周秉荣， 韩炳宏， 肖宏斌， 周华坤， 李 甫， 颜亮东， 石明明， 权 晨， 陈 奇

(1.青海省防灾减灾重点实验室， 青海 西宁 810001；2. 青海省气象科学研究所， 青海 西宁 810001； 3. 海南州气象局 青海 共和 813099；4. 中国科学院西北高原生物研究所青海省寒区恢复生态学重点实验室， 青海 西宁 810008)

青藏高原被誉为“世界屋脊”，通过独特的地形力和热效应对东亚和全球大气水循环产生了深刻影响，成为全球气候变化的关键敏感地区[1-3]。三江源区位于青藏高原腹地，属青藏高原的重要组成部分和生态功能核心区。该地区面积达3.9×105km2，约占青藏高原总面积的1/7。三江源区下垫面类型复杂多样，主要包括高寒湿地、高寒草原、高寒草甸、冰川雪山、湖泊等类型，是陆地—大气相互作用的关键区域之一[4]，也是地表过程模型的重要组成部分，对准确估算青藏高原地表潜热和蒸散具有重要作用[5]。

湿地实际蒸散的许多估算方法和模型已经得到了广泛的应用，大多数研究几乎都是在美国或欧洲进行的，如Jensen-Haise和Makkink方程得出的月尺度蒸散值与美国中北部的能量预算值相当吻合[6]。Rosenbery等[7]在美国北达科他州中东部半永久沼泽湿地用能量平衡蒸散估算法与其它12种方法进行了比较，得到了较好的效果。这些研究中，许多是基于参考蒸散(Reference Evapotranspiration，ETr)的估计，利用理论原理、经验关系以及理论与经验相结合的方法推导得出参考蒸散，然后用试验方法建立参考蒸散(ETr)和实际蒸散(Actual Evapotranspiration，ETa)之间的经验模型，主要方法包括lysimeter法、eddy covariance法、hydrology法和波文比能量平衡(Bowen Ratio Energy Balance，BREB)法[8]。国内也有不少学者采用不同的模型方法对草地、农田、森林等不同下垫面蒸散量的估算进行了研究[9-10]。但由于数据资料时序较短、模型的精度差异不一致、研究区域不同及其气候条件的差异性，所获结果也不尽相同。目前，国内外学者对地理位置极为特殊的青藏高原地区蒸散量的研究相对较少，尤其对高寒沼泽草甸的实际蒸散的研究尚未见报道。为此，本研究通过青藏高原腹地的三江源地区辐射模型的比较、波文比系统观测，构建基于常规气象要素的高寒沼泽草甸实际蒸散模型，以期为高寒区域沼泽草甸大范围蒸散估算提供科学依据。

1 研究区概况及数据

1.1 研究区及设备

研究区位于青海省玉树藏族自治州玉树县隆宝自然保护区(图1)，在该区域选择典型高寒沼泽草甸，设置观测点(33°12′N，96°33′E，海拔4 235 m)(图2)，气候为典型的高原大陆性气候，年平均气温2.90℃，年平均降水量480 mm。试验地为青藏高原典型的高寒沼泽草甸，主要牧草种类以莎草科植物为主，土壤为高寒沼泽土。

试验地建有波文比系统(Campbell Scientific Inc. (CSI),Logan,UT,USA)，该系统包括一套四分量辐射仪(NR01,Hukseflux)，两个热通量板(HFP01,HUkseflux)，两套温湿度探头(HMP45C,CSI,Logan,UT,USA)，为铂电阻温度探测器(Platinum Resistance Temperature Detector，PRTD)，两套Vaisala HUMICAP180相对湿度探测器，两套风速仪(MetOne034B,CSI,Logan,UT,USA)。设备安装高度距地面分别为0.50 m和2.00 m。五套土壤温湿度传感器(10K3A11B,Betatherm,CampbellCS 616)，分别安装在5，10，20，30和40 cm深度。试验场平均冠层高度约为0.10～0.20 m，最大冠层高度约为0.40 m。土壤热通量板安装在东西方向5 cm地面深度下。研究区盛行风向为西风，研究区下垫面地势平坦(图3)。试验区域建有隆宝自动气象站，从2008年开始观测气象要素，主要包括气温、日照、风速、相对湿度等。

