王喜娜 何嘉茜

（1.廣東生態(tài)工程職業(yè)學(xué)院,廣東 廣州 510520；2.廣東碧桂園學(xué)校，廣東 佛山 528312）

蒸散發(fā)是全球水、能量和碳循環(huán)的重要組成部分和關(guān)鍵環(huán)節(jié)，與土壤-植物-大氣系統(tǒng)密切相關(guān)，是地球表層中能量循環(huán)和物質(zhì)轉(zhuǎn)化最為強(qiáng)烈的活動(dòng)層[1]。蒸散發(fā)過程涉及到土壤水文地質(zhì)和近地大氣紊流交換以及植物的生理活動(dòng)，對(duì)局地微氣候產(chǎn)生重要影響，是植物生長和生物產(chǎn)量的主要控制因素之一[2]。植物的蒸散發(fā)與園林、農(nóng)業(yè)、林業(yè)和水資源管理以及氣象監(jiān)測(cè)預(yù)警等密切相關(guān)，因此，對(duì)植物蒸散發(fā)的研究和耗水監(jiān)測(cè)分析有著重要的學(xué)術(shù)意義與社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

植物蒸散是一個(gè)復(fù)雜的物理現(xiàn)象和生理過程，包括從地表和植物表面的水分蒸發(fā)，以及通過植物表面和植物體內(nèi)的水分蒸散[1]。植物根系依靠滲透壓從水中或土中吸收水分后輸送到葉片, 然后經(jīng)植物桿徑、葉片以及花果表面蒸發(fā)到大氣, 稱為植物散發(fā)或蒸騰[3]。植物葉片的蒸騰作用可以幫助植物從土壤吸收水分，促進(jìn)光合作用；同時(shí)也可以使植物排出多余水分，降低葉面溫度，以適應(yīng)其生長和生理需求。影響植物蒸散的因素很多，主要包括植物生理特性、氣溫、光照、土壤含水量、大氣相對(duì)濕度和風(fēng)速等[3]。在相同的外部條件下，不同的植物種類以及同種植物的不同生長期，其蒸散耗水量也各不相同[4-5]。比如，1995—1997 年間，鼎湖山人工松林的年均降雨量和蒸散量是1 878 mm 和938 mm，7 月蒸散量最大，高達(dá)149 mm，最小為1 月只有22 mm[6]。精確地監(jiān)測(cè)和測(cè)算各個(gè)物種在不同生長期的蒸散量，是區(qū)域農(nóng)業(yè)物種選擇、城市生態(tài)景觀規(guī)劃和水資源精細(xì)化管理的基礎(chǔ)，可以幫助決策者根據(jù)不同的水資源等外部環(huán)境條件選擇種植不同的物種，或者根據(jù)不同的植物種類和生長周期輔以相應(yīng)的澆灌策略。陳友媛等[7]于2011 年7—11 月份對(duì)對(duì)春羽Philodenron selloum、綠蘿Scindapsus aureun和銅錢草Hydrocotyle vulgaris3 種水培盆栽景觀植物的蒸散量開展了定量監(jiān)測(cè)，發(fā)現(xiàn)銅錢草的耗水量高達(dá)1 550 g.m-2.d-1，是同期春羽和綠蘿耗水量的2.1倍和3.6 倍。

盆栽花卉是城市生態(tài)景觀與園林建設(shè)的主要內(nèi)容之一，具有廣闊的市場(chǎng)容量和巨大的社會(huì)經(jīng)濟(jì)價(jià)值與美學(xué)價(jià)值[8]。例如，長壽花Narcissus jonquilla長期占據(jù)丹麥盆栽花卉銷售產(chǎn)值之冠，而荷蘭的長壽花產(chǎn)值已達(dá)千億美元[9]。城市家庭的盆栽花卉養(yǎng)殖已成為市民生活和城市景觀的重要組成部分；然而，我國在盆栽花卉養(yǎng)殖技術(shù)研究中，除了如王梓等[10]和陳友媛等[7]研究外，對(duì)花卉的蒸散耗水和澆水量多數(shù)以定性描述為主，缺乏對(duì)花卉蒸散量和需水量的定量化監(jiān)測(cè)[11-12]。

