黑河下游胡楊林生態系統土壤蒸發模擬改進

李 強, 賈 薇, 高冠龍, 劉思敏, 霍 娜

(1.太原師范學院地理科學學院, 山西 晉中030619; 2.山西工商學院, 太原 030006;3.山西大學, 太原 030006; 4.國家林業和草原局經濟發展研究中心, 北京 100714)

干旱區約占地球陸地總面積的41.5%，且這一比例仍在持續擴大[1]。在全球氣候變化的背景下，干旱區水資源分布格局的變化勢必會影響生態系統內各組分間水循環的正常進行。蒸散發，包括植被蒸騰、土壤蒸發和冠層截留3個部分，是氣象、水文和生態學中的重要參數[2]，也是植物與環境之間質量和能量交換的重要組成部分[3-7]，其準確量化對于干旱地區合理制定灌溉方案、提高生態系統水資源利用效率具有重要意義[8-9]。在干旱地區，由于降水資源較少且植被葉面積普遍偏低，冠層截留在蒸散發中所占比例極小而常被忽略。因此，干旱區生態系統的蒸散發常被認為是植被蒸騰和土壤蒸發之和，其中，土壤蒸發是土壤—大氣界面水分運動的關鍵環節之一，也是生態系統耗水量的重要組成部分[10]，確定生態系統的土壤蒸發量及其變化趨勢，對于揭示干旱地區生態系統水循環機理具有重要意義[11]。觀測和模擬是確定土壤蒸發量的2種基本手段，其中，通過建立或優化模型等方法進行模擬，依靠內在的物理過程和動力學機制便可以有效表征土壤蒸發的時空變化過程，成為了該領域研究的熱點。

土壤蒸發作為蒸散發的一部分，可通過蒸散發模型模擬計算。在眾多蒸散發模型中，雙源Shuttleworth-Wallace(SW)模型和多源Clumping(C)模型能夠區分植被蒸騰和土壤蒸發的不同過程，可直接模擬土壤蒸發。C模型結構非常復雜，包含的參數數量很多，在模擬計算與準確參數化方面存在難度。相較而言，SW模型的應用研究較為廣泛，學者們重點關注模型結構優化及參數化方法改進[12-15]。Li等[16]和董軍等[17]以覆膜玉米為研究對象，假定裸土、地膜下土壤熱通量與地表土壤熱通量相等，進而對SW模型中土壤蒸發計算式進行優化。吳林等[18]將考慮了大氣CO2濃度對玉米冠層影響的冠層阻力模型與SW模型耦合，模擬了玉米整個生育期不同生長階段的土壤蒸發量。劉春偉等[19]在冬小麥乳熟成熟期采用最小氣孔阻力代替單一最小氣孔阻力，分時段修正了SW模型，結果顯示可以有效降低土壤蒸發模擬的誤差。上述學者就特定的物種或時段對SW模型中土壤蒸發的計算公式進行改進，不具有普遍適用性，且模型中參數的數量也沒有顯著減少。因此，在雙源模型的基礎上，針對其中土壤蒸發的計算公式進行改進，進而準確量化生態系統土壤蒸發，成為了亟待解決的關鍵問題。

黑河發源于祁連山山麓中段，是我國西北地區的第二大內陸河。20世紀80年代來，隨著黑河中游經濟社會的快速發展，水資源需求量急劇增加，中游正義峽下泄水量顯著減少，下游額濟納綠洲植被大面積退化。胡楊是額濟納綠洲主要的建群種，也是典型的荒漠河岸林[20]，受限于極端干旱的氣候條件及稀缺的地表、地下水資源，胡楊呈顯著的稀疏分布的特點。蒸散發是胡楊散失水分最主要的途徑，而土壤蒸發是其中無效的水分消耗環節，準確模擬量化胡楊林生態系統的土壤蒸發量，探究土壤蒸發在蒸散發中所占比例，對于揭示黑河下游胡楊林生態系統水循環機理具有重要意義。本文將Priestley-Taylor(PT)模型引入Penman-Monteith(PM)模型，進而推導出改進的土壤蒸發模型。該模型與SW模型中土壤蒸發的計算式相比，可以實現不考慮復雜阻力參數的蒸發模擬，有效減少了參數數量以改進模型結構。本研究旨在明晰土壤水分的變化情況及胡楊林生態系統水文循環過程，為黑河下游胡楊林的恢復與重建提供科學依據。

