长白山森林蒸散模拟：拉格朗日反演模型的应用

"该文是关于使用拉格朗日反演模型模拟长白山森林蒸散的研究，主要针对阔叶红松林，基于Raupach的Localized Near Field (LNF)理论，通过耦合垂直速度标准差σw(z)和拉格朗日时间尺度TL(z)，建立了水汽源/汇强度与平均浓度廓线的关系。文中提出了一种通过林冠水汽浓度梯度计算森林蒸散的新方法，并将模拟结果与开路涡动相关的观测数据进行了对比。模拟结果显示，白天水汽累积通量的模拟精度较高，但夜间可能存在误差。" 在本文中，研究人员运用了拉格朗日反演分析这一数学工具，这是环境科学和大气物理学中常用的一种技术，用于追踪物质或能量在空间和时间上的分布和转换。拉格朗日反演模型在这里被用来解析森林生态系统中的水汽交换过程，特别是蒸散作用，即水分从植物表面蒸发到大气中的过程。蒸散对于理解森林生态系统的水分循环和气候影响至关重要。 研究对象是长白山的阔叶红松林，这种森林类型在中国东北地区具有代表性。作者引用了Raupach的LNF理论，该理论认为在近地面层，水汽通量受到局地微气象条件的影响，如风速、湍流和温度等。通过结合垂直速度标准差σw(z)和拉格朗日时间尺度TL(z)，可以更好地描述林冠内的水汽动态。 论文中提出的模型能够计算林冠内的水汽源/汇强度，即水汽的产生和消耗速率，从而估算森林的总蒸散量。模型的模拟结果与实际观测数据相比，显示出在白天有较高的吻合度，但夜间存在较大偏差，可能是因为模型未充分考虑夜晚特定的微气候条件，如辐射冷却、湿度变化等因素。 此外，全文还探讨了水汽源/汇强度随时间和高度的变化规律，这对于深入理解森林蒸散过程的季节性和垂直分布特征十分关键。通过全天水汽总量的对比，模型预测值（298.91mm）高于观测值（240.33mm），这可能是由于模型简化或者参数化假设导致的偏差。 这篇论文提供了利用拉格朗日反演模型研究森林蒸散的新方法，对提升森林水文过程的理解和模型预测精度具有重要意义，同时也指出了未来研究需要改进的方向，例如更精确地捕捉夜间水汽交换的复杂性。