植物蒸散量的監(jiān)測(cè)往往費(fèi)時(shí)費(fèi)力，成本較高，難以大規(guī)模的實(shí)施。多種方法已被開發(fā)出來估算區(qū)域或田塊尺度的蒸散量，諸如空氣飽和差法、氣溫積溫法、Penman 公式法和布德科公式法[6]。這些常用的植被蒸散量測(cè)算模型多用于區(qū)域尺度和田塊尺度的蒸散量測(cè)算[13-14]，而對(duì)于單株城市盆栽花卉的蒸散量計(jì)算的研究和應(yīng)用并不多見。本文的主要研究目的是選擇幾種常見的亞熱帶城市盆栽花卉，每天監(jiān)測(cè)其蒸散量，分析典型盆栽花卉在不同季節(jié)的蒸散耗水量變化及其主要影響因素，并改進(jìn)空氣飽和差法，為快速測(cè)算盆栽花卉的潛在蒸散量和自動(dòng)澆灌設(shè)計(jì)等提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究對(duì)象

本文研究對(duì)象為廣州市城市家庭常見的4 種成年盆栽花卉：銅錢草（HV）、長壽花（NJ）、碧玉Peperomia tetraphylla（PT）和蝴蝶蘭Phalaenopsis hybrid（PH)（圖1）。其生境為廣州市城區(qū)高層住宅陽臺(tái)花架，陽臺(tái)朝南，外有擋雨窗，免受雨水直淋，采光和透氣性良好，栽培方式為盆栽土養(yǎng)，人工根部澆水。

圖1 研究花卉與監(jiān)測(cè)設(shè)備Figure 1 The study plants and instruments

銅錢草屬傘形科和多年生挺水或濕生草本植物,株高可達(dá)15 cm，地下走莖發(fā)達(dá)，生長適合溫度20～25 ℃[15-17]。長壽花屬多年生草本植物，植株可高達(dá)40 cm，喜溫暖濕潤和陽光充足環(huán)境，生長適溫為15～25℃[11]。碧玉屬多年生簇生草本植物，植株高10～30 cm，喜濕潤半陰環(huán)境，生長適溫25 ℃左右，忌陽光直射[18-20]。蝴蝶蘭屬蘭科多年附生草本植物，主要分布在熱帶及亞熱帶地區(qū)，喜暖畏寒，生長適溫為16～27 ℃，10 ℃以下停止生長[12,21]。

1.2 監(jiān)測(cè)方法

常見的植物蒸散耗水量測(cè)定和估算方法有水文學(xué)法、微氣象學(xué)法、植物生理學(xué)法、遙感方法以及綜合模擬法，其中實(shí)測(cè)法有稱重法、氣孔計(jì)法、水文學(xué)法、能量平衡法等。針對(duì)家庭陽臺(tái)盆栽花卉體積小和不受雨水直淋的特點(diǎn)，本文采用電子秤稱重法直接測(cè)定盆栽花卉的蒸散量。電子秤由中山康諾電子有限公司生產(chǎn)，型號(hào)H-X，最大量程5 000 g，精度為1 g。同時(shí)，監(jiān)測(cè)水杯內(nèi)的水面蒸發(fā)量，用以表征整個(gè)大氣環(huán)境和太陽輻射能量的實(shí)際蒸發(fā)潛力。水杯放在陽臺(tái)外的窗臺(tái)上，盆栽花卉放在通風(fēng)良好的陽臺(tái)內(nèi)花架上，每個(gè)花盆下都配有接水托盤，水杯和花盆都不受雨水直淋；每天人工對(duì)花卉根部澆水，根據(jù)前1 d 的蒸散量控制澆水量，避免托盤積水，用稱重法直接測(cè)量澆水前后的花盆質(zhì)量，二者質(zhì)量差即為當(dāng)天的澆水量。在每次稱重前，記錄當(dāng)時(shí)的溫度和相對(duì)濕度，溫度濕度計(jì)放在陽臺(tái)內(nèi)的花盆旁邊，免受陽光直射；溫度濕度計(jì)由溫州盛測(cè)儀器儀表有限公司生產(chǎn)，型號(hào)為HTC-8（圖1），溫度測(cè)量范圍：-50～70 ℃，測(cè)量精度：±1 ℃，分辨率：0.1 ℃；相對(duì)濕度測(cè)量范圍：10%～99%，測(cè)量精度：±5%，分辨率：1%。

