长白山阔叶红松林生态系统光能利用率的动态变化及其主控因子

生态系统光能利用率(LUE)反映了植被通过光合作用利用光能吸收和固定大气中CO₂的能力, 是表征生态系统生产力的重要指标。选取长白山温带阔叶红松(Pinus koraiensis)林生态系统为研究对象, 利用涡度相关通量观测数据, 采用直角双曲线方程获取了生态系统光合作用的表观量子效率(ε); 基于总生态系统初级生产力(GEP)与下垫面入射光合有效辐射(Q)的比值得到生态光能利用率(LUE_eco)。研究表明: 在季节尺度上, ε与LUE_eco均表现出显著的单峰变化特征, 并主要受到土壤温度和归一化植被指数(NDVI)的调控, 同时, ε和LUE_eco都受到GEP的显著影响, 而与Q的相关性较弱或无显著相关关系, 但散射辐射的增加在一定程度上有助于提高生态系统的LUE。ε与LUE_eco存在显著的线性正相关关系, 但ε明显高于LUE_eco。2003-2005年, ε与LUE_eco每年最大值的平均值分别为(0.087 ± 0.003)和(0.040 ± 0.002) μmol CO₂·μmol photon^-1, 年际间变异度分别为4.17%和4.25%, 而不同年份之间最大差异均达到8%或8%以上, 从而对模型模拟结果产生明显影响。因此, 在基于光能利用率模型的模拟研究中, 最大LUE的年际变异需要在参数反演和优化中给予重要考虑。     

中国北方植被水分利用效率的时间变化特征及其影响因子

水分利用效率(WUE)既是衡量植被生长适应性的重要指标, 也是连接生态系统水碳循环的纽带。认识不同类型植被WUE的时间变化特征及驱动机制有助于增进对生态系统水碳循环过程的理解。已有研究表明, 在不同时间尺度下, WUE呈现不同的时间变化特征, 但现有研究多是集中在单一的时间尺度下开展的, 对不同植被类型在不同时间尺度下的动态变化及影响因子分析开展得较少。该研究选用中国北方地区9个定位观测台站的通量与气象数据, 分析了WUE的日内变化和季节变化特征, 并在0.5 h、1 d、8 d以及月尺度下, 分别分析了气温(T_a)、相对湿度(RH)、饱和水汽压差(VPD)以及光合有效辐射(PAR)等非生物因子对WUE的影响。同时, 该研究也分析了植被叶面积指数(LAI)和降水(P)对WUE的影响。研究发现: (1) WUE的日变化呈现不对称的“U”型特征, 日出时的WUE普遍高于日落时。荒漠地区WUE的季节变化呈“U”型, 而其他站点呈现单峰型。不同站点WUE的季节变化可以分为总初级生产力(GPP)主导型和蒸发散(ET)主导型, 并随着时间尺度的扩大, GPP或ET的主导作用逐渐增强。(2)在较短的时间尺度(0.5 h、1 d)上, T_a、RH、VPD和PAR是影响WUE变化的主要因子, 但随着时间尺度的扩大, T_a和RH成为影响WUE变化的主要因子, 并且与WUE的相关关系受GPP或ET对WUE主导作用的影响, 随着时间尺度增大, T_a和RH与WUE的线性关系更加显著。(3) WUE大体上随LAI的增加而增加, 但当LAI超过一定值时, 在长白山、海北和张掖站, WUE对LAI的敏感性降低。降水与WUE的关系在研究区域内并不显著。(4)不同植被类型的WUE由大到小依次为森林、农田、草地、湿地和荒漠。     

Temporal changes of vegetation water use efficiency and its influencing factors in Northern China

