环境因子对不同种类人工乔木林分蒸腾耗水的影响.pdf
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1、第40卷第8期2023年8月Vol.40No.8Aug.2023干 旱 区 研 究ARIDZONERESEARCHhttp:/DOI:10.13866/j.azr.2023.08.12环境因子对不同种类人工乔木林分蒸腾耗水的影响李健男1,史海滨1,苗庆丰1,珊丹2,荣浩2,温雅琴3(1.内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院,内蒙古 呼和浩特010018;2.水利部牧区水利科学研究所,内蒙古 呼和浩特010020;3.呼和浩特市水资源与河湖保护中心,内蒙古 呼和浩特010020)摘要:探究干旱区不同人工乔木林分蒸腾量对环境因子响应的程度,对矿区移植人工植被选择及维系生态环境提供理论依据。本研究利
2、用EMS81 Sap flow meter 茎流监测系统和Watch Dog土壤水分传感器对锡林浩特胜利东二号矿区内人工白杨和油松的树干液流及相应根系附近土壤水分进行监测,结合当地国家气象站气象数据,分析白杨和油松的林分蒸腾量变化差异,并对不同月份白杨和油松林分蒸腾量及各环境因子进行逐步回归建模。结果表明:(1)自然条件下,干旱区不同月份白杨和油松林分蒸腾量变化具有明显差异,除5月上旬白杨和油松林分蒸腾量变化趋势相近外,其余时间白杨林分蒸腾量变化较油松更剧烈;(2)在土壤水分变化较小或无明显变化时期,油松根系附近土壤深度30 cm、50 cm、70 cm、90 cm处的土壤含水量明显大于同深度
3、白杨根系附近土壤含水量,根系土壤持水性能较白杨更好;(3)白杨林分蒸腾量与根系不同深度处的土壤水分变化最大值在5月、7月、9月具有相关性,油松林分蒸腾量与根系不同深度处的土壤水分变化最大值在6月、8月具有相关性,两者林分蒸腾量变化受土壤水分变化影响的程度是不同的;(4)不同时间区间逐步回归模型进入因子数量与贡献率具有一定差异,按月逐步回归能更好进行对林分蒸腾量的拟合。关键词:人工乔木;林分蒸腾;环境因子;土壤水分;逐步回归中国干旱区的草原上拥有着大量矿藏资源,区域内土壤水分主要由降雨和地下水进行补给,而矿藏开采会使地下水水位降低、土壤渗漏加剧1,使原本的生态环境遭到破坏。矿区为了达到维护区域内
4、生态环境平衡的目的,每年投入大量资金进行区域绿化。移植植被是维护矿区生态的重要举措之一。移植植被种类多种多样,在选择移植的人工乔木种类时,干旱地区多数选择抗旱性好、易存活的圆柏(Juniperus chinensis)、白杨(Populus tomentosa)、油松(Pinus tabuliformis)等乔木进行移植。人工乔木消耗的大量水分主要来源于土壤水,土壤水分的变化会对移植地人工乔木成活及生长产生限制作用2-3,在土壤水补给的过程中如何合理利用水资源进行生态维护是近年来人们一直关注的话题。森林蒸腾作用可以控制大气水分汇聚,移植树木后增加的蒸腾作用对区域内生态环境水分循环具有一定影响4
5、。树木通过蒸散发消耗大量水分,其中蒸腾作用消耗占比较大,而树干液流动态变化可以直接反应树木蒸腾耗水调控机理5-6。人工乔木的蒸腾作用受区域内环境因素影响较大,如Shen等7发现,在干旱地区,白杨液流速率变化通常受地下水位及气象因素影响,只有在灌水后,受土壤水分影响较为明显,且在生长季节蒸腾速率与参考作物蒸腾量呈对数关系;刘明国等8在对辽西区域油松人工林树干液流监测过程中发现,油松蒸腾作用与日照规律密切相关。以上研究针对单一树木蒸腾作用的影响因子进行探究,缺少同一区域不同树木蒸腾作用之间的对比研究。另外,太阳辐射、水汽压差、气温等气象因子在不同地区不同月份对树木蒸腾作用的主导贡献程度亦有所不同9
6、-10。随季节更替,确定在多种气象因子影响下,土壤水分变化对干旱区人工乔木蒸腾耗水作用程度,有利于制定合理灌溉制度,对地处干旱地区的矿区区域绿化、水土保持具有一定指导意义。为了更加明确干收稿日期:2023-01-29;修订日期:2023-02-17基金项目:内蒙古自治区科技计划项目(2019GG023);内蒙古自治区科技重大专项(zdzx2018058)作者简介:李健男(1995-),男,硕士研究生,主要从事节水灌溉理论与新技术研究.E-mail:通讯作者:史海滨.E-mail:shi_13121321页8期李健男等:环境因子对不同种类人工乔木林分蒸腾耗水的影响旱区树木蒸腾耗水规律,针对在月份
