全 文 ：长白山阔叶红松林蒸散量的测算 3
王安志　裴铁王番 3 3 　(中国科学院沈阳应用生态研究所 ,沈阳 110016)
【摘要】　2001 年 7～9 月应用水量平衡法对长白山阔叶红松林蒸散量进行了测定 ,同时应用波文比
(BREB)法对其蒸散量进行了估算. 两种方法得到的总蒸散量分别为 288. 18mm 和 214. 94mm ,均小于该
时段的降雨量 301. 9mm. 通过两种方法分别得出了各月平均日蒸散量 ,并通过第二种方法计算出了每日
的蒸散量及每日不同时刻的蒸散速率. 从而对水量平衡法和 BREB 方法测算阔叶红松林蒸散量的可行性
及其精度进行了验证.
关键词 　森林蒸散 　阔叶红松林 　测定 　估算
文章编号 　1001 - 9332 (2002) 12 - 1547 - 04 　中图分类号 　S715. 4 　文献标识码 　A
Determination and calculation of evapotranspiration of broad2leaved Korean pine forest on Changbai Moun2
tain . WAN G Anzhi , PEI Tiefan ( Institute of A pplied Ecology , Chinese Academy of Sciences , S henyang
110016) . 2Chin. J . A ppl . Ecol . ,2002 ,13 (12) :1547～1550.
In this paper ,the Et of broad2leaved Korean pine forest on Changbai Mountain was determined by water balance
method ,and calculated by Bowen ratio2energy balance (BREB) method in J uly ,August and September ,2001.
The total Et was 288. 18 mm and 214. 94 mm ,respectively ,and the daily average Et in each month was gained ,
while the rainfall is 301. 9 mm. Furthermore ,the daily Et and hourly Et rate were computed by BREB method ,
and the availability and precision of the Et determined by water balance and calculated by BREB method was dis2
cussed.
Key words 　Forest evapotranspiration , Broad2leaved Korean pine forest , Survey , Calculation.
3 中国科学院知识创新工程资助项目 (CX010102) .3 3 通讯联系人.
2002 - 04 - 01 收稿 ,2002 - 07 - 02 接受.
1 　引 　　言
森林蒸散量对探求全球水分循环规律、正确认
识陆地生态系统的结构与功能和森林的水文功能具
有重要意义[3 ] . 它作为全球水分循环的重要分量和
影响全球气候变化的主要因素[2 ,7 ] ,一直倍受人们
关注. 到目前为止 ,各国学者对蒸散问题进行了广泛
的研究[13 ] . 其中有关自由水面的蒸发研究较为深
入 ,有的研究成果已成功地推广应用于常年饱和的
土壤表面. 但是 ,对于自然表面的蒸散尤其是森林下
垫面的蒸散 ,由于问题的复杂以及实验观测的困难 ,
迄今少有进展[14 ] . 目前 ,森林蒸散的测定与估算仍
是一个焦点问题.
长白山阔叶红松林是我国东北东部中温带湿润
气候区最主要的森林植被类型 ,是中国东北东部最
典型的生态系统[5 ] ,对于调节径流与气候、维系区
域陆地生态平衡有着重要意义. 以往人们对于该地
区的森林蒸散研究较少. 本文应用水量平衡法对长
白山阔叶红松林在 2001 年生长季 (7～9 月) 的蒸散
量进行了测量 ,并应用波文比法 (BREB)对其进行了
估算 ,以探求长白山阔叶红松林的蒸散规律.
