森林植被冠层是森林生态系统与外界环境相互作用的第1界面层，影响森林生态系统的生态水文过程。大气降雨通过森林冠层后，被分成3种不同组分，分别为穿透雨、树干茎流和林冠截留，林冠截留不仅改变降雨的空间分布格局，影响着流域输入与输出的水量，而且改变降雨的能量特性，深刻影响流域径流与侵蚀的形成与发展，是森林生态系统重要的生态水文功能[1-3]。

国内外学者对林冠截留做了大量的系统研究，积累了大量关于截留量与截留率的实测值，掌握了典型区域森林植被的冠层截留特征。石培礼等[4]发现林冠截留率为19.85%±7.16%，变动范围在11.4%~34.3%；刘世荣[5]对我国不同气候、不同森林植被类型的冠层截留特征的系统研究，也表明我国主要森林植被类型的年平均林冠截留率在11.40%~34.34%，变动系数在6.86%~55.05%。当前，关于森林植被冠层截留特征的定量研究，多为基于常规性监测研究和林冠截留模型对林冠截留量及其组分构成的估算和预测[6]。其中，模型的发展经历了经验模型、半经验半理论模型、理论模型[7-11]，尤以Gash解析模型及其修正的解析模型应用最为广泛[12-14]。同时，也有学者试图改进林冠截留的试验研究方法，如李想等[15]基于人工降雨条件研究幼树的林冠截留特征并建立动态截留模型，研究发现与野外监测结果较为一致。基于上述研究方法，学界开展了关于森林生态特征与林冠截留关系的研究，Dijk等[16]认为叶面积指数对林冠截留和林内穿透雨具有重要的影响。黄团冲等[17]对青海大通白桦林的叶面积指数、冠层孔隙度和郁闭度等生态特征与冠层截留关系进行了研究后发现：叶面积指数对林冠截留影响最大。刘泽彬等[18]对华北落叶松(Larix principis)林冠层截留的研究结果表明林冠截留率与叶面积指数呈显著正相关关系。Fleischbein等[19]系统研究了厄瓜多尔山地森林生态特征与林冠截留的关系，结果表明林冠截留量出现空间差异的主要原因是叶面积指数的变化。通过上述研究可以看出，叶面积指数在很大程度上影响林冠截留量，在林冠截留模型模拟研究中可以将叶面积指数作为林冠模型构建的控制性参数[20]。

目前，冠层截留的研究通常是在1个雨季或多个雨季的大气降雨、林内穿透雨以及树干茎流的实测数据基础上开展的，对于干旱少雨、严重缺水的地区则要在更长的时间跨度下进行分析研究。当前关于干旱半干旱地区较短时间跨度下森林植被林冠截留的试验方法比较缺乏，虽然人工模拟降雨可以解决试验降水问题，然而对于高大灌木乃至乔木林冠截留的研究仍然有限。鉴于此，本研究在大量野外调查的基础上，通过控制叶面积指数对森林植被的树冠进行模拟，在室内人工模拟降雨试验条件下系统研究刺槐、油松、侧柏等树种的林冠截留特征，以期为干旱半干旱地区的林冠截留和森林水文循环研究提供新的试验方法，为森林生态水文过程和影响机制的研究提供实践与理论基础。

研究区位于北京林业大学首都圈森林生态系统国家定位观测研究站(E 116°05′39″~116°05′31″，N 40°03′27″~40°03′56″)，地处太行山北部，燕山东端，平均海拔430 m，为典型的土石山区，属华北暖温带半湿润半干旱大陆性季风气候区。年降水量600~700 mm，其中6—9月占70%~80%，年蒸发量高，为1 200 mm；全年平均日照时间2 662 h，全年平均气温15.6 ℃，平均最大和最小气温分别为41.6 ℃和-11.6 ℃；土层厚度95 cm，表层为黏土，含石量较少，深层土壤砾石较多。该区森林植被以侧柏(Platycladus orientalis)、油松(Pinus tabulaeformis)、栓皮栎(Quercus variabilis)和刺槐(Robinia pseudoacacia)人工林为主，森林覆盖率85%，林下主要灌木有荆条(Vitex negundo var. heterophylla)和孩儿拳头(Grewia biloba var. parviflora. Hand. Mazz)等，草本主要有求米草(Oplismenus undulatifolius (Arduino) Beauv.)、披针叶苔草(Carex lanceolata Boott)及铁杆蒿(Artemisia gmelinii)、蚂蚱腿子(Myripnois dioica Bunge)等。

