基于Horton模型的漣江流域馬尾松林冠截留模擬

周秋文,朱紅

貴州師范大學地理與環境科學學院,貴陽 550001

1 前言

森林與水的關系是當今森林生態學研究的核心問題之一[1]。森林的水文生態功能主要包括降雨截留(林冠截留、枯枝落葉層截持和土壤蓄水),調節徑流、蒸發散失等[2-4]。林冠截留能夠減少到達地面的雨量,延緩產流的時間,從而減少徑流量[5–7]。喀斯特地區生態環境十分脆弱,土層薄,水土保持能力差,植被生長被惡劣的自然環境所限制[8,9]。林冠截留一方面減少了雨滴對土壤的直接沖刷,對防止土壤侵蝕有重要作用;另一方面林冠截留也延緩了降雨到達地面的時間,對與土壤層蓄水能力較弱的喀斯特地區而言,也起到了涵養水源的作用。馬尾松是喀斯特地區廣泛分布的樹種,因此,研究喀斯特地區馬尾松植被截留特征有重要的現實意義。

目前,已有學者對植被截留過程的研究取得了相應的成果。大多都是基于長期定位觀測實驗或實驗模型的對比研究[10–12],如周秋文等人采用定位觀測方法對喀斯特地區針葉林的降雨分配特征進行了研究分析[13]。張卓文等人對三峽庫區蓮峽河小流域內馬尾松林分樣地進行了降水截留觀測與經驗模型模擬研究[14]。影響林冠截留的因素比較復雜,常規的實驗觀測方法雖然數據精度高,但由于在大中尺度上各種因素有很強的空間分異性,因此想通過對局部的觀測來描述大中尺度的林冠截留過程難度較大。在目前的研究中,林冠最大吸附水量的空間模擬研究較多,喀斯特地區流域尺度上的月林冠截留模擬研究較少[15]。而對于喀斯特地區,流域尺度上的林冠截留模擬對整個流域森林生態水量平衡的作用至關重要。

因此,本文以貴州省喀斯特地區典型馬尾松林為研究對象,以林冠截留野外觀測數據為基礎,利用Horton模型對漣江流域進行林冠截留空間模擬,并對其時空分異特征進行分析,以便為該流域的森林生態功能分析與水土保持工作提供參考。

2 研究區概況

研究區為位于西南喀斯特地區的漣江流域(圖1),流經貴陽、龍里、惠水、長順、羅甸,地理位置為 106°14′E—106°52′E,25°32′N—26°27′N, 平均海拔約為1100 m。年平均氣溫為14.9℃,年降雨量1178.3 mm,雨量充沛。雖然水資源總量豐富,但由于喀斯特地貌條件限制,山高水低而造成開發難度大,導致很多地區工程性缺水日益突出。

3 研究方法

3.1 試驗布置及數據采集

為開展參數率定和經度驗證工作,選擇位于研究區范圍內的貴州師范大學地理與環境生態實驗站(106°27′E、26°21′N)開展野外觀測。該站點在流域范圍內,位于流域北部。實驗站平均海拔1200 m,土壤以石灰土為主,樣地內馬尾松平均樹齡為25年,平均樹高為16 m,郁閉度為0.87。于2015年9月-2016年4月在實驗站內觀測大氣降水、樹干流、林間穿透雨、林冠截留量等指標。

3.2 模型數據獲取與處理

本文選擇MYD15A2產品對葉面積指數進行的分析。首先利用NASA(National Aeronautics and Space Administration)官網提供的MODIS(Moderateresolution Imaging Spectroradiometer)數據預處理工具MRT,將原始的SIN投影HDF數據集統一轉成WGS-1984經緯度坐標下的GeoTiff格式圖像,并對數據進行重采樣。最終將坐標統一為Albert等積投影系統,再用Arcmap10.2對數據進行裁剪與柵格計算后得到葉面積指數基礎數據。

圖1 研究區概況圖(a)與研究區馬尾松分布情況(b)Fig.1 Study area location,elevation(a)and distribution of Masson pine(b)

表1 數據獲取方案Tab.1 Data acquisition scheme

3.3 模型構建

由觀測結果可知,漣江流域馬尾松只有當降雨量大于1.79 mm時才能觀測到樹干流,且樹干流量只占降雨量的0.01%左右。鑒于研究期間的降水特征及樹干流的特點,此處暫不考慮樹干流對截留量的影響。在現有的植被截留模型中,經驗模型與理論模型都是以大量的實測數據建立的模型,而Gash模型需要的參數過多,Rutter模型對數據精度的要求很高,因此本文選用Horton以林冠吸附降雨容量與附加截留量為基礎建立的半經驗半理論截留模型[16]。本文基于該模型,以植被截留觀測數據為基礎,改進已有的模型建立漣江流域馬尾松林冠截留模型。

王彥輝在參考Horton模型及樹冠特征與吸附容量關系后,以降水與蒸發強度的關系作為附加截留量,建立了一個適用于全國各地的標準截留模型[17]:

