2017, Vol. 37文章信息
- 刘泽彬, 王彦辉, 邓秀秀, 刘宇, 张桐, 左海军, 王亚蕊, 熊伟, 于澎涛, 徐丽宏
- LIU Zebin, WANG Yanhui, DENG Xiuxiu, LIU Yu, ZHANG Tong, ZUO Haijun, WANG Yarui, XIONG Wei, YU Pengtao, XU Lihong.
- 六盘山华北落叶松林下穿透雨空间变异特征
- Spatial variations of throughfall in a Larix principis-ruprechtii plantation of Liupan Mountains, Ningxia, China
- 生态学报. 2017, 37(10): 3471-3481
- Acta Ecologica Sinica. 2017, 37(10): 3471-3481
- http://dx.doi.org/10.5846/stxb201602210305
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文章历史
- 收稿日期: 2016-02-21
- 网络出版日期: 2017-02-17
2. 中南林业科技大学林学院, 长沙 410004;
3. 北京林业大学水土保持学院, 北京 100083
2. College of Forest, Central south University of Forestry and Technology, Changsha 410004, China;
3. College of Soil and Water Conservation, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China
降雨经过林冠后一部分被截留, 一部分转化为干流, 其余部分则以穿透雨形式进入地表。由于林冠的截留量有限以及干流量仅占降雨量很小一部分, 因此穿透雨往往成为林地水分补给的主要形式[1-2]；同时, 穿透雨可以湿沉降形式把大气中漂浮物及林冠截持物和林冠淋溶物洗脱后输入到林地, 因而也是林地养分输入的重要途径[3-4]。林冠特征的空间差异及其截持作用, 导致穿透雨的数量和空间分布变化很大, 这对于林地的入渗、产流、蒸发等一系列生态水文过程和土壤水分空间分布及养分循环等均具有重要影响。对此进行准确描述, 是开展精细化的森林生态水文影响评价和森林生态系统经营的需要。
国内外已对森林穿透雨特征做了大量研究, 研究测定方法主要是在林地布设雨量收集器, 涉及到穿透雨的数量变化[5-7]、时空格局、影响因素[8-10], 以及穿透雨收集器数量对测定精度的影响[1, 11]等, 取得了较丰硕成果, 如Sinnun等[12]和曹云等[13]均报道, 冠层对降雨的聚集效应可能会使局部穿透雨量大于林外雨量；Wullaert等[8]和时忠杰等[14]研究认为, 冠层结构 (如叶面积指数、冠层厚度、郁闭度等) 是影响穿透雨空间分布的重要因素；Shinohara等[1]研究发现, 穿透雨收集器布设数量达8个以上时才能保证毛竹林 (Phyllostachys pubescens) 穿透雨测定误差在可接受范围内。这些研究成果为进一步深入研究森林水文过程和水量平衡影响等奠定了良好基础。
华北落叶松 (Larix principis-ruprechtii) 是我国北方地区的主要造林树种之一, 其水文服务功能在很多地区都很重要[15-17]。目前华北落叶松林冠水文作用研究已较多, 涉及到降雨组分变化[18]、截留特征[19]、单株林冠下穿透雨空间变化[20]等。但在林分尺度上还缺乏对穿透雨空间分布特征的研究。因此, 本文在宁夏六盘山香水河小流域, 选择了华北落叶松人工林样地, 布设40个穿透雨收集器, 进行了一个生长季的监测, 详细探讨穿透雨的空间分布特征及影响因素, 并合理确定穿透雨收集器的布设数量, 以期为准确量化华北落叶松林降水转化作用及开展水文调节功能评价提供科学依据。
1 研究区概况与研究方法 1.1 研究区概况研究区位于宁夏回族固原六盘山自然保护区南侧的香水河小流域 (106°09′—106°30′E, 35°15′—35°41′N, 海拔2010—2942 m), 属暖温带半湿润气候, 年均气温6.0℃, 年均降水量632 mm, 5—10月降雨量占全年降雨量的87.1%(图 1), 无霜期100—130 d[21]。小流域内土壤以山地灰褐土为主。小流域面积为43.74 km2, 其森林覆盖率高达70%, 以天然次生林为主, 主要树种有华山松 (Pinus armandii)、红桦 (Betula albo-sinensis)、白桦 (Betula platyphylla) 和辽东栎 (Quercus liaotungensis) 等；人工林占有较高面积比例, 达31.3%, 以华北落叶松林为主, 另有少量油松 (Pinus tabuliformis) 林等。
