华北石质山区山杏耗水预测模型的构建与验证

2019-09-05刘泽勇马长明刘春鹏李向军徐振华

中南林业科技大学学报 2019年9期

刘泽勇，马长明，刘春鹏，李向军，徐振华，杨飞

（1.河北省林业科学研究院河北省林木良种工程技术研究中心，河北石家庄 050061；2.河北丰宁沙地生态系统国家定位观测研究站，河北承德 068357；3.河北农业大学林学院，河北保定 071000；4.柏乡县林业局，河北邢台 055450）

干旱缺水一直是我国北方干旱半干旱地区植被恢复的主要限制因子[1-2]，尤其是石质山区，由于土层浅薄、气候干旱、保水能力低下，一直是北方植被恢复的难点，经常出现“年年造林不成林”的现象[3]。对于干旱区的植被恢复，节水型造林树种的选择以及造林密度的配置尤为重要，而这两方面均与植物自身的耗水特性有直接关系，因此研究植物的耗水特性对干旱半干旱区植被的快速恢复具有极其重要的意义。

目前，有关植物蒸腾耗水的研究很多，研究方法各有不同，其中热扩散探针法（TDP）由于具有操作简便、精确度高、能够连续监测且对植物伤害较小等众多优点，成为国内外学者广泛采用的方法之一[4-8]。纵观植物蒸腾耗水的相关研究，研究方向大多集中于树干液流的变化规律、树干液流与环境因子的关系等方面[9-11]。而对于构建耗水模型的研究较少，有些研究虽然构建了耗水模型，但对耗水模型的可靠性缺乏验证[12-13]，因此植物耗水模型的构建与验证是其研究发展的一个新方向。

山杏Prunus sibirica作为我国北方的乡土树种，具有抗旱、耐瘠薄、少有病虫害等优点，并且兼有生态和经济两大效益，一直是我国北方干旱地区造林的首选树种之一[14]。研究其耗水特性，构建其耗水预测模型，对华北石质山区造林具有现实指导意义。因此，本研究以山杏为研究对象，利用茎流仪和小型自动气象站，对其树干液流和环境因子进行同步监测，采用多元逐步回归的方法，构建其耗水预测模型，并对其可靠性进行检验，以期为石质山区山杏的造林提供理论依据和技术支持。

1 试验区概况

本试验于河北平山县（113°31′～114°15′E，38°9′～38°45′N）寺家沟村进行。该地区位于河北省西部、太行山东麓，属于低山丘陵区，海拔一般在500 m以下。气候属于暖温带半湿润季风型大陆性气候，立体气候明显，季节分明，光照充足。年均气温12.7 ℃，历史最高温度达40.8℃，历史最低温度达-16.4 ℃；全年平均太阳辐射量为131～136千卡/cm2，日照时数为2 600～2 750 h；年均降水量约为500 mm，蒸发量为1 815.4 mm，干燥度为1.38；年均风速为2 m/s，无霜期为185 d；土壤类型为石灰性褐土。

试验地设置于阳坡坡中位置，周围主要植被有乔木树种山杏Prunus sibirica、黄连木Pistacia chinensis、刺槐Robinia pseudoacacia、君迁子Diospyros lotus等；灌木主要树种有荆条Vitex negundovar.heterophylla、酸枣Zizyphus jujuba等；草本主要有黄背草Themeda triandra、白羊草Bothriochloa ischaemum、蒺藜Tribulus terrestris等。

2 材料与方法

2.1 试验材料的选择

由于受茎流仪数据采集线的限制，要求在试验点方圆40 m的范围内，选择胸径大小相近、无病虫害、生长良好的山杏3株作为试验材料，经筛选试验材料的胸径大小分别为14.1、12.6、11.1 cm，冠幅分别为4.9、4.7、4.0 m，枝下高分别为1.2、1.3、1.6 m。

2.2 树干液流的测定

采用热扩散式液流探针（TDP）法，利用RR-8210茎流仪（国内北京雨根科技有限公司设计生产）对选定的山杏进行树干液流的测定，监测时间为2009年4月21日—11月8日。安装前，于山杏树干正南方向胸径（距地面1.3 m）处，上下垂直，削去长度为10～15 cm的一小片树皮，削割深度刚好削去韧皮部而不伤木质部为宜；然后，用直径为2.5 mm的钻头依靠打孔板打2个孔，打孔深度略大于10 mm，将10 mm的探针插入孔中，用泡沫盒子罩上，外部用反光纸包上，进而防止自然环境对测量数据的影响；将探针通过数据采集线与数据采集器相连，连接电源，设置每隔2 s测读1次，每隔10 min自动平均并储存数据。

