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    岷江雜谷腦河9種典型植被群落的水源涵養(yǎng)能力與價值評估

    2017-05-11 01:43:52馬吉才
    四川林業(yè)科技 2017年2期
    關鍵詞:岷江毛管人工林

    馬吉才,馮 杰

    (1.四川省阿壩州理縣環(huán)境保護和林業(yè)局,四川 理縣 623100; 2.北京山水自然保護中心,四川 成都 610000)

    岷江雜谷腦河9種典型植被群落的水源涵養(yǎng)能力與價值評估

    馬吉才1,馮 杰2

    (1.四川省阿壩州理縣環(huán)境保護和林業(yè)局,四川 理縣 623100; 2.北京山水自然保護中心,四川 成都 610000)

    凋落物和土壤非毛管孔隙持水能力是計算植被群落水源涵養(yǎng)功能的重要組分。本文以理縣雜谷腦河流域熊耳村的岷江柏人工林、刺槐人工林、油松人工林、黃櫨次生林、楊柳闊葉林、云冷杉林、高山櫟林、薔薇灌草叢和沙棘灌叢為研究對象,分析了上述9種植被群落枯落物和土壤0~40 cm的非毛管孔隙持水量。結(jié)果表明,單位面積的枯落物現(xiàn)存量最大的是云冷杉林(34.53 t·hm-2),最小的是岷江柏人工幼齡林(1.37 t·hm-2),9種植被群落枯落物總持水量約27 099 t;單位面積的土壤非毛管孔隙持水總量最大的是高山櫟林(905.3 t·hm-2),而持水量最小的是薔薇灌草叢(227.9 t·hm-2),9種植被群落土壤非毛管孔隙持水總量約為331 751 t;熊耳村686.8 hm2植被群落枯落物和土壤非毛管持水總量約358 850 t,水源涵養(yǎng)價值約219.3萬元。

    水源涵養(yǎng)能力,價值評估,直接市場法,干旱河谷,岷江

    植被群落具有重要的水源涵養(yǎng)功能,它是通過冠層、枯落物層和土壤層來共同實現(xiàn)的[1~10]。其中,土壤非毛管孔隙和枯枝落葉的“海綿吸水效應”最明顯。不同植被群落由于物種生態(tài)學特征、垂直結(jié)構(gòu)、枯落物質(zhì)量和土壤物理性質(zhì)等的差異,其水源涵養(yǎng)功能也存在很大差異[4]。理縣雜谷腦河是岷江的主要支流,位于青藏高原東緣橫斷山系北段高山峽谷地帶的岷江上游區(qū)域,在我國的大地形中處于第1階梯向第2階梯的過渡地帶,是長江上游和成都平原重要的生態(tài)屏障地區(qū),也是長江上游地區(qū)和成都平原的重要水源涵養(yǎng)區(qū)[10]。由于人為干擾和生態(tài)環(huán)境的脆弱性,該區(qū)域森林生態(tài)系統(tǒng)在持續(xù)的干擾下發(fā)生群落的逆向演替, 這些退化植被的恢復與重建工作已成為當前最迫切的任務之一。對該區(qū)域開展典型植被群落的水文方面的研究工作對于指導該區(qū)域的植被恢復、造林成效評估、公益林保護價值以及生態(tài)補償標準制定等具有重要的指導意義和科學參考。

    本文主要比較分析了雜谷腦河流域典型的岷江柏人工林、刺槐人工林、油松人工林、黃櫨次生林、楊柳闊葉林、云冷杉林、高山櫟林、薔薇灌草叢和沙棘灌叢等9種典型植被群落的枯枝落葉持水能力和土壤蓄水能力,并給予現(xiàn)實價值評估。研究結(jié)果對促進該區(qū)域的植被恢復、提高植被生態(tài)系統(tǒng)服務功能以及公益林生態(tài)補償標準制定等具有一定的理論意義和科學參考。

    1 研究區(qū)域概述

    調(diào)查研究區(qū)位于四川理縣甘堡藏族鄉(xiāng)熊耳村,是岷江雜谷腦河流域的典型干河谷村莊,全村幅員7.153 km2(其中耕地面積28.5 hm2),海拔1 860 m~3 500 m。研究區(qū)位于熊耳山陽坡,海拔2 000 m~3 100 m。研究區(qū)域年均氣溫約11.0℃,≥0℃年積溫約3 800℃~4 500℃,≥10℃年積溫約3 200℃~3 800℃,無霜期190 d,全年日照時數(shù)1 200 h~2 000 h,年降水量為400 mm~600 mm,集中在夏季的7月~8月,年均蒸發(fā)量為降水量的2倍~4倍,可利用的有效水資源相當有限,季節(jié)性缺水明顯[10]。

