玉米农田水热通量及能量变化研究

邹旭东，蔡福，李荣平，米娜，赵胡笳，王笑影，张云海，汪宏宇，贾庆宇

中国气象局沈阳大气环境研究所，辽宁 沈阳 110166

能量流动和物质循环一直是生态学的核心研究内容（Law et al.，2002；Launiainen，2010）。气候、土壤等环境因子对生态系统的能量循环、水碳循环有复杂的影响（Ge et al.，2011；Liu et al.，2011；于贵瑞等，2005）。生态系统生产力主要由光合有效辐射控制（唐祥等，2013）。潜热通量受净辐射、温度的影响更为显著（黄辉等，2011；岳平等，2013）。通过对生态系统能量和物质通量的长期监测和分析，可以深刻揭示生态系统的结构、功能的变化与环境因子的关系（谭丽萍等，2015）。

涡度相关通量观测技术普遍用于测量生态系统水热碳通量，为解释生态系统的各项生理过程、生态功能的变化及其与环境因子的关系提供了大量数据（王玉辉等，2014）。地表水热通量（潜热通量与显热通量）是描述近地层大气和下垫面间水分、能量交换的参数。水热通量变化特征及影响因素的研究对于认识农业水分循环及进行作物与环境间的模拟具有重要作用（邱让建等，2018）。而能量分配过程是决定水循环、边界层发展以及气候变化的重要方面（陈星等，2016）。国内外学者对不同下垫面的水热交换情况进行了大量的研究，例如：利用涡度相关系统对日本大阪府堺市城市建筑区连续两年的观测数据分析潜热、显热等能量通量的变化规律（Ando et al.，2017）；将潜热通量和显热通量列为城市地表结构组分与热环境生态调控模型的输入参数（Kuang et al.，2017）；利用涡动相关系统热通量观测数据分析若尔盖湿地近地面水热交换通量在各季节内的日变化特征，计算湿地下垫面的能量通量闭合率（陆宣承等，2020）。东北地区是中国重要的农业基地，但是在东北地区开展的陆气作用研究总体较少（邹旭东等，2017）。本研究试图基于 2015、2018—2019年榆树玉米农田生态系统涡度相关系统观测资料，研究玉米农田水热通量的动态特征，分析水热通量的气象影响因子以及能量平衡特征，以期为研究中国东北玉米农田生态系统动态过程、水分循环、能量转化提供依据，为进行水热调控或者建立描述玉米地-气相互作用的数值模拟系统提供一些参考数据。

1 资料和方法

1.1 研究区域介绍

研究区域位于吉林省榆树市中国气象局沈阳大气环境研究所榆树玉米野外试验站（126°31′E，44°51′N，海拔 212 m），试验场用地 4 hm2，种植春玉米，生育期5—10月。土壤类型属黑土区，达到一级土壤环境质量标准。玉米是榆树市主要粮食作物，播种面积达29.6万公顷。该地区位于温带大陆性季风气候区，四季分明，夏季湿润多雨，冬季寒冷漫长。温差较大，7月平均气温约22.6 ℃，1月平均气温约−18 ℃，年平均气温约为5.3 ℃。年降水量500—700 mm，多年平均蒸发量738.8 mm（曲延光等，2014），无霜期约143 d。经统计2017—2019年地面平均风向为西南风（图1）。

图1 榆树观测站地理位置（风玫瑰图：2017—2019年）Fig. 1 Location of Yushu observation station (wind rose: 2017-2019)

1.2 数据观测和处理

涡度相关通量观测系统安装在观测场内。周围地势平坦开阔，无任何高大建筑物遮蔽，种植作物均为玉米，表现为大范围均一的下垫面。在非生长季农田无作物，地表为裸土。涡度相关仪传感器的高度距地4.2 m。自动观测自2015年开始，使用开路涡度相关通量观测系统。该系统由Li-7550数据采集器、三维超声风速仪（Gill公司）、Li-7500 CO2/H2O分析仪（Li-cor公司）和16 G工业优盘组成。超声风速仪测量三维风速和超声虚温；Li-7500测量CO2、水蒸汽、CH4和大气压力。仪器采样频率为10 Hz。通过数据处理软件得到半小时的潜热通量（Fl）和显热通量（Fs）的时间系列数据。

