疏伐对黄土丘陵区刺槐林蒸腾的影响

杨文慧,焦 磊,*,买尔当·克依木,李宗善,高光耀,王 聪,白应飞,孙婧雅,温润泉

1 陕西师范大学 地理科学与旅游学院, 西安 710119 2 中国科学院生态环境研究中心 城市与区域生态国家重点实验室, 北京 100085 3 延安市退耕还林工程管理办公室, 延安 716000 4 延安市宝塔区南泥湾国有生态林场,延安 716000

黄土高原是我国典型的生态脆弱区,水资源短缺、水土流失严重[1]。为控制水土流失,从1999年起实施了“退耕还林(草)”工程,开展了大规模的植被建设[2-3]。刺槐因其速生、耐旱、易繁殖等特点被用作黄土高原地区主要的水土保持树种和造林树种[4],其林分面积占黄土丘陵沟壑区乔木林面积的80% 以上[5],在增加区域植被覆盖率、减缓水土流失、改善区域生态系统服务等方面发挥了重要作用[6-8]。在植被建设早期,由于人们片面追求快速郁闭而忽略了适地适树和近自然森林经营理论技术,导致刺槐林林分密度过高。林分密度是影响林木生长、林分生产力及水分利用的关键因子,直接关系到造林成效的优劣[6]。在黄土高原,土壤水分是植物的重要水源[2],植物根系从土壤中吸收的水分,通过叶片气孔扩散到大气中[9],较高的造林密度导致刺槐林在蒸腾过程中过多地消耗土壤水分,是造成土壤干层的主要原因之一,而土壤干层的普遍存在,又使土壤供水能力大幅下降,继而影响了刺槐的正常生长,出现大面积生长减缓、冠层干枯甚至整株死亡的现象,不利于其生态功能的持续发挥[10-11]。

当前,黄土高原植被建设已达到土壤水分承载力的阈值[12],未来不宜继续开展大规模的植树造林,而是要加强对现有林分的结构优化并提升其生态功能[13]。对高密度的刺槐林进行合理的疏伐,既可以优化林分结构、还能够控制蒸散发并调控土壤水分,是促进刺槐林可持续生长的有效手段[1]。蒸腾是植被重要的生理过程,也是关键的水文过程,精确量化树木蒸腾是造林密度、物种选择等林业生态工程建设技术中的最关键问题之一[14]。目前对于刺槐林蒸腾的研究主要集中于耗水规律及其环境因子[15-22],缺乏疏伐对其蒸腾影响的研究。为了探明疏伐对人工刺槐林蒸腾耗水的影响,本研究在黄土丘陵区建立刺槐林长期固定观测样地,并对样地进行不同强度的疏伐,以阐明刺槐(单株、林地尺度)蒸腾随疏伐强度的变化规律,并揭示在不同时间尺度上不同疏伐强度刺槐林蒸腾与环境关系的差异,旨在为刺槐林疏伐效果的评价、合理林分密度的确定、林分结构优化和功能提升提供科学依据。

1 研究方法

1.1 研究区域与样地设置

研究区位于陕西省延安市宝塔区南泥湾国有生态林场(36°20′54″N,109°36′42″E)(图1),平均海拔1200 m。该区域属半湿润气候区,是我国东部季风湿润区与内陆干旱区过渡带[23],多年(1960—2016年)的平均温度与降雨量为10 ℃和537 mm[24],年内降水分布不均,多集中在6—9月[25]。研究区属黄土高原丘陵沟壑区,土壤主要为黄绵土。本研究的观测样地位于南泥湾林场附近中国科学院生态环境研究中心“黄土高原延安市人工刺槐林生态效益评估固定监测样地”内。

图1 研究区域位置及样地设置Fig.1 Location of study site and sampling site setting

1.2 疏伐措施

试验林位于坡向、坡度相同的坡面上,坡向为东南,坡度15°左右,坡面南北长度大于300 m,东西宽大于60 m。试验林为“退耕还林(草)”工程实施后种植,根据树木年轮生长锥测定的林龄为18年(2019年),平均密度为1408株/hm2,种植之前为坡耕地。在刺槐试验林平行设置4个50 m × 50 m的标准样地,间隔15 m左右(图1),各样地初始密度相似。2019年7月,根据不同疏伐强度设计方案对3个样地进行疏伐,优先砍伐生长不良的刺槐,兼顾保留植株空间分布均匀。疏伐强度最大的为样地1(P1),疏伐强度为52%,疏伐后林分密度为680株/hm2；其次为样地2(P2),其疏伐强度48%,疏伐后密度为736株/hm2；再为样地3(P3),其疏伐强度为35%,疏伐后密度为916株/hm2,样地4是未疏伐的对照样地(图2)。