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| 图 1 研究区1961—2010年月均降雨量和月均气温分布 Fig. 1 Distribution of the mean monthly precipitation and air temperature at study area in 1961—2010 |
在香水河小流域的分水岭沟子流域, 设置了一块30 m×30 m华北落叶松人工纯林样地, 其海拔高度为2410 m, 坡向为东南坡, 平均坡度为21°。林冠郁闭度为0.73, 林下灌木稀少, 覆盖度在5%左右, 有蒙古荚迷 (Viburnum mongolicum)、秦岭小檗 (Berberis circumserrata) 等；草本覆盖度在40%左右, 以东方草莓 (Fragaria orientalis) 和华北苔草 (Carex hancockiana) 为优势种。样地具体林分结构特征详见表 1。
| 林龄 Stand age/a |
密度 Density/(株/hm2) |
平均树高 Mean tree height/m |
平均胸径 Mean DBH/cm |
郁闭度 Canopy density |
枝下高 Height of clear trunk/m |
冠幅直径 Crown diameter/m |
| 34 | 833 | 18.15±2.03 | 20.71±3.91 | 0.73 | 5.30±0.67 | 4.67±0.79 |
在离样地100 m的空旷地, 放置一台WeatherHawk 232自动气象站 (WeatherHawk, USA), 测定林外降水量, 每隔5 min记录1次数据。同时在附近放置1个直径20 cm的标准雨量筒, 作为备用和修正。
为准确地反映林内穿透雨的空间分布特征, 采用林内网格机械布点和随机布点相结合的方法布设穿透雨收集器, 即首先按6 m×6 m网格间距布设36个自制穿透雨收集器, 然后再随机布设4个穿透雨收集器, 共40个。穿透雨收集器的截面积为230.58 cm2(长18.3 cm, 宽12.6 cm), 其上端截面高出地面25 cm, 以避免草本植物和地面雨滴击溅的影响。同时, 利用卷尺测定各雨量收集器距最近一棵树树干的距离。每次降雨结束后, 立即用量筒测定各收集器中的穿透雨体积 (mL), 并换算成雨深 (mm)。在2015年生长季 (5—10月), 共测定了34场有效降雨事件 (即能收集到穿透雨的降雨事件)。
1.3 叶面积指数和冠层厚度测定于2015年6—8月, 利用LAI-2200C冠层分析仪 (LI-COR, USA), 测定每个雨量收集器正上方的叶面积指数, 测定时间为每月中旬。由于该地区降雨多集中在6—8月份, 且6月中旬后的叶面积指数已基本稳定, 因此利用这3个月的实测叶面积指数平均值反映各雨量收集器上方的叶面积指数特征。利用VertexⅢ超声波测高测距仪 (Häglof, Sweden), 测定每个雨量收集器上方的冠层厚度。
1.4 穿透雨收集器数目的确定利用Monte Carlo模拟重抽样的方法[11], 确定一定误差范围下所需的雨量收集器最少数量。具体做法如下：(1) 将2015年5—10月34场降雨分为3个降雨量级 (0—10、10—20、>20 mm), 将每个雨量级下40个穿透雨收集器所测定穿透雨深的平均值作为Monte Carlo模拟的初始值。(2) 利用Monte Carlo模拟重抽样方法, 对雨量筒 (n=2—39) 进行多次重抽样 (不放回抽样), 重抽样过程重复1000次, 以获取足够的随机样本[1, 11], 计算不同组的n个雨量收集器的穿透雨平均值, 这一过程可保证从固定的40个雨量收集器中随机模拟可能出现的2—39个雨量收集器的平均值。(3) 对不同数量 (n=2—39) 的雨量收集器, 计算得到平均穿透雨量的分布特征和范围, 同时也可取平均值的置信区间[11]。然后, 根据平均穿透雨量平均值及其置信区间随雨量收集器数量的变化, 就可得出在一定误差水平下每个降雨量级所需的雨量收集器最少数量。
