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在众多地表通量模拟模型和遥感通量反演模型中,空气动力学粗糙度(z0)是一个重要的地表参数.选取代表典型农田的禹城站,代表复杂下垫面的千烟洲站和代表森林下垫面的长白山站3个通量观测站的风速和温度廓线资料,运用最小二乘法拟合迭代,分别计算得到各站点通量塔所在地的零平面位移和空气动力学粗糙度.在此基础上,分别分析不同下垫面的空气动力学粗糙度随作物高度和叶面积指数(LAI)、风向(地形)、风速、摩擦速度等因子的变化.并采用SEBS模型分析地表空气动力学粗糙度动态变化对地表通量计算的影响.结果表明:空气动力学粗糙度随植被特征(如作物高度,叶面积指数等)以及风向、风速和摩擦速度等因子而变化.禹城和长白山站通量塔所在风浪区的空气动力学粗糙度明显随作物生长期植被高度及叶面积指数变化,即先随LAI增加而增加,达到峰值后,随LAI增加而减小;千烟洲叶面积指数变化较小,空气动力学粗糙度随叶面积指数的变化不明显;地形较平坦的禹城和长白山站空气动力学粗糙度随风向变化较小,而地形起伏较大的千烟洲站空气动力学粗糙度随风向变化较大.随着风速的变化,禹城站空气动力学粗糙度没有明显变化,而千烟洲和长白山空气动力学粗糙度表现出随风速增加而减小的趋势.各站空气动力学粗糙度的这种动态变化对模型通量反演有较大影响,通过模型分析, 5月1日~6月3日禹城空气动力学粗糙度日平均值、千烟洲及长白山通量塔空气动力学粗糙度5d平均值与模型所取z0值相比,由于z0的动态变化造成相同时间尺度显热通量H的计算相对误差的绝对值最大可分别达到2.726%,33.802%和18.105%.