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气候变化对北京近远郊地区油松径向生长影响的比较研究

李夏榕, 陈怡歆, 陈静飞, 朱济友, 孙广鹏, 韦柳端, 张新娜, 徐程扬

李夏榕, 陈怡歆, 陈静飞, 朱济友, 孙广鹏, 韦柳端, 张新娜, 徐程扬. 气候变化对北京近远郊地区油松径向生长影响的比较研究[J]. 北京林业大学学报, 2022, 44(1): 19-28. DOI: 10.12171/j.1000-1522.20200329
引用本文: 李夏榕, 陈怡歆, 陈静飞, 朱济友, 孙广鹏, 韦柳端, 张新娜, 徐程扬. 气候变化对北京近远郊地区油松径向生长影响的比较研究[J]. 北京林业大学学报, 2022, 44(1): 19-28. DOI: 10.12171/j.1000-1522.20200329
Li Xiarong, Chen Yixin, Chen Jingfei, Zhu Jiyou, Sun Guangpeng, Wei Liuduan, Zhang Xinna, Xu Chengyang. Comparative study on the effects of climate change on radial growth of Pinus tabuliformis in near and outer suburbs of Beijing[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2022, 44(1): 19-28. DOI: 10.12171/j.1000-1522.20200329
Citation: Li Xiarong, Chen Yixin, Chen Jingfei, Zhu Jiyou, Sun Guangpeng, Wei Liuduan, Zhang Xinna, Xu Chengyang. Comparative study on the effects of climate change on radial growth of Pinus tabuliformis in near and outer suburbs of Beijing[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2022, 44(1): 19-28. DOI: 10.12171/j.1000-1522.20200329

气候变化对北京近远郊地区油松径向生长影响的比较研究

基金项目: 朝阳区科委项目CYSF-1904
详细信息
    作者简介:

    李夏榕。主要研究方向:城市树木与环境互作。Email:ljhbjfu@163.com 地址:100083 北京市海淀区清华东路35 号北京林业大学林学院

    责任作者:

    徐程扬,教授,博士生导师。主要研究方向:城市林业、生态林与城市森林培育理论与技术等。Email:cyxu@bjfu.edu.cn 地址:同上

  • 中图分类号: S716.3

Comparative study on the effects of climate change on radial growth of Pinus tabuliformis in near and outer suburbs of Beijing

  • 摘要:
      目的  以气候变暖为主的气候变化对树木健康及生态系统的稳定产生了深刻影响。本文通过研究气候变化对远郊油松天然林和近郊油松人工林径向生长的影响,揭示城市远郊自然生态系统和近郊山地树木径向生长对气候敏感度的差别。
      方法  建立了远郊和近郊油松林的标准年表及差值年表,分别与气候指标进行相关分析;利用R软件建立年轮指数与气候指标的最优模型;通过4个韧性力指标分析近郊油松径向生长对干旱条件的响应。
      结果  (1)两地均呈现气候暖干化现象,其中近郊地区气候暖干化现象更为严重。(2)年表中统计参数均显示,近郊油松径向生长对气候信息更敏感。(3)远郊油松径向生长与当年及上年秋冬季最低温、上年夏秋季标准化降水蒸散指数(SPEI)呈显著正相关;近郊油松径向生长与上年及当年夏季极高温呈显著负相关,与上年及当年夏秋两季的SPEI呈显著正相关;近郊油松径向生长与当年帕尔默干旱指数(PDSI)年均值呈显著正相关,且严重干旱事件期间对PDSI变化更敏感。
      结论  远郊油松天然林和近郊油松人工林树木径向生长均存在“滞后效应”,近郊油松林的树木径向生长受城市化的影响,对极端气候的响应更加敏感,更易受到夏季高温和干旱胁迫的影响;但是,在不超过承受阈值的前提下,近郊油松人工林树木径向生长可从长期干旱事件中恢复。
    Abstract:
      Objective  Climate change dominated by climate warming has had a profound impact on tree health and ecosystem stability. By studying the impact of climate change on the radial growth of Chinese pine (Pinus tabuliformis) natural forest in the outer suburbs and Chinese pine plantation in the near suburbs, this paper reveals the difference of radial growth sensitivity of natural ecosystem in the outer suburbs and mountain trees in the near suburbs.
      Method  The standard chronology and residual chronology of Chinese pine in the outer suburb forest and near suburb plantation were established, and their relationship with climate indicators was conducted. R software was applied to construct an optimum model for the response of tree ring index to climate indicators. The response of radial growth of Chinese pine to drought was also analyzed based on four resilience indexes.
      Result  Both sites showed climatic warming and drying trend, which was more significant in the suburban area. The results from both chronologies showed that the radial growth of Chinese pine in suburban area was more sensitive to climate indicators. The radial growth of Chinese pine at the outer suburban site was significantly and positively related to the minimum temperature in fall and winter, also the standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI) in the last summer and fall. The radial growth of Chinese pine at the near suburban site was significantly and negatively correlated with the daily maximum ground temperature of summer in the last and current years, and was significantly and positively correlated with SPEI of summer and autumn in the last and current years. It was also significantly and positively correlated with the annual mean Palmer drought severity index (PDSI), and was more sensitive to changes in PDSI during severe drought events.
      Conclusion  There is a “lag effect” of the growth response to climate change at both the outer suburb forest site and near suburb plantation site. During the process of urbanization, the radial growth of Chinese pine is more sensitive to climate change, and more vulnerable to summer heat and drought stress. However, within the tolerance threshold, the Chinese pine plantation at near suburb site has the ability to recover from long-term drought events.
  • 小流域是我国水土流失综合治理的基本单元,流域短时间内地形地貌与土壤特征相对稳定,无人为影响下植被覆盖不会发生明显变化,因此短期内降雨是引起小流域土壤侵蚀的主要动力和重要因素[1-2]。降水的时程雨型是指降雨过程中雨量随历时的分配,雨型对入渗、径流和侵蚀过程有重要影响[3]。国内外学者提出了多种雨型用以描述降雨时程分配的不均匀性,Huff[4]将降雨历时等分为4个时段,根据峰值雨强出现时段划分雨型,Huff雨型没有包括均匀型降雨。邵卫云等[5]提出了双矩形雨型,用“平均降雨强度”和“峰值降雨强度”描述降雨时程分配的不均匀性。邬铃莉等[6]利用WEPP模型根据最大30分钟雨强(I30)出现的时间将不同降雨划分为递增型、峰值型、递减型和均值型。殷水清等[3]将中国的降雨过程分为降雨前期集中型(I型)、降雨中期集中型(Ⅱ型)、降雨后期集中型(Ⅲ型)和降雨均匀分布型(Ⅳ型),较好的描述了降雨时程分配的不均匀性。黄土区的雨型研究多采用王万忠等[7]的雨型分类,将降雨划分为短时局地雷暴雨(A型)、锋面性降雨夹有雷暴性质的暴雨(B型)、长历时锋面降雨(C型),但忽略了降雨时程分配的不均匀性。

