全 文 ：辽西农林复合系统中杨树液流速率与
气象因子的时滞效应*
孙摇 迪1,2 摇 关德新1**摇 袁凤辉1 摇 王安志1 摇 吴家兵1
( 1 中国科学院沈阳应用生态研究所, 沈阳 110016; 2 中国科学院研究生院, 北京 100049)
摘摇 要摇 应用 Granier热扩散探针(TDP)对辽西农林复合系统中杨树的树干液流速率进行连
续观测, 并同步观测微气象因子.将杨树液流速率与对应的空气温度、空气湿度、净辐射和饱
和水汽压差数据进行逐行错位分析,探讨晴天下杨树树干液流速率与气象因子之间的时滞效
应.结果表明: 杨树的液流速率提前于空气温度、空气湿度和饱和水汽压差,而滞后于净辐
射;6—9 月,杨树液流速率分别提前于空气温度 70、30、50、90 min,空气湿度 80、40、40、90
min,饱和水汽压差 90、50、70、120 min;而滞后于净辐射 10、10、40、40 min.对综合气象影响因
子与杨树液流速率进行回归分析,包含与不包含时滞效应的相关度均达到极显著水平,决定
系数分别为 0郾 903 和 0郾 885,包含时滞效应的决定系数提高了 2郾 04% ,从而提高了液流速率数
值模拟的精度.
关键词摇 杨树摇 Granier热扩散探针法摇 气象因子摇 时滞效应
文章编号摇 1001-9332(2010)11-2742-07摇 中图分类号摇 Q948. 11摇 文献标识码摇 A
Time lag effect between poplar爷s sap flow velocity and microclimate factors in agroforestry
system in west Liaoning Province. SUN Di1,2,GUAN De鄄xin1, YUAN Feng鄄hui1,WANG An鄄
zhi1,WU Jia鄄bing1 ( 1 Institute of Applied Ecology, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016,
China; 2Graduate University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) . 鄄Chin. J.
Appl. Ecol. ,2010,21(11): 2742-2748.
Abstract: By using Granier爷 s thermal dissipation probe, the sap flow velocity of the poplars in
agroforestry system in west Liaoning was continuously measured, and the microclimate factors were
measured synchronously. Dislocation contrast method was applied to analyze the sap flow velocity
and corresponding air temperature, air humidity, net radiation, and vapor pressure deficit to discuss
the time lag effect between poplar爷 s sap flow velocity and microclimate factors on sunny days. It
was found that the poplar爷s sap flow velocity advanced of air temperature, air humidity, and vapor
pressure deficit, and lagged behind net radiation. The sap flow velocity in June, July, August, and
September was advanced of 70, 30, 50, and 90 min to air temperature, of 80, 30, 40, and 90 min
to air humidity, and of 90, 50, 70, and 120 min to vapor pressure deficit, but lagged behind 10,
10, 40, and 40 min to net radiation, respectively. The time lag time of net radiation was shorter
than that of air temperature, air humidity, and vapor pressure. The regression analysis showed that
in the cases the time lag effect was contained and not, the determination coefficients between com鄄
prehensive microclimate factor and poplar爷s sap flow velocity were 0郾 903 and 0郾 855, respectively,
indicating that when the time lag effect was contained, the determination coefficient was ascended
by 2郾 04% , and thus, the simulation accuracy of poplar爷s sap flow velocity was improved.
Key words: poplar; Granier爷 s thermal dissipation probe method; microclimate factor; time lag
effect.
*国家“十一五冶科技支撑计划项目(2006BAD03A0502)资助.
**通讯作者. E鄄mail: guan_dexin@ 126. com
2010鄄05鄄18 收稿,2010鄄09鄄06 接受.
应 用 生 态 学 报摇 2010 年 11 月摇 第 21 卷摇 第 11 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
Chinese Journal of Applied Ecology, Nov. 2010,21(11): 2742-2748
摇 摇 树干液流传导是树木耗水研究的重要内容[1] .
