Porównanie wybranych metod uzupełniania luk w pomiarach kowariancyjnych strumienia ciepła utajonego w różnych typach środowiska

• Autorzy: Siedlecki M. , Pawlak W. , Fortuniak K. , Zieliński M.

Warianty tytułu

EN

Comparison of Selected of Gap-Filling Techniques for Eddy Covariance Latent Heat Fluxes for Different Land Cover Types

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy przedstawiono porównanie wybranych metod uzupełniania luk w kowariancyjnych pomiarach turbulencyjnego strumienia ciepła utajonego (Qe). Zastosowano metody: średniego dobowego przebiegu (MDV), metodę Penmana-Monteitha i regresji wielokrotnej. Badania przeprowadzono na podstawie serii wykonanych na trzech stanowiskach pomiarowych: obszar zurbanizowany, tereny bagienne i obszar rolniczy. Wartości uzyskiwane z zastosowanych metod uzupełniania luk pomiarowych są dość zbliżone do tych z obserwacji, szczególnie w ciepłej porze roku. Uzyskane wartości średniego błędu kwadratowego dla Qe w obszarach bagiennych i terenach rolniczych zawiera się w przedziale od 26 do 55 W m^-2. W przypadku obszaru zurbanizowanego największą zgodnością cechują się wyniki z metody regresji wielokrotnej.

EN

In this study, three different methods were used to fill the gap in latent heat flux (Qe) measurement. These methods were: mean diurnal variation (MDV), Penman-Monteith (P-M), multi regression (Regres). We used these methods to evaluated Qe values from different land cover types: urban area, wetland area and agricultural area. The Qe estimated by three different approaches was fairly close to the observed Qe especially during the warm seasons. The values of root mean square error ranging from 26 to 55 26 do 55 W m^-2 at wetland and agricultural area. At urban area the best results showed the multi regression method.

Słowa kluczowe

PL

strumień ciepła utajonego; metoda kowariancji wirów; klimat pola uprawnego; klimat terenów zurbanizowanych; korekcja danych pomiarowych

EN

latent heat fluxes; eddy covariance techniques; urban climate; agricultural field climatology

• Wydawca: Polskie Towarzystwa Geofizyczne ; Komitet Geofizyki PAN
• Czasopismo: Przegląd Geofizyczny
• Rocznik: 2017
• Tom: Z. 3-4
• Strony: 179--195
• Opis fizyczny: Bibliogr. 25 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Siedlecki M.

• Katedra Meteorologii i Klimatologii, Uniwersytet Łódzki

autor

Pawlak W.

• Katedra Meteorologii i Klimatologii, Uniwersytet Łódzki

autor

Fortuniak K.

• Katedra Meteorologii i Klimatologii, Uniwersytet Łódzki

autor

Zieliński M.

• Zakład Ekorozwoju i Kształtowania Środowiska Geograficznego, Uniwersytet Pedagogiczny w Krakowie

