江西省森林净初级生产力动态变化特征及其驱动因子分析

亚热带森林生态系统具有巨大的固碳潜力。净初级生产力(NPP)在碳循环过程中具有重要的作用, 受到气候变化、大气成分、森林扰动的强度和频度、林龄等因子的综合影响, 然而目前上述各因子对亚热带森林NPP变化的贡献尚不明确, 需要鉴别森林NPP时空变化的主要驱动因子, 以准确认识亚热带森林生态系统碳循环。该文综合气象数据、年最大叶面积指数(LAI)、参考年NPP (BEPS模型模拟)、林龄、森林类型、土地覆盖、数字高程模型(DEM)、土壤质地、CO₂浓度、氮沉降等多源数据, 利用InTEC模型(Integrated Terrestrial Ecosystem Carbon-budget Model)研究亚热带典型地区江西省森林生态系统1901-2010年NPP时空动态变化特征, 通过模拟情景设计, 着重讨论1970-2010年气候变化、林龄、CO₂浓度和氮沉降对森林NPP动态变化的影响。研究结果如下: (1) InTEC模型能较好地模拟研究区NPP的时空变化; (2)江西省森林NPP 1901-2010年为(47.7 ± 4.2) Tg C·a^-1 (平均值±标准偏差), 其中20世纪70年代、80年代、90年代分别为50.7、48.8、45.4 Tg C·a^-1, 2000-2009年平均为55.2 Tg C·a^-1; 随着森林干扰后的恢复再生长, 江西省森林NPP显著上升, 2000-2009年NPP增加的森林面积占森林总面积的60%; (3) 1970-2010年, 仅考虑森林干扰因子和仅考虑非干扰因子(气候、氮沉降、CO₂浓度)情景下NPP分别为43.1和53.9 Tg C·a^-1, 比综合考虑干扰因子和非干扰因子作用下的NPP分别低估7.3 Tg C·a^-1 (低估的NPP与综合考虑干扰因子和非干扰因子作用下NPP的比值为14.5%,下同)和高估3.6 Tg C·a^-1 (7.1%); 气候因子导致平均NPP减少2.0 Tg C·a^-1 (4.7%), 氮沉降导致平均NPP增加4.5 Tg C·a^-1 (10.4%), CO₂浓度变化及耦合效应(氮沉降+ CO₂浓度变化)分别导致平均NPP增加4.4 Tg C·a^-1 (10.3%)和9.4 Tg C·a^-1 (21.8%)。     

北京东灵山3种温带森林土壤呼吸及其20年的变化

土壤呼吸是陆地生态系统最主要的碳释放过程。为了探讨温带森林土壤呼吸在长时间尺度的变化, 利用北京东灵山地区的白桦(Betula platyphylla)林、辽东栎(Quercus wutaishanica)林和油松(Pinus tabuliformis)林3种温带森林永久样地, 于2012-2015年对其土壤呼吸进行测定, 并与1994-1995年的测定结果进行了比较。结果显示: 2012-2015年, 白桦林的平均年土壤呼吸量为(574 ± 21) g C·m^-2·a^-1, 显著高于辽东栎林(455 ± 31) g C·m^-2·a^-1和油松林(414 ± 35) g C·m^-2·a^-1, 比20年前(1994-1995年)的估测值分别增加了85%、17%和73%。这些结果表明, 近20年来这3种生态系统的碳周转速率明显加快。     

中国成熟林植被和土壤固碳速率对气候变化的响应

基于B2气候变化情景数据, 利用大气-植被相互作用模式AVIM2, 模拟预测了1981-2040年中国成熟林植被和土壤固碳速率的时空变化特征及其对气候变化的响应。结果表明, 中国森林区域平均气温从1981年的7.8 ℃增加到2040年的9.0 ℃, 森林区域降水量略有增加。成熟林植被碳总量从8.56 Pg C增加到9.7 Pg C, 植被固碳速率在-0.054-0.076 Pg C·a^-1之间波动, 平均值为0.022 Pg C·a^-1。成熟林土壤碳总量从30.2 Pg C增加到30.72 Pg C, 土壤固碳速率在-0.035-0.072 Pg C·a^-1之间波动, 平均值为0.010 Pg C·a^-1。虽然研究时段内中国植被和土壤固碳总量均没有显著变化趋势, 但区域植被和土壤固碳速率对气候变化的响应具有显著空间差异。未来在气温增幅较大的东北和东南林区, 特别是在东北的长白山林区, 森林植被和土壤固碳速率将大大降低; 而在气温增幅不大的西南林区南部和其他林区, 植被和土壤固碳速率将提高。统计结果表明未来气候变暖不利于成熟林固碳。     