近年来,国内外学者利用热技术对林木耗水问题进
行了大量卓有成效的研究[2-4],研究内容包含对不
同树种液流的年度、季节及日周期变化规律[5-7],树
木观测方位、树干高度和径阶等方面[8-10],根据树木
边材分布模型推导出林木群体蒸腾耗水量[11-13],并
利用同步监测的环境因子来分析不同树种液流与环
境因子的相关性[14-15] .
杨树是我国北方主要的造林树种,广泛用于生
态防护林和工业用材林. 目前国内外学者对其液流
进行了研究[16-20],主要集中在杨树液流速率的时空
变化及其与环境因子之间的关系,而关于其液流速
率与环境因子之间的关系多集中在同步数据的对应
分析上,很少分析树木蒸腾的时滞效应. 研究发现,
由于蒸腾流和测定液流部位的上部树干储存水分的
交换,树冠蒸腾与树干液流间存在几分钟到几个小
时不等的滞后时间[21-22],而有关树木蒸腾与环境因
子间的时滞效应研究却很少[23] . 为此,本文基于辽
西农林复合系统中的杨树液流速率和小气候观测数
据,采用时间错位对比法分析了液流速率与气象因
子之间的时滞效应,以弥补以往树木耗水研究中存
在的不足,以期为准确评价环境因子对林木耗水产
生的影响提供科学依据.
1摇 研究地区与研究方法
1郾 1摇 研究地区概况
本试验地点位于辽宁省朝阳市建平县太平庄乡
(41毅46忆55郾 2义 N,119毅17忆25郾 1义 E),该地区属温带半
干旱半湿润气候区,年平均气温 7郾 6 益, 最高气温
37 益,最低气温-36郾 9 益,年平均降水量在 614郾 7
mm,多集中在 6—8 月,无霜期 120 ~ 155 d. 土壤为
沙壤土,试验地为 4 年生杨树(欧美 64)鄄烟草(110)
复合系统,延伸面积约为 800 m伊1000 m,杨树种植
株行距为 3 m伊4 m,高度平均为 8 m,下层烟草株行
距为 0郾 4 m伊1 m.
1郾 2摇 研究方法
1郾 2郾 1 液流观测 摇 于 2008 年 5 月选取生长状况良
好的平均样木 6 株(胸径在 83郾 21 ~ 95郾 21 mm,边材
面积 37郾 18 ~ 61郾 09 mm2),在树干西侧距地面 40 cm
高度安装基于 Granier 热扩散原理设计[1]的液流传
感器(北京雨根科技有限公司),传感器探针长度为
10 mm、直径 1郾 5 mm. 传感器上两探针间的温差用
DT85 数据采集器(Pty Ltd, Rowville, Australia)自动
记录,频率为 0郾 5 Hz,每 10 min 进行平均并储存数
据.利用下式计算液流速率 V(cm·s-1) [24]:
V=0郾 0119伊[(dTmax-dT) / dT] 1郾 231
式中:dTmax为测定期间的探针最高温差(益);dT 为
瞬时探针温差(益).
1郾 2郾 2 微气象观测 摇 在试验点 14 m 高的气象观测
塔上安装有 4 个高度(1郾 5、4郾 0、9郾 0 和 12郾 0 m)的大
气温湿度传感器(AV鄄10TH, Avalon Research Corpo鄄
ration, USA ) 和风速传感器 ( AV鄄30WS, Avalon
Research Corporation,USA)、2 个高度(4 和 12 m)的
太阳总辐射传感器(AV鄄20P,Avalon Research Corpo鄄
ration,USA) 和净辐射传感器 ( AV鄄71NR, Avalon
Research Corporation,USA)、1 个高度(9 m)的风向
传感器 ( AV鄄30WD, Avalon Research Corporation,
USA)和降雨量传感器 (12 m) ( AV鄄3665, Avalon
Research Corporation,USA),土壤层包括 3 个深度
(5、20 和 50 cm)的土壤温度传感器(AV鄄10T,Aval鄄
on Research Corporation, USA)、土壤湿度传感器
(AV鄄EC5,Avalon Research Corporation, USA)和 1
个深度 (5 cm)的土壤热通量传感器 ( AV鄄HFT3,
Avalon Research Corporation,USA)观测.气象数据与
液流同步观测,都用 DT85 数据采集器 ( Pty Ltd,
Rowville,Australia)自动记录. 饱和水汽压差(VPD,
kPa)依据 Goff与 Gratch公式[25]计算:
E=0郾 611 e(12郾 27伊T / (T+237))
VPD=E-E伊Rh / 100
式中: E为饱和水汽压( kPa);T为空气温度;Rh 为
空气相对湿度.
