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森林蒸散与许多生态水文功能紧密相关，尤其在旱区森林水量平衡中往往占据主导地位，其大小同时受林分密度、郁闭度、叶面积指数等植被特征[1−3]及气候、地形、土壤等环境因子[4−6]的影响。为实现森林与水资源的协调管理，减少生态耗水成本，提高水分利用效率，保障供水安全，需深入理解不同蒸散组分变化与林分结构和环境因子(如土壤湿度)的关系。为便于观测分析，通常把森林蒸散划分为林冠截留、林木蒸腾、林下蒸散3个组分[7]，其中林下蒸散包含林下草灌的截持与蒸腾、土壤蒸发等。间伐降低林分密度是减少森林蒸散的常用措施，这可直接减少林木蒸腾和林冠截持，但却增大了林下蒸散，使森林蒸散不随林分密度呈相同比例线性下降[8]。相比林冠截持和林木蒸腾，对林下蒸散的研究还不足，需要加深对林下蒸散变化规律的理解。
林下蒸散测定方法较多，其中优先选用的是微型蒸渗仪(Micro-Lysimeter)，它可直接观测林下蒸散[9−10]。以往有限的研究表明：林下蒸散在森林蒸散中的占比往往较高且变化范围较大[8, 11−18]。这说明林下蒸散的影响因素和作用机制都具有高度复杂性。以往相关研究主要集中于林地蒸散特征及其与林分结构、环境条件的关系。在旱区，土壤水分状况对林地蒸散的影响机制的相关研究成果较少。
在气候变化背景下，降水的年际波动和季节性波动较大，导致林下蒸散的关键影响因子(降水、土壤湿度等)多变，这就增加了定量描述和定性理解林下蒸散变化机制及对多个环境因子响应特征的难度。为此，本研究在宁夏六盘山北部半干旱区的叠叠沟小流域，选择当地主要造林树种华北落叶松Larix principis-rupprechtii人工林，利用微型蒸渗仪监测林下蒸散的日变化规律，并通过设置防水措施形成人为土壤湿度梯度，探究土壤水分对林下蒸散的影响，为科学调控林水关系提供科学依据。
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研究区为六盘山北部叠叠沟小流域，位于宁夏回族自治区固原市原州区，距固原市市区约15 km。35°54′12″~35°58′33″N， 106°04′55″~106°09′15″E。小流域面积为25.4 km2，属典型的半干旱大陆性季风气候，年均降水量为449.0 mm，集中于6—9月，潜在蒸散为1 100.0 mm，年均气温为6.5 ℃，无霜期为130.0 d；海拔为1 975~2 615 m，相对海拔为640 m。东坡、西坡为主要坡向，坡度为10°~42°。土壤类型主要为灰褐土，占总面积的90%以上，其石砾体积含量平均为5.96%。
小流域内土地利用类型以自然草地为主，种类主要有铁杆蒿Artemisa gmelinii、本氏针茅Stipa capillata、白羊草Bothriochloa ischaemum等；森林以人工林为主，主要为阴坡、半阴坡的华北落叶松林，以及少量的杨树Populus spp.林，郁闭的林下灌木少且分布不匀；灌从分布较多，主要有虎榛子Ostryopsis davidiana、黄刺玫Rosa xanthina、沙棘Hippophae rhamnoides等。
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在小流域下游建立面积为30 m×30 m的华北落叶松人工林固定样地，地理坐标为35°58′18″N，106°08′50″E，海拔为2 050 m，坡向为北偏西30°，下坡位，坡度约为11°。该林营造于1986年，2013年观测时的林分密度为1 600株·hm−2，平均胸径为10.56 cm，平均树高为10.1 m，郁闭度为0.89，最大叶面积指数为4.0。该林分结构层次单一，林下灌木层不明显，盖度小于0.05；林下草本层盖度为0.75，主要有铁杆蒿、羽叶凤毛菊Saussurea maximowiczii、茭蒿Artemisia giraldii等。土壤为灰褐土，质地为砂壤土，厚度大于1 m。
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采用微型蒸渗仪测定林下日蒸散量[4]。为保持固定监测样地内的土壤完整性，在样地外附近选择可代表样地内树冠遮蔽、冠层重叠程度及草本植物覆盖情况的地点，在空间上相对均匀地安装了11个微型蒸渗仪，其内筒上方均包含未扰动的原状土柱[30 cm (高)×20 cm(直径)]、原状凋落物及草本植物。为分析不同土壤水分条件的林下日蒸散量差异，对6个微型蒸渗仪进行了防水处理，即在蒸渗仪内加水使其土壤含水量达到饱和，并在蒸渗仪上方1.5 m处设置防水布架并保持自由通风。遮雨处理通过人工实现，即白天基于天气预报每次降水来临前及时盖上防水布以遮断降水输入，不降水时打开防水布使其处于自然条件，夜间因林内空气相对湿度大，保持防水布始终盖上的状态。这种没有降水输入的林下蒸散量称为防水蒸散量。另外5个蒸渗仪均处于自然条件下，其蒸散量称为自然蒸散量。测定时间为8月1日至11月1日，每天8:00称量1次。称取蒸渗仪当天质量(m1，kg)和后1天质量(m2，kg)，观测得到时段内的林内穿透水量(P，mm)和接水盆渗漏水量(L，mm)，由公式ET= [(m1－m2)/(3.14×0.01)+P−L]计算林下日蒸散量(ET，mm)，精确到0.001 kg。
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在林外开阔处，设置1台WeatherHawk-232自动气象站，测定的气象指标包括太阳辐射强度、气温、空气相对湿度、风速、降水量等。参考有关文献计算饱和水汽压差[19]和潜在蒸散[20]。此外，在固定样地内设置1台LI-1400小型自动气象站，连续观测20 cm深度的土壤温度。在样地内选择能代表树冠遮蔽和冠层重叠程度的地点，按照上、中、下位置利用棋盘式共布置12个雨量筒(直径20 cm)，其测定雨量的算术平均值为林内穿透水量(P，mm)。
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在蒸渗仪安装前，对每个蒸渗仪编号并称量(Ge)。11月3日，将带土柱的各蒸渗仪称量后倒出湿土混匀，并取6个土样，放入铝盒中带回实验室，在烘箱内105 ℃烘24 h后，计算蒸渗仪内土壤在11月3日的含水量(V1)，并由此计算各蒸渗仪中的干土质量(Gdw)。然后，利用研究期间测定的各日蒸渗仪质量(Gd)计算各日的土壤质量含水量(Vd)：Vd =(Gd−Ge−Gdw)/Gdw。
利用环刀法分别测定0~10、10~20、20~30 cm土层的土壤密度(Ds)，取其均值作为0~30 cm土层的土壤密度，用于计算每日蒸渗仪内的土壤体积含水量(VSMd)：VSMd=Vd×Ds。在样地上、中、下3个部位，安装管式土壤水分测定仪(TDR)，采用TDR时域反射仪监测土壤湿度，测定时间与每日蒸渗仪同步，测量深度为0~80 cm，均分4层测定。将3处监测点的平均值作为样地的土壤体积含水量。