1 研究區概況

試驗樣地位于黑河下游額濟納綠洲達鎮東南的七道橋胡楊林保護區(42°21′N，101°15′E，海拔高度為920.5 m)，保護區內共有胡楊樣樹80株，均為天然樹種，樹木長勢良好。樹齡約為34 a，樹木平均高度為10.4 m，平均胸徑為24.97 cm，平均冠幅為482 cm×494 cm。該區域海拔在 850～1 100 m，總地形向東北方向傾斜。年平均氣溫 8.6℃，年平均風速 4.4 m/s，全年 8級以上大風日數平均為 54 d。氣候類型為極端大陸性氣候，年平均降水量低于40 mm，而蒸發量卻高達 2 500～4 000 mm，空氣相對濕度不足35%，平均土壤含水量為30%，屬極端干旱區。

2 研究方法

2.1 試驗設計

試驗于2016年胡楊主要生長季內(5月—10月初)進行。在試驗樣地中部設有一個渦度相關觀測塔(高度為24 m)，安裝有一套開路式渦度相關測定系統(安裝高度為20 m)，由三維超聲風速系統(CSAT3，Campbell/美國)和開路式CO2/H2O紅外分析儀(Li-7500A，LI-COR/美國)組成，用于測定胡楊林生態系統蒸散發。另有一些氣象傳感器安裝于觀測塔的不同高度處，包括四輻射儀(CNR4，Kipp & Zonen/荷蘭，安裝高度為10 m)、大氣溫度傳感器(HC2S3，Campbell/美國，安裝高度為4 m)、光合有效輻射儀(LI-190 SA，LI-COR/美國，安裝高度為6 m)。土壤熱通量板(HFP01，HUKSEFLUX/荷蘭，2塊)埋設于地下0.05 m處，土壤水分探針(SMC300，Spectrum/美國)埋設于地下0.1 m，0.3 m，0.5 m，0.8 m處。

樣地內有5套微型蒸發器埋設于土壤中，微型蒸發器由PVC管加工、內外套管組合而成，內管高度為150 mm，壁厚為3 mm，內徑為100 mm；外管內徑為120 mm，固定于土壤中，方便取出和放回內筒，也能夠避免更換土壤時對周圍土體的破壞。用微型蒸發器取原狀土樣時，首先將內管垂直壓入土中，然后帶土整體挖出后用保鮮膜封底，用皮筋及膠帶固定。在試驗期內每月選擇3～5個無降水觀測日(5—9月為胡楊生長季的展葉期、果期和種子散播期，蒸散發量大，每月初選擇5 d進行觀測；10月初胡楊進入葉變色期，蒸散發減弱，選擇3 d進行觀測)，從8：00—18：00每隔1 h用精度為0.01 g的電子天平測定1次微型蒸發器的質量，記錄各蒸發器相鄰2次質量的差值并取平均值，即為該時段內的土壤蒸發量。

在試驗期內每月選擇1 d，運用植物冠層分析儀(LAI-2200，Li-COR)測定胡楊林葉面積指數(LAI，m2/m2)。植物冠層分析儀選用10°遮蓋冒，在沒有胡楊冠層遮蓋的地方讀取1個A值，然后在冠層下不同的點位讀取4個B值，重復操作3次，取平均值即為該月胡楊林的葉面積指數。各儀器測定的參數見表1。

