2015年度浑善达克沙地杨树的季节性用水模式

钱龙娇，贾德彬，菅 晶

(内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院， 呼和浩特 010018)

0 引 言

浑善达克沙地为内蒙古四大沙漠之一，距北京的直线距离只有一百多公里，同时也是离京津地区最近的沙源。近几十年来，由于自然和人为等因素，浑善达克沙地区植被受到严重破坏，草地加速退化，一方面使牧区牛羊面临灭绝的边缘；另一方面，由此引发的沙尘暴给其附近的城镇居民的生活带来了严重的环境污染，例如中国北京市的雾霾。在本试验区正蓝旗干旱半干旱地区，乔木与灌木结合是比较有效的风沙治理模式。杨树这一深根系高大乔木，因其适应性强，抗干旱的特性被人们广泛种植。但是其生长和分布又受到旱区贫乏因子水分的限制[1]，并且植物根系在吸收和在茎干转移的过程中不会有同位素分馏效应的发生。本文通过利用稳定氢氧同位素技术，对植物水和不同水源氢氧同位素值进行定性分析植物的水分来源以及利用Isosource软件定量计算各时期各水源对杨树根系吸水的利用效率，同时结合土壤含水率、气象数据等研究沙地的典型树种青杨树的水分来源情况，对于合理利用沙漠区水资源，水土保持及生态系统的稳定起重要作用。

1 材料和方法

1.1 试验区概况

本试验地位于内蒙古锡林浩特市正蓝旗育草站附近的人工种植的青杨树林，正蓝旗地理位置为东经116.02°，北纬42.25°.属于中温带大陆性气候，2015年度的平均相对湿度为56%；极端最高温度39.9 ℃，极端最低气温-39.6 ℃；全年降雨量年均为365.1 mm，而且集中在7-9月，约占全年降雨量的80%～90%，其中最大降雨量为351 mm(6月25日)；冬天有160 d的冰雪期，积雪期主要发生在11月末到第2年的4月末。本次试验的采样时间为2015年5-10月。其中有关气象数据，如气温、相对湿度以及风速等均由距离试验基地100 m左右的自动气象站收集获得。

1.2 试验设计

在试验区选择具有代表性的青杨树3棵，对它们进行木质部分取样；并在其附近用土钻行土壤取样，用于土壤水的抽提和土壤含水率的测定；再用自制的雨水收集器收集2015年每次的降雨水样；地下水在距植物样60 m的地下水井取得；采样时间包括2015年5-10月，4种水样每隔一月各取一次。并且在7月久待试验区，分别采取雨前、雨中和雨后的4种水样进行雨季杨树根系的吸水来源分析；空气温度、相对湿度以及降雨量等气象数据由附近的自动气象站收集。

(1)木质部分取样：植物气孔在发生蒸腾作用时会造成同位素的富集，因此，木质部分直径要保证在在0.6 cm以内，选取直径在5 cm左右的枝条，并且迅速去除枝条的外皮和韧皮部位。

(2)土壤水取样：在植物样本周围的取样0～100 cm的土壤，其中，0～40 cm,每隔10 cm为一层，40～100 cm,每隔20 cm为一层。除去土壤水样的取样，每层还需同时进行土壤含水量样品取样，每次取3个平行样，放入铝盒中，在试验地立即称量鲜重，记录好数据，并在实验室105 ℃的烘箱中烘6～8 h后再称量其干重，最后计算含水量。

(3)雨水取样：将漏斗和聚乙烯瓶组合成一个简易的雨水收集器，为防止雨水的蒸发，在漏斗上放置一个乒乓球。收集每次降雨的水样，放入塑料瓶带回实验室进行分析。

(4) 地下水收集：在青杨树附近有一地下水自流井，每月通过自制的深井取水器提取50 mL左右的水样，迅速放入塑料瓶中。

上述列举的植物样和土样，都需装入塑料塑封袋，并且用锡纸包严，避免光照。带回实验室后，在进行同位素的测定前，置于-20 ℃冷冻。

1.3 同位素的测定及表示方法

植物水样和土壤水样在进行同位素测定之前需要通过低温真空蒸馏法提取[2]，通过有机质过滤膜过滤水样中的有机杂质后，氢氧同位素值(δD，δ18O)的测定采用Los Gatos Research公司生产的激光液态水分析仪(LWIA)DLT-100进行测定，其中测量精度为±0.01%(δD)和±0.02%(δ18O)。氢氧同位素的组成经常用符号δ表示，这是由相对于SMOW(Vienna Standard Mean Ocean Water)标准平均海洋水的千分率给出，如下式所示。

δD(δ18O)=(Rsample-Rstandard)/Rstandard×1 000

(1)

