不同种植密度下制种玉米液流变化及其影响因子分析

0 引言

茎秆液流是指通过茎秆的水分和养分的流动。液流的主要成分是水，具有特定的时空变化规律，并且受到空气温湿度、太阳辐射强度、水汽压差和风速等多种因素的影响[1]。Fredrik等[2]认为，作物日蒸腾量与茎秆液流量相等，茎秆液流能够准确反应单株作物耗水过程和水分利用状况。研究茎秆液流的变化规律，可以间接反应作物的蒸腾情况和环境因子对作物蒸腾的影响。测定茎流量是获取植株蒸腾量的主要途径，其方法主要包括：热平衡法、热脉冲法和热扩散法[3]。其中，热平衡法是以恒定的功率加热茎秆，通过测定加热茎秆内垂直方向的水流热交换和径向的热量散射，根据热平衡计算水流上升携带的热量，确定液流速率，热平衡法计算简单，在测定植株蒸腾量过程中被广泛应用[4]。

作物的种植密度和群体大小、光能利用和产量高低都密切相关，是农业生产中重要的技术因素之一[5]。作物根系吸收的水分有99%以上用于蒸腾消耗，而目前大量研究集中于种植密度与耗水量的关系[6-10]，对种植密度与液流量和蒸腾量关系的研究较少。和土壤蒸发的影响因子不同，液流速率与气象因子和作物参数关系密切[11-13]，在大多数关于液流速率与气象因子关系的研究中只考虑了相关性[14-17]，而忽略了气象因子间的内在联系。因此，探究不同种植密度下制种玉米液流的变化规律及影响因子，有助于了解当地制种玉米的蒸腾耗水特性，进而为提高制种玉米的水分利用效率提供一定理论依据。

1 材料与方法

1.1 试验地点概况

试验于2015年在中国农业大学石羊河实验站（102º50′E，37º52′N，海拔1 581 m）进行，该地区属典型的大陆温带气候，光热资源极其丰富，全年日照时间可达3 000 h以上，年平均气温为8.8℃，＞0℃的积温为3 550℃以上。试验区的平均地下水埋深25 m以下，多年平均降水量仅为164.4 mm，年均蒸发为2 000 mm。试验区土壤质地为砂壤土，干体积质量1.38 g/cm3，田间持水率0.29 cm3/cm3，凋萎含水率0.12 cm3/cm3。

1.2 试验设计

试验共设置4个种植密度（表1），小区面积为9.6 m×7 m，随机区组布置，每个处理3个重复。供试制种玉米品种为富农588，按照当地制种玉米种植方式（1行父本，5行母本）种植，母本于4月17日播种，一、二期父本分别于4月24日和4月29日播种，并且4株一期父本和4株二期父本间隔种植。施肥量及日期与当地一致，播前施磷酸二铵300 kg/hm2、尿素375 kg/hm2、硫酸钾225 kg/hm2，拔节期追施尿素600 kg/hm2。灌溉方式为覆膜畦灌。

表1 试验设计

处理行距/cm株距/cm密度/（株·hm-2）D1 40 25.6 97 500 D2 404040 22.219.617.5 112 500127 500142 500 D3D4

1.3 观测项目和方法

株高（H）、茎粗（D）和叶面积指数（LAI）：每个试验小区随机选取有代表性的5株制种玉米，测量每株植株从地面到生长点高度、距离地面10～15 cm处的茎秆茎粗及每片叶子的长度和最大宽度，每5～7 d测定1次，单叶面积=长×宽×0.74[18]。叶面积指数=单株叶面积/该植株所占面积。株高、茎粗和叶面积的模拟参考文献[19]，即：

式中：DAS为播种后时间（d）；a、b和c为常量。

棵间蒸发（E）：采用微型蒸渗仪法测量，在每个小区父本与母本、母本与母本之间布置2个蒸渗桶（图1），蒸渗桶底部用纱布封好，外设套筒保护好周边土壤，取原状土放入其中，每隔1～2 d及降雨和灌水后换土，蒸渗桶尺寸为直径D=10 cm，高度h=20 cm。每天19:00用精度为0.1 g的电子天平称质量，并计算每天的棵间蒸发量，即：