    黄土高原区是我国水土流失最严重的地区之一,研究黄土区的降雨−径流关系对水土流失治理具有重要意义[8-10]。许多研究者对黄土区不同小流域的降雨径流关系进行了研究,郑粉莉等[11]利用黄土区多年观测资料将侵蚀性降雨分为突发型、峰值型和均匀型3种雨型,其中突发型降雨引起的侵蚀量最大,均匀型降雨引起的侵蚀量最小。郑芳等[12]采用王万忠[7]的雨型分类研究了晋西黄土区降雨对小流域产流的影响,结果表明A型降雨条件下洪峰流量最大,C型降雨条件下径流量最大。罗娅等[13]分析了黄土区径流产沙与雨强和植被盖度变化的关系,表明植被盖度变化对产流和产沙的影响较雨强更明显。纳磊等[14]对晋西黄土区不同土地利用小流域径流关系进行了研究,得出不同降雨条件下封禁、人工林小流域场降雨地表径流系数明显小于农地和半农半牧小流域。黄明等[15]研究了晋西黄土区不同植被覆盖小流域的产流特征,结果表明自然封禁小流域对径流的拦蓄作用远大于人工梯田小流域,对于黄土高原典型暴雨的预防效果最佳。

    尽管对黄土区小流域降雨−径流关系的研究很多,对降雨过程中雨量随历时的分配(雨型)对径流和侵蚀过程影响的研究相对较少。因此,本研究以晋西黄土区蔡家川流域为研究对象,利用多年实测降雨−径流资料,研究降雨过程(雨型)对小流域产流过程的影响,探明黄土区不同雨型条件径流形成过程的差异,以期为小流域尺度上产汇流分析提供依据。

    研究区位于山西省吉县蔡家川流域,为黄河的三级支流。地理坐标为110°39′45″ ~ 110°47′45″E、36°14′24″ ~ 36°18′23″N,海拔高度为900 ~ 1 513 m,呈由西向东走向,全长约12.15 km,流域面积为38 km2图1)。属于典型的梁状丘陵沟壑区,平均降雨量为575.9 m,主要集中在7—9月,年平均气温为7 ~ 10 ℃。流域内以褐土为主,抗蚀性差,水土流失严重。流域上游主要为由辽东栎(Quercus liaotungensis)、山杨(Populus davidiana)、黑桦(Betula dahurica)、北京丁香(Syringa pekinensis)等组成的天然次生林,中游为由刺槐(Robinia pseudoacacia)、油松(Pinus tabuliformis)、侧柏(Platycladus orientalis)组成的人工林,下游为荒草地和农地。

    图  1  研究流域及观测设施示意图
    Figure  1.  Schematic diagram of research watersheds and observation facilities
    图  2  量水堰剖面示意图
    Figure  2.  Schematic diagram of section plane of the weirs

    为了便于进行长期的水文观测,在蔡家川流域内的各小流域中安装自记雨量计实时监测降雨过程,在各小流域出口处选择控制断面,修建复合型量水堰,安装自记水位计测定径流过程。本研究选择地形地貌特征相近的农地小流域和封禁小流域为研究对象,封禁小流域的主要树种为30年的山杨、辽东栎、油松、虎榛子(Ostryopsis davidiana)等,农地小流域以水平梯田、荒草地为主,水平梯田主要种植玉米(Zea mays)、土豆(Solanum tuberosum),荒草地主要植物为虎榛子、白刺花(Sophora davidii)和蒿类。小流域基本情况见表1

