川南森林湍流通量质量评价及贡献区分析

由于通量观测容易受复杂下垫面和仪器精度影响,需基于涡动相关系统观测原理对原始数据进行严格的预处理和质量控制。本研究选用2021年5-12月来自于川南地区四峨山森林下垫面的涡动相关系统的湍流观测资料,观测设备架设在不同高度包括粗糙副层内、粗糙副层与常通量层边界以及常通量层内。利用上述观测数据量化了两种坐标旋转方案下湍流通量计算结果的差异性,并结合湍流稳定性和发展性检验对通量资料序列进行了质量评价,最后分析了不同大气稳定度和不同观测高度下足迹函数所表示的通量贡献区域变化范围。结果表明:二次坐标旋转校正后的通量数据大于平面拟合后的数据,且两者的校正差距随观测高度的增加而增大。从通量数据质量等级分布特征来看,感热通量数据质量优于潜热通量及CO_(2)通量,且低层数据质量优于高层。38 m和56 m观测高度主风向在东北-西北方向上呈现昼夜相反的变化,其中5-9月尤为明显。不同大气稳定度下的通量贡献范围存在一定的差异,在大气稳定条件下,38 m观测高度的通量信息80%来源于距离观测塔西侧50~1400 m区域;在大气不稳定条件下,通量测量的源区水平范围在0~500 m之间。在56 m观测高度且大气稳定条件下,通量贡献80%的源区边界距测点可达1500 m;不稳定条件下,源区范围在0~750 m之间。冬夏两季在稳定大气条件下贡献区范围有明显差异,在38 m观测高度上,夏、冬季节最大湍流通量信息分别来于1320 m、 700 m。在相同大气稳定度下,通量贡献区的分布受观测高度的影响,56 m观测高度通量源区大于38 m的通量源区。

杨树人工林生态系统通量贡献区分析

采取通量源区模型FSAM(Flux Source Area Model)利用2009年北京大兴区杨树人工林生态系统碳水通量涡度相关观测资料,分析了不同大气条件下生态系统的通量贡献区分布特征。研究结果表明:(1)该站通量贡献区随大气稳定条件增强而增大。除326.25°—3.75°方向生长季不稳定条件下外,生长季的通量贡献区范围普遍大于非生长季的贡献区范围;(2)通量贡献区与观测高度、冠层高度、地表粗糙度、风向以及大气稳定度有关,当风速风频较大,大气不稳定时,湍流扩散作用强烈,贡献区范围较小;(3)该观测场在2009年以不稳定大气条件为主,通量信息主要来源于距离观测塔50—400 m范围,且69.3%的信息来源于通量塔偏北风与偏南风方向,其中42.56%的信息来自于偏南风方向;(4)随着大气稳定程度加强,通量来源最少区从塔偏西方转为偏东方,在大气稳定度条件和风向的共同作用下,生长季时主要通量贡献区在塔偏南方向,而非生长季时主要通量贡献区在塔偏北方向。

崇明东滩滨海围垦湿地CO2通量贡献区分析

利用通量贡献区模型（FSAM）对崇明东滩滨海围垦湿地生长季和非生长季的CO2通量贡献区（Footprint）进行分析,结果表明：（1）135°～225°方向为生长季主风向,而315°～45°方向为非生长季主风向.（2）在生长季主风向,大气稳定状态下的Footprint 函数取得最大值时的位置（Xm）为96. 84 m,90%的通量信息来源于迎风向41. 04～378. 20 m、垂直迎风向-79. 73～79. 73 m 范围内;而大气不稳定状态下的Xm 为75. 28 m,90%的通量信息来源于迎风向33. 83～257. 07 m、垂直迎风向-82. 29～82. 29 m 范围内.在非生长季主风向,大气稳定状态下的Xm 为82. 68m,90%的通量信息来源于迎风向36. 73～282. 49 m、垂直迎风向-120. 31～120. 31 m 范围内;而大气不稳定状态下的Xm为56. 49 m,90%的通量信息来源于迎风向25. 90～179. 90 m、垂直迎风向-76. 30～76. 30 m 范围内.（3） 非主风向贡献区分布与主风向有相似的规律.在生长季和非生长季,大气稳定状态下的贡献区面积均要大于大气不稳定状态下的贡献区面积;而在相同的大气稳定状态下,生长季的贡献区面积要大于非生长季.（4）在非生长季,主风向观测的垂直迎风向范围要远大于其他风向,这可能和该条件下的横向风速脉动标准差与摩擦风速的比值（σv / u？）较大有关.

