全 文 ：紫玉兰树干液流对北京市综合环境变量的响应*
王摇 华1 摇 欧阳志云1**摇 郑摇 华1 摇 任玉芬1 摇 高付元2
( 1 中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室, 北京 100085; 2 北京教学植物园, 北京 100061)
摘摇 要摇 2008 年 4-10 月,为明确典型城市绿化树种紫玉兰耗水特征的影响因素,研究了紫
玉兰树干液流对北京市空气温湿度、辐射、风速、土壤温度和含水量、降雨等环境因子的响应.
结果表明:影响紫玉兰树干液流的 8 个环境因子可分为蒸发需求因子(EDI)、土壤因子和降水
因子 3 类,其中,EDI(大气温度、空气相对湿度、总辐射、风速和水汽压亏缺) 是影响紫玉兰树
干液流的关键因子,可以解释紫玉兰树干液流变化的 60% ,且紫玉兰树干液流对 EDI 的响应
方式呈“S冶型曲线,液流达到最大值后,即使光照和蒸发需求增加,液流也不再增加;土壤因子
(土壤温度和土壤含水量)和降水因子(降水量)对紫玉兰树干液流的影响很小.
关键词摇 城市树木摇 热消散技术摇 树干液流摇 主成分分析摇 紫玉兰
文章编号摇 1001-9332(2011)03-0571-06摇 中图分类号摇 Q948. 11摇 文献标识码摇 A
Magnolia liliiflora whole鄄tree sap flow in response to multiple environmental variables in Bei鄄
jing. WANG Hua1, OUYANG Zhi鄄yun1, ZHENG Hua1, REN Yu鄄fen1, GAO Fu鄄yuan2 ( 1State
Key Laboratory of Urban and Regional Ecology, Research Center for Eco鄄Environmental Sciences,
Chinese Academy of Sciences, Beijing 100085, China; 2Beijing Teaching Botanical Garden, Beijing
100061, China) . 鄄Chin. J. Appl. Ecol. ,2011,22(3): 571-576.
Abstract: In order to clarify the environmental factors affecting the water use of typical urban tree
species Magnolia liliiflora, an investigation was conducted on the responses of M. liliiflora whole鄄
tree sap flow to the air temperature, air relative humidity, radiation, wind speed, soil temperature
and water content, and precipitation in Beijing from April to October, 2008. The eight environmen鄄
tal factors affecting M. liliiflora whole鄄tree sap flow could be divided into three categories, i. e. ,
evaporative demand index, soil index, and precipitation index. The evaporative demand index (air
temperature, air relative humidity, total radiation, wind speed, and vapor pressure deficit) could
explain 60% of the variation in the sap flow of individual trees, which presented S鄄type change
trend, i. e. , the sap flow reached an asymptote where higher light and evaporative demands could
not cause sap flow to increase further. Soil index (soil temperature and water content) and precipi鄄
tation index (precipitation amount) had little influence on the sap flow.
Key words: urban tree; thermal dissipation method; sap flow; principal components analysis;
Magnolia liliiflora.
*国家自然科学重点基金项目(41030744)、国家“十一五冶科技支撑
计划项目(2007BAC28B01)和城市与区域生态国家重点实验室科研
专项资助.
**通讯作者. E鄄mail: zyouyang@ rcees. ac. cn
2010鄄09鄄21 收稿,2010鄄12鄄19 接受.
摇 摇 城市化强烈地改变了气候、水资源、空气质量和
生物多样性[1-2] . 这对城市内部及周边区域的植物
产生了巨大影响.城市环境对植物生长有着明显的
负作用(如较高的空气污染物浓度和土壤重金属元
素含量等) [3-5];同时,较高的空气温度和二氧化碳
浓度以及灌溉施肥园林管理措施等又能够促进植物
的生长[6] .由于城市树木具有降温增湿、吸收空气
污染物、减少暴雨的速率和体积等多种生态效
能[7],很多城市致力于增加树木的覆盖面积,目前
北京市绿化覆盖率已超过 40% [8] . 然而,城市植物
消耗性灌溉量非常大[9],且容易受到“晒衣绳作用冶
的影响而耗水较多[10],因此,迫切需要系统、全面地
了解城市树木的耗水规律和机制.
