Response of water conservation function of typical protective forests in Bashang area of northern China to stand structure
-
摘要:目的
坝上是京津冀地区重要的生态屏障和水源涵养地，探究典型防护林林分结构对枯落物层和土壤层水源涵养功能的影响，为该地区防护林的抚育管理与林分优化提供科学依据。
方法选取坝上地区御道口林场3种典型防护林（樟子松林、华北落叶松林、樟子松华北落叶松混交林）为研究对象，调查胸径、树高、林龄、密度、郁闭度和叶面积指数等林分结构指标，通过室内浸水法和环刀法进行枯落物层和土壤层持水性能的测定，运用冗余分析探究防护林结构对枯落物层和土壤层持水性能的影响机制。
结果（1）樟子松华北落叶松混交林的枯落物层厚度、蓄积量、枯落物最大持水量和有效拦蓄量均大于纯林，其中总枯落物厚度差异显著（P<0.05）。（2）土壤总孔隙度、含水量和最大持水量都随着土层的增加而减小。其中土壤总孔隙度和最大持水量在0 ~ 30 cm土层表现为华北落叶松林 > 樟子松华北落叶松混交林 > 樟子松林，在30 ~ 60 cm土层表现为华北落叶松林 > 樟子松林 > 樟子松华北落叶松混交林。（3）冗余分析表明，林分结构与水源涵养功能密切相关，林分密度和树高对不同防护林枯落物层水源涵养能力影响显著，而树高和林龄对不同防护林土壤层水源涵养能力影响显著（P < 0.05）。
结论3种防护林中枯落物层和土壤层水源涵养能力最好的分别是樟子松华北落叶松混交林和华北落叶松林，林分密度、树高和林龄可以较好地解释水源涵养功能的变化。本研究对坝上地区生态平衡维护与可持续发展具有积极意义。
Abstract:ObjectiveThe Bashang area, a crucial ecological barrier and water-conserving region in the Beijing-Tianjin-Hebei region of northern China, is the focus of this study. Our aim is to explore the influence of stand structure of typical protective forests on water conservation function of litter layer and soil layer.
MethodThree types of typical protective forests (Pinus sylvestris var. mongolica forest, Larix principis-rupprechtii forest, Pinus sylvestris var. mongolica and Larix principis-rupprechtii mixed forest) in the Yudaokou Forest Farm of the Bashang area were selected as research objects. Stand structure parameters such as DBH, tree height, stand age, stand density, canopy closure, and leaf area index (LAI) were investigated. The water-holding capacity of both litter layer and soil layer was assessed using the indoor immersion method and the ring-knife technique. Redundancy analysis was employed to explore the influence mechanism of protective forest structure on the water-holding properties of litter layer and soil layer.
Result(1) The thickness of litter layer, volume of litter, maximum water holding capacity of litter and effective storage capacity of the mixed forest were greater than those of pure forest, and the difference of thickness was significant (P < 0.05). (2) The total soil porosity, water content and maximum water holding capacity of soil decreased as the soil layer deepened. The total soil porosity and maximum water holding capacity in the 0−30 cm soil layer showed Larix principis-rupprechtii forest > Pinus sylvestris var. mongolica and Larix principis-rupprechtii mixed forest > Pinus sylvestris var. mongolica forest, and in the 30−60 cm soil layer, it was showed as Larix principis-rupprechtii forest > Pinus sylvestris var. mongolica forest > Pinus sylvestris var. mongolica and Larix principis-rupprechtii mixed forest. (3) Redundancy analysis demonstrated that stand structure was closely related to the function of water conservation. Stand density and tree height had a significant influence on water conservation capacity of litter layer in different protection forests. Additionally, tree height and stand age had a significant impact on the water conservation capacity of soil layer in different protection forests (P < 0.05).
ConclusionAmong the three types of typical protective forest, the Pinus sylvestris var. mongolica and Larix principis-rupprechtii mixed forest and Larix principis-rupprechtii forest have the best water-conserving capacity in litter layer and soil layer, respectively. Stand density, tree height, and stand age have a significant effect on their hydrological effects. Therefore, when conducting afforestation in the Bashang area, appropriate tree species, reasonable density, and scientific thinning methods should be selected according to the actual situation to improve the efficiency of moisture utilization. This study provides an important scientific basis for the tending management and stand optimization of typical protective forest in the Bashang area and has positive significance for maintaining ecological balance and sustainable development in this area.
