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海南不同林分地表径流特征分析

王华, 向仰州, 杨曾奖, 郭俊誉

王华, 向仰州, 杨曾奖, 郭俊誉. 海南不同林分地表径流特征分析[J]. 北京林业大学学报, 2019, 41(11): 22-30. DOI: 10.13332/j.1000-1522.20190275
引用本文: 王华, 向仰州, 杨曾奖, 郭俊誉. 海南不同林分地表径流特征分析[J]. 北京林业大学学报, 2019, 41(11): 22-30. DOI: 10.13332/j.1000-1522.20190275
Wang Hua, Xiang Yangzhou, Yang Zengjiang, Guo Junyu. Characteristics analysis of surface runoff for three types of forests in Hainan Island, southern China[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2019, 41(11): 22-30. DOI: 10.13332/j.1000-1522.20190275
Citation: Wang Hua, Xiang Yangzhou, Yang Zengjiang, Guo Junyu. Characteristics analysis of surface runoff for three types of forests in Hainan Island, southern China[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2019, 41(11): 22-30. DOI: 10.13332/j.1000-1522.20190275

海南不同林分地表径流特征分析

基金项目: 贵州省高层次创新人才项目(黔科合平台人才[2018]5633)
详细信息
    作者简介:

    王华,高级工程师。主要研究方向:森林生态。Email:506064209@qq.com  地址:550003贵州省贵阳市云岩区枣山路122号贵州省林业调查规划院

    责任作者:

    向仰州,博士,高级工程师。主要研究方向:森林生态。Email:yzhxiang18@126.com  地址:550018贵州省贵阳市乌当区高新路115号贵州师范学院 地理与资源学院

  • 中图分类号: Q948;S714

Characteristics analysis of surface runoff for three types of forests in Hainan Island, southern China

  • 摘要:
    目的探讨桉树林、橡胶林和次生林3种森林地表径流的月动态以及不同雨量等级发生的地表径流规律,为准确评价3种森林水源涵养效益以及人工林可持续经营提供科学依据。
    方法在海南黎母山不同林分建立径流场,其中桉树林中有4个(F1、F2、F3、F4),橡胶林有1个(F5)、次生林中有1个(F6),从2010年4月到2011年3月进行地表径流观测,对比分析了3种森林类型地表径流特征,并借助G(2,1)模型基本思路以及sigmoid模型预测了月地表径流系数。
    结果(1)F1 ~ F6径流场全年地表径流量分别为230 、49 、170.1 、84.2 、340 、396.4 mm,其中雨季地表径流量分别占全年地表径流量的90.28%、91.61%、87.89%、92.74%、91.86%、90.88%。(2)各月地表径流量大小呈现相同的顺序,即F6 > F5 > F1 > F3 > F4 > F2。(3)雨季次生林地表径流总量是桉树林的1.75 ~ 8.11倍,橡胶林是桉树林的1.49 ~ 6.89倍。(4)单次降雨超过10 mm才会发生地表径流,地表径流随降雨等级而增大,大于60 mm的降雨量占全年总雨量的57.95%,而F1 ~ F6径流场产生的地表径流分别占全年地表径流量的84.92%、89.08%、82.14%、87.75%、79.56%、83.49%。sigmoid模型对雨季地表径流系数的预测精到高于旱季,但对2010年8月各径流场的地表径流预测偏差较大。
    结论该地区5年生桉树、6年生橡胶人工林的地表径流并不总是比次生林大,因此在评价人工林水源涵养能力时有必要考虑林龄和地理位置。
    Abstract:
    ObjectiveThe aim of this study was to provide a scientific basis for the accurate evaluation of water conservation benefits in three forest types and sustainable management of plantations. We discussed the monthly dynamics of surface runoff from eucalyptus plantations, rubber plantation and secondary forest and the surface runoff laws of different rainfall levels.
    MethodRunoff fields were established in different forests in Limu Mountain, Hainan Province, southern China, including four fields in eucalyptus plantations (F1, F2, F3, F4), one field in rubber plantation (F5), and one field in secondary forest (F6). Surface runoff observation was carried out from April 2010 to March 2011 and the surface runoff characteristics of three forest types were compared and analyzed. The monthly ground runoff coefficient was predicted by the basic idea of G(2,1) model and sigmoid model.
    Result(1) The annual surface runoffs of F1−F6 fields were 230, 49, 170.1, 84.2, 340, 396.4 mm, of which the rainy season accounted for 90.28%, 91.61%, 87.89%, 92.74%, 91.86%, 90.88%. (2) The monthly surface runoff was all ordered as F6 > F5 > F1 > F3 > F4 > F2. (3) The total runoff of the secondary forest in the rainy season was 1.75−8.11 times of the eucalyptus plantations, and the rubber plantation was 1.49−6.89 times of the eucalyptus plantations. Surface runoff occurred when the rainfall exceeded 10 mm, and the surface runoff increased with the rainfall level. The rainfall greater than 60 mm accounted for 57.95% of the total annual rainfall, while the surface runoff from F1 to F6 fields accounted for 84.92%, 89.08%, 82.14%, 87.75%, 79.56%, 83.49% of the annual surface runoff. (4) The sigmoid model predicted that the surface runoff coefficient of the rainy season was higher than the dry season, but the surface runoff prediction of each field in August 2010 was more biased.
    ConclusionOur results indicate that the surface runoff of 5-year-old eucalyptus and 6-year-old rubber plantations in the region are not always larger than that of secondary forests. It is necessary to consider the forest age and geographical location when evaluating the water conservation capacity of plantations.
  • 地表径流反映流域植被、土壤、气候以及其他一些水文现象,是评价森林在涵养水源、保持水土、消减洪峰等方面发挥作用的一个重要指标[1]。地表径流会引起养分流失以及土层变浅而影响土壤质量,因此被认为是导致土地退化的重要原因之一。目前主要从土壤性质[2]、林道[3]、采伐[4]、林火[5]、林型[6]等方面开展森林地表径流研究。

