Felszín légkör kölcsönhatások

Felszín – légkör kölcsönhatások Momentum áram, szenzibilis és látens hőáram számítása

Biológus BSc, 2016. október 6.

Energiamérleg

 Nagyobb térléptékben a kicserélődési folyamatok mikrometeorológiai módszerekkel mérhetőek.

+

 in-situ, nem destruktív  folyamatos

-

 sima felszín  horizontálisan homogén a források és 

nyelő eloszlása “Steady-state”

Felszín – légkör kölcsönhatások 

  

A legalapvetőbb kölcsönhatás a felszín és a légkör között: a szél, és annak súrlódása a felszínnel. vektor mennyiség u, v, w komponensek 3-as természete van:   



átlagos szélsebesség (advekció) periodikus hullámok (főleg éjszaka) véletlenszerű fluktuációk (turbulencia !!!  kicserélődési folyamatok)

A légkörben végbemenő folyamatok tanulmányozása komplex tudomány.  

rendezettek: portölcsérek, tornádók, hurrikánok kaotikusak: turbulens áramok

Felszín – légkör kölcsönhatások

Lamináris határréteg

Turbulens határréteg

Felszín – légkör kölcsönhatások  

lamináris áramlás turbulens áramlás

Copyright(C)1980 Y. IRITANI, N. KASAGI and M. HIRATA, All rights reserved.

  



Súrlódás  mechanikai turbulencia Felhajtó erő  konvektív turbulencia A légkörben együtt vannak jelen és vesznek részt a felszín és a légkör közötti kicserélődési folyamatokban.

labilis légrétegződés

stabilis légrétegződés

hőmérséklet

A turbulencia:    



magasság

Felszín – légkör kölcsönhatások



nem-lineáris 3D-s diffúz  átkeveredés disszipatív több mérettartományt felölel 3km-től 10-3 m-ig

magasság

Teljesen kormányzott konvekció (neutrális eset) esetén az örvények kör alakúak. Átmérőjük (l) megegyezik a szabad úthosszal (kz). A horizontális és vertikális sebesség fluktuációk megegyeznek a súrlódási sebességgel. Labilis esetben: a vertikális sebesség fluktuációk nagyobb lesznek mint a horizontálisak, mivel az örvénynek horizontális kiterjedése nagyobb lesz, mint a szabad úthossz. labilis légrétegződés

stabilis légrétegződés

hőmérséklet

Stabilis esetben: az örvények horizontális irányban nyúlnak meg

Felszín – légkör kölcsönhatások

Logaritmikus szélprofil  



tapasztalat: a felszín közelében kisebb a szélsebesség. u a z könnyen belátható:  z

z

dimenzió analízis segítségével levezethető: a=[m s-1]

u  k: von Kármán konstans a (=0.4) k u*: súrlódási sebesség, ~ momentum átvitel intenzitásával

u u   z kz



u*  z  u z   ln   k  z0 

u

ln z

z0: érdességi magasság: az a magasság, ahol u=0. u

Felszín – légkör kölcsönhatások



Dimenzió analízis segítségével levezethető: a=[m s-1] u a k

k: von Kármán konstans (=0.4) u*: súrlódási sebesség, ~ momentum átvitel intenzitásával

u u   z kz



u*  z  u z   ln   k  z0 

z0: érdességi magasság: az a magasság, ahol u=0.



Magas vegetáció esetén a szélprofil megemelkedik

u*  z  d   u z   ln k  z0  z0= érdességi magasság d: 0-pont eltolódási szint d=0.6*h z0=0.1*h

Felszín – légkör kölcsönhatások

z0

d

Felszín – légkör kölcsönhatások

A növényzet szerepe: d, z0: változik DE u* is változik, hiszen a szélnyírás is változik

példa: erdő 30 m magas, fű 0,5 m magas

Példa: Hogyan alakul az u* erdő illetve gyep felett, ha feltesszük, hogy z=40 m magasan ugyanakkora a szélsebesség mindkét esetben. erdő

gyep

h

30 m

0,5 m

d

18 m

0,3 m

z0

3m

0.05 m

u z gyep u z erdő



u*gyep u*erdő

  z  d gyep     ln     z0, gyep   u*gyep     u*erdő   ln  z  d erdő     z0,erdő    

  40  0,3    ln  0,05   u    *gyep 3.39     40  18   u*erdő  ln  3    

Vagyis, ha ugyep = u erdő 40 méter magasan, akkor a hányadosuk 1, tehát:

