辽河源不同龄组油松天然次生林生物量及空间分配特征

油松是中国暖温带区域主要的森林植被,精确计算油松天然林生物量及准确表征空间分布特征对其在固碳释氧、林木积累营养物质等方面的生态服务功能评估具有重要意义。目前,国内基本上没有进行油松天然次生林生物量及空间分配在一个年龄序列上的研究。研究的主要目的是准确估算河北省平泉县辽河源自然保护区4个龄组油松天然次生林林分各组分的生物量,并揭示生物量在空间的分配特征。在每种林分内,林下植被层(灌木和草本)和凋落物层生物量通过样地调查和全挖取样的方法计算。基于胸径(DBH)和树高(H)的异速生长方程则用于计算乔木层生物量。结果表明:(1)林分生物量大小排序为:成熟林(397.793 t/hm2)近熟林(242.188 t/hm2)中龄林(203.801 t/hm2)幼龄林(132.894 t/hm2);(2)乔木层生物量成熟林(373.128 t/hm2)近熟林(224.991 t/hm2)中龄林(187.750 t/hm2)幼龄林(119.169 t/hm2)。地上部分各组分生物量大小关系略有差异,幼龄林和近熟林为:干根枝叶干皮球果,而中龄林和成熟林则是干根枝干皮叶球果。干生物量对于各龄组乔木层生物量来说是最大的贡献者,所占比例表现为:中龄林(66.25%)近熟林(64.38%)成熟林(62.09%)幼龄林(38.41%),而贡献较小的球果则是成熟林(1.02%)幼龄林(0.88%)近熟林(0.72%)中龄林(0.53%)。根系总生物量在18.315 t/hm2(中龄林)—44.849 t/hm2(成熟林)之间,其组分生物量大小整体上表现为:根桩粗根大根细根小细根;(3)灌木层生物量成熟林(0.861 t/hm2)近熟林(0.790 t/hm2)中龄林(0.559 t/hm2)幼龄林(0.401 t/hm2),各组分生物量大小为根茎叶;(4)草本层生物量幼龄林(3.058 t/hm2)近熟林(2.017 t/hm2)中龄林(1.220 t/hm2)成熟林(1.181 t/hm2),地下部分生物量均大于地上部分;(5)凋落物层生物量成熟林(22.623 t/hm2)近熟林(14.390 t/hm2)中龄林(14.272 t/hm2)幼龄林(10.265 t/hm2),各层生物量大小为:未分解层半分解层全分解层。(6)在各层次生物量的比较中,4个龄组均表现为乔木层凋落物层草本层灌木层。其中,幼龄林乔木层生物量占89.67%、中龄林占92.13%、近熟林占92.90%,成熟林占93.80%。     

辽河源自然保护区油松群落结构及物种多样性

采用样方调查方法,对河北辽河源自然保护区油松(Pinus tabuliformis)天然次生林的物种组成、群落结构及物种多样性进行研究,结果表明:研究样地内共有维管束植物42科、92属、146种。4个龄组群落垂直结构明显,乔木层、灌木层、草本层的优势种分别为油松、土庄绣线菊(Spiraea pubescens)+蒙古栎(Quercus mongolica)、薹草(Carex tristachya)。4个龄组的丰富度指数和多样性指数均为草本层灌木层,幼龄林均匀度指数表现为灌木层草本层,其他龄组的均匀度指数为草本层灌木层。林下物种多样性表现为:灌木层的物种丰富度指数、Shannon多样性指数均为幼龄林成熟林中龄林近熟林,Simpson多样性指数为成熟林幼龄林中龄林近熟林,而均匀度指数为近熟林中龄林成熟林幼龄林;草本层的物种丰富度指数为幼龄林近熟林成熟林中龄林,Shannon多样性指数、Simpson多样性指数和均匀度指数均为近熟林成熟林中龄林幼龄林。     