    随着经济快速发展对木材、橡胶的需求量剧增,我国桉树(Eucalyptus spp.)、橡胶(Hevea brasiliensis)种植面积不断扩大。桉树、橡胶两种人工林在我国国民经济中发挥了较大的经济、社会和生态效益[7],长期以来桉树林、橡胶林的水土保持能力也是生态学研究的重要内容之一[8-9]。桉树造林前常采用机械整地、全垦[10],容易破坏原有的植被、土壤。桉树种植第一、二年,林地植被稀少,恢复速度慢,土壤疏松,加之林地有一定的坡度,大部分雨水以地表水形式流向山下,并携带泥沙,导致山下水质浑浊。我国橡胶树主要分布在热带北缘及南亚热带,该区干湿季明显,雨季降水过度集中,常有暴雨、台风天气,在坡地植胶的新植或更新胶园很容易发生水土流失[11]

    由于桉树林、橡胶林水文效应具有地域性[12],在两种人工林面积较大的区域开展地表径流研究十分重要,可为其种植及管理提供科学指导。但将桉树林、橡胶林、次生林地表径流效应进行对比的报道甚少,特别是在以上述3种森林分布比较集中的海南未见相关研究。为此,本研究于2010年4月至2011年3月在海南黎琼中县母山桉树林、橡胶林、次生林开展地表径流监测,探讨了3种森林地表径流的月动态以及不同雨量等级发生的地表径流规律,为准确评价3种森林水源涵养效益以及人工林可持续经营提供科学依据。

    研究区位于海南省琼中县黎母山,109°47′43″ ~ 109°51′53″E、19°10′11″ ~ 19°10′28″N,海拔260 ~ 455 m。属于热带海洋季风性气候区,冬短夏长,冬无严寒,夏无酷暑,雨量充沛,热量丰富,光照充足,台风集中在8—10月。年平均气温22.5 ℃,年均降雨量为1 547.7 ~ 3 255.9 mm,年蒸发量1 180.8 ~ 1 927.3 mm,年均日照时间大约1 743 h,年积温7 483 ~ 9 468 ℃。土壤母质为花岗岩,质地为壤土。该区森林植被主要有人工橡胶林、人工桉树林、次生林等。次生林植被主要由美叶菜豆树(Radermachera frondosa)、楝叶吴萸(Evodia glabrifolia)、山乌桕(Sapium discolor)、水锦树(Wendlandia uvariifolia)、鸭脚木(Schefflera octophylla)、中平树(Macaranga denticulate)、海南杨桐(Adinaudra hainanensis)、白楸(Mallotus paniculatus)、簕欓(Zanthoxylum avicennae)、橄榄(Canarium album)等组成。桉树林下优势植物种类有三角枫(Acer buergerianum)、黑面神(Breynia fruticose)、黄牛木(Cratoxylon ligustrinum)、凤头黍(Gramineae acroceras)、地毯草(Axonopus compressus)等。橡胶林下植物种类以山黄麻(Trema tomentosa)、白楸(Mallotus paniculatus)、地桃花(Urena lobate)、三芒草(Aristida adscensionis)、丰花草(Borreria stricta)等为主。土壤类型为砖红壤,土壤质地为壤土。

    于2007年在海南琼中黎母山桉树林、橡胶林、次生林修建径流场,其中桉树林中建立了4个(F1、F2、F3、F4),橡胶林1个(F5)、次生林中1个(F6)。径流场为长方形,面积为20 m × 5 m,短边与等高线平行,长边顺坡垂直于等高线。场地四周用水泥板砌成截水墙,场地上方及两侧开排水沟。场下端设置梯形集水槽,与两个联通的集水池连接,用半径为2.5 cm的PVC管将水引流到型号为LT9802A径流数据记录仪,自动监测地表径流。本次研究观测期从2010年4月至2011年3月,观测前对径流场和记录仪作了修缮和校正,观测期间运行正常。同时在3种林分交汇区空旷处设立了微型自动观测气象仪,用于观测大气降水等气象因子。于2010年4月调查了各径流场的植被、地形等因子,具体环境特征见表1

