基于Penman-Monteith模型分時(shí)段模擬華北落葉松日蒸騰過程

陳 琪，李遠(yuǎn)航，王瓊琳，王 莉，林 莎，賀康寧

(北京林業(yè)大學(xué)水土保持學(xué)院，水土保持國家林業(yè)局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室；北京市水土保持工程技術(shù)研究中心； 林業(yè)生態(tài)工程教育部工程研究中心，100083，北京)

蒸騰在土壤-植物-大氣連續(xù)體(soil-plant-atmosphere continuum)水汽的傳輸過程中發(fā)揮著重要的作用[1]。樹干邊材的上升液流提供了林木個(gè)體蒸騰耗水的99.8%以上[2]，只有極少的水分被根系吸收以后留在了林木體內(nèi)；因此它是衡量植物蒸騰耗水的一個(gè)重要的指標(biāo)，可以反映出環(huán)境因素對(duì)于植物體內(nèi)水分平衡的調(diào)節(jié)作用。以往的研究發(fā)現(xiàn)熱擴(kuò)散式探針法、組織平衡法和熱脈沖法[3]可以實(shí)現(xiàn)樹干液流的持續(xù)觀測(cè)，樹木的液流速率和蒸騰速率有著很好的相關(guān)性，可以估算整株林木或者整片林分的實(shí)際蒸騰量[4]。

計(jì)算林木蒸騰量的理論多涉及Penman-Monteith方程，該方程可以計(jì)算水分虧缺狀態(tài)下的林木蒸騰量，而且可以包括小時(shí)、天以及月在內(nèi)的多個(gè)時(shí)間尺度，是當(dāng)前公認(rèn)的估算精度高、適用性廣、可靠的蒸散計(jì)算通用方程[5]。該方程涉及參數(shù)眾多，參數(shù)的變化直接影響著方程的應(yīng)用，絕大部分參數(shù)可以通過完整的理論和精密的實(shí)驗(yàn)儀器獲得，但是冠層整體氣孔阻力γst(s/cm)卻無法得到準(zhǔn)確結(jié)果。通過LI-1600實(shí)測(cè)能夠獲得低矮農(nóng)作物的冠層葉片氣孔阻力[6]，但冠層結(jié)構(gòu)復(fù)雜的喬木很難得到不同冠層的氣孔阻力[7]。該方程在計(jì)算林木蒸騰時(shí)受到限制，因此γst的深入研究是當(dāng)前植被蒸騰研究的一個(gè)熱點(diǎn)問題。筆者旨在利用莖流計(jì)數(shù)據(jù)反推γst[8]，此時(shí)反推求出的γst不僅包括Penman-Monteith方程中其他參數(shù)在測(cè)量或者計(jì)算過程中所產(chǎn)生的誤差，同時(shí)也是對(duì)于另外的那些參數(shù)的誤差的一個(gè)修正，利用γst與同步的氣象因子之間建立回歸方程，利用常規(guī)氣象因子得出精度較高的γst，進(jìn)而結(jié)合Penman-Monteith方程模擬林木的蒸騰，蒸騰是植被主要的耗水形式，研究黃土干旱地區(qū)林木的實(shí)際蒸騰量，對(duì)于提高林木水分的利用效率，加強(qiáng)林地植被的建設(shè)和管理以及維持林分的穩(wěn)定有著重要的研究意義，同時(shí)分析其蒸散耗水特性也對(duì)調(diào)控水分關(guān)系，解決干旱地區(qū)水分供需矛盾具有重要的指導(dǎo)意義。

1 研究區(qū)概況

大通縣是屬于青海省西寧市的下轄縣，地處青海省東部，祁連山南麓，三面環(huán)山，是青藏高原和黃土高原的過渡地帶。海拔2 280～4 622 m，地勢(shì)西北高東南低，深居內(nèi)陸，屬高原大陸性氣候，比較寒冷、干燥，年降水量523.3 mm，年平均蒸發(fā)量1 762.8 mm，年平均相對(duì)濕度56%，年平均日照時(shí)間2 553 h。試驗(yàn)區(qū)位于大通縣的安門灘小流域，試驗(yàn)區(qū)的土壤類型為黃土母質(zhì)上發(fā)育的山地棕褐土和栗鈣土，土層深厚。