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使用Excel 2016整理数据，利用Origin 21.0作图，利用Origin 21.0中Correlation Plot作防水和自然条件林下日蒸散量与气象因子、土壤温度、土壤体积含水量的相关分析图。
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研究期间日均气温和日潜在蒸散量总体呈逐渐降低的波浪状变化(图1)，其均值分别为12.02 ℃和2.61 mm·d−1，极差分别为18.69 ℃和5.53 mm·d−1，变异系数分别为41.43%和51.86%；降水量总和为297.0 mm，其中，8和9月分别为145.0、119.0 mm，占比分别为48.82%和40.07%；林地土壤体积含水量呈波浪状变化，平均为37.57%，在8、9、10月分别为35.69%、38.93%、38.13%。
图 1 气象因子和土壤湿度的变化动态
Figure 1. Change dynamics of meteorological factors and soil moisture
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由图2可见：在8、9、10月，自然降水的平均土壤体积含水量分别为42.85%、45.66%、40.67%，总蒸散量分别为67.06、36.32、29.49 mm；土壤体积含水量因降水不断输入干扰而呈波动范围大和减幅较小的变化特征，与林下日蒸散量的变化趋势不同且相关不显著(图2)。在8、9、10月，防水条件的平均土壤体积含水量分别为38.93%、24.60%、17.36%，总蒸散量分别为54.22、20.07、11.35 mm；土壤体积含水量连续降低，波动幅度小且降幅逐渐减小，8、9、10月的减幅分别为21.81%、8.17%、4.62%，与林下日蒸散量的变化趋势基本相同，且与林下日蒸散量极显著正相关(P＜0.01)。
图 2 2种水分条件的林下日蒸散量与土壤体积含水量的变化动态
Figure 2. Change dynamics of understory evapotranspiration and volumetric soil moisture under two water conditions
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相关分析(图3)显示：2种水分条件的林下日蒸散量与多个环境因子的相关性呈相似的变化特征。林下日蒸散量与空气相对湿度、降水量、自然条件的土壤湿度呈显著负相关(P＜0.05)，与其他环境因子均呈正相关。自然条件的林下日蒸散量与降水量显著负相关(P＜0.05)，与空气相对湿度、风速、饱和水汽压、降水量的相关性强于防水条件的林下日蒸散量，与太阳辐射、土壤温度、气温、潜在蒸散的相关性弱于防水条件的林下日蒸散；防水条件的林下日蒸散量与土壤体积含水量显著正相关(P＜0.05)。
图 3 林下日蒸散量与影响因子的相关分析
Figure 3. Correlation analysis between daily understory evapotranspiration and influencing factors
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从8月1日至10月31日，有无雨水输入造成的不同土壤水分条件下的林下日蒸散量差值的变化见图4A。在8月，除了前2 d内因人为浇水导致自然降水的日蒸散量低于防水条件从而使两者差值为负值外，之后的两者差值均为正值。2种土壤水分条件的林下日蒸散量差值总体在中期较大，前期、后期相对较小，主要是因前期两者的土壤湿度差异较小，后期的潜在蒸散能力减弱。在8、9、10月，自然降水与防水条件下日蒸散量之差的均值依次为0.41、0.54、0.59 mm·d−1。在9、10月，两者的差值较大，甚至高于防水条件日蒸散量，说明8—10月随着土壤水分差异的增大(8、9、10月两者的土壤体积含水量差值依次为3.92%、21.06%、23.31%)对林下日蒸散量的影响也在逐渐增加。
图 4 2种水分条件的林下日蒸散量差值和比值的季节变化
Figure 4. Seasonal variation of understory evapotranspiration difference and ratio under two water conditions
自然降水、防水条件2种条件的林下日蒸散量比值的日变化存在很大波动(图4B)，变异系数为38.49%，但总体呈逐渐增大趋势，在8、9、10月依次为：1.29、1.91、2.74，主要因为2种条件的蒸渗仪内土壤湿度差异(8、9、10月两者的土壤体积含水量比值依次为1.13、1.87、2.36)逐渐增大导致的。
在晴天、多云、阴雨天气下，2种土壤水分条件的林下日蒸散量差值依次为0.74、0.46、0.26 mm·d−1，主要是因不同天气条件的蒸散潜力存在差异，晴天较大、阴雨天较小；两者的林下日蒸散量比值依次为2.12、1.79、2.11，这与多云天多集中在8月，土壤湿度差异相对较小(两者的土壤体积含水量比值依次为1.88、1.69、1.82)有关。
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相关分析(图3)表明：2种水分条件的林下日蒸散量与潜在蒸散均呈显著正相关(P＜0.05)。为在排除潜在蒸散影响后评价土壤水分条件对林下日蒸散量的影响，将潜在蒸散分为6组(0~1、1~2、2~3、3~4、4~5、5~6 mm·d−1)作图分析(图5)，可知在各级潜在蒸散时2种水分条件的林下日蒸散量均随土壤体积含水量增加而增加。总体来看，自然降水的林下日蒸散量均高于防水条件的林下日蒸散量。这主要是因为前者土壤湿度一般都高于后者，但在两者土壤湿度相近时(图5中潜在蒸散大于3 mm·d−1的个别数据)，其林下日蒸散量数值也相近，说明两者遵循相同的林下蒸散变化规律。
图 5 不同潜在蒸散时林下日蒸散量随土壤体积含水量的变化
Figure 5. Variation of daily understory evapotranspiration with volumetric soil moisture under different potential evapotranspiration
