荒漠草原不同植物群落蒸散組分特征及其環境因子影響分析

陳 林,楊新國,王 磊,宋乃平,*,鄭 松,吳夢瑤

1 寧夏大學生態環境學院,銀川 750021 2 寧夏大學西北土地退化與生態恢復國家重點實驗室培育基地,銀川 750021 3 寧夏大學西北退化生態系統恢復與重建教育部重點實驗室,銀川 750021 4 寧夏大學農學院,銀川 750021

水分是植被恢復和生長中最重要的限制因子之一,決定著植被-土壤系統的可持續性和穩定性[1],往往會影響植被恢復和生態重建的效果,特別是在干旱半干旱地區的荒漠草原,水分供給是制約植被生理生態過程的主要因素[2-4]。干旱環境中生態系統的水文過程和植被生產力可能比潮濕環境中的生態系統更容易受到氣候變化的影響[5],近年來,水分短缺對生態系統結構和功能的不利影響日益加重[6],荒漠草原具有典型的過渡性和脆弱性,對水分變化的影響更為敏感。降雨作為荒漠草原大部分地區水分的唯一來源,不僅影響著植被分布,還決定了草地生態系統的結構和功能[7]。因此水分的合理管理與利用成為荒漠草原生態系統可持續發展面臨的重要挑戰之一。

蒸散包括了植物蒸騰和土壤蒸發兩個組分,是降雨轉化的主要“出口”,頻繁參與下墊面和大氣之間的水汽交換,作為聯系土壤-植被-大氣連續體水分傳輸的重要環節,是水循環和水資源研究的重要內容[8],已成為許多學科的研究熱點[9]。植物生長過程中蒸騰是水分的必要消耗,而土壤蒸發不參與植物生長過程,一般認為是水分的無效散失。但土壤蒸發會影響植被的水分利用,特別是在缺水的干旱半干旱地區,量化土壤蒸發對植被建設極其重要[10]。因此,準確測定蒸散組分對于揭示水分收支狀況具有重要意義?；谒科胶庠淼姆Q重式蒸滲儀通過測定蒸滲儀內土柱的質量變化計算水分收支,是直接測定蒸散量的主要方法,具有較高的準確性和時間分辨率,常被認為是測定蒸散量的“黃金標準”方法[1],可以校正和檢驗其他蒸散測定和模擬結果[11-12]。

目前,不同時間尺度蒸散發的探討多集中在農田、森林、濕地等生態系統,對荒漠草原不同植物群落蒸散發特征的研究相對較少?；诖?本文以寧夏荒漠草原為研究區域,采用小型蒸滲儀,開展天然草地不同植物群落蒸散耗水特征的連續監測,研究不同時間尺度蒸散發特征,有助于深入了解荒漠草原水分耗散過程和土壤水分消耗特征,期望研究結果為蒸散發模擬與時間尺度轉換模型奠定基礎,并為今后荒漠草原水資源評價、生態恢復過程管理提供數據支撐。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

研究地點位于寧夏回族自治區鹽池縣皖記溝行政村的寧夏大學西北退化生態系統恢復與重建教育部重點實驗室--退化生態系統監測與試驗基地。年降雨量小、時空分布不勻,年際變率大,多以小雨的形式為主[13],屬典型的中溫帶大陸性氣候[14]。土壤類型主要為風沙土和灰鈣土。所選樣地植物群落以一年生植物豬毛蒿(Artemisia.scoparia)和多年生植物針茅(Stipacapillata)為主。