-
Keywords:
- Bashang area /
- stand structure /
- water conservation /
- redundancy analysis /
- litter /
- hydrology /
- soil
-
光能利用效率（LUE）是指植被通过光合作用将吸收的单位光合有效辐射转换成干物质的效率[1-2]。它不仅是植物光合作用的重要生态学概念，也是利用遥感参数模型在区域尺度监测植被生产力的关键参数。光能利用率的变化能够对植被有机物的积累过程产生直接影响。光能资源与水肥等资源相比，具有无限制性、瞬时性、不可存储性等特点，因此，在一定时空范围内，植被对光能的截获吸收和利用能力的高低直接决定了生态系统的生产潜力[2]。当前，LUE广泛应用于不同尺度陆地生态系统总初级生产力（GPP）或净初级生产力（NPP）模型估算，和全球碳循环的研究中[3-6]。一些模型的比较研究表明，基于LUE的遥感模型模拟的全球净初级生产力（NPP）的平均值与其他参考模型的平均值有很大差异[7]。模型模拟结果的不确定性主要来自植被光合作用吸收的光合有效辐射和LUE[7]两个方面。此外，由于参数本身的观测和尺度变化带来的不确定性，以及模型的建立和运用范围的扩大，对结果的认识将有很大的不确定性。因此，了解LUE的生理生态基础，对于优化LUE模型和评价模型的可靠性具有重要的意义[8]。目前，对光能利用效率的研究大多集中在农田、草地和森林生态系统中[9-11]，对荒漠生态系统LUE的变化特征以及影响因子的调节机理的认识非常有限[9]。因此，不同的时间尺度上环境因子对荒漠生态系统光能利用率的作用强度还需要根据实际的观测数据进一步研究探索。
已有学者研究了不同尺度（叶片、个体、种群）碳循环过程的时间动态及其调控机理，其中LUE作为量化辐射能在群落尺度上的行为参数，已受到广泛关注。研究表明在生长季保证养分充足且没有水分胁迫的条件下，LUE是一个常数[12]，同时也有研究证明LUE随着植被生长发育而改变[4,9]，不同植被类型的光能利用效率具有明显的时空差异[5,9]。不同时间尺度上，影响LUE的主要环境因子也有差异在不同时间尺度上其环境影响因子也变现的各不相同。在昼夜尺度上，LUE主要受到辐射、温度等[13-14]影响；季节时间尺度上，LUE主要受到LAI、温度、养分元素等[15-16]影响。
由于观测尺度的不同，光能利用效率的计算方法也各不相同。包括叶片尺度上常采用叶片光合作用仪观测法[17-18]，群落尺度上常采用生物量收获发和涡度协方差方法[3]，生态系统尺度上采用遥感观测法和模型反演法等[5,19]。叶片观测法一般用于控制实验，用于探究植物叶片光合作用光响应的机理过程，LUE用表观量子速率表示。生物量收获法破坏性大且耗费大量的人力物力，一般多用于农作物的研究，其缺点是不能反应短时期（小时或者日尺度）LUE的变化。遥感观测法和模型反演多用于长时间序列的大尺度研究。涡度协方差方法被许多科研工作者用来直接测量大面积生态系统物质和能量通量，而不扰动下垫面。同时，也为研究区域生态系统尺度的光合特征参数提供了途径，为估算GPP提供了一种方法，为提高区域尺度光能利用效率的准确度提供参考。涡度协方差法在时空尺度上可以与卫星遥感尺度转换相关联，使得从冠层尺度到景观水平估算LUE成为可能。
油蒿（Artemisia ordosica）广泛分布于中国西北干旱与半干旱地区，是荒漠灌木生态系统的建群种。现已有大量关于油蒿的光合作用和灌木生态系统碳水耦合的研究[20-21]，但是关于油蒿灌木荒漠LUE的季节动态变化及其对环境因子响应的研究相对较少。本文运用涡度协方差方法对宁夏盐池毛乌素沙地油蒿灌木荒漠进行了全年的连续性监测，结合同步观测的气象因子，分析油蒿灌木荒漠光能利用效率在日尺度和季节尺度的变化特征及其对环境因子的响应，了解油蒿灌木荒漠光能资源利用机理，为荒漠生态系统的永续管理和沙区植被恢复提供科学参考依据。
1. 研究区概况
该研究区于宁夏盐池毛乌素沙地生态系统国家定位观测研究站（37°42′31″ N、107°13′47″ E，海拔1 560 m）。位于毛乌素沙地南缘，是黄土高原向鄂尔多斯台地、半干旱区向干旱区、干草原区向荒漠草原区、农区向牧区过渡的重要生态交错带，属于典型中温带大陆性季风气候[22-23]。多年平均空气温度8.1 ℃（1954—2004年），全年无霜期165 d。年均降雨量287 mm，其中62%集中在7—10月之间[20]，年平均潜在蒸发散为2 024 mm。该区主要由活动沙丘、半固定沙丘和固定沙丘组成。主要土壤类型为灰钙土，土壤有机质含量在0.5% ~ 0.8%之间，土壤pH值在7.5 ~ 8.5之间，在土壤层1 m深度范围内的土壤总氮含量为0.15 g/kg[21]。研究区主要植被为油蒿灌木。
2. 研究方法
2.1 CO2通量和微气象因子观测
涡度相关观测系统以高度为4.2 m的观测塔为载体，主要观测仪器包括三维超声风速仪（WindMasterTM Pro，Gill Instruments Ltd，Lymington，England）和CO2/H2O闭路红外气体分析仪（IGRA；model LI-7200，LI-COR Biosciences，Lincoln，NE，USA）。
微气象数据测量仪器均设立在4.2 m的通量塔上，辐射数据由净辐射仪（CNR-4，Kipp and Zonen，Delft，the Netherlands）测量，空气温度由空气温湿度传感器（HMP45C，Campbell Scientific Ltd，USA）测量。土壤温度由安装在通量观测塔周围的土壤温度传感器（Campbell-109，Campbell Scientific Ltd，USA）测量，土壤热通量由分布在通量塔周围的5块10 cm深的土壤热通量板（HFP01，Campbell Scientific Ltd，USA）测量，土壤体积含水量分别用10、30、70和120 cm深的土壤温湿度探头（ECH2O-5TE，Decagon Devices，USA）测量，降雨量由翻斗式雨量筒（TE525MM，Campbell Scientific Inc.，USA）测量。涡度协方差系统的数据和微气象数据用CR3000（Campbell Scientific Ltd，USA）数据采集器以10 Hz频率记录，并生成30 min的平均值。
2.2 LAI与养分元素的测定
在通量塔贡献区内设置100 m × 100 m的样地，沿样地东西方向和南北方向每隔20 m设置1条样线，样地内共设置12条样线。每两条样线相交点为叶面积指数测量点，共36个点。2014年4—10月，用LAI-2000冠层分析仪每隔1周对油蒿灌木荒漠的LAI进行一次测定。样地叶面积指数计算公式为LAI = ΣLAIi/36，式中：i为第i个测量点[22]。
2014年4月，选取10个10 m × 10 m小样方，每个小样方分别选取油蒿5株，每隔一周从每株植物上取10片叶子，带回实验室，杀青并烘至恒量，将每株油蒿的取样叶子充分混合研磨，制成供试品。每隔15 d在小样方中用土钻取0 ~ 30 cm层土样，共3次重复，将每层土壤样品均匀混合并带回实验室。自然风干后，用2 mm筛过筛，制成土样进行试验。叶氮含量和土壤全氮含量均采用凯氏定氮法测定[23]。
2.3 数据处理
生态系统净碳交换（NEE）被定义为公式（1）[24]：
