Бесплатный автореферат и диссертация по географии на тему

Модель энерго- и массообмена лесных экосистем

ВАК РФ 11.00.09, Метеорология, климатология, агрометеорология

Автореферат диссертации по теме "Модель энерго- и массообмена лесных экосистем"

^осковскии государственный университет V ^ ^ им. м.в. ломоносова

7. ^ ^^ Географический факультет

На правах рукописи УДК 581.524.42.001.57

Ольчев Александр Валентинович

Модель энерго- и массообмена лесных экосистем

11.00.09 - "Метеорология, климатология и агрометеорология"

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук

Москва - 1998

Работа выполнена в лаборатории биогеоценологии Института проблем эколо] и эволюции им. А.Н.Северцова Российской Академии Наук

Научный руководитель - доктор физико-математических наук,

профессор О.Д. Сиротенко

доктор географических наук, профессор H.H. Выгодская

Научный консультант - профессор Г. Гравенхорст

Официальные оппоненты - доктор биологических наук,

главный научный сотрудник И. А. Шульгин

кандидат географических наук,

старший научный сотрудник, Н.В. Зукерт

Ведущая организация - Государственный Гидрологический Институт

(г. С.-Петербург)

Защита состоится/7 декабря 1998 года в /5часов на заседании диссертациош совета Д-053.05.30 в Московском государственном университете им. М.В. Лс носова по адресу: 119899, Москва, ГСП-3, Ленинские горы, МГУ, Географи кий факультет, 18-й этаж, ауд. 1801.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке географического факуль МГУ на 21 этаже

Автореферат разослан /^ноября 1998 года

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат географических наук

С.Ф. Алексеева

Общая характеристика работы

гуальность темы

цели энерго- и массообмена (ЭМО) класса "Почва-Растителыюсть-Атмосфе-1срснос" (ПРАП) (Soil-Vegetation-Atmosphere-Transfer (SVAT)) в настоящее мя являются основным инструментом, используемым при математическом сагога физических и биологических процессов, контролирующих перенос печной радиации, тепла, влаги, атмосферных газов и аэрозолей между земной ерхностью и атмосферой. Они широко используются в моделях климата, в (елях Общей Циркуляции Атмосферы (ОЦА), при решении "обратных" задач ^станционном зондировании, при моделировании продукционного процесса ьскохозяйственных посевов, а также при решении широкого класса приклад: задач современного экологического мониторинга и задач климатического гаозирования. Модели имеют различные степени сложности и детализации и :дая из них, в той или иной степени, включает в себя различные численные и [ельные упрощения реальных природных процессов, а также факторов опре-яющих эти процессы.

работанные в настоящее время ПРАП модели значительно различаются по гени сложности и описывают процессы ЭМО в различных пространственных отдельного листа, растения (дерева) до отдельной экосистемы, ландшафта и тона) и временных (от нескольких секунд до месяца, года) масштабах. К со-!ению, в большинстве случаев они не могут быть использованы, для решения а прикладных задач экологического и климатического мониторинга обшир-: территорий земной поверхности покрытых лесной растительностью в силу гй неадаптированности к описанию процессов ЭМО в лесных экосистемах. 1ме того, в большинстве разработанных универсальных и специализирован: моделей для описания процессов ЭМО между земной поверхностью покры-лесом и атмосферой в локальном и региональном масштабе (например, \ESTRO", "Forest-BGC", "SPAC" и др.) используется или довольно упрощен-(однослойное) описание процессов ЭМО (например, модели, основанные на ользовании уравнения Пенмана-Монтисса), что в принципе достаточно для сания процессов ЭМО в региональном масштабе, однако недостаточно - в ло-ьном масштабе, или концентрируется внимание только на описании некото: отдельных процессов (например, "MAESTRO" (трехмерная модель фотосин-I и переноса солнечной радиации в растительном покрове (РП)), "SPAC" (мо-ь водного режима РП)), что не совсем приемлемо при решении, например, плексной задачи оценки чувствительности и устойчивости лесных экосистем

к внешним воздействиям. В некоторых случаях, использование в моделях мно численных неунифицированных эмпирических приближений и констант так делает невозможным широкое применение подобных моделей к различным : дам лесной растительности.

Таким образом, поскольку в настоящее время не существует общепринятой к< плексной, откалиброванной ПРАП модели, адекватно описывающей процес ЭМО в лесных и, в частности, в хвойных экосистемах, для решения широк! спектра прикладных задач современного экологического мониторинга и за, климатического прогнозирования появилась необходимость создания новой к( плексной ПРАП модели для описания процессов Н20 и ССЬ-обмена в леи экосистемах в локальном и региональном масштабе. Цели и задачи работы. Основными целями данной работы являлись:

• разработка шестислойной одномерной нестационарной ПРАП модели для а кватного описания процессов тепло-, влаго- и углеродного обмена в сист( "почва - лес - приземный слой атмосферы", основанной на комплексном о сании процессов тепло, Н2О и СОг обмена между РП и атмосферой, и объе няющей в единое целое детальное описание микроклиматических услови приземном слое атмосферы и в РП, гидрологического режима РП и поч экофизиологических процессов (устьичной проводимости, фотосинтеза и , хания растений) на уровне листа и на уровне РП в целом; и

• проверка адекватности разработанной модели на независимом материале. С этой целью решались задачи:

• нахождения оптимальной численной схемы расчета и стыковки различ! блоков модели, описывающих радиационный, тепловой, углеродный и вод! режим лесной экосистемы;

• калибровки основных параметров модели (устьичной проводимости, шп сивности фотосинтеза и дыхания, интенсивности транспирации);

• проведения комплексных полевых гидрометеорологических измерений, сб и анализа данных наблюдений на станции лесного мониторинга в Золли для проверки адекватности разработанной модели.

Кроме того, на основании разработанной ПРАП модели решалась задача прс дения оценки чувствительности основных составляющих водного и углеродн балансов РП к изменению параметров внешней среды и оценки возможной рс ции эвапотранспирации, транспирации и фотосинтеза лесной экосистемы на менения внешних гидрометеорологических параметров, имитирующих разл ные возможные климатические сценарии.

:ачестве основного объекта исследований был выбран еловый лес (Picea abies) оллинговском Национальном парке (Центральная Германия). Выбор данного Зекта был обусловлен наличием для данной территории обширного банка экс-¡иментальных данных, включающего результаты долгосрочных, непрерыв-х, комплексных микроклиматологических, гидрологических, экофизиологи-;ких, ботанических, геохимических и почвенных исследований необходимых i проведения надежной верификации и калибровки ПРАП модели, а также от-•ствием подобных исследовательских полигонов в России. учная новизна предлагаемой работы заключается в следующем: )азработана универсальная ПРАП модель, позволяющая комплексно и адек-sanio описать процессы переноса радиации, тепла, влаги, углекислого газа лежду хвойным (в частности еловым) лесом и атмосферой в различном пространственном (от отдельного листа до лесной экосистемы) и временном (от 1 laca до всего вегетационного периода) масштабе с шагом по времени от 15минутдо 1 часа;

модель проверена на независимом материале, полученном в ходе прямых ре-кимных микроклиматических, гидрологических и экофизиологических наблюдений в течение 1993-97 годов на станции лесного мониторинга "Золлинг" Гёттингенского Университета;

выполнена комплексная калибровка входных параметров для параметризации /стьичной проводимости и интенсивности фотосинтеза хвои ели разного структурного типа, заданного возрастом и положением в кроне; ta основе численных экспериментов показана чувствительность основных эиологически контролируемых параметров и потоков (устьичное сопротивле-1ие РП, интенсивность транспирации и фотосинтеза) с использованием методики многокомпонентного анализа, основанного на методе Монте-Карло; юказана возможность использования разработанной модели для решения при-спадной задачи оценки возможной реакции основных составляющих водного 1 углеродного балансов еловой экосистемы на изменения внешних гидрометеорологических параметров.

¡актнческая значимость. Построенная комплексная ПРАП модель ЭМО мог быть использована для решения различных прикладных задач климатологи-жого и экологического мониторинга лесных экосистем в различном прост-ICTBCHHOM и временном масштабе (исследование устойчивости и деградацион-~о риска лесных экосистем; обоснование выбора параметров, подлежащих мо-горингу; исследование реакции основных составляющих водного и углеродно-

го баланса лесных экосистем на изменения условий окружающей среды; време ная и пространственная интерполяция результатов измерений потоков теш Н2О и С02 в лесных экосистемах; и.т.д.).

Эмпирические параметры, полученные в ходе калибровки модели, включены Европейский "экофизиологический" банк данных для лесных экосистем и мог быть использованы в других ПРАП моделях.

