城市河岸帶夏季土壤表層溫度的多時間尺度特征及其影響因素*

鄭瀟柔，張 娜

(中國科學院大學資源與環(huán)境學院，北京 101408)(2016年1月14日收稿； 2016年4月13日收修改稿)

河岸帶調(diào)節(jié)小氣候這一生態(tài)服務功能引起了國內(nèi)外很多學者的關注[4-5]. 反映河岸帶小氣候的指標主要包括氣溫、大氣相對濕度、風速、地表溫度(簡稱地溫)、土壤溫度和濕度等，其中土壤溫度是大氣與陸地表面物質與能量進行交換的結果[6]. 一方面，土壤溫度通過植物生長模式、地上地下干物質的積累和根冠比等多方面影響植物生長發(fā)育[7-9]；另一方面，土壤溫度不僅能很好地指示氣候變化[6]，而且與小環(huán)境關系也很密切[10]，是反映小氣候非常重要的指標.

土壤溫度和地溫均可表征地表與大氣之間的水熱交換結果[11]，但它們不盡相同. 從原理上，土壤溫度反映的是大氣-植被-土壤熱交換的結果，可反映熱量穿透地表草灌植被到達土壤表面及內(nèi)部的狀況；而地溫則將地表草灌植被和土壤看作一個整體，對其中的熱量分配不予區(qū)分，也不考慮土壤內(nèi)部的熱量狀況. 從獲取手段和結果上，大范圍 (1～5 km) 每天的地溫可通過遙感反演獲取，但目前通過遙感反演和實測尚難以獲取空間和時間分辨率均很高的連續(xù)數(shù)據(jù)；而土壤溫度的連續(xù)變化可通過埋入式儀器高頻率監(jiān)測. 從研究內(nèi)容上，目前對影響地溫的因素及地溫產(chǎn)生的效應研究較多；而土壤溫度更多地是作為一個環(huán)境自變量，對土壤溫度影響因素的探討則很薄弱. 鑒于此，本研究著眼于土壤溫度而非地溫，通過分布密集的樣點，采集時間間隔短的連續(xù)土壤溫度數(shù)據(jù)，更好地研究較小時間尺度上地表草灌植被與土壤表面及內(nèi)部的能量交換規(guī)律. 另外，土壤表層5 cm溫度一般受下墊面植被配置的影響更大，其日振蕩周期的振幅比深層土溫大得多[12]. 為了更好地反映植被配置對土溫的影響，本研究僅關注土壤表層5 cm土溫(以下簡稱土溫)的變化.

下墊面的植被配置特征(包括植被數(shù)量、類型和冠層結構)可通過影響到達土壤表面的能量及其支出的分配而影響土溫[13]. 在植被數(shù)量的影響方面，地表枯枝落葉和樹冠通過限制熱量從大氣向土壤的傳輸影響土溫(特別是在夏季)[14-15]. 大多數(shù)研究僅考慮樹冠的郁閉度或植被的覆蓋度對土溫的影響，而忽略了草灌層高度和喬木層葉生物量 (lb) 等其他單因素的影響及其綜合影響. 在植被類型(如闊葉喬木和針葉喬木)和冠層結構(如喬-灌-草復合結構，樹高與冠幅之比、株型等)的影響方面，仍缺乏實驗數(shù)據(jù)的支持，較少獲得系統(tǒng)性的結論.

與其他大多數(shù)環(huán)境變量一樣，土溫的變化也發(fā)生在多個時間尺度上，并可能出現(xiàn)多尺度等級結構，其中每一個等級水平對應一個尺度域. 目前研究較多的是日和年時間尺度[15]，并且定性判斷土溫具有日和年這2個特征尺度(即土溫變化的本征尺度，也是相鄰尺度域的轉折點).在不同時間尺度域上，由于發(fā)生的生態(tài)學過程不盡相同，決定土溫變化的主導因素也可能不同. 因此，識別和選擇不同時間尺度域應該是土溫動態(tài)研究的基礎. 但是目前大多數(shù)研究在分析土溫影響因素時沒有考慮尺度相關的問題.

