百望山森林公园典型林地森林水源涵养功能研究

杨 俊 赵新航 张丹丹

(首都绿色文化碑林管理处,北京 100094)

森林作为陆地生态系统的主体,是生物圈生态系统中分布最广、类型最丰富、结构最复杂的生态系统,是自然界最完善的资源库、蓄水库、碳贮库和能源库,占近30%的陆地面积,却能产生地球60%以上的生物量,对改善生态环境、维护生态平衡和促进经济社会可持续协调发展起着决定性的作用[1-2]。其不仅为人类提供重要的社会和经济产品与服务,还具有涵养水源、保育土壤、固碳释氧、积累营养物质、净化大气环境、森林保护、生物多样性保护和森林游憩等多种生态服务功能[3-4]。

森林涵养水源功能主要包括拦蓄洪水、调节径流和净化水质等[5]。拦蓄洪水是指森林通过减少洪水发生危险提供的一种效益。在山区,雨季高强度降雨事件经常引发洪灾、泥石流和滑坡,森林通过植被冠层、枯落物层和土壤层截留一部分雨水,减少直接落在森林地表的降水量,从而大大减少洪灾、泥石流和滑坡发生的概率。调节径流是指森林通过雨季存储降雨,在旱季补给河道,从而稳定河道旱季流量。净化水质是指森林通过河流、湖泊和含水层来过滤、保持和存储水资源。

森林的水源涵养能力除了与森林的生长特征相关外,也受土壤的孔隙结构、质地等因素影响[6-7]。土壤毛管孔隙蓄存的水分不能补给江河或地下水,只能供给植物根系吸收或土壤蒸发,而非毛管孔隙除为饱和土壤水分提供通道外,还为水分的暂时贮存提供了空间,是土壤快速贮水场所,它体现了林地调节洪水,蓄洪作用能力,也反映了非毛管孔隙对降水的短期停滞量;而土壤排水能力反映在大雨过后土壤吸饱的水分通过土壤的大孔隙向下渗漏到地下水层或通过侧向径流和地下径流缓慢流向溪谷的能力,是非降水时期或旱季森林溪谷径流水和江河、水库的泉源。

依据2018年7月正式印发的《北京市生态保护红线划定方案》,按主导生态功能划分,百望山是太行山余脉,属小西山一带,是重要的水土保持类型功能区,在涵养水源、调节径流、固持土壤等生态保护方面具有重要作用。本研究以百望山的4种典型林地(即侧柏林、油松林、元宝枫林和黄栌林)为研究对象,开展了不同类型林地的水源涵养效益和水土保持功能的监测和调查,分析并评估其水源涵养功能,旨在加深管理单位和公众对百望山森林水源涵养功能的科学认知,为实现百望山森林生态系统的科学管理和保护提供基础数据和理论指导。

1 研究区概况

百望山属太行山余脉,是太行山延伸到华北平原最东端的山峰。主峰海拔210m,总面积244.6hm2,植被茂密,属温带落叶阔叶林区。百望山森林公园现有森林总面积246.34hm2,主要为新中国成立后的人工营造林,现已全部纳入国家级重点生态公益林,林地面积227.46hm2,森林覆盖率达92.34%。在林地中针叶林面积111.7hm2,以油松、侧柏为主,占林地总面积的47.7%,面积较广;阔叶林面积13.2hm2,以元宝枫、黄栌、刺槐为主;针阔混交林面积109.1hm2,混交形式有油松×山杏、侧柏×栓皮栎等。百望山属典型的北温带半湿润大陆性季风气候,夏季高温多雨,冬季寒冷干燥,春、秋短促。全年无霜期180～200天,西部山区较短。其中2007年平均降水量483.9mm,为华北地区降水最多的地区之一。降水季节分配很不均匀,全年降水的80%集中在夏季6—8月,7月和8月常有大雨。

2 研究方法

2.1 监测点设置

根据百望山林地类型的空间分布特征(见图1),通过结合百望山遥感影像图、DEM图,并根据已有植被调查资料,选取有代表性的10块样地进行园区森林健康和水源涵养监测和评估。此外,在百望山森林公园内建设了4个20m×5m的林地径流小区,对径流区内降雨、径流量、径流水质、土壤水分等水文参数进行监测,用以监测与评估不同林地径流调控功能。以油松、侧柏为代表的针叶林和以元宝枫、黄栌为代表的景观阔叶林为研究对象。4种优势种面积合计186.72hm2,占百望山林地面积达80%,见表1。

