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    黃土高原半干旱區(qū)油松人工林冠層截留降雨模擬與分析

    2015-05-05 01:38:56尹準生孫長忠趙明揚王磊
    中國水土保持科學 2015年3期
    關鍵詞:林冠干旱區(qū)黃土高原

    尹準生, 孫長忠, 趙明揚, 王磊

    (中國林業(yè)科學研究院華北林業(yè)實驗中心,102300,北京)

    黃土高原半干旱區(qū)油松人工林冠層截留降雨模擬與分析

    尹準生, 孫長忠?, 趙明揚, 王磊

    (中國林業(yè)科學研究院華北林業(yè)實驗中心,102300,北京)

    基于黃土高原半干旱區(qū)2012—2013年觀測數(shù)據(jù),采用定位研究方法對該區(qū)油松人工林林冠層降水再分配情況進行研究;采用王彥輝模型和崔啟武模型對林冠截留量進行模擬并對其適用性進行對比分析。結(jié)果表明:1)油松人工林穿透雨量與林外降雨量呈顯著線性關系(R2=0.978 9),林冠截留量與林外降雨量呈冪指數(shù)關系(R2=0.867 3),平均林冠截留率為25.5%;2)王彥輝模型和崔啟武等模型模擬的決定系數(shù)R2分別為0.724 5和0.755 4,黃土高原半干旱區(qū)油松人工林林冠截留模擬效果崔啟武模型較王彥輝模型要好。

    油松; 林冠截留模型; 模擬; 林冠截留; 黃土高原

    森林水文效應是森林生態(tài)系統(tǒng)重要的生態(tài)功能[1]。冠層截留作為森林降雨再分配的一部分,在森林水分循環(huán)過程中占據(jù)重要地位,直接影響著林分涵蓄降水能力的大小、產(chǎn)生地表徑流的能力和林地土壤有效水分的多少[2-4]。影響林冠截留量的因素很多,包括林外降雨量、降雨強度、植被類型和冠層結(jié)構(gòu)等[5-6]。林冠截留模型對于揭示林冠的截留作用和估算林冠截留量具有重要作用[7];因此,根據(jù)野外試驗樣地的實測資料,建立、檢驗和優(yōu)化林冠截留模型,并通過模型研究林冠層截留特性仍是森林水文學的研究熱點[8]。

    到目前為止,國內(nèi)外學者對林冠截留模型研究做了大量的工作,林冠截留模型主要分為理論模型、經(jīng)驗模型和半經(jīng)驗半理論模型[9]。理論模型經(jīng)過嚴格的推理而來,劉家岡[10]通過描述林冠對降雨的截留過程推導出林冠截留降雨的理論模型,該模型機制性強,且模型中所有參數(shù)可測,能夠準確地反映林冠截留各要素的動態(tài)過程;但由于理論模型結(jié)構(gòu)復雜,參數(shù)的測定較為困難,所以,導致模型在實際應用上受到限制。經(jīng)驗模型是通過實測數(shù)據(jù)構(gòu)建的水文模型,該類模型形式較多,結(jié)構(gòu)簡單,使用方便,通常只有林外大氣降雨量一個因素,所以不能反映林冠層截留與各生態(tài)因子之間的關系。目前,國內(nèi)外對于林冠截留的研究采用的較多的模型多為半經(jīng)驗半理論模型,其中以J.H.C.Gash[11]模型、崔啟武等[12]模型和王彥輝[13]模型居多;但J.H.C. Gash模型需要詳細的氣象資料來確定其參數(shù),所以導致模型參數(shù)精度很難保證,從而使模擬結(jié)果出現(xiàn)偏差較大[14]。而王彥輝模型和崔啟武等模型相對其他模型而言,參數(shù)較少,模型結(jié)構(gòu)簡單,使用次降雨量即可運行,且國內(nèi)目前應用較多,但針對這2個模型適應性對比的報道相對較少。因此,筆者通過分析黃土高原半干旱區(qū)油松人工林降雨再分配特征,選取王彥輝模型和崔啟武等模型對該地區(qū)油松林林冠截留量進行模擬對比,選擇最適合該地區(qū)的林冠截留模型及其參數(shù),估算林冠截留量,旨在為黃土高原油松人工林林冠層水文效應的深入研究提供理論參考。