不同施氮水平对冬小麦生长期土壤呼吸的影响

在目前全球氮沉降不断增加的背景下, 研究农田土壤呼吸对氮沉降的响应有助于理解未来生态系统碳循环对全球变暖的潜在影响。为探讨不同施氮浓度对华东地区冬小麦(Triticum aestivum)生长期土壤呼吸的影响, 该实验设计了对照组(不施加氮肥)和3种浓度施氮处理组(低浓度施氮15 g·m^-2·a^-1, 中等浓度施氮30 g·m^-2·a^-1, 高浓度施氮45 g·m^-2·a^-1)。使用便携式土壤CO₂通量观测仪LI-8100测定不同施氮浓度处理下冬小麦生长期(2013年12月至2014年5月)的土壤呼吸速率, 并探讨土壤呼吸与土壤温度、湿度等环境因素的关系。结果表明: 低、中、高3种浓度施氮处理的土壤呼吸速率平均值分别为5.29、6.17和6.75 μmol·m^-2 ·s^-1, 与对照组(土壤呼吸速率平均值为4.90 μmol·m^-2·s^-1)相比, 分别增加了7.8%、23.6%和37.8%; 地上生物量分别增加39.9%、104.4%和200.2%, 并与冬小麦生长季的总土壤呼吸正相关。5 cm深度土壤的温度与土壤呼吸速率呈指数关系(p < 0.05), 土壤呼吸季节变化的65%-75%由土壤温度引起, 其温度敏感性为2.09-2.32。结果表明, 添加氮肥促进了植物的生长, 增加了生物量, 从而增加了冬小麦农田的土壤呼吸速率。     

氮素添加对内蒙古草甸草原生态系统CO2交换的影响

氮沉降增加将影响草原生态系统固碳, 但如何影响草原生态系统CO₂交换目前为止还没有定论。同时, 不同类型和剂量氮素对生态系统CO₂交换影响的差异也不明确。选取内蒙古额尔古纳草甸草原, 开展了不同类型氮肥和不同剂量氮素添加条件下生态系统CO₂交换的野外测定。实验设置尿素和缓释尿素2种类型氮肥各5个剂量水平(0、5.0、10.0、20.0和50.0 g N·m^-2·a^-1)。结果显示, 生长季初期及中期降雨量低时, 氮素添加抑制生态系统CO₂交换; 而生长季末期降雨量较高时促进生态系统CO₂交换。随着氮素添加水平的提高, NEE和GEP均显著增加, 当氮素添加量达到10 g N·m^-2·a^-1时, NEE和GEP的响应趋于饱和。2种氮肥(尿素和缓释尿素)仅在施氮量为5 g N·m^-2·a^-1时, 缓释尿素对生态系统CO₂交换的促进作用显著大于尿素, 在其它添加剂量时差异不显著。研究结果表明: 氮素是该草甸草原生态系统的重要限制因子, 但氮沉降增加对生态系统CO₂交换的影响强烈地受降雨量与降雨季节分配的限制, 不同氮肥(尿素和缓释尿素)对生态系统CO₂交换作用存在差异。     