7、变化过程中各种环境因子影响下不同树木蒸腾作用变化的探究是有必要的。本文通过对干旱区草原矿区人工移植的白杨和油松树干液流速率与相应根系土壤水分变化,以及气象因子(太阳辐射、气温、相对湿度、降雨量)的监测,探究白杨和油松林分蒸腾变化对各环境因子的响应程度,并建立对应59月林分蒸腾作用的多因子逐步回归模型,以达到对区域内白杨和油松蒸腾耗水规律模拟预估的目的。1材料与方法1.1 研究区概况试验样地位于内蒙古自治区锡林郭勒盟锡林浩特市东部露天煤矿(11606411161238E,440207440705N),多年平均气温为1.7 C,多年平均风速为3.5 ms-1,最大风速为27.1 ms-1,年日照时
8、数为2877 h,多年平均降水量为289.5 mm,多年平均蒸发量为1830.9 mm,地下水水位深30 m以下,土壤类型多为栗钙土及砂质黏土。矿区内部绿化乔木种类有白杨、黑杨、油松、榆树等,种植模式除单一林木种植外,还存在混交林木种植。混交区域多由白杨及油松构成,少数由油松及榆树构成。在矿区内选择面积均为4 m50 m的白杨林和油松林作为研究区域,其中白杨林株行距为4 m4 m,林分密度0.063株 hm-2,油松林株行距为4 m3 m,林分密度0.083株 hm-2。1.2 试验方法树干液流监测使用EMS81 Sap flow meter茎流监测系统,系统由MicroSet 8X控制单元、
9、SF81茎流传感器及不锈钢加热电极片等组成。装置基于热平衡原理,监测树干木质部组织温度变化得出树干液流量,适用于树干周长12 cm以上的树干液流监测。安装位置选择样木距离地面1.5 m、正北方树干处,安装前清理老化表皮,安装后用配套防辐射罩将装置及树干包裹。每棵样木安装1套,数据采集频率设置为每10 min 1次。树木根部土壤水分利用Watch Dog土壤水分传感器进行数据采集,将传感器置于距样木1 m附近,传感器共6个探头,分别布设在土壤深度5 cm、15 cm、30 cm、50 cm、70 cm、90cm且临近样木根系处,每棵样木安装1组,数据采集频率与树干液流数据采集频率同步,并用烘干法
10、校准。每种乔木选择2棵样木进行树干液流及对应根部土壤水分监测,监测时间为2021年5月1日至9月25日,样木基本参数见表1。1.3 数据处理1.3.1 气象数据测定本试验使用当地国家气象站统计收集的气象数据,包括每日最低温度(Tmin,)、每日最高温度(Tmax,)、降水量(P,mm)、相对湿度(RH,%)、太阳辐射(Rs,WJm2d-1)、风速(u,ms-1)。因样木高度不同,需选择不同高度处风速进行探究,风速分别转化为9 m处风速(u9,ms-1)以及6 m处风速(u6,ms-1),利用以上基础数据,计算当日平均气温(Tmean,),公式如下:Tmean=Tmin+Tmax2(1)1.3.
11、2不同乔木树干液流量测定及林分蒸腾量转化树干液流监测数据取各个小时内监测数据均值,其中特异值用3倍均方差法去除。根据设备配套使用说明,树干液流监测数据与树干实际液流量由下式转化:Qc=Qs()L-6.28ra(2)式中:Qc为单日各时树干实际液流量(kgh-1);Qs为系统监测树干液流数据每个小时均值(kgh-1cm-1);L为距地面1.5 m处树干周长(cm);ra为树皮和韧皮部厚度(cm)。样木单日各时树干实际液流量累加得到单日表1 样木基本参数Tab.1 Basic parameters of sample wood编号Y1S1Y2S2高度/m8.83.28.33.8胸径/cm18.94
12、12.0117.5213.47树皮和韧皮部厚度/cm0.50.40.450.4距地面1.5 m处周长/cm59.537.75542.3冠幅2.32 m2.13 m1.39 m1.68 m2.08 m1.97 m1.43 m1.73 m注:Y代表白杨,S代表油松,树皮和韧皮部厚度由设备配套工具厚度计测出。131340卷干旱区研究单株样木树干液流总量Qd,且为了进一步直观了解林木蒸腾变化,利用所选样木树干实际液流量计算同种类乔木林分蒸腾量11,具体计算如下:Ti=12QidAi(3)式中:Ti为i单日林分蒸腾量(mm);i为树木种类,有Y(白杨)和S(油松)两种;本文中Ti可表示为TY与TS;Qi