    表  1  径流场环境特征
    Table  1.  General information for runoff fields
    项目 Item 径流场编号 Runoff field No.
    F1F2F3F4F5F6
    林龄/a Stand age/year 5 5 5 5 6
    平均胸径 Average DBH/cm 12.5 12.2 12.4 12.3 26.1 5.4
    平均树高 Mean height/m 13.5 13.1 13.7 13.4 12.9 7.8
    密度/(株·hm− 2) Stand density/(plant·ha− 1) 1 258 1 217 1 239 1 206 476 1 582
    海拔 Altitude/m 441 406 402 400 392 455
    坡度 Slope/(°) 25 10 20 15 19 23
    坡向 Aspect 东 East 东南 Southeast 东南 Southeast 东南 Southeast 东南 Southeast 东南 Southeast
    郁闭度 Canopy coverage 0.25 0.3 0.3 0.2 0.4 0.56
    枯落物盖度 Litter coverage/% 85 85 86 80 60 75
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    采用灰色系统预测较长时间尺度(年或月)的地表径流已被证明是可行的[1, 13-14]。利用二阶一维灰色系统模型G(2,1)的基本思想得到地表径流系数的二阶累积值作为因变量y,对2010年4月至2011年3月赋值为1,2,···,12作为自变量,利用sigmoid模型进行拟合,得到二阶累积曲线的预测值,再对其差分,获得原系列的预测值,与对应的实测值比较,采用实测值与预测值间的偏差评价预测精度[1]

    表2可知,雨季降雨量占全年总雨量的85.55%,其中2010年10月份的雨量最大,占整个雨季雨量的59.80%。旱季雨量以11月份最大,占整个旱季雨量的61.17%。雨季降雨量大,地表径流也大,F1到F6径流场平均径流量分别为34.60、7.48、24.92 、13.01 、60.69 、51.50 mm,各径流场雨季地表径流量占全年的90.28%、91.61%、87.89%、92.74%、91.86%、90.88%。各径流场旱季产生径流很少,占全年的10%左右,其中以11月产生的径流最多,分别占全年旱季地表径流量的99.15%、97.57%、99.13%、98.04%、98.92%、99.23%。

    表  2  不同森林地表径流月动态
    Table  2.  Monthly dynamics of surface runoff in three types of forests
    日期
    Date
    降雨量
    Rainfall/mm
    径流量 Runoff/mm径流系数 Runoff coefficient/%
    F1F2F3F4F5F6F1F2F3F4F5F6
    2010−04 70 0.2 0.1 0.2 0.1 0.2 0.4 0.3 0.1 0.3 0.2 0.3 0.5
    2010−05 320 1.0 0.5 0.9 0.8 1.3 8.2 0.3 0.1 0.3 0.2 0.4 2.5
    2010−06 71 0.1 0.1 0.1 0.1 0.2 0.8 0.1 0.1 0.2 0.2 0.2 1.2
    2010−07 27 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
    2010−08 217 1.0 0.2 1.0 0.4 1.3 3.3 0.5 0.1 0.4 0.2 0.6 1.5
    2010−09 427 30.7 5.6 25.1 11.2 51.1 62.8 7.2 1.3 5.9 2.6 12.0 14.7
    2010−10 1 581 174.8 38.6 122.5 65.6 255.2 289.1 11.1 2.4 7.7 4.1 16.1 18.3
    2010−11 273 22.2 4.0 20.4 6.0 30.8 31.9 8.1 1.5 7.5 2.2 11.3 11.7
    2010−12 37 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
    2011−01 29 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
    2011−02 11 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
    2011−03 26 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
    雨季 Rainy season 2 643 207.6 44.9 149.5 78.1 309.0 364.1 7.9 1.7 5.7 3.0 11.7 13.8
    旱季 Dry season 447 22.4 4.1 20.6 6.1 31.0 32.3 5.0 0.9 4.6 1.4 6.9 7.2
    全年 Whole year 3 090 230.0 49.0 170.1 84.2 340.0 396.4 7.4 1.6 5.5 2.7 11.0 12.8
    注:雨季指2010年5月至10月,旱季指2010年4月、2010年11月到2011年3月。Notes: rainy season refers to May to October, 2010; and the dry season refers to April 2010, November 2010 to March 2011.
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    对比分析雨季前后降雨形成的地表径流时发现,降雨量虽然相差不大,但雨季前期地表径流比雨季后大。例如,2010年11月降雨量为273 mm,比2010年5月小47 mm,但前者6个径流场地表径流比后者分别高出21.1、3.6、19.5、5.2、23.7、29.4 mm。降雨量最大的3个月是2010年5、9、10月,而径流最大的3个月却是2010年9月到11月,说明降雨量的增加在时间上比径流量的增大提前。这是由于雨季前期持续了较长时间的干旱,森林植被、土壤、凋落物等通过蒸发散失去较多水分,甚至产生土壤较大的裂隙,因此前期降雨容易被植被、凋落物、土壤等吸纳,同时部分降雨转入土壤形成壤中流,不产生地表径流。这一现象在热带、亚热带森林水文研究中也被发现[15]