1.4 同位素多元线性混合模型

依据同位素质量守恒原理[3]，建立的同位素多元线性混合模型目前已经被广泛应用于植物的水源介绍[4-7]，如下式所示。

δDp=∑fiδDi

(2)

δ18Op=∑fiδ18Oi

(3)

∑fi=1

(4)

式中:δDp和δ18Op分别表示植物水的氢氧同位素丰度；δDi和δ18Oi则分别表示其他不同水源中的氢氧同位素丰度；fi则为不同水源单一植物根系吸水的贡献率。

该方程中只有水源不大于3的时候才能有解，但是一般情况下，水源远远不只3个，因此需借助Isosource软件(由Phillips及其同事结合三元线性模型开发出来的可以用于计算多元水源的情况)先比较各个不同组合的情况下得出的植物水同位素与实测值之间的误差值[一般容许误差为(0.01～0.02)]，若在此范围内，则可以认为该组合为一组可行的解。再将输出的不同组合解用柱状图表示出来，最后，我们会得到不同水源的平均、最小以及最大贡献率。

2 结果与讨论

2.1 土壤含水率以及各水源的δ D，δ18O值

图1 不同时期不同土壤含水层土壤含水率的变化Fig.1 The SWC of different soil profile in 2015

图2 2015年各土壤层的氢氧同位素组成成分Fig.2 The stable oxygen and hydrogen isotopic composition of soil water in 2015

图3 不同季节雨水、地下水以及植物水中氢氧同位素组成的变化Fig.3 The stable hydrogen isotopic composition of rain, groundwater and xylem water in 2015

图4 不同季节雨水、地下水以及植物水中氢氧同位素组成的变化Fig.4 The stable oxygen isotopic composition of rain, groundwater and xylem water in 2015

从图1可以看出，土壤含水率值随着时间和土壤深度的变化，其平均值主要呈现出倒抛物线的变化规律，最大值和最小值分别出现在2015年的7月(0.04)和9月(0.033)。一般来说，0～40 cm土壤层的土壤含水率受外界的影响较大，而40～100 cm相对来说变化趋势不明显；图2显示，土壤的氢氧同位素组成变化(δD，δ18O)大致为随着土壤深度的增加而减少，深层土壤水中的δD，δ18O值在长时间的尺度上保持相对稳定的，而浅、中层土壤的δD，δ18O值因为易受外界的影响(温度、光照和降雨等)变化较大。δD，δ18O的最小值出现在8月11日(11.420%，1.207 7%)，随着时间的推移，在(10月24日)增加到最大值(-4.297%～0.038 4%)；对于7-9月，由于降雨充足，雨水入渗导致土壤含水率值升高等因素的影响，土壤的氢氧同位素组成变化保持着相对的规律性变化，在下面的分析中详细说明。

从图3和图4比较分析，不难发现，在雨水，土壤水以及植物水中，植物水氢氧同位素负值最重是因其直接受光照影响，同位素富集现象最明显，而且随时间变化而变化；雨水次之，雨水中δD，δ18O值跟当地的海拔高度、大气中水蒸气的来源、蒸汽通过大气层的路径以及温度和降雨量都有关系[8,9]。地下水最为稳定,地下水的同位素值影响来源一般有两个：一是从土壤基质和风化岩石中的缓慢渗流物；而是直接和快速的从周边绿洲中获得[10-12]因为这两个来源受外界的影响比较小，因此地下水中的氢氧同位素组成部分的变化比较小。三项水源的氢同位素(δD)最大值都出现在7月15日，数值分别为(-3.387 9%，-1.513 1%，-6.024 8%)，并且它们(δD)的最小值出现的日期却不相同，分别在10月24日(-14.499 3%)，7月16日(-9.103%)，9月17日(-8.279 9%)。这些差异跟试验取样过程中的操作以及分析处理的误差有关。

2.2 直接判别法分析结果

植物的吸水来源主要有地下水、土壤水、大气水以及雾水等等，并且植物根系吸收水分并且水分在植物体内运输的过程中不会发生同位素的分馏。图5,图6直接作图对比植物木质部分和各水源的氢氧同位素数值，假设与植物水数值接近或者相同的水源即为主要水源。图5表明，根据氧同位素数值(δ18O)五六月的植物的主要贡献水源为10～30 cm的土壤水，但是以δD判断时，因与植物水相交的土壤水层位太多，因此无法得出主要的吸水层位；7月份，依据δ18O数值判断，雨水与植物水更为接近，但是依据δ18O分析，又得出20～40 cm的浅中层土壤水为最大贡献区域；8月份，δ18O和δD分别表明20～40和60～80 cm的土壤水都为此时杨树的主要贡献土壤层；从九月份开始，地下水、深层土壤水与植物水的氢氧同位素数值愈接近，表明在植物的生长后期(9，10)月份，当降雨稀少，气候干燥的条件下植物转为利用地下水与深层土壤水(80～100 cm)。综合以上的定性分析，发现直接推断法精确度不够，依据不同的同位素数值会有不同的结论。因此需要借助定量计算分析。

