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城市森林不仅具有一般森林调节水、大气等生态循环的功能,同时还具有直接服务于居民的生态系统服务功能[1],其结构对其生态效益发挥有着直接影响。作为林地物种避难所、自然和半自然栖息地的残余,城市森林为城市鸟类提供了异质性的栖息地和友好的生存条件。而城市鸟类作为城市破碎森林中常见和显著的动物,为植物提供授粉、害虫控制、营养物质运输等生态服务功能[2-3],是城市生物多样性的重要组成部分,也是评价城市环境的因素之一[4-5]。以往对城市森林的研究更多地注重于城市森林植物群落景观效果、绿化遮阴、户外游憩功能等,在生态服务功能上也多着重植物群落主体的生态和社会效益,忽视了动物特别是与鸟类之间密切联系。国内外有关城市鸟类的研究也多以城市化为背景,探讨以城市鸟类为典型代表物种所受城市环境变化的影响[6-8],并通过调查鸟类群落、不同生境鸟类群落结构对比[9-10]、大小尺度上城市梯度效应和栖息地特征[11-13]等方面,分析城市化对鸟类群落结构变化及同质化程度的影响[14-15]。研究样地多集中在城市公园等各类城市绿地斑块中,但各斑块差异大,研究较少从城市森林结构层次分析对鸟类群落的影响。因而本研究以城市鸟类为指示物种,参考狭义上城市森林定义,选取安徽省合肥市老城区21处面积为0.5~2.5 hm2的城市森林斑块进行城市森林结构和鸟类指标调查。从树种组成、空间、基础服务设施、景观结构特征层次上分析与鸟类间的关系,探明优化城市森林结构,提高生态质量和生物多样性的方法,进而更好地发挥城市森林的生态功能,尤其是作为鸟类等野生动物栖息地的生态服务功能。
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合肥市位于华东地区长江三角洲西端,江淮之间,30°56'~32°33'N,116°40'~117°58'E,属亚热带和暖温带过渡性的副热带季风气候区,地带性植被为落叶与常绿阔叶混交林,是首批国家园林城市之一。老城区位于合肥市中心地带,20世纪80年代以环城公园为核心,构筑了优良的绿化基础,具有良好的生态本底。随着合肥市“一湖一岭、两扇两翼、一核四区、多廊多点”[16]的森林城市空间布局建设,老城区整体绿化也得到了提升,现建成区绿地率达40.3%,绿化覆盖率达46.0%。
合肥市位于中国3条鸟类迁徙通道中的“东亚—澳大利亚”候鸟迁徙通道北缘[17],根据王歧山等[18]和吴海龙等[19]划分的安徽省5个动物地理区,合肥南北跨江淮丘陵区与沿江平原区,西接大别山区,独特的地理位置使动物尤其是鸟类多样性丰富。詹双侯等[20]对合肥地区鸟类最新研究显示:目前合肥地区共记录鸟类19目68科187属374种3亚种,是安徽省鸟类种类最多的城市。
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合肥市具有良好的城市森林本底,样地选择兼顾森林斑块分布和鸟类活动特征,以向城市居民开放的城市森林绿地为主。参考狭义上城市森林规模的定义,即“面积大于0.5 hm2[21],地域群落的树干基部断面积之和达到5.5~28.0 m2·hm−2[22],且林木树冠覆盖度在10%~30%及以上”,在合肥市区一环内及其附近研究区域内初步选择21处相互间距大于300 m或大于100 m且有主干道阻隔,面积为0.5~2.5 hm2的城市森林斑块作为样地(表1)。
表 1 城市森林样地概况
Table 1. Overview of urban forest sample plots
编号 样地名称 面积/hm2 群落 主要群落组成 1 琥珀街道社区游园 1.10 针阔混交 水杉Metasequoia glyptostroboides+乌桕Sapium sebiferum+樟树Cinnamomun camphora-海桐Pittosporum tobira+山茶Camellia sinensis-地毯草Axonopus compressus 2 清溪东路环城林带 1.55 针阔混交 龙柏Sabina chinensis+法桐Platanus × acerifolia+构树Broussonetia papyrifera-桂花Osmanthus fragrans+紫薇Lagerstroemia indica-麦冬Ophiopogon japonicus 3 拱辰桥游园 0.85 针阔混交 构树+栾树Koelreuteria paniculata+女贞Ligustrum lucidum+石楠Photinia serratifolia-桂花+海桐-麦冬 4 古井桥与交通厅桥间林带 0.60 阔叶混交 构树+皂荚Gleditsia sinensis+刺槐Robinia pseudoacacia-棕榈Trachycarpus fortunei-麦冬 5 寿春路街旁游园 0.76 针阔混交 栾树+三角槭Acer buergerianum +桂花-石榴Punica granatum-玉簪Hosta plantaginea+麦冬 6 江淮风情园 1.10 针阔混交 广玉兰Magnolia grandiflora+桂花+樟树-海桐+红叶石楠Photinia × fraseri 7 西园新村社区公园 2.10 针阔混交 樟树+圆柏Juniperus chinensis -桂花+夹竹桃Juniperus chinensis +石榴Punica granatum-沿阶草Ophiopogon bodinieri+麦冬 8 合燃公园 0.86 针阔混交 水杉+樟树+银杏Ginkgo biloba-紫薇+红叶石楠-地毯草 9 飞虹小区游园 0.53 阔叶混交 樟树+紫叶李Prunus cerasifera f. atropurpurea -石榴+八角金盘Fatsia japonica -麦冬 10 四里河防护林带 1.10 针阔混交 矮冬青Ilex lohfauensis +石楠+樟树-桂花-早熟禾Poa annua+葱莲Zephyranthes candida 11 长岗游园 0.93 阔叶混交 栾树+樟树+鸡爪槭Acer palmatum -金边黄杨Euonymus japonicus ‘Aureo-marginatus’ +红叶石楠-萱草Hemerocallis fulva 12 环城西路莲花庵林带 1.05 针阔混交 女贞+枫杨Pterocarya stenoptera -棕榈+臭牡丹Clerodendrum bungei -麦冬+一年蓬Erigeron annuus 13 环城西路与淮河西路林带 0.83 阔叶混交 棕榈+刺槐+樟树-八角金盘+红叶石楠-蔓长春花Vinca major+沿阶草 14 环城南路防护林带 0.80 阔叶混交 女贞+樟树+栾树-棕榈+八角金盘-沿阶草 15 滁洲路与凤凰桥街旁游园 0.60 阔叶混交 桂花+广玉兰+栾树-夹竹桃Nerium oleander+女贞-沿阶草+狗牙根Cynodon dactylon 16 淮河路街旁游园 0.76 针阔混交 水杉+雪松Cedrus deodara +广玉兰-金边黄杨+日本珊瑚树Viburnum odoratissimum var. awabuki -蔓长春花 17 巢湖南路滨水公园 2.00 针阔混交 银杏+樟树+雪松-桂花+小叶女贞Ligustrum quihoui-早熟禾+狗牙根 18 小花园 0.52 针阔混交 樟树+法桐-桂花+南天竹Nandina domestica-沿阶草+麦冬 19 环城公园北路林带 0.77 针阔混交 女贞+刺槐+构树-棕榈-麦冬 20 五里墩立交桥林带 0.58 针阔混交 栾树+构树+紫叶李-桂花-麦冬 21 商鼎公园 1.15 针阔混交 银杏+无患子Sapindus mukorossi -杜鹃Rhododendron simsii+红叶石楠-早熟禾 -
于2020年6-12月对选定的斑块采用样方、样带法进行植物群落结构调查。依据形状面积大小,在0.5~1.5 hm2规模样地设立1个20 m×20 m的标准样方或长不小于20 m、面积375~425 m2的样带,1.5~2.5 hm2规模设立2个标准样方或样带,共设有样方或样带24 个。借助布鲁莱斯测高器(Blume-Leiss)、卷尺等工具获取样地乔灌草组成、冠幅、盖度等数据。采用经典抽样法记录灌木层和草本层植物种名、高度、覆盖度等特征,并手持全球定位仪(GPS)结合手机奥维地图软件,对样地内道路布局、长度、宽度标记和测量,对游憩设施座椅、环卫设施个数进行记录。
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鸟类调查参考HJ 710.4—2014《生物多样性观测技术导则 鸟类》,结合常规调查手段,在2020年9月中旬至12上旬,以固定样线和样点结合的形式对21处样地鸟类组成特征进行观测,平均每个样地每月调查1~2次。
