在农田生态系统中，从外界获得的能量主要是净辐射能，用以支出消耗于农田蒸散、空气热交换、加热土壤以及极少部分储存为光合能。净辐射能在系统内部各项的分配比例及规律一直是现代农田生态学、农业气象学和水文学等学科研究的热点问题^[1]。经过近50年的发展，涡度相关方法 (或涡动协方差方法，简称EC) 无疑仍是当前地气交换研究中最先进和首选的通量观测方法，全球各地对各类生态系统的CO₂，H₂O和能量通量进行长期观测的涡度相关通量测定站点超过500个，积累了大量资料和相关研究成果^[2-6]。如何评价涡度相关观测数据的可信度则成为通量界共同关心的重要问题。根据热力学第一定律和涡度相关观测的基本假设，理论上能量平衡程度可以作为观测系统性能和数据质量评价的一个有效途径。因此，能量平衡程度作为评价涡度相关数据可靠性的方法已经被人们广泛接受^[7-8]。国内外关于能量平衡问题也有大量研究，Schmid^[9]较为细致地讨论了净辐射表、三维风速仪和CO₂/H₂O红外分析仪三者之间测量面积的差异与能量平衡程度的关系；Mayocchi等^[10]和Verhoef等^[11]研究了用土壤热通量板测量土壤热通量时可能产生的测量误差；Kanda等^[12]、Oncley等^[13]和Foken等^[14]研究组分别对低频大尺度涡旋贡献的理论进行探讨，分析能量不平衡的主要原因及解决途径；Wilson等^[5]对FLUXNET (全球通量观测网络)22个站 (1~4年) 通量资料的分析表明，湍流通量与有效能之和的比值即能量平衡比率 (R_EB) 在0.34~1.69之间，平均值为0.84。Li等^[2]对中国通量网8个气象通量观测站资料进行分析，得到能量平衡比率范围为0.58~1，并总结了能量不闭合的可能原因包括采样误差、仪器偏差、能量吸收项忽略、高频低频损失和平流的影响等。李祎君等^[15]对玉米农田能量平衡状况进行了分析，认为由于未考虑0~5 cm土层土壤热储量与忽略冠层储热以及涡度相关系统本身对水热通量的低估，大约造成18%的能量损失。近地层典型生态系统水热交换和能量平衡观测数据对数值模式陆-气交换参数化的发展和改进至关重要^[16-18]。

从2006年开始，中国气象局开展了国家气候观象台试点建设工作，安徽省寿县以其气候代表性和区域代表性以及前期工作基础被中国气象局确定为全国5个试点站之一。寿县位于淮河南岸，为农业大县，台站及周围下垫面为平坦农田，属于CCOS (中国气候观测系统) 确定的黄淮农业生态观测区。近20年来，除GAME-HUBEX (亚洲季风试验-淮河试验) 在东亚副热带半湿润地区外，国内的大型陆面过程野外观测试验主要集中在我国干旱、半干旱及青藏高原地区，下垫面包括戈壁、绿洲、天然草原以及青藏高原的湿润河谷、半干旱过渡带和高寒荒漠等^[18-20]。而HUBEX项目仅在1998年5—8月和1999年6月底—7月底在寿县开展了与能量平衡有关的微气象观测，得到了该地区能量平衡及其各分量的基本特征^[21]。对于淮河流域而言，需要更长序列的观测资料，以及更全面系统的分析研究。

