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Tipping Bucket Model (3): Parameters

延續上一講的雙域視角(巨孔隙/微孔隙)，這一講的參數會分成兩組來看:定義「桶子形狀」的靜態參數(LL、DUL、SAT、bulk density),跟決定「桶子怎麼漏水」的動態參數(SWCON、𝐾𝑠𝑎𝑡)。 3.1 靜態參數:桶子的三條水位線 (1) LL(Lower Limit,凋萎點下限) 這是植物完全無法吸取的水分下限,操作型定義通常對應到 −1.5 MPa(15 bar)的基質勢。在微孔隙/巨孔隙框架下,LL 描述的完全是微孔隙域——這個含水量下,水被吸附在極細孔隙的表面,基質勢極負,只存在於微孔隙的毛細跟吸附作用力範圍內,巨孔隙在這個含水量早就空了。 DSSAT 通常用 LL(而不是永久凋萎點 wilting point)這個名稱,是因為它其實是「特定作物根系可達到的下限」,理論上依作物種類、根系穿透力略有差異,但實務上常直接借用土壤的物理凋萎點。 (2) DUL(Drained Upper Limit,排水上限) 這是整套 bucket 理論裡最關鍵的一條線——它同時也是上一講講的「巨孔隙排水」的觸發點:𝑆𝑊> 𝐷𝑈𝐿 SW>DUL 才會啟動𝐷𝑅𝐴𝐼𝑁𝐿 方程。 物理意義上,DUL 是「重力排水已經(近似)結束、只剩微孔隙毛細力撐著水」的那個含水量,通常對應基質勢在 −10 到 −33 kPa 之間(視質地而定,砂土接近 −10 kPa,黏土接近 −33 kPa)。用雙域語言講:DUL 就是巨孔隙域清空、微孔隙域仍飽滿的那條分界線。這也是為什麼 DUL 不是一個絕對的物理常數,而是跟排水時間、量測方式高度相關的操作型定義——現場量測通常是「飽和後排水1–2天」的含水量,這個「1–2天」本身就是承認巨孔隙排水需要一點時間,但排水速率遠快於微孔隙。 (3) SAT(Saturation,飽和含水量) 這是巨孔隙+微孔隙全部孔隙都灌滿水時的含水量,約等於總孔隙度 𝜙 。注意上一講 Emerman 論文提到的關鍵假設——「巨孔隙域跟微孔隙域必須有相同的飽和含水量才能讓雙域模型的擬合站得住腳」。這句話反過來提醒你:SAT 這個看似簡單的參數,其實隱含了「兩個域共享同一個總孔隙空間」的假設,在真實土壤中不一定成立(比如強烈結構化的黏土,巨孔隙可能只佔總孔隙度很小一部分)。 (4) Bulk...
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DSSAT - weather

資料夾結構

氣象資料位於"Weather"的資料夾底下，路徑應該為C:\DSSAT47\Weather
這裡面可以觀察到有"Climate"資料夾以及.WTH的氣象檔，前者是以資料夾的形式儲存每個區域氣象站的基本資訊，而.WTH則是每一年一個檔案。


Climate 資料檔

以自建的TWTA.CLI為例，檔案內容可以分為數段

1. 測站基本資料

*CLIMATE : TAICHUNG, TAIWAN
@ INSI      LAT     LONG  ELEV   TAV   AMP  SRAY  TMXY  TMNY  RAIY
  TARI   34.250  -85.960   573  15.1  12.9  16.0  21.5   8.6  1349
@START  DURN  ANGA  ANGB REFHT WNDHT SOURCE
  1980    14  0.25  0.50 -99.0 -99.0 Calculated_from_daily_data
@ GSST  GSDU
     1   365
TAV是全年度平均溫度
SRAY是全年日射量平均值(MJ m-2 day-1)
TMXY是全年日高溫平均值
TMNY是全年日低溫平均值
RAIY是年降雨量累積值(mm)
DURN是Duration of summarization period for climate files
ANGA是Angstrom 'a' coefficient, yearly,
ANGB是Angstrom 'b' coefficient, yearly,  
REFHT是氣象量測的高度 (m)
WNDHT是風速的量測高度 (m)

2.每月平均值

*MONTHLY AVERAGES
@MONTH  SAMN  XAMN  NAMN  RTOT  RNUM  SHMN  AMTH  BMTH
     1   9.2  11.1  -2.0 122.1  11.9 -99.0 0.250 0.500
     2  11.3  14.1  -0.1 137.7  10.5 -99.0 0.250 0.500
     3  14.5  16.9   4.0 143.5  10.5 -99.0 0.250 0.500
     4  18.5  20.9   8.0 109.5  10.0 -99.0 0.250 0.500
     5  21.6  25.0  12.9 107.0  10.4 -99.0 0.250 0.500
     6  22.7  29.2  17.3 107.8   9.1 -99.0 0.250 0.500
     7  22.3  31.3  19.3 120.9   9.7 -99.0 0.250 0.500
     8  20.4  31.1  18.4  89.3   9.6 -99.0 0.250 0.500
     9  16.9  27.8  14.7 103.3   7.9 -99.0 0.250 0.500
    10  14.6  22.0   8.2  77.5   6.8 -99.0 0.250 0.500
    11  10.6  16.8   4.1 120.6   9.9 -99.0 0.250 0.500
    12   9.4  12.3  -1.2 109.6   9.9 -99.0 0.250 0.500
SAMN是每個月所有天數日射量平均值 (MJ m-2 d-1)
XAMN是每個月所有天數日高溫平均值(C)
NAMN是每個月所有天數日低溫平均值(C)
RTOT是每個月降雨量累計值 (mm/month)
RNUM是每個月降雨日數累計值
SHMN是Daily sunshine duration(%)
AMTH和BMTH都是Angstrom的係數  