    表  1  研究流域基本情况
    Table  1.  Basic information of studied small watersheds
    流域类型
    Watershed type
    流域土地利用类型
    Land use of watershed
    森林覆盖率
    Forest cover rate/%
    流域面积
    Watershed area/km2
    流域长度
    Watershed length/km
    形状系数
    Shape factor
    河网密度
    River density/
    (km·km− 2)
    沟道比降
    Channel gradient/%
    农地小流域
    Agricultural small watershed
    以水平梯田为主
    Based on the terraced fields
    15.20.711.382.541.818.70
    封禁小流域
    Closed small watershed
    以次生植被为主
    Mainly secondary vegetation
    991.933.004.404.108.40
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    (1)降雨数据选取。本研究所用降雨数据为蔡家川流域2007—2017年5—9月(雨季)每5 min记录1次的降雨资料。侵蚀性降雨指能够引起土壤侵蚀的降雨[16-18],根据张建军等在蔡家川地区的研究结果,降雨量10 mm以上的降雨为侵蚀性降雨[19]。蔡家川流域5—9月(雨季)降水占全年降水量的78.3% ~ 83.2%,且侵蚀性降雨集中发生在雨季,所以利用5—9月降雨数据能够较好的反应蔡家川流域降雨特征。因此本文选取5—9月份74场降雨量10 mm以上的侵蚀性降雨过程作为研究对象。

    (2)雨型划分。本研究采用殷水清等[3]的雨型分类办法,对降雨数据进行量纲−变换,具体步骤为:首先进行数据量纲处理,将累积降雨历时(tt = 1,2,…,T)除以总历时(T)作为横坐标,累积降雨量(Pt)除以总降雨量(P)作为纵坐标,得到量纲−累积降雨过程曲线。再根据降雨量集中出现在降雨历时0 ~ 40%、40% ~ 60%、60% ~ 100%位置处以及均匀分布于整个降雨过程,将降雨过程分为前期型降雨(Ⅰ型)、中期型降雨(Ⅱ型)、后期型降雨(Ⅲ型)和均匀型降雨(Ⅳ型),并利用LSD多重比较对各雨型的特征值进行差异性检验。

    (3)降雨侵蚀力计算。降雨侵蚀力可以反映由降雨引起土壤侵蚀的潜在能力。指标EI30是最广泛使用的降雨侵蚀力指标,但是指标EI30中动能E的整理计算繁琐复杂[20-21]。章文波[22]确定了我国降雨侵蚀力指标为降雨量和最大10 min雨强的乘积PI10,其精度与常用的侵蚀力指标EI30相当,并建立了指标PI10与EI30的转换关系:EI30 = 0.177 3·PI10。本研究以PI10表征不同雨型下降雨侵蚀力的特征。

    (4)径流数据处理。选取蔡家川流域2010—2017年农地小流域和封禁小流域场降雨径流数据,其中降雨−产流事件历时指降雨起始时刻至洪水退却时刻所经历的时间。根据已标定的水位流量关系曲线计算流量。研究流域面积小,地下径流少且稳定,因此适用直线平割法分割地表径流量与地下径流量。

    根据降雨量在时间轴上集中出现的位置,蔡家川流域的降雨过程(雨型)可分为前期型降雨(Ⅰ型)、中期型降雨(Ⅱ型)、后期型降雨(Ⅲ型)和均匀型降雨(Ⅳ型)。图3为不同雨型的量纲−累积降雨量历时曲线,Ⅰ型曲线呈上凸状,降雨在前期集中;Ⅱ型曲线先下凹再上凸,降雨在中期集中;Ⅲ型曲线呈下凹状,降雨在后期集中;Ⅳ型曲线平缓上升,雨量均匀分布整个降雨过程。将量纲−累积降雨历时等分为10个时段(0 ~ 1),其中Ⅰ型降雨的雨量集中在前0.4时段内,累积雨量达到次降雨量的68.4%,前0.2时段内的累积雨量占比高达40%左右,随着时间推移降雨量迅速减小并稳定在5%左右;Ⅱ型降雨的雨量主要集中在0.4 ~ 0.6时段内,累积雨量达到次降雨量的41.9%;Ⅲ型降雨的雨量主要集中在0.6至降雨结束时段内,累积雨量达到次降雨量55.9%,时段降雨量较Ⅰ型和Ⅱ型降雨更平缓;Ⅳ型降雨的时段雨量均在5% ~ 15%之间,最均衡稳定(图4)。

    图  3  不同雨型量纲−累积降雨量历时曲线
    Figure  3.  Dimensionless accumulative rainfall-duration curves for different rainfall patterns
    图  4  不同雨型量纲−时段降雨量随降雨历时变化关系
    Figure  4.  Dimensionless intensity-duration relationship for different rainfall patterns

