1988-2006年辽河三角洲植被结构的变化

在人类干扰和气候波动的影响下,辽河三角洲的植被结构发生了显著变化.该文研究了辽河三角洲植被结构的变化,对于保护该地区生态系统、促使其健康发展具有重要意义.研究区域包括了整个辽河三角洲.资料来源主要是1988年和2006年的TM(Landsat Thematic Mapper)遥感图像.采用数字化、制作植被图和叠加分析等方法研究探讨了辽河三角洲植被结构的特点.以及植被的空间分布转移和面积变化.结果显示,以双台子河口为中心,4大植被类型(自然湿地植被、人工湿地植被、人工旱地植被和自然旱地植被)大体上构成半环状分布格局.从整体上看,从1988年至2006年,植被结构仍然保持半环状的空间格局.但是,主要植被类型的空间分布趋于集中,形成了比较大的斑块,而不是离散、破碎的.从植被类型间相互转化的情况看,几乎所有植被类型的空间分布和面积都有明显改变.在绝对面积上,水稻(Oryza saliva)田、玉米(Zea mays)地和滨海芦苇(Phragmites australis)湿地是辽河三角洲3个面积最大的植被类型.水稻田是面积增加最多的植被类型,增加977.1 km~2;而玉米地是面积减少最多的植被类型,减少622.2 km~2.在面积变化幅度上,水稻田、玉米地和滨海芦苇湿地的变化幅度分别为33.2%、-16.1%、-23.2%.面积减少幅度最大的植被类型是草地,-77.9%;面积增加幅度最大的植被类型是翅碱蓬(Suaedaheteroptera)盐化草甸,212.1%.     

辽河三角洲植被生产功能的年际变化及其驱动因子分析

基于辽河三角洲14年的水稻(Oryza sativa)与玉米(Zea mays)产量、42年的芦苇(Phragmites australis)产量及相应的气候、农业人口、灌溉和施肥等资料,主要利用主成分分析、简单相关分析和偏相关分析,阐述了辽河三角洲3种主要植被生产功能的年际变化及其驱动因子。结果表明:玉米和水稻的单产呈弱上升趋势,但年际间波动较大;芦苇单产则呈显著上升趋势,但年际间波动不大。气候因子是玉米和水稻产量年际间变化的主要驱动因子,而人为因子(农业人口、灌溉和施肥)的作用不明显;气候因子和人为因子(灌溉)均明显影响芦苇产量的年际变化。但驱动辽河三角洲3种主要植被(玉米、水稻和芦苇)生产功能年际波动的主导气候因子并不相同,分别是年日照数、年降水量和年蒸发量。     

滨海盐沼湿地植被净初级生产力变化对土壤因子的响应

以辽河三角洲滨海盐沼湿地为研究区,基于遥感数据、气象数据、野外调查和实验室分析数据,采用CASA模型模拟并分析该区域植被净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）的变化特征,利用统计分析方法定量分析土壤因子对植被NPP的影响。结果表明：（1）研究区植被NPP空间分异显著,区域变异系数为43.71%,且同种植被类型内部NPP也变化显著;（2）N、P和K对芦苇NPP的限制形式是协同限制,且随土壤电导率的增加呈抛物线形式,因子敏感性从大到小依次为K、P和N;营养限制程度从大到小依次为K、N和P;（3）土壤水盐对芦苇NPP的影响也基本符合抛物线模式,芦苇NPP对土壤电导率的敏感性和土壤电导率对芦苇NPP的影响程度都大于土壤含水量,且土壤含水量越高,芦苇NPP对土壤电导率的敏感性越低。本文最终得出只有各土壤因子达到组合最优时,芦苇NPP才最大,这对滨海盐沼湿地植被的管理和保护具有重要意义。     

辽河三角洲湿地生态系统健康评价

以生态系统健康及压力 -状态 -响应 (PSR)模型作为研究方法 ,根据湿地生态系统的特点 ,建立一套湿地生态系统健康评价指标体系。以遥感数据及统计监测数据为基础 ,以小流域为评价单元 ,采用 RS和 GIS技术 ,对每个小流域湿地进行单因子和综合评价 ,揭示盘锦市湿地生态系统健康状况的空间分布规律。研究结果表明 :(1)辽河三角洲盘锦市湿地生态系统健康相对较好的区域面积占 2 2 % ,相对一般的占 5 2 % ,相对较差的占 2 6 %。 (2 )双台河口国家级自然保护区湿地生态系统健康相对较好 ,但其中局部地区湿地生态系统健康已经受到威胁 ,健康状况转为一般。 (3)辽河三角洲湿地资源破坏的主要原因是水稻田开发与油田开发     

鄱阳湖自然保护区湿地植被生物量空间分布规律

探明区域湿地植被生物量的空间分布规律及其变化趋势,对于更好地保护候鸟生境、制定合理的湿地保护政策具有重要的意义。以鄱阳湖国家级自然保护区为研究对象,基于2000—2011年研究区MODIS植被指数产品和同期的植被生物量调查资料,建立了湿地植被生物量的遥感估算模型。在此基础上利用GIS空间分析方法,系统分析了保护区近10年来湿地植被生物量的空间分布规律及其季节变化特征。研究结果表明:(1)MODIS增强型植被指数的乘幂模型可以较好地模拟研究区湿地植被生物量的鲜重,拟合模型总体精度达到91.7%。(2)多年平均生物量呈现"岛屿型"空间分布模式:各子湖泊及洼地中心处,表现为水生植被群落为主的低生物量区(285 g/m2);湖心水体外围14—15m的高程区域,分布着以苔草群落为主的中生物量区(285—830 g/m2);高程位于16—18m的河口三角洲及天然堤坝区域,表现为以蒿、荻和芦苇群落为主的高生物量区。(3)保护区植被群落分布具有特定的季相变化特征,高、中、低生物量区在不同的月份呈现出不同的空间生消和演进规律,鄱阳湖水位的周期性涨落是影响其变化的一个重要扰动因子。     