NEE=Fc+Fs+Vc (1) 式中：Fc是通量观测塔测得的植被上部CO2交换量，Fs是测得的冠层内部储存通量，Vc是指垂直和水平平流效应的通量。该研究区域有着均匀分布的植被下垫面，因此Vc可忽略不计。对于低矮的冠层Fs接近于0，因此Fs可忽略不计[20]。因此，
NEE=Fc (2) 本研究所用数据从2014年1月1日至2014年12月31日，期间由于仪器故障等造成36.12%数据缺失。通过剔除异常值[25]、旋转二次坐标轴[26]、消除传感器延时影响[27]、频率响应校正[28]等方法来对10 Hz数据进行了校正和质量控制。由于在夜间稳定条件下涡流不明显，导致计算出的NEE值低于夜间实际CO2通量值，因此夜间NEE（NEEnight）数据应通过摩擦风速（u*）控制和筛选，剔除掉u* < 0.18 m/s的数据[22]。经筛选后得到47.7%的有效数据，然后用5倍标准差方法剔除掉异常值。缺失数据按照时长进行插补：不足2 h的数据间隙一般采用线性插值，对于2 h ~ 7 d的数据间隔，使用邻近7 d相同时段的观测平均值，对于大于7 d的数据缺口，采用Michaelis-Menten（3）和Lloyd-Taylor方程（4）通过区分白天和晚上的NEE和Re进行插值[29-30]，通过公式（5）计算出生态系统的NEP和GEP：
NEPnight=Re10Q10(Ts−10)/10 (3) NEEday=αPARAmax (4) {\rm{NEP}} = - {\rm{NEE}},\;{\rm{GEP}} = {\rm{NEP}} + {R_{\rm{e}}} (5) 式中：NEPnight为夜间生态系统净交换量，等于夜间生态系统的呼吸值Re（μmol/（m2·s）），Ts为10 cm 深的土壤温度（℃），Re10是Ts = 10 ℃时生态系统的呼吸值（μmol/（m2·s）），Q10是生态系统的呼吸敏感因子（μmol/（m2·s））。NEEday是白天生态系统净交换量（μmol/（m2·s）），α是表观量子效率（μmol/μmol），PAR是光合有效辐射，Amax是最大光合同化速率（μmol/（m2·s）），Rd是白天生态系统平均呼吸速率（μmol/（m2·s））。因为夜间测量出的NEE值就是生态系统夜间的呼吸值（自养呼吸和异养呼吸），因此通过公式（3）将Re与Q10的参数确定出来，根据白天的土壤温度计算出白天的生态系统呼吸值，考虑到植物的光合参数会受到物候和季节变化影响，因此在进行拟合和插补工作时应分别按月进行。gs运用彭曼公式计算得到：
g_{\rm{s}} = \frac{{\lambda E {\text{γ}} {g_{\rm{a}}}}}{{{\rm{\Delta }}\left( {{R_{\rm{n}}} - G} \right) - \lambda E\left( {{\rm{\Delta }} + {\text{γ}} } \right) + \rho {C_{\rm{p}}}{\rm{VPD}}{g_{\rm{a}}}}} (6) 式中：λ为汽化潜热（J/ kg）；E为测量的ET值（kg/（m2· s））；γ为干湿度常数（kPa/K，通常用0.066 5 kPa/℃表示）；∆为饱和蒸气压差和温度之间的斜率关系（kPa/K）；ga为空气动力学导度（mm/s）；Cp为空气的比热容（J/（kg·K））；ρ为干空气密度（kg/m3）；VPD是大气饱和水汽压差（kPa）；Rn是净辐射（W/m2）；G是土壤热通量（W/m2）。
\frac{1}{{{g_a}}} = \frac{u}{{{u^{*2}}}} + 6.2{u^{* - 0.67}} (7) 式中：u为冠层风度；u*为测量风速。
归一化植被指数（NDVI）的计算公式[31]：
{\rm{NDVI}} = \frac{{{{{R}}_{{\rm{NIR}}}} - {R_{{\rm{VIS}}}}}}{{{R_{{\rm{NIR}}}} + {R_{{\rm{VIS}}}}}} (8) 式中：RNIR表示近红外辐射（700 ~ 3 000 nm），RVIS表示可见光辐射（380 ~ 780 nm），本文分别用太阳辐射和光合有效辐射表示RNIR和RVIS。NDVI选用了每天11:00—14:00的辐射数据计算而得[32]。
LUE的估算结果很大程度上取决于GEP和PAR间的线性或非线性（例如直角双曲线方程）关系[33-34]。目前广泛使用的光能利用效率是指太阳辐射利用400 ~ 700 nm波长（PAR，μmol/（m2·s））范围内的光合有效辐射和植物通过吸收光合有效辐射将光能转化成生物量的速率。目前LUE的估算方法很多，但是在生态系统尺度上LUE的定义为：
{\rm{LUE}} = \frac{{{\rm{GEP}}}}{{{\rm{APAR}}}} (9) 式中：GEP为总生态系统生产力（g/（m2·d）），APAR为吸收光合有效辐射（MJ/（m2·d）），本文用散射PAR（PARdif）来代替吸收光合有效辐射[35-37]。
为研究生长季内（5—10月）不同时期LUE的主要影响因子，本文分析了GEP和LUE与环境因子之间的相关性。数据统计与分析使用Matlab2014（Version 7.12.0.，The Math Works，Natick，MA，USA），作图使用OriginPro-2015完成。
3. 结果与分析
3.1 环境因子与LUE的日变化
环境因子与LUE的日变化特征如图1所示。生长季内每日平均Ta的变化范围为11.0 ~ 28.4 ℃，每日平均Ts变化范围为8 ~ 29 ℃，VPD变化范围为0.8 ~ 2.1 kPa。VPD和Ta的最低值出现在08:00，最高值出现在16:00；Ts出现明显滞后现象，最低值出现在上午10:00左右，最高值出现在下午18:00左右；gs有一个单峰，峰值稳定在14:00左右，昼夜平均变化范围为0 ~ 4.2 mm/s。PAR呈现出明显的单峰，其中峰值稳定在14:00左右。GEP呈现出单峰趋势，其中7、8月峰值在12:00左右稳定，其余月份的峰值在10:00—16:00之间稳定，中午11:00的时候达到每日最大值，总体变化趋势表现为7月 > 8月 > 6月 > 9月 > 10月 > 5月；LUE在06:00—14:00逐渐减小，14:00—19:00逐渐增大，在14:00的时候达到每日最低值（0.000 8 ~ 0.002 4 μmol/μmol），整体的变化趋势表现为9月 > 8月 > 7月 > 6月 > 5月 > 10月。
![]()
图 1 环境因子、GEP和LUE昼夜变化趋势Ta.空气温度；Ts.10 cm深土壤温度；VPD.饱和水汽压差；gs.气孔导度；PARtot.总入射光合有效辐射；PARdif.散射光合有效辐射；GEP.生态系统总生产力；LUE.光能利用效率。下同。Ta, air temperature; Ts, soil temperature of 10 cm depth; VPD, vapor pressure deficit; gs, stomatal conductance; PARtot, total incident photosynthetically active radiation; PARdif, diffuset photosynthetically active radiation; GEP, gross ecosystem productivity; LUE, light use efficiency. The same below.Figure 1. Mean diurnal variation in environmental factors and gross ecosystem production（GEP）and light use efficiency3.2 环境因子与LUE的季节变化