    表2为各雨型的降雨特征值,其中不同字母表示各雨型间特征值差异性显著(P < 0.05)。4种雨型的平均雨强、I10I30I60差异显著(P < 0.05),降雨量和降雨历时的差异不显著(P > 0.05),Ⅰ型降雨与Ⅱ型降雨的特征值差异不显著(P > 0.05),Ⅰ型、Ⅱ型降雨的雨强特征与Ⅲ型、Ⅳ型降雨差异显著性(P < 0.05)。Ⅰ型降雨频次最高,发生33次,占比44.6%,是研究区的主要雨型,Ⅱ型降雨频次最少,仅发生10次,占比13.5%,雨型Ⅲ和雨型Ⅳ降雨频次相近,占比20.3%、21.6%。Ⅰ型降雨的平均雨量最大,为24.6 mm,平均降雨历时短,为440 min,降雨侵蚀力最强(PI10 = 1 038.86),平均雨强(7.23 mm/h)、I10(31.36 mm/h)、I30(20.16 mm/h)、I60(12.93 mm/h)均高于其他雨型;Ⅱ型降雨的平均雨量较小,为19.42 mm,平均降雨历时最短,为428 min,平均雨强较大,为6.72 mm/h,降雨侵蚀力(PI10 = 591.32)远小于Ⅰ型降雨;Ⅲ型降雨的平均雨量为22.23 mm,平均降雨历时为586 min,平均雨强为4.43 mm/h,降雨特征均衡介于Ⅰ型和Ⅳ型降雨之间。Ⅳ型降雨平均降雨历时最长,为715 min,平均降雨量最小,为17.84 mm,降雨侵蚀力最弱(PI10 = 117.83),平均雨强(1.88 mm/h)、I10(5.96 mm/h)、I30(4.59 mm/h)、I60(3.85 mm/h)远低于其他雨型。Ⅰ型、Ⅱ型降雨多为短历时强降雨,其中Ⅱ型降雨为小雨量强降雨,Ⅲ型降雨多为降雨特征均衡的降雨,Ⅳ型降雨多为长历时小雨强降雨。Ⅰ型降雨的平均雨强约为Ⅳ型降雨的3.8倍,I10约为Ⅳ型降雨的5.2倍,PI10约为Ⅳ型降雨的8.8倍。

    表  2  不同雨型的降雨特征
    Table  2.  Rainfall characteristics of different rainfall patterns
    雨型
    Rainfall
    pattern
    降雨量
    Precipitation/mm
    降雨历时
    Rainfall
    duration/min
    平均雨强
    Average rainfall intensity/(mm·h− 1)
    I10/
    (mm·h− 1)
    I30/
    (mm·h− 1)
    I60/
    (mm·h− 1)
    PI10频次
    Frequency
    占总频次比例
    Proportion in total frequency/%
    24.60a440.00a7.23a31.36a20.16a12.93a1 038.863344.6
    19.42a428.33a6.72a26.13a16.87a10.73a591.321013.5
    22.23a586.25a4.43b17.18b11.54b7.02b470.791520.3
    17.84a715.94b1.88c5.96c4.59c3.85c117.831621.6
    注:同一列不同字母表示特征值差异性显著(P < 0.05)。I10. 最大10 min雨强;I30. 最大30 min雨强;I60. 最大60 min雨强。下同。Notes: different small letters in the same column mean significant difference(P < 0.05). I10, maximum 10 minutes rainfall intensity; I30, maximum 30 minutes rainfall intensity; I60, maximum 60 minutes rainfall intensity. The same below.
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    图5为不同月份各雨型累积降雨量和降雨频次比例,由图5可知,流域内各雨型降雨集中发生在7、8月份,占雨季各雨型总降雨量的71.7%,7月份降雨量最大为88.77 mm,5月份降雨量最小仅为7.42 mm。在6—8月中Ⅰ型降雨的降雨量和降雨频次远高于其他雨型,7月份Ⅰ型降雨的降雨量占总降雨量的65%(57.7 mm),而在降水较少的5月和9月Ⅰ型降雨较少出现,表明短历时强降雨集中分布在雨水充足的6—8月;Ⅱ型和Ⅲ型降雨也多分布在6—8月,降雨量和频次分布相对均衡;Ⅳ型降雨在5月和9月出现较多,雨量和降雨频次也高于其他雨型,而在6—8月发生频次较少,表明长历时小雨强的降雨多发生在雨季的前期和后期。

    图  5  不同月份各雨型累积降雨量及降雨频次比例
    Figure  5.  Cumulative rainfall and frequency ratio of different rainfall patterns in different months

    不同雨型条件下农地小流域和封禁小流域产流特征值如表3所示。不同雨型条件下农地小流域的径流深、洪峰流量的排序为:Ⅰ型降雨 > Ⅲ型降雨 > Ⅱ型降雨 > Ⅳ型降雨,其中,Ⅰ型降雨的径流深为1.87 mm,洪峰流量为3.28 L/(s.hm2),明显高于其他雨型。Ⅳ型降雨的径流深和洪峰流量最小,分别为0.076 mm、0.035 L/(s.hm2)。Ⅰ型降雨形成的径流深、洪峰流量是Ⅳ型降雨的24.6倍和93.7倍。洪峰滞后时间指洪峰出现时间滞后雨峰的时间,反映流域产流对降雨的响应情况。不同雨型条件下农地小流域的洪峰滞后时间排序为:Ⅳ型降雨(2.21 h) > Ⅱ型降雨(1.12 h) > Ⅲ型降雨(0.96 h) > Ⅰ型降雨(0.68 h)。封禁小流域在不同雨型条件下的产流规律与农地小流域相近。Ⅰ型降雨条件下的径流深、洪峰流量远高于其他雨型,洪峰对雨峰响应灵敏,形成洪峰速度快,雨型Ⅲ次之;Ⅱ型和Ⅳ型降雨条件下的径流深均较小,但Ⅱ型降雨形成的洪峰流量较Ⅳ型降雨大,形成洪峰速度更快。