式中：ΔM为质量减少量（g）；A为蒸渗桶内桶面积（cm2）；fs为裸土及膜孔比例；N为重复数量。

图1 种植模式图

液流（Qh）：采用包裹式茎流计（Flow32-1K,Dynamax Co.USA）监测制种玉米的液流，在每个试验小区内分别选取2株母本进行包裹，每60 min自动记录1次数据。为减小土壤能量引起的热传导对液流温度的不对称影响，将探头安装在距地表第二节茎秆上，安装时需去除茎秆处叶鞘并包裹一层保鲜膜防止茎秆蒸腾，然后将探头安装在茎秆处并包裹2～3层泡沫锡箔，保证传感器不受太阳辐射影响。茎流计于7月27日安装，为防止灌水对仪器造成损害，灌水前拆除。单株液流与群体日尺度蒸腾量的关系[20]为：

式中：T为群体蒸腾量（mm/d）；Qdi为第i株植株单株液流（L/d）；LAi为第i株植株叶面积（m2）；LAI为叶面积指数（m2/m2）。

土壤含水率(W)：采用便携式土壤水分测定仪（Diviner2000,Sentek Pty Ltd.,Australia）测定土壤体积含水率，在每个小区的裸土和覆膜处各布置1根测管，测定深度为1 m，测点垂向间距为10 cm，每7 d测定1次，灌水及降雨前后加测，并用取土烘干法进行校正。

根据水量平衡方程[21]，计算耗水量，即：

式中：ET为全生育期内的耗水量（mm）；P为有效降雨量（mm）；I为灌水量（mm）；ΔW为根区土壤水分的变化量（mm）。

气象数据：采用标准气象站(Hobo,Onset Computer Corp.,USA)对气象数据进行连续观测，包括太阳辐射（Rs）、降雨量（P）、大气温度（Ta）、风速（Ws）和相对湿度（RH），平均每15 min记录1次数据。

1.4 数据分析

采用SAS 9.3软件和Microsoft Excel 2007进行统计分析。模型评价主要基于预测值（Ei）和实测值（Qi）之间的线性相关关系，主要采用绝对误差MAE和标准差RMSE评判模型的估算效果。

2 结果与分析

2.1 不同种植密度下制种玉米液流速率的变化规律

2.1.1 不同天气条件下各处理制种玉米液流的变化

不同天气条件下太阳辐射（Rs）、大气温度（Ta）和水汽压差（VPD）的变化如图2所示，选取9月1日（晴）、9月2日（多云）和9月3日（雨）连续3 d分析不同种植密度下制种玉米单株液流速率（Qh）的日变化规律（图3）。结合图2和图3可知，不同的天气情况对液流的影响较为明显。晴天液流速率与Rs、Ta和VPD的变化趋势一致，在13:00左右达到最大值，在20:00以后逐渐降为0。Ta和VPD峰值滞后于Qh和Rs，在15:00左右达到最大值。在晴天和多云条件下，由于株间竞争的加剧，制种玉米液流随种植密度的增加而显著减小，当Rs达到最大值时，液流速率突然减小，各处理均出现明显的“午休”现象。在多云和阴雨条件较晴天条件下Rs、Ta和VPD分别减小44%、14%和52%，各处理液流速率明显降低51%～54%。在阴雨条件下，降雨停止时液流速率开始增加，各处理下液流速率差异不明显。

图2 不同天气条件下的气象因素变化

图3 不同天气条件下的小时尺度液流速率（Qh）的变化

2.1.2 不同季节各处理制种玉米液流的变化

在试验期间（7月27日—9月15日），试验期间，各处理下单株液流速率（Qd）在8月初达到最大值并在8月底开始减小，在9月中旬随作物的成熟而停止，8月中旬叶片开始衰老，LAI逐渐减小，并且全生育期内随种植密度的增加而显著增加[21]。由图4可知，图4中“*”代表处理间差异显著（p＜0.05）；“I”表示灌水。单株液流速率随种植密度的增加而减小，抽穗期和灌浆期各处理下单株液流速率差异显著，成熟期随LAI的减小差异性减小。由于不同种植密度下制种玉米的叶面积不同，因此为比较不同叶面积下制种玉米日液流量的大小，采用单位叶面积液流速率（SR）进行比较。SR变化趋势与单株液流速率基本一致，但是由于单株叶面积随种植密度的增加而减小，导致各处理间SR差异性减小，说明LAI在作物长时期的液流速率变化中起决定性作用。