本研究選擇生態(tài)修復后的北京永定河平原城市河岸帶，基于實測數(shù)據(jù)，擬解決以下2個尺度相關的問題：1)在日以下，以及日與年之間，土溫是否還存在其他的時間特征尺度？2)總太陽輻射和下墊面植被配置特征對土溫的影響是否發(fā)生在不同的時間尺度域上？并在此基礎上進一步探討下墊面植被配置對某個或某些時間尺度域上土溫的影響機理. 研究結果可為設計植被配置合理的河岸帶，調(diào)節(jié)小氣候、減弱城市熱島效應提供理論依據(jù)，為構建河岸帶結構對生態(tài)服務功能影響的評價體系提供參考.

1 研究方法

1.1 研究區(qū)概況

永定河全長約747 km，其中北京市平原城市段約37 km，從上游到下游依次包括門城湖、蓮石湖、園博湖、曉月湖和宛平湖. 研究區(qū)為門城湖-蓮石湖河段，位于門頭溝區(qū)東部和石景山區(qū)西部. 門城湖位于蓮石湖的西北方，兩個河段首尾相連，分別長5.2 km和3.4 km.

《物權法》對于業(yè)主的共有權及共同管理權的行使進行了具體規(guī)定。第七十五、七十六、七十八條規(guī)定，業(yè)主可以設立業(yè)主大會、選舉業(yè)主委員會;業(yè)主可以共同決定業(yè)主大會議事規(guī)則、選舉業(yè)主委員會或更換業(yè)主委員會成員、選聘和解聘物業(yè)服務企業(yè)或其他管理人等;業(yè)主大會或者業(yè)主委員會的決定，對業(yè)主具有約束力。業(yè)主的成員權，主要是通過業(yè)主參加業(yè)主大會行使權利來體現(xiàn)的。由業(yè)主大會選舉產(chǎn)生的業(yè)主委員會執(zhí)行業(yè)主大會的決議，代表和維護業(yè)主的利益，決定小區(qū)的日常事務，其行為后果由全體業(yè)主承擔。業(yè)主參與業(yè)主大會和業(yè)主委員會的活動，也就是業(yè)主基于私法上的權利而實現(xiàn)業(yè)主自治的過程。

20世紀中后期，北京市將永定河作為主要的泄洪河流，但卻忽視了它的生態(tài)服務功能，結果造成一系列環(huán)境問題. 2009年以來，隨著“四湖一線”生態(tài)修復工程的實施，先期在蓮石湖和門城湖兩邊建成了綠色生態(tài)走廊. 修復措施包括小范圍的地形改造，恢復緩坡斷面，種植喬木、灌木和草本植物，形成有層次的岸坡綠化帶等[16]. 修復之后岸坡的人工痕跡十分明顯. 主要表現(xiàn)在：1)以 4°～9°的東北坡(西岸)和西南坡(東岸)為主，坡度和坡向均較為一致；2)用于地形改造和岸坡綠化的土壤來源相同，質地一致；3)綠化植被具有一定的垂直層次變化，人工喬木下主要以天然禾本科植物為主；4)較小范圍內(nèi)，呈現(xiàn)較為豐富的植被配置類型，但同類植被的株型、樹高和胸徑等的差異不大；5)工作人員每月均進行除草，其中9月份人為干擾最為頻繁.

1.2 樣點選取及野外測定

所研究河岸帶區(qū)段內(nèi)坡向、坡度、土壤物理和化學特性，以及大氣狀況近似.我們根據(jù)植被類型、數(shù)量和冠層結構的差異，沿著河岸帶選取26個樣點(圖1)，包含具有高、中和低草本植物覆蓋度的闊葉小喬木林、闊葉大喬木林和針葉大喬木林，以及草本植物和灌木.