    降雨量和径流量最大值均出现在2010年10月,而郑郁善等[15]报道了不同经营措施麻竹(Dendrocalamus latiflorus)林地表径流量最大出现时间要滞后于最大降雨量出现时间。这可能是本研究区10月降雨量特别大,很多降水来不及转化为壤中流和地下径流,而是形成了大量的地表径流。研究区3种森林径流系数、径流量最大值是同期出现,而郑郁善[15]等的研究中,最大径流量出现时间要比最大径流系数提前。这是因为本研究区最大降雨量和最大径流量出现的时间一致,而郑郁善[15]等的试验区形成最大径流与产生最大降雨的时间不是同步出现。因此,在该区造林时应避开暴雨多发的季节,以减少水土流失。

    通过比较3种森林地表径流,全年地表径流大小依次为次生林 > 橡胶林 > 桉树林,而4个桉树林径流场地表径流大小分别是F1 > F3 > F4 > F2。3种森林以及4个桉树径流场地表月径流量大小与年径流量相似,而且在雨季更加明显。造成3种森林径流差异主要有以下因素[16-17]:(1)林下植被差异。影响该区林下植被生长的主要因素是森林郁闭度和人为除草,森林郁闭度越小,林下植被获得更多光、热、水资源,在无人为干扰的情况下,林下植被生长越好。3种森林郁闭度最大的是次生林,穿透到林下的阳光很少,只有极少数耐阴植物能生存,而且这些植物分布稀疏、根系不发达,主要集中在表土,固土能力差。橡胶林郁闭度较次生林小,为林下植被生长提供了一定的空间,但橡胶林经营强度大,每年都要砍出林下植被以便施肥和割胶,给予林下植被生长的时间较短,只有部分存留在地埂以及条带之间。桉树郁闭度林比较最小,造林后第3年开始林下无人为活动,而且雨季林下植被生长更加迅速,林下基本看不到裸地。(2)凋落物蓄积量差异。桉树具有速生特性,同时林下植被生物量大,每年产生大量的凋落物,远大于橡胶林和次生林,同时次生林湿度大,林下凋落物分解快,积累少,因此持水总量小于桉树林。(3)土壤结构差异。次生林表层大约5 ~ 10 cm厚土壤较疏松,而底层土壤紧实,树干茎流的很多雨水不易形成壤中流,而是以地表径流形式流失。橡胶林土层较厚,每年都要开沟施肥以及除草,降水易渗入土中。桉树林采用机耕条带种植,条带内土壤相对疏松,同时条带在降水时发挥了临时蓄水槽的功能。(4)坡度不同。橡胶林地势比较平坦,雨水易渗入土中,而次生林坡度相对大,很多降水来不及入渗就以地表径流的形式流失。4个桉树林径流场的唯一区别是坡度不同,其大小依次是F1 > F3 > F4 > F2。因此,在营造人工林时,不宜选择坡度较大的地区。

    根据降雨量大小,将降雨划分为0 ~ 10 mm、10 ~ 20 mm、20 ~ 30 mm、30 ~ 40 mm、40 ~ 50 mm、50 ~ 60 mm、60 ~ 70 mm、70 ~ 100 mm、100 ~ 150 mm、150 ~ 200 mm、200 ~ 250 mm等11个级别(表3)。全年共发生259次降雨时间,其中小于0.1 ~ 10 mm为210次,10 ~ 20 mm为16次、20 ~ 30 mm为7次、30 ~ 40 mm为5次、40 ~ 50 mm为3次、50 ~ 60 mm为4次、60 ~ 70 mm为3次、70 ~ 100 mm为3次、100 ~ 150 mm为3次、150 ~ 200 mm为3次、200 ~ 250为2次。随降雨量级增大,多数径流场径流量以及径流系数呈现增大趋势。降雨量小于10 mm时,3种森林均不产生地表径流,这与郑郁善等[15]研究麻竹林产生地表径流得出的结论相似。降雨量小于60 mm的降雨占全年降雨的42.05%,各径流场产生的地表径流分别占全年地表径流量的15.08%、10.92%、17.86%、12.25%、20.44%、16.51%;大于60 mm的降雨占全年降雨的57.95%,而各径流场产生的地表径流分别占全年地表径流量的84.92%、89.08%、82.14%、87.75%、79.56%、83.49%。说明该区地表径流的主要来源是暴雨、大暴雨以及特大暴雨,这与郑郁善等[15]、谭家得等[18]的研究结论一致。3种森林在同一降雨量级产生径流大小依次是F6 > F5 > F1 > F3 > F4 > F2。随雨量等级增大,各径流场产生地表径流增大速率依次是F6 > F5 > F1 > F3 > F4 > F2。