珠海凤凰山林地下垫面观测通量的贡献区分析

根据安装在珠海凤凰山亚热带常绿阔叶林区内的陆―气相互作用与碳通量观测塔观测数据,利用K-M模型计算了对应时刻的通量贡献区,分析得到不同大气稳定度、不同季节、不同时刻下通量贡献区分布的变化规律。提出一种切实可行的评价地表均一性的标准,即计算每个子区域表面积与其地表投影区域表面积的比值,以此确定K-M模型对该站点的适用性。结果表明:通量贡献区范围的分布,在大气稳定度>0.1的情况下与主风向分布范围相近,而在大气稳定度<-0.1的情况下与主风向分布范围不完全一致。在冬季,通量贡献区主要分布在北部和东部方向;在季风爆发前的春季,通量贡献区分布和冬季大体相近;在季风爆发后的春季和夏季,通量贡献区在西南方向和东南方向较为集中,这一规律和风速风向的分布规律一致。对于日变化来说,在夜间通量贡献区范围大于白天,其中贡献区最大范围多出现在夜间,但随着季风的爆发,贡献区最大范围出现的时间从T 02:00左右推迟到T 04:00左右,这可能是由不同季节大气达到最稳定的时段不同所致。贡献区范围最小的情况出现在T07:00―09:00之间,这段时间往往也是湍流活动性最强的时段。

陆地生态系统碳水通量贡献区评价综述

综述了通量贡献区研究的基本理论、最新进展、研究热点与难点,旨在促进中国区域碳水通量数据空间代表性的定量评价。通量贡献区是通量观测点上风向的空间代表区域,能够反映代表区域对应下垫面的源区内每一点对观测点的通量贡献权重影响,主要受观测高度、空气动力学粗糙度和大气稳定度等因素的影响。通量贡献区通常随着观测高度的增加、空气动力学粗糙度的降低和大气稳定度的增加而变大,反之则变小。通量贡献区的评价模型包括解析模型、拉格朗日随机模型、大涡模拟和闭合模型四类。通量贡献区的评价结果可以广泛应用于通量数据质量评价、实验设计的指导、与遥感技术结合的区域尺度的总初级生产力的估算、城市CO2通量变化的评估以及能量闭合的评价等研究。最新研究表明,对流边界层的通量贡献区存在负的通量贡献区域;有裸地存在的情况下解析模型通常会低估裸地对观测通量的贡献;与水平地面处的通量贡献区相比,山谷处通量贡献区变小而山脊处的通量贡献区变大。通量贡献区模型研究应进一步考虑大气中的平流效应、湍流的非高斯扩散以及建立冠层内部的通量贡献区模型。解决森林冠层内流场的不均匀性、冠层重叠问题、冠层湍流的不稳定性是建立适合冠层内部通量贡献区模型的前提条件。在理想条件的气体释放验证试验的基础上,需要开展复杂条件下的相关试验。

半干旱区农田生态系统通量贡献区分析

通量贡献区是指对湍流交换过程有贡献的有效源（汇）区域,它与生态系统和大气间的通量交换密切相关。在实际观测中复杂的下垫面增加了通量观测的难度和不确定性,对通量贡献区评价能有效解决通量空间代表性的问题。为了研究半干旱区农田生态系统在完整的作物生育期通量贡献区的变化特点,该文根据位于黄土高原丘陵沟壑区的兰州大学半干旱区农业生态系统试验站的通量观测塔2014年12个月连续的玉米农田通量观测资料,应用Schmid的FSAM模型对半干旱区玉米农田的通量贡献区进行了分析。结果表明：本研究区的主风向是90°-180°（东南方向）,次主风方向是270°-360°（西北方向）;在主风向上,迎风方向非生长季的通量信息最远点大于生长季,而在垂直于迎风方向上则相反;生长季内迎风向通量信息最远距离呈现出先减小后变大的趋势,其中在抽雄期最小,垂直于迎风方向最大宽度变化无明显规律。大气稳定条件下通量贡献区面积比不稳定条件下大,且大气稳定条件下90%的通量信息来源于迎风向8-92 m,垂直于迎风向？35-35 m;不稳定条件下则分别为7-83 m和-25-25 m。白天90%的通量源区分布在离观测塔9-86 m,夜晚源区分布在离观测塔10-100 m,垂直于迎风向由白天的-21-21 m增加到夜晚的？35-35 m。由FSAM模型测得的通量贡献区可以较准确地反映农田生态系统的通量信息。