圖1 河岸帶26個樣點的位置Fig.1 Location of the 26 sampled sites at the riparian zone sections

于2014年6月18日將Watchdog B土溫測定儀埋入26個樣點土壤表層以下5 cm處，于9月27日結束全部測定，共96 d. Watchdog B內(nèi)置感應器和存儲器，可以自動連續(xù)測定每間隔5 min的土溫. 每個樣點可獲取27 576個觀測值.

于2014年7—8月植物生長盛期，在每個樣點周圍20 m×20 m的范圍內(nèi)，隨機選擇3個點或3株平均木，一次性測定在整個植物生長期內(nèi)變化較小的植被指標，并計算其平均值. 這些指標包括草灌層高度，喬木樹高、胸徑、冠幅、株間距和密度(表1). 對喬草樣點，草灌層高度指草本層高度；對草灌樣點，以草本植物和灌木較高者計算，以下均簡稱vh. 喬木樹高用Vertex Ⅳ超聲波測高測距儀測定；喬木密度通過點四分法計算得出；冠幅通過測量樹干到樹冠邊緣的距離得到. 利用喬木樹高和胸徑這2個測定指標，結合北京或華北地區(qū)常見樹種的異速生長模型[17-18]，估算喬木葉、干和枝生物量.

表1 河岸帶26個樣點的主要植被指標

注：a) chw：樹高與冠幅之比Plant crown height-to-width ratio; b) DBH：胸徑Diameter at breast height; c) 油松PinustabulaeformisCarr. 西府海棠MalusmicromalusMakino. 紫葉李PrunuscerasiferaEhrhart. 山桃Amygdalusdavidiana(Carr.) C. de Vos. 丁香SyringaoblataLindl. 槐樹SophorajaponicaLinn，楊樹PopulusL.，欒樹KoelreuteriapaniculataLaxm. 榆樹UlmuspumilaL. 蘆葦Phragmitesaustralis(Cav.) Trin. ex Steud. 沙地柏SabinavulgarisAnt; d) 小喬木與灌木植物按植物莖形態(tài)劃分，小喬木具有明顯的主干與分枝，灌木靠近地面叢生無明顯主干.

我們探討了估算草本植物和灌木覆蓋度 (estimated vegetation coverage，EVC) 的新方法. 從所拍攝的照片中識別出土壤和植被像元之后發(fā)現(xiàn)，土壤和植被像元的紅色通道亮度值 (R值) 與綠色通道亮度值 (G值) 均呈顯著的線性相關性，R2均可達0.93以上. 但2個回歸方程的截距差異很大，因為土壤和植被的可見光光譜反射特征的差異很大，植被對綠光的反射率顯著高于土壤，而對紅光的反射率顯著低于土壤. 據(jù)此，將所有G值與R值之差大于10和小于10的像元分別設為植被和土壤像元，將EVC定義為植被像元數(shù)占總像元數(shù)的比例，并將此法命名為照片法. 為了驗證該法，我們在野外隨機選取350個樣點 (1 m×1 m)，在實地目測這些樣點的植被覆蓋度 (measured vegetation coverage，MVC)，并拍攝它們的照片. 從照片中識別土壤和植被像元，同時用MATLAB軟件提取它們的R值和G值. EVC與MVC 的比較結果表明，EVC與MVC之間有很強的線性相關性 (R2=0.88) (圖2). 而且，R值與G值之間關系的規(guī)律普遍存在于在不同地點拍攝的具有不同覆蓋度、綠色深淺程度或枝條遮擋程度的照片. 因此，用照片法估算的覆蓋度具有較高的可靠性和適用性. 我們于7月10日、8月4日和9月2日，在26個樣點處，分別選擇3個有代表性的1 m×1 m大小的重復樣方. 去除地表石塊和落葉等之后，用普通相機在離地面1 m處垂直拍攝. 用照片法獲得每個樣方的EVC，并計算每個樣點3個重復樣方EVC的平均值，以此代表每個樣點每月的覆蓋度. 對喬草樣點，覆蓋度指草本層覆蓋度；對草灌樣點，以草本植物和灌木覆蓋度較高者計算，以下均簡稱vc.

