地球科学进展

地球科学进展 ›› 2024, Vol. 39 ›› Issue (10): 1009 -1020. doi: 10.11867/j.issn.1001-8166.2024.079

综述与评述 上一篇    下一篇

近地层非平稳条件下地气湍流通量研究进展
吴宇杰 1 , 2( ), 李煜斌 1( )   
  1. 1.南京信息工程大学，江苏 南京 210044
    2.河南省气象科学研究所，河南 郑州 420002
  • 收稿日期:2024-04-15 修回日期:2024-09-15 出版日期:2024-10-10
  • 通讯作者: 李煜斌 E-mail:wuyj_qx@163.com;liyubin@nuist.edu.cn
  • 基金资助:
    国家重点研发计划项目(2023YFC3706300)

Progress in the Study of Turbulent Fluxes of Ground Gas Under Non-stationary Conditions in the Near-surface Layer

Yujie WU 1 , 2( ), Yubin LI 1( )   

  1. 1.Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China
    2.Henan Institute of Meteorological Science, Zhengzhou 420002, China
  • Received:2024-04-15 Revised:2024-09-15 Online:2024-10-10 Published:2024-12-03
  • Contact: Yubin LI E-mail:wuyj_qx@163.com;liyubin@nuist.edu.cn
  • About author:WU Yujie, research areas include boundary layer turbulent flux. E-mail: wuyj_qx@163.com
  • Supported by:
    the National Key Research and Development Program of China(2023YFC3706300)
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在地表与大气间的物质和能量交换中，湍流发挥着至关重要的作用，它控制着输送给大气的热量，调节着大、中、小尺度运动的动能传递与耗散。当前在近地层中，大气湍流的研究通常被简化为具有均一性的平稳湍流，然而由于下垫面等因素的影响，真实大气中湍流通常会表现出非均一性的非平稳特征。通过对近地层非平稳条件下地气湍流通量的国内外相关研究进行归纳和综述，回顾了近地层非平稳湍流的特征，如间歇性、非对称性和非均一性等。非平稳湍流的出现机理主要为动力因素和热力因素。讨论了湍流时间序列平稳性检验的5种方法，以及目前使用的近地层非平稳湍流通量算法（小波分析法）。发现当前针对非平稳湍流通量的计算还有巨大的进步潜力，其中通过向湍流数据中增加已知非平稳信息从而获取“湍流通量真实值”的方法对后续的非平稳湍流研究提供了新的思路。

关键词: 非均匀下垫面, 非平稳湍流, 平稳性判定方法, 湍流通量计算方法

Turbulence plays a crucial role in the exchange of mass and energy between the surface and the atmosphere, controlling the heat transfers to the atmosphere and regulating the transfer and dissipation of kinetic energy in large-, meso- and micro-scale motions. However, the current study of atmospheric turbulence in the surface layer is usually simplified to stationary turbulence with homogeneity. However, the turbulence in the real atmosphere usually exhibits the non-stationary characteristics of non-homogeneity due to multiple factors (e.g. underlying surface heterogeneity). In this study, we summarize and review the domestic and international research on turbulent flux under non-stationary conditions in the surface layer, and also review the characteristics of non-stationary turbulence (e.g. intermittency, asymmetry, and inhomogeneity). The mechanism behind the emergence of non-stationary turbulence can be attributed to dynamic and thermal factors. This paper discusses five methods for stationarity examination of turbulent time series and the currently used algorithm for non-stationary turbulent fluxes calculation in the near-surface layer (i.e., wavelet analysis method). It finds that there is significant potential for advancement in current calculations of non-stationary turbulent fluxes. The method of introducing known non-stationary information into turbulent data to obtain the “true value of turbulent flux” offers new insights for future research on non-stationary turbulence.

Key words: Heterogeneous surface, Non-stationary turbulence, Stationarity examination method, Turbulent flux calculation method

中图分类号: 

