葉苗泰，霍高鵬，楊博，趙西寧,3，高曉東,3

修剪對(duì)山地蘋(píng)果蒸騰的影響及模擬

葉苗泰1，霍高鵬2，楊博2，趙西寧1,3，高曉東1,3

（1西北農(nóng)林科技大學(xué)水土保持研究所，陜西楊凌 712100；2西北農(nóng)林科技大學(xué)水利與建筑工程學(xué)院，陜西楊凌 712100；3中國(guó)科學(xué)院水利部 水土保持研究所，陜西楊凌 712100）

【】探究不同修剪強(qiáng)度對(duì)旱作山地蘋(píng)果蒸騰的調(diào)控效應(yīng)，為山地蘋(píng)果園田間水分管理與可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。以黃土丘陵區(qū)山地蘋(píng)果為對(duì)象，設(shè)置不同修剪強(qiáng)度（對(duì)照CK：無(wú)修剪；強(qiáng)度I：輕度修剪，去除10%的側(cè)枝長(zhǎng)度;強(qiáng)度II：中度修剪，去除25%的側(cè)枝長(zhǎng)度；強(qiáng)度III：重度修剪，去除40%的側(cè)枝長(zhǎng)度），采用觀測(cè)（TDP插針式莖流計(jì)）和數(shù)值模擬（MAESPA模型）結(jié)合的手段研究修剪對(duì)蘋(píng)果樹(shù)蒸騰耗水規(guī)律的影響。修剪顯著降低了蘋(píng)果樹(shù)葉面積指數(shù)，強(qiáng)度III修剪處理的枝量、葉面積指數(shù)，冠幅直徑平均較對(duì)照處理減少 28.2%、30.5%、9.5%。修剪顯著改變了蘋(píng)果樹(shù)蒸騰耗水特征，隨著修剪強(qiáng)度的增加，日液流峰值下降，液流強(qiáng)度變?nèi)?；逐月蒸騰耗水量從果實(shí)膨大期到著色成熟期逐漸降低，表現(xiàn)為7月最高，9月最低，修剪強(qiáng)度II、強(qiáng)度III處理各月蒸騰耗水顯著低于對(duì)照；各處理在整個(gè)研究期間的蒸騰耗水量較對(duì)照分別降低了11.1%、24.1%、37.9%，修剪強(qiáng)度II、強(qiáng)度III蒸騰耗水量與對(duì)照存在顯著差異。MAESPA模型能夠較好模擬不同修剪強(qiáng)度下果樹(shù)蒸騰耗水規(guī)律，不同修剪強(qiáng)度7—9月份蒸騰耗水量模擬的歸一化均方差為0.163—0.293，納什系數(shù)為0.616—0.83，一致性系數(shù)為0.907—0.960。模型在光合有效輻射和飽和水汽壓差較低時(shí)，對(duì)蒸騰的模擬效果較差。隨著修剪強(qiáng)度的增加，蘋(píng)果蒸騰耗水量基本呈等比例下降趨勢(shì)，在沒(méi)有嚴(yán)重水分虧缺時(shí)，山地果園可采取去除10%側(cè)枝的修剪強(qiáng)度；當(dāng)發(fā)生嚴(yán)重水分虧缺時(shí)，去除25%側(cè)枝的修剪強(qiáng)度能以較小的產(chǎn)量損失顯著降低蒸騰耗水量，緩解水分供需矛盾，促進(jìn)果園的綠色健康發(fā)展。

蘋(píng)果；修剪；蒸騰；旱作果園；MAEPSA模型

0 引言

【研究意義】黃土高原是聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織認(rèn)定的全球最大蘋(píng)果優(yōu)生區(qū)和集中連片栽植區(qū)。該區(qū)2017年蘋(píng)果產(chǎn)量占全國(guó)的57%，全球的25%[1-2]，蘋(píng)果產(chǎn)業(yè)已成為該區(qū)扶貧攻堅(jiān)和農(nóng)民致富的支柱產(chǎn)業(yè)。但黃土高原干旱缺水，灌溉條件差，加上果園管理原因?qū)е滤Y源供需矛盾突出[3-5]，在氣候暖干化背景下，可能進(jìn)一步加劇[6-7]。研究表明黃土高原深層土壤水分過(guò)度消耗已導(dǎo)致嚴(yán)重的土壤干燥化，影響土壤水庫(kù)調(diào)節(jié)水分的能力[8-10]。同時(shí)，由于該區(qū)蘋(píng)果種植密度高、郁閉度大，通風(fēng)透光條件差，影響果實(shí)品質(zhì)及產(chǎn)量，制約著蘋(píng)果產(chǎn)業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展[11-12]。實(shí)際上，修剪通過(guò)改變樹(shù)體冠層結(jié)構(gòu)和葉面積進(jìn)而降低蒸騰耗水量，有利于果園綜合生態(tài)服務(wù)功能發(fā)揮和可持續(xù)發(fā)展，具有作為一種節(jié)水型生態(tài)調(diào)控技術(shù)的潛力[13]。研究修剪調(diào)控蘋(píng)果樹(shù)蒸騰耗水規(guī)律，對(duì)黃土高原地區(qū)蘋(píng)果園綠色可持續(xù)發(fā)展具有重要作用?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】修剪作為一種生產(chǎn)力調(diào)控措施，被廣泛運(yùn)用在果樹(shù)生產(chǎn)中。然而，園藝學(xué)上果樹(shù)修剪以提高產(chǎn)量為主要目標(biāo)，側(cè)重于修剪方式和修剪強(qiáng)度對(duì)樹(shù)體光合、結(jié)果能力、產(chǎn)量、果實(shí)品質(zhì)等的影響[14-17]。目前已有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)修剪能顯著降低生態(tài)林和經(jīng)濟(jì)林蒸騰耗水量和深層土壤水分消耗[18-22]，但由于修剪對(duì)樹(shù)體的蒸騰調(diào)控作用較為復(fù)雜，F(xiàn)orrester等[23]通過(guò)對(duì)桉樹(shù)進(jìn)行修剪，去除75%的枝條后發(fā)現(xiàn)蒸騰僅下降了12%，也有相關(guān)研究表明不同品種之間調(diào)控亦存在較大差異[24]，樹(shù)體自身因素和外界環(huán)境因素都會(huì)影響修剪調(diào)控效果?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】與生態(tài)林相比，蘋(píng)果園樹(shù)形管理更為精細(xì)，樹(shù)體冠層結(jié)構(gòu)更為復(fù)雜，針對(duì)蘋(píng)果樹(shù)修剪對(duì)蒸騰耗水的研究仍較為薄弱，鑒于近年黃土高原蘋(píng)果栽植持續(xù)在半干旱區(qū)擴(kuò)展，這方面的研究亟需加強(qiáng)。同時(shí)，已有的相關(guān)研究多基于田間觀測(cè)數(shù)據(jù)，數(shù)值模擬研究十分薄弱，難以預(yù)測(cè)修剪對(duì)果樹(shù)蒸騰耗水的長(zhǎng)期影響。MAESPA模型是一個(gè)基于植物生理過(guò)程的冠層尺度光合蒸騰模型，已被廣泛用于林分輻射通量、初級(jí)生產(chǎn)力、林分蒸騰耗水等方面的研究[25-27]，但尚未應(yīng)用于修剪對(duì)果樹(shù)蒸騰耗水的影響方面。【擬解決的關(guān)鍵問(wèn)題】本研究在田間試驗(yàn)觀測(cè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，結(jié)合MAESPA模型研究不同修剪強(qiáng)度對(duì)黃土高原山地蘋(píng)果樹(shù)多時(shí)間尺度蒸騰耗水規(guī)律的影響，為黃土高原蘋(píng)果田間水分管理和果業(yè)持續(xù)健康發(fā)展提供科技支撐。