图1 研究区概况Fig.1 Location of the field site

图2 试验地景观图Fig.2 Landscape of the field site

图3 下垫面条件Fig.3 Conditions of underlying surface

1.2 数据来源及处理

本试验辐射和气象数据来源于波文比能量平衡系统(BREB)，每10 min采集1次，数据采集时间为2011年9月28日至2013年8月1日。在辐射数据分析过程中，除设备维护2 d外，采用670 d有效数据，几乎覆盖试验的所有时间。分析过程中剔除当年11月和12月以及1月至4月非生长期的314 d数据。因BREB法计算的蒸散有11 d为负，故将11 d的数据剔除。通过查看数据，发现这11 d大多出现在10月份，受到严重的降雪天气影响。2 d的设备维护数据也剔除。最终，本文仅采用301 d有效数据计算ETa。

辐射数据包括向下短波辐射(Downward Shortwave Radiation，DS)、向上短波辐射(Upward Shortwave Radiation，US)、向下长波辐射(Downward Longwave Radiation，DL)和向上长波辐射(Upward Longwave Radiation，UL)。DS和US的差是净短波辐射，DL和UL的差是净长波辐射。对净短波辐射和净长波辐射进行求和，得到了净辐射(Net Radiations，Rn)。

气象数据由平均温度、最高温度、最低温度、相对湿度、风速和土壤湿度组成，这些数据来自波文比系统，将这些分钟测量数据进行加权平均或相加，得到日尺度上的气象数据。将空气温度、相对湿度和2 m高度风速传感器获得数据与隆宝区域气象站的气象数据进行差异显著性分析，发现两者间误差较小。另外，由于三江源区植被生长季无风日数特别少，因此，本文并未考虑无风条件下高寒沼泽草甸的蒸散量。

2 研究方法

2.1 参考蒸散的计算方法

式(1)是世界粮农组织推荐的计算蒸散的基本公式[12]。ETa为实际蒸散，ETr为参考蒸散。方程的Kc项由植被决定，Ks项由土壤湿度和盐度条件决定。本研究中高寒沼泽草甸覆盖度约90%，反照率0.18～0.26，草高0.01～0.02 m。土壤湿度接近饱和，非常接近参考蒸散标准状态。通过分析试验数据，发现ETa和ETr之间确实也有良好的线性关系，用线性方程(2)代替方程(1)。

ETa=KcKsETr

(1)

ETa=a+bETr

(2)

其中a、b为线性回归系数。ETa是由波文比能量平衡法测定的，因试验条件所限，假设这个蒸散值就是实际蒸散。ETr由Hargreaves，Priestley-Taylor，Makkink和FAO56 P-M4种方法计算得到的。大量研究表明，这4种方法因对作物参考蒸散模拟效果较好，在国内得到广泛的应用[13-14]。

2.1.1Hargreaves方法 式(3)是Hargreaves和Samani[15]提出的预测公式。

ETharg=0.0023Ra(Tave+17.8)(Tmax-Tmin)0.5

(3)

其中，ETharg(mm·d-1)为Hargreaves方法估算的ETr；Tave每日平均温度(℃)；Tmax日均最高温度(℃)；Tmin日均最低温度(℃)[16]。Ra是地表辐射(MJ·m-2·d-1)，其估算方法由Allen[12]提出。这种方法的优点是减少了参与计算的参数。

2.1.2Priestley-Taylor方法 澳大利亚的泰勒提出湿度条件下的Priestley-Taylor方法。在湿润地区，该方法通常用于估算ETr[17]。该方法忽略了空气动力学因素的影响。

(4)

其中，ETpt(mm·d-1)为参考蒸散估算值；αpt为经验系数，值为1.26，Rn为净辐射(MJ·m-2·d-1)；G为土壤热通量(MJ·m-2·d-1)；Δ=(es-ea)/(Ts-Ta)为饱和水汽压对温度的导数，即在平均气温Ta时饱和水汽压曲线的斜率(kPa·℃-1)，γ为湿度计常数(kPa·℃-1)。

