Page 122 - 《广西植物》2023年第5期

９ ０ ２ 广 西 植 物 ４３ 卷
强ꎬ土壤类型为隐域性土壤ꎬ 主要有草甸土和盐渍 １.３ 指标计算
土等ꎬ研究区内有较大面积的湿地分布ꎬ 水源来自 平流作用对 ＬＥ 的贡献率( Ｒ ) 可由下列式子
ａｄ
党河河床的渗漏补给ꎮ 计算得到(ＭｃＮａｕｇｈｔｏｎꎬ １９７６)ꎮ
试验样地(４５０ ｍ×１６０ ｍ) 位于敦煌南湖绿洲 ＬＥ － ＬＥ ｅｑ
Ｒ ＝ (１)
西南部ꎬ无核白葡萄是当地主要经济作物ꎬ葡萄种 ａｄ ＬＥ
植株距约 １ ｍꎬ行间距 ３ ｍꎬ葡萄的熟制是一年一 式中: ＬＥ 为可用能量贡献的平衡蒸散所需
ｅｑ
熟ꎬ生长季一般为四月底或五月初至九月底或十 的 ＬＥꎬ即没有平流影响下的 ＬＥꎮ 可由下式计算ꎮ
Δ
月初ꎬ可以将葡萄全生长季划分为 ５ 个生长阶段ꎬ
ＬＥ ＝ ( Ｒ －Ｇ) (２)
ｎ
ｅｑ
即新 梢 生 长 期 ( ＤＯＹ １２１ ~ １４７ ｄ)、 开 花 坐 果 期 Δ＋γ
式中: Δ 为 饱 和 水 汽 压 － 温 度 曲 线 的 斜 率
(ＤＯＹ １４８ ~ １７１ ｄ)、果实膨大期( ＤＯＹ １７２ ~ ２２２
(ｋＰａ℃ )ꎻγ 为湿度计常数( ｋＰａ℃ )ꎻＲ 为
￣１
￣１
ｄ)、着色成熟期( ＤＯＹ ２２３ ~ ２６２ ｄ)、落叶期( ＤＯＹ ｎ
￣２ ￣２
净辐射(Ｗｍ )ꎻＧ 为土壤热通量(Ｗｍ )ꎮ
２６３ ~ ２８３ ｄ)ꎬ其中 ＤＯＹ 表示年积日(ｄａｙ ｏｆ ｙｅａｒ)ꎮ
波文比(Ｂｏｗｅｎ ｒａｔｉｏꎬβ)的计算公式如下ꎮ
为保证葡萄正常生长ꎬ 平均 ２５ ｄ 左右进行 １ 次人
Ｈ
工漫灌ꎬ 土壤水分较为充足ꎮ β ＝ (３)
ＬＥ
１.２ 涡度通量及环境因子的测定
为了量化 Ｇ 对 ＬＥ 的动态控制程度ꎬＪａｒｖｉｓ 和
ｃ
潜热 通 量 ( ｌａｔｅｎｔ ｈｅａｔ ｆｌｕｘꎬ ＬＥ) 和 感 热 通 量 ＭｃＮａｕｇｈｔｏｎ (１９８６)通过引入解耦系数(Ω) 来量化
(ｓｅｎｓｉｂｌｅ ｈｅａｔ ｆｌｕｘꎬＨ) 通过涡度相关( ＥＣ) 系统测
ＬＥ 对 Ｇ 的响应ꎮ
ｃ
定ꎬ该仪器可以在复杂、恶劣的天气条件下正常运 (ｄＬＥ / ＬＥ)
行ꎬ提供较为精确的测量数据ꎬ仪器安装在实验样 (ｄ Ｇ / Ｇ ) ＝ １ － Ω (４)
ｃ
ｃ
地中间ꎬ距离地面 ４ ｍꎬ基本满足测定对通量贡献区 (Δ ＋ γ)
Ω ＝ (５)
的要 求ꎮ 另 外ꎬ ４ 个 土 壤 热 通 量 板 ( ＨＦＰ０１ＳＣꎬ Ｇ ａ
(Δ ＋ γ(１ ＋ ))
ＨｕｋｓｅｆｌｕｘꎬＮｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ)安装在地面以下 ５ ｃｍ 处ꎬ土 Ｇ ｃ
壤热通量(ｓｏｉｌ ｈｅａｔ ｆｌｕｘꎬＧ) 通过平均来自传感器的 式中:Ｇ 为冠层导度ꎻＧ 为空气动力学导度(ｍｍ
ａ
ｃ
￣１
热通量数据的 ４ 个方向来计算ꎮ 日间净辐射( ｎｅｔ ｓ )ꎮ 两者可由下式计算 (Ｍｏｎｔｅｉｔｈ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２００８)ꎮ
