2016, Vol. 36文章信息
- 王亚蕊, 王彦辉, 于澎涛, 熊伟, 杜阿朋, 李振华, 刘泽彬, 任璐, 徐丽宏, 左海军
- WANG Yarui, WANG Yanhui, YU Pengtao, XIONG Wei, DU Apeng, LI Zhenhua, LIU Zebin, REN Lu, XU Lihong, ZUO Haijun.
- 华北落叶松人工林蒸散及产流对叶面积指数变化的响应
- Simulated responses of evapotranspiration and runoff to changes in the leaf area index of a Larix principis-rupprechtii plantation
- 生态学报[J]. 2016, 36(21): 6928-6938
- Acta Ecologica Sinica[J]. 2016, 36(21): 6928-6938
- http://dx.doi.org/10.5846/stxb201504160781
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文章历史
- 收稿日期: 2015-04-16
- 网络出版日期: 2016-03-03
2. 国家林业局桉树研究开发中心, 湛江 524022;
3. 北京林业大学水土保持学院, 北京 100083
2. China Eucalypt Research Centre, Zhanjiang 524022, China;
3. College of Soil and Water Conservation, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China
森林植被在西北生态环境恢复与重建中发挥着举足轻重的作用,如涵养水源、保持水土、调洪削峰等调控功能[1]。森林虽然可以通过林冠、枯落物及土壤各个层次对大气降水进行再分配从而有效地发挥其水源涵养功能[2]。然而,作为陆地生态系统的主体,森林的生长与蒸散却不可避免地需要消耗大量的水分[3],这会使林地产流量减少[4],从而危及区域水安全和可持续发展[5-8]。文献表明：不同密度人工林的水分消耗已经成为目前生态水文学研究中的一个热点问题[9-10]。如熊伟[11]对宁夏六盘山北侧华北落叶松人工林、山桃人工林、天然沙棘林的研究发现：由于间伐引起的林分密度下降不同程度地导致了典型林分总蒸散量及其分量组成比例的改变。又如Giambelluca等[12]对巴西塞拉多两个林分密度不同(2800株/hm2和1700株/hm2)的样地的研究,发现密度较小的林分蒸散量小于或相似于密度较大的林分蒸散量,在干旱期两者差异最大。究其本质,不同密度人工林耗水问题可以归纳为森林蒸散量、林地产流量与其叶面积指数(leaf area index,LAI)的关系问题。
目前,国内外关于森林蒸散量和LAI关系的研究结果不尽相同。根据Testi 等[13]对西班牙南部的橄榄树(Canarium album)、Almeida 等[14]对巴西大西洋海岸的巨桉(Eucalyptus grandis)和Gong 等[15]对我国西北半干旱地区苹果树(Malus pumila)的研究表明：森林蒸散与LAI两者之间呈现正相关的关系；然而,Limpens等[16]对荷兰泥炭地垂枝桦(Betula pendula)的研究发现：森林蒸散与LAI之间表现为明显的负相关关系。与此相类似,LAI对蒸散各分量组成影响的研究结果也不一致。很多研究发现林冠层蒸腾量与LAI呈正相关关系[17-21],如Benyon等[22]对澳大利亚东南部辐射松(Pinus radiata)和蓝桉(Eucalyptus globulus Labill.)的研究表明：林冠年蒸腾量与LAI两者之间呈正相关关系,并随LAI的增加趋势逐渐变缓。但也有研究[23, 24]认为蒸腾随LAI呈现为先增加后减小的趋势。一般认为,冠层截留量和LAI的关系是正相关关系[25-27]。如Limousin等[28]对法国南部的冬青栎(Quercus ilex)进行研究发现,间伐样地(LAI为1.6) 的冠层截留量比对照样地(LAI为3.1) 的冠层截留量少了34.6%。相反地,土壤蒸发量与LAI表现为显著地负相关关系[29, 30]。
