興安落葉松林生長(zhǎng)季蒸散量特征

（內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 林學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010010）

蒸散（ET）包括植物蒸騰（T）和土壤蒸發(fā)（E），是森林生態(tài)系統(tǒng)水熱平衡中重要的環(huán)節(jié)之一[1]。森林水文研究主要包括水分的輸入和輸出，對(duì)天然林來說，降水是水分輸入最主要的途徑，森林水分輸出是一個(gè)比較復(fù)雜的過程，主要包括生態(tài)系統(tǒng)水分物理蒸發(fā)、植被蒸騰、地表徑流以及土壤水分滲漏。其中水分物理蒸發(fā)和植被蒸騰統(tǒng)稱為森林蒸散，許多研究表明蒸散是森林生態(tài)系統(tǒng)水分輸出最主要的途徑，因此在全球氣候變化的背景下，對(duì)森林蒸散特征研究更為重要[2-8]。測(cè)定森林生態(tài)系統(tǒng)的水分散失一直是生態(tài)學(xué)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題。其計(jì)算方法大多都是通過理論模型，通過代入模型參數(shù)來計(jì)算得到森林生態(tài)系統(tǒng)的蒸散量，這種方法較為簡(jiǎn)單且費(fèi)用較低，但不同地區(qū)的模型參數(shù)不同，因此該方法適用性較差，在使用過程中需不斷調(diào)節(jié)模型參數(shù)來優(yōu)化理論模型[9-15]。實(shí)際測(cè)定森林生態(tài)系統(tǒng)的蒸散的方法有很多，主要有樹干液流法、蒸滲儀法、波文比法、渦動(dòng)相關(guān)法、遙感以及同位素等技術(shù)手段。不同方法都有不同的假設(shè)條件，其測(cè)量尺度從單株植物葉片到個(gè)體再到冠層再到整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)，各種方法都有其各自的優(yōu)勢(shì)和局限性。其中渦動(dòng)相關(guān)法是測(cè)定森林生態(tài)系統(tǒng)蒸散較好的方法，測(cè)定蒸散量時(shí)不會(huì)損壞植物且測(cè)量精度高，假設(shè)條件相對(duì)較少[16]。近年來，被普遍應(yīng)用于研究森林生態(tài)系統(tǒng)植物蒸騰和蒸散量。祁秀嬌等[17]將渦動(dòng)相關(guān)法和樹干液流法相結(jié)合測(cè)定了小葉錦雞兒群落的蒸散量特征，其結(jié)果表明小葉錦雞群落的蒸騰和蒸散量變化基本一致，且雨后蒸散量會(huì)顯著升高。薛楊等[18]利用渦動(dòng)相關(guān)法對(duì)常綠闊葉林蒸散量進(jìn)行研究，其結(jié)果表明不同生態(tài)系統(tǒng)的蒸散量差別較大，常綠闊葉林的蒸散量最大。張曉艷等[19]利用渦動(dòng)相關(guān)法對(duì)民勤綠洲荒漠過渡帶人工林的蒸散進(jìn)行測(cè)定，其最終得出土壤水分是影響梭梭人工林的主導(dǎo)因子。經(jīng)過前人的研究表明，渦動(dòng)相關(guān)法測(cè)定森林生態(tài)系統(tǒng)蒸散量已經(jīng)比較成熟，最終的結(jié)果普遍得到認(rèn)可。

興安落葉松林是歐亞大陸北方針葉林的一部分，屬于東西伯利亞南部落葉針葉林沿山地向南延續(xù)部分，是大興安嶺地區(qū)的優(yōu)勢(shì)樹種[20]。認(rèn)識(shí)大興安嶺地區(qū)興安落葉松林生態(tài)系統(tǒng)的水汽通量特征，對(duì)了解該區(qū)域水分循環(huán)以及能量平衡具有重要意義。本研究以興安落葉松林為研究對(duì)象，選取2018年6—8月生長(zhǎng)季的通量數(shù)據(jù)，利用渦動(dòng)相關(guān)法測(cè)定興安落葉松林蒸散量，對(duì)比分析興安落葉松林生長(zhǎng)季蒸散量在不同時(shí)間尺度的變化規(guī)律及其影響因子，探究二者之間的轉(zhuǎn)化關(guān)系，旨在闡明興安落葉松林蒸散耗水規(guī)律，為提高興安落葉松林生產(chǎn)力、合理經(jīng)營(yíng)提供理論基礎(chǔ)。