2 材料與方法

2.1 研究方法

1)莖流計(jì)測(cè)定。本文采用Sapflow-32植物莖流觀測(cè)系統(tǒng)(美國Dynamax公司生產(chǎn))對(duì)大通縣安門灘華北落葉松(Larixprincipis-rupprechtii)的實(shí)際蒸騰量進(jìn)行全天候觀測(cè)。莖流觀測(cè)系統(tǒng)可以安裝基于熱擴(kuò)散原理(TDP，thermal dissipation sap velocity)的探針式熱擴(kuò)散傳感器，因此被稱作熱擴(kuò)散式探針法[9]。

在安門灘的固定樣地內(nèi)選取生長狀況良好的華北落葉松，為了減少太陽光直射引起溫度變化的誤差，在樹木北側(cè)胸徑出插入探針，用砂紙打磨樹干(5 cm×5 cm)，然后在樹干磨平處平行于樹干方向上間隔3 cm打孔，鉆孔的深度約為邊材的半徑，最后將TDP熱擴(kuò)散探針平行插入鉆孔位。采用橡皮泥固定TDP熱擴(kuò)散探針與樹木的接觸位置，并包裹防水膠帶。莖流數(shù)據(jù)采集的時(shí)間間隔為10 min。

液流速率計(jì)算公式采用由Granier(1987)確定的[10]：

(1)

式中：f為平均液流速率，cm/min；Δtmax為1 d之內(nèi)的2個(gè)探針之間最大的溫度差，℃；Δt為2個(gè)探針的瞬時(shí)溫度差，℃。

2)氣象要素測(cè)定。在安門灘固定樣地的附近空地上布設(shè)Davids便攜式自動(dòng)氣象站，與莖流計(jì)測(cè)定同步觀測(cè)降雨量、太陽輻射、溫度、相對(duì)濕度、風(fēng)速、氣壓等主要的氣象因子，數(shù)據(jù)采集時(shí)間間隔10 min。筆者為了研究溫度和濕度的協(xié)同效應(yīng)還考慮了飽和水汽壓差VPD這項(xiàng)氣象指標(biāo)。其計(jì)算方法[11]為

(2)

式中：VPD為飽和水汽壓差，kPa；t為溫度，℃；RH為空氣相對(duì)濕度，%。

3) 葉面積指數(shù)。華北落葉松的生長季的葉面積指數(shù)(leaf average index，LAI)采用冠層分析儀拍攝照片所得，拍攝時(shí)間選擇陰天、早上或者傍晚[12]，采用WinSCANOPY 2006a分析軟件對(duì)圖片進(jìn)行處理計(jì)算。拍照時(shí)間間隔1周，雨后加測(cè)。

4) 數(shù)據(jù)處理。運(yùn)用Origin 2018 和 Microsoft Excel 2010記錄、整理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，并繪圖，運(yùn)用 SPSS 18. 0 統(tǒng)計(jì)分析軟件Pearson法對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。

2.2 應(yīng)用理論

1 )Penman-Monteith方程(P-M方程)。彭曼聯(lián)合法(Monteith，1965)是預(yù)測(cè)樹木蒸騰量的模型中的首選，Monteith(1965)在Penman(1948)方程的基礎(chǔ)之上，引入氣孔阻力(γc)的概念從而改進(jìn)得到了彭曼聯(lián)合法方程[13]，該方程是以水汽擴(kuò)散理論和能量平衡為理論基礎(chǔ)，即考慮了空氣動(dòng)力學(xué)因素又考慮了植物的生理因素對(duì)于樹木蒸騰的影響[14]，具有很廣的適用性和較高的計(jì)算精度。

P-M方程的基本形式為

(3)

在假定動(dòng)量熱量和水汽輸送的邊界層阻力相差較小(忽略溫度層結(jié)問題)，即令γah(熱傳輸阻力)≈γav(水汽傳輸阻力)≈γa，并考慮氣壓訂正后，用γst(冠層整體氣孔阻力，s/cm)代替氣孔阻力rc[15]，得到下式：

(4)

喬木的γst一般采用間接方法推導(dǎo)，具體的推算方法是利用安裝在落葉松樹干上面的莖流計(jì)的數(shù)據(jù)求算得到整株蒸騰量，然后利用P-M方程反推求出γst，利用環(huán)境因子對(duì)其進(jìn)行回歸，進(jìn)而更好模擬林木蒸騰，這時(shí)反推求出的γst不僅包括了方程中其他參數(shù)在測(cè)量或者計(jì)算過程中所產(chǎn)生的誤差同時(shí)也是對(duì)于另外那些參數(shù)的誤差的一個(gè)修正[17]，所以對(duì)于γst相關(guān)性回歸的準(zhǔn)確程度成為影響方程準(zhǔn)確性的最重要因素。

