降雨和非降雨日興安落葉松天然林蒸騰及蒸散發(fā)特征

劉家霖,滿秀玲

東北林業(yè)大學林學院, 哈爾濱 150040

降雨和非降雨日興安落葉松天然林蒸騰及蒸散發(fā)特征

劉家霖,滿秀玲*

東北林業(yè)大學林學院, 哈爾濱 150040

綜合利用樹干液流法和渦動相關技術,對大興安嶺北部寒溫帶興安落葉松(Larixgmelinii)天然林的林木蒸騰(T)和生態(tài)系統(tǒng)蒸散發(fā)(ET)進行連續(xù)監(jiān)測；采用邊材面積對單木蒸騰耗水進行尺度擴展,分析降雨和非降雨日林木總蒸騰(Ttot)及其蒸騰組分(優(yōu)勢木蒸騰Td、中等木蒸騰Ti和劣勢木蒸騰Ts)與生態(tài)系統(tǒng)ET的變化特征,探討Ttot與ET對水汽壓虧缺(VPD)和凈輻射(Rn)變化的響應。結果表明：降雨和非降雨日各分化等級林木液流速率的日變化均呈典型單峰格局,且降雨日的Ttot(9.7 mm)低于非降雨日(31.4 mm),同時Td在降雨和非降雨日均明顯高于Ti和Ts。降雨日的ET(24.7 mm)同樣低于非降雨日(50.6 mm),而潛熱通量與同期Rn之比(31%)則高于非降雨日(25.1%),表明非降雨日的環(huán)境條件較有利于植物-大氣界面的水汽通量交換。降雨日Ttot/ET、Td/ET、Ti/ET和Ts/ET(分別為38.1%、27.2%、8.5%和2.4%)均低于非降雨日(分別為65.0%、45.5%、15.3%和4.2%),說明降雨日的ET以自由水蒸發(fā)為主,而非降雨日時則以Td占優(yōu)；同時,僅以優(yōu)勢木蒸騰耗水作為平均水平進行尺度上推易高估林分的蒸騰能力。總體上,Ttot與VPD、Rn的相關性均較ET的高,即Ttot對環(huán)境因子的響應略敏感；同時Rn與Ttot、ET的相關性均較VPD高,說明Rn是驅動生態(tài)系統(tǒng)水汽通量的首要條件。

樹干液流法；渦動相關技術；降雨；林木分化；蒸騰；蒸散發(fā)

蒸散發(fā)(ET)主要包括自由水蒸發(fā)和植物蒸騰耗水(T)[1-2],是地表能量平衡和全球水循環(huán)的重要組成部分[3- 5]。Jasechko等[2]的研究指出T是陸地表面最大的水汽通量來源,占全球陸地生態(tài)系統(tǒng)ET的80%—90%；而Schlesinger等[5]通過對全球81個不同生態(tài)區(qū)域的T和ET進行整合分析,發(fā)現(xiàn)熱帶雨林的T/ET最高(平均為70%),北方針葉林其次(平均為65%),地中海灌木林最低(平均為47%)。可見,植物的蒸騰耗水是陸地生態(tài)系統(tǒng)水分平衡的主要貢獻者和全球水分循環(huán)的主導力量[5-6]。當前,樹干液流法(SF)和渦動相關技術(EC)分別是T和ET的主要測定手段[1, 4- 5,7-8]。SF法主要利用熱擴散原理,通過測定插入樹干邊材的熱探針與參比探針的溫度差或電壓差的方法來估算液流速率(Fs)[9]。應用熱技術測定樹干液流的方法已十分成熟[7],但該技術僅能對單木尺度T進行測定,需要利用胸徑[10]或邊材面積[11]等指標進行尺度擴展,進而估算林分尺度的蒸騰耗水量。EC是指某種物質的濃度與其垂直速度的協(xié)方差[12],自1990年Wofsy等[13]利用EC技術對溫帶森林的CO2通量進行測定以來,該技術已經(jīng)成為直接測定植物-大氣界面氣體交換通量的標準方法[8]。利用EC技術可以對ET進行連續(xù)測定,但難以區(qū)分蒸發(fā)或T等動態(tài)過程對ET的貢獻程度,而結合SF法可以實現(xiàn)對ET及其組分的同步研究[1, 4- 5, 7, 14]。然而,國內以ChinaFLUX為代表的EC站點大多位于亞熱帶和溫帶區(qū)域,缺乏對大興安嶺北部寒溫帶森林生態(tài)系統(tǒng)碳-水通量的系統(tǒng)性了解[1]。

