华北地区冬小麦田水热、二氧化碳和甲烷湍流输送特征的实验研究

葛红星， 张宏升*， 罗帆， 蔡旭晖， 宋宇， 康凌， 霍庆

1 北京大学物理学院大气与海洋科学系，气候与海气实验室， 北京　100871 2 北京大学环境科学与工程学院环境科学系， 北京　100871

华北地区冬小麦田水热、二氧化碳和甲烷湍流输送特征的实验研究

葛红星1， 张宏升1*， 罗帆1， 蔡旭晖2， 宋宇2， 康凌2， 霍庆2

1 北京大学物理学院大气与海洋科学系，气候与海气实验室， 北京100871 2 北京大学环境科学与工程学院环境科学系， 北京100871

摘要本文利用2012年4月30日至5月10日华北地区大气湍流实验资料，分析了冬小麦田下垫面温度、湿度、二氧化碳(CO2)和甲烷(CH4)的湍流统计和输送特征，利用涡旋相关法计算的CH4通量值确定了松弛涡旋累积(REA)法计算CH4通量的经验系数.结果表明，不稳定层结下，温度、湿度、CO2和CH4的归一化标准差随稳定度参数z/L的关系满足-1/3幂次关系.热量、水汽和CO2水平方向的湍流输送和垂直方向的比值与稳定度参数z/L存在一定的相关关系，但CH4没有类似特征.实验期间，感热通量数值较低，潜热通量较高；CO2在夜间表现出微弱的向上输送，其余时段为向下输送，可以认为实验站所在地区是碳汇；CH4的湍流输送整体为向下输送，无明显的日变化规律，可以认为是CH4汇.利用松弛涡旋累积法获取CO2和CH4通量的参数取值分别为0.61和0.30.

关键词湍流输送； 二氧化碳； 甲烷； 松弛涡旋累积(REA)法； 华北地区

1引言

大气中的二氧化碳(CO2)是最重要的温室气体，其浓度上升造成的全球气候变化引起了世界各国政府和学术界的广泛关注.在人类向大气中排放的温室气体所造成的温室效应中，CO2浓度增加对地表温度升高的贡献远高于其他温室气体，达到70%(曲建升等，2003).观测表明，在工业革命前的40万年间，大气中CO2浓度维持在354～589 mg·m-3之间(Petit et al., 1999)；工业革命以后的一百多年间增加25%以上，2008年达到757 mg·m-3(Tarasova et al., 2010).近一百年来，大气中CO2浓度的快速升高与人类活动密切相关.大量化石燃料的燃烧使岩石圈中的碳进入大气圈，是大气中CO2浓度增加的最主要方式(梅西，2008)；同时，土地利用方式的改变(如城市用地增加、森林砍伐等)也会造成CO2源的增加和汇的减少.陆地碳循环过程是全球碳循环的重要组成部分，了解陆地上碳源、碳汇、碳循环过程及CO2输送特性，对研究大气中CO2浓度变化和温室效应有重要意义.

甲烷(CH4)是除CO2以外最重要的温室气体之一，其对大气的增温作用仅次于CO2(王琛瑞等，2002).大气中CH4浓度的增速明显高于CO2.研究表明，在约18000年以前，大气中的CH4浓度约为250 μg·m-3(Raynaud et al., 1988)，20世纪末达到1250 μg·m-3(Batjes and Bridges, 1992)，增速约为每年0.8%(王明星等，1998).相比于CO2，大气中CH4的浓度较低，但CH4对大气的气候强迫作用是CO2的26倍(Lelieveld et al., 1993)，对温室效应的作用不容忽视.