1 材料與方法

試驗(yàn)于2018年7—9月在陜西省子洲縣清水溝村現(xiàn)代農(nóng)業(yè)園區(qū)的山地有機(jī)果園內(nèi)進(jìn)行。

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于陜西省子洲縣清水溝山地有機(jī)蘋(píng)果種植基地（37°27′ N，110°20′ E），海拔1 020 m，該區(qū)屬于溫帶大陸性季風(fēng)氣候，多年平均降水450 mm，主要集中在7—9月，氣候干燥，日照充沛，無(wú)霜期145 d，年平均氣溫9.1℃，土壤主要為黃綿土，屬于砂壤土，土層深厚均一，但土壤貧瘠。土壤容重均值為1.4 g·cm-3，田間持水量約為22%。

1.2 試驗(yàn)方法

1.2.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì) 以典型山地蘋(píng)果園為試驗(yàn)樣地，供試樹(shù)種為‘密脆’（Borkh. cv. Honeycrisp），樹(shù)齡8年，株間距為2 m×3 m，各樹(shù)施肥的種類(lèi)、次數(shù)和用量一致，各處理間的土壤性質(zhì)無(wú)顯著差異。由于夏季萌生枝葉多，造成樹(shù)體之間、樹(shù)體內(nèi)部枝葉重疊嚴(yán)重，過(guò)多的枝葉量加劇果樹(shù)耗水，考慮到‘密脆’果實(shí)和葉片主要著生于側(cè)枝，選擇長(zhǎng)勢(shì)相似的蘋(píng)果樹(shù)對(duì)其側(cè)枝長(zhǎng)度進(jìn)行梯度修剪調(diào)控試驗(yàn)。設(shè)置對(duì)照（不修剪，CK），強(qiáng)度I（輕度修剪，PI-1：去除10%的側(cè)枝長(zhǎng)度），強(qiáng)度II（中度修剪，PI-2：去除25%的側(cè)枝長(zhǎng)度），強(qiáng)度III（重度修剪，PI-3：去除40%的側(cè)枝長(zhǎng)度），共設(shè)4個(gè)處理，每個(gè)處理3個(gè)重復(fù)，每個(gè)重復(fù)包括相鄰的3株果樹(shù)，共計(jì)36株果樹(shù)。每個(gè)重復(fù)的3株果樹(shù)為一個(gè)小區(qū)，共計(jì)12個(gè)小區(qū)，邊界采用隔板進(jìn)行隔離，隔離深度為100 cm，以防止受到周邊果樹(shù)的影響。修剪時(shí)以調(diào)控果樹(shù)奢侈性蒸騰耗水為出發(fā)點(diǎn)，合理保留結(jié)果側(cè)枝為原則，優(yōu)先疏除樹(shù)冠外圍多頭枝、過(guò)密枝，競(jìng)爭(zhēng)枝、內(nèi)膛枝、細(xì)弱枝、背上枝、背下枝。

1.2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理 液流監(jiān)測(cè)采用美國(guó)Dynamax公司生產(chǎn)的插針式FLGS-TDP莖流計(jì)，探針型號(hào)為T(mén)DP-10。對(duì)不同修剪處理果樹(shù)液流量進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測(cè)，每個(gè)小區(qū)選擇中間的果樹(shù)進(jìn)行液流監(jiān)測(cè)，共計(jì)12株果樹(shù)，即每個(gè)處理3株果樹(shù)。在位于蘋(píng)果主干30 cm高處安裝10 mm長(zhǎng)的探頭，用隔熱材料包裹，減少環(huán)境熱量的影響，系統(tǒng)每30 min采集1次數(shù)據(jù)。根據(jù)以下計(jì)算方法計(jì)算果樹(shù)的莖流量，計(jì)算公式如下：