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城市森林结构包括树种组成、空间、基础设施、景观结构特征[1,23]。选用合肥建成区2018年Spot卫星遥感影像图,参考2019年高德地图遥感卫星影像图,借助地理信息系统ArcGIS 10.2进行影像图拼接、地理坐标配准,并对各研究样地进行目视解译。树种组成结构包括植物物种、乔灌草丰富度、乔灌木多样性指数;空间结构包括林木树冠、绿化覆盖率、林分密度(胸高断面积和乔木密度);基础服务设施结构包括道路密度、道路及硬质铺装用地面积比例、建筑用地面积比例、游憩服务设施密度、道路围合率;景观结构包括斑块周长、斑块面积、形状指数(分维数)以及景观连通性,景观连通性指数通过ArcGIS与Conefor Inputs插件及 Conefor 2.6软件计算获得。以老城区中临泉路、潜山路、望江路、铜陵路围合成的约49 km2区域为背景,借助ArcGIS和卫星遥感影像对区域内城市森林景观斑块的数量、面积、分布进行统计。利用Conefor 2.6软件计算各斑块的斑块对整体连通性重要值(dIIC)和可能连通性重要值(dPC),参考相关研究[24]和一般林鸟日常活动范围,将斑块间的距离连通阈值分别设置在500、1 000、1 500 m,连通概率皆设置为0.5。量化区域内的栖息地斑块和链接对景观连通性的重要性。
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分析鸟类丰富度、多度、Shannon-Wiener多样性指数、Pielou均匀度指数表示,并对鸟类群落结构进行优势种划分和相似度分析[25-26]。
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以城市鸟类丰富度、多度、多样性指数、均匀度指数作为反映鸟类群落结构组成的指标,与城市森林组成、空间、基础服务设施和景观结构指标的相关因子进行Spearman相关性分析,结合主成分分析、回归分析探讨城市森林结构因子对城市森林中鸟类群落结构产生的影响,建立回归模型。
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调查发现∶乔灌草90种,隶属51科76属;其中,乔木42种,灌木38种(含8种灌生形态乔木),草本18种。各样地植物丰富度为8~26种,其中:乔木丰富度为4~12种,多样性1.10~2.43;灌木丰富度为1~13种,多样性0~2.01;草本地被丰富度为0~6种。各样地植物组成差异比较明显,总体上以功能需求为主导。以游憩功能为主的样地,灌木、草本植物相比以防护功能为主的样地更为种类丰富。样地群落结构多为乔灌草模式,以针阔混交林、阔叶混交林为主,棕榈、樟树、桂花、雪松、女贞、紫薇等树种在样地中具有较高的应用。
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垂直空间结构上,样地乔木树高5~10 m居多,平均树高为9.3 m;胸径以10~20 cm、20~30 cm居多,平均胸径为21.4 cm;平均冠幅为4.1 m,平均枝下高为2.6 m,森林斑块中大乔木规格的林木偏少。水平空间林分结构上,样地乔木密度为225~1 400株·hm−2,平均为678株·hm−2,胸高断面积为3.56~56.71 m2·hm−2,平均为26.63 m2·hm−2。其中样地21(商鼎公园)为近2 a新建商业公园,乔木多为小径级,胸高断面积仅为3.56 m2·hm−2,尚未达到5.5 m2·hm−2。各样地林木树冠覆盖面积为1 842~9 855 m2,不含水域面积各样地林木树冠覆盖率为16.1%~85.7%。除样地21外,其余皆达到了城市森林林木树冠覆盖率标准。
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各样地道路密度为0~615 m·hm−2,道路与样地铺装面积为178~7 586 m2,道路与样地铺装率为3.1%~66.2%,样地建筑用地面积为68~2 540 m2,占地比例为0%~17.8%,主干道围合率为7.4%~65.6%,游憩设施密度为3~73个·hm−2。
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样地长宽比为1.4~55.0,形状分维数为1.0~1.3。老城区约49 km2区域内共1 095块城市森林景观斑块,斑块总面积约为432 hm2,其中最小斑块面积为189 m2,最大斑块12.1 hm2,平均斑块面积3 950 m2。各样地平均dIIC值为0.072~0.907,平均dPC值为0.084~2.743 (图1和图2),以往研究显示面积越大的斑块其dIIC值和dPC值也相对较高。本研究的样地斑块在整体上dIIC值和dPC值都偏低,对区域整体连通性贡献小。
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由表2可见:研究区共记录鸟类8目22科38种,占合肥市记录鸟种的10.08%,其中雀形目Passeriformes 29种,非雀形目9种,最大值保留法计1 213只。居留型上,留鸟24种(63.16%),是合肥城市鸟类群落主要组成部分,夏候鸟1种(2.63%),冬候鸟9种(23.68%),旅鸟4种(10.53%);区系组成上,古北界种19种(50%),东洋界种14种(36.84%),广布种5种(13.16%)。古北界种与东洋界种相互渗透,这反映了合肥地理区系上的特殊性。
表 2 样地鸟类统计表
Table 2. Statistical table of birds in sample plots
目、科、种 居留型 地理型 保护级别 食性 出现样地编号 遇见率 鷉目 Podicipediformes 1 鷉科 Podicipedidae 小鷉 Tachybaptus ruficollis R 广 LC / 10、17 + 鹤形目 Gruiformes 2 秧鸡科 Rallidae 黑水鸡 Gallinula chloropus R 东 LC / 1 + 鸽形目 Columbiformes 3 鸠鸽科 Columbidae 山斑鸠 Streptopelia orientalis R 古 LC G 1、3、6、7、12、13、15~17、19~20 ++ 珠颈斑鸠 S. chinensis R 东 LC G 1~21 ++ 鹃形目 Cuculiformes 4 杜鹃科 Cuculidae 噪鹃 Eudynamys scolopacea S 东 LC/省一 O 18 + 佛法僧目 Coraciiformes 5 翠鸟科 Alcedinidae 普通翠鸟 Alcedo atthis R 广 LC / 1、7 + 戴胜目 Upupiformes 6 戴胜科 Upupidae 戴胜 Upupa epops R 广 LC I 3、11 + 鴷形目 Piciformes 7 啄木鸟科 Picidae 星头啄木鸟 Dendrocopos canicapillus R 古 LC/省一 I 3、13、17、20 + 大斑啄木鸟 D. major R 古 LC/省一 I 13 + 雀形目 Passeriformes 8 鹡鸰科 Motacillidae 白鹡鸰 Motacilla alba R 广 LC I 1~3、6、10、17、18、21 ++ 灰鹡鸰 M. cinerea P 古 LC I 7、17 + 9 鹎科 Pycnontidae 领雀嘴鹎 Spizixos semitorques R 东 LC O 4 + 白头鹎 Pycnonotus sinensis R 东 LC O 1~20 +++ 10 伯劳科 Laniidae 棕背伯劳 Lanius schach R 东 LC/省二 P 5、10、16、17 + 11 椋鸟科Sturnidae 八哥 Acridotheres cristatellus R 东 LC O 2、7、17 + 丝光椋鸟 Sturnus sericeus R 东 LC I 13 + 12 鸦科 Corvidae 灰喜鹊 Cyanopica cyana R 古 LC/省一 O 1~4、6~21 +++ 喜鹊 Pica pica R 广 LC O 2、4~8、11、14、18、19 ++ 13 鸫科 Turdidae 红尾歌鸲 Luscinia sibilans W 古 LC I 19 + 红胁蓝尾鸲 Tarsiger cyanurus W 古 LC I 13、16 + 鹊鸲 Copsychus saularis R 东 LC I 1~9、11~20 ++ 北红尾鸲 Phoenicurus auroreus W 古 LC I 9~12、17 ++ 灰背鸫 Turdus hortulorum W 古 LC I 7、12、14 + 乌鸫 T. merula R 东 LC I 1~8、10、12~17、19、20 ++ 14 鹟科 Muscicapidae 鸲姬鹟 Ficedula mugimaki P 古 LC I 12、13 + 15 