Результаты оценок чувствительности основных составляющих водного и уп родного балансов лесного РП к изменению параметров внешней среды мог быть использованы для оптимизации существующих и создания новых модел ЭМО разной степени сложности.

Разработанная модель может быть использована в качестве одного из блок комплексных моделей гидрологического цикла в региональном и глобальн масштабе.

Апробация работы. Разработанная ПРАП модель в настоящее время уже бы использована и используется при моделировании процессов ЭМО различи лесных экосистем в рамках нескольких международных проектов: "Оценка i клика бореальной лесной экосистемы на климатические изменения" (INTAS ! 1570); "Реакция водных потоков бореалыюго лесного региона в истоках Boj на климатические и природно-хозяйственные изменения" (VOLGAFORE (INCO-COPERNICUS), IC15-CT98-0120); "Научные основы комплексного г. бального экосистемного мониторинга, включая мониторинг в биосферных за] ведниках и других охраняемых территориях" (FKZ 809 01 005); "Углеродны! водные потоки средиземноморских лесов и влияние изменения землепользо ния" (MEDEFLU, ENV-CT97-0455); "Долговременное исследование потоков лекислого газа и водяного пара в Европейских лесах и их взаимодействие с к матической системой" (EUROFLUX, ENV4-CT95-0078), "Динамика лесных э систем: биофизический контроль углеродного и водного балансов в лесных э системах" (FKZ-BMBF 0339474В). Кроме того, разработанная модель исполь вана при выполнении плановых тем лаборатории биогеоценологии им. В.Н.Су чева Института проблем экологии и эволюции им. А.Н.Северцова РАН. В настоящее время планируется использование модели в качестве одной из ба вых моделей в нескольких новых международных исследовательских проек Министерства Науки и Технологий Германии (BMU), Немецкого Общества Ф даментальных Исследований (DFG) и Комиссии Европейского Сообщества (Е направленных на исследование процессов взаимодействия лесов и окружаюи среды в Германии, Венесуэле и Индонезии.

бликапии.

теме диссертации опубликовано 43 работы (11 статей и 32 тезиса докладов), : научные статьи находятся в печати.

руктура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, точения, списка литературы и приложений. Общий объем работы составляет 1 страницы, в том числе 2 страницы приложений, 47 рисунков, 12 таблиц, исок использованной литературы содержит 115 наименований.

Основное содержание работы

введет»! дан краткий исторический обзор развития математического моде-ювания процессов ЭМО в системе "почва - растительность - приземный слой юсферы". Отмечены основополагающие работы отечественных и зарубежных :ных в этой области. Обоснована актуальность темы диссертации. Сформули-шш основные цели и задачи диссертационной работы.

лава посвящена описанию и критическому обсуждению различных блоков ;работанной численной ПРАП модели.

качестве основной концепции, использованной при развитии ПРАП модели, шось комплексное описание процессов тепло, Н20 и СО2 обмена между рас-гельным покровом (РП) и атмосферой, соединяющее в единое целое детальное ясание микроклиматических условий в приземном слое атмосферы и в РП, фологического режима РП и почвы, экофизиологических процессов (устьич-й проводимости, фотосинтеза и дыхания растений) на уровне листа и на уров-РП в целом.

ходно ПРАП модель базировалась на основных параметризациях и модельных тущениях, использованных в "Простой Модели Биосферы" (Simple Biosphere )del" (SiB)) [Sellers et al. (1986)]. В дальнейшем, ПРАП модель была в зна-гельной степени модифицирована и, в основном, ориентированна на детальное лсание водного и углеродного балансов лесных экосистем в различном про->анственном (от 0.01 до 1.0 км2 в зависимости от пространственных размеров породных участков со сходным типом растительности и орографией) и Бренном масштабе [Oltchev et al. (1992,1996, 1997)]. фабоганная в настоящее время шестислойная одномерная нестационарная 'АП модель (Six-Layer One-Dimensional non-steady-state SVAT model (SLOD-AT)) состоит из тесно взаимосвязанных субмоделей, описывающих следую-ie процессы (рис.1):

• перенос солнечной (фотосинтетически активной (ФАР) и ближней инфракр ной (БИКР)) и длинноволновой радиации в пределах верхнего и нижнего яр РП;

• турбулентный перенос явного тепла (Н), водяного пара {ЬЕ) и углекислого за (¿Г) между почвой, РП и приземным слоем атмосферы;

• перехват атмосферных осадков верхним и нижним ярусами РП, инфильтра] и накопление влаги в четырёх основных почвенных горизонтах;

• движение влаги в системе "почва - корни - ствол - ветвь - лист - атмосфе управляемое водными потенциалами почвы, ксилемы, листьев и атмосфер! накопление влаги в ксилеме растений;

• транспирация, фотосинтез и дыхание верхнего и нижнего ярусов РП и поч определяемые микроклиматическими условиями атмосферы, экофизиолс ческими свойствами РП, морфологическими свойствами и влагосодержага почвы.

Рис. 1. Обобщенная схема взаимодействия различных блоков в "БЬ! вУАТ" модели.

В "БЬСЮЗУАТ" РП представлен двумя основными ярусами: верхний ярус п] ставлен древесными породами; нижний ярус включает кустарниковую и кус ничковую растительность лесного полога и лесную подстилку (рис. 2). Кр разделения на два основных яруса, древесный ярус РП разделен дополните; на множество промежуточных слоев, каждый из которых характеризуется о

;енной структурой и экофизиологическими свойствами. Такое представление ¡одели древесного яруса РП позволяет достоверно описать вертикальную из-гтавость устъичной проводимости и интенсивности фотосинтеза и надежно :нить их интегральные значения для всего РП в целом. Процедура расчёта шарного устьичного сопротивления и фотосинтеза РП, представленного хвой-ми породами деревьев, включает также учёт изменчивости устъичной прово-лости в зависимости от возраста хвои. Для уменьшения количество входных >аметров, необходимых для описания отклика устъичной проводимости и ин-[сивности фотосинтеза на изменение условий окружающей среды в пределах вдого промежуточного подслоя РП, и учета вертикальной изменчивости этих >аметров, обусловленной неоднородностью поля солнечной радиации в РП, в .-ОПЯУАТ" вся листовая масса (масса хвои) древесного яруса РП разделена на [ основные группы: световую, теневую и промежуточную (обладающую как шствами световой так и теневой листвы).

чва в модели представлена четырьмя основными горизонтами, границы каж-^0 из которых определяются совокупностью морфологических, термических и фавлических свойств, присущих различным типам почв (0,(1^1,4)) (рис. 2). и расчете тепло- и влагопереноса в пределах каждого почвенного горизонта, кдый горизонт дополнительно разделяется на множество дополнительных межуточных подгоризонтов.

Приземный слой атмосферы (ТV, су, и у, Су)

V !

ФАР, БИКР

■ Ь~30-50м

И4

(¿4

г~2 м

с. 2. Разделение РП и почвы на различные слои в "8ЬСШ8УАТ" модели, ловные границы различных слоев в РП и в почве показаны пунктиром.

В качестве верхних граничных условий в модели используются измеренные и

спрогнозировашше значения температуры воздуха (Гу), упругости водяного па

■ 1 ■. 1

в воздухе (еу), концентрации углекислого газа (СУ), скорости ветра (м„), прихо; щей солнечной радиации в видимом (ФАР) и в ближнем инфракрасном (БИЯ диапазонах, и интенсивности осадков (Р) на некотором условном уровне над ] на пределах приземного слоя атмосферы (рис.2). На нижней границе последне почвенного горизонта (условно принятой равной 2 метрам) модель требует за; ния скорости дренажа ((Л*).

Кроме задания граничных условий "БЬСЮЗУАТ" требует описания морфоло! ческих свойств РП (относительной площади поверхности фитоэлементов (ЬА проективного покрытия, распределения фитоэлементов по углам наклона, и.т.; экофизиологических и оптических свойств фитоэлементов для каждого слоя 1: а также спецификации морфологических и физических свойств различных пс венных горизонтов.

Для описания процесса диффузии тепла, водяного пара и углекислого газа шг ри РП и в приземном слое атмосферы в "БЬСЮЗУАТ" модели используется а] логия закона Ома для участка цепи, согласно которому некоторая "энергия' форме заряда движется от более высокого "потенциала" к более низкому, щ чем "интенсивность" (сила тока) обратно пропорциональна "сопротивлению". Расчет вертикальных потоков импульса, тепла, водяного пара и углекислого г; в модели основан на решении параметризованных уравнений радиационного, ■ плового, водного и углеродного баланса для каждого слоя РП, уравнений двю ния и баланса турбулентной кинетической энергии, уравнений аэродинамич! кого переноса тепла, водяного пара и углекислого газа внутри и над РП. Рас температуры и эффективного водного потенциала листьев (хвои) для двух слс РП, температуры воздуха, упругости водяного пара и концентрации С02 в ме кроновом пространстве основан на итерационном решении уравнений тепловс и водного баланса для каждого слоя РП и градиентных уравнениях.

