本方案在非典型地点应用涡度协方差法，适用于波兰一处正在重新造林的风倒区，该方法可推广至所有面积有限的短冠层生态系统。文中详细描述了观测站点的布设规则、通量计算与质量控制方法，以及最终结果的分析过程。
需要JoVE订阅才能观看此内容。 请登录或开始免费试用
本文内容
摘要
摘要
本方案示例了在波兰一处正在重新造林的风倒区——一种非典型生态系统中，利用涡度协方差（EC）技术研究空间和时间上平均的净CO2通量（即净生态系统生产力，NEP）。在龙卷风事件之后，幸存林分内部形成了一条相对狭窄的“走廊”，这使得此类实验的开展变得复杂。在该环境下，应用其他测量技术（如箱式法）更为困难，尤其是在初期，倒伏的树木以及整体上极高的地表异质性，为通量测量的实施以及后续结果的合理升尺度带来了挑战。与在未受干扰森林中进行的标准EC测量相比，风倒区的测量在站点选址和数据分析方面需要特别考虑，以确保数据的代表性。因此，本文提供了一套针对动态变化、非理想EC站点的实时连续CO2通量测量方案，内容包括：（1）站点选址与仪器布设，（2）通量计算，（3）严格的数据筛选与质量控制，以及（4）数据空缺填补和将净通量分解为CO2呼吸与吸收通量。该方法的主要优势在于，从零开始详细描述了实验设置与测量过程，可适用于其他空间受限的生态系统。此外，该方案也可作为处理非常规站点操作的一系列建议，为非专业人员提供清晰的操作说明。最终，经过质量控制和空缺填补后的半小时净CO2通量数据，以及吸收和呼吸通量数据，可进一步整合为日、月、季节或年度总量。
引言
目前，大气-陆地生态系统二氧化碳（CO2）交换研究中最常用的技术是涡动协方差（eddy covariance, EC）技术1。EC 方法已应用数十年，有关其方法学、技术和实际操作等各方面问题的全面论述已有大量发表2,3,4。与其他用于类似目的的技术相比，EC 方法能够通过自动化的点位测量，获得具有空间和时间平均意义的净 CO2 通量，该方法综合考虑了复杂生态系统中所有组分的贡献，而无需依赖费时费力的人工测量（例如，箱式法）或大量采样工作1。
在陆地生态系统中，森林在碳循环中发挥着最重要的作用，许多科学研究活动都致力于探究其二氧化碳2 碳循环、木本生物质中的碳储存及其与气候变化条件之间相互关系的直接测量或模型研究5许多通量观测站，包括一个拥有最长通量记录的站点6，设置在不同类型的森林上方7通常在测量开始前会仔细选择观测点位置，以尽可能选取最均一且面积最大的区域。然而，在受干扰的森林区域（如风倒区），涡度协方差测量站点的数量仍然不足8,9,10一个原因是测量样地布设存在后勤上的困难，尤其是突发性出现的样地数量较少。为了在风倒区获得最具信息量的结果，必须在这一偶然事件发生后尽快开始测量，而这可能会带来额外的问题。与未受干扰的森林样地相比，风倒区的涡度协方差（EC）测量更具挑战性，且可能偏离已建立的标准操作流程。3由于某些极端风现象会形成空间上受限的区域，因此需要审慎选择观测站位置并仔细处理数据，以尽可能获得可靠的通量值。在应用涡动协方差法时已出现类似困难（例如，在一个狭长湖泊上方进行的芬兰研究），其中测得的CO₂2 通量测定需要严格的数据筛选11,12 以确保其空间代表性。
因此，本方案展示了涡度协方差法在非典型区域的应用实例，不仅适用于风倒区，也适用于其他各类面积有限的低矮植被类型（例如位于高大植被类型之间的农田）。该方法学的最大优势在于对一系列复杂操作流程提供了全面描述，这些流程从选址、仪器安装到最终获得高质量二氧化碳通量完整数据集，均需要专业知识。2 通量。测量方案的技术新颖之处在于采用了一种独特的基础结构来安置涡度协方差（EC）系统（例如，具有确定高度的三脚架，构成一个带可调节电动桅杆的“微型塔”，可根据个体需求改变传感器的最终安装高度）。
访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。