2.3 环境因子的测定

在试验地范围内，采用美国SPECTRUM设计生产的watchdog900ET小型全自动气象站，对林内环境因子进行同步监测，即同样设置每2 s测读一次，每10 min进行平均并储存数据。监测的指标有太阳辐射（wat/m2）、大气温度（℃）、空气湿度（%）、20 cm土壤温度（℃）、20 cm土壤湿度（%）、风速（km/h），其中太阳辐射、大气温度、空气湿度以及风速监测装置距地面高度为1.5 m。

2.4 边材面积的测定

试验结束后，于监测树木探针安装处，利用生长锥钻取木芯，观察量取去皮直径和边材厚度，并计算边材面积。经计算，监测树木的边材面积分别为97.2、86.9、76.6 cm2。

2.5 数据处理

2.5.1 不同月份耗水特征分析

由于树干液流受天气变化的影响很大，阴雨天气往往会造成树干液流的不规律变化，因此，本研究将各月所有晴天的数据进行平均后，分析讨论山杏不同月份的耗水特征。选择的晴天日期为：4月，25—27日、29—30日；5月，1—8日、12—13日、17—20日、22—26日、29日、31日；6月，1—2日、4—5日、9—12日、20—25日、28—30日；7月，1—4日、7日、9—10日、12日、14日、18日、20日、22日、25—26日、28日；8月，2日、10—15日、23日、26—28日、30—31日；9月，9—13日、15—17日；10月，1—5日、12—14日、28日；11月，1—6日。

2.5.2 不同月份耗水与环境因子关系及耗水模型的构建

于各月选择典型连续的三个晴天（天空晴朗无云、无大风），将树干液流与各环境因子进行相关性分析，并以树干液流速度为因变量，以各环境因子为变量，进行逐步回归分析，以5 %和10 %作为变量入选和剔除临界值，进而得到山杏不同月份的耗水预测模型。选择的日期分别为：4月，25—27日；5月，5—7日；6月，9—11日；7月，2—4日；8月，11—13日；9月，11—13日；10月，3—5日；11月，4—6日。

2.5.3 不同月份耗水模型的验证

利用未参与建模的3个典型晴天（尽量连续）的环境因子数据，利用预测模型计算树干液流速度以及耗水量，并于实测值进行比较，进而评价预测模型的可靠性。选择的用于验证耗水模型的晴天为：4月，22、29—30日；5月，8、12—13日；6月，12、20—21日；7月，7—10日；8月，10、14—15日；9月，15—17日；10月，12—14日；11月，1—3日。

将获取的数据利用EXCEL 2003对观测数据进行整理、计算和作图。利用SPSS 13.0中的相关分析处理程序，进行树干液流与各环境因子间的简单相关分析；利用多元回归分析处理程序，进行以树干液流速度为因变量，以各环境因子为变量的多元逐步回归分析。

3 结果与分析

3.1 不同月份耗水特征分析

如图1和表1所示，各月份树干液流均呈现“昼高夜低”的变化规律，白天树干液流较大，夜间树干液流较小，但依然存在。除6月树干液流呈现“双峰”外，其他各月份树干液流均呈现“单峰”。液流启动时间呈现“晚-早-晚”的趋势，4—6月逐渐变早，7—11月逐渐变晚；液流达到峰值时间4月份较早，5—8月较晚，9—11月更晚；而低谷出现时间并未表现出明显的规律。各月蒸腾耗水呈现“低-高-低”的趋势，其中以5月最大，之后逐月降低，至11月份，其树干液流仅为5月的10%。在整个生长季中，山杏耗水集中于4—7月，其耗水量占整个生长季的78.2%。

图1 不同月份的树干液流变化Fig.1 The fluctuation of sap flow velocity in different months

表1 不同月份的蒸腾耗水进程†Table 1 The process of transpiration water consumption in different months

3.2 不同月份耗水与环境因子的关系

表2汇总了山杏各月份树干液流与各环境因子的相关性。山杏各月份树干液流均与太阳辐射、大气温度、空气湿度三者呈现极显著相关性，表现出与太阳辐射和大气温度呈正相关、与空气湿度呈负相关。就相关性大小而言，除5月外，其他月份的树干液流与太阳辐射、大气温度和空气湿度的相关性最大，而5月树干液流与大气温度、空气湿度和风速的相关性最大。树干液流与土壤温度、土壤湿度和风速并没有表现出稳定的相关性，但就其与风速的相关性而言，除了8月份以外，其他月份树干液流均与风速表现出或大或小的极显著正相关性。