三峡库区马尾松人工林凋落物和根系输入对土壤理化性质的影响

从凋落物和根系生物量角度对三峡库区不同年龄马尾松人工林土壤理化性质进行测定.结果表明:马尾松成熟林凋落物的年产量分别比近熟林、中龄林高19.4％和65.7％,凋落物现存量大小为成熟林＞中龄林＞近熟林,周转系数为近熟林(0.51)＞成熟林(0.40)＞中龄林(0.36);根系总生物量、活根及死根生物量均为中龄林最高、近熟林最低;中龄林土壤总孔隙度最大,容重最小;土壤有机质和总氮含量均是成熟林＞中龄林＞近熟林;近熟林土壤中硝态氮含量比重较大,中龄林和成熟林铵态氮含量比重较大.近熟林凋落物产量适中、周转系数最大,土壤养分最低;中龄林根系生物量和总孔隙度最大,土壤容重最小;成熟林土壤养分含量最高,根系生物量较低.根系生物量增加可以改善土壤的物理性质.     

基于森林资源清查资料分析山东省森林立木碳储量

利用山东省第7次森林资源清查数据,采用生物量-蓄积量转换函数和平均生物量法,结合不同树种的含碳率,研究山东省森林生态系统立木碳储量、碳密度及其按优势树种、龄组和林种的分布特征.结果表明: 2007年山东省森林立木碳储量为25.27 Tg,其中,针叶林、针阔混交林和阔叶林的立木碳储量分别占全省立木碳储量的8.6%、2.0%和89.4%.不同林龄组的立木碳储量大小顺序为幼龄林>中龄林>成熟林>近熟林>过熟林,其中幼龄林和中龄林占全省立木总碳储量的69.3%.用材林、经济林和防护林的立木碳储量分别占全省立木碳储量的37.1%、36.3%和24.8%.山东省森林平均立木碳密度为10.59 t·hm^-2,低于全国平均水平,主要是由于现有森林用材林和经济林比重高,中幼林多、成过熟林少.
     

长白落叶松人工林乔木层生物量分布特征及其固碳能力研究

基于8~56 a长白落叶松人工林样地生物量调查数据,建立了长白落叶松林各器官生物量模型,探讨了不同林龄长白落叶松人工林干材、树皮、树枝、树叶、树根的生物量分布与变化规律及单木与林分乔木层的固碳能力。结果表明:随着林龄的增大,长白落叶松人工林林木及各器官生物量均呈现不同程度的增加趋势,单株木生物量由8 a时的0.174 kg增加至56 a时的328.196 kg,林分乔木层生物量由8 a时的0.519 t·hm-2增加至56 a时的251.39 t·hm-2,其中树干所占比例最大,且增幅最大。长白落叶松人工林单木平均碳储量为74.822 kg,56 a林分乔木层碳密度为130.455 t·hm-2,平均碳密度达63.113 t·hm-2,各器官碳储量变化规律明显。长白落叶松人工林幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林林分乔木层的年平均固碳量分别为0.087、1.193、1.703、2.124 t·hm-2,固碳量年平均增长率排序为中龄林幼龄林成熟林近熟林。研究认为,长白落叶松人工林单株木及林分各器官生物量随林龄增加具有明显的变化规律,成熟林分固碳水平最高,中龄林分后期固碳潜力最大。     

不同林龄麻栎林地下部分生物量与碳储量研究

探讨不同林龄麻栎林地下部分根系的生物量与碳储量,为麻栎林的经营管理及碳汇管理等提供科学依据。以江苏省句容市不同林龄(幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林)的麻栎林为研究对象,采用全根挖掘法获取麻栎各级根系及灌草层根系,并测定其生物量、碳含量,构建麻栎根系生物量模型,估算麻栎林地下部分根系碳储量及麻栎林群落碳储量。通过11种数学回归模型的比较,构建麻栎各级根系生物量幂回归模型,计算得到幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林麻栎根系生物量分别为14.81t/hm~2、41.15t/hm~2、50.36t/hm~2、53.75t/hm~2,各级根系生物量大小顺序是:根桩粗根大根细根;灌木与草本植物根系生物量分别为0.48—1.71t/hm~2、0.13—0.60t/hm~2;不同林龄麻栎林群落根系生物量为15.42—56.06t/hm~2,且随林龄的增大而增大。麻栎根系碳含量大小顺序为:根桩粗根大根细根,且碳含量差异显著;灌木与草本植物根系碳含量分别为41.84%—43.79%、34.03%—38.48%,随林龄变化均无明显变化规律。麻栎林乔木根系碳储量随林龄增大而增大,幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林根系碳储量分别为6.01t/hm~2、17.41t/hm~2、21.79t/hm~2、21.99t/hm~2;灌木与草本植物根系碳储量均随林龄增大而增大;幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林群落根系碳储量分别为6.26t/hm~2、17.74t/hm~2、22.37t/hm~2、22.94t/hm~2,且乔木层灌木层草本层。麻栎林地下部分根系生物量与碳储量随林龄的增大而增大,幼龄林到近熟林生长过程中生物量与碳储量增加快速,近熟林后生物量与碳素积累缓慢,且与成熟林接近。     

