基于土壤冠層組分溫差監(jiān)測(cè)側(cè)柏蒸騰速率的研究

孫 浩， 黃華國(guó)， 解濰嘉， 梁文業(yè)， 扈晶晶

(1.北京林業(yè)大學(xué) 省部共建森林培育與保護(hù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100083； 2.西藏自治區(qū)林業(yè)調(diào)查規(guī)劃研究院，拉薩 850000)

基于土壤冠層組分溫差監(jiān)測(cè)側(cè)柏蒸騰速率的研究

孫 浩1， 黃華國(guó)1， 解濰嘉1， 梁文業(yè)2， 扈晶晶2

(1.北京林業(yè)大學(xué) 省部共建森林培育與保護(hù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100083； 2.西藏自治區(qū)林業(yè)調(diào)查規(guī)劃研究院，拉薩 850000)

側(cè)柏；蒸騰；液流速率；組分溫差；遙感

林冠蒸騰是森林蒸散發(fā)(Evapotranspiration，ET)和森林水熱平衡的重要組成部分，也是影響森林保水狀況和區(qū)域小氣候的重要因素[1]。而在根壓和蒸騰拉力作用下的樹(shù)干總液流耗水量中，樹(shù)木自身同化作用所固定的水分和其它途徑消耗的水分通常不足5%，由此可以將樹(shù)干液流速率等價(jià)于整株樹(shù)冠的蒸騰耗水速率[2-3]。

研究植被水分傳輸，國(guó)際上常用的方法是熱技術(shù)法。它可以實(shí)現(xiàn)對(duì)植被連續(xù)自動(dòng)觀測(cè)，時(shí)間分辨率高，并且通常不會(huì)破壞植被的正常生理活動(dòng)，也不會(huì)改變林分原來(lái)的環(huán)境狀況和樹(shù)木結(jié)構(gòu)，因此被廣泛的運(yùn)用于林木水分傳輸相關(guān)研究中[4]。熱技術(shù)根據(jù)原理差異分為熱脈沖速率法(HPV)、熱平衡法(SHB)、熱擴(kuò)散法(TDP)、激光熱脈沖法(LHPG)、熱變形法(HFD)[5-6]。這些方法均是對(duì)樣木個(gè)體樹(shù)干液流的精確測(cè)量，但無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)大尺度范圍如整片森林的快速測(cè)定、即時(shí)監(jiān)測(cè)或區(qū)域預(yù)估。

而基于衛(wèi)星產(chǎn)品的遙感技術(shù)的應(yīng)用為區(qū)域尺度樹(shù)木蒸散估算和表面熱過(guò)程模式的研究提供了一種可靠的途徑[7]。多時(shí)相的熱紅外遙感可以快速、高效地獲取區(qū)域尺度地表的輻射和溫度狀況，為土壤—植物—大氣系統(tǒng)(Soil-Plant-Atmosphere Continuum，簡(jiǎn)稱SPAC)直接提供表面能量信息[8]。Tanner[9]的研究指出，植被蒸騰耗水量與其自身個(gè)體的溫度之間存在有一定的關(guān)系。徐軍亮等[10]人的研究也表明，溫度是影響京西山區(qū)油松、側(cè)柏液流速率瞬態(tài)、日均值和月均值的主導(dǎo)環(huán)境因子。

目前，遙感基礎(chǔ)上估算植被蒸散的經(jīng)驗(yàn)方程通常是在大量的冠層溫度(Tc)和區(qū)域空氣溫度(Ta)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上構(gòu)建的。Jakon和Seguin等[11-12]人定義了用于反映作物灌溉時(shí)間和數(shù)量指標(biāo)的Stress Degree Day(SSD)，它是由冠層溫度和氣溫相減獲得的，并提出了一個(gè)基于統(tǒng)計(jì)分析原理獲取的調(diào)整參數(shù)(B)，從而建立區(qū)域性作物蒸散估算的簡(jiǎn)化經(jīng)驗(yàn)方程：

ET=Rn-B(Tc-Ta)