自然环境下,树木耗水对单一环境因子(如辐
射、水汽压亏缺、土壤湿度、降水、温度等)的响应规
律已有很多研究[11-15] . 而在城市环境下,其研究多
应 用 生 态 学 报摇 2011 年 3 月摇 第 22 卷摇 第 3 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
Chinese Journal of Applied Ecology, Mar. 2011,22(3): 571-576
关注某个城市环境特征(如城市下垫面能量平衡特
征、建筑物、大气污染物、种植密度、灌溉、养分等)
对植物耗水的影响[16-22] . 环境因子之间彼此相关,
单一环境因子对植物耗水影响的研究未能全面反映
植物鄄环境之间的关系. 城市绿化树木间距较大,较
低的冠层郁闭度改变了气候与土壤之间的关系. 由
于多个环境因子共同影响植物耗水,且环境因子之
间存在明显的共线性,因此,采用主成分分析把城市
环境因子压缩成几个公因子,并以此衡量和预测树
木耗水是一种简单、客观、有效的方法[23] .
以往研究城市植物耗水多以盆栽植物为对
象[16-18,21,22] .然而,大树和小树不仅生物学结构差别
很大,而且对环境因子的响应也不同. 因此,把基于
盆栽植物得到的研究结果推广到大树上往往不准
确.热消散技术具有准确、连续和无破坏等优点[24],
是国际上测定树木耗水的先进研究方法,也是研究
城市树木耗水的适宜方法.紫玉兰(Magnolia liliiflo鄄
ra)具有很高的园林绿化应用价值,了解和掌握其耗
水特性可为制定科学合理的绿地灌溉制度、绿化树
种的配植,以及衡量绿化树种的生态功能提供理论
依据.为此,本研究采用热消散技术对紫玉兰树干液
流进行原位长期观测,分析其对北京市城市环境的
响应规律,并建立基于综合环境变量预测紫玉兰整
树耗水的简易模型,以期为选择合理参数预测和比
较城市绿化树种耗水特征提供参考.
1摇 材料与方法
1郾 1摇 试验地概况
试验地位于北京市南二环的教学植物园
(39毅52忆20义-39毅52忆28义 N,116毅25忆37义-116毅25忆50义 E),
占地面积 11郾 65伊104 m2 .该地区属于温带半湿润大
陆性季风气候,年均气温 11 益 ~ 12 益,年降水量约
585郾 5 mm,降水集中在 6-9 月.
试验材料为 15 年生的紫玉兰共 3 株,胸径在
7郾 6依0郾 3 cm,树高 3郾 6依0郾 3 m,冠层投影面积 2郾 6依
0郾 2 m2,边材面积 34郾 56 依 3郾 09 cm2(表 1).树冠的
垂直投影面积采用测定东西和南北冠幅,结合椭圆
计算公式确定.为了避免伤害研究对象,选取样地中
与研究对象大小最接近的紫玉兰,以生长锥取木芯,
直尺测定边材厚度,所计算的边材面积作为测定样
树的边材面积.
1郾 2摇 研究方法
1郾 2郾 1 树干液流密度的测定摇 采用热扩散式边材液
流探针(Thermal Dissipation Probe,Dynamax,USA)测
表 1摇 紫玉兰样树特征
Table 1 摇 Characteristics of the sampled Magnolia liliiflora
trees
样树号
Tree No.
胸径
DBH
(cm)
树高
Height
(m)
冠层投影面积
Canopy projected
area (m2)
边材面积
Sapwood area
(cm2)
1 7郾 0 4郾 3 2郾 98 29郾 11
2 7郾 6 3郾 0 2郾 40 34郾 74
3 8郾 1 3郾 4 2郾 54 39郾 83
DBH: Diameter at the breast height.
定树干液流密度.每一种树按照树木健康、生长环境
一致、胸径差别较小、测定部位附近无损伤的试验要
求选择一定规格的单株作为研究对象,2008 年
4-10 月对各样木的边材液流进行连续同步测定.由
于紫玉兰胸径小于 15 cm,长度为 30 mm 的探针统
一安装在每株样木北向 1郾 3 m处.探针的工作原理、
安装及液流密度计算方法参见文献[25-26]. 树干
液流密度的监测时间为 2008 年 4 月至今,数据存储
的间隔期为 10 min.
1郾 2郾 2 环境因子的测定摇 教学植物园内设有自动气
象站, 用于实时监测空气温、 湿度 [ Campbell
HMP45C, Ta (益); RH (% )]、风速 [ MetOne 034B
型,w(m·s-1)]、总辐射[CMP鄄11,Kipp and Zonen,
Delft,Netherlands,Rs(W·m-2 )]、10、30、50、80 cm
深度土壤温度[Campbell 109,Ts(益)]和土壤含水
量 [ Sentek EasyAG, SWC (% )]、 雨量 ( Campbell
TE525MM翻斗式雨量桶,P(mm)]等气象要素,所
有传感器均与数据采集仪相连,测量频度与液流测
定同步.空气水汽压亏缺(D,kPa)由下式求出:
D = aexp bTa
Ta
æ
è
ç
ö
ø
÷
+ c
伊 (1 - RH)
式中:RH 为空气湿度;Ta 为空气温度;常数 a、b 和 c
分别为 0郾 611 kPa、17郾 502 和 240郾 97 益 [27] .