圖2 照相法估算植被覆蓋度的過程及其結果驗證Fig.2 Process of estimating vegetation coverage based on taken pictures ((a) and (b)) and comparison between estimated and measured vegetation coverage values (c)

1.3 土壤表層溫度時間特征尺度的識別

小波分析提供了識別變量的時間特征尺度的新方法. 它利用小波變換將原數(shù)據(jù)近似分解為一系列具有不同時間尺度特性的信號組分，從而將原數(shù)據(jù)定量為尺度和時間的函數(shù). 在小波變換過程中，若選擇的小波函數(shù)與原數(shù)據(jù)在某些尺度上較為吻合，則在這些尺度上就會產(chǎn)生較強的共振現(xiàn)象，出現(xiàn)強的時空格局特征，由此可識別出原數(shù)據(jù)的多尺度格局特征[20]. 小波方差指的是某個時間尺度上沿原數(shù)據(jù)時間軸的每個位置上小波變換值的平方的平均值. 小波方差隨尺度變化的尺度圖能夠揭示每個尺度上的格局變化及其對整個格局影響的相對貢獻，并且可通過小波方差峰值出現(xiàn)的尺度，檢測格局主要發(fā)生的特征尺度[19-20]. 與小波變換值相比，小波方差僅與尺度有關，而與具體時間無關，因此能更清楚地識別變量的特征尺度.

墨西哥帽小波和Morlet復小波函數(shù)均屬于連續(xù)小波，在土溫時間格局分析中有其獨特的優(yōu)勢: 1)相對于非連續(xù)小波，連續(xù)小波更適于揭示在時間上連續(xù)變化的土溫的規(guī)律；2)它們的理論波形分別有單個和多個波峰，可能與土溫在不同時間尺度上波動的實際波形近似，可將二者結合，分析土溫的多時間尺度格局[21-24].另外，Morlet復小波的小波變換包括實部和模數(shù). 其中，實部可反映不同時間尺度下土溫的周期性變化，模數(shù)可反映對應時間尺度下土溫的周期性的強弱，結合實部和模數(shù)的分析可更好地揭示原數(shù)據(jù)的變化規(guī)律.

本文利用Matlab 7.11小波分析模塊獲得小波變換值和小波方差，識別在河岸帶岸坡不同樣點處連續(xù)測定的土溫的時間特征尺度. 當研究的時間尺度小于1 d時，對每個樣點的27 576個連續(xù)觀測值進行墨西哥帽小波變換；當研究的時間尺度大于1 d時，將每個樣點每天288個觀測值取平均后，再進行Morlet復小波變換. 同時，為了消除原數(shù)據(jù)邊界效應對小波分析結果的影響，將原數(shù)據(jù)兩端進行延伸，以增大觀測的時間幅度. 但在對延伸后的數(shù)據(jù)進行整體小波變換之后，僅保留與原數(shù)據(jù)對應的小波變換值. 最后，根據(jù)小波方差分析結果，識別土溫格局發(fā)生轉折的時間特征尺度，并基于這些特征尺度分別作實部小波變換圖.

1.4 統(tǒng)計分析

根據(jù)小波方差分析識別出的幾個時間特征尺度，分別計算土溫和總太陽輻射量 (total solar radiation, Rn) 在相應時間尺度域上的平均值，并分析二者在不同尺度域上的Pearson相關性(p≤0.05為顯著，p≤0.01為極顯著，下同).

