第一章 绪论
1.1 研究背景与研究意义
近几十年来，科学技术迅速发展，人口数量急剧增加，生态环境受到破坏，气候变化、水资源短缺已成为全球亟待解决的重大问题，同时由于人类活动造成的土地利用方式改变，对地球表面的水能循环过程产生了显著影响。水能循环、气候变化与水资源三者之间紧密相连（邓铭江等, 2014; Chattopadhyay et al., 1997）。而蒸散发（ET）作为陆—气界面上重要的物理过程之一，平均每年有 70000 km3 的水通过蒸散发（ET）离开陆地生态系统进入大气(Jung et al., 2019)。蒸散发（ET）不但是水文循环中重要部分，同时也是水热平衡的重要组成部分，对陆—气间的能量交换和物质交换有着重要作用，对气候变化及水资源产生显著影响；ET 及其能量的分割作为生态系统植被和水动力学的一个指标，是气候模拟的一个重要方面(Lawrence et al., 2007; Wang et al., 2010)。因此，通过仪器测量或模型来准确量化或预测蒸散发，研究陆地间的水能循环过程，并预测全球环境变化、气候变化的发展趋势、高效利用水资源和对人类可能产生的影响及后果，已成为科学研究的重大前沿课题，也成为当代环境变化及气候学研究所面临的紧迫问题 (Teuling et al., 2009; 孙菽芬, 2005; Matin et al., 2013; Rana et al., 2012; 周剑等, 2009)。
黑河流域是我国西北地区第二大内陆流域，是以水循环过程为纽带的冰川/冻土、绿洲和荒漠为主要特征的多元生态系统（程国栋等, 2014）。其中，黑河上游寒区是干旱区水塔，水能循环过程复杂，中下游的绿洲是甘肃重要的农业生产基地，需要大量的灌溉（Ge, Li, Huang, & Nan, 2013; 王海波, 2014）。其水资源对于当地乃至国家具有重大意义。黑河流域不同生态系统的水能循环过程与区域气候及水资源问题紧密联系，通过模型估算蒸散发并了解蒸散发过程进而探讨水能循环过程，对于水资源灌溉制度及高效利用水资源有重要意义（赵捷等, 2013; 王忠富等, 2015; 李秋菊等, 2019）。
................................
1.2 国内外研究进展
1.2.1 蒸散发模型研究进展
蒸散发主要由地表蒸发及植物蒸腾组成，是陆-气生态系统水量循环和能量循环重要组成部分。自 1802 年 Dalton 提出了计算水面蒸发的道尔顿公式以来，关于蒸散发模型的研究便大力发展起来(Dalton, 1802)，1926 年 Bowen 基于能量平衡的方法，提出了波文比-能量平衡法，此方法综合考虑了下垫面对蒸散发的影响，并且所需参数少，因而受到广泛应用（Bowen et al., 1926），1948 年 Penman基于气象学、空气动力学和能量平衡理论提出了 Penman 公式（Penman et al., 1948），1965 年 Monteith 在 Penman 公式的基础上引入了植物冠层对蒸腾的影响，提出了 Penman-Monteith 公式（简称 PM 模型），大大提高了蒸散发模型的准确度（Monteith et al., 1965），1972 年 Priestley 和 Taylor 将空气动力学项中的能量项设置为定值 0.26，提出了在简化 Penman 公式基础上的 Priestley-Taylor 公式（简称 PT 模型），此公式适用于湿润条件的蒸散发模拟，而在其他情况下应用效果则不太理想（Priestley et al., 1972），1985 年 Shuttleworth 和 Wallance 在 PM 模型的基础上，将研究对象细分为作物冠层和冠层下地表两部分，建立了主要用于稀疏覆盖下垫面的 Shuttleworth-Wallance 双源蒸散模型（简称 SW 模型）(Shuttleworth & Wallace, 1985)。大量研究者对 SW 模型进行了验证，Stannard 等利用 PM 模型、SW 模型及 PT 模型模拟了科罗拉南部半干旱牧场的天然植被，发现 SW 双源蒸散模型模拟精度最好(Stannard et al., 1993)，Wei 等将 PM 模型、SW 模型及 PT 模型应用于黑河流域的玉米农田生态系统，发现 SW 模型效果最好（Wei et al., 2019），童雅琴等将 SW 模型应用于黑河流域的高寒草甸生态系统，并做了蒸散发拆分研究，发现模型模拟效果好，并可以很好的实现对蒸散发的拆分（童雅琴等, 2018）。
..........................