ｒａｄｉａｔｉｏｎꎬ Ｒ ) 采 用 测 量 辐 射 传 感 器 ( ＮＲ０１ꎬ γＬＥ Ｇ
ｎ Ｇ ＝ ａ
Ｈｕｋｓｅｆｌｕｘꎬ Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ) 进行测量ꎮ 以上所有观测 ｃ Δ Ｒ － Ｇ) ＋ ρ Ｃ Ｇ ＶＰＤ － ＬＥ(Δ ＋ γ)
(
ｎ
ａ
ｐ
ａ
到的 数 据 通 过 数 据 采 集 器 ( ＣＲ１０００ꎬ Ｃａｍｐｂｅｌｌꎬ (６)
ＵＳＡ)计算并存储ꎬ采集时间为 ３０ ｍｉｎꎮ 本研究使用 ＷＳ ￣１
Ｇ ＝ ( ＋ ６.２ ｕ －２/ ３ ) (７)
ａ
Ｅｄｄｙ Ｐｒｏ６.０ 软件对 ＥＣ 系统所采集的原始数据进行 ｕ ２ ∗
∗
处理与校正ꎮ 当一天内数据缺失小于 ２ ｈ 时ꎬ采用 式中:ＶＰＤ 为饱和水汽压差(ｋＰａ)ꎻＷＳ 为风速
￣３
￣１
线性插值法进行插补ꎬ而对于缺失数据较多的ꎬ采 (ｍｓ )ꎻ ρ 为空气密度(ｋｇｍ )ꎻ Ｃ 为空气的定
ｐ
ａ
￣１ ￣１ ￣１
用人工神经网络(ＡＮＮ) 进行插补(张琨等ꎬ２０１４)ꎮ 压比热(ＭＪｋｇ ℃ )ꎻｕ 为摩擦风速(ｍｓ )ꎮ
∗
最终利用处理好的数据进行能量闭合分析(图 １)ꎬ １.４ 通径分析
闭合率达到 ８７％ꎬ这与之前类似情况下在葡萄园进 通径分析可将因果变量间的相关系数分为直
行的研究结果相当(Ｆｅｒｒｅｉｒａ ｅｔ ａｌ.ꎬ ２０１２)ꎮ 接作用(直接通径系数) 和间接作用( 间接通径系
研究区安装了小型自动气象站ꎬ用以测量并 数)ꎬ以研究因果关系的数据结构ꎬ分析独立变量
记录冠层气温( ａｉｒ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅꎬＴ ꎬ℃ )、冠层相对 对 因 变 量 的 直 接 和 间 接 重 要 性 ( Ｋｏｚａｋ ｅｔ ａｌ.ꎬ
ａ
湿度(ｒｅｌａｔｉｖｅ ｈｕｍｉｄｉｔｙꎬＲＨꎬ％)、风速( ｗｉｎｄ ｓｐｅｅｄꎬ ２００６)ꎮ 通径分析采用结构方程模型方法ꎬ该模型
￣１ 融合了因素分析与线性回归分析的统计技术对因
ＷＳꎬｍ ｓ )、 土 壤 体 积 含 水 量 ( ｖｏｌｕｍｅｔｒｉｃ ｗａｔｅｒ
ｃｏｎｔｅｎｔꎬＶＷＣꎬｍ ｍ ) 等环境因子ꎮ 其中ꎬＴ 与 果模型进行识别估计和验证ꎮ 本文初步考虑的环
￣３
３
ａ
ＲＨ 的测量采用温湿度传感器( ＨＨＭＰ６０ꎬ Ｖａｉｓａｌａꎬ 境因素有 Ｒ 、Ｔ 、ＶＰＤ、ＷＳ、降水和 ＶＷＣꎬ经过逐步
ａ
ｎ
Ｆｉｎｌａｎｄ)ꎻ ＷＳ 采 用 二 维 风 速 仪 ( ５１０３ꎬ Ｒ. Ｍ. 回归分析筛选出主要环境因素( 即通过显著性检
Ｙｏｕｎｇꎬ ＵＳＡ) 进行测量ꎻＶＷＣ 采用土壤水分传感 验)ꎬ最终利用通径分析评价主要环境变量( Ｒ 、
ｎ
器(ＭＬ２ｘꎬ Ｄｅｌｔａ Ｔꎬ ＵＫ)测量ꎮ Ｔ 、ＶＰＤ 和 ＷＳ)对 ＬＥ 的直接和间接影响ꎮ
ａ