2.1.3Makkink方法

(5)

其中，ETMak(mm·d-1)为Makkink方法估计的ETr值，其他变量与上述相同[18]。

2.1.4FAO56Penman-Monteith方法

(6)

式中，ET0为参考蒸散(mm·d-1)；T为2 m高处的气温(℃)；μ2为2 m高度处的风速(m·s-1)；es为饱和水汽压(kPa)；ea为实际水汽压(kPa)；其他变量与上式相同。该方法为比较不同气候条件下的蒸散能力提供了标准，并已成功地从单个盆地到整个中国的尺度上得到应用[19-20]。

2.2 太阳辐射估算

在微气象学方法中，辐射数据通常是估算蒸散量的关键数据。本研究通过比较2种辐射模型，即FAO56 P-M辐射模型和左大康模型。这2个模型都是基于Angstrom公式[21-22]。公式如下：

(7)

其中，Rn为净辐射(MJ·m-2·d-1)；Rns为净短波辐射(MJ·m-2·d-1)；Rnl为净长波辐射(MJ·m-2·d-1)；α为反照率；n为实际日照时数(h)；N为最大日照时数(h)；n/N为相对日照时数；Ra是地表辐射(MJ·m-2·d-1)。as和bs参数取决于大气条件和太阳赤纬。在FAO56辐射模型中赋值0.25和0.50，在左大康辐射模型中赋值0.25和0.75。

Rnl由FAO56辐射模型公式(8)推导的，其am，bm分别为0.34和0.14。左大康辐射模型公式(9)得到的Rnl，其am，bm分别为0.56和0.08。

(8)

(9)

式中，σ为斯蒂芬-玻尔兹曼常数(4.90×10-9MJ·K-4·m-2)；Tmax,K为24小时内的最高绝对温度(K=℃+273.16)；Tmin,K为24小时内的最低绝对温度；ea为实际水汽压(kPa)；Rs/Rso为相对短波辐射(≤1.0)；Rs为测量或计算的太阳辐射(MJ·m-2·d-1)；Rso是计算的晴空辐射(MJ·m-2·d-1)[12]。

本文采用均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、拟合指数(AI)以及决定系数(R2)值来检验模型的拟合效果。

(10)

2.3 实际蒸散

实际蒸散确定的最佳方法是应用大型蒸渗仪。由于试验条件的局限性，并且考虑到设备的维护和试验成本，本研究采用波文比能量平衡法(BREB)。假设用BREB法估算的蒸散值为本研究中的实际蒸散(ETa)，国内外诸多研究也证明了此方法的可行性[23-25]。

本试验地下垫面为高寒沼泽草甸，土壤水分丰富，ETa几乎不受土壤因子影响。Allen[12]给出了标准的气候条件，定义为一种亚湿润气候，白天平均最低相对湿度为45%，平均风速为2 m·s-1。在气候、土壤和植被条件等标准条件下，计算的ETr更接近ETa。本试验的气候、植被和土壤条件与Allen在世界粮农组织第56号文件中给出的标准条件非常接近，这是假设波文比系统观测蒸散为实际蒸散的依据。

3 结果

3.1 土壤水分和常规气象条件

土壤水分分析数据表明，试验期间10 cm土层及以上土壤容重为0.59 g·cm-3，土壤体积含水率大于60%，各生育期接近饱和(图4)。生长季2 m高日平均气温为5.80℃，最高为14.00℃，最低为—9.00℃。总降水量167.30 mm。2 m高度的平均风速为2.30 m·s-1，范围为1.00～6.90 m·s-1。平均相对湿度为70%，最大值为92%，最小值为40%。日最低平均相对湿度为35%。日平均辐射115.60 W·m-2(图5)，在—35.00～224.80 W·m-2范围内变动。

