酸枣耗水特征分析及预测模型的构建

2020-01-18滕慧颖马长明刘春鹏谢晓亮

中南林业科技大学学报 2020年1期

滕慧颖，马长明，刘春鹏，谢晓亮，田伟

（1.国家半干旱农业工程技术研究中心，河北石家庄 050051；2.河北农业大学林学院，河北保定 071000；3.河北省林业和草原科学研究院河北省林木良种技术创新中心，河北石家庄 050061；4.河北省农林科学院经济作物研究所，河北石家庄 050051）

酸枣Zizyphus jujubavar.spinosa为鼠李科Rhammaceae 枣属Zizyphus落叶灌木或小乔木，又名山枣、野枣、棘刺花、葛针等，原产于我国华北地区，是栽培枣的原生种[1]。其果实具有较高的营养价值和药用价值，尤其是酸枣仁，是河北省著名的道地中药材之一[2]，具有补肝胆、宁心神、敛汗、健胃和镇静等多种功效，是治疗失眠等病症的核心中药材[3]，被卫生部认定为药食同源的物品[4]。其生长适应性强，具有较强的抗旱、抗寒、耐瘠薄等特性，因此成为干旱瘠薄地区植被恢复的先锋经济树种[5-6]。

河北省太行山区是我国野生酸枣的主要分布区，具有丰富的酸枣资源。在乡村振兴战略的背景下，酸枣产业作为太行山区传统特色产业，成为该地区主要发展的乡村产业之一[3]。太行山干旱、半干旱石质山区，土层薄，降水量少，保水能力差，因此水分成为该地区植物生长的主要限制因子之一[7-8]。研究酸枣的耗水特征，构建其耗水模型，有助于了解酸枣蒸腾耗水的特点，预测其耗水情况，进而为该地区酸枣造林和人工补水提供理论依据和技术支持，进而达到提高酸枣品质和产量，增加农民收入的目的。

本研究以酸枣为研究对象，分别采用热扩散探针法（TDP）和小型自动气象站法，对其树干液流和环境因子进行同步监测，分析酸枣不同季节的耗水特性，探讨其耗水特征与环境因子的关系，并建立酸枣耗水预测模型，以期阐明其蒸腾耗水规律，依据环境因子对其耗水情况进行预测，为干旱区酸枣造林及人工补水提供理论依据和技术支持。

1 研究区概况

本研究于太行山中段东麓进行，具体位置为河北省平山县（38°09′～38°45′N，113°31′～114°15′E）寺家沟村。该地域属于半干旱半湿润低山丘陵区，海拔120～2 281 m，年均降水量530～690 mm，多集中于7—8月份，年均蒸发量 1 815.4 mm，年均干燥度1.38。气候属于暖温带季风大陆性气候，立体气候明显，春夏秋冬分明，多年平均气温12.7 ℃左右，最高气温 40.8 ℃，最低温-16.4 ℃；光照充足，全年太阳辐射量548.5～569.4 kJ/cm2，有效辐射量 273.8 kJ/cm2，平均日照时间为2 600～2 750 h。春季多风，年平均风速2.2 m/s；农作物生长期170 d，无霜期185 d。土壤类型为石灰性褐土。

试验地设置在阳坡，周围植被主要有：乔木树种黄连木Pistacia chinensis、刺槐Robinia pseudoacacia、山杏Prunus sibirica、黑枣Diospyros lotus、柿树Diospyros kaki等；灌木树种酸枣、荆条Vitex negundovar.heterophylla、黄栌Cotinus coggygria、连翘Forsythia suspensa等；草本植物蒺藜Tribulus terrestris、狗尾草Setaria viridis、白羊草Bothriochloa ischaemum、黄背草Themeda triandra、蒲公英Taraxacum mongolicum等。