1.2 試驗設計和數據采集

2018年3月,在所選固定監測樣地內,布設4個小型稱重式蒸滲儀(LYS40)測定不同植物群落蒸散量,其中多年生植物為針茅,一年生植物為豬毛蒿。供試蒸滲儀(LYS40-2)直徑40 cm、高度50 cm、蒸發分辨率和滲漏分辨率均為0.04 mm。滲漏水由自動排水泵排出,排水系統僅在規定的時間內進行,避免排水時擾動稱量傳感器的精確測量。蒸滲儀的測量筒內原狀土體采用切削加壓法套制,移栽的主要植物密度與監測點周圍草地相一致,監測期內植物生長良好。在西北干旱地區降雨量小而蒸發量大的條件下,小型蒸滲儀測定土壤蒸發是可行和準確的[15],因此本研究所選土壤棵間蒸發儀(LYS40-1)與蒸滲儀規格相同,兩者共用一個數據采集器,但測量筒內無移植植物,并及時清除萌發的幼苗。每30 min記錄一次土柱重量,并不定期的用標準砝碼(500 g)校準稱量系統,以防止金屬蠕變等設備原因產生的誤差影響測量精度。此外,蒸滲儀測量數據的準確性是研究的關鍵[12],因此,為保證數據可靠,排除因安裝過程對土壤擾動的影響,在儀器安裝一個月后采集數據并進行相關分析。利用布置在蒸滲儀附近的自動氣象站(Weather Station Vantage Pro2TMPlus)采集草地上蒸散主要的氣象驅動力:降雨量、空氣溫度、太陽輻射、風速等環境因子,采樣頻率與蒸滲儀一致,均為30 min。期間由于設備損壞,缺失了部分時間段的數據,在分析與蒸散組分的關系時,同步刪除對應缺失時間段的蒸散組分數據,然后進行相關分析。以上數據采集時間均為2018年4月1日至2021年3月31日。

1.3 數據分析

1.3.1蒸散組分計算

日累積蒸散量為每天0:00-24:00數據累加。為確保數據質量,當遇到下述情況時,蒸滲儀的觀測數據被剔除以減少觀測誤差和系統誤差:(1)明顯超出各通量物理含義的數據;(2)數據質量監控指標異常時的數據;(3)大風、動物等造成異常的數據。

根據水量平衡原理,蒸滲儀監測的蒸散量(ET)計算公式為:

ET=P-Q-ΔS-R

式中,ET為蒸散量(mm);P為降雨量(mm);Q為滲漏量(mm);ΔS為蒸滲儀監測土壤水的變化量(mm);R為地表徑流量(mm);ΔW為每兩次測定重量差值(g),實際還包含了汽態凝結水量(多發生在夜間)[16];ρ為降雨密度,一般設定為1 g/cm3;D為微型蒸滲儀直徑(cm)。研究區地勢平坦,多以小降雨事件為主,且降雨強度較小[17],R忽略不計,即R=0。土壤蒸發量(E)則采用土壤棵間蒸發儀所測得的數據,其計算公式和蒸散量一致。

干旱半干旱地區冠層截留蒸發占總蒸散量的比例較低,往往忽略不計[18-19]。因此,其蒸散組分多以雙源結構(植物蒸騰和土壤蒸發)進行分析[20]。植物蒸騰(T,mm)則由蒸散量(ET)與土壤蒸發量(E)的差值得出,計算公式為:T=ET-E。

1.3.2Mantel 檢驗分析

Mantel檢驗是控制了第三個距離矩陣的效應后來檢驗兩個距離矩陣間的相關性[21],已被廣泛用于生態學眾多研究內容中[22]。以蒸散量、蒸發量和蒸騰量為一矩陣,采用Mantel-Test方法分析蒸散組分與氣候和土壤因子矩陣的相關性。為消除環境因子與蒸散組分單位差異的影響,保證同等對待每維特征,在分析前先對所有數據進行非負實數的平方根轉換標準化后,采用R Studio軟件繪制Mantel Test結果。當Mantel′sr值<0.2時,表明兩個矩陣相關性較低,當Mantel′sr值在0.2-0.4時,表明兩矩陣僅有部分重合,重合度相對較高,當Mantel′sr值在≥0.4時,表明兩矩陣大部分重合,重合度最高;統計檢驗水平Mantel′sP<0.01時,Mantel′sr值越高,兩矩陣相關性越強[23],反之亦然。

2 結果與分析

2.1 氣候因子變化特征

圖1為研究期內日均溫。一般將日均溫度大于0℃的時期記為一年之中的暖期,小于0℃的時期則記為一年之中的冷期?？梢钥闯?研究區4-10月為暖期,為期7個月,而11月至次年3月為5個月的冷期。監測期內日平均氣溫為9.75℃,最高值是29.27℃,最低值為-16.82℃。氣溫具有明顯的月動態差異。1月份氣溫達到最低值,月平均為-6.30℃,從3月開始,氣溫呈現上升趨勢,到5月日均溫>10℃,植物開始萌發生長,在7月份達到最高值,平均日氣溫為23.57℃。之后,氣溫呈下降趨勢。而年際間氣溫差異不大。