式中，ET——日蒸散總量；

Rn——凈輻射值。

該模型需要目標(biāo)區(qū)域詳細(xì)的氣象資料來(lái)支持，但通常氣象站的建立多是離散分布的，這就在一定程度上限制了這種方法的推廣和應(yīng)用。

本研究的目的則是試圖將側(cè)柏蒸騰(液流)量與通過(guò)遙感反演可快速提取的樣木冠層溫度(Tc)和林下地表溫度(Ts)的差值(以下簡(jiǎn)稱冠地組分溫差，ΔT=Tc-Ts)建立時(shí)間序列關(guān)系，分析側(cè)柏樹(shù)干液流瞬時(shí)尺度、日尺度、旬尺度，以及晝夜、季節(jié)、天氣變化下的流速差異，分析其對(duì)冠地組分溫差ΔT的響應(yīng)機(jī)制，得出具有區(qū)域特征的變化系數(shù)和響應(yīng)函數(shù)，以期經(jīng)過(guò)一定的尺度放大獲得林分的整體蒸騰耗水量。進(jìn)而實(shí)現(xiàn)快速高效、經(jīng)濟(jì)實(shí)用的森林尺度蒸騰耗水狀況的監(jiān)測(cè)與預(yù)估，彌補(bǔ)熱技術(shù)法與遙感法各自的缺憾。關(guān)于由單木向林分尺度的放大，國(guó)內(nèi)外均有相關(guān)研究[5，13]證明這種做法的可行性。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

本研究區(qū)位于河北省懷來(lái)縣東花園鎮(zhèn)西北部的中科院懷來(lái)遙感綜合試驗(yàn)站(40°20′55.093″N，115°46′59.569″E)，海拔488.3 m。試驗(yàn)站地處延懷盆地西南段，北距官?gòu)d水庫(kù)約2 km。該地區(qū)兩側(cè)山地為西南—東北走向，形成自然的狹長(zhǎng)風(fēng)道，年平均風(fēng)速3.1 m/s，全年大于等于17.0 m/s的風(fēng)速出現(xiàn)39次，最大風(fēng)速達(dá)24.0 m/s。區(qū)域內(nèi)土壤屬典型褐土，卵石母質(zhì)，土層厚度多為40～80 cm。該區(qū)域雖然位于我國(guó)濕潤(rùn)與半濕潤(rùn)過(guò)渡區(qū)域，但由于盆地效應(yīng)和南北山脈的雨影作用，年均溫度為8.9 ℃，而年均降水量則只有391.3 mm[14-15]。

試驗(yàn)園區(qū)內(nèi)人工林占地面積約2 652 m2，主要喬木樹(shù)種有山楊(Populusdavidiana)、側(cè)柏(Platycladusorientalis(L.)Franco)、油松(Pinustabuliformis)等。林區(qū)地勢(shì)平坦，近正南北走向；同種林木個(gè)體差異不大，其中側(cè)柏的地徑主要分布在11～15 cm間，約占整體林分的90%。林下植被多為草本，且分布稀疏可忽略不計(jì)。2014年夏季與2015年夏季側(cè)柏人工林區(qū)林分狀況統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

1.2 冠層—地表溫度的測(cè)定

使用兩個(gè)IRR-P型紅外溫度傳感器和CR800型數(shù)采完成對(duì)側(cè)柏目標(biāo)樹(shù)的連續(xù)觀測(cè)，同樣每30 min一次采集。溫度傳感器設(shè)在側(cè)柏目標(biāo)樹(shù)西南側(cè)成L形的支架上，通過(guò)線纜與數(shù)采連接。測(cè)溫探頭距地面2.0 m處，整體體積較小，對(duì)樹(shù)冠庇蔭面較小可忽略。其中一個(gè)探頭垂直指向地面，用來(lái)收集林下的地面溫度(Ts)；另一個(gè)探頭約成45°斜向樹(shù)冠，其延長(zhǎng)線與樹(shù)干交點(diǎn)略高于莖流儀，用來(lái)收集冠層紅外溫度(Tc)。