已有研究认为：林地产流量与LAI两者之间表现为明显的负相关关系。张娜等[31]运用景观尺度的生态系统生产力过程模型EPPML对长白山自然保护区林地地表径流量的季节动态进行了模拟,发现年地表径流量与年均LAI呈极显著地负相关指数关系。黄枝英[32]通过对北京鹫峰国家森林公园境内山区刺槐林的生态水文研究发现,林地地表径流量与LAI也呈现为负相关关系。然而,赖格英等[33]应用SWAT模型模拟了梅江流域植被变化导致的水文响应,发现年径流量随着LAI而增大。
在黄土高原等水资源匮乏地区[34],森林生态系统十分脆弱[35],造林和森林经营管理中存在许多诸如高密度造林、间伐不及时等的问题。定量评价林地蒸散和产流等水文指标对林分结构(LAI)的响应,对于实现该区林水综合管理、保障区域水安全和改善森林生态系统都是非常必要的。因此,本文采用集总式生态水文模型BROOK90,通过林地水文过程变量与LAI的关系分析,来量化认识不同降水年型(丰水年、平水年、枯水年)下主要造林树种华北落叶松(Larix principis-rupprechtii)人工林的水文响应,以期了解LAI对其林地蒸散及产流特征的影响,为该区人工林的科学管理与经营提供理论依据。
1 研究区概况研究地点为位于黄土高原中西部的六盘山北侧半干旱区的叠叠沟小流域(106°4′55″—106°9′15″ E,35°54′12″—35°58′33″ N),隶属宁夏回族自治区固原市。该小流域面积25.4 km2,海拔1975—2615 m,具典型大陆性季风气候,年均气温6—7 ℃,无霜期130d左右,降水量432 mm,主要集中在6—9月份。植被分区在水平带上属于温带草原区的南部森林草原地带,是森林草原向典型草原的过渡区。乔木林主要是华北落叶松人工林和少量山杨(Populus davidiana)林,灌丛有虎榛子(Ostryopsis davidiana)、绣线菊(Spiraea salicifolia)和沙棘(Hippophae rhamnoides)等。土壤类型以灰褐土为主,黄土次之。
在叠叠沟小流域下游,选择生长良好的华北落叶松人工林,建立了一个30 m×30 m的样地(35°58′18″ N,106°08′50″ E)。该样地海拔2041 m,位于阴坡(北偏西30°)下部,坡度11°,林分密度1600株/hm2,林龄},林冠郁闭度0.72。林下灌木层不明显,盖度仅约2%,生长有极少量沙棘(Hippophae rhamnoides)、二色胡枝子(Lespedeza bicolor)、高山绣线菊(Spiraea alpina Pall.)等。林下草本层发育相对较好,盖度达到95%,主要有铁杆蒿(Artemisia sacrorum)、茭蒿(Artemisia giraldii)、羽叶风毛菊(Saussurea maximowiczii)、白颖苔草(Carex rigescens)等。土层较厚,大于2 m。
2 研究方法 2.1 BROOK90模型构建与检验本文运用的BROOK90是一个广泛应用于模拟、预测和评价森林植被影响蒸散、土壤水分和径流的集总式生态水文模型[36]。该模型虽没有考虑水平方向的水文要素差异和模拟对象与相邻区域的水分交换,但它详细刻画了植被冠层截留、植物蒸腾、土壤和积雪的蒸发、地表和地下径流等垂直方向的水分运动与传输。该模型主要输入变量为气象数据(包括日辐射总量、日最高温度与最低温度、日平均水汽压、日平均风速和日降雨量等)和地形、土壤、植被、水文等参数；其输出变量则包括日、月、年等时间尺度上的蒸散量、径流量、土壤含水量等系统水分平衡的各个分量,其中,月和年尺度的值是日尺度值的累加。BROOK90对各分量具体计算如下。
1) 冠层截留由降雨捕获率、截持雨的蒸发速率及冠层容量来计算,详见下式:
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(1) |
式中,INTR为冠层蓄水量(mm),实际上可以理解为冠层截留,其值不会大于冠层容量；IRVP为蒸发速率(mm/d)；RINT为降雨捕获率(mm/d)。
2) 冠层蒸腾速率是用Shuttleworth-Wallace模型来计算的,它由潜在蒸腾速率和供水能力来确定。其中,潜在蒸腾计算公式如下：
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(2) |
式中,Ec为潜在蒸腾速率(mm/d)；Lv为水的汽化潜热(MJ/Mg)；ρw为水的密度(Mg/m3)；Δ为饱和水汽压斜率；A为冠层接受的热量(W/m2)；As为林地接受的热量(W/m2)；Cp空气定压比热(J m-3 k-1)；ρ空气密度(kg/m3)；D为饱和水汽压差(kPa)；γ为湿度计常数；rsc和rac分别是冠层阻力和空气动力学阻力(s/m)。