水分利用效率(WUE)既是衡量植被生长适应性的重要指标, 也是连接生态系统水碳循环的纽带。认识不同类型植被WUE的时间变化特征及驱动机制有助于增进对生态系统水碳循环过程的理解。已有研究表明, 在不同时间尺度下, WUE呈现不同的时间变化特征, 但现有研究多是集中在单一的时间尺度下开展的, 对不同植被类型在不同时间尺度下的动态变化及影响因子分析开展得较少。该研究选用中国北方地区9个定位观测台站的通量与气象数据, 分析了WUE的日内变化和季节变化特征, 并在0.5 h、1 d、8 d以及月尺度下, 分别分析了气温(T_a)、相对湿度(RH)、饱和水汽压差(VPD)以及光合有效辐射(PAR)等非生物因子对WUE的影响。同时, 该研究也分析了植被叶面积指数(LAI)和降水(P)对WUE的影响。研究发现: (1) WUE的日变化呈现不对称的“U”型特征, 日出时的WUE普遍高于日落时。荒漠地区WUE的季节变化呈“U”型, 而其他站点呈现单峰型。不同站点WUE的季节变化可以分为总初级生产力(GPP)主导型和蒸发散(ET)主导型, 并随着时间尺度的扩大, GPP或ET的主导作用逐渐增强。(2)在较短的时间尺度(0.5 h、1 d)上, T_a、RH、VPD和PAR是影响WUE变化的主要因子, 但随着时间尺度的扩大, T_a和RH成为影响WUE变化的主要因子, 并且与WUE的相关关系受GPP或ET对WUE主导作用的影响, 随着时间尺度增大, T_a和RH与WUE的线性关系更加显著。(3) WUE大体上随LAI的增加而增加, 但当LAI超过一定值时, 在长白山、海北和张掖站, WUE对LAI的敏感性降低。降水与WUE的关系在研究区域内并不显著。(4)不同植被类型的WUE由大到小依次为森林、农田、草地、湿地和荒漠。     

晋西黄土区典型乔灌木短期水分利用效率对环境因子的响应

为明确晋西黄土区植物的水分利用规律及对半干旱区的适应策略, 提高黄土地区植被建设效益, 该研究对该地区典型乔灌木短期水分利用效率随环境因子的变化进行了探究。以典型乔木油松(Pinus tabuliformis)、刺槐(Robinia pseudoacacia)及其林下灌木黄刺玫(Rosa xanthina)、杠柳(Periploca sepium)为研究对象, 测定叶片可溶性糖稳定碳同位素比值(δ¹³C_leaf)与枝条渗出液稳定碳同位素比值(δ¹³C_branch), 使用δ¹³C_leaf推导计算7-10月叶片尺度下植物短期水分利用效率(WUE_leaf)变化趋势, 使用δ¹³C_branch明确植物光合作用后分馏情况, 确定半干旱区植物在生长季的水分变化规律对环境因子变化的响应。结果表明: (1) 7-10月4种植物δ¹³C_leaf总体呈现降低趋势, δ¹³C_branch呈现先升高后降低趋势。δ¹³C_leaf在种间和生活型中均存在差异。具体表现为: 灌木>乔木, 常绿乔木(油松) >落叶乔木(刺槐)。研究过程中未发现明显的碳同位素在光合作用后发生分馏的情况。(2) 4种植物WUE_leaf在7-8月保持稳定, 9-10月逐渐升高。21.5 ℃、0.9 kPa、52.4%分别为WUE_leaf随温度(T_a)、饱和水汽压差(VPD)、相对湿度(RH)变化的突变点, 突变点之后4种植物WUE_leaf均表现出稳定的变化趋势, 不再随T_a、VPD、RH升高而降低。(3) WUE_leaf与T_a、RH、VPD之间存在显著负相关关系, T_a通过非气孔因素, 即酶的作用改变光合速率, 引起WUE_leaf变化。RH、VPD等水分因子则通过改变气孔开度, 影响蒸腾, 进而改变WUE_leaf。随着土壤含水量(SWC)的升高, WUE_leaf呈现先升高后降低的趋势。油松林和刺槐林在SWC分别达到15%-18%、13%-14%时, WUE_leaf达到最高值。经过混合线性模型(LMM)分析得到, 油松和刺槐WUE_leaf主导环境因子分别为RH和VPD, 黄刺玫和杠柳WUE_leaf主导环境因子均为T_a。该研究得到了黄土地区典型乔灌木生长季水分利用效率变化的规律和主要环境影响因子, 明确了黄土地区植物对气候因子变化的适应机制。     