Во 2 главе изложена методика полевых микрометеорологических наблюденш калибровки основных экофизиологических (устьичная проводимость, интенс] ность фотосинтеза и дыхания) и физических параметров РП и почвы. Для калибровки входных параметров модели и проверки ее адекватности бы использованы результаты микроклиматических, экофизиологических и гидpoJ гических измерений и наблюдений в еловом лесу на станции лесного мони' ринга в Золлинге (Германия) в течение 1993-1998 годов.

оки Н и LE, а также поток СОг над РП и внутри полога леса с шагом по вре-и 15 минут были получены с использованием метода турбулентных пульса-(eddy correlation method) с помощью ультразвуковых анемометров - термо-ров USAT-3 (МЕТЕК, Германия) и SOLENT 1012R2 (Великобритания) и ин-красного газоанализатора LI-6262 (LI-COR, США). Для измерения темпера-ы и упругости водяного пара в воздухе были использованы психрометры TES, Clima, Германия). Радиационный баланс измерялся с помощью радио-ров (Dr. B.Lange, Berlin, Германия). Приходящая и отраженная суммарная печная радиация и ФАР измерялись с помощью пиранометров (Kipp & Zonen -11, Нидерланды) и сенсоров ФАР (LI-190SZ, LI-COR, США), ьшинство экофизиологических и оптических параметров ели было непосред-лшо измерено в полевых условиях. Остальные параметры, описывающие утауру еловой экосистемы и морфологию почвенных слоев, были взяты из ликаций по результатам исследований, ранее выполненных на Золлингов-м экспериментальном полигоне.

[ изучения экофизиологических особенностей механизма устьичной регуля-; процесса транспирации и фотосинтеза на уровне отдельного листа (побега) и ельного дерева, а также для валидации входных параметров моде:га исполь-ались результаты полевых измерений с помощью портативного диффузион-о порометра нулевого равновесия LI-1600 (LI-COR, США) и лабораторного занализатора CMS-400 (WALZ, Германия).

ультаты выполненных многочисленных измерений отмечают довольно высо-уровень временной и пространственной изменчивости устьичной проводили и интенсивности фотосинтеза отдельных листьев в зависимости от поло-1ия в кроне (экспозиции) и возраста. На основании использования "метода бающих кривых" ("boundary line functions") [Jarvis, (1976)] удалось выявить ойчивую зависимость устьичной проводимости от приходящей на поверх-ть побегов ели ФАР, температуры поверхности хвои и дефицита упругости яного пара в воздухе. Зависимость устьичной проводимости от водного по-циала для всей совокупности выполненных измерений при разных условиях ещения прослеживалась довольно слабо, что было обусловлено как ограни-ным количеством проведенных измерений водного потенциала в доступных гях кроны дерева, так и с нормальными (не стрессовыми) условиями почвен-о увлажнения (рис. 3).

алогичные зависимости для параметризации интенсивности фотосинтеза по-ов ели были получены с помощью лабораторного газоанализатора CMS-400 с

автоматической регуляциеи температуры, влажности, условий освещения и ( держания СОг в измерительной камере.

40 80 120 ФАР (мкмол/м2с)

120 100 80 60 40 20 0

s о »■; ° 9|

(Р о д,(95%)

ол»

о ■ о '

»V,- Ж с Г 2," " о s

„о о °

10

15 20 25 Da (мбар)

30 35 40

Водный потенциал хвои (бар)

Рис. 3. Зависимости устьичной проводимости хвои от приходящей ФЛ температуры хвои (7)), дефицита упругости водяного пара в воздухе (Д,) водного потенциала хвои (сплошной линией отмечены аппроксимационш функции, полученные с помощью метода наименьших квадратов для зна< ний g| с 95% обеспеченностью).

Для параметризации гидравлической проводимости ксилемы и внутренних за1 сов влаги деревьев были использованы измерения с помощью метода "sap flov Водный потенциал хвои измерялся с помощью камеры давления, а водный г тенциал почвы - с помощью почвенных тензиометров.

Измерения, проведенные в разные вегетационные периоды, позволили оцени удельную проводимость ксилемы около 0.91-10"9 Па^-с'-м2. Внутренние 3anai влаги в дереве были оценены в пределах 0.8 мм. Учитывая, что максимальн суммарное дневное испарение в теплый солнечный день может достигать 3.5-4 мм, то соответственно, внутренние запасы влаги составляют всего около 18% дневной суммы транспирации. Этот результат хорошо согласуется с данным полученными другими авторами (например, [Cienciala et al. (1994), Schulze et (1985)]).

В 3 главе представлены результаты верификации разработанной ПРАП моде, на основе использования результатов полевых измерений в еловом лесу в Зс

ге. Для представления и анализа результатов сравнения, смоделированных и еренных составляющих теплового и водного балансов РП, был выбрал пери: 1 по 29 июня 1996 года. Выбор данного периода был обусловлен, с одной юны, хорошей обеспечешюстыо результатами полевых наблюдений, и с дру-сторопы - значительной изменчивостью и разнообразием гидрометеорологи-шх условий необходимых для надежной верификации модели. Осредненные гения метеорологических элементов для исследуемого периода оказались до-ьно близкими к средним многолетним значениям, что также отвечает требо-кям к надежной проверке результатов модельных расчетов. 1ме того, для верификации "БЬСЮЗУАТ" модели были также использованы /льтаты пульсационных измерений потоков Н20 и С02 над пологом леса в ках проекта "ЕШОРШХ" (ЕКУ4-СТ95-0078) на 10 экспериментальных лес: полигонах Центральной и Северной Европы. Необходимые входные пара-ры, описывающие структуру и экофизиологические свойства РП для каждого игона, были взяты из объединенного банка данных проекта "ЕШЮРШХ". В естве примера в данной работе представлены результаты сравнения потоков ого тепла, Н20 и С02 над пологом молодого елового леса в Флакалидене веция), елового леса в Вейден Брюннене (Германия) и соснового леса в Хиит-е (Финляндия).

\ валидации модели основное внимание было уделено радиационному балан-потокам явного и скрытого тепла над РП и внутри него, углеродному балансу , интенсивности транспирации и динамике водного потенциала почвы.

с. 4. Сравнение осрсдненных измеренных и смоделированных значений шацнонного баланса (Ип) над (Ь=39м) и внутри (Ь=02м) полога елового лев Золлинге (01-29.06.96).

¡у.пл аты сравнения измеренных и смоделированных значений радиационного ганса РП довольно высокую взаимную корреляцию (^=0.98).

1ксимальная корреляция наблюдается в дневное время. В ночное время корре-

лядия несколько снижена за счет неточностей при расчете величины встречно длинноволнового излучения атмосферы в "ЗЬСЮБУАТ", обусловленных отс> ствием необходимых точных входных данных об облачном покрове в ночные ч сы (рис. 4). При сравнении смоделировшшых и измеренных значений Яп под п логом леса получены более низкие значения коэффициента детерминации (, (И=0.69). Максимальные различия при этом (в среднем по абсолютному зна^ шло не превышающие ЮВт/м2) наблюдались в ночные часы.

400 300 200 а юо

о -100

о— метод отношения Боуэна

метод турбулентных пульсаций -о- ПРАП модель ■о~ "Sap flow" метод

ОаеДсйс^А^Ь

400. 300 200

ивтод отношения Боуэна ! метод турбулентных пульсаций. ПРАП модель

12 15 18 21 24

21 24

Время Время

Рис. 5. Сравнение осредненных измеренных (методами турбулентных пул саций, отношения Боуэна и "sap flow") и смоделированных LEvl Ннад пол гом елового леса в Золлинге (01-29.06.96).

Сравнение смоделированных и измеренных потоков тепла и влаги над полон леса в Золлинге для июня 1996 года также отмечают довольно высокую коррел цию между смоделированными и измеренными значениями (рис.5). Для LE мг симальные значения г2 получены при сравнении результатов модельных рас1 тов с результатами измерений с использованием метода отношения Боуэ (г2-0.82). Минимальные значения г2 получены для метода турбулентных пульс ций и метода "sap flow". Низкие значения коэффициента корреляции между cv делированными значениями LE и измеренной интенсивностью транспирации помощью метода "sap flow" (/^=0.64)^ очевидно, обусловлены влиянием испа{ ния влаги с поверхности почвы, а также вкладом испарения перехваченных ; мосферных осадков. Несколько заниженные значения LE, полученные при \ пользовании метода "турбулентных пульсаций", связаны с некоторыми суще« вующими методическими и техническими проблемами использования даннс метода для измерения вертикальных потоков (г2 между LE, измеренными с nov щью метода турбулентных пульсаций и метода отношения Боуэна, не превышг 0.72). Для Н максимальная корреляция между смоделированными и измеренн ми значениями наблюдается при использовании метода турбулентных пульсац (^=0.87). Минимальная - при использовании метода отношения Боуэна.