早春和夏季氮磷添加对内蒙古典型草原退化群落碳交换的影响

过度放牧导致的养分“入不敷出”是我国天然草地大面积退化的主要原因之一, 而草地退化又显著影响了草原生态系统的固碳功能。能否通过补充土壤养分来恢复退化草地的固碳功能, 迄今相关研究较少。净生态系统碳交换(NEE)、生态系统呼吸(ER)和生态系统总初级生产力(GEP)是表征生态系统碳循环的重要指标。氮(N)和磷(P)是中国典型草原的主要限制性养分元素, 而草地退化进一步加剧了养分的限制。在退化草地上添加氮磷对碳循环的上述过程(NEE、ER和GEP)有何影响, 以及两种养分之间是否存在互作, 目前尚不清楚。为此, 该研究以内蒙古典型草原的退化草地为研究对象, 选择早春融雪期(4月)和夏季生长期(7月)两个时间节点, 设置不施肥(CK)、N添加(10.5 g·m^-2·a^-1, NH₄NO₃)、P添加(7 g·m^-2·a^-1, KH₂PO₄)和N、P共同添加((10.5 g N + 7 g P)·m^-2·a^-1) 4个养分处理, 探究早春和夏季氮磷添加对内蒙古典型草原退化群落碳交换的影响及其互作机制。结果表明: 1)在早春和夏季两个时期, 单独添加N或P对生态系统碳交换过程的影响均未达到显著水平, 而氮磷共同添加可显著提高NEE和GEP。2)早春(4月份)氮磷共同添加对NEE、ER和GEP的互作机制表现为正协同效应, 而夏季(7月份)氮磷共同添加对NEE、ER和GEP的互作机制表现为加性效应。为了恢复退化的典型草原的固碳功能, 氮磷共同添加比单一元素添加效果好, 且早春添加优于夏季添加。该研究对指导退化草地的恢复具有参考价值。     

Simulation of forest net primary production and the effects of fire disturbance in Northeast China

 森林净初级生产力(NPP)是衡量陆地碳源/汇的重要参数, 准确地估算森林生态系统的NPP, 同时通过引入干扰因子以期更加完整地描述生态学过程及其响应是目前森林生态系统碳循环研究的重点。因此, 该研究基于北方生态系统生产力(BEPS)模型, 结合遥感数据和气象数据等模拟2003年东北林区NPP; 将BEPS模型模拟的结果作为整合陆地生态系统碳收支(InTEC)模型的参考年数据, 模拟东北林区1901–2008年的NPP, 并在InTEC模型中加入林火干扰数据, 模拟大兴安岭地区1966–2008年的森林NPP。结果显示: 在1901年, 东北林区NPP平均值仅为278.8 g C·m^–2·a^–1, 到了1950年, NPP平均值增加到338.5 g C·m^–2·a^–1, 2008年NPP平均值进一步增加到378.4 g C·m^–2·a^–1。其中长白山地区的NPP平均值始终最高, 大兴安岭次之, 小兴安岭始终最低。到了2008年, 大、小兴安岭和长白山地区的NPP平均值都有较大涨幅, 其中涨幅最高的是长白山地区, 达到200–300 g C·m^–2·a^–1; 东北三省中, 黑龙江和吉林的NPP平均值和总量都比较高, 辽宁相对较低, 但相比于1901年的涨幅最高, 达到70%; 重大火灾(100–1000 hm²)对NPP的影响不是很大, 而特大火灾(>1 000 hm²)的影响比较大, 使NPP下降幅度达到10%左右, 其他火灾年份, NPP增长迅速并保持在较高水平; 对火灾面积在100 000 hm²以上的4个年份的NPP进行分析, 发现NPP平均值都大幅度下降, 其中1987年下降幅度最大, 为11%以上。     

