《Forest Ecosystems》：Vertical decoupling of radiation absorption and thermal mass controls the sub-daily timing of canopy heat storage in a tropical dipterocarp forest
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森林涡度协方差（eddy-covariance, EC）塔观测通常留下10%–30%的白天地表能量平衡残差，该残差广泛归因于未解决的冠层热储存。传统的一维校正将冠层生物量和空气视为单一温度下的一个充分混合储库，但这是否主要影响白天积分闭合还是热
专业摘要翻译：
森林涡度协方差（eddy-covariance, EC）塔观测通常留下10%–30%的白天地表能量平衡残差，该残差广泛归因于未解决的冠层热储存。传统的一维校正将冠层生物量和空气视为单一温度下的一个充分混合储库，但这是否主要影响白天积分闭合还是热储存通量的亚日时序尚不清楚。在泰国Sakaerat环境研究站的季节性热带干旱常绿林中，研究人员结合无人机激光雷达（UAV LiDAR）、完整的1054株树干清查以及42米塔上的辐射冠层顶部温度。清查给出地上生物量为245 Mg·ha?1，木质热质量为113 kJ·m?2·K?1，空气柱热质量为50 kJ·m?2·K?1。在固定热质量的条件下，研究人员比较了仅在测温锚点上不同的两种体积估计量：冠层锚定（Scanopy）和空气锚定（Sair）。在10083个白天质量控制半小时记录中，基线能量平衡比（energy-balance ratio, EBR）为0.612。两种锚点给出几乎相同的白天积分增益（0.650和0.649）和白天均值（15.0和14.7 W·m?2），包括空气柱后闭合提升至0.666。它们的日变化行为出现分歧：Scanopy在09:00 LST达到峰值44 W·m?2，比Sair在10:00 LST的峰值30 W·m?2高出46%且提前1小时，冠层/空气峰值比在湿季达到1.49。这与峰值辐射吸收高度和峰值热质量高度之间的垂直解耦一致，即冠层顶部引领早晨充电瞬态，而空气锚点无法再现该过程。两种估计量都是体积近似而非垂直积分，且10 m以下的植物面积密度为下界估计。因此，测温锚点改变的是冠层热储存估计的时序和振幅，而非白天积分量级——这对以亚日步长运行的陆面方案和土壤–植被–大气方案具有相关性。
论文解读文章：
一、研究背景与科学问题
森林地表能量平衡不闭合是通量观测领域长期存在的核心难题。在全球FLUXNET网络中，即使经过单点储存校正，湍流感热和潜热通量之和仍比可用能量（净辐射减去土壤热通量）低10%–30%，且在低湍流条件和高大植被上偏差最大。经过四十年方法学改进，包括仪器校准、足迹校正和Webb–Pearman–Leuning密度校正，这一残差仍未消除。残差并非随机噪声，而是呈现一致的日循环特征：在早晨升温期间达到峰值，在日落前后反向，指向未解决的物理过程而非测量误差。
冠层柱内的热储存是主要的候选解释。在高大森林上方，每天早晨加热冠层并在夜间释放的能量在30–50米测量高度可短暂超过100 W·m?2。大多数涡度协方差处理流程采用标准的单点储存校正，将代表性温度变化与聚合空气、叶片和木材的体积热容量相结合。这些校正使白天平均能量平衡比提高几个百分点，但很少能弥合差距，且在结构复杂的森林中差距最大，因为生物量储存能量远超空气柱储存，一维聚合最为受限。
单点方法假设冠层储库在单一平均温度下充分混合。这一假设在冠层垂直分层且质量集中于不同层时存在问题。在东南亚大陆的密闭龙脑香科优势干旱常绿林中，密集的下部树干生物量占据4–10米层，而突出树冠达到30–40米，因此峰值短波吸收高度与峰值热质量高度错位约15–25米。研究人员将辐射吸收与热质量之间的这种几何错位定义为垂直解耦。垂直解耦已在理论上被提出并从冠层内温度剖面间接推断，但据研究人员所知，其对于冠层热储存日循环的影响尚未在热带森林通量站点用树干分辨的结构数据进行检验。
两项测量使这一检验成为可能。第一，无人机激光扫描以亚米级垂直分辨率解析密闭冠层的高度依赖植物面积密度，克服了冠层内传感器难以进入的限制。第二，一个具有完整树干清查的1公顷永久样地提供了将冠层结构转化为地上生物量估计、进而通过新鲜木材混合规则和冠层内空气柱转化为冠层热质量所需的尺寸分布。