图4 不同季节的液流速率变化

2.2 不同种植密度制种玉米液流影响因素

2.2.1 气象因子

不同种植密度下制种玉米的液流速率与气象因子密切相关，由于各气象因子间存在一定的因果关系，因此采用通径分析对液流速率与气象因子相关性进行比较。从表2可以看出，小时尺度下，Qh与Rs的相关系数（0.889～0.892）最大，直接通径系数（0.818～0.833）亦最大，且都达到极显著水平（p＜0.01）。Rs通过其他气象因子的间接效应较小，说明Rs对Qh的作用主要来自本身。VPD对Qh的直接通径系数（-0.092～-0.042）为负值，说明VPD对Qh的直接影响为负向作用，主要通过Rs的间接作用影响Qh。Ta与Qh的相关系数（0.696～0.701）以及直接通径系数（0.214～0.235）都较大，且都达到了极显著水平（p＜0.01）。Ta通过VPD和RH对Qh所起的负向作用较小，但通过Rs对Qh的间接通径系数（0.595～0.606）高于自身的直接通径系数2倍以上。RH与Qh呈显著负相关关系，RH对Qh的直接影响为正向的且直接通径系数（0.061～0.082）较小，而与Rs的间接通径系数（-0.547～-0.537）较大。Ws与Qh的相关系数（0.350～0.361）和直接通径系数（-0.009～0.003）在各气象因子相关性中均最小，表明Ws对Qh的影响不明显。综上所述，Rs是Qh的主要驱动因子，Qh与气象因子相关性排序为：Rs＞VPD＞Ta＞RH＞Ws。

日尺度液流速率（Qd）与气象因子相关的通径分析如表3所示。由表3可知，相比于其他气象因子，Qd与VPD的相关性更高，相关系数（0.879～0.885）达到极显著性水平，直接通径系数（0.722～0.756）达到显著性水平，并且VPD通过其他气象因子的间接效应较小，这说明VPD对Qd的作用主要来自其本身。Ta和Rs与Qd的直接通径系数（0.205～0.245、0.241～0.277）较小，而与VPD的间接通径系数（0.592～0.620、0.652～0.683）较大，表明Ta和Rs与Qd的影响主要是通过VPD的间接效应引起的。RH与Qd呈显著负相关关系，与Qd的直接通径系数（0.287～0.313）较小，对于Qd的间接影响都是负向的，并且与VPD的间接通径系数（-0.701～-0.668）较大。Ws与Qd的相关系数（0.099～0.134）和直接通径系数（0.072～0.110）在各项因子相关性中均最小，表明Ws对Qd的影响同样不明显。由于各处理下制种玉米液流速率变化趋势一致，因此各处理下液流速率与气象因子的相关系数相差不大。综上所述，VPD是Qd的主要驱动因子，Qd与气象因子相关性排序为：VPD＞Ta＞Rs＞RH＞Ws。