基于Hsieh和Kljun模型的城市生态系统碳通量贡献区分析与对比

利用上海市奉贤大学城内的涡动相关通量观测站点,基于Hsieh和Kljun模型对研究区内的碳通量贡献区进行了分析。结果表明:1)随着大气稳定度的增加,各风向上的碳通量贡献区范围有增加的趋势;2)当大气处于稳定条件下时,非主风向上的碳通量贡献区范围要大于主风向;3)当大气处于不稳定状态时,主风向和非主风向上的碳通量贡献区范围相差不大;4)在各风向和各大气稳定度上Hsieh和Kljun模型所输出的碳通量贡献区范围数值不同,但无显著差异,碳通量贡献区范围形态近似椭圆;5)Hsieh和Kljun模型输出的垂直于主风向和非主风向上的碳通量贡献区的长度无显著差异;6)在迎风向上Hsieh和Kljun模型的碳通量贡献峰值所处的位置有显著差异。

涡度相关技术实测农田的通量贡献区范围分析

基于涡度相关系统实测的北京地区2013—2014年冬小麦通量数据,采用FSAM和KL模型,分析了不同大气条件、不同风向、不同生育期通量源区范围的分布情况。结果表明,(1)整个小麦生育季,大气层结稳定和不稳定条件下,270°~360°方向风频所占比例最大,分别为42%和37%,为主风方向。(2)不同生育期、不同大气层结的主风向源区存在一定差异,大气层结稳定时,上风方向通量源区范围在16.07~167.05 m之间变化;大气层结不稳定时,上风方向通量源区范围在13.73~153.66 m之间变化。且大气层结稳定时的源区面积均比不稳定层结的大,源区面积随生育期呈先减小后增大的趋势;(3)从解析FSAM模型和拉格朗日KL模型的对比分析看,FSAM和KL模型估算距离观测点的最远距离分别为215.8和291.8 m,不同生育期2种模型估算结果也有差异。

基于FSAM模型的毛竹林碳通量贡献区研究

利用涡度相关观测系统,连续监测2013年安吉毛竹林生态系统二氧化碳通量及其相关因子的变化,应用FSAM模型,分析不同大气条件、不同风向下通量贡献区的分布及其随时间的变化。结果表明：通量贡献区范围在各风向均随大气稳定程度的增加而增加。在稳定的大气条件下,通量贡献区范围显著大于不稳定大气条件;大气稳定与不稳定条件下各风向源区的水平范围分别为205.09-2 176.92 m和72.56-709.39 m,横向范围分别为802.36-883.16 m和337.92-392.84m;不同时间贡献区大小也有不同。通量贡献区93.05%的信息来源于观测塔东南、东北、西北3个方向,比例分别为37.45%、27.43%与28.17%。

长江口九段沙盐沼湿地生态系统通量贡献区分析

通量贡献区分析是基于涡度协方差法进行生态系统碳、水、热通量交换研究的必要环节.根据研究区涡度通量塔上连续观测的2018年全年通量数据,基于FSAM(Flux Source Area Model)对长江口九段沙盐沼湿地芦苇生态系统在不同季节、风向及大气层结状态下的通量贡献区进行分析.结果表明:①不同季节通量贡献区各不相同,在大气稳定状态下,通量贡献区的大小关系为秋季>夏季>春季>冬季;在大气不稳定状态下,通量贡献区季节变化不明显;通量贡献区范围有明显的昼夜变化特征,夜间通量贡献区最远点距离大于白天.②非主风向上迎风向通量贡献区的范围大于主风向上迎风向通量贡献区的范围.③各风向上,大气稳定状态下通量贡献区及其峰值所在位置距观测点的距离均大于大气不稳定状态下其对应的距离.