根據(jù)土溫的日變化趨勢，將其分成若干子階段. 分別計算每個樣點在整個觀測時段及各子階段的土溫均值，分析其與同期vc之間的相關性. 分別計算每個樣點在7—8月植物生長盛期的土溫均值，分析其與vh和lb之間的相關性.分別對每個樣點在草木生長旺盛時期觀測的土溫值以小時為間隔取平均值，并按照植被類型(針葉大喬木、闊葉大喬木、闊葉小喬木和草灌植物)分為4組，通過兩兩配對樣本T檢驗，比較組內(nèi)不同樣點在土溫上的差異，單個樣點的樣本數(shù)達8 640. 對具有喬草結構的20個樣點，以vc為10.5%的樣點22(可近似為裸地)的日均土溫為對照. 將每個樣點按照植被類型(同上)和vc(0～30%、30%～60%和60%～100%)分組，構成9組植被配置樣點. 計算對照樣點與這些組合樣點的日均土溫之差與對照樣點日均土溫的比值，將其作為衡量降溫效應的指標. 通過組合樣點與對照樣點間日均土溫的兩兩配對樣本T檢驗，反映組合樣點可能呈現(xiàn)的降溫效應的程度；通過不同組合樣點間降溫效應的T檢驗，比較具有不同植被配置的樣點在降溫效應上的差異.

2 結果與分析

2.1 土壤表層溫度的時間特征尺度

對26個樣點的土溫的小波方差分析結果均表明，土溫在多個時間尺度域上變化. 小波方差出現(xiàn)5個峰值，分別在1、10、20、35和55 d的時間尺度處(圖3，以樣點1為例)，這些均是土溫發(fā)生顯著變化的臨界時間，即時間特征尺度. 在從小到大的時間尺度上，小波方差依次增大，土溫隨時間變化的格局特征逐漸明顯. 土溫在55 d和35 d時間尺度上的振蕩在整個觀測時段均較強，屬全局性振蕩(圖4(d)和4(e). 其中，在55 d時間尺度上存在2個高溫中心和3個低溫中心；在35 d時間尺度上存在4個高溫中心和4個低溫中心. 土溫在1、10和20 d時間尺度上的振蕩在某些時段較強，在其他時段較弱，屬局域性振蕩(圖4(a)、4(b)和4(c)).

圖3 河岸帶的日均土壤表層溫度的多時間尺度小波分析(以樣點1為例)Fig.3 Wavelet analysis for daily mean top soil temperature measured at the riparian zone sections (taking site 1 as an example)

圖4 河岸帶的日均土壤表層溫度在主要時間尺度上的小波變換的實部變化(以樣點1為例)Fig.4 Variation in angle of wavelet coefficients for daily mean top soil temperature measured at the riparian zone sections (taking site 1 as an example)

土溫在各個時間尺度域內(nèi)發(fā)生振蕩的強度、位置和范圍均不同，這說明在不同尺度域內(nèi)影響土溫的因素和機制可能不盡相同. 本研究表明，Rn對土溫波動的影響程度與時間尺度密切相關. 在日尺度上，土溫與Rn之間呈極顯著的線性正相關關系(Pearson相關系數(shù)r為0.56)，說明Rn的日變化在很大程度上解釋了土溫高低起伏的日變化趨勢(圖5). 經(jīng)過大氣吸收、散射和反射的太陽輻射受天氣變化的影響，日際變化幅度較大，并直接作用于土溫，使土溫在日尺度上有較強振蕩(圖4(a)).

在10 d和20 d尺度上，土溫與Rn之間也呈顯著的線性正相關關系(r分別為0.61和0.67)，說明土溫在旬和兩旬尺度上的局域性變化強弱也在很大程度上受Rn的影響. 北京地區(qū)在2014年7月下旬—8月上旬經(jīng)歷多次暴雨，日降雨量均大于10.0 mm，其中7月30日降雨量高達41.6 mm，而降雨之后很快又放晴，Rn波動較為劇烈，造成土溫在10 d尺度上的振蕩在7月下旬—8月上旬較強(圖4(b)). 而6月和9月較為干旱，降雨的時間間隔較長，日降雨量大部分小于10 mm，Rn較為穩(wěn)定，土溫平穩(wěn)時間略長，使其振蕩較強的特征尺度增大到20 d(而非10 d)(圖4(c)). 另外，降雨過程使土壤濕度增加，土壤蒸發(fā)過程增強，并從土壤中帶走較多熱量. 此過程對土溫產(chǎn)生持續(xù)多天的影響，增加了土溫在旬和兩旬尺度上的振蕩強度．