北京松山天然落叶阔叶林生态系统净碳交换特征及其影响因子

森林生态系统在陆地碳循环过程中发挥着重要作用,关于温带落叶阔叶林生态系统碳平衡过程影响机制的讨论尚未统一。本研究于2019年对北京松山典型落叶阔叶林生态系统的净碳交换量(NEE)及空气温度(T_a)、土壤温度(T_s)、光合有效辐射(PAR)、饱和水气压差(VPD)、土壤含水量(SWC)、降雨量(P)等环境因子进行原位连续监测,分析松山落叶阔叶林生态系统净碳交换特征及其对环境因子的响应。结果表明: 在日尺度上,NEE生长季(5—10月)各月平均日变化均呈“U”字形变化,日间为碳汇,夜间为碳源。其他月份NEE均为正值,变化平缓,表现为碳源。在季节尺度上,NEE呈单峰曲线变化规律,全年NEE为-111 g C·m^-2·a^-1,生态系统呼吸总量(R_e)为555 g C·m^-2·a^-1,总生态系统生产力(GEP)为666 g C·m^-2·a^-1。碳吸收与释放量分别在6月与11月达到最大值。PAR是影响日间净碳交换量(NEE_d)的主导因子,二者关系符合Michaelis-Menten模型,VPD是间接影响NEE_d的主导因子,最适宜日间净碳交换的VPD范围为1～1.5 kPa。土壤温度是影响夜间净碳交换量(NEE_n)的主导因子,SWC是NEE_n的限制因子,SWC过高或过低均会对NEE_n产生抑制,最适值为0.28 m³·m^-3。     

蒸散发广义互补原理中关键参数αe的时空变化特征及计算方法分析

蒸散发广义互补原理是实测数据稀少条件下估算蒸散发的重要方法, 其中准确估算参数α_e是应用该方法的关键。该研究利用中国不同气候和生态类型的8个通量站数据, 首先基于实测数据校准得到α_e年值及月值, 探究α_e的时空变异性并对比使用不同时间尺度的α_e对广义互补原理模型计算精度的影响。考虑到实际情况下蒸散发实测数据缺乏而无法校准得到α_e, 进一步探究两个基于干旱系数(AI)的α_e年值统计模型(下称Liu法和Brutsaert法)在站点尺度的适用性, 明确α_e是否可以利用AI确定, 最后探讨各计算方法的误差来源。主要结论如下: 1)季节变化影响α_e, 不同通量站α_e月值变化规律有所差异; 在空间变化上, 湿润站点α_e年值总体大于干旱站点。Liu法和Brutsaert法计算的α_e接近年校准值。2)在应用广义互补原理模型时, 使用校准α_e年值能取得较好的模拟精度, 使用各月份α_e时精度进一步提升。两种基于AI的免校准方法取得较好的模拟效果, 当缺少实测数据而无法校准α_e时, 基于AI计算α_e具有较大的潜力。3)使用校准α_e年值时广义互补原理模型能模拟出蒸散发的年内变化趋势, 但在部分月份估算值出现偏差。Liu法和Brutsaert法计算的蒸散发在干旱站点的夏季月份呈现低估现象, 原因可能在于高估了降雨集中的夏季月份的AI。结果也进一步验证了广义互补原理在估算广泛不同的自然环境下的蒸散发的潜力。     