2019 年11 月1 日—2020 年10 月31 日，每天上午約7:30 時(shí)、晚上約19:30 時(shí)分別對(duì)花盆和托盤整體稱重，計(jì)算出早、晚的質(zhì)量差（ΔS），建立花盆（含托盤）的水量平衡公式（1）：

公式（1）中，ΔS為花盆在早、晚兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)的質(zhì)量差，P為花盆接收到的降雨量，W為人工澆水量，ET 為花盆的蒸散量，Q為滲流量。

每次對(duì)花卉澆水都在晚上花盆稱重后進(jìn)行，先測(cè)得ΔS的值，此時(shí)澆水量（W）為零；花盆放在陽臺(tái)內(nèi)不受雨淋，降雨量(P)為零；每次澆水量都略等于前1 d 的蒸散量，避免過量澆水導(dǎo)致下滲，且花盆底放置有收集滲水的托盤，托盤和花盆一起稱重，即使偶爾產(chǎn)生的少許滲流也被計(jì)入到花盆的蒸發(fā)量當(dāng)中，這樣滲流量（Q）也為零。根據(jù)花盆的水量平衡公式（1），當(dāng)P、W和Q都為零時(shí)，早、晚兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)花盆（包括托盤）的質(zhì)量差值就代表每盆花卉的蒸散量（ET）。

根據(jù)表1 所列的各個(gè)花盆的直徑（面積）和水的密度，可將每個(gè)花盆的蒸散質(zhì)量轉(zhuǎn)化為單位面積的蒸散量深度（mm）?；ɑ苊咳盏恼羯⒘看砥涿咳账璧暮乃?。由于花卉在12 h 內(nèi)的生長量遠(yuǎn)小于花卉的蒸散量，在公式（1）以及本文的蒸散量和耗水量分析中，未單獨(dú)考慮花卉的生長量。除了測(cè)量花盆的面積外，本文還測(cè)量了4盆花卉所有的葉片的總面積，計(jì)算出單位葉面積的年均蒸散量。本文所用風(fēng)速和降雨量數(shù)據(jù)來自廣州市氣象局國家標(biāo)準(zhǔn)氣象站（天河）。

表1 花盆直徑、總?cè)~面積及其監(jiān)測(cè)期內(nèi)（2019-11-1—2020-10-31）的蒸散量Table 1 The pot diameter, total leaf areas and the mean ET during 2019-11-1—2020-10-31

1.3 蒸散量測(cè)算

空氣飽和差法根據(jù)月平均的氣溫(T)和相對(duì)濕度(RH)計(jì)算田塊尺度的月蒸散量(ET)，其通用公式為：

公式（2）中，k是轉(zhuǎn)換系數(shù)，a和b表征植被ET 受氣溫和相對(duì)濕度的影響敏感度，T0為溫度調(diào)節(jié)參數(shù)。

根據(jù)4 種盆栽花卉的實(shí)測(cè)蒸散量對(duì)氣溫和相對(duì)濕度影響的敏感性，將公式（2）改為公式（3）：

根據(jù)植被蒸散量的連續(xù)監(jiān)測(cè)顯示，當(dāng)氣溫低于植物的適宜生長溫度時(shí)，植被的日蒸散量極低；而當(dāng)氣溫高于某一溫度時(shí)，植被的日蒸散量急劇上升。因此公式（3）中，增加一個(gè)溫度參數(shù)Tg，可代表最適宜植被生長的氣溫下限，并將氣溫影響指數(shù)a移到內(nèi)部作為實(shí)際氣溫與最佳生長氣溫比值的指數(shù)。每種花卉的T0、Tg、a和b4 個(gè)參數(shù)都用試差法，根據(jù)實(shí)測(cè)的 ET、T和RH 進(jìn)行敏感性分析與最大相關(guān)性交叉擬合，找到一套最優(yōu)的擬合參數(shù)范圍，最后確定轉(zhuǎn)換系數(shù)k。