图2为2014年生长季环境因子和生物因子的季节变化。油蒿灌木的日平均气温变化范围为3.4 ~ 27.6 ℃，日平均土壤温度变化范围为8.5 ~ 28.6 ℃。NDVI的变化范围为0.2 ~ 0.4。PAR从春季到夏季逐渐增加，随后降低，峰值出现在6月9日（56.6 mol/（m2·d））。年降雨总量341.9 mm，观测期降雨具有明显的季节变异，月累计降雨量9月（76.2 mm） > 7月（74.9 mm） > 8月（67.1 mm） > 6月（43.5 mm） > 10月（26.8 mm） > 5月（5.3 mm），在5月前的累计降雨量仅36.6 mm，降雨集中在7、8、9这3个月。VPD季节变化明显，在6月达到最大值，总体表现为夏季高、冬季低，变化范围为0.05 ~ 2.8 kPa。
![]()
图 2 环境和生物因子季节动态变化图NDVI. 归一化植被指数；LAI. 叶面积指数；leaf_N. 叶片N含量；soil_N. 土壤N含量；SWC10、SWC30、SWC70分别表示10、30、70 cm土壤含水量。下同。NDVI, normalized differential vegetation index; LAI, leaf area index. leaf_N, leaf N content; soil_N, soil N content. SWC10, SWC30, SWC70, represent 10, 30, 70 cm soil water content, respectively. The same below.Figure 2. Seasonal dynamics of environmental factors and biological factorsGEP在7月达到最大值（图3），此时油蒿进入完全展叶期，叶面积指数达到最大，光合速率增加并达到最大，因此在7月生态系统总初级生产力达到最大值。PAR在5月达到最大值，此时油蒿处于展叶期，LAI迅速增大（图2）并随着生长季呈现递增的趋势，由于7月份以后PAR的下降速率比GEP的下降速率大，从而导致LUE在9月份达到最大值0.002 5 g/MJ，月平均LUE介于0.000 9 ~ 0.002 5 g/MJ之间，平均值为0.002 g/MJ（图3）。8月份的总生态系统生产力总值达到最大23.19 g/（m2·d）（图4），对应的LUE月总值在9月份达到最大值0.179 g/MJ，出现这种不对等增长趋势的原因主要是由于辐射的变化所导致的（图4）。
![]()
图 3 光合有效辐射、GEP和LUE季节动态变化图Figure 3. Seasonal dynamics of photosynthetically active radiation, gross ecosystem production (GEP) and light use efficiency (LUE)![]()
图 4 GEP、LUE月变化Figure 4. Monthly sum dynamics of gross ecosystem production (GEP) and light use efficiency (LUE)3.3 季节尺度上油蒿GEP和LUE对环境因子的响应
GEP与Ta、Ts和降雨量之间呈现出较好的正相关关系（图5），随着温度的增加，GEP呈现明显的递增趋势，降雨量的增加也会提高GEP的大小，SWC对GEP的变化有着72%的贡献率。随着Nsoil含量的增大，LUE表现出先减小后增大的趋势，在Nsoil达到0.24 g/kg时达到最低，Nsoil对LUE的变化有着90%的贡献率，LUE的变化还随着gs的增大呈现先减小后增大的趋势，gs对LUE的变化有着64%的贡献率，LUE的季节变化主要受到Nsoil和gs的影响。
![]()
图 5 环境因子对GEP与LUE的影响Figure 5. Relationship between light use efficiency and environmental factors at seasonal scale4. 讨 论
4.1 LUE的日变化以及对环境因子的响应
生长季（5—10月）LUE昼夜变化基本保持一致，呈现出先减小后增大的趋势，在14:00达到最小值，这与呼伦贝尔贝加针茅草甸草原生态系统中的光能利用效率的昼夜变化趋势基本一致[34]。LUE的昼夜变化一般受GEP和PAR昼夜变化的驱动，其中GEP的昼夜变化趋势为先增大后趋于稳定最后变小，而PAR的昼夜变化是先增大后减小的单峰趋势，并在14:00点时PAR达到最大值。光合作用是植物生长和物质积累的基础，其中光是光合作用的主导因子[38]，午后高PAR常常限制植物光合作用，从而导致在昼夜尺度上LUE的变化与GEP的变化趋势正好相反。此外，夏季LUE的昼夜变化也受生态系统冠层导度（gs）的影响，夏季植物在中午时遭受高温、高辐射胁迫，此时gs达到最小，引起气孔关闭，空气阻力增加，光合作用受阻导致叶片光合速率降低[39-40]，从而降低了生态系统LUE。
4.2 LUE的季节变化以及对环境因子的响应
研究区油蒿灌木荒漠光能利用效率动态随着环境变化和植被本身的生理特征的变化而变得复杂，但是LUE有着显著的季节动态特征。LUE的季节变化呈现出先增加后下降的单峰趋势，在9月份达到最大值0.002 5 g/MJ，10月份达到最低值0.000 9 g/MJ。这与内蒙古荒漠草原的光能利用效率的变化趋势一致，在8月份达到最大值0.355 g/MJ，同时最低值出现在4月份0.219 g/MJ[41]。卫亚星等[42]对青海省稀疏灌木的研究发现LUE介于0.026 ~ 0.049 g/MJ之间，最大值出现在7月份。由于7、8月份是植被的生长旺季，水热条件充足，植被覆盖率最大，此时植被的累积光物质质量也较多，吸收光合有效辐射量最大，LUE达到最大值。
植物冠层光合作用主要受冠层吸收的太阳辐射控制，植被叶片在截获入射太阳光合有效辐射进行光合作用时也具有光保护机制。植被在环境胁迫条件下（如极端高温、水分或养分亏缺、高光强等）通过降低光合作用效率[43]实现光保护过程。氮元素不仅参与植物光合作用而且是维持植物生长的重要元素，与生物圈的演替和发展紧密相关[37]，Green等[15]证实了冠层总氮含量与光能利用效率之间存在显著正相关性。在低覆盖率的地表，降雨会增加土壤含水量，改变Ts，通过影响PAR[24,41]从而改变LUE的大小。VPD会通过影响植被叶片的伸展、改变叶片气孔导度从而改变光合速率来影响LUE的变化。在本研究区域内已经被证实VPD会通过影响该生态系统的碳交换过程[44]，同时土壤水分的补给不足会限制半干旱草原和灌木生态系统的生产力[44-45]，从而导致LUE降低。苏培玺等[46]对荒漠植物梭梭（Haloxylon ammodendron）和沙拐枣（Calligonum mongolicum）的光合作用过程研究发现，在水分条件好时光合速率明显增大，LUE明显提高。
朱文泉等[39]结合遥感数据、气象数据和实测NPP数据，系统的模拟了中国典型植被的最大光能利用效率LUEmax，得到中国灌木类型的最大光能利用效率为0.429 g/MJ。本文估算出的光能利用效率值远远低于前人的研究，可能与荒漠生态系统较小的生产力、较大的辐射值紧密相关。实际光能利用效率与环境条件的关系非常复杂，植被类型、地理位置、气候条件、植被营养状况（叶氮含量）和植被生长阶段都会影响光能利用效率的变化。