2018年7—9月，在研究区内选取代表性地段，设置油松、刺槐、侧柏10 m×10 m的样地各1个，并进行样地基本特征调查(表 1)。

林外降雨的测定：利用鹫峰的自动气象站进行记录，每10 min记录1次，并在样地旁边的空地上布置2个直径为的300 mm的集雨器，离地面约50 cm，清除附近高于塑料桶的地被植物，用于雨量修正。

林内穿透雨的测定：在样地区域范围内选择最具代表性的矩形区域，在对角线的2头与中心位置安装雨量筒，总点位数为5个(确保所测穿透雨量更具有样地代表性)，当雨水结束后，测量雨水的总量，进而求解平均值，得到林内穿透雨量。

树干茎流的测定:每个样地选择标准木5株，在标准木距地面1.3 m处的树干上选择树皮光滑处(如果树皮粗糙，用刀具修除粗糙的周皮后)，用高密度不透水直径25 mm的塑胶软管从中剖开包裹树周，扎成领带状，内插1根直径为2 cm的PVC管导水。固定后，涂抹密封胶，防止雨水外泄。PVC导水管下端接1个30 L的塑料桶。将塑料桶内的雨水完全聚集，测量其体积，带入相关的数学关系式，就能够得到最终的结果。采用的数学关系式为

式中: F为树干茎流量，mm；n为标准木株数; N为样地内的林木总株数；S为样地面积，mm2；Ci为第i株标准木的树干茎流体积，mL。

林冠截留量的测定:该参数能够借助林冠层水量平衡原理来求解，也就是林外降水量减去穿透量与树干茎流量。公式为

式中: I为林冠截留量，mm；P为林外降雨量，mm；T为林内穿透雨量，mm。

制作分别模拟油松、刺槐及侧柏林冠用模型各1个，林冠模型主干采用长1.5 m，直径150 mm的空心钢管，下端用倾斜的钢片密封，并在最低处布设一直径25 mm的钢管以供模拟实验中树干茎流的收集，结合野外和室内试验条件以及雨滴达到最终动能所需降雨高度要求，主体钢管上每间隔300 mm设置1层模拟枝干，采用直径为50 mm的钢管嵌入焊接在主体钢管上，共设5层，每层3个，具体情况详见表 2和图 1。使用型号FDY-01式翻斗式雨量传感器、WS-5921N系列无线网络数据采集仪以及降雨信息采集软件组成的实验用降雨信息采集系统对实验过程中林内穿透雨、树干茎流进行测定，其中3个翻斗式雨量传感器进行穿透雨的测量，1个翻斗式雨量传感器进行树干茎流的测量(图 2)。

用于模拟降雨的系统为QY JY-503C，其最初由西安清远科技测量公司研发，总面积为256 m2，能够被分割为4大降水区，有效降水高度为12 m，可设置数个雨量筒对降水量展开测量，降水强度的变化区间为10~300 mm/h，整个过程完全由计算机自动化操作，实现精准控制。喷头采用旋转下喷式，其优势在于喷水开始时就具备初速度，确保到达地面时达到相应的速度要求；形成的雨滴为各种直径的小水滴，具体分布为0.2~5.0 mm。与天然降水非常类似，能够将真实的状况较好的模拟出来。同时保证降雨均匀度可达80%。每次模拟试验前均对雨强进行校验。