1 研究區(qū)與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

本研究依托內(nèi)蒙古大興安嶺森林生態(tài)系統(tǒng)國(guó)家野外觀測(cè)研究站。研究區(qū)位于內(nèi)蒙古大興安嶺北部根河林業(yè)局潮查林場(chǎng)境內(nèi)。地理坐標(biāo)為50°54′21″N，121°30′34″E，海拔約為848 m，屬寒溫帶濕潤(rùn)氣候區(qū)，冬季寒冷漫長(zhǎng)，夏季短促濕熱，晝夜溫差較大。植被5月份進(jìn)入生長(zhǎng)季，9月末進(jìn)入生長(zhǎng)末期。年平均氣溫為-6.67℃，生長(zhǎng)季平均氣溫為14.74℃[21]。年均降水量500 mm。該區(qū)森林覆蓋率較高，主要建群樹種為興安落葉松。

1.2 研究方法

1.2.1 興安落葉松林蒸散量的測(cè)定

在研究區(qū)內(nèi)設(shè)立25 m×25 m 樣地，樹種組成為興安落葉松純林，共94 株，平均胸徑為19.6 cm，平均樹高為16.6 m。研究區(qū)內(nèi)設(shè)有觀測(cè)塔，塔高為65 m，在60 m 處安裝了三維超聲風(fēng)速儀（ModelCSAT-3，Campbell，USA）、開路式紅外氣體分析儀（ModelLI-7500，Li-Cor，USA）、數(shù)據(jù)采集器（CR1000，Campbell，USA）等[22]。數(shù)據(jù)采集頻率為10 Hz，測(cè)量步長(zhǎng)為0.5 h。利用Eddy Pro 對(duì)通量原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理計(jì)算，主要包括野點(diǎn)剔除、WPL 坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)、頻率修正、超聲溫度修正等。利用Eddy Pro 對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算后，剔除降水前后一小時(shí)的數(shù)據(jù)，剔除后有效數(shù)據(jù)占總數(shù)據(jù)的83%。為保證數(shù)據(jù)的連續(xù)和有效性，缺失的數(shù)據(jù)采用平均日變化法進(jìn)行插補(bǔ)。

渦動(dòng)相關(guān)能量平衡閉合分析是判斷通量數(shù)據(jù)可靠性的主要方法之一。本研究利用能量平衡比率（EBR）評(píng)價(jià)分析系統(tǒng)的能量閉合度[23]，其計(jì)算方法如下：

式中：LE 為潛熱通量（W·m-2）；H為顯熱通量（W·m-2）；Rn為凈輻射（W·m-2）；G為土壤熱通量（W·m-2）。

以上因子均由渦度相關(guān)系統(tǒng)直接測(cè)定，對(duì)興安落葉松林渦度相關(guān)通量的有效數(shù)據(jù)計(jì)算的生長(zhǎng)季EBR 值為0.68，這與劉璇等[24]的研究結(jié)果較為接近，該站點(diǎn)的能量閉合水平在FLUXNET（0.64～0.95）的范圍內(nèi)。

1.2.2 氣象因子的測(cè)定

利用通量塔配備的氣象觀測(cè)儀器進(jìn)行氣象因子的測(cè)定（表1），在通量塔氣象系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，該研究選取的主要?dú)庀笠蜃影ǎ?0 m 林冠層以上的凈輻射量（Rn）、光合有效輻射（PAR）、降水量（P）；16 m 林冠層的空氣溫度（T）、相對(duì)濕度（HR）；35 m 的風(fēng)速（SW）。利用以上氣象因子計(jì)算水汽壓虧缺（VPD）[25]，計(jì)算方法如下：