观测数据受天气因素以及仪器的物理限制等影响，在用于研究分析之前需要先进行数据质量分析与检查。参考通量资料剔除的普适标准：某一时刻通量数据与前 5个时刻通量观测数据平均值差的绝对值大于5个观测时刻通量观测数据方差的5倍时视为异常值；受降水影响潜热通量在正午出现负值；玉米农田夜间凝结放热最大值一般不会超过 100 W·m−2，夜间数据低于−100 W·m−2应予以剔除（郭家选等，2004）。资料剔除处理后的数据占数据量的93%。辐射、土壤热通量、土壤湿度资料来自于农田热平衡及小气候观测系统。气象要素分析中日照、气压、气温、风向资料来自于榆树市气象站观测。

1.3 能量平衡计算

表述辐射和水热通量之间关系的地表能量平衡方程为：

式中：

Rn——地表净辐射通量，当地面获得能量时，Rn取正号，当地面释放能量时Rn取负号；

Fl——潜热通量，是指下垫面与大气之间水分交换中土壤蒸发或植被蒸腾、蒸发所吸收或释放的能量；

Fs——显热通量，表示下垫面与大气之间不改变相变时发生的热交换能量；

G——土壤热通量，指下垫面土壤内部的热交换；

ΔS——下垫面热能存储，指大气层内植物或障碍物存储的热通量，这部分能量较难测量，所占比重较小，常作省略处理。

地表大气的湍流运动中，垂直风速能引起垂直感热平流输送（张强等，2010）。垂直感热平流通量Hadv表示为：

式中：

ρ——空气密度；

Cp——空气定压比热；

Zr——观测高度；

v——垂直速度；

t——近地层温度。

在能量平衡方程中，土壤热通量还应包括土壤热通量板到地表的土壤热储存（岳平等，2013）。地表土壤热通量S表示为：

式中：

ρscs——土壤的体积热容量；

θ(zi, t) ——0、5 cm处的土壤温度。

为了表示能量不闭合的程度，设定能量收支差ΔE为能量收入和能量支出之差的绝对值，表示为：

式中：

Ea——收入能量也是可供能量；

Eb——支出能量；ΔE越接近于0，能量闭合度越高。

2 观测结果与分析

2.1 玉米农田水热通量时间变化特征

Fl的年变化呈单峰型二次曲线（图2），各年的最大日均值分别出现在2015年7月27日、2018年8月1日、2019年7月10日，都是一年之中最热的7、8月。Fl的年最小值多出现在最冷的1月，其次是2月和12月。2015、2018—2019年最低值分别为−15.8、−2.0 和−14.4 W·m−2。Fs的日均值低值出现在冬季和夏季，各年最低值分别为−94.5、−36.9、−21.0 W·m−2。Fs的日均值高值集中在春季和秋季，各年最高值分别为 106.5、173.4、155.5 W·m−2，其中 Fs日均高值出现在 5月的天数最多。虽然在显热通量的日均值里各年的11月都出现了高值，但在各年的月均值里并没有表现出来（图2b、d）。

Fl和Fs的日动态都表现为单峰型二次曲线（图2e、f），中午较大、早晚较小。在Fl各月的日变化中6—9月有较大波动，12月、1—3月Fl曲线较为平缓，表明生长季Fl的日变化大，而冬季Fl的日变化较小。Fs各月的日变化中4—10月波动较大，11—12月、1—3月日变化较小，也是表现为生长季日变化大，冬季日变化小。冬季气温较低，还受冰雪覆盖的影响土壤蒸发量较小，造成 Fl和 Fs数值和日变化较小。

图2 2015、2018—2019年水热通量年动态、月动态，2015年日动态（潜热通量Fl, 显热通量Fs）Fig. 2 Annual variations of water and heat flux in 2015 and 2018-2019, monthly variations, and diurnal variations in 2015(Fl: latent heat flux; Fs: sensible heat flux)

2.2 水热通量和环境因子的关系

2.2.1 气象因子

大气压、空气温度和饱和水汽压差对水热通量的影响很大（任雪塬等，2021）。大气压和 Fl的年变化相反，冬季气压值高，夏季气压值低（图3）。空气温度的年变化和Fl相一致，最高温出现在7月，最低温出现在1月或12月（表1）。饱和水汽压差的年变化规律较大气压和空气温度不明显，但其年变化规律大体也是夏季值大、冬季值小，夏季气温高、空气湿度大，而饱和水汽压差也大，冬季则相反，这和Fl的年变化规律一致。