表1 4种典型林地面积统计

2.2 样地与监测小区设置

调查样地基本信息见表2,在所挑选样地内建立1个20m×20m的乔木样方、2个5m×5m的灌木样方、2个50cm×50cm的草本样方、2个30cm×30cm的枯落物样方,并记录样地编号、调查日期、调查人员、经纬度、海拔、坡度、坡向、坡位、植被类型、群落结构等信息。径流小区的基本信息见表3。

表2 调查样地基本信息

表3 监测径流小区基本信息

2.3 样地与监测小区设置

森林土壤蓄水能力可用单位面积蓄水容量来表示[8]:

S=10000hp

(1)

式中:S为蓄水能力,t/hm2;h为土壤平均厚度,m;p为土壤非毛管孔隙度,%。

3 研究结果

3.1 不同林地水源涵养能力监测与评估

水源保护林的生态效益主要体现在水源涵养、调节气候、林木生长、保育土壤等方面。分别以水文水质、气象、植被和土壤等方面的监测数据为基础,分析百望山林地水源涵养、水土保持生态效益。

通过对百望山各植被类型土壤物理性质的测定,可计算得到不同植被类型土壤持水特性及蓄水能力[9-10],结果见表4。由表4可见,百望山各林地土壤的最大蓄水能力为1130.50～1454.50t/hm2,其中,油松林地土壤蓄水能力最大,侧柏林最小。

表4 百望山不同植被类型土壤持水特性和蓄水能力

3.2 不同林地径流调节功能监测与评估

3.2.1 降雨监测

2022年6—10月油松和侧柏林内的气象站记录的降雨数据见表5。监测期内,共发生降雨19场,根据《降水等级标准》(GB/T 28592—2012),包括11场小雨(0.1～9.9mm)、3场中雨(10～24.9mm)、3场大雨(25～49.9mm)和2场暴雨(50～99.9mm)。监测期内最大降雨在7月28日,降雨量为57.8mm,观测期间累计降雨量为292mm,见图2。

表5 百望山气象站监测期降雨特征

图2 气象站监测期累计降雨量

3.2.2 小区土壤水监测

监测期内最长的降雨间歇期是2022年8月22日至9月8日,图3为油松林在这段降雨间歇期的土壤水分变化情况。地下0～10cm土层的土壤含水率递减速度最快,从38.2%下降至22.9%。10～30cm土层的含水率始终保持最高,从40.6%下降至27.3%。30～50cm的土壤水分(36.6%)在8月22日略低于0～10cm土层,但自8月25日开始土壤含水率高于0～10cm土层,最终土壤含水率为27.4%,仅次于10～30cm的土壤含水率。50～70cm的土壤含水率始终最低,且变化最为缓慢,在20.5%～26.1%之间。

图3 降雨间歇期8月22日至9月8日油松小区各土层含水率

8月22日—9月9日,侧柏林0～10cm土层的含水率最高(见图4),递减速率最快,从55.9%下降至27.1%;油松林次之,从38.2%下降至22.9%;黄栌林和元宝枫林的初始含水率相近,明显低于侧柏林和油松林,土壤含水率变化不明显,黄栌林和元宝枫林的含水率分别为18.7%～23.5%和19.4%～23.5%;元宝枫林的土壤含水率探针可能受到外界因素扰动,在9月2—8日之间出现波动。

图4 降雨间歇期8月22日至9月8日各小区0～10cm土层含水率

3.2.3 小区径流量监测

根据流量计监测数据,侧柏径流小区共监测到6场有效降雨产流[11-12],总径流量为25.2L;油松径流小区共监测到9场有效产流,总径流量为1495.4L;黄栌径流小区共监测到有效产流4场,总径流量274.0L;元宝枫径流小区共监测到有效产流9场,总径流量为312.4L。

2022年8月6日,侧柏和油松林气象站测得降雨23.0mm,黄栌林气象站测得降雨24.0mm,元宝枫林气象站测得降雨15.4mm,各径流小区径流总量见图5。其中,油松小区产生的径流总量最多,为664.8L;侧柏小区产生的径流总量最少,为16.8L;黄栌小区和元宝枫小区径流总量较为相近,分别为49.4L和34.6L。