画眉科 Timallidae 黑脸噪鹛 Garrulax perspicillatus R 东 LC O 2、12、20 ++ 16 鸦雀科 Paradoxornithidae 棕头鸦雀 Paradoxornis webbianus R 东 LC I 2 + 17 莺科 Sylviidae 黄腰柳莺 Phylloscopus proregulus W 古 LC I 1~3、7、9、17、20 ++ 黄眉柳莺 P. inornatus P 古 LC I 12~15、18 ++ 极北柳莺 P. borealis P 古 LC I 20 + 18 长尾山雀科 Aegithalidae 银喉长尾山雀 Aegithalos caudatus R 古 LC I 6 + 红头长尾山雀 A. concinnus R 东 LC I 6、20 ++ 19 山雀科 Paridae 黄腹山雀 Parus venustulus W 东 LC I 6、7 ++ 大山雀 P. major R 古 LC I 6 + 20 雀科 Passeridae 树麻雀 Passer montanus R 古 LC O 1~3、5~9、11、18、20、21 +++ 21 燕雀科 Fringillidae 燕雀 Fringilla montifringilla W 古 LC G 2 ++ 黑尾蜡嘴雀 Eophona migratoria W 古 LC G 4、6、7、12~14、20 ++ 22 鹀科 Emberizidae 白眉鹀 Emberiza tristrami W 古 LC G 19 + 说明:居留型中,S为夏候鸟、W为冬候鸟、R为留鸟、P为旅鸟;地理型中,广为广布种、东为东洋界种、古为古北界种;保护级别 中,LC为世界自然保护联盟(IUCN)中无危物种,省一为安徽省一级保护动物,省二为安徽省二级保护动物;遇见率中,+++为 优势种;++为常见种,+少见种;食性中,I为食虫鸟类,G为食谷鸟类,O为杂食鸟类,P为食肉性,/为水域性鸟类 -
从食性上分析(不考虑水鸟),食虫性鸟类与杂食性鸟类占比高达76%(图2),可见,城市森林为食虫性和杂食性鸟类提供了丰富的食物来源。从保护级别分析,以常见鸟类为主,38种鸟类为无危(LC)物种,安徽省省级保护鸟类仅有5种。优势种为白头鹎Pycnonotus sinensis、灰喜鹊Cyanopica cyana、树麻雀Passer montanus,皆为杂食性、集群性鸟类。城市背景下,它们对城市化环境具有较强的适应性,相比其他鸟类更具有生存优势。在与城市居民相处中,此类鸟更爱伴人而居,典型的以树麻雀为代表,实际调查中远离居住区或以防护为主的森林斑块并不受树麻雀欢迎。
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样地鸟类丰富度4~15种,多度11~122,多样性指数为1.34~2.50,均匀度指数为0.37~0.69。其中样地21未达到城市森林标准,其鸟类丰富度、多度、多样性及均匀度指数都远低于其他样地。相似度分析(表3)显示:城市森林斑块在鸟类组成上具有较高的相似性,相似度值为0.381~0.857,均值为0.588。鸟类组成上除却常见鸟种外,部分鸟类只出现在特定的生境中,例如红尾歌鸲Luscinia sibilans、红胁蓝尾鸲Tarsiger cyanurus、白眉鹀Emberiza tristrami和鸲姬鹟Ficedula mugimaki只在环城公园林木密集隐蔽的样地中出现。
表 3 样地鸟类相似度矩阵
Table 3. Bird similarity matrix chart in sample plot
样地 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 1 1 0.667 0.818 0.526 0.556 0.640 0.692 0.667 0.667 0.526 0.526 0.609 0.583 0.600 0.778 0.632 0.640 0.700 0.600 0.667 0.533 2 1 0.667 0.571 0.600 0.593 0.643 0.700 0.600 0.476 0.571 0.480 0.385 0.455 0.500 0.476 0.593 0.636 0.545 0.615 0.471 3 1 0.526 0.556 0.640 0.615 0.667 0.667 0.526 0.632 0.522 0.583 0.500 0.667 0.632 0.720 0.600 0.600 0.750 0.533 4 1 0.667 0.636 0.609 0.800 0.533 0.500 0.625 0.600 0.571 0.824 0.667 0.625 0.455 0.588 0.706 0.571 0.333 5 1 0.571 0.545 0.857 0.571 0.533 0.667 0.421 0.400 0.625 0.571 0.667 0.476 0.625 0.625 0.500 0.364 6 1 0.690 0.667 0.476 0.455 0.545 0.538 0.519 0.609 0.571 0.545 0.500 0.609 0.609 0.667 0.444 7 1 0.636 0.545 0.348 0.522 0.593 0.500 0.667 0.545 0.522 0.621 0.500 0.583 0.643 0.316 8 1 0.714 0.533 0.800 0.526 0.500 0.750 0.714 0.667 0.476 0.750 0.750 0.600 0.545 9 1 0.533 0.800 0.526 0.400 0.500 0.571 0.533 0.571 0.625 0.500 0.600 0.545 10 1 0.500 0.500 0.381 0.471 0.533 0.625 0.727 0.471 0.471 0.381 0.500 11 1 0.500 0.381 0.588 0.533 0.500 0.455 0.706 0.588 0.476 0.533 12 1 0.720 0.762 0.737 0.600 0.538 0.476 0.571 0.640 0.250 13 1 0.636 0.700 0.667 0.519 0.455 0.545 0.615 0.235 14 1 0.750 0.588 0.435 0.667 0.667 0.545 0.308 15 1 0.800 0.571 0.625 0.750 0.600 0.364 16 1 0.636 0.471 0.706 0.571 0.333 17 1 0.435 0.522 0.519 0.333 18 1 0.556 0.455 0.615 19 1 0.545 0.308 20 1 0.353 21 1 -
对符合城市森林定义的20个样地按照有无水域划分为2组,近水、含水域有样地1~4、6、7、10、15、17、18,无水域有样地5、8、9、11~14、16、19、20。利用SPSS 25.0进行非参数秩和检验,结果显示:有无水域类别上,鸟类丰富度、多度、多样性以及均匀度整体上并无显著差异。有水域样地为临近南淝河或含有小面积水域斑块,不足以为众多水鸟提供栖息资源,且南淝河驳岸皆为硬质化驳岸,植物覆盖低,不利于鸟类生存。实际观测中,有水域的样地仅有小鷉、普通翠鸟、黑水鸡、白鹡鸰、灰鹡鸰等5种喜水域鸟类,数量稀少。
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Spearman相关性分析显示:鸟类丰富度与树种组成结构中的乔木物种丰富度(r=0.664,P<0.01),乔木多样性(r=0.570,P<0.01)极显著正相关。与空间结构中林木树冠覆盖面积(r=0.696,P<0.01)、绿化覆盖面积(r=0.577,P<0.01)极显著正相关,与样地乔木密度(r=0.484,P<0.05)显著正相关。与基础设施结构中道路密度(r=−0.459,P<0.05)显著负相关。与景观结构中样地面积(r=0.585,P<0.01)、斑块对整体连通性重要值(dIIC)(r=0.638,P<0.01)、可能连通性重要值(dPC)(r=0.634,P<0.01)极显著正相关。
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鸟类多度在树种组成结构上与乔木物种丰富度(r=0.489,P<0.05)显著正相关;在空间结构上与林木树冠覆盖面积(r=0.657,P<0.01)极显著正相关,与绿化覆盖面积(r=0.549,P<0.05)显著正相关;在基础设施结构上与主干道围合率(r=−0.471,P<0.05)显著负相关;在景观结构上与样地面积(r=0.625,P<0.01)、dIIC值(r=0.635,P<0.01)极显著正相关,与dPC值(r=0.473,P<0.05)显著正相关。