圖1 2018-2021年研究區日均溫變化Fig.1 Changes of average daily temperature in research area from 2018 to 2021

圖2為日降雨量和平均降雨強度。2018年4月至2019年3月總降雨量為137.97 mm,屬于枯水年。其中,5-9月降雨量115.40 mm,占全年總降雨量的83.64%。發生降雨事件共有56 d,最大日降雨量為26.00 mm,最小日降雨量0.20 mm,降雨發生日平均降雨量僅為2.46 mm。2019年4月至2020年3月總降雨量為354.66 mm(5-9月降雨量302.72 mm,占全年總降雨量的85.36%),屬于豐水年。共有63 d發生降雨事件,2019年5月18日降雨量高達90.20 mm,達到了暴雨級別,降雨發生日平均降雨量為5.63 mm。2020年4月至2021年3月總降雨量為274.29 mm(5-9月降雨量229.51 mm,占全年總降雨量的83.67%),屬于平水年。發生降雨事件的63天中,最大日降雨量為23.87 mm,最小日降雨量0.20 mm,降雨發生日平均降雨量為4.35 mm。從降雨速率來看,最大降雨速率發生在2019年8月2日,達到了8.18 mm/h,但平均降雨速率僅為0.84 mm/h。

圖2 2018-2021年研究區降雨量和降雨強度變化Fig.2 Changes of rainfall and rainfall rate in research area from 2018 to 2021

太陽輻射直接影響植物的光合作用,太陽輻射強度增加,植物的光合作用及蒸騰速率增加[24]。研究區太陽輻射日平均值為187.57 W/m2,但受云量變化的影響,其日變化幅度較大(圖3)。太陽輻射具有明顯的月動態變化,5-9月太陽輻射日平均值最高,大于220.00 W/m2,12月-次年2月太陽輻射日均值小于120.00 W/m2,為全年最低值。

圖3 2018-2021年研究區太陽輻射變化Fig.3 Changes of solar radiation in research area from 2018 to 2021

取一天24小時每30 min的風速求平均作為日平均風速(灰色)。日平均風速分布在0.03-5.68 m/s范圍內(圖4),平均為1.54 m/s,日最大風速為5.68 m/s。低風速(≤1.00 m/s)天數占有記錄天數的30.43%。同時,本研究取風速7日(紅色)和30日(黑色)平均值以降低隨機性來探討風速的特征。但總體看來,風速的日平均、7日移動平均和30日移動平均值風速變化較大,并沒有明顯的規律。這與風是自然界中隨機變化最大的氣象要素之一有關[25]。

圖4 2018-2021年研究區風速變化Fig.4 Changes of wind speed in research area from 2018 to 2021

2.2 典型天氣蒸散組分日動態特征

2.2.1典型晴天

選擇植物生長期作為典型晴天的觀測資料,探討荒漠草原不同蒸散組分的日變化特征。從圖5中可以看出,一年生植物和多年生植物的蒸散量、蒸發量和蒸騰量的日變化均為先增加后減小的拋物線型,最高值出現在12:00-14:00左右。一年生植物群落中,2018年7月22日、8月24日和9月29日累積蒸散量分別為3.26 mm/d、1.83 mm/d、1.31 mm/d,日累積蒸發量分別為1.51 mm/d、0.88 mm/d、0.92 mm/d,日累積蒸騰量分別為1.75 mm/d、0.96 mm/d、0.40 mm/d;多年生植物日累積蒸散量在7-9月間分別為2.83 mm/d、3.22 mm/d、2.59 mm/d,日累積蒸發量分別為2.55 mm/d、1.79 mm/d、1.35 mm/d,日累積蒸騰量分別為0.28 mm/d、1.43 mm/d、1.23 mm/d。夜間(20:00至次日6:00)蒸散活動較弱,累積蒸散量較低,半小時平均蒸散量不足0.10 mm,該時段累積蒸散量不足全日總累積蒸散量的20%。而且夜間蒸散組分常有正負波動,可能與晚上溫度降低使水汽凝結進而對蒸滲儀的測量產生影響有關[16,26]。