图2 4个样地疏伐后林分密度与边材面积对比Fig.2 Comparison of stand density and sapwood area of 4 plots after thinningP1表示样地1,P2表示样地2,以此类推

1.3 树干液流观测

在4个样地中部(对角线相交的中间位置),各选择不同径阶、生长良好的刺槐8株,采用Granier式的热扩散探针(Thermal Dissipation Probe,TDP)对单株树木的液流速率(sap flux density,Fd)进行连续监测 (2019-8-7—2019-10-22)。探针长度10 mm,将探针安装在茎距地1.3 m处的北侧,并用铝膜覆盖,以防止由于太阳辐射引起误差,用玻璃胶和胶带封住铝膜与树干之间的缝隙,以免树干径流的影响。采用CR1000数据采集器记录监测数据,测量间隔60 s,记录间隔30 min。

1.4 气象因子和土壤水分观测

气象因子：样地附近空旷处设有微型自动气象观测站,测定的指标主要有太阳辐射(solar radiation,Rs,W/m2)、空气温度(air temperature,T,℃)、相对湿度(relative humidity,RH,%)等,测量间隔为60 s,记录间隔30 min。采用饱和水汽压亏缺(vapor pressure deficit,VPD,kPa)这一指标以反映空气温度与空气湿度的协同效应,基于以下公式[26]计算：

(1)

式中,T为空气温度(℃),RH为空气相对湿度(%),a、b、c为参数,分别为0.611 kPa、17.502、240.97 ℃。

土壤湿度：使用土壤水分传感器(EC20)监测各样地土壤体积含水量(soil volumetric water content,SWC,m3/m3),在样地内挖掘2 m深土壤剖面,在剖面的不同深度安装探针对土壤湿度进行实时监测,探针安装深度分别为5、10、20、40、60、80、100、150、200 cm。测量间隔为60 s,记录间隔30 min,与树干液流观测同步。

1.5 数据分析方法

本研究通过构建树木胸径与边材面积及树皮厚度之间的数量关系来计算样木的边材面积与树皮厚度。边材面积和胸径之间的关系可以采用幂函数(y=axb)表示[27],树皮厚度与胸径之间的关系可以用函数(y=ax+b)来估算[28],将样地中刺槐树干横截面样本的胸径分别与边材面积及树皮厚度进行拟合建立公式(图3)。

图3 刺槐边材面积及树皮厚度与胸径之间的关系Fig.3 The relationship between sapwood area (As) and diameter at breast height (DBH) and bark thickness (Tb) and diameter at breast height (DBH) of R.pseudoacacia

研究表明应用热扩散技术会低估树干液流速率值,需进行物种特异性校准[29],有研究[8]根据Granier液流计算公式对刺槐树干液流速率进行实验室校准,得到校准后的公式如下：

Fd=0.0510K1.180

(2)

(3)

式中,Fd(g cm-2s-1)为边材液流速率,ΔT(℃)为加热探针与参考探针的瞬时温差值,ΔTmax(℃)为无液流时加热探针与参考探针的最大温差值,即ΔT(℃)的最大值。

当探针的长度大于边材宽度时,一部分被插入非导水木材,计算得到的液流速率存在误差[30],为避免Fd(g cm-2s-1)值被低估,利用公式4[31]对ΔT(℃)进行校正。

(4)

(5)

式中,a为探针在边材中的部分占整个探针长度的比例,b为探针在非边材即心材中的部分占整个探针的比例(b=1-a),ΔTsw(℃)为校正后两探针之间的温差,以替代公式3中的ΔT(℃)。为确定参数a、b,需估算边材厚度[28](公式5)。式(5)中,Ts(cm)为边材厚度,DBH(cm)为胸径,Tb(cm)为树皮厚度,As(cm2)为边材面积。

样地尺度平均液流速Js(kg cm-2d-1)的计算采用如下公式：

(6)

(7)