本研究选择刺槐、侧柏、油松树种的侧枝，将侧枝插入相应树种林冠模型内进行固定，在天气晴朗、天空无云时空旷无遮挡处用冠层分析仪(LAI-2000)测量模拟林冠的叶面积指数，每个树种均搭配出3种不同的叶面积指数，其中1组叶面积指数与天然样地叶面积指数值相近(如表 3)，分别进行不同叶面积指数同等降雨量下，不同树种模拟林冠截留试验以及相同叶面积指数不同降雨量下，不同树种模拟林冠截留试验，每个林冠相邻场次降雨试验的时间间隔控制在8 h以上，保证降雨后模拟林冠充分干燥。共计进行90场降雨，其中包含1组重复试验。

试验期间(2018年7月—2018年9月)共观测降雨事件22场，累计总降雨量为262.50 mm，单次最大降雨量为40.00 mm，单次最小降雨量为0.40 mm，单次平均降雨量为11.93 mm。

由分析22场降雨事件的实测数据(表 4)可知：刺槐林内穿透雨量为188.45 mm，占林外降雨量的71.79%；侧柏林内穿透雨量为178.08 mm，占林外降雨量的67.84%；油松林内穿透雨量为167.57 mm，占林外降雨量的63.84%。

如图 3所示：随着林外降雨量增大，刺槐、侧柏和油松林内穿透雨量不断增大，且与林外降雨量呈线性函数关系且拟合程度均较高，经检验，方程均达到显著性要求(P < 0.01)。而林内穿透雨率(穿透雨量与降雨量的比值)随着林外降雨量的增加先快速增加，然后趋于平稳，二者呈幂指数函数关系(如图 4)，经检验，方程均达到显著性要求(P < 0.01)。可以看出，相同降雨量条件下刺槐的穿透雨量及穿透雨率均大于侧柏和油松，这是因为刺槐样地的叶面积指数最小，样地郁闭度低于侧柏和油松样地，导致林内穿透雨量较多。

刺槐树干茎流量6.76 mm，占林外降雨量的2.58%；侧柏树干茎流量6.15 mm，占林外降雨量的2.34%；油松树干茎流量4.73 mm，占林外降雨量的1.8%。如图 5所示，树干茎流量与林外降雨量呈线性正相关关系，经检验，方程均达到显著性要求(P < 0.01)。根据相关研究，方程Y轴的截距与斜率的比值即为产生树干茎流的最小降雨量，因此刺槐样地产生树干茎流的最小降雨量为0.96 mm；侧柏样地产生树干茎流的最小降雨量为1.12 mm；油松样地产生树干茎流的最小降雨量为2.09 mm。

刺槐样地林冠截留量为67.29 mm，占总降雨量25.63%；侧柏样地林冠截留量为78.27 mm，占总降雨量的29.82%；油松样地林冠截留量为90.20 mm，占总降雨量的34.36%。如图 6所示，林冠截留率与降雨量呈幂指数函数关系且随着降雨量增大先快速减小，后趋于平稳，经检验，方程均达到显著性要求(P < 0.01)。当次降雨量较小时，林冠没有达到饱和，林冠截留率会出现较大的情况(如降雨量为0.6 mm时，刺槐截留率高达75%，侧柏高达80%，而油松达83.3%)。

人工降雨大厅实验条件下的模拟林冠研究，分别进行了刺槐、侧柏、油松各3组不同叶面积指数的模拟林冠在不同降雨量条件下的实验，各模拟林冠总降雨量为38.33 mm，单次最大降雨量为12.5 mm，单次最小降雨为3.33 mm，单次平均降雨量为7.67 mm。模拟刺槐1平均林冠截留量为1.47 mm，平均林冠截留率为22.46%；模拟刺槐2平均林冠截留量为1.80 mm，平均林冠截留率为26.73%；模拟刺槐3平均林冠截留量为2.06 mm，平均林冠截留率为30.20%。模拟侧柏1平均林冠截留量为1.79 mm，平均林冠截留率为26.46%；模拟侧柏2平均林冠截留量为1.96 mm，平均林冠截留率为28.69%；模拟侧柏3平均林冠截留量为2.28 mm，平均林冠截留率为32.52%。模拟油松1平均林冠截留量为2.07 mm，平均林冠截留率为29.78%；模拟油松2平均林冠截留量为2.24 mm，平均林冠截留率为32.25%；模拟油松3平均林冠截留量为2.42 mm，平均林冠截留率为34.99%。