2 　研究地区与研究方法
211 　研究地区概况
本项研究在中国科学院长白山森林生态系统定位站 1
号标准地附近的阔叶红松林内进行 (128°6′E ,42°24′N ,海拔
738m) . 该处地势平缓 ,坡降为 2 %～4 %. 具有季风影响的温
带大陆山地气候. 年平均气温为 0. 9～3. 9 ℃,年均降水量
632. 8～782. 4mm[6 ] . 林下土壤为山地暗棕色森林土 ,厚度在
100cm 左右. 主乔木为红松 ( Pinus koriaensis) 、椴树 ( Tilia a2
m urensis) 、蒙古栎 ( Quercus mongolica) 、水曲柳 ( Fraxinus
m andshurica)和色木 ( Acer mino) 等. 林分为复层异龄结构 ,
平均株高约为 26m ,立木株数约为 560 株·hm - 2 ,总蓄积量
为 380m3·hm - 2 ,郁闭度 0. 8. 灌木覆盖度为 0. 4 ,以毛榛子
( Corylus m andshurica) 、忍冬 ( L onicera chrysantha) 、山梅花
( Philadelphus schrenkii)和溲疏 ( Deutz ia am urensis) 为主. 草
本覆盖度高达 0. 7 ,以山茄子 ( B rachybot rys paridof ormis) 、宽
叶苔草 ( Carex sideroticta) 和木贼 ( Equisetum hiem ale) 等为
主[6 ,12 ] . 7～9 月是阔叶红松林的主要生长季节 ,耗水量较
大. 因此将蒸散量的观测与估算定在这个期间进行.
研究地建有 62m 高的气象观测塔 ,塔上安装有 MAOS2
Ⅰ型小气候自动观测系统. 该系统能以小时为间隔 ,进行小
气候数据的自动采集. 本研究需要应用 MAOS2Ⅰ系统的观
测结果包括两个不同高度 (31. 7 和 49. 6m) 上的空气温度与
应 用 生 态 学 报 　2002 年 12 月 　第 13 卷 　第 12 期 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
CHIN ESE JOURNAL OF APPL IED ECOLO GY ,Dec. 2002 ,13 (12)∶1547～1550
湿度 ,净辐射量以及土壤热通量 ,相应用到的主要部件名称
及精度见表 1.
表 1 　MAOS2Ⅰ系统主要组件
Table 1 Main parts of MAOS2Ⅰsystem
仪器名称
Name
型号
Type
测量范围
Range
精　度
Precision
干湿表温湿传感器 HTF22 - 10～50 ℃ ≤±0. 2 ℃
Psychrometer sensor
净辐射传感器 TBB21 0～700W·m - 2 ≤±10 %
Net radiation sensor
土壤热通量传感器 HF21 - 40～150W·m - 2 ≤±10 %
Soil fluxplate sensor
212 　研究方法
21211 水量平衡法 　它是将蒸散量作为水量平衡方程的余
项来求得的 ,公式为[11 ] :
　　Et = P - R - △M - S (1)
式中 , Et 为蒸散耗水量 (mm) ; P 为降雨量 (mm) ; R 为地表
径流、地下径流和潜水三者的流出与流入的水量差之和
(mm) ;ΔM 为系统内的储水变化量 ,包括植被、空气和土壤
中的储水量变化量 (mm) ; S 为深层渗漏损失水量 (mm) .
　　研究地的表层土壤包括腐殖质层 (厚度约 20cm) 与淋溶
层 (厚度约 15～20cm) ,其中腐殖质层含有丰富的腐殖质 ,具
有良好的渗透性 (饱和渗透系数高达 10 - 3～10 - 4cm·s - 1) ,
淋溶层的渗透性较弱 (饱和渗透系数为 10 - 6 cm·s - 1 [6 ] ) . 表
层土壤上面覆盖有 2cm 左右的枯枝落叶 ,具有良好的保水
性.由于表层土壤及枯枝落叶层具有良好的渗透性与保水
性 ,加之研究地的地势平缓 ,一般来说 ,夏季降雨不会产生地
表径流以及潜水的流入、流出. 另外 ,由于研究地的植被根系
主要分布于深度小于 40cm 的土壤中 ,植被蒸腾消耗的主要
是表层土壤中的水分 ,而且表层土壤以下是淀积层 (厚度在
40cm 以上) ,其饱和渗透系数为 10 - 7cm·s - 1 ,是天然的准不
透水层[6 ] . 因此 ,深层渗漏损失水量近似为零 ,地下水的流
入、流出对研究范围内的土壤水分的影响不大 ,可忽略不计.
以往的试验还表明 ,在整个生长季内 ,系统内的储水变化量
ΔM 项中的植被、空气的储水量的变化不大 ,可近似为零. 对
于生长季 7～9 月来说 ,式 (1)可改写为 :
　　Et = P - △Ms (2)
式中 ,ΔMs 为土壤中的储水量变化量 (mm) .