表1 側(cè)柏人工林區(qū)樣地信息統(tǒng)計(jì)年份株行距/m行列數(shù)(含枯立木)活立木株數(shù)樹(shù)齡/a平均樹(shù)高/m平均地徑/cm平均冠幅/m20142 012?16187144 013 21 92015154 113 51 7

IRR-P型測(cè)溫探頭精度較高(-10 ℃～65 ℃時(shí)僅±0.2 ℃)，工作時(shí)使用錫箔紙包裹防止陽(yáng)光直射；視場(chǎng)角為22°，觀測(cè)范圍呈圓形可實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物的覆蓋；響應(yīng)時(shí)間為1 s，采集時(shí)能夠輸出每1 min，30 min和1 d內(nèi)的最大溫度、平均溫度、最小溫度值，及各自出現(xiàn)的時(shí)刻，便于后期分析。

1.3 樹(shù)干液流的測(cè)定

本研究在林分調(diào)查的基礎(chǔ)上，于2014-07-01在側(cè)柏人工林中選取生長(zhǎng)旺盛、樹(shù)體通直、無(wú)被擠壓的側(cè)柏優(yōu)勢(shì)樹(shù)(樹(shù)高為4.2 m，東西冠幅為2.0 m，南北冠幅1.8 m，地徑為13.7 cm)，在樹(shù)干1.3 m處(要求測(cè)定部位±0.5 m范圍內(nèi)不存在結(jié)疤或損傷[12])安裝監(jiān)測(cè)設(shè)備。并以30 min為時(shí)間間隔在試驗(yàn)期內(nèi)定點(diǎn)連續(xù)觀測(cè)樣木的液流通量。

試驗(yàn)選用美國(guó)Dynamax公司生產(chǎn)的Flow-32型包裹式熱平衡樹(shù)干液流儀(Stem heat balance，SHB)及澳產(chǎn)DT80型太陽(yáng)能自動(dòng)數(shù)采設(shè)備完成測(cè)定。該設(shè)備集成了自動(dòng)氣象觀測(cè)站，用于對(duì)林間空氣溫度等的同步監(jiān)測(cè)，并可以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)瀏覽與狀態(tài)監(jiān)視。使用硅膠樹(shù)脂保證樹(shù)干與包裹材料有較好的接觸，使用防水、絕熱的泡沫棉和高反射性的錫箔護(hù)罩包裹傳感器，防止陽(yáng)光直射引起設(shè)備溫度變化，進(jìn)而防止對(duì)樹(shù)干液流輸送形成脅迫。

SHB法測(cè)定植被莖流或液流是由Dynamax在1970年提出的，后經(jīng)Baker等[16]研究人員的驗(yàn)證和推廣，由Groot[17]等人對(duì)針葉樹(shù)種的應(yīng)用，證明了該方法的普適性。其理論依據(jù)是：向樹(shù)干或莖稈持續(xù)供給的恒定熱量，由于液流的不斷流動(dòng)，在理想狀態(tài)下，被液流帶走的熱量應(yīng)等于供給的熱量[18]。

該方法是基于熱平衡方程、Fourier定律及歐姆定律聯(lián)立得出的，其詳細(xì)的計(jì)算過(guò)程可以參看徐先英[19]和Groot[17]的相關(guān)文獻(xiàn)。這里只列出最終的計(jì)算式：