表2 小时尺度液流速率（Qh）与气象因子相关的通径分析

注 “**”表示p＜0.01下差异极显著，“*”表示p＜0.05下差异显著，下同。

--0.032RsVPD-0.156 0.202TaRHD1 0.618 0.595-0.537 0.315--0.054-0.076-0.070-0.039 0.039-0.019-0.0690.167 0.216Rs 0.629 0.605-0.546 0.321--0.040-0.056-0.051VPD-D2-0.000 0.001 0.001-0.001TaRH-0.085 0.084-0.042-0.069-WsRs--0.196 0.104 0.170 0.221-TaRHVPDD3-0.629 0.606-0.547 0.321-0.026-0.042-0.059-0.054--0.003-0.004-0.004 0.004-WsRs-0.201 0.107 0.166 0.213-0.087 0.085-0.042-0.060 0.891**0.698**0.698**-0.598**0.359**0.889**0.696**0.696**-0.596**0.350**0.892**0.700**0.699**-0.600**0.351**D4-VPD0.629 0.605-0.546 0.321-0.059 0.789 0.469-0.659 0.358 0.056 0.788 0.461-0.659 0.359 0.061 0.780 0.472-0.663 0.360TaRH-0.027-0.041-0.058-0.054----0.003-0.004-0.004 0.004Ws 0.832**-0.091 0.229**0.061 0.001 0.833**-0.092 0.235**0.063-0.009 0.831**-0.080 0.227**0.063-0.009-0.075 0.074-0.036-0.194 0.103-0.027--0.001 0.001 0.001-0.001-0.183 0.097Ws--0.035 0.890**0.703**0.701**-0.601**0.361**0.072 0.745 0.487-0.683 0.358 0.818**-0.042 0.214**0.082*0.003

表3 日尺度液流速率（Qd）与气象因子相关的通径分析

RsTaRHD1WsRsVPDTaRH-D2WsRsVPDVPDTaRHD3VPD WsRs D4TaRHWs0.828**0.884**0.836**-0.751**0.099 0.829**0.884**0.836**-0.755**0.120 0.832**0.885**0.832**-0.756**0.124 0.831**0.879**0.822**-0.755**0.134 0.241 0.756*0.241 0.313 0.072 0.248 0.722*0.245 0.287 0.091 0.256 0.750*0.223 0.306 0.098 0.277 0.742*0.205 0.307 0.110 0.587 0.128 0.595-1.064 0.027 0.581 0.162 0.591-1.042 0.029 0.576 0.135 0.609-1.062 0.026 0.554 0.137 0.617-1.062 0.024 0.218 0.167-0.203 0.003-0.224 0.172-0.210 0.003-0.232 0.177-0.216 0.003-0.250 0.192-0.234 0.004 0.683-0.620-0.701 0.025 0.652-0.592-0.668 0.023 0.678-0.615-0.695 0.024 0.670-0.608-0.687 0.024 0.167 0.198--0.154 0.027 0.170 0.201--0.156 0.029 0.155 0.183--0.142 0.026 0.142 0.168--0.131 0.024-0.264-0.290-0.200--0.028-0.243-0.266-0.184--0.026-0.258-0.283-0.195--0.028-0.259-0.284-0.196--0.028 0.001 0.002 0.008-0.006-0.001 0.003 0.011-0.008-0.001 0.003 0.011-0.009-0.001 0.004 0.013-0.010-

2.2.2 作物形态指标

为了分析液流速率对制种玉米形态指标的响应，选择晴天（Rs＞200 W/m2）Rs、Ta和VPD不是限制因素时分析液流速率和形态指标的关系（图5）。由图5可知，各处理下日尺度液流速率随LAI的增加而线性增加，且决定系数都较高。Qd与茎粗关系不明显，决定系数小于0.5，相比于茎粗，Qd与LAI决定系数更高，并且与株高无明显关系。Qd与LAI的决定系数随种植密度的增加呈现先增加后减小的变化，并在D3处理下达到最大值0.79，这主要是因为随种植密度的增加Qd减小，而LAI增加，最终导致了相关性的差异。

图5Qd与LAI、D和（H）的关系

2.3 不同种植密度下制种玉米蒸腾量的变化

由水量平衡法（ETWB）和微型蒸渗仪（E）间接计算得到各生育期蒸腾量（T）和蒸腾比（T/（E+T）），结果见表4。由表4可知，苗期LAI较小导致冠层覆盖度低，不同处理下蒸腾量差异较小，蒸腾比为0.5左右。拔节期植株迅速生长，蒸腾比逐渐增加并在灌浆期达到最大值0.92～0.93。成熟期随着植株的衰老、死亡，蒸腾量降低的同时差异性减小，蒸腾比随之减小。全生育期内，蒸腾量随种植密度的增加而显著增加，变化范围为428.5～451.3 mm，全生育期蒸腾比为0.88～0.89。