由图6可知：随着2种水分条件的土壤体积含水量差值增加，两者林下日蒸散量的差值在潜在蒸散为3~6 mm·d−1时呈明显的逐渐增大趋势，但在其他潜在蒸散范围(0~3 mm·d−1)内增加的较为平缓。当潜在蒸散为3~6 mm·d−1时，土壤体积含水量的差异极大地影响林下日蒸散量。由表1可知：随着潜在蒸散量逐渐增加，自然降水和防水条件日蒸散量、防水条件土壤体积含水量均呈明显逐渐增大趋势，两者间均呈线性关系(图7)，而自然降水土壤体积含水量呈微弱逐渐下降趋势。
图 6 不同潜在蒸散时2种条件的林下日蒸散量差值随土壤体积含水量差值的变化
Figure 6. Daily variation of understory evapotranspiration difference between two water conditions with the volumetric soil moisture under different potential evapotranspiration
表 1 不同潜在蒸散时2种水分条件的林下日蒸散量与土壤体积含水量的均值、差值
Table 1. Mean and difference of daily understory evapotranspiration and volumetric soil moisture under two water conditions and different potential evapotranspiration
潜在蒸散量
分组/(mm·d−1)潜在蒸散量
均值/(mm·d−1)林下日蒸散量均值/(mm·d−1) 土壤体积含水量均值/% 林下日蒸散量
差值/(mm·d−1)土壤体积含水量
差值/%林下日蒸散量差值/
土壤体积含水量差值自然降水 防水条件 自然降水 防水条件 0~1 0.64 0.49 0.19 43.59 21.00 0.30 22.58 1.33 1~2 1.46 0.82 0.43 43.88 23.92 0.39 19.96 1.95 2~3 2.39 1.20 0.64 42.82 22.42 0.56 20.40 2.75 3~4 3.46 2.04 1.30 42.25 28.27 0.74 13.98 5.29 4~5 4.46 2.36 1.87 42.47 36.96 0.49 5.51 8.89 5~6 5.38 2.85 2.31 41.07 40.41 0.53 0.66 80.30 
图 7 2种水分条件的林下日蒸散量及差值、蒸散量差值与含水量差值的比值随分组潜在蒸散均值的变化
Figure 7. Variation of daily understory evapotranspiration and its difference, the ratio of understory evapotranspiration difference to volumetric soil moisture difference under two water conditions with the mean value of potential evapotranspiration
随着潜在蒸散量逐渐增加，2种水分条件的林下日蒸散量差值呈现先增大后减小的单峰变化，两者呈二项式关系(图7)，土壤体积含水量差值呈逐渐减小的趋势(表1)，林下日蒸散量差值与土壤体积含水量差值的比值呈指数函数变化(图7)。当平均潜在蒸散分别为0.64、5.38 mm·d−1时，土壤体积含水量的差值分别为22.58%、0.66%，林下日蒸散量的差值分别为0.30、0.53 mm。在潜在蒸散量较大时，水分条件变化对林下日蒸散量的影响更大。这可用2种水分条件的林下日蒸散量差值与土壤体积含水量差值的比值来表示，当潜在蒸散大于3 mm·d−1时，两者的比值成倍增加；当潜在蒸散大于5 mm·d−1时，两者的比值成指数增加。由此可知：当潜在蒸散大于3 mm·d−1时，土壤湿度对林下蒸散影响增大；当潜在蒸散大于5 mm·d−1时，土壤湿度对林下日蒸散量影响极为明显。
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本研究表明：虽然林下蒸散同时受降水、气温、太阳辐射等气象条件的综合影响，但在8—10月的研究期间，林下日蒸散量整体呈逐渐减小趋势。这主要是因为研究期间与林下蒸散呈正效应的气象因子(太阳辐射、气温、风速、饱和水汽压差等)均呈逐渐降低趋势，气温和土温降低、太阳辐射减弱、饱和水汽压差和潜在蒸散减小等均会导致林下蒸散量减小，而相对湿度与林下蒸散存在负效应。以往研究得出相似结论，如有分析表明：潜在蒸散与气温、风速、日照时数呈正相关，与相对湿度呈负相关[21]，蒸散的减小与太阳辐射减弱有关[22]，潜在蒸散量主要受风速和温度的影响[23]。本研究中，林下日蒸散量波动幅度较大，这与波浪状的日潜在蒸散和脉冲式降水条件密切相关。自然条件时的林下日蒸散量数值及波动范围均大于防水处理，原因是防水处理遮断了降水输入，造成土壤含水量低于自然条件，从而限制了林下蒸散。自然条件的林下日蒸散量与土壤体积含水量相关性不显著，主要是因为受脉冲式降水输入的不断干扰，土壤湿度对林下蒸散的影响较小；防水条件的林下日蒸散量与土壤体积含水量显著正相关，表明林下蒸散受土壤湿度的影响较大。
2种水分条件下的林下日蒸散量影响因子大致相同。总体上看，林下蒸散量与潜在蒸散、太阳辐射、土壤温度、气温、饱和水汽压差等因子的相关系数较高。王云霓等[16]研究表明：太阳辐射、饱和水汽压差、土壤水分是内蒙古大青山华北落叶松林林地蒸散的主要影响因子；穆艳等[15]认为：苹果Malus pumila林地土壤蒸发量的季节变化与气温、太阳辐射等密切相关。上述研究中，林地蒸散的主要影响因子与本研究相似。自然条件时林下日蒸散量受降水影响较大，而降水输入导致土壤湿度仅在一定范围内波动，所以对林下蒸散量的影响较小；防水处理的林下日蒸散量受土壤体积含水量影响较大。然而，林冠结构、林分叶面积特征均会影响林冠下的气温、太阳辐射等气象条件[24]，因此林下蒸散还受林冠遮阴、叶面积指数的影响[25]。还有研究发现：林下草本植被高度、盖度、生物量等特征也会影响林下蒸散[14, 26]，所以影响2种水分条件下林下蒸散的环境因子相似但其作用大小有异。
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2种水分条件的林下日蒸散量差值的逐日变化也有较大波动，总体表现为中期较大，前期和后期相对较小，主要是由降水、太阳辐射等气象条件及土壤湿度不同导致的。2种水分条件的林下日蒸散量差值晴天时(0.74 mm·d−1)较大，阴雨天时(0.26 mm·d−1)较小，主要是因为阴雨天太阳辐射和气温较低，空气相对湿度较高[19]，导致大气蒸散潜力相对较弱，2种条件的林下日蒸散量均较小，两者的差值也随之变小。2种水分下的林下日蒸散量差值的变化顺序主要受土壤含水量差异影响，如8、9、10月的日均土壤体积含水量差值依次为3.92%、21.06%、23.31%，日均蒸散量差值依次为0.41、0.54、0.59 mm·d−1。原因是8月土壤含水量(可蒸散用水)差异不大，导致日均蒸散量差值较小；9月气温相对较高、土壤湿度差异较大，日均蒸散量差值居中；10月气温降低、太阳辐射减弱(潜在蒸散减小)，但土壤湿度差异最大，导致日均蒸散量差值最大，表明了土壤湿度的影响大于气象条件的影响。