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鸟类多样性在树种组成结构上与乔木物种丰富度(r=0.601,P<0.01)极显著正相关,与乔木多样性(r=0.504,P<0.05)显著正相关;在空间结构上与林木树冠覆盖面积(r=0.625,P<0.01)极显著正相关,与乔木密度(r=0.487,P<0.05)、绿化覆盖面积(r=0.482,P<0.05)显著正相关;在基础设施结构上与道路密度(r=−0.526,P<0.05)显著负相关;在景观结构上与dIIC值(r=0.615,P<0.01)极显著正相关,与dPC值(r=0.515,P<0.05)显著正相关。
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鸟类均匀度在树种组成结构上与乔木物种丰富度(r=0.594,P<0.01)极显著正相关,与乔木多样性(r=0.504,P<0.05)显著正相关;在空间结构上与林木树冠覆盖面积(r=0.617,P<0.01)极显著正相关,与乔木密度(r=0.484,P<0.05)、绿化覆盖面积(r=0.464,P<0.05)显著正相关;在基础设施结构上与道路密度(r=−0.512,P<0.05)显著负相关;在景观结构上与dIIC值(r=0.617,P<0.01)极显著正相关,与dPC值(r=0.512,P<0.05)显著正相关。
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①城市森林结构与鸟类丰富度间的回归分析。对影响样地鸟类丰富度的自变量进行主成分分析,同时利用逐步回归法得到最优方程,其变量与主成分分析一致:RB=0.399RT+0.005DT+3.176A+0.755。其中:RB为鸟类丰富度(种);RT为乔木丰富度;DT为乔木密度(株·hm−2);A为样地面积(hm2)。模型拟合度为0.888,R2为0.789,调整后的R2为0.749,方差检验结果显示P<0.01,回归效果较好,方差扩大因子法(VIF)检验不存在共线性。将原数据代入回归模型进行检验,得到的鸟类丰富度预测值与观测值进行相关分析,在0.01显著水平下预测值与观测值相关系数为0.908,两者显著相关。将预测值(y)与观测值(x)做回归分析,模型结果为y`=0.802x+2.195,拟合优度R2为0.789,观测值在回归直线附近波动,说明回归效果较好(图3A)。②城市森林结构与鸟类多度间的回归分析。对影响样地鸟类多度的自变量进行主成分分析,同时利用逐步回归法得到最优方程:AB=30A−0.945RER+73.26。其中:AB为鸟类多度(只);RA为样地面积(hm2); RRE为道路围合率(%)。模型拟合度为0.720,R2为0.518,调整后的R2为0.462,方差检验结果显示P<0.01,方差扩大因子法(VIF)检验不存在共线性。原数据代入回归模型进行检验,得到的鸟类多度预测值与观测值进行相关分析,在0.01显著水平下预测值与观测值相关系数为0.710,两者显著相关,将预测值(y)与观测值(x)做回归分析模型结果为y`=0.493x+27.68,拟合优度R2为0.517,观测值在回归直线附近波动,说明回归效果较好(图3B)。③城市森林结构与鸟类多样性、均匀度间的回归分析。样地鸟类多样性和均匀度的相关性回归分析中,自变量一致,对自变量进行主成分分析,利用逐步回归法得到关于城市森林结构与样地鸟类多样性、均匀度的回归方程显示R2<0.5,回归模型并不能起到解释因变量的作用,故将方程舍弃。
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本研究记录乔灌草90种,总体上样地乔灌草丰富度由其功能需求决定,以游憩服务功能为主的斑块其灌木、草本种类更为丰富。样地基础设施密度都维持在较低的水平,受面积影响,各斑块对区域整体景观连通性贡献偏小。样地鸟类共记录8目22科38种,计1 213只。食虫性与杂食性鸟类占比高达76%,为城市鸟类群落主要组成成分。城市森林提供了丰富的食物来源,因而杂食性、集群性的白头鹎、灰喜鹊和树麻雀成为优势种。各样地鸟类组成具有较高的相似性,相似度均值为0.588,存在同质化现象。环城公园一带乔木密度高、斑块连通性高的样地能为红尾歌鸲等少见鸟种提供栖息地。
从分析结果来看,城市森林对城市鸟类的吸引力取决于多个结构层次,尽管有无水域对鸟类群落影响不显著,但树种组成、空间、基础设施、景观结构对鸟类都有着不同程度的影响,其中,样地乔木丰富度、林木树冠覆盖面积、样地绿化覆盖面积、斑块的景观连通性重要值(dIIC)、可能连通性重要值(dPC)对样地鸟类群落丰富度、多度、多样性、均匀度影响显著。进一步分析发现,影响鸟类丰富度的因素可以归为3个方面:一是斑块面积大小和区域内斑块的连通性,这代表着城市森林样地中所拥有的资源量和潜在可获取的资源;二是乔木组成的丰富性和多样性;三是样地空间上的利用,如道路密度与乔木密度,两者表达了单位面积内斑块所拥有的资源富集程度。
观测鸟类是监测城市森林栖息地生境变化和生态服务功能的一种有效手段。本研究从城市森林结构层次分析证实了城市森林与城市鸟类之间的密切联系,也是对合肥城市生物多样性研究的重要补充。鉴于研究样本容量有限,得出的回归方程只能在一定程度上起到解释作用。鸟类相比其他动物具有更为宽广的活动范围,往后研究可侧重于区域背景下城市森林斑块之间的连通、布局等因素对城市鸟类种群迁飞、联系、觅食活动的影响。
Relationship between urban forest structure and bird habitat in autumn in Hefei City
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摘要:
目的 为优化城市森林结构,提高城市森林斑块生态服务功能,以鸟类为指标,阐述以城市森林结构为基础的城市鸟类栖息响应机制。 方法 以安徽省合肥市为研究区域,选取21处面积在0.5~2.5 hm2的城市森林斑块为样地,采用样方法进行植物群落及结构特征调查,以固定样线和样点结合的形式在秋季观测记录选取的样地鸟类群落组成。结合ArcGIS与卫星影像图,量化城市森林树种组成、空间、基础设施、景观结构相关指标,利用相关分析、主成分分析、回归分析明确与城市鸟类丰富度、多度、Shannon指数、Pielou均匀度指标间的潜在关系。 结果 ①研究记录样地植被90种,隶属51科76属;鸟类8目22科38种,占合肥市记录鸟种的10.08%,最大值保留法计1 213只;城市鸟类优势种为白头鹎Pycnonotus sinensis、灰喜鹊Cyanopica cyana、树麻雀Passer montanus,各斑块之间的鸟类组成有着较高的相似度,相似度均值为0.588。②非参数秩和检验表明在有无水域条件上,鸟类群落差异不明显,城市森林树种组成、空间、基础设施、景观结构对鸟类指标都有着不同程度的影响。③利用主成分分析进一步阐述影响因素,可将影响鸟类丰富度的因素归为城市森林斑块所拥有的资源量和潜在可获取的资源、乔木的丰富度和多样性、单位面积下斑块的资源富集程度3个方面,进一步分析得到关于鸟类丰富度与鸟类多度的方程。 结论 城市森林对城市鸟类的吸引力取决于多个结构层次,能反映城市森林拥有的资源量和潜在可获取的资源、乔木丰富度和多样性、单位面积资源富集程度的指标是影响鸟类栖息的重要因素。图3表3参26 Abstract:Objective This study is designed to explore the response mechanism of urban bird habitat based on urban forest structure with birds as indicators, so as to optimize urban forest structure and improve the ecological service function of urban forest patches. Method Taking Hefei City as the study area, 21 urban forest patches with an area of 0.5−2.5 hm2 were selected as sample plots. The characteristics of plant community and structure were investigated by sampling method, and the composition of bird community in selected sample plots was observed and recorded in the form of fixed sample line and sample point in autumn. Combined with ArcGIS and satellite images, the relevant indicators of urban forest tree species composition, space, infrastructure and landscape structure were quantified, and correlation analysis, principal component analysis and regression analysis were used to clarify the potential relationship with urban bird richness, abundance, Shannon index and Pielou evenness. Result (1) 90 species of vegetation belonging to 51 families and 76 genera were recorded. 