图6为由单株液流尺度提升得到的蒸腾量（T）、微型蒸渗仪测得的棵间蒸发量（E）之和（E+T）与ETWB法计算得到的ET对比分析。由图6可知，（E+T）法与ETWB法有较好的相关性，决定系数达到0.96。相比于水量平衡法，（E+T）法低估耗水量9%，MAE、RMSE分别为1.19、1.60 mm，可能与植物夜间的蒸腾有一定关系。

图6E+T法与水量平衡法(ETWB)的对比分析

表4 不同种植密度制种玉米不同生育期蒸腾量的变化规律

生育阶段苗期(0426—0530)拔节期（0531—0707）抽穗期（7008—0804）灌浆期（0805—0831）成熟期（0901—0915）全生育期（0426—0915）耗水指标T/mmE/mmT/（E+T）T/mmE/mmT/（E+T）T/mmE/mmT/（E+T）T/mmE/mmT/（E+T）T/mmE/mmT/（E+T）T/mmE/mmT/（E+T）D1处理7.6c 9.2ab 0.45 106.4c 17.6a 0.86 153.6b 17.0ab 0.90 123.6c 11.4ab 0.92 37.4b 5.8ab 0.87 428.5d 61.0a 0.88 D2处理8.0c 9.0bc 0.47 108.8bc 17.2b 0.86 156.1ab 16.1bc 0.91 124.9bc 11.0bc 0.92 38.7ab 5.6bc 0.87 436.4c 58.9b 0.88 D3处理10.0b 8.8c 0.53 111.1ab 16.3bc 0.87 156.9ab 15.6cd 0.91 126.9a 10.7cd 0.92 39.4ab 5.5cd 0.88 444.3b 56.8b 0.89 D4处理10.9a 8.4d 0.56 112.8a 15.7c 0.88 159.5a 14.9d 0.91 127.9a 10.3d 0.93 40.2a 5.3d 0.88 451.3a 54.6c 0.89

3 讨论

作物的小时尺度和日尺度液流速率具有明显的变化规律，并且受环境因子影响明显。制种玉米液流日变化呈单峰或多峰曲线，有明显的昼夜变化特征，液流速率与Rs、Ta和VPD的变化趋势一致，在13:00左右达到最大值，在20:00以后逐渐降为0，在晴天和多云条件下，各处理下出现明显的“午休”现象。Ta和VPD峰值滞后于Qh和Rs约1 h左右，这可能与植物体内的贮水有一定关系[22-23]。短时间内的日尺度液流波动主要受气象因素的影响，而长时期的液流速率主要受作物生长的影响[24]。与Qd相比，各处理间SR差异性减小，说明LAI在作物长时期的液流速率变化中起决定性作用。

作物的蒸腾是通过叶片的气孔发生的，而气孔的数量与叶面积密切相关，因此液流速率的大小与LAI的相关性较高。在抽穗期和灌浆期植株由营养生长转为生殖生长，受遮阴影响，植株下部包裹在茎上的叶柄逐渐脱落导致茎粗逐渐减小，叶片逐渐衰老，液流速率降低而株高和茎粗逐渐趋于稳定，因此相比于茎粗，液流速率与LAI的相关性更高，而与株高无明显关系[24]。试验表明，不同种植密度下制种玉米液流速率与气象因子关系密切，Qh和Qd均与Rs、VPD和Ta显著正相关，与RH显著负相关而与Ws没有明显关系，这与已有研究结果[25-27]一致。通过相关分析和通径分析可知，Rs是Qh的主要驱动因子，而在日尺度下，Rs主要通过VPD的间接效应影响Qd，VPD取代Rs成为主要驱动因子。目前大多数关于树木液流影响因子的研究表明，Rs是日尺度液流速率的主要影响因子，其相关性高于VPD[19,27-28]。王淑庆[22]在关于黄土塬区玉米液流影响因子的研究中发现Qd与Rs的相关系数（0.888）略高于VPD（0.880）。BO等[29]认为在灌浆期和成熟期制种玉米Qd与VPD的相关性高于Rs，这与本研究的结果基本一致。JIANG等[24]认为全生育内Rs依然是母本Qd的主要影响因子，但在成熟期Qd与VPD的相关性更高。