崇明东滩湿地生态系统碳通量贡献区分析

利用崇明东滩湿地所建造的通量观测塔,连续监测了2006年生态系统的二氧化碳通量及其相关因子的变化.利用FSAM(Flux Source Area Model)模型,并结合地面测定,对湿地生态系统碳通量贡献区进行了分析.发现通量贡献区范围在各风向均随大气稳定程度的增加而拉长.在稳定的大气条件下,非主风方向上的通量贡献区范围要显著大于主风方向上的通量贡献区,但在非稳定大气条件下,两者相差不大.由FSAM模型所估测的通量贡献区范围表明:所测的碳通量数据可以较好地反映下垫面的通量信息.

西北干旱区荒漠生态系统通量贡献区模型研究

涡度相关仪通量值所代表的通量贡献区范围,对于通量观测塔的选址、仪器安装高度的确定以及通量观测数据的质量控制等具有重要的指导意义。利用通量贡献区模型对位于古尔班通古特沙漠试验场通量观测资料的空间代表性进行初步分析。结果表明:该荒漠区在大气稳定条件下90%的通量贡献区最远可以达到686.40m,通量贡献函数最大点的位置在162.50m;大气稳定时各风向的通量贡献区范围在生长末期均达到最大,生长初期和中期的源区变化因受到各风向风速和植被下垫面的影响而有差异;大气不稳定时不同生长时期各风向通量贡献区没有固定变化规律;通量源区大约有58.71%的信息来自于荒漠区通量观测塔西南至西北方,整个生长季生长末期通量贡献最多,所占比例为40.16%。由FSAM模型测得的通量贡献区范围可以较准确地反映荒漠生态系统下垫面的通量信息。

华北平原冬小麦农田生态系统通量贡献区

利用2013—2014年涡度相关系统观测的华北平原冬小麦农田生态系统通量数据,结合通量贡献区模型FSAM,分析华北平原冬小麦农田生态系统通量贡献区的时空分布特点,对比研究不同大气稳定层结条件和生长期内通量贡献区的分布差异.结果表明:在主风风向上,冬小麦整个生育期内大气稳定条件下的通量贡献区范围大于不稳定条件下的贡献区范围.在0°~90°主风风向上,生长初期稳定条件下通量贡献区范围比不稳定条件下大17.8 m左右,生长末期稳定条件下的通量贡献区范围比不稳定条件下大11 m左右.生长初期的通量贡献最大值点位置比生长末期距观测点位置远15 m(大气稳定条件)和12.4 m(大气不稳定条件);通量贡献最大值点在稳定条件下比不稳定条件下距观测点位置远5 m(生长初期)和2.4 m(生长末期).在非主风风向上,当风向为90°~180°时,生长初期和生长末期不同大气条件下的最大通量值分别位于距观测点的67.8、53.4和47.0、30.8 m.当风向为270°~360°时,生长初期和生长末期不同大气条件下的最大通量值位于距观测点的58.8、42和41.1、33.1 m.在整个生育期尺度上,观测塔的通量信息主要来自东北、西南和东南方向,其所占比例分别为35.4%、32.5%和19.4%.冬小麦整个生育期内通量贡献区的主要变化发生在观测点东北方向16.0~173.8 m和西南方向14.7~209 m,通量信息全部来源于农田生态系统.两个典型日期的通量贡献区日变化特征明显,通量贡献区范围随大气稳定条件和风向改变而发生变化.夜晚通量信息全部来源于农田生态系统,白天少部分通量信息来源于居民区和果园.本文的定量化结果可为农田生态系统通量贡献区的研究提供依据.