38 species of birds in 22 families and 8 orders were recorded, accounting for 10.08% of the recorded bird species in Hefei, and 1213 birds were counted by maximum retention method. The dominant species of urban birds were Pycnonotus sinensis, Cyanopica cyana and Passer montanus, and the bird composition between patches had a high similarity, with an average similarity of 0.588. (2) Non-parametric rank sum test showed that there was no obvious difference in bird community with or without water area, and the composition of urban forest tree species, space, infrastructure and landscape structure had different degrees of impact on bird indicators. (3) Principal component analysis showed that the factors affecting bird richness could be classified into three aspects: the amount of resources and potentially available resources of urban forest patches, the richness and diversity of trees, and the resource enrichment degree of patches per unit area, and the equations of bird richness and bird abundance could be obtained by further analysis. Conclusion The attraction of urban forest to urban birds depends on multiple structural levels. The indicators that can reflect the amount of resources and the potentially available resources of urban forest, tree richness and diversity, and resource enrichment degree per unit area are important factors affecting bird habitat. [Ch, 3 fig. 3 tab. 26 ref.] -
Key words:
- urban forest /
- urban birds /
- forest structure /
- biodiversity /
- Hefei City
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植物的蒸腾作用是其水分利用的主要方式,拉动水分在“土壤—植物—大气”连续体体系中不断循环迁移。蒸腾耗水与植物生命表征直接联系,决定着植物的水分盈缺和灌溉与否[1]。对活立木蒸腾耗水的准确测定,可以为低耗水树种选择、合理密度配置以及城市园林绿化等工作提供理论依据和参考[2]。树木蒸腾耗水产生的水势差会拉动水分通过木质部向上运输进而形成液流,因此树干液流可作为评估树木蒸腾耗水能力的一项重要指标[3-4]。目前,有多种方法可以评估树木蒸腾耗水能力,多数是通过测定树木液流速率来估算蒸腾耗水量和耗水能力。不同树干液流测定方法测量精度不同,在选择树干液流速率测量方法时需要考虑实验研究目的、活立木树种的生理条件和实验研究所处的自然环境等因素。目前液流速率的测量主要有同位素示踪法和热技术法[5] 2类。其中同位素示踪法通过将化学同位素作为示踪剂注射到树木木质部,从而检测树木液流速率;但该方法在野外应用不便,且测定精度较低,有待改进[6]。利用热技术法测定树干液流不受外界环境和树木自身结构影响,安装布置操作相对简易,并且对树木组织结构损伤较小,具有一定的应用优势[7],因此被广泛应用于树干液流测定、液流速率与环境因子的关系研究中[8-10]。如王檬檬等[11]应用热技术法研究了晋西黄土区苹果Malus pumila树液流速率与太阳辐射、大气水份等的关系;温淑红等[12]应用热技术法分析了宁南黄土陵区山桃Amygdalus davidiana树树干液流速率与太阳辐射、温度、风速的关系;杨洁等[13]应用热技术法研究了树干液流时滞效应,并精确估算树木的蒸腾耗水;还有学者[14-15]应用热技术法探究树干木质部径向不同深度的液流速率和不同时间尺度下的液流速率特征等。目前常用的测量树干液流的热技术法主要有热脉冲法(Heat Pluse Velocity Method,HPVM)、热平衡法、热扩散法、热场变形法以及外热比法等,前3种方法在国内应用较多,后2种方法在国外有较为详细的应用描述,但在国内的研究有限。鉴于此,本研究综述了现有的树干液流无损检测方法,阐述这些方法的基本原理、装置布置、应用领域和最新研究案例,对不同热技术方法的测量精度、适用范围、潜在优势以及今后改进方向等方面进行讨论和比较,并对不同研究目标和实验条件下适用的测定方法给出建议,展望各自在液流研究方面的应用前景。
1. 基于热技术的液流检测方法
1.1 热脉冲法
热脉冲法最早由HUBER等[16]提出,首次用热作为液体流动的示踪剂,利用热脉冲测量植物液流速率。该装置由加热元件和2个热电偶组成探针块,通过测量加热器发出热脉冲随着液流上升到达热电偶处所需的时间,计算液流速率(图1A)。由于热传导和对流会使得测量结果偏高,MARSHALL[17]利用热流方程建立了热脉冲法的模型框架,为热脉冲法的进一步发展提供了理论基础。
基于脉冲加热的方法包括补偿热脉冲法、最大温差法(T-max法)以及热比率法。其中补偿热脉冲法(Compensation Heat Pulse Method,CHPM)通过测量2个对称放置在线性加热器两侧的温度传感器达到相同温度时的时间来计算液流密度,该装置安装探针时会对周围木材组织造成损伤而导致液流速率失真,因此需要根据不同探针间距设置校正参数[18],从而使液流速率的测量值更接近真实值。T-max法[19]的装置由加热器和1个温度探针组成,通过记录从发出热脉冲至温度探针到达最大温度时的时间,再根据MARSHALL的基础理论计算液流速率。该方法设备简单,仅需确定被测树干边材的导热系数,即可计算树干液流密度。热比率法(Heat Ratio Method,HRM)基于补偿热脉冲法提出[20],测量范围可以达到零值甚至延伸至负值,其装置由1个加热器和2个安装在加热器上下游的温度探针组成,通过测定2个探针的增温比即可计算液流速率。
1.2 热平衡法
热平衡法(Heat Balance Method,HBM)的原理是当树干内通过一定量液流时,加热元件作为热源会向树干提供已知的热量,直至树干温度趋于稳定。若不考虑热传导以及隔热层损失热量,热源提供的热量应与被液流带走的热量相等,可根据这种热平衡关系计算液流速率。热平衡法可分为茎热平衡法和树干热平衡法[21]。
1.2.1 茎热平衡法