将不同降雨量条件下各模拟林冠的穿透雨量、穿透雨率、树干茎流量、林冠截留率与降雨量的关系绘制成图 7、8、9和10。由该4图可知，各模拟林冠的穿透雨量、穿透雨率、树干茎流量均随着林外降雨量的增加而增加，林冠截留率随着降雨量的增加而减少，穿透雨量与树干茎流量均与降雨量有较好的线性关系。穿透雨率会随着降雨量的增加先增加较快而后趋于平稳，林冠截留率会随着降雨量的增加先减少较快而后也趋于稳定，二者均与降雨量有较好的非线性关系，均与天然样地的结果相一致。同时，同一树种的模拟林冠随着叶面积指数的增加，其相同降雨量条件下的穿透雨量、穿透雨率、树干茎流量均呈减少的趋势，而林冠截留率呈增加的趋势。说明单位林地面积上叶片表面积的增加可以有效的拦截更多的雨水，对雨水形成更大的阻拦从而降低穿透林冠的雨量，同时更大的叶表面积也会导致林冠淋湿过程需要的降雨量变大，更难产生树干茎流。

分别将叶面积指数与样地叶面积指数相近的模拟刺槐3林冠、模拟侧柏3林冠以及模拟油松3林冠的林冠截留特征值与样地的林冠截留特征值进行对比，各模拟林冠总降雨量均为38.33 mm，结果如表 5所示。

模拟刺槐3林冠穿透雨量、树干茎流量和林冠截留量分别为26.85 mm，1.17 mm和10.31 mm，分别占总降雨量的70.05%，3.05%和26.9%；模拟侧柏3林冠穿透雨量、树干茎流量和林冠截留量分别为25.82 mm，1.13 mm和11.38 mm，分别占总降雨量的67.36%，2.96%和29.68%；模拟油松3林冠穿透雨量、树干茎流量和林冠截留量分别为25.02 mm，1.19 mm和12.12 mm，分别占总降雨量的65.28%，3.10%和31.62%。如表 5所示：从平均林内穿透雨率来看，模拟刺槐3和侧柏3林冠均小于天然样地值，模拟油松3林冠大于样地值，这可能是因为模拟刺槐3和侧柏3林冠叶面积指数大于天然样地而模拟油松3林冠叶面积指数要小于天然样地；从平均树干茎流率来说，模拟林冠值均大于样地值，这可能是因为模拟的林冠缺乏对树干的模拟，导致与实际情况相比，林冠缺少树干湿润的过程，平均树干茎流率出现偏大的情况；从平均林冠截留率上看，模拟的林冠值均大于天然样地值，但偏差较小，出现偏差的原因可能是样地的实测数据中，从林冠以滴落的形式到达地面的这部分雨量被计入穿透雨内，而模拟林冠的截留量里却包含这部分雨量。

笔者从天然降雨条件下自然林的林冠截留特征研究与人工降雨条件下模拟林冠的截留特征研究出发，对林冠截留研究试验的方法进行新的尝试。根据样地实测林冠截留数据分析可知，穿透雨量与林外降雨量呈显著的线性正相关关系，这与陈丽华等[21]对北京山区典型森林林冠截留特征研究相一致，而穿透雨率随着林外降雨量的增加先快速增大，后趋于平稳，二者呈幂指数函数关系。这与尹准生等[22]对黄土高原半干旱区油松人工林冠层截留研究结果一致。而人工降雨试验下模拟林冠的林内穿透雨量、穿透雨率与降雨量关系的曲线规律与样地的曲线规律一致。模拟林冠在人工降雨条件下穿透雨量随叶面积指数的增加而减少与黄团冲等对青海大通白桦林冠层降雨再分配研究发现的规律相一致[17]。从穿透雨率上看，天然降雨条件下刺槐、侧柏、油松3个样地的林内穿透雨率与叶面积指数相似的3树种模拟林冠的林内穿透雨率相比，偏差较小(分别为1.29%、0.51%和-1.42%)，这是由叶面积指数不同造成的。