长白落叶松林生物量的模拟估测

利用样木收获法收集了34个样地中长白落叶松林分地上部分生物量信息,选取其中29个样地生物量信息分别与样地林分因子信息和TM遥感影像信息拟合建立生物量模型,利用其余5个样地的生物量信息进行模型精度检验和误差分析.结果表明：长白落叶松地上部分生物量均可用林分因子和遥感因子进行线性拟合;林分因子线性模型对长白落叶松中幼林地上生物量的估测精度较高（林分P=94.33%,遥感P=92.32%）,且检验误差较小（林分MRE=6%,遥感MRE=31%）,模型模拟效果较好;若只考虑长白落叶松中龄林,这2种模型的估测效果相当（林分模型和遥感模型的误差分别为329.9和313.6 t）.整体而言,林分因子模型估测长白落叶松树皮、干材和总生物量的效果优于遥感因子模型,对于中龄林来说,遥感模型估测叶花果、树枝和树冠生物量的效果较好.     

大兴安岭地区天然落叶松林乔木碳增量的研究

基于1990~2010年黑龙江省大兴安岭地区4期森林资源连续清查的602块固定样地数据,分析了大兴安岭地区天然落叶松林年均枯损木碳释放量、进界木碳储量、碳净增量的动态变化以及随立地质量、林分密度的变化规律。结果表明：该地区各龄组碳释放量在0.133 7~0.484 1 t·hm^-2·a,碳释放量随着龄组的增大而增大;进界木碳储量在幼龄林时较大,为0.128 2 t·hm^-2·a,近熟林最小,为0.040 0 t·hm^-2·a,其他龄组差异不大;碳净增量随着龄组的增大而减小,幼龄林、中龄林、近、成、过熟林分别为1.374 9、0.982 1、0.649 9、0.538 1、0.240 7 t·hm^-2·a;相同立地质量条件下,各龄组碳释放量与林分密度成正比。幼龄林、中龄林、成熟林随林分密度的增大进界木碳储量减小,近熟林和过熟林规律不明显。除幼龄林之外,各龄组在林分密度为中时,林分碳净增量最大;相同林分密度条件下,各龄组（近熟林、成熟林无明显规律）碳释放量与立地质量成负相关关系。各龄组（过熟林除外）立地质量越好,进界木碳储量越小;相同林分密度条件下,立地质量越好,碳净增量越大。     

