在粗糙度亚层内增加气动梯度通量计算的复杂性，基于两年的数据集

在高大的树冠（如森林）上，大气表层被细分为一个惯性亚层（ISL）和一个粗糙度亚层（RSL）。在RSL内部，经典的气动梯度方法使用Monin-Obukhov相似理论（MOST）本身并不能很好地代表梯度，并不足以计算通量。在过去几十年中，多个研究提出了扩展MOST的方法，以考虑不同的湍流条件，包含各种各样的方法和复杂性。在本研究中，我们探讨了计算通量所需的复杂性，以及我们可以从各自的复杂性中学到什么。我们需要一个大数据集来评估在不同环境条件下各自复杂性的统计稳健性。为此，我们研究并应用森林粗糙度和方向异质性对我们在荷兰杜克拉斯冷杉森林上测得的显热通量（2009-2010年数据集）的计算影响。我们应用标准的MOST、基于观测的方法（-因子）和基于物理的方法（Harman和Finnigan, 2007, 2008）（以下简称HF07/08），以及一系列位移高度（d）的方法。我们的结果表明，简单的方法（-因子）和复杂的方法（HF07/08）都能更准确地表示通量，但如预期的那样，单独的标准MOST（无论估计d的方法如何）都是不足的。-因子和(HF07/08)都可以分析树冠湍流中的大尺度模式。这些方法之间的差异在于细节水平和实用性。