式中，為無(wú)量綱參數(shù)；dT為無(wú)液流時(shí)加熱探針與參考探針的最大溫差（℃）；為瞬時(shí)溫差值（℃）；為液流速率（cm·s-1）；為邊材面積；為液流量。其中，dT和均為儀器自動(dòng)監(jiān)測(cè)的溫差。

葉面積指數(shù)使用美國(guó)LI-COR公司生產(chǎn)的LAI-2200冠層分析儀進(jìn)行測(cè)量，每次測(cè)量時(shí)，選擇晴朗無(wú)云的傍晚或陰天，為避免過(guò)強(qiáng)的太陽(yáng)輻射和相鄰果樹(shù)之間的影響，選擇90°遮蓋帽。測(cè)量時(shí)，先將探頭放置于冠層上方，記錄背景值A(chǔ)值，保持探頭水平，按下測(cè)定按鈕，聽(tīng)到兩聲蜂鳴后將探頭放入樹(shù)冠下部，探桿水平緊貼樹(shù)干讀取B值，按下測(cè)定按鈕，聽(tīng)到兩聲蜂鳴聲后完成一次測(cè)量，沿著樹(shù)干繞樹(shù)一周共測(cè)量5次，包含樹(shù)的各個(gè)方向。重復(fù)測(cè)量5次，測(cè)量頻率為2周一次。

蘋(píng)果產(chǎn)量在果實(shí)成熟后以株為單位采收，統(tǒng)計(jì)不同處理的產(chǎn)量。

采用飽和水汽壓差（VPD）指標(biāo)綜合表達(dá)溫度與空氣相對(duì)濕度的協(xié)同效應(yīng)，以分析其對(duì)模型模擬蘋(píng)果液流的影響。該指標(biāo)計(jì)算公式如下所示：

式中，為氣溫（℃）；為相對(duì)濕度（%）。

1.3 MAESPA模型

MAESPA模型是一個(gè)基于植物生理過(guò)程的冠層尺度光合蒸騰模型，模型采用FORTRAN語(yǔ)言編寫(xiě)，各參數(shù)在相應(yīng)輸入文本中直接輸入，經(jīng)程序運(yùn)行得到輸出結(jié)果。MAESPA模型共有控制模塊、氣象模塊、冠層結(jié)構(gòu)模塊、植被生理模塊等。模型對(duì)冠層蒸騰的模擬主要由光合—蒸騰、冠層輻射截獲2個(gè)子模型組成，氣象、冠層結(jié)構(gòu)等模塊的參數(shù)通過(guò)影響各網(wǎng)格點(diǎn)內(nèi)的冠層輻射截獲模型等來(lái)影響蒸騰-光合子模型。冠層輻射截獲模型是通過(guò)對(duì)樹(shù)冠的位置、形狀和大小定義冠層整體結(jié)構(gòu)，在每個(gè)樹(shù)冠分層的基礎(chǔ)上，通過(guò)劃分網(wǎng)格點(diǎn)來(lái)定義冠層結(jié)構(gòu)，從而計(jì)算不同網(wǎng)格點(diǎn)內(nèi)的輻射截獲。光合—蒸騰子模型采用Farquhar光合模型在冠層的每個(gè)格點(diǎn)內(nèi)分別對(duì)光合輻射進(jìn)行模擬，表達(dá)式如下所示：

（6）

式中，A為凈光合速率（μmol·m-2·s-1），A、A分別為Rubisco酶、RuBP酶再生受到限制時(shí)的凈光合速率（μmol·m-2·s-1）；R為白天呼吸速率（μmol·m-2·s-1）；*為無(wú)暗呼吸時(shí)的CO2補(bǔ)償點(diǎn)（μmol·mol-1）；C與O為胞間CO2與O2濃度（μmol·mol-1）；V和分別為最大羧化速率和電子傳遞速率（μmol·m-2·s-1）；K和K為米氏常數(shù)（與溫度相關(guān)）。

由式（5）、（6）、（7）可知，光合模型是由電子傳遞效率（與光合有效輻射相關(guān)）、葉片溫度和胞間CO2濃度驅(qū)動(dòng)的，但胞間CO2濃度為未知參數(shù)。根據(jù)式（8）Fick定律，通過(guò)引入氣孔導(dǎo)度模型，模型將光合和蒸騰模型相耦合，進(jìn)而計(jì)算冠層每個(gè)網(wǎng)格內(nèi)的光合、蒸騰等氣體交換，最后累加每個(gè)網(wǎng)格的氣體交換整合到冠層尺度。

A=sc(C-C) （8）

式中，sc為葉片CO2氣孔導(dǎo)度（mol·m-2·s-1）；C為大氣CO2濃度（μmol·mol-1）。

蒸騰速率的計(jì)算采用Penman-Monteith方程（式9）。模型計(jì)算蒸騰有兩種方法：一種是將Penman- Monteith方程應(yīng)用到目標(biāo)樹(shù)木的每個(gè)網(wǎng)格來(lái)計(jì)算樹(shù)體蒸騰（Penman網(wǎng)格法）；第二種是將Penman-Monteith 方程應(yīng)用到整個(gè)冠層尺度，并用整個(gè)樣地的冠層平均空氣動(dòng)力學(xué)導(dǎo)度來(lái)計(jì)算樹(shù)體蒸騰（Penman法）。

式中，為水汽化潛熱（J?mol-1）；為飽和水汽壓與溫度關(guān)系曲線(xiàn)的斜率（Pa·K-1）；為飽和水汽壓差（Pa）；C為空氣定壓比熱（J·kg-1·K-1）；M為空氣摩爾質(zhì)量（kg·mol-1）；R為凈輻射（W·m-2）；為濕度計(jì)常數(shù)（Pa·K-1）；g為總邊界層導(dǎo)度（mol·m-2·s-1）；g為水汽總導(dǎo)度（mol·m-2·s-1）。

