基于穩定同位素的干旱半干旱地區楊樹水分來源研究

馮 蘊，賈德彬，李雪松,2，張雨強

(1.內蒙古農業大學水利與土木建筑工程學院，內蒙古 呼和浩特 010018；2. 東北農業大學水利與土木工程學院，黑龍江 哈爾濱 150030)

穩定性同位素技術的研究與利用始于20世紀30年代中期的物理科學，然而，穩定性同位素在植物生物學研究中的廣泛利用僅近有20多年的歷史。它以其快速、穩定、可信的示蹤技術，在地球化學中逐漸成為探究植物水分來源重要的技術手段[1-3]。由于干旱半干旱地區降水稀少，土壤水分狀況成為影響當地植物生長及其生理過程的最為關鍵的因子。植物中的水分一般來自于土壤水、地下水和降水等，植物根系在吸收水分和水分在莖干轉移的過程中植物水不會有同位素分餾效應的發生，所以對比植物莖干水和不同水源的氫氧同位素值，加以數據的合理處理和計算就可以確定植物在各時期的用水情況。目前比較常用的方法有直接判別法、吸水深度模型、多元線性混合模型和耦合模型，不同的模型計算有其各自優缺點，運用之前需要結合各自的適用條件[4-6]。

本文基于同位素示蹤技術分析當地生態系統中大氣-楊樹-地下水的水分循環，并通過運用多元線性混合模型，研究渾善達克沙地區典型樹種楊樹獨特的水分利用模式，明確其在不同生態環境的應對機制，為合理利用沙漠地區水資源以及實現干旱半干旱地區水資源的優化配置、恢復當地的生態環境和可持續發展提供理論依據。

1 材料與方法

1.1 試驗區概況

本試驗區位于內蒙古錫林浩特市渾善達克沙地南緣的正藍旗育草站內，地理位置為東經116.02°，北緯42.25°。試驗區2017年年均溫度4.2 ℃，1月份平均氣溫-14.8 ℃，7月份平均氣溫21.8 ℃，極端最高氣溫28 ℃，極端最低氣溫-19.8 ℃。年均降雨量為297.6 mm，而且一般集中在6、7、8月份，約占全年降雨量的68%。平均相對濕度為30.8%，屬中溫帶大陸性氣候。育草站內楊樹為山楊和白毛楊的天然雜交種----河北楊，平均樹高13 m，平均樹徑20 cm，樹根長2 m以上，喜水、喜光、喜肥，在濕度良好的地方生長快速，具有強大的根系，主根可達樹高的1/3～1/4，而且具有很強的趨水性和向肥性。

1.2 試驗設計

在試驗區選取3棵長勢良好且生長相近的楊樹作為研究材料。于2017年5-10月，每月采集一次以下樣品：楊樹的木質部分。選取7-8枝楊樹枝條，迅速去除枝條的外皮和韌皮部位，留下的部分即為木質部分，用于植物水氫氧同位素的測定；分層進行土壤取樣。在其林下25 m附近用土鉆鉆取0～220 cm的土壤，其中，0～80 cm每隔20 cm為一層，80～220 cm每隔40 cm為一層，用于土壤水氫氧同位素的測定；收集降水。用自制的雨水收集器收集2017年每次的降水水樣，用于降水氫氧同位素的測定；收集地下水。在距植物樣60 m的地下水井取得地下水，取出的水樣保存在100 ml塑料瓶中，用于地下水氫氧同位素的測定；附近的自動氣象站收集氣溫、相對濕度和降雨等氣象數據。

在進行四種水樣同位素測定之前，需要對植物木質部分和土壤樣品進行預處理，通過LI-2000型真空低溫抽取系統提取出植物水和土壤水[7]。同地下水與降水一起采用美國LGR液態水同位素激光質譜儀進行氫氧同位素的測定，其中測量δD的精度為±0.01%，δ18O的精度為±0.02%。利用LWIA-Spectral Contamination Identifier v2.2軟件進行數據的處理分析與修正。

氫氧同位素的組成通常用符號δ表示，最終的測試結果由相對于VSMOW(Vienna Standard Mean Ocean Water)標準平均海水的千分率給出，如公式(1)所示。

δD(δ18O)=(Rsa/Rst-1)×1 000

(1)

式中：Rsa表示樣品中該元素重輕同位素豐度之比；Rst表示國際通用標準物質中該元素重輕同位素豐度之比。

1.3 多元線性混合模型

同位素多元線性混合模型是基于同位素質量守恒原理，被廣泛地應用在植物水分來源的研究中，如以下公式所示。

δDp=∑fiδDi

(2)

δ18Op=∑fiδ18Oi

(3)

∑fi=1

(4)

式中：δDp和δ18Op分別表示植物莖干木質部的氫氧同位素的值；δDi和δ18Oi則分別表示其他不同水源i中的氫氧同位素的值；fi則為不同水源i對植物吸水利用的貢獻率。

