系统碳通量贡献区分析［J］．复旦学报（自然科学版），2008，47（3）：374－379．

（责任编辑 曹 龙）

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

国家林业局“948”项目（2013－4－71）资助。

第1作者：龚笑飞（1968—），男，工程师。研究方向：森林生态建设及生态保护。Email：gongxiaofei＿gxf＠163．com。

莫路锋（1979—），男，博士，副教授。研究方向：计算机网络、无线传感技术。Email：molufeg＠gmail．com。