圖5 典型晴天荒漠草原蒸散、蒸騰和蒸發日變化Fig.5 Daily variation of evapotranspiration,transpiration and evaporation at typical sunny day in desert steppeE:蒸發量Evaporation;T:蒸騰量Transpiration;ET:蒸散量Evapotranspiration

2.2.2典型陰天

研究區光照充足,完全無日照且無降雨的時間段較少,經過篩選,將2020年7月29日、8月16日和9月27日作為三個典型陰天,分析其蒸散組分的日變化特征。從圖6可以看出,陰天時各蒸散組分變化量均較低,半小時變化量分布在-0.16-0.16 mm的范圍內,且無明顯的峰值。7月份日累積蒸散量分別是0.32 mm/d和0.52 mm/d,日累積蒸發量分別為0.31 mm/d和0.40 mm/d,日累積蒸騰量分別為0.01 mm/d和0.12 mm/d;8月份一年生植物和多年生植物群落日累積蒸散量分別是1.47 mm/d和0.96 mm/d,日累積蒸發量分別為1.11 mm/d和0.60 mm/d,日累積蒸騰量均為0.36 mm/d;9月份日累積蒸散量分別是0.52 mm/d和0.72 mm/d,日累積蒸發量分別為0.44 mm/d和0.28 mm/d,日累積蒸騰量分別為0.08 mm/d和0.44 mm/d。一年生和多年生植物群落蒸散量、蒸發量和蒸騰量差異不顯著。

圖6 典型陰天荒漠草原蒸散、蒸騰和蒸發日變化Fig.6 Daily variation of evapotranspiration,transpiration and evaporation at typical cloudy day in desert steppe

2.2.3典型雨天

根據本研究區的降雨特征,劃分三個等級的降雨觀測數據進行分析,分別是小降雨等級(2018年9月29日,降雨量6.6 mm)、中降雨等級(2020年8月23日,降雨量10.64 mm)和大降雨等級(2020年8月30日,降雨量23.87 mm),以探討不同降雨條件下荒漠草原蒸散組分的日變化特征。從圖7看出,小降雨事件對蒸散組分變化量的影響較小,多年生植物群落半小時蒸散變化量最大值不超過0.20 mm,而一年生植物群落變化量最大僅為0.08 mm;中降雨等級下多年生植物群落半小時最大變化量為1.15 mm,一年生植物的最大變化量為1.19 mm;當降雨量達到23.87 mm的大降雨等級時,多年生植物群落蒸散和蒸發半小時最大變化量均達到了1.75 mm,一年生植物群落的蒸散和蒸發最大變化量為1.67 mm。

圖7 典型雨天荒漠草原蒸散、蒸騰和蒸發日變化Fig.7 Daily variation of evapotranspiration,transpiration and evaporation at typical rainy day in desert steppe

從圖8可以看出,根據水量平衡公式,小降雨等級下多年生植物群落的日累積蒸散量為4.01 mm,日累積蒸發量為5.25 mm,日累積蒸騰量為-1.24 mm,一年生植物的日累積蒸散量為5.29 mm,日累積蒸發量為5.68 mm,日累積蒸騰量為-0.40 mm;在中降雨等級,多年生和一年生植物群落的日累積蒸散量分別為17.93 mm和18.16 mm,日累積蒸發量為18.08 mm和18.24 mm,而日累積蒸騰量為-0.16 mm和-0.08 mm;當達到大降雨等級時,多年生植物群落的日累積蒸散量高達45.21 mm,日累積蒸發量為45.13 mm,日累積蒸騰量為0.08 mm,一年生植物的日累積蒸散量為44.81 mm,日累積蒸發量為44.25 mm,日累積蒸騰量為0.56 mm。因此,隨著降雨量的增加,計算得出的蒸散量和蒸發量也是增大的,而蒸騰量幾乎為0,甚至還有負值出現。說明蒸散量和蒸發量對降雨等級具有顯著響應,而蒸騰量則與實際植物耗水情況不相符,這可能與在雨天會低估3%-11%的蒸散量有關[5],也可能與裸地相比,植物的遮陰作用,減少了蒸滲儀中的棵間土壤蒸發量,而太陽輻射強度較弱的雨天,植物蒸騰作用減弱,兩者疊加使得蒸散量較小。