本研究区降水主要集中于7—9月。有学者在相同区域发现：林下蒸散主要集中在6—9月，其中8月林下蒸散量最大[18]。以往研究主要集中于环境因子对林下蒸散(林地蒸散、土壤蒸发)的作用，如刘栋等[27]认为：影响油茶Camellia oleifera林地土壤蒸发的因子存在阶段性差异，前期主要为气温、地温等，中期为气温、空气相对湿度等，后期为地温、太阳辐射等。吴友杰等[28]认为：影响土壤蒸发的主要因素为土壤含水量和太阳辐射。本研究主要对遮断降水输入和自然降水输入2种条件的林下蒸散进行分析，采用不同蒸散潜力时2种水分条件的林下日蒸散量差与土壤体积含水量差的比值表示土壤湿度对林下蒸散的影响大小，表明当潜在蒸散小于3 mm·d−1时，土壤湿度对林下蒸散影响较小；当潜在蒸散大于3 mm·d−1时土壤湿度的影响增大；当潜在蒸散大于5 mm·d−1时，土壤湿度的影响极明显。随着潜在蒸散增加，2种水分条件的林下日蒸散量差与土壤体积含水量差的比值成指数倍地增加，土壤湿度对林下蒸散的影响增强。本研究从8月初开始，在11月初结束，潜在蒸散基本呈现逐渐减小趋势。若实验是从5月初开始，不同蒸散潜力时的林下日蒸散量与土壤体积含水量、2种水分条件的林下日蒸散量差值与土壤体积含水量差值的关系可能会与现有研究结果有所不同，所以未来应该继续加强研究。
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本研究在六盘山北部半干旱的叠叠沟小流域，监测分析了自然降水和防水处理2种水分条件的华北落叶松人工林林下日蒸散动态。总体上，2种条件的林下日蒸散量在8—10月均呈逐渐减小趋势，自然条件的林下日蒸散量及波动均大于防水处理。相关分析表明：自然降水的林下蒸散量与降水呈极显著负相关，防水处理的林下蒸散量与土壤湿度呈极显著正相关(P＜0.01)，2种条件的林下蒸散与其他环境因子的相关性相似。自然降水与防水处理的林下日蒸散量的差值总体在中期较大，前期和后期相对较小；自然降水与防水处理的林下日蒸散量的比值为逐渐增大的波浪状变化。在将潜在蒸散分为6级后，随其平均值增加，2种条件的林下蒸散量均呈明显增大的线性关系，林下日蒸散量差值呈先升后降的二项式关系，林下日蒸散量差值与土壤体积含水量差值的比值呈指数函数关系。
Difference of daily understory evapotranspiration under two water conditions in Larix principis-rupprechtii plantation
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摘要:
目的 探讨土壤湿度对华北落叶松Larix principis-rupprechtii林下日蒸散变化的影响，为理解林地蒸散适应气候变化的机制及制定林水协调管理方案提供理论基础。 方法 以宁夏六盘山半干旱区叠叠沟小流域华北落叶松人工林为对象，设置了遮断降水输入(防水处理)和自然降水输入2种处理，人为加大土壤湿度梯度，分析2种土壤湿度条件下气温、太阳辐射、降水量等因子对林下日蒸散量的影响。 结果 在8、9、10月，自然降水的林下日蒸散量分别为67.06、36.32、29.49 mm·d−1，防水处理分别为54.22、20.07、11.35 mm·d−1，各月自然降水下的日蒸散量均大于防水处理。2种水分条件的林下日蒸散量随时间进程总体呈逐渐减小趋势，且自然降水下波动大于防水处理。8—10月，2种水分条件的林下日蒸散量差值总体呈先升后降的波浪状变化，比值总体呈逐渐升高的波浪状变化；在8、9、10月，各日自然降水日蒸散量与防水处理日蒸散量之差的均值依次为0.41、0.54、0.59 mm·d−1，比值依次为1.29、1.91、2.74。随潜在蒸散增大，2种水分条件的林下日蒸散量差与土壤体积含水量差的比值逐渐增加。土壤湿度对林下蒸散的影响在日潜在蒸散量小于3 mm·d−1时较小，在大于3 mm·d−1时增大，在大于5 mm·d−1时增大极为明显。 结论 2种水分条件的林下蒸散影响因子大致相同，区别为自然降水的林下日蒸散量更多受降水影响，而防水处理则更多受土壤湿度影响。未来应增加多个土壤湿度梯度对林下蒸散差异的影响研究。图7表1参28 Abstract:Objective The purpose of this study is to explore the impact of soil moisture on the daily understory evapotranspiration in Larix principis-rupprechtii plantation, so as to provide a theoretical basis for understanding the mechanism of forest evapotranspiration adapting to climate change and developing plans for coordinated forest water management. Method Taking L. principis-rupprechtii plantation in Diediegou small watershed in semi-arid area of Liupan Mountain in Ningxia as the research object, two experiments (blocking precipitation or water-proof input, and natural precipitation input) were conducted. Soil moisture gradient was artificially increased, and the effects of environmental factors (air temperature, solar radiation intensity, precipitation, and so on) on the daily understory evapotranspiration under the two soil moisture conditions were analyzed. Result The daily understory evapotranspiration in August, September and October under natural precipitation