1.5 统计分析利用SPSS 19.0软件中的Pearson相关性分析, 揭示穿透雨量与叶面积指数、冠层厚度和测点离开树干距离的关系。利用R 3.2.3软件, 进行Monte Carlo重抽样模拟。利用SigmaPlot 11.0软件, 进行绘图。
2 结果与分析 2.1 研究期间降雨特征在研究期间 (2015年5月6日—10月31日) 共观测到能产生穿透雨的有效降雨事件34次, 对应的林外累计降雨量为567.0 mm, 平均次降雨量16.8 mm, 变异系数为101.4%。研究期间的次降雨量集中在0—10 mm之间, 发生频率达50.9%；降雨量级在10—40 mm之间的降雨发生频率为40.2%；＞40 mm的降雨发生频率较低, 仅8.8%(图 2)。
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| 图 2 研究期间的降雨特征 Fig. 2 Characteristics of gross rainfall during the study period |
研究期间平均降雨历时变异较大, 从0.5 h到48 h, 平均为11.0 h, 变异系数可达122.9%。次降雨历时主要集中在0—20 h之间, 占85.3%, 其中≤2 h的降雨发生频率占26.5%；降雨历时＞20 h的降雨发生频率相对较低, 占14.7%(图 2)。
研究期间的次降雨平均强度为2.74 mm/h, 最小值为0.38 mm/h, 最大值为11.5 mm/h, 变异系数为93.0%。降雨强度集中在0—2 mm/h, 占55.9%；强度在2—5 mm/h的发生频率为32.4%；而强度＞5 mm/h的发生频率较小, 仅占11.8%(图 2)。
2.2 林下穿透雨及其变异性观测期间, 林内穿透雨量共为483.5 mm, 占同期林外降雨量的85.3%；平均单场穿透雨量14.2 mm, 变异系数为118.6%。次降雨的穿透雨率大小受降雨特征明显影响, 由图 3可知, 当次降雨量变化在0—20 mm时, 穿透雨率随降雨量增加呈明显增加；当次降雨量大于20 mm时, 穿透雨率渐趋稳定值 (95%)。对次降雨穿透雨率和次降雨量的关系进行拟合, 两者呈显著的指数函数 (Exponential rise to maximum) 关系, 拟合效果 (R2) 达84.5%：
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| 图 3 研究样地的次降雨穿透雨率和穿透雨变异系数随次降雨量的变化 Fig. 3 Variation of the plot throughfall ratio and its CV with the depth of individual rainfall events |
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式中, Tf代表林内40个测点的次降雨平均穿透雨率 (%), Rf代表林外次降雨量 (mm)。
林内不同测点间穿透雨的变异系数与降雨量存在显著负相关 (P < 0.05), 由图 3可知, 当次降雨量＜2 mm时, 穿透雨的变异系数为100%；而后, 随降雨量增加而急剧下降, 在次降雨量＞20 mm时, 基本趋于稳定值 (15%左右)。穿透雨的变异系数与次降雨量的关系可用指数函数 (Exponential Decay) 表示, 拟合度达84.8%：
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式中, CV代表同一场降雨林内不同测点间的穿透雨变异系数 (%), Rf代表林外降雨量 (mm)。
2.3 次降雨的穿透雨空间变异及影响因素树木特征是影响穿透雨空间变异的重要因素, 本研究考虑了测点离树干距离、测点上方冠层厚度和叶面积指数3个树木特征因子, 相关性分析显示, 冠层厚度与测点距树干距离存在显著的负相关 (P < 0.01), 其他因子之间相关性不显著 (表 2)。图 4展示了所有40个测点的穿透雨量34场降雨平均值随测点离树干距离、测点上方冠层厚度和叶面积指数的变化。可知, 测点穿透雨量与测点离树干的距离呈显著正相关 (P < 0.05), 与测点上方冠层厚度 (P < 0.05) 和叶面积指数 (P < 0.05) 呈显著负相关。其中, 冠层厚度对穿透雨空间变异的影响最大 (r=-0.379)。