本研究旨在检验测温锚点的选择——辐射冠层顶部温度与涡度协方差传感器处的空气温度——在两种估计量由同一激光雷达和清查约束的木质热质量标定时，是否影响储存通量的量级、相位和闭合贡献。研究回答三个问题：第一，成熟干旱常绿林涡度协方差足迹内植物面积密度、地上生物量和热质量的垂直剖面是什么；第二，冠层锚定估计量与空气锚定估计量在白天均值、日峰值振幅和时序以及对每日能量平衡闭合的影响上有何差异；第三，校正后残留的闭合误差是多少，将其归因于冠层储存的物理极限是什么，以及哪些非储存过程可能解释剩余部分。
二、研究地点与关键方法
研究在泰国Sakaerat环境研究站（SERS）进行，该站为联合国教科文组织人与生物圈保护区，位于呵叻高原西缘，海拔约390米。通量塔（14°29′32.5″ N, 101°54′59.0″ E）位于成熟干旱常绿林中，年均降雨量1050–1260毫米，主要来自5月至10月的西南季风，年均气温约24°C。冠层密闭（覆盖率>90%）且多层，1公顷永久样地位于塔东北东62米处，包含1054株树干，隶属37个冠层树种，胸径范围4–99厘米。优势种为Hopea ferrea Laness.，占株数的27.7%和样地总胸高断面积的71%，突出树冠生长至30–40米。
主要技术方法包括：第一，涡度协方差系统由开路红外CO2/H2O分析仪（LI-7500）和三维超声风速计（Gill WindMaster）组成，10 Hz采样，经双旋转、块平均、Webb–Pearman–Leuning密度校正和高频谱校正处理，采用Mauder–Foken质量标志方案，记录期为2024年4月10日至2025年12月17日共20个月，经两层质量过滤后保留23587条记录（84.3%）。第二，辐射冠层温度由安装在40米高度、面向冠层的下视长波辐射表导出，通过反演Stefan–Boltzmann定律并显式计入反射天空长波分量获得，发射率取0.98。第三，无人机激光雷达采用DJI Matrice 300 RTK搭载CHCNAV AlphaAir 450，集成Livox Avia非重复扫描仪，两次航测分别获得1.22亿和1.79亿点，平均密度432和633点·m?2，基于体素间隙分数法以0.5米垂直间隔推导植物面积密度。第四，1公顷样地全部树干实测胸径和树高，采用Duangsathaporn等（2023）的干旱常绿林异速生长方程预测地上碳储量，除以碳分数0.4717换算为地上生物量，得到245 Mg·ha?1。
三、研究结果
冠层结构与热质量垂直分布。 无人机激光雷达点云显示冠层高度中位数为25.5米，第90百分位31.3米，第99百分位35.2米，最高突出树冠达37.7米。植物面积密度剖面显示上层和中冠层最可靠，10米以下层因激光穿透衰减报告为下界估计。样地总植物面积指数通过Beer–Lambert反演首次回波透射率获得，地面透射率1.88%，对应植物面积指数7.95（消光系数0.6–0.4时范围为6.6–9.9），略高于东南亚常绿龙脑香林此前报道的4.5–7.0。地上生物量245 Mg·ha?1，其中Hopea ferrea贡献80%的样地地上生物量。木质热质量为113 kJ·m?2·K?1，空气柱热质量为50 kJ·m?2·K?1，木质热质量约为空气柱的2.3倍。
测温锚点对储存通量的影响。 在10083个白天质量控制半小时记录中，基线能量平衡比为0.612。两种锚点给出几乎相同的白天积分增益（冠层锚定0.650，空气锚定0.649）和白天均值（15.0和14.7 W·m?2），包括空气柱后闭合提升至0.666。但日变化行为显著分歧：冠层锚定储存在09:00 LST达到峰值44 W·m?2，比空气锚定在10:00 LST的峰值30 W·m?2高出46%且提前1小时。冠层/空气峰值比在湿季达到1.49，旱季较低。这归因于峰值辐射吸收高度与峰值热质量高度之间的垂直解耦，冠层顶部引领早晨充电瞬态，空气锚点无法再现。
闭合残差与物理极限。 校正后能量平衡比从0.612提升至约0.65–0.67，仍有约33%–35%的残差。两种估计量都是体积近似而非垂直积分，10米以下植物面积密度为下界估计。残差可能来自非储存过程，包括平流、次级环流和足迹不匹配。测温锚点改变的是冠层热储存估计的时序和振幅，而非白天积分量级。
四、讨论与结论
研究人员强调，比较冠层顶部温度和空气温度用于储存估计本身并非新颖，新意在于用无人机激光雷达和完整树干清查约束热质量，并在保持结构约束固定的同时仅改变测温锚点。贡献是方法学和诊断性的，而非关于冠层热储存物理的新结果。两种估计量均为体积近似而非垂直积分，10米以下植物面积密度为下界估计。测温锚点因此改变的是冠层热储存估计的时序和振幅，而非白天积分量级——这对以亚日步长运行的陆面方案和土壤–植被–大气方案具有相关性。研究结论为：在结构复杂的龙脑香林中，辐射吸收与热质量的垂直解耦导致冠层锚定储存估计比空气锚定更早且更强地达到日峰值，但两者白天积分量级几乎相同；校正后能量平衡闭合从0.612提升至约0.65–0.67，仍有约三分之一残差需归因于非储存过程。