式中,Js(kg cm-2d-1)是样地尺度平均液流速率,Fdi(kg cm-2d-1)是第i株样木液流速率,Asi(cm2)是第i株样木的边材面积,n为样地被测样木总数。式(7)中,Q(mm/d)是林分蒸腾,Js(kg cm-2d-1)是样地尺度液流速率,AST(cm2)是样地边材面积总和,AG(m2)是样地面积。

采用Spearman相关分析探究单株及林分尺度蒸腾与环境因子之间的关系,采用非参数检验的方法对不同疏伐强度样地蒸腾差异性进行检验。

2 结果与分析

2.1 疏伐前后林地树木径级、边材面积的变化

将疏伐强度不同的4个样地中所有的树木的调查数据归纳整理后进行径阶划分,结果如图4。疏伐前后4个人工样地的刺槐径级分布均呈现“正态分布”的形式。疏伐前,样地1、样地3、样地4(对照样地)径阶分布峰值为5—10 cm径阶,样地2的分布峰值为10—15 cm径阶。疏伐后径级分布得到调整,样地1、样地4(对照样地)径阶分布峰值仍为5—10 cm径阶,但样地1该径阶刺槐占比由59.86% 减小为51.76%；样地2径阶分布峰值仍为10—15 cm径阶,该径阶刺槐占比由41.27% 增加至50.54%；样地3的分布峰值由5—10 cm径阶变为10—15 cm径阶,疏伐使样地3中5—10 cm径阶刺槐占比由43.44% 降至28.82%,10—15 cm径阶刺槐占比由42.24% 变为55.46%；整体而言,疏伐后样地1—3的径级分布均呈现出0—5 cm径阶、5—10 cm径阶刺槐的占比减小,10—15 cm径阶、15—20 cm径阶刺槐占比增大的趋势。

图4 疏伐前后不同疏伐强度各径阶数量、比例分布图 Fig.4 Number and frequency of trees in different diameter at breast height (DBH) classes of 4 plots in pre-thinning and after-thinning,thinning intensity decreases from plot 1 to plot 4,the curves are made by Gaussian fit图中曲线通过高斯曲线拟合得到

疏伐后各样地边材面积总和的大小顺序与林分密度大小顺序一致(图2),样地边材面积由大到小分别为样地4(9960 cm2)、样地3(7890 cm2)、样地2(6836 cm2)、样地1(4397 cm2)。

2.2 单株尺度液流速率变化

2.2.1半小时尺度单株液流速率变化

液流速率是衡量单株尺度蒸腾速率的指标。在半小时尺度上,3个连续的晴天(2019-9-3—2019-9-5)各样地单株尺度液流速率日动态过程如图5所示。样地1—4单株尺度液流速率呈现规律性的昼夜交替变化,启动时刻约为8:00,达到峰值的时刻约为11:00,迅速下降的时刻约为16:00,凌晨与午夜仍有液流存在。样地1、样地2、样地3、样地4典型日单株液流速率的平均值分别为：0.0088、0.0068、0.0054、0.0053 g cm-2s-1,各样地半小时尺度液流速率在午夜与凌晨时段差异小,其余时段差异明显,将样地1—4在3个典型日液流速率峰值的平均值进行对比,样地1最高(0.0221 g cm-2s-1),其次为样地2(0.0187 g cm-2s-1),均高于样地3(0.0146 g cm-2s-1)与样地4(0.0144 g cm-2s-1)。

图5 半小时与日尺度样地1—4液流速率变化动态 Fig.5 Changes of sap flux density (Fd) in 4 plots in half hour and daily scale

2.2.2日尺度单株液流速率变化

观测期内,样地1—4日尺度单株液流速率整体呈下降趋势,样地间差异逐渐缩小(图5)。8月,样地1液流速率最大,其次为样地2,再为样地3,样地4最小；9月样地4液流速率超过样地3,样地3液流速率最小,样地1与其它样地之间的差异缩小,至10月,样地1、样地2、样地4的液流速率差异细微,仍高于样地3。观测期内样地1、样地2、样地3、样地4单株液流速率平均值分别为0.53、0.41、0.31、0.33 kg cm-2d-1(图6)。与变化趋势图展现出的样地间差异一致,Kruskal-Wallis H检验结果表明,样地1、2之间液流速率差异不显著,但均显著高于样地3(P<0.05),而样地3、4之间无显著差异(P>0.05)。整体而言,日尺度单株液流速率随林分密度增大(疏伐强度减小)整体呈现下降趋势。

