绘 制 以 下 变 量 的 时 序 图 ： incoming_umol_m2_s1_400_700_flox = 光 合 有 效 辐 射 VPD_f_hPa_eddy = 水 汽 压 亏 缺 Tair_f_degC_eddy = 气 温

绘制变量的时序图通常涉及将这三个气象变量在同一张图上表示出来，以观察它们之间的关联或变化模式。这里给出一个简化的步骤说明：

1. **导入所需库**：
首先，你需要使用像Matplotlib、Pandas这样的数据处理和绘图库。如果是Python，可以这样做：

   import matplotlib.pyplot as plt
   import pandas as pd

2. **读取CSV数据**：
使用pandas的`read_csv`函数读取包含上述变量的CSV文件：

   data = pd.read_csv('your_data_file.csv', parse_dates=['date_column'])  # 将日期列为'日期列'
   incoming_umol_m2_s1_400_700_flox_df = data[['date_column', 'incoming_umol_m2_s1_400_700_flox']]
   VPD_f_hPa_eddy_df = data[['date_column', 'VPD_f_hPa_eddy']]
   Tair_f_degC_eddy_df = data[['date_column', 'Tair_f_degC_eddy']]

3. **合并数据并创建时序图**：
将三个数据框合并到一起，然后绘制三条折线图：

   merged_data = pd.concat([incoming_umol_m2_s1_400_700_flox_df, VPD_f_hPa_eddy_df, Tair_f_degC_eddy_df], axis=1)
   
   fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
   for column in ['incoming_umol_m2_s1_400_700_flox', 'VPD_f_hPa_eddy', 'Tair_f_degC_eddy']:
       ax.plot(merged_data['date_column'], merged_data[column], label=column)

   ax.set_xlabel('日期')
   ax.set_ylabel('测量值')
   ax.set_title('光合有效辐射、水汽压亏缺及气温时序图')
   ax.legend()
   plt.show()

4. **保存或展示图**：
如果你想保存这张图，可以使用`plt.savefig('output.png')`。

**相关问题--**
1. 如何处理CSV文件中的缺失值或异常值对绘图的影响？
2. 是否需要对数据进行平滑处理后再绘制时序图？
3. 这些变量之间是否存在显著的相关性？如何通过图表观察这种关系？