图3 2015、2018—2019年大气压强（图a）、空气温度（图b）和饱和水汽压差（图c）的季节变化Fig. 3 Seasonal variations of Atmospheric pressure (Fig. a), Air temperature (Fig. b) and Vapor pressure deficit (Fig. c) in 2015,2018-2019

各年份水热通量的年变化、日变化特征相似。但是 2019年水热通量的年平均值大于 2015年和2018年，各年的水热通量存在差异（表 1）。各年的温度值变化特征相接近，7月平均温度最大，平均温度低值是1月或12月。2019年平均温度高于2015年和2018年，这是2019年水热通量值较高的主要原因。2019年年降水量为801.4 mm，多于2015年和2018年，尤其较2018年降水量（519.5 mm）增幅较大。在降水的各月分布中，主要集中在 6—8月，这与东北地区的降水特征一致（孙照渤等，2016），表现为雨热同季（图4）。冬季12月、1—2月气温较低，降水也少，表现为寒冷干燥。在日照的年变化中，11—12月、1—3月日照值较低。而在作物生长季（5—10月），随着降水增加、天空云量增多，造成日照时数下降，例如2015年5月、8月，2019年7—9月，2020年5月。2019年7—9月日照时数值较 2015年小是受大降水量的影响。2019年10—12月日照时数大于2015年，和2019年水热通量值较大表现一致，也说明 2019年的水热条件较好。

图4 2015、2018—2020年气温、降水和日照月变化Fig. 4 Monthly variations of air temperature, precipitation and sunshine in 2015, 2018-2020

表1 年气温、降水量和日照时数Table 1 Annual air temperature, precipitation and sunshine hours

2.2.2 土壤湿度

土壤蒸发在Fl中占比较高，在农田休闲期，几乎全部的Fl都由土壤蒸发贡献（邱国玉等，2006；李祎君等，2007）。在2015年 5月 1日—2015年12月31日的观测资料中，分析4层土壤湿度（10、30、50、70 cm）的变化趋势（图5）。降水造成土壤湿度出现较大波动。10 cm土壤湿度的变化最为剧烈，越往深层变化越平缓。10 cm的土壤湿度最小，随深度增加土壤湿度值增大，各层的变化趋势一致。10 cm土壤湿度受降水的影响最为敏感，其他深度土壤湿度的影响减弱，出现的波动也有延迟。6月12—28日各层的土壤湿度明显下降，是因为降水较少和气温升高。7月2—21日一直没有降水，各层的土壤湿度持续下降。11月17日10、30 cm浅层土壤湿度出现了明显的拐点，11月17—29日10 cm土壤湿度由50%直线下降至38%。相比之下30 cm土壤湿度下降幅度减小，变化的时间有延迟。50、70 cm在11月17日拐点不明显，但之后也表现为下降趋势。11月后直至整个冬季降水量少，各层的土壤湿度处于低值。

图5 不同深度土壤含水量季节变化（2015年）Fig. 5 Seasonal variations of soil moisture at different depths (2015)

2.2.3 降水量

2019年降水最多，然后是2015、2018年。水热通量的各年变化大小顺序也是2019、2015、2018年，Fl的分布状况是2019年最大，但2018年值略高于2015年值，年均值分别为33.8 W·m−2和33.5 W·m−2，和降水量分布不完全一致。总体上各年5—9月降水多的时期Fl也都表现为高峰时期（图6）。2019年5—9月的降水量为 717.1 mm，占全年的90.1%，较大的降水过程造成观测数据异常，导致部分数据缺失。较多降水造成土壤蒸发增加，大概统计这几个月的Fl平均值达到80.4 W·m−2，大于年平均值34.8 W·m−2。但是Fl和降水并不完全一致，Fl的上升和下降呈波动状，2019年 6月 20日—7月 10日降水量不大，为 65 mm，Fl值高达 98.5 W·m−2，这时Fl的高值还是受高温和日照的影响。2019年8月20日—9月10日降水量为148.4 mm，Fl值为91.5 W·m−2，因为长时间的阴雨天气使得日照减少，造成Fl值下降。冬季降水时出现Fl小峰值，但总体冬季Fl处于低值。