不同林分郁闭度与遥感数据的相关性

林分郁闭度与遥感数据的相关性分析是郁闭度遥感估算的基础,郁闭度遥感是林业遥感的重要方向。以四川省石棉县为例,就不同林分探讨了其郁闭度与陆地资源卫星专题制图仪LANDSAT Thematic Mapper(TM,包括其波段1至7,分别表示为TM1、TM2、TM3、TM4、TM5、TM6和TM7)数据之间的相关性及其受地形校正的影响。建立了地形数据库和基于1994年调查数据的森林资源数据库;对1994年6月26日成像的LANDSAT TM数据进行了几何校正,并与森林资源数据库配准;分别利用Lambert Cosine Correction(LCC)模型和Sun Canopy Sensor(SCS)模型对TM数据进行地形校正,生成TM-LCC和TM-SCS数据;将TM、TM-LCC和TM-SCS各波段数据分别与森林资源数据叠加统计,得到各小班TM、TM-LCC和TM-SCS各波段数据的均值和标准差,并将其添入数据库中,选取标准差较小的小班共1194个作为样本。按优势树种将样本层化为8个林分层,分别计算其郁闭度与TM、TM-LCC和TM-SCS各波段数据间的相关系数,并分析其在不同林分不同波段上的差异及其受地形校正的影响。研究表明:铁杉、冷杉和云杉等林分郁闭度与TM部分波段数据的相关性在0.01的水平上均为显著;而桦木、栎类、桤木、软阔类和云南松等林分郁闭度与TM数据的相关性在0.05的水平上均不显著;TM的LCC校正提高了冷杉、铁杉和软阔等林分郁闭度与TM4和TM5的相关性,TM的LCC校正还提高了软阔类林分郁闭度与TM7的相关性,TM的SCS校正提高了冷杉林分郁闭度与TM4和TM5的相关性,且在0.01的水平上均为显著。TM的LCC和SCS校正未能明显提高桦木、栎类、桤木、云南松和云杉等林分郁闭度与TM数据的相关性。该研究对林分郁闭度遥感具有一定的科学意义和应用价值。     

杉木林林层指数及其与林下灌木物种多样性的关系

基于湖南省福寿林场不同龄组杉木林(幼龄林、中龄林、近熟林)18个固定样地的实测数据,对比分析了3个龄组杉木林林层指数与林下灌木物种多样性的变化特征,并对其相关性进行了分析。结果表明:不同龄组杉木林林层指数为0.134~0.507,不同龄组的杉木林林层指数存在显著性差异(P0.05);林层指数普遍较低,林木对林分垂直方向的空间利用不足,林木分化程度较弱。随着杉木的生长发育,林下灌木的物种丰富度、Simpson多样性指数、Shannon多样性指数表现出了先增大后减少的变化趋势,幼龄林与中龄林之间的丰富度指数存在显著性差异(P0.05),林下灌木的Simpson均匀性指数和Pielou均匀度指数随着杉木年龄的增加变化不大。林层指数与物种丰富度指数存在极显著的正相关性,说明林层指数是影响杉木林林下灌木丰富度的主要因素。     

基于森林资源清查资料的落叶松林生物量和净生长量估算模式

 丰富的森林资源清查资料是了解各类森林材积准确信息的重要途径,如果能将这些资源用于估算森林生物量和生产力的动态变化,不仅对于科学地指导森林的经营管理,而且对于全球变化的研究,特别是区域尺度的生产力模型验证,都具有重要意义。根据我国落叶松(Larix)林生物量和材积的实际调查资料,探讨了基于森林资源清查资料(森林材积V和林龄A)估算森林生物量和生产力的方法,指出无论是人工林还是天然林,落叶松林的生物量与其蓄积量、生产力与其年均净生物生产量(B/A)和年均净蓄积生产量(V/A)均呈双曲线关系,但落叶松林的生产力与其生物量(B)关系不明显,并分别建立了人工和天然落叶松林的相关模型;所建模型克服了将森林生物量与其蓄积量之比作为常数的不足,并考虑了林龄对于森林生产力的影响。     

地形校正对森林生物量遥感估测的影响

基于常用的4种地形校正模型（Cosine模型、C模型、C+SCS模型、Minnaert模型）,以IDL语言为二次开发平台,对黑龙江省帽儿山地区2007年7月21日TM图像进行地形校正,从视觉差异、图像的定量统计特征两方面评价了4种地形校正模型的修正效果,并比较了地形校正后几种遥感因子与森林生物量的相关性,建立了森林生物量的遥感反演模型,分析了不同地形校正模型对森林生物量反演的影响.结果表明：由于K-T变换采用线性变换方式,地形校正后遥感数据与森林生物量的相关性出现了较大波动,应根据地表信息调整变换参数,因此该变换方式不适合与地形校正结合使用;植被指数的信息量在地形校正后明显提高,其与森林生物量的相关性显著增强;4种地形校正模型中,Cosine校正过度,不宜采用,C模型和C+SCS模型通过引入半经验参数,较好地消除了地形效应,Minnaert模型校正后降低了森林生物量估测的误差,有效地提高了遥感反演模型的精度.     