方案
1. 地点选择与仪器设备设置
- 选择地形相对均一且平坦的测量地点，以满足涡度协方差（EC）方法的基本要求。避免选择具有复杂地貌（如洼地、坡地）或靠近空气动力学障碍物（例如残留的树木群落）的地点，因为这些因素会扰乱气流。
- 检查物种组成和植被覆盖情况。选择主要植被类型在年龄和高度上特征最相似的地点。
- 如有可能，进行一些额外的土壤调查，以帮助选择均质区域。在多个地点比较土壤类型（土壤剖面）、土壤碳氮含量以及水分状况（例如，采用规则网格进行土壤采样）。避免选择与土壤调查平均值相比具有显著差异的地点。
- 在确定仪器安装位置之前，调查主导风向（理想情况下在站点布设前一年内进行），或分析最近气象站的数据。如果研究区域范围存在某些限制，则应选择位于主导风向扇区（上风方向）内的位置。
注：在波兰风倒木样地的情况下，由于龙卷风路径呈特定形状，决定将观测塔设置在其宽度方向的中部（约400−500 m），并在东西方向上尽可能远离邻近的数年生松树人工林（观测塔距其边缘约200 m），因为主导风向为从西北至西南以及从东北至东（图1）。 - 确定使用哪种EC系统：开放式路径或闭路式路径（封闭路径 = 带短进气管的闭路式）红外气体分析仪（如条件允许，可使用两台）。每种系统各有优缺点，但总体而言，两者均可靠地用于野外。使用三维（3D）正交超声风速仪。为应用EC方法，需要高频测量——两种仪器均需至少10 Hz的采样频率。
- 考虑在该地点最可行的供电方式（附近是否有电力线路、太阳能板或其他电源？）。若无限制，建议使用闭路式（或封闭式）路径气体分析仪。
注：开放式路径系统的功耗较低，但在恶劣环境（极寒天气、结冰、多雨地区）下会导致高质量数据的显著丢失。 - 遵循仪器之间相对位置的安装规范13。避免在EC系统附近安装任何不必要的部件，以免扰乱气流。
注：本实验中使用了封闭路径分析仪（材料表）和三维超声风速仪（材料表）。
- 考虑在该地点最可行的供电方式（附近是否有电力线路、太阳能板或其他电源？）。若无限制，建议使用闭路式（或封闭式）路径气体分析仪。
- 确定位置后，安装带有垂直立杆的三脚架（或其他类型的基座结构），用于支撑顶部的EC系统。设定仪器高度时需考虑两个基本要求：所研究地表的粗糙度（简化为现有植被的高度）和影响范围（下风区/足迹——EC系统“观测到”的区域）4。
注：在动态发展的生态系统中，例如重新造林的风倒木样地Tlen I，随着时间推移可能需要调整仪器位置以满足EC方法的要求。作为EC系统基座结构的一种替代方案，本文提出了一种创新性基础设施（即“微型塔”）：一种锚定式铝合金结构（高1.5 m，矩形桁架尺寸为宽×长 = 1 m × 1.2 m），内部设有桅杆（三角形桁架，30 cm × 30 cm × 30 cm），沿钢轨在结构内上下移动，并由电动机驱动。- 首先，将EC系统的两台仪器安装在固定于桅杆中央的金属杆上。务必确保超声风速仪处于完全垂直的位置。将气体分析仪略微倾斜，以便雨水能够顺利流下。
- 将仪器抬升至距地面高度为冠层高度两倍的位置，并至少高于冠层顶部1.5−2.0 m4。确保基座结构的位置能使所研究区域在各个方向上至少延伸至传感器安装高度的100倍14。
- 切记为金属结构安装防雷装置。
注：为了在波兰风倒木样地（Tlen I）获得EC测量的最大效益，做出了一些妥协。实验初期，仪器被安装在3.3 m的高度。
- 为后续计算和通量分析，需同步测量若干辅助变量，至少包括：空气温度（Ta）和土壤温度（Ts）、空气相对湿度（RH）、光合光子通量密度（PPFD）、入射太阳辐射（Rg）和降水量（P）。通常，在EC站点还会获取大量其他变量。
- 将辐射传感器（PPFD和Rg）朝南放置。使用水平杆将其远离三脚架。检查传感器的视角，并调整杆的长度和安装高度，确保仅观测目标研究表面。
