Page 141 - 《高原气象》2022年第6期
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高 原 气 象 41 卷
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选择 2016 年 5 月 14 日。需要说明的是，两站资料 MAD = median (|d i - Md|) （4）
年份不一致，并不影响对日变化特征等的比较 z 是阈值，z 越大敏感性越低，剔除的数据也越
分析。 少，它的参考取值通常为 4、5. 5 或者 7（李春等，
2. 2 数据质量控制方法 2008）。
观测数据会受到天气因素、地形条件的影响以
及仪器自身系统的限制，由于仪器故障或者在数据 3 结果分析
的传输和记录过程中的其他原因，会出现一些异常 3. 1 感热和潜热通量的变化特征
数据，必须对这些异常数据进行修正或者剔除，否 图 2 为增城和珠海干季典型晴天感热和潜热
则在理论分析中会出现许多问题（陈明和洪钟祥， 通量的日变化。从图 2 中可以看出，在典型晴天条
1993）。因此需要对通量数据进行进一步质量控制 件下，两站感热和潜热与净辐射的日变化基本一
（李祎君等，2007；Zhang et al，2016）。具体步骤包 致，随着太阳辐射增大而增大；不同的是净辐射的
-1
括：（1）剔除夜间摩擦速度小于 0. 1 m·s 的数据； 变化曲线光滑，而感热和潜热出现了许多小的波
（2）剔除明显超出合理范围的数据；（3）使用差分法 动，这是森林下垫面存在许多不规则的湍流扰动
进行异常值剔除。（4）剔除降水天的数据；（5）对短 导致的。两站干季的感热占主导，珠海站的感热
时间（2 h 内）的缺失数据使用线性内插的方法进行 和潜热通量白天波动更大，出现多个峰值，两站夜
插补。 间都出现了负感热，个别时刻有逆湿现象出现。
差分法（Papale et al，2006）是基于每个半小时 图 3为湿季两站云天的感热和潜热通量的日变
值相对于前后值的位置，应用于 13天的数据块，并 化。从图 3 中可以看出，云天净辐射变化呈现锯齿
分别用于日间和夜间数据。对于每间隔半小时的 状，波动较大，相应的感热和潜热也出现多个峰
数据，先按下式计算d 值： 值，比干季两站的感热和潜热波动更大。湿季降水
i
d i = NEE i - NEE i - 1) - ( NEE i + 1 - NEE i ) （1） 增多，因此潜热占据主导；同样的两站夜间都有负
(
式中：NEE 表示某一观测值；下标 i 表示某一观测 感热和逆湿产生。
时刻。如果该值满足式（2）或式（3）条件则被视作 为进一步比较两站通量特征，计算了两站干湿
异常值剔除。 季各通量占比和干湿季平均的日变化特征（图 5）。
z∙MAD
d i < Md - ( ) （2） 在干季，增城站感热日平均占净辐射日平均的比例
约为 40%，珠海站感热占比分别为 27%，潜热占比
0.6745
( ) 分别为 38% 和 48%。湿季各站感热占净辐射比例
z∙MAD
d i > Md + 0.6745 （3） 分别为增城站 14%，珠海站 18%，潜热在增城站和
式中：Md为这些差值的中位数，MAD被定义为： 珠海站分别占净辐射比例为 55% 和 53%。与湿季
图2 两站干季典型晴天的感热通量和潜热通量日变化
Fig. 2 Diurnal variation of sensible heat flux and latent heat flux on a typical sunny day in the dry season of the two stations