1郾 3摇 树干液流模型的建立
参考 O爷Brien 等[23]方法建立树干液流预测模
型:1)城市环境变量间的相关性. 采用主成分分析
将 8 个实测城市环境变量转换为 3 个不相关的综合
指标,以客观地反映城市环境特征;2)保存对城市
环境变量主成分分析产生的因子得分,并与瞬时树
干液流数据匹配;3)基于因子得分,采用四参数的 S
型方程预测树干液流.
1郾 4摇 数据处理
采用 SPSS 11郾 5 统计软件(SPSS Inc. ,Chicago,
USA)中的主成分分析对城市环境因子降维并消除
共线性. 采用 SigmaPlot 10郾 0 软件 ( Systat Software
275 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 22 卷
Inc. ,San Jose,California)对紫玉兰树干液流与蒸发
需求因子进行曲线拟合.
2摇 结果与分析
2郾 1摇 北京市环境因子分析
由表 2 可以看出,几乎所有的环境因子都在一
定程度上相关,其中土壤温度与大气温度相关;降水
与其他因子相关不显著. 用主成分分析消除城市环
境因子共线性并降低自变量的维数(表 3,表 4).每
个原始变量是 8 个因子的线性组合,提取的 3 个因
子可以概括原始变量所包含信息的 76郾 6% (表 3).
主成分分析得到的因子载荷值反映了环境变量间的
关系(表 4) .第 1 主因子可以解释城市环境 42%的
变化,其与辐射、水汽压亏缺、大气温度和风速正相
关,与空气相对湿度负相关,且在晴朗、干燥、温暖、
有风的天气下得分高,具有高蒸发需求的条件,因此
将其归纳为蒸发需求因子. 第 2 主因子可以解释城
市环境 21郾 9%的变化,主要与土壤相关,称为土壤
因子. 第 3 主因子为 12郾 6%的解释量,主要与降水
相关,称为降水因子.这与湿润热带森林对环境因子
综合响应的结果一致[23] .
2郾 2摇 紫玉兰树干液流与环境因子间的时滞
在小时尺度下,紫玉兰树干液流对辐射的响应
存在逆时针方向的时滞,对水汽压亏缺和蒸发需求
因子存在顺时针方向的时滞(图 1). 紫玉兰树干液
流与总辐射间的时滞<20 min,与水汽压亏缺间的时
滞在 90 ~ 140 min[28],而与蒸发需求因子之间的时
滞明显减弱.因此,采用蒸发需求因子作为紫玉兰整
树耗水的预测因子会提高预测效果.
为区分辐射和水汽压亏缺对紫玉兰树干液流的
表 2摇 研究期间小时尺度上环境因子间的相关系数
Table 2摇 Correlations coefficients among the 1鄄hour averages of environmental variables(n=3670)
因子
Variable
Ta RH w Rs D SWC30 P Ts10
Ta 1 -0郾 248 0郾 236 0郾 443 0郾 688 -0郾 374 x 0郾 905
RH 1 -0郾 557 -0郾 540 -0郾 804 x x x
w 1 0郾 387 0郾 471 x x x
Rs 1 0郾 658 -0郾 020 x x
D 1 x x 0郾 447
SWC30 1 x -0郾 408摇
P 1 x
Ts10 1
x: r<0郾 2; Ta:大气温度 Air temperature; RH:空气相对湿度 Air relative humidity; w:风速 Wind speed; Rs:总辐射 Total radiation; D:水汽压亏缺
Vapor pressure deficit; SWC30:土壤湿度 Soil water content; P:降水 Precipitation; Ts10:土壤温度 Soil temperature. 下同 The same below.
表 3摇 基于 PCA分析的环境数据特征值和解释量
Table 3 摇 Eigenvalues and the variance explained by the
first three axes of the PCA on the environment data
主成分
数 量
Axis
number
特征值
Eigenvalue
解释量
Total
variance
explained (% )
累积特征值
Cumulative
eigenvalue
累积解释量
Cumulative
variance
Explained (% )
1 3郾 370 42郾 1 3郾 370 42郾 1
2 1郾 750 21郾 9 5郾 120 64郾 0
3 1郾 011 12郾 6 6郾 131 76郾 6
影响,依据 Meinzer等[29]的研究,把标准化的树干液
流密度与水汽压亏缺 /辐射做图,以控制光对气孔行
为的影响.结果表明,二者呈偏正态的单峰格局,随
水汽压亏缺增加,树干液流先上升,之后迅速下降
(图 2).