表1 小氣候傳感器基本信息Table 1 Basic information of microclimate sensors

式（2）中：T為空氣溫度（℃）；HR為相對(duì)濕度（%）。

1.3 數(shù)據(jù)處理

采用Forstat 3.0 和Excel 2010 軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，用Pearson 法、主成分分析（PCA）以及多元回歸擬合的方法對(duì)蒸散與各氣象因子進(jìn)行相關(guān)性分析，利用Origin 9.0、Canoco 5.0 軟件作圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 興安落葉松林氣象因子的變化

圖1 氣象因子的變化Fig.1 Changes in meteorological factors

由圖1可見，2018年6—8月，興安落葉松林生態(tài)系統(tǒng)氣象因子空氣溫度（T）、光合有效輻射（PAR）、凈輻射量（Rn）、水汽壓虧缺（VPD）日均值隨時(shí)間變化趨勢(shì)相似，其均值分別為16.50 ℃、467.54 μmol·m-2s-1、20.28 W·m-2、0.39 kPa。在整個(gè)觀測(cè)期內(nèi)風(fēng)速（SW）以及相對(duì)濕度（HR）波動(dòng)較大，其中風(fēng)速（SW）最大值為4.63 m·s-1，最小值為1.14 m·s-1，日均值為2.41 m·s-1；相對(duì)濕度（HR）最大值為99.80%，最小值為33.14%，日均值為79.80%。6—8月總降水量為280 mm，其中6、7、8月占降水總量分別為30.00%、51.00%、19.60%。

2.2 興安落葉松林蒸散（ET）日變化

2.2.1 非降雨日ET日變化

選取2018年6—8月每月上、中、下旬共6～12個(gè)非降雨日ET 的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，取其平均值，用來代表各月份非降雨日ET日動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)，其變化趨勢(shì)如圖2所示。從圖2可知，在整個(gè)觀測(cè)期內(nèi)，興安落葉松林6—8月ET日內(nèi)變化呈單峰型分布，ET 最高峰值出現(xiàn)在7月，達(dá)0.28 mm·h-1；最低峰值出現(xiàn)在8月，為0.17 mm·h-1。三個(gè)月份ET 最早啟動(dòng)時(shí)間相似，都在6:00 左右。6—8月白天ET均值占全天ET 均值分別為0.97、0.76、0.73。7、8月份夜間ET 值波動(dòng)較大，蒸散現(xiàn)象最明顯。

圖2 不同月份非降雨日ET日變化Fig.2 ET daily change of non-rainfall days in different months

2.2.2 降雨日與非降雨日ET日變化

選取7月15日作為非降雨日、7月22日為降雨日，用來分析不同天氣ET日動(dòng)態(tài)變化。7月22日降水量為19.6 mm，降水集中于清晨，剔除降水前后一小時(shí)的ET 數(shù)據(jù)。由圖3可知，降雨日ET日變化幅度顯著高于非降雨日。在降水后ET 迅速升高，降雨日與非降雨日ET 峰值分別為0.469、0.289 mm·h-1。將空氣溫度（T）、水汽壓虧缺（VPD）、凈輻射量（Rn）分別與ET 相比較發(fā)現(xiàn)，只有凈輻射量（Rn）日變化趨勢(shì)與ET 的日變化趨勢(shì)最為同步，空氣溫度（T）與水汽壓虧缺（VPD）的峰值均稍稍滯后于ET 的峰值，存在一些延時(shí)現(xiàn)象。

圖3 不同天氣ET日內(nèi)變化Fig.3 ET changes with different days in different months

2.3 興安落葉松林蒸散量與氣象因子的關(guān)系

采用主成分分析法研究主要?dú)庀笠蜃优c日尺度下興安落葉松林蒸散量的關(guān)系（圖4），結(jié)果表明影響6月蒸散量的主要?dú)庀笠蜃訛轱L(fēng)速（SW）、凈輻射量（Rn）、水汽壓虧缺（VPD）等；空氣溫度（T）和光合有效輻射（PAR）對(duì)7月份蒸散量影響最為顯著；相對(duì)濕度（HR）與蒸散量呈顯著負(fù)相關(guān)，這在8月份蒸散量的結(jié)果中最能體現(xiàn)。從各因子的箭頭夾角看光合有效輻射（PAR）、空氣溫度（T）、水汽壓虧缺（VPD）、凈輻射量（Rn）對(duì)興安落葉松林蒸散量影響最大。