茎热平衡法(Stem Heat Balance,SHB)[22]以环形加热元件作为热源,提供稳定的热量,热量散失途径包括树干液流带走、热传导向树干上下方散失和对流散失。装置(图1B)设计为包裹式,利用包裹式隔热层(通常为聚苯乙烯泡沫)防止热辐射造成的热量散失(树干周围的热辐射忽略不计)。加热元件上下方安装2对热电偶,用来测定液流通过后的温差,依据热量平衡关系计算液流。SHB法适用于测定胸径较小的树干,其优点是检测时不需要标定,不需要将热电偶插入树干中,对树木无直接损伤。
1.2.2 树干热平衡法
树干热平衡法(Trunk Heat Balance,THB)[23]的原理与茎热平衡法类似,均通过热量平衡关系计算液流,不同点是THB法测量装置(图1C)由插入树干的加热片和1对热电偶组成,2个热电偶分别安装在紧挨加热片上端(温度场最大值)和加热片下端(不受温度场影响)位置,通过记录液流通过前后树干温度差来计算液流。THB法同样不需要标定,并且可测定胸径较大的树干。但THB法设备较多,安装相对复杂,易对树干造成微损伤。目前热平衡法的应用较为广泛,通常用来研究环境因子与液流速率的关系以及耗水特性。
1.3 热扩散法
热扩散法(Thermal Dissipation Method,TDM)[24]又称Granier法,是目前应用最广泛的液流测定方法。该装置(图1D)包含2个传感器探针,沿液流方向插入树干中。下游(上部)探针包括加热元件(长约20 mm),并缠绕在装有热电偶的钢针上,热电偶尖端正对加热元件的中间;下游(上部)探针不加热,用作参考探头,以测量木质部的环境温度。工作时下游探针以恒定功率(0.2 W)连续加热,受液流的散热影响,2个探头间存在温度差异,因此可通过温差与液流速率间的关系计算液流速率。
TDM法常用来研究树干液流与环境因子的关系。万艳芳等[25]应用热扩散技术测定并分析了青海云杉Picea crassifolia树干液流密度与环境因子的关系,确定液流密度的主要环境影响因子是太阳辐射。朱敏捷等[26]利用热扩散法测定了尾叶桉Eucalyptus urophylla树干液流,研究了树干液流的方位差异以及与环境因子的关系。姚增旺等[27]应用热扩散探针测定梭梭Haloxylon ammodendron树干液流,研究了树干液流与环境因子之间的时滞效应。另外,通过测定单株树干液流还可以推算林分蒸腾量。王志超等[28] 研究了林分蒸腾耗水规律后发现:忽略夜间林分蒸腾耗水量会导致对林分蒸腾耗水量的估计不准确。
1.4 热场变形法
基于热脉冲法测量树木液流密度时,需要测量热脉冲前后温度,获得温度差,这就要求木材具有较高的热稳定性;热脉冲法两侧测量需要时间间隔,可以测得液流密度的最大值为45 cm3·cm−2·h−1,说明该方法具有一定的局限性。为解决以上问题,NADEZHDINA等[29]提出了热场变形法(Heat Field Deformation,HFD),通过记录线性加热器周围的木质部中不同径向位置的热场变化,将热场变形与树干木质部的液流密度联系起来。热场变形法液流检测系统(图1E)包括3个探针和1个加热器,其中2个探针沿轴向对称安装在加热器的上游和下游,另1个探针沿切向平行于加热器水平安装在加热器侧边,轴向探针测量对称温差,切向探针测量不对称温差。通过测定加热器周围轴向和切向的温度差来表征由树液流动而产生的热场变化,进而确定液流密度。液流密度q (cm3·cm−2·h−1)的一般计算公式为:
$$ q=3\; 600D_{{\rm{st}}}(K+T_{{\rm{s}}-{\rm{a}}})/T_{{\rm{as}}}Z_{{\rm{ax}}}Z_{{\rm{tg}}}L_{{\rm{sw}}}。 $$ 其中:Dst表示树干边材热扩散率(m2·s−1);(K+Ts-a)/Tas表示温差比率;ZaxZtg表示传感器探针间距离的校正因子;Lsw表示边材深度。K表示零液流下Ts-a的绝对值,其中Ts-a为Tsym与Tas的差。Tsym表示对称探针间的温差;Tas表示非对称探针间的温差;Zax表示轴向上游探针与加热器的距离;Ztg表示切向探针与加热器的距离。
HFD传感器也可以记录反向流量,即将Tsym改为负值。因此,计算公式转换为:
$$ q=-3 \;600D_{{\rm{st}}}(-K+T_{{\rm{s}}-{\rm{a}}})/T_{{\rm{as}}}Z_{{\rm{ax}}}Z_{{\rm{tg}}}L_{{\rm{sw}}}。 $$ 用HFD法测量液流密度,非零液流下,利用线性外推法能准确测得零液流密度,相比其他热技术方法优势显著。同时HFD法结合了对称与非对称温差测量,利用对称温差测量低液流密度较为有效,而测得的高液流密度与实际蒸腾量线性关系不显著,因此高液流密度准确性不够[30]。而利用非对称温差测量是中高液流密度准确性较高。因此,HFD法对于低液流量和高液流量都可以准确测定。
HFD法广泛应用于液流指数(the sap flow index,SFI) 的测定。SFI是植物水分状况的敏感指标,用来决定植物是否需要灌溉。SFI值通过在加热器周围轴向等距安装差动热电偶测得,是液流速率测定的原始数据之一[31]。此外,HFD法可以直接监测木质部的水分运动[32],通过沿着木质部半径的不同深度,用围绕普通线性加热器的传感器进行液流测定,具有快速响应和高度敏感的特性。NADEZHDINA[33]在对枫树Acer spp. 水运输路径的研究中,利用HFD法测定枫树木质部液流,证实了枫树的维管结构具有完整拓扑结构。
1.5 外热比法
外热比法(External Heat-Ratio,EHR)是在热比率法的基础上提出的,用外部加热元件代替插入式加热元件,其基本原理与激光脉冲法(laser heat-pulse gauge,LHPG)类似。不同点是后者用近红外激光源代替插入式加热元件,并通过红外摄像机从外部监控热量传播,热脉冲速度由温度数据确定,并与液流速率相关。HELFTER等[34]利用激光脉冲法对小茎木本植物的液流速率进行了测定,发现小茎木本植物韧皮部与木质部液流速率几乎一致。CLEARWATER等[35]首次提出了外热比法(图1F),将1个微型外部加热器(电子芯片电阻)和温度传感器(精密热电偶)粘在软木块上,并压在茎干表面。释放热脉冲后,根据2个热电偶的增温比来计算液流密度。利用外热比法可以测定灌木液流速率[36],研究植物水动力学,对直径较小的茎干具有良好的适用性。外热比法最小可测直径为5 mm,可测液流密度为0.36~50.00 cm3·cm−2·h−1,较少应用于直径较大的茎干。因此,下一步可改进EHR技术,用于测定较大茎段植物的液流密度。
2. 问题与建议
2.1 热技术方法的不足与改进
探针的使用会对树干边材造成一定的破坏,使得探针处树干边材的热均匀性改变,从而降低测量结果的准确性。GREEN等[37]用二维的“热-液流”模型确定不同伤口大小的校正因子,给出了补偿脉冲法和T-max法的校正因子表,并通过比较美洲黑杨Populus deltoides与白柳Salix alba的液流通量值与实际蒸腾速率值的关系证明了校正因子的有效性。TESTI等[38]在补偿热脉冲法的基础上提出了校准平均梯度法(calibrated average gradient,CAG),有效测定了低速液流,使用也较为简易。
LANGENSIEPEN等[39] 发现:为更好地适应小麦Triticum aestivum茎的解剖结构和热物理特性,在应用茎热平衡法测量小麦液流速率时,通过引入降噪方程可有效提高液流计的测量精度。TRCALA等[40]利用热场变形法的温度场理论,通过改变传感器的几何形状(从垂直到水平)来改善热平衡法的传感性能,实现了零液流和反向液流的测定。这种方法也被称为线性热平衡法[41],是从基础传导—对流传热方程解析得出的精确方程,不仅提高了液流测定的精度,而且基于热导率信息实现了水含量的估算。NAKANO等[42]发现:对金柑Fortunella crassifocia进行环剥处理后,可利用热平衡法测定其韧皮部和木质部的液流速率。
TDM法测定液流速率需要估算线性回归关系,确定零液流状态下的温差,而这个过程会产生一定误差[43],许多情况下准确性受到质疑[44]。因此用热扩散法确定树木的蒸腾量时,有必要对测量树种液流量估计方程进行校准[45-47]。
外热比法也存在一些不足。首先,大多数加热传感器从加热芯片的中心到两侧感温元件有一定的窄间距。随着热量沿横截面向内传播和沿茎轴上下传播,热量到达木质部导管时变得非常分散,来自液流的热比率信号会减弱。其次,加热器和温度传感器被安置在1个矩形的不导电硅酮/软木块中,无法有效隔绝环境温度对检测温度的影响,增加了液流检测结果的误差。再次,矩形加热芯片横压在圆柱形树干上,载荷不均匀,加热器元件使用窄的矩形芯片电阻,比圆形芯片更容易断开。为此,王胜[48]开发了1种新设计的EHR加热传感器,增加了加热元件至温度传感器的间距,使之更适应直径较大的茎干。改良后的装置茎干直径检测范围扩大,可用于胸径较小的树木测量。
2.2 基于热技术液流速度测量的常用方法比较