condition was 67.06, 36.32 and 29.49 mm·d−1, respectively, which was greater than that under water-proof treatment (54.22, 20.07, and 11.35 mm·d−1). The daily understory evapotranspiration under the two water conditions was characterized by a gradual decrease, and the fluctuations under natural condition was greater than those under water-proof treatment. From August to October, the difference in daily understory evapotranspiration under both water conditions generally showed a wavy pattern of first increasing and then decreasing, while the ratio showed a gradually increasing wavy pattern. In August, September and October, the mean difference between natural evapotranspiration and water-proof evapotranspiration was 0.41, 0.54 and 0.59 mm·d−1, respectively, with ratios of 1.29, 1.91 and 2.74, respectively. As the potential evapotranspiration increased, the ratio of daily evapotranspiration difference to soil volumetric water difference under both water conditions gradually increased. The effect of soil moisture on understory evapotranspiration was small when the daily potential evapotranspiration was less than 3 mm·d−1, but increased when the daily potential evapotranspiration was more than 3 mm·d−1, and increased significantly when the daily potential evapotranspiration was more than 5 mm·d−1. Conclusion The factors affecting daily understory evapotranspiration are roughly the same under both water conditions. The difference lies in that the daily understory evapotranspiration under natural condition is more affected by precipitation, while that under waterproof treatment is more affected by soil moisture. Future study should focus on the influence of multiple soil moisture gradients on understory evapotranspiration difference. [Ch, 7 fig. 1 tab. 28 ref.] -
木材是一种由纤维素、半纤维素和木质素组成的复杂聚合物。木材的化学成分和多孔结构决定着其弯曲加工性能[1−2]，已有研究发现阔叶材弯曲性能普遍优于针叶材[3−4]。近年来，国内外学者从软化处理和顺纹压缩处理对弯曲木材微观结构、化学成分和应力-应变本构关系的影响角度开展了研究，发现压缩处理过程中导管变形对木材弯曲成型的质量影响显著[5]。其中，张燕等[3]研究发现：在允许的应力范围内，顺纹压缩后环孔材拉伸面和压缩面的导管壁均出现了褶皱，有利于实现木材的顺纹压缩。此外，不同早材导管带位置对白栎Quercus alba木材弯曲蠕变性能的影响研究表明：瞬时应变和45 min应变均随早材导管带与受力面之间距离的增加而大幅度减小[6−7]。由此可见，弯曲压缩过程中早材导管带不仅影响细胞变形和力学特性，而且对木材的弯曲性能影响显著。
木材时温等效原理是指木材在较高温度、较短时间内的力学性质和力学行为与其在较低温度、较长时间内的力学性质和力学行为等效，可以快速预测木材在低温状态下长时间内的力学响应[8−9]。PLACET等[10]在0~95 ℃测试温度下探究饱水山毛榉Fagus sylvatica与橡木Quercus sessiliflora的黏弹性以及对时温等效原理的适用性，发现此原理只适用于小于玻璃化转变区域的温度范围。WANG等[11]采用时间-应力叠加原理(time-stress superposition principle, TSSP)和时间-温度-应力叠加原理(time-temperature-stress superposition principle, TTSSP)模拟了高温处理后杉木Cunninghamia lanceolata的弯曲蠕变响应特性，表明其弯曲蠕变行为的温度阈值为180 ℃。含水率、温度和纹理取向对木材静态黏弹性的影响显著[12−14]，然而，关于汽蒸预处理对环孔材弯曲蠕变行为的时温等效特性研究未见相关报道。为此，本研究以白栎木材为研究对象，考察不同汽蒸预处理温度、测试温度及早材导管带条件下木材的弯曲蠕变特性并开展时温等效特性研究，以期为木材弯曲加工提供理论和技术支撑。
1. 材料与方法
1.1 材料
试材为美国产白栎木材，环孔材早材，试样取自白栎木材第3个年轮内侧区域，树龄为20 a，胸径25 cm以上，年轮宽度为3~5 mm，产于美国东部，购自中国浙江省湖州市南浔建材市场，其气干密度为(0.76±0.05) g·cm−3。试验前通过恒温恒湿箱(EL-10KA)将其含水率调整至(12.0±1.0)%，然后从同一生长轮内取样并制备40.0 mm×12.0 mm×2.0 mm的试样。根据有无早材导管带制备2种试样(图1)：试样A为早材导管带位于试样中间，密度为(0.73±0.07) g·cm−3，试样B为对照组(无早材导管带)，密度为(0.78±0.08) g·cm−3。弯曲蠕变试验前，用水热合成反应釜(MQ-200)对试样采用100 ℃饱和蒸汽以及110、120 ℃过热蒸汽预处理，分别用A1(B1)、A2(B2)、A3(B3)表示，未处理用A0(B0)表示，处理时间为60 min，处理结束后通过恒温恒湿箱将汽蒸预处理试样的含水率调节至(12.0±1.0)%。