研究表明，除降雨特征外，树木胸径、树皮吸水能力、冠形结构等均能够影响树干茎流量[23]，模拟林冠用分枝角度、叶面积指数的不同均可造成树干茎流量及茎流率的差异。天然降雨条件下，树干茎流量与林外降雨量均呈显著的线性正相关关系，而人工降雨条件下模拟林冠的树干茎流量与降雨量关系的曲线与样地较为一致。从树干茎流率上看，天然降雨条件下刺槐、侧柏、油松3个样地的树干茎流率与叶面积指数相似的3树种模拟林冠的树干茎流率相比，模拟值高于样地值。可能一方面是因为模拟的林冠缺乏对树干的模拟，另一方面可能因为与单株模拟林冠相比较而言，尽管叶面积指数相似，但林冠结构导致单株模拟林冠对降雨阻拦作用要强于样地的平均水平，林冠打湿的过程也需要更多的降雨量。但众多学者研究表明树干茎流一般较小，占降雨总量的比值≤5%[17, 24-26]，故而模拟林冠值与样地实测值差别较小。

在林冠截留量方面，无论是林冠的总截留率还是模拟林冠的总截留率均在10%~40%之间，与之前的研究相一致[27]，林冠截留率也与前人研究针叶林、阔叶林的林冠截留率变动范围分别为14.5%~50%和11.2%~26.17%相符[28-29]。样地林冠截留率与降雨量呈幂指数函数关系，而模拟林冠林冠截留率与降雨量关系规律与样地较为一致；天然降雨条件下刺槐、侧柏、油松3个样地的林冠截留率与叶面积指数相似的3树种模拟林冠的林冠截留率相比，偏差分别为-4.57%、-2.7%、0.63%。较刺槐而言，本模拟实验对侧柏及油松的林冠模拟情况较好，究其原因可能是侧柏和油松的冠形均近似为塔形，在试验中对2树种模拟的林冠在冠形的还原度方面较好，而模拟刺槐林冠对原树种的冠形还原度没有模拟侧柏和油松的好。

本研究所用试验方法对林冠截留特征值的研究中，各特征值与降雨量的关系均与天然降雨条件下样地的实测规律相一致。说明该试验方法可用于林冠截留的研究，但同时本研究中存在一些问题，如研究中的林冠模型并未增加对树种树干的模拟，模型中分枝角度及分枝层数的选取和考量都会造成试验与样地实测值之间的差异。由于研究期间降雨大厅试验条件所限，未能进行更多叶面积指数梯度以及降雨量梯度的试验，对数据分析的普适性造成一定的困扰，今后的研究应对人工降雨试验条件下的林冠的模型进行优化的同时进行更多不同叶面积指数梯度、降雨量梯度的试验，以便完善试验数据，从而可以更好的反映天然降雨条件下林冠对雨水的截留特征。

1) 研究期内，实测刺槐样地的穿透雨、树干茎流、林冠截留量分别占同期林外降雨量的71.34%、2.58%和26.08%；侧柏样地的穿透雨、树干茎流、林冠截留量分别占同期林外降雨量的67.87%、2.34%和29.79%；油松样地的穿透雨、树干茎流、林冠截留量分别占同期林外降雨量的63.86%、1.8%和34.34%。3个树种的林冠截留能力均处于不同林分林冠截留能力中的中上水平(10%~40%)。

2) 模拟林冠的人工降雨研究与天然降雨条件下的样地实测值相比，虽然穿透雨量、穿透雨率、树干茎流量与林冠截留率等特征值与样地实测存在差别，但模拟林冠的各截留特征值与林外降雨量关系的曲线与天然降雨条件下样地实测规律一致。

3) 本研究所用人工降雨条件下的林冠截留试验方法以叶面积指数为控制变量的林冠模型在人工降雨条件下对针叶树种林冠截留特征的模拟较好，可用于对树种林冠截留特征的研究。