目前,基于热技术的树干液流测定方法日趋完善,不同方法具有相对应的优势和劣势。由表1可知:不同热技术方法液流测定装置均包括为加热器提供能量的能量供应单元和用于收集检测数据的数据记录仪。具体来看,热脉冲法不受环境条件以及树冠结构及根系特性的影响,装置简洁,但存在一定的灵敏度和精度问题。热平衡法无需标定,测量精度有所提高,但仅适于测定高液流密度。热扩散法是目前研究蒸腾耗水特性应用最广泛的方法,测定结果较准确,仪器成本较低,安装简单,有较成熟的商业化产品,但测定结果容易被低估。热场变形法操作复杂,应用较少,但该方法能够准确测定零液流以及逆向液流,测定精度与范围也有很大的提升。外热比法与激光脉冲法均可实现精确的零破坏检测,但仅适用于胸径较小的树干,另外,激光脉冲法装置成本昂贵,未能普及。
表 1 树干液流的测定方法对比Table 1 Comparison of methods for sap flow measurement方法 装置 优点 缺点 热脉冲法 加热器,2个热电偶 不受环境条件,树冠结构及根系特性的影响,简洁准确, 经济可行[49] 存在测定精度问题[37−38] 热平衡法 探针,加热元件 无需标定,进一步提高了测量精度[22−23] 不适用于液流速率较高的 植物[50] 热扩散法 加热探针,参照探针 测定结果较准确,仪器成本较低,安装简单,有较成熟的 商品化产品[51] 液流可能被低估[43] 激光热脉冲法 近红外激光源,红外摄像机 无须将热源插入植物茎干内,避免对茎干内组织破坏而造 成误差[34] 成本较高 热场变形法 加热器,3根探针 能够准确地测定零液流量以及逆向液流[52] 测定过程较复杂[29] 外热比法 微型外部加热传感器 精确、无损地测定胸径较小的树干中的双向液流[53] 微型外部量规的配置尚存 在问题[35−36] 2.3 活立木液流测定方法选择建议
利用热技术方法测定液流速率,可以精确估算树木蒸腾耗水量[54],但不同热技术方法的测量精度、测定范围以及适用性不尽相同,实际应用时应根据不同实验条件选择不同的热技术方法。选择热技术方法测定树干液流通常需要考虑树木胸径大小、热技术方法的误差范围、热技术方法的测定精度、热技术方法的可行性等因素。
首先,不同胸径活立木应选用不同的热技术方法,外热比法和茎热平衡法适合测定胸径较小的树木,树干热平衡法适合测定胸径较大的树木。其次,不同热技术方法可测得的液流速率范围不同,补偿热脉冲法、T-max法以及热扩散法测定低速液流的误差较大,茎热平衡法测定高液流速率时误差较大,热比率法和热场变形法测定液流范围较广。热场变形法和外热比法可以测定逆向液流,热场变形法还可以准确测定零液流。热脉冲法、热平衡法和热扩散法较成熟[55],应用较广泛,可行性较高。另外,将不同测定范围的热技术方法组合使用,可以有效提高测定精度。不同植物的液流速率不同。向日葵Helianthus annuus和玉米Zea mays等植物的液流速率相对较低,在利用T-max方法测定时,测量值总是略高于实际值[56];换成热比率法测定也不够精确,而采用T-max法与热比率法组合测量则较为准确。
3. 热技术方法应用展望
利用热技术方法测定液流速率约80多年的研究,方法不断得到改进与创新,在校准度、测定范围和测定精度上均有所提高,同时,实验操作不断简化,数据实现自动化采集和存储,并逐步实现连续时间以及多层空间的同步测定[57]。其中,热脉冲法、热平衡法、热扩散法经一系列的发展与完善,极大程度上减小了测量误差[58]。热扩散法还形成了成熟的商业化产品,并得到了广泛的应用。虽然利用外热比法和热场变形法测定活立木液流速率的研究有限,但外热比法实现了精确的零破坏检测,热场变形法液流速率测定范围广,并可准确的测定零液流和逆向液流。在利用外热比法测定液流速率时,需要针对不同样本以及实验条件设计不同的量规,这是外热比法的不足之处。因此,外热比法和热场变形法亟待更为深入研究。
目前,热技术方法成为液流测量的首要选择。在未来,应用热技术测定树干液流仍需关注以下热点:在完善研究活立木蒸腾耗水特点的同时,结合土壤生物因子和气象因子与树干液流的关系,进一步深入研究活立木生理作用;从微观和宏观方面监控水分运动,研究水分利用与树木生长的关系;在生产实际方面,进一步完善活立木单株和森林林区的数据监控,为实现高效的林区治理提供有力依据。
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表 1 城市森林样地概况
Table 1. Overview of urban forest sample plots
编号 样地名称 面积/hm2 群落 主要群落组成 1 琥珀街道社区游园 1.10 针阔混交 水杉Metasequoia glyptostroboides+乌桕Sapium sebiferum+樟树Cinnamomun camphora-海桐Pittosporum tobira+山茶Camellia sinensis-地毯草Axonopus compressus 2 清溪东路环城林带 1.55 针阔混交 龙柏Sabina chinensis+法桐Platanus × acerifolia+构树Broussonetia papyrifera-桂花Osmanthus fragrans+紫薇Lagerstroemia indica-麦冬Ophiopogon japonicus 3 拱辰桥游园 0.85 针阔混交 构树+栾树Koelreuteria paniculata+女贞Ligustrum lucidum+石楠Photinia serratifolia-桂花+海桐-麦冬 4 古井桥与交通厅桥间林带 0.60 阔叶混交 构树+皂荚Gleditsia sinensis+刺槐Robinia pseudoacacia-棕榈Trachycarpus fortunei-麦冬 5 寿春路街旁游园 0.76 针阔混交 栾树+三角槭Acer buergerianum +桂花-石榴Punica granatum-玉簪Hosta plantaginea+麦冬 6 江淮风情园 1.10 针阔混交 广玉兰Magnolia grandiflora+桂花+樟树-海桐+红叶石楠Photinia × fraseri 7 西园新村社区公园 2.10 针阔混交 樟树+圆柏Juniperus chinensis -桂花+夹竹桃Juniperus chinensis +石榴Punica granatum-沿阶草Ophiopogon bodinieri+麦冬 8 合燃公园 0.86 针阔混交 水杉+樟树+银杏Ginkgo biloba-紫薇+红叶石楠-地毯草 9 飞虹小区游园 0.53 阔叶混交 樟树+紫叶李Prunus cerasifera f. atropurpurea -石榴+八角金盘Fatsia japonica -麦冬 10 四里河防护林带 1.10 针阔混交 矮冬青Ilex lohfauensis +石楠+樟树-桂花-早熟禾Poa annua+葱莲Zephyranthes candida 11 长岗游园 0.93 阔叶混交 栾树+樟树+鸡爪槭Acer palmatum -金边黄杨Euonymus japonicus ‘Aureo-marginatus’ +红叶石楠-萱草Hemerocallis fulva 12 环城西路莲花庵林带 1.05 针阔混交 女贞+枫杨Pterocarya stenoptera -棕榈+臭牡丹Clerodendrum bungei -麦冬+一年蓬Erigeron annuus 13 环城西路与淮河西路林带 0.83 阔叶混交 棕榈+刺槐+樟树-八角金盘+红叶石楠-蔓长春花Vinca major+沿阶草 14 环城南路防护林带 0.80 阔叶混交 女贞+樟树+栾树-棕榈+八角金盘-沿阶草 15 滁洲路与凤凰桥街旁游园 0.60 阔叶混交 桂花+广玉兰+栾树-夹竹桃Nerium oleander+女贞-沿阶草+狗牙根Cynodon dactylon 16 淮河路街旁游园 0.76 针阔混交 水杉+雪松Cedrus deodara +广玉兰-金边黄杨+日本珊瑚树Viburnum odoratissimum var. awabuki -蔓长春花 17 巢湖南路滨水公园 2.00 针阔混交 银杏+樟树+雪松-桂花+小叶女贞Ligustrum quihoui-早熟禾+狗牙根 18 小花园 0.52 针阔混交 樟树+法桐-桂花+南天竹Nandina domestica-沿阶草+麦冬 19 环城公园北路林带 0.77 针阔混交 女贞+刺槐+构树-棕榈-麦冬 20 五里墩立交桥林带 0.58 针阔混交 栾树+构树+紫叶李-桂花-麦冬 21 商鼎公园 1.15 针阔混交 银杏+无患子Sapindus mukorossi -杜鹃Rhododendron simsii+红叶石楠-早熟禾 表 2 样地鸟类统计表
Table 2. Statistical table of birds in sample plots