圖8 典型雨天荒漠草原蒸散、蒸騰和蒸發日累積量Fig.8 Daily cumulative quantity of evapotranspiration,transpiration and evaporation at typical rainy day in desert steppe

2.3 不同月份蒸散組分動態特征

根據蒸滲儀實測數據,結合水平平衡公式分析后得出的蒸散組分月動態(圖9),可以看出蒸散和蒸發量在月際間呈先增后減的拋物線型,在月際間變化幅度較大。11月至次年3月份,由于氣溫較低,植物尚未萌發,蒸散作用較弱,且以土壤蒸發為主。4月份開始,隨著氣溫回暖,植物生長,蒸騰作用疊加土壤蒸發,使得蒸散量逐漸增大,到8月份達到峰值?？傮w來看,7-9月蒸散和蒸發占全年總蒸散發量的比例較高,其中多年生植物群落三個月占全年蒸散量的47.19%,蒸發量占全年蒸發量的50.39%;一年生植物群落在7-9月的蒸散量和蒸發量也占全年的一半左右,分別是44.80%和52.91%。10月份之后氣溫逐漸降低,植物由生長旺盛期進入生長后期,蒸散量也大幅降低,一年生植物和多年生植物群落月平均蒸散量低于5 mm?？傮w看來,冬春季蒸散量和蒸發量維持在全年最低水平,與毛烏素裸沙丘的蒸發特征相一致[27]。

圖9 荒漠草原蒸散、蒸騰和蒸發月變化Fig.9 Daily variation of evapotranspiration,transpiration and evaporation in different months of desert steppe

2.4 年際間蒸散組分動態特征

從2018年4月-2019年3月(第一年)、2019年4月-2020年3月(第二年)和2020年4月-2021年3月(第三年)連續三年的蒸散組分可以看出(圖10),多年生植物群落蒸散總量為814.53 mm,年平均蒸散量為271.51 mm;蒸發總量為739.37 mm,年平均蒸發量246.46 mm;蒸騰總量僅為75.16 mm,年平均蒸騰量為25.05 mm。結合對應的降雨量分析,我們發現這與王韋娜等[28]研究發現蒸滲儀測定的年蒸散量與年降雨量接近相一致。一年生植物群落的蒸散總量為845.66 mm,年平均蒸散量為281.89 mm;蒸發總量為785.47 mm,年平均蒸發量261.82 mm;蒸騰總量為60.19 mm,年平均蒸騰量為20.06 mm。其中2019年4月-2020年3月間,多年生和一年生植物群落的蒸散量分別為350.64 mm和380.02 mm,蒸發量為340.49 mm和355.42 mm,均明顯高于其他兩個年份。2018年4月-2019年3月的蒸散量和蒸發量最低,多年生植物群落的蒸散量和蒸發量是184.39 mm和136.10 mm,一年生植物群落的則分別為159.07 mm和143.94 mm。多年生植物和一年生植物群落三年平均蒸騰量僅占蒸散總量的9.23%和7.12%。

圖10 荒漠草原年蒸散量、蒸發量和蒸騰量Fig.10 The annual evapotranspiration,evaporation and transpiration of desert steppe for three years

2.5 蒸散組分與影響因子的Mantel-Test分析

不同時間尺度下蒸散組分與氣候、土壤因子間具有不同的相關性結果。小時尺度(圖11)來看,蒸散量和蒸發量與降雨量、降雨速率間的相關性較強(0.2≤r<0.4),但顯著性水平較低(P≥0.05);太陽輻射與蒸發量和蒸騰量的顯著性較高(P<0.01),但相關性較低(r<0.2)。日尺度上(圖12),蒸散量、蒸發量和蒸騰量與降雨量的相關性(r≥0.4)和顯著性(P<0.01)均較高;降雨速率與蒸散量和蒸發量間的關系水平較顯著(P<0.05);土壤含水量與蒸散量顯著性較高(P<0.01);在日尺度上,風速、太陽輻射、氣溫和土壤溫度對蒸散量、蒸發量和蒸騰量的影響較小(P≥0.05,r<0.2)。從月尺度(圖13)可以看出,降雨量和降雨速率與蒸散量、蒸發量的相關性較高(0.2≤r<0.4),但顯著性較低(P≥0.05);太陽輻射與蒸發量和蒸騰量的顯著性相對較高(P<0.01),但相關性較低(r<0.2)。