式中：

F——側(cè)柏樹(shù)干的液流通量(g/h)；

V——莖流儀供電電壓(V)；

R——傳感器電阻(Ω)；

Kst——樹(shù)干軸向熱傳導(dǎo)系數(shù)，木本類植被通常為0.42 W/(m·K)；

A——樹(shù)干的橫截面積(m2)，本研究中的側(cè)柏測(cè)點(diǎn)直徑3.8 cm；

dTu/dx——莖流儀向上熱傳導(dǎo)時(shí)的溫度梯度(℃/m)；

dTd/dx——莖流儀向下熱傳導(dǎo)時(shí)的溫度梯度(℃/m)；

Ksh——護(hù)套的導(dǎo)熱系數(shù)(W/mV)，通過(guò)解零流率(即Qf=0)時(shí)的能量平衡方程求出；

CH——輻射熱電堆的電壓(V)；

Cp——樹(shù)液的比熱容(J/(g·℃))，通常用水(0.418)的代替；

dT——上下兩個(gè)溫度監(jiān)測(cè)點(diǎn)間樹(shù)干水流溫度的梯度(℃)，dT=(Vu+Vd)/2/0.04；其中Vu和Vd分別為上部和下部傳感器測(cè)得的電壓(mV)，0.04為電壓溫度系數(shù)(mV/℃)，由半導(dǎo)體電壓隨自身溫度的變化而變化的性質(zhì)獲得。

1.4 數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計(jì)分析

首先將年月日信息轉(zhuǎn)換成國(guó)際通用的年積日(Day of Year Calendar，簡(jiǎn)寫為DoY)進(jìn)行日期標(biāo)記，利用Matlab和Origin軟件對(duì)獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、平滑、插值處理，分別分析側(cè)柏樹(shù)干液流F與冠層-地表溫度(Tc-Ts)各自基于時(shí)間尺度和不同天氣條件(晴、多云、雨)下的周期變化。而后將液流通量與樣木冠層溫度(Tc)和林下地表溫度(Ts)的差值(Tc-Ts)建立時(shí)間序列關(guān)系，分析對(duì)應(yīng)周期內(nèi)的變化規(guī)律，以及F對(duì)(Tc-Ts)的響應(yīng)機(jī)制，得出具有區(qū)域特征的響應(yīng)函數(shù)或經(jīng)驗(yàn)公式。最后經(jīng)過(guò)一定的尺度放大獲得林分的整體蒸騰通量，再與即有遙感觀測(cè)森林蒸騰的模型相對(duì)比，評(píng)估該方法的精度與可行性。

實(shí)驗(yàn)研究證明，樹(shù)木液流在5—10月間的液流總量約占全年總量的85%[20]。鑒于5—9月為試驗(yàn)地側(cè)柏的主要生長(zhǎng)季，這段時(shí)間內(nèi)植被生長(zhǎng)旺盛，日蒸散量較大，能明顯的表征其液流的24 h連續(xù)變化特征，且各種天氣狀況豐富，故選取該階段內(nèi)晴、多云、降雨3種天氣狀況下各5個(gè)典型日的液流連續(xù)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析，具有較好的代表性。典型日(年積日)選擇及相應(yīng)的氣溫狀況詳見(jiàn)表2。

表2 夏季不同天氣條件下典型日的氣象條件天氣評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)典型日DateDoY最高溫度/℃最高溫度/℃晴晴朗，云量<20%07-06—10187-1913417多云云量介于20%～80%08-26—30239-2413419降雨含雨、雪、雹在內(nèi)的垂直降水06-05—09156-1603314

本研究的外業(yè)觀測(cè)試驗(yàn)并非在完整一年內(nèi)的連續(xù)觀測(cè)，而是實(shí)現(xiàn)了跨年監(jiān)測(cè)(2014-07—2015-09)，在經(jīng)過(guò)年積日轉(zhuǎn)換后，將篩選出的兩部分?jǐn)?shù)據(jù)(2014-10-01—2014-12-31，對(duì)應(yīng)的DoY為274-365；2015-01-01—2015-09-30，對(duì)應(yīng)的DoY為1-273)進(jìn)行合并重組為連續(xù)的第1-365天，這樣便可以獲得連續(xù)的季節(jié)變化。