图5 直接作图判别分析2015年度不同时期杨树根系的主要吸水来源Fig.5 The four water source's isotope values direct inference in the all season (May to October)

图6 直接作图判别分析雨前、雨中以及雨后杨树根系的主要吸水来源Fig.6 The four water source's isotope values direct inference in Rain season (from July.15 to July.21 )

2.3 多元线性模型计算结果

由于Isosource软件分析计算的时候，最佳运行状态是其他水源不大于6 h，因此计算前需要将个土壤层氢氧同位素值的相近的进行合并，并取它们的平均数；其次分别依据植物的氢、氧同位素值进行计算，提高结果的精确度，见表1～表4。

从表1和表2可以得出：根据δ18O和δD数值综合分析得出:5-7月的主要贡献区域为浅层土壤水(10～20 cm)，贡献值分别为(75.68%,90.4%和91.3 %)；随着降雨的逐渐入渗以及气温的降低，土壤的蒸发减少，杨树根系逐渐利用中深层土壤水，其中在八月份，各土壤层的贡献范围相差不大，但是60～100 cm土壤层的贡献值最大，达到了20.06%；9、10月份地下水的贡献值首次达到最大，分别为51.4%,25.5%。

表1 根据δ 18O值2015年不同时期不同水源对青杨树根系吸水所做的贡献情况Tab.1 The four water source's Contribution by Isosource approach according δ18O‰ values in all season (May to October)

表2 根据δ D值2015年不同时期不同水源对青杨树根系吸水所做的贡献情况Tab.2 The four water source's Contribution by Isosource approach according δ D‰ values in all season (May to October)

表3 根据δ18O值雨季不同水源对青杨树根系吸水所做的贡献情况Tab.3 The four water source's Contribution by Isosource approach according δ18Ovalues in Rain season (July 15 to July 21)

表4 根据δ D值雨季不同水源对青杨树根系吸水所做的贡献情况Tab.4 The four water source's Contribution by Isosource approach according δ D values in Rain season (July 15 to July 21)

最后即为青杨树在7月15-21日(7月14日正蓝旗有雨)雨前、雨中以及雨后根系对雨水的反应机制，根据δ18O和δD的计算结果(表3,表4)表明，7月15日(雨后第1 d)，杨树对于附着在土壤表面的雨水依赖极大，平均贡献值为77.7% ；7月16日，对比定性图分析和Isosource计算结果可得，最大值存在于40～60 cm的土壤水(35.8%)；而在雨后的第5 d和第7 d随着雨水的入渗，中深层的土壤含水率得到补充(即使7月18日和7月21日存在降雨)，杨树分别主要利用20～40 cm土壤水(29.59%)，40～60 cm 土壤水(27.75%)，并且关于浅层土壤水的贡献率也从最初的0.17% 上升到10.7%和12.8%。

综合以上结果分析，青杨树的根系吸水具有很强的季节性差异：在生长初期，由于土壤含水量的关系，主要利用浅层土壤水；生长旺季，随着雨水充足，累积入渗作用，根系转为利用雨水与表层土壤水；而在植物的生长后期，气候干燥，雨水不足，土壤含水量逐渐减少，青杨树逐渐利用深层土壤水和地下水；以及在多雨水的夏季，杨树(深根系植物)，最开始利用雨水，随着雨水的积累，超过了它的最小临界值，开始从最上层的土壤水中吸收降雨水源，即为“哪里的水分容易获得利用哪里的水源”[13]。这些充分说明在干旱与半干旱地区青杨树具有很强的生存优势，研究学者把它称之为“二态根系”。即为高大乔木都有着横向根系以及往下直接延伸至水平面的垂直根系[14]。

3 结 语

直接推断法只能够定性的区分主要水源，做不到适用于多种水源混合的情况，方法虽然简单但是其准确度与精度较差；多元线性模型中利用 Isosource 软件计算时，虽然可以得出超过3个水源的贡献率分析情况，但是只能给出贡献率范围，不能得到到唯一的确定值[15]；本文直接推断定性分析结合多元线性混合模型定量分析多种水源在不同时期对青杨树的贡献情况，提高了单独分析的准确性，结论具有很强的参考价值。但是本研究其他不总之处：例如，没有着力研究到杨树的用水转变情况与它生理活动的关系，即没有考虑植物的“二态根系”会发生水力学重新分配的问题；根据研究可以发现，深根系植物主要利用土壤水与地下水。因此，以后的研究如果加入吸水深度模型以及地下水管理模型可能会有创新的结论。

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