降雨是生態(tài)系統(tǒng)水分輸入的主要途徑[5],水分狀況通過影響凈輻射(Rn)在顯熱通量(H)和潛熱通量(LE)等能量組分間的分配比例[15],進而改變空氣水熱狀況及水汽壓虧缺(VPD)等林內微生境[16- 17],從而實現(xiàn)對T和ET的綜合調控[4,16- 19]。同時,以往對樹干液流的研究多集中于林分內的優(yōu)勢木[5,20],往往忽略對中等木和劣勢木的監(jiān)測,在尺度擴展過程中易造成誤差[21]。此外,對于郁閉度較高的森林,林下植被的液流密度(Fd)遠低于喬木[22- 23],因而喬木T在生態(tài)系統(tǒng)蒸騰耗水量中明顯占優(yōu),且該現(xiàn)象在夜間時更為明顯[24],通常忽略對林下植被蒸騰耗水量的估算[15]。

興安落葉松(Larixgmelinii)林是大興安嶺地區(qū)的地帶性植被和中國唯一的寒溫帶針葉林優(yōu)勢建群種[25],認識該區(qū)域典型森林生態(tài)系統(tǒng)的水汽通量特征,有助于了解區(qū)域能量平衡和水分循環(huán),對于全面理解和掌握我國不同類型森林生態(tài)系統(tǒng)的水汽循環(huán)也具有重要意義。該研究于2015年8月12日—9月12日,在興安落葉松天然林中選取優(yōu)勢木、中等木和劣勢木各3株,綜合運用SF法和EC技術對林木T和生態(tài)系統(tǒng)ET進行連續(xù)監(jiān)測,分析降雨和非降雨日的水汽通量變化特征及其對主要環(huán)境因子的響應,以了解寒溫帶典型落葉松林的T和ET規(guī)律,為大興安嶺北部水資源的有效利用和科學管理提供科學依據(jù)和數(shù)據(jù)支持。

1 試驗地概況

研究地設在黑龍江漠河森林生態(tài)系統(tǒng)研究站(53.27°—53.28° N,122.33°—122.34° E),屬寒溫帶大陸性氣候,多年凍土區(qū),平均海拔290 m,年均溫-4.9 ℃,多年平均降水量350—500 mm,全年無霜期85—110 d。地帶性土壤為棕色針葉林土,地帶性植被是以興安落葉松為優(yōu)勢建群種的明亮針葉林。其他常見樹種為樟子松(Pinussylvestris)、白樺(Betulaplatyphylla)和山楊(Populusdavidiana)；常見林下植被為杜香(Ledumpalustre)、篤斯越桔(Vacciniumuliginosum)、興安杜鵑(Rhododendrondauricum)和越桔(V.vitis-idaea)。該研究于2015年7月上旬(6—9月為該地區(qū)興安落葉松林的典型生長季)在EC系統(tǒng)東北側設置15 m × 20 m的樣地,樣地內共有興安落葉松84株、白樺14株、樟子松1株；該研究區(qū)下墊面平坦均勻,符合EC技術觀測要求(圖1)。

圖1 研究區(qū)域示意圖Fig.1 Schematic plot of research area

2 研究方法

2.1 樹干液流法

2.1.1 林木分化等級劃分

在胸高處南向用生長錐(CO200, Haglof, Sweden)對選擇的60株樣樹鉆取深至髓心的樹芯；樣芯經(jīng)自然干燥、固定和打磨后進行掃描；使用WinDENDRO年輪分析軟件(Regent, Canada)對掃描圖像進行處理,估測樹齡和邊材寬度。結果顯示,胸徑處于5—10 cm范圍的樹齡為(37.3±11.8)a,10—20 cm為(43.7±9.5)a,20—25 cm為(53.4±8.7)a。興安落葉松天然林的林分結構較為復雜,林齡差在一個齡級內(20 a),可視為相對同齡林[26]。同齡林中,林木分化主要受林木個體之間的競爭優(yōu)勢及空間生態(tài)位決定[27]。因此,采用相對直徑法[26-27]劃分林木分化等級,優(yōu)勢木、中等木和劣勢木數(shù)量分別為28株、30株和25株。不同分化等級林木的胸徑(F2, 82= 145.8)、樹高(F2, 82= 162.3)和邊材面積(F2, 82= 110.0)均差異顯著(P<0.01)。選擇長勢良好、未經(jīng)處理的不同分化等級林木各3株作為SF法的監(jiān)測樣樹(表1)。