3.3 不同月份耗水模型的构建

表3列出了山杏各月树干液流与环境因子的逐步回归方程。如表3所示，各月份山杏耗水预测模型的调整R2有所差异，4—7月调整R2较高，均达到了0.85以上，说明4—7月山杏耗水预测模型拟合度较高，其中以5月拟合度最高，调整R2达到0.935。而8—11月耗水预测模型的调整R2一般在0.63～0.78之间，说明4—7月山杏耗水预测模型拟合度较低，其中以10月份最低，其调整R2仅为0.635。另外，山杏各月份耗水预测模型经F检验均达到了显著或极显著水平。

表2 不同月份树干液流与环境因子的相关系数†Table 2 Correlation coefficients between sap flow velocity and environmental factors in different months

表3 不同月份耗水预测模型†Table 3 The water-consumption prediction models in different months

3.4 不同月份耗水模型的验证

利用山杏各月份耗水预测模型，选择未参与建模的3个典型晴天，通过监测的各环境因子指标，计算山杏各月份各时间点的树干液流速度，并与实测值进行比较。图2所示，各月份树干液流速度的实测值与预测值虽然存在一些偏差，但变化趋势基本重合。通过预测模型计算山杏各月份典型晴天的日均耗水量与实测值进行t检验，发现二者不存在显著性差异（P＞0.05）。统计各月日均耗水量预测值与实测值，计算相对误差率，山杏各月份典型晴天日均耗水量预测值与实测值的相对误差率均在10%以下（表4），按生物统计的要求，10%以内的误差都是可接受的[15]，因此，说明本研究构建的山杏各月份耗水预测模型具有一定的可靠性。

4 讨论

整个生长季节，山杏树干液流均呈现“昼高夜低”的规律，夜间液流较小，但仍然存在。这与众多[11,16-17]研究结果一致。众多研究一致认为夜间液流存在的原因在于“根压”。除6月份山杏树干液流呈现“双峰”外，其他各月份树干液流均呈现“单峰”。笔者认为，6月份山杏处于果实成熟期，水分需求较大，而此时期降水较少，土壤水分很难满足其需求，因此植物在蒸腾耗水最大的中午，采用闭合部分气孔的措施，进行暂时休眠，减少自身的蒸腾，进而达到节水的目的。这与刘龙等[18]以及刘潇潇等[19]的观点相近。山杏树干液流启动4月份较晚，5—6月份逐渐变早，7—11月份逐渐变晚；树干液流的启动与气象因子的变化有关，太阳辐射、大气温度与空气湿度均伴随日出而发生变化，日出早其各气象因子开始变化的时间就早，树干液流启动就早。4—6月日出时间逐渐变早，7月份（夏至之后）日出时间逐渐变晚，进而导致树干液流启动出现“晚-早-晚”的变化趋势。这与任启文等[20]的观点一致。山杏各月蒸腾耗水主要集中在4—7月。这主要是因为4—7月是山杏开花、快速生长、结果的时期，生长旺盛，水分需求大，耗水量随之增大；之后山杏生长逐渐进入衰退期，水分需求变小，其耗水量随之减少，这与高峻等[21]的观点一致。

图2 树干液流预测值和实测值比较Fig.2 Comparison between predicted and measured value of sap flow velocity

表4 耗水预测模型误差评价Table 4 Error evaluation of water-consumption prediction models

山杏各月份树干液流主要与太阳辐射、大气温度、空气湿度三者极显著相关，表现出与太阳辐射和大气温度呈正相关、与空气湿度呈负相关。这与陈婧等[13]的观点一致。另外，除了8月份以外，山杏树干液流均与风速也表现出或大或小的极显著正相关性。有关树干液流与风速间相关性的研究存在两种不同的观点，许文豪等[10]与Kitaya Y等[22]认为二者存在显著相关性，而Fisher J B等[23]和李广德等[24]的观点恰恰相反。本研究结论恰处于两种观点之间，笔者认为与太阳辐射、大气温度和空气湿度等气象因素相比，风速变化规律性较弱，且经常没有连续性，因此，其与树干液流的相关性不稳定。

本研究对各月山杏的树干液流和各环境因子进行了逐步回归分析，得到了山杏各月耗水预测模型，其中4—7月耗水模型调整R2达到了0.85以上，说明拟合度较好。而8—11月耗水预测模型调整R2较低，拟合度稍弱。笔者认为，在生长旺盛的时期（4—7月），山杏的蒸腾耗水对环境因子的反应更灵敏，因而模型拟合度较高；而生长衰退时期，其蒸腾耗水对环境因子的响应迟钝，因此拟合度较低。