Page 84 - 《高原气象》2025年第6期

高 原 气 象 44 卷
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表1 观测站点及架设仪器信息
Table 1 Specification of sites and observational instruments
站点 经纬度 海拔 观测要素（架设仪器型号， 制造商， 架设高度） 数据时段
慕士塔格站 38. 41°N 3668 m 湍流通量（CSAT3/LI-7500， Campbell/ Li-COR， 2. 3 m）； 2013 -2017年
75. 05°E 辐射四分量（NR01， Kipp & Zonen， 1. 5 m）；
风速风向（05103-L， RM Young， 2 m）；
空气温湿度（HMP155A， Vaisala， 1. 9 m）；
土壤湿度（CS616， Campbell， - 0. 1 m）。

珠峰站 28. 21°N 4298 m 湍流通量（CSAT3/LI-7500， Campbell/ Li-COR， 3. 25 m）； 2007 -2018年
86. 56°E 辐射四分量（CNR1， Kipp & Zonen， 1. 5 m）；
风速风向（034B， MetOne， 2 m）；
空气温湿度（HMP45C-GM， Vaisala， 2 m）；
土壤湿度（CS616， Campbell， - 0. 1 m）。
那曲站 31. 37°N 4509 m 湍流通量（CSAT3/LI-7500， Campbell/ Li-COR， 3. 02 m）； 2015 -2021年
91. 90°E 辐射四分量（CM21/PIR， Kipp&Zonen/Eppley， 1. 5 m）；
风速风向（05103， RM Young， 1. 5 m）；
空气温度（HMP45D， Vaisala， 1. 5 m）；
土壤湿度（CS616-L， Campbell， - 0. 05 m）。
藏东南站 29. 76°N 3326 m 湍流通量（CSAT3/LI-7500， Campbell/ Li-COR， 3. 04 m）； 2011 -2017年
94. 73°E 辐射四分量（CNR1， Kipp & Zonen， 1. 5 m）；
风速风向（034B， MetOne， 1. 3 m）；
空气温湿度（HMP45C-GM， Vaisala， 4. 94 m）；
土壤湿度（CS616， Campbell， - 0. 04 m）。

尽相同， 为保证观测数据的时间一致性， 首先将各 取 09:30 -21:00）并根据日（月）缺失率， 剔除每日
站点所有气象要素观测资料的时间步长统一处理 （月）缺失超过 6 个（6 天）的数据并整合为日（月）平
为 30 min， 对于一天内缺失间隔不超过 2 h 的数据 均值， 随后根据年缺失率剔除缺失率超过 1/2 的年
利用线性插值方法进行插补， 间隔超过 2 h 的数据 份， 并利用多年平均值对剩余缺失月份的数据进行
利用昼夜平均法（窗口为 5 天）进行插补， 随后选取 插补后整合为年平均值。经处理后各站点的数据
08:30（北京时， 下同） -20:00的数据（慕士塔格站选 缺测率如表2所示。

表2 各观测站点数据缺测率
Table 2 Missing data rate of each observation site
观测要素
站点
风速 净辐射 气温 降水 饱和水汽压差 土壤含水量 叶面积指数
慕士塔格站 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%
珠峰站 6. 92% 10. 85% 5. 18% 0% 6. 84% 6. 80% 0%
那曲站 7. 27% 7. 20% 6. 45% 0% 6. 53% 6. 53% 0%
藏东南站 42. 53% 17. 95% 17. 95% 0% 19. 09% 38. 98% 0%

同时， 结合高原季风的平均气候特征， 本文将 面植被特征的重要参数之一， 其大小与蒸散发过程
6 -9 月定义为季风期； 4 -5 月定义为季风前期， 密切相关。然而， 由于缺乏站点尺度的植被叶面积
10 -11 月定义为季风末期， 同时二者统称为过渡 指数的观测数据， 因此本文选取马里兰大学所开发
期； 12月及1 -3月定义为非季风期。 的 GLASS LAI 产品作为补充。该产品的最新版本
2. 3 遥感数据 （GLASS LAI V6）使用双向长短期记忆时间循环神
2. 3. 1 植被数据 经网络模型， 采用最小差原则融合多种高质量 LAI
叶面积指数（Leaf Area Index， LAI）是反映下垫 产品来构建时间序列 LAI 样本， 结合 MODIS 地表