3) 土壤蒸发计算公式如下：
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(3) |
式中,Es为土壤蒸发速率(mm/d),Do为有效资源高度的水压差(kPa),ras是土壤表层水汽向外扩散的阻力(s/m)。rss是土壤水分运动到土壤表面时的阻力(s/m)。
4) 产流量计算公式如下：
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(4) |
式中,R总为日产流量(mm/d),R地表为日地表径流量(mm/d),R垂直为日土层垂直方向基质流量(mm/d),R沿坡为日沿坡方向基质流量(mm/d),R地下为日地下径流量(mm/d)。
2.1.1 数据来源本研究中的空间、气象、水文、植被、土壤等数据是基于叠叠沟小流域华北落叶松人工林样地中的实测结果。用2005年华北落叶松样地生长季的土壤数据和水文数据、2005年生长季的植被数据来率定模型的参数；2005和2006年生长季的气象数据分别用于模型率定和检验期间的输入；采用相对稳定且便于测定的2005和2006年土壤含水量数据分别进行模型参数的率定和检验,通过土壤含水率模拟值和实测值的比较来评价模型模拟的精度。现将原始数据的采集方法介绍如下。
空间数据：利用手持罗盘确定样地的坡向和坡度,采用GPS测定经纬度、海拔。
气象数据：气象数据为模型的主要输入,包括日辐射总量、日最高温度与最低温度、日平均水汽压、日平均风速和日降雨量,并有一定的格式要求。在华北落叶松林外设置了小型自动气象站(LI-1401,美国LI-COR公司),连续测定了2005和2006年5—10月份的气象数据,包括降雨量(mm)、太阳辐射强度(W/m2)、空气温度(℃)、空气相对湿度(%)、风速(m/s)、水汽压(KPa)。5 min 自动采集一次数据。饱和水汽压的计算如下：
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(5) |
式中,es为当时温度下空气中的饱和水汽压,(KPa)；T为空气温度,(℃)。
模型模拟所用的1993—2002年的气象数据来源于固原气象局,主要包括日太阳总辐射(MJ/m2)、日最高气温(℃)、日最低气温(℃)、日平均水汽压(kPa)、日平均风速(m/s)、日降雨量(mm)。
植被数据：主要包括华北落叶松人工林在2005年的5—10月期间的LAI和植被高度等。其中,LAI使用冠层分析仪(LAI 2000,美国LI-COR公司)测定,每15d观测1次,每次观测时,沿蛇形曲线在随机布置的11个固定测点测定,记录整个样地的LAI平均值的仪器读数；每木检尺,调查株数、树高、枝下高等指标。
土壤数据：在2005年华北落叶松人工林样地中选取了6个有代表性的样点,挖土壤剖面(上、中、下坡各两个),利用环刀法测定土层厚度、容重、总孔隙度、毛管孔隙度、非毛管孔隙度、饱和持水量、田间持水量、土壤导水率、土壤入渗速率、石砾含量等指标。由于本样地土地利用并未发生改变,土壤状况已经基本稳定,一次测定的土壤数据可代表全年乃至临近几年的状况。各指标的具体测定方法参考《森林生态系统定位研究方法》(林业部科技司,1994) 。土壤水分特征曲线采用离心机(CR22G,日本日立工机株式会社)法测定。
水文数据：土壤体积含水率是用TRIME管状土壤含水量测试仪(TRIME-T3,德国)测定。在样地内埋设3根1 m长的探管、1根2 m长的探管,于2005和2006年5—10月,每周1次定点分层测定各样地的土壤含水量动态变化,测定时探头每向下移动 10cm 记录一个含水量。土壤重量含水量是用烘干法(105℃)测定,在样地内设9个样点,于2005和2006年5—10月,土钻法分层取土,时间间隔为10d,每层设3个重复,烘干称重,取其平均值。土壤水势是应用土壤水势仪(EQ15,德国Ecomatik公司)自动观测。使用12个探头,分为4组,分别埋在样地内0—20 cm、20—40 cm、40—60 cm的土层中观测2005和2006年5—10月份的土壤水势,数据采集间隔为 5 min。
2.1.2 模型率定和检验参数率定期间该华北落叶松人工林样地模拟绝对误差在0.0002—0.086 cm3/cm3之间,平均绝对误差为0.020 cm3/cm3,平均相对误差为9.1%,模型参数率定结果较好。在检验期间,该样地模拟的绝对误差在0.0003—0.059 cm3/cm3之间,平均绝对误差0.020 cm3/cm3,平均相对误差8.6%。总之,该模型模拟效果较好,可用于描述华北落叶松样地的生态水文过程和预测林分结构变化的水文影响,具体BROOK90模型的率定和检验过程请见杜阿朋[37]。