將1 a 內(nèi)每天連續(xù)監(jiān)測(cè)的T、RH 和ET 數(shù)據(jù)按奇、偶天數(shù)分為兩組。奇數(shù)組數(shù)據(jù)用于率定模型參數(shù)（T0、Tg、a和b），通過敏感性分析和試差法，計(jì)算ET和公式（3）右邊除參數(shù)k以外的因子之間的Pearson 相關(guān)性系數(shù)，根據(jù)相關(guān)性最高確定最優(yōu)參數(shù)組合。偶數(shù)組數(shù)據(jù)用于模型驗(yàn)證，并用估算的ET 與實(shí)測(cè)ET 之間的Pearson 相關(guān)性系數(shù)和相對(duì)偏差評(píng)估模型的性能。

2 結(jié)果與分析

2.1 水面蒸發(fā)量

水杯水面蒸發(fā)量表征花卉養(yǎng)殖環(huán)境的最大蒸發(fā)潛力。從2019 年11 月1 日至2020 年10 月31日，水杯水面累計(jì)蒸發(fā)7 243 g（或2 251 mm）,日均蒸發(fā)6.2 mm，其中白天蒸發(fā)量是晚上的2.8倍（表1）；日蒸發(fā)量最大值出現(xiàn)在2020 年7 月17 日—19 日（日最高溫37 ℃，RH=60%，并伴隨3～4 級(jí)東南風(fēng)），高達(dá)16.2 mm。水面蒸發(fā)量與氣溫成正相關(guān)，與RH 成負(fù)相關(guān)；白天的蒸發(fā)量與RH 的相關(guān)性比晚上大（圖2）。根據(jù)日均氣溫和RH，改進(jìn)后的空氣飽和差法能較好地估算出水面的潛在蒸發(fā)量（R2=0.50， RD = -3.6%）（圖2）。

圖2 水杯水面蒸發(fā)量與氣溫（a,b）和RH(c, d)間的散點(diǎn)圖（2019/11/1-2020/10/31），以及模型估算蒸發(fā)量與實(shí)測(cè)蒸發(fā)量之間的散點(diǎn)圖（e，f）Figure 2 The scatter plots of the half-day glass cup evaporation against air temperature （a,b）and RH(c, d),and the estimated evaporation against the measurements (e,f)

從月尺度看（表2），日均蒸發(fā)量的最大值（7月）和最小值（3 月）發(fā)生月份分別對(duì)應(yīng)氣溫和RH 的最大值，說明在夏季氣溫對(duì)水面最大蒸發(fā)量起著主導(dǎo)作用，比如11 月和12 月份的日均RH 相同，但11 月的日均氣溫比12 月高4.6 ℃，11 月份的日均蒸發(fā)量也比12 月份的大1.6 mm。

表2 氣溫、相對(duì)濕度、水杯蒸發(fā)量和4 種花卉蒸散量每月的日均值,2019-11-1—2020-10-31Table 2 The daily mean air temperature, RH, glass evaporation and plant ET in each month during 2019-11-1—2020-10-31