Bibliografia

• [1] Affre C., Lopez A., Carrara A., Druilhet A., Fontan J., 2000, The analysis of energy and ozone flux data from the LANDES experiment. Atmospheric Environment, 34, 803-821.
• [2] Alavi N, Warland J. S., Berg A. A., 2006, Filling gaps in evapotranspiration measurements for water budget studies: evaluation of a Kalman filtering approach. Agric For Meteorol., 141, 57-66.
• [3] Allen R. G., Pereira L. S., Raes D., Smith M., 1998, Crop evapotranspiration – Guidelines for computing crop water requirements. FAO Irrigation and Drainage Paper, No. 56, FAO, Rome.
• [4] Allen R. G., Pruitt W. O., Wright J. L., Howell T. A., Ventura F., Snyder R., Itenfisu D., Steduto P., Berengena J., Beselga J., Smith M., Pereira L. S., Raes D., Perrier A., Alves I., Walter I., Elliott R., 2006, A recommendation on standardized surface resistance for hourly calculation of reference ETo by the FAO56 Penman-Monteith method. Agric. Water Manage. 81, 1-22.
• [5] Best M. J., 1998, A model to predict surface temperature. Boundary-Layer Meteorology 88, 279-306.
• [6] Chen Y. Y., Chu C. R., Li M. H., 2012, A gap-filling model for eddy covariance latent heat flux: estimating evapotranspiration of a subtropical seasonal evergreen broad-leaved forest as an example. J Hydrol., 468-469, 101-110.
• [7] Dengel S., Zona D., Sachs T., Aurela M., Jammet M., Parmantier F. J. W., Oechel W., Wesala T., 2013, Testing the applicability of neutral networks as a gap-filling method using CH4 flux data from high latitude wetlands. Biogeosciences, 10, 8185-8200.
• [8] Dutaur L., Cieslik S., Carrara A., Lopez A., 1999, The detection of nonstationarity in the determination of deposition fluxes. Proc. of EUROTRAC Symposium ’98, t 2, WIT Press, Southampton, 171-176.
• [9] Falge E., i in 2001a, Gap filling strategies for defensible annual sums of net ecosystem exchange. Agric. For. Meteorol., 107, 43-69.
• [10] Falge E., i in., 2001b, Gap filling strategies for long term energy flux data sets. Agric For Meteorol., 107, 71-77.
• [11] Foken T., 2008, Micrometeorology. Springer, Berlin.
• [12] Fortuniak K., 2003, Miejska wyspa ciepła. Podstawy energetyczne, studia eksperymentalne, modele numeryczne i statystyczne. Wyd. UŁ.
• [13] Fortuniak K., 2010, Radiacyjne i turbulencyjne składniki bilansu cieplnego terenów zurbanizowanych na przykładzie Łodzi. Wyd. UŁ.
• [14] Fortuniak K., Pawlak W., Bednorz L., Grygoruk M., Siedlecki M., Zieliński M., 2017, Methane and carbon dioxide fluxes of temperate mire in Central Europe. Agric For Meteorol., 232, 306-318.
• [15] Grimmond C. S. B., Oke T. R., 1991, An evapotranspiration-interception model for urban areas. Water Resources Research. 27, 7, 1739-1755.
• [16] Hui D., Wan S., Su B., Katul G., Monson R., Luo Y., 2004, Gap-filling missing data in eddy covariance measuremnts using multiple imputation (MI) for annual estimation. Agric. For. Meteorol., 121, 93-111.
• [17] Matuszkiewicz A. J., 2004, Roślinność nieleśna. [W:] Banaszuk H. (red.) Kotlina Biebrzańska i Biebrzański Park Narodowy. Aktualny stan, walory, zagrożenia i potrzeby czynnej ochrony środowiska. Wyd. Ekonomia i Środowisko. Białystok.
• [18] MahrtL., 1998, Flux sampling errors for aircraft and towers. Jour. Atmospheric and Oceanic Technology, 15, 416-429.
• [19] Moffat A. M. i in., 2007, Comprehensive comparison of gap-filling techniques for eddy covariance net carbon fluxes. Agric For Meteorol., 147, 209-232.
• [20] Park J., Byun K., Choi M., Jang E., Lee J., Lee Y., Jung S., 2015, Evaluation of statistical gap fillings for continuous energy flux (evapotranspiration) measurement for two different land cover types. Stoch. Environ. Res. Risk Assess., 29, 2021-2035.
• [21] Papale D., 2012, Data gap filling. [W:] (red.) Aubient M., Vesala T., Papale D., Eddy Covariance: A practical guide to measurement and data analysis. Partitioning of net fluxes. Springer, Dordrecht, Haidelberg, London, New York, 159-172.
• [22] Richardson A. D., Holllinger D. Y., 2007, A method to estimate the additional uncertainty in gap-filling NEE resulting from long gaps in the CO2 flux record. Agric. For. Meteorol., 147, 199-208.
• [23] Sobczyk M., 1997, Statystyka. Wyd. Nauk. PWN, Warszawa.
• [24] Ward H. C., Evans J. G., Grimmond C. S. B., 2013, Multi-season eddy covariance observation of energy, water and carbon fluxes over a suburban area in Swindon, UK. Atmos. Chem. Phys. 13. 4645-4666.
• [25] Webb K. F., Pearman G. I., Leuning R., 1980, Correction of Flux Measurements for Density Effects due to Heat and Water Vapor Transfer. Quart. Jour. of the Royal Met. Soc., 106, 85-100.

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).