植被覆盖度和物候变化对典型黑沙蒿灌丛生态系统总初级生产力的影响

气候变化和人类活动是植被生产力年际尺度变化的重要驱动因素, 明晰二者对植被生产力的共同影响对于生态系统可持续管理至关重要。气候变化可能导致植被物候变化, 进而影响植被生产力。目前尚不清楚毛乌素沙地典型植被物候如何响应气候变化, 并因此影响生态系统总初级生产力(GPP)。此外, 植被恢复(覆盖度增加)和物候变化对GPP的共同影响有待明确。该研究选取典型黑沙蒿(Artemisia ordosica)灌丛生态系统, 结合MODIS遥感数据与涡度相关数据, 利用植被光合模型(VPM), 模拟并分析了2005-2018年间植被覆盖度和物候变化对GPP的影响。结果表明: (1) VPM模型能够较好地模拟涡度相关法观测的GPP动态(GPP_Flux), 而MODIS遥感产品(MOD17A2H)则显著低估GPP_Flux; (2)研究期内年均归一化差异植被指数(NDVI)、最大NDVI (NDVI_max)和年总GPP均显著增加, 表明植被恢复促进了植被生产力增加; (3)基于NDVI和GPP日序列估算的生长季开始日期显著提前(2.1 d·a^-1), 生长季结束日期显著推迟(1.5 d·a^-1), 二者共同促使生长季长度延长(3.6 d·a^-1); (4)物候期延长促进了GPP增加, 生长季长度每延长1天, 全年GPP显著增加6.44 g C·m^-2·a^-1; (5)植被覆盖度增加和生长季延长分别可以解释79%和57%的GPP增加; (6)尽管植被覆盖度和物候变化均促进GPP增加, 但前者是其增加的主要驱动因素。鉴于植被覆盖度增加和生长季延长也可能导致生态系统呼吸和蒸散发增加, 未来研究仍需探究生态系统碳汇能力、水分利用效率和水分承载力对气候变化和人类活动的响应。此外, 该研究主要探讨GPP在年际尺度的变化趋势及影响因素, 未来需要研究GPP的年际变异规律及驱动因素, 尤其是对降水年际变异和极端干旱事件的响应。     

刈割和施肥对高寒草甸功能多样性与地上净初级生产力关系的影响

功能多样性(FD)对群落地上净初级生产力(ANPP, g·m^-2·a^-1)有直接的影响, 但不同扰动因素对FD-ANPP关系将产生何种影响尚不明确。通过在青藏高原高寒矮生嵩草(Kobresia humilis)草甸连续7年(2007-2013)的刈割(3水平: 不刈割、留茬3 cm的中度刈割和留茬1 cm的重度刈割)和施肥(2水平: 施用12.75 g·m^-2·a^-1尿素+ 3.06 g·m^-2·a^-1 (NH₄)₂HPO₄、不施肥)控制实验, 研究了刈割、施肥、年份及其交互作用对ANPP和FD的影响以及FD-ANPP关系的变化。研究结果显示: (1)增加刈割强度和土壤养分均显著提高了ANPP, 但其效应随着年份的不同而有差异, ANPP随着时间呈波动下降趋势, 而FD则随年度增大; (2)施肥显著增加了FD, 而刈割对FD无显著影响(p > 0.05); (3)在6种刈割和施肥处理组合下, FD-ANPP关系随时间的变化主要受刈割扰动影响呈现正线性相关和无相关两种模式。无论施肥与否, 不刈割(C0)群落中FD和ANPP之间无相关(n = 90, p > 0.05); 而刈割群落中FD和ANPP之间为正相关(n = 90, p < 0.05)。由于刈割同时提高了FD和ANPP, 促使二者在刈割群落中呈现正线性相关。(4)尽管施肥不影响FD和ANPP的关系模式, 但与刈割共同作用, 影响FD-ANPP关系的截距或斜率。上述结果说明, 刈割扰动和土壤营养资源共同影响着FD-ANPP关系, 而刈割在改变其关系模式方面起主导作用。     