5. 结 论
本文通过研究油蒿灌木荒漠光能利用效率的昼夜和季节动态变化，明确了在不同时间尺度上LUE的主要影响因子。
（1） 在日尺度上，LUE呈现出先降低后增加的趋势，在14:00时达到最低值；LUE的日变化主要受gs和PAR的影响。
（2） 在季节尺度上，LUE呈现出先增加后降低的趋势，在9月份达到最大值，LUE的季节变化主要受土壤N含量和gs的影响。
研究还发现，LUE的大小主要取决于GEP与PAR的比值关系，在长时间尺度上通过增加土壤的养分元素，可以提高植被的光合生产能力，从而提高光能利用效率。此外，本研究主要集中在季节和生态系统尺度上，对于毛乌素沙地油蒿灌木荒漠的最大光能利用效率的定量研究还应结合卫星遥感数据与当地多年的地面实测数据相结合进行多时空多尺度的研究。
-
![]()
图 2 不同防护林的林分结构特征
F1~F3分别为樟子松林、华北落叶松林和樟子松华北落叶松混交林。 F1−F3 indicate Pinus sylvestris var. mongolica forest, Larix principis-rupprechtii forest, Pinus sylvestris var. mongolica and Larix principis-rupprechtii mixed forest, respectively.
Figure 2. Characteristics of stand structure of different protective forests
![]()
图 4 林分结构与枯落物层、土壤层水文效应的冗余分析
DEN.林分密度；TH.树高；DBH.胸径；Age.林龄；CAN.郁闭度；LAI.叶面积指数；d.枯落物厚度；V.蓄积量；Max-L.枯落物层最大持水量；Rate.最大持水率；ESC.有效拦蓄量；Max-S.土壤层最大持水量； FC.田间持水量；CC.毛管持水量。实线表示林分结构因子，虚线表示枯落物层和土壤层水文特征因子。DEN, stand density; TH, tree height; DBH, diameter at breast height; Age, stand age; CAN, canopy density; LAI, leaf area index; d, litter thickness; V, volume; Max-L, max. water holding capacity of litter layer; Rate, max. water holding rate; ESC, effective storage capacity; Max-S, max. water holding capacity of soil layer; FC, field holding capacity; CC, capillary water capacity. Solid lines indicate stand structure factors and dashed lines indicate individual hydrological characteristic factors of litter and soil layers.
Figure 4. Redundancy analysis of hydrological effects in litter and soil layers with respect to each influencing factor
表 1 典型防护林样地基本特征
Table 1 Basic characteristics of sample plots in typical protective forests
项目 Item 樟子松林
Pinus sylvestris
var. mongolica forest华北落叶松林
Larix principis-
rupprechtii forest樟子松华北落叶松混交林
Pinus sylvestris var. mongolica and
Larix principis-rupprechtii mixed forest样地数量 Number of sample plot 10 10 10 林分密度/（株·hm−2）
Stand density/（tree·ha−1）1 833.00 ± 276.51a 1 583.00 ± 554.71a 1 766.00 ± 475.88a 平均林龄/a Average stand age/year 15.33 ± 2.17a 18.67 ± 2.08a 20.33 ± 2.52a 株距 Plant space/m 2.17 ± 0. 53a 3.42 ± 0.68a 2.37 ± 0.37a 行距 Row space/m 2.22 ± 0.45a 3.51 ± 0.57a 2.12 ± 0.44a 林分起源 Stand origin 人工林 Plantation 人工林 Plantation 人工林 Plantation 坡度 Slope/(°) 8 8 12 坡向 Aspect 阳坡 Sunny slope 阳坡 Sunny slope 阳坡 Sunny slope 坡位 Slope position 中坡位 Mid-slope position 中坡位 Mid-slope position 中坡位 Mid-slope position 海拔 Elevation/m 1402 1402 1366 灌木组成 Shrub composition 柠条锦鸡儿 Caragana korshinskii 柠条锦鸡儿 Caragana korshinskii 柠条锦鸡儿 Caragana korshinskii 林下灌木覆盖率
Understory shrub coverage/%27.00 ± 3.29a 23.54 ± 1.35a 13.18 ± 1.56a 林下草本覆盖率
Understory herb coverage/%27.60 ± 1.77a 35.47 ± 3.69a 30.18 ± 2.96a 草本组成
Herbal composition白茅 Imperata cylindrica、
细叶韭 Allium tenuissimum、
瓣蕊唐松草 Thalictrum petaloideum、
路边青 Geum leppicum蛇含委陵菜 Potentilla kleiniana、
老鹳草 Geranium wilfordii、
白茅 Imperata cylindrica、
细叶韭 Allium tenuissimum老鹳草 Geranium wilfordii、
蛇含委陵菜 Potentilla kleiniana、
猪毛蒿 Artemisia scoparia、
白茅 Imperata cylindrica注：表中数据为平均值±标准误，不同小写字母表示不同林分类型间差异显著（P < 0.05）。下同。Notes: data in the table are mean ± standard error, and different lowercase letters indicate significant differences (P < 0.05) between varied stand types. Same as below. 