2郾 3摇 紫玉兰树干液流模型
紫玉兰树干液流与蒸发需求因子之间的拟合结
果表明,4 参数的“S冶型曲线拟合效果最好,可以解
释紫玉兰树干液流变化的 60% .检验残差分布时发
现,其与土壤因子正相关,与降水因子不相关,但将
土壤因子引入模型不能显著增加模型的拟合效果
(图 3).由 S型拟合曲线可以看出,当紫玉兰树干液
表 4摇 前 3 个 PCA轴上的环境变量
Table 4摇 Factor loadings of the environmental variables on
the first three PCA axes
环境变量
Environmental
variable
公因子 1
Factor 1
公因子 2
Factor 2
公因子 3
Factor 3
Ta 0郾 82 0郾 50 -0郾 04
RH -0郾 70 0郾 58 -0郾 01
w 0郾 58 -0郾 40 0郾 31
Rs 0郾 71 -0郾 32 0郾 00
D 0郾 93 -0郾 16 -0郾 04
SWC30 -0郾 33 -0郾 56 0郾 10
P -0郾 07 0郾 22 0郾 95
Ts10 0郾 61 0郾 72 -0郾 02
3753 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 王摇 华等: 紫玉兰树干液流对北京市综合环境变量的响应摇 摇 摇 摇 摇
图 1摇 紫玉兰平均树干液流密度(Js)与总辐射、水汽压亏缺和蒸发需求因子的关系
Fig. 1摇 Relationships of 1鄄hour mean Js against Rs, D and EDI in Magnolia liliiflora (mean依SE).
图中箭头指向下次连续观测的时刻 The arrows in the upper plots represented the direction where the next consecutive observation in time occurred.
图 2摇 研究期间标准化的树干液流密度与水汽压亏缺值对
数
Fig. 2摇 Plots of standardized sap flux density (SSF+1) against
the logarithm of the normalized D (D / Rs) values over the entire
study period.
流达到下渐近线时,蒸发需求低,尤其在夜间或光线
暗的时候,树干液流变化很小;当环境处于温暖、干
燥、光线充足、多风时,树干液流对蒸发需求因子的
响应近乎直线;树干液流达到上渐近线时,即使环境
条件有利于蒸腾,树干液流也不增加.
3摇 讨摇 摇 论
蒸发需求因子是影响城市绿化树种紫玉兰耗水
的主要因素,这与湿润热带森林对环境因子综合响
应的结果一致[23] .阶段性发生的降水代表了输入水
分的季节分配,对紫玉兰耗水几乎没有影响.而且研
究期间水分供给充足,土壤湿度在 20%以上,故土
壤湿度不是紫玉兰耗水的限制因子.
基于综合环境变量的耗水模型不但能从机理上
反映树木耗水对环境的响应规律,而且便于进行种
间比较.城市环境特征可能会改变树木耗水对综合
环境变量的响应形式:一方面,城市扩张和灌溉会影
图 3摇 紫玉兰树干液流密度与蒸发需求因子及树干液流实
测值与预测值的残差与土壤因子的关系
Fig. 3摇 Relationships of sap flux density against EDI and residu鄄
el of actual and predicted sap flux density of Magnolia liliiflora
against soil factor.
响土壤湿度[30] . 当土壤湿度下降到一定程度,成为
树木耗水的限制因子,此模型的上渐进线消失[23];
另一方面,植物在夜间具有蒸腾功能[31],城市夜间
较高的温湿度和照明[32]可能成为城市树木夜间蒸
腾的环境驱动力,意味着下渐进线变短甚至消失.城
市树木耗水模型还可考虑空气污染物和土壤湿度异
质性.空气污染物通过改变植物表皮[33]、气孔特
征[34]以及升温对森林水文的负作用[22]来增加树木
耗水,所以增加空气污染因子(CO2、臭氧等)可能会
475 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 22 卷
提高模型的预测能力. 城市草坪上的树木由于灌溉
充分,较少受到水分胁迫,而行道树则受到水分胁迫
较大,因此,预测同一种城市树木耗水应充分考虑到
土壤水分状态的差异.
致谢摇 野外试验得到北京城市生态系统研究站和北京市教
学植物园的支持,表示感谢.
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作者简介摇 王摇 华,女,1983 年生,博士研究生.主要从事城
市生态学和树木生理学研究. E鄄mail: huawang_st@ rcees.
ac. cn
责任编辑摇 李凤琴
675 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 22 卷