模型輸入?yún)?shù)主要為環(huán)境因子和冠層特征。本研究將蘋(píng)果樹(shù)樹(shù)冠垂直劃分為6層，每層均勻分布12個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)；氣象參數(shù)模塊的時(shí)間步長(zhǎng)設(shè)置為半小時(shí)；冠層結(jié)構(gòu)模塊主要輸入樹(shù)高、冠幅與葉面積等，均采用實(shí)測(cè)值，并通過(guò)輸入葉面積密度分布函數(shù)對(duì)葉片分布進(jìn)行定量描述；植被生理模塊根據(jù)實(shí)測(cè)的光合生化參數(shù)來(lái)描述植被光合及蒸騰能力；同時(shí)該模型亦可通過(guò)對(duì)地下部分土壤飽和導(dǎo)水率及根系分布、根系生物量等進(jìn)行參數(shù)化，利用輸入或間接計(jì)算的方式確定樹(shù)冠生理參數(shù)及土壤參數(shù)模塊，從而對(duì)冠層輻射分布、干物質(zhì)積累量、樹(shù)體蒸騰及林地水分等進(jìn)行模擬，輸出相應(yīng)的模擬結(jié)果。

1.4 模型參數(shù)確定

1.4.1 氣象參數(shù) 光合有效輻射（PAR）（W?m-2）、大氣溫度（T）（℃）、降水（P）（mm）、大氣相對(duì)濕度（RH）（%）、風(fēng)速（W）（m·s-1）等通過(guò)樣地內(nèi)的小型氣象站自動(dòng)監(jiān)測(cè)，監(jiān)測(cè)頻率為半小時(shí)一次，氣象數(shù)據(jù)如圖（1）所示。

1.4.2 冠層結(jié)構(gòu)參數(shù) 樹(shù)高（plant height）（cm）、冠幅（canopy diameter）（cm）、樹(shù)冠長(zhǎng)度（canopy length）（cm）、每棵樹(shù)的總?cè)~面積（total leaf area）（m2）在試驗(yàn)期間每月測(cè)定一次。樹(shù)高、冠幅、樹(shù)冠長(zhǎng)度用皮尺測(cè)量，冠幅是沿種植行和橫行測(cè)量獲得；冠層葉面積的測(cè)量通過(guò)對(duì)冠層進(jìn)行分層，各層選取標(biāo)準(zhǔn)枝進(jìn)行測(cè)量累加獲得；在蘋(píng)果生育期結(jié)束后，對(duì)整株葉面積通過(guò)破壞性采樣，采用垂直分層采樣，計(jì)算各層葉面積，進(jìn)而獲得冠層葉面積密度分布函數(shù)，用于模型輸入；葉角分布與樹(shù)體的異速生長(zhǎng)參數(shù)采用模型的默認(rèn)值。

1.4.3 植物生理參數(shù) 植被電子傳遞速率（μmol·m-2·s-1）與光合有效輻射的關(guān)系通過(guò)德國(guó)Walz公司生產(chǎn)的PAM-2500便攜式葉綠素?zé)晒鈨x測(cè)得，初始斜率α（-）和電子傳遞的光響應(yīng)曲率θ（-）通過(guò)擬合電子傳遞速率對(duì)光合有效輻射的曲線(xiàn)得到，采用非直角雙曲線(xiàn)模型進(jìn)行擬合。最大羧化速率與最大電子傳遞速率的關(guān)系采用WULLSCHLEGER等[28]文章中的計(jì)算公式，最大電子傳遞速率隨溫度的變化關(guān)系參考NIU等[29]文章中使用的參數(shù)。光合參數(shù)及氣孔導(dǎo)度參數(shù)利用Li-6400XT便攜式光合儀進(jìn)行測(cè)量，在8月初選擇晴朗無(wú)云的天氣采用美國(guó) Li-COR 公司生產(chǎn)的Li-6400XT便攜式光合測(cè)定系統(tǒng)測(cè)定凈光合速率、氣孔導(dǎo)度、蒸騰速率、暗呼吸速率以及其他主要生理指標(biāo)和環(huán)境因子，測(cè)定在6：00—18：00進(jìn)行，每2 h測(cè)定一次。同時(shí)，利用美國(guó)PMS公司生產(chǎn)的壓力室對(duì)黎明前、正午時(shí)分的葉片水勢(shì)進(jìn)行測(cè)量，整株水力導(dǎo)度利用公式plant=/(pd-md)計(jì)算。其中，為正午時(shí)植被蒸騰速率，pd和md分別為黎明前和正午時(shí)植被的葉水勢(shì)。

本研究的氣孔導(dǎo)度測(cè)定采用Medlyn最優(yōu)氣孔導(dǎo)度模型，基于Farquhar等的最優(yōu)氣孔表現(xiàn)，結(jié)合經(jīng)驗(yàn)算法得到：

式中，0為最小氣孔導(dǎo)度參數(shù)（-），1為氣孔斜率參數(shù)（-），為凈光合速率（μmol·m-2·s-1），為葉表面飽和水汽壓差（kPa），g為氣孔導(dǎo)度（mol·m-2·s-1）。對(duì)每棵樹(shù)冠層的上、中、下分別隨機(jī)采集15片葉測(cè)量葉片寬度用于葉邊界層導(dǎo)度的計(jì)算，各處理間的葉寬無(wú)顯著差異。

1.5 模型模擬評(píng)價(jià)指標(biāo)和數(shù)據(jù)分析方法

本研究采用歸一化均方根誤差（normalized root mean square error，NRMSE）、納什系數(shù)（Nash coefficient，NE）、一致性指數(shù)d來(lái)評(píng)價(jià)模型蒸騰耗水量模擬效果。