表1 樣地內各儀器測定的參數

2.2 渦度數據處理

首先運用Loggernet 4.0軟件對原始數據進行分割及格式轉換，然后用Eddypro 5.2.0軟件對分割后的數據進行傾斜校正、頻率響應校正、時間滯后校正、超聲虛溫校正、密度效應校正及異常值剔除等處理。對于原始數據的分析，處理方法來源于Vickers和Mahrt[21]，而數據的質量檢查則依據CARBOEUROPE標準。數據經上述過程處理后，仍然存在異常值，包括降水時次的數據、Rn<10 W/m2的數據以及λET>800 W/m2的數據，對其進行進一步剔除并插補，具體方法為：2 h范圍內的缺失數據采用線性內插法，大于2 h的缺失數據采用平均晝夜變化法[22]。

2.3 模型介紹

SW模型中模擬土壤蒸發量(Esw)的計算公式如下：

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

本文中各阻力參數的計算公式及文獻來源見表2。

將PT模型引入PM模型，可推導出改進的土壤蒸發模型，模擬土壤蒸發量(Eimp)計算公式如下：

(12)

式中:Rn為凈輻射(W/m2);G為土壤熱通量(W/m2);αE為受光系數;τc為常數;τ=Rns/Rn(Rns為地表凈輻射能量(W/m2)),根據比爾定律,Rns的計算公式為:Rns=Rnexp(-kLAI),k值取0.5[27];其余參數意義同上。

2.4 模擬精度評定

選用修正效率系數(E1)、修正一致系數(d1)和平均絕對誤差(MAE)3個數據指標來評定模型模擬精度，計算公式為：

(13)

(14)

(15)

式中:Oi為實測土壤蒸發量(mm);Mi為模擬土壤蒸發量(mm);Oi為實測平均土壤蒸發量(mm);N為樣本總數。

表2 各阻力參數計算公式及文獻來源

式中:z為三維超聲風速系統的安裝高度(m);h為冠層平均高度(m);d為零平面位移(m);z0為粗糙度長度(m);k為Karman系數;z′0為裸露土壤的粗糙度長度(m);LAIs為確立參數時實測的葉面積指數(m2/m2);lw為葉寬(m);uh為冠層高度處風速(m/s);其余為經驗系數。

3 結果與分析

3.1 不同月份胡楊林生態系統實測土壤蒸發及蒸散發均值日變化

將各月所有觀測日內相同時段的實測土壤蒸發及蒸散發取平均值，以反映不同月份胡楊林生態系統實測土壤蒸發及蒸散發的日變化情況(圖1)。可以看出，土壤蒸發和蒸散發各月的日變化均呈拋物線形趨勢，日最大值出現在中午12：00—14：00的時段內；整個試驗期內，土壤蒸發及蒸散發的最大值出現在7月份的正午時分(分別為0.3，0.6 mm)，而最小值則出現在10月初的清晨(分別為0.005，0.02 mm)。在6—8月各時刻的均值水平明顯高于其他月份。

3.2 胡楊林生態系統蒸散發量變化趨勢

基于渦度實測蒸散發數據，將每天8：00—18：00每小時的數據求和，即為當日胡楊林生態系統蒸散發。試驗期內胡楊林生態系統蒸散發變化情況見圖2。可以看出，蒸散發整體上呈先升高后降低的趨勢，總量為826.7 mm。最大值出現在6月中旬，為8.9 mm；最小值出現在5月初，為2.1 mm。各月份蒸散發的平均值依次為4.2，5.8，5.6，5.1，5.3，4.0 mm。

3.3 胡楊林生態系統土壤蒸發在蒸散發中所占比例的變化趨勢

在實測土壤蒸發的觀測日內，計算土壤蒸發與蒸散發的比值，分析其變化趨勢以及與葉面積指數的對應關系(圖3)。可以看出，試驗期內土壤蒸發與蒸散發比值的變化范圍為30.2%～72.2%，胡楊生長季初期(5月)該值最高，而8月—10月該值相對較低(均低于40%)，其變化趨勢與葉面積指數大致相反。