公式(2)-(4)中只有水源數量不大于3個時有唯一解，當大于3個時無法得到唯一解。植物吸水時往往利用3個以上的不同水源，在本文中就是如此。需要采用Phillips及其同事開發出來的Isosource軟件[8]進行計算，此軟件不僅可以得到不同水源對植物的平均貢獻率，還能得到不同水源的貢獻范圍。

2 結果與分析

2.1 大氣降水的氫氧同位素組成及其關系

正藍旗地區大氣降水中δD，δ18O值具有很強的季節性變動，呈現出單駝峰形分布，夏季氫氧同位素值最高，冬季氫氧同位素值低。夏季雖然降水量大但溫度高蒸發劇烈，導致重同位素富集；而冬季溫度低，降水(雪)受蒸發影響不劇烈，輕同位素富集。其中δD，δ18O的最值范圍分別為-7.936%～-1.114%、-1.165%～- 0.162%。盡管δD，δ18O值的大小變化范圍很大，但是有規律可循，數據大致都會落在同一條直線上。本文對該試驗區的降水同位素進行處理，得到了當地大氣降水曲線(δD=7.593 3δ18O + 4.910 5，R2=0.976 1)見圖1，與1961年Craig得出的全球大氣降水線[9](δD=8δ18O+10)相比，斜率與截距均小于全球大氣降水線。這與試驗區降水量小并且蒸發強烈，降水存在二次蒸發，空氣相對濕度低下的自然環境條件是分不開的。此結果與大部分干旱地區的大氣降水線斜率與截距偏小這一結果相似[10～12]，這是由于干旱半干旱地區空氣干燥且植物覆蓋率低，在降水過程中，當雨水降落在干燥的空氣時，存在著不平衡的二次蒸發，蒸發程度大于降水作用，導致重同位素富集、輕同位素貧化[13]。

2.2 土壤水的氫氧同位素組成及其關系

試驗區土壤水的δ18O值為-1.051%～-0.029%，變幅1.022%，δD值為-9.11%～-4.42%，變幅達4.69%，這說明土壤水δD值比δ18O值更不穩定，同位素更容易分餾。但δD與δ18O有著良好的線性關系，從圖1中可以得到土壤水線(SWL=3.791 1δ18O-47.6，R2=0.798 4)斜率與截距均小于當地大氣降水線，說明土壤水得到降水的補給，降水進入土壤的過程中在土壤表層發生強烈的蒸發，導致同位素非平衡分餾，使得輕同位素貧化[14]，同時可能還受到地下水等其他水源的補給。

土壤水δD與δ18O有著良好的線性關系，下面僅以土壤水中δ18O值分析不同深度不同月份的同位素值的變化。從圖2可以看出土壤水中氫氧同位素組成變化大致趨勢為隨著土壤深度的增加而減少，0～80 cm淺層土壤變化浮動很大，到了120～220 cm中深層土壤逐漸趨于平緩，在長時間的尺度上保持相對穩定?？赡苁怯捎跍\層土壤水易受到周圍環境的影響，降水的入滲、深層土壤水的水力提升、空氣溫度等導致淺層土壤水中δ18O值變化較為劇烈；深層土壤水易受到地下水的補給，地下水相對穩定使深層土壤水基本處于平穩狀態。

對于干旱季5、6月份，由于長期的干旱，會使20～80 cm土壤中的土壤含水率明顯不足，相對濕度又小，雨水入滲緩慢，短暫的降水會短時間的暴露在土壤表面，易受到蒸發的影響，上層的土壤水會因蒸發濃縮而負值加重；對于雨季7月份，δ18O值整體變化都不穩定，存在著不同程度的波動，可能由于降水量大，土壤接受降水補給后δ18O值變化波動大，也可能出現水力提升的現象，使下層土壤水進入上層土壤中發生混合，導致δ18O值變化波動大；對于非干旱季8、9、10月份，雖說此時正藍旗的氣溫較高，光照也強，但是對于非干旱季節，土壤水分容量超過它的毛細管的爆破點，此時的土壤水分大多以液體的形式存在，阻礙了其蒸發[15,16]，導致δ18O值無特別的差異變化。

圖2 不同深度不同月份氧同位素組成變化情況Fig.2 Changes in oxygen isotope composition in different depths and months

2.3 地下水與植物水的氫氧同位素組成及其關系

試驗區地下水δD值為-8.02%～-7.831%，變幅僅有0.189%，δ18O為-1.201%～-1.049%,變幅僅有0.152%。從圖3可以看出，地下水的氫氧同位素值處于一個穩定的狀態，隨季節的變化不明顯，地下水存在著滯留現象。從圖1可以看出，地下水的氫氧同位素值接近當地大氣降水線，表明一部分地下水是通過降水補給的。降水在滲入土壤進入地下水的過程中經歷了一段時間的延后，降水對土壤的補給使氫氧同位素進行了混合，到達地下水時使地下水中氫氧同位素出現了平滑現象[17]。