大气中CH4的源可以分为天然源和人为源，其中人为源约占70%(王明星等，2000).水稻田是最主要的人为源，约占CH4总排放量的20%(朱玫等，1996).在通气良好的表层土壤中，CH4氧化菌可以氧化消耗大气中的CH4，这一过程是除了大气化学反应之外最重要的CH4汇(张秀君，2004).土地利用方式的改变对土壤吸收CH4的能力有很大的影响，草地、林地转变为农田会降低土壤CH4吸收汇的强度.有研究表明，在不同的土地利用方式中，林地、草地和农田对CH4的吸收能力有：林地>草地>农田(Willison et al., 1995).自由放牧会降低草地吸收CH4的能力(江长胜等，2006；王跃思等，2002)，农田的不同的耕作措施(如灌溉、施肥等)也对土壤吸收CH4的能力有较大的影响(江长胜等，2004；李玉娥和林而达，1999).施肥会降低CH4氧化菌的活性，从而降低土壤对CH4的吸收能力.齐玉春等(2002)1997年到1998年在华北平原冬小麦生长季的观测表明，施肥农田的平均CH4通量为-21.6 μg·m-2·h-1，而同时期内的未施肥农田的数值为-88.2 μg·m-2·h-1，施肥农田对CH4的吸收明显小于未施肥农田.也有研究表明，土壤的PH值对微生物氧化CH4有很大影响，有时可能是影响土壤氧化CH4能力的主要因素(Hütsch, 1996).土壤含水量对于土壤氧化CH4的能力也有影响，不同的土壤氧化CH4的最佳土壤含水量不同，例如：水稻土的最佳土壤含水量明显高于旱地土壤(蔡祖聪和Mosier，1999).

CH4通量的获取方法主要是静态箱法(王跃思等，2000；郑循华等，1997； Mosier et al., 1996；Yan et al., 2003)、使用闭路式CH4分析仪的涡动相关法(Edwards et al.,1994；Eugster and Plüss, 2010；Kim et al., 1998)和使用开路式CH4分析仪的涡动相关法(McDermitt et al., 2011；Alberto et al., 2014；Jha et al., 2014).静态箱法操作简单，机动性强，分析精度高，且能同时分析多种气体成分，但连续观测存在困难，观测过程本身也会对地-气间的物质交换有一定影响(林茂，2012).采用闭路式CH4分析仪的涡动相关法弥补了静态箱法不能连续观测的不足，但因闭路式CH4分析仪的能源消耗往往达到400～1500 W，野外实验环境中经常难以满足.另外，闭路式CH4分析仪运输和安装也相对困难，使得采用闭路式CH4分析仪获取CH4通量的观测多局限于靠近电网的地区(McDermitt et al., 2011).相比之下，开路式CH4分析仪具有功耗小、重量轻等优势，并适合于野外长期连续观测，目前已经被用于森林(Jha et al., 2014； Nicolini, 2012)、水稻田(Alberto et al., 2014)、草地(Dengel et al., 2011)、湿地(Chu et al., 2014；Morin et al., 2014)等CH4源地区的观测研究.

本文利用2012年4月30日至5月10日开展的大气湍流和大气环境观测资料，分析了华北地区冬小麦田下垫面水热、CO2和CH4的湍流输送特征，并给出了松弛涡旋累积(REA)法获取湍流通量的经验系数b取值，为使用REA法获取热量、水汽、CO2和CH4通量提供参考.

2理论基础

不稳定层结下，温度、湿度和CO2等气体浓度的归一化标准差与稳定度参数z/L的关系满足-1/3幂次函数关系，可表示为：

(1)

不稳定层结下，热量的水平输送与垂直输送之间的比值满足(Wyngaard et al., 1971)：

(2)

本文采用涡动相关(EC)法计算感热通量(H)、潜热通量(LE)和气体通量(FC)，有(王介民，2008)：

(3)

其中，ρa为空气密度，Cp为定压比热，λ为蒸发潜热，ρv为水汽密度，ρC为CO2或CH4浓度，A为系数.

REA法(Relaxed Eddy Accumulation Method)是一种基于条件采样的通量获取方法，是涡旋累积法(Eddy Accumulation Method)的简化，其中“relaxed”有不严格之意，中文多译为“松弛涡旋累积法”.日文通常译为“简易涡集积法”，这在物理意义上相对明确和易于理解.REA法不需要快速响应的气体浓度测量仪器，在无法使用EC法获取湍流通量或使用EC法难度较大时，REA法是一种有效的替代方法.目前，REA法被普遍地用于大气中气态物质通量的测量，如CO2(Baker et al.,1992；Pattey et al., 1993)、气溶胶(Schery et al., 1998)、CH4(Beverland et al., 1996)、氧化亚氮(Denmead, 2008)、氨(Zhu et al., 2000)和挥发性有机化合物(VOC)(高祥等，2011；Guenther et al., 1996)等.

(4)

其中，σw为垂直风速的标准差，b为经验系数.表1为不同作者给出的经验系数b的取值.

表1　不同作者的经验系数b的取值

由表1可以看到，不同作者对经验系数b的取值比较接近，温度在0.53～0.62之间；水汽的变化范围稍大，在0.45～0.60之间；CO2在0.56～0.6之间.