表1 樹干液流觀測樣木基本林分特征

2.1.2 樹干液流測定

該研究使用的熱擴散式液流探針是依據(jù)Granier[28]的探針原理,采用James等[29]方法制作,測定結果可靠[30]。結合以往研究[31]和該研究對生長芯的測定結果,計算邊材寬度與胸徑的關系；結果顯示,優(yōu)勢木各方位邊材寬度均大于2 cm,而中等木、劣勢木北向邊材寬度分別為(1.3±0.1)cm和(1.1±0.1)cm。因此,為盡量減小樹干液流方位變異和太陽輻射增溫現(xiàn)象的影響,優(yōu)勢木在東、西、北向分別安裝液流探針,而中等木和劣勢木則僅安裝在北向[9]；中等木和劣勢木的探針安裝時需斜向插入邊材(即與莖軸夾角< 90°),保證探針只與邊材接觸。興安落葉松天然林木的胸徑與邊材面積間具有較好的相關性(式1),采用邊材面積對單木T進行尺度擴展[11,15]。該研究中的T指廣義的植物蒸騰作用,Td指優(yōu)勢木蒸騰量,Ti指中等木蒸騰量,Ts指劣勢木蒸騰量,Ttot指林木總蒸騰量(Ttot=Td+Ti+Ts)。Fd(cm3cm-2h-1)、液流速率(Fs, g/h)和T(mm)的計算公式分別如下[9- 10, 32]：

SA=0.71×DBH1.65,R2=0.93,P<0.01

(1)

(2)

Fs=Fd×SA

(3)

(4)

式中,DBH是胸徑(cm),SA是邊材面積(cm2),ΔVmax是液流為0時的電壓,ΔV是某一測定時刻的電壓,A為樣地面積(m2)。

2.2 渦動相關技術

2.2.1 儀器配置

EC系統(tǒng)配置一體式三維超聲風與紅外CO2/H2O分析儀(IRGASON, Campbell Scientific, USA),安裝高度36 m。梯度氣象系統(tǒng)包括：空氣溫、濕度(HMP45C, Vaisala, Finland)和風速(010C, Met One, USA)傳感器,安裝高度分別為1.5、9、13、20、28和35 m；風向傳感器(020C, Met One, USA),安裝高度28 m；Rn傳感器(NR01, Hukseflux, Netherlands)、光合有效輻射傳感器(LI190SB, Li-Cor, USA)、雨滴譜儀(Parsivel2, OTT, Germany)和雨量筒(TE525MM, Texas Electronics, USA),安裝高度23 m；大氣壓傳感器(CS100, Campbell Scientific, USA),安裝高度23 m；土壤熱通量傳感器(HFP01, Hukseflux, Netherlands),分別安裝于距通量塔東、西兩側10 m遠,距離地面10 cm深處；土壤水分、溫度和電導率傳感器(CS650, Campbell Scientific, USA),安裝于距通量塔東側10 m遠,距離地面5、10、20和40 cm深處。采用CR3000數(shù)據(jù)采集器(Campbell Scientific, USA)以10 Hz頻率記錄通量的觀測數(shù)據(jù)；氣象數(shù)據(jù)每隔30 min保存其平均數(shù)據(jù)；所有監(jiān)測儀器均同步運行,觀測從2014年11月下旬開始。

2.2.2 環(huán)境因子數(shù)據(jù)

在通量塔梯度氣象系統(tǒng)的基礎上,該研究選取的主要環(huán)境因子包括：23 m林冠層以上的Rn和降雨量(P),13 m林冠層的空氣溫度(Ta)、空氣相對濕度(RH)和VPD,36 m IRGASON所記錄的風速與風向以及4層土深的平均土壤溫度(Ts)和4層土深的加權平均土壤含水量(SWC)。在分析過程中,該研究定義有降雨發(fā)生(即P> 0.2 mm)的觀測日為降雨日,無降雨發(fā)生(即P=0 mm)的觀測日為非降雨日,而不以降雨發(fā)生作為條件對觀測數(shù)據(jù)進行分割即為不區(qū)分降雨日。

2.2.3 通量數(shù)據(jù)

使用LoggerNet軟件(Campbell Scientific, USA)將觀測期間10Hz原始數(shù)據(jù)按日期切割為30 min間隔的數(shù)據(jù)序列；利用Eddypro軟件(Li-Cor, USA)計算通量數(shù)據(jù),主要步驟包括剔除野點、線性去趨勢、平面擬合、超聲虛溫訂正、密度擾動影響、湍流平穩(wěn)性檢驗、總體湍流特征檢驗、數(shù)據(jù)質量評價和數(shù)據(jù)質量等級劃分等。同時,軟件的處理結果需進行以下校正[32]：(1)該研究對摩擦風速(u*)進行綜合敏感性分析(0.5 m/s間隔)[33],發(fā)現(xiàn)在觀測期間任意時刻下,當u*< 0.20 m/s時,湍流強度較弱并對LE的結果產(chǎn)生影響,剔除該部分數(shù)據(jù)；(2)剔除每場降雨前后各1 h的數(shù)據(jù)。最終,缺失數(shù)據(jù)量為18%。此外,采用Kljun等[34]的模型進行通量足跡分析,發(fā)現(xiàn)通量貢獻區(qū)70%和90%的平均距離分別為846和1133 m,觀測期間的主風向為東西向和東西偏北向,觀測的湍流范圍包括SF法監(jiān)測區(qū)域。

