《Agricultural and Forest Meteorology》：Quantifying between and within tree stem variations using dendrometers
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传感器驱动的果园自动化灌溉系统通常依赖土壤水分测定来决定灌溉量，然而许多研究人员批评这一控制策略，认为土壤水分并不总能反映植物的实际需水量。因此，植物胁迫指标可能为灌溉管理提供更可靠的基础。树径计（dendrometer）传感器能够通过茎干尺寸变化检测植物水分
传感器驱动的果园自动化灌溉系统通常依赖土壤水分测定来决定灌溉量，然而许多研究人员批评这一控制策略，认为土壤水分并不总能反映植物的实际需水量。因此，植物胁迫指标可能为灌溉管理提供更可靠的基础。树径计（dendrometer）传感器能够通过茎干尺寸变化检测植物水分胁迫，其中点式树径计因成本较低、测量分辨率高、安装无损伤且在多个物种中得到广泛验证而备受青睐。树径计可实现茎干尺寸的连续高分辨率测量，其记录的茎干尺寸变化不仅代表生长增量，还反映树木水分状态的短期日变化。最大日收缩量（MDS）定义为一日内记录的最大与最小茎干半径之差，而树木水分亏缺（TWD）则表示相对于最大历史茎干半径的绝对茎干水分亏缺量。由于树木茎干结构并非完全均质，即使在同一茎干的微小区段内也可能存在差异，树径计的安装位置（不同茎干高度或枝条上）会显著影响记录参数的变异性。茎干内和茎干间的变异性已被报道为树径计测量的主要挑战之一，取决于树径计派生参数，树间变异性最高可达60%，通常以变异系数（CV）量化。为能够自动直接测量植物树干水势（Ψtrunk），蒸渗测定法已被广泛应用，近年来引入了一种新型微张力计（microtensiometer），将小型传感器胶囊直接植入树干木质组织至少9 mm深度。尽管已有大量研究将树径计参数与其他测量工具进行校准对比，但据研究人员所知，尚无研究系统考察同一茎干不同位置树径计读数的茎干内变异性，并辅以连续Ψtrunk测量加以支持。这一空白限制了对点式传感器放置位置如何影响树木水分胁迫监测准确性的理解。研究人员假设树径计派生参数对传感器位置和树间变异性的敏感度存在差异，具体而言，预期日间中段派生参数在不同茎干位置间能提供更一致的测量结果，并与连续测量的Ψtrunk表现出比夜间派生参数更强的相关性。本研究旨在量化同一苹果树茎干四个位置上树径计派生参数的变异性，并评估其用于灌溉优化的适用性，同时将这些测量值与不同时间点的茎干水势（Ψstem）和Ψtrunk进行比较，以阐明应如何进一步降低此类变异性，从而为实际灌溉管理建立更可靠的监测方案。
**研究背景与问题**
传感器驱动的果园自动化灌溉系统通常依赖土壤水分传感器确定灌溉量，然而土壤水分并不总能准确反映植物的实际需水状况，这一局限性受到广泛批评。植物水分胁迫指标被认为能提供更可靠的灌溉管理依据。树径计（dendrometer）通过连续监测茎干半径变化来检测植物水分状态，其原理基于茎干弹性外组织（尤其是形成层区域和韧皮部）中水分的暂时储存与释放对蒸腾需求和水力平衡的动态响应。点式树径计因成本低、分辨率高、安装无损伤及多物种验证充分等优势被广泛采用。然而，树径计测量的主要挑战在于其显著的变异性：树间变异可高达60%，而茎干内不同位置的测量差异尚未被系统量化。已有研究表明，树径计安装位置（如主干与枝条、不同茎干高度）会显著影响MDS等参数。为应对这一问题，新型微张力计（microtensiometer）可直接植入树干木质组织测量Ψtrunk，但其与树径计参数在不同时间尺度和位置间的系统对比研究仍然缺乏。因此，本研究旨在量化同一苹果树茎干不同位置的树径计派生参数变异性，评估其与Ψstem及Ψtrunk的关系，并确定实现可靠灌溉监测所需的传感器配置方案。