2 結(jié)果與討論

2.1 側(cè)柏液流速率與組分溫度的日變化

典型天氣下側(cè)柏冠層(Tc)與地表溫度(Ts)、液流速率(F)與冠層—地表溫差(ΔT)隨時(shí)間的連續(xù)變化見(jiàn)圖2。

圖2 不同天氣下典型觀測(cè)日內(nèi)Tc，Ts，F(xiàn)和ΔT的連續(xù)變化

續(xù)圖2 不同天氣下典型觀測(cè)日內(nèi)Tc，Ts，F(xiàn)和ΔT的連續(xù)變化

將上述3種典型天氣下的5組樣本取時(shí)刻均值，對(duì)比不同天氣條件下的ΔT與F的日內(nèi)變化過(guò)程(見(jiàn)圖3)不難發(fā)現(xiàn)：1天中(尤其是白天階段)側(cè)柏的液流速率與溫差呈現(xiàn)明顯的負(fù)相關(guān)性，且液流速率達(dá)到峰值的時(shí)刻與溫差達(dá)到負(fù)最大的時(shí)刻十分接近，均為11：30—12：30間，而此時(shí)刻的冠層和地表溫度達(dá)到30 ℃。也就是說(shuō)，夏季晴天時(shí)中午12：00許，液流速率達(dá)到高峰，側(cè)柏冠層與林下地表的溫度差額達(dá)到最大。同時(shí)，夏季不同天氣情況下的液流速率與溫差變化幅度相對(duì)接近，沒(méi)有出現(xiàn)明顯的差異性；只是液流速率的日時(shí)間進(jìn)程略有差異，表現(xiàn)出啟動(dòng)時(shí)刻晴天最早、雨天最晚，結(jié)束時(shí)刻則是雨天最早、晴天最晚。

2.2 側(cè)柏液流速率與組分溫度的季節(jié)變化

根據(jù)物候和氣象資料，懷來(lái)試驗(yàn)站四季的月份分布依次為：春季3—5月，夏季6—9月，秋季10—11月，冬季12月至次年2月(冬季生長(zhǎng)趨于停止，這里不再做詳細(xì)解析)。

圖3 夏季典型天氣的側(cè)柏液流速率與溫差的日內(nèi)變化

受側(cè)柏冠層自身理化性質(zhì)與地表物理結(jié)果影響，隨季節(jié)交替對(duì)溫度等氣象因子產(chǎn)生影響，側(cè)柏樹(shù)干液流流速也之發(fā)生明顯的季節(jié)性周期變化。由圖4和圖5可看出，春季側(cè)柏逐漸恢復(fù)進(jìn)入到生長(zhǎng)季，組分溫度整體呈現(xiàn)緩慢的升高趨勢(shì)，晝夜溫差較大，達(dá)到20～25 ℃，正午時(shí)分的組分溫差絕對(duì)值也呈現(xiàn)緩慢增大的態(tài)勢(shì)，此階段內(nèi)1天中的液流速率會(huì)呈現(xiàn)雙峰形態(tài)，其啟動(dòng)與結(jié)束間隔期相對(duì)較短，在入夜至黎明前通常液流十分緩慢甚至流速趨于0。入夏后，光合有效輻射逐漸增強(qiáng)，機(jī)體生命活力達(dá)到最強(qiáng)，組分溫度的日間差值達(dá)到最大，夜晚平均流速為50 g/h，日間液流活動(dòng)時(shí)間延長(zhǎng)；日間云層遮擋、高溫多雨致使夏季液流日間起伏波動(dòng)較大。之后在11月左右入秋，組分溫度差值不大，整體變化趨勢(shì)接近，晝夜溫差縮小，而液流速度也趨于平緩，日間流速起伏不大。

2.3 側(cè)柏液流速率與組分溫差的關(guān)系

2.3.1 瞬時(shí)觀測(cè)尺度

由前文可知，中午12：00對(duì)液流流速和組分溫差而言，是一個(gè)非常關(guān)鍵的時(shí)刻點(diǎn)，這時(shí)二者具有明顯數(shù)值變化。選取夏季晴天(6—9月)中12時(shí)和衛(wèi)星大致過(guò)境時(shí)間的10：00和14：00三個(gè)時(shí)刻，繪制側(cè)柏液流速率與冠地組分溫差相關(guān)性曲線(圖6)得出擬合曲線為：F=78.184-19.002ΔT，R=0.663。這說(shuō)明瞬時(shí)尺度下，液流速率與組分溫差具有一定的相關(guān)性。