- 使用带辐射屏蔽罩的空气温度和湿度传感器，并将其安装在与EC系统相近的高度。
- 在相对开阔的空间、靠近EC塔的位置安装翻斗式雨量计（至少两个），离地1 m高。将土壤温度传感器埋设于多个不同深度（根据土壤类型决定，至少三个深度），并确保每个深度有若干重复。在尽可能浅的深度也布置部分传感器。
2. CO2 通量计算
- 使用市售的免费软件（例如 EddyPro15）进行 EC 通量计算，该软件包含校正功能。
注意：选择该软件是由于其功能复杂、广受欢迎且易于使用，特别推荐给非专业用户。 - 首先创建一个新项目，然后在 项目信息 选项卡中指定原始数据文件格式并选择元数据文件。如果原始数据为“.ghg”文件，则个体元数据文件已嵌入，无需进一步操作。在其他情况下，使用 替代文件 选项并手动输入所有信息。
注意：元数据文件规定了测量变量的顺序、单位以及通量计算所需的其他附加信息。如果任何设置细节或站点特征发生变化，请记得在元数据部分进行相应修改。 - 进入 通量信息 选项卡，选择数据集和输出目录，指定原始文件名格式，并勾选用于通量计算的项目列表。
- 进入 处理选项 选项卡，选择原始数据处理设置。
- 选择对风速仪测量值的校正方法（旋转方法），该方法可校正超声风速仪相对于当地风流线的任何错位15。勾选第一种平面拟合方法16（建议用于非理想、异质性地点）。
- 选择 0-1-2 类型的标记策略17（该方法用于呈现质量检查程序的结果）。
- 选择首选的足迹计算方法（对测量通量产生影响的区域）（例如 Kljun18 方法）。其余设置保持不变（默认选项）。
注意：此处可从多个选项中选择要应用的校正方法、通量足迹计算方法或输出文件结构。尽管如此，建议在初步运行所选 EC 软件时，除本处列出的选项外，不要更改标准设置。
- 如遇到任何问题或疑问，可点击相关选项旁的问号（?）按钮获取更多信息。请注意，某一选项卡中信息错误或缺失将导致无法切换至其他选项卡。
- 最后点击 运行高级模式 以启动通量计算。若仅使用默认设置，则点击 运行快速模式。
3. 通量的过滤与质量控制
- 通过制定定期维护计划来避免数据丢失。根据设备的具体情况，尽可能频繁地使用水或温和洗涤剂清洁传感器。
- 至少每6个月使用CO对气体分析仪进行一次校准2 标准品（0 ppm 及至少另一个浓度，例如 360 ppm）。每次校准前至少 24 小时，更换 CO2 和 H2O吸收剂（分别为涂有氢氧化钠的二氧化硅和高氯酸镁），位于传感器头部内的两个小瓶中。
注意：校准程序相对简单，气体分析仪手册中已有详细说明。在专用于 LI-7200 和 LI-7500 的软件中设有操作标签，包含整个流程的逐步指导。若遇到任何困难，分析仪可送回生产厂家进行工厂校准，但需拆卸传感器，且会导致通量数据长时间中断。 - 创建一个通用文件（例如，.csv、.xlsx），其中包含通量计算软件输出的所有结果及辅助测量数据。确保对应的30分钟平均值（通量和气象变量）在完全相同的时间点测得。
注意：为简化并加快过滤过程，可使用其他程序（例如 Matlab 或免费 R 软件），具体选择取决于用户的技术水平，而非在电子表格中操作。 - 对本文件中的数据执行以下所述的所有过滤步骤（第3.5–3.7节）。可使用电子表格中的过滤工具（或嵌入的“if”函数），或利用其他软件创建自定义过滤函数。
- 确定不利天气条件和仪器故障。
- 使用仪器的性能指标过滤因气体分析仪污染而产生误差的数据。对于封闭式分析仪，检查通量计算软件输出文件中提供的平均信号强度（ASS）值，然后标记并剔除所有通量二氧化碳通量）在下方测量，例如，ASS = 70%（比仪器手册建议的阈值高10%）。
- 可选地，设定通量的恒定范围，以便排除异常值（例如，从 -15 到 15 µmol·m-2·s-1 在Tlen I位点）。消除超出正常范围通量的可能方法之一，是针对每个季节分别计算平均通量值，并采用距离该均值2−3个标准差的范围作为阈值。