黑河中游春玉米叶片水δD和δ18O的富集过程和影响因素

植物水的稳定同位素分馏过程是水在土壤-植物-大气连续体中循环的重要环节。以往研究由于叶片水¹⁸O同位素比值(δ¹⁸O _l,b)和氘(D)同位素比值(δD_l,b)(合称δ_l,b)实测数量少只能作为模型验证数据, 导致δ_l,b富集机制研究多集中于模型研究, 缺乏基于野外试验条件的δ_l,b富集的控制机制研究。叶片水δD_l,b和δ¹⁸O _l,b的富集程度(ΔD_l,b和Δ¹⁸O _l,b, 合称Δ_l,b)通常表示为δ_l,b与茎秆水D同位素比值(δD_x)和¹⁸O同位素比值(δ¹⁸O_x) (合称δ_x)之差, 即Δ_l,b = δ_l,b - δ_x。该研究以黑河中游沙漠绿洲春玉米(Zea mays)生态系统为研究对象, 重点采集和分析了季节和日尺度δ_l,b和δ_x数据, 配套开展了大气水汽δ¹⁸O和δD (合称δ_v)等辅助变量的原位连续观测, 探讨了季节和日尺度上的δ_l,b富集特征及其影响因素。结果表明: 叶片水δ_l,b和Δ_l,b的季节变化趋势不明显, 而受蒸腾作用影响表现出白天富集夜间贫化的单峰日变化特征。对于D来说, 无论季节尺度上还是日尺度上, 大气水汽δ_v和相对湿度是δD_l,b和ΔD_l,b的主要环境控制因素; 而对于¹⁸O来说, 无论季节尺度上还是日尺度上, 相对湿度是δ¹⁸O _l,b和Δ¹⁸O _l,b的主要环境控制因素。由于D和¹⁸O在热力学平衡分馏上有约8倍差异, 直接分析叶片水ΔD_l,b和Δ¹⁸O_l,b与影响因素的差异性, 有助于理解叶片水δD和δ¹⁸O富集过程以及对模型发展有一定的指导意义。     

城市绿地生态系统多角度高光谱光化学反射植被指数与光能利用率的关系

光能利用率(LUE)是陆地生态系统总初级生产力(GPP)估算的一个重要参数。LUE的准确估算对于在区域甚至全球尺度上使用LUE模型估算GPP是非常重要的。一个基于通量塔的观测视场与通量观测足迹在时空上相匹配的自动多角度遥感平台为LUE在站点尺度上的准确估算提供了一个好方法。该文基于通量塔涡度相关(EC)和自动多角度高光谱连续观测获取的连续30 min的数据, 在站点空间尺度和0.5 h与日时间尺度上, 探讨了城市绿地生态系统秋季光化学反射植被指数(PRI)与LUE之间的关系。研究发现, 反映植被叶面积和色素变化的植被绿度指数在秋季呈现逐渐下降的趋势, 表征了植被冠层的状态与结构变化, 叶片从绿色逐渐变黄凋落, 植被冠层叶片的叶绿素逐渐减少, 裸露的枝干增多; 用空气温度和代表物候过程的绝对绿度指数(2G_RB)做线性回归分析, 得到回归系数(R²)为0.60 (p < 0.001)。说明在城市绿地生态系统中, 空气温度是决定植被物候过程的主要驱动因素, 随着植被物候变化, 叶片的凋落导致的裸露土壤的增多以及随时间变化的色素含量和其比例的变化将影响PRI和LUE的关系; 采用植被生长模型(logistic曲线), 拟合时间与2G_RB, 得到曲率变化最快的点, 确定为秋季植被落叶期的初日, 即第290天。在0.5 h和日时间尺度上, PRI都可以捕捉LUE的变化。但是日尺度上不同物候期, PRI和LUE的关系发生了急剧的变化。在秋季植被正常生长期, PRI和LUE之间的关系最密切(R² = 0.70, p < 0.001)。当土壤温度大于15 ℃、光合有效辐射(PAR)大于300 μmol·m^-2·s^-1以及饱和水汽压差(VPD)大于700 Pa的情况下, PRI能够更好地预测LUE。基于通 量塔尺度上时空尺度相匹配, 利用半经验的核驱动二向反射分布函数模型得到的高光谱PRI和通量观测得到的LUE在不同环境条件下的关系以及考虑到在植被的不同物候期对PRI和LUE的关系的优化, 将会更加准确地估算城市绿地生态系统的LUE。     

草菇不同菌株RT-qPCR参考基因筛选

适合的参考基因是应用实时荧光定量PCR (RT-qPCR)技术进行基因表达分析的前提。本研究以7个食用菌常用参考基因(β-TUB 1、GPD、ACTB、Ras、α-TUB、β-TUB 2和SPRYp)为候选基因,利用RT-qPCR检测其在草菇常用生产菌株(CPS)V844、V5、V971和V844继代退化菌株(SDS) T8、T12、T16、T20中的表达;用Genorm、NormFinder和BestKeeper 3种软件分析候选基因的表达稳定性,并结合几何平均数法筛选出最佳参考基因。结果表明,SPRYp、α-TUB和β-TUB 2基因适用于草菇常用生产菌株检测,SPRYp、GPD和α-TUB基因适用于草菇继代退化检测,SPRYp基因适用于两种条件的检测。两两差异分析表明,草菇常用生产菌株的最佳参考基因组合为SPRYp、α-TUB和β-TUB 2,继代退化菌株的最佳参考基因组合为SPRYp和GPD,两种条件混合菌株的最佳参考基因组合为SPRYp和α-TUB。     