1郾 2郾 3 错位对比法分析 摇 采用错位对比法,按观测
时间顺序,建立每株样树的液流速率与对应的空气
温度(Ta)、空气湿度(Rh)、净辐射(Rn)和饱和水汽
压差(VPD)的数据系列,然后将其逐次按 10 min 进
行错位移动,分析错位移动后数据的相关关系.当相
关系数达到最大值时,所对应的错位时间即为液流
速率与 Ta、Rh、Rn 和 VPD 的时滞时间[26] .本文采用
2008 年 6—9 月的观测数据进行分析.
1郾 2郾 4 主成分分析法分析摇 主成分分析法是一种降
维处理技术,它将众多的指标综合成少数几个相互
独立的指标,而尽量保持原来指标的信息量[27] . 影
响树木液流的环境因子错综复杂,且这些因子间又
相互影响,因此对液流进行模拟时有必要从原变量
中提取少数几个相互独立的综合环境因子指标,有
利于建模和分析的简化.
347211 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 孙摇 迪等: 辽西农林复合系统中杨树液流速率与气象因子的时滞效应摇 摇 摇 摇 摇 摇
2摇 结果与分析
2郾 1摇 杨树液流速率与气象因子的日变化
对观测数据分析发现,6—9 月,杨树液流速率
与空气温度(Ta)、空气湿度(Rh)、净辐射(Rn)及饱
和水汽压差(VPD)的时滞效应具有相似的规律,因
此选取 2008 年 6 月 15 日较为典型的晴天进行分析
(图 1).由图 1 可以看出,杨树液流速率启动时间是
5:20、13:30 到达峰值,然后 15:00 快速下降, 20:40
后液流处于平缓的低值状态;空气温度、净辐射和饱
和水汽压差到达峰值的时间分别是 15:00、12:10 和
14:20,空气湿度低到谷值的时间是 15:20. 液流速
率与上述气象因子并不完全同步,存在明显的时滞.
其滞后特点是液流速率提前于空气温度、空气湿度、
饱和水汽压差,而滞后于净辐射.
2郾 2摇 杨树液流速率与气象因子的时滞效应
选择不同月份具有代表性[28]的晴天分析树干
液流速率峰值与空气温度(Ta)、空气湿度(Rh)、净
辐射(Rn)和饱和水汽压差(VPD)的峰(谷)值动态
(表 1),从中可以看出,液流速率峰值与气象因子的
峰(谷)值存在时间差异. 7 月各气象因子与液流速
率不同步时间范围最小、时滞时间相对较小,液流速
率提前于空气温度的时间范围是 20 ~ 60 min,提前
于空气湿度的时间范围是 0 ~ 80 min,滞后于净辐射
的时间范围是 10 ~ 60 min,提前于饱和水汽压差的
时间范围是 20 ~ 70 min;而 9 月各气象因子与液流
速率不同步时间的范围最大、时滞时间也相对较大,
液流速率提前于空气温度的时间范围是 10 ~ 120
min,提前于空气湿度的时间范围是 50 ~ 130 min,滞
后于净辐射的时间范围是 0 ~ 100 min,提前于饱和
水汽压差的时间范围是 60 ~ 140 min,6 月和 8 月其
波动范围在二者之间. 原因可能是 7 月净辐射和空
气温度较高,拉动树木体内水分蒸腾速率快,与气象
因子变化较为同步;而 9 月净辐射和空气温度较低,
空气湿度较小,对树木蒸腾有抑制作用,因此液流速
率与气象因子的时滞时间较大.