3. 氣象衍生器的參數檔

資料如下，這邊就不詳細介紹
<
*WGEN PARAMETERS
@  MTH  SDMN  SDSD  SWMN  SWSD  XDMN  XDSD  XWMN  XWSD  NAMN  NASD ALPHA  RTOT   PDW  RNUM
     1  12.0   3.0   4.5   2.2  11.1   3.8  11.0   3.7  -2.0   5.6 0.739 122.1 0.267  11.9
     2  14.3   3.6   6.2   3.1  14.1   5.0  14.1   4.4  -0.1   6.1 0.673 137.7 0.266  10.5
     3  17.4   4.5   9.0   4.3  17.0   5.7  16.5   5.4   4.0   5.5 0.790 143.5 0.279  10.5
     4  21.5   5.6  12.6   5.9  21.2   5.6  20.3   4.9   8.0   5.1 0.857 109.5 0.272  10.0
     5  25.3   3.3  14.3   6.3  25.4   3.7  24.3   3.9  12.9   4.0 0.719 107.0 0.253  10.4
     6  26.2   3.2  14.6   6.0  29.9   2.8  27.7   3.2  17.3   2.8 0.910 107.8 0.218   9.1
     7  25.3   2.5  15.6   6.0  32.2   2.3  29.4   3.1  19.3   1.8 0.685 120.9 0.260   9.7
     8  23.1   2.6  14.4   5.1  31.4   2.6  30.2   3.4  18.4   2.3 0.751  89.3 0.260   9.6
     9  19.7   2.9   9.2   4.2  28.1   3.8  26.8   4.3  14.7   4.4 0.618 103.3 0.198   7.9
    10  16.7   3.1   6.8   3.3  22.4   4.2  20.4   4.6   8.2   5.4 0.724  77.5 0.155   6.8
    11  13.3   2.2   5.1   2.4  16.4   5.5  17.4   4.3   4.1   5.8 0.745 120.6 0.232   9.9
    12  11.9   2.0   4.3   1.9  11.8   4.5  13.1   4.8  -1.2   6.2 0.782 109.6 0.223   9.9

4. 標示檔


*FLAGGED DATA COUNT
 BEGYR BEGDY ENDYR ENDDY
  1980     1  1994   120
@         TOTAL   SRAD   TMAX   TMIN   RAIN
TOTAL  :  20936   5234   5234   5234   5234
VALID  :  20648   5234   4952   5228   5234
MISSING:      0      0      0      0      0
ERROR  :      0      0      0      0      0
ABOVE  :      0      0      0      0      0
BELOW  :    288      0    282      6      0
RATE   :      0      0      0      0      0

WTH資料檔

WTH資料檔包含當年度每日的氣象檔，也是模式執行主要的資料檔
  1. 1個區域+年度 就包成1個氣象檔，例如範例是 TWTA1801.WTH，如果是2018年就必須儲存為1801；如果為1991，則為9101
  2. 檔案裡面的表頭(1-4行)，是測站的基本背景資訊，包括緯度(LAT)、經度(LONG)、海拔(ELEV)、年平均溫(TAV)、測量參考高度(REFHT)、風速測量高度(WNDHT)
  3. 第5行開始就是每日的氣象資訊，包括日射量(SRAD)、最高溫(TMAX)、最低溫(TMIN)、降雨量(RAIN)、露點溫度(DEWP)、風速(WIND)、蒸發散(EVAP)、相對濕度(RHUM)
  4. 最少資料：日高溫、日低溫、降雨量、輻射量，就是用以下的格式，其他都用-99
*WEATHER DATA : TAICHUNG,TAIWAN

@ INSI      LAT     LONG  ELEV   TAV   AMP REFHT WNDHT
  TWTA   24.022  120.697    80   0.0   0.0 -99.0 -99.0
@DATE  SRAD  TMAX  TMIN  RAIN 
18001  17.4  22.5  12.5   0.0

其中@DATE以下就是每日的測量值
年度的部分是YYDOY的格式

注意事項

1. 對齊
需要特別留意的是：DSSAT模式對於氣象格式的特別要求，以上述氣象為例SRAD和17.4必須對齊，如果兩者之間有差異，則匯無法閱讀
例如
   SRAD
17.4
如次一來程式可能無法抓到日射量資料，而且必須試D和4對齊。
為了避免讀檔的錯誤，日射量、最高溫、最低溫都資料都需儲存為小數點1位，如果使用Python產出氣象資料，可以選擇(%4.1f)。
降雨量則必須保持有效位數三位，若降雨量超過100則不留小數點(%5.0f)；降雨量低於100則保持小數點一位(%5.1f)

2. 參考範例 與 小工具
如果使用臺灣氣候變遷推估與調適知識平台(TCCIP)產出之「臺灣歷史氣候重建資料」5公里網格者。可以在Spyder建立以下程式碼產出WTH檔，值得注意的是，我們過去曾使用農試所的氣象資料比對，發現「臺灣歷史氣候重建資料」的日射量有高估的情形，該網站產出的「網格化衛星反演日資料」所列的日射量資料與實際觀測值比較接近。

另外有一個makeWTH_CWB.py的作品，如果缺值會直接寫-99.9，使用Weatherman程式就可以把缺值進行修改


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