论文总字数：20447字

目 录

摘要 1

Abstract 2

1引言 3

2观测试验和资料处理 4

2.1试验简介 4

2.2资料处理 5

3地表热通量计算方法 6

3.1台站规范法——拉依哈特曼·采金方法 6

3.2薄层法 7

3.3土柱法 7

3.4组合法 8

4结果与分析 9

4.1应用净辐射值观测资料对地表热通量的确定 9

4.2不同季节下裸地热通量值相关分析 10

4.3不同季节下水泥地热通量值相关分析 11

4.4不同下垫面热通量模拟值的比较 12

5结论与讨论 15

参考文献 15

附录 18

台站法： 18

薄层法： 19

土柱法： 21

组合法： 22

裸地与水泥地几种热通量估算方法的比较

许杏红

Abstract：Based on the measured temperature, humidity, surface net radiation and heat flux data of bare soil and cement surface during 2016-2017 in the Agricultural Meteorological Experiment Station of NUIST, those estimated methods (such as station method, combination method, thin-layer method and soil column method) were compared by analyzing the heat flux of the bare soil or cement surface in winter and summer seasons. The main results are as follows: Whether the winter or summer, in the bare soil or cement surface, the error value of the surface heat flux estimated by the combination method is the smallest. Following by earth column method, the simulated values calculated by soil column method are in good agreement with those by the combination method. The simulated values estimated by the station method are not very good fit with the simulated values calculated by the combination method or the net radiation. The thin-layer method showed the worst performance.

Key words：Soil heat flux; Underlying surface types; Simulated method

1引言

随着经济发展各地城市建设规模不断扩大，原有大面积土壤和植被覆盖的地表逐渐被水泥路面和建筑物取代。下垫面性质不同其辐射和热特性也存在差异^[1]，影响了城市下垫面气温与农村下垫面差异，导致了局地小气候的形成。为了更好的改善城市生活环境，对裸地和水泥地两种不同下垫面的热性质进行比较、研究是非常必要的。同时，水泥地面的高温和低温对城市的交通带来的影响也不容小觑（道路高温导致爆胎、道路结冰引发打滑事故）。因此掌握了不同下垫面的热通量变化情况，有助于交通部门进行有效的交通预报与服务。随着科学技术的发展，自动观测站输出的数据越来越具有准确性和实时性，大量的观测数据需要更加可靠的方法进行计算和处理。因而，选取不同的热通量模拟方法对裸地和水泥地两种下垫面的热通量进行模拟计算，并根据模拟的结果选取最优的计算热通量并使其误差最小的方法对适应未来自动观测站的发展，让数据处理更加的便捷快速具有重大的意义。

近年来，许多学者致力于研究比较不同下垫面土壤热通量的计算，已取得许多重要的研究成果。台站法最早由拉依哈特曼提出，一种根据土层温度时空变化来计算通过地表的热通量的方法。后经采金改进后提高了计算的精确度，是我国热平衡台站计算下垫面热通量值的主要方法^[2]。但计算时需考虑温度的铅直分布及湿度的变化，否则计算结果会产生较大的误差。薄层法是一种能够准确地反映出下垫面热通量变化情况的热通量计算经验模型，利用一层较薄的土壤模拟表层土壤进行计算。土柱热含量法是利用一种模拟效果较好的模型对土壤热通量进行计算。陈万隆^[3]等人认为土柱热含量法适于用来计算深层下垫面热通量值，其结果是较为精确的。周英^[4]等认为土柱法模拟值的误差通常要小于于台站法。谐波法又称温度梯度法，该方法采用了傅里叶级数的不同高度阶进行数值模拟，理论上其模拟值比较接近实测值，但谐波法在使用时对水含量的变化有很大的要求（含水少的效果较为准确）所以在使用时要充分考虑到下垫面的物理性质，否则会造成较大的误差。