圖11 蒸散組分與氣象土壤因子的小時尺度Mantel-Test分析Fig.11 Mantel-Test analysis of evapotranspiration components and meteorological soil factors on the hourly scales

圖12 蒸散組分與氣象土壤因子的日尺度Mantel-Test分析Fig.12 Mantel-Test analysis of evapotranspiration components and meteorological soil factors on the daily scale

圖13 蒸散組分與氣象土壤因子的月尺度Mantel-Test分析Fig.13 Mantel-Test analysis of evapotranspiration components and meteorological soil factors on the monthly scale

3 討論

3.1 蒸散組分特征

有研究發現,地表降雨量的70%會通過蒸散返回到大氣中,干旱地區甚至可達到90%以上[28],這與本研究發現蒸騰量僅占蒸散總量的7.12%-9.23%相一致。蒸騰量占蒸散量的比例很小,主要是因為荒漠草原植被覆蓋度和生物量與農田、森林、典型草原等生態系統相比,其植物葉面積小、植被稀疏、生物量少,而光照充足、空氣濕度較小、夏季氣溫較高,導致蒸發作用強烈。此外,還可能與在干旱半干旱區蒸滲儀(特別是在土壤蒸發桶中)測定的降雨量要比雨量計觀測的高[10],加之非降雨性的水分(露、霧)能夠被土壤和植被吸收[29-30],這也影響了不同植被條件下蒸滲儀重量變化,是導致采用雙源結構差值法得出蒸騰量較小(甚至出現負值)的主要原因。此外,土壤棵間蒸發儀由于缺少了植物的遮擋作用,土壤增溫更快,導致蒸發量增大,對計算結果也產生了不可忽略的影響。因此,采用簡單的雙源結構差值法來分析植物蒸騰量還有待商榷,未來可以采用其他布設方式[31]或利用同位素方法驗證差值法,以便更合理地拆分蒸散發組分[32]。

3.2 蒸散組分主要影響因素

自然條件下,作為水循環的重要環節,蒸散受到氣象因素變化的影響最為直接[8,33]。其中,太陽輻射是蒸散的主要驅動力,也是導致溫度變化的主要因子[28]。氣溫是通過影響植物的生理活動和植物葉面溫度來影響蒸騰,而且冠層結構的時間和空間變化大,水分耗散的變異過程和原因均較復雜。Ahmadi等[34]研究發現,對于年尺度數據,太陽輻射是美國加利福尼亞州蒸散最有影響力的驅動因素;季節和月尺度上,水汽壓則是夏季和春季的主要影響因素,而太陽輻射在較冷季節更為重要。在加州南圣華金河谷的果園,日蒸散量對凈輻射最敏感,其次是地表溫度和近地表溫差[35]。向下的短波輻射是太湖蒸發變化的主控因子,向下的長波輻射、氣溫、比濕也對湖泊蒸發年際變化有一定影響,但是風速對蒸發量的年際變化影響不大[36]?？梢岳蔑柡退麎翰?、溫度和空氣相對濕度三個氣象因子較好地模擬祁連山東段南麓青海云杉林日蒸騰過程[37]。年蒸散變化的主導因子為相對濕度與風速,季尺度上春、秋季蒸散變化的主導因子為相對濕度,夏季為日照時數,而冬季則為風速[38]。還有研究發現冠層氣孔導度在日尺度上控制蒸發量和蒸散量的比例,葉面積指數的變化和大小解釋了季節、年度和地點間變化,是最關鍵的因素[5]。李謙等[33]綜合通徑分析的結果認為,逐日尺度上影響稻田蒸散的主要因子為凈輻射、相對濕度與最高氣溫,同時各氣象因子間存在相互的制約、影響,最終對實際蒸散起到了綜合性的作用效果。上述研究結果和結論間存在的差異既受到來自下墊面植被變異的影響,也受到蒸散數據空間觀測尺度變化的影響。