圖5 河岸帶總太陽輻射量和平均土壤表層溫度的日變化(以樣點1為例)Fig.5 Daily variation in total solar radiation and mean top soil temperature measured at the riparian zone sections (taking site 1 as an example)

然而，在6月中下旬—9月下旬的更大時間尺度上，盡管Rn始終基本圍繞著一個均值上下波動，但土溫卻經(jīng)歷了很大變化：先是迅速升高(第1階段，6月18日—7月28日)，達到峰值后下降且變化平穩(wěn)(第2階段，7月29日—9月3日)，而后迅速下降(第3階段，9月4日—9月27日)(圖5). 相關分析表明，在35 d和55 d尺度上，土溫與Rn之間無顯著相關關系，說明Rn并不是土溫在這些尺度上發(fā)生全局性變化的主導因素. 由于測定時間跨越初夏、盛夏、夏末和秋季，可以認為55 d的土溫變化反映了天氣的季節(jié)變化；35 d的土溫變化平滑了短期內(nèi)的天氣變化，兼容了造成土溫不確定性的因素，反映了土溫穩(wěn)定變化的月的時間周期. 與Rn不同，下墊面植被配置特征或者在整個觀測時段幾乎不變(如植被類型和冠層結構)，或者在月或季節(jié)尺度上發(fā)生變化(如植被覆蓋度和地上生物量)，從而可在很大程度上決定土溫在月和季節(jié)尺度上的全局性變化特征.

2.2 下墊面植被配置對土壤表層溫度的影響

2.2.1 植物地上生長狀況對土壤表層溫度的影響

相關分析表明，在整個觀測時段，26個樣點的日均土溫與其vc之間呈極顯著線性負相關關系(r=-0.73)；而且，在土溫日變化的3個階段，二者之間也均呈極顯著或顯著線性負相關關系(r分別為-0.79、-0.59和-0.53). 在生長盛期，20個喬草結構樣點的日均土溫與lb之間呈顯著線性負相關關系(r=-0.46)；26個樣點的日均土溫與vh之間也呈顯著線性負相關關系(r=-0.40). 可見，若不區(qū)分植被類型，vc對土溫的影響最大，其次為lb和vh.

若區(qū)分植被類型，lb、vh和vc對土溫的影響程度可能存在差異. 將觀察期內(nèi)所有數(shù)據(jù)以小時為間隔取平均值(n=96×12)，獲得26個樣點24個時間段的土溫平均值，并根據(jù)植被類型作圖(圖6)：1)對針葉大喬木，樣點11的vc比樣點3和7低13%～23%，vh近似，盡管前者的lb比樣點3和7高約45%，仍使前者的土溫極顯著高于后者，說明vc對土溫的影響強于lb(圖6(a)). 2)對闊葉小喬木，在lb近似的情況下，樣點22的vh比樣點23高近一倍，盡管vc比樣點23 低近1倍，但土溫仍顯著低于樣點23，說明vh對土溫的影響強于vc；樣點22與樣點5的比較也說明了這點. 在vh近似的情況下，樣點23的lb比樣點25低23%，盡管樣點23的vc比樣點25高近2倍，但其土溫仍然顯著高于樣點25，說明lb對土溫有顯著影響，且強度大于vc(圖6(b)). 3)對闊葉大喬木，盡管樣點24的lb和vh比樣點6分別高37.0%和63.8%，但其土溫極顯著高于樣點6，與其vc低85.4%有關，說明vc對土溫的影響強于lb和vh. 盡管樣點1的vh比樣點6高6.2倍，但其土溫極顯著高于樣點6，與其vc和lb分別低30.1%和14.8%有關，說明vh對土溫的影響比vc和lb小得多. 同樣，樣點1與樣點21和15的比較也說明lb對土溫的影響強于vh(圖6(c)).4)對草灌植物，樣點14的vh比樣點8、12和18低48.2%～61.2%，其土溫極顯著低于后者，與其vc較高有關，即使僅高6.0%～23.3%，說明vc對土溫的影響強于vh(圖6(d)).