2007年6月寿县国家气候观象台 (以下简称观象台) 新增了近地层通量系统观测项目，用于测量地气交界面附近辐射通量、能量通量、物质通量、土壤热通量和气象要素分布梯度。通量塔位于观象台新址，高32 m，下垫面为平坦、开阔、一致的农田，一年两熟，稻麦轮作，周边无污染源、无高层建筑。该系统由湍流观测分系统和梯度观测分系统组成，湍流观测分系统设置在4 m高度，包括三维超声风温仪和红外H₂O/CO₂分析仪。梯度观测分系统地上部分为5层，分别设置在2 m，4 m，10 m，20 m，30 m高度处，包括梯度塔上的5层温度、湿度、风速传感器，1层风向传感器、1.5 m处的大气压传感器，4 m处的四分量长、短波 (向上、向下) 辐射传感器、光合有效辐射传感器、红外地表温度传感器；地下部分1层3点土壤热通量传感器设置在地下5 cm深度处，5层土壤温度设置在5 cm，10 cm，15 cm，20 cm，40 cm深度处，5层土壤水分设置在10 cm，20 cm，50 cm，100 cm，180 cm深度处。主要仪器的基本技术性能见表 1。观测方法为涡度相关法和垂直梯度法。

表 1

表 1 寿县通量观测系统主要观测仪器的基本技术性能[22] Table 1 Basic technical characteristics of primary observation instruments of boundary layer in Shouxian[22] 观测仪器 准确度 分辨率 平均时间 自动采样频率 190SB光合有效辐射传感器 5% 1 W/m2 1 min 60次/min CNR1净辐射传感器 15%~20% 1 W/m2 1 min 60次/min CSAT3三维超声风温仪 风速水平分量：4.0 cm/s； 风速垂直分量：2.0 cm/s 风速水平分量1 mm/s；风速垂直 分量0.5 mm/s；虚温0.025℃ 30 min 10 Hz LI-7500红外H2O/CO2分析仪 0.3 mg/kg (CO2)； 0.15 mmol/mol (H2O) 0.1 mg/kg (CO2)； 0.1 mmol/mol (H2O) 30 min 10 Hz HFP01土壤热通量仪 ±20% 1 W/m2 30 min 1次/min

表 1 寿县通量观测系统主要观测仪器的基本技术性能[22] Table 1 Basic technical characteristics of primary observation instruments of boundary layer in Shouxian[22]

本文选取2007年9月—2008年8月1年 (基本覆盖了冬小麦和一季中稻的生育期) 近地层通量系统观测资料，进行农田下垫面能量收支平衡情况分析，检验近地层观测系统的可靠性，并分析能量不平衡的可能原因。

由于热量和水汽的传输会引起空气体积发生变化，从而使测量的标量密度中包含了一部分体积变化产生的影响，这部分变化并不代表真实的物质增加或减少，因此需要对潜热和CO₂通量进行修正^[23]。在所有的修正方法中，最经典且目前仍一直被广泛使用的就是Webb等^[23]在干空气质量守恒前提下提出的修正方法 (WPL)。本文对潜热和CO₂通量进行了WPL修正。

湍流观测是每30 min 1条记录，1天共有48条记录。为除去由于外界干扰、仪器噪声产生的虚假观测值，对观测数据按以下原则进行剔除：① 参考中国气象局下发的《通量观测规范》中第5章数据质量控制“特殊要素、常规要素的数量范围界限值”，剔除超出界限值的数据；② 根据方差检验，剔除个别峰值和奇异值记录，剔除判据为|X_i-X|＞4σ，其中X_i为测量值 (风速、温度、水汽密度、CO₂等)，X是半小时均值，σ是标准差；③ 剔除部分降水期间的不合理数据；④ 向下短波辐射夜间为零，故剔除夜间反射率数据。

对地气交换的长期通量观测站，数据插补是必要的。目前在通量界较常用的数据插补方法有：平均昼夜变化 (MDV)、半经验方法 (查表法和非线性回归法)、人工神经网络3种^[24]。参考EuroFlux和AmeriFlux的数据研究结果^[25]，本文对缺失的梯度数据用相邻的数据进行线性内插填补，对缺失的涡度数据采用MDV方法进行插补，夜间和日间分别用7 d和14 d的窗口进行插补。观测数据在1天内缺测50%以上的不作填补。经检验涡度数据不符合正态分布规律，因此对插补前后涡度数据在显著性水平上进行非参数Z检验，结果显示：潜热、感热通量插补前后数据的分布差异不显著；CO₂通量分正值区域和负值区域分别进行检验，负值区差异不显著，正值区差异显著。