3 結(jié)果與分析

3.1 蒸騰速率與氣象因子之間的關(guān)系

華北落葉松蒸發(fā)量日變化過程，研究蒸發(fā)量與環(huán)境因子之間的相關(guān)關(guān)系，見圖1。由圖1可以看出華北落葉松蒸騰速率日變化為單峰型曲線?？偟膩砜矗A北落葉松在1 d內(nèi)的蒸騰速率與溫度t、空氣相對(duì)濕度RH、飽和水汽壓差VPD之間存在相關(guān)關(guān)系：隨著溫度上升、空氣相對(duì)濕度下降、飽和水汽壓差上升，蒸騰速率逐漸上升，反之，蒸騰速率下降。但又不完全同步，蒸騰速率的變化滯后于氣象要素變化1 h左右，07:00左右氣象要素發(fā)生較大改變，蒸騰啟動(dòng)則發(fā)生在08:00左右；在11:00蒸騰達(dá)到最強(qiáng)并且持續(xù)一段時(shí)間，不隨氣象因素改變而改變；到04:00蒸騰速率開始下降，在23:00左右達(dá)到最低值，且保持穩(wěn)定。蒸騰過程主要發(fā)生在白天，夜間蒸騰非常微弱。白天樹木冠層蒸發(fā)強(qiáng)烈，由蒸騰引起的水分張力在樹干木質(zhì)部內(nèi)產(chǎn)生上升水柱，土壤中的水分進(jìn)入根部，使根部形成水勢(shì)梯度，水分以被動(dòng)方式進(jìn)入根部；但是在夜晚木質(zhì)部的液流則是由根壓導(dǎo)致的，水分以主動(dòng)吸收的方式進(jìn)入根部[18]，補(bǔ)充水分匱缺，維持植物體內(nèi)水分平衡，從而導(dǎo)致根系白天吸收的水分要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于夜間吸收的水分。

圖1 華北落葉松蒸騰速率、溫度、空氣相對(duì)濕度、飽和水汽壓差日變化過程Fig.1 Daily variation of transpiration rate, temperature, relative humidity of air and vapor pressure difference of saturated water of Larix principis-rupprechtii

3.2 冠層整體氣孔阻力 γst與蒸騰速率之間的關(guān)系

γst是林木蒸騰主要的內(nèi)在影響因素，經(jīng)過數(shù)據(jù)處理，剔除可能由于突然的天氣變化或者實(shí)驗(yàn)儀器設(shè)備故障導(dǎo)致的異常數(shù)據(jù)，采用連續(xù)3 d的蒸騰數(shù)據(jù)，得出γst與林木的蒸騰速率關(guān)系如圖2所示。兩者的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.707 2，說明在觀測(cè)方法得當(dāng)環(huán)境條件合適的時(shí)候γst與蒸騰速率之間關(guān)系密切，且呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，在一定的范圍內(nèi)蒸騰速率越快則γst越小。

圖2 蒸騰速率與冠層整體氣孔阻力的關(guān)系Fig.2 Relation between transpiration rate and canopy layer stomatic resistance

3.3 時(shí)滯效應(yīng)

時(shí)滯效應(yīng)是指影響樹木蒸騰的氣象要素與樹干的液流速率并非同步進(jìn)行，現(xiàn)在測(cè)得的環(huán)境因子影響的是之后一段時(shí)間的樹干液流[19]。通常情況下通過莖流計(jì)測(cè)得的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)僅是樹木的樹干液流而不能代表林冠實(shí)際蒸騰，樹木液流發(fā)生需要滯后一段時(shí)間；因此為了客觀分析γst對(duì)于氣象要素的響應(yīng)機(jī)制，精確模擬樹木蒸騰以及估算林木蒸騰量，筆者在建立模型之前采用錯(cuò)位對(duì)比分析方法進(jìn)行滯后性分析[20]，如圖3所示。利用莖流計(jì)數(shù)據(jù)反推出γst與飽和水汽壓差VPD、溫度t、大氣相對(duì)濕度RH分別以10 min的間隔頻率進(jìn)行錯(cuò)位移動(dòng)，滯前80 min，滯后140 min將錯(cuò)位移動(dòng)以后的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)飽和水汽壓差VPD、溫度t、大氣相對(duì)濕度RH均在滯后70 min時(shí)擬合度達(dá)到峰值(0.72)，由此可得華北落葉松的樹干液流存在非常明顯的時(shí)滯效應(yīng)，時(shí)滯效應(yīng)時(shí)間為70 min，即樹干液流速率變化滯后于飽和水汽壓差VPD、溫度t、大氣相對(duì)濕度RH這3個(gè)氣象因子70 min。筆者之后對(duì)于蒸騰的所有研究均為考慮了滯后效應(yīng)所造成的影響以后得出的結(jié)果。