9

-ir- - ПРАП модель - Метод турбулентных пульсаций

О 3 б 9 12 15 18 21 24 Время

.6,Сравнение осредненной суточной динамики отношений Боуэна, смоде-юванного и рассчитанного из измеренных потоков LEn Не помощью ме-а турбулентных пульсаций и метода отношения Боуэна над пологом ело-d леса в Золлннге (01-29.06.96).

реднем для всего исследуемого периода в утренние и полуденные часы LE восходит Н (рис.5 и 6). Отношение Боуэна (Д) в полуденное время достигает: 1 при измерении потоков с помощью метода турбулентных пульсаций, 1.58 расчетах с помощью "SLODSVAT" модели и 1.28 при расчетах с помощью эда отношения Боуэна (рис. 6). В вечернее время /К1 для всех методов. Несение составляют дни с интенсивными атмосферными осадками, когда LE зосходит Н в течение всех суток.

внительный анализ смоделированных и измеренных (метод "sap flow") пото-влаги по ксилеме деревьев отмечает довольно хорошее их согласование при ючных комбинациях внешних метеорологических условий и условий почвен-) увлажнения (г~0.79). Использование в "SLODSVAT" несколько упрощен-модели для описания процессов влагопереноса в ксилеме (предположение о 1чии внутри каждого дерева только одной емкости, в которой происходит на-1ение необходимой для транспирации влаги, поступающей из различных зенных горизонтов) приводит к незначительному сдвигу (приблизительно на с) максимальных значений потоков влаги (рис. 7). С этой же причиной, воз-:но, связан и несколько замедленный влагоперенос в утренние часы в дни с зоблачной погодой. В дни без атмосферных осадков движение влаги по кси-; деревьев обычно начинается в первые часы после рассвета и заканчивается ie захода солнца. При интенсивной транспирации в дневные часы^ приводя-к сильному обезвоживанию древесных тканей, движение влаги по ксилеме ет продолжаться даже в ночные часы, что, например, наблюдалось в ночь с 8 июня, как по данным нолевых измерений, так и по результатам модельных етов.

0,3

Рис. 7 Сравнение осредненных измеренных методом "sap flow" и смодели] ванных потоков влаги по ксилеме деревьев в еловом лесу в Золлнше (( 29.06.96).

20

15

~ 10 5

и 5 Ш

Ш о

-5 -10

-~о- метод турбулентных пульсаций

ПРАП модель •

А' ъ

J • ■ -1 3 А. \ *** Д

21 24

иетод турбулентных пульсаций ПРАЛ модель •

12 15 18 21

Время Время

Рис. 8 Сравнение осредненных измеренных методом турбулентных пуль ций и смоделированных ЬЕ и Н под пологом елового леса (/р=02м) в 3 линге (01-29.06.96).

Некоторые различия, выявленные при сравнении смоделированных и измер ных (методом турбулентных пульсаций) потоков ЬЕ и Я под пологом леса, мс быть связаны как с использованной точностью расчета потоков в модели Вт/м2), так и с пространственной неоднородностью турбулентного обмена в] ри РП и с приближениями, использованными в "ЗЬСЮБУАТ" модели (врел ное осреднение турбулентных потоков, пренебрежение движением отдель вихрей в приземном слое атмосферы). Абсолютные значения выявленных ра чий при этом для ЬЕ в максимуме не превышают 6 Вт/м2, а для Я - 2Вт/м2 ( 8).

Результаты сравнения модельных расчетов водного потенциала различных ) венных горизонтов с результатами полевых измерений также отмечают дово: хорошее согласование смоделированных и измеренных значений (при сравнс использовались осредненные значения водного потенциала, измеренные в 4 зависимых пунктах). Несмотря на значительную пространственную неодно ность почвенной увлажненности "БЬСЮЗУАТ" позволяет объяснить до 91

9

енчивости водного потенциала почвы. При этом коэффициент корреляции :ду смоделированными и измеренными значениями водного потенциала :о превышал осредненный коэффициент корреляции между измеренными зыми потенциалами в разных точках исследуемой площади.

Время ^

. 9 Дневная изменчивость количества осадков и водного потенциала поч-смоделированного и измеренного с помощью тензиометра на глубине л (01-29.06.1996).

внение смоделированных и измеренных методом турбулентных пульсаций жов СО2 над пологом елового леса в Золлинге отмечает относительно невы-то взаимную корреляцию (/^=0.40) (рис.10), что может быть связано, как с шием адвекции при воздушном переносе со стороны букового леса, располо-ного на юге, юго-западе от метеорологической башни на расстоянии около 250 метров, так и с возможными ошибками в значениях использованных в пи калибровочных констант для оценки интенсивности фотосинтеза хвои в :ые фенологические периоды развития ели;

О .20-------------

с 0 3 6 9 12 15 18 21 24

Время

10 Сравнение осредненных измеренных методом турбулентных пульса-и смоделированных потоков СОг над еловым лесом в Золлинге (015.96).

льтаты независимого дополнительного сравнения измеренных и смоделиро-ых потоков СОг над пологом молодого елового леса в Флакалидене (Шве, елового леса в Вейден Брюннене (Германия) и соснового леса в Хиитлале

(Финляндия), в отличие от елового леса в Золлинге показали значительно бол высокий уровень корреляции между смоделированными и измеренными зна»

СТРАНОЙ

ниями потоков СОг для различных'-вегетационного периода (еловый лес в Ф: калидене (г3=0.77), еловый лес в Вейден Брюннене (^=0.75), сосновый лес в X итлале (Финляндия) (г2=0.73)) (рис. 11). Результаты сравнения смоделированн] и измеренных потоков тепла и влаги над пологом елового и соснового леса д этих экспериментальных полигонов также отмечают довольно высокую кс реляцию между смоделированными и измеренными ЬЕ и Я.

"о 10

6

С

о 2 2

к

2 -2

гч о •6

и

ж -10

о

н о •14

с I

Еловый лес в Флакаледене

—с— метод турбулентных пульсаций • -й - ПРАЛ модель '

перкой оср^йенил 40 Дней

9 12 15 Время

тг 12

N

2 8

с о 4

2

зл 0

2

— ■4

О -8

о

x -12

о

н о -16

с I

Еловый лес в Вейден Брюннене

-о— ыетод турбулентных пульсаций -а- ПРАЛ модель

Период осреднения ЧЦ ¡\ней

18 21

Сосновый лес в Хиитлале

9 12 15 Время

-о- ыетод турбулентных пульсаций ПРАП модель

пе^од осреднения

18 21 24

18 21

I 6 9 12 15 Время

Рис.11 Сравнение осреднснных измеренных методом турбулентных пуль ций и смоделированных потоков С02 над пологом елового леса в Флака. дене (Швеция), елового леса в Вейден Брюш1ене (Германия) и соснового Л1 в Хиитлале (Финляндия).

В 4 главе проведено исследование чувствительности основных параметров в ного и углеродного балансов РП (эвапотранспирации, транспирации, фотосин за) к изменению параметров внешней среды и к изменению листового индекс помощью методики многокомпонентного анализа, основанной на использова! метода "Монте-Карло".

При использовании данного метода на первом шаге для каждого входного па метра модели определялся интервал его возможной природной изменчивосп в пределах каждого выбранного интервала посредством случайной выборки :

ггось некоторое множество его исходных значений. Далее, из всех возмож-комбинаций входных параметров модели рассчитывалась матрица, вклю-цая рассчитанные значения исследуемой функции, а также все возможные янации значений входных параметров. Для оценки чувствительности транс-ции, фотосинтеза и устъичиого сопротивления РП с помощью "БЬСЮЗУАТ" :ли была использована выборка входных параметров, превышающая 100000 ений. На втором шаге полученная матрица (в зависимости от абсолютных ений принимаемых исследуемой функцией} делилась приблизительно на 6-астей. Для каждого из выделенных множеств (частей) рассчитывалась от-ная интегральная функция распределения исследуемой функции по каждому едуемому входному параметру. На последнем шаге все рассчитанные интег-ные функции распределения для каждого исследуемого входного параметра ились на одном графике. Степень чувствительности исследуемой функции к ветствующему входному параметру модели оценивалась по степени расхож-1Я на графике кривых шггегральных функций распределения, соответствую-различным классам (различным абсолютным значетмм исследуемой функ-

эльзование данной методики позволило разделить все факторы, влияющие нтенсивность транспирации (Яс), по степени значимости на три группы. К ¡ой группе относится дефицит упругости водяного пара в воздухе (Д,) (наи-.шая чувствительность), ко второй - объемная устьичная проводимость РП и к третьей - объемное поверхностное (гь) и аэродинамическое сопротив-1е воздуха (га) (наименьшая чувствительность).