2.2.4 缺失數(shù)據(jù)插補

采用以BP網(wǎng)絡(BP, Back-Propagation)作為基本網(wǎng)絡的人工神經(jīng)網(wǎng)絡法進行缺失數(shù)據(jù)的插補。輸入層的環(huán)境因子以Penman-Monteith模型[35]參數(shù)為基礎,包括代表能量分配與變化的Rn、Ta和土壤熱通量(G),代表研究區(qū)域上層大氣湍流變化的w和RH,代表土壤水分狀況的SWC。BP網(wǎng)絡模型采用輸入層、隱含層和輸出層的3層式結構,每層包含若干節(jié)點,輸入層的設計公式如下：

(5)

式中,l為隱含層節(jié)點數(shù),n為輸入節(jié)點數(shù)(該研究為6),m為輸出節(jié)點數(shù)(該研究為1)；α為1—10之間的調節(jié)常數(shù)。通過改變α的值使訓練誤差達到最小,從而獲得隱含層最佳的節(jié)點數(shù)目；最終,l值取10,LE擬合結果的R2為0.81。

2.2.5 能量閉合分析

能量平衡閉合水平是評價EC技術觀測數(shù)據(jù)可靠性的主要方法[36]。森林生態(tài)系統(tǒng)的能量平衡通常為Rn=H+LE+G+S,S指冠層熱儲量[25]。郁閉森林生態(tài)系統(tǒng)的G和S所占的比重低于5%,常忽略不計[37]。由于輻射平衡和能量分量的測定儀器不同,空間范圍不一致,二者之間通常不能達到完全閉合。該研究中,以觀測期間質量控制后每小時的H+LE與Rn-G進行線性回歸,結果顯示：方程斜率為1.75,截距為18.04,R2為0.77。

3 結果和分析

3.1 環(huán)境因子特征分析

觀測期間,共有12 d發(fā)生降雨,累計P為65.8 mm,作為典型降雨日進行分析(圖2)。Rn的波動與降雨發(fā)生有關(圖2),降雨日的輻射能量往往較低且波動明顯,平均為6.8 MJ m-2d-1,而非降雨日的變化則略平緩,平均為11.8 MJ m-2d-1；同時,根據(jù)Rn= 4 340.00-45.60 ×Lat(緯度)[37],該研究區(qū)域Rn年總收入約1911 MJ m-2d-1,而觀測期間Rn總收入約317.4 MJ/m2,占全年總收入理論值的16.6%。VPD與空氣水熱狀況(即Ta與RH)密切相關,能量分配與水分輸入均會對其產(chǎn)生影響[7, 10- 11],其最低值出現(xiàn)在降雨日(0.055±0.005)kPa,而最高值則出現(xiàn)在非降雨日(1.009±0.163)kPa(圖2)。觀測期間的最高日均溫出現(xiàn)在224 d(21.3±1.0)℃,最低日均溫出現(xiàn)在255 d(8.5±1.2)℃,降雨日Ta的波動較明顯,但總體上呈下降趨勢(圖2)；Ts主要受Ta影響,其從224 d時的(14.6±0.1)℃連續(xù)下降至255 d的(10.1±0.1)℃。同時,降雨日RH和SWC分別平均可達到84.8%和0.28 m3/m3,而非降雨日時則分別平均為77.5%和0.25 m3/m3。此外,在對比降雨和非降雨日VPD、Rn的差異性時,以Ta為控制變量進行偏相關分析,結果顯示P與VPD(r= -0.5)、Rn(r=-0.7)均顯著負相關(P<0.01)；而方差分析表明降雨與非降雨日的VPD(F1, 31= 16.6)、Rn(F1, 31= 12.8)均差異顯著(P<0.01),說明剔除Ta的影響后降雨和非降雨日的VPD與Rn均存在差異。