3资料获取和处理

本文选用2012年春末夏初季节的大气湍流和大气环境加强观测资料.实验站位于河北景县薛村(37°32′04″ N，115°54′51″ E，海拔16 m)的冬小麦—夏玉米轮作区，观测农田面积大于80 ha，地形平坦，无明显起伏(见图1).气候属典型的大陆性季风气候，年平均温度13 ℃，年平均降水550 mm.

图1　薛村观测场情况示意图(箭头位置为气象铁塔，引自Huo et al. (2014))Fig.1　Satellite map of the observation site (The arrow shows the location of the meteorological tower, after Huo et al. (2014))

观测平台为高度8 m的气象铁塔，气象铁塔周边500 m距离内无建筑物等干扰.加强观测期间，大部分农田种植冬小麦，偶有小部分农田闲置，农作物植被高度约为70 cm.

本文涉及的探测仪器包括：三维超声风温仪(CSAT3，Campbell Scientific, Inc., USA)，开路式CO2/H2O红外分析仪(LI-7500，LI-COR Biosciences, Inc., USA)和开路式CH4分析仪(LI7700，LI-COR Biosciences, Inc., USA).仪器架设高度5.3 m，超声风温仪传感器方向为231°，CO2/H2O红外分析仪和CH4分析仪分别位于超声风温仪两侧，分别距超声风温仪约10 cm.采样频率均为10 Hz.三层温度湿度传感器(HMP45C, Vaisala, Inc., Finland)的架设高度分别为2.5、4.5和8.0 m.观测仪器和技术指标参见表2.

表2　主要仪器及技术指标

加强观测期为2012年4月30日至2012年5月10日，其中由于观测条件和CH4测量仪器调试的限制，CH4的观测时间段为2012年5月8日至5月10日.加强观测期前(2012年4月24日至25日)有一次降水过程，其后天气以晴天为主，无降雨发生.5月1日和5月7日为多云天气.灌溉于2012年4月20日结束，整个观测期内无灌溉.

湍流统计量和湍流通量的计算采用EddyPro软件(Advanced 4.2.1, LI-COR Biosciences, Inc., USA).数据处理过程主要包括：野点剔除、二次坐标旋转、去倾以及对湍流通量的必要修正，如WPL(空气密度脉动)修正、高频损失修正等.数据平均时长均为30 min.同时，对数据进行筛选，剔除满足以下任意一个条件的数据组：(1)风向与超声风温仪指向夹角大于±120°；(2)风向与水平面夹角大于±3°；(3)风速小于1.5 m·s-1；(4)摩擦速度小于0.05 m·s-1；(5)感热通量小于5 W·m-2；(6)明显存在错误的数据组.

图2给出了温度、风速、相对湿度、水汽密度、CO2浓度和CH4浓度的日变化曲线.其中温度、风速、相对湿度、水汽密度和CO2浓度的平均时间段为4月30日到5月10日，CH4浓度的平均时间段为5月8日到5月10日.可见，温度、风速、CO2浓度和CH4浓度存在比较明显的日变化特征.风速在0时前后达到最小值，12时前后达到最大值.相对湿度从0时开始至8时保持高湿度状态，数值约90%，12时以后降至最低，约50%.水汽密度的日变化中有两个低值，分别出现在5时和13时；最高值出现在9时.CO2浓度在5时左右达到最大值，16时左右达到最小值，这与农作物的光合作用和呼吸作用有关：白天光合作用强烈，农作物吸收CO2，夜间无光合作用，呼吸作用排放出少量CO2.观测期间，CO2浓度的最小值为12.6 mmol·m-3，出现在5月6日16时；最大值为19.5 mmol·m-3，出现在5月9日5时30分.CH4浓度在6时左右达到最大值，16时左右达到最小值.观测期间，CH4浓度的最大值为99.6 μmol·m-3，出现在5月10日7时30分；最小值为79.1 μmol·m-3，出现在5月8日17时.