    1 研究區(qū)概況

    試驗地位于山西省忻州市偏關縣陳家營,E111°01′~111°22′,N39°12′~39°40′,海拔1 377 m,大陸性氣候,年平均氣溫3.7 ℃,年平均降水量425.3 mm,全年60%以上的降水都集中在7—9月份,主要植被為喬木林和灌叢,造林樹種主要為油松(PinustabulaeformisCarr.)、側(cè)柏(Platycladusorientalis(L.)Franco)和樟子松(PinussylvestrisL.var.mongolicaLitv.)等。研究區(qū)為典型的黃土高原半干旱區(qū),所觀測油松純林林齡為30年(經(jīng)撫育的人工同齡林,林相整齊,單株差異較小)。

    2 研究方法

    2.1 樣地設置

    設置20 m×20 m油松標準地3個,平均樹高4.8 m,平均胸徑10.6 cm,郁閉度0.8。

    2.2 氣象因子測量

    在林外附近空地設置小型氣象站一個進行各氣象因子的測定,在林內(nèi)實驗樣地進行林內(nèi)穿透雨和樹干徑流的觀測。具體測量方法如下。

    1)林外降雨的測定:林外小型氣象站內(nèi)安置一個雨量筒,測量每次降雨量即為林外降雨量。

    2)林內(nèi)穿透雨的測定:在每個林內(nèi)實驗樣地具有代表性的區(qū)域選擇一矩形(圓形)區(qū)塊,取其對角線的兩端及中點(圓心及任一直徑的兩端)進行雨量筒布設,布設3個,每次降雨后觀測所得穿透雨量取其平均值即為林內(nèi)穿透雨量。

    3)樹干徑流的測定:每個樣地選擇標準木3株,將直徑為10 cm的聚乙烯塑料管在樹干胸徑處纏繞2周,固定后將接縫處用密封膠封嚴,將軟管下部伸入塑料桶,收集導入塑料桶內(nèi)的降水,并使用量筒測量,通過公式計算即可求得樹干徑流量。計算公式為

    (1)

    式中:SF為樹干徑流量,mm;n為標準木株數(shù);N為樣地內(nèi)的林木總株數(shù);S為樣地面積,m2;Ci為第i株標準木的樹干徑流體積,mL。

    4)林冠截留量的測定:林冠截留量可以通過林冠層水量平衡原理計算得到,即林外降雨量減去林內(nèi)穿透雨量和樹干徑流量計算得到。其相應的計算公式為

    Ic=P-(TF+SF)。

    (2)

    式中:Ic為林冠截留量,mm;P為林外降雨量,mm;TF為林內(nèi)穿透雨量,mm。

    2.3 模型選取

    選取王彥輝模型和崔啟武等模型對黃土高原半干旱區(qū)油松人工林進行模擬分析。王彥輝模型和崔啟武等模型均為半經(jīng)驗半理論模型,且只有次降雨量1個因素,在林冠截留模擬的研究中應用較廣,故都可作為通用模型運用于本研究中。

    1)王彥輝模型。是對Horton模型的簡化,該模型將林冠截留降雨量分解為吸附截留量和附加截留量。模型方程為

    (3)

    2)崔啟武等模型。通過選取降雨量、相鄰2次降雨的間隔時間和林冠特性作為影響冠層截留的主要因子建立的林冠截留模型。模型方程為

    (4)

    式中:A為實測林分郁閉度,%;r為通過實際情況確定的經(jīng)驗常數(shù);I0為飽和截留量,mm,可根據(jù)實測資料或者經(jīng)驗確定;P′為達到飽和截留量時對應的林外降雨量,mm。

    3 結(jié)果與分析

    3.1 降雨再分配特征

    試驗期間(2012年4月—2013年9月)共觀測降雨事件75場,累計總降雨量為1 106.4 mm,單次降雨量最大值為107.6 mm,單次降雨最小值為1.3 mm,單次平均降雨量為14.8 mm。

