Characteristics of Sap Flow of Quercus acutissima and Its Response to Environmental Factors in Laoshan Mountain
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摘要:
以崂山自然保护区麻栎Quercus acutissima为研究对象，利用TDP插针式热扩散探针技术，在不同生长季节进行树干液流监测，并同步记录样地内空气温度、湿度、气压、风速、光合辐射和土壤温度等环境因子，分析树干液流对不同环境因子的响应特征。结果表明：树干液流日变化呈昼高夜低的单峰曲线，8月份是树干液流速率峰值和均值最高的时间段；树干液流受光合有效辐射、饱和水汽压差、空气温度和相对湿度因子的影响，检验水平为极显著（P<0.01），其中光合有效辐射是最显著的影响因子；通过多元回归分析建立了以上因子与树干液流的回归方程，决定系数为R2=0.824。
Abstract:During May and October 2021, sample plot of 1 ha was established in artificial broad-leaved forest in Laoshan Natural Reserve of Shandong. 4 trees of Quercus acutissima were selected as sample tree for determination of DBH, height, crown width, sapwood area, and at meantime, the environment factors like temperature, humidity, pressure, wind speed, photosynthetic radiation and soil temperature was measured. Sap flow of Qu. acutissima was read by TDP sap flow meter. The result demonstrated that daily variation of sap flow was a unimodal curve. The peak and average sap flow were the highest in August. The sap flow was influenced by environment factors such as photosynthetically active radiation, saturation vapor pressure difference, air temperature, and relative humidity, with extremely significant （P<0.01）, especially photosynthetically active radiation. Multiple regression analysis resulted the regression equation of sap flow and environmental factors, with the decision coefficient R2 of 0.747.
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图 1 树干液流速率与环境因子的小时变化情况
Figure 1. Hourly variation of sap flow rate and environmental factors
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图 2 树干液流速率与环境因子的日均变化情况
Figure 2. Daily variation of sap flow rate and environmental factors
表 1 样树基本信息
Table 1 Sample trees
编号 胸径/cm 树高/m 平均冠幅/m 边材面积/cm2 1号样木 17.1 12 4 77.2 2号样木 17.5 13 4 78 3号样木 17.2 13 4.8 76.5 4号样木 19.8 13.5 4.5 78 
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表 2 小时尺度下树干液流速率与环境因子的相关性
Table 2 The correlation between hourly sap flow rate and environmental factors
项目名称 液流速率
F饱和水汽压差
VPD光合有效辐射
PAR空气温度
Ta相对湿度
RH风速
WS40 cm土壤温度
TSF 1 0.342** 0.881** 0.343** −0.209 0.043 0.039 VPD 1 0.306** 0.293** −0.881** 0.155** −0.196** PAR 1 0.311** −0.167 0.087* 0.006 Ta 1 0.138** −0.173* 0.708** RH 1 −0.226* −0.497** WS 1 −0.134** TS 1 注：**表示在置信度为0.01时，相关性是显著的。*表示在置信度为0.05时，相关性是显著的。
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表 3 日尺度下树干液流速率与环境因子的相关性
Table 3 The correlation between daily sap flow rate and environmental factors
项目名称 液流速率
F饱和水汽压差
VPD光合有效辐射
PAR空气温度
Ta相对湿度
RH风速
WS40 cm土壤温度
TSF 1 −0.909** 0.964** 0.335 −0.059 0.330 0.252 VPD 1 −0.877** 0.127 −0.846** 0.217 −0.260 PAR 1 0.379* −0.096 0.147 0.092 Ta 1 0.386* −0.433* 0.780** RH 1 −0.441* 0.615** WS 1 −0.324 TS 1 注：**表示在置信度为0.01时，相关性是显著的。*表示在置信度为0.05时，相关性是显著的。
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表 4 逐步多元回归分析
Table 4 Stepwise multiple regression analysis
预测变量 R R2 调整后R2 标准估算误差 PAR 0.900a 0.810 0.809 132.336 2 PAR，VPD 0.903b 0.815 0.814 130.786 6 PAR，VPD，Ta 0.904c 0.817 0.816 130.135 5 PAR，VPD，Ta，RH 0.908d 0.824 0.819 127.672 4 注：因变量F。
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表 5 回归系数和显著性检验
Table 5 Regression coefficient and significance test
非标准化系数 标准系数 B 标准误差 B t值 b0 430.322 90.430 4.759 b1 0.421 0.008 0.869 50.937 b2 −210.198 40.247 −0.309 −4.357 b3 14.409 2.357 0.207 6.114 b4 −7.201 1.340 −0.367 −5.375
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