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| 图 4 所有测点平均穿透雨量随叶面积指数、冠层厚度和离树干距离的变化 Fig. 4 Variation of the mean throughfall of each collector with the above leaf area index, canopy thickness and the distance to nearest stem |
| 指标Indexes | 测点距树干的距离 Distance to the nearest stem/m |
冠层厚度 Canopy thickness/m |
| 叶面积指数Leaf area index/(m2/m2) | -0.024 | 0.055 |
| 测点距树干的距离Distance to the nearest stem/m | 1 | -0.403** |
| **表示相关性在0.01水平上极显著 | ||
图 5展示了3个降雨量级条件下各测点平均穿透雨量随测点上方的叶面积指数、冠层厚度及测点离树干距离的变化。可知, 穿透雨量随降雨量增大而增加, 且3个林木生长指标的影响也存在一定的降雨量级差异。Pearson相关分析显示 (表 3), 当次降雨量小于10 mm时, 测点穿透雨量与测点上方叶面积指数呈显著负相关 (P < 0.01), 与测点距树干的距离和测点上方冠层厚度不相关；当降雨量在10—20 mm时, 测点穿透雨量与测点距树干的距离呈显著正相关 (P < 0.01), 与测点上方冠层厚度呈显著负相关 (P < 0.01), 但与测点上方叶面积指数不相关；当降雨量大于20 mm时, 测点穿透雨量与3个生长指标均不显著相关。
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| 图 5 不同雨量级下各测点穿透雨量随其上方叶面积指数、冠层厚度和离树干距离的变化 Fig. 5 Variation of throughfall of each collector with leaf area index, canopy thickness and the distance to nearest stem under different rainfall ranges |
| 降雨量级 Rainfall ranges/mm |
叶面积指数 Leaf area index/(m2/m2) |
测点距树干的距离 Distance to the nearest stem/m |
冠层厚度 Canopy thickness/m |
| 0—10 | -0.424** | 0.310 | -0.262 |
| 10—20 | -0.266 | 0.436** | -0.441** |
| >20 | -0.244 | 0.222 | -0.300 |
由图 6可看出, 在3个降雨量级下, 随穿透雨收集器数量 (n=2—39) 增多, 穿透雨的平均值及置信区间 (CI, 90%和95%) 均逐渐向内收缩。
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| 图 6 Monte Carlo模拟的穿透雨平均值和置信区间随雨量收集器数量的变化 Fig. 6 Variation of the average and confidence intervals of throughfall with collector number based on the Monte Carlo re-sampling 5%、10%误差水平指占40个收集器测穿透雨量平均值的5%、10% |
利用统计学原理, 以5%和10%误差为界, 分别确定在90%和95%置信区间下3个降雨量级的穿透雨收集器布设数量。在降雨量级为0—10 mm时, 在95%的置信区间下, 收集器数量≥13个和≥26个时, 所测穿透雨值不会超过10%和5%的误差水平；在90%的置信区间下, 收集器数量≥9和≥23个时, 所测穿透雨值不会超过10%和5%的误差水平。在降雨量级为10—20 mm时, 在95%的置信区间下, 当收集器数量≥6个和≥15个时, 所测穿透雨值不会超过10%和5%的误差水平；在90%的置信区间下, 当收集器数量≥4和≥12个时, 所测穿透雨值不会超过10%和5%的误差水平。在降雨量级＞20 mm时, 在95%的置信区间下, 收集器数量≥5个和≥15个时, 所测穿透雨值不会超过10%和5%的误差水平；在90%的置信区间下, 收集器数量≥4和≥12个时, 所测穿透雨值不会超过10%和5%的误差水平。