3.2 蒸騰和蒸散發(fā)特征

方差分析表明降雨和非降雨日期間Ttot(F1,766=18.3)和ET(F1,766=4.8)均差異顯著(P<0.05)。圖3將各分化等級林木Fs分別按日時刻進行平均,其晝夜變化特征均呈單峰格局。在不區(qū)分降雨日時(圖3),優(yōu)勢木、中等木和劣勢木的Fs峰值分別為(1185.7±93.5)、(372.3±30.5)和(122.7±9.9)g/h；降雨日(圖3),三者的Fs明顯降低,峰值出現(xiàn)在13:00,分別為(744.1±136.6)、(229.8±45.4)和(77.0±15.6)g/h；而非降雨日(圖3),三者的Fs峰值較降雨日提前1 h,峰值分別可達到(1459.3±64.3)、(461.0±21.5)和(147.9±6.6)g/h。總體上,非降雨日各分化等級林木均表現(xiàn)出高蒸騰的特征,即日液流峰值出現(xiàn)時間較早、峰值較高。

圖2 觀測期間環(huán)境因子變化規(guī)律Fig.2 Variation of environmental factors during observation period (mean±SD)

圖3 觀測期間各分化等級樣木平均液流速率的晝夜變化Fig.3 Diurnal dynamics of mean sap flow velocity of sample trees during observation period (mean±SE)

圖4 觀測期間蒸散發(fā)(ET)和蒸騰(T)的變化特征 Fig.4 Variations of daily cumulative evapo-transpiration (ET) and transpiration (T) during observation periods圖中ET指蒸散發(fā),Ttot指林木總蒸騰,Td指優(yōu)勢木蒸騰,Ti指中等木蒸騰,Ts指劣勢木蒸騰

圖4為觀測期內ET和T的連續(xù)變化特征。利用各分化等級林木Fs和SA對單木T進行尺度上推,分別計算優(yōu)勢木蒸騰Td、中等木蒸騰Ti和劣勢木蒸騰Ts以及林木總蒸騰(Ttot),結果表明：不區(qū)分降雨日時Ttot為41.1 mm,約為1.28 mm/d；降雨日時,Td、Ti和Ts分別為6.9、2.2和0.6 mm；而非降雨日,Td、Ti和Ts分別為23.0、7.3和2.0 mm。同時,不區(qū)分降雨日時的ET為75.3 mm,而降雨和非降雨日時的ET則分別為24.7、50.6 mm,且降雨日的ET能力(2.1 mm/d)低于非降雨日(2.5 mm/d)。從能量角度分析,觀測期間LE總量為84.3 MJ/m2,占同期Rn的28.1%；其中,降雨日的LE為25.2 MJ/m2,與Rn之比為31%；而非降雨日LE為59.1 MJ/m2,占比25.1%。上述結果表明：降雨日Ttot低于非降雨日,降雨和非降雨日時林分內Td均顯著占優(yōu),明顯高于中等木和劣勢木的蒸騰耗水量；降雨日的太陽輻射能量更多的分配至LE,從而維持一定的ET需求；此外,Pearson相關性分析表明,ET和Ttot均與P呈顯著的負相關關系(r分別為-0.4和-0.7),且水分輸入狀況對Ttot的影響更為明顯,非降雨日的天氣條件更有利于植物-大氣界面的水汽通量交換。

圖5 不同降雨狀況分組的林木蒸騰與蒸散發(fā)之比的平均值 Fig.5 The average ratio of transpiration (T) to evapo-transpiration (ET) in different tree differentiation classes under different precipitation components during observation period (mean±SE)圖中不同小寫字母表示不同降雨狀況分組的組內Ttot及其蒸騰組分與ET比值間差異的顯著性(P < 0.05)；ET指蒸散發(fā),Ttot指林木總蒸騰,Td指優(yōu)勢木蒸騰,Ti指中等木蒸騰,Ts指劣勢木蒸騰

3.3 蒸騰與蒸散發(fā)的對比

不區(qū)分降雨日時,Ttot/ET可以達到54.9%；其中,各蒸騰組分Td/ET、Ti/ET和Ts/ET分別為38.6%、12.8%和3.5%(圖5)。然而受生態(tài)系統(tǒng)水分輸入的影響,該比值波動較大。降雨期日,Ttot/ET、Td/ET、Ti/ET和Ts/ET分別為38.1%、27.2%、8.5%和2.4%,均低于其在非降雨日時的65.0%、45.5%、15.3%和4.2%。LSD多重比較分析表明各降雨狀況分組的組內T與ET之比均差異顯著(P< 0.05)。為了直觀展示不同降雨狀況分組的Ttot及其蒸騰組分與ET之比的晝夜變化,以日時間序列為分類標準對數(shù)據(jù)進行平均,結果顯示：降雨和非降雨日(圖6),Ttot及其蒸騰組分與ET之比均在夜間較低、日間較高,呈典型的單峰格局,與樹干液流的日變化規(guī)律相似(圖3),峰值均出現(xiàn)在約17:00；降雨日(圖6),Ttot/ET、Td/ET、Ti/ET和Ts/ET的日峰值分別為59.2%、42.8%、13.6%和3.74%；非降雨日(圖6),上述比值的日峰值分別可以達到84.9%、60.2%、19.4%和5.4%。以上結果表明降雨日時的ET以自由水蒸發(fā)為主,而非降雨日時則以Td占優(yōu)。