Carbon stock and seasonal dynamics of carbon flux in warm-temperature tussock ecosystem in Shandong Province,China

了解山东省草地生态系统碳库现状和碳通量变化规律对于全国尺度草地生态系统碳源/汇核算有着重要的意义。该研究采用野外面上调查取样和固定加强点静态箱法(LI-840红外分析仪联用)相结合的方法, 分析了山东省暖性草丛生态系统的固碳现状、碳通量季节动态以及净生态系统CO₂交换(NEE)对各种环境因子的响应。研究结果表明: 山东暖性草丛生态系统平均碳密度为2.74 Mg C·hm ^-2, 碳密度的构成排序为土壤碳密度(89%) >生物量碳密度(9%) >凋落物碳密度(2%), 山东暖性草丛碳库总储量约为15.88 Tg C; 结缕草(Zoysia japonica)暖性草丛生态系统NEE的季节动态总体表现为夏季低, 冬季高, 非生长季节(11月至次年4月)向外界净排放CO₂, 表现为碳源效应; 生长季节(4-9月)则为净吸收CO₂ , 表现为碳汇效应, 峰值月份的平均固碳速率在-2.58- -4.46 μmol CO₂·m ^-2·s ^-1之间; 2012和2013年泰山小流域暖性草丛NEE年平均值分别为-0.43 μmol CO₂·m ^-2·s ^-1和-0.31 μmol CO₂·m ^-2·s ^-1, 都表现为碳汇效应; 光合有效辐射(PAR)、大气温度(T_a)、饱和水汽压差(VPD)和土壤10 cm深度温度(T_s)和含水量(W)是结缕草暖性草丛生态系统NEE动态的主要影响因素, 但不同月份NEE动态的影响因素各异, 且因子间存在着互作效应, 主成分分析表明, NEE的季节动态主要受温度、水分和光强等因子控制。     

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。     

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。     

环境因子对民勤绿洲荒漠过渡带梭梭人工林蒸散的影响

利用涡度相关系统、土壤水分TDR传感器,于2014年7月—2015年6月连续测定了民勤绿洲荒漠过渡带退化梭梭人工林蒸散量,研究不同天气条件下梭梭人工林的蒸散对外界环境因子的响应.结果表明: 梭梭人工林晴天蒸散量日变化具有明显的季节变化规律.梭梭人工林蒸散量日变化幅度在生长季初期逐渐增大,在生长旺盛期达到最大峰值(0.07 mm·h^-1), 而后逐渐减小,至12月达到最低峰值(0.01 mm·h^-1).不同天气条件下梭梭人工林蒸散日变化波动幅度差异较大,阴天蒸散日变化波动幅度最小,降水后蒸散波动明显增高,强降水(>9 mm·d^-1)后日蒸散量显著增加至雨前的28倍,然后逐渐减少,并持续4个晴朗日后恢复至雨前蒸散量.在整个观测年,梭梭人工林蒸散总量为108 mm,占降水总量的98%,土壤水是梭梭人工林蒸散的水源,为主导因子.净辐射、光合有效辐射、空气温度、水汽压饱和差是决定植被用水和大气边界层水传输的气象动力,为显著影响梭梭人工林蒸散的主要因子.利用日蒸散量与环境因子数据建立了蒸散与土壤含水量和小气候因子的多元回归方程,拟合度(R²)高达0.80.     