图2　(a) 温度T, (b) 风速U, (c) 相对湿度RH, (d) 水汽密度, (e) CO2浓度, (f) CH4浓度的日变化曲线Fig.2　Diurnal variation of (a) temperature T, (b) wind speed U, (c) relative humidity RH, (d) water vapor concentration, (e) CO2 concentration, and (f) CH4 concentration

4湍流宏观统计特征

4.1风速的归一化标准差随稳定度参数的变化关系

图3给出了三方向风速u，v，w的归一化标准差σu/u*、σv/u*、σw/u*随稳定度参数z/L的变化关系.可见，不稳定层结下，三方向风速u，v，w的归一化标准差与稳定度参数z/L的变化近似满足1/3幂次关系；其中水平方向结果的离散程度相对垂直方向较大，表明下垫面物理属性对垂直方向影响较小，与马耀明等(2002)和张宏升等(2004)的研究结果一致.稳定层结下，水平方向风速归一化标准差与稳定度参数z/L之间也显示出1/3幂次关系，垂直方向近似为常数.

根据相似性理论，在近中性层结下(-0.01

(5)

表3　不同下垫面近中性层结下风速归一化标准差数值

4.2温度、湿度和气体浓度归一化标准差随稳定度参数的变化关系

(6)

图3　三方向风速u,v,w归一化标准差随稳定度参数z/L的变化关系Fig.3　Changes of normalized standard deviations of wind speeds u, v, w with z/L

图4　温度归一化标准差随稳定度参数z/L的变化关系(图中曲线为方程(6))Fig.4　Change of normalized standard deviation of temperature with z/L

(7)

可以看出，不稳定层结下，比湿归一化标准差与稳定度参数z/L较好地满足-1/3幂次关系，拟合系数Dq=0.80，小于Högström和Smedman-Högström(1974)给出的Dq=1.04.稳定层结下，数据离散严重，没有明显的分布规律.

(8)

可以看出，拟合系数DCO2=0.85也小于Guo等(2009)给出的DCO2=1.10.稳定层结下，数据离散较为严重，没有明显的分布规律.

(9)

可以看出，虽然数据组较少，但不稳定层结下CH4浓度的归一化标准差与稳定度参数z/L之间仍旧满足-1/3幂次关系，拟合系数DCH4=2.13.由于观测CH4的快速响应仪器的限制，目前还没有类似的研究可以作为对比.

图8给出了不稳定层结下热量、水汽、CO2和CH4的水平输送和垂直输送的比值随稳定度参数z/L之间的变化关系.可见，不稳定层结下，当稳定度参数的绝对值增大到一定程度时，热量的水平输送相比垂直输送几乎可以忽略不计.而当大气层结趋于近中性时，热量的水平输送相对于垂直输送增大，水平输送明显大于垂直输送.作为类比，可以认为水汽、CO2和CH4浓度的水平和垂直输送与稳定度参数z/L的关系满足与热量输送相同的拟合曲线.CO2的曲线整体向上偏移.CH4没有显示与热量、水汽和CO2相似的变化规律.

图5　湿度归一化标准差随稳定度参数的变化关系(图中曲线为方程(7))Fig.5　Change of normalized standard deviation of specific humidity with z/L

图6　CO2浓度归一化标准差随稳定度参数的变化关系(图中曲线为方程(8))Fig.6　Change of normalized standard deviation of CO2 concentration with z/L

图7　CH4浓度的归一化标准差随稳定度参数的变化关系(图中曲线为方程(9))Fig.7　Change of normalized standard deviation of CH4 concentration with z/L

图8　(a)热量, (b)水汽, (c)CO2, (d)CH4的水平输送和垂直输送的比值随稳定度参数z/L的变化关系(图中曲线为方程(2))Fig.8　Change of the ratio between horizontal transport and vertical transport of (a) heat, (b) water vapor, (c) CO2, and (d) CH4 with z/L

5感热、潜热、CO2和CH4通量变化特征

5.1感热通量和潜热通量的变化特征

图9　感热通量H和潜热通量LE的日变化Fig.9　Diurnal variation of sensible heat and latent heat

图9给出了感热通量和潜热通量的平均日变化，平均时间段为4月30日到5月10日.由图可知，潜热通量一般在中午达到极大值，在夜间几乎为零.感热通量日变化规律较为异常，上午感热通量为正(即热量向上输送)，下午为负(即热量向下输送)，夜间的感热通量略小于零，热量微弱地向下输送.潜热通量在数值上明显大于感热通量，在地表的能量分配中占主导地位.观测期间，潜热通量峰值一般出现在每天12时左右，峰值在300到730 W·m-2之间，最大值出现在5月6日13时，为730 W·m-2.感热通量与潜热通量相比明显偏小，数值在±100 W·m-2之间.