在水面蒸發(fā)量中，由于住宅陽臺(tái)環(huán)境條件限制，本研究采用直徑為6.4 cm 的兩個(gè)玻璃杯盛水后平行監(jiān)測(cè)，取其平均值。但是，水杯的直徑遠(yuǎn)小于常規(guī)的氣象或者水文監(jiān)測(cè)中用的D20（直徑20 cm）和E601（61.8 cm）蒸發(fā)皿，所監(jiān)測(cè)到的水面蒸發(fā)量大于自然開闊水面的蒸發(fā)量，如廣州市地區(qū)2000—2012 年的年均水面蒸發(fā)量為1 150 mm[22]，而本文在2019 年11 月1 日至2020 年10 月31 日期間用玻璃杯監(jiān)測(cè)到的累計(jì)蒸發(fā)量高達(dá)2 251 mm，這主要是由于杯壁表面及其毛細(xì)作用對(duì)水面蒸發(fā)量的影響。本文增加了1個(gè)20.4 cm 口徑的蒸發(fā)皿代表D20 蒸發(fā)皿的蒸發(fā)量，與水杯一起在2020 年5 月16 日至6 月17 日連續(xù)監(jiān)測(cè)1 個(gè)月。玻璃杯的水面蒸發(fā)量與D20 水面蒸發(fā)量之間有很好的線性相關(guān)（CC=0.93），它與D20 水面蒸發(fā)量之間的折算系數(shù)為0.63。廣東地區(qū)采用D20 蒸發(fā)皿測(cè)得的蒸發(fā)量與自然水面蒸發(fā)量之間的折算系數(shù)在水文行業(yè)的推薦值為0.69[22]；因此，本文監(jiān)測(cè)的玻璃杯水面蒸發(fā)量與開闊水面蒸發(fā)量的折算系數(shù)為0.63×0.69 = 0.44。在這365 d 的監(jiān)測(cè)期，水面的自然蒸發(fā)量約等于2 251×0.44 =991 mm（2.7 mm/d），略低于2000—2012 年廣州市的平均水面自然蒸發(fā)量1 150 mm，表明我們用水杯監(jiān)測(cè)到的蒸發(fā)量及其與開闊水面自然蒸發(fā)量之間的折算系數(shù)是合理的。

2.2 花卉蒸散量

本文所指的花卉蒸散量為花卉所在土壤（輕基質(zhì)）蒸發(fā)量和花卉蒸散量之和。在這1 a 的監(jiān)測(cè)期，玻璃杯的水面蒸發(fā)量明顯高于銅錢草、長壽花、碧玉和蝴蝶蘭的日均蒸散量（圖3），分別為6.2、3.5、2.5、2.5 和1.8 mm/d，4 種盆栽花卉的蒸散量只相當(dāng)于玻璃杯水面蒸發(fā)量的56%、41%、40%和30%（表1）。4 種花卉中，銅錢草蒸散耗水量最大，比開闊水面的自然蒸發(fā)量（2.7 mm/d）高28%，接近耗水量最小的蝴蝶蘭的2 倍；在溫度較高和相對(duì)濕度較低的9—11 月，銅錢草的日均蒸散量甚至達(dá)到蝴蝶蘭日均蒸散量的3 倍（表2）；這與陳友媛等[7]的研究結(jié)果一致，銅錢草在7 至11 月份的日均耗水量是春羽和綠蘿耗水量的2.1 和3.6 倍；因此，銅錢草不是缺水城市適宜栽種的景觀植物。

圖3 日均氣溫、相對(duì)濕度、水杯日均蒸發(fā)量、4 種盆栽花卉的日均蒸散量Figure 3 The daily mean air T, RH and the daily ET for Glass cup, HV, NJ, PT, PH

除了計(jì)算單位花盆面積的蒸散量，本文還測(cè)量了4 種花卉的總?cè)~面積，計(jì)算出單位葉面積的年蒸散量（表1）。與圖1 所示的4 種花卉的生長形態(tài)一致，4 種花卉中長壽花總?cè)~面積與花盆面積之比最高（52.8）、蝴蝶蘭最低（5.5）；長壽花的單位葉面積的年蒸散量最低，銅錢草的單位葉面積年蒸散量依舊最高、是長壽花的5 倍，而蝴蝶蘭的單位葉面積年蒸散量排第二、是長壽花的4倍和碧玉的1.7 倍，這與根據(jù)單位花盆面積計(jì)算的年蒸散量有較大差異。由于各種花卉的生長形態(tài)和總的葉面積隨季節(jié)略有不同，如何便捷的計(jì)算和比較不同物種的蒸散量還值得進(jìn)一步探討，本文余下內(nèi)容主要使用單位花盆面積的蒸散量進(jìn)行討論。

在溫度較低的2 月份以及RH 較高的3—4 月份，4 種盆栽花卉之間的蒸散量非常接近，而碧玉在此期間的蒸散量卻相對(duì)較高（圖3 和表2）。4 種花卉在白天的蒸散量都與RH 呈顯著的負(fù)相關(guān)（95%置信度），而碧玉和蝴蝶蘭在晚上的蒸散量與RH 的相關(guān)性不顯著（表3）。令人意外的是，長壽花在白天和晚上的蒸散量都與氣溫沒有顯著的相關(guān)性，主要受到RH 的影響；而銅錢草、碧玉和蝴蝶蘭在白天和晚上的蒸散量都與氣溫呈顯著的正相關(guān)（表3）。