2.2 情景制定为研究华北落叶松人工林蒸散及产流对最大LAI变化的响应,基于以前在六盘山叠叠沟小流域对华北落叶松生态水文的研究结果,来制定本研究的情境假设。叠叠沟小流域内华北落叶松人工林LAI的实测最大值约为4.2,由于该区树木生长常受到大气干旱及土壤水分胁迫的双重影响,故应模拟较小LAI的林地水文过程变量。在模拟中,保持模型中率定后的地形、土壤及土壤初始水分等参数值不变,以LAI为4.2作为对照,将样地上原有植被参数MAXLAI 4.2变换为情景1、2、3,具体模拟情景列入表 1。
| 情景代码 Code | 情景 Scenarios | 代表具体情景 Specific scenarios represented |
| 情景1 Scenario 1 | 华北落叶松最大叶面积指数LAI为3.0 | 原叶面积指数变为3.0 |
| 情景2 Scenario 2 | 华北落叶松最大叶面积指数LAI为2.0 | 原叶面积指数变为2.0 |
| 情景3 Scenario 3 | 华北落叶松最大叶面积指数LAI为1.0 | 原叶面积指数变为1.0 |
| 对照情景The control scenario | 华北落叶松最大叶面积指数LAI为4.2 | 样地现最大叶面积指数 |
用1993—2002年共10年的实测气象数据,代入率定、检验后的BROOK90模型中,模拟不同情景时该华北落叶松人工林固定样地在1993—2002年的蒸散和产流,同时,也模拟了LAI在1—4.2之间每间隔0.1时该华北落叶松人工林固定样地在1993—2002年的蒸散及其分量和产流。
2.3 数据处理数据统计分析应用Microsoft Excel 2010和SPSS 19.0软件。使用单因素方差分析(one-way ANOVA)揭示不同降水年型下各情景对产流量、蒸散量的影响,并采用Tukey HSD多重分析检验法确定产流量、蒸散量在各情景间的差异显著性(α=0.05) 。利用Microsoft Excel 2010和SigmaPlot 11.0软件进行制图。
考虑到年降水量对于华北落叶松人工林生态水文过程的影响,本研究根据研究区内多年平均降水量(432 mm)及其年降水量的标准差(87.2 mm),将模拟年份划分为以下降水年型：
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(6) |
式中,Pi为当年降水量(mm)；P为多年平均降水量(mm)；σ为多年降水量的标准差(mm)。
对各水文过程变量的LAI阈值的计算参照Lagergren等[38]的阈值计算公式,对其公式稍加改动后如下：
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(7) |
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(8) |
式中,R为水文过程变量的相对值,x为水文过程变量的LAI阈值。公式(7) 适用于与LAI呈正相关关系的水文过程变量,公式(8) 适用于与LAI呈负相关关系的水文过程变量。
3 结果与分析 3.1 不同降水年型下各情景华北落叶松人工林蒸散、产流比较降水年型划分结果为：1994、1996年为丰水年,年均降水量为485.2 mm；1995、1998、2000和2001年为平水年,其年均降水量为418.5 mm；1993、1997、1999和2002年为枯水年,其年均降水量为365.3 mm。
图 1表明：虽然不同降水年型条件下华北落叶松人工林年均总蒸散量的差异较大,但在各降水年型其年均总蒸散量总体表现为：情景3<情景2<情景1<对照情景,其中情景3的总蒸散量要显著低于其它情景(P<0.05) 。在各降水年型下,与对照情景相比,各情景华北落叶松人工林总蒸散量的减小率均小于其 LAI 的减小率。例如：在平水年,情景1、2、3的总蒸散量减小率分别为 2.2%、6.5% 和 20.8%低于其LAI的减小率 28.6%、52.4% 和 76.2%。
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| 图 1 各降水年型华北落叶松人工林不同情景下的年均蒸散量 Fig. 1 Annual evapotranspiration of Larix principis-rupprechtii plantation of various scenarios under different annual precipitations 不同小写字母表示情景间的差异显著(P<0.05) |