天山科其喀尔冰川区复杂下垫面CO2通量贡献区分析

大气湍流交换过程中CO2有效源（汇）区域即CO2通量贡献区,在冰川作用区不仅受到水化学侵蚀强度的影响,还受区域微气候的影响,另外,动态的下垫面和复杂地形也增加了实际监测的不确定性。为了评估冰川区CO2通量监测结果的空间代表性,在西天山南坡科其喀尔冰川表碛区利用涡度协方差观测系统进行观测,同时,结合基于KM足迹模型基础上开发的ART Footprint Tool足迹软件对通量贡献区进行分析,结果表明：（1）积雪积累期主风向以NW为主,风向频率占53.31%;积雪消融期和冰川消融初期NW向主风减少,偏北的NNW风逐渐增多,但冰川消融峰期后又逐渐过渡为NW风向。（2）积雪积累期雪冰融水几乎消失,但大气CO2通量平均为-0.07 g·m^-2·d^-1,尤其是白天为-0.88 g·m^-2·d^-1,仍呈没收现象,是由于白天较强辐射下,少量积雪融水引起可溶性物质淋溶过程中水化学反应没收大气CO2所致;而夜间冰川消融峰期CO2通量值平均为0.33 g·m^-2·d^-1,呈释放CO2现象,这可能与夜间区域降温及降水过程中溶解的CO2因地表蒸发返回大气所致。（3）通量贡献率80%以上的各期0.5 h数据占比依次为：积雪积累期（95.80%）〉积雪消融期（93.28%）〉冰川消融峰期（86.13%）〉冰川消融初期（81.88%）,而足迹最远点分布距离顺序与前者几乎相反,但均分布在主风向下的冰川中流线上,说明对CO2通量监测值有显著影响的贡献区比较集中,也意味着冰川末端及两侧山脊草地CO2通量变化的影响可以忽略。（4）白天在大气稳态条件下,贡献区解释的CO2通量为（78.55±2.08）%,略高于夜间的（77.72±1.41）%,但显著低于非稳定条件下白天（89.86±0.22）%和夜间（89.45±0.57）%的解释结果,进一步验证了CO2通量贡献区比较集中。

对沈阳地区地震危险性贡献量最大的潜在震源区的确定

在沈阳市中心选取一个场址进行地震危险性分析,分别计算0s、1.0s和6.0s周期下沈阳附近各潜在震源区对场址地震危险性的贡献量。计算结果说明在短周期时对场址贡献最大的是沈阳潜在震源区,长周期时对场址贡献最大的是海城潜在震源区。研究不同周期时贡献量最大的潜在震源区,符合工程实际情况,使最终确定的地震动参数更为合理可靠。

新疆大气PM_(2.5)来源与潜在贡献源分析

利用2021年3月—2022年2月新疆空气质量数据分析PM_(2.5)浓度演化特征及其控制因素,结合因子分析和NO_(2)、SO_(2)与CO的来源特性辨别物质排放源,并借助基于Hysplit模式的Meteo Info软件包确定PM_(2.5)输送路径和潜在贡献源区分布状况。结果表明:(1)新疆PM_(2.5)浓度显著偏高,尤其是冬季平均高达86.16μg·m^(-3)。其中,天山北坡经济带PM_(2.5)来源主要受周围油气田作业排放及其输送过程中大风扬尘的支配,而其他地区的PM_(2.5)主要源于大风扬尘,辅以石油与天然气燃烧排放。(2)天山北坡经济带经油气田作业区气流输送PM_(2.5)浓度虽然仅为局地路径的50%,但路径占比达50%,因此,应是区域PM_(2.5)来源的重要通道,且PM_(2.5)浓度变异系数高达103.6%,是导致雾霾甚至浮尘天气形成的关键因素。哈密盆地与塔里木盆地物质补给路径虽然存在差异,但二者PM_(2.5)潜在贡献源区均主要分布在孔雀河流域和罗布泊等地。(3)外源气流受盆地地形作用而演化成辐合/辐散气流,辅以(类)山谷风促进污染物混合,应是天山北坡经济带和塔里木盆地内PM_(2.5)演化趋势类似的成因之一。

广州市PM_(2.5)污染特征及潜在贡献源区分析

基于NCEP/NCAR全球再分析气象资料和2015-2017年PM_(2.5)浓度,利用HYSPLIT模型研究不同气流轨迹对广州PM_(2.5)浓度的影响,以及污染输送路径和潜在源区空间分布特征。结果表明:(1)广州2015-2017年PM_(2.5)平均浓度为36.5μg/m^3,逐月平均PM_(2.5)浓度1月份最高,为49.3μg/m^3,轻度污染及以上时次比例达15.66%,6月份最低,为20.8μg/m^3,无轻度及以上污染时次。(2)PM_(2.5)平均浓度在不同情景类型下的浓度高低顺序依次为:污染日>干季>清洁日>湿季,其中污染日的PM_(2.5)平均浓度是清洁日的近3倍,干季的PM_(2.5)平均浓度是湿季的1.4倍;不同情景类型下的PM_(2.5)浓度日变化特征基本都在白天时段低(16时最低),晚上时段高(21-22时最高),日变化幅度为污染日>干季>清洁日>湿季。(3)在干季,影响广州的气流轨迹路径主要有5类:东北路径、东南路径、西北路径、西南路径及偏西路径,其中第2类东南路径对广州PM_(2.5)平均浓度的贡献最高;而在湿季,影响广州的气流轨迹路径主要有4类:偏南路径、东南路径、偏北路径及西南路径,其中第3类偏北路径对广州PM_(2.5)浓度的贡献最高。(4)基于潜在源贡献因子和浓度权重轨迹分析法分析表明,广州PM_(2.5)浓度潜在源贡献较大的区域主要集中在广州东部的东莞、惠州、深圳、肇庆、中山等周边地区,该研究可为确定广州污染潜在源贡献区以及区域联防联控提供参考。