1

u*gyep u*erdő

3.39

u*erdő  u*gyep 3.39

Fluxus: 1ségnyi idő alatt 1ségnyi felületen átáramló anyag mennyisége

Gradiens: adott mennyiség vmilyen irányú megváltozása Kiiindulás: Fick diffúziós törvénye: F  K

c z

K: örvényes diffúzivitás [m2s-1] diffúzivitás: egységnyi idő alatt mekkora felszínt befolyásol az áramlás

u z

Momentum áram:

  a K m

Szenzibilis hőáram:

H  a c p K h

Látens hőáram: Szén-dioxid áram:

E  Fco

2

 z

a c p e Kv  z

c  a K c z

A gradienseket meg tudjuk mérni, az örvényes diffúzivitást viszont becsülni kell Feltevés: Km=Kh=Kc=Kv

(Reynolds-féle hasonlósági elmélet = azonos forrás)

3 módszer ismeretes az örvényes diffúzivitás becslésére:

aerodinamikai módszer energia mérleg módszer „direkt” módszer Aerodinamikai módszer KM 

τ u ρ z

τ  ρu*2 u*  kz

u z

 u  k z   τ u*2  z   k 2 z 2 u KM    u u u z ρ  z z z 2

2 2

Szenzibilis hőáram: Látens hőáram:

H  a c p k 2 z 2

u  z z

ac p 2 2 u e E  k z  z z

Felszín – légkör kölcsönhatások

Szenzibilis hőáram:

Látens hőáram: (párolgás)

u  u T  T  ρc k u H  ρc k E    2

2

p

2

1

1

z d  ln z  d    

2 2

2

1

Ezeket tudjuk: : a sűrűség (1,2 kg m-3), cp: a levegő hőkapacitása (1005 J kg-1 K-1), k: von Kármán féle állandó (0,4), : pszichrometrikus állandó (0,65 mbar/°C) Ezeket megbecsüljük: z1, z2:a két szint felszín feletti magassága, d: kiszorítási rétegvastagság, (növényzet magasságának 60%-a)

p



2

 u1 e1  e2 

  z 2  d  ln z  d     1

Ezeket mérjük: u1, u2: a szélsebesség T1, T2: a hőmérséklet, e1, e2: gőznyomás

2

Energia mérleg módszer K 

Rn  G  e  a  c p    z  z  

Bowen arány módszer:

H  E

Ae  H  E Ennél a módszernél elég 2 szinten mérni a hőmérsékletet és a nedvességet, valamint egy szinten a sugárzási egyenleget. 

Ebből az áramok:

Ae E  1 

Visszahelyettesítve:

Ae H 1 

T H z   T   e E c e K  z

c K p

H

p

V

Feltesszük, hogy KH=KV

1

A rendelkezésre álló energia becsülhető, mint a sugárzási egyenleg 90%-a. 

Örvény-kovariancia módszer  Direkt árammérési technika a növényzet és a légkör közötti kölcsönhatás mérésére  Előnye: 24 órás mérés az év minden napján.

Mérés 10 Hz-es felbontásban  u,v,w  hőmérséklet  CO2  vízgőz  ózon  VOC  CH4

Szónikus anemométer:  3D szélmezőt méri  Nincsenek mozgó alkatrészei  gyors válaszidejű  3 forrás / 3 detektor (ultrahang)  A kettő közti út megtételéhez szükséges időt méri  u, v, w, hangsebesség  Ts

Infravörös gázanalizátor (IRGA) A kibocsátott infravörös hullámok abszorpcióját méri.

Alul: forrás, fent: detektor Egyéb gyors válaszidejű szenzorok: O3, CH4, VOC

Adatgyűjtő berendezések és szoftverek

V.