注意：作者不建议强烈推荐使用一种 先验的 与非专业人士处理Tlen I位点的情况类似，其范围存在差异。统计学方法则更为可靠和客观。 - 丢弃任何降雨事件（或其他类型降水）期间测得的通量；当降水量 P ≥ 0.1 mm 时，删除相应通量数据。
- 考虑涡度协方差法应用中的不适宜条件。
- 利用稳态测试和充分发展湍流测试的结果17,19 在软件中进行通量计算时执行（参见步骤 2.4.2）。舍弃质量较差的通量数据（CO2 标志值：qc_co2_flux > 1) 在公共结果文件中。
- 使用夜间时段指示器（白天 = 0）出现在输出文件中，可用于过滤掉 CO2 夜间测得的通量值。绘制所有夜间CO2 通量与相应的摩擦速度值的对比（u* 在同一时间测量）并找到 u* 这些通量停止增加时的数值。
- 将获得的数值标记为摩擦速度阈值（u*thr）用作衡量湍流不足的指标。弃去所有 CO2 通量与相应的 u* 数值 < u*thr 从数据集
注意：本文所述的用于u*thr 测定是最简单但也是最主观的方法。目前仅有少数更为精确、复杂且可靠的方法可用于确定摩擦速度阈值21,22 优于此处可采用的简单目视检查。此外，必须指出，在高度异质的位点定义 u*thr 可能并不容易。在此类情况下，必须考虑其他一些措施，这些措施在文献中已有充分描述。3,4.
- 通量空间代表性限制
- 首先，将从测量数据或最近的气象站获得的风向玫瑰图绘制在研究区域的地图上。明确指出应从最终分析中排除的风向扇区（由于存在潜在污染源或植被类型与所研究区域不同）。可采用自定义方法，或利用其他数学软件中的现成函数（例如，windRose 函数在 R 软件。
- 根据通量计算过程中（步骤 2.4.3）选定的横向风积分足迹的估算结果，确定将采用哪种足迹特征进行后续分析x_10%, x_30%, x_50%, x_70% 或 x_90% 水平）。为简化起见，每个30分钟的足迹值提供了有关测量信号（通量）以给定概率水平来源区域上风向边缘距离的信息。
注意：此处足迹值代表 70%（x_70%) 概率被选为界限，因为在空间受限的区域中，最高的可能90%水平会导致超出调查区域范围。 - 选择最能代表测量站点的风向扇区。同样处理足迹值，需注意最远距离（即最大足迹值）不得超过研究区域范围。图1). 筛除不满足上述两项要求的通量值。
注意：由于风倒木Tlen I样地位于龙卷风幸存林分之间，仅有两个风向扇区被视为具有代表性：30−90° 和 210−300°. 因此，所有 CO2 来自这些扇区以外区域的通量被排除。此外，到最近干扰源（扰动气流）或不同生态系统类型（具有不同净CO2 每个方向的足迹范围上限应为最大可能值，但建议降低该数值。在中心位置的Tlen I位点，距幸存森林边缘的距离约为200−250 m；因此，所选择的足迹阈值最多设定为200 m，并在各个方向上均等应用。
4. CO2呼吸与吸收的间隙填补及净通量分配
- 选择用于质量检测的 CO 方法2 通量填补及划分为吸收（总初级生产力 [GPP] 通量）和呼吸（生态系统呼吸 [R生态学]通量）的几种常用方法，包括三类基本方法：基于过程的方法23,24，统计学方法25,26，以及神经网络的使用27,28.
注意：由于前两类方法（基于过程的方法和统计方法）在科学界被广泛使用，在文献中已有充分描述和讨论，且后者被推荐用于全球通量观测网络（FLUXNET）和综合碳观测系统（Integrated Carbon Observation System, ICOS）项目（旨在监测痕量气体、收集涡动协方差数据并建立通用数据处理协议的国际倡议），因此建议在本研究初期优先采用这两种方法。 - 以基于过程的方法为例，遵循加拿大通量网研究网络（Fluxnet Canada Research Network，FCRN）的实验流程23,24).
