材料和试剂

森林或木质的立场，可以被认为是同质的，以便扩大到站立级别
注意：如果立场由相当不同的地块和物种组成，则可以为每个地块单独应用该方法。测量在活树上进行。本程序中不使用任何试剂。

设备

胶卷尺寸为2-3米，厚度为乳胶高度（约1.3米，DBH，厘米）分布测量值的树径
全站经纬仪或至少30-50米长的卷尺和指南针，以建立已知区域的样地图，以获得站立密度
任何适合类型（例如的EMS流量传感器，型号：THB传感器或ICT International，型号：HFD8-100;或UP，型号：TDP传感器，）>
注意：传感器的类型取决于树径，经济可能性，电源选项等。最简单的TDP传感器可以在研究所车间制造（见描述，例如Lu等人，2004）。
用于获得季节性DBH生长曲线的任何类型的硬度计（例如，EMS Brno，型号：DRL26C或Natkon，型号：Point Dendrometer [Oetwil am See，Switzerland]）
温度计和空气湿度计或自动气象台，用于连续数据记录
数据记录器用于存储液流和遇到的数据（如果没有自己的记录器由SF和met'传感器供应商提供），例如（Campbell Scientific，型号：CR1000）。大多数工厂制造的液流传感器都配有自己的记录仪（例如，捷克共和国的EMS布尔诺）
增量钻头短的5.15"钻孔者通常适合获得最近十年或兴趣期间形成的木材
树环分析设备
注意：最好的是专业的树枝状台式台。切片机也可以帮助年内切片。但是，越来越多的树形环，越容易用单独的手术刀切割它们。
实验室为δ¹³ C分析
注意：这可以在室内同位素比质谱中进行，也可以通过商业IRMS服务实验室进行。

程序

注意：本协议中没有讨论SF测量和从测量点到树的扩展的技术。 SF测量的理论和实践在例如Čermáket al。，2004; Lu et al。，2004; Tatarinov等，2005，以及特定SF传感器的用户指南。此外，假定在L h ^-1 tree ^-1中的单个树的SF的连续数据是可用的。类似地，协议不讨论木材的同位素分析。

选择代表性样本图，测量其中所有样本树的面积和DBH。对于小树或灌木而不是乳房高度，可以在10厘米处测量较低水平的直径，例如，在任何情况下，应测量直径，并将SF传感器安装在第一个生活分支下方（对于灌木，当从地面开始分支时，每个分支应被视为单独的茎）。绘图尺寸取决于木本植物种类的变异性，立木密度和DBH变异性，更多的稀疏和可变的立场需要较大的地块面积。我们建议该情节应包括大约50-150棵树，以获得可靠的DBH分布。对于多品种，研究人员应首先评估每种物种对GPP总量的可能贡献（例如，其占总基础面积/LAI /冠面积的比例），同时考虑到，如果可能，其光合作用速率相对于其他物种，根据文献或室内测量数据），然后决定如何在物种间分配传感器（考虑到传感器总量的财务限制）。但是，这是超出本协议范围的特殊主题。有关采样大小的更多细节，请参见，例如，，Kish，1965.
根据DBH分布，在图中选择样品树进行SF测量。示例树应该代表展台，并包括整个DBH范围。样本总数取决于DBH范围，物种组成，所需精度和财务限制。 Cermak提出使用所谓的总方法的分位数来选择样本树，当样本图中的总体树根据某个生物参数B（通常为DBH或基础面积）按升序排序并且累积B被同时计算时。在2004年和2014年的Čermák等人，见"采样策略"中的采样策略，例如的详细信息。ICT小册子 Sap流安装场景。
在选定的样品树上安装SF传感器。特定传感器的用户指南中介绍了安装步骤。在Čermák等人，2004年和2014年期间查看更多信息，例如。 Paudel等，2013年
在树木上安装树状体，将用于δ¹³ C采样。 δ¹³ C采样的树数取决于图中的方差水平。出于统计学原因，通常使用n = 30。但是，通常并不是所有的SF传感器都是功能性的，因此我们最终使用较低的数据进行分析。但30棵树是一个很好的推荐。最佳地，应该使用与SF测量相同的树，这些必须代表图。如果可能，应在所有研究树中监测茎生长。这是可行的，使用简单的环形磁带，每周至少监控一次。
在研究期间测量SF并连续满足数据（1/2小时）。气候数据（气温，气温，湿度，RH）应在冠层叶中层最好测量。
拿植物材料样品进行¹³ C分析