1.2 早材导管带特性的数值化表征
采用扫描电子显微镜(SEM，TM-3030)研究试样A和B的横切面内早材导管带特性。阔叶树材导管直径以弦向计，在15~260 µm内，导管长度为80~1 700 µm[15]。栎木早材导管弦向直径达250 µm，晚材弦向直径达34 µm，环孔材早材导管分子长度为230~390 µm，小于晚材导管分子长度(270~590 µm)[15]。以弦向直径为35~500 µm，长度为230~390 µm作为筛选早材导管分子的参数阈值。试样A和B的横切面内早材导管带特征如图2所示。运用 MATLAB 2019a 软件实现对试样横切面扫描电镜(SEM)图像的类型转换、增强处理、分割处理以及形态学处理等操作，获取试样横切面早材导管数量、直径和面积等参数，并通过正态分布拟合表征试样横切面早材导管的分布均匀性。如图3所示，经过二值图像处理、结合筛选阈值进行早材导管分子优选、开运算、二次过滤以及早材导管分子标记统计等步骤统计试样和早材导管带厚度，试样的横切面面积和早材导管总面积，以及计算试样的早材导管面积比(RC)和早材导管带中心到受力面距离(RD)，进而对试样横切面内早材导管带特征进行数值化表征。
图 2 试样A和B横切面内早材导管带特征Figure 2 Early wood vessel belt in the cross section of specimen A and B
图 3 早材导管带数值化表征流程图Figure 3 Flow diagram for numerical characterization of early wood vessel belt in specimens1.3 弯曲蠕变测试
通过动态热机械分析仪(DMA-Q800)在双悬臂夹具(跨距为35 mm)弯曲模式下径向加载5 MPa恒定载荷测试试样的弯曲蠕变特性[16−17]，保持时间为45 min，随后撤除恒定载荷，并保持其环境条件45 min。测试过程中通过自带湿度附件控制试样的含水率为(12.0±1.0)%。动态热机械分析仪程序中预设的测试温度分别为20、30、40、50、60、70和80 ℃，对应的相对湿度(RH)依次控制为66%、69%、72%、74%、77%、79%和81%，收集并记录试样弯曲蠕变数据。最后，根据早材导管带、汽蒸预处理温度和测试温度下的弯曲蠕变曲线，选取测试温度20 ℃来绘制试样蠕变与时间对数的关系曲线，经由时温等效合成白栎木材弯曲蠕变特性的主曲线，获得相应的水平移动因子，进而对其长期蠕变行为进行预测表征。
1.4 时温等效性
选取测试温度20 ℃来绘制试样蠕变与对数时间的关系曲线，把其余测试温度条件下的蠕变曲线水平移动，使各曲线彼此叠合形成一定时间范围的蠕变主曲线。叠合主曲线时，水平移动因子 aT 与测试温度的关系用 Williams-Landel-Ferry (WLF)方程进行数学模型表征[18]。WLF 方程的表达式为：
$$ \lg a_{T}=\frac{-D_{1} \times\left(T-T_{0}\right)}{D_{2}+\left(T-T_{0}\right)} 。 $$ (1) 式(1)中：$ \mathrm{lg}{a}_{T} $为时温等效位移因子，T 为测试温度(K)；T0 为参考温度(K)；D1和 D2 为拟合所得常数。
2. 结果与分析
2.1 早材导管分布特性表征统计
分别选取40幅典型的SEM图像通过MATLAB 2019a软件计算试样的RC和RD并进行正态分布统计，结果如图4 所示：试样A的RC和RD分别为(18.12±0.50)%和(1.12±0.04) mm，而试样B的RC和RD分别为(0.03±0.04)%和0。
图 4 试样早材导管面积比及早材导管带中心到受力面距离Figure 4 Earlywood vessel area ratio and the distance between vessel belt and load-bearing surface in specimens and analysis of normal distribution由表1可知：试样A的RC和RD服从正态分布，试样B的RC和RD服从均匀分布，差异显著(P＜0.05)，其导管分子数量及分布状态一致。综上所述，含早材导管带的试样中导管分子的分布状态是相对均匀的，对照组基本上无早材导管存在。
表 1 试样RC和RD的正态分布检验结果Table 1 Normality test result of RC and RD of tested specimens试样 RC/% 自由度 统计量 P RD/mm 自由度 统计量 P A 18.12±0.50 20 0.92 0.12 1.12±0.04 20 0.97 0.86 B 0.03±0.04 20 − − 0±0 20 − − 说明：−表示无统计意义。 2.2 测试温度对白栎木材蠕变的影响
由图5可得：在前45 min内，试样的蠕变均随测试温度的升高而增大。同时，试样蠕变的增长速率随测试温度的升高而增大。当测试温度上升到80 ℃时，所有试样的蠕变行为最明显。分析原因：木材中运动单元获得的活化能随测试温度的升高而增大，相应的分子间相互作用力减小，导致分子间距离增大，进而增大了运动单元的活动空间，试样的蠕变显著增大[13, 19]。此外，一般湿木材木质素的玻璃化转变温度为72~128 ℃[16]。随着测试温度不断升高，白栎木材木质素分子链段的状态从冷冻状态转变为移动状态，并且在80 ℃下发生玻璃化转变。在分子占据体积增大的基础上，随着测试温度的升高，木质素发生自由体积膨胀[20]。因此，运动单元的运动空间增加，试样的蠕变也随之增加。
图 5 不同测试温度下试样蠕变应变曲线Figure 5 Creep strain curves of specimens at different test temperatures2.3 汽蒸预处理对白栎木材蠕变的影响