圖1 不同月份胡楊林生態系統實測土壤蒸發及蒸散發日變化

圖2 胡楊林生態系統蒸散發的變化趨勢

圖3 胡楊林生態系統土壤蒸發在蒸散發中所占比例的變化趨勢

3.4 胡楊林生態系統土壤蒸發模擬改進

分別基于SW模型和改進的雙源模型中土壤蒸發的計算公式，模擬胡楊林生態系統土壤蒸發量，二者的變化趨勢和對應關系分別見圖4—5。圖4中，對比實測土壤蒸發和分別基于SW模型、改進雙源模型模擬的土壤蒸發，計算平均絕對誤差分別為0.019(改進雙源模型)和0.037(SW模型)，可以看出改進的雙源模型模擬土壤蒸發的效果更好。同時，結合本文選用的模擬精度評定指標，進一步對比分析上述2個模型的模擬精度(表3)。可以看出，基于改進的雙源模型模擬土壤蒸發的E1，d1和R2的值(0.71，0.85，0.92)均大于SW模型各值(依次為0.44，0.71，0.66)，而MAE的值(0.02)小于SW模型(0.04)，也更加表明改進的雙源模型具有較高的模擬精度，更適于模擬胡楊林生態系統土壤蒸發。

采用Zhan等[28]提出的敏感性系數法對模擬精度較高的模型參數進行敏感性分析：

式中:Sp為敏感性系數；E0,E-和E+分別為各參數值取P0,1.1P0,0.9P0(P0為各參數原始數值)時對應的土壤蒸發值。針對模擬精度更高的改進的雙源模型中土壤蒸發量的計算公式,對其參數敏感性進行分析,結果見表4。

圖4 實測土壤蒸發和分別基于SW模型、改進雙源模型模擬的土壤蒸發變化趨勢

圖5 基于SW模型(A)和改進雙源模型(B)模擬的土壤蒸發與實測結果對比

表3 基于SW模型和改進雙源模型的模擬精度對比

表4 改進的雙源模型中土壤蒸發量計算公式的參數敏感性分析

可以看出，改進的雙源模型中土壤蒸發量的計算公式對于凈輻射的敏感系數值最高(0.18)，說明模擬土壤蒸散量對凈輻射最為敏感。

4 討 論

土壤蒸發是陸地—大氣之間能量交換的一個主要過程，氣象條件是土壤蒸發的驅動因子[29]。本研究重點分析了凈輻射、光合有效輻射、大氣溫度和風速與土壤蒸發及蒸散發的相關性(表5)。結果表明，各環境因子與土壤蒸發、蒸散發的相關性大小依次為：凈輻射>光合有效輻射>大氣溫度>風速。凈輻射與土壤蒸發及蒸散發的相關系數最大(分別為0.905，0.693)，這與劉麗霞[30]、劉國水[31]、李菊[32]、吳友杰[33]等的研究結果一致。從土壤蒸發日變化情況來看(圖2)，在午間(12：00—14：00)時段內土壤蒸發速率較高，與韓生生等[34]研究結果一致，這進一步說明土壤蒸發主要受凈輻射的影響(午間凈輻射高，土壤蒸發量大)。此外，李倫[10]、穆家偉[35]等研究發現，濕潤環境條件下土壤蒸發與凈輻射相關性顯著，而干旱條件下二者相關性較差。在本研究中，研究區雖處于極端干旱區，但是胡楊為典型荒漠河岸林植物，以吸收地下水作為水分補充的重要途徑，而黑河在分水工程實施后，下游地表水量顯著增多，對于地下水資源起到了很好的補給作用。樣地內胡楊沒有面臨缺水的情況[36]，土壤蒸發與凈輻射顯著相關，說明凈輻射相較其他環境因子而言，對土壤蒸發的變化影響最直接。此外，由表4看出改進的雙源模型對于凈輻射的參數敏感性系數最大，說明凈輻射的準確測定對于土壤蒸發的模擬精度至關重要，在實際工作中需對其進行精確測定。