随着科学技术及自动化观测站的发展，关于下垫面热通量模拟模型的研究有了一些新的进展。徐自为^[5]等认为P1ateCal（实测土壤热通量和热储存量的结合方法）和TDEC（热传导方程校正法）法分别为获取土壤热通量的最优观测与计算方法；郭阳等^[6]发现地表能量闭合度的大小会因为地表土壤热通量计算方法的不同而有所变化，但近地层能量闭合度随湍流混合增强而增大的规律不受影响；Venegas^[7]等发现下垫面热通量与太阳净辐射的比值在日出前几个小时及日落前一小时分别为0和0.25，最高值出现在下午1点到2点之间且二者比值通常为1；Munoz-criollo^[8]等利用一维非均匀瞬间状态方程求解的方法得出结论：模拟值与实测值非常接近且因季节、区域不同其热通量值不同，但是这种方法在实际应用中要格外注意地表风速的变化；Zhi一Hua Wang^[9]等基于为1D热传导开发的分析工具开发了一种新的估计地热通量的方案避免了重要的潜力测量误差源并简化估计了地热通量所需的设置；Xiaoshan Yang^[10]等对几种下垫面热通量进行了模拟，结果发现用3D城市微气候模型ENVI一met能够根据不同变量预测微气候良好的精度，但是这项研究是基于一个较为简单稳定的天气环境，而现实中的环境却较为复杂，这也是目前研究中的一个较大的不足。R.Horton^[11]等发现在利用谐波法计算地表热通量时需要的资料较少且误差小，只需要地表某层的温度值即可求出。

一般来说，不同类型的土壤的热通量都会因为日变化和季节变化表现出明显的差异^[12]；朱承瑛^[13]等人认为天空状况不同，各下垫面的温度日变化特征也有着显著的区别；张菁^[14]等对不同的下垫面（砖地、水泥地、草地）进行了研究发现下垫面的组成严重影响着下垫面热通量值的变化情况，因此在研究不同下垫面热通量时需要考虑；慕文玲^[15]等人认为自然沙面和人工绿地的感热通量与潜热通量的大小明显不同，即：自然沙面的感热通量高于人工绿地，而人工绿地潜热通量总体要高于自然沙面。

综上所述，在计算土壤热通量的过程中人们使用较多的方法有台站法、薄层法、土柱法、组合法谐波法和振幅法。谐波法通常用于计算下垫面密度、下垫面含水量不随深度的变化而变化或其他土壤特性参数(热传导率和热扩散率)固定不变的区域的热通量^[16]，这种方法适用于含水量较少，较为干燥的沙漠地区，而本文主要研究的为土壤含水量较高的裸地，计算结果表现出很大的误差故本文不采用此方法；振幅法在计算时需要考虑较长时间的温度振幅，而本文主要考虑的是小时间尺度的温度变化，故也不采用此方法。所以本文主要研究的方法为台站法、薄层法、土柱法和组合法。

2观测试验和资料处理

2.1试验简介

该试验观测点设立在气象试验站（经度118.7°E，纬度32.2°N）。观测场地分别为两个边长为4m下垫面性质为水泥地和裸地的正方形，两个观测场地相邻且周围20米的范围内为低矮农田植被。水泥地观测区由碎石、黄沙、水泥、水等物质按照一定的比例混匀后浇成，在0-0.8m深度，水泥体长宽深的大小是4×4×0.8m，在0.8以下，在其中心区域水泥体大小是1×1×0.7m。在水泥地和裸地的中心位置处，距离水泥地表面0、5、10、15、20、30、40、60、80、150cm等10个深度及距离裸地表面0、5、10、15、20、30、40、60、80cm等9个深度分别安置热敏电阻温度传感器；湿度传感器则分别安装在水泥地的10cm和80cm两个深度，裸地的5、10、15、20、30、40、60、80cm八个深度处；在水泥地20cm和30cm两个深度，裸地10cm和20cm两个度处分别安装土壤热通量板观测两种下垫面场地热通量值；用净辐射表分别对两种下垫面净辐射进行观测；最后采用CR3000数据采集器对观测数据进行采集和存储，频率为每分钟1次。

本试验采用2016年1月及2016年7月每十分钟的温度、湿度、净辐射数据和热通量板数据作为实验数据来源并对该时段数据进行模拟与分析。

表1 不同热通量计算方法对裸地数据的使用情况

表2 不同热通量计算方法对水泥地数据的使用情况

2.2资料处理

使用LoggerNet自动化软件对两种下垫面的实时数据进行采集与存储，由于数据量较大，取出时储存为TXT格式并对其进行筛选后转化为Excel形式以便于接下来的计算。在选取和转化数据时要注意其对应的时间、深度是否准确以免由于人工操作造成的误差，同时对可疑的数据进行处理。

数据主要选择冬季一月和夏季七月的温度、湿度以及净辐射数据。同时结合两种下垫面在冬季和夏季时的净辐射和湿度大小及其变化情况对天气状况（典型晴天或非典型但无降水的阴天）进行判定分析。

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