如图6所示：汽蒸预处理试样的瞬时应变和45 min应变整体低于未处理试样。当测试温度相同时，试样的弯曲蠕变随着汽蒸预处理温度的升高而减小。在测试温度20、30、40、50和60 ℃下，相对于A0，试样A1的瞬时应变分别减少了2.14%、2.35%、10.92%、11.97%和1.49%。随着测试温度继续从60 ℃升高到80 ℃，试样A1的瞬时应变分别增加了18.06%和2.60%；在测试温度20、30、40、50、60、70和80 ℃下，试样A2的瞬时应变分别减少了44.82%、46.21%、45.44%、33.13%、25.99%、9.15%和2.70%；在测试温度20、30、40、50、60、70和80 ℃下，试样A3的瞬时应变分别减少了41.11%、44.78%、53.44%、43.08%、42.99%、45.80%和43.24%。然而，相对于B0，相同条件下试样B1的瞬时应变分别减少了13.87%、17.94%、19.40%、13.60%、8.96%、5.14%和21.19%，试样B2和B3表现出相同规律。在测试温度70~80 ℃下，A1的瞬时应变减少幅度随测试温度升高呈负值，说明测试温度升高，应变呈增加的趋势，而B1瞬时应变的减小幅度均呈减小趋势。A2瞬时应变的减少幅度在测试温度50~80 ℃呈逐渐减小的规律，其瞬时应变的减少幅度在测试温度升高到80 ℃时最小。A3和B3的减少幅度基本保持一致，相对于其他温度汽蒸预处理的样品更加趋于稳定。
图 6 不同汽蒸预处理和测试温度下试样的瞬时应变和45 min应变Figure 6 Instantaneous strain and 45 min strain of specimens at different steam pretreatment and test temperatures在测试温度20、30、40、50、60、70和80 ℃下，与A0相比，试样A1的45 min应变分别减少了1.84%、13.01%、0.55%、6.18%、16.69%、2.59%和7.71%，试样A2和A3的45 min应变均存在相同的变化规律。在测试温度20、30、40、50、60、70和80 ℃下，相对于B0，试样B1的45 min应变分别减少了4.01%、15.38%、2.30%、3.01%、18.69%、2.80%和12.71%，试样B2~B3的45 min应变均存在相同的变化规律。试样A1和B1的45 min应变降低幅度远小于A2、A3、B2 和B3，并且A3和B3的45 min应变降低幅度大于A2和B2，特别是在测试温度(50~80 ℃)较高时，宏观表现为蠕变程度小。这是因为无定形物质的半纤维素是组成木材主要成分之一，含有较多亲水性基团，具有较强的吸水性，是木材产生应变的因素之一[20]。在压力蒸汽处理过程中，乙酰基在受热水解过程中会从半纤维素中脱去并生成乙酸，使处理环境的酸性增强[21-22]。此外，半纤维素的聚合度在此水解过程中逐渐降低，产成低聚糖以及单糖，单糖中的戊糖反应产生糠醛，而己糖则反应产生羟甲基糠醛[21−22]，这一水解过程会导致形成的乙酸进一步加剧水解反应，促使半纤维素进一步分解。另一方面，在汽蒸预处理条件下，水蒸气密度明显增加，水合氢离子的电离反应促进了乙酰基的断裂和乙酸的形成，使得半纤维素的水解效率大大提高，进而明显降低木材中游离羟基的含量。汽蒸预处理使木材的平衡含水率(EMC)降低，含水率低于15%的木材在热处理温度过程中发生物理变化，导致水分与半纤维素中游离羟基的结合能力降低[23]。在热作用下，半纤维素内部的一部分多糖会裂解为糖醛、糖类，这种物质通过聚合反应生成了不溶于水的聚合物，促使木材的吸水性降低，木材的尺寸稳定性显著提高[24]。
2.4 早材导管带对白栎木材蠕变的影响
由图7可知：测试温度一定时，试样B的蠕变均小于试样 A。此外，当测试温度从20 ℃升高到80 ℃时，试样A的瞬时应变和45 min应变均明显增加。同时，蠕变的增长幅度随测试温度的升高而增加。随着测试温度(20~50 ℃)的升高，试样 A0与 B0、A1与B1、A2与B2以及A3与B3的应变差值逐渐增大，应变差值在温度40~50 ℃时达到最大；在60~80 ℃内应变差值却逐渐减小。与对照组相比，20、30、40、50、60、70和80 ℃测试温度范围内试样A0的瞬时应变分别增长了2.19%、7.19%、19.48%、20.82%、3.03%、2.35%和1.75%。试样A1~A3的瞬时应变均存在相同的变化规律。试样B0~B3的45 min应变均随测试温度的升高而增大。
图 7 早材导管带对试样蠕变曲线的影响Figure 7 Influence of early vessel belt on creep strain curves of specimens试样的瞬时应变和45 min应变的应变差值在测试温度40~50 ℃达到最大值，而在60~80 ℃内应变差值逐渐减小，这是因为在测试温度40~50 ℃内出现了“转折点”[6−7]。当测试温度低于转折点时，早材导管带对白栎木材蠕变的影响相对于测试温度更加显著；而测试温度高于转折点时其对试样蠕变的影响比早材导管带更显著。当测试温度进一步升高到80 ℃时，试样A和B的瞬时弹性应变和45 min应变的应变差值相差无几；由此可知，当测试温度升高到80 ℃时，试样的蠕变主要受测试温度的影响。在弹性力学中的孔或圆形孔的应力集中问题中所述，在外加载荷作用下，弹性材料孔结构边缘产生应力集中效果，且孔边缘处的应力将远大于没有孔时的应力[25]，此外，含早材导管带的试样密度小于对照组密度，导致试样力学强度变弱，从而引起应变增大，因此早材导管带的存在增大了试样的蠕变。
2.5 时温等效特性
由图8可知：不同汽蒸预处理温度和早材导管带条件下的试样主曲线经过水平移动后均可获得一条较光滑的主曲线，说明在20~80 ℃测试温度和100 ℃~120 ℃汽蒸预处理温度范围内，时温等效适用于白栎木材的弯曲蠕变，主曲线和位移因子函数均受测试温度、早材导管带和汽蒸预处理温度的影响。利用时温等效原理，试件A0和B0的主曲线时间跨度分别由45 min延长至106.87和106.95 s；试件A1和B1的主曲线时间跨度分别由45 min延长至106.96和107.09 s；试件A2和B2的主曲线时间跨度分别由45 min延长至107.63和108.14 s；试件A3和B3的主曲线时间跨度分别由45 min延长至108.09和108.25 s。说明不同温度汽蒸预处理和早材导管带的存在一定程度上影响了主曲线的时间跨度。此外，含早材导管带的试样主曲线时间跨度小于对照组试样。原因是试样A的蠕变均大于试样B，结合孔边应力集中效应，证实了早材导管带的存在导致试样更易发生蠕变。随着时间的推移，前者的弯曲蠕变比后者更明显。此外，试样主曲线时间跨区随着汽蒸预处理温度升高而增大。分析其原因是汽蒸预处理后的样品对木材弯曲蠕变程度减小，汽蒸预处理增强了木材的尺寸稳定性；随着时间的推移，试样蠕变变化变慢。由图9和表2可得：各组试样水平移动因子与测试温度的关系曲线在20~80 ℃的测试温度范围内均能满足WLF方程，所得的拟合曲线较为光滑，相应的回归系数(R2)均大于0.93 (表2)，用WLF方程可以对白栎木材弯曲蠕变特性的时间与测试温度关系进行有效表达。
