ここ数十年で、地球規模の気候に対する私たちの影響に対する人間の理解は大きく進歩しました。科学者がその努力を進めるにつれて、地上の生物圏と上空の大気との間の相互作用の詳細についての知識を向上させることが必要になってきました.
ほとんどの規模の気候モデルは、生態系によって生成または吸収される二酸化炭素の量、つまり正味生態系交換 (NEE) として知られる量に対処する必要があります。単純なパラメータのように見えますが、測定するのは簡単ではありません。結局のところ、科学者は、すべての葉、すべての草の葉、すべての表土、またはその地域の生き物のすべての鼻孔に、すべての呼吸を分析するように調整されたセンサーを配置することはできません. 1950 年代以来、科学者は代わりに一連の方法を使用して、NEE に寄与するプロセスを測定、推定、またはモデル化し、自然の荒野での直接観察から無菌ラボのコンピューターで考え出された理論モデルまでの範囲を実行してきました。窓はありません。
渦共分散法として知られるこれらの方法の 1 つは、大気中の乱流によって引き起こされるエネルギーと物質 (特に二酸化炭素を含む) の動きを測定します。通常、乱流フラックスは 1 日 24 時間の全フラックスに大きく影響するため、渦共分散は非常に有用であることが証明されています。ただし、この方法は完全ではありません。
このホワイトペーパーで焦点を当てた問題は、ほとんどの渦共分散測定値が、サイトの植物の上にある 1 つの塔の 1 つの標高から収集され、水平方向だけでなく標高によっても変化することが多い局所的な大気の流れの複雑な詳細を不完全に捉えていることです。距離。各瞬間に通過する気象システムによってもたらされる総観的な流れは、エネルギーと物質の動きを引き起こします。これは、渦共分散タワーによって適切に測定されますが、これらの風は、下の地形や植生とも相互作用します。山や原生林は、気流、NEE、エネルギーの流れに大きな影響を与えますが、なだらかな斜面や小麦畑であっても、空と地面の相互作用の仕方は変わります.
複数のタワー (有名な ADVEX キャンペーンのレノン サイト) からの渦共分散測定を行った、イタリア アルプスの特定の山岳森林上の気流をシミュレートしました。私たちの目標は、観測された 1 つの塔を通過する流れを使用して斜面上のすべての流れを予測し、その予測を他の 4 つの塔からの測定値と比較することでした。小規模な効果の影響を強く受ける大規模な動きをモデル化するために、レイノルズ平均ナビエストークス (RANS) 乱流モデルを使用しました。この方法は、最近の複雑な地形 (傾斜地や森林地帯など) と相互作用するさまざまな気象パターンから生じる流れを再現することに成功しています。
私たちの研究は、広範な事前調査を受けたサイトに基づいているため、RANS モデルに必要な多くの必要な経験的パラメーターをすぐに利用できるという贅沢を享受しました。この思いがけない一連の出来事 - 徹底的に調査された傾斜地の森林、多数の先行研究によって洗練された成熟したモデル、現在も稼働している複数の渦共分散タワー - は、多くの異なる総観条件の下で複雑な地形の気流を非常に詳細に数値的に調べる絶好の機会を提供しました。
モデルは総観風と地形との間の相互作用の多くの詳細を解決できたため、結果はほとんど成功しました。これには、カタバティック排水流が含まれます (他の方向の総観的流れにもかかわらず、地表近くの冷却された密度の高い空気が山を滑り落ちることによって引き起こされます)。 、支配的な気象パターンとは反対に逆流する再循環バブル、および斜面が総観流を実際に強化し、エネルギーと物質のフラックスの上昇を引き起こした期間（図1を参照）。
私たちのモデルは、深いキャノピーでの相互作用を非常によく予測することができました。しかし、総観的な天候と傾斜した森林との相互作用から生じる複雑な流れのパターンの科学的理解は、まだ完全ではありません。私たちが使用したモデルは、中部および下部キャノピーで見られる熱地形の流れの主要な要因である局所的な斜面と植生の詳細に焦点を当てていたため、プロジェクト サイトのこの部分での結果は有望でした。ただし、上部キャノピーは総観流とアルプスの大規模な影響の影響を最も強く受けており、モデルでは非常に限られた扱いしか受けていなかったため、タワーの測定値とモデル予測の間の不一致がより頻繁に発生しました.
改善の別の機会は、いくつかの温度プロファイルで見つかりました。ここでは、モデルが他の塔の近くで観測された熱条件と一致しませんでした。プロジェクト サイトの林冠内のエネルギーの流れが植生への水ストレスに非常に敏感であることがわかり、驚きました。これは、私たちのモデルではまったく考慮されていませんでした。
私たちのモデルは、局所的な熱地形斜面流と強い斜面を持つ森林における大規模な総観流との間の相互作用の理解を進めました。さらなる改善は、結合された気象モデルとRANSモデルなどのダウンスケーリング技術に焦点を当てて、モデルに欠けていた大規模な強制力を予測する必要があります.さらに、作物や他の植生がより大きな森林のエネルギー流束と相互作用することによって引き起こされる潜熱流束の変化を処理すると、モデルの結果が改善されます。
これらの調査結果は、ジャーナル Agricultural and Forest Meteorology に最近掲載された、サーモ トポグラフィー傾斜流とキャノピー輸送プロセスに関する総観流との間の相互作用に関する数値研究というタイトルの記事で説明されています。 .このプロジェクトは、ニューヨーク市立大学 (CUNY) クイーンズ カレッジおよび大学院センターの Xiyan Xu と Chuixiang Yi、ボルツァーノ自治州森林局およびボルツァーノ自由大学の Leonardo Montagnani、および Eric Kutter (同じく CUNY から) によって完成されました。クイーンズ カレッジと大学院センター)