对于进一步的GPP计算，需要相同时间段的SF和WUEi值。因此，应以最佳时间分辨率（每月或每周）知道植物器官样品的形成时间，以便得到整体的日常值分析时间），因为它决定了WUEi计算的时间分辨率。
时间分辨率可以通过几种方式获得。

木材样品应从树上取出。通过校准来自当代树状体数据的经验茎生长曲线，可以确定特定树环子切片的形成期。然后将沿该曲线（y轴）的点应用于观察到的生长曲线以提取估计的形成日期（x轴）（Klein等，2016，参见图1）。 br />
在一些生态系统中，茎叶生长期可能落后于叶面生长期。在没有茎生长发生的时期，但是发生叶子或枝条生长的时候，应该采取叶片或枝条样本（见图1）。叶或针样品的日期可以与树环样本相同，通过针或叶长度的常规测量（参见Klein等人，2005）。
如果没有休眠期（例如北部冬季），则不需要抽样，因为没有GPP发生。

图1.高分辨率环宽度开发和叶/针伸长随时间的方案，以及样品切片测年。以色列的Yatir半干旱松林的实例（参见Maseyk等人。，2008）

应对植物样本（树环节和/或叶子样本）进行C分析，并归因于特定的时间间隔。

数据分析

GPP的估计基于公认的生理关系：WUE = A/g （μMCO ₂ mol ^-1 H 2 O）。假设为了很好的近似，立场同化 - 实际上，A = GPP-R L ，其中R L 是日间叶呼吸并且通常是Re的次要组分），并且通常使用外推到白天的夜间EC测量来估计GPP（Reichstein等人，2005）。我们在时间段t对GPP使用以下主要估计：

GPP（t）= WUE i（t）/g（t）（1）

这可以通过获得WUE< i>和<>的独立估计来解决。
使用以下等式（从Farquhar和Richards 1984改编而来），从在相同生长时间间隔t获取的所有样品平均的有机材料的δ¹³ C测量估计WUE ; Seibt。，2008）：

（t）= C （t）/rx { （ΓΓΓΓΓpr pr pr pr pr>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> b - a +（ b - a _m）x （g _s /（rxg _i））]}（2）

其中，
是以ppm为单位的大气CO 2亚类浓度（在现场连续测量，因为它不变，取自测量的附近车站的平均时间），
r是CO 2 2的扩散系数和空气中的水蒸汽（1.6）的比例，
是通过气孔扩散（4.4‰），在溶解和液相扩散（1.8‰），在生化CO 2 固定中的¹³ C的叶片鉴别（29‰），光呼吸CO 2次释放（8‰），
Δ是与¹³ C，
的树歧视 Γ*是ca 的温度依赖的CO ₂补偿点。在我们的网站（Maseyk等人，2008），
中为30-45ppm gs/gi分别是气孔和内部电导与CO 2之间的比率（0.5，根据Maseyk等人，2011）。上述值对植物一般有效，但它们可以变化，最好的方法是对其研究物种进行测试或对大多数系统发育密切物种进行最佳估计。对于¹³ C（Δ）的树辨别如下计算：

Δ=（δ¹³ C a C ）/（1 +δ¹³ C _o）（3）

其中，δ¹³ C =（δ¹³ C /δ¹² C）子样品/（δ^{参考文献是Vienna-PDB（Coplen，1994），下标 a >和 o 分别代表大气（年分辨率）和有机材料（树环或针）。来自等式3的WUE i 代表δ^{13信号沉积的时间（取决于植物样品形成约会的时间分辨率; C 应该在同一时期对_a进行平均）。可以内插δ¹³ C测量值之间的中间日期的WUE 值。}}
方程1（作为白天平均值）的气孔导度g（t）可以从测定的蒸腾量计算，并使用一般关系连续监测VPD（t）（平均白天，日） em> et al。，2009）：

（t）= T（t）/VPD（t）（4）

T（t）被测量为在日常周期中积累的各树的液流（SF）（以克服SF和T之间的可能的时间偏移，其可以达到几个小时，例如。在干燥条件下）并如下所述升格至待机水平。蒸气压亏损（VPD）可以如下计算（参见，例如，蒙特斯和Unsworth，2007）：