　　式中的 P 采用距研究地 1. 1km 远的气象站的观测数
据.ΔMs 通过对土壤含水量的监测来获得. 对土壤含水量的
监测采用烘干法 ,每 10 天取样一次 ,并在每次降雨后的第二
天加测一次. 每次取样分 3 个样点 ,呈正三角形分布 ,三角形
边长不小于 2m. 在每一个样点上 ,分别按 0、5、10、15、20、30、
40、50、60、80 和 100cm 的深度用土钻取样.
　　土壤含水量有多种表示方法 ,烘干法直接获得的是土壤
重量含水率. 通常来说 ,土壤重量含水率被定义为土壤中所
含水分的重量与相应固相物质重量的比值 ,而本试验采用的
定义是土壤中所含水分的重量占总土重的百分比. 为了将试
验获得的土壤含水率结果 ( %) 转换为水层深度 (mm) ,首先
将土壤重量含水率转换为土壤体积含水率 (定义为土壤中所
含水分的体积占土体体积的百分比) ,然后对土壤体积含水
率随深度变化曲线进行积分. 算式如式 (3) 、(4) .
　　θv =γs/γw ×θw / (100 - θw ) ×100 % (3)
式中 ,θv 、θw 分别为土壤体积含水率 ( %) 与土壤重量含水率
( %) ,γs 、γw 分别为土壤干容重 (g·cm - 3 ) 与水的密度 (g·
cm
- 3) . 其中 ,γs 是通过实验确定的 ,结果如图 1.
图 1 　土壤干容重随深度变化曲线
Fig. 1 Variation of soil dry density with depth.
　　将土壤体积含水量进行积分后得到的水层深度 H(mm)
H =∫1000 θv ·dz = ∑
11
1
(θvi +θvi +1) ·( z i +1 - z i) / 2 (4)
式中 ,θvi为不同深度的土壤体积含水量 ; zi 为取样深度 (mm) .
　　由图 1 可见 ,表土层 (0～40cm) 平均的土壤干容重为
1. 18g·cm - 3 ,淋溶层 (40～80cm) 的为 1. 43g·cm - 3 ,80cm 深
度以下的母质层的为 1. 38g·cm - 3 . 计算得到的平均土壤含
水量随深度变化的曲线见图 2. 由图 2 可见 ,含水量在 15cm
以内随深度几乎呈直线下降 ,20cm 以下变化缓慢 ,15～20cm
是过渡段. 质量含水量最低点在 30cm 处 ,而体积含水量最
低点却在 20cm 处.
图 2 　含水率随深度变化曲线
Fig. 2 Variation of moisture content with depth.
Ⅰ. 积含水量 Volume moisture content ; Ⅱ. 重量含水量 Weight mois2
ture content .
21212 BREB 法 　它是基于能量平衡方程的估算方法 ,要求
观测净辐射量、土壤热通量以及两个高度上的空气温度与湿
度. MAOS2Ⅰ系统可完成上述观测. 另外 ,研究场地地势平缓 ,
有足够的风浪区长度即观测高度与上风方向的均匀下垫面长
度的比小于 1/ 100[1 ,10 ] ,即满足 BREB 法对下垫面的要求.
　　森林下垫面能量平衡方程为 [4 ] :
　　R n = L Et + Q + G (5)
式中 , R n 为净辐射通量 ( W·m - 2 ) ; L Et 为潜热通量 ( W·
m
- 2) , Q 为显热通量 (W·m - 2) ; G 为土壤热通量 (W·m - 2) .
　　波文比β表示为[4 ] :
　　β= Q/ L Et =γ·(Δt/ Δe) (6)
　　L Et = ( R n - G) / (1 +β) (7)
8451 应 　用 　生 　态 　学 　报 　　　　　　　　　　　　　　　　　　13 卷
　　Q =β·( R n - G) / (1 +β) (8)
式中 ,Δt 为两个高度的温度差 ( ℃) ,Δe 为两个高度的水汽
压差 (kPa) ,γ为干湿表常数 (kPa/ ℃) ,可由下式计算 :
　　γ= Cp P/ L vε (9)
式中 , Cp 为干空气的定压比热 ( 1. 013kJ ·kg - 1/ ℃) ,ε=
0. 622为常数 , P、L v分别为气压 (kPa) 与水的汽化潜热 ( kJ·
kg - 1) ,可分别由下列公式计算 [8 ] :
　　P = 101. 3 - 0. 01055 E (10)
　　L v = 2500. 78 - 2. 3601 Ta (11)
式中 , E 为海拔高度 (m) , Ta 为空气温度 ( ℃) .