摇 摇 通过对气象因子时间系列的位移,利用相关分
析求得相关系数,从而分析气象因子与液流速率的
时滞效应(图 2).从中可以看出,不同月份液流速率
与空气温度、空气湿度、净辐射、饱和水汽压差时滞
时间各不相同, 6—9 月,液流速率分别提前 70、30、
5 0、90 min与空气温度变化动态的相关系数达到最
图 1摇 杨树液流速率与气象因子的日变化(2008鄄06鄄15)
Fig. 1摇 Diurnal variation of sap flow velocity and microclimate factors (2008鄄06鄄15).
A:2008鄄06鄄15; B:2008鄄06鄄12; C:2008鄄06鄄20; D:2008鄄06鄄15; 玉:液流速率 Sap flow velocity; 域:空气温度 Air temperature; 芋:空气湿度 Air hu鄄
midity; 郁:净辐射 Net rediation; 吁:饱和水汽压 Vapor pressure deficit.
4472 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 21 卷
表 1摇 杨树树干不同月份液流速率及其主要气象因子的峰
值动态
Tab. 1摇 Peaks and time of mean sap flow velocity and main
microclimate factors of poplar in different months
日期
Date
(m鄄d)
峰(谷)值出现时间 Peak time (O爷clock)
液流速率
V
空气温度
Ta
空气湿度
Rh
净辐射
Rn
饱和水汽
压差 VPD
6鄄21 13:00 13:10 13:10 12:40 13:10
6鄄22 13:20 13:30 13:40 12:10 13:50
6鄄23 15:10 15:40 15:40 13:50 15:40
6鄄24 13:10 14:40 14:40 12:10 14:20
6鄄25 13:00 13:20 13:10 12:10 13:00
7鄄16 12:20 12:40 12:40 12:30 12:40
7鄄18 13:30 14:10 14:00 12:30 14:40
7鄄19 15:00 15:30 15:00 13:30 14:40
7鄄20 13:40 14:40 14:50 13:00 14:50
7鄄21 14:10 14:50 15:30 13:00 15:20
8鄄12 14:30 15:20 15:10 13:30 15:10
8鄄13 13:30 15:10 13:30 12:40 14:40
8鄄14 15:20 15:00 15:30 14:20 16:40
8鄄15 12:50 14:10 14:50 11:30 15:10
8鄄16 13:30 15:00 14:50 11:50 14:50
9鄄26 13:20 15:20 14:30 12:00 14:20
9鄄27 11:40 12:30 13:50 11:40 13:20
9鄄28 11:40 13:00 13:20 11:40 14:00
9鄄29 11:30 14:10 13:40 11:50 13:50
9鄄30 11:30 14:20 13:40 12:00 13:30
大;与空气湿度的相关系数达到最大的提前时间分
别为 80、30、40、90 min;而滞后 10、10、40、40 min 与
净辐射的相关系数达到最大;液流速率提前于饱和
水汽压差,其时间分别是 90、50、70、120 min.从图中
还可以看出,不同月份时滞时间差异显著.液流速率
在 6 和 9 月提前于空气温度、空气湿度和饱和水汽
压差的时间较长,而 7 和 8 月提前时间较短,其原因
可能是 6 月是杨树生长初期,叶面积指数较小,而 9
月杨树的叶片逐渐衰老,从而直接影响杨树蒸腾速
率造成的;从相同月份来看,净辐射时滞时间较空气
温度、空气湿度和饱和水汽压差时滞时间短,原因可
能是净辐射为树木蒸腾提供能量,对树木蒸腾起到
更直接的作用.
2郾 3摇 主成分分析
利用包含和不包含滞后效应的气象因子数据进
行主成分分析(以 6 月为例),得到特征值、百分率、
累计百分率和载荷(表 2、表 3).
由表 2 可知,不包含液流滞后效应的主成分中,
前 2 个主成分的累计百分率已达 86郾 63% ,超过了
85% ,因此选取前 2 个主成分作为主成分分析的依
据;包含液流滞后效应的主成分中,第 1 主成分的累
计百分率已经超过 85% ,因此只选取第 1 主成分作
为主成分分析的依据. 根据特征值(表 2)和主成分
载荷(表 3)分别计算特征向量.