“威马逊”(1409)降水水汽来源和源区定量贡献分析

利用拉格朗日轨迹追踪模式FLEXPART(the Flexible Particle Model)和水汽源区定量贡献分析方法,研究了超强台风"威马逊"登陆期间(2014年7月17日06:00至19日06:00,协调世界时)强降水的水汽来源和源区定量贡献。结果表明,大量目标气块源自目标降水区西南侧和东侧,西南侧气块可追溯到阿拉伯海和孟加拉湾等地区,且大部分气块来自相对较低层大气,高度在输送途中变化不大,来自东侧的气块可追溯到西太平洋海域,气块初始位置相对较高,在输送途中逐渐降低;源区定量贡献分析显示:南海区域(C)贡献最大,目标降水区域(T)局地贡献次之,孟加拉湾(B)和西太平洋南部区域(D)贡献相当且均低于区域T;区域C和T对"威马逊"登陆期间降水贡献较大源于其较高的源区水汽摄取率(尤其是区域C)和较低的沿途损耗率(尤其是区域T);区域B源地水汽摄取量高于区域D,但从前者摄取的水汽到达目标降水区域而未被释放的比例明显高于后者,同时,两者沿途损耗率相当,造成两者对目标降水区域的最终贡献也相当;尽管阿拉伯海区域(A)水汽摄取亦较明显,但由于沿途的显著消耗,导致其对目标降水区域的最终贡献显著降低。FLEXPART轨迹追踪模式和水汽源区定量贡献分析方法,与以往常用的环流和水汽通量进行定性分析相比,可更为清晰和定量地揭示热带气旋降水的水汽来源特征。

济南市冬季大气污染时空分布特征及潜在污染源区分析

利用2016-2018年冬季济南市大气主要污染物和气象监测数据,对大气污染特征及潜在源区进行分析。结果表明:2016-2018年冬季济南市环境空气中可吸入颗粒物PM_(10)和细颗粒物PM_(2.5)分别占首要污染物的34.7%和63.8%,轻度污染以上天数占总天数的58.6%,冬季高质量浓度PM_(2.5)导致年均值增加7.5μg/m 3;从空间分布来看,PM_(10)与PM_(2.5)空间分布为天桥区、槐荫区及平阴县质量浓度较高,SO_(2)则为商河县和济阳区质量浓度偏高,NO 2和CO为济阳区、天桥区和槐荫区质量浓度较高;研究期间NO 2、CO、PM_(10)、PM_(2.5)的质量浓度呈正相关性,相关系数均在0.7以上,推断交通源、工业燃烧源、燃煤是颗粒物的主要来源;济南市冬季的气团输送为偏南、西北、偏北和偏东4个方向,偏南和偏东气团为影响济南市冬季大气污染主要输送路径。进一步研究潜在源区贡献及浓度权重表明,济南地区大气污染物主要受本地及周边区域影响,当前大气污染呈现跨区域交叉污染特征,应建立区域联防机制,统筹研究解决区域大气环境污染突出问题。

夏季金塔绿洲近地层通量足迹及源区分布特征分析

选取2005年5月24日-6月18日在金塔开展的“绿洲系统能量与水分循环过程的观测实验”中的3层CSAT3的实验数据，应用Schmid的FSAM（The Flux-Source Area Model）模型，分析了不同观测高度的通量贡献源区分布以及观测高度对通量贡献源区分布的影响，同时分析了不同大气层结条件下源区的分布以及稳定度对通量贡献源区分布的影响。结果表明,稳定条件下的通量贡献源区大于不稳定条件下的通量贡献源区，并且随着观测高度的增加通量贡献源区会显著增大。