2.4 不同時(shí)間尺度下興安落葉松林蒸散量與氣象因子的相關(guān)性分析

分別對(duì)興安落葉松林6—8月蒸散量的日尺度和小時(shí)尺度進(jìn)行Pearson 相關(guān)分析，結(jié)果見表2。由表2可知，日尺度和小時(shí)尺度的蒸散量與各氣象因子的相關(guān)程度差異不明顯，影響日尺度蒸散量的主要?dú)庀笠蜃訛閮糨椛淞浚≧n）＞光合有效輻射（PAR）＞空氣溫度（T）；影響小時(shí)尺度蒸散量的主要?dú)庀笠蜃訛楣夂嫌行л椛洌≒AR）＞凈輻射量（Rn）＞水汽壓虧缺（VPD）。

圖4 氣象因子對(duì)興安落葉松林蒸散量影響的主成分分析Fig.4 Principal component analysis of effects of meteorological factors on evapotranspiration in Larix gmelinii forest

表2 蒸散量與氣象因子相關(guān)系數(shù)?Table 2 Correlation coefficients between evapotranspiration and meteorological factors

將興安落葉松林6—8月的蒸散量（ET）與主要?dú)庀笠蜃舆M(jìn)行不同時(shí)間尺度下的擬合，結(jié)果見表3。由表3可知，日尺度的擬合效果（R2=0.73）明顯好于小時(shí)尺度（R2=0.56），且在日尺度下蒸散量（ET）主要與光合有效輻射（PAR）、空氣溫度（T）、相對(duì)濕度（HR）、風(fēng)速（SW）、凈輻射量（Rn）以及水汽壓虧缺（VPD）具有較好的相關(guān)性；小時(shí)尺度下的蒸散量（ET）與水汽壓虧缺（VPD）、空氣溫度（T）、光合有效輻射（PAR）、相對(duì)濕度（HR）以及凈輻射量（Rn）具有一定的相關(guān)性。

表3 蒸散量與各氣象因子的多元線性回歸擬合Table 3 Multiple linear regression fitting of evapotranspiration and various meteorological factors

3 討 論

3.1 興安落葉松林生長(zhǎng)季蒸散量日變化特征

通過對(duì)興安落葉松林生長(zhǎng)季蒸散量日變化特征分析發(fā)現(xiàn)，在非降雨日興安落葉松林蒸散量日變化呈鐘型對(duì)稱分布，蒸散量在每天的12:00 左右達(dá)到峰值，這主要是由于此時(shí)為一天中溫度最高的時(shí)候，太陽光照強(qiáng)，林內(nèi)耗水能力增強(qiáng)，從而導(dǎo)致該時(shí)刻蒸散量最大，而在12:00 之前和12:00之后林內(nèi)溫度降低，太陽光照弱，林內(nèi)耗水能力均小于正午時(shí)刻。因而，在非降雨日整個(gè)蒸散量的變化是先升高達(dá)到峰值后再降低的過程。降雨日與非降雨日興安落葉松林蒸散量日變化差異較大，蒸散量日變化大小表現(xiàn)為降雨日＞非降雨日，這可能是由于降雨后土壤以及植被中水分含量增加，土壤蒸發(fā)以及植被蒸騰也隨之增大，促進(jìn)了興安落葉松林的蒸散量。該結(jié)果與環(huán)境因子對(duì)民勤綠洲荒漠過渡帶梭梭人工林蒸散的影響、降雨和非降雨日興安落葉松天然林蒸騰及蒸散發(fā)特征[26-27]的研究結(jié)果一致。不區(qū)分降雨日興安落葉松林的蒸散量為1.31 mm/d，這略高于北方和溫帶森林生態(tài)系統(tǒng)的蒸騰耗水的研究，這可能是由于研究區(qū)地理位置、環(huán)境因子的不同所導(dǎo)致，表明興安落葉松林的耗水能力更強(qiáng)。6—8月興安落葉松林蒸散量啟動(dòng)時(shí)間由6:00 左右逐漸有些推遲，分析其原因可能是由于日照時(shí)數(shù)以及太陽輻射的季節(jié)規(guī)律性變化所導(dǎo)致的。在生長(zhǎng)季夜間，7—8月的蒸散量波動(dòng)最為明顯，這可能是由于這兩個(gè)月的降水量以及土壤水分含量相對(duì)較高，此外這兩個(gè)月較高的夜間溫度對(duì)夜間的土壤水分蒸發(fā)以及植被蒸騰有一定的促進(jìn)作用。通過對(duì)比降雨日、非降雨日蒸散量與各氣象因子的變化發(fā)現(xiàn)凈輻射量與蒸散量的變化趨勢(shì)最為同步，而空氣溫度、水汽壓虧缺日變化稍稍滯后于蒸散量的峰值。這說明興安落葉松林生長(zhǎng)季蒸散量對(duì)凈輻射量的敏感度最高。