下载: 导出CSV
表 2 不同林分类型枯落物蓄积量和持水特征
Table 2 Accumulation and water holding characteristics of litter in different forest types
林分类型
Stand type枯落物层
Litter layer厚度
Thickness/cm蓄积量/（t·hm−2）
Volume/（t·ha−1）枯落物最大持水量/（t·hm−2）
Max. water holding
capacity of
litter/（t·ha−1）最大持水率
Max. water
holding rate/%有效拦蓄
量/（t·hm−2）
Effective storage
capacity/（t·ha−1）樟子松林
Pinus sylvestris
var. mongolica forest未分解层
Undecomposed layer1.67 ± 0.29a 8.89 ± 3.16a 18.07 ± 6.36a 203.32 ± 28.00b 13.84 ± 2.92a 半分解层
Semi-decomposed layer0.77 ± 0.25a 16.39 ± 6.59a 31.58 ± 3.68a 177.22 ± 19.67b 19.26 ± 1.16b 总枯落物层
Total litter layer2.44 ± 0.05b 25.28 ± 2.92a 49.65 ± 9.97a 190.27 ± 5.25b 33.10 ± 3.35b 华北落叶松林
Larix principis-
rupprechtii forest未分解层
Undecomposed layer0.77 ± 0.25b 5.02 ± 1.41a 12.72 ± 3.68a 252.48 ± 17.23a 9.79 ± 2.84a 半分解层
Semi-decomposed layer1.50 ± 0.30a 12.35 ± 2.34a 34.20 ± 8.24a 239.35 ± 27.94a 25.89 ± 2.09a 总枯落物层
Total litter layer2.27 ± 0.06b 17.37 ± 2.85a 46.92 ± 9.30a 245.92 ± 6.13a 35.68 ± 2.88ab 樟子松华北落叶松
混交林
Pinus sylvestris var.
mongolica and
Larix principis-
rupprechtii
mixed forest未分解层
Undecomposed layer1.93 ± 0.51a 11.76 ± 4.87a 20.50 ± 5.50a 265.45 ± 7.26a 15.19 ± 4.28a 半分解层
Semi-decomposed layer1.50 ± 0.50a 15.59 ± 5.82a 40.55 ± 2.10a 222.54 ± 13.66a 27.77 ± 4.25a 总枯落物层
Total litter layer3.43 ± 0.12a 27.35 ± 1.17a 61.05 ± 5.84a 244.00 ± 9.04a 42.96 ± 6.00a
下载: 导出CSV
表 3 林分结构对枯落物层和土壤层水文效应的解释率
Table 3 Explanatory rate of stand structure for hydrological effects in litter and soil layers
林分结构
Stand structure枯落物 Litter 土壤层 Soil layer 解释率 Explanatory rate/% F P 解释率 Explanatory rate/% F P 密度 Density 57.10 17.71 < 0.01 0.40 0.10 0.74 树高 Tree height 18.21 8.63 < 0.05 39.63 13.98 < 0.01 胸径 DBH 5.13 2.65 0.10 12.70 1.17 0.29 林龄 Forest age 1.55 0.64 0.47 16.26 5.82 < 0.05 郁闭度 Canopy density 0.47 0.35 0.62 15.47 4.73 0.06 叶面积指数 LAI 0.38 0.20 0.68 0.25 < 0.10 0.83
下载: 导出CSV
-
[1] Han C, Liu Y J, Zhang C U, et al. Effects of three coniferous plantation species on plant-soil feedbacks and soil physical and chemical properties in semiarid mountain ecosystems[J]. Forest Ecosystems, 2021, 8(3): 1−13.
[2] 张佳楠, 张建军, 张海博, 等. 晋西黄土区典型林分水源涵养能力评价[J]. 北京林业大学学报, 2019, 41(8): 105−114. Zhang J N, Zhang J J, Zhang H B, et al. Water conservation capacity of typical forestlands in the Loess Plateau of western Shanxi Province of northern China[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2019, 41(8): 105−114.
[3] 梁文俊, 魏曦, 赵伟文, 等. 关帝山不同林分结构华北落叶松林枯落物水文效应[J]. 水土保持学报, 2021, 35(2): 324−329, 337. Liang W J, Wei X, Zhao W W, et al. Hydrological effects of litter under different forest structures of Larix principis in Guandi Mountain[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2021, 35(2): 324−329, 337.
[4] 王旭, 贾国栋, 岳永杰, 等. 科尔沁沙地南缘典型林分枯落物层与土壤层水源涵养能力研究[J]. 干旱区资源与环境, 2023, 37(9): 144−153. Wang X, Jia G D, Yue Y J, et al. Water holding capacity of litter and soil layers in typical forest stand in the southern margin of Horqin Sandy Land[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2023, 37(9): 144−153.