由于低密度下达到叶片的辐射量比高密度的大，因此制种玉米Qh和Qd均随种植密度的增加而减小，而蒸腾量则呈相反的变化趋势，主要是因为高密度具有较多的群体数量。另外，由于夜间茎流计不再对植株茎干进行加热，导致测得液流为0，而有研究结果表明夜间液流值不能忽略[30-32]，因此产生了（E+T）法对耗水量的低估现象，关于夜间作物蒸腾量对于结果的影响有待进一步研究。

4 结论

1）制种玉米Qh和Qd均随种植密度的增加而减小，不同处理下Qd差异显著，SR差异不显著。

2）不同气象因子对液流速率影响显著，通过相关分析与通径分析表明，Rs是Qh的主要驱动因子，Qh与气象因子相关性排序为：Rs＞VPD＞Ta＞RH＞Ws；VPD是Qd主要驱动因子，Qd与气象因子相关性排序为：VPD＞Ta＞Rs＞RH＞Ws。

3）相比于茎粗，Qd与叶面积指数相关性更高，而与株高无明显关系。

4）蒸腾量随种植密度的增加而增加，全生育期蒸腾比为0.88～0.89；（E+T）法较水量平衡法低估9%。

参考文献：

[1]许浩，张希明，闫海龙，等.塔克拉玛干沙漠腹地多枝柽柳茎干液流及耗水量[J].应用生态学报，2007，18(4):735-741.

[2]LAGERGREN Fredrik,LINDROTH Anders.Transpiration response to soil moisture in pine and spruce trees in Sweden[J].Agricultural and Forest Meteorology,2002,112(2):67-85.

[3]孙慧珍，康绍忠，龚道枝.测定位点对计算梨树树干液流的影响[J].应用生态学报，2006，17(11):2 024-2 028.

[4]高阳，段爱旺，邱新强，等.应用热平衡法测定玉米/大豆间作群体内作物的蒸腾量[J].应用生态学报，2010，21(5):1 283-1 288.

[5]莫惠栋．种植密度和作物产量：产量和密度的数量关系及其分析[J].作物学报，1980，6(2):65-74.

[6]刘战东，肖俊夫，于景春，等.春玉米品种和种植密度对植株性状和耗水特性的影响[J].农业工程学报，2012，28(11):125-131.

[7]黄学芳，刘化涛，黄明镜，等.密度对不同玉米品种产量形成和耗水量的影响[J].安徽农学通报(上半月刊)，2010，16(21):59-61.

[8]窦超银，于秀琴，于景春.控制灌溉条件下种植密度对玉米中地77生长和耗水的影响[J].干旱地区农业研究，2013，31(2):141-145.

[9]QIU Rangjian,SONG Jinjuan,DU Taisheng,et al.Response of evapotranspiration and yield to planting density of solar greenhouse grown tomato in northwest China[J].Agricultural Water Management,2013,130(4):44-51.

[10]窦银超，孟维忠.种植密度对大垄双行膜下滴灌玉米生长和产量的影响[J].灌溉排水学报，2014，33(6):97-100.

[11]YUNUA I A M,WALKER R R,LU Ping.Evapotranspiration components from energy balance sap flow and microlysimeter techniques for an irrigated vineyard in inlandAustralia[J].Agricultural and Forest Meteorology,2004,127(1/2):93-107.

[12]ZHANG Xiaoyou,GONG Jiadong.Study on volume and velocity of stem sap flow of Haloxylonammodendron by heat-pulse technique[J].Acta Botanica Boreali-Occidentalia Sinica,2004,24(12):2 250-2 254.

[13]李少宁，陈波，鲁绍伟，等.不同时间尺度下杨树人工林液流密度特征[J].灌溉排水学报，2012，31(6):121-125.

[14]QU Yanping,KANG Shaozhong,LI Fusheng,et al.Xylem sap flows of irrigated Tamarix elongata Ledeb and the influence of environmental factors in the desert region of Northwest China[J].Hydrological Processes,2007,21(10):1 363-1 369.