图6 观测期日尺度单株液流速率平均值 Fig.6 Average day scale sap flux density (Fd) of 4 plots in experimental periods不同小写字母表示样地间日尺度单株液流速率差异显著(P<0.05)

2.3 林分尺度蒸腾的变化

有关研究显示树木根部吸收的水分99.9% 用于蒸腾,通过精确计算液流积累量可以基本确定植物蒸腾耗水量[18]。林分尺度蒸腾量跟边材面积和样地平均液流速率关系密切。在观测期(2019-8-7—2019-10-22)内,各样地日平均蒸腾量由高到低为样地4(1.44 mm/d)、样地2(1.18 mm/d)、样地3(1.04 mm/d)、样地1(0.90 mm/d)(图7),这与样地液流速率及边材面积的大小关系有所不同。样地1、3、4的日均蒸腾量与其边材面积的大小关系相对一致,样地1的平均液流速率最高,其日均蒸腾量却小于液流速率最低的样地3,这说明大的边材面积可以在一定程度上弥补较低液流速率带来的影响；而样地边材面积较小的样地2由于较高的液流速率获得高于样地3的日均蒸腾量,也说明当边材面积差异不大的情况下,液流速率大可以使边材面积较小的样地获得较高的日均蒸腾量。整体而言,随林分密度增大(疏伐强度减小),林分日均蒸腾量整体呈上升趋势。

图7 观测期日均蒸腾量Fig.7 Transpiration (Q) of 4 plots

2.4 液流速率与环境因子的关系

2.4.1半小时尺度

将3个典型日(2019-9-3—2019-9-5)半小时尺度液流速率与对应时刻各环境因子做相关分析,结果显示(表1),在4个样地中半小时尺度单株液流速率均与太阳辐射、空气温度、饱和水汽压亏缺、土壤体积含水量呈现正相关,与相对湿度呈现负相关。影响4个样地半小时尺度液流速率的主要环境因子为太阳辐射与空气温度,4个样地半小时尺度单株液流速率均受太阳辐射的影响最大,Spearman相关系数超过0.8；样地1—3液流速率与空气温度的相关系数仅次于液流速率与太阳辐射的相关系数,样地4液流速率与空气温度的相关系数为0.806,与相关系数绝对值排在第二位的0.808相差较小,因此认为空气温度对液流速率的影响仅次于太阳辐射。相对湿度、饱和水汽压亏缺也对液流速率都有较大的影响。4个样地半小时尺度单株液流速率与环境因子之间的相关性呈现出较为一致的情况,说明在半小时尺度上,样地间单株液流速率与环境因子关系没有显著差异。

表1 环境因子与半小时尺度液流速率的Spearman相关系数

液流速率的日动态曲线与太阳辐射、空气温度、相对湿度、饱和水汽压亏缺的变化规律相吻合。太阳辐射与空气温度的启动时刻早于液流速率,达到峰值的时间滞后于液流速率；空气相对湿度与液流速率呈现相反的变化趋势,其迅速下降的时刻与液流速率启动时刻基本一致,达到谷值的时刻滞后于液流速率达到峰值的时刻；饱和水汽压亏缺的迅速增加的时刻与液流速率启动时刻基本一致,但其达到峰值的时刻滞后于液流速率。由于4个样地液流速率的启动时刻、达到峰值时刻、迅速下降时刻基本一致,因此各样地液流速率与环境因子的时滞没有显著差异。气象因子与液流速率时滞现象是由于清晨太阳辐射弱,气温低,液流速率变化缓慢,随着太阳辐射逐渐增强,空气相对湿度下降,气孔导度不断升高,液流速率增强达到峰值,此时有利于蒸腾的气象因子仍在不断增加(减小)至峰值(谷值)的过程中,植物为防止大量耗水,液流速率开始缓慢下降,表现为液流速率达到峰值的时刻提前于气象因子[7]。