- 选择净二氧化碳2 夜间测量的通量（NEP）以及生长季之外的所有通量值。这些值被假定为完全 R生态学 通量。
注意：为了区分夜间和白天时段，也可使用PPFD阈值（例如，PPFD） < 120 µmol·m-2·s-1 作为夜间指示剂29）。此外，为了估算植被期的起止时间，本研究采用了一种简单的热量法：当每日平均气温（2米高度）和土壤温度（2厘米深度）均高于 0 °C植被季的开始被记录，并在两个温度均低于设定值时结束 0 °C 再次强调，对于不同的植被种类，应根据植物生理特性采用不同的温度阈值。针叶树和阔叶树、农作物及草本植物的光合作用起始时间存在差异，这是由于不同植被种类对气温的响应各不相同所致。 - 利用土壤温度、空气温度或两者的组合，确定温度与 R生态. 使用允许对数据进行非线性函数拟合的任意软件（例如 Matlab 软件）。原则上，应选择最优拟合的回归模型（例如，可采用赤池信息准则（AIC）来确定最符合数据的函数）；但在实际应用中，最常用的函数之一是 Lloyd-Taylor 函数30 模型：
其中 R生态 是生态系统呼吸通量值，
是在参考温度下的呼吸速率， T参考文献 是参考温度， T 是测量得到的空气或土壤温度， T0 是生物活动启动的阈值温度（模型的估计参数），以及 E0 是描述活化能的参数。
注意：在 FCRN 手术过程中，部分变量已预先设定： T参考文献 和 E0, 在Tlen I风倒区，这两个值分别为283.25 K和309 K。一些研究建议采用最浅层深度测得的土壤温度作为 R生态学 与 T 关系25对于低矮植被而言，这似乎是最佳选择，因为大部分排放来自土壤和根系的异养呼吸。与高大森林不同，由气温驱动的叶片、枝条和树干的自养呼吸作用并不起主要作用（如果存在的话）。 - 使用所获得的 R生态 与 T 回归函数，用于填补夜间和非生长季NEP通量的缺失数据，并利用相应的温度测量值计算缺失通量的函数值。需注意，在这些情况下 R生态 = NEP，且 GPP = 0。该函数在白天温度条件下的结果将给出白天 R生态 每个半小时值的通量。
- 根据公式计算GPP值：GPP = NEP + R生态 在生长季的白天时段，针对每个可获得的NEP通量进行处理，而在夜间及非生长季则设为零。随后，分析PPFD与GPP通量之间的关系。可使用任何能够对数据进行非线性函数拟合的软件。其中一种广泛应用的方程可用于建立该关系——即经修正形式的米氏方程（Michaelis-Menten）矩形双曲线26:
其中 GPP 为 30 分钟平均的总初级生产力通量值，α 为生态系统量子产率，GPPopt 是在最适光合光子通量密度（PPFD）下的GPP通量速率2000 µmol·m-2·s-1).
注意：利用获得的函数对实测的白天、生长季NEP通量值进行GPP值建模。 - 在完整流程结束时，使用模拟的GPP和 R生态 通量以计算缺失的NEP通量值，方法如下：NEP = GPP - R生态学.