第二章 研究材料与方法
2.1 研究区概况
黑河流域是我国西北地区重要的内陆流域之一，处于河西走廊的中部，具体地理位置在 98°-101°30′E，38°-42°N 之间，是甘蒙西部最大的内陆河流域。黑河全长为 821km，流域面积为 14.29 万 km2，黑河流域内包括三种类型的自然环境单元，有不同的地质地貌及生态环境。其北部与蒙古接壤，东以大黄山与武威盆地相连，西部以黑山与疏勒河流域毗邻。同时，黑河流域的地理位置十分重要，多个地区产生影响，黑河流域涉及三个省级行政区，上游位于青海省祁连县，中游位于甘肃的部分市县，下游位于甘肃金塔和内蒙古自治区额济纳旗（周长进等, 2002; 张光辉等, 2005; 张会平等, 2012; 张娜, 2020）。流域上游为主要产流区，中下游分别为流域的耗水区和径流消失区（侯兰功等, 2010; Cheng et al., 2014）。本研究选取黑河流域两个站点，分别为黑河流域中下游的大满站和上游的阿柔站。
图 2-1 研究区地理位置图
2.2 数据来源及处理
本文数据全部来源于“黑河流域生态-水文过程综合遥感试验（HiWATER）”，由数字黑河（http://westdc.westgis.ac.cn）提供（Li et al., 2009,2013; Cheng et al., 2013）。数据为大满站及阿柔站的水热通量、气象观测数据及叶面积指数数据，为避免数据的偶然性，选取了 2014 年大满站及 2015 年阿柔站的数据。（刘绍民等, 2015a,2015b,2016c,2016d; 李静等, 2015,2016）。
2.2.1 涡动（EC）数据
大满站涡动相关仪的架设高度为 4.5m，阿柔站涡动相关仪的架设高度为3.5m，超声风速仪（CSAT3）与 CO2/H2O 分析仪（Li7500A）之间的距离是 20cm左右，超声朝向为正北方向。
涡动数据中包含潜热通量和感热通量，均为半小时尺度，数据处理的主要步骤包括：野点值剔除，延迟时间校正，坐标旋转（二次坐标旋转），频率响应修正，超声虚温修正和密度（WPL）修正等（Aubinet et al ., 1999; Baldocchi et al., 2003; Webb et al., 1980; Xu et al., 2013）。同时对各通量值进行质量评价，主要是大气平稳性和湍流相似性特征（ITC）的检验。对 Eddypro 软件输出的 30min 通量值也进行了质量控制：（1）剔除仪器出错时的数据；（2）剔除降水前后 1h 的数据；（3）剔除原始数据中每 30min 内缺失率大于 10%的数据；（4）剔除夜间弱湍流的观测数据（u*小于 0.1m/s），对于缺失程度为两小时以内的数据进行线性插补，对于缺失少于 14 天的用平均日变化放大进行插补（Falge et al.,2001;董军等,2016；岳宁,2020）。
...........................