圖3 地下水δD和δ18O的變化特征Fig.3 Variation characteristics of groundwater δD and δ18O

從圖1我們可以看到植物水中氫氧穩定同位素變化劇烈，植物水中的δ18O和δD值分別在-0.406%～-1.098%和-5.217%～-8.56%之間變化，可能由于外界環境(光照、氣溫、濕度等)對植物的影響較大，進一步造成植物水同位素波動較大。并且植物水中的δ18O和δD值大部分集中在降水與土壤水同位素值之間，表明土壤水和降水是決定植物水氫氧穩定同位素值的主要因素。在5月份時，植物水δ18O值接近20～60 cm土壤水δ18O值；6月份時植物水δ18O值接近40～60 cm土壤水δ18O值；而7月份時植物水δ18O值接近80～160 cm土壤水δ18O值；8月份時植物水δ18O值接近60～80 cm土壤水δ18O值，當9月份時，植物水δ18O值接近120～220 cm土壤水δ18O值；10月份時植物水δ18O值接近120～160 cm土壤水δ18O值。

2.4 多元線性模型計算不同時期不同水源貢獻情況

利用Isosource軟件進行分析計算前將各土壤層氫氧同位素值進行合并，將0～220 cm土壤分為5層：0～40、40～80、80～120、120～160、160～220 cm，每層取平均數進行計算。將輸出的結果繪制出柱狀圖得到每月各潛在水源的平均貢獻率及貢獻范圍，橫坐標為各潛在水源對楊樹的貢獻率，縱坐標為各貢獻率出現的頻數，貢獻率越大且頻數越多則表示楊樹最有可能吸收該層水分。運算結果見圖4與表1。

結果表明：楊樹在生長初期的5、6月主要吸收0～80 cm的淺層土壤水，貢獻率為29%、74%。這是因為楊樹在生長初期需水量較少，且淺層土壤中蘊含冬季冰雪融化后的雪水和補給的降水，淺層土壤水足以滿足其楊樹的需水量。7、8月楊樹進入快速生長期，這一階段是植物生長的關鍵時期，需水量大大增加，植物主要吸收80～120 cm的中層土壤水，貢獻率為20%和26%，同時開始吸收地下水，貢獻率為38%和23%。這一時期淺層土壤水雖然得到降水的補給，但由于溫度高蒸發劇烈淺層土壤水不能滿足這一階段的需水量，植物會朝著更深的層位進行吸水。由于植物根系的活性降低，植物開始吸收地下水。楊樹到了9月進入生長末期主要吸收160～220 cm的深層土壤水和地下水，貢獻率為29%和35%，這是因為9月份土壤水分經過長時間消耗，降雨量驟減，淺層土壤水無法滿足其需水量，中層土壤水無法得到水源補給，楊樹選擇利用主根吸收160～220 cm的深層土壤水及地下水。10月楊樹需水量減少，主要吸收0～40 cm的淺層土壤水，貢獻率為72%。

圖4 不同時期不同水源貢獻率所有可能解的柱狀圖Fig.4 Histogram of all possible solutions for different water source contribution rates in different periods

研究發現干旱半干旱地區降水稀少，并且分布不均，但是其光照長且太陽輻射強，蒸散發嚴重，植物的正常生長會受到水分脅迫等瓶頸[18-20]。而楊樹是具有“二態根系”[21]，它的吸水層位幾乎遍布所有的土壤層，并且根系活性很強，即使是在干旱環境下，仍能通過轉變吸水方式的同時積極與土壤的調蓄作用配合主動應對水分脅迫。其獨特的優勢使其在水資源缺乏，生態環境惡劣的情況下能最大程度地利用地下水和土壤水來供給自身的正常生長用水需求，充分利用干旱地區有限的水資源。其植物避免干旱的抗旱適應機制廣泛用于干旱與半干旱地區，并且為大面積綠化造林，抑制土壤荒漠化和重建良好生態環境的偉大目標起到重要作用。

3 結 論

正藍旗地區降水的氫氧同位素值具有季節性的變化。通過降水同位素值擬合出當地大氣降水線(δD= 7.593 3δ18O + 4.910 5，R2=0.976 1)，土壤水線(SWL=3.791 1 δ18O-47.6，R2=0.798 4)。土壤水中氧同位素值隨深度的增加而降低后慢慢趨于穩定，隨時間的變化具有明顯的季節性變化。地下水中的δD和δ18O值處于一個相對穩定狀態；而植物水中δD和δ18O的值波動較大。

植物吸水來源隨著季節的變化有著顯著的改變。生長初期5、6月楊樹主要利用0～80 cm的淺層土壤水，貢獻率分別為29%、74%；快速生長期內7、8月楊樹吸水層位下移逐漸利用80～120 cm的中深層土壤水，貢獻率分別為20%、26%，同時開始利用地下水，貢獻率分別為38%和23%；生長末期9月楊樹轉為利用地下水及160～220 cm的深層土壤水，貢獻率分別為29%和35%；10月楊樹需水量減少主要利用0～40 cm的淺層土壤水，貢獻率為72%。

表1 不同時期不同水源對楊樹的貢獻情況Tab.1 Contribution of different water sources to poplars in different periods

注：表中X表示水源，Xg為地下水，X0～220 cm為不同土壤層對應的土壤水。