注意：一些小的空缺（少量缺失的通量数据）可在输入模型前通过简单的线性回归函数、移动平均法或其他统计方法进行填补。辅助变量（如温度、太阳辐射）中的数据空缺必须在输入模型前予以填补。因此，对相同或替代变量进行多次测量非常有用，有助于避免数据集中出现较大的空缺。
- 选择净二氧化碳2 夜间测量的通量（NEP）以及生长季之外的所有通量值。这些值被假定为完全 R生态学 通量。
- 为了填补CO尚未覆盖的空白2 但也可用于其他 EC 通量值（显热和潜热）以及重要气象要素的处理，使用 ReddyProc25 在线工具（也可作为 R 软件包）
注意：与之前的方法不同，首先填补缺失的NEP通量，然后将每个半小时的净通量划分为GPP和 R生态使用的模型类型 R生态 通量分配方式与之前的技术相同。- 使用在线工具时，需按照其格式和顺序要求准备数据。所需数据包括净 CO₂ 通量的 30 分钟平均值、潜热通量和感热通量。2 （NEP）、潜热（LE）和显热（H）通量、利用涡动相关（EC）测量计算的水汽压差（VPD）和摩擦速度值，以及土壤或空气温度（T空气 或 T土壤），入射太阳辐射（Rg空气的相对湿度（RH）。
- 前往 处理页面 填写测量地点所需的所有信息（名称、坐标、海拔、时区）。
- 决定是否估算 u* 阈值还可通过该软件设置（见步骤 3.6.2 和 3.6.3），需确定使用何种方法以及应用的时间范围：全年统一处理，还是按季节分别处理。
- 选择一种或两种方法用于夜间净通量的分割25 或基于白天的31）并运行计算过程。
- 通过在NEP中人为制造数据缺失，比较两种方法在NEP通量填补与组分分离方面的表现，并检验其模拟的精确程度。
- 计算所有填补空缺后的 CO 日、月和年总量2 包括NEP、GPP和 R生态，据此可追踪生态系统功能的变化。使用用户自定义函数将这些通量分别在选定的时间域内进行聚合，并对所有数值进行求和。
注意：在 Tlen I 风倒区样地，年总量以及月通量可用于分析不仅是净 CO2 交换动态以及人工林在干扰后的恢复机制。
访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。
结果
在非理想涡动相关（EC）站点进行通量筛选和质量控制的关键步骤之一，是评估所测通量的空间代表性。鉴于计算是使用商业化的、广泛应用的软件完成的，执行此类分析最简单的方法是根据风向和足迹范围估算结果（见第3.7节），仅纳入目标区域的测量数据。因此，此处展示了结合卫星影像的风向玫瑰图，图中以阴影多边形标示了选定的风向范围及通量足迹的最大可接受扩展范围，用以直观呈现分析结果（图1）。
原则上，涡动协方差系统通过测量风速和痕量气体浓度，进而计算净 CO2 交换通量（NEP）。原始通量数据随后需要经过后期处理，以剔除误差和低质量数据。图2 展示了对 Tlen I 风倒区站点一年的 NEP 通量测量数据进行筛选处理的结果。
访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。
讨论
本方案介绍了在非理想地点（此处为一处重新造林的风倒区）应用的涡度协方差（EC）方法：包括站点位置与测量基础设施的布设、净CO2通量的计算与后处理，以及有关数据缺口填补和通量分割方法的一些问题。
尽管涡度协方差（EC）技术在全球许多观测站点被广泛使用，但大多数站点位于未受干扰的生态系统中，其设计和后续数据处理可依据标准方案进行（例如FLUXNET或ICOS网络协议）。然而，在风倒木区等条件复杂且空间常受限制的区域，此类实验需特别谨慎地规划与实施。此外，对于动态演替中的生态系统，长期观测可能需要在未来随着植被的生长和发育而调整EC系统的安装高度。因此，我们建议采用一种独特的基础结构——一种配备电动可伸缩桅杆的创新“微型塔”。该技术方案能够满足该方法本身的基本要求之一：将EC系统置于混合边界层中，而无需重建结构或拆卸仪器，从而避免在本已有限的数据集中造成进一步的数据丢失。此外，电动可移动桅杆也大大方便了现场传感器的维护工作（例如，当需要清洁分析仪的光学路径时，可将整个EC系统降至所需且便于操作的高度）。然而必须指出，提高仪器安装高度将导致影响区域（通量足迹）范围的扩...