    表  3  不同降雨级下3种森林地表径流
    Table  3.  Surface runoff of three types of forests under different classes of rainfall
    降雨梯度
    Rain gradient/mm
    降雨量
    Rainfall/mm
    径流量 Runoff/mm径流系数 Runoff coefficient/%
    F1F2F3F4F5F6F1F2F3F4F5F6
    0 ≤ RG < 10 359 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
    10 ≤ RG < 20 218 1.2 0.2 1.0 0.5 1.9 2.8 0.5 0.1 0.4 0.2 0.9 1.3
    20 ≤ RG < 30 174 3.3 0.5 4.0 1.4 7.8 11.7 1.9 0.3 2.3 0.8 4.5 6.8
    30 ≤ RG < 40 184 10.1 1.7 8.9 2.5 15.2 21.8 5.5 0.9 4.8 1.4 8.3 11.9
    40 ≤ RG < 50 131 7.4 0.8 7.5 1.2 12.8 17.5 5.6 0.6 5.7 0.9 9.8 13.4
    50 ≤ RG < 60 234 12.7 2.2 9.2 4.8 18.3 27.2 5.5 0.9 3.9 2.0 7.8 11.6
    60 ≤ RG < 70 195 12.2 2.4 11.3 5.4 28.2 30.3 6.2 1.2 5.8 2.8 14.4 15.5
    70 ≤ RG < 100 246 24.1 6.2 19.5 10.8 45.4 47.9 9.8 2.5 7.9 4.4 18.5 19.5
    100 ≤ RG < 150 385 34.0 8.3 29.5 11.5 37.4 51.7 8.8 2.2 7.7 3.0 9.7 13.4
    150 ≤ RG < 200 487 61.7 12.0 38.9 20.3 84.7 84.8 12.7 2.5 8.0 4.2 17.4 17.4
    200 ≤ RG < 250 477 63.4 14.7 40.6 25.8 88.2 100.8 13.3 3.1 8.5 5.4 18.5 21.1
    RG < 60 1 299 34.7 5.4 30.4 10.3 56.1 81.0 2.7 0.4 2.3 0.8 4.3 6.2
    RG ≥ 60 1 791 195.3 43.6 139.7 73.9 283.9 315.4 10.9 2.4 7.8 4.1 15.9 17.6
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    地表径流系数是反映一个地区的降雨量有多少形成了径流,它综合反映了一个地区内地质土壤和植被等地表状况对径流的影响[19]。地表径流受很多因素的影响,是一种随机过程,在时间上变化规律性不明显[13],通常很难预测[1]。但将时间系列数据通过如下方式处理[13]

    假定Xt(0)是地表径流系数随某个时间尺度(年或月)而变的系列,则

    Xt(1)=ni=1Xt(0)(t=1,2,,n) (1)

    式中:1为第1个月,2为第2个月,依此类推,n为第12个月。从图1可以看出,Xt(1)随时间变化较Xt(0)有较大的规律性,起伏性减弱。

    图  1  3种森林地表径流系数的一二阶累积曲线(2010−04—2011−03)
    Figure  1.  The first and second order cumulative curves of surface runoff coefficient for three types of forests

    但在地表径流较小的月份,还存在一定的波动性,用单一的数学模型表示较难。因此再一次累加式(1),可得

    Xt(2)=ni=1Xt(1)(t=1,2,,n) (2)

    式中:1为第1个月,2为第2个月,依此类推,n为第12个月。从而得到一个相对规整的S型二阶累积曲线(图1)。

    对2010年4月到2011年3月12个月赋值为1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12作为自变量,各径流场表径流系数的二阶累积值为因变量,进行拟合,得到比较理想的模型为式(3),模型参数如表4

    表  4  3种森林类型地表径流的sigmoid模型参数
    Table  4.  Sigmoid model parameters of surface runoff coefficient for three types of forests
    模型参数 Model parameterF1F2F3F4F5F6
    AdjR2 0.997 6 0.998 3 0.996 3 0.998 3 0.997 4 0.996 3
    a 27.385 1 5.465 5 22.169 7 9.399 40.721 4 48.291 3
    b 0.449 3 0.349 1 0.295 9 0.474 7 0.571 2 0.495 5
    c 0.700 1 0.467 7 0.304 3 0.907 4 1.433 0.720 8
    x0 6.772 9 6.972 3 7.286 6 6.464 8 6.161 6.582 5
    y0 0.358 5 0.255 5 0.153 7 0.391 1 0.596 8 2.425 1
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    y=y0+a[1+e(xx0b)]c (3)

    式中:abc为方程回归系数,x0y0为方程常数项,e为以自然常数e为底的指数函数。

    将模型计算得到的二阶累积曲线预测值进行差分,得到原系列的预测值,与实测值作比较(表5)。因月预报的时间短,随机变化比较大。通常认为逐月的偏差低于100%,则为优良的预报[1]。从表4可知,除个别月份预报偏差大一些,采用sigmoid模型对该区3种森林地表径流进行预报是可行的。地表径流小的月份,预报偏差较大,这是由于地表径流较小时,细小的误差就可以影响预测精度[1]。同时还发现地表经迅速增大的拐点2010年8月,各径流场的预测偏差都超过了100%,这是未来需要预报时值得注意的地方。地表径流大的月份,无论次生林还是人工林的地表径流预测精度都比较高。