浑善达克沙地榆树疏林和小叶杨人工林碳密度特征及其与林龄的关系

榆树(Ulmus pumila)疏林是浑善达克沙地的地带性隐域植被, 小叶杨(Populus simonii)是该区域主要的防风固沙造林树种。该文通过测定两种森林生态系统乔木层(叶、枝、干、根)、草本层(地上植被和地下根系)和土壤层(0-100 cm)的碳含量, 比较了两种森林生态系统的碳密度及其分配特征, 并运用空间代替时间的方法, 阐明了乔木层、土壤层和总碳密度随林龄增加的变化特征, 估算了两种森林生态系统的固碳速率。结果表明, 榆树疏林乔木层和土壤层平均碳含量都低于小叶杨人工林, 榆树疏林生态系统总碳密度是小叶杨人工林的1/2。两种森林生态系统的总碳密度中, 乔木层碳密度和土壤层碳密度总占比98%以上; 土壤层与植被层碳密度的比值随林龄的增加而降低, 过熟林时该比值分别为1.66 (榆树疏林)和1.87 (小叶杨人工林); 榆树疏林和小叶杨人工林的乔木层、土壤层和生态系统的总碳密度随林龄的增加而增加, 其中乔木层碳密度及榆树疏林总碳密度与林龄均呈现出显著的线性正相关关系。小叶杨人工林乔木层的固碳速率约为榆树疏林的5倍, 榆树疏林生态系统和小叶杨人工林生态系统的总固碳速率分别为0.81 Mg C·hm^-2·a^-1和5.35 Mg C·hm^-2·a^-1。这一研究结果有利于估算沙地森林生态系统的碳储量, 为区域生态环境恢复和增加碳汇的政策制定提供依据。     

Forest net primary productivity dynamics and driving forces in Jiangxi Province,China

Aims Subtropical forest ecosystem has great carbon sequestration capacity. Net primary productivity (NPP) plays a critical role in forest carbon cycle and is affected by a number of factors, including climate change, atmospheric composition, forest disturbance intensity and frequency, and forest age, etc. However, the contribution of these factors to the temporal-spatial dynamics of NPP is still not clear. Quantifying the main driving forces on the temporal-spatial dynamics of NPP for subtropical forest ecosystems is a critical foundation for understanding their carbon cycle.
Methods We utilized multi-sources dataset, including observed meteorological data, inversed annual maximum leaf area index (LAI), referenced NPP (simulated by Boreal Ecosystem Productivity Simulator (BEPS) model), forest age and forest types, land cover, digital elevation model (DEM), soil texture, CO₂ concentration and nitrogen deposition. We used the InTEC (integrated terrestrial ecosystem carbon-budget) model to simulate the NPP dynamics for forest ecosystems in Jiangxi Province during the period of 1901-2010. The effects of climate change, forest age, CO₂ concentration and nitrogen (N) deposition on forest NPP from 1970 to 2010 were discussed through designed scenarios.
Important findings (1) Validations by flux measurements and forest inventory data indicated that the InTEC model was able to capture the interannual and spatial variations of forest NPP. (2) The average forest NPP was 47.7 Tg C·a^-1 (± 4.2 Tg C·a^-1) during 1901-2010. The NPP in the 1970s, 1980s, 1990s and 2000s was 50.7, 48.8, 45.4, and 55.2 Tg C·a^-1, respectively. As forest regrows, NPP significantly increased for forests in Jiangxi Province in the 2000s, and exceed that in the 1970s for more than 60% of the forest area. (3) During 1970-2010, under the scenarios of disturbance and non-disturbance, the forest NPP were underestimated by 7.3 Tg C·a^-1 (14.5%) and overestimated by 3.6 Tg C·a^-1 (7.1%) compared to the scenarios of all disturbance and non-disturbance factors, respectively. Compared to the average NPP during 1970-2010, climate change decreased NPP by -2.0 Tg C·a^-1 (-4.7%), N deposition increased NPP by 4.5 Tg C·a^-1 (10.4%), CO₂ concentration change, and the integrated fertilization of CO₂ and N deposition increased NPP by 4.4 Tg C·a^-1 (10.3%) and 9.4 Tg C·a^-1 (21.8%), respectively.     

Temporal and spatial variation characteristics of China shrubland net primary production and its response to climate change from 2001 to 2013