圖6 觀測期間不同降雨狀況分組的按時刻平均的蒸騰與蒸散發(fā)之比的晝夜變化Fig.6 Diurnal dynamics of hourly averaged ratio of transpiration (T) to evapo-transpiration (ET) in different tree differentiation classes under different precipitation components during observation periodsTtot指林木總蒸騰,Td指優(yōu)勢木蒸騰,Ti指中等木蒸騰,Ts指劣勢木蒸騰

不同降雨狀況分組間,Ttot及其蒸騰組分與ET的回歸方程R2以非降雨日(平均為0.72)較高,不區(qū)分降雨日(平均為0.56；代表降雨日與非降雨日數(shù)據(jù)的平均水平)其次,降雨日(平均為0.51)較低；同時,降雨日和非降雨日Td與ET的方程斜率和R2均高于總體水平,而Ti和Ts則均低于總體水平,上述結果表明水分輸入會影響T及ET的相對穩(wěn)定性,且不論是否存在水分輸入Td對ET的貢獻性均較高(表2)。

表2不同降雨狀況分組的各分化等級林木蒸騰和蒸散發(fā)的線性相關方程系數(shù)表

Table2Thelinearcorrelationequationcoefficienttableoftranspirationandevapo-transpirationindifferenttreedifferentiationclassesunderdifferentprecipitationcomponents(n=768)

降雨狀況分組Precipitationcomponents蒸騰Transpiration截距Intercept斜率SlopeR2P不區(qū)分降雨日優(yōu)勢木蒸騰0．0120．2660．570<0．01Alldays中等木蒸騰0．0030．0890．566<0．01被壓木蒸騰0．0010．0240．552<0．01林木總蒸騰0．0170．3790．569<0．01降雨日優(yōu)勢木蒸騰0．0030．1980．516<0．01Rainydays中等木蒸騰0．0010．0640．500<0．01被壓木蒸騰0．0000．0180．510<0．01林木總蒸騰0．0030．2800．513<0．01非降雨日優(yōu)勢木蒸騰0．0090．2980．728<0．01Non-rainydays中等木蒸騰0．0030．0990．721<0．01被壓木蒸騰0．0010．0270．710<0．01林木總蒸騰0．0130．4240．726<0．01

3.4 蒸騰和蒸散發(fā)對主要環(huán)境因子的響應

以降雨的發(fā)生情況為固定變量,VPD和Rn為協(xié)變量進行方差分析,結果表明降雨和非降雨日的Ttot和ET均受Rn、VPD的顯著影響(P<0.01)；同時,選擇代表林木蒸騰耗水總體水平的Ttot以及生態(tài)系統(tǒng)ET作為對環(huán)境因子響應分析的因變量。降雨日和非降雨日時的Ttot對VPD響應程度均較高(R2均為0.69；圖7),表明降雨和非降雨日時的VPD都是Ttot的限制性因子；非降雨日,Ttot隨VPD的增加而逐漸增強的范圍較降雨日明顯,說明生態(tài)系統(tǒng)水分輸入較低時利于維持林木的蒸騰需求。降雨日,ET受VPD的影響較小(R2為0.23；圖7),而在非降雨日則略高(R2為0.32)；雖然降雨日的VPD總體水平較低,但ET的離散程度較大、數(shù)值范圍較廣,在非降雨日具有相似的表現(xiàn)。同時,Ttot和ET與VPD的回歸方程斜率均在降雨日時較高,說明降雨日生態(tài)系統(tǒng)水汽通量對VPD的響應更為敏感。此外,Ttot對VPD的響應水平明顯高于ET,且該現(xiàn)象在降雨日更為明顯。

降雨和非降雨日Ttot與Rn均呈正相關關系(圖7),且非降雨日時的R2較高；其中,降雨日Ttot的回歸方程斜率較非降雨日低,說明非降雨日的Ttot隨Rn的變化敏感度略強。ET對Rn的響應與Ttot較為相似(圖7),其在非降雨日的方程斜率和R2均較降雨日高；同時,降雨日Rn數(shù)值變化范圍較小,而ET的離散程度較非降雨日高。此外,降雨日Ttot與Rn的響應水平較高時,ET的響應水平卻較低,但非降雨日則不存在該現(xiàn)象。上述結果表明,ET會隨著水分輸入狀況對水汽通量組分進行調節(jié),Rn對生態(tài)系統(tǒng)水分平衡的影響更為明顯。