表 2摇 包含和不包含时滞效应的气象因子各主成分的特征
值和百分率
Tab. 2摇 Eigenvalue and percentage of microclimate factors
principal components
主成分
Principal
component
特征值
Eigenvalue
A B
百分率
Percentage (% )
A B
累计百分率
Cumulative percentage (%)
A B
1 3郾 233 3郾 465 80郾 81 86郾 63 80郾 81 86郾 63
2 0郾 614 0郾 356 15郾 34 8郾 89 96郾 15 95郾 52
3 0郾 139 0郾 147 3郾 47 3郾 66 99郾 634 99郾 196
4 0郾 015 0郾 032 0郾 36 0郾 80 100 100
A:包含时滞 With time lag;B:不包含时滞 Without time lag. 下同 The same be鄄
low.
图 2摇 不同月份液流速率与气象因子间的时滞相关系数
Fig. 2 摇 Time lag correlation coefficients between sap flow
velocity and microclimate factors in different months.
a)6 月 June; b)7 月 July; c)8 月 August; d)9 月 September.
547211 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 孙摇 迪等: 辽西农林复合系统中杨树液流速率与气象因子的时滞效应摇 摇 摇 摇 摇 摇
表 3摇 气象因子各主成分载荷
Tab. 3摇 Principal components loading of microclimate factors
主成分
Principal component
空气温度
Air temperature
A B
空气湿度
Air humidity
A B
净辐射
Net radiation
A B
饱和水汽压差
Vapor pressure deficit
A B
载荷 Load 1 0郾 942 0郾 932 -0郾 965 -0郾 967 0郾 692 0郾 848 0郾 967 0郾 970
2 -0郾 126 - 0郾 194 - 0郾 721 - -0郾 201 -
特征值 Eigenvalue 1 0郾 524 0郾 501 -0郾 537 -0郾 519 0郾 385 0郾 456 0郾 538 0郾 521
向量 Vector 2 0郾 161 - 0郾 248 - 0郾 920 - -0郾 257 -
图 3摇 综合气象因子与液流速率的回归分析
Fig. 3摇 Regressive analysis between comprehensive microclimate
factors and sap flow velocity.
a)不包含时滞效应 Without lag effect; b)包含时滞效应 With lag
effect.
摇 摇 根据表 3 中的特征向量得到不包含时滞效应的
第 1 主成分和第 2 主成分的表达式:
Fw1 =0郾 524x1-0郾 537x2+0郾 385x3+0郾 538x4 (1)
Fw2 =0郾 161x1+0郾 248x2+0郾 920x3-0郾 257x4 (2)
式中:x1 代表空气温度;x2 代表空气湿度;x3 代表净
辐射;x4 代表饱和水汽压差.
摇 摇 包含时滞效应的第 1 主成分的表达式:
Fc1 =0郾 501x1-0郾 519x2+0郾 456x3+0郾 521x4 (3)
根据式(1)、(2)可知,在不包含时滞效应的主
成分分析中,x1、x2 和 x4 对主成分 Fw1有较大的权重
贡献,因此第 1 主成分 Fw1代表空气温度、空气湿度、
饱和水汽压差因素;x3 对主成分 Fw2有较大的权重
贡献,因此第 2 主成分 Fw2代表净辐射因素. 由式
(3)可以看出,由于只有 1 个主成分,x1、x2、x3 和 x4
均对主成分 Fc1有影响,因此第 2 主成分 Fc1代表空
气温度、空气湿度、净辐射和饱和水汽压差因素.