綜上所述，不同植被類型的lb、vh和vc對土溫的影響程度存在差異. 其中，對針葉大喬木，vc對土溫的影響最大，而vh和lb的影響較小；對闊葉小喬木，vc對土溫的影響明顯小于vh或lb；對闊葉大喬木，vc對土溫的影響最大，其次為lb，vh的影響最小；對于草灌植物，vc對土溫的影響最大，而vh的影響較小.

圖6 河岸帶各采樣點間土壤表層溫度的差異(6月18日—9月27日)Fig.6 Variation in hourly mean top soil temperature measured at the riparian zone sections (from June 18 to September 27)

2.2.2 植被類型和冠層結構對土壤表層溫度的影響

T檢驗結果表明，當樣點的vc分別為低、中和高時，針葉大喬木樣點的日均土溫分別比闊葉大喬木顯著低0.46、1.51和0.80 ℃，分別比闊葉小喬木顯著低0.99、1.44和0.75 ℃；而闊葉大喬木與闊葉小喬木的日均土溫之間無顯著差異.

當vc為高(大于60%)和中(30%～60%)時，針葉大喬木樣點具有明顯的降溫效應，分別達(10.7±5.2)%和(7.0±3.1)%；當vc低于30%時，不具有降溫效應. 當闊葉小喬木和闊葉大喬木樣點為高vc時，降溫效應可分別達(7.2±4.2)%和(6.7±3.5)%；為中vc時，降溫效應明顯減弱；為低vc時，不具有降溫效應. 說明對于針葉大喬木樣點來說，影響降溫效應的vc閾值約為30%；對于闊葉小喬木和闊葉大喬木樣點來說，該閾值為60%.

闊葉小喬木和闊葉大喬木的株型均可近似為球型，在株型相近的情況下，闊葉小喬木與闊葉大喬木樣點的土溫差異主要源于vc. 針葉大喬木與闊葉大喬木的株型明顯不同，可近似為圓錐形. 在樹高與冠幅之比近似的情況下，針葉與闊葉株型的差異可能會對土溫產(chǎn)生顯著影響. 例如，樣點9(針葉大喬木)的vc和喬木層lb均低于樣點15(闊葉大喬木)，且樹高與冠幅之比近似(分別為4.9和4.1)(表1)，但二者的夜間(21—9時)土溫并無顯著差異，且樣點9的白天(9—21時)土溫甚至顯著低于樣點15(圖7). 如果vc和lb增加會降低土溫，那么，在vc和lb較高時土溫反而較高就可能源于冠層結構，特別是株型.

圖7 河岸帶針闊大喬木樣點間土壤表層溫度的差異(6月18日—9月27日)Fig.7 Variation in hourly mean top soil temperature measured at the riparian zone sections (from June 18 to September 27)

3 結論與討論

本研究表明，城市河岸帶的土溫的時間動態(tài)在日以下的尺度域不存在其他時間特征尺度，而在日變化和年變化之間還存在旬、兩旬、月和季節(jié)尺度上的變化，具有多個時間特征尺度. Rn主要決定日、旬和兩旬尺度上的土溫動態(tài)，而下墊面植被配置特征則主要決定月和季節(jié)尺度上的土溫動態(tài).