圖7 降雨和非降雨日的蒸騰和蒸散發(fā)與主要環(huán)境因子的相關性Fig.7 Reponses of transpiration (T) and evapo-transpiration (ET) to the vapor pressure deficit (VPD) and net radiation (Rn) under different precipitation conditionsR:降雨日Rainy days,NR:非降雨日Non-rainy days；圖中方程均顯著(P<0.05),降雨日的n=288,非降雨日的n=480

4 討論

EC系統(tǒng)的能量閉合狀況直接影響到對ET的評估效果,與FLUXNET相比(R2范圍0.64—0.95)[36],該研究站點的能量閉合水平(R2為0.77)在可靠范圍內,可保證較為理想的數(shù)據(jù)質量。同時,EC技術容易低估夜間湍流不充分時的通量[24],該研究通過對u*的敏感性測試剔除了湍流強度較弱時的數(shù)據(jù)[32-33],保證EC系統(tǒng)的測定是處于強湍流條件下的結果,并采用基于Penman-Monteith模型[35]的BP神經(jīng)網(wǎng)絡對缺失數(shù)據(jù)進行插補,擬合結果的R2在0.80以上,保證數(shù)據(jù)的完整性和連續(xù)性。整個觀測期間的Rn總收入占該區(qū)域年總收入的16.6%(圖2),約為觀測天數(shù)(32 d)與全年天數(shù)(365 d)之比(8.8%)的兩倍,主要與該研究區(qū)域的地理位置特點有關[37]。不區(qū)分降雨日時的興安落葉松林蒸騰能力為1.28 mm/d,略高于張彥群等[38]總結的北方針葉林生長季1.24 mm/d的蒸騰能力,表明大興安嶺北部的興安落葉松天然林的蒸騰耗水能力較強,對于區(qū)域水量平衡具有重要意義,同時,由于VPD和Rn是林木蒸騰耗水的主要驅動力[16-17,19],環(huán)境因子的年際差異以及微生境差異會影響觀測結果。降雨日和非降雨日的Td均明顯高于Ti和Ts(圖3),與優(yōu)勢木處于林內競爭優(yōu)勢地位有關,其冠層位于林分平均冠層之上[31],可充分獲取太陽輻射能量以驅動樹干液流[17],對環(huán)境因子的響應也相應的敏感[21]。

對于興安落葉松林生態(tài)系統(tǒng),降雨日的輻射能量相對非降雨日更多的分配至LE,表現(xiàn)為降雨日的LE/Rn略高,因而降雨日時代表Ta和Ts增溫效應的能量組分H、G比例相應減少,表明該時間段的生態(tài)系統(tǒng)會維持相應的ET需求,保證生態(tài)系統(tǒng)水分平衡[15]；然而,非降雨日的ET明顯更高(圖4),表明該時期的環(huán)境條件更有利于植物-大氣界面的水汽通量交換；同時,結果顯示降雨日ET主要以E占優(yōu)勢,而非降雨日則以Td為主,與以往的研究結果相符[14-15],說明生態(tài)系統(tǒng)會隨著水分條件的改變對ET組分(E和T所占比例)進行動態(tài)調節(jié)[15],主要原因是葉片氣孔對空氣濕度增加的響應較為強烈從而限制了植物的蒸騰耗水[18-19]。不區(qū)分降雨日時的Ttot約占ET的54.9%(圖5),低于Schlesinger等[5]對北方針葉林的統(tǒng)計結果(平均為65%),主要原因是該研究觀測期間的降雨事件較多,不利于維持林木的蒸騰需求[19],但對E的影響相對較弱[15,18-19]。

值得注意的是,盡管以往研究多以林分Td代表林木平均蒸騰能力進行尺度上推[20-21],但主要原因是中等木和劣勢木的邊材寬度較小,利用SF法進行觀測時的不確定性較大；該研究通過生長芯法的實際測量結果,將液流探針切向插入中等木和劣勢木邊材[9],保證SF法的觀測精度；而結果表明不考慮降雨時Ti與Ts之和僅占ET的20%,因而若僅以優(yōu)勢木的蒸騰耗水狀況進行尺度上推容易高估林分的蒸騰能力。在研究Ttot和ET對主要環(huán)境因子的響應關系時,需要考慮水分條件的差異[5, 15-16]。Ttot對VPD的響應水平明顯高于ET,該現(xiàn)象在降雨日更為明顯,表明無論降雨與否,VPD都是生態(tài)系統(tǒng)水汽通量的限制性因子,而降雨引發(fā)的“增濕降溫”現(xiàn)象對Ttot的影響更為明顯[15]；同時,Ttot和ET與Rn的相關性均在非降雨日略高,與以往研究結果略有不同[15],可能與研究樹種的木質部結構、樹干儲水性能和樹形結構等因素有關[39],；相對于VPD,Rn與水汽通量的相關性更強,可能與太陽輻射是驅動生態(tài)系統(tǒng)水分循環(huán)的首要條件有關[17]。