式中，P和O為第天蒸騰預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值；為觀測(cè)天數(shù)；O為觀測(cè)值均值。

采用Microsoft Excel 2013對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，用SPSS 16.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行單因素方差分析，多重比較采用LSD法，采用Origin 2016軟件作圖。圖表中的數(shù)據(jù)為平均值±標(biāo)準(zhǔn)差。

圖1 研究期間環(huán)境因子變化

2 結(jié)果

2.1 不同修剪處理的樹(shù)體冠層結(jié)構(gòu)差異

6月底各處理的葉幕已基本形成，葉面積指數(shù)達(dá)到了較高的水平，修剪顯著改善了樹(shù)體冠層結(jié)構(gòu)（圖2，表1），修剪后，葉面積指數(shù)隨修剪強(qiáng)度增加迅速降低，強(qiáng)度III修剪處理的枝量、葉面積指數(shù)，冠幅直徑平均分別較對(duì)照處理減少28.2%、30.5%、9.5%。強(qiáng)度II和強(qiáng)度III修剪處理顯著（＜0.05）降低了果樹(shù)總枝量，但是不同修剪強(qiáng)度對(duì)果樹(shù)枝類(lèi)組成影響不顯著。隨著修剪強(qiáng)度的增加，蘋(píng)果產(chǎn)量逐漸降低，強(qiáng)度III修剪處理的產(chǎn)量顯著低于其余3個(gè)處理，較對(duì)照降低了16%，但強(qiáng)度I和強(qiáng)度II修剪處理與對(duì)照之間均無(wú)顯著差異。修剪對(duì)葉片光合能力的驅(qū)動(dòng)因子也有較大的影響，修剪后由于樹(shù)體光照條件等改善，對(duì)植物光合能力有一定的改善，而最大電子傳遞速率（Jmax）與光合能力緊密相關(guān)，強(qiáng)度III處理的Jmax較對(duì)照提高了13.5%，α在各處理間差異較小，平均為0.272，均無(wú)顯著性差異。

2.2 不同修剪強(qiáng)度對(duì)蘋(píng)果樹(shù)蒸騰耗水的影響

2.2.1 典型天氣條件下不同處理蒸騰日變化差異 選取果實(shí)膨大期（7—8月）和著色成熟期（9月）典型晴天和多云天氣條件，分析果實(shí)膨大期和著色成熟期樹(shù)干液流的日變化（圖3）。晴天條件下，果實(shí)膨大期和著色成熟期蘋(píng)果樹(shù)液流日變化主要呈現(xiàn)“單峰”曲線(xiàn)形式，具有明顯的晝夜變化規(guī)律。果實(shí)膨大期液流啟動(dòng)時(shí)間在7：30左右，在8：00左右有明顯上升趨勢(shì)，隨著修剪強(qiáng)度的增加，對(duì)液流的強(qiáng)度有較大的影響，表明修剪在某種程度上抑制了樹(shù)體液流的流動(dòng)；著色成熟期液流啟動(dòng)時(shí)間在8：00左右，與果實(shí)膨大期相比較晚，可能是著色成熟期接受日照較晚造成的。夜間莖干液流仍保持較低值，修剪強(qiáng)度越大，夜間液流較對(duì)照有所提升，表明修剪在一定程度上促進(jìn)了夜間蘋(píng)果液流的增加。多云天氣下，蘋(píng)果樹(shù)的液流主要呈現(xiàn)“多峰”變化，波動(dòng)較明顯；蘋(píng)果液流變化產(chǎn)生的波峰、波谷可能與當(dāng)時(shí)天氣狀況有關(guān)，由于太陽(yáng)輻射等氣象因子波動(dòng)較大，液流呈現(xiàn)出“多峰”的變化特征，受到云層的遮擋，使液流相對(duì)晴天較低。但著色成熟期晴天、多云天液流差距較小，可能是著色成熟期氣溫相對(duì)較低，葉片開(kāi)始衰老，使液流整體下降。

圖2 不同處理冠層結(jié)構(gòu)差異

表1 各修剪處理冠層結(jié)構(gòu)、產(chǎn)量與快速光響應(yīng)曲線(xiàn)參數(shù)差異

同列不同小寫(xiě)字母表示不同處理間差異顯著（＜0.05）

Different lowercase letters in the same column indicate significant differences among different treatments at＜0.05 level

2.2.2 不同處理蘋(píng)果樹(shù)蒸騰耗水差異 8月份之后隨著氣溫降低，各處理蘋(píng)果樹(shù)的蒸騰耗水量逐漸下降（圖4-A）。試驗(yàn)期內(nèi)不同處理蘋(píng)果樹(shù)日均蒸騰耗水量有顯著差異（＜0.05），但各處理的變化趨勢(shì)相似。修剪強(qiáng)度決定了各處理蒸騰的變化范圍，隨著修剪強(qiáng)度的加大，日蒸騰量的波動(dòng)幅度減小。對(duì)照（CK）、強(qiáng)度I（PI-1）、強(qiáng)度II（PI-2）、強(qiáng)度III（PI-3）修剪蘋(píng)果樹(shù)日均蒸騰量和變化范圍（mm·d-1）分別為1（0.061—1.609）、0.890（0.039—1.781）、0.761（0.038—1.421）、0.623（0.039—1.570），對(duì)照與強(qiáng)度I日均蒸騰耗水無(wú)顯著差異，強(qiáng)度II、強(qiáng)度III日均蒸騰耗水顯著低于對(duì)照（圖4-e）。修剪初期（7月1—22日），由于氣溫較高、降水較多，蒸散作用強(qiáng)烈，強(qiáng)度I、強(qiáng)度II、強(qiáng)度III蒸騰量較對(duì)照分別減少了6.2%、21.8%、24.9%；而在7月中下旬（22日）至8月中旬（16日）經(jīng)歷了一段較干旱時(shí)期，期間共降水15.8 mm，由于蘋(píng)果可利用水減少，各處理的蒸騰量逐漸下降，蒸騰量較對(duì)照分別減少了10.2%、25.7%、45.5%，可見(jiàn)修剪在干旱時(shí)期對(duì)樹(shù)體蒸騰的調(diào)控作用較顯著。