[5] 陈晶亮, 杨慧, 刘超, 等. 宁夏罗山自然保护区3种典型林分凋落物和土壤层水源涵养能力综合评估[J]. 生态学报, 2023, 43(19): 7987−7997. Chen J L, Yang H, Liu C, et al. Comprehensive evaluation of the water conservation capacity of litter and soil layers in three typical forest types in the Luoshan Nature Reserve, Ningxia[J]. Acta Ecologica Sinica, 2023, 43(19): 7987−7997.
[6] 孙拥康, 汤景明, 王怡. 亚热带日本落叶松人工林枯落物及土壤层水文效应[J]. 北京林业大学学报, 2021, 43(8): 60−69. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200259 Sun Y K, Tang J M, Wang Y. Hydrological effects of litter and soil layers of Larix kaempferi plantation in subtropical regions[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2021, 43(8): 60−69. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200259
[7] 郭建军, 王佳欢, 胡静霞, 等. 2022年冬奥会崇礼赛区针叶林枯落物及土壤水文效应[J]. 中国水土保持科学(中英文), 2021, 19(4): 44−50. Guo J J, Wang J H, Hu J X, et al. Hydrological effects of litter and soil for the coniferous forest in the Chongli District for 2022 Olympic Winter Games, Hebei Province[J]. Science of Soil and Water Conservation, 2021, 19(4): 44−50.
[8] 牛勇, 刘洪禄, 张志强. 北京地区典型树种及非生物因子对枯落物水文效应的影响[J]. 农业工程学报, 2015, 31(8): 183−189. Niu Y, Liu H L, Zhang Z Q. Effects of typical tree species and abiotic factors on hydrologic characters of forest litter in Beijing[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2015, 31(8): 183−189.
[9] 刘西刚, 王勇辉, 焦黎. 夏尔希里自然保护区典型植被土壤水源涵养功能探究[J]. 水土保持学报, 2019, 33(3): 121−138. Liu X G, Wang Y H, Jiao L. Study on soil water conservation function under typical vegetation in Xarxili Nature Reserve[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2019, 33(3): 121−138.
[10] Zheng X, Chen L, Gong W, et al. Evaluation of the water conservation function of different forest types in northeastern China[J]. Sustainability, 2019, 11(15): 4075−4090. doi: 10.3390/su11154075
[11] 柳晓娜, 贾国栋, 余新晓. 不同密度杨树人工林的林地涵养水源功能研究[J]. 环境科学与技术, 2017, 40(10): 8−13. Liu X N, Jia G D, Yu X X. Study on water conservation function of poplar plantation with different densities[J]. Environmental Science & Technology, 2017, 40(10): 8−13.
[12] 郝弯弯, 赵鹏, 李思维, 等. 御道口牧场不同类型防护林的枯落物水文效应[J]. 水土保持学报, 2019, 33(6): 197−204. Hao W W, Zhao P, Li S W, et al. Hydrologic effects of different forest types shelterbelt litter in Yudaokou Ranch[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2019, 33(6): 197−204.
[13] 陈继东, 周长亮, 李惠丽. 接坝地区9种典型林分类型枯落物层和土壤层水文效应[J]. 水土保持研究, 2017, 24(6): 216−221, 226. Chen J D, Zhou C L, Li H L. Hydrological effects of litter and soils in nine forest types of the Jieba Region[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2017, 24(6): 216−221, 226.
[14] 吴雪铭, 余新晓, 陈丽华, 等. 间伐强度对坝上樟子松林下持水能力的影响[J]. 应用生态学报, 2021, 32(7): 2347−2354. Wu X M, Yu X X, Chen L H, et al. Effects of thinning intensity on the understory water-holding capacity of Pinus sylvestris var. mongolica plantation in the Bashang area of north China[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2021, 32(7): 2347−2354.
[15] 常晓敏, 余新晓, 贾国栋, 等. 基于随机森林的不同径级树木死亡影响因子研究[J]. 生态学报, 2019, 39(21): 8003−8009. Chang X M, Yu X X, Jia G D, et al. Influence factors of tree mortality in different size classes based on random forest[J]. Acta Ecologica Sinica, 2019, 39(21): 8003−8009.
[16] 张引, 黄永梅, 周长亮, 等. 冀北山地5个海拔梯度油松林枯落物与土壤水源涵养功能研究[J]. 水土保持研究, 2019, 26(2): 126−131. Zhang Y, Huang Y M, Zhou C L, et al. Study on litter and soil water conservation function of Pinus tabulaeformis forests at 5 altitudinal gradients in mountains of northern Hebei[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2019, 26(2): 126−131.
[17] 郭宇嘉, 牛庆花, 陆贵巧, 等. 承德市第三乡林场不同林分类型枯落物和土壤的持水特性[J]. 水土保持通报, 2018, 38(3): 38−44. Guo Y J, Niu Q H, Lu G Q, et al. Water-holding capacity of litters and soil in different forests in Disanxiang Forest Farm of Chengde City[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2018, 38(3): 38−44.
[18] 陈歆宇, 谭伟, 杨深钧. 不同类型马尾松混交林结构与水源涵养功能的耦合关系[J]. 水土保持研究, 2023, 30(5): 217−222. Chen X Y, Tan W, Yang S J. Coupling relationship between the structure and water conservation function of different mixed forests of Pinus massoniana[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2023, 30(5): 217−222.
[19] Lin S, He K J, Wang Z X, et al. Multifactor relationships between the forest structure and water conservation function of Picea crassifolia Kom. plantations in Qinghai Province, China[J]. Land Degradation & Development, 2022, 33(14): 2596−2605.
[20] 常晓敏. 华北北部防护林主要树种立地–生长–结构–功能多元耦合关系研究 [D]. 北京:北京林业大学, 2021. Chang X M. Multivariate coupling mechanism of site-age-structure-function of main tree species in shelterbelts of northern north China [D]. Beijing: Beijing Forestry University, 2021.
[21] 赵阳, 王飞, 齐瑞, 等. 白龙江、洮河林区5种典型森林枯落物与土壤层水源涵养效应[J]. 水土保持研究, 2021, 28(3): 118−125. Zhao Y, Wang F, Qi R, et al. Water conservation effect of litter and soil layer of five typical forests in Bailongjiang and Taohe River forest of Gansu[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2021, 28(3): 118−125.
