Page 83 - 《高原气象》2025年第6期

6 期 陈霆炜等：青藏高原不同区域蒸散发变化特征及影响因子分析 1491
站用于获取风速风向、 空气温度、 相对湿度、 辐射 点改造， 观测仪器整体更换， 可能对数据的一致性
四分量、 土壤温湿度等气象数据。尽管各站点已积 产生影响。综合考虑数据的连续性与一致性， 对各
累了较长的观测年限， 但在长期连续观测过程中， 站点的数据进行了筛选并尽可能选取较长时段且
不可避免地受到各种因素的影响， 导致数据存在缺 连续的数据进行分析。各站点地理位置、 观测要素
失或不连续的情况。此外， 那曲站在 2014 年因站 以及仪器等具体信息如图1和表1所示。

图1 研究区域概况
Fig. 1 Overview of the study area
2. 2 站点数据处理 后， 通过迭代计算得到时间分辨率为 30 min 的感
2. 2. 1 涡动观测数据 潜热通量（Mauder and Foken， 2015）。Foken et al
本研究所使用的湍流通量数据均来自各站点 （2004）根据湍流平稳性检验以及相似性特征检验
涡动相关仪器测量得到的 10 Hz 高频数据。其中， 的结果， 对数据质量进行了标记， 共划分为 9 个等
慕士塔格站、 珠峰站和藏东南站均使用德国拜罗 级， 并按照所标记的质量控制码对不同等级的数
伊特大学（University of Bayreuth）所研发的 TK3 软 据进行分类。其中， 质量控制码 1~3 代表高质量数
件对原始高频数据进行处理计算， 那曲站使用 Ed‐ 据， 适用于基础研究； 4~6 为中等质量数据， 可用
dyPro 软件进行处理， EddyPro 与 TK3 软件对湍流 于长期分析研究； 7~9 为低质量数据， 需要进行剔
通量的处理流程大致相同， 仅在部分修正方法中 除。结合该评价体系， 本文选取质量控制码在 1~6
存在微小差异， 对计算结果的影响可忽略不计。 范围内的数据进行研究分析， 经处理后， 各站点剔
TK3 软件首先对数据进行预处理， 包括阈值检测、 除的低质量数据比例分别为慕士塔格站 15. 33%，
尖峰检测以及检查与去除气体分析仪信号滞后 珠 峰 站 23. 59%， 那 曲 站 16. 86%， 藏 东 南 站
（Vickers and Mahrt， 1997； 王介民， 2008）， 之后对 34. 58%。同时， 为保证数据的连续性， 对单日缺
各个观测变量的平均值、 方差以及协方差进行计 失不超过 2 h 的数据利用线性差值进行填补， 对连
算， 并对缺失值进行标记。随后根据传感器类型 续缺失达一天以上但不超过三天的数据采用昼夜
选择相应的通量修正步骤， 主要包括侧向风修正、 平均法（窗口为 5 天）进行插补， 最终得到较为完整
坐 标 旋 转（Wilczak et al， 2001）、 频 率 损 失 修 正 的通量数据。
（Moore， 1986）、 超 声 虚 温 修 正（Schotanus et al， 2. 2. 2 气象要素观测数据
1983）、 密度修正（Webb et al， 1980）等部分。最 由于不同站点之间各气象要素的观测频率不