基于年降水、生长季降水和生长季蒸散的高寒草地水分利用效率

水分利用效率是深入理解生态系统碳、水循环间耦合关系的重要指标。以前研究青藏高原的水分利用效率多基于年降水量(AP)来分析, 但植物对水分的利用主要在生长季。该研究采用以AP、生长季降水量(GSP)和生长季蒸散量(ET_gs)分别计算的年降水利用效率(PUE_a)、生长季降水利用效率(PUE_gs)和生长季水分利用效率(WUE_gs), 分析了2000-2010年间青藏高原两种主要植被类型高寒草甸和高寒草原PUE_a、PUE_gs和WUE_gs的差异及其与降水量、蒸散量和气温的关系。结果表明: (1)高寒草甸的PUE_a、PUE_gs均大于高寒草原, 但两种草地类型的WUE_gs无显著差别, 这说明两种草地类型可能存在相似的内在的水分利用效率。(2)从年际动态来看, PUE_a和PUE_gs的波动范围相似, 而WUE_gs的波动范围更大, 说明以蒸散为依据的WUE_gs可能比PUE_a和PUE_gs更敏感, 因而可能更好地反映生态系统的水分利用能力。(3)高寒草甸和高寒草原的PUE_a、PUE_gs和WUE_gs分别与AP、GSP和ET_gs呈单调递减趋势, 表明3种水分利用效率均随降水量或蒸散量的增加而降低。高寒草原的3种水分利用效率中仅WUE_gs随着气温的增加而增加, 而高寒草甸的3种水分利用效率均与气温无显著关系, 这说明相比高寒草甸, 高寒草原的水分利用效率对气温更加敏感。     

Alpine grassland water use efficiency based on annual precipitation,growing season precipitation and growing season evapotranspiration

Water use efficiency (WUE) is an important parameter to understand the coupling between the water, and carbon cycles of terrestrial ecosystems. Previous studies on the grassland ecosystem WUE on the Qinghai-Xizang Plateau mainly based on annual precipitation (AP). However, vegetation water use mainly occurs in growing season. Therefore, we aimed to explore the differences of ecosystem WUE between alpine meadow and alpine steppe, and the relationships between ecosystem WUE and environmental factors from 2000 to 2010, using annual precipitation use efficiency (PUE_a), growing season precipitation use efficiency (PUE_gs), growing season water use efficiency (WUE_gs) based on AP, growing season precipitation (GSP) and growing season evapotranspiration (ET_gs ) respectively. Combining satellite-derived above-ground net primary productivity (ANPP), satellite-derived evapotranspiration and meteorological data from 2000 to 2010, we calculated PUE_a (ANPP / AP), PUE_gs (ANPP / GSP) and WUE_gs (ANPP / ET_gs) to find the differences of PUE_a, PUE_gs and WUE_gs between alpine meadow and alpine steppe. Moreover, we explored the relationships between PUE_a, PUE_gs or WUE_gs and precipitation (or evapotranspiration) or air temperature. We found that (1) the PUE_a and PUE_gs of alpine meadow were higher than that of alpine steppe, but there were no significant difference between WUE_gs of the two grassland types, indicating that there may be similar intrinsic water use efficiencies of the two grassland types. (2) The inter-annual variation of PUE_a and PUE_gs were similar while WUE_gs showed a larger fluctuation, implying that ET-based WUE_gs was more sensitive than precipitation-based PUE_a and PUE_gs, therefore WUE_gs is a better indicator of ecosystem water use efficiency than PUE_a or PUE_gs. (3) The PUE_a, PUE_gs and WUE_gs were negatively correlated with AP, GSP and ET_gs respectively, reflecting a consistency of the three water use efficiency measurements. In the alpine steppe, only WUE_gs was observed positively correlated with air temperature among the three measurements, but in the alpine meadow, no significant relationships between water use efficiency and air temperature was detected, suggesting that the WUE_gs of alpine steppe was more sensitive to air temperature than that of alpine meadow.     