吉林省森林植被固碳现状与速率

通过对吉林省森林植被的普遍调查、典型调查以及植被样品含碳率测定, 结合吉林省2009年和2014年森林清查数据, 估算了区域森林植被的碳储量、碳密度及固碳速率。研究结果表明: 林下植被的生物量在不同林分和同类林分中存在较大的差异, 整体不足乔木层生物量的3%, 灌木植物的生物量略高于草本植物和幼树。不同林分类型的乔木含碳率介于45.80%-52.97%之间, 整体表现为针叶林高于阔叶林; 灌木和草本植物分别为39.79%-47.25%和40%左右。吉林省森林植被碳转换系数以0.47或0.48更为准确, 若以0.50或0.45作为植被的碳转换系数计算碳储量, 会造成±5.26%的偏差。吉林省森林植被不仅维持着较高的碳库水平, 而且极具碳汇能力; 2009年和2014年碳储量分别为471.29 Tg C和505.76 Tg C, 累计碳增量34.47 Tg C, 平均每年碳增量6.89 Tg C·a^-1; 碳密度由64.58 t·hm^-2增至66.68 t·hm^-2, 平均增加2.10 t·hm^-2, 固碳速率0.92 t·hm^-2·a^-1。森林植被碳储量的增长主体是蒙古栎(Quercus mongolica)林和阔叶混交林, 合计碳增量占总体的90.34%。受植被发育引起的生物量增长、林分龄组晋级以及森林经营所引起的面积变化影响, 各龄组植被碳增量为幼龄林>过熟林>近熟林>中龄林, 成熟林表现为负增长; 固碳速率为过熟林>幼龄林>近熟林>中龄林>成熟林。森林植被碳储量和碳密度的市/区分布整体表现为自东向西明显的降低变化; 碳增量以东北和中东部地区较高, 西部地区较低; 固碳速率整体以南部的通化地区和白山地区相对较高, 中部的吉林地区和东部的延边地区次之, 西部的白城地区、松原地区等地呈负增长。     

中国油松林群落特征及生物量的研究

本文根据现有的文献资料,用植物生态学方法系统地分析了中国油松林群落的特征,按不同气候分区探讨了油松林群落的生物量,年净生产量及在不同层次上的分布,比较分析了不同气候区油松林年干物质累和只速率（ＮＰ／Ｂ）。结果表明：３０ａ 左右生的已郁闭的油松林群落生物量为暖温一不部湿润区（Ｃ）（１５１．１３ｔ／ｈｍ＾２）＞亚热带湿润区（Ｄ）（１４５．５９３ｔ／ｈｍ＾２） ＞暖温带南部湿润半湿润区（Ｂ）（１１３．９     

俄罗斯大果沙棘人工林生物量遥感评估与分析

以2011年的Landsat TM为主要遥感数据,借助于RS和GIS技术完成对俄罗斯大果沙棘人工林生物量进行估侧。结果表明：植被指数和生物量的一元线性回归分析模型中,比值植被指数（RVI）和归一化植被指数（NDVI）与俄罗斯大果沙棘具有较高的相关性,相关系数（R²）分别为0.908 6和0.868 5;基于植被指数和生物量的多元线性回归分析模型中,相关系数（R²）为0.909,经过模型检验,多元回归遥感植被指数模型的精度要高于一元遥感植被指数的精度,但是基于遥感指数模型预测生物量值比理论生物量值偏高。     