在不同降水年型,华北落叶松人工林年均产流量的变化与年均总蒸散量相反,均是对照情景<情景1<情景2<情景3(图 2),且情景3的年均产流量显著高于其它情景(P<0.05) 。在各降水年型,与对照情景相比,均是情景1和情景2的年均产流量的增加率小于LAI的减小率,而情景3的年均产流增加率大于LAI的减小率。在各降水年型下,各情景的年均产流量的增加率如下：在丰水年,情景1、2、3年均产流量的增加率分别为 8.2%、25.6%、129.9%；在平水年,情景1、2、3的增加率分别为9%、29.8%、130.3%；在枯水年,情景1、2、3年均产流量的增加率分别为8.5%、28.1% 和107.8%。
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| 图 2 各降水年型华北落叶松人工林不同情景下的年均产流量 Fig. 2 Annual runoff of Larix principis-rupprechtii plantation of various scenarios under different annual precipitations |
各降水年型下,华北落叶松人工林LAI越大,年均蒸散量越大、年均产流量越小,但各情景下的年均蒸散量和产流量并不与LAI呈比例地变化。对蒸散量来说,各情景总蒸散量的减小率均小于其LAI的减小率；对产流量来说,情景1和情景2的增加率较其LAI的减小率小,而情景3的增加率较大。这表明通过降低冠层LAI减少林分蒸散耗水的作用是有限的。
3.2 LAI对华北落叶松人工林蒸散及其分量的影响华北落叶松人工林年均冠层截留量、蒸腾量与LAI都呈较好的指数增长关系(R2>0.99,P<0.01) ,增长趋势逐渐缓慢,逐渐趋于一个极限值,但不同降水年型间的关系曲线略有差异(图 3和图 4)。华北落叶松人工林冠层截留量在各降水年型的大小排序为：平水年>丰水年>枯水年(图 3),这可能是因为平水年的降水强度小于丰水年的,且降水时间分配较均匀。冠层截留量随LAI的变化幅度在各降水年型总体也表现为平水年>丰水年>枯水年。根据曲线函数求得其在丰水年、平水年和枯水年的最大值分别为62.87、74.93和37.63 mm,这与LAI为4.2时的值相差65.9%、75.0%和22.7%。用公式(7) 计算得出,不同降水年型下决定冠层截留量的LAI阈值差异较大,在丰水年、平水年和枯水年分别为6.2、6.4和4.3,说明冠层截留量受LAI的影响较大；枯水年冠层截留量的LAI阈值明显小于其他降水年型。
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| 图 3 不同降水年型下华北落叶松林冠层截留量随LAI的变化 Fig. 3 Variation of canopy interception along with change in LAI of Larix principis-rupprechtii plantation under different annual precipitations |
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| 图 4 不同降水年型下华北落叶松林蒸腾量随LAI的变化 Fig. 4 Variation of transpiration along with change in LAI of Larix principis-rupprechtii plantation under different annual precipitations |
相对而言,华北落叶松人工林冠层蒸腾量在各降水年型的大小排序大致为：丰水年>平水年>枯水年(图 4)。冠层蒸腾量随LAI的变化幅度随各降水年型表现为丰水年>平水年>枯水年。根据拟合函数求得丰水年、平水年和枯水年的冠层蒸腾量的极限值分别为329.5、289.4和273.9 mm。从模拟看,丰水年的冠层蒸腾量在LAI约为3.5处开始有略微的下降。不同降水年型下冠层蒸腾量LAI的阈值稍有不同,在丰水年、平水年和枯水年分别为2.0、1.7和1.6,这说明冠层蒸腾量受LAI增加的影响越来越小,很快就到达阈值；冠层蒸腾量的LAI阈值受年降水量一定的影响。