Relationship between photochemical reflectance index with multi-angle hyper-spectrum and light use efficiency in urban green-land ecosystems

Aims Light-use efficiency (LUE) is one of critical parameters in the terrestrial ecosystem production studies. Accurate determination of LUE is very important for LUE models to simulate gross primary productivity (GPP) at regional and global scales. We used eddy covariance technique measurement and tower-based, multi-angular spectro-radiometer observations in autumn 2012 to explore the relationship between bidirectional reflectance distribution function (BRDF) corrected photochemical reflectance index (PRI) and LUE in different phenology and environment conditions in urban green-land ecosystems. Methods Using the eddy covariance technique, we estimated the temporal changes in GPP during the autumn 2012 over Beijing Olympic Forest Park. LUE was calculated as the ratio of GPP to the difference between incoming photosynthetically active radiation (PAR) and PAR reflected from the canopy. Daily PRI values were averaged from the BRDF using semi-empirical kernel driven models. The absolute greenness index (2G_RB) was made by webcam at a constant view zenith and view azimuth angle at solar noon. The logistic function was used to fit the time series of the greenness index. The onset of phonological stages was defined as the point when the curvature reached its maximum value. Important findings Webcamera-observed greenness index (2G_RB) showed a decreasing trend. There was a highly significant relationship between 2G_RB and air temperature (R² = 0.60, p < 0.001). This demonstrates that air temperature is the main driving factor to determine the phenology. PRI estimated from multi-angle hyper-spectrum can estimate LUE in urban green-land ecosystems in vigorous photosynthetic period. The correlation was the strongest (R² = 0.70, p < 0.001) in the peak photosynthetic period. PRI relates better to LUE under high temperature (>15 °C) with high vapour pressure deficit (VPD) (>700 Pa) and high PAR (>300 μmol·m^-2·s^-1). The LUE was up-scaled to landscape/regional scales based on these relationships and phenology. It can also be used for the estimation of GPP of urban green-land with high accuracy.     

Dominant species and ecosystem gas exchange in temperate grassland under different land use patterns

在内蒙古温带草原围封、放牧和割草3种处理下的样地内, 对生态系统尺度和大针茅(Stipa grandis)、冷蒿(Artemisia frigida)、羊草(Leymus chinensis) 3种优势种植物叶片尺度上的气体交换和水分关系进行了测定, 对比研究了植物碳水对环境的响应。结果表明, 在优势种单株尺度和生态系统尺度上, 大气-植被CO₂交换因草地利用方式的不同而具有不同的表现。在生态系统层面, 放牧样地的群落净CO₂气体交换量和总初级生产力都与围封样地和割草样地有差异, 群落总初级生产力受生态系统呼吸的影响。在放牧处理下, 群落净CO₂气体交换量日变化表现为生态系统对碳的吸收, 而围封和割草则以碳释放为主。单叶光合速率出现负值并随时间推移而恢复的现象, 应是植物对干旱高温、高光照的特殊反应。生态系统水分利用效率没有明显不同, 但各样地的蒸散能力有趋势上的变化; 对于同种植物, 放牧样地植物单叶水分利用效率的日变化波动幅度最大, 围封样地最小。     

基于FORCCHN模型的中国典型森林生态系统碳通量模拟

森林生态系统是陆地碳循环的重要组成部分,其固碳能力显著高于其他陆地生态系统,研究森林生态系统碳通量是认识和理解全球变化对碳循环影响的关键。碳循环模型是研究森林生态系统碳通量有效工具。以长白山温带落叶阔叶林、千烟洲亚热带常绿针叶林、鼎湖山亚热带常绿阔叶林和西双版纳热带雨林等4种中国典型森林生态系统为研究对象,利用涡度相关2003-2012年观测数据,评估FORCCHN模型对生态系统呼吸（ER）,总初级生产力（GPP）,净生态系统生产力（NEP）的模型效果。结果表明：（1） FORCCHN模型能够较好的模拟中国4种典型森林生态系统不同时间尺度的碳通量。落叶阔叶林和常绿针叶林ER和GPP的逐日变化模拟效果较好（ER的相关系数分别为0.94和0.92,GPP的相关系数分别为0.86和0.74）;（2）4种森林生态系统碳通量季节动态模拟值和观测值显著相关（P<0.01）,ER、GPP、NEP的观测值和模拟值的R²分别为0.77-0.93、0.54-0.88和0.15-0.38;模型可以很好地模拟森林生态系统不同季节碳汇（NEP>0）,碳源（NEP<0）的变化规律;（3）4种森林生态系统碳通量模拟值与观测值的年际变化有很好的吻合度,但在数值大小上存在差异,模型高估了常绿阔叶林的ER和GPP,略微低估了其他3种森林生态系统ER和GPP。