льтаты оценки чувствительности gc к различным входным параметрам моде-юказали, что gc наиболее чувствительна к изменению водного потенциала I (щ). Ко второй группе параметров по степени значимости относятся ФАР и К третьей - концентрация СОг в окружающем воздухе (С„) и осредненная кратура РП (Тс) (наименьшая чувствительность).

нка чувствительности интенсивности фотосинтеза РП (Ас) к различным пара-зам окружающей среды показала, что Ас наиболее чувствителен к изменению ходящей ФАР (определенное влияние при этом оказывают не только свето-зависимость устьичной проводимости от ФАР, но и световые биохимические :ции фотосинтеза), Са, Оа и щ. Влияние щ на фотосинтез усиливается с рос-щ. Наименее чувствителен Ас к изменениям Тс. Оценка тесноты связи с ис-ьзованием коэффициентов частной корреляции дает в целом сходные резуль-I о распределении факторов по степени значимости.

Результаты дополнительной оценки чувствительности Ес, Ас и к изменен водного потенциала почвы (щ) также отметили высокую значимость Щ для в параметров, которая прослеживается во всем диапазоне возможного измене щ (от состояния насыщения до очень сильного водного стресса).

В 5 главе показана возможность использования ПРАП модели для численн моделирования возможного отклика основных составляющих водного и углер ного баланса лесной еловой экосистемы на изменения внешних гидрометеорс гических параметров при климатических изменениях в течение летнего перш Для численных экспериментов было выбрано восемь климатических сценар] которые в целом могут охватить весь возможный диапазон изменений атмос<] ных условий в начале следующего столетия (табл. 1). Все сценарии рассматр! лись при трех различных фоновых концентрациях углекислого газа в агмосф' 350 (современное состояние), 400, 450 ррт (цто1/то1). Для оценки влияния ] можного увеличения содержания ССЬ в воздухе при предположении о сохр; нии современных климатических условий также дополнительно был рассмот сценарий "0".

Для модельных расчетов был выбран 11-дневный тестовый период с 15 по 26 густа 1996 года. Выбор данного относительно короткого периода для модель экспериментов основывался на необходимости, отразить и описать максимах возможную изменчивость метеорологических и гидрологических условий о] жающей среды при ограниченных скоростных возможностях имеющихся вь слительных средств.

Таблица 1. Изменения значений основных климатологических парамет для 8 основных климатических сценариев использованных в модельных: периментах по сравнению с современными климатическими условиями.

Сценарии клима та Холодный и влажный Холодный и сухой Тёплый и влажный Тёплый и сухой Холодный Влажный Тёплый Сухой

Температура - 1°С - 1°С +ГС + 1°С -ГС - +1°С

Упругость водяного пара +1мбар -1мбар +1мбар -1мбар - +1мбар -1м

Количество осадков +10% - 10% + 10% -10% - +10% - -1С

Облачность +10% - 10% + 10% - 10% - +10% - -1С

Солнечная радиация -5% + 5% -5% + 5% - -5% +5

Начальное влагосодержа-

пче почвы +5% -5% + 5% -5% - +5% -5

ультаты модельных экспериментов по оценке реакции основных составляго-с водного и углеродного балансов лесной еловой экосистемы на изменения овий окружающей среды при климатических изменениях отмечают значи-ьное разнообразие возможных изменений даже при относительно незначи-ьных вариациях гидрометеорологических параметров.

> первом климатическом сценарии ("О"), предполагающем только увеличение одержания С02 в воздухе при сохранении современных гидрометеорологи-еских условий в атмосфере, наблюдается существенное увеличение "чистого" let) баланса С02 еловой экосистемы. Несмотря на незначительное уменьше-ие устьичной проводимости интенсивность транспирации (при различных онцентрациях С02 в воздухе) остаётся практически неизменной, а интенсив-ость эвапотранспирации даже несколько увеличивается. В течение дня, мак-имальные положительные и отрицательные отклонения интенсивности транс-ирации и эвапотранспирации наблюдались во время восхода и захода солнца, входные результаты были получены в ходе полевых и модельных эксперимен-ов "FACE" (Free-Air Carbon dioxide Enrichment) в сосновом лесу в Северной Каролине (Дюк, США).

»лица 2. Относительные изменения суммарной декадной транспирации, потранспирации и чистого фотосинтеза РП для 5 сценариев климата от-ительно современных климатических условий при различном содержа-i СОг в окружающем воздухе в %.

Современ- Холодный Холодный Теплый Теплый

ный влажный сухой влажный сухой

климат климат климат климат климат

инспирация (мм)

0 ррт СОг 0.0 -23.0 -2.5 +2.4 +20.9

0 ррш С02 -0.2 -23.2 -1.7 +2.0 +20.8

0 ррт С02 -0.4 -23.4 -1.7 + 1.8 +25.8

1апотранспирация (мм)

0 ррш С02 0.0 -32.0 -0.6 +2.6 +24.7

0 ррш С02 +0.9 -31.0 -0.7 +3.6 +25.5

0 ррш С02 +2.2 -30.0 +0.5 +4.7 +19.4

)ток С02 (мол/м2)

0 ррт С02 0.0 -15.1 +8.8 -9.2 +1.0

0 ррт С02 +45.8 +26.8 +57.0 +35.9 +47.5

0 ррт С02 +85.2 +63.4 +97.5 +75.0 106.7

А) Относительные изменения интенсивности поглощения СО2 РП в %

Увеличение

емпературы

Увеличение температуры

Уменьшение температуры

Уменьшение температуры

В) Относительные измене!шя интенсивности транспирации в %.

Увеличение температуры

Увеличение

vN4 \ V V\ \ Ч

V \ \ \ v л\ч

Уменьшение температуры

емпературы

\ \ ч\>

V\\ 4 Ч V \Ч V 5 \ V \ \v

Уменьшение температуры

С) Относительные изменения интенсивности эвапотранспирации в °Л

Увеличение температуры

Уменьшение'

Увеличение температуры

Л\

ч \V \\> WN

S >>

температуры

\

W V

\ \ \

\ \ \\ V

\\ \

Уменьшение температуры

Рис. 12. Схематические диаграммы относительных изменений (%) интен ности поглощения С02 РП (чистый фотосинтез) (А), интенсивности тр пирации (В) и эвапотранспирации (С) для различных сценариев кли! при содержании С02 в окружающем воздухе 450 (слева) и 550 ррш (спр; соответственно, по отношению к современным климатическим уело! при нормальном содержании С02 в воздухе (350ррт). Пересечение стрелок в центре соответствует современным климатическим условиям.

В модельных экспериментах, предусматривающих не только увеличена держания СО2 в воздухе, но и изменение гидрометеорологических услови ружающей среды, также наблюдается увеличение поглощения С02 РП

ех климатических сценариях. Минимальное увеличение потока ССЬ наб-здалось при сдвиге климата к более "холодному" и "влажному", характери-емому уменьшением температуры воздуха и уменьшением приходящей сол-чной радиации. Максимальное увеличение потока С02 было получено при виге климата в сторону более "сухого" (при 450 ррт С02 - в сторону более ухого и холодного", и при 550 ррт С02 - в сторону более "сухого и теплого" иматов). Суммарная транспирация и эвапотранспирация уменьшается с [еньшением температуры и увеличением количества осадков (более "холод-га" и более "влажный" климат), и увеличивается с увеличением температу-I и уменьшением количества осадков (более "теплый" и более "сухой" кли-1т), соответственно. Влияние изменения содержания С02 в воздухе на вели-[ну транспирации и эвапотранспирации довольно мало по сравнению с воз-йствием изменения приходящей солнечной радиации, температуры воздуха РП, влажности воздуха и атмосферных осадков (табл.2, рис.12).

шдно, что для более точного прогноза возможных изменений водного и уг-дного режима лесных экосистем при изменениях условий окружающей сре-геобходимо обладать более полной информацией об особенностях динамики адаптационной способности лесных экосистем. В проведенных модельных еримситах сделано предположение о сохранении лесом в будущем сов-:нных экофизиологических и морфологических свойств. Естественно можно цать, что при значительных изменениях структуры РП и его экофизиоло-ских особенностей в будущем, водный и углеродный режим лесной эко-емы можег несколько отличаться от спрогнозированного режима в данном глыюм исследовании. В данном случае необходимо проведение дополни-ных модельных расчетов с использованием новых входных параметров, надежной проверки выполненных модельных расчетов, полученные резуль-: в будущем должны быть сравнены, как с результатами долгосрочных экспе-;нтальных метеорологических и гидрологических наблюдений, гак и с етами, выполненными с помощью других ПРАП моделей.