访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。
披露
作者希望指出，本方案主要是对已知且广泛描述的关于涡度协方差（EC）测量问题的简化。在需要时，已提供所有必要的参考文献。我们的主要目的是向非专业人员推广该方法的应用，以及我们新开发的、独特的、可调节的电动EC测量桅杆，并采用逐步指导的方式进行介绍。我们希望这能更便于人们理解并认识到，尽管EC技术需要满足严格的要求，但它同样可以有效地应用于非典型且空间受限的生态系统中。鉴于目前关于EC理论与方法的文献已相当丰富，本方案或许也能激励读者进一步深入学习这一领域的知识。
致谢
本研究得到了波兰华沙国家森林局（项目LAS，编号OR-2717/27/11）的资助。我们谨向波兰波兹南生命科学大学气象系参与本实验方案实施并在制作其可视化版本过程中提供帮助的全体研究人员表示感谢。
访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。
材料
| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 带金属导轨和电动机（24 V）的可调节桅杆 | maszty.net | - | 替代性基础结构。需由专业人员设计和制作 |
| EddyPro | LI-COR, Inc. | ver. 6.2.0. | 用于通量计算的免费商业软件。可通过网站 https://www.licor.com/env/products/eddy_covariance/software.html 申请获取 |
| 封闭式红外气体分析仪 | LI-COR, Inc. | LI-7200 | 涡动协方差系统（EC）中用于测量 CO2 通量的两种仪器之一。也可使用其他类型的快速分析仪（>10 Hz 采样频率） |
| REddyProc | - | - | 用于涡动协方差通量数据填补和分割的免费软件。可在马克斯·普朗克生物地球化学研究所获取：https://www.bgc-jena.mpg.de/bgi/index.php/Services/REddyProcWeb。提供在线工具和 R 软件包 |
| 带混凝土基础的短铝塔底座 | maszty.net | - | 替代性基础结构（创新性方案）。需由专业人员设计和制作 |
| 超声风速仪 | Gill Instruments | Gill Windmaster | 涡动协方差系统（EC）中用于风速测量的两种仪器之一。也可使用其他类型的三维超声风速仪 |
| 不锈钢三脚架 | Campbel Scientific, Inc. | CM110 10 ft | 涡动协方差（EC）系统的基本结构。可自行搭建——材料可在五金店获取 |
| 日照传感器 | Delta-T Devices Ltd. | BF5 | 用于光合光子通量密度（PPFD）测量的代表性仪器之一。可从多家商业公司购买。请注意将其安装在冠层上方，远离反光表面 |
| 热敏电阻 | Campbel Scientific, Inc. | T107 | 用于土壤温度测量的代表性仪器之一。可从多家商业公司购买。建议建立土壤温度剖面 |
| 温湿度计 | Vaisala Oyj | HMP155 | 用于空气温度和湿度测量的代表性仪器之一。可从多家商业公司购买。请注意将其置于辐射防护罩内，安装高度应与涡动协方差系统相近 |
参考文献
- Baldocchi, D. Measuring fluxes of trace gases and energy between ecosystems and the atmosphere - the state and future of the eddy covariance method. Global Change Biology. 20, 3600-3609 (2014).
- Aubinet, M., et al. Estimates of the annual net carbon and water exchange of European forests: the EUROFLUX methodology. Advances in Ecological Research. 30, 113-174 (2000).
- Aubinet, M., Vesala, T., Papale, D. A practical guide to measurements and Data Analysis. , Springer. Dordrecht, Heidelberg, London, New York. (2012).
- Burba, G. Eddy Covariance Method for: Scientific, Industrial, Agricultural, and Regulatory Applications. A Field Book on Measuring Ecosystem Gas Exchange and Areal Emission Rates. , LI-COR Bioscienses. Lincoln, Nebraska. (2013).
- Pan, Y., et al. A Large and Persistent Carbon Sink in the World’s Forests. Science. 333, 988-993 (2011).
- Wofsy, S. C., et al. Net exchange of CO2 in a midlatitude forest. Science. 260 (5112), 1314-1317 (1993).
- Luyssaert, S., et al. CO2 balance of boreal, temperate, and tropical forests derived from a global database. Global Change Biology. 13, 2509-2537 (2007).
- Knohl, A., et al. Carbon dioxide exchange of a Russian boreal forest after disturbance by wind throw. Global Change Biology. 8, 231-246 (2002).
- Lindauer, M., et al. Net ecosystem exchange over a non-cleared wind-throw-disturbed upland spruce forest-Measurements and simulations. Agricultural and Forest Meteorology. 197, 219-234 (2014).
- Schulze, E. D., et al. Productivity of forests in the Eurosiberian boreal region and their potential to act as a carbon sink - a synthesis. Global Change Biology. 5, 703-722 (1999).
- Mammarella, I., et al. Carbon dioxide and energy fluxes over a small boreal lake in Southern Finland. Journal of Geophysical Research-Biogeosciences. 120, 1296-1314 (2015).