图6 2015、2018—2019年潜热通量和降水日变化Fig. 6 Daily variations of Latent heat flux and precipitation in 2015, 2018-2019

Fs各年分布状况和降水量一致，2019年最大，然后是2015年和2018年（图7）。全年的Fs分布形状都是两高三低，在春季和秋季两次出现波峰，春季的波峰更为明显。2019年4—5月的Fs值为45.4 W·m−2，9—11 月的 Fs值为 30.3 W·m−2。降水量越大、连续时间越长，Fs减少越多，而降水后又有所回升（支克广等，2002）。6—8月是全年降水集中的时期，2019年5—8月降水为520.7 mm，占全年的65.5 %，而6—8月Fs值为21.7 W·m−2，低于春季和秋季。2019年 12月、1—3月 Fs均值为 8.7 W·m−2，冬季和早春因为低温和少日照的原因Fs处于低值。2015、2018年的情况和2019年类似。

图7 2015、2018—2019年显热通量和降水日变化Fig. 7 Daily variations of Sensible heat flux and precipitation in 2015, 2018-2019

2.3 能量过程

2.3.1 净辐射

净辐射Rn是Fl和Fs的主要驱动能源，其值的大小和变化直接决定着水热通量的大小和变化趋势。净辐射主要受云量的影响，净辐射的日变化相似于二次曲线（图 8a）。最大值出现的时间段是10:00—13:00，提前于Fl和Fs，夜里出现负值。年变化的分布是4—7月值高、冬季值低（图8b）。全年的最大值出现在5月19日12:00，为857.5 W·m−2。

图8 净辐射（Rn）的日、年变化Fig. 8 Diurnal and annual variations of net radiation (Rn)

2.3.2 土壤热通量

土壤热通量在能量方程中，除了ΔS以外相对较小，全年的收支平衡上略有亏缺，2015年的平均值为−6.8 W·m−2。观测中有3个土壤热通量的采集传感器，埋置于5 cm处，而小于5 cm土层的土壤热通量没有考虑，使得观测值比实际地表上发生的土壤热通量值要小，造成计算的能量方程出现不闭合。土壤热通量来源于太阳辐射，日变化和净辐射相似，但在时间上表现滞后，这可能是受土壤本身物理性质的影响，最大值出现在 11:00—14:00（图9a），2015年最大值出现在3月19日12:00，为88.4 W·m−2。土壤热通量日高值和变化幅度在4—7月较大（图9b）。

图9 土壤热通量动态Fig. 9 Diurnal and annual variations of soil heat flux

土壤湿度的增加造成感热、潜热等能量过程增大，就会体现在土壤热通量增加，所以土壤湿度的变化对于陆面能量过程有着重要影响。浅层的土壤湿度变化较为剧烈，深层的土壤湿度变化较为平缓，对于浅层较大的波动，土壤热通量也有较大反应（图10）。在土壤湿度的下降时段，土壤热通量也出现下降，较浅层的土壤水分下降时间基本同步。当土壤水分下降停止时，土壤热通量会有回升，回升后的土壤热通量的值往往低于土壤水分下降之前。

图10 土壤热通量与土壤含水量（2015年）Fig. 10 Relationship between soil heat flux and soil moisture (2015)

各月份Rn与Fs、Fl和G的日变化都是单峰型二次曲线（图 11a—d），但有时数值差距较大，日变化中G最小，Rn远大于其他项，例如2015年3月（图11a）。7、9月日变化值大于3、5月。Rn日最大值出现在10:00—13:00，Fs、Fl和G相对于Rn有时间滞后，最大值出现在11:00—14:00。在3—5月、10—11月Fs大于Fl，其他月份Fl大于Fs，这不同于锦州生态站（李祎君等，2007）。在月均值中 Fl和 Fs差值最大的是 8月，2015年8月 27日11:00 Fl和 Fs的差值达到 416 W·m−2。8月之后 Fl下降的幅度大于Fs，10—11月Fs大于Fl。12月、1—2月Fs下降变大，冬季Fl大于Fs。到了春季Fs又表现为快速上升，数值超过了Fl。而夏季之后Fs小于Fl（图11e）。各能量项每年都在周而复始地做着重复的变化。