    表  5  月地表径流系数的估算精度
    Table  5.  Estimation accuracy of monthly surface runoff coefficient
    月份
    Month
    201020102010201020102010201020102010201120112011
    040506070809101112010203
    实测值 Measured value 0.27 0.32 0.14 0 0.46 7.18 11.06 8.11 0 0 0 0
    F1 预测值 Predicted value 0.36 0.01 0.06 0.29 1.34 5.61 12.36 6.52 1.05 0.12 0.01 0.00
    偏差 Bias/% 34.09 96.04 57.24 191.06 21.85 11.78 19.59
    实测值 Measured value
    0.14 0.14 0.13 0 0.07 1.30 2.44 1.47 0 0 0 0
    F2 预测值 Predicted value 0.26 0.01 0.02 0.08 0.29 1.06 2.58 1.31 0.12 0.01 0.00 0.00
    偏差 Bias/% 81.19 96.40 84.51 288.40 18.84 5.63 10.68
    实测值 Measured value 0.26 0.27 0.17 0 0.44 5.87 7.75 7.47 0 0 0 0
    F3 预测值 Predicted value 0.19 0.06 0.17 0.49 1.36 3.77 9.09 6.63 0.55 0.02 0.00 0.00
    偏差 Bias/% 26.38 77.40 2.26 209.56 35.72 17.29 11.35
    实测值 Measured value 0.17 0.24 0.18 0 0.18 2.62 4.15 2.19 0 0 0 0
    F4 预测值 Predicted value 0.39 0.00 0.01 0.07 0.46 2.35 4.39 1.79 0.28 0.04 0.00 0.00
    偏差 Bias/% 129.59 99.35 94.22 165.11 10.62 5.91 18.43
    实测值 Measured value 0.34 0.42 0.23 0 0.59 11.95 16.14 11.26 0 0 0 0
    F5 预测值 Predicted value 0.60 0.00 0.01 0.16 1.68 10.30 18.11 8.24 1.82 0.33 0.06 0.01
    偏差 Bias/% 75.08 99.74 94.09 184.61 13.86 12.19 26.88
    实测值 Measured value 0.50 2.55 1.17 0 1.51 14.70 18.29 11.68 0 0 0 0
    F6 预测值 Predicted value 2.44 0.05 0.20 0.86 3.57 12.35 20.26 9.09 1.64 0.23 0.03 0.00
    偏差 Bias/% 615.58 88.74 10.91 504.54 3.36 25.50 19.31
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    3种森林地表径流相比,桉树林小于次生林和橡胶林,这是由于研究区的桉树林下植被生长旺盛,盖度大,明显增加了林地表层粗糙率。长期以来人们以为桉树林地表径流大,其实不然。Podwojewski等[20]对比研究了桉树林、相思(Acacia mangium)林、免耕地、草地、木薯( Manihot esculenta )地的地表径流特征,得出桉树林、相思林的年地表径流系数在3.1%以下,免耕地、草地介于5.9% ~ 9.8%,木薯地为16%。Zhou等[21]在裸地上种植桉树10年后,由枯落物的积累和林下植被生长,桉树林地表径流较裸地大大降低。Myers等[22]在澳大利亚新威尔士巨桉林中发现由于林地土壤水传导率很强,未产生地表径流。

    因桉树为短周期用材林,轮伐周期通常为5 ~6年,因此本研究选取林分林龄是具有代表性的。张一平等[23]在西双版纳对5年生橡胶林开展在地表径流研究,结果发现在西双版纳的干季(11 月至次年 4月)期间,虽然有一定数量的大气降水量,但一般情况下没有地表径流产生。本研究也发现类似的规律,即在本研究区2010年12月—2011年3月为旱季,虽有少量的降雨,但是未发生地表径流。

    4个桉树径流场地表径流随坡度增大而增加,这与张喜等在黔中喀斯特不同森林类型地表径流与坡度呈正相关的结论相同[17]。然而坡度与地表径流之间的关系备受争议。黄承标等[16]在植被、土壤以及降雨量相同的情况下研究发现,坡度大的杉木(Cunninghamia lanceolata)林比坡度小的杉木林产流时间提前20 min左右,提前结束时间大约30 min,最大径流量和平均径流量为缓坡的小。Larsen等[24]报道了在24° ~ 43°陡坡上的森林月地表径流仅是月降雨量的0.2% ~ 0.5%。

    Sorriso-Valvo等[25]在意大利松林和桉树林进行模拟试验以揭示树种和林下植被对地表径流的影响,发现林下植被较差的南坡地表径流产生速度快,地表径流系数达27% ~ 37%,而植被盖度大、枯落物多的北坡,地表径流系数为21%。坡长也是影响地表径流的一个重要因素。在坡度相同的情况下,坡长越长,坡面径流越大,侵蚀土壤的能力越强[26]。本研究区径流场的坡向比较单一,多数为东南方向。为了全面评价森林地表径流特征,下一步有必要观测迎风坡、背风坡的桉树林地表径流效应。

    桉树林通常被认为会产生很大的地表径流,然而本研究观测到5年生桉树林地表径比次生林小。因此,在对桉树林生态效益进行评价之前,需开展实际调查,而不是主观臆断。由于地表径流受研究区的地形、土壤、气候、植被等多种因素的综合影响而具有时空异质性[27],所以不能将某一环境条件下得到结果作为普遍规律外延。在评价其他地区桉树林地表径流之前,需结合林地的实际情况进行长期监测,以便得出客观公正的评价结论。