ислючепни перечислены основные полученные результаты и сформулиро-I выводы по диссертационной работе. Основные из них заключаются в слешем:

вработана физически обоснованная одномерная нестационарная шестислой-1Я модель класса "Почва - Растительность - Атмосфера - Перенос" (ПРАП) ЛОПБУАТ", комплексно и адекватно описывающая процессы переноса ра-тции, тепла, влаги, углекислого газа в системе " почва - лес - приземный

слой атмосферы" в течение вегетационного периода в локальном масштабе 0.01 до 1.0 км2, в зависимости от пространственных размеров однородг участков со сходным типом растительности и орографией) с шагом по в мени от 15 минут до 1 часа. Найдены оптимальные численные схемы расч основных составляющих радиационного, теплового, углеродного и водн режимов лесной экосистемы. Проведена стыковка различных блоков модел:

• На основе результатов комплексных гидрометеорологических и экофизиолс ческих измерений в еловом лесу на станции лесного мониторинга "Золлн Гётгангенского Университета проведена калибровка основных входных пг метров модели, определяющих зависимость устьичной проводимости, иго сивности фотосинтеза еловых побегов (разного возраста и разного положе в кроне), дыхания почвы от параметров внешней среды.

• Выполненная проверка адекватности "БЬСЮЗУАТ" модели на основании пользования результатов комплексных гидрометеорологических измерение станции лесного мониторинга в Золлинге, а также экспериментальных дан международного проекта "ЕШЮРЬиХ", показала хорошее согласование зультатов модельных расчетов и полевых гидрометеорологических измере радиационного баланса (^=0.98), потоков тепла (^=0.79-0.86), влаги (^=0 0.82) и СО2 (г*= 0.40-0.77) над и внутри РП, потоков влаги по ксилеме дер ев (г*=0.79) и водного потенциала почвы (^=0.95).

• Результаты проведенных компьютерных экспериментов по оценке чувс тельности интенсивности транспирации, фотосинтеза и устьичной пров! мости елового леса к изменению основных гидрометеорологических пара ров позволили оценить порядок их значимости. Показано, что интенсивн транспирации елового леса в основном определяется изменением дефи: упругости водяного пара в воздухе и устьичной проводимости РП, а интен ность фотосинтеза в основном зависит от сумм приходящей ФАР, водногс тенциала хвои и содержания С02 в воздухе. Устьичная проводимость РП более чувствительна к изменению водного потенциала хвои.

• Выполнеш1ая на основе анализа результатов численных экспериментов по дели, оценка возможной реакции основных составляющих водного и угле ного балансов лесной еловой экосистемы на изменения внешних гидроме рологических параметров, имитирующих различные климатические сцена показала, что при условии исключения влияния эффектов, связанных с можной морфологической и экофизиологической адаптацией лесов к не условиям окружающей среды, увеличение С02 в воздухе приводит к зн

¡льному увеличению интенсивности фотосинтеза P1I при всех климатических генариях. Транспирация и эвапотранспирация РП уменьшается с уменыпе-яем температуры и увеличением количества осадков, и увеличивается с упе-гаением температуры и уменьшением количества осадков, соответственно, лияние увеличения С02 в воздухе на режим транспирации и эвапотранспира-ш РП пренебрежимо мало.

теме диссертации опубликованы следующие основные работы:

Ольчев А.В. Ставиский Д.В. Двухслойная параметризация эвалотранспира-для использования в мезо-метеорологической модели. II Водные ресурсы, 6, ), с.16-27.

Oltchev A. Model of energy - mass exchange for forest ecosystems. // "Annales physicae", Proceedings of XVII General Assembly of European Geophysical ety, Edinburgh, Part II, Supplement II to Vol. 10, 1992

Oltchev A. Modeling canopy transpiration and stomatal resistance of spruce forest ailing (Central Germany). // "Annales Geophysicae", Proceedings of XVIII General :mbly of European Geophysical Society, Wiesbaden, Part II, Supplement II to 11,1993, p.c284.

Oltchev A., Gravenhorst G., Constantin J., Ibrom A., Muhlenkamp M. Estimation :at and water vapour fluxes above a spruce forest by different methods. // "Annales physicae", Proceedings of XIX General Assembly of European Geophysical ety, Grenoble, Part II, Supplement II to Vol.12, 1994, p.c345.

Constantin J., Gravenhorst G, Oltchev A. A comparison of measured heat and :r fluxes over a spruce forest and results of a SVAT model. // Abstracts of oral and er sessions of the "European Conference on the Global Energy and Water Cycle", Royal Society, London, 1994, p.3.25

Oltchev A., Gravenhorst G., Constantin J., Luffler J., Riese O. Momentum sfer on a spruce forest: Model and Experimental results. // Abstracts of oral and er sessions of the "European Conference on the Global Energy and Water Cycle", Royal Society, London, 1994, p. 3.26

Ibrom A., Oltchev A., Constantin J., Marques M., Gravenhorst G. Die cstoffimmission und -Deposition in Wflldem. // Umweltbundesamt Texle 28, 1995, 3-29

Oltchev A., Constantin J., Gravenhorst G. and Ibrom A. Modelling of water >ur and carbon dioxide exchanges in a Norway spruce forest. - "Annales physicae", Proceedings of XIX General Assembly of European Geophysical ety, Hamburg, Part II, Supplement II to Vol.13, 1995, p.c302 and c480.

9. Oltchev A., Constantin J., Gravenhorst G., Ibrom I., Joo Y., Vygodskaya K Canopy stomatal conductance: scaling up from twig to stand in a spruce foresl "Annales Geophysicae", Proceedings of XIX General Assembly of Europ Geophysical Society, Hamburg, Part II, Supplement II to Vol.13, 1995, p.c302 c480.

10. Sogatchev A., Rreilein H., Oltchev A. A three-dimensional mesoscale mode the turbulent exchange in the atmospheric boundary layer. // "Annales Geophysic Proceedings of XIX General Assembly of European Geophysical Society, Hamb Part II, Supplement II to Vol.13,1995, p.c302 and c480.

11. Oltchev A., Constantin J., Gravenhorst G., Ibrom A., Joo Y.T. Modellinj water and carbon dioxide exchange in a spruce forest. // Proceedings of The Sec International Study Conference on GEWEX in Asia and GAME, Pataya, Thailand 10th March, 1995, p.91.

12. Gravenhorst G., Oltchev A., Knyazikhin J. Transpiration d'une foret de conif d'un bassin versant vallone. // Resumes des communicatons et des posters, 8-Colloque de l'Association Internationale de Climatologie - Universite de Liege, Lieg - 9 Septembre 1995

13. Constantin J., Heimann J., Oltchev A., Tworek T. Scaling up of transpira from leaf to forest stand level. // "Annales Geophysicae", Proceedings of XXI Ger Assembly of European Geophysical Society, Hague, Part II, Supplement II to Vo! 1996, p.c355 and c528.

14. Oltchev A., Constantin J., Gravenhorst G., Ibrom A., Joo Y.-T., Kim Y.-( Six-Layer SVAT Model for energy and mass transfer and its application to a sp (Picea abieas L.Karst) forest in Central Germany. // J. Korean For. Soc., 85 (2), 1 pp.210-224

15. Oltchev A., Constantin J., Gravenhorst G., Ibrom A., Heimann J., Schmie Falk M., Morgenstern K., Richter I., Vygodskaya N. Application of a six-layer S1 model for simulation of évapotranspiration and water uptake in a spruce forest. Phys. Chem. Earth, Vol. 21, No 3, 1996, pp. 195-199

16. Ibrom A., Schuetz C., Tworek T., Morgenstern K., Oltchev A., Falk Constantin J., Gravenhorst, G. Eddy-correlation measurements of fluxes of C02 H20 above a spruce forest. II J. Phys. Chem. Earth, Vol. 21(5-6), 1996, pp. 409-41

17. Oltchev A., Ibrom A., Morgenstern K., Fellert D., Gravenhorst G., Falk Richter I. Seasonal variability of the CO2 emission at a spruce forest floor: resul continuous eddy correlation and soil surface chamber measurements. // "Am Geophysicae", Proceedings of XXII General Assembly of European Geophy Society, Vienna, Part II, Supplement II to Vol.15, 1997, p.c440.

i. Oltchev A., Constantin J., Gravenhorst G., Ibrom A. A six-layer SVAT model for nulation of water vapour and sensible heat fluxes in a spruce forest. И J. Hydrol. romech., 45,1997, pp. 5-37