3 　结果与分析
311 　水量平衡法测算结果
　　根据气象站的降雨观测数据 ,绘出 7 月 2 日～9
月 30 日的降雨累积曲线. 同时绘出应用水量平衡法
和BREB 法得到的蒸散量的累积曲线 (图 3) ,由图 3
可见 ,该时间段内的蒸散量 (288. 18mm) 略小于降雨
量 (301. 9mm) .该时间段的日平均降雨量为 3. 32mm ,
日平均蒸散量为 3. 17mm.按月平均的日蒸散量 ,其中
7 月的日平均蒸散量为最大 ,8 月次之 ,9 月最小 (表
2) .同时 ,降雨量也具有同样的变化规律 ,表明在水量
平衡法中 ,蒸散量与降雨量密切相关.
312 　BREB 法测算结果
　　在 BREB 法的应用过程中 ,首先用 (3)～ (9)式 ,
分别计算各日的蒸散量 ,然后对各日的蒸散量进行
累加 ,即可得到各月的蒸散量及整个观测段的总蒸
散量 ,从而可获得各月的日平均蒸散量及整个生长
季的日平均蒸散量. MAOS2Ⅰ系统在 8 月份的观测
数据不连续 ,9～15 日、22 日和 28～31 日共缺测 11
天. 为了得到连续的蒸散量累积曲线 ,将 8 月份中有
观测记录各天的蒸散量计算结果进行平均 ,作为全
月的日平均蒸散量 ,并用这个数据代替缺测各日的
蒸散量. 从而得到各月日平均蒸散量 (表 2) 、蒸散量
累计 (图 3) 和各月平均蒸散速率和 R n - G 项日变
化过程曲线 (图 4) . 通过 BREB 法得到的整个生长
季的总蒸散量为 214. 94mm ,日平均为2. 36 mm. 由
图 4 还可看出 ,7、8 月的平均蒸散速率的最大值出
现在 13∶00 ,而 9 月的则在 12∶00. R n - G 项也表现
出相同的变化. 而且 9 月份平均蒸散速率日变化曲
线和 R n - G 项的日变化曲线的线形比 7、8 两月的
狭长 ;而 8 月的又比 7、9 两月的矮小. 分析降雨和日
射数据可看出产生上述现象的原因 :1)进入 9 月份 ,
日照时间变短 ,但正午的日射强度与 7 月的相似 ,因
此 9 月的平均蒸散速率日变化曲线和 R n - G 项的
日变化曲线狭长 ,且明显前移一个时段. 2) 8 月份的
图 3 　降雨量与蒸散量累积
Fig. 3 Accumulation of rainfall and calculated evapotranspiration.
Ⅰ. 水量平衡法 Et calculated by water balance method ; Ⅱ. 降雨量 To2
tal rainfall ; Ⅲ. BREB 法 Et calculated by BREB method.
图 4 　各月平均蒸散速率(a) 、净辐射与土壤热通量差(b)日变化曲线
Fig. 4 Average daily curve of average Et rate and R n - G in each
month.
Ⅰ. 7 月 J uly ; Ⅱ. 8 月 August ; Ⅲ. 9 月 September.
表 2 　各月的日平均降雨量与蒸散量( mm·d - 1)
Table 2 Averaged daily rainfall and evapotranspiration in each month
月份 Month Et 3 Et 3 3 P
7 6. 01 2. 58 0. 87
8 3. 99 1. 31 1. 67
9 6. 61 2. 15 1. 013 水量平衡法 Water balance method ; 3 3 波文比法 BREB method.