Első pillantásra kaotikusnak tűnik

Eddy kovariancia módszer

V.

 

Első pillantásra kaotikusnak tűnik A félórás átlagok viszont csökkenő tendenciát mutattnak

Eddy-kovariancia módszer

V.

   

Eddy-kovariancia módszer

Első pillantásra kaotikusnak tűnik A félórás átlagok viszont csökkenő tendenciát mutatnak Adott tartományban vesz fel értékeket  a szélsebesség változékonysága a turbulencia erősségére utal A szélsőértékek többféle időskálán jelentkeznek (1 perc, 5perc, félóra)  a kicserélődési folyamatok több különböző méretű örvény szuperpozíciójaként jönnek létre

V.



Eddy-kovariancia módszer

Spektrum analízis: adott méretű örvények mekkora energiát hordoznak





3 maximum ~ 100 óránál: frontok ~ 24 óránál napi változékonyság ~ 10 perc: turbulens örvények 1 minimum ~ 1 óránál: Az átlagos és turbulens részek szétválasztása órás/félórás átlagolással és az átlagtól való eltérés vizsgálatával történhet.

u  u  u

V.



Eddy-kovariancia módszer

Közelítések:

•Horizontális homogenitás •Stationarity: időben állandó folyamatok, félórás időskálán kb. igaz. •Az áramok a magasságtól függetlenek •Frozen wave (fagyott örvény) hipotézis

Reynolds átlagolás:

x  x  x

A jellemző pillanatnyi értéke (A) felírható, egy átlag (A), és az attól való eltérés (A’), az ún. fluktuáció összegeként.

 A  A  A  A  A  A  A

átlag

A  0

A  B  A  B

x  x  x

cA  cA

A B   A B

Fluxus: a koncentráció és a vertikális sebesség szorzata



fluktuáció



Fx   x w



Fx   x   w  w   x w   ' x w'   ' x w   x w' ' x

'

Az anyagmegmaradás elve miatt: Átlagolási szabályok alapján:

w0 w  0

Fx   x w  Fx   x   x w  w 



Momentumáram:

  u *2   u ' w' v' w'

Szenzibilis hőáram:

H  c p w ' Ts '

Látens hőáram:

E  L w ' q'

CO2 áram:

FCO 2   w 'CO 2 '



1/ 2

Footprint – forrásterület:

u z m u / u*  zm / kx  Fx  e 2 u* kx

u: az átlagos szélsebesség zm mérési magasság u*: a súrlódási sebesség K: a von Kármán-féle állandó (értéke 0,4)

Összetevőkre bontás Nettó ökoszisztéma széncsere (NEE): w – c + NEE: a növényzetből a légkör felé  légzés - NEE: a légkörből a növényzet felé  fotoszintézis dominál NEE = -GPP + Reco

éjjel: GPP=0  Reco

Fc  Rref e

1  1  E0     56, 02 t  46, 02 

t: a hőmérséklet °C-ban Rref: a referencia légzés 10°C-on E0: az aktivációs energia

Gap-filling

t, PAR, u*, NEE ablakméret (ws): 7 nap

Fc 

h

van-e adathiány?

i i

ws < 15 i

h

MDV

h

sikeres?

lightresp, tempresp sikeres?

i

PAR a fotoszintetikusan aktív sugárzás : a fényhasznosítási hatékonyság β: a GPP fénytelítésnél Reco az ökoszisztéma légzés.

h

2.
 PAR  Reco  PAR 

i

h h

h

i

következő nap

i interpoláció

ws=ws+7

ws<62

ws>41

h hiba

Fc  Rref e

1  1  E0     56, 02 t  46, 02 

t a hőmérséklet °C-ban Rref a referencia légzés 10°C-on E0 az aktivációs energia

A CO2 áramának és a PAR kapcsolata

A CO2 áramának és a PAR kapcsolata

A CO2 áramának és a PAR kapcsolata

A CO2 áramának és a PAR kapcsolata

NEE: Net Ecosystem Exchange