13、d为i所取样木单日树干液流总量平均值(kg);Ai为i样木林地面积(m2)。1.3.3 土壤水分相关数据测定各层土壤体积含水量数据取各个小时内监测数据均值,其中特异值用3倍均方差法去除。各棵样木单日各层土壤体积含水量计算公式如下:idk=124j=0j=23ijk(4)式中:idk为i样木k(cm)深度下单日土壤体积含水量(cm3cm-3);ijk为i样木k(cm)深度下单日j时土壤体积含水量(cm3cm-3)。对每种样木相同深度单日土壤水分体积含水量进行均值处理,计算公式如下:ik=100%12idk(5)式中:ik为i样木k(cm)深度下单日土壤含水量平均值(%)。在探究白杨和油松日蒸腾量
14、对土壤每日变化情况的响应过程中,需要确定单日各层土壤水分变化最大值,土壤水分单日变化最大值计算公式如下:iyk=Max ijk-Min ijk2(6)式中:iyk为i样木k(cm)深度下土壤水分每日变化最大值(cm3cm-3);Max ijk为单日iyk中最大值(cm3cm-3);Min ijk为单日iyk中最小值(cm3cm-3)。后续利用 Microsoft Office Excel 2019 进行数据处理,Origin 2018进行图像绘制,IBM SPSS Statistics 20进行相关性分析及回归建模。2结果与分析2.1 环境因子与不同人工乔木林分蒸腾量的变化由图1可知,在观测期
15、内,Rs变化范围为10.7432.12 WJm2d-1,平均值为21.07 WJm2d-1;RH变化范围为16%94%,平均值为57.18%;u9变化范围为1.387.18 ms-1,平均值为3.01 ms-1;u6变化范围为1.296.72 ms-1,平均值为2.82 ms-1;Tmean变化范围是2.427.65,平均值为17.56。观测期内单日TY均大于TS,且变化波动剧烈。TY最大值为3.40mm,最小值为1.25 mm;TS最大值为1.82 mm,最小值为0.78 mm。使用ik数据绘制图2。由图2可知,观测期内,P共计为288.7 mm,其中7月降水129 mm,占P的44.68%
16、,而 7 月 25 日 降 水 为 65.9 mm,占P的22.83%。在各层土壤深度处Y和S在5月有小范围波动,主要是由于5月降水较少,且Rs较强,造成土壤蒸发量及样木根系吸水量变化引起的;在6月3日和7月25日受降雨补给后,各层土壤深度Y和S出现变化峰值,样木根系附近土壤水分受表层土壤蒸发、植被根系吸水和深层渗漏影响,随着时间推移逐渐减少,最后趋于平稳。杨树林土壤上层有6080 cm厚度的煤渣混合砂质土壤回填,与无回填的松树林土壤结构相比,在从峰值下降过程中,各层Y先逐渐减少,短暂平缓后再逐渐减少,各层S则是逐渐减少,各层Y较S变化更大;在各层平缓段,除Y5和S5相近外,其余各层S较Y更大
17、。S5和S159月有小范围波动变化,Y相同深度处却较为平缓,其主要原因是降雨量较小,白杨冠层阻拦了部分降雨,进而影响表层土壤水分变化差异。由表2可知,TY与Rs、Tmean、Y5、Y15、Y30、Y50、Y70、Y90呈极显著正相关性,与P呈显著负相关性,与RH、u9相关性并不显著;TS与Rs、Tmean、S5、S15、S30、S50、S70、S90呈极显著正相关性,与RH、u6、P相关性并不显著。TY和TS与对应各层土壤水分相关性较高。当地多次降雨量P较少且持续时间较短,白杨移植土壤上层由煤渣与砂质土壤混合构成的,总孔隙度在33.8%38.89%,表层土壤水分入渗较快,而油松移植土壤孔隙度在
18、29.2%32.13%,入渗速度较慢,在遇暴雨时,地表易形成径流,导致白杨林土壤水分较油松林变化更大,且当土壤水分达到一定阈值后会限制树木林分蒸腾作用,所以TY与P呈显著负相关,TS与P相关性并不显著。2.2TY和TS与根系附近各层土壤水分每日变化极值的关系为探究iyk对TY和TS的影响,分别对TY与13148期李健男等:环境因子对不同种类人工乔木林分蒸腾耗水的影响Yyk、TS与Syk进行相关性分析(表 3)。由表 3 可知,在不同月份不同土壤深度相关性具有明显差异。5月,TY与Yy15具有极显著正相关性,与Yy90具有极显著负相关性;6月,TS与Sy5具有显著负相关性;7月,TY与Yy5、Y
19、y15具有极显著负相关性,与Yy30、Yy50具有显著负相关性;8月,TS与Sy15具有显著正相关性;9月,TY与Yy50具有极显著负相关性,与Yy70具有显著负相关性,与Yy90具有极显著正相关性。产生以上不同相关性原因是当根系缺水,土壤水分变化极值是降雨对表层土壤水分进行补充的过程,土壤水分变化量对树木林分蒸腾作用产生促进作用,这使土壤水分变化极值与树木林分蒸腾量产生正相关,但到达一定阈值后,土壤水分对树木根系吸水产生抑制作用,从而限制林木蒸腾,这使土壤水分变化极值与树木林分蒸腾量产生图1 各气象因子及TY、TS变化特征Fig.1 Variation characteristics of