[15]ZHANG Yanqun,KANG Shaozhong,WARDE J,et al.Evapotranspiration components determined by sap flow and microlysimetry techniques of a vineyard in northwest China:Dynamics and influential factors[J].Agricultural Water Management,2011,98(8):1 207-1 214.

[16]LIU Chunwei,DU Taisheng,LI Fusheng.Trunk sap flow characteristics during two growth stages of apple tree and its relationships with affecting factors in an arid region of northwest China[J].Agricultural and Forest Meteorology,2012,104(1):193-202.

[17]周富彦，王密侠，寇明蕾，等.水分及气象因子对梨枣树茎液流影响的研究[J].灌溉排水学报，2008，27(4):70-73.

[18]LI Sien,KANG Shaozhong,LI Fusheng,et al.Evapotranspiration and crop coefficient of spring maize with plastic mulch using eddy covariance in northwest China[J].Agricultural Water Management,2013,95(11):1 214-1 222.

[19]XU Xiaoyan,TONG Ling,LI Fusheng,et al.Sap flow of irrigated Populusalba var.pyramidalis and its relationship with environmental factors and leaf area index in an arid region of northwest China[J].Journal of Forest Research,2011,16(2):144-152.

[20]姜雪连．西北旱区制种玉米父本母本耗水特性及蒸发蒸腾量估算方法研究[D].北京：中国农业大学，2016.

[21]时荣超，佟玲，何柳月，等.种植密度对制种玉米耗水量的影响及模型验证[J].灌溉排水学报，2017，34(4):66-71.

[22]王淑庆．黄土塬区玉米茎流特征及其影响因子的研究[D]．杨凌：西北农林科技大学，2013.

[23]BO Xiaodong,DU Taisheng,DING Risheng,et al.Time lag characteristics of sap flow in seed-maize and their implications for modeling transpiration in an arid region of Northwest China[J].Journal ofArid Land,2017,9(4):515-529.

[24]JIANG Xuelian,KANG Shaozhong,LI Fusheng,et al.Evapotranspiration partitioning and variation of sap in female and parents of maize for maize for hybrid seed production in arid region[J].Agricultural Water Management,2016,176:132-141.

[25]DENG Jifeng,DING Guodong,GAO Guanglei,et al.The sap flow dynamics and response of hedysarumscoparium to environmental factors in semiarid northwestern China[J].Plos One,2015,10(7):e131683.

[26]VERTESSY R A,BENYON R G,O'SULLIVAN S K,et al.Relationships between stem diameter,sapwood area,leaf area and transpiration in a young mountain ash forest[J].Tree Physiology,1995,15(9):559-567.

[27]GUO Qiqing,ZHANG Wenhui.Sap flow of Abiesgeorgei var.smithii and its relationship with the environment factors in the Tibetan subalpine region,China[J].Journal of Mountain Science,2015,12(6):1 373-1 382.

[28]夏永秋，邵明安.黄土高原半干旱区柠条树干液流动态及其影响因子[J].生态学报，2008,28(4):1 376-1 382.

[29]BO Xiaodong,DU Taisheng,DING Risheng,et al.Stem flow of seed-maize under alternate furrow irrigation and double-row ridge planting in an arid region of Northwest China[J].Journal of IntegrativeAgriculture,2015,14(7):1 434-1 445.

[30]BUCCI S J,GOLDSTEIN G,MEINZER F C,et al.Functional convergence in hydraulic architecture and water relations of tropical savanna trees:from leaf to whole plant[J].Tree Physiology,2004,24(8):891-899.

[31]DALEY MICHAEL J,PHILLIPS NATHAN G.Interspecific variation in nighttime transpiration and stomatal conductance in a mixed New England deciduous forest[J].Tree physiology,2006,26(4):411-419.

[32]CHEN Lixin,ZHANG Zhiqiang,ZEPPEL Melanie,et al.Response of transpiration to rain pulses for two tree species in a semiarid plantation[J].International Journal of Biometeorology,2014,58(7):1 569-1 581.