3.2 氣象因子對(duì)興安落葉松林生長(zhǎng)季蒸散量的影響

通過主成分分析，得到生長(zhǎng)季不同月份氣象因子對(duì)興安落葉松林蒸散量的影響。在6月份影響興安落葉松林最主要的氣象因子為凈輻射量，這可能是由于興安落葉松林剛剛進(jìn)入生長(zhǎng)季，太陽輻射是其最主要的能量來源，通過太陽輻射的變化來控制空氣溫度的變化，進(jìn)而影響興安落葉松林蒸散量。到了7—8月影響蒸散量的氣象因子更為綜合，凈輻射量不能夠起決定性作用。日尺度和小時(shí)尺度影響興安落葉松林生長(zhǎng)季蒸散量的氣象因子為凈輻射量和光合有效輻射，這可能是由于興安落葉松林復(fù)雜的林分結(jié)構(gòu)導(dǎo)致空氣溫度的變化滯后于太陽輻射。

興安落葉松林生長(zhǎng)季降水主要通過蒸散形式回歸于大氣，并且在降水后蒸散變化較大且較為迅速。后續(xù)將開展對(duì)植被蒸騰、土壤蒸發(fā)與蒸散的研究，為合理經(jīng)營(yíng)興安落葉松林、提高其生產(chǎn)力提供理論基礎(chǔ)。但是該研究中只分析了氣象因子對(duì)興安落葉松林蒸散量的影響，并沒有加入環(huán)境因子如土壤溫度、土壤濕度等因子對(duì)蒸散量的影響，在下一步研究中應(yīng)加入更加全面的環(huán)境因子，分析其對(duì)興安落葉松林蒸散量的影響。同時(shí)雖然渦動(dòng)相關(guān)法已經(jīng)較為成熟，但其數(shù)據(jù)處理較為繁瑣，在近幾年穩(wěn)定同位素方法已經(jīng)逐步發(fā)展起來，其測(cè)定方法、數(shù)據(jù)處理都較為簡(jiǎn)單。此外渦動(dòng)相關(guān)法測(cè)定的蒸散量結(jié)果和穩(wěn)定同位素測(cè)定的蒸散量結(jié)果有何差別也有進(jìn)一步分析的價(jià)值。

4 結(jié) 論

在生長(zhǎng)季非降雨日興安落葉松林蒸散量的日變化呈現(xiàn)單峰格局，降雨后興安落葉松林蒸散量顯著升高。在各氣象因子中，凈輻射量與蒸散量的變化最為同步。影響蒸散量的氣象因子主要為凈輻射量、空氣溫度和光合有效輻射，相對(duì)濕度與蒸散量呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。通過對(duì)各氣象因子與蒸散量不同時(shí)間尺度下多元線性回歸擬合的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，日尺度的擬合結(jié)果（R2=0.73）好于小時(shí)尺度的擬合結(jié)果（R2=0.56）