图4 试验期间土壤体积含水率Fig.4 Moisture volume percentage through the experiment

3.2 辐射估算

净辐射是净短波辐射减去净长波辐射。基于FAO56和左大康模型的净辐射与净辐射观测值之间的决定系数R2为0.81和0.80，但左大康模型RMSE=5.17 MJ·m-2·d-1，MAE=0.41 MJ·m-2·d-1，优于FAO56模式的RMSE=7.01 MJ·m-2·d-1和MAE=1.48 MJ·m-2·d-1，选用左大康模式能达到更好的效果(图6)。

3.3 日ETa计算

BREB法是一种间接估计ETa的方法，许多学者对其精度进行了分析[24,26-27]。BREB方法已经在各种野外试验条件下被广泛应用，且在没有涡度相关设备条件下，已经被认为是一种非常精确的方法[24]。有代表性的观点认为由BREB法计算得到的潜热通量误差小于10%[24]。BREB方法也有一定的局限性，在仪器设备较高的情况下，需要至少2个高度的气象观测数据。

图5 2011和2012年5—10月份气象条件Fig.5 Meteorological condition from May to Oct. in 2011,2012 in field site

图6 2种模型对净辐射的模拟效果Fig.6 Two models performance on estimating net radiation

图7 基于BREB方法的高寒沼泽草甸实际蒸散(ETa)Fig.7 ETa calculated by BREB methods above the alpine marsh meadow

图7为采用BREB方法计算的高寒沼泽草甸ETa值。2012年5—10月，日ETa分别为4.20，3.70，3.90，3.90，3.10和1.50 mm。日平均ETa为3.40 mm，最大值为8.90 mm，最小值为0 mm。

图8是基于BREB法的ETa与FAO56 P-M，Priestley-Taylor，Hargreaves和Makkink方法对ETr的回归结果。4种方法的决定系数(R2)都大于0.63，这表明通过BREB法计算得到的日ETa与其他4种模型得到的ETr之间具有较好的相关性。

图8基于BREB的ETa与4种方法的ETr间的回归结果Fig.8 The regression results between ETa by BREB method and ETr by four methods

3.4 4种模型的模拟效果

为了获得回归模型参数，将有效数据分为2组：回归数据集(a)和验证数据集(b)。将整个301 d数据随机以每5 d为1组进行分组，初步挑选244 d数据用于回归；其余57 d数据用于验证，即选取301 d每5 d中的最后1 d进行验证，其余4 d进行回归。得到回归方程的参数a、b和R2。结果如图9所示。研究表明，FAO56 P-M、Priestley-Taylor和Makkink经验模型的AI均>0.80[28-29]，而模型的MAE<50%[30]，说明3种模型都具有良好的表现。与AI仅为0.68，RMES为1.14的Hargreaves方法相比，这3种方法均有较好的效果。因此，如果获得常规的气象数据，利用这些模型就可以估算出高寒沼泽草甸的日平均ETa。

4 讨论

近年来，随着全球气候变化的进一步加剧，三江源区的水资源平衡在高寒草甸和湿地生态系统功能中发挥着重要作用。干旱变化趋势影响了三江源区湖泊和湿地的补给，主要包括温度持续上升、冰川和积雪面积减少、降水趋于减少以及蒸散量逐年增加[31]。

图9 基于56 d BREB的ETa与4种方法的ETa间的比较Fig.9 Comparison of ETaby BREB method and ETa estimated based on four methods over fifty-six days