在月尺度上（各月日蒸騰耗水量的算術(shù)平均值），蒸騰耗水在各月之間差異較大，各處理蒸騰耗水量呈現(xiàn)為7月＞8月＞9月，修剪強(qiáng)度越大，差異越顯著。由于7月氣溫較高，蒸散強(qiáng)烈，對(duì)照與強(qiáng)度I之間日均蒸騰耗水無(wú)顯著差異；8月氣溫開(kāi)始逐漸下降，降水減少，土壤水分虧缺嚴(yán)重，蘋(píng)果蒸騰耗水下降，各處理與對(duì)照之間日均蒸騰耗水均存在顯著差異；9 月隨著氣溫的進(jìn)一步下降以及葉片的衰老，蒸騰耗水進(jìn)一步降低，但強(qiáng)度II、強(qiáng)度III日均蒸騰耗水仍顯著低于對(duì)照處理。

2.3 蘋(píng)果蒸騰耗水模擬與驗(yàn)證

2.3.1 蒸騰日內(nèi)變化模擬 MAESPA模型對(duì)蘋(píng)果樹(shù)晴天（2018年7月27日）和陰天（8月21日）日內(nèi)蒸騰耗水變化模擬結(jié)果如圖5所示。結(jié)果表明，晴天模擬的蒸騰速率峰值偏高，Penman網(wǎng)格法所模擬的蒸騰峰值小于Penman法所模擬的峰值，但最大蒸騰速率的模擬值與實(shí)測(cè)值的時(shí)段相接近，蒸騰模擬值在正午時(shí)期有較明顯波動(dòng)，但實(shí)測(cè)值未出現(xiàn)這種波動(dòng)現(xiàn)象；陰天由于有效光合輻射減弱，樹(shù)體蒸騰速率下降，液流峰值較晴天提前，液流活動(dòng)在16：00左右就基本停止，較晴天提前了約2 h，MAESPA模型也很好的捕捉到了這一趨勢(shì)。

不同小寫(xiě)字母表示不同處理間差異顯著（P＜0.05）

圖6表明了模型預(yù)測(cè)蒸騰的能力與光合有效輻射和飽和水汽壓差之間的關(guān)系（選取8月3、4、6、7、8和13日，9月1、9和10日進(jìn)行分析），在飽和水汽壓差和光合有效輻射較低時(shí)，模型模擬值往往較實(shí)測(cè)值偏低，且模型在較低的飽和水汽壓差和較低的光合有效輻射下表現(xiàn)出較高的敏感性，在飽和水汽壓差和光合有效輻射較高時(shí)，模擬值較實(shí)測(cè)值高。

2.3.2 逐日蒸騰量變化模擬 MAESPA模型對(duì)蘋(píng)果逐日蒸騰有較好的模擬效果，兩種蒸騰計(jì)算方法都能較好的反映蘋(píng)果樹(shù)蒸騰的變化趨勢(shì)（圖7）。Penman法對(duì)蒸騰的模擬效果較Penman網(wǎng)格法差，各處理的NRMSE在0.206—0.293，NE在0.616—0.751，d在0.907—0.940；而Penman網(wǎng)格法各處理的NRMSE在0.163—0.233，NE在0.751—0.830，d在0.930—0.960。在修剪初期，模型低估了修剪對(duì)蒸騰的影響，模擬值較實(shí)測(cè)值偏小，造成了較大誤差，后期模型對(duì)蒸騰的模擬誤差減小，且隨著修剪強(qiáng)度增大，模擬效果變好?？傮w來(lái)說(shuō)，Penman法所模擬的蒸騰較實(shí)測(cè)值偏大，對(duì)蒸騰的估計(jì)偏高，而用Penman網(wǎng)格法所模擬的蒸騰與實(shí)測(cè)值較為接近。