Aims Net primary production (NPP) is the input to terrestrial ecosystem carbon pool. Climate and land use change affect NPP significantly. Shrublands occupy more than 20% of the terrestrial area of China, and their NPP is comparable to those of the forests. Our objective was to estimate China shrubland NPP from 2001 to 2013, and to analyze its variation and response to climate change.Methods We used a Carnegie-Ames-Stanford Approach (CASA) model to estimate the NPP of six shrubland types in China from 2001 to 2013. Furthermore, we used Theil-Sen slope combined with Mann-kendall test to analyze its spatial variation and a linear regression of one-variable model to analyze its inter- and intra-annual variation. Finally, a multi-factor linear regression model was used to analyze its response to climate change.Important findings We found the annual mean NPP of China shrubland was 281.82 g•m^-2•a^-1. The subtropical evergreen shrubland has the maximum NPP of 420.47 g•m^-2•a^-1, while the high cold desert shrubland has the minimum NPP of 52.65 g•m^-2•a^-1. The countrywide shrublands NPP increased at the rate of 1.23 g•m^-2•a^-1, the relative change rate was 5.99%. The temperate deciduous shrubland NPP increased the fastest with a speed of 3.05 g•m^-2•a^-1 and subalpine evergreen shrubland had a decreasing trend with a speed of -0.73 g•m^-2•a^-1. Moreover, the other four shrublands NPP had a growing trend, only subalpine deciduous shrubland NPP did not change significantly. The response of NPP to climate change of different seasons varies to different shrubland types. In general, the NPP variation was mainly affected by precipitation, and the spring warming also contributed to it. The increase of countrywide shrubland NPP may promote its contribution to the regional ecosystem function.     

贡嘎山峨眉冷杉成熟林碳利用效率季节动态及其影响因子

碳利用效率(CUE)是植被生态系统的一个重要功能参数, 反映了植被生态系统的固碳能力, 适用于分析不同时间段内器官、个体和群落等不同层次的碳收支趋势, 因而有助于对陆地生态系统碳功能的确定与预测, 引起了广泛关注。该研究采用生物计量法, 测定和计算了川西贡嘎山东坡峨眉冷杉(Abies fabri)成熟林树木不同器官的呼吸与净生产力动态, 分析了乔木层及其各器官CUE动态及主要影响因子, 并估算了乔木层不同径级树木CUE。主要结果: (1)乔木层各器官月呼吸速率与温度呈正相关关系, 以细根月呼吸速率为最大; 不同径级树木年呼吸量无显著差异, 以小径级树木树干的年呼吸量为最小。(2)乔木层细根和树干月净初级生产力(NPP)均随温度增加而增加, 以细根月NPP为最大。小径级树木年NPP最大, 其针叶年NPP也显著高于中径级和大径级树木。(3)林分乔木层及其各器官CUE大多集中在0.30-0.60之间, 其中细根、树干CUE具有相似的月变化动态, 均随温度的升高而上升。不同径级树木CUE及树干和针叶CUE均随树木个体的增大而明显下降。(4)气温和土壤温度与乔木层树干和细根CUE呈正相关关系, 而降水量与针叶CUE呈负相关关系。细根CUE与树干CUE呈正相关关系,与针叶CUE呈负相关关系。峨眉冷杉成熟林乔木层CUE主要取决于树干和细根CUE。该研究证实了川西亚高山暗针叶成熟林仍具有较强的碳汇功能, 在区域碳储存和森林生态系统碳循环中发挥着极其重要的作用。     

Season dynamics of carbon use efficiency and its influencing factors in the old-growth Abies fabri forest in Gongga Mountain,western Sichuan,China

碳利用效率(CUE)是植被生态系统的一个重要功能参数, 反映了植被生态系统的固碳能力, 适用于分析不同时间段内器官、个体和群落等不同层次的碳收支趋势, 因而有助于对陆地生态系统碳功能的确定与预测, 引起了广泛关注。该研究采用生物计量法, 测定和计算了川西贡嘎山东坡峨眉冷杉(Abies fabri)成熟林树木不同器官的呼吸与净生产力动态, 分析了乔木层及其各器官CUE动态及主要影响因子, 并估算了乔木层不同径级树木CUE。主要结果: (1)乔木层各器官月呼吸速率与温度呈正相关关系, 以细根月呼吸速率为最大; 不同径级树木年呼吸量无显著差异, 以小径级树木树干的年呼吸量为最小。(2)乔木层细根和树干月净初级生产力(NPP)均随温度增加而增加, 以细根月NPP为最大。小径级树木年NPP最大, 其针叶年NPP也显著高于中径级和大径级树木。(3)林分乔木层及其各器官CUE大多集中在0.30-0.60之间, 其中细根、树干CUE具有相似的月变化动态, 均随温度的升高而上升。不同径级树木CUE及树干和针叶CUE均随树木个体的增大而明显下降。(4)气温和土壤温度与乔木层树干和细根CUE呈正相关关系, 而降水量与针叶CUE呈负相关关系。细根CUE与树干CUE呈正相关关系,与针叶CUE呈负相关关系。峨眉冷杉成熟林乔木层CUE主要取决于树干和细根CUE。该研究证实了川西亚高山暗针叶成熟林仍具有较强的碳汇功能, 在区域碳储存和森林生态系统碳循环中发挥着极其重要的作用。     