    由次生林或草地转变为橡胶林、桉树林后,幼林时期林下植被以及枯落物稀少,地表裸露面积大,土壤结构受到破坏,降雨时易形成结皮,水分难于向土壤深层渗透,林冠截留很少,雨水直接打击地面,易产生地表径流。因此,从人工林可持续经营的思想出发,山区桉树、橡胶种植早期为减少地表径流,应采取如下措施:(1)划分保护带,减少地表裸露面积;(2)开沟挖穴的土在种植桉树后回填并适当压紧;(3)坡度较大的地块不宜造林,应保留原有的植被;(4)减少除草次数,禁止进林采樵,做好防火工作。以上方法仅供参考,林区管理者需结合实际情况,制定适合当地的方法以便有效减少人工幼林的地表径流。

    (1)桉树林、橡胶林、次生林全年地表径流分别133.3、340.0、396.4 mm,其中雨季地表径流分别为120.0、309.0、364.1 mm,旱季地表径流分别为13.3、31.0、32.3 mm。

    (2)3种森林在降雨量小于10 mm时均不产生地表径流,在同一降雨量级产生径流大小依次是次生林、橡胶林、桉树林,单次降雨量越大,产生的地表径流也越大。

    (3)采用sigmoid模型预测3种森林地表径流效果较好,特别是对雨量大的月份预报精度更高。

  • 图  1   3种森林地表径流系数的一二阶累积曲线(2010−04—2011−03)

    Figure  1.   The first and second order cumulative curves of surface runoff coefficient for three types of forests

    表  1   径流场环境特征

    Table  1   General information for runoff fields

    项目 Item 径流场编号 Runoff field No.
    F1F2F3F4F5F6
    林龄/a Stand age/year 5 5 5 5 6
    平均胸径 Average DBH/cm 12.5 12.2 12.4 12.3 26.1 5.4
    平均树高 Mean height/m 13.5 13.1 13.7 13.4 12.9 7.8
    密度/(株·hm− 2) Stand density/(plant·ha− 1) 1 258 1 217 1 239 1 206 476 1 582
    海拔 Altitude/m 441 406 402 400 392 455
    坡度 Slope/(°) 25 10 20 15 19 23
    坡向 Aspect 东 East 东南 Southeast 东南 Southeast 东南 Southeast 东南 Southeast 东南 Southeast
    郁闭度 Canopy coverage 0.25 0.3 0.3 0.2 0.4 0.56
    枯落物盖度 Litter coverage/% 85 85 86 80 60 75
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    表  2   不同森林地表径流月动态

    Table  2   Monthly dynamics of surface runoff in three types of forests

    日期
    Date
    降雨量
    Rainfall/mm
    径流量 Runoff/mm径流系数 Runoff coefficient/%
    F1F2F3F4F5F6F1F2F3F4F5F6
    2010−04 70 0.2 0.1 0.2 0.1 0.2 0.4 0.3 0.1 0.3 0.2 0.3 0.5
    2010−05 320 1.0 0.5 0.9 0.8 1.3 8.2 0.3 0.1 0.3 0.2 0.4 2.5
    2010−06 71 0.1 0.1 0.1 0.1 0.2 0.8 0.1 0.1 0.2 0.2 0.2 1.2
    2010−07 27 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
    2010−08 217 1.0 0.2 1.0 0.4 1.3 3.3 0.5 0.1 0.4 0.2 0.6 1.5
    2010−09 427 30.7 5.6 25.1 11.2 51.1 62.8 7.2 1.3 5.9 2.6 12.0 14.7
    2010−10 1 581 174.8 38.6 122.5 65.6 255.2 289.1 11.1 2.4 7.7 4.1 16.1 18.3
    2010−11 273 22.2 4.0 20.4 6.0 30.8 31.9 8.1 1.5 7.5 2.2 11.3 11.7
    2010−12 37 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
    2011−01 29 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
    2011−02 11 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
    2011−03 26 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
    雨季 Rainy season 2 643 207.6 44.9 149.5 78.1 309.0 364.1 7.9 1.7 5.7 3.0 11.7 13.8
    旱季 Dry season 447 22.4 4.1 20.6 6.1 31.0 32.3 5.0 0.9 4.6 1.4 6.9 7.2
    全年 Whole year 3 090 230.0 49.0 170.1 84.2 340.0 396.4 7.4 1.6 5.5 2.7 11.0 12.8
    注:雨季指2010年5月至10月,旱季指2010年4月、2010年11月到2011年3月。Notes: rainy season refers to May to October, 2010; and the dry season refers to April 2010, November 2010 to March 2011.
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    表  3   不同降雨级下3种森林地表径流

    Table  3   Surface runoff of three types of forests under different classes of rainfall