[22] 郑淼. 华北土石山区不同林分类型枯落物及土壤水文生态效应[J]. 中国水土保持科学(中英文), 2020, 18(2): 84−91. Zheng M. Litter and soil hydro-ecological effects of different stand types in the rocky mountain area of North China[J]. Science of Soil and Water Conservation, 2020, 18(2): 84−91.
[23] 赵鹏, 马佳明, 李艳茹, 等. 太行山典型区域不同林分类型枯落物水文效应[J]. 水土保持学报, 2020, 34(5): 176−185. Zhao P, Ma J M, Li Y R, et al. Hydrological effects of litter in different forest types in the typical areas of Taihang Mountains[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2020, 34(5): 176−185.
[24] 侯贵荣, 毕华兴, 魏曦, 等. 黄土残塬沟壑区3种林地枯落物和土壤水源涵养功能[J]. 水土保持学报, 2018, 32(2): 357−363, 371. Hou G R, Bi H X, Wei X, et al. Water conservation function of litters and soil in three kinds of woodlands in gully region of Loess Plateau[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2018, 32(2): 357−363, 371.
[25] 兰道云, 毕华兴, 赵丹阳, 等. 晋西黄土区不同密度油松人工林保育土壤功能评价[J]. 水土保持学报, 2022, 36(2): 189−196. Lan D Y, Bi H X, Zhao D Y, et al. Evaluation on soil conservation function of Pinus tabuliformis plantation with different densities in the loess area of western Shanxi Province[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2022, 36(2): 189−196.
[26] Neris J, Tejedor M, Rodriguez M, et al. Effect of forest floor characteristics on water repellency, infiltration, runoff and soil loss in andisols of tenerife (Canary Islands, Spain)[J]. Catena, 2013, 108: 50−57.
[27] 袁秀锦, 肖文发, 潘磊, 等. 马尾松林分结构对枯落物层和土壤层水文效应的影响[J]. 林业科学研究, 2020, 33(4): 26−34. Yuan X J, Xiao W F, Pan L, et al. Effect of Pinus massoniana stand structure on hydrological effects of litter layer and soil layer[J]. Forest Research, 2020, 33(4): 26−34.
[28] 温林生, 邓文平, 钟流, 等. 江西省公益林枯落物层和土壤层水源涵养功能评价[J]. 中国水土保持科学(中英文), 2022, 20(3): 35−43. Wen L S, Deng W P, Zhong L, et al. Evaluation of water conservation function of litter layer and soil laver of public welfare forests in different soil texture types in Jiangxi Province[J]. Science of Soil and Water Conservation, 2022, 20(3): 35−43.
[29] 林立文, 邓羽松, 李佩琦, 等. 桂北地区不同密度杉木林枯落物与土壤水文效应[J]. 水土保持学报, 2020, 34(5): 200−207, 215. Lin L W, Deng Y S, Li P Q, et al. Study on the effects of litter and soil hydrology of different density Cunninghamia lanceolata forests in northern Guangxi[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2020, 34(5): 200−207, 215.
[30] 刘琳, 熊东红, 张宝军, 等. 拉萨河谷杨树人工林枯落物蓄积特征及持水性能[J]. 干旱区研究, 2021, 38(6): 1674−1682. Liu L, Xiong D H, Zhang B J, et al. Litter storage and its water-holding capacity of Populus plantations in Lhasa River Valley[J]. Arid Zone Research, 2021, 38(6): 1674−1682.
[31] 涂志华, 范志平, 孙学凯, 等. 大伙房水库流域不同植被类型枯落物层和土壤层水文效应[J]. 水土保持学报, 2019, 33(1): 127−133. Tu Z H, Fan Z P, Sun X K, et al. Hydrological effects of litters layer and soil layer in different vegetation types in Dahyofana Watershed[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2019, 33(1): 127−133.
[32] Adanan I C, Wasli M E B, Perumal M, et al. Characterization of soil properties in relation to Shorea macrophylla growth performance under sandy soils at Sabal Forest Reserve, Sarawak, Malaysia[J]. Biodiversitas, 2020, 21(4): 1467−1475.
[33] Ouyang S, Gou M, Lei P, et al. Plant functional trait diversity and structural diversity co-underpin ecosystem multifunctionality in subtropical forests[J]. Forest Ecosystems, 2023, 10(2): 153−161.
[34] Carrer M, Castagneri D, Popa I, et al. Tree spatial patterns and stand attributes in temperate forests: the importance of plot size, sampling design, and null model[J]. Forest Ecology and Management, 2018, 407: 125−134.
[35] Heydari M, Cheraghi J, Omidipour R, et al. Tree dieback, woody plant diversity, and ecosystem driven by topography in semi-arid mountain forests: implication for ecosystem management[J/OL]. Journal of Environmental Management, 2023, 339: 117892[2024−02−23]. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2023.117892.
[36] Li Y, He J, Yu S, et al. Spatial structures of different-sized tree species in a secondary forest in the early succession stage[J]. European Journal of Forest Research, 2020, 139(5): 709−719. doi: 10.1007/s10342-020-01280-w
[37] 郭梦娇, 朱江, 程小琴, 等. 辽河源不同林龄油松林水源涵养能力研究[J]. 水土保持学报, 2016, 30(3): 279−284. Guo M J, Zhu J, Cheng X Q, et al. Water conservation capacity of Pinus tabulaeformis forests with different ages at Liaohe River[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2016, 30(3): 279−284.
[38] van der Plas F, Ratcliffe S, Ruiz-Benito P, et al. Continental mapping of forest ecosystem functions reveals a high but unrealised potential for forest multifunctionality.[J]. Ecology Letters, 2018, 21(1): 31−42.
[39] Valencia E, Maestre F T, Bagousse-Pinguet Y L, et al. Functional diversity enhances the resistance of ecosystem multifunctionality to aridity in Mediterranean drylands[J]. New Phytologist, 2015, 206(2): 660−671.
计量
- 文章访问数: 242
- HTML全文浏览量: 25
- PDF下载量: 24