降雨小于 7 月份 ,但不集中 ,阴天天数较多 ,使得净
辐射量明显减少. 在进行逐日蒸散量计算过程中 ,可
得到每一日的蒸散量、蒸散速率日变化过程曲线以
及热量平衡方程各分项的日变化过程曲线. 任意选
取 7 月 16 日的计算结果为例 ,其蒸散量为 5. 46mm
(图 5、6) . 从图中可以看出 ,蒸散速率的日变化曲线
与 R n - G 曲线的线形相似 ,有多个极值点 ,表明辐
射项对蒸散速率的影响较大.
图 5 　蒸散速率日变化过程曲线 (BREB 法 ,7 月 16 日)
Fig. 5 Daily curve of Et rate on 16th J uly calculated by BREB method.
945112 期 　　　　　　　　　　　　　　王安志等 :长白山阔叶红松林蒸散量的测算 　　　　　　　　
图 6 　热量平衡的日变化过程曲线 (7 月 16 日)
Fig. 6 Daily curve of different parts in energy balance on 16th J uly.
Ⅰ. R n - G ; Ⅱ. L Et ; Ⅲ. Q .
313 　两种方法结果比较
　　由图 3 和表 2 可见 ,水量平衡法与 BREB 法在
9 月 30 日的累积结果分别为 288. 18 和 214. 94mm ,
前者大后者 73. 24mm ,且两者皆小于该时段的降雨
量 (301. 9mm) . 通过 BREB 法得到 9 的月份日平均
蒸散量大于水量平衡法得到的结果 ,而在其它两月
BREB 法的结果则较小. 产生这种现象的原因在于
森林对水源的涵养作用. 由于本文应用的水量平衡
法基本假设的限制 ,导致人为地认为降雨一部分用
于蒸散 ,另一部分储存在土壤中 ,而实际情况却是除
上述水分去向外 ,还有一部分储存在植被、树下枯枝
落叶中 ,待降雨少时用于蒸散或是补充土壤水分. 在
7、8 月降雨较多 ,降雨与土壤含水量变化之差并没
有全部用于蒸散 ,而有一部分存储在植被与枯枝落
叶层中 ,作为 9 月的水源. 因此 ,对 7、8 月的蒸散量
的估算会偏大 ,而对 9 月份较小. 对于整个生长季来
说 ,由于假设条件能够得到满足 ,因此对蒸散量的测
定是准确的.
4 　讨 　　论
　　以往的研究表明 ,在土壤含水量较小的情况下 ,
空气中温度梯度差将远大于湿度梯度差 ,这时应用
BREB 法计算的β值较大 ,使通过 BREB 法估算的
蒸散量的误差增大. 而且当β在 - 1 附近取值时 ,通
过BREB 法估算的蒸散量的误差也会很大[9 ] . 但通
过土壤水分的监测结果以及 BREB 法的计算结果来
看 ,研究场地的表层土壤在研究期间内始终接近饱
和 ,β值的计算结果连续 ,且基本在合理的范围内.
而β在 - 1 附近取值的情况多发生在早、晚及夜间 ,
这些时候的蒸散速率小 ,即使将此时的蒸散量舍去 ,
影响也不大. 而且计算过程中还对β在 - 1 附近取
值情况下的计算结果进行了插值处理.
　　对于水量平衡法来说 ,研究是在假定植被与枯
枝落叶层含水量变化不大的前提下进行的 ,因此只
对土壤含水量进行了观测 ,从而使该方法只能在一
月以上的时间尺度上对蒸散量进行测定. 而对于整
个生长季来说 ,其对蒸散量的测定精度主要受降雨
观测精度与土壤含水量测定精度的影响.
　　据上可以看出 ,用上述两种方法在该地区进行
森林蒸散量的测定都具有一定的合理性. 但须看到
两者所得结果间还存在着一定的误差. 因此 ,对于水
量平衡法来说 ,通过增加对植被与枯枝落叶层含水
量变化的观测来减小该方法适用的时间尺度是今后
研究的重点. 而对于 BREB 法则需要其他更为精确
的实测方法来检验其计算精度.
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作者简介 　王安志 ,男 ,1973 年生 ,博士 ,主要从事森林水文
与生态水文学研究 ,发表论文 2 篇. E2mail :anzhiwang @163.
net
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