Effects of climate change on net primary productivity in Larix olgensis plantations based on process modeling

Aims Climate change has significant effects on net primary productivity (NPP) in forests, but there is a large uncertainty in the direction and magnitude of the effects. Process-based models are important tools for understanding the responses of forests to climate change. The objective of the study is to simulate changes in NPP of Larix olgensis plantations under future climate scenarios using 3-PG model in order to guide the management of L. olgensis plantations in the context of global climate change.Methods Data were obtained for 30 permanent plots of L. olgensis plantations in Siping, Linjiang, Baishan, etc. of Jilin Province, and a process model, 3-PG model, was applied to simulate changes in NPP over a rotation period of 40 years under different climate scenarios. Parameter sensitivity was also determined. Important findings The locally parameterized 3-PG model well simulates the changes in NPP against the measured NPP data, with values between 272.79-844.80 g·m^-2·a^-1 and both mean relative error and relative root mean square error within 12%. The NPP in L. olgensis plantations would increase significantly with increases in atmospheric CO₂ concentration, temperature and precipitation collectively. However, an increase in temperature alone would lead to a decrease in NPP, but increases in precipitation and atmospheric CO₂ concentration would increase NPP; the positive effect of increasing precipitation appears to be weaker than the negative effect of increasing temperature. Sensitivity analysis shows that the model performance is sensitive to the optimum temperature, stand age at which specific leaf area equals to half of the sum of specific leaf area at age 0 (SLA₀) and that for mature leaves (SLA₁), and days of production loss due to frost.     

Testing parameter sensitivities and uncertainty analysis of Biome-BGC model in simulating carbon and water fluxes in broadleaved-Korean pine forests

生态过程模型的发展为研究者在长时间序列和区域尺度的研究提供了便利, 但模型模拟的准确性受到模型自身结构、模型参数估计合理性的影响。敏感性分析能够定量或定性筛选出对模型模拟结果影响较大的敏感参数, 是模型参数校准过程中的重要工具, 也是建模和应用的先决条件。该文以阔叶红松林为研究对象, 采用全局敏感性分析方法——傅里叶幅度灵敏度检验扩展法(EFAST)对Biome-BGC模型的生理生态参数进行了敏感性分析, 分别分析了红松(Pinus koraiensis)和阔叶树的净初级生产力(NPP)、蒸散(ET)对参数变化的敏感性。结果表明: (1)模拟红松NPP的不确定性高于阔叶树, 但二者的模拟ET的不确定性均较小。阔叶树的NPP和ET对生理生态参数的敏感性总体上都小于红松。(2)无论是红松、阔叶或其他植被类型, 模拟NPP均表现出对叶片碳氮比、细根碳氮比、比叶面积(SLA)和冠层截留系数的敏感性, 这4个参数的高敏感性主要是由模型自身结构所决定的, 与植被类型和研究地区的关系较小。对模拟ET而言, 细根与叶片碳分配比、新茎与新叶碳分配比和SLA均是影响红松和阔叶树ET的敏感参数, 但红松ET主要受参数与参数间的二阶或多阶交互作用的间接影响, 而阔叶树ET则主要是受到敏感参数直接效应的影响。(3)除了上述影响红松和阔叶树碳水通量的共性参数外, 诸如核酮糖-1,5-二磷酸羧化酶中叶氮含量、叶片与细根周转率、所有叶面积与投影叶面积之比等也是对模拟结果有影响的重要参数, 但是其敏感程度随物种不同和研究区不同而不同, 所以这类参数可以根据具体情况进行参数本地化, 对于其他不敏感参数则可以采用模型缺省值。     