2 研究方法

2.1 树干液流的测定

本试验利用国内北京雨根科技有限公司设计生产的RR-8210 茎流仪，基于热扩散探针法（TDP）对酸枣的树干液流进行测定。具体方法是：以茎流仪数据采集仪为中心，在连接传感器线长度为半径的圆形范围内，选择树干通直、生长良好、无病虫害且大小相近的酸枣3 株（选定的植株距地30 cm 处直径分别为2.65、2.60、2.62 cm）作为试验材料，于垂直地面30 cm 处，将树皮削去10～15 cm 的一小段，厚度以削去韧皮部不伤害木质部为宜，采用直径为2.5 mm 的电钻，依靠厂家佩带的打孔板进行打孔，打孔深度稍大于10 mm，然后将10 mm 探针插入孔中，为避免外界环境对监测数据造成的不良影响，将探针传感器用泡沫盒子罩上，并包裹反光纸，连接数据采集仪，开通电源，设置每2 s 测读1 次，每10 min 自动平均并存储数据，定期利用仪器公司提供的数据采集软件进行采数。监测时间为2008年5—10月，待试验结束后，于探针安装处，将酸枣植株锯掉，观察并测算其边材面积（经过测算，边材面积分别为4.7、4.6、4.6 cm2）。

2.2 环境因子的测定

在3 株供试材料的中心位置，利用美国SPECTRUM 生产的Watchdog900ET 小型自动气象站，对林内距地1.5 m 高位置的大气温度（℃）、太阳辐射（W/m2）、空气相对湿度（%）、风速（km/h）以及20 cm 深度的土壤温度（℃）、土壤含水量（%）等环境因子进行监测，同样设置2 s 测读1 次，每10 min 进行平均并储存数据，并保证与茎流测定时间同步。

2.3 数据处理

2.3.1 树干液流的连日变化特征

为了充分了解不同天气条件下酸枣的耗水特性，选择涵盖晴、阴和雨3 种典型天气的连续几天。其中典型天气选择标准如下。晴天：天空晴朗无云，太阳无遮挡。阴天：全天天空布满乌云，但无降雨；雨天：有降雨，降水量大于小雨。经过筛选，选择了2018年5月4日—5月9日所获取的数据进行分析，其中5月4—6、8日为晴天，7日为阴天，9日为雨天（降雨时间为8:40—12:10 和13:40—14:40，降水量为14.6 mm）。统计液流启动、终止、达到首峰、开始下降、达最大值时间以及树干液流速度最大值、平均值以及日耗水量。

2.3.2 树干液流的月变化特征

由于阴、雨天气所占比例较小，且各环境因子往往会出现不规律的突变，造成树干液流的不规律性，为了避免这种不规律对整个耗水情况的影响，选择各月所有典型晴天（5月：4—5、6、8、14、19—23、26、28—29日。6月：7—9、11—13、17—24、26—27日。7月：2—3、6—7、12—13、15—16、19—27日。8月：2—5、11—12、17—19、22—28、31日。9月：1—6、8、10—20、22、25、29—30日。10月：1—2、6、8、10—19、27—28日），将每一时刻的树干液流速度进行平均，进而可得酸枣各月的树干液流变化规律。

2.3.3 树干液流与环境因子的关系

于各月选择3个连续的典型晴天（5月4—6日；6月20—22日；7月19—21日；8月22—24日；9月10—12日；10月12—14日），将各时间点的树干液流速度与其所对应的环境因子进行简单相关性分析。

2.3.4 耗水预测模型的构建与验证

同树干液流与环境因子关系中选择的数据相同，选择3 个连续典型的晴天，以对应的各环境因子为变量，以液流速度为因变量，进行多元线性逐步回归分析，以5%和10%作为变量入选和剔除临界值，获得酸枣的耗水预测模型。然后于各月另外选择3 个连续典型晴天（5月18—20日；6月17—19日；7月22—24日；8月25—27日；9月13—15日；10月15—17日），依据监测的各环境因子，按照预测模型计算出液流速度和日耗水量，并与实测值进行比较，探讨各月耗水预测模型的可靠性。