    表  3  不同雨型条件下农地小流域和封禁小流域产流特征
    Table  3.  Runoff characteristics of the agricultural small watershed and the closed small watershed under different rainfall patterns
    小流域
    Small watershed
    雨型
    Rainfall pattern
    径流量
    Runoff/m3
    基流量
    Base flow/m3
    径流深
    Depth of runoff/mm
    洪峰流量/(L·s− 1·hm− 2)
    Peak discharge/(L·s− 1·ha− 1)
    洪峰滞后时间
    Peak lag time/h
    农地小流域
    Agricultural small watershed
    1 384.8958.151.869 43.283 20.676
    88.3730.740.081 20.074 91.123
    361.82138.980.314 00.323 70.958
    108.0353.760.076 50.034 82.211
    封禁小流域
    Closed small watershed
    720.17154.700.292 60.171 91.116
    229.4442.940.096 50.033 91.748
    787.77447.870.175 90.129 91.640
    256.0274.520.093 90.033 13.243
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    对比农地小流域和封禁小流域的产流特征可知,在Ⅰ型、Ⅲ型降雨条件下农地小流域的径流深和洪峰流量均高于封禁小流域,尤其在Ⅰ型降雨条件下农地小流域的径流深和洪峰流量是封禁小流域的6.4倍和19.1倍;而在Ⅱ型和Ⅳ型降雨条件下封禁小流域的径流深和洪峰流量却略高于农地小流域。各雨型条件下封禁小流域的洪峰出现时间均滞后于农地小流域,与农地小流域相比封禁小流域可推迟洪峰出现时间0.5 ~ 1 h。表明封禁小流域较农地小流域能有效拦蓄径流,削减洪峰流量,延长洪峰出现时间,尤其对大雨量强降雨的调节作用更为明显。因此,在黄土高原营造水土保持植被时应该仿拟自然开展封山育林。

    不同雨型的累积降雨量和累积径流量比例如图6所示,Ⅰ型降雨的累积降雨量占总降雨量的48.2%,在Ⅰ型降雨条件下农地和封禁小流域的产流量分别占总产流量的89.7%、61.5%,远高于Ⅰ型降雨的累积降雨量占比及其他雨型的产流量。表明Ⅰ型降雨是引起小流域产流的主要雨型,封禁小流域对主要产流雨型的拦蓄能力更明显。

    图  6  不同雨型累积降雨量和累积径流量所占比例
    Figure  6.  Proportion of cumulative rainfall and cumulative runoff under different rainfall patterns

    表4表5为农地小流域和封禁小流域降雨−径流相关性统计,由表4可知,农地小流域在Ⅰ型降雨条件下的径流深、洪峰流量与降雨量、I10、I30I60显著正相关(P < 0.01),径流深和洪峰流量与I60相关性最高,相关系数分别为0.813、0.890,洪峰滞后时间与雨强显著负相关(− 0.735),与历时显著正相关(0.681);Ⅱ型降雨条件下,洪峰滞后时间与历时相关性极显著(P < 0.01),相关系数为0.957;Ⅲ型降雨条件下,洪峰滞后时间与降雨量和历时显著负相关(P < 0.05),相关系数分别为− 0.683、− 0.738;Ⅳ型降雨条件下,径流深与历时和降雨量相关性极显著为0.962和0.959(P < 0.01)。对比表4和由表5可知,封禁小流域与农地小流域产流的影响因素相近,I10I30I60对封禁小流域产流的影响程度较农地小流域小,降雨量及历时较农地小流域影响更大。