VPD: Vapor pressure difference of saturated water. t: Temperature. RH: Relative humidity of air圖3 不同氣象因子對(duì)華北落葉松樹干液流的時(shí)滯效應(yīng)Fig.3 Time delay effect of different meteorological factors on the main flow of Larix principis-rupprechtii

3.4 γst對(duì)于環(huán)境因子的響應(yīng)

因?yàn)棣胹t主要是由環(huán)境因子所決定，受土壤水分補(bǔ)給的影響較小，所以需要分析γst與主要?dú)庀笠蜃又g的關(guān)系以及受氣象因子影響的程度。筆者選取了飽和水汽壓差VPD、溫度t、大氣相對(duì)濕度RH這3個(gè)主要的環(huán)境因子和γst進(jìn)行相關(guān)性分析。由于γst在1 d中的變化非常巨大，采用整天的氣象數(shù)據(jù)回歸效果不理想，不能僅用一個(gè)方程就表達(dá)出γst和環(huán)境因子的關(guān)系；因此筆者采用分段回歸的方法，將1 d分為3個(gè)時(shí)段(00:00—08:00、08：00—20:00、20:00—24:00)，每1個(gè)時(shí)段進(jìn)行一次回歸分析，將氣象因子作為自變量將γst作為因變量，模擬的結(jié)果比較理想。

3.4.1γst對(duì)氣象因子的單因素回歸 冠層的飽和水汽壓差影響著蒸騰過程中水汽的傳輸，是水汽擴(kuò)散的動(dòng)力來源，所以要分析γst與VPD之間的關(guān)系。通過研究發(fā)現(xiàn)，3個(gè)時(shí)段γst與VPD之間的關(guān)系表現(xiàn)為：隨著VPD的增加γst逐漸減小，葉片通過自身的氣孔調(diào)節(jié)來保證自身體內(nèi)水分的動(dòng)態(tài)平衡，同時(shí)在1 d中白天植被的蒸騰作用相對(duì)較強(qiáng)，VPD相對(duì)較大，γst相對(duì)較小，而夜間植被的蒸騰作用相對(duì)較弱，VPD相對(duì)較小，γst則相對(duì)較大，這基本符合實(shí)際情況。華北落葉松的γst與VPD之間的關(guān)系如下圖4所示。

γst與溫度t之間的關(guān)系總體上呈現(xiàn)出隨著t的不斷上升γst呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，在00:00—08:00夜間這個(gè)時(shí)段γst與t相關(guān)性較低；在08:00—20:00白天的這個(gè)時(shí)段溫度在25 ℃左右，林木蒸騰最強(qiáng)烈，γst達(dá)到最低，溫度越低，蒸騰越弱，γst則越高；在20:00—24:00這個(gè)時(shí)段內(nèi)溫度在20 ℃左右γst達(dá)到最低。γst與t之間的具體關(guān)系如圖5所示。

γst與大氣相對(duì)濕度RH之間的關(guān)系如圖6所示。由圖可知，隨著空氣相對(duì)濕度RH增加，γst逐漸增加，因?yàn)镽H越高，VPD則越小，相應(yīng)水汽驅(qū)動(dòng)力很小，水汽傳輸受到阻礙，γst就變得很大[21]。白天08:00—20:00這個(gè)時(shí)段空氣相對(duì)濕度RH在40%～60%范圍內(nèi)γst達(dá)到最低值，而在夜間20:00—24:00和00:00—8:00這2個(gè)時(shí)段內(nèi)當(dāng)大氣濕度在60%～80%時(shí)γst達(dá)到最低值。

圖4 不同時(shí)段飽和水汽壓差與冠層整體氣孔阻力的關(guān)系Fig.4 Relationship between the vapor pressure difference of saturated water and canopy layer stomatic resistance at different periods

圖5 不同時(shí)段溫度與冠層整體氣孔阻力的關(guān)系Fig.5 Temperature and canopy layer stomatic resistance at different periods