在區(qū)域氣候、地形和土壤條件近似的情況下，城市河岸帶的土溫和降溫效應主要受下墊面植被配置的影響. 植被配置上的差異將決定大氣-植被-土壤的輻射平衡過程和土壤熱量收支上的差異，并最終體現(xiàn)在土溫差異上.

下墊面的地上植物生長狀況對土溫有一定的影響，其中vc的影響最大，lb和vh次之.vc或lb或vh越大，土溫越低. 這是因為，當植被類型和冠層結構相同或相似時，在vc或lb較高的樣點處，喬冠層和草灌層植物對凈輻射的吸收量較大，喬冠層和草灌層下及其周圍開闊空間的光照地面所占的面積比例較小，地面可接受的凈輻射量較低，而喬木和草灌植物蒸騰過程耗能卻較大，因此土溫降低顯著. 這種關系在生長初期和盛期更為明顯，但隨著生長末期lb和vc的降低而減弱. 大多數(shù)植被類型是vc對土溫的影響大于lb和vh，除闊葉小喬木與之相反. 闊葉小喬木的lb(1.6～6.7 kg/m2)明顯低于針闊葉大喬木的lb(4.6～60.3 kg/m2)，lb的變化直接影響地面周圍開闊空間的光照地面所占的面積比例與地面可接受的凈輻射量，故lb對土溫影響較大. 闊葉小喬木的vh(44.4±26.8 cm)明顯高于闊葉大喬木(25.2±19.0 cm)，vh變化對土溫的影響更大. 另外，除土溫本身之外，基于對照樣點的降溫效應也隨著vc的增加而增強. 一些研究認為，在vc較低時，提高vc所產(chǎn)生的降溫效應要比vc較高時更為明顯[25]. 但我們的研究表明，該結論僅適用于針葉大喬木；對于闊葉喬木，從中vc提高到高vc時，所產(chǎn)生的降溫效應更為明顯.

植被類型和冠層結構對土溫和降溫效應也有一定的影響. 當vc近似時，針葉大喬木樣點的土溫要比闊葉喬木樣點低，且降溫效應也更為明顯. 這是因為，針葉大喬木的株型呈圓錐形，一方面，其冠層反射率顯著高于株型呈球形的闊葉喬木，冠層表面可獲得的凈輻射量較低；另一方面，其冠層下及其周圍開闊空間中的陰影面積比例較大，地面可接受的凈輻射量較低[26]. 另外，針葉大喬木的枝下高很小，這進一步增大了冠層下的陰影面積，降低了地面可接受的凈輻射量，因此土溫較低.

目前研究區(qū)已開展的一系列生態(tài)修復措施對河岸帶的植被配置進行了一定程度的優(yōu)化，但其所包含的理論依據(jù)并不是很充分. 本研究結果可為城市河岸帶生態(tài)修復過程中的植被配置提供一定的理論依據(jù)和設計建議. 首先，河岸帶喬草類型的垂直結構較為單調(diào)，上層以人工喬木為主，下層多為天然禾本科植物，覆蓋度大多低于30%，從而嚴重影響了這種植被類型(尤其是闊葉喬木類型)的降溫效應. 建議在喬木下補種耐陰草被，增加覆蓋度. 在草本植物的選擇上，也應注意偏向那些植株高大的草本植物. 其次，目前永定河城市河岸帶修復時間不長，種植的喬木仍多為幼苗，葉生物量較低，且有些樹種生長緩慢，在今后若干年內(nèi)，可以生長較快的闊葉喬木為主，以降低土溫. 在此基礎上，可考慮適當增加一些針葉喬木，以提高降溫效應.

在今后的研究中，可選擇地形和土壤條件不同的樣點，揭示坡度、坡向、土壤含水量和質地等河岸帶物理結構指標對土溫的影響. 另外，受觀測時間的限制，本研究識別出的土溫變化的最大時間特征尺度為55 d. 在今后的研究中可延長觀測時間，以識別出可能更大的時間特征尺度，揭示土溫在更大時間尺度上的變化規(guī)律和影響機制.