在3个降雨量级下的穿透雨平均值置信区间的上限和下限随收集器数量的变化曲线的拟合函数见表 4。其中, y代表穿透雨平均值置信区间的上限或下限, x代表穿透雨收集器的数量 (x < 40)。可藉此直接求出在一定误差范围下所需要的穿透雨收集器数量。
| 降雨量级 Rainfall ranges/mm |
置信区间/% Interval of confidence |
下限 Lower limit |
R2 | 上限 Upper limit |
R2 |
| 0—10 | 95 | y=1.684+0.209ln (x) | 0.977 | y=3.263-0.205ln (x) | 0.986 |
| 90 | y=1.809+0.176ln (x) | 0.977 | y=3.140-0.173ln (x) | 0.985 | |
| 10—20 | 95 | y=10.115+0.587ln (x) | 0.983 | y=14.582-0.585ln (x) | 0.987 |
| 90 | y=10.497+0.486ln (x) | 0.981 | y=14.201-0.485ln (x) | 0.986 | |
| >20 | 95 | y=29.295+1.621ln (x) | 0.981 | y=41.638-1.611ln (x) | 0.989 |
| 90 | y=30.300+1.357ln (x) | 0.980 | y=40.628-1.347ln (x) | 0.989 |
盛后财等[22]研究发现, 兴安落叶松 (Larix gmelinii) 的次降雨事件的穿透雨率随降雨量增加先显著增加后渐趋稳定, 本研究也得到了类似结果, 当次降雨量小于20 mm时, 华北落叶松林穿透雨率随降雨量增加而先快速增大后缓慢增大, 当降雨量大于20 mm后不再明显增加并渐趋稳定。这是因雨量超过林冠层最大截留能力时, 林冠达到饱和, 降雨除了雨中蒸发和干流外全部转化为穿透雨, 所以次降雨事件的穿透雨率大小很大程度上主要取决于降雨量大小[5]。随着次降雨量增大, 降雨会更多地通过枝条汇入树干, 以一定的比例通过干流形式进入地表, 这是在次降雨量很大时穿透雨率维持在一个低于100%(100-干流率) 数值的原因。
在本研究期间 (2015年5月6日至10月31日), 六盘山的华北落叶松林总穿透雨量为483.5 mm, 占同期林外降雨量的85.3%, 明显高于在祁连山测定的青海云杉 (Picea crassifolia) 林的75.8%[5]、在大兴安岭测定的樟子松 (Pinus sylvestris var. mongolica) 林的73.58%[23]和在大兴安岭测定的兴安落叶松林的76.57%[24], 这很可能与其他研究中的研究期间内雨量级相对较小有关。
华北落叶松林内穿透雨变异系数随降雨量增加而减小, 在降雨量大于20 mm后基本趋于稳定, 这与其他树种的研究结果一致[1, 25-26], 主要是因随降雨量增加, 冠层结构特征 (如郁闭度、叶面积指数和冠层厚度等) 对穿透雨的影响会逐渐减弱, 直至最小；穿透雨的空间变化也会相应逐渐变小并趋于稳定[27]。对油松[27]、海岸松 (Pinus pinaster)[28]、兴安落叶松[22]和青海云杉[5]等针叶林的研究发现, 穿透雨变异系数基本稳定在18%—22%之间, 本研究中基本稳定在15%左右, 低于上述研究, 但与Fan等[10]研究的杂交松 (Pinus elliottii×Pinus caribaea var. hondurensis) 林的结果相当 (穿透雨变异系数16.5%)。当穿透雨变异系数趋于稳定时, 变异系数大小主要取决于林冠结构的空间异质性和穿透雨收集器的面积[26, 29]。已有研究表明[29], 穿透雨变异系数随使用的穿透雨收集器面积增大而减小。本研究和Fan等[10]使用的穿透雨收集器面积 (230.58 cm2和117 cm2) 均小于上述其他研究 (314.2 cm2和706.5 cm2), 因此, 穿透雨收集器面积不是导致本研究穿透雨变异系数较小的主要原因。本研究和Fan等[10]的研究对象均为单株规则排列的人工林, 林冠的空间异质性相对较低, 这可能是导致本研究中穿透雨变异系数低于其他研究结果的主要原因。