). Oltchev A., Ibrom A., Morgenstern К., Fellert D., Schmidt M., Gravenhorst G. 'fristige Untersuchung der Kohlendioxid-Fksse an der BodenoberfUche in einem tenbestand. // In A. Werner und W.Seyfarth (Hrgs.): Erkenntnisse, Methoden und ingsans,zrtze ft.r eine dauerhafte Naturentwicklung in Mitteleuropa. 27 Jahrestag der :llschaft ftr Ideologie vom 01.-06. September in Mbncheberg., Z.-B. 32, 1997, 9

). Oltchev A., Ibrom A., Constantin J., Falk M., Richter I., Morgenstern K., Joo Kreilein H., Gravenhorst G. Stomatal and surface conductance of a spruce forest: el simulation and field measurements. // J. Phys. Chem. Earth, 23(4), 1998, 53-458

1. Constantin J., Oltchev A., Gravenhorst G. Methoden zur Bestimmung des at-phärischen Energie- und Wasserhaushalts von Waldökosystemen. // In: Gravenhorst Vygodskaya N.N., Oltchev A. (Hrgs.): Wissenschaftliche Gmndlagen für ein um-enes Monitoring von Ökosystemen einschließlich des Monitoring in Biosphären-rvaten und Schutzgebieten (Ergebnisse aus der Projektphase 1992-1995). Göttin, 1998, S.101-108

2. Oltchev A., Ibrom A., Morgenstern K., Kreilein H., Gravenhorst G. Evaluation of response of a spruce forest ecosystem on climatic changes: results of modelling :riments. II J. Phys. Chem. Earth, 1998.

3. Vygodskaya N.N., Gorshkova I.I., Variagin A.V., Oltchev A.V., Tatariniv F.A. lificant findings from ecophysiological studies within KUREX-88 and KUREX-91. zmote Sensing Reviews, Vol. 17, No. 1-4, 1998, pp.149-178.

4. Bolondinsky V., Oltchev A., Joo Y.T., Gravenhorst G. Experimental studies of short-term fluctuations of net photosynthesis rate of spruce shoots under field iitions. //./. Kor. Forest. Soc., 1998

i другие.

Текст научной работыДиссертация по географии, кандидата географических наук, Ольчев, Александр Валентинович, Москва

jf" / о » ^

.-"¿Г / KJT ^ ,

/

Институт проблем экологии и эволюции им. А.Н.Северцова Российской Академии Наук

На правах рукописи

Ольчев Александр Валентинович

Модель энерго- и массообмена лесных экосистем

Специальность 11.00.09 - "Метеорология, климатология и агрометеорология" Диссертация на соискание ученой степени кандидата географических наук

Научный руководитель -доктор физико-математических наук, профессор О.Д. Сиротенко доктор географических наук, профессор H.H. Выгодская Научный консультант -профессор Г. Гравенхорст

;

Москва - 1998

ОГЛАВЛЕНИЕ

Введение.....................................................................................................................................................3

1. Модель энерго- и массообмена лесных экосистем...............................................................................9

1.1. Общая структура модели................................................................................................................9

1.2. Микроклиматическая субмодель...................................................................................................12

1.2.1. Радиационный перенос в РП..................................................................................................12

1.2.2. Тепловой баланс РП...............................................................................................................14

1.2.3. Турбулентный перенос и аэродинамическое сопротивление приземного слоя воздуха......15

1.3. Перехват РП атмосферных осадков...............................................................................................18

1.4. Водный режим РП и почвы...........................................................................................................19

1.5. Устьичное сопротивление РП........................................................................................................22

1.6. Тепловой режим почвы..................................................................................................................25

1.7. Углеродный баланс лесной экосистемы........................................................................................26

2. Методика полевых измерений и верификация входных параметров ПРАП модели........................31

2.1. Экспериментальная база и оборудование.....................................................................................31

2.1.1. Измерение потоков тепла, влаги и С02 с помощью метода турбулентных пульсаций........35

2.1.2. Измерение потоков Н и ЬЕ с помощью метода отношение Боуэна.......................................37

2.2. Параметризация устьичной проводимости хвои ели............................ ........................................38

2.3. Параметризация проводимости ксилемы ели...............................................................................42

2.4. Параметризация фотосинтеза и дыхания РП и почвы.................................................................43

3. Верификация ПРАП модели................................................................................................................48

3.1. Радиационный баланс...................................................................................................................48

3.2. Потоки Hw.bE внутри и над пологом РП.....................................................................................50

3.3. Поток влаги по ксилеме деревьев..................................................................................................55

3.4. Влагосодержание почвы................................................................................................................57

3.5. Потоки С02 над РП........................................................................................................................58

4. Оценка чувствительности ПРАП модели к изменению входных параметров...................................63

4.1. Метод Монте-Карло.......................................................................................................................63

4.2. Оценка чувствительности транспирации, фотосинтеза и устьичного сопротивления РП к изменению гидрометеорологических параметров.......................................................................................64

4.3. Оценка чувствительности транспирации, фотосинтеза и устьичного сопротивления РП к изменению почвенного увлажнения....................................................................................................69

4.4. Оценка чувствительности транспирации, фотосинтеза и устьичного сопротивления РП к изменению листового индекса.............................................................................................................70

5. Модельная оценка влияния изменения гидрометеорологических параметров окружающей среды при климатических изменениях на тепловой и водный режим еловых лесов........................................75

1

5.1. Климатические сценарии использованные при модельных расчетах..........................................78

5.2. Изменение углеродного и водного режима РП при увеличении содержания СОг в воздухе......79

5.3. Изменение углеродного и водного режима РП при изменении климатических условий............82

Заключение................................................................................................................................................87

Библиографический список использованной литературы.......................................................................95

Приложения............................................................................................................................................103

Введение

Модели энерго- и массообмена (ЭМО) класса "Почва-Растительность-Атмосфера-Перенос" (ПРАП) ("Soil-Vegetation-Atmosphere-Transfer" (SVAT)) в настоящее время являются основным инструментом, используемым при математическом описании физических и биологических процессов, контролирующих перенос солнечной радиации, тепла, влаги, атмосферных газов и аэрозолей между земной поверхностью и атмосферой. Они широко используются в моделях климата, в моделях Общей Циркуляции Атмосферы (ОЦА), в моделях гидрологического цикла, при решении "обратных" задач в дистанционном зондировании, при моделировании продукционного процесса, а также при решении широкого класса прикладных задач современного экологического мониторинга и климатического прогнозирования. Модели имеют различные степени сложности и детализации и каждая из них, в той или иной степени, включает в себя различные численные и модельные упрощения реальных природных процессов, а также факторов определяющих эти процессы.

Пенман [Penman (1948)] был одним из первых, построивших простейшую модель для расчета потенциального испарения земной поверхности, основанную на совместном решении уравнений тепло- и влагообмена между земной поверхностью и приземным слоем атмосферы с использованием информации лишь о температуре и упругости водяного пара на некотором уровне над земной поверхностью и данных о радиационном балансе земной поверхности. В дальнейшем полученное Пенманом уравнение для потенциального испарения были несколько модифицировано Монтиссом (1965) путем включения в исходные уравнения дополнительного поверхностного устьичного сопротивления, что позволило адаптировать уравнение к оценке реального испарения земной поверхности. Как и формула Пенмана, полученное Монтиссом выражение требовало привлечения измерений только на одном уровне.

Начало бурного развития моделей продукционного процесса для агроценозов связывается с появлением эмпирической модели продукционного процесса Монси и Саэки [Monsi, Saeki (1953)]. В дальнейшем, в работах Будаговского, Ничипоровича и Росса (1964) были сформулированы основные принципы количественной теории фотосинтеза и ее применения для решения различных научных и практических задач. Будыко (1964) была разработана модель продукционного процесса, описывающая влияние различных климатических факторов на интенсивность фотосинтеза. Будыко и Ганди-ным (1965, 1968) была развита теория теплового режима и испарения раститтельного покрова (РП). Нерпиным и Чудновским (1975) были сформулированы общие принципы количественного описания процессов ЭМО в системе "растение - почва - воздух". Нильсон (1968), Росс (1975, 1992) и Гоудриаан (1977) разработали теорию радиационного режима РП и применили её для описания продукционного процесса сельскохозяйственных посевов.