    表  4  农地小流域降雨−径流相关性统计
    Table  4.  Rainfall-runoff correlation statistics for the agricultural small watershed
    项目 Item雨型
    Rainfall pattern
    降雨量
    Precipitation
    平均雨强
    Average rainfall intensity
    降雨历时
    Rainfall duration
    I10I30I60
    径流深
    Depth of runoff
    0.793**0.1760.0900.686**0.805**0.813**
    0.392− 0.3600.214− 0.321− 0.291− 0.271
    0.146− 0.3920.494− 0.198− 0.0310.017
    0.962**− 0.2780.959**− 0.0220.0030.041
    洪峰流量
    Peak discharge
    0.768**0.236− 0.0210.727**0.863**0.890**
    − 0.1750.121− 0.5830.1240.2390.252
    0.111− 0.3990.451− 0.156− 0.0340.002
    0.4270.3470.2550.3630.4500.524
    洪峰滞后时间
    Peak lag time
    − 0.148− 0.735**0.681**0.3260.2160.179
    0.353− 0.2930.957**− 0.293− 0.434− 0.360
    − 0.683*− 0.263− 0.738*− 0.015− 0.396− 0.388
    − 0.501− 0.328− 0.289− 0.474− 0.477− 0.509
    注:*表示在0.05水平上相关性显著;**表示在0.01水平上相关性显著。下同。Notes: * indicates significant correlation at 0.05 level; ** indicates significant correlation at 0.01 level. The same below.
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    表  5  封禁小流域降雨−径流相关性统计
    Table  5.  Rainfall-runoff correlation statistics for the closed small watershed
    项目
    Item
    雨型
    Rainfall pattern
    降雨量
    Precipitation
    平均雨强
    Average rainfall intensity
    降雨历时
    Duration of rainfall
    I10I30I60
    径流深
    Depth of runoff
    0.734**− 0.0810.2960.2650.3680.371
    0.002− 0.3990.092− 0.525− 0.449− 0.309
    0.571− 0.4760.852*− 0.556− 0.448− 0.274
    0.885**0.0090.842**0.3810.3390.373
    洪峰流量
    Peak discharge
    0.673**0.1700.0360.581*0.714**0.687**
    − 0.6430.760− 0.6870.6350.1900.320
    0.480− 0.3640.607− 0.184− 0.0600.212
    0.763**0.3510.5740.650*0.604*0.602*
    洪峰滞后时间
    Peak lag time
    − 0.2510.295− 0.452− 0.578*− 0.391− 0.389
    − 0.943**− 0.4410.974**− 0.728− 0.731− 0.811
    − 0.824*0.632− 0.802*− 0.843*− 0.746− 0.604
    − 0.428− 0.340− 0.169− 0.484− 0.441− 0.352
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    综合以上分析,在晋西黄土区降雨量和雨强在降雨过程中的分布是影响小流域产流量的主要因素,降雨历时是影响小流域洪峰出现时间的主要因素。降雨量、I30I60是影响Ⅰ型降雨产流过程主要因素,Ⅰ型降雨条件下的产特过程与降雨要素的相关性最为显著;Ⅱ型降雨的洪峰滞后时间受降雨历时影响显著;Ⅲ型降雨的洪峰滞后时间与降雨量和降雨历时显著负相关;Ⅳ型降雨的产流量受降雨量和降雨历时影响较大。

    研究黄土区降雨过程(雨型)与水土流失的关系是水土保持工作中的重要内容[23]。蔡家川流域的场降雨可划分为前期型降雨(Ⅰ型)、中期型降雨(Ⅱ型)、后期型降雨(Ⅲ型)和均匀型降雨(Ⅳ型),Ⅰ型降雨在雨季出现的频次占绝对优势,为短历时强降雨。Ⅳ型降雨多为长历时低雨强的降雨,Ⅱ型和Ⅲ型降雨的特征值居中,这与殷水清等[3]的雨型分类结果一致。与殷水清等的雨型分类结果相比,本研究中各雨型的降雨历时明显较小,而雨强明显较高,是因为本研究区位于晋西黄土区且主要研究雨季的侵蚀性降雨,多历时短雨强较高的降雨,导致雨型分类的特征值存在差异。

    降雨过程(雨型)与小流域水土流失的程度和规律存在密切联系。雨强变化的降雨过程与雨强均匀的降雨过程相比,径流系数和洪峰流量均变化显著[24-25]。Ⅰ型降雨条件下小流域的产流量远高于其他雨型;Ⅱ型和Ⅳ型降雨的产流量均较小。Ⅲ型降雨较Ⅱ型降雨产流量更多,洪峰出现更早,可能是因为Ⅱ型降雨属于小雨量短历时的降雨,而Ⅲ型降雨的雨量大且集中在降雨后期,前期降雨导致林冠截留达到饱和,表层土壤含水量显著提高,后期的降雨易形成地表径流,表明大雨量强降雨易造成流域的水土流失。

    流域土地利用类型影响流域降雨的再分配过程以及流域下垫面性质,从而对径流过程产生影响[26]。研究不同雨型条件下各地类的产流特征,对改善晋西黄土区水土流失具有参考意义[27]。结果表明,封禁小流域较农地小流域有明显拦蓄径流、延长洪峰时间的作用,通过封禁恢复植被能有效控制水土流失,与纳磊等[14]、贺维等[27]研究结果一致。在径流深和洪峰流量方面,Ⅰ型和Ⅲ型降雨条件下农地小流域高于封禁小流域,Ⅱ型和Ⅳ型降雨条件下封禁小流域略高于农地小流域。封禁小流域森林覆盖率高,枯枝落叶层厚,能够截持降雨、增加入渗,起到延阻、拦蓄径流泥沙的作用,所以在降雨量大的Ⅰ型和Ⅲ型降雨条件下农地小流域产流高于封禁小流域,表明封禁小流域对大雨量降雨过程的削减径流洪峰作用明显。封禁小流域基流量远高于农地小流域,其前期土壤含水量高,即使降雨量小的雨型也容易形成径流,表明封禁小流域对小雨量降雨过程的削减径流和洪峰作用不明显。农地小流域虽没有森林覆盖,但农业生产活动能够增加地表糙率,梯田等水土保持措施能够起到减缓坡度、改变地形、延阻径流的作用[28],导致雨量小的雨型不易形成径流,所以在Ⅱ型和Ⅳ型降雨条件下封禁小流域产流略高于农地小流域,表明农业措施对小雨量的降雨过程的削减径流和洪峰作用更为显著。