单项观测资料在记录不缺失的情况下应有17568个数据，但由于仪器故障、检修，或者因为天气影响等原因，原始观测数据或多或少存在间断。经质量控制后，CO₂通量可用资料占全部资料的80%以上，其余各项可用资料均占全部资料的95%以上。

所谓的能量平衡是指利用涡度相关仪器直接观测的潜热和感热通量之和与净辐射通量、土壤热通量、冠层热储量等之和的之间的平衡。根据热力学第一定律，涡度相关和净辐射平衡观测系统所获得的生态系统各能量分量的平衡方程可表示为

(1)

式 (1) 中，E_L为潜热通量，H为感热通量，两者之和可以简称为湍流通量；R_n为净辐射，G为土壤热通量，S为冠层热储量，Q为附加能量汇源的总和 (因Q值很小常常被忽略)，R_n-G-S-Q可以简称为有效能。当湍流通量与有效能相同时，称为能量平衡，否则称为能量不平衡。有研究表明：当冠层高度超过8 m时，冠层热储量S对能量平衡程度的影响很大^[26-27]。

这里下垫面为农田，作物高度较矮，生物量较低，因此热存储通常很小，可以忽略不计，故S近似取为0。

因此，能量平衡比率

(2)

从理论上讲，能量平衡是绝对的，但实际的能量平衡往往受环境条件的影响。本文通过比较不同时段 (白天和夜间)、不同季节、不同下垫面、不同天气条件下的能量平衡比率，深入研究寿县农田下垫面的地表能量平衡特征，分析能量平衡程度及其影响因素，并讨论能量不平衡的可能原因。

计算了各种环境条件下能量平衡比率的平均值，结果见表 2。

表 2

表 2 不同条件下能量平衡比率的比较 Table 2 Energy balance ratios in different conditions 条件 分类 样本数 REB 不同时段 全天, 白天, 夜间 17568, 8333, 9235 0.89, 0.78, 0.24 不同季节 秋, 冬, 春, 夏 4368, 4368, 4416, 4416 0.91, 0.77, 0.92, 0.90 不同下垫面 裸地, 雪地, 小麦, 水稻 5856, 1488, 5328, 4896 0.92, 0.50, 0.90, 0.87 不同天气 晴, 昙, 阴, 雨 3600, 5568, 1968, 6432 0.85, 0.88, 0.89, 0.91

表 2 不同条件下能量平衡比率的比较 Table 2 Energy balance ratios in different conditions

由表 2可见，全天的能量平衡程度最好，为0.89(该值也是全年平均)；只考虑白天时有效能偏大，能量平衡比率小于全天 (总辐射值大于10 W·m^-2)，为0.78；夜间 (总辐射值小于等于10 W·m^-2) 最差，只有0.24。白天能量平衡比率明显优于夜间，与湍流混合的强度有很大关系。一般来说，白天湍流强，有利于能量闭合；夜间湍流减弱，能量平衡比率下降。为了更细致地考察这一点，图 1给出了湍流通量 (E_L+H)、有效能 (R_n-G) 和能量平衡比率 (R_EB) 的日变化, 其中时间均为北京时。图 1中可见，三者都呈现出白天大、夜间小的特点，其中能量平衡程度在下午最高，此时湍流运动较强，其能量输送和有效能也最接近。早晨日出和傍晚日落这段时间内由于R_n-G值接近于零，导致R_EB值变化非常剧烈。

图 1

图 1. 湍流通量 (EL+H)、有效能 (Rn-G) 和能量平衡比率 (REB) 的日变化 Fig 1. Diurnal variations of (EL+H), (Rn-G) and REB