第三章 能量闭合研究及原模型评价 ..................................... 17
3.1 能量闭合研究 .............................................. 17
3.1.1 能量变化特征 .............................................. 17
3.1.2 能量闭合分析 ............................................... 18
第四章 模型参数估计 ...................................... 25
4.1 三种优化方案内容 .......................................... 25
4.1.1 方案一 ............................................. 25
4.1.2 方案二 ................................. 26
第五章 模型的应用及评价 ...................................... 36
5.1 大满站模型评价 ......................................... 36
5.1.1 定性评价 .................................. 36
5.1.2 定量评价 ................................ 38
第五章 模型的应用及评价
5.1 大满站模型评价
为了研究三种优化方案模型对潜热通量和感热通量的模拟性能是否提高，本节基于大满站的数据，将植物生长季划分为模型校准期（6 月 3 日至 8 月 22 日）和模型验证期（8 月 23 日至 9 月 27 日），对不同时期下的模型的潜热通量及感热通量模拟性能进行综合评价。
5.1.1 定性评价
本文的定性评价是通过将模型输出的潜热通量模拟值与实测值进行对比，为了分析模型的多个过程，从模型的潜热通量和感热通量两个过程的模拟值进行评价，绘制出潜热通量和感热通量的实测值与模拟值的拟合图。选取半小时尺度下具有典型代表并连续得 9 天的数据进行绘图分析。
图 5-1 为大满站校准期 SW 模型潜热通量和感热通量模拟曲线图，图 5-2 为大满站验证期 SW 模型潜热通量和感热通量模拟曲线图，（a）和（b）分别为 SW原模型潜热模拟值与实测值和感热模拟值与实测值的拟合图，（c）和（d）分别为方案一潜热模拟值与实测值和感热模拟值与实测值的拟合图，（e）和（f）分别为方案二潜热模拟值与实测值和感热模拟值与实测值的拟合图，上图（g）和（h）分别为方案三潜热模拟值与实测值和感热模拟值与实测值的拟合图，图的横坐标为日期，纵坐标为模拟值和实测值。
图 5-1 校准模型潜热通量和感热通量模拟曲线图
第六章 结论与展望
6.1 主要结论
本文研究了黑河流域不同生态系统中，SW 双源蒸散发模型的诊断、评价及改进，基于黑河流域大满站的玉米农田生态系统和阿柔站的高寒草甸生态系统的涡动数据及气象数据，根据能量闭合研究和模型评价研究，通过对模型的多个过程进行评价，即从模型模拟潜热通量和感热通量两方面对模型进行评价，发现模型模拟存在的问题，并提出了三种优化方案：方案一为单一目标数据，即仅考虑潜热通量数据；方案二为多目标数据，即考虑潜热通量和感热通量数据；方案三为在方案二的基础上引入能量闭合因子。并将三种优化方法与 SW 原模型相比较，在校准期及验证期进行全面评价分析，主要得到以下结论：
（1）根据对站点的能量闭合分析，黑河流域大满站玉米农田生态系统的能量闭合率为能量闭合率为 0.83，能量不闭合率为 0.17，阿柔站高寒草甸生态系统的能量闭合率为 0.78，能量不闭合率为 0.22。因而能量不闭合会对 SW 模型模拟产生一定影响。
（2）以往的研究仅对蒸散发模型的潜热通量值与实测值进行对比分析，未充分考虑与潜热通量直接相关的感热通量的变化，影响我们对蒸散发过程全面的了解，本文通过对 SW 模型对潜热通量和感热通量两方面进行评价，SW 原模型均能够模拟出潜热通量的基本变化，但模拟值较实测值偏低；由于感热通量受到潜热通量模拟的直接影响，因而潜热通量模拟值较实测值偏高。感热通量的模拟效果较潜热通量差，说明模型中仅通过能量平衡方程来求感热通量存在一定问题，今后的研究应加强模型中对感热通量的描述。并且模型未经参数优化，仅通过选取相似环境下的参数定值，会导致 SW 原模型存在模拟精度较低的问题。
（3）两个站点中，通过贝叶斯方法对模型的参数进行优化，三种优化方案的参数不确定性均减少。观测数据同时考虑潜热和感热数据与仅考虑潜热数据相比，参数置信区间缩短，表明参数不确定性降低，其主要原因是模型充分利用潜热和感热的信息，模型参数优化过程中受到感热数据的约束平衡，从而降低的参数的不确定性。模型中引入能量闭合因子能够直接对模型中的 Ka 和 Kq 参数分布产生影响，且其他参数频率明显增高，表明能量不闭合在模型参数优化过程中，会作为输入误差，直接影响模型参数的分布及结果，针对模型的能量不闭合问题，而通过定量的计算不闭合率，并引入模型中，能够影响模型参数，能够提高模型参数的概率，降低参数的不确定性，从而提高模型参数的可靠度。
参考文献（略）