利用Excel 2003 对观测数据进行整理、计算和作图，利用SPSS 13.0 进行相关分析和多元逐步回归分析。

3 结果与分析

3.1 树干液流的连日变化特征

如图1所示，酸枣树干液流呈现“昼高夜低”相互交替的变化规律，白天树干液流具有一定的波动性，呈现多峰。晴、阴、雨天树干液流变化有所不同。如图1和表1 所示，晴天（5月4—6日、8日）时，酸枣的树干液流一般于4:45—6:25启动，8:10—8:45 达到首峰，13:35—14:55 达到最大值，16:05—17:20 开始下降，20:00—次日5:15终止；阴天（5月7日）时，树干液流于6:30 启动，10:15 达到首峰，12:45 达到最大值，17:30 开始下降，次日0:45 终止，其液流启动、达到首峰、开始下降均晚于晴天，达到最大值时间早于晴天，终止时间与晴天差异不显著。就液流最大值、平均液流速度和耗水量而言，晴天＞阴天；雨天（9日，降水时间为8:40—12:10 和13:40—14:40，降水量为14.6 mm）时，树干液流于6:20 启动，8:45达到首峰，12:50 达到最大值，17:35 开始下降，于次日终止。其平均液流速度和耗水量处于晴天和阴天之间，液流速度最大值大于阴天，但是由于雨天时受降雨时间和降水量的影响，树干液流日进程变化具有较大随机性，不具有普遍代表性。

图1 树干液流速度的日变化Fig.1 Diurnal variations of stem sap flow

表1 树干液流日变化特征†Table 1 Diurnal variation characteristics of stem sap flow

3.2 树干液流的月变化特征

如图2所示，酸枣各月的树干液流变化具有差异性。虽然各月树干液流都表现出一定的波动性，呈现多峰，但与其他月份相比，5月份树干液流的波动性较大，多峰状态更加明显，而10月份树干液流呈现明显的双峰。就平均液流速度和日均耗水量（表2）而言，各月份呈现先升高后降低的趋势，6—7月份耗水最大，平均液流速度分别为0.001 36 和0.001 35 cm/s，日均耗水量分别为0.552 15 和0.547 34 L/d，占整个生长季耗水的42.8%；其次为5月和8月，平均液流速度分别为0.001 17 和0.001 16 cm/s，日均耗水量分别为0.474 68 和0.471 12 L/d，占36.9%；再次为9月，平均液流速度为0.000 91 cm/s，日均耗水量分别为 0.370 73 L/d，占14.5%；10月耗水量最低，平均液流速度为0.000 37 cm/s，日均耗水量分别为 0.148 45 L/d，只占5.8%。

图2 不同月份的树干液流变化Fig.2 The fluctuation of sap flow velocity in different months

表2 不同月份的耗水情况Table 2 The water consumption in different months

3.3 树干液流与环境因子的关系

表3 统计了各月份树干液流与各环境因子的相关系数。如表3 所示，各月树干液流均与太阳辐射、大气温度和空气相对湿度呈显著相关性，其中与太阳辐射和大气温度呈显著正相关，而与空气相对湿度呈显著负相关。三者的相关系数远大于其他3 个环境因子，说明太阳辐射、大气温度和空气相对湿度是影响酸枣耗水的主要环境因子。除10月份外，树干液流与大气温度的相关系数均大于太阳辐射和空气相对湿度，而后两者相关系数相差不大，没有明显的大小顺序规律。就树干液流与主要环境因子的相关系数而言，各月树干液流与主要环境因子的相关系数也基本呈现先升高后降低的趋势，7月份最高，10月份最低。另外，各月份树干液流与土壤温度、土壤含水量和风速的相关性不显著或者相关系数较低。其中相关系数较大的有：5月份树干液流与风速表现出显著的正相关；8月份与土壤温度表现出显著负相关。

3.4 耗水预测模型的构建与验证

表4 汇总了酸枣各月树干液流速度与各环境因子的多元回归模型，经F检验，各方程均达到极显著或显著水平，各月调整R2也呈现出先升高后降低的趋势，除9—10月份外，调整R2均达到0.8 以上，说明除9—10月各月耗水模型拟合良好。表5 统计了未参与建模的3 个连续晴天酸枣的实测耗水量和利用模型预测的耗水量，计算了预测耗水量与实测值间的误差率。从表5 可以看出，酸枣各月预测值的误差率虽然存在大于10%的情况，但其平均值小于2%，远低于生物统计上认可的10%[9]，因此，利用各月耗水预测模型对酸枣的耗水情况进行预测，具有一定的可靠性。

