土壤热扩散率及其温度、热通量计算方法的比较研究

本文利用绿洲系统能量与水分循环过程观测试验的2005年6月11日至15日在甘肃金塔绿洲中部观测的土壤温度、湿度和通量资料,在分析了观测期间土壤温度、湿度和通量特征的基础上,采用振幅法、相位法、谐波法和热传导对流法计算了5～20cm土壤层的土壤热扩散率.在此基础上,以深度为5cm的土壤层为上边界条件,计算了10cm、20cm深度的土壤温度和10cm深度的热通量.结果表明:谐波法能很好地计算土壤温度,10cm和20cm深度的计算值相对观测值的标准差分别为:0.21℃和0.18℃;热传导对流法计算的土壤温度好于振幅法和相位法,但由于忽略了土壤水分通量密度的日变化,该方法用于土壤含水量有明显日变化的浅层土壤时,会出现计算误差.谐波法的计算土壤热通量与实测值最为接近,计算值与实测值的相关系数达到0.868.

两种估算浅层土壤热参数及热通量的方法对比

土壤热参数对估算地表热通量和研究地表能量平衡具有重要的意义。基于土壤温度实测资料,利用谐波法和热传导对流法估算了浅层土壤热扩散率,进而计算了土壤热通量的值,并将结果与热通量板观测值进行对比,验证了这两种方法的可靠性。结果表明:谐波法和热传导对流法估算的风积沙热扩散率结果均比较合理;谐波法能够较好地模拟土壤剖面温度,而热传导对流法的模拟结果较差;谐波法会低估白天热通量最大值和晚上热通量最小值,而热传导对流法能够较好地模拟夜间的土壤热通量。

土壤热通量估算方法的研究进展

本文介绍土壤热通量影响因素,土壤热通量计算方法热传导方程校正法、谐波分析法(HM)、热传导对流法(CCM)及不同方法计算性能,通过土壤温度实测资料估算浅层土壤热扩散率,计算土壤热通量值,综述土壤热通量时空分布特征和近几年热通量研究进展.

青藏高原深层土壤热扩散率的时空分布特征

青藏高原是地气相互作用相对活跃的地区,深入了解青藏高原土壤热扩散率的变化,才能正确计算地表能量平衡进而准确认识青藏高原对全球和区域气候变化的影响。根据青藏高原1980—2001年39个观测站点实测的0.8 m和3.2 m土壤温度资料,利用热传导对流法结合最小二乘法拟合求得各站点的土壤热扩散率,并分析了土壤热扩散率的时空变化规律。结果表明,1980—2001年期间青藏高原土壤热扩散率在20世纪90年代以前波动较大,20世纪90年代以后波动较小。青藏高原东部地区的深层土壤热扩散率从春季至夏季增大,夏季至秋季减小,秋季至冬季减小;夏季最大值出现在青、川、甘三省的交界处,土壤热扩散率的值为8×10-6 m^2s^(-1),冬季最大值为5.1×10-7 m^2s^(-1);而除东部以外的青藏高原其他地区的土壤热扩散率,春季至夏季减小,夏季至秋季增加,秋季至冬季减小,该区域土壤热扩散率的变化范围为1.2×10-7 m^2s^(-1)~9.2×10-7 m^2s^(-1)。土壤热扩散率的多年平均最大值出现在青海省和甘肃省西南部以及四川西部的青藏高原东部地区,土壤热扩散率的极值为6.4×10-6 m^2s^(-1)。最小值出现在祁连山地区,土壤热扩散率为1.2×10-7 m^2s^(-1),中部地区为相对高值区。

青藏高原理塘地区土壤热参数的确定及其土壤温度模拟试验

为了准确获取青藏高原理塘地区的土壤热参数,利用2006年8月27日至9月4日期间青藏高原理塘地区陆面过程试验采集的土壤温度资料,分别采用位相法、振幅法以及耦合热传导-对流法计算了0~10 cm,10~15 cm,15~20 cm三层土壤热扩散率,并用耦合热传导-对流法计算了土壤液态水通量密度。根据计算结果,以地表温度作为上边界条件,分别模拟了9月19-21日期间10 cm、15 cm和20 cm三个深度的土壤温度。对比模拟值与观测值后发现:由于考虑了土壤中液态水的动态变化,耦合热传导-对流法对各层土壤温度模拟效果最为理想,其模拟值与观测值的相关系数分别为:r10cm=0.97、r15cm=0.98、r20cm=0.99,置信度为99%。其中,对10 cm深度而言,耦合热传导-对流法模拟的土壤温度位相比实际观测值平均前移约0.21 h,土壤温度日振幅比实际值高估约0.79℃,而振幅法则平均前移约0.45 h,位相法高估土壤温度日振幅约0.96℃。

塔克拉玛干沙漠腹地不同天气地表土壤热通量估算对比研究

采用塔克拉玛干沙漠腹地2013年5月1日至7月31日的土壤温度梯度数据,用梯度量热法、强迫恢复法、板式量热法和热传导对流法估算沙尘暴、雨天、晴天、浮尘天气的地表土壤热通量,通过与常用的梯度量热法估计结果对比,对不同天气条件下的不同地表土壤热通量估算法的优劣及其适用条件进行了评价。结果表明,假如以梯度量热法为标准方法,则强迫恢复法在沙尘暴天气下有比较好的估算结果,而在雨天会出现较大误差;热传导对流法在沙尘暴天气下估算结果最好;板式量热法在所有天气条件下均有比较好的估算效果,但估算精度受到热通量板埋深的影响、当热通量板埋深为0.05 m时估算精度更优。