    2 材料與方法

    2.1 樣地設置

    在理縣雜谷腦河流域的甘堡鄉(xiāng)熊耳村,通過實地勘察,確定岷江柏人工林、刺槐人工林、油松人工林、黃櫨次生林、楊柳闊葉林、云冷杉林、高山櫟林、薔薇灌草叢和沙棘灌叢等9種典型植被群落為研究對象。在各植被類型中設置20 m×20 m或10 m×10 m的標準樣地。各樣地的特征見表1。

    表1 樣地特征概述

    2.2 枯落物層水文特征測定

    地表枯落物收集于2015年9月進行。在每個樣地內(nèi)隨機選取3個1.0 m2×1.0 m2樣方,收集樣方內(nèi)的全部枯落物,在烘箱中于80℃下烘干至恒重后稱重,得枯落物的干重W1??萋湮镒畲蟪炙释ㄟ^浸水實驗獲取,步驟如下:首先,把烘干后的枯落物轉(zhuǎn)入土壤篩(網(wǎng)孔直徑1 mm);然后,將土壤篩置人盛有清水的容器內(nèi),水面超過土壤篩上沿。在浸泡24 h 后將枯落物連同土壤篩一并取出,靜置5 min左右,待土壤篩不再滴水時迅速稱重。每次測得的裝枯落物的土壤篩重量減掉土壤篩原重為枯落物的濕重W2,每個樣品重復測定3次??萋湮镒畲蟪炙屎统炙芰τ嬎愎絒10]如下:C=(W2-W1)/W1×100%、VL=L×C。式中,C為枯落物最大吸水率(%);VL為枯落物持水能力(t·hm-2);L為單位面積枯落物現(xiàn)存量(t·hm-2)。

    2.3 土壤層水文特性測定

    土壤蓄水量的測定采用剖面法。在各標準樣地內(nèi)對角線上選擇3個樣點設置土壤剖面,用環(huán)刀分別在0~20 cm和20 cm~40 cm土層取原狀土,用常規(guī)試驗方法分別測定不同土層的毛管和非毛管土壤孔隙度。0~40 cm土層毛管和非毛管土壤孔隙度的值取為0~20 cm和20 cm~40 cm土層的平均值。

    在測定土壤容重的基礎上,進行土壤貯水量測定;土壤貯水量采用經(jīng)驗公式S=10 000×P×H求得[4]。式中S為土壤貯水量(t·hm-2);P為土壤非毛管孔隙度(%);H為土層厚度(m)。

    2.4 價值評估方法

    生態(tài)系統(tǒng)服務價值的評價方法多樣且復雜,大體分為3類:市場價值法、替代市場法和假想市場價值法。生態(tài)系統(tǒng)服務功能價值評價方法各有優(yōu)點和缺點,但總體來看,直接市場法的可信度最高、替代市場法次之、假想市場價值法相對較低。在條件允許且數(shù)據(jù)全面時,首選直接市場法;若數(shù)據(jù)不足,則優(yōu)選替代市場法;最后考慮假想市場價值法[11~15]。另外,根據(jù)《森林生態(tài)系統(tǒng)服務功能評估規(guī)范》所提供的數(shù)據(jù)可知,中國庫容的水庫工程費用為6.1107元·m-3。本文利用“市場價值法”來評估9種典型植被群落的水源涵養(yǎng)價值。

    3 結(jié)果與分析

    3.1 枯落物持水能力對比分析

    除了岷江柏人工林和油松人工林之間的枯落物現(xiàn)存量沒有顯著差異外(p>0.05),其余7種植被群落的枯落物現(xiàn)存量有顯著差異(p<0.05,表2)。其中,云冷杉林的枯落物現(xiàn)存量最大(34.53 t·hm-2),其次為楊柳闊葉林(29.57 t·hm-2)和刺槐人工林(24.37 t·hm-2),而成熟的高山櫟林枯落物現(xiàn)存量只有15.57 t·hm-2(表2),這是因為高山櫟林是當?shù)匕傩盏摹胺e肥山”,部分枯落物被收集去墊豬圈和牛圈,作為農(nóng)家肥施用,降低了枯落物的現(xiàn)存量。岷江柏和油松人工林的枯枝落葉現(xiàn)存量低的原因是岷江柏和油松是幼樹,而且是常綠樹種,枯枝落葉量少,主要以林下稀疏的草本和灌叢落葉為主。

    表2 不同植被群落的枯落物層水文特征及其持水總量

    除了岷江柏人工林和油松人工林之間的枯落物最大持水能力沒有顯著差異外(p>0.05),其余7種植被群落的枯落物最大持水能力有顯著差異(p<0.05,表2)。楊柳闊葉林枯落物的最大持水能力最強,其次是云冷杉林的枯落物,而持水能力最低的是岷江柏人工林(表2),這可能與枯落物的性質(zhì)(針葉)有關。