    將2012—2013年林冠層降雨再分配數(shù)據(jù)匯總,結(jié)果見表1。

    根據(jù)國家氣象局規(guī)定的降雨級的分布,24 h次降雨量小于10 mm的為小雨,10~25 mm的為中雨,25~50 mm為大雨,50~100 mm為暴雨。由表1可知,試驗觀測期間小雨事件所占的頻率為52%,中雨和大雨分別所占的頻率為33.3%和10.7%,暴雨及以上降雨事件較少,頻率僅為4.0%。觀測期間累計穿透雨量為857.7 mm,穿透雨率為77.5%,采用75場次降雨數(shù)據(jù),由對穿透雨量及林外降雨量進行回歸分析(圖1)可知,穿透雨量隨林外降雨量的增大而增大,二者之間的關系可用線性函數(shù)表示(R2=0.978 9),由穿透雨率與林外降雨量關系圖(圖2)可知,穿透雨率隨著林外降雨量的增大呈增大的趨勢,二者之間呈冪指數(shù)函數(shù)相關關系(R2=0.471 9),當林外降雨量小于19.0 mm時,冠層對穿透雨的影響較大,但當林外降雨量大于19.0 mm時,隨著林外降雨量的增大,穿透雨率逐漸趨于穩(wěn)定。樹干徑流所占比例小,試驗區(qū)內(nèi)當降雨量大于6.0 mm時才有樹干徑流發(fā)生,樹干徑流量所占林冠降雨再分配的比例較小,平均樹干徑流率僅為1.5%。

    表1 油松林冠層降雨再分配特征

    圖1 林外降雨量與穿透雨量的關系Fig.1 Relationship between precipitation and throughfall

    圖2 林外降雨量與穿透雨率的關系Fig.2 Relationship between precipitation and percentage of throughfall

    試驗期間油松林累計林冠截留量為217.0 mm,占林外降雨量的19.6%,平均截留率為25.5%。由林冠截留與林外降雨量關系散點圖(圖3)可以看出,林冠截留量隨林外降雨量的增大而增大,當林外降雨量增加達到一定值后林冠截留量增加幅度不明顯,二者之間的關系可采用冪指數(shù)函數(shù)擬合(R2=0.867 3)。由林冠截留率與林外降雨散點圖(圖4)可以看出,隨著林外降雨的增大,林冠截留率逐漸降低,二者之間呈負冪指數(shù)關系(R2=0.588 2),當林外降雨量級小于10 mm時,林冠層能夠吸附的雨水所占林外降雨的比例較大,平均林冠截留率為29.9%。當林外降雨量級在10~25 mm時,林冠截留率變化在11.6%~33.0%之間,平均值為22.6%。隨著林外降雨的增大,林冠截留逐漸趨于飽和,當降雨量大于25 mm時,林冠截留率變化幅度不大。

    圖3 林外降雨量與林冠截留雨量的關系Fig.3 Relationship between precipitation and interception

    3.2 林冠截留模擬

    選擇崔啟武等模型進行模擬之前必須確定經(jīng)驗常數(shù)r和飽和截留量I0。根據(jù)本試驗中林冠截留量與林外降雨之間的關系,林冠截留量達到6.0 mm左右則趨于穩(wěn)定,因此,選擇I0=6.0 mm;經(jīng)驗常數(shù)r的確定一般與林冠截留率有關,根據(jù)相關文獻[16-18]總結(jié)的二者之間的關系,同時結(jié)合本研究的平均林冠截留率25.5%,最后確定模擬模型的r值為0.8。通過計算,得出林冠截留達到飽和時的林外降雨量P′為 16.9 mm。

    利用以上確定參數(shù)后的2個模型,并結(jié)合黃土高原半干旱區(qū)油松人工林2012年4月—2013年9月的75場降雨資料,對林冠截留進行模擬,2個模型的模擬結(jié)果分別見圖5和圖6。

