干旱区浅层地下水杨树人工林夜间树干液流动态与环境驱动机制研究 中文标题

本研究针对干旱区浅层地下水环境下杨树人工林夜间树干液流(Qn)的动态特征及驱动机制展开多年观测，揭示了土壤含水量(SWC0-30 cm)与地下水位(GTD)对Qn的主导作用，明确了夜间蒸腾与茎秆补水的协同机制，为干旱区造林树种水分利用策略优化提供理论支撑。

　　

在全球气候变化背景下，干旱半干旱地区的水分稀缺性问题日益凸显，植被的水分利用策略成为生态水文研究的热点。夜间树干液流（Nocturnal sap flow, Q_n）作为树木水分循环的重要组成部分，长期以来被忽视，但其在植物水分再分配、茎秆补水和夜间蒸腾中扮演着关键角色。尤其在浅层地下水分布的干旱区，杨树等造林树种如何利用夜间时段进行水分调节和恢复，对于理解树种适应机制、优化农林管理措施具有重要意义。然而，当前关于Q_n的动态规律、环境驱动因子以及其与浅层地下水的互馈关系仍缺乏系统研究。

为此，中国科学院地理科学与资源研究所戴晓琴、杜佳丽、霍再林团队在《Trees, Forests and People》发表论文，通过连续4年（2018–2021）生长季的野外监测，以内蒙古河套平原的小美旱杨（Populus popularis）人工林为研究对象，系统探究了Q_n的时序变化特征及其对环境因子的响应机制。

研究采用热扩散探针法（Thermal Dissipation Probe, TDP）连续监测树干液流，同步观测气象要素（温度、湿度、风速、太阳辐射）、土壤体积含水量（SWC_{0–30 cm}）、地下水位埋深（GTD）和叶面积指数（LAI）。数据以30分钟为间隔记录，并通过Granier经验公式计算液流密度。利用路径分析模型（Path Analysis）解析多环境因子对标准化夜间液流（Q_n/LAI）的直接与间接效应。

3.1. 主要环境变量与LAI

四年生长季内，夜间水汽压亏缺（VPD_n）波动显著，2021年VPD_n平均值最高（0.79 kPa）。土壤水分与地下水位对降雨响应敏感，SWC_{0–30 cm}在2020年达到最高（0.24 cm3·cm?3）。叶面积指数（LAI）呈单峰或双峰型季节性变化，2021年因人为干扰LAI均值最低（1.14 m2·m?2）。

3.2. Q_n的时间动态特征

Q_n在夜间初期（19:00–1:00）较高，占全夜总量的77%~88%，随后逐渐趋于稳定。四年平均日间Q_n为0.11–0.26 kg·m?2·d?1，占日间液流（Q）的6%~9%，其中5月和9月占比最高。季节上Q_n与Q变化不同步，说明其驱动机制独立于日间蒸腾。

3.3. 降雨对Q_n/LAI的影响

雨后午夜时段，Q_n/LAI显著高于晴朗夜间，增幅达80%~216%。降雨通过补给土壤水分促进根系吸水，加速茎秆补水过程，但整体夜间Q_n总量在雨夜与晴夜无显著差异，说明补水行为受土壤-植物水力协调机制调控。

3.4. Q_n/LAI的环境驱动机制

路径分析表明，SWC_{0–30 cm}和GTD是主导Q_n/LAI的关键因子。SWC_{0–30 cm}在三年中表现为正向效应（ρ=0.32–0.35），2019年因土壤干旱转为负效应（ρ=-0.50），反映干旱胁迫下树木通过增强夜间补水应对水分亏缺。GTD加深虽降低土壤水分，却直接促进Q_n/LAI（ρ=0.25–0.55），说明杨树具备利用深层地下水的适应性。VPD_n对Q_n/LAI的影响总体为负且不显著，支持Q_n以茎秆补水为主而非夜间蒸腾。风速（u_2n）通过调节VPD_n和土壤蒸发间接影响Q_n，但效应较弱（ρ=0.05–0.24）。

研究结论强调，在浅层地下水分布的干旱区，小美旱杨的夜间液流主要以茎秆补水为主，其动态受土壤水分与地下水位共同调控，而气象因子作用较弱。这一机制有助于树木在日间蒸腾后恢复水力功能，避免栓塞形成，提升干旱适应能力。研究成果为同类气候区人工林水分管理、树种选择及生态恢复提供了实证依据，并提示未来需结合生理指标（如茎水势、夜间气孔导度）以精确区分Q_n的组分（补水与蒸腾）。