    降雨梯度
    Rain gradient/mm
    降雨量
    Rainfall/mm
    径流量 Runoff/mm径流系数 Runoff coefficient/%
    F1F2F3F4F5F6F1F2F3F4F5F6
    0 ≤ RG < 10 359 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
    10 ≤ RG < 20 218 1.2 0.2 1.0 0.5 1.9 2.8 0.5 0.1 0.4 0.2 0.9 1.3
    20 ≤ RG < 30 174 3.3 0.5 4.0 1.4 7.8 11.7 1.9 0.3 2.3 0.8 4.5 6.8
    30 ≤ RG < 40 184 10.1 1.7 8.9 2.5 15.2 21.8 5.5 0.9 4.8 1.4 8.3 11.9
    40 ≤ RG < 50 131 7.4 0.8 7.5 1.2 12.8 17.5 5.6 0.6 5.7 0.9 9.8 13.4
    50 ≤ RG < 60 234 12.7 2.2 9.2 4.8 18.3 27.2 5.5 0.9 3.9 2.0 7.8 11.6
    60 ≤ RG < 70 195 12.2 2.4 11.3 5.4 28.2 30.3 6.2 1.2 5.8 2.8 14.4 15.5
    70 ≤ RG < 100 246 24.1 6.2 19.5 10.8 45.4 47.9 9.8 2.5 7.9 4.4 18.5 19.5
    100 ≤ RG < 150 385 34.0 8.3 29.5 11.5 37.4 51.7 8.8 2.2 7.7 3.0 9.7 13.4
    150 ≤ RG < 200 487 61.7 12.0 38.9 20.3 84.7 84.8 12.7 2.5 8.0 4.2 17.4 17.4
    200 ≤ RG < 250 477 63.4 14.7 40.6 25.8 88.2 100.8 13.3 3.1 8.5 5.4 18.5 21.1
    RG < 60 1 299 34.7 5.4 30.4 10.3 56.1 81.0 2.7 0.4 2.3 0.8 4.3 6.2
    RG ≥ 60 1 791 195.3 43.6 139.7 73.9 283.9 315.4 10.9 2.4 7.8 4.1 15.9 17.6
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    表  4   3种森林类型地表径流的sigmoid模型参数

    Table  4   Sigmoid model parameters of surface runoff coefficient for three types of forests

    模型参数 Model parameterF1F2F3F4F5F6
    AdjR2 0.997 6 0.998 3 0.996 3 0.998 3 0.997 4 0.996 3
    a 27.385 1 5.465 5 22.169 7 9.399 40.721 4 48.291 3
    b 0.449 3 0.349 1 0.295 9 0.474 7 0.571 2 0.495 5
    c 0.700 1 0.467 7 0.304 3 0.907 4 1.433 0.720 8
    x0 6.772 9 6.972 3 7.286 6 6.464 8 6.161 6.582 5
    y0 0.358 5 0.255 5 0.153 7 0.391 1 0.596 8 2.425 1
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    表  5   月地表径流系数的估算精度

    Table  5   Estimation accuracy of monthly surface runoff coefficient

    月份
    Month
    201020102010201020102010201020102010201120112011
    040506070809101112010203
    实测值 Measured value 0.27 0.32 0.14 0 0.46 7.18 11.06 8.11 0 0 0 0
    F1 预测值 Predicted value 0.36 0.01 0.06 0.29 1.34 5.61 12.36 6.52 1.05 0.12 0.01 0.00
    偏差 Bias/% 34.09 96.04 57.24 191.06 21.85 11.78 19.59
    实测值 Measured value
    0.14 0.14 0.13 0 0.07 1.30 2.44 1.47 0 0 0 0
    F2 预测值 Predicted value 0.26 0.01 0.02 0.08 0.29 1.06 2.58 1.31 0.12 0.01 0.00 0.00
    偏差 Bias/% 81.19 96.40 84.51 288.40 18.84 5.63 10.68
    实测值 Measured value 0.26 0.27 0.17 0 0.44 5.87 7.75 7.47 0 0 0 0
    F3 预测值 Predicted value 0.19 0.06 0.17 0.49 1.36 3.77 9.09 6.63 0.55 0.02 0.00 0.00
    偏差 Bias/% 26.38 77.40 2.26 209.56 35.72 17.29 11.35
    实测值 Measured value 0.17 0.24 0.18 0 0.18 2.62 4.15 2.19 0 0 0 0
    F4 预测值 Predicted value 0.39 0.00 0.01 0.07 0.46 2.35 4.39 1.79 0.28 0.04 0.00 0.00
    偏差 Bias/% 129.59 99.35 94.22 165.11 10.62 5.91 18.43
    实测值 Measured value 0.34 0.42 0.23 0 0.59 11.95 16.14 11.26 0 0 0 0
    F5 预测值 Predicted value 0.60 0.00 0.01 0.16 1.68 10.30 18.11 8.24 1.82 0.33 0.06 0.01
    偏差 Bias/% 75.08 99.74 94.09 184.61 13.86 12.19 26.88
    实测值 Measured value 0.50 2.55 1.17 0 1.51 14.70 18.29 11.68 0 0 0 0
    F6 预测值 Predicted value 2.44 0.05 0.20 0.86 3.57 12.35 20.26 9.09 1.64 0.23 0.03 0.00
    偏差 Bias/% 615.58 88.74 10.91 504.54 3.36 25.50 19.31
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-07-29
  • 修回日期:  2019-09-15
  • 网络出版日期:  2019-10-18
  • 发布日期:  2019-10-31

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