2.4.2日尺度

将样地1—4观测期(2019-8-7—2019-10-22)日尺度单株液流速率与环境因子做相关分析,结果表明(表2),样地1—4日尺度单株液流速率均与太阳辐射、大气温度、空气相对湿度、饱和水汽压亏缺、土壤体积含水量存在显著相关性,4个样地日尺度单株液流速率均受饱和水汽压亏缺影响最大(Spearman相关系数分别为0.868、0.913、0.843、0.881),样地1、样地2、样地4日尺度单株液流速率与太阳辐射的相关系数仅次于饱和水汽压亏缺,样地3则受气温影响较大。各样地日尺度单株液流速率均与相对湿度、土壤体积含水量呈现负相关。整体来看,4个样地日尺度单株液流速率与环境因子之间的关系无明显差异。利用指数饱和模型(y=a(1-e-bx))来拟合饱和水汽压亏缺与日尺度单株液流速率[32],发现饱和水汽压亏缺日均值与液流速率的关系符合指数饱和曲线的形式(图8),曲线的斜率可以反映从土壤到大气的水力传导,斜率大说明导度高[33-34],VPD<0.8 kPa时,样地1斜率最大,其次为样地2,再为样地4,样地3斜率最小,表明导度由高到低为样地1、样地2、样地4、样地3。在VPD约为0.8 kPa时,样地4首先接近阈值,此后样地4液流速率趋于平稳,样地1—3曲线斜率减小。Kruskal-Wallis H检验结果表明,不同VPD级别下,样地间日尺度单株液流速率差异不同(图8)。VPD<0.2 kPa、0.2 kPa< VPD<0.5 kPa、两个级别下,4个样地间日尺度单株液流速率无显著差异,随饱和水汽压亏缺增大,样地间的差异增大。

表2 日尺度环境因子与单株液流速率的Spearman相关系数

图8 饱和水汽压亏缺(VPD)与样地1—4刺槐边材液流速率的关系Fig.8 Relationship between vapor pressure deficit (VPD) and sap flux density (Fd) during the experimental period in 4 plots不同小写字母表示表示样地间液流速率差异显著(P<0.05)

3 讨论

在本研究中,单株蒸腾速率随疏伐强度的增加呈现整体增大的趋势,这可能是因为疏伐降低了林分密度,林分郁闭度减小,林分内部气象条件改变,冠层能够获得更多的太阳辐射,提高了树木的蒸腾速率[35-37]。一方面,本研究发现,半小时液流速率受太阳辐射影响最大(表1)。太阳辐射是调节气孔运动的主要环境信号,其促使气孔开放,减少内部阻力,从而增强蒸腾作用[35]。疏伐后,冠层接受更多的有效辐射,不仅直接影响树干液流速率,而且还会通过影响大气温度及湿度间接对树干液流产生影响[36]。另一方面,林分内的夏季气温随疏伐强度的加大而提高[37],大气温度增高使叶内外蒸气压差加大,有利于水分从叶内溢出,有可能促使蒸腾加强。疏伐使空气的流动速度增大,林内大气相对湿度随疏伐的强度的增加而降低[37],空气相对湿度降低使叶内外蒸气压差增大,加速蒸腾[35]。

对于林分尺度而言,疏伐后样地林分密度得到调整,10—15 cm径阶、15—20 cm径阶的刺槐数量占比增大,最终样地之间边材面积总和的大小顺序与林分密度的大小顺序一致：样地1<样地2<样地3<样地4。林分密度大(疏伐强度小)的样地单株液流速率更低,但其更大的边材面积可以在一定程度上弥补液流速率低这一劣势,使林分日均蒸腾量随林分密度增加呈现上升趋势。对照样地(样地4)在半小时与日尺度的单株液流速率均低于样地1和样地2,但更大的样地边材面积使样地4的日均蒸腾量高于样地1和样地2。

在4个样地中,液流速率每天的启动时间以及到达峰值的时间与气象因子迅速增长以及到达峰值存在一定的时滞。在有利于蒸腾的环境因子不断增加至峰值的过程中,为防止大量耗水,大多数温带树种在中午之前实施气孔调节,使液流速率不再持续增加,在较为干燥的夏季,多数植物会通过迅速关闭气孔来维持水势[38],这体现了植物的耗水策略。已有研究表明,疏伐后冠层接受更多的太阳辐射使叶片更易受到水分胁迫,导致树木水分利用对环境条件更加敏感[39],在本研究中,半小时尺度单株液流速率与环境因子的时滞差异并不明显,而日尺度上饱和水汽压差的增大使蒸腾作用逐渐增强且样地间液流速率的差异逐渐显著。这说明样地间液流速率的差异受到环境因子的限制,在有利于蒸腾的环境因子达到一定程度时差异出现,但该环境因子的影响有限,随饱和水汽压亏缺增大,液流速率逐渐趋于稳定,差异也趋于稳定。