如图 5,华北落叶松人工林年均土壤蒸发量与LAI呈指数下降关系(R2>0.99,P<0.01) 。土壤蒸发量随LAI增加先快速下降而后趋于稳定,且两者的关系曲线在丰水年与平水年和枯水年之间的差异明显。土壤蒸发量随LAI的变化速率在丰水年明显大于平水年和枯水年,其在各降水年型的最小值经计算得出分别为18.7、21.43和19.73 mm。LAI阈值在丰水年、平水年和枯水年分别为4.3、3.0和3.1,这说明土壤蒸发量在丰水年受LAI的影响与其他降水年型明显不同,但在各降水年型的最小值几乎一致。
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| 图 5 不同降水年型下华北落叶松林土壤蒸发量随LAI的变化 Fig. 5 Variation of soil evaporation along with change in LAI of Larix principis-rupprechtii plantation under different annual precipitations |
由图 6知,华北落叶松人工林的年均总蒸散量与LAI的关系也十分紧密(R2>0.99,P<0.01) ,两者在不同降雨条件下呈指数增长关系,但增长逐渐缓慢,存在极限值,在不同降水年型的关系曲线差异较明显。蒸散量随LAI的变化速率大小在各降水年型表现为丰水年>平水年>枯水年,其最大值在丰水年、平水年、枯水年分别为390.5、358和326.13 mm,其LAI阈值在丰水年、平水年和枯水年分别为1.6、1.5和1.3。蒸散量的LAI阈值与蒸腾量的比较接近,可能因为蒸腾是蒸散的最大支出分量。
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| 图 6 不同降水年型下华北落叶松林蒸散量随LAI的变化 Fig. 6 Variation of evapotranspiration along with change in LAI of Larix principis-rupprechtii plantation under different annual precipitations |
由图 7知,在各降水年型,华北落叶松人工林的年均产流量与LAI呈现紧密的负相关指数关系(R2>0.99,P<0.01) ,但在不同降水年型的关系曲线有些差异。年均产流量在各降水年型的大小排序为：丰水年>平水年>枯水年,其随LAI的变化幅度大小也是丰水年>平水年>枯水年。其最小值分别是83.4、54.45和46.07 mm,LAI阈值分别为2.5、2.3和2.3,说明产流量的LAI阈值在丰水年略大于平水年和枯水年；无论LAI值多大,样地始终存在一定的产流量。
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| 图 7 不同降水年型下华北落叶松林产流量随LAI的变化 Fig. 7 Variation of runoff along with change in LAI of Larix principis-rupprechtii plantation under different annual precipitation |
本文认为华北落叶松人工林蒸散量和LAI呈正相关关系,这与对其它森林生态系统的研究结果相一致[13-15]。然而,这些研究多认为两者之间是线性关系,而非曲线关系。Testi等[13]对西班牙南部的橄榄树(Canarium album)的研究表明,在不受水分限制的夏季,橄榄林蒸散与LAI之间存在明显的线性增长关系。又如,Gong等[15]对我国西北灌溉试验站的苹果树(Malus pumila)的研究也发现,在没有水分胁迫情况下,苹果林蒸散和LAI有很好的线性增长关系。以上事实说明,供水条件是决定蒸散的关键环境因子[39],它可能会直接影响到林分蒸散与LAI之间的关系曲线。本研究区位于半干旱区,经常由于降雨稀少而导致土壤水分亏缺,这可能也是导致华北落叶松林分蒸散随LAI出现曲线增长的原因之一。研究表明：林分蒸腾量与LAI为正相关关系[17-22],但随着土壤水分有效性的减少,蒸腾量可能会有所下降[40]。如,Forrester等[20]研究了澳大利亚东南部的蓝桉(Eucalyptus globulus),结果发现冠层蒸腾量和LAI呈显著地线性增长关系。然而,Bréda等[23]对法国35a树龄的无梗花栎(Quercus petraea)进行地间伐试验发现：林分蒸腾量随LAI先线性增长后减少。除植被类型的原因外,这些结果不同的原因可能归结为土壤水分有效性的差异。前者研究区的年降水量约700 mm,土壤水分有效性较高,根系吸取土壤水分的速率能平衡叶片蒸腾损耗水分的速率[41],所以蒸腾和LAI呈线性增长关系；而后者研究区间伐后初期的土壤水分有效性较高,表现为较快的林分生长和蒸腾,但后期随着土壤水分有效性降低,严重遏制了树木的蒸腾,故蒸腾随着LAI先增加后下降。本研究中华北落叶松人工林冠层蒸腾随着LAI增加逐渐缓慢再次说明了土壤水分有效性对于林分水分利用的限制作用。