基于3S的自然植被光能利用率的时空分布特征的模拟

 光能利用率（LUE）直接影响植被各层中的能量分布和光合速率,在确定环境对光合和地上部生长分配的综合限制上十分有价值,是衡量系统功能的一个重要指标。本研究以遥感图像（TM）作为数据源,获取了影响植被LUE的重要变量——叶面积指数（LAI）;用程序语言编写了描述系统碳循环和水循环的景观尺度生态系统生产力过程模型（EPPML）,对长白山自然保护区的太阳总辐射、净初级生产力（NPP）和LUE等的季节动态和空间分布进行了模拟;并用地理信息系统（GIS）手段对空间数据进行处理、分析和显示,从而实现了将植物生理生态研究的结果从小尺度向中尺度进行拓展和转换。EPPML可以比较准确地模拟长白山自然保护区景观尺度上主要植被类型的NPP和太阳总辐射,对LUE的模拟结果也大多在我国森林的LUE范围之内,但对不同植被类型LUE的验证因实测数据不足,仅做了初步比较。模拟结果表明,长白山植被的LUE与NPP的季节进程十分近似,7月可达2.9%。春、夏、秋、冬四个季节植被LUE的模拟平均值分别为0.551%、2.680%、0.551%和0.047%。植被年LUE的模拟值平均为1.075%,在-3.272%～3.556%之间变化,阔叶红松(Pinus koraiensis)林最大（1.653%）,高山流砾滩草类最小（0.146%）。阔叶红松林的LUE虽然较高,但仍有很大的增长潜力。     

Present status and rate of carbon sequestration of forest vegetation in Jilin Province,Northeast China

Aims
Forests represent the most important component of the terrestrial biological carbon pool and play an important role in the global carbon cycle. The regional scale estimation of carbon budgets of forest ecosystems, however, have high uncertainties because of the different data sources, estimation methods and so on. Our objective was to accurately estimate the carbon storage, density and sequestration rate in forest vegetation in Jilin Province of China, in order to understand the role of the carbon sink and to better manage forest ecosystems.
Methods
Vegetation survey data were used to determine forest distribution, size of area and vegetation types regionally. In our study, 561 plots were investigated to build volume-biomass models; 288 plots of shrubs and herbs were harvested to calculate the biomass of understory vegetation, and samples of trees, shrubs and herbs were collected to analyze carbon content. Carbon storage, density and sequestration rate were estimated by two forest inventory data (2009 and 2014), combined with volume-biomass models, the average biomass of understory vegetation and carbon content of vegetation. Finally, the distribution patterns of carbon pools were presented using ArcGIS soft ware.
Important findings
Understory vegetation biomass overall was less than 3% of the tree layer biomass, varying greatly among different forest types and even among the similar types. The carbon content of trees was between 45.80%-52.97%, and that of the coniferous forests was higher than that of the broadleaf forests. The carbon content of shrub and herb layers was about 39.79%-47.25% and 40%, respectively. Therefore, the vegetation carbon conversion coefficient was 0.47 or 0.48 in Jilin Province, and the conventional use of 0.50 or 0.45 would cause deviation of ±5.26%. The vegetation carbon pool of Jilin Province was at the upper range of regional carbon pool and had higher capacity of carbon sequestration. The value in 2009 and 2014 was 471.29 Tg C and 505.76 Tg C, respectively, and the total increase was 34.47 Tg C with average annual growth of 6.89 Tg C·a^-1. The corresponding carbon sequestration rate was 0.92 t·hm^-2·a^-1. The carbon density rose from 64.58 t·hm^-2 in 2009 to 66.68 t·hm^-2 in 2014, with an average increase of 2.10 t·hm^-2. In addition, the carbon storage of the Quercus mongolica forests and broadleaved mixed forests, accounted for 90.34% of that of all forests. The carbon increment followed the order of young > over-mature > near mature > middle-aged > mature forests. The carbon sequestration rate of followed the order of over-mature > young > near mature > middle-aged > mature forests. Both the carbon increment and the carbon sequestration rate of mature forests were negative. Furthermore, spatially the carbon storage and density were higher in the east than in the west of Jilin province, while the carbon increment was higher in northeast and middle east than in the west. The carbon sequestration rate was higher in Tonghua and Baishan in the south, followed by Jinlin in the middle and Yanbian in the east, while Baicheng and Songyuan, etc. in west showed negative values.     