图11 2015年各项能量过程的日变化（a：3月；b：5月；c：7月；d：9月）、月动态（e）Fig. 11 Diurnal variations (a: March; b: May; c: July; d: September) and monthly variations (e) of energy balance in 2015

2.3.3 能量平衡分析

利用涡度相关仪器系统测定的Fl和Fs，结合观测的Rn和G以及Hadv、S进行榆树玉米农田生态系统能量平衡分析（图 12a）。其中水热通量 Fl、Fs和 Hadv之和小于可供能量Rn减去 G和S，存在能量不闭合的现象。对比 2015年地表能量平衡中能量收支项小时平均值（图12b）。增加Hadv和S项后，能量支出用Fl+Fs+Hadv代替Fl+Fs，可供能量也就是地表获得的收入能量用Rn−G−S代替Rn−G。不论白天还是夜间能量支出占能量收入的比例都有较大的提高。白天的平均比例由43.8%提高到78.0%，夜间的平均比例由26.0%提高到64.2%。而且15:00、16:00能量的收支比例由大于 1变为 93.2%和96.3%，显得更为合理。

图12 2015年能量闭合情况Fig. 12 Energy closure in 2015

地表热通量S数值取决于一定厚度土壤在单位时间内的温度变化差。S全年平均的日变化也呈现单峰形状，小时平均值为 6.8 W·m−2，与甘肃榆中SACOL观测站的小时平均值6.2 W·m−2（梁捷宁等，2013）相接近，但是日变化中高、低值变动幅度较大。05:00—14:00地表土壤热通量是正值，吸收热量，09:00达到最高值，为 98.3 W·m−2；其他时间都是负值，释放热量，18:00降到最低值，为−58.6 W·m−2。垂直感热平流通量 Hadv日变化表现为单峰曲线，上午、中午正值，下午至夜间负值。其值的大小取决于气温在垂直方向的变率和垂直风速。平均最大值出现在 09:00，为 40.9 W·m−2。平均最小值出现在17:00，为−15.8 W·m−2。小范围来讲陆面能量传输观测系统并不是一个孤立、封闭的系统，而是时刻受着周围环境的影响，与周围环境保持着物质和能量的转化和输送。午后至傍晚一方面地面湍流增强引起局地环流增强，另一方面太阳辐射减弱，而感热、潜热和地表热量存储由吸收逐渐转为释放，使得地面的能量传输过程更为复杂，增加了观测和物理过程描述的误差和不确定，甚至出现能量支出大于收入等明显的能量不闭合现象。20:00之后进入夜间，各能量项在能量平衡中所占比例又趋于稳定。

参照公式（4）在各月份地表能量收支的日变化中（图 13），Ea1、Eb1是考虑地表热通量和垂直感热平流通量的可供能量和支出能量，Ea2、Eb2是没考虑 S和 Hadv的可供能量和支出能量。ΔE1是加入地表热通量和垂直感热平流的能量收支差，ΔE2中没有考虑地表热通量和垂直感热平流。全年的平均值ΔE2达到了80.6 W·m−2，其中4月的平均值最大，为104.4 W·m−2，1月平均值最小，为30.8 W·m−2。ΔE1全年平均值减小到27.7 W·m−2，4月平均值为43.7 W·m−2，1 月平均值为 18.3 W·m−2。在各月份的能量闭合比例中6—8月能量闭合优于其他月份。7月平均能量闭合比率最高，Eb1/Ea1达到 0.83，其中09:00—15:00的能量闭合率均超过0.8，Eb2/Ea2为0.57。9月白天能量闭合较好，Eb1/Ea1为0.89，Eb2/Ea2为0.59。12月、1—2月能量闭合度较低，1月Eb1/Ea1为0.55，Eb2/Ea2为0.41。各能量项都有明显的日变化，高值出现在中午，低值在夜间。Ea1、Eb1、Ea2、Eb2日变化夏季最大，冬季最小。各月份之间日高值的变化较大，日低值差距不大。其中夏季日高值最大，冬季日高值最小，7月Ea1最大值为451.1 W·m−2，出现在12:00，1月Ea1最大值为57.1 W·m−2，也出现在12:00。各月Ea1日低值为−40.0—−100.0 W·m−2。与其他能量项相比，Hadv和 S各月变化较小，变化范围分别为−50.0—100.0 W·m−2和−100.0—150.0 W·m−2。Hadv和S 各月平均日变化中，也表现为日高值差距更明显、日低值差距不明显。Hadv日高值3—5月较大、7—9月较小。S日高值1—2月、12月较小，而其他月份的平均日高值相接近。