圖6 不同時(shí)段空氣相對(duì)濕度與冠層整體氣孔阻力的關(guān)系Fig.6 Relative humidity of air and canopy layer stomatic resistance at different periods

3.4.2γst與氣象因子的多因素回歸γst與主要?dú)庀笠蜃踊貧w結(jié)果如表1所示。

通過對(duì)比發(fā)現(xiàn)γst與氣象因子的多因素回歸相關(guān)系數(shù)大于單因素回歸。這主要是由于γst體現(xiàn)的是水分從植物體內(nèi)進(jìn)入大氣時(shí)需要克服的阻力，受眾多環(huán)境因子以及植物生理因子的綜合影響，因此多因素回歸的相關(guān)性要大于單因素的回歸。此時(shí)γst的推算值中包括了P-M模型的其他參數(shù)值在求算時(shí)產(chǎn)生的誤差，同時(shí)也可以作為其他參數(shù)值誤差的修正。γst回歸的準(zhǔn)確性是影響回歸模型模擬結(jié)果的最重要影響因素。

00：00—8:00和20:00—24:00兩個(gè)時(shí)段的模擬精度比08:00—20:00時(shí)段的模擬精度要差。主要是由于夜間沒有太陽輻射，氣孔的開閉機(jī)制變得復(fù)雜，林木蒸騰遵循一定的晝夜節(jié)律性[22]，即使氣象因子不發(fā)生變化，蒸騰仍然按照一定規(guī)律進(jìn)行，導(dǎo)致利用氣象因子得出的回歸模型在夜間的模擬結(jié)果沒有白天的模擬結(jié)果理想。利用模型我們就可以借助VPD、t和RH 3個(gè)氣象因子得出一天之內(nèi)任意時(shí)段的林木的γst的近似值。

3.5 模擬結(jié)果及驗(yàn)證

3.5.1γst的模擬驗(yàn)證 為了驗(yàn)證所得模型的準(zhǔn)確程度，在模擬過程中采用莖流計(jì)數(shù)據(jù)反推γst實(shí)測(cè)數(shù)值來驗(yàn)證模擬與實(shí)測(cè)的一致性。華北落葉松的00:00—8:00模擬值與實(shí)測(cè)值的平均相對(duì)誤差為12.09%，最大相對(duì)誤差為33.49%；08:00—20:00模擬值與實(shí)測(cè)值的平均相對(duì)誤差為10.12%，最大相對(duì)誤差為23.28%；20:00—24:00模擬值與實(shí)測(cè)值的平均相對(duì)誤差為19.58%，最大相對(duì)誤差為29.27%。模擬值與實(shí)測(cè)值關(guān)系如圖7所示。

表1 冠層整體氣孔阻力與主要?dú)庀笠蜃拥幕貧w關(guān)系式Tab.1 Regression relation between canopy layer stomatic resistance and main meteorological factors

圖7 冠層整體氣孔阻力模擬值與實(shí)測(cè)值的對(duì)比Fig.7 Comparison of simulated and measured of canopy layer stomatic resistance

3.5.2 日蒸騰的模擬與驗(yàn)證 利用建立的氣象因子與γst的回歸模型對(duì)P-M方程進(jìn)行參數(shù)矯正，然后對(duì)華北落葉松的日蒸騰過程進(jìn)行模擬驗(yàn)證，采用6月份大通安門灘正常天氣條件下樣地華北落葉松連續(xù)5 d的蒸騰數(shù)據(jù)來驗(yàn)證模型的精度，通過蒸騰速率的模擬值與實(shí)測(cè)值的對(duì)比，發(fā)現(xiàn)蒸騰速率的變化基本呈現(xiàn)相同趨勢(shì)。均為單峰型日變化，白天時(shí)段的蒸騰速率遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于夜間蒸騰速率。模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際的蒸騰結(jié)果相吻合，擬合度較好，具體的模擬結(jié)果如圖8所示。

圖8 華北落葉松蒸騰速率模擬值與實(shí)測(cè)值的比較Fig.8 Comparison between simulated and measured transpiration rate of Larix principis-rupprechtii

從表2華北落葉松的日蒸騰的模擬結(jié)果中可以看出，模擬值與實(shí)測(cè)值的累計(jì)平均相對(duì)誤差為12.27%，平均絕對(duì)誤差為0.12 mm/h，模擬精度基本可行。