表1 基于 FW96方法的等级分类
Table 1 Classification of non-stationary grades based on FW96 method
等级 等级1 等级2 等级3 等级4 等级5 等级6 等级7 等级8 等级9
RNCOV 0~0.15 0.15~0.30 0.30~0.50 0.50~0.75 0.75~1.00 1.00~2.50 2.50~5.00 5.00~10.00 >10.00
图1 30 min时段中 u'w' 的变化
等级1（a）和等级2（b）为FW96方法中的平稳等级；等级3~9［（c）~（i）］为非平稳的等级，其中也标记了M98判定法的判定结果
Fig. 1 Variation of u'w' in a 30-minute time period
Ranks 1 （a） and 2 （b） are stationary in the FW96 method. Ranks 3~9 ［（c）~（i）］ are non-stationary. The results of the M98 method are also marked in the figure
表2 5种非平稳湍流判定法的优缺点
Table 2 Advantages and disadvantages of five non-stationary turbulence determination methods
方法 RAT或RUT M98 FW96 IF
判定方法 Rat<1.96或Rut<1.96 M98<2.0 RNCOV<0.3 IF>0.2
优点 2种方法可以对时间序列上的湍流是否存在趋势进行判定，既能对单一变量中时间序列进行判定，也能对2个变量的协方差进 行趋势判定 可以用来计算单一湍流序列数据，也可以计算2个湍流时间序列数据的方差、协方差和标准差。该方法可以用来检测趋势，同时当湍流序列存在非对称特征时也能判断为非平稳湍流序列 能对2个独立变量的协方差进行判定，与涡动协方差法关系密切。针对30 min中的5~10 min尺度波动会比较敏感，能很好地判断出此类非平稳特征 IF指数通过1 min的协方差，可以量化湍流通量的间歇性，当湍流通量的时间序列中存在突增或者突减时，该指标则能较好地反映出来
不足 仅能对趋势进行判定，无法判定湍流数据中的间歇特征，小尺度的波动特征，因为这种特征不会改变整个时间序列中的趋势变化 非平稳判断的严格程度不高，当湍流序列存在较大趋势时，才能给出非平稳的判断，同时小尺度的间歇性波动不能给出很好的判断 当湍流在整个时间序列存在一定趋势时，该方法则不能较好地判断，同时当存在较大尺度的涡旋时，判定结果也会存在偏差 当没有发生突增或者突减，但湍流时间序列存在一定增加或减小趋势时，该方法不能给出较好的判定
图2 Quw 为30 min的湍流协方差［ 55 ］
（a）~（c）由RAT方法判定为平稳，而由RUT、M98和FW96方法判定为非平稳；（d）~（f）由RUT法判定为平稳，而RAT、M98和FW96法判定为非平稳；（g）~（i）由M98法判定为平稳，而RAT、RUT和FW96法判定为非平稳；（j）~（l）由FW96法判定为平稳，而RAT、RUT和M98法判定为非平稳
Fig. 2 Quw is the 30-min turbulence covariance［ 55 ］
（a）~（c） are determined to be stationary by the RAT method and non-stationary by the RUT， M98 and FW96 methods； （d）~（f） are determined to be stationary by the RUT method and non-stationary by the RAT， M98 and FW96 methods； （g）~（i） are determined to be stationary by the M98 method and non-stationary by the RAT， RUT and FW96 methods； （j）~（l） are determined to be stationary by the FW96 method， while the RAT， RUT and M98 methods are non-stationary
图3 通过Haar小波变换识别水平距离上非平稳湍流的特征变化［ 90 ］
w为速度；（a） w的原始时间序列；（b）进行了视窗为500 m的小波变换后的时间序列；（c）Haar小波谱系图
Fig. 3 ldentifcation of horizontal changes of non-stationary turbulence from the Haar-wavelet transform［ 90 ］
w is velocity； （a） The original time series of w； （b） The time series after performing a wavelet transform with a window of view of 500 m； （c） The Haar wavelet spectral plot
图4 平稳状态下Morlet（a）和Mexican hat（b）小波计算的甲烷通量与涡动协方差结果的散点图［ 70 ］
虚线 f （ x）= x，实线是二者的回归线， m表示回归线斜率， t表示回归线截距， σy 表示 y的标准差， σx 表示 x的标准差， R 2表示二者间的相关性
Fig. 4 Scatter plots of methane flux versus vorticity covariance results from Morlet （a） and Mexican hat （b） wavelet calculations at steady state［ 70 ］
The dashed line f （ x）= x and the solid line is the regression line for both. m denotes the slope of the regression line， t denotes the intercept of the regression line， σy denotes the standard deviation of y， σx denotes the standard deviation of x， and R 2 denotes the correlation between the two
图5 各种算法计算结果和“真实通量”的相对误差值随平稳等级变化的箱线图［ 60 ］
涡动协方差使用栗色表示，Mexhat小波法使用绿色表示，Morlet小波法使用蓝色表示。栗色虚线表示涡动协方差法的相对误差的中位数随着平稳等级的变化，绿色虚线表示Mexhat小波法的变化，蓝色虚线表示Morlet小波法的变化
Fig. 5 Box plots of the relative error values of the results of the various algorithms and the ‘true flux’ as a function of stationary grade［ 60 ］
With the eddy covariance in maroon， the Mexhat wavelet in green， and the Morlet wavelet in blue. The maroon dashed line shows the change in median relative error with stationary level for the eddy covariance method， the green dashed line shows the change for the Mexhat wavelet method， and the blue dashed line shows the change for the Morlet wavelet method
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