其中，VPD（t）为Pascals，RH（以％为单位）和（°C）为空气湿度和温度，分别。 VPD是白天平均的，因为CO 2摄取仅限于白天时间。如果特定物种/区域的CO 2摄取的其他条件是已知的（VPD或空气温度太高等）太高或太低），对应于这些条件的VPD记录也应该排除平均值。
如上所述，我们假设尽管在日常尺度上可能发生SF和T之间的时间偏差高达几个小时，但是蒸腾总量T等于总日常总液流总量（SF ）。由于GPP被限制在白天，T应该被限制在同一时期，因此由于每天在树木级别获得储水消耗和再填充，而夜间T可以忽略不计，所以假设每日SF等于白天T.几个可能的SF up-从树到平台的缩放程序是可用的。（1）树SF对DBH的依赖可以通过线性或非线性回归（其中SF（t）以L树^-1 day ^-1表示）对于每个特定的日子，然后

（t）= SF （t）=Σ （ t _， D _k）×n _k （6）

其中，
T（t）表示为mm天^-1，
和的DBH类别k和/或这种直径类别的树木的种群密度（树木ha ^-1）（Čermák等人，2004）。（2）另一个选择是计算采样树中平均每单位边材截面积的树液通量密度，（SFD（t））（cm 3） cm ^-2 day ^-1），然后乘以总站立边材面积（Σ SWA ，以厘米² ha ^-1，参见Klein等人，2014年）：

此外，需要对特定树种的边材深度进行评估，这可以单独测量或从文献中获取（参见，例如，Cermak和Nadezhdina，1998; Gebauer et al。，，2008）。那么特定树的 SWA 可以计算如下：

其中， _b和 d _SW树皮和边材宽度分别。然后可以将SWA 计算为样本图上所有树木的边材面积除以绘图面积的总和。
如果SFD对DBH有明显的依赖关系，我们建议使用第一种方法，如果缺乏这种依赖关系，我们建议使用第一种方法（Tatarinov等人，2015）。
最后，用等式4用方程2代替方程2的每一个等级的WUE< i> i 5-8转入方程式1给我们每天GPP总计。
总分析方案如图2所示。协议应用的一个例子由Klein等人，2016年。描述。

图2.使用Sap流量和用水效率的森林GPP计算方案图

笔记

缺点和不确定性

Sap流量测量有其自身的不确定性来源，例如，边坡深度，SF径向剖面，茎周围的SF变化，边缘物理性质随收缩/膨胀等的变化。 >。传感器安装通常需要边坡深度的初步信息。这些数据通常是物种特异性的，可以在文献中找到。在Čermák等人，2004和2014中讨论了液流测量的问题和提示，例如， Paudel等，2013年
该方法适用于可应用液流传感器的植物，即主要是木本植物。一般来说，它可以是完全生长的树木，也可以是幼树或灌木，但这可能需要特定类型的传感器（参见 eg 。在 http://emsbrno.cz/p.axd/en/Sap.Flow.small。 stems.html ）。该方法不适用于草原和小灌木。而在具有可忽略的下层森林的森林中，该方法应该给出总体生态系统GPP评估，在存在显着的下层层的情况下，结果应该被解释为只有树木的GPP。
该方法的另一个限制涉及用于¹³ C分析的植物材料的形成时间（其取决于测量的时间分辨率加上切片分辨率，并且每周最多使用标准技术）。该方法不适用于观察到木本组织或叶子无可见生长的时期。
额外的不确定性来源是在冠层内，纵向和径向两者（具有与叶面的距离），影响VPD估计。一般来说，叶面上的VPD应略低于冠层空气中的VPD，这可能会导致g 的某些过高估计，从而导致GPP的低估。
最后，应该评估由于近似GPP = A _{可能的误差}（通常可以忽略）。

致谢

该协议由Klein等人于2016年进行了调整。该研究得到了犹太国家基金（KKL-JNF），德国研究基金会环境科学学院C.Wills和R. Lewis计划的支持（DFG）作为"半干旱森林气候反馈和利益（CliFF）"和以色列科学基金会（ISF，授权673/12"使用生态系统规模下的耦合COS/CO2测量估算总光合作用"项目的一部分）。

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