圖5 不同天氣條件下模擬蒸騰與實(shí)測(cè)值的日變化

圖6 模型模擬蒸騰能力與氣象因子之間的關(guān)系

圖7 試驗(yàn)期不同處理蒸騰觀測(cè)值與模型模擬值對(duì)比情況

3 討論

3.1 修剪對(duì)樹(shù)體蒸騰的影響

樹(shù)體蒸騰的影響因子大致分為兩類(lèi)，一類(lèi)是外部環(huán)境因子（氣象因子、水分等）[30-31]，一類(lèi)是樹(shù)體本身因素（樹(shù)種、樹(shù)木生理變化等）[32-33]。葉面積與蒸騰量之間存在一定的正相關(guān)關(guān)系[34]，通過(guò)修剪，導(dǎo)致樹(shù)體蒸騰作用的主要器官（葉片）的減少，進(jìn)而減少蒸騰量。但同時(shí)，修剪造成樹(shù)體通風(fēng)環(huán)境及氣孔導(dǎo)度的變化可能會(huì)促進(jìn)剩余葉片的蒸騰作用，目前認(rèn)為這可能是基于樹(shù)木自身的一種補(bǔ)償機(jī)制[35]。但本研究中，修剪后的總蒸騰量并未體現(xiàn)明顯的補(bǔ)償，可能是由于修剪改變了樹(shù)木內(nèi)在供水能力。有研究表明，在干旱缺水地區(qū)通過(guò)修剪這一生產(chǎn)力調(diào)控的手段在一定程度上可以使樹(shù)體木質(zhì)部導(dǎo)管直徑變窄，樹(shù)體導(dǎo)水能力下降，從而抑制樹(shù)體的蒸騰作用[36-37]。本研究較大強(qiáng)度的修剪導(dǎo)致了蒸騰耗水的顯著減少，減少的葉面積是一主要原因，也可能是由于修剪致使樹(shù)體木質(zhì)部產(chǎn)生侵填體。侵填體的形成是植被對(duì)外界環(huán)境的一種響應(yīng)，往往是由于受到病害或機(jī)械性損傷而引起的。趙現(xiàn)華[38]在對(duì)葡萄液流速率的研究中發(fā)現(xiàn)修剪導(dǎo)致了木質(zhì)部侵填體的產(chǎn)生，降低其水分輸送的性能，阻礙了液流運(yùn)輸?shù)倪^(guò)程，從而降低了蒸騰耗水。

白天的各處理蒸騰強(qiáng)度時(shí)長(zhǎng)存在差異，修剪強(qiáng)度越大，液流強(qiáng)度比對(duì)照越弱，其可能是（1）因?yàn)樾藜魷p少了主要蒸騰耗水的器官葉片；（2）修剪誘導(dǎo)產(chǎn)生的侵填體堵塞木質(zhì)部導(dǎo)管，使得液流速率下降。通過(guò)液流觀測(cè)發(fā)現(xiàn)，夜間蘋(píng)果樹(shù)體也存在微弱的液流速率，而夜間植被并不進(jìn)行蒸騰作用，這可能是由于白天強(qiáng)烈的蒸騰作用導(dǎo)致樹(shù)體體內(nèi)的水分虧缺，土壤水分通過(guò)根系根壓主動(dòng)吸收進(jìn)入植物體內(nèi)，補(bǔ)充白天過(guò)度消耗的水分，緩解蒸騰耗水造成的水分虧缺。根壓的存在也有利于降低樹(shù)體木質(zhì)部栓塞的可能性，有研究表明在干旱條件下，白天樹(shù)體木質(zhì)部部分導(dǎo)管形成空穴化和栓塞，使樹(shù)體保持適當(dāng)?shù)乃诌\(yùn)輸速度，避免植被過(guò)度失水[39-40]，夜間樹(shù)體由于根壓吸水從而修復(fù)了栓塞，根壓在樹(shù)體水生理調(diào)節(jié)方面起到了重要的作用[41-42]。在夜間，強(qiáng)度III處理的液流較其他處理較大（圖3），其可能的原因是（1）由于修剪強(qiáng)度III處理在日間蒸騰作用相對(duì)較弱，形成的空穴化和栓塞相對(duì)較少，水分運(yùn)輸阻力較??；（2）強(qiáng)度III較其他處理土壤水分條件較好，根系接觸到高土壤水勢(shì)的機(jī)會(huì)更多，因此通過(guò)根壓對(duì)樹(shù)體內(nèi)部水分補(bǔ)充的較多[41]。

3.2 日內(nèi)蒸騰變化模擬分析

蘋(píng)果樹(shù)日內(nèi)蒸騰速率模擬值與實(shí)測(cè)液流值有較為相似的變化，但變化并不同步，存在一定的滯后。研究表明，樹(shù)木的液流變化與光合有效輻射密切相關(guān)，樹(shù)干液流往往滯后光合有效輻射0—30 min[43]，而下午液流速率也滯后于模型模擬的蒸騰，其原因可能是下午有效光合輻射下降較快，而液流相對(duì)還未發(fā)生快速下降。有學(xué)者[44]應(yīng)用錯(cuò)位分析對(duì)液流速率與光合有效輻射進(jìn)行分析，探討液流與光合有效輻射的時(shí)滯效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)在生長(zhǎng)季的不同時(shí)期，光合有效輻射的滯后效應(yīng)存在差異。隨著光合有效輻射強(qiáng)度的增加，蒸騰速率也明顯增加，但蒸騰速率到達(dá)峰值的時(shí)間較光合有效輻射滯后80 min，這與前人的研究相似[45]，由于模型蒸騰模擬與光合有效輻射聯(lián)系密切，因此模型對(duì)液流啟動(dòng)的模擬較差。白天光合有效輻射在短期內(nèi)可能有一定的波動(dòng)（云層干擾等），而實(shí)際液流速率并未減少（圖5），可能是由于莖干液流中的水分緩沖了這一現(xiàn)象，儲(chǔ)存在樹(shù)體內(nèi)部的水分可以防止因蒸騰速率變化過(guò)大導(dǎo)致木質(zhì)部導(dǎo)管內(nèi)水勢(shì)變化，造成木質(zhì)部空穴化，以保障水分傳輸?shù)捻樌鸞46]，由于模型中并未考慮到植物莖干中水分的這一緩沖作用，因此模擬的蒸騰有較為明顯的波動(dòng)。