表3 氣溫、RH 以及水杯和4 種盆栽花卉在白天和晚上的蒸散量均值及其相互間的Pearson 線性相關(guān)系數(shù)矩陣Table 3 The Pearson Correlation Coefficient (CC) matrix during day time and night time

除了氣溫和RH 以外，風(fēng)速對(duì)花卉的蒸散量影響也較大。如圖3 所示，水杯、銅錢草和長壽花的蒸散量偶爾會(huì)出現(xiàn)較陡峭的峰值，這些峰值日期都有較大的風(fēng)速。例如2019 年12 月27 日出現(xiàn)風(fēng)速超過10 m/s 的陣風(fēng)，日均氣溫和RH 為15.6 ℃和49%，水杯和4 種花的蒸散量分別是11.5、4.1、3.9、2.9 和2.9 mm/d；而無陣風(fēng)的12月28 日，日均氣溫和RH 為16.7 ℃和46%，水杯和4 種花的蒸散量分別是8.2、2.2、2.8、1.7 和1.8 mm/d。由于風(fēng)速的瞬時(shí)波動(dòng)大，本文沒有系統(tǒng)的同步監(jiān)測(cè)風(fēng)速，尚無法定量分析風(fēng)速對(duì)花卉蒸散量的影響。

從2019 年10 月12 日廣州市下了15 mm 的降雨后，直到12 月18 和19 日才下了5.4 mm 和4.3 mm 的降雨；連續(xù)67 d 無降雨，這是廣州市比較罕見的干旱期。當(dāng)每天晚上對(duì)4 種植物持續(xù)澆水并使花盆土壤接近飽和，使每種花卉都達(dá)到其近似的最大蒸散量，銅錢草的蒸散量是碧玉和蝴蝶蘭的3 倍，并隨RH 和溫度大幅度波動(dòng)。

從12 月3 日到12 日，連續(xù)10 d 的日均RH低于40%。在12 月6 日晚上對(duì)每盆花卉澆到飽和后，進(jìn)行連續(xù)9 d 的水壓力測(cè)試，直到12 月15 日晚上，當(dāng)銅錢草和長壽花出現(xiàn)嚴(yán)重枯萎時(shí)，才恢復(fù)對(duì)各盆花澆水。銅錢草、長壽花、碧玉和蝴蝶蘭在這9 d 的日均蒸散量只相當(dāng)于12 月份其余日期的日均蒸散量的57%、74%、66%和39%；當(dāng)水分受限后，各種花卉的蒸散量都趨于雷同，但銅錢草和長壽花的大部分葉片出現(xiàn)枯萎，而碧玉和蝴蝶蘭的生長狀態(tài)未發(fā)生明顯枯萎,耐旱能力較強(qiáng)（圖3）。

另一個(gè)特殊時(shí)期是在RH 很高的陰雨連綿日子，如2020 年3 月18 日至4 月7 日，廣州市連續(xù)下雨，累計(jì)雨量218 mm，這20 d 的平均氣溫和RH 為20.3 ℃和85%，玻璃水杯、銅錢草、長壽花、碧玉和蝴蝶蘭的日均蒸散量只有2.3、0.9、0.9、1.1 和0.7 mm/d，只相當(dāng)于整個(gè)監(jiān)測(cè)期內(nèi)各自日均值的37%、26%、36%、45%和38%。這與干旱期水分受限時(shí)的蒸散量類似，當(dāng)空氣RH 較高時(shí)，各種花卉之間的蒸發(fā)量急劇降低且近乎相等。