圖4 側(cè)柏人工林組分溫度季節(jié)變化

圖5 側(cè)柏人工林液流速率季節(jié)變化

圖6 夏季側(cè)柏樹(shù)干液流速率與組分溫差的瞬時(shí)尺度相關(guān)性

2.3.2 日尺度

由于自身的理化性質(zhì)和生理活動(dòng)，側(cè)柏白天液流量占全天85%以上，液流流速呈現(xiàn)明顯的階段性。將一天分為06：00時(shí)至18：00和18：00至06：00，即白晝和夜晚兩個(gè)階段進(jìn)行分析(見(jiàn)圖7)。晝夜的主要差別在于光照條件，白天光照充分組分溫差較大，液流流速隨組分溫差而變化的相關(guān)性尚可(F=61.980-11.148ΔT，R=0.664)。雖然夜晚的環(huán)境更穩(wěn)定，但是無(wú)光條件下氣孔開(kāi)合度不足，氣孔阻力較大，加之夜晚濕度較大，側(cè)柏葉片內(nèi)外蒸氣壓差下降；土壤溫度低于葉片，使之蒸騰耗水量降低，由蒸騰引起的液流耗水量降低；組分表面溫度受環(huán)境影響，組分溫差過(guò)于集中，進(jìn)而使之與液流速率相關(guān)性不明顯(F=35.610-7.339ΔT，R=0.261)。

2.3.3 旬尺度

由前文可知，組分溫度和液流速率存在季相變化，同時(shí)二者呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。為充分獲得這種負(fù)相關(guān)關(guān)系的變化規(guī)律，以1旬(10 d)為單位，只選取每個(gè)自然旬中的晴天數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，線性擬合1年中的連續(xù)變化，趨勢(shì)如圖8，對(duì)應(yīng)的擬合曲線信息見(jiàn)表3。

圖7 側(cè)柏液流速率與組分溫差的晝夜相關(guān)性

圖8 旬尺度相關(guān)性擬合

表3 線性擬合曲線信息序號(hào)日期截距斜率R旬內(nèi)晴天數(shù)120150101—10119 136-82 2950 7695220150110—20231 184-33 0860 4843320150311—2033 878-18 7330 5817420150321—3138 516-7 5960 5118520150401—1037 178-6 7160 4865620150411—2027 750-7 3140 5325720150421—3033 994-9 7150 7087820150501—1021 175-10 1690 6582920150511—2036 306-4 0280 48251020150521—3145 607-8 8970 61251120150601—1038 130-13 5560 61821220150611—2067 177-20 6690 84411320150621—3052 187-11 4300 58111420150701—1037 554-10 6670 78721520150901—1093 005-13 4790 61261620150921—30113 220-9 9620 45631720141001—1066 422-6 5590 36651820141011—2058 798-10 8650 48061920141021—3077 121-7 4550 24342020141101—1053 564-12 8810 61882120141111—2063 309-23 4550 63952220141121—30124 225-26 9640 49232320141201—10192 006-94 0190 77972420141211—20182 238-99 3000 5816

側(cè)柏液流速率與組分溫差的相關(guān)性擬合結(jié)果與斜率存在著一定的關(guān)系：整體斜率小于-20時(shí)，R可以達(dá)到0.6以上；旬內(nèi)晴天數(shù)在6 d以上時(shí)可以獲得較好的相關(guān)性(R平均可達(dá)0.6以上)。其中，2014-12-11—20期間的數(shù)據(jù)擬合曲線斜率-99.3，R=0.914為最大值，樣本內(nèi)晴天有6 d。

若將擬合曲線的斜率按照時(shí)間的順序繪制成折線圖(圖9)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)：一年中3月中—11月末的曲線擬合斜率保持在相對(duì)恒定的范圍區(qū)間間，其他時(shí)間則出現(xiàn)了差異明顯的波動(dòng)。其中3月中旬(2015-03-11—20，斜率=-18.733，R=0.581)和11月下旬(2014-11-21—30，斜率=-26.964，R=0.492)為兩個(gè)明顯的拐點(diǎn)，這兩個(gè)點(diǎn)分別是冬—春和秋—冬的交點(diǎn)。3月中—11月末的這段時(shí)間內(nèi)，相對(duì)全年，曲線擬合斜率在-20～0間微小波動(dòng)變化，平均-12.056。