4 結(jié)論與討論

研究黃土干旱地區(qū)林木的實(shí)際蒸騰量，對(duì)于提高林木水分利用效率，加強(qiáng)林地植被的建設(shè)和管理以及維持林分的穩(wěn)定有著重要的研究意義。本文以青海省黃土干旱區(qū)華北落葉松為究對(duì)象，利用探針式莖流計(jì)獲取的華北落葉松2018年5—8月份生長季的樹干莖流的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)(10 min頻率)，結(jié)合P-M方程反推出γst，再利用自動(dòng)氣象站獲取試驗(yàn)區(qū)的氣象數(shù)據(jù)，分時(shí)段構(gòu)建了高寒區(qū)華北落葉松γst與氣象因子的回歸模型，為準(zhǔn)確估算華北落葉松的蒸騰量提供科學(xué)參考依據(jù)。

任啟文等[23]對(duì)于華北落葉松的研究發(fā)現(xiàn)晴天的蒸騰速率變化與本文研究發(fā)現(xiàn)相似為寬峰型曲線，蒸騰速率在10:00—16:00最為強(qiáng)烈，但可能由于立地條件的差異本文研究的華北落葉松在11:00—16:00蒸騰速率保持較高水平。由于樹種差異以及干旱脅迫等原因蒸騰速率日變化也可能呈現(xiàn)雙峰型，葛亮等[24]的研究發(fā)現(xiàn)柑桔樹植株的蒸騰速率在一天內(nèi)的變化呈雙峰型曲線，在蒸發(fā)特別強(qiáng)烈的中午存在午休現(xiàn)象，植物需要維持自身水分平衡?？紤]到氣象要素對(duì)于不同樹種和不同生長階段的影響，氣象要素對(duì)于蒸騰速率影響的結(jié)論大致相同。蒸騰速率與溫度、飽和水汽壓差均成正相關(guān)，與空氣相對(duì)濕度呈負(fù)相關(guān)，這與段汝航等[25]對(duì)于湖南會(huì)同杉木的研究以及丁訪軍等[26]對(duì)于毛竹的研究一致，僅在相關(guān)性上存在一定程度的差異。

對(duì)于樹干液流和氣象因子之間的時(shí)滯性分析研究林木蒸騰的基礎(chǔ)，Schulze等[27]對(duì)于落葉松的研究發(fā)現(xiàn)，冠層蒸騰速率達(dá)到最大值比測(cè)得的樹干液流提前約2～3 h；王慧梅等[28]對(duì)于興安落葉松的研究發(fā)現(xiàn)，溫度和空氣相對(duì)濕度對(duì)于樹干液流的滯后效應(yīng)因季節(jié)而異，春季滯后1 h，冬季滯后2 h，在夏、秋2季不存在滯后現(xiàn)象；Phillips等[29]的研究表明，火炬松樹木冠層蒸騰的啟動(dòng)時(shí)間則提前于樹干液流30 min。本文研究發(fā)現(xiàn)華北落葉松的樹干液流滯后于飽和水汽壓差、溫度和空氣相對(duì)濕度70 min。

表2 模擬結(jié)果的精度Tab.2 Precision of simulated results

以往對(duì)于林木蒸騰的估算研究中，大多以氣象因素為自變量建立起與蒸騰的經(jīng)驗(yàn)預(yù)測(cè)模型。葛亮等[30]建立了柑桔樹植株日間蒸騰的預(yù)測(cè)模型，模擬結(jié)果相對(duì)于P-M模型的模擬結(jié)果雖然更加接近實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)；李海光等[31]對(duì)華北落葉松的蒸騰仿真模擬就氣象因子和蒸騰速率進(jìn)行了分析,提出了蒸騰耗水的數(shù)學(xué)模型并應(yīng)用Matlab軟件對(duì)華北落葉松進(jìn)行了模糊蒸騰模型的設(shè)計(jì)和仿真。但這種方法的地域限制性太大，筆者采用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)反推得到真實(shí)冠層整體氣孔阻力γst，建立起主要?dú)庀笠蜃优cγst的經(jīng)驗(yàn)預(yù)測(cè)模型，結(jié)合P-M方程對(duì)華北落葉松的日蒸騰過程進(jìn)行模擬。該方法的夜間模擬效果較差，給結(jié)果帶來一定的誤差，但是這個(gè)誤差是由P-M方程決定還是模擬過程決定，值得進(jìn)一步的探討。所以利用該方法在積累了大量相關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的前提下 ,通過該模型采用主要的氣象數(shù)據(jù)來精確估算林木蒸騰耗水量 ,仍是一種獲得滿意結(jié)果的便捷方法。