目、科、种 居留型 地理型 保护级别 食性 出现样地编号 遇见率 鷉目 Podicipediformes 1 鷉科 Podicipedidae 小鷉 Tachybaptus ruficollis R 广 LC / 10、17 + 鹤形目 Gruiformes 2 秧鸡科 Rallidae 黑水鸡 Gallinula chloropus R 东 LC / 1 + 鸽形目 Columbiformes 3 鸠鸽科 Columbidae 山斑鸠 Streptopelia orientalis R 古 LC G 1、3、6、7、12、13、15~17、19~20 ++ 珠颈斑鸠 S. chinensis R 东 LC G 1~21 ++ 鹃形目 Cuculiformes 4 杜鹃科 Cuculidae 噪鹃 Eudynamys scolopacea S 东 LC/省一 O 18 + 佛法僧目 Coraciiformes 5 翠鸟科 Alcedinidae 普通翠鸟 Alcedo atthis R 广 LC / 1、7 + 戴胜目 Upupiformes 6 戴胜科 Upupidae 戴胜 Upupa epops R 广 LC I 3、11 + 鴷形目 Piciformes 7 啄木鸟科 Picidae 星头啄木鸟 Dendrocopos canicapillus R 古 LC/省一 I 3、13、17、20 + 大斑啄木鸟 D. major R 古 LC/省一 I 13 + 雀形目 Passeriformes 8 鹡鸰科 Motacillidae 白鹡鸰 Motacilla alba R 广 LC I 1~3、6、10、17、18、21 ++ 灰鹡鸰 M. cinerea P 古 LC I 7、17 + 9 鹎科 Pycnontidae 领雀嘴鹎 Spizixos semitorques R 东 LC O 4 + 白头鹎 Pycnonotus sinensis R 东 LC O 1~20 +++ 10 伯劳科 Laniidae 棕背伯劳 Lanius schach R 东 LC/省二 P 5、10、16、17 + 11 椋鸟科Sturnidae 八哥 Acridotheres cristatellus R 东 LC O 2、7、17 + 丝光椋鸟 Sturnus sericeus R 东 LC I 13 + 12 鸦科 Corvidae 灰喜鹊 Cyanopica cyana R 古 LC/省一 O 1~4、6~21 +++ 喜鹊 Pica pica R 广 LC O 2、4~8、11、14、18、19 ++ 13 鸫科 Turdidae 红尾歌鸲 Luscinia sibilans W 古 LC I 19 + 红胁蓝尾鸲 Tarsiger cyanurus W 古 LC I 13、16 + 鹊鸲 Copsychus saularis R 东 LC I 1~9、11~20 ++ 北红尾鸲 Phoenicurus auroreus W 古 LC I 9~12、17 ++ 灰背鸫 Turdus hortulorum W 古 LC I 7、12、14 + 乌鸫 T. merula R 东 LC I 1~8、10、12~17、19、20 ++ 14 鹟科 Muscicapidae 鸲姬鹟 Ficedula mugimaki P 古 LC I 12、13 + 15 画眉科 Timallidae 黑脸噪鹛 Garrulax perspicillatus R 东 LC O 2、12、20 ++ 16 鸦雀科 Paradoxornithidae 棕头鸦雀 Paradoxornis webbianus R 东 LC I 2 + 17 莺科 Sylviidae 黄腰柳莺 Phylloscopus proregulus W 古 LC I 1~3、7、9、17、20 ++ 黄眉柳莺 P. inornatus P 古 LC I 12~15、18 ++ 极北柳莺 P. borealis P 古 LC I 20 + 18 长尾山雀科 Aegithalidae 银喉长尾山雀 Aegithalos caudatus R 古 LC I 6 + 红头长尾山雀 A. concinnus R 东 LC I 6、20 ++ 19 山雀科 Paridae 黄腹山雀 Parus venustulus W 东 LC I 6、7 ++ 大山雀 P. major R 古 LC I 6 + 20 雀科 Passeridae 树麻雀 Passer montanus R 古 LC O 1~3、5~9、11、18、20、21 +++ 21 燕雀科 Fringillidae 燕雀 Fringilla montifringilla W 古 LC G 2 ++ 黑尾蜡嘴雀 Eophona migratoria W 古 LC G 4、6、7、12~14、20 ++ 22 鹀科 Emberizidae 白眉鹀 Emberiza tristrami W 古 LC G 19 + 说明:居留型中,S为夏候鸟、W为冬候鸟、R为留鸟、P为旅鸟;地理型中,广为广布种、东为东洋界种、古为古北界种;保护级别 中,LC为世界自然保护联盟(IUCN)中无危物种,省一为安徽省一级保护动物,省二为安徽省二级保护动物;遇见率中,+++为 优势种;++为常见种,+少见种;食性中,I为食虫鸟类,G为食谷鸟类,O为杂食鸟类,P为食肉性,/为水域性鸟类 表 3 样地鸟类相似度矩阵
Table 3. Bird similarity matrix chart in sample plot
样地 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 1 1 0.667 0.818 0.526 0.556 0.640 0.692 0.667 0.667 0.526 0.526 0.609 0.583 0.600 0.778 0.632 0.640 0.700 0.600 0.667 0.533 2 1 0.667 0.571 0.600 0.593 0.643 0.700 0.600 0.476 0.571 0.480 0.385 0.455 0.500 0.476 0.593 0.636 0.545 0.615 0.471 3 1 0.526 0.556 0.640 0.615 0.667 0.667 0.526 0.632 0.522 0.583 0.500 0.667 0.632 0.720 0.600 0.600 0.750 0.533 4 1 0.667 0.636 0.609 0.800 0.533 0.500 0.625 0.600 0.571 0.824 0.667 0.625 0.455 0.588 0.706 0.571 0.333 5 1 0.571 0.545 0.857 0.571 0.533 0.667 0.421 0.400 0.625 0.571 0.667 0.476 0.625 0.625 0.500 0.364 6 1 0.690 0.667 0.476 0.455 0.545 0.538 0.519 0.609 0.571 0.545 0.500 0.609 0.609 0.667 0.444 7 1 0.636 0.545 0.348 0.522 0.593 0.500 0.667 0.545 0.522 0.621 0.500 0.583 0.643 0.316 8 1 0.714 0.533 0.800 0.526 0.500 0.750 0.714 0.667 0.476 0.750 0.750 0.600 0.545 9 1 0.533 0.800 0.526 0.400 0.500 0.571 0.533 0.571 0.625 0.500 0.600 0.545 10 1 0.500 0.500 0.381 0.471 0.533 0.625 0.727 0.471 0.471 0.381 0.500 11 1 0.500 0.381 0.588 0.533 0.500 0.455 0.706 0.588 0.476 0.533 12 1 0.720 0.762 0.737 0.600 0.538 0.476 0.571 0.640 0.250 13 1 0.636 0.700 0.667 0.519 0.455 0.545 0.615 0.235 14 1 0.750 0.588 0.435 0.667 0.667 0.545 0.308 15 1 0.800 0.571 0.625 0.750 0.600 0.364 16 1 0.636 0.471 0.706 0.571 0.333 17 1 0.435 0.522 0.519 0.333 18 1 0.556 0.455 0.615 19 1 0.545 0.308 20 1 0.353 21 1 -
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链接本文:
https://zlxb.zafu.edu.cn/article/doi/10.11833/j.issn.2095-0756.20210453