黄河三角洲湿地不同景观类型影响下植被与土壤因子的空间分布特征

以黄河三角洲湿地为研究区, 结合遥感影像和实地调查数据, 构建湿地景观类型和主要影响因子的空间分布格局, 解析不同景观类型下的植被及土壤因子的空间分布特征以及耦合关系。结果表明: 农田、湿地植被区是研究区内面积最大的景观类型, 分别占有46.87%、20.6%, 而植被覆盖贡献率59.07%、37.62%, 生物量贡献率59.08%、36.04%, 是湿地蓝碳资源的重要补充。另外, 黄河三角洲湿地年均有效磷(AP)以Ⅳ级土壤为主, 土壤肥力标准处于缺乏状态, 景观类型中农田区年均AP最高, 湿地植被区最低; 年均有效钾(AK)以Ⅲ级土壤为主, 处于中等状态; 光滩、盐田区年均AK高、湿地植被区最低。最后,相关性分析显示: 春秋两季, 有效钾与Shannon-wiener指数、植被覆盖度呈显著负相关, 成为植物生长、凋零过程中主控因子。     

莱州湾滨海湿地景观类型与土壤因子相关性研究

通过对Landsat 8 遥感影像的解译, 根据莱州湾滨海湿地特征并结合野外实际调查, 得到2013-2016 年莱州湾滨海湿地景观类型, 并分析景观格局变化与植被及土壤因子耦合关系。结果表明, 2013-2016 年莱州湾天然滨海湿地面积减少, 人工滨海湿地面积增加。至2016 年莱州天然滨海湿地面积811.41 km², 人工滨海湿地面积1256.01 km²,分别占39.25%和60.75%, 人工湿地中90%以上为养殖池和盐田; 滨海湿地向建设类转化的趋势明显; 天然湿地植被的变化与滨海湿地土壤养分之间存在着显著相互作用, 植被生物量和土壤养分含量是景观类型演变的驱动力因素, 其变化可以间接反应湿地变化后生态系统的变化。     

鄱阳湖湿地景观类型变化趋势及其对水位变动的响应

以1973—2013年16景分辨率较高的鄱阳湖湿地秋季遥感影像为基础,通过定量遥感解译技术,运用多元统计分析方法,探明鄱阳湖湿地景观分类特征、湿地植被类型空间分布格局及演替趋势;并结合遥感影像当天水位波动特征,揭示鄱阳湖水情变化与湿地景观类型和湿地植被类型分布面积之间的动态响应关系。研究表明:(1)提取的鄱阳湖湿地景观类型共有9类,即深水、中等深度水、浅水、苔草、芦苇、水生植被、稀疏草滩、泥滩、裸地;在1973—2013年,这9类湿地景观类型的总面积未发生明显变化,均维持在3000 km2左右;(2)水生植被和稀疏草滩面积均呈增长趋势,水生植被面积增长程度相比于稀疏草滩增长程度更大;苔草面积呈现明显的下降趋势,芦苇与苔草相反,呈现明显的增长趋势;(3)水位与水体之间呈极显著正相关,水位与泥滩之间呈极显著负相关;水位与植被、裸地之间不存在显著相关关系。研究结果有助于阐明鄱阳湖湿地生态水文过程变化特征及发展趋势,为维持季节性淡水湖泊湿地生态系统功能稳定提供一定的科学参考依据。     

黄河三角洲滨海湿地潮沟分布与植被覆盖度的关系

基于黄河三角洲滨海湿地2005、2010与2017年3个时期的Landsat TM/OLI影像,利用遥感和地理信息技术,对黄河三角洲滨海湿地的潮沟与植被覆盖度的分布格局与动态变化进行了分析,并运用网格搜索法,对研究区的潮沟与植被覆盖度进行相关分析。结果表明:(1) 2005—2017年黄河三角洲滨海湿地植被覆盖度不断提高,低植被覆盖度的面积减少了233.73 km2,高植被覆盖度的面积增加了165.85 km2;(2) 2005—2017年黄河三角洲滨海湿地的潮沟长度和面积不断增加,频数也在增加,其中2017年滨海湿地东南部的潮沟长度达到216.13 km,面积为22.23 km2,长度和面积分别比2005年增加了36.91%和49%;(3) 2005—2017年黄河三角洲潮沟分布与植被覆盖度呈负相关,其中2010年、2017年的潮沟与植被覆盖度呈显著相关(P0.05),这说明黄河三角洲的潮沟的空间分布与区域植被的长势密切相关。     

博斯腾湖湖滨湿地植被数量分类与排序

应用双向指示种分析(TWINSPAN)方法对湿地植物群落进行分类,采用除趋势对应分析(DCA)、典范对应分析(CCA)对群落进行排序,以明确博斯腾湖湖滨湿地的主要植物群落类型及影响植被类型变化和分布的主要环境因子。结果表明,博斯腾湖湖滨湿地植被可分为7个主要群丛,分别为长苞香蒲(Ass.Typha angustata)、芦苇+长苞香蒲(Ass.Phragmites australis+Ty.angustata)、芦苇+水烛(Ass.P.australis+Ty.Angustifolia)、多