Biome-BGC模型模拟阔叶红松林碳水通量的参数敏感性检验和不确定性分析

生态过程模型的发展为研究者在长时间序列和区域尺度的研究提供了便利, 但模型模拟的准确性受到模型自身结构、模型参数估计合理性的影响。敏感性分析能够定量或定性筛选出对模型模拟结果影响较大的敏感参数, 是模型参数校准过程中的重要工具, 也是建模和应用的先决条件。该文以阔叶红松林为研究对象, 采用全局敏感性分析方法——傅里叶幅度灵敏度检验扩展法(EFAST)对Biome-BGC模型的生理生态参数进行了敏感性分析, 分别分析了红松(Pinus koraiensis)和阔叶树的净初级生产力(NPP)、蒸散(ET)对参数变化的敏感性。结果表明: (1)模拟红松NPP的不确定性高于阔叶树, 但二者的模拟ET的不确定性均较小。阔叶树的NPP和ET对生理生态参数的敏感性总体上都小于红松。(2)无论是红松、阔叶或其他植被类型, 模拟NPP均表现出对叶片碳氮比、细根碳氮比、比叶面积(SLA)和冠层截留系数的敏感性, 这4个参数的高敏感性主要是由模型自身结构所决定的, 与植被类型和研究地区的关系较小。对模拟ET而言, 细根与叶片碳分配比、新茎与新叶碳分配比和SLA均是影响红松和阔叶树ET的敏感参数, 但红松ET主要受参数与参数间的二阶或多阶交互作用的间接影响, 而阔叶树ET则主要是受到敏感参数直接效应的影响。(3)除了上述影响红松和阔叶树碳水通量的共性参数外, 诸如核酮糖-1,5-二磷酸羧化酶中叶氮含量、叶片与细根周转率、所有叶面积与投影叶面积之比等也是对模拟结果有影响的重要参数, 但是其敏感程度随物种不同和研究区不同而不同, 所以这类参数可以根据具体情况进行参数本地化, 对于其他不敏感参数则可以采用模型缺省值。     

基于可加性生物量模型的大兴安岭东部主要林型森林植被碳储量及其分配

基于大兴安岭东部地区主要林型的生物量调查数据,建立了3个主要树种的一元可加性生物量模型,探讨了不同林型森林群落和乔木层、灌木层、草本层、凋落物层的碳储量及其分配规律.结果表明: 杜鹃-兴安落叶松林乔、灌、草、凋落物层碳储量分别为71.00、0.34、0.05和11.97 t·hm^-2,杜香-兴安落叶松林各层碳储量分别为47.82、0.88、0和5.04 t·hm^-2,杜鹃-兴安落叶松-白桦混交林分别为56.56、0.44、0.04、8.72 t·hm^-2,杜香-兴安落叶松-白桦混交林分别为46.21、0.66、0.07、6.16 t·hm^-2,杜鹃-白桦林分别为40.90、1.37、0.04、3.67 t·hm^-2,杜香-白桦林分别为36.28、1.12、0.18、4.35 t·hm^-2.林下植被为杜鹃的林分群落碳储量大于林下植被为杜香的林分;林下植被相似的情况下,森林群落碳储量大小顺序为:兴安落叶松林>兴安落叶松-白桦混交林>白桦林;不同林型群落碳储量不同,大小顺序为:杜鹃-兴安落叶松林(83.36 t·hm^-2)>杜鹃-兴安落叶松-白桦混交林(65.76 t·hm^-2)>杜香-兴安落叶松林(53.74 t·hm^-2)>杜香-兴安落叶松-白桦混交林(53.10 t·hm^-2)>杜鹃-白桦林(45.98 t·hm^-2)>杜香-白桦林(41.93 t·hm^-2),且不同林型森林群落碳储量垂直分配规律为:乔木层(85.2%～89.0%)>凋落物层(8.0%～14.4%)>灌木层(0.4%～2.7%)>草本层(0～0.4%).