图5 8月6日降雨各径流小区产流量

8月6日油松小区的产流量是监测期间的最大值,其降雨-径流过程见图6,可能由于8月5日的降雨使油松小区产生了113L的径流,土壤含水率较高,22:40,径流开始产生。23:00的降雨量强度达0.7mm/min,23:10时洪峰流量为9.6L/min。23:30达到最大雨强,为0.78mm/min,对应的洪峰产生时间为次日0:20,洪峰流量为8.42L/min,可以看出径流小区有一定的洪峰延迟作用。0:20～2:00,降雨中止但小区仍持续产生径流,而2:00～2:10分的降雨强度较小,未能超过土壤的下渗速度,所以未能产生径流。

图6 8月6日中雨状况下油松小区的径流响应

3.2.4 小区径流水质监测

3.2.4.1 泥沙监测

监测期间,分别在8月7日、8月13日、9月11日和9月13日对各径流小区进行径流采样,各径流小区径流中泥沙含量见图7。不同降雨场次后径流中泥沙含量差异明显,8月13日取样泥沙含量明显高于其他3次取样。这是因为8月12日场降雨量较小,各区域的降雨量在2～3.8mm,各小区产生的径流量均较少,使泥沙的浓度相对较高。对比各径流小区的径流泥沙量,发现在不同降雨中侧柏林、油松林和元宝枫林径流小区的径流中泥沙含量无明显规律。黄栌林的地表植被覆盖较多,且黄栌根系可能对径流小区内土壤性质有一定的改良作用。从监测数据来看,黄栌林小区在8月7日、8月13日、9月11日、9月13日取样径流中泥沙含量分别为0.04g/L、3.9g/L、0.18g/L和0.09g/L,明显低于其他径流小区。

图7 各径流小区径流泥沙含量

3.2.4.2 径流营养元素浓度

图8 各径流小区径流中营养元素浓度

3.2.4.3 重金属浓度监测

各径流小区径流中均几乎未检测出Ni、Cd和Pb(见表6),侧柏林和元宝枫林的径流中几乎不含Cr(前者平均浓度为0.06μg/L,后者未检出),明显低于油松林(5.69μg/L)和黄栌林(23.43μg/L)。油松林径流中Fe的平均浓度最高,达到14.91μg/L,明显高于黄栌林(8.92μg/L)、侧柏林(8.07μg/L)和元宝枫林(1.32μg/L)。油松林和侧柏林径流中Mn的平均浓度(分别为15.35μg/L和9.36μg/L)明显高于元宝枫林和黄栌林(分别为0.71μg/L和0.34μg/L)。侧柏林径流中Cu和Zn的平均浓度(分别为5.79μg/L和7.17μg/L)依次高于油松林(4.84μg/L和1.89μg/L)、黄栌林(2.89μg/L和1.69μg/L)和元宝枫林(1.9μg/L和0.17μg/L)。样地土壤本身性质、树根分泌物、人为影响等可能是影响径流中重金属浓度的主要因素。整体来看,临近山脚、易受人为影响的侧柏林和油松林径流中重金属的浓度高于黄栌林和元宝枫林,而海拔最高的元宝枫林径流中重金属浓度最低。

表6 百望山各径流小区径流中重金属浓度 单位:μg/L

4 结 论

本研究通过在油松、侧柏、元宝枫、黄栌林地内标准样地开展植被、土壤、生物多样性调查,修建标准径流小区,构建气象、水文等自动监测系统,综合评估百望山森林公园不同类型林地的水源涵养功能。研究取得的主要结论如下:

a.各林地土壤的蓄水能力为1130.5～1454.50t/hm2,其中,油松林地土壤蓄水能力最大,侧柏林最小;调查林地0～30cm土层土壤容重为1.38～1.44g/cm3,土壤毛管孔隙度为39%～44%,非毛管孔隙度为4%～5%,黄栌林地土壤砾石含量最高,容重最大;油松林地土壤孔隙度大,容重最低。

b.2022年7—9月,侧柏径流小区共监测到6场有效降雨产流,总径流量为25.2L;油松径流小区共监测到9场有效产流,总径流量为1495.4L;黄栌径流小区共监测到有效产流4场,总径流量274.0L;元宝枫径流小区共监测到有效产流9场,总径流量为312.4L;黄栌林的地表植被覆盖较多,且黄栌根系对径流小区内土壤性质具有改良作用,黄栌林径流小区径流泥沙含量明显低于其他径流小区。