5 結論

降雨和非降雨日各分化等級興安落葉松Fs的日變化均呈單峰格局；Td明顯高于Ti和Ts,且該現(xiàn)象在非降雨日更為明顯。降雨日的ET較低,而LE/Rn略高,且連續(xù)降雨期間ET的日間變化略明顯,表明非降雨日環(huán)境條件更有利于植物-大氣界面水汽交換。同時,各蒸騰組分與ET之比在降雨日較低,說明降雨日的ET以自由水蒸發(fā)為主,而非降雨日時則以Td占優(yōu)；不區(qū)分降雨日時,Ti與Ts之和約占ET的20%,因而僅以優(yōu)勢木的蒸騰耗水狀況進行尺度上推會高估林分的蒸騰能力。總體上,降雨和非降雨日Ttot與VPD、Rn的相關性均較ET高,且Rn與Ttot、ET的相關性均較VPD高,表明Ttot對環(huán)境因子的響應略敏感,而Rn是驅動生態(tài)系統(tǒng)水汽通量的首要條件。該研究為進一步了解大興安嶺北部寒溫帶興安落葉松天然林的水汽通量特征提供了科學依據(jù)和數(shù)據(jù)支持。

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Characteristicsoftranspirationandevapo-transpirationfromnaturalLarixgmeliniiforestsonrainyandnon-rainydays

LIU Jialin, MAN Xiuling*

SchoolofForestry,NortheastForestryUniversity,Harbin150040

We continuously measured the transpiration of different tree differentiation classes and ecosystem evapotranspiration using the sap flow method and eddy covariance technique in a naturalLarixgmelinii-dominated boreal forest located in the Northern Great Hinggan Mountains. The sapwood area of stem was used for scale expansion from single stand to forest. We examined variations in total transpiration of the forest (Ttot) and its three components, namely, the transpiration of dominant (Td), intermediate (Ti), and suppressed (Ts) trees, and measured ecosystem evapotranspiration (ET). We also analyzed the regression correlations betweenTtotorETand vapor pressure deficit (VPD) and net radiation (Rn). The results showed that daily variation in sap flow velocity in different tree differentiation classes exhibited a unimodel pattern on both rainy and non-rainy days.Ttoton rainy days (24.7 mm) was lower than that on non-rainy days (50.6 mm), andTdwas higher thanTiandTson both rainy and non-rainy days.ETon rainy days (24.7 mm) was lower than that on non-rainy days (50.6 mm); however, the ratio of latent heat toRnon rainy days (31%) was higher than that on non-rainy days (25.1%), indicating that environmental conditions on non-rainy days were more conducive to water vapor exchange over the interface between the atmosphere and plant stoma. The values ofTtot/ET,Td/ET,Ti/ET, andTs/ETon rainy days (38.1%, 27.2%, 8.5%, and 2.4%, respectively) were lower than those in non-rainy days (65.0%, 45.5%, 15.3%, and 4.2%, respectively). This finding demonstrates that evaporation represented the principal water loss inETon rainy days, whereas on non-rainy days,ETwas dominated by transpiration. This, however, would overestimate the forests′ transpiration capacity when scaled up considering only dominant tree transpiration consumption. In general, it was found that the correlation betweenTtotand environmental variables (i.e., VPD andRn) is better than that betweenETand these variables, which indicates thatTtotis more sensitive to environmental variations. Furthermore, the correlation betweenRnand water vapor fluxes (i.e.,TtotandET) is better than that between VPD and water vapor fluxes, indicating thatRnis the primary driver of an ecosystem′s water vapor fluxes.

sap flow method; eddy covariance technique; precipitation; tree differentiation; transpiration; evapotranspiration

林業(yè)公益性行業(yè)科研專項(201404201)；中央高校基本科研業(yè)務費專項資金

2016- 05- 05; < class="emphasis_bold">網(wǎng)絡出版日期

日期:2017- 03- 22

10.5846/stxb201605050858

*通訊作者Corresponding author.E-mail: mannefu@163.com

劉家霖,滿秀玲.降雨和非降雨日興安落葉松天然林蒸騰及蒸散發(fā)特征.生態(tài)學報,2017,37(15):5059- 5069.

Liu J L, Man X L.Characteristics of transpiration and evapo-transpiration from naturalLarixgmeliniiforests on rainy and non-rainy days.Acta Ecologica Sinica,2017,37(15):5059- 5069.