表3 各月树干液流与环境因子的相关性分析†Table 3 Correlation analysis between sap flow velocity of shrubs and environmental factors in each month

表4 不同月份耗水预测模型†Table 4 The water-consumption prediction models in different months

表5 耗水预测模型的误差评价Table 5 Error evaluation of water-consumption prediction models

4 讨论

1）酸枣的树干液流呈现“昼高夜低”的变化规律。阴天时，树干液流启动和达首峰时间晚于晴天，与徐利岗等[10]和马长明等[11]的研究结果一致。主要是因为阴天时，太阳被云层遮挡，其太阳辐射出现时间较晚，大气温度随之上升较晚，空气相对湿度下降，进而导致液流启动和达首峰时间较晚。就最大液流速度、平均液流速度和耗水量而言，晴天＞阴天；这与马长明等[11]、刘嘉翔等[12]的研究结论一致，主要是因为阴天时，其太阳辐射、大气温度偏低，而空气相对湿度偏高造成的。由于雨天时降水时间和降水量各不相同，导致太阳辐射、大气温度、空气相对湿度等环境因子变化没有规律性，因此其液流启动、达首峰、达到最大值、开始下降以及终止时间没有普遍规律性。雨天时平均液流速度和耗水量处于晴天和阴天之间，液流速度最大值大于阴天，这与徐利岗等[10]和李洁等[13]的结论不一致。这主要是因为酸枣属于灌木树种，根系分布较浅，降水能够在短时间内达到根系范围内，进而在干旱季节迅速提高树干液流，导致其平均液流速度、耗水量以及最大液流速度大于阴天。

2）5月份树干液流的波动性较大，多峰状态更加明显。这主要是因为5月份降雨较少，土壤水分供应不足，严重制约其液流速度的大小[14-16]，加之酸枣属于灌木，树体较小，水容就小，在受到干旱胁迫时，其疏水导管容易出现栓塞或空穴等现象[13]，导致树干液流移动不连续，进而造成其波动性大。这与刘春鹏等[17]的观点一致。树干液流速度和日均耗水量6—7月份最大，这与何春霞等[7]的研究结果一致。主要是因为其恰处于酸枣的生长旺盛期，加之雨水条件相对较好，因此会产生较高的液流。9月份酸枣的生长逐渐衰退，因此树干液流有显著降低；10月份酸枣几乎停止生长，其液流速度和日均耗水量为最低，甚至出现了日间“低谷”（即“双峰”现象）。这些都说明植物的耗水是与自身的生长特性是密不可分的[13,18]。

3）树干液流与太阳辐射、大气温度和空气相对湿度相关性最大，其中与太阳辐射和大气温度呈显著正相关，与空气相对湿度呈显著负相关，这与众多研究结果一致[19-23]。另外，酸枣树干液流与三者的相关系数基本呈现先升高后降低的趋势。7月份最高，10月份最低，说明酸枣在10月份进入生长快速衰退期，其耗水主要取决于自身的物候期特性，与环境因子的相关性相对减弱。

4）酸枣各月耗水预测模型经F检验，各方程均达到极显著或显著水平，各月调整R2也呈现出先升高后降低的趋势，9—10月份最低，这与各月日均液流速度和耗水量以及与主要环境因子的相关系数的变化规律一致，说明9—10月份酸枣进入衰退期，环境因子对其耗水的影响程度降低。经过模型验证，各月整体的误差率较小且均小于10%，按生物统计的要求，10%以内的误差都是可接受的[9]，证明各月的耗水模型均具有一定的可靠性，但误差率的标准差值较大，说明这些模型对于酸枣个别晴天耗水量的预测还存在一定的误差。

5）酸枣兼具营养和药用两大价值，药食同源，大面积的人工种植是其必然趋势，水分管理是人工种植技术的核心内容之一。本研究所选试验材料处于纯自然环境，植物所需水分完全来自于天然降水，土壤供水水平与人工种植环境差异很大，而土壤供水是影响植物耗水的主要因子之一[24]。因此，本研究所作分析对干旱区酸枣造林具有指导意义，对于酸枣人工种植的水分管理仍需进一步研究。