- Vesala, T., et al. Eddy covariance measurements of carbon exchange and latent and sensible heat fluxes over a boreal lake for a full open water period. Journal of Geophysical Research-Biogeosciences. 111, 1-12 (2006).
- Burba, G., Anderson, D. A brief practical guide to Eddy Covariance Flux Measurements. Principles and workflow examples for scientific and industrial applications. , LI-COR Biosciences. Lincoln, Nebraska. (2010).
- Businger, J. Evaluation of the accuracy with which dry deposition could be measured with current micrometeorological techniques. Journal of Applied Meteorology and Climatology. 25, 1100-1124 (1986).
- Eddy Pro Software Instruction Manual. , LI-COR Biosciences. Lincoln, Nebraska. Available from: https://www.licor.com/documents/1ium2zmwm6hl36yz9bu4 (2017).
- Wilczak, J. M., Oncley, S. P., Stage, S. A. Sonic anemometer tilt correction algorithms. Boundary-Layer Meteorology. 99, 127-150 (2001).
- Foken, T., et al. Post-field quality control. Handbook of Micrometeorology: A Guide for Surface Flux Measurements. Lee, X. , Kluwer Academic. Dordrecht. (2004).
- Kljun, N., Rotach, M. W., Schmid, H. P. A three-dimensional backward Lagrangian footprint model for a wide range of boundary-layer stratifications. Boundary Layer Meteorology. 103, 205-226 (2002).
- Foken, T., Wichura, B. Tools for quality assessment of surface-based flux measurements. Agricultural and Forest Meteorology. 78, 83-105 (1996).
- Mauder, M., Foken, T. Impact of post-field data processing on eddy covariance flux estimates and energy balance closure. Meteorologische Zeitschrift. 15, 597-609 (2006).
- Gu, L., et al. Objective threshold determination for nighttime eddy flux filtering. Agricultural and Forest Meteorology. 128 (3-4), 179-197 (2005).
- Papale, D., et al. Towards a standardized processing of Net Ecosystem Exchange measured with eddy covariance technique: algorithms and uncertainty estimation. Biogeosciences. 3 (4), 571-583 (2006).
- Barr, A. G., et al. Interannual variability in the leaf area index of a boreal aspen-hazelnut forest in relation to net ecosystem production. Agricultural and Forest Meteorology. 126, 237-255 (2004).
- Krishnan, P., Black, T. A., Jassal, R. S., Chen, B., Nesic, Z. Interannual variability of the carbon balance of three different-aged Douglas-fir stands in the Pacific Northwest. Journal of Geophysical Research. 114, 1-18 (2009).
- Reichstein, M., et al. On the separation of net ecosystem exchange into assimilation and ecosystem respiration: Review and improved algorithm. Global Change Biology. 11, 1424-1439 (2005).
- Falge, E., et al. Gap filling strategies for defensible annual sums of net ecosystem exchange. Agricultural and Forest Meteorology. 107, 43-69 (2001).
- Ooba, M., Hirano, T., Mogami, J. I., Hirata, R., Fujinuma, Y. Comparisons of gap-filling methods for carbon flux dataset: A combination of a genetic algorithm and an artificial neural network. Ecological Modelling. 198, 473-486 (2006).
- Papale, D., Valentini, R. A new assessment of European forests carbon exchanges by eddy fluxes and artificial neural network spatialization. Global Change Biology. 9, 525-535 (2003).
- Baldocchi, D. D., Vogel, C. A., Hall, B. Seasonal variation of carbon dioxide exchange rates above and below a boreal jack pine forest. Agricultural and Forest Meteorology. 83, 147-170 (1997).
- Lloyd, J., Taylor, J. On the Temperature Dependence of Soil Respiration. Functional Ecology. 8, 315-323 (1994).
- Lasslop, G., et al. Separation of net ecosystem exchange into assimilation and respiration using a light response curve approach: critical issues and global evaluation. Global Change Biology. 16, 187-208 (2010).
- Kljun, N., Calanca, P., Rotach, M. W., Schmid, H. P. A simple two-dimensional parameterisation for Flux Footprint Prediction (FFP). Geoscientific Model Development. 8, 3695-3713 (2015).
访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。
重印与许可