    圖5 王彥輝模型模擬油松林冠層截留量結(jié)果Fig.5 Simulation results of canopy rainfall interception for Pinus tabulaeformis stands using Wang’s model

    圖6 崔啟武等模型模擬油松林冠層截留量結(jié)果Fig.6 Simulation results of canopy rainfall interception for Pinus tabulaeformis stands using Cui’s model

    由圖5王彥輝模型擬合結(jié)果可知,當截留量小于4.0 mm時,模擬值大多都大于真實值,截留量大于4.0 mm時模擬效果相對較好,模擬值與實測值基本分布在1∶1線附近。

    從圖6也可以看出,當林冠層達到飽和之前,崔啟武等模型具有較高的精度:當林冠截留量小于6.0 mm時,模擬值與實測值基本分布在1∶1線附近;當林冠截留大于6.0 mm時,由于林冠截留被視為一常數(shù),但由于仍有蒸發(fā)存在,林冠截留量實際上仍處于增加狀態(tài),所以,此時崔啟武等模型的模擬值均小于實測值。

    對于所觀測到的降雨,降雨量與時間呈現(xiàn)一定的正相關趨勢,這樣就會使林冠截留在達到飽和之后,仍有降雨在發(fā)生,且降雨量越大,時間也越長,飽和之后的總蒸發(fā)量也就越大。這就造成隨著截留量的增加,偏差值也呈增大的趨勢,這與圖6顯示的結(jié)果非常一致。從總的模擬結(jié)果來看:王彥輝模型和崔啟武等模型對林冠截留模擬的總誤差分別是-17.8和11.34 mm,決定系數(shù)R2分別為0.724 5和0.755 4;王彥輝模型模擬值的相對誤差值范圍為-7.6~5.9 mm,崔啟武等模型模擬值的相對誤差值范圍為-2.13~8.05。2個模型模擬的平均絕對誤差分別為1.24和1.12 mm,但對于林冠截留量8.0 mm以上的降雨,2個模型模擬效果均一般。

    王彥輝模型將林冠截留中的附加截留項簡化為林冠截留蒸發(fā)率和林外降雨量的乘積,并把林冠截留蒸發(fā)率假定為一個常數(shù),這導致截留量小時模擬值大于實測值。崔啟武等模型則忽略了降雨期間的林冠截留蒸發(fā),認為林冠截留達到飽和后截留量數(shù)值不再變化,導致模擬達到飽和截留降雨后模擬值較實測值偏小。總體而言,王彥輝模型和崔啟武等模型對于黃土高原半干旱區(qū)油松人工林的模擬還是成功的,模擬精度較高。

    4 討論

    對2012年4月—2013年9月黃土高原半干旱區(qū)油松林冠截留進行分析得出,平均林冠截留率為25.5%,符合國內(nèi)外學者的研究結(jié)果(平均林冠截留率變動范圍為10%~45%[19]),略高于中國各森林生態(tài)系統(tǒng)林冠的平均截留率[20]。影響林冠截留的因素較多,主要有降雨量、降雨強度、空氣溫度、空氣濕度、風速和植被特征等[21]。王彥輝模型將林冠截留降雨量分解為吸附截留量和附加截留量2部分,其中的附加截留量Ia項假定為降雨歷時和林冠投影面積內(nèi)的平均蒸發(fā)強度的乘積。考慮到模型不宜太復雜又將附加截留項簡化為林冠截留蒸發(fā)率α和林外降雨量P的乘積(即Ia=αP),并且將蒸發(fā)率α假定為一個常數(shù);而實際降雨過程中蒸發(fā)率α隨著降雨量的增加而減小,所以必然導致模擬精度受到影響。崔啟武等模型考慮了降水量,植被林冠特征以及林冠干濕程度等因子,但卻忽略了林冠附加截留損失這一部分。周國逸[22]認為,當降雨量較大,并使林冠截留達到飽和時,林冠層的截留潛力由于水分蒸發(fā)的作用得以恢復,林冠層仍然可以繼續(xù)截留少量降雨,相應的林冠層實際截留量將大于飽和截留量;因此,由于考慮一些實際情況,使得王彥輝模型和崔啟武等模型在模擬林冠截留量時均存在不足之處。