蒸散是陆地生态系统向大气输送水汽，并伴有大量水分损失的现象，蒸散是主要地表能量损耗过程之一[32]。以往研究发现，全球气候变化是蒸散年际波动的主要驱动因素之一[33-35]。三江源地区独特的气候条件如太阳辐射和温度对其蒸散有显著的影响[33]。蒸散不仅显著影响水资源平衡，而且对能量分配也有很大的影响。净辐射是蒸散的主要驱动因素，主要由短波和长波辐射决定，也与不同下垫面的植被类型有关[33]。本研究基于2种模型的净辐射值与实际观测值进行模拟，发现FAO56和左大康(ZUO)模型都能较好地反映净辐射，两者的决定系数比较接近，但从2种模型的RMSE和MAE来看，左大康(ZUO)模型对净辐射的模拟效果明显好于FAO56。因此，左大康(ZUO)模型是估算三江源区高寒沼泽草甸净辐射的最佳模型。波文比作为解释能量交换的重要参数，已被广泛用于描述地表能量平衡中潜热和感热通量的分布[36]。有研究[28]表明，青藏高原高寒草甸生长季的日平均ETa为2.8 mm。而本研究发现高寒沼泽草甸植被生长季日平均ETa为3.4 mm，不难发现高寒沼泽草甸的ETa值高于高寒草甸，这主要因为高寒沼泽草甸土壤水分含量高于高寒草甸，土壤水分不是限制高寒沼泽草甸蒸散的主导因子。另外，高寒沼泽草甸表层土壤水分基本处于饱和状态，对自然降水的敏感性较弱，通常以蒸散的方式输送至大气圈或产生地表径流；高寒草甸表层土壤水分含量较低，质地松软，对降水的敏感性较高，从而削弱了土壤水分的蒸散。为满足植被良好的生长发育，水分便自上而下运移至植被根系层，短期内不会出现明显的径流现象。此外，本文还发现，无论是从基于BREB法的ETa与FAO56 P-M，Priestley-Taylor，Hargreaves和Makkink方法对ETr的回归结果，还是基于BREB法的ETa与FAO56 P-M，Priestley-Taylor，Hargreaves和Makkink方法对ETa的模拟效果来看，基于上述4种模型的高寒沼泽草甸ETa和ETr与BREB法获得的实际蒸散ETa间均有较好的相关性，但通过比较其RMSE、MAE、AI以及R2值之后，可以发现Hargreaves模型的模拟效果较其余3种模型差。何奇瑾[37]采用BREB和涡度相关法(Eddy Covariance，EC)对盘锦芦苇湿地CO2通量交换及其模拟进行了研究，发现能量平衡比为0.92，而涡度相关法在夜间出现了低估现象。另外，BREB和EC法对感热通量和潜热通量的估计具有一致性。因此，采用BREB法估算高寒沼泽生态系统的潜热通量和感热通量仍较为可靠。Burba等[38]利用BREB法研究了内布拉斯加州沙丘湿地生长季节的地表能量通量。结果表明，6月日蒸散在5～8 mm·d-1的范围内变化，7—8月日蒸散减少，9月日蒸散量变化范围为2～5 mm·d-1，与本研究结果一致。

波文比能量平衡法(BREB)作为一种传统的蒸散计算方法，既有优点也有缺点。BREB法是一种间接估算蒸散的方法，许多学者[24,27-28]对其精度进行了分析研究。BREB法已在多种野外条件下得到了广泛的研究，并被证明是一种非常准确的方法[28]；Monji等[39]提出了一种改进的梯度法，研究了泰国南部红树林干湿季节水汽和CO2通量的变化特征，发现基于BREB方法的温度和湿度测量精度明显提高，其中BREB(CSI)温度和水气压测量精度可达0.006℃和0.01 KPa，除此之外，BREB具有成本低、要素少、计算方法简单且运用效果好。Bausch等[40]也比较了BREB法和lysimeter的观测数据，BREB法较lysimeter法低8%，且一天中06:30—18:45期间的蒸散仅为0.2%。因此，在没有lysimeter的情况下，BREB法仍是一种获取蒸散观测数据的可靠方法。但BREB法也有其局限性，需要在较高的仪器设备条件下，至少需要2种气象观测数据。此外，当波文比为—1时，其通量结果可能不稳定[37]。

5 结论

通过比较左大康模型和FAO56模型的辐射效果，发现左大康模型是估算青藏高原辐射的最佳模型。然后选取4种方法建立青藏高原高寒沼泽草甸ETa估算的经验模型。采用BREB系统测定ET和数据收集。研究表明FAO56 P-M,Makkink,Priestley-Taylor和Hargreaves的经验模型都可以很好的估算ETa。FAO56 P-Mm,Priestley-Taylor和Makkink经验模型的模拟效果优于Hargreaves经验模型。