Biomass carbon density and carbon sequestration capacity in seven typical forest types of the Xiaoxing’an Mountains,China

森林生物碳储量作为森林生态系统碳库的重要组成部分,在全球碳循环中发挥着重要作用。以小兴安岭7种典型林型为研究对象,通过外业样地调查与室内实验分析相结合的方法,从林分尺度对林分生物量与碳密度进行计量,分析了林分生物碳储量的空间分配格局,并对林分年固碳能力与碳汇潜力进行了探讨。结果表明:小兴安岭不同林型从幼龄林到成熟林的乔木层碳密度增长速率为:蒙古栎(Quercus mongolica)林>兴安落叶松(Larix gmelinii)林>云冷杉(Picea-Abies)林>樟子松(Pinus sylvestris var.mongolica)林>山杨(Populus davidiana)林>红松(Pinus koraiensis)林>白桦(Betula platyphylla)林。7种典型林型不同龄组(幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林)林分生物量碳密度分别为:红松林31.4、74.7、118.4和130.2 t·hm–2;兴安落叶松林28.9、44.3、74.2和113.3 t·hm–2;樟子松林22.8、52.0、71.1和92.6 t·hm–2;云冷杉林23.1、44.1、77.6和130.3 t·hm–2;白桦林18.8、35.3、66.6和88.5 t·hm–2;蒙古栎林25.0、20.0、47.5和68.9 t·hm–2;山杨林19.8、28.7、43.7和76.6 t·hm–2。红松林、兴安落叶松林、樟子松林和蒙古栎林在幼龄林时林分年固碳量较高,其他林型在成熟林时林分年固碳量较高。7种典型林型不同龄组的林分生物量碳密度均随林龄增长而增加,但不同林型的碳汇功能存在差异,同一林型不同林龄的生物量碳密度增幅差异也较大。林分年固碳量在0.4–2.8 t·hm–2之间,碳汇能力较强、碳汇潜力较大。尤其是小兴安岭目前林分质量较差,幼龄林和中龄林所占的比重较大,具有较大的碳汇潜力。研究结果可为森林经营管理及碳汇功能评价提供参考。     

PATTERNS OF RESOURCE ALLOCATION IN WILDFLOWER POPULATIONS OF FIELDS AND WOODS

Fifty-two populations of fifty species of wildflowers characteristic of either field or deciduous forest were analyzed to determine pattens of biomass allocation to component organs. These populations' allocation patterns were used to determine generalized allocation patterns of the herb component of earlier (field) and later (deciduous forest) secondary successional communities. The following patterns were determined: (1) The proportion of dry matter allocated to seed reproductive organs was greater in field populations than in woods populations; (2) The herbs of woodland habitats allocated a greater proportion of their resources to leaves and belowground organs than field habitat herbs; (3) The field annuals allocated a greater proportion of their resources to reproduction than field perennials; (4) Introduced species showed a higher reproductive allocation than native species of fields; (5) Regression analysis showed strong correlations of component organ biomass to total biomass and belowground biomass to shoot biomass.     

数字高程模型在群落内物种共存研究中的应用——以神农架米心水青冈-曼青冈群落的地形模型建立为例

 地形是环境异质性产生的原因之一。受技术条件的限制,以往研究中地形因子只能作为背景因子介入,无法分析地形的细微变化对植物分布格局的影响。该文将数字高程模型引入群落内物种多样性研究,以神农架米心水青冈(Fagus engleriana)-曼青冈(Cyclobalanopsis oxyodon)群落固定样地的地形分析为例,介绍DEM的建立及地形因素的提取。摸拟0.96 hm2样地的地形变化,发现样地总坡向为西偏北30°,总坡度为40.01°,最大坡度为74.6°,最小坡度为18.2°,DEM的精度为0.4 m。选择群落中24种植物与坡度、坡向及坡位等地形因素进行相关分析,发现不同的种对地形变化的反应不同。该次研究中,DEM量化了地形数据,使之可以参与到生物多样性研究中,为在连续面上分析地形因素对群落内植物分布的影响提供了极大的便利。DEM在小尺度中应用的主要问题是原数据的采集,该次研究中的地形数据为人工野外测量,研究规模受到一定限制。