20、meteorological factors and TY,TS131540卷干旱区研究负相关。其余各月TY和TS与对应土层每日水分变化极值相关性并不显著。2.3TY和TS与各因素多元逐步线性回归模型的建立由于各层土壤水分变化之间及土壤水分每日变化极值之间存在共线性,所以将Yk、Sk、Yyk、Syk分别取均值Y、S、Yy、Sy后,按月份与其余各个环境因子共同作为自变量进行逐步线性回归(表4)。由表4可知,TY在5月进入因子为1个,6月、7月进入因子为2个,8月、9月进入因子为3个;TS在7月、8月进入因子为1个,5月进入因子为2个,6月、9月进入因子为3个,说明不同种类乔木在不同月份受不同环境
21、因子影响且影响程度不同。有关TY的逐步回归方程R2在8月最大,TY可以被P、Tmean和Y共同解释其变化量的55%,在5月最小,TY可以被Tmean单因素解释其变化量的28.8%;有关TS的逐步回归方程R2在8月最大,TS可以被Tmean单因素解释其变化量的72.5%,在7月最小,TS可以被S单因素解释其变化量的19.3%。将研究期作为一个整体时间区间进行TY、TS与各环境因子的逐步线性回归分析(表5)。由表5可知,在以研究期为整体时间区间逐步回归模型中,TY的进入因子有3个,TS的进入因子有4个;TY可以被Tmean、Y和P共同解释其变化量的36.6%,TS可以被S、Tmean、Sy和RH共
22、同解释其变化量的40.8%。3讨 论受气象因子影响,随着季节的变化,人工乔木在生长过程中林分蒸腾量变化趋势有所不同。闫雪等12在对人工杨树蒸腾耗水规律的研究中发现,不同季节杨树蒸腾耗水受气象因子和生长性质影响,夏季蒸腾耗水量较高且具有明显变化;陈胜楠等13发现,油松蒸腾量受季节性气候影响,随着月份变化,蒸腾量变化趋势变小,这些研究结果与本表2 TY、TS与各环境因子相关性Tab.2 Correlation between TY,TSandenvironmental factors环境因子RsRHTmeanu6u9PY5Y15Y30Y50Y70Y90S5S15S30S50S70S90TY相关性0
23、.251*-0.0800.437*-0.530-0.202*0.380*0.449*0.412*0.428*0.438*0.446*-显著性(双侧)0.0020.3320-0.5250.014000000-TS相关性0.213*-0.1290.392*0.032-0.090-0.256*0.358*0.337*0.419*0.407*0.500*显著性(双侧)0.0090.1200.701-0.277-0.00200000注:*表示在0.05水平上显著;*表示在0.01水平上显著。下同。图2 白杨和油松各层土壤含水量变化及当地降雨量变化Fig.2 Daily soil moisture con
24、tent change and local rainfallchange in each layer of Populus tomentosa and Pinustabuliformis13168期李健男等:环境因子对不同种类人工乔木林分蒸腾耗水的影响研究结果一致。研究期内白杨和油松每日林分蒸腾量变化主要与气象因子中的太阳辐射、温度显著相关,与风速、相对湿度相关性并不显著。这与Barnard等14研究不同,他们在拟合风速与林木蒸腾变化的过程中发现,风速随季节变化对林木蒸腾是有一定影响的,产生这种差异的原因主要是由于研究尺度的不同造成的,且研究区地处干旱区,自然条件下土壤水分限制了蒸腾作用,从而
25、使林分蒸腾量对于风速及相对湿度的响应程度不高。白杨林分蒸腾量与太阳辐射、温度相关性较油松更高,可能是由于白杨和油松生长特性不同,白杨随着月份变化,叶片数量增长、减少和受环境因素影响叶面收缩、舒张致使的叶片蒸腾面积发生的变化较油松明显15-16,从而造成白杨在5月下旬后林分蒸腾量变化幅度具有明显波动,而油松林分蒸腾量变化幅度则是整体波动较小的差异。林木蒸腾作用与土壤水分变化程度息息相关。本研究中,在研究期内除太阳辐射、温度等气象因子外,土壤水分也是影响白杨和油松林分蒸腾量变化的主要因素之一,这与赵文君等17、贾天宇等18研究一致。但在孙旭等19对北京蟒山油松液流速率变化的研究中,土壤水分并不是限
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