由以上统计分析所产生的新变量 Fw1、Fw2和 Fc1
构造影响植株液流的综合影响因子 Fc 和 Fw,综合
气象影响因子为原来 2 个主成分的加权组合,目的
是根据原气象因子对液流影响程度的大小赋予不同
的权重系数,同时也进一步减少了液流数值模拟变
量.综合气象影响因子的表达式为:
Fw =(80郾 815 Fw1+15郾 342 Fw2) / 96郾 157 (4)
Fc =Fc1 =0郾 501x1-0郾 519x2+0郾 456x3+
0郾 521x4 (5)
摇 摇 利用不包含和包含时滞效应的综合气象因子
Fw 和 Fc 与液流速率 v 进行回归分析(图 3),得出
Fw、Fc 和液流速率的决定系数分别为 0郾 885 和
0郾 903,虽然二者的相关度均达到极显著水平,但包
含时滞效应后的相关性更高,相对于不包含时滞效
应的决定系数提高了 2郾 04% ,包含时滞效应的数据
点更趋集中,拟合效果更好,在树干液流速率的数值
模拟中,可以提高模型的拟合精度. 7—9 月的结果
与 6 月相似,不再赘述.
3摇 结论与讨论
本研究结果表明,杨树的液流速率提前于空气
温度、空气湿度和饱和水汽压差,而滞后于净辐射.
赵文飞等[9]对麻栎树(Quercus acutissima)人工林液
流速率与环境因子的时滞效应分析得出,液流速率
提前于空气温度和空气湿度,滞后于净辐射;王华
等[29]对华南丘陵马占相思(Acacia mangium)研究
发现,液流速率滞后于光合有效辐射,而提前与饱和
水汽压差,与本研究发现的规律一致.
相对于一些微气象因子,液流速率之所以存在
滞后效应,可能是因为微气象环境的改变导致树木
蒸腾速率变化,而叶片、树枝和树干存在水容调节,
水分从树干传输到叶片需要一段时间,从而表现为
液流滞后于气象因子[30] . Ewers 等[31]发现,12 年生
火炬松(Pinus taeda)基部液流与饱和水汽压差密切
相关,时滞 0 ~ 30 min;32 年生火炬松树干液流滞后
饱和水汽压差的时间为 0 ~ 15 min,滞后光合有效辐
6472 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 21 卷
射的时间则为 15 ~ 30 min[32];Oguntund[33]发现,木
薯(Manihot esculenta)液流与总辐射之间没有时滞,
而液流提前于饱和水汽压差 110 min.本研究结果表
明,不同月份杨树液流速率与气象因子时滞时间各
不相同,6—9 月,杨树树干的液流速率分别提前于
空气温度 70、30、50、90 min;分别提前于空气湿度
80、30、40、90 min;分别滞后于净辐射 10、10、40、40
min;分别提前于饱和水汽压差 90、50、70、120 min.
其中,空气温度、空气湿度、饱和水汽压差在 6 和 9
月滞后时间长,而在 7 和 8 月滞后时间短. Phillips
等[34]研究发现,植物基部液流与饱和水汽压差之间
的时滞比与总辐射的时滞短,本研究结果正好与其
相反,净辐射时滞时间比空气温度、空气湿度和饱和
水汽压差的时滞时间都短,其原因有待进一步分析.
Oguntunde[33]发现,木薯的液流与总辐射相关
极显著;Phillips 等[34]对 10 个树种的研究显示,饱
和水汽压差作为单因子可以解释 32 年生火炬松树
干白天液流变异的 97% .本研究根据错位对比法得
出的相关系数发现,从 6—9 月,杨树树干液流速率
的变化对净辐射的依赖性均大于空气温度、空气湿
度和饱和水汽压差. 利用主成分分析法构造的综合
气象影响因子与杨树液流速率进行回归分析得出:
不包含与包含时滞效应的相关度均达到极显著水
平,决定系数分别为 0郾 885 和 0郾 903,但包含时滞效
应的决定系数提高 2郾 04% ,回归分析中数据点更为
集中.因此包含树干液流速率与气象因子间的时滞
效应可以提高液流速率的拟合精度. 本文分析了液
流速率与气象因子的时滞效应,缺乏从土壤水分及
物候期方面的探讨,有关树木液流速率的时滞效应
的机制有待进一步研究.
参考文献
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作者简介摇 孙摇 迪,女,1983 年生,硕士研究生.主要从事气
候生态学研究,发表文章 2 篇. E鄄mail: sundiabc@ 163. com
责任编辑摇 李凤琴
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