其中:為林冠吸附降雨容量,P為次降雨量,?P為附加截留量。

Aston與曾德慧等人的研究結果表明,葉面積指數與林冠吸附降雨容量有著極顯著的線性函數關系[18,19]。因此可以用植被葉面積指數來計算林冠吸附截留量,公式2中的可用以下方程來表示:

其中:LAI為葉面積指數,a,b為與植被類型相關的參數。公式2中的附加截留量?P與降雨量P有關,可以通過截留觀測數據擬合。

在有截留觀測的36次降雨事件中,選取5個不同的葉面積指數點觀測到的降雨截留數據,對公式2中的林冠吸附降雨容量與附加截留量進行擬合,得到林冠截留量、LAI及次降水量之間的關系模型如下:

為了評價該模型的擬合效果,選取另外2個不同的葉面積指數觀測點的數據模擬檢驗。以葉面積指數與降雨量為自變量擬合得到的a、b兩個參數的決定系數(R2)為0.80,且通過了函數t0.05的檢驗,模型模擬效果較好。

由于考慮到在使用林冠降雨截留模型進行模擬時可能存在次降雨量尺度與月降雨量尺度之間存在的適應性問題,因此本文將公式2中的參數以月降雨量及月植被截留數據進行擬合,得到的擬合參數為a=0.38,b=0.16,與次降雨量擬合的參數差值較小,故該模型的擬合參數較為合理,可應用于漣江流域馬尾松林冠降雨截留的空間模擬。

4 結果與分析

4.1 Horton模型精度與實用性分析

4.1.1 降雨與植被截留觀測結果

試驗區2015年9月—2016年4月共觀測到36次大氣降雨事件,降雨總量為300.67 mm,對降雨量大小進行分級,由圖2可以看出,在1.79–5 mm這個級別上降雨頻率最大,降雨次數達14次;大于15 mm的降雨為5次,其中有一次為暴雨,降雨量為58.6 mm。由于所觀察每次降雨事件都出現了林內穿透雨,因此有截留觀測的降雨次數為36次,最大為58.6 mm,最小為0.80 mm,平均降雨量為8.35 mm。

4.1.2 林冠截留模擬結果精度驗證

圖2 試驗區2015年9月—2016年4月降雨量特征Fig.2 Precipitation characteristics from September 2015 toApril 2016 at the field observation site.

表2 馬尾松林冠截留模擬結果與觀測值對比Tab.2 Comparison of simulation results and observed values of canopy interception(mm)

表2表明,林冠截留總量的模擬值為67.79 mm,實測值為51.24mm,模擬值與實測值之差為16.55mm,綜合模擬數據發現,研究區截留量模擬效果最差的為9月份,誤差達到最高值7.26mm,而模擬效果最好的一個月是4月份,誤差為1.8 mm,而4月份正值初春,降雨量大,降雨頻次高。總體來看,漣江流域月模擬值與實測值具有較高的一致性,在2015年模擬的四個月中,模擬值普遍高于觀測值3.5 mm以上,而在2016年模擬的兩個月中,模擬值均小于實測值,但總體上相差不大。對林冠截留模擬值與觀測值進行相關性分析,得到兩者間的決定系數(R2)為0.75(圖3),模擬效果較好。由此表明,Horton模型可以很好的模擬研究區馬尾松植被截留特征。

4.2 基于Horton模型的漣江流域馬尾松林冠截留特征

4.2.1 年尺度馬尾松林冠截留時空分布

為了研究漣江流域馬尾松林冠截留空間分布情況,將2003-2015年的馬尾松月林冠截留量疊加得到年林冠截留空間分布圖(圖4),在模擬的13年中,年林冠截留總量由大到小依次為:2014年(251.48 mm)＞2015 年(248.38 mm)＞2008 年(243.37 mm)＞2010年(219.06 mm)＞2006年(204.10 mm)＞2007年(201.19 mm)＞2012 年(197.17 mm)＞2004 年(188.48 mm)＞2005 年(180.11 mm)＞2003 年(169.32 mm)＞2009年(162.78 mm)＞2011年(155.26 mm)＞2013年(151.70 mm),其年平均林冠截留量為197.88 mm。從空間分布情況來看,林冠截留空間分布規律大多由東北部向南部遞減,少部分是由南向北遞減,其中只有2005年是由西向南遞減,對比年降水量分布圖發現林冠截留的空間分布明顯受降水量的影響,貴陽市、龍里縣降水量較多時呈現出東北部林冠截留量大的特征,而羅甸縣、平塘縣降水量較大時,流域南部林冠截留量較大。

圖3 漣江流域馬尾松林冠截留模擬值與觀測值的比較Fig.3 Comparison of simulated and observed values of Masson pine canopy interception in the Lianjiang River