3.3 逐日蒸騰量模擬差異

MAESPA模型模擬的逐日蒸騰與實(shí)測(cè)值較為吻合，能較好地模擬各修剪處理下蘋(píng)果的蒸騰，在較低的PAR和飽和水汽壓差下，模型對(duì)樹(shù)木蒸騰能力有低估的表現(xiàn)，且模擬的效果較差，這與前人得出的結(jié)論相似[47]。但也有相關(guān)研究表明，在飽和水氣壓差較低或光合有效輻射較低時(shí)，液流觀測(cè)數(shù)據(jù)誤差較大，這也可能是造成模型與實(shí)測(cè)蒸騰有較大差異的原因。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)表明蒸騰與光合有效輻射（PAR）和飽和水汽壓差（VPD）存在顯著相關(guān)，而模型也體現(xiàn)了這一點(diǎn)。各處理前期模擬蒸騰速率較實(shí)測(cè)值偏小，模擬誤差較大，也可能是由于該段時(shí)間內(nèi)降水較多，日間飽和水汽壓差較低，實(shí)測(cè)液流有較大的誤差。前期模擬誤差隨修剪強(qiáng)度的增大而增大，其可能的原因是修剪改善了通風(fēng)透光條件，使樹(shù)體下層、內(nèi)部的葉片接受到了較多的光照，在一定程度上能促進(jìn)剩余葉片的蒸騰能力[48]，蒸騰作用在短期內(nèi)得到增強(qiáng)，導(dǎo)致實(shí)測(cè)蒸騰較模擬值更高。

4 結(jié)論

修剪造成白天液流強(qiáng)度下降，在一定程度上抑制了液流活動(dòng)。MAESPA模型能較好的模擬蘋(píng)果樹(shù)修剪調(diào)控后日蒸騰速率變化和日蒸騰量，表明可用于預(yù)測(cè)修剪對(duì)果樹(shù)蒸騰耗水的長(zhǎng)期影響，但在光合有效輻射和飽和水汽壓差較低時(shí)，模型對(duì)蒸騰的模擬效果較差。隨著修剪強(qiáng)度的增加，蘋(píng)果蒸騰耗水量基本呈等比例下降趨勢(shì)，研究期間強(qiáng)度I、強(qiáng)度II和強(qiáng)度III修剪蒸騰量較對(duì)照分別降低了11.1%、24.1%和37.9%，但是強(qiáng)度I修剪處理產(chǎn)量反而增加了2.7%，強(qiáng)度II和強(qiáng)度III修剪處理也僅分別降低了6.2%和16%。這表明，在沒(méi)有嚴(yán)重水分虧缺時(shí)，研究區(qū)山地果園可采取去除10%側(cè)枝修剪強(qiáng)度；當(dāng)發(fā)生嚴(yán)重水分虧缺時(shí)，去除25%側(cè)枝修剪強(qiáng)度能以較小的產(chǎn)量損失顯著降低蒸騰耗水量，緩解水分供需矛盾，促進(jìn)果園的綠色健康發(fā)展。

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Measurements and Modeling of the Impacts of Different Pruning Degrees on Transpiration of Apple Orchard in Hilly Regions

YE MiaoTai1, HUO GaoPeng2, YANG Bo2, ZHAO XiNing1,3, GAO XiaoDong1,3

（1Institute of Soil and Water Conservation, Northwest A & F University, Yangling 712100, Shaanxi;2College of Water Resources and Architectural Engineering, Northwest A & F University, Yangling 712100, Shaanxi;3Institute of Soil and Water Conservation, Chinese Academy of Science & Ministry of Water Resources, Yangling 712100, Shaanxi）

【】Water deficiency is the major obstacle to restrict the development of apple industry of the Loess Plateau. This study was conducted to investigate the effects of pruning on apple transpiration, aiming to provide helpful information for water management and sustainable development of apple orchards. 【】The study sites was located in Zizhou County, Shaanxi Province, where the apple trees were grown under rain-fed conditions. Sap flow under four pruning intensities, including CK (no pruning), PI-1 (light pruning), PI-2 (moderate pruning) and PI-3 (severe pruning), were measured with thermal dissipation probes. Combining with model simulations (MAESPA), the effects of pruning on transpiration of apple trees were studied.【】The results showed that pruning could effectively reduce the leaf area index (LAI) of apple trees. The total branches, LAI and crown diameter of PI-3 decreased by 28.2%, 30.5% and 9.5%, respectively, compared with the CK. Pruning reduced the transpiration of apple trees significantly. At the intraday scale, when the pruning intensity increased, the peak value of sap flow decreased accordingly. Furthermore, the monthly transpiration gradually decreased from the fruit swelling period to fruit ripening period with the peak value in July and the lowest value in September. Transpiration of intensity II (PI-2) and intensity III (PI-3) was significantly lower than that of CK. During the study period, the transpiration of pruning intensity I (PI-1), intensity II (PI-2) and intensity III (PI-3) decreased by 11.1%, 24.1% and 37.9%, respectively, compared with CK (July-September). Meanwhile, the relationship between pruning intensity and transpiration was analyzed through MAESPA model. MAESPA model simulated the diurnal variation characteristics and daily transpiration of apple trees with a good accuracy. The normalized mean square error was between 0.163 and 0.293; the Nash coefficient was between 0.616 and 0.830 and the consistency coefficient was between 0.907 and 0.960. The results also showed that the model had a relatively poor performance when the photosynthetically active radiation (PAR) and saturated water vapor pressure deficit (VPD) were low. 【】 Pruning effectively reduced the transpiration of apple trees. Under the context of light water stress in the Loess Plateau, PI-1 could be applied to orchard to reduce water consumption slightly; under the severe water deficit condition, PI-3 could be used as a promising measure to regulate water consumption of apple trees and promote the green healthy development of orchards.

apple; pruning; transpiration; rainfed orchards; MAESPA model

10.3864/j.issn.0578-1752.2019.17.010

2019-04-01；

2019-06-18

國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（2016YFC0400204）、國(guó)家自然科學(xué)基金（41571506，41771316）、陜西省重點(diǎn)科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)計(jì)劃（2017KCT-15）、陜西省科技統(tǒng)籌創(chuàng)新工程計(jì)劃項(xiàng)目（2016KTZDNY-01-03）

葉苗泰，E-mail：yemt@nwafu.edu.cn。通2信作者高曉東，E-mail：gao_xiaodong@nwafu.edu.cn

（責(zé)任編輯 趙伶俐）