圖9 相關(guān)曲線擬合斜率的全年分布

則可以得到如下函數(shù)關(guān)系式：

式中，F(xiàn)——側(cè)柏液流速率(g/h)；

I——綜合變量參數(shù)，待定值，需要詳細(xì)的林地氣象參數(shù)綜合考慮；

S——為擬合斜率，取值范圍為(-20，0)，均值為-12.056；

這說(shuō)明，在主要的生長(zhǎng)季節(jié)(春、夏、秋)內(nèi)，側(cè)柏液流速率與組分溫差呈明顯的負(fù)相關(guān)性，具有較好的相關(guān)性。

2.4 冠層氣溫溫差與冠地組分溫差的關(guān)系

使用與前文相同的方法獲得冠層—?dú)鉁販夭钆c液流速率的相關(guān)性，通過(guò)對(duì)比同期兩個(gè)溫差擬合曲線的變化規(guī)律(見(jiàn)圖10,圖11)。

圖10 冠氣溫差與液流速率相關(guān)性擬合

圖11 冠氣溫差與液流速率相關(guān)性全年分布

可知： 液流速率與冠氣溫差和冠地溫差的相關(guān)性具有相近的函數(shù)關(guān)系，都是在春夏秋3個(gè)主要生長(zhǎng)季內(nèi)線性相關(guān)且斜率在一定范圍內(nèi)波動(dòng)，在冬季有較大變化。其中主要生長(zhǎng)季內(nèi)冠氣溫度-液流速率的線性擬合斜率的變化范圍為(-20，20)，波動(dòng)更劇烈。

這里使用的空氣溫度為自動(dòng)氣象站測(cè)得的地表1.5 m處的林內(nèi)氣溫，這說(shuō)明了冠氣溫差法估算蒸散(騰)需要較高的輔助條件。同時(shí)也從側(cè)面說(shuō)明了如果通過(guò)遙感圖像反演獲得冠地組分溫度，使用本研究的方法具有更便捷的條件，結(jié)果也相對(duì)更加穩(wěn)定。

2.5 側(cè)柏液流耗水量估計(jì)

根據(jù)試驗(yàn)原理，所測(cè)速率為每30 min內(nèi)的平均速度，24 h內(nèi)共有48組數(shù)據(jù)，這樣，側(cè)柏每日累計(jì)液流通量為：

可知：春天，側(cè)柏逐漸從冬季的休眠中恢復(fù)過(guò)來(lái)，蒸騰作用逐漸增強(qiáng)，日均累計(jì)流量為1.532 kg；夏季為主要生長(zhǎng)季，天氣等條件充足，但是溫度過(guò)高時(shí)氣孔關(guān)閉會(huì)大大影響蒸騰效率，液流日均流量?jī)H為1.652 kg；入秋以后，天氣轉(zhuǎn)涼，空氣濕度相對(duì)較低，但是正午限制氣孔開(kāi)合的高溫條件逐漸喪失，液流強(qiáng)度達(dá)到最大，季內(nèi)日均液流通量達(dá)3.072 kg。春夏秋三季的側(cè)柏累計(jì)液流通量詳見(jiàn)圖12。

圖12 側(cè)柏液流日流量的累計(jì)通量

以三季數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)擬合液流通量(kg)的累計(jì)量曲線：

Facc=-128.675+1.444 d

擬合結(jié)果較好(R=0.987)，以此為基礎(chǔ)預(yù)估側(cè)柏單木年蒸騰液流耗水量為655.735 kg。之后通過(guò)結(jié)合林分密度，即可估算林分整體的年液流通量。