本研究存在一些不足之处,一方面本研究仅设置了4个样地,且疏伐强度集中在35% 至52%之间,由于疏伐强度的梯度不够多,难以刻画刺槐林林分日均蒸腾量随疏伐强度变化的精准情形,且其它疏伐强度对刺槐林林分日均蒸腾量的影响也无法得知。已有研究[6]表明,在1400株/hm2至2200株/hm2之间,林分蒸腾耗水量先增大后减小,当密度在1400—1800株/hm2,日均蒸腾量随林分密度增大呈上升趋势,林分密度为1800株/hm2时,日均蒸腾量达到最大值,当林分密度继续增大到2000和2200株/hm2时,日均蒸腾量处于较低的水平。在本研究中样地3(疏伐强度35%)林分日均蒸腾量低于样地4(对照样地),不符合疏伐强度与日均蒸腾量展现出的整体规律,该现象是否可以印证蒸腾耗水量随疏伐强度减小(林分密度增大)先增大后减小的规律,仍需要设置更多的疏伐强度梯度以探明疏伐强度对蒸腾的影响规律。另一方面,本研究只探究了疏伐对蒸腾的短期影响(疏伐后1—2个月),其中单株刺槐蒸腾在未疏伐的对照样地与疏伐强度35%及疏伐强度48%的样地之间并不存在显著的差异,这可能是由于采取疏伐措施后不久就进行观测,此时林地土壤水分状况尚未因林分密度变化而改变[40],因此在不同的样地间单株蒸腾并未出现显著差异。疏伐长时间后,林分密度的变化造成土壤水分状况改变的同时也会影响树木生长,进而影响蒸腾。研究发现,由于间伐林分的高胸径生长率,间伐林分和未间伐林分的断面积差异在间伐后的3年观察期内逐渐减小[41]。疏伐后30年,低密度林分的胸径生长速率高于中密度林分,疏生林在个体水平上的边材面积随树木生长而增大[39]。在林分水平上,由于胸径生长速度较快,疏伐导致减少的林分总断面积和边材面积可以更快地恢复,并随着时间的推移达到接近密林的水平,在生长季稀疏林分的液流速率以及林分蒸腾量高于高密度林分[39]。除此之外,树干液流与环境因子的关系受时间尺度影响较大。较小时间尺度下,树干液流受与叶片相关的环境因子影响较大,较大时间尺度下,受与根系相关的生态因子影响更明显[42]。同时,本研究发现,不同疏伐强度的样地间环境因子与液流速率的相关系数的大小关系相对一致,说明在短期内(2个月),疏伐未对蒸腾—环境关系产生明显的影响。因此采取疏伐措施长时间后,由林分密度的改变造成的影响仍需进一步研究。最后,合理密度是指在该密度条件下, 土壤的供水能力能够满足林木生长需要, 而不出现土壤水分亏缺造成干化的造林密度[43],本文仅从植被蒸腾的角度探讨了林分密度对植被水分利用的影响,未来应遵循“量水植树”的基本原则,以水量平衡为前提对土壤—植被系统进行综合分析,从而确定合理的林分密度[44]。

4 结论

通过开展刺槐林不同疏伐强度的控制试验发现,疏伐对刺槐蒸腾的影响在单株尺度与样地尺度不同,即随着疏伐强度的增加刺槐单株尺度蒸腾呈增加的趋势,而林分尺度蒸腾呈下降的趋势。但是,未疏伐的对照样地与疏伐强度35% 及疏伐强度48% 样地的单株尺度蒸腾在短期内(2个月)并未体现显著的差异。另外,大气蒸腾动力(VPD)越大,各疏伐强度样地之间蒸腾差异越明显,表明环境条件在一定程度上也会对疏伐的蒸腾变化产生影响。研究结果初步反映了疏伐导致的林分密度变化对刺槐蒸腾的影响,将为黄土丘陵区刺槐林的结构改造、功能提升和土壤水分调控提供理论支持。