    熊耳村植被群落總面積約686.8 hm2,其枯落物的總持水量約為27 099±332 t(表2)。

    3.2 土壤蓄水能力對比分析

    高山櫟林的土壤非毛管孔隙度和非毛管持水能力是最大的(表3),顯著高于其他8種植被類型的非毛管持水能力(p<0.05,表3),說明高山櫟林下的土壤疏松,非毛管孔隙多,這與高山櫟林下放牧干擾強度較低有關。而薔薇灌草叢和沙棘灌叢的非毛管孔隙度和非毛管持水能力最低(表3),說明土壤板結(jié),持水能力低,這與放牧踐踏有關;因為這2種植被群落是百姓放羊、放牛的主要產(chǎn)地,牛羊踐踏強度高。

    熊耳村植被群落總面積約686.8 hm2,其土壤非毛管持水總量約為331 751±6 079 t(表3)。

    3.3 水源涵養(yǎng)價值評估

    從枯落物層的持水量來看,高山櫟林最大,其次是云冷杉林和楊柳闊葉林,最小的是油松人工林(表4)。從土壤非毛管孔隙持水總量來看,也是高山櫟林最大,其次是云冷杉林和薔薇灌草叢(表4)??傮w而言,熊耳村9種典型植被群落的持水總量排序是高山櫟林>云冷杉林>薔薇灌草叢>岷江柏人工林>楊柳闊葉林>沙棘灌叢>黃櫨次生林>刺槐人工林>油松人工林(表4)。熊耳村686.8 hm2植被群落枯落物和土壤非毛管持水總量為358 850 t,水源涵養(yǎng)價值219.3萬元(表4)。

    表3 不同植被群落的土壤非毛管持水能力

    表4 不同植被群落的水源涵養(yǎng)能力評估

    4 結(jié)論

    單位面積的枯落物現(xiàn)存量最大的是云冷杉林(34.53 t·hm-2),其次是楊柳闊葉林(29.57 t·hm-2)和刺槐林(24.37 t·hm-2),枯落物現(xiàn)存量最小的是岷江柏人工幼齡林(1.37 t·hm-2)和油松人工幼齡林(1.93 t·hm-2)。9種植被群落枯落物的總持水量是27 099 t。

    單位面積的土壤非毛管孔隙持水總量最大的是高山櫟林(905.3 t·hm-2),其次是云冷杉林(776.0 t·hm-2)和黃櫨次生林(401.5 t·hm-2),而持水量最小的是薔薇灌草叢(227.9 t·hm-2)和沙棘灌叢(242.1 t·hm-2)。9種植被群落的土壤非毛管孔隙持水總量約為33 1751 t。

    熊耳村686.8 hm2植被群落枯落物和土壤非毛管持水總量約為358 850 t,水源涵養(yǎng)價值219.3萬元。

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    A Study of Water Conservation Capacity and Value Evaluation of 9 Kinds of Typical Vegetation Community in the Zagunao River of the Minjiang River

    MA Ji-cai1FENG Jie2

    (1.Sichuan Li County Environment Protect and Forestry Bureau,Lixian 623100,Sichuan,China; 2.Beijing Shanshui Conservation Center,Chengdu 610000,Sichuan,China)

    Litter and soil water-holding capacity is one of the important components of computing function of water conservation vegetation community.In this paper,Cupressuschengianaforest,Robiniapseudoacaciaforest,Pinustabulaeformisforest,Cotinuscoggygriaforest,PopulousandSalixforest,PiceaandAbiesforest,Quercusaquifolioidesforest,Rosabrush andHippophaerhamnoidesbrush were taken as the research objects,the litter and soil water-holding capacity in 0~40 cm were evaluated and calculated.The results showed that the total litter water-holding capacity of 9 plant communities was about 27 099 t.The total soil water-holding capacity in 0~40 cm of 9 plant communities was about 331 751 t.Based on the 686.8 hm2plant communities in Xionger village,the total water-holding capacity of litter and soil in 0~40 cm was about 358 850 t,and the total water conservation value was about 2.193 million Yuan.

    Water Conservation Capacity,Value Evaluation,Direct Market Method,Drought river valley,Minjiang River

    2016-10-30

    北京山水自然保護中心四川林業(yè)松可持續(xù)經(jīng)營管理項目。

    馬吉才,從事林業(yè)技術工作。

    10.16779/j.cnki.1003-5508.2017.02.021

    S718.54

    A

    1003-5508(2017)02-0110-04

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