3 結(jié)論與展望

本研究創(chuàng)新性地將熱紅外遙感獲取側(cè)柏冠層—林下地表組分溫度與熱平衡法測(cè)量單木液流速率相結(jié)合，分析二者的相關(guān)變化關(guān)系，得出結(jié)論：液流速率與組分溫度呈明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系，其表達(dá)式為：

式中，F(xiàn)——側(cè)柏液流速率；

A——綜合變量參數(shù)，待定值，需要詳細(xì)的林地氣象參數(shù)綜合考慮；

S——擬合斜率，取值范圍為(-20，0)，均值為-12.056，適用于京西地區(qū)側(cè)柏(樹(shù)齡15 a)的單日或連續(xù)蒸騰耗水量估計(jì)。

本研究試驗(yàn)為遙感獲取森林蒸騰耗水量估計(jì)提供了快速有效的方法，并獲得了較為可靠的研究結(jié)果。

傳統(tǒng)的冠氣溫差法對(duì)目標(biāo)測(cè)區(qū)的氣象數(shù)據(jù)有較高的要求，而全球氣象觀測(cè)站點(diǎn)的離散分布，并非每個(gè)實(shí)驗(yàn)區(qū)都能獲得準(zhǔn)確的氣象數(shù)據(jù)。所以，使用該方法可以免除了傳統(tǒng)冠氣溫差法對(duì)地面氣象站數(shù)據(jù)的依賴，直接利用遙感圖像反演地表植被冠層和地表土壤的紅外溫度，來(lái)統(tǒng)計(jì)估計(jì)植被的蒸騰耗水量，為SPAC系統(tǒng)水循環(huán)研究和應(yīng)用提供了新的方法。

但是，本研究試驗(yàn)雖分析獲得了液流流速與組分溫度的相關(guān)性和擬合曲線斜率，并未得出綜合變量參數(shù)的真實(shí)值，這在以后的試驗(yàn)中需要詳細(xì)統(tǒng)計(jì)各環(huán)境因素的綜合影響，進(jìn)而確定該參數(shù)的真實(shí)值或變化規(guī)律。

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StudyonTranspirationMonitoringofPlatycladusorientalis(L.)FrancoBasedonSoil-canopySurfaceComponentTemperatureDifference

SUN Hao1， HUANG Huaguo1， XIE Weijia1， LIANG Wenye2， HU Jingjing2

(1.Beijing Forestry University，Key Laboratory for Silvicultureand Conservation of Ministry of Education，Beijing 100083,China； 2.Forest Inventory and Planning Institute of Tibet Autonomous Region, Lhasa 850000,Tibet,China)

One year continuous field monitoring was conducted on samplePlatycladusorientalis(L.) Franco trees in Huailai Remote Sensing Testing Site of the Chinese Academy of Sciences using thermal infrared imager and SHB sap-flow instrument. Significant periodic daily, diurnal and seasonal variations were found out among the variation law of the sap flow velocity(F) , the component temperature of soil surface(Ts) and canopy surface(Tc) and their difference(ΔT). And the climate has a great impact on these variation patterns. A significant negative correlation was found between the F and the ΔTwith different time scale. Compared with traditional temperature difference method, this new model better fits the reality, which eliminates the use of surface weather stations. In addition, there was an increasing linear trend between the cumulative sap flow flux versus the day of year(d). The current research has provided new thoughts and ways for the monitoring and prediction of water consumption during the process of plant transpiration by remote sensing inversion methods of components temperature difference.

Platycladusorientalis(L.) Franco；transpiration； sap flow velocity；component surface temperature difference；remote sensing.

2016 — 03 — 01

國(guó)家自然科學(xué)基金(41171278)“耦合三維過(guò)程模式的植被熱輻射時(shí)空變異研究”的一部分。

孫浩，男，碩士研究生。主要研究方向：林業(yè)遙感與信息技術(shù)。

黃華國(guó)，教授。主要研究方向：定量遙感。

T 791.38

A

1003 — 6075(2016)01 — 0034 — 12

10.16166/j.cnki.cn43 — 1095.2016.01.009