Параллельно с развитием моделей продукционного процесса происходило интенсивное развитие моделей ЭМО для параметризации процессов взаимодействия атмосферы и подстилающей поверхности

в моделях климата и общей циркуляции атмосферы (ОЦА). Минц (1984) сделав довольно полный обзор результатов модельных экспериментов, выполненных различными исследовательскими группами и направленных на изучение эффектов обратного воздействия подстилающей поверхности на атмосферу, показал, что распределение макро- и мезомасштабных полей температуры, влажности, скорости ветра и осадков в значительной степени определяются аэродинамическими, радиационными и энергетическими свойствами подстилающей поверхности. Спитлехаус и Блэк (1981), Селлерс и Лок-вуд (1981) показали, что энергетический и водный баланс земной поверхности в региональном масштабе определяется морфологическими и физиологическими свойствами растительности, произрастающей на данной территории. Федерер (1982) разработал математическую модель испарения растительного покрова, основанную на использовании уравнения Пенмана-Монтиса [Monteith (1965)] и учитывающую реакцию устьичного аппарата растений на приходящую солнечную радиацию, температуру, влажность и водный потенциал растений.

Большинство моделей ЭМО, разработанных в течение последних двух десятилетий, базируются на комплексном описании процессов ЭМО в системе Почва - Растительность - Атмосфера (П-Р-А), включающем описание радиационного, водного и углеродного режима растительности и почвы, турбулентного переноса в растительном покрове и в приземном подслое атмосферы. "Биосферно - атмосферные схемы переноса" ("The biosphere - atmosphere transfer schemes" (BATS)), описанные Дискинсо-ном [Diskinson (1983, 1984)], модель испарения Будаговского [Будаговский (1964)], модель "Погода -Урожай" [Сиротенко (1981, 1996)], "Простая модель биосферы (SiB)" и SIB2 Селлерса [Sellers et al. (1986, 1987, 1989), Berry et al. (1995)], модель "MAESTRO" [Wang and Jarvis (1990)] и множество других моделей [Менжулин (1970, 1974), Галямин (1974), Deardorff (1978), Norman (1982), Meyers and Paw U (1987), Running and Coughlan (1988), Avissar and Mahrer (1988), Choudhury and Monteith (1988), de Bruin (1989), Mascart et al. (1991), Chen et al. (1994)] отличаются от моделей, разработанных ранее тем, что базируются на подробном описании морфологических и биофизических свойств растительности, её роли в формировании радиационного баланса земной поверхности (через перераспределение коротковолновой и длинноволновой радиации), переноса момента импульса (через описание эффектов шероховатости), и явного и скрытого теплообмена (через аэродинамическое и устьичное сопротивления растительного покрова). В литературе модели подобного класса получили название "Почва - Растительность - Атмосфера - Перенос" (ПРАП) (Soil - Vegetation - Atmosphere - Transfer (SVAT)) модели.

Разработанные в настоящее время ПРАП модели значительно различаются по степени сложности и описывают процессы ЭМО в различном пространственном (от отдельного листа, растения (дерева) до отдельной экосистемы, ландшафта и региона) и временном (от нескольких секунд до месяца, года) масштабе. Очевидно, что комплексные ПРАП модели не могут быть использованы в моделях климата при прогнозе климатических изменений и в моделях ОЦА. Однако они могут быть успешно исполь-

зованы, например, при описании и моделировании возможной реакции энергетического, водного и углеродного балансов подстилающей поверхности на изменения условий окружающей среды при климатических изменениях [Jarvis et al. (1992)], а также они могут быть незаменимы при интерпретации, пространственной интерполяции и временной экстраполяции составляющих ЭМО между земной поверхностью и атмосферой в рамках реализации различных программ мониторинговых микроклиматических измерений.

Очевидно, что модели различного масштаба требуют различной степени детализации при описании свойств подстилающей поверхности. Использование сложных, многослойных и многомерных моделей естественно может обеспечить более высокий порядок точности при описании процессов ЭМО в локальном и региональном масштабе, чем использование одно- и двухслойных моделей. Однако их применение обычно сопряжено с необходимостью решения двух проблем. Во-первых, эти модели обычно основаны на использовании очень большого количества входных параметров, необходимого для описания всего имеющегося разнообразия экофизиологических и морфологических свойств растительного покрова и почвы. Очевидно, что в большинстве случаев получить необходимое количество достоверно определенных входных параметров для таких моделей, и как следствие, проверить их адекватность практически невозможно. Во-вторых, остающейся неразрешённой в полной мере на сегодняшний день проблемой является корректное описание процессов ЭМО для пространственно неоднородных ландшафтов и регионов со сложной орографической, растительной и почвенной структурой [Geyer and Jarvis (1991)]. Основной методикой, используемой в настоящее время для описания процессов ЭМО для подобных неоднородных ландшафтов в региональном масштабе, остаётся методика, основанная на использовании одномерных моделей ЭМО для расчета потоков в локальном (подсеточном) масштабе и дальнейшей "регионализации" потоков с помощью различных статистических методик [Famglietti and Wood (1994)].

Таким образом, можно считать, что в настоящее время при изучении процессов взаимодействия подстилающей поверхности и атмосферы в локальном и региональном масштабе одной из ключевых задач остаётся, с одной стороны, проверка адекватности уже существующих ПРАП моделей различной степени сложности, и с другой стороны, развитие и верификация новых физиологически достоверных ПРАП моделей средней степени сложности, адекватно описывающих процессы ЭМО между земной поверхностью и атмосферой и базирующихся на использовании ограниченного количества входных параметров, получаемых из существующих банков данных наземных мониторинговых наблюдений, а также с помощью средств дистанционного зондирования [Cienciala et al. (1994)]. В настоящее время, исследования в рамках данной проблемы являются ключевыми элементами Международной Геосферно-Биосферной Программы (International Geosphere-Biosphere Program (IGBP)) принятой Генеральной Ассамблеей ООН в 1989, а также многих современных долгосрочных международных биосферных проектов и экспериментов:

• проект "Глобальные Изменения и Земные Экосистемы" (Global Change and Terrestrial Ecosystems (GCTE)), направленный на исследование прямых и обратных эффектов влияния климатических изменений на природные экосистемы с использованием теоретических и экспериментальных исследований;

• проект "Биосферные Аспекты Гидрологического Цикла" (Biopheric Aspects of the Hydrological Cycle (BAHC)), направленный на изучение биологических аспектов влияния земной поверхности (растительность, почвы, топография) на процессы энерго- и влагообмена в различном пространственном (экосистема, ландшафт, регион, континент) и временном масштабе (сутки, месяц, вегетационный сезон, год) с использованием наземных измерительных средств и средств дистанционного зондирования;

• эксперименты "Исследование Атмосферы Бореальных Экосистем" (Boreal Ecosystems Atmosphere Study (BOREAS)) и "Климатические Процессы Северного полушария" (Northern Hemisphere Climate Processes Experiment (NOPEX)) в рамках "BAHC", направленных на описание процессов взаимодействия земной поверхности и атмосферы в различных пространственных и временных масштабах.

Большинство разработанных в настоящее время универсальных и специализированных моделей для описании процессов ЭМО между земной поверхностью покрытой лесом и атмосферой в локальном и региональном масштабе (например, "SPAC", "MAESTRO", "Forest-BGC" и др.) используют, или довольно упрощенное (однослойное) описание процессов ЭМО (например, модель "Forest-BGC" [Running and Coughlan (1988)]), базирующееся на использовании уравнения Пенмана-Монтисса [Monteith (1965), Monteith and Unsworth (1990)], что в принципе достаточно для корректного описания процессов ЭМО в региональном масштабе, однако недостаточно для точного описания ЭМО в локальном масштабе [Raupach and Finnigan (1988)]; или концентрируют внимание на описании только отдельных процессов (например, "MAESTRO" (трехмерная модель фотосинтеза и переноса солнечной радиации в РП [Wang and Jarvis (1990)], "SPAC" (модель водного режима РП [Kowalik and Eckersten (1989)]), что не совсем приемлемо при решении, например, задачи комплексной оценки чувствительности лесной экосистемы к внешним воздействием. В некоторых случаях, использование в моделях многочисленных неунифицированных эмпирических приближений и констант также делает невозможным применение данных моделей к различным видам лесной растительности. При разработке моделей ЭМО, ориентированных на использование при решении различных задач экологического, климатического и гидрологического мониторинга, основными требованием к моделям являются комплексность описания процессов тепло, Н20 и С02 обмена между РП и атмосферой, что предполагает соединение в единое целое детального описания микроклиматических условий в приземном слое атмосферы и в РП, гидрологического режима РП и почвы, физиологических процессов (устьичной проводимости, фотосинтеза и дыхания растений) на уровне листа и на уровне РП в

целом. Поскольку основополагающая роль при формировании структуры водного и углеродного баланса лесной экосистемы принадлежит механизму устьичной регуляции РП, то при построении модели вопросы корректного определения и параметризации физиологической реакции фотосинтеза, транспирации и устьичной проводимости листьев (хвои) деревьев на изменение основных гидрометеорологических параметров (приходящей ФАР, дефицита водяного пара в воздухе, температуры воздуха и водного потенциала листьев) являются наиболее принципиальными. Кром