雖然有較多的研究表明,風速對加大田間蒸散[39]、加快植物蒸騰和棵間蒸發均具有一定作用,在亞熱帶南部季風區的太湖流域,風速在日尺度對稻田蒸散量的影響大于小時尺度[12],但在半干旱大陸性季風區的北京,夏玉米地蒸散量則與凈輻射的相關關系較好,但與空氣濕度、溫度和風速的相關關系隨尺度變化而不同[40]。這可能與所屬氣候類型區、下墊面條件不同導致蒸散特征有所差異。一天之中風速會隨著時間而有大小變化,本研究中風速對蒸散組分的影響并不顯著,可能與風速會對蒸滲儀產生一定影響有關,當施加在蒸滲儀的風壓不均勻時,蒸滲儀稱重系統表現出易變性[28]而出現許多異常值[10],還與取平均值后抵消了部分差異,進而導致與蒸散組分的相關性不高,這一點從小時尺度、日尺度和月尺度的相關性分析結果具有差異性也可以得到驗證。

3.3 蒸散組分的尺度效應

蒸散量存在明顯的時間尺度效應[41],而且影響蒸散量的因素還受到時間尺度不同而有所差異。Baldocchi &Wilson[42]以小時、天、季、年和十年時間尺度探討了溫帶闊葉林蒸散量的各影響因素,并發現降雨量和氣溫是主要影響因素。孫樹嬌等[43]以小時、日、旬、月尺度探究了青藏高原典型高寒荒漠的蒸散及水分消耗特征。劉笑吟等[16]則利用自制小型蒸滲儀研究了小時和日尺度下稻田的蒸散量、水稻蒸騰量和土壤蒸發量特征,發現不同時間尺度影響因素不完全相同,而且影響程度也不一樣。王軍等[44]通過連續7年的觀測數據系統解析了荒漠草原生長季小時、日和月尺度上的蒸散特征,研究表明蒸散與風速、氣溫和降雨量保持高度相關。但賈曉鵬等[10]對庫布齊沙漠人工林研究發現土壤蒸發與降雨、氣溫、相對濕度、太陽輻射顯著相關,而與風速不相關。周學雅等[45]發現科爾沁草地土壤蒸發與飽和水汽壓差、凈輻射、風速顯著相關,與氣溫顯著不相關。有學者研究發現小時和月尺度上的經驗方程可較好地反映內蒙古荒漠草原不同時間尺度下墊面蒸散特征[44]。本研究中,蒸散量變化與氣象因子間的關系同樣存在時間尺度差異,相比于小時和月尺度,日尺度上各氣象因子對實際蒸散量的影響效果更為明顯。導致以上研究結果的差異可能與不同研究區的氣象因子差異較大有關,同時也說明了不斷變化的氣象因子之間發生著錯綜復雜的作用。此外,也可能與所處的植被類型不同導致蒸散量有所差異[46],說明蒸散受到氣象、植物和土壤等多種因子的相互作用,共同作用影響著生態系統的水汽收支。劉國水等[9]認為應依據空間尺度觀測方法、下墊面狀況和氣候區條件來選擇適宜的蒸散量時間尺度擴展方法。

受尺度效應影響,不同植物群落蒸散組分與其他影響因子間的相關性在不同時間尺度上具有較大的差異性,甚至出現了正負交替變化,這可能是尺度疊加造成的結果[44],同時也說明蒸散組分的變化是多種因素共同影響和控制的結果,僅分析其中單個因素的影響規律,很難準確進行評價,不能完全弄清蒸散量、蒸騰量和蒸發量的控制機制[16]。本研究僅探討了氣溫、降雨、風速等氣象因子和土壤溫濕度對蒸散組分的影響,尚不能完全明確對蒸散發的調控機理,未來還需對多因素(如群落結構、葉面積指數、土壤理化性質等)的綜合作用開展相關探討,以明確荒漠草原蒸散組分所依賴的主控因子。

4 結論

(1)不同天氣條件下(晴天、陰天和雨天)荒漠草原多年生和一年生植物群落蒸散量、蒸騰量和蒸發量差異較大。

(2)7-9月蒸散量和蒸發量占全年總蒸散量和蒸發量的比例較高(50%左右),而植物的蒸騰量占總蒸散耗水量的比例較低。一年生植物群落蒸散量低于多年生植物群落。

(3)氣候和土壤因子對蒸散組分的影響具有時間尺度差異,在小時、日和月尺度上主要影響因子各不相同,說明多種因子共同影響和控制著蒸散組分,今后還需開展多因子綜合作用的深入探討。