图 2是湍流通量、有效能量和能量平衡比率的逐月变化，季节平均值见表 2。由表 2可知，秋、春、夏季R_EB接近，都在0.9以上；冬季最低，只有0.77，这与冬季湍流较弱有关。图 2中，R_EB从秋季到冬季呈下降趋势，到2月最低，然后持续回升，至6月一直维持在较高水平，但夏季7—8月有所下降，究其原因，虽然夏季湍流运动较强，但此时由于太阳辐射最强导致有效能 (R_n-G) 明显大于湍流通量，因而能量平衡比率下降。这种变化除了与季节有关外，也与下垫面的不同有关。

图 2

图 2. 湍流通量 (EL+H)、有效能 (Rn-G) 和能量平衡比率 (REB) 的月变化 Fig 2. Monthly variations of (EL+H), (Rn-G) and REB

由于下垫面状况会影响能量平衡程度，因此，计算了各种下垫面的R_EB平均值 (见表 2)。表 3是观测地点不同下垫面对应的时间。其中，2008年初安徽出现罕见大雪，有近1个月的时间地表被积雪覆盖。

表 3

表 3 不同下垫面观测的对应时段 Table 3 Periods corresponding to different underlying surface 下垫面 对应时段 裸地 (半裸地) 2007年10月—2008年1月上旬和6月上、中旬 雪地 2008年1月中旬—2月上旬 麦地 2008年2月中旬—5月 稻田 2008年6月下旬—9月

表 3 不同下垫面观测的对应时段 Table 3 Periods corresponding to different underlying surface

由表 2可见，不同下垫面能量平衡比率从大到小排列：裸地，麦地，稻田，雪地，其中前三者非常接近，裸地闭合率可达0.92，而雪地只有0.50，这可能是因为冻结、融解、升华等气象过程中会伴随着能量的转化，而在本文中这几个能量吸收项都未加以考虑，因此会给有效能量的估算带来一些误差。另外，裸地比麦地、稻田的R_EB略高，说明尽管作物冠层在1 m以内，但仍有少许冠层热储量S，而在计算R_EB时略去了S，可能导致麦地、稻田的R_EB值下降。

根据云量和降水观测数据，将不同天气分为晴、昙、阴、雨4种类型，计算各种天气条件下的R_EB平均值 (见表 2)。由表 2可知，各种天气下的R_EB值差异不大，雨天最大 (为0.91)，晴天最小 (为0.85)，多云 (昙) 与阴天R_EB值接近。晴天时太阳辐射最强，R_EB值最小，可能与有效能较大有关。

1) 安徽省寿县农田全年能量平衡比率平均为0.89，但不同条件下R_EB值存在差异：白天明显大于夜间，春、夏、秋季明显大于冬季，裸地和麦、稻田明显大于雪地，晴、昙、阴、雨天气下R_EB值差异不大。

2) 通过比较分析可知，影响能量平衡程度的因素包括：时段越长，能量平衡比率相对越高；湍流越强，能量平衡比率越高。其他能量吸收项的忽略，如在冻结、溶解、升华等过程中伴随的能量转化，以及农田冠层中植被的热储量等等，都会降低R_EB值。由此可见，涡度相关法观测在平坦、裸地条件下适用性最好，白天适用性好于夜间，有低矮植被时适用性好于有冰雪覆盖的下垫面。全年能量平衡比率小于1，也存在湍流通量被低估的可能。另外，0~5 cm土层土壤热储量也是导致能量不平衡的原因之一。

3) 总体来说，能量不平衡是通量观测中较为普遍的现象，一般认为不平衡程度在10%~30%为合理范围。安徽省寿县国家气候观象台全年的能量不平衡程度为11%，恰好属于这个范围并接近不平衡程度的下限，说明涡度相关法在寿县农田生态系统通量观测中具有很大的可靠性。

到目前为止，仍没有人能够对能量不平衡现象的存在给予充分的解释。根据前人研究，除了本文讨论的因素外，其他影响原因可以归结为仪器测量的系统偏差、采样误差、高频和低频通量成分的损失、平流效应^[2]以及日常观测中仪器维护不到位造成的偏差等。农田能量不平衡的原因很复杂，还有待于今后从上述方面做进一步分析。