图10给出了三层高度(2.5 m，4.5 m，8 m)的温度差(分别为4.5 m与2.5 m和8 m与4.5 m的温度差).由图可知，在观测期内，4.5 m高度处的气温一直高于2.5 m高度，8 m高度处的气温仅在白天的一段时间内低于4.5 m高度，多数时间也是高于4.5 m高度.因此，近地面有明显的逆温存在，与图9中给出的感热通量在中午开始出现小于零的情况相一致.可能原因是农作物有较强的蒸腾作用，带走了较多的热量，从而造成靠近地面的部分气温较低.这同样也是潜热通量明显大于感热通量的原因.王维真等(2009)在黑河流域盈科绿洲站的农田下垫面上观测到了类似的现象，黑河实验区实验站也出现了类似的现象(王介民，1999).王维真等认为造成的原因是绿洲地区蒸散量大，同时受周围的干热沙漠影响，近地层出现逆温，即“绿洲效应”.本文涉及冬小麦田下垫面的周围村庄面积较小，下垫面的热力性质差异不如黑河实验中沙漠-绿洲下垫面明显，但农作物较强的蒸腾作用也造成了类似“绿洲效应”的现象.

5.2 CO2通量和CH4通量的日变化特征

图11给出了CO2通量的平均日变化特征，平均时间段为4月30日到5月10日.夜间，CO2通量在零值附近波动，整体表现为较小的正值，即夜间CO2有微弱的自下向上传输，这与农作物的呼吸作用有关.白天，CO2为比较明显的自上向下传输，强度明显大于夜间，这应与白天农作物强烈的光合作用有关.CO2通量的最大值出现在12时，数值为0.034 mmol·m-2·s-1，即1.50 mg·m-2·s-1，与前人在华北地区冬小麦田下垫面获得的结果一致，如：张永强等(2002)给出白天CO2通量峰值为1.65 mg·m-2·s-1；莫兴国等(2003)给出CO2通量峰值为1.20 mg·m-2·s-1.整体上，观测地区的CO2自上向下传输，是CO2汇.

图12给出了CH4通量随时间的变化.观测期间，CH4通量在-0.015到0.01 μmol·m-2·s-1之间波动，但并未呈现明显的日变化规律，与张中杰等(2005)在川中丘陵地区和孙善彬(2007)在华北平原用静态箱/气相色谱法观测得到的结果一致.观测期间，CH4的平均通量为-44.8 μmol·m-2·h-1，与齐玉春等(2002)和张雪松等(2006)在华北平原冬小麦田的结果相符.

图11　 CO2通量的日变化Fig.11　Diurnal variation of CO2 flux

图12　CH4通量随时间的变化Fig.12　Change of CH4 flux with time

6松弛涡旋累积法经验系数的确定

利用松弛涡旋累积(REA)法获取湍流通量，首先需要确定经验系数b的取值.这里，首先以三维超声风温仪的温度测量结果为例，说明计算和确定经验系数b的方法.按照REA法的理论，热量的垂直输送应满足：

(10)

同样的，水汽密度资料模拟计算的经验系数b为(如图13b)：

(12)

经验系数bH2O=0.73，相比前人结果偏大，相关系数R2=0.99.

CO2浓度的经验系数b为(如图13c)：

(13)

经验系数bCO2=0.61，与前人结果相符，也与温度的经验系数接近，符合关于REA法中各标量之间的相似性的结论，相关系数R2=0.98.可以认为，用温度作为代理标量计算经验系数b，并以此为基础用REA法观测CO2通量具有可行性.

图13d给出CH4浓度的经验系数b为

(14)

经验系数bCH4=0.30，明显小于其他标量，相关系数R2=0.77.与其他标量结果相比，CH4结果的离散程度较大，其可能的原因与小麦田没有很强的CH4源或汇，CH4通量数值相对较小，相对误差较大有关.

冯浦捷(2012)在台湾地区水稻田使用LI-7700开路式CH4分析仪和条件采样仪器，分别用EC法和REA法对水稻田的CH4通量进行了观测.REA法的经验系数取b=0.4，由温度数据拟合得到.两种方法得到的CH4通量对比的结果为：

FCH4,EC=0.77×FCH4,REA+0.13

(R2=0.81),

(15)

因此，取b=0.4时，使用REA法获得的CH4通量偏高.若要使EC法和REA法得到的CH4通量相符，经验系数b的取值应为0.77×0.4=0.308，约为0.31，这一结果与本文得到的经验系数bCH4=0.30基本吻合.