不同降水条件下,模拟华北落叶松人工林的蒸腾随LAI的增加逐渐变缓,甚至达到一定LAI阈值后开始有略微的下降趋势(图 4),这可能与树木竞争对冠层蒸腾的影响有关。王彦辉等[42]总结在宁夏固原六盘山的赵千户林场对华北落叶松和山桃林分的研究发现,虽然林木蒸腾量随密度降低也有减少,但减少率远低于密度降低率,认为是因密度减小后林木个体蒸腾增大。本模拟研究中,随着LAI的增加,受土壤水分有效性等限制树木竞争加剧,林木个体蒸腾量因而逐渐减小,导致林分总体蒸腾量增加率小于其LAI的增加率,蒸腾量增加趋势逐渐变缓,甚至出现降低的情况[43]。
4.2 华北落叶松人工林产流与其LAI的关系本文研究发现产流量和林冠层LAI两者为负相关指数关系,这与张娜等[31]对长白山自然保护区内林地模拟研究结果一致,但与赖格英等[33]的研究结果(即产流和LAI为正相关关系)不一致,这可能与各自研究地区的气象条件、地质和土壤条件等有关。本研究区位于半干旱土石山区,土层较厚,年降水量为432 mm,而赖格英等[33]的研究区位于湿润区,年降水量约1520 mm,由于各地区降水特征、森林类型、地质地貌条件和土壤结构等因素的差异,导致研究结果不尽相同。总之,产流量和林冠层LAI的关系还需深入探究以得到较普适的结论。
4.3 华北落叶松人工林生态水文过程中的LAI阈值生态阈值是指某一或某一系列生态参数达到某一点的值,当低于或高于这个点时将引起某个或某些性状或过程的急剧变化[44]。LAI是反映植被冠层结构的重要参数,因此,LAI阈值不仅对于深入系统认识森林植被结构对水文过程的影响机制具有十分重要的作用,而且对于科学指导林分经营管理、保证林分可持续发展具有重要的实践价值。本文参照Lagergren等[38]的阈值公式计算了华北落叶松人工林冠层LAI响应于产流量、总蒸散量及其分量的阈值,结果发现：LAI阈值以下,各水文过程变量随LAI的增加或减小迅速；LAI阈值以上,各变量随LAI的增加或减小缓慢,趋于稳定。同时,各变量在不同降水年型的LAI阈值有所不同。对于总蒸散量、蒸腾量和产流量来说,其阈值大小在各降水年型表现为丰水年>平水年≥枯水年；而其它变量在不同降水年型的LAI阈值表现并不如此,冠层截留量的LAI阈值在枯水年(4.3) 明显小于在丰水年(6.2) 和平水年(6.4) 的值,土壤蒸发量的LAI阈值在丰水年(4.3) 明显大于在其他降水年型(平水年,3；枯水年,3.1) 。一般地,在LAI低于阈值时,各变量变化的幅度在丰水年要大于平水年和枯水年,这说明,各变量的变化在水分较充足的年份中更多取决于冠层LAI的变化,而在水分较亏缺的年份中,可能更多受水分条件的限制。
5 结论1) 情景模拟发现：华北落叶松人工林年蒸散量和产流量的变化率与冠层LAI的变化率并不一致。在不同降水年型下,以冠层LAI 等于4.2为对照,各情景总蒸散量的减小率均小于其LAI的减小率；对年产流量来说,其在LAI降低为3、2时的增加率小于LAI的减小率,其在LAI降低为1时的增加率大于LAI的减小率,这表明通过减少冠层LAI来降低林分蒸散的作用是有限的。
2) 对不同降水年型下各水文过程变量与冠层LAI的关系拟合表明：林分蒸散量、冠层截留量、蒸腾量与LAI都呈显著的正相关关系(R2>0.99,P<0.01) ,而土壤蒸发量、产流量与LAI呈显著的负相关关系(R2>0.99,P<0.01) ；且各变量随着LAI的增加或减少逐渐缓慢,趋于一个极限值,产生这一结果的主要原因可能是本研究区受降水条件、立地水分等的限制作用较大。
3) 本文计算了不同降水年型下华北落叶松人工林年均产流量、总蒸散量及其分量的LAI阈值,结果表明：当LAI小于阈值时,各水文过程变量都随LAI迅速地增加或减小；当LAI大于阈值时,各变量随LAI的增加或减小缓慢,趋于稳定。各水文过程变量LAI阈值对降水年型的响应不同,一般在丰水年要大于枯水年。各变量随LAI的变化幅度多表现为丰水年大于平水年和枯水年,说明它在水分较充足的年份中更多取决于冠层LAI的变化,而在水分较亏缺的年份中,可能更多受水分条件的限制。
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