图 8 不同汽蒸预处理温度和早材导管带条件下试样的主曲线Figure 8 Master curves of creep behavior at different steam pretreatment temperatures and vessel belt at a referenced test temperature of 20 ℃
图 9 不同温度和早材导管带条件下试样的WLF方程拟合曲线Figure 9 Fitting curve of WLF equation for specimens under different temperature and vessel belt conditions表 2 不同汽蒸预处理温度和早材导管带条件下试样的WLF方程拟合参数与回归系数Table 2 Fitting parameters and regression coefficients of WLF equations for specimens under different steam pretreatment temperature and vessel belt conditions样品编号 D1 D2 R2 A0 −6.979 24 41.669 77 0.994 59 B0 −12.655 52 168.871 85 0.988 92 A1 −6.420 71 46.817 52 0.985 34 B1 −6.21E+13 1.35E+15 0.979 71 A2 −6.770 99 27.946 09 0.960 80 B2 −19.201 34 170.616 94 0.976 85 A3 −16.148 19 153.087 92 0.946 21 B3 −7.66E+14 1.15E+16 0.932 01 3. 结论
本研究结果表明：①试样的瞬时应变和45 min应变随测试温度的升高而增大；而在相同的测试温度下，试样的蠕变随着汽蒸预处理温度的升高而逐渐减小；②在20~80 ℃测试温度和100 ~120 ℃汽蒸预处理温度范围内，时温等效适用于白栎木材弯曲蠕变；③试样的时温等效水平移动因子与测试温度的关系曲线满足类WLF方程，R2均大于0.93，可见，WLF方程能较好地预测木材长期弯曲蠕变行为。
通过本研究可以得出：在一定范围内，测试温度、汽蒸预处理和早材导管带对白栎木材弯曲蠕变行为的影响较为明显，通过时温等效原理可以有效模拟预测白栎木材的长期蠕变特性，但是本研究仅对白栎木材弯曲蠕变特性进行了模拟预测，后续应在长期实际研究中表征白栎木材长期(1~3 a)的弯曲蠕变特性。
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图 1 气象因子和土壤湿度的变化动态
Figure 1 Change dynamics of meteorological factors and soil moisture
图 2 2种水分条件的林下日蒸散量与土壤体积含水量的变化动态
Figure 2 Change dynamics of understory evapotranspiration and volumetric soil moisture under two water conditions
图 3 林下日蒸散量与影响因子的相关分析
Figure 3 Correlation analysis between daily understory evapotranspiration and influencing factors
图 4 2种水分条件的林下日蒸散量差值和比值的季节变化
Figure 4 Seasonal variation of understory evapotranspiration difference and ratio under two water conditions
图 5 不同潜在蒸散时林下日蒸散量随土壤体积含水量的变化
Figure 5 Variation of daily understory evapotranspiration with volumetric soil moisture under different potential evapotranspiration
图 6 不同潜在蒸散时2种条件的林下日蒸散量差值随土壤体积含水量差值的变化
Figure 6 Daily variation of understory evapotranspiration difference between two water conditions with the volumetric soil moisture under different potential evapotranspiration
图 7 2种水分条件的林下日蒸散量及差值、蒸散量差值与含水量差值的比值随分组潜在蒸散均值的变化
Figure 7 Variation of daily understory evapotranspiration and its difference, the ratio of understory evapotranspiration difference to volumetric soil moisture difference under two water conditions with the mean value of potential evapotranspiration
表 1 不同潜在蒸散时2种水分条件的林下日蒸散量与土壤体积含水量的均值、差值
Table 1. Mean and difference of daily understory evapotranspiration and volumetric soil moisture under two water conditions and different potential evapotranspiration
潜在蒸散量
分组/(mm·d−1)潜在蒸散量
均值/(mm·d−1)林下日蒸散量均值/(mm·d−1) 土壤体积含水量均值/% 林下日蒸散量
差值/(mm·d−1)土壤体积含水量
差值/%林下日蒸散量差值/
土壤体积含水量差值自然降水 防水条件 自然降水 防水条件 0~1 0.64 0.49 0.19 43.59 21.00 0.30 22.58 1.33 1~2 1.46 0.82 0.43 43.88 23.92 0.39 19.96 1.95 2~3 2.39 1.20 0.64 42.82 22.42 0.56 20.40 2.75 3~4 3.46 2.04 1.30 42.25 28.27 0.74 13.98 5.29 4~5 4.46 2.36 1.87 42.47 36.96 0.49 5.51 8.89 5~6 5.38 2.85 2.31 41.07 40.41 0.53 0.66 80.30 
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