2.3 盆栽花卉蒸散量測(cè)算

根據(jù)上述4 種盆栽花卉的實(shí)測(cè)蒸散量受氣溫和RH 的不同影響，我們改進(jìn)了空氣飽和差法模型，并用這一年的奇數(shù)日記錄的ET、T和RH 來確定改進(jìn)模型的最優(yōu)參數(shù)（圖4a-d）。在模型最優(yōu)參數(shù)率定過程中，估算ET 與實(shí)測(cè)ET 間的R2為59%～61%。其中參數(shù)b在0.5～5 之間的變化對(duì)R2的影響甚小，取為常數(shù)1。R2對(duì)參數(shù)a和Tg的變化較為敏感，a的取值大小與表3 中的相關(guān)性大小一致，比如長壽花的ET 與氣溫只有較弱的相關(guān)性，其a= 0.5；而碧玉和蝴蝶蘭的ET 受氣溫的影響較大，其a= 2.4。Tg的取值與花卉的最低適宜生長溫度有關(guān)，如銅錢草和碧玉為15 ℃，長壽花為10 ℃，蝴蝶蘭為20 ℃。T0的取值上下浮動(dòng)2 ℃，對(duì)R2的影響都小于0.01。

圖4 4 種花卉的模型估算蒸散量與實(shí)測(cè)蒸散量之間的散點(diǎn)圖Figure 4 The scatter plots of the estimated ET against the measured ET for the 4 potted plants at calibration (a～d) and validation (e～h)

另用偶數(shù)日記錄的ET、T和RH 來驗(yàn)證改進(jìn)模型及其最優(yōu)參數(shù)。根據(jù)日均氣溫和RH，改進(jìn)的空氣飽和差法能較準(zhǔn)確地測(cè)算4 種花卉的日蒸散量（R2=0.52～57，RD = -0.9%～4.4%），這對(duì)快速測(cè)算4 種花卉的潛在蒸散耗水量和自動(dòng)澆灌設(shè)計(jì)有較重要的推廣應(yīng)用價(jià)值，基于該蒸散發(fā)估算模型，可以根據(jù)較為容易獲得的氣溫和相對(duì)濕度數(shù)據(jù)，快速估算和預(yù)測(cè)植物的蒸散耗水量，從而做好澆水規(guī)劃和每日自動(dòng)澆水量設(shè)計(jì)(圖4e-h)。

3 結(jié)論

本文采用稱重法監(jiān)測(cè)了水杯的水面蒸發(fā)量和銅錢草、長壽花、碧玉和蝴蝶蘭的蒸散量，并根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)改進(jìn)空氣飽和差法測(cè)算4 種花卉的日均蒸散量。結(jié)果表明：

（1）水杯的水面蒸發(fā)量能表征環(huán)境的最大蒸發(fā)潛力，6.4 cm 口徑水杯的蒸發(fā)量與D20 蒸發(fā)皿以及開闊水面的自然蒸發(fā)量的折算系數(shù)約為0.63和0.44。

（2）在這365 d 的監(jiān)測(cè)期間，水杯、銅錢草、長壽花、碧玉和蝴蝶蘭單位花盆面積的日均蒸散量6.2、3.5、2.5、2.4 和1.8 mm。銅錢草蒸散耗水量最大，比開闊水面的自然蒸發(fā)量（2.7 mm/d）高28%，是蝴蝶蘭的2 倍。4 種花卉的單位葉面積年蒸散量分別為162、29、74 和123 mm；銅錢草依舊最高，長壽花最低，蝴蝶蘭排第二、是長壽花的4 倍和碧玉的1.7 倍。

（3）4 種花卉在白天的蒸散量都與RH 呈顯著的負(fù)相關(guān)（95%置信度），而碧玉和蝴蝶蘭在晚上的蒸散量與RH 的相關(guān)性不顯著。長壽花的蒸散量與氣溫沒有顯著的相關(guān)性。風(fēng)速會(huì)提高4 種花卉的蒸散量。

（4）當(dāng)土壤水分供給受限時(shí)，或大氣相對(duì)濕度過高（>80%）時(shí)，4 種花卉的蒸散量急劇下降并趨于雷同。

（5）根據(jù)日均氣溫和RH，改進(jìn)的空氣飽和差法能較準(zhǔn)確地測(cè)算4 種花卉的日蒸散量，這對(duì)快速測(cè)算4 種花卉的潛在蒸散量和自動(dòng)澆灌設(shè)計(jì)有較重要的推廣應(yīng)用價(jià)值。