    研究表明,降雨量、雨强及降雨历时等降雨特征对降雨径流的形成有重要影响[29-30]。在晋西黄土区,降雨量、降雨历时和雨强在降雨过程中的分布是影响小流域产流过程的重要因素。Ⅲ型降雨的洪峰滞后时间与降雨历时呈负相关(Ⅰ、Ⅱ型呈正相关),可能是因为Ⅲ型降雨洪峰出现在降雨后期,前期降雨使表层土壤含水量饱和,导致后期的降雨易形成地表径流,降雨历时越长,洪峰滞后雨峰的时间越短。与农地小流域对比,降雨过程中的雨强分布对封禁小流域产流过程影响小,降雨量和历时对封禁小流域产流过程影响大,可能是由于封禁小流域植被覆盖率高,林冠截留使降雨无法在短时间内到达地表形成径流,导致雨强对封禁小流域的产流量影响较小;随着降雨量和降雨历时增加,林冠截留达到动态平衡,表层土壤含水量接近饱和,易形成坡面产流,所以降雨量和历时对封禁小流域产流影响较大。

    (1)蔡家川流域的场降雨可分为前期型降雨(Ⅰ型)、中期型降雨(Ⅱ型)、后期型降雨(Ⅲ型)和均匀型降雨(Ⅳ型)。Ⅰ型降雨多为短历时强降雨,是主要降雨雨型,发生频次最高,降雨量最大最集中,降雨侵蚀力最强,集中分布在6—8月;Ⅳ型降雨多为长历时小雨强降雨,降雨历时最长,降雨侵蚀力最小,多发生在雨季的前期和后期;Ⅱ型和Ⅲ型降雨的特征介于Ⅰ型和Ⅳ型降雨之间。

    (2)Ⅰ型降雨是引起小流域产流的主要雨型。Ⅰ型降雨条件下小流域场降雨径流深、洪峰流量远高于其他雨型,形成洪峰速度最快,Ⅲ型降雨次之,Ⅱ型和Ⅳ型降雨的径流深和洪峰流量均较小。在晋西黄土区,大雨量强降雨易造成流域的水土流失,应当作为水土流失预防的重点。

    (3)封禁小流域较农地小流域有明显拦蓄径流、延长洪峰出现时间的作用,对大雨量强降雨的调节作用更明显。在水土流失严重的黄土高原地区通过封山育林恢复植被,能有效控制水土流失。

    (4)在晋西黄土区,降雨量、降雨历时和雨强在降雨过程中的分布是影响小流域产流过程的重要因素。雨强在降雨过程中的分布对农地小流域产流过程影响更大,降雨量和历时对封禁小流域产流过程影响更大。

  • 图  1   远郊与近郊地区气候状况

    拟合公式中,a为近郊地区(西山),b为远郊地区(松山)。In the fitting formula, a represents near suburbs (Xishan Mountain) and b represents outer suburbs (Songshan Mountain).

    Figure  1.   Climatic conditions in outer and near suburbs

    图  2   年表年轮指数与月气温的相关系数

    a 为近郊地区(西山),b 为远郊地区(松山)。Tm代表月均温,Tmin 代表月最低温,Tmax代表月最高温。*表示在P < 0.05水平达到显著差异性,**表示在P < 0.01水平达到极显著差异性。p5 ~ p12为上年5—12月月份。下同。a represents near suburbs (Xishan Mountain) and b represents outer suburbs (Songshan Mountain). Tm represents monthly mean temperature, Tmin represents monthly minimum temperature, Tmax represents monthly maximum temperature. * means significant difference at P < 0.05 level, and ** means very significant difference at P < 0.01 level. p5−p12 represent the months from May to December of previous year. The same below.

    Figure  2.   Correlation coefficients between the annual ring index in chronology and monthly temperature

    图  3   年表与月降水(P)、PDSI及SPEI的相关系数

    a 为近郊地区(西山),b 为远郊地区(松山)。a represents near suburbs (Xishan Mountain) and b represents outer suburbs (Songshan Mountain).

    Figure  3.   Correlation coefficients between chronology and monthly precipitation, PDSI and SPEI

    图  4   远郊、近郊树木年轮指数与主导影响因子的变化趋势

    RWLs为远郊油松年轮宽度,RWLx为近郊油松年轮宽度。a ~ c为远郊年轮指数与主导因子的变化趋势,d ~ i为近郊年轮指数与主导因子的变化趋势。RWLs represents annual ring width of outer suburban Pinus tabuliformis, RWLx represents annual ring width of near suburban P. tabuliformis. a − c are the changing trend of RWLs and dominant influencing factors; d−i are the changing trend of RWLx and dominant influencing factors.