图13 2015年不同月份地表能量平衡日变化特征Fig. 13 Diurnal variation characteristics of land surface energy balance in different months of 2015

生长季 5—9月能量闭合情况相对较好。冬季的能量闭合情况较差，主要是因为气温较低，1、2、12月的平均最高气温都低于0 ℃，而水汽在0 ℃以下的环境中不断地凝结放热，大多数时间水热通量都是负值。而在夜间和傍晚水热通量是正值时，占可供能量的比例普遍较低。多云天气能量闭合率一般较高，比如整个1月占可供能量比例最高的是1月18日，为99.5%，多云转小雪，日照时数为0 h。2015年5月18日能量闭合为98.3%，雷雨—多云，日照时数为0 h。6月7日能量闭合为92.1%，中雨—多云，日照时数为2.4 h。在有日照的阴雨天能量闭合情况较差，这和其他地区的研究相一致（曹寰琦等，2018）。2015年5月19日雷雨—多云，日照时数为11.9 h，能量闭合为79.5%。6月18日雷雨，日照时数为9 h，能量闭合为76.9%。晴天的能量闭合情况较好。6月19日无降水，日照时数为13.3 h，能量闭合为86.5%。7月15日晴天，日照时数为12.9 h，能量闭合为89.6%。春季虽然有时晴天，但是能量闭合度低，可能是受风速大的影响。支出能量 Eb1大于可供能量 Ea1在各月份都有发生，多数出现在夜间和傍晚。

统计发现冬季和夜晚能量不闭合更显著，这是因为气温较低或气温下降造成水汽凝结，Fl和 Fs出现负值。造成能量不闭合的原因是多方面的。土壤热通量测量的是5 cm以下深度的土壤热通量，没有考虑埋放深度以上0—5 cm的土壤储存热量，尽管对5 cm以上的地表土壤热通量S进行了补充计算，但是不能确定计算过程完全准确和出现误差。能量平衡方程中下垫面热能存储ΔS项很小而且较难测量，常被忽略不计，这样下垫面的植被和光合作用所消耗的能量变化就被忽略了。分析结果表明生长期能量闭合情况明显优于休农期，主要是受环境气温的影响。涡度相关系统的测量忽略了水平和垂直方向风速对流，榆树观测场地满足下垫面均一且地势平坦的条件，而且通过分析发现能量闭合程度与风向变化之间并没有相关性。另外能量平衡各分量测定时出现的仪器观测误差，各项观测时所采用的不同的精度计算方法对于观测结果的影响都会造成能量不闭合。很多研究发现涡度相关系统测定的 Fl和 Fs都有不同程度的低估，能量闭合程度在60%—90%，甚至更低（张永强等，2002）。

3 结论

（1）Fl和Fs的日变化呈单峰型二次曲线，峰值出现在正午 12:00—13:00。Fl的年变化呈单峰型二次曲线，日均值高值出现在夏季；而Fs的年变化呈双峰型曲线，Fs的日均值高值出现在春季和秋季。Fl的年变化和大气压相反，与气温呈正相关。水热通量高值的年份对应的平均气温、日照时数和降水量也较大。

（2）降水对 Fl和 Fs都有明显影响，Fl对降水的反应更为敏感，连续的降水对Fs有阻碍作用。净辐射和土壤热通量的日变化和年变化基本与水热通量相似，呈单峰型二次曲线，净辐射峰值出现时间提前，土壤热通量峰值出现时间有一定滞后。土壤热通量的数值较其他通量小得多，Rn远大于其他项。各能量项都有着明显的季节变化，多数夏季最大、冬季最小。春季出现 Fs超过 Fl，夏季 Fl明显高于Fs。

（3）能量闭合情况有明显的日变化和年变化，白天较好、夜里较差，夏季较好、冬季较差。能量闭合较差主要是受较低气温的影响，水汽的凝结放热导致热量无法和辐射建立起正常的能量平衡关系式。造成能量不闭合的其他原因还来自于涡度相关系统对水热通量的估算值偏低。在增加了地表土壤热通量和垂直感热平流通量后，能量平衡闭合有了较大改善。