7结论

本文利用2012年4月30日到5月10日在河北景县开展的大气湍流和大气环境观测资料，分析了华北平原冬小麦下垫面的大气湍流统计特征以及水热和物质交换特征，并给出了REA法获取湍流通量的经验系数b.得到：

图13　(a) 温度, (b) 水汽浓度, (c) CO2浓度, (d) CH4浓度模拟并确定经验系数bFig.13　Empirical coefficient b simulated from (a) temperature, (b) water vapor concentration, (c) carbon dioxide concentration, and (d) methane concentration

(1) 不稳定层结下，温度、湿度、CO2和CH4浓度的归一化标准差与稳定度参数z/L的变化满足-1/3幂次关系；热量、水汽和CO2的水平输送和垂直输送的比值与稳定度参数z/L存在相关，而CH4则没有出现类似的关系.

(2) 观测期间，潜热通量的数值明显大于感热通量，显示出冬小麦田下垫面的热量分配特征.感热通量在±100 W·m-2间变化；潜热通量仅在夜晚出现微弱的负值，一般在中午达到峰值，峰值最大可达到730 W·m-2；CO2通量仅在夜间表现为微弱的正值，白天为明显的负值，整体表现为碳汇；CH4通量未出现明显的日变化特征，观测期内平均CH4通量为负值，整体表现为CH4汇.

(3) 利用温度、水汽、CO2和CH4浓度的湍流脉动资料模拟和确定了REA法获取湍流通量的经验系数b，分别为bT=0.60，bH2O=0.73，bCO2=0.61，bCH4=0.30.其中温度、CO2浓度的结果与前人接近，水汽浓度高于前人结果.

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(本文编辑何燕)

Turbulent characteristics of water, heat, carbon dioxide and methane transport over winter wheat fields of North China

GE Hong-Xing1， ZHANG Hong-Sheng1*， LUO Fan1， CAI Xu-Hui2，SONG Yu2， KANG Ling2， HUO Qing2

1DepartmentofAtmosphericandOceanicSciences,SchoolofPhysics,PekingUniversity,Beijing100871,China2DepartmentofEnvironmentalScience,CollegeofEnvironmentalSciencesandEngineering,PekingUniversity,Beijing100871,China

AbstractBased on the turbulent observations during April 30 and May 10 2012, this work investigated statistical characteristics of atmospheric turbulent and water, heat, carbon dioxide (CO2) and methane (CH4) transport in North China. The empirical coefficient used to calculate the flux of CH4 in the Relaxed Eddy Accumulation (REA) method was simulated. The results show that in unstable conditions, the normalized standard deviations of temperature, humidity, CO2 and CH4 are related to z/L following the “-1/3 power law”. The ratios between horizontal transport and vertical transport of heat, water vapor and CO2 are related to z/L, but CH4 has no similar relationship. Sensible heat flux is quite low while latent heat flux is relatively high. CO2 flux is slightly above zero during nighttime and below zero during daytime, indicating that the observed area is a carbon sink. CH4 flux is mainly below zero, indicating that the observed area is a methane sink. The values of the empirical coefficients used to calculate the flux of CO2 and CH4 in REA method are 0.61 and 0.30, respectively.

KeywordsTurbulent transport； CO2； CH4； REA； North China

基金项目环保部公益性行业科研专项项目(201409001)，国家自然科学基金(91544216，41475007)资助.

作者简介葛红星，男，1991年生，博士生，研究方向为大气边界层与大气环境.E-mail：ge_star@163.com *通讯作者张宏升，男，教授.E-mail：hsdq@pku.edu.cn

doi:10.6038/cjg20160406 中图分类号P401

收稿日期2015-01-28，2016-02-23收修定稿

葛红星， 张宏升， 罗帆等. 2016. 华北地区冬小麦田水热、二氧化碳和甲烷湍流输送特征的实验研究.地球物理学报，59(4):1235-1248,doi:10.6038/cjg20160406.

Ge H X, Zhang H S, Luo F, et al. 2016. Turbulent characteristics of water, heat, carbon dioxide and methane transport over winter wheat fields of North China.ChineseJ.Geophys. (in Chinese),59(4):1235-1248,doi:10.6038/cjg20160406.