4.2.2 月尺度馬尾松林冠截留時空分布

以漣江流域降雨量分布與馬尾松葉面積指數分布為基礎,根據公式4并用Phyton語言編程對漣江流域馬尾松月林冠截留進行空間模擬,得到觀測期間馬尾松林冠截留空間分布(圖5)。由林冠截留模擬值可知,2016年4月漣江流域馬尾松林冠截留量在17.26 mm—26.95 mm之間,平均截留量為22.11 mm,是研究期內最大模擬林冠截留量,最小模擬林冠截留量為2016年3月的8.57 mm,而在2015年9月、10月與2016年4月平均林冠截留量均大于20 mm。這是由于上述三個月內降雨量普遍大于其他月份,從而使得林冠截留量也相對較大。因此,林冠截留的空間分布也呈現出與降雨量空間分布相似的趨勢。在2015年9月、11月與12月林冠截留量由東南向西北方向遞減,而2015年10月與2016年4月則是由西北向東南方向遞減。

從整個漣江流域來看(圖6),其年內各月變化趨勢呈先升后降的單峰型變化趨勢,其間偶爾出現異常的峰值峰谷,但總體上在1—4月林冠截留量緩慢上升,4—6月快速持續上升,6月林冠截留量最大,達到60.29 mm,隨后6—8月急劇下降,9—12月下降趨于平緩直至次年的1—4月。在模擬期內林冠截留量最小值為2007年11月的0.6 mm,全年月平均林冠截留量為16.49 mm。分析降雨量情況可知,漣江流域降雨多集中于4—8月份,而此時林冠截留量也相對較大,說明降雨量對馬尾松林冠截留影響較大。

圖4 2003—2015年漣江流域馬尾松林冠截留空間分布圖Fig.4 Spatial distribution pattern of Masson pine canopy interception from 2003 to 2015 in the Lianjiang River Basin

圖5 漣江流域馬尾松林冠截留空間分布圖Fig.5 Spatial distribution pattern of Masson pine canopy interception in the Lianjiang River Basin

圖6 2003—2015年漣江流域馬尾松月林冠截留量Fig.6 Monthly Masson pine canopy interception from 2003 to 2015 in the Lianjiang River Basin

4.3 不同土壤和地貌類型上的馬尾松林冠截留特征

將2015年馬尾松林冠截留空間分布與漣江流域土壤類型分布圖進行空間疊加,得到不同土壤類型的年尺度馬尾松林冠截留量分布情況(表3)。結果表明,漣江流域馬尾松在黃紅壤與洪積沖積土上具有相同的林冠截留量(232 mm—249 mm),紅壤與石骨土的平均林冠截留量也相同,為236 mm,而平均林冠截留量最大的為山地灌叢土上的馬尾松,截留量為253 mm,但此類型土壤在漣江流域極為少見,最小的為黃棕壤上的232 mm。結合2015年林冠截留空間分布圖可以看出,在流域北方石灰土與黃壤上的馬尾松林冠截留量是該年的最大林冠截留量地區,而在流域大部分黃壤地區林冠截留量都相對較大,總體來看,漣江流域的黃壤對馬尾松林有著較好的截留效果,因此在流域的黃壤地區可以種植適量的馬尾松,有助于該區的水土保持。

漣江流域的地貌為中山、低山和丘陵,其中以中山為主,低山次之,而丘陵較少,分布在流域北方(龍里縣),區域西部的長順縣主要以中山為主,而低山大多分布在惠水境內。將2015年馬尾松林冠截留空間分布與漣江流域地貌類型分布圖進行空間疊加,可知:在流域內相對高差1000 m以上的為中山,相對高差小于等于1000 m的為低山,丘陵則是相對高差大于100 m的山地,在貴州典型喀斯特地區的漣江流域,平均海拔1000 m以上,且中山、低山與丘陵的平均林冠截留量分別為242.5 mm、241.5 mm與243.5 mm,林冠截留量差值為1 mm,不同地貌類型上林冠截留量差值較小,因此可以看出在該流域地貌對林冠截留的影響不大。

表3 不同土壤類型的馬尾松林冠截留量Tab.3 Masson pine canopy interception on different soil types(mm)

5 結論

本文以漣江流域馬尾松林為例,通過Horton模型模擬與實測數據分析,研究了模型的適用性與林冠截留的空間分布特征。主要結論如下:(2)模型模擬值與實測值間的決定系數(R2)為0.76,結果精度較高。年尺度植被截留量最大值為251.48 mm,占同期降雨量的17.07%,最小值為151.70 mm,占同期降雨量的17.01%。流域的東北方向馬尾松植被截留量較大,且截留量空間分布與降雨量的空間分布大致相同。(3)漣江流域的土壤類型對植被截留能力有一定的影響,而漣江流域地貌對林冠截留的影響相對較小。總體而言,漣江流域馬尾松對降雨具有較強的截留和再分配作用,Horton模型在漣江流域馬尾松林冠截留模擬方面有較好的適用性。

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