已有研究表明[5, 14, 30], 冠层结构是影响林内穿透雨空间分异的重要因素, 但由于不同树种的分枝角度和叶片形态等的差异, 导致影响不同树种穿透雨率的主导树木特征因子有所不同。如盛后财等[22]研究发现, 兴安落叶松林的穿透雨空间分布特征主要受冠层厚度的影响；李振新等[30]研究发现, 测点距主树干的距离对岷江冷杉 (Abies faxoniana) 林内穿透雨率的影响最大；而时忠杰等[14]发现, 叶面积指数是影响六盘山华山松 (Pinus armandii) 林内穿透雨率的主要树木特征。本研究分析了华北落叶松林内各测点的2015年生长季内34次降雨的平均穿透雨量与雨量收集器上方的叶面积指数、冠层厚度及距最近树干的距离的关系, 认为这3个林木特征均是影响穿透雨空间分布的重要因素, 且冠层厚度的影响最大；进一步分析发现, 这些树木特征对穿透雨空间分布的影响具有降雨量级差异, 当降雨量小于10 mm时, 叶面积指数是主要影响因子；当降雨量变化在10—20 mm时, 主要影响因子是测点距最近树干的距离及冠层厚度；当降雨量大于20 mm时, 3个树木特征的影响均不显著, 这类似于田风霞等[5]在祁连山研究青海云杉林内穿透雨空间分布影响因子的结论。这表明, 结合降雨特征分析树木特征对林内穿透雨空间分布的影响将更加有效。
由于林下穿透雨有明显的空间异质性, 为确保评估的准确性, 往往需布设大量穿透雨收集器, 有可能因过度大量观测而增加研究成本和时间耗费, 有必要确定一定误差下的最少穿透雨收集器数量。已有研究表明[31], 不同森林类型所需的最少收集器数量存在明显不同。Rodrigo等[11]利用Monte Carlo模拟重抽样方法得出的冬青栎 (Quercus ilex) 林在95%置信区间下要满足5%的误差要求时需22个以上的收集器, 在满足10%的误差要求时则需9个以上的收集器；Shen等[25]利用模拟重抽样的方法研究了栲树 (Castanopsis fargesii) 林穿透雨的空间分布, 认为在95%的置信区间下, 收集器数量大于5和10个时, 所测穿透雨量值不会超过10%和5%的误差水平。本研究得出, 当降雨量级在0—10 mm时, 在95%的置信区间下, 华北落叶松林内布设13和26个以上的穿透雨收集器时, 所测穿透雨值能控制在10%和5%的误差范围内；在90%的置信区间下, 布设9和23个以上的收集器能使误差控制在10%和5%以内。当降雨量级在10—20 mm时, 在95%的置信区间下, 华北落叶松林内布设6和15个以上的收集器时, 所测穿透雨值能控制在10%和5%的误差范围内；在90%的置信区间下, 布设4和12个以上的收集器能使误差不超过10%和5%的水平。当降雨量级大于20 mm时, 在95%的置信区间下, 华北落叶松林内布设5和15个以上收集器时, 所测穿透雨量误差能控制在10%和5%内；在90%的置信区间下, 布设4和12个以上的收集器能使误差不超过10%和5%。这表明, 除林分类型影响穿透雨收集器布设数量外, 降雨量级的影响也很大, 需予以考虑。在本研究地点, 由于次降雨量集中在0—10 mm, 故应更多参考降雨量级0—10 mm时所需的穿透雨收集器布设数量。本研究确定的穿透雨收集器最少数量是在特定林分结构和收集器截面面积 (230.58 cm2) 及空间分布格局情况下的结果。如果采用的穿透雨收集器截面面积增大, 会因承接更多面积来源的穿透雨而降低空间变异性[11], 从而可在满足相同误差要求下采用较少的收集器。因此, 要得到一个确定穿透雨收集器最低数量的通用方法, 还需很多研究, 如确定穿透雨收集器最低数量与收集器截面面积、森林冠层结构及空间分布格局、穿透雨收集器的空间布设格局等的数量关系。
4 结论根据本文华北落叶松林穿透雨空间分异特征的研究, 得到如下结论：
(1) 随次降雨量增加, 林下穿透雨率先显著增加后渐趋稳定, 穿透雨的变异系数则先显著降低后趋于稳定, 两者与次降雨量的关系均可用指数函数表示。
(2) 各树木特征 (叶面积指数、冠层厚度和测点离最近树干距离) 对林下穿透雨空间分布的影响随次降雨量大小而变。叶面积指数对穿透雨空间分布的影响随次降雨量的增加逐渐减弱, 而测点离最近树干距离和冠层厚度对穿透雨空间分布的影响随次降雨量的增加先增强后减弱。
(3) 对本研究特定林分, 考虑到次降雨量集中在0—10 mm, 在95%的置信区间下, 若要将穿透雨测定值控制在10%和5%误差范围内, 应均匀布设13和26个以上的收集器；在90%置信区间下, 控制穿透雨误差不超过10%和5%时需至少布设9和23个收集器。
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