    本研究試驗期間,2012和2013年均為豐水年,且2012年大雨以上次數(shù)較多,而恰巧2個模型對于降雨量較大時模擬截留量均存在缺陷,故較大降雨時導致模擬值與實測值差別較大,模擬截留總量相應也會產(chǎn)生誤差。這也是本研究中2個模型模擬誤差相對偏大的原因之一。對黃土高原半干旱區(qū)油松人工林,采用王彥輝模型和崔啟武等模型進行對比發(fā)現(xiàn),二者的決定系數(shù)R2分別為0.724 5和0.755 4,且誤差值崔啟武等模型較王彥輝模型稍好。由此可知,在該試驗區(qū)域,考慮了降雨量和林冠特征2個因子的崔啟武等模型要略好于只考慮降雨量1個因子的王彥輝模型。崔啟武等模型的決定系數(shù)為0.755 4,說明降雨量和林冠特征只能解釋該區(qū)域油松林冠截留量的75.54%的信息,剩余的24.46%的信息需要由降雨強度,降雨期間的空氣溫度、空氣濕度、風速和氣壓等因素來解釋。由于該模型的主要缺陷為林冠截留量達到飽和后忽略了林冠附加截留損失這一項,與現(xiàn)實情況不符;故日后的研究中可以著重對該模型這塊進行優(yōu)化,以建立更適用、模擬更精確的林冠截留模型,為林冠層水文效應的深入研究提供理論參考。

    5 結(jié)論

    1)黃土高原半干旱區(qū)油松人工林穿透雨量與林外降雨量呈顯著線性關系(R2=0.978 9),林冠截留量與林外降雨量之間呈冪指數(shù)關系(R2=0.867 3),平均林冠截留率為25.5%,林冠截留率隨著林外降雨的增大逐漸減少,隨著林外降雨量增加到一定值后林冠截留率值變化不大。

    2)采用王彥輝模型和崔啟武等模型對油松林林冠層截留降雨量進行模擬,決定系數(shù)R2分別為0.724 5和0.755 4,模擬效果相對較好;對比2個模型模擬結(jié)果可知,黃土高原半干旱區(qū)油松人工林林冠截留模擬效果崔啟武等模型較王彥輝模型要好。

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    (責任編輯:宋如華)

    Simulation and analysis of canopy interception onPinustabulaeformisplantations in semi-arid areas of the Loess Plateau

    Yin Zhunsheng, Sun Changzhong, Zhao Mingyang, Wang Lei

    (Forestry Experiment Center of North China, Chinese Academy of Forestry, 102300, Beijing, China)

    We investigated the rainfall redistribution of canopy onPinustabulaeformisplantations in the semi-arid areas of the Loess Plateau based on the data collected from 2012 to 2013 using the permanent plot method. The canopy interception was simulated separately by using Wang′s and Cui′s interception models, and the applicability of the two models were compared. The results showed that: 1) There was a linear relationship between rainfall and throughfall (R2=0.978 9), but an exponential relationship between rainfall and canopy interception (R2=0.867 3), and the average of interception rate was 25.5%. 2) The determination coefficient of Wang’s interception model was 0.724 5 and it was 0.755 4 for Cui′s. In general, Cui′s interception model was slightly better than Wang′s.

    Pinustabulaeformis; canopy interception model; simulation; canopy interception; Loess Plateau

    2014-09-16

    2015-04-06

    項目名稱: 國家自然科學基金“黃土高原半干旱區(qū)人工植被水分生態(tài)環(huán)境效應規(guī)律研究”(30170769)

    尹準生(1988—),男,碩士研究生。主要研究方向:森林水文。E-mail:yinzhunsheng@163.com

    ?通信作者簡介: 孫長忠(1957—),男,研究員。主要研究方向:森林培育與森林生態(tài)。E-mail: sun61@163.com

    S715

    A

    1672-3007(2015)03-0045-06

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