表5 土壤蒸發、蒸散發與主要環境因子(凈輻射、光合有效輻射、大氣溫度和風速)相關性

在蒸散發的組分中，冠層蒸騰通常與植被生產力有關，而土壤蒸發并非直接對生產力作出貢獻[37]。因此，過往對于干旱地區荒漠河岸林生態系統水分利用特征的研究主要集中于植被蒸騰[38-40]或蒸散發[41-44]，而對于土壤蒸發的量化及其與蒸散發的比例研究則較少。本研究中，胡楊林生態系統土壤蒸發在蒸散發中所占比例的變化范圍為30.2%～72.2%(圖4)，符合Wilcox等[45]總結的干旱半干旱地區供水良好條件下該比例的變化范圍(30%～80%)，且最大值(72.2%)與Su等[46]同樣針對黑河下游胡楊林生態系統中土壤蒸發/蒸散發計算得出的最大值(79%)也較為接近。Yu等[47]研究發現，黑河下游胡楊林生態系統中土壤蒸發對于下泄地表水量的響應程度顯著高于冠層蒸騰，因此合理確定土壤蒸發在蒸散發中所占比例，對于優化黑河下游地表水灌溉防范具有重要意義。此外，本文研究結果顯示胡楊林生態系統土壤蒸發/蒸散發與葉面積指數的變化趨勢大體相反(圖4)，原因在于隨著葉面積指數的增大，胡楊蒸騰作用逐漸強烈，在蒸散發中所占比例增加，相應地土壤蒸發所占比例減小。

土壤蒸發是陸地水文循環的重要組成部分[48]，其對土壤溫度的影響使得利用土壤溫度變化估算土壤蒸發成為可能。因此，以往學者們基于土壤溫度變化開展了生態系統中土壤蒸發的估算研究[49-52]。本研究從蒸散發模型模擬的角度，針對傳統雙源SW模型中土壤蒸發的模擬方法進行改進，與基于土壤溫度變化模擬土壤蒸發的方法相比，有利于開展生態系統蒸散發的區分研究，具有更好的應用性。對比分析SW模型與改進后的土壤蒸發模型的模擬結果，可以看出SW模型模擬精度略低(表3)，原因在于其模型結構相對復雜，包含參數較多，各參數的準確量化較為困難，其不確定性往往又導致模擬結果的差異。而改進后的土壤蒸發模型在模擬計算時，可以不考慮諸多復雜阻力參數的計算過程，模型結構與參數數量均得到了明顯優化(只包含凈輻射、地表凈輻射、土壤熱通量和葉面積指數等實測參數以及受光系數等擬合參數，均為極易量化的參數)，模擬精度也更高。但是該方法目前只是針對黑河下游胡楊林生態系統中土壤蒸發進行的模擬，其一般規律還有待進一步驗證。

5 結 論

本文基于黑河下游額濟納綠洲七道橋胡楊林保護區實測數據，分析了胡楊林生態系統中土壤蒸發和蒸散發的變化趨勢及其與環境因子的相關性，通過SW模型和改進的雙源模型中土壤蒸發的計算公式對其進行模擬，對比分析了各模型的模擬精度及參數敏感性，得到的主要結論如下：(1) 土壤蒸發和蒸散發各月的日變化及整個試驗期內的變化均大致呈先升高后降低的趨勢；(2) 胡楊林生態系統土壤蒸發在蒸散發中所占比例的變化范圍為30.2%～72.2%；(3) 改進的雙源模型中，土壤蒸發的計算公式可以不考慮復雜阻力參數的計算過程，且與傳統的雙源SW模型相比具有更高的模擬精度；(4) 凈輻射對土壤蒸發的影響最顯著。