    Figure  4.   Changing trend of RWLs in outer suburbs, RWLx in near suburbs and their dominant influencing factors

    表  1   北京远郊地区与近郊地区采样点概况

    Table  1   Description of the sampling sites in near and outer suburbs of Beijing

    采样点区域
    Sampling point area
    经度
    Longitude
    纬度
    Latitude
    平均树高
    Mean tree
    height/m
    平均胸径
    Mean
    DBH/cm
    平均林龄/a
    Mean stand
    age/year
    土壤类型
    Soil type
    海拔
    Elevation/m
    远郊(松山)
    Outer suburbs (Songshan Mountain)
    115°48′E 40°31′N 14.2 25.2 48 山地褐土、棕色森林土
    Mountain cinnamon soil,
    brown forest soil
    1 200
    近郊(西山)
    Near suburbs (Xishan Mountain)
    116°26′E 39°98′N 13.5 22.1 43 山地褐土
    Mountain cinnamon soil
    340
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    表  2   气候因子指标及说明

    Table  2   Climate factor indexes and description

    指标
    Index
    说明
    Description
    Timax 当年i月的最高气温 The highest temperature in the ith month
    Timin 当年i月的最低气温 The lowest temperature in the ith month
    Tim 当年i月的平均温 Average temperature in the ith month in that year
    Pi 当年i月的降水量 Precipitation in the ith month in that year
    Tpimax 前一年i月的最高气温 The highest temperature in the ith month of previous year
    Tpimin 前一年i月的最低气温 The lowest temperature in the ith month of previous year
    Tpim 前一年i月的平均温 Average temperature in the ith month of previous year
    Ppi 前一年i月的降水量 Precipitation of the ith month of previous year
    Tam 年平均气温 Annual average temperature
    Pa 年降水量 Annual precipitation
    Si 当年i月的SPEI值 SPEI value of the ith month in that year
    Spi 前一年i月的SPEI值 SPEI value of the ith month of previous year
    Smm 当年SPEI的月均值 Monthly average SPEI value in that year
    PDi 当年i月的PDSI值 PDSI value of the ith month in that year
    PDpi 前一年i月的PDSI值 PDSI value of the ith month of previous year
    PDmm 当年PDSI的月均值 Monthly mean PDSI value in that year
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    表  3   不同干旱程度等级划分及近郊油松平均年轮宽度与当年PDSI的Pearson相关性

    Table  3   Classification of different drought degrees and Pearson correlation between average annual ring width ofPinus tabuliformis in near suburbs and PDSI in that year

    干旱程度 Drought degree正常 Normal初始干旱 Initial drought轻度干旱 Mild drought严重干旱 Severe drought
    PDSI取值范围 Value range of PDSI (−0.5 ~ 0.5] (−1 ~ −0.5] (−2 ~ −1] (−4 ~ −2]
    相关性 Correlation 0.091 0.454 0.244 0.562**
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    表  4   远郊天然林及近郊人工林年表的统计参数及公共区间分析结果

    Table  4   Statistical parameters of chronology of natural forest in outer suburbs and plantation in near suburbs and analysis results in common intervals

    统计参数 Statistic parameter标准年表 Standard chronology差值年表 Residual chronology
    远郊天然林
    Natural forest
    in outer suburbs
    近郊人工林
    Plantation
    in near suburbs
    远郊天然林
    Natural forest
    in outer suburbs
    近郊人工林
    Plantation
    in near suburbs
    年表长度/a Chronology length/year 71 55 71 55
    公共区间 Common interval 1987—2011 1975—2012 1987—2011 1975—2012
    平均敏感度 Mean sensitivity 0.194 0.247 0.238 0.272
    标准差 Standard deviation 0.208 0.317 0.207 0.231
    树间相关系数 Correlation coefficient between trees 0.282 0.343 0.282 0.281
    一阶自相关系数 First order autocorrelation coefficient 0.210 0.620 −0.095 0.020
    信噪比 Signal-to-noise rate 5.503 14.087 5.509 10.538
    样本总体代表性 Sample population representativeness 0.846 0.934 0.846 0.913
    第一主成分方差解释量 Variance explanatory quantity of the first principal component/% 35.18 41.49 35.78 36.02
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    表  5   严重干旱条件下近郊油松人工林的韧性

    Table  5   Resilience of Pinus tabuliformis plantation in near suburbs under severe drought conditions

    干旱事件发生年份
    Year of drought event
    抵抗力 Resistance恢复力 Recovery韧性 Resilience
    远郊 Outer suburbs近郊 Near suburbs远郊 Outer suburbs近郊 Near suburbs远郊 Outer suburbs近郊 Near suburbs
    1966 1.126 1.130 0.808 0.792 0.910 0.894
    1972 0.886 0.821 0.962 0.921 0.852 0.756
    1981—1984 1.032 0.557 0.945 1.353 0.975 0.754
    1993 0.828 0.687 1.151 0.854 0.953 0.586
    2000—2010 0.954 1.027 0.880 1.639 0.840 1.684
    2014—2015 1.235 1.100 0.900 0.816 1.111 0.898
    均值 Mean 1.010 ± 0.139 0.887 ± 0.235 0.941 ± 0.106 1.063 ± 0.350 0.940 ± 0.091 0.929 ± 0.387
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-10-29
  • 修回日期:  2021-01-25
  • 录用日期:  2021-12-27
  • 网络出版日期:  2021-11-29
  • 发布日期:  2022-01-24

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