**研究设计与结论**
研究于2024年6月4日至9月20日在瑞士苏黎世州Eschikon的Strickhof试验站（海拔约519 m）开展，供试材料为8株2016年定植于M9 T337砧木上的‘Gala Galaxy’苹果树（Malus domestica ‘Gala Galaxy’），栽植密度3175株/公顷，株距0.9 m，行距3.5 m，平均茎干直径45 mm，平均叶面积13 m2/株。试验期间无灌溉，土壤覆盖塑料膜以防止降水入渗根区以最大化水分胁迫。每株树安装4个点式树径计（Agroscope自制，线性电位计型号Opkon SLPT 25 mm）监测茎干半径，15分钟间隔记录，分辨率6.1 μm；3株树安装微张力计（FloraPulse）每20分钟记录Ψtrunk；每周12:00–13:00用Scholander压力室（Model M-600，Geary Stress）测定Ψstem。研究得出以下主要结论：茎干内变异性始终大于茎干间变异性，所有树径计派生参数及Ψtrunk的变异性均高于Ψstem；TWDmax与Ψtrunk呈强相关（R2c=0.76），表明两者在同一测量位置捕捉到相同的水分状态动态；实现与Ψstem相当的测量不确定度（Ψtrunk标准误0.15 MPa）约需9个传感器，而5个传感器可实现0.2 MPa的可接受误差；降雨引起的树皮暂时性水合作用会对茎干半径测量及Ψtrunk测量产生额外干扰。
**主要关键技术方法**
本研究采用了以下关键技术手段：一是基于线性电位计的自制点式树径计系统，配合Agriscope数据采集器实现茎干半径的连续高分辨率监测；二是微张力计（FloraPulse）技术，通过将传感器胶囊直接植入树干木质组织实现Ψtrunk的连续自动化测量，数据经LoRaWAN传输至私有服务器；三是Scholander压力室法（Model M-600，Geary Stress）测定正午Ψstem作为参考标准；四是应用线性混合效应模型（glmmTMB包）进行方差分解，将总变异划分为时间效应、树间效应和树内重复效应；五是运用变异系数（CV）量化各参数的相对离散程度；六是基于方差分区的传感器配置优化模型，通过等值线图确定达到目标测量精度所需的传感器数量组合。
**研究结果**
**3.1 Scholander压力室（Ψstem）**：正午Ψstem在整个湿润生长季呈现一致的季节递减趋势，数值范围为约?0.5至?1.6 MPa，未出现显著水分胁迫。树内CV总体低于0.10，树间CV为0.05，表明试验树木间水势响应高度一致。
**3.2 微张力计（Ψtrunk）**：Ψtrunk表现出预期的昼夜波动规律，日均值范围约?0.5至?1.8 MPa，同样未达胁迫水平。Ψtrunk日最大值与Ψstem相关性中等（R2m=0.5，R2c=0.58），且Ψtrunk值系统性地低于Ψstem。
**3.3 树径计参数**：TG和TWDmin从7月初至夏末分别持续下降和上升，而MDS和TWDmax表现出高度变异性，盛夏峰值频繁超过400–600 μm（MDS）和600–800 μm（TWDmax）。
**3.3.1 树内与树间变异性**：所有参数中树内（传感器间）变异性均主导总变异。TG和TWDmin的经验CV最高（0.86和0.73），MDS和TWDmax较低但仍显著（0.36和0.33）。生长和水分含量主导参数（TG、TWDmin）的树内变异性约占36%，而天气依赖参数（MDS、TWDmax）的树内变异性约占53%。树间变异性在MDS和TWDmax中极低，TWDmax的混合效应模型显示树间差异仅占极小比例。
**3.3.2 树内传感器位置**：不同传感器位置在树木间的测量一致性因参数而异。MDS和TWDmax在所有位置上均表现出较高的树间相关性（R2>0.85），TWDmin相关性最低（R2<0.41），表明天气驱动参数对传感器位置的敏感性较低，而生长和夜间恢复相关参数受位置影响更大。
**3.4 参数相互作用**
**3.4.1 VPD、Ψtrunk与茎干半径**：7天连续观测显示VPD、Ψtrunk和茎干半径变化呈同步周期波动。VPD与茎干半径变化（R2=0.95）及Ψtrunk（R2=0.874）均高度相关，证实蒸气压差是驱动茎干水分动态的主要环境因子。
**3.4.2 Ψ与树径计派生参数的关系**：MDS与Ψstem直接相关时关系较弱（R2m=0.05，R2c=0.44），加入日最大VPD后显著改善（R2m=0.33，R2c=0.76）。TWDmin与Ψtrunk相关性较弱（R2m=0.06，R2c=0.37），而TWDmax随Ψtrunk降至?1.0 MPa以下急剧增加，拟合二次模型捕获了树间变异的绝大部分（R2m=0.73，R2c=0.76），添加VPD作为固定因子并无显著效应。
**3.4.3 Ψ测量对比**：Ψtrunk的变异性高于Ψstem，且Ψtrunk均值低于（更负于）Ψstem。树间差异显著（p<0.05），但树内Ψstem无显著差异。Ψstem与日最低Ψtrunk的线性混合效应模型相关性最佳（R2m=0.5，R2c=0.59）。
**3.5 基于TWDmax估算Ψtrunk所需传感器数量**：基于TWDmax方差分区的分析显示，总测量不确定度强烈依赖于监测树数和每树传感器数的组合。达到Ψtrunk标准误0.15 MPa所需的TWDmax目标CV约为0.12，可通过9个传感器的组合实现；而5个传感器（每树1个）可实现0.2 MPa的Ψtrunk不确定度（CV=0.16）。
**讨论与结论**
研究证实采用微张力计测定的茎干水势（Ψtrunk）与树径计派生参数最大日树木水分亏缺（TWDmax）之间存在强相关（R2c=0.76），表明这两种技术在相同测量位置捕捉到了共同的茎干水分状态动态。与Ψstem的相关性较弱（R2m=0.50，R2c=0.58），可能反映了两类传感器在峰值胁迫时间上的差异（Ψtrunk约16:00，Ψstem正午12:00）以及传感器校准参数的安装因素。树径计数据的方差分析揭示了重要规律：天气驱动的参数（MDS、TWDmax）的变异性主要源于树内而非树间，这支持了MDS作为林分水平日蒸腾指标的稳健性；而生长和夜间恢复相关参数（TG、TWDmin）则对单株树木的局部组织特性和解剖结构更为敏感。值得注意的是，降雨后茎干半径出现的暂时性增加（约100 μm）提示树皮水合作用可能对树径计和微张力计测量均产生干扰。在传感器优化方面，9个传感器的配置可以达到Ψtrunk标准误0.15 MPa的目标精度，而5个传感器仍可维持0.2 MPa的可接受误差范围，这一发现为商业果园灌溉监测系统的传感器部署提供了量化依据。然而，由于本研究在无显著水分胁迫条件下进行，相关结论在亏缺灌溉和更严重胁迫情境下的适用性仍需进一步验证。研究结论如下：本研究中所有变量均表现出高于Ψstem的变异性，无论其受生长或夜间恢复（TG、TWDmin、Ψtrunk）还是环境条件（MDS、TWDmax、Ψtrunk）驱动；对所有树径计派生参数，树内变异性均大于树间变异性；MDS和TWDmax在树木个体间的不同传感器位置表现出一致响应，而TWDmin变异性显著，反映了树木间生长或夜间恢复的差异；达到与Ψstem相当的变异性水平需增加重复采样，可通过增加监测树数或每树部署多个传感器实现；允许Ψtrunk不确定度为0.15 MPa时需9个传感器，而5个传感器仍可实现0.2 MPa的可接受误差；茎干半径测量可能受降雨诱导的树皮水合作用额外影响，这干扰了其与Ψstem和Ψtrunk的关系；尽管如此，Ψtrunk与TWDmax间的强对应关系表明微张力计和树径计在测量位置捕捉到了相同的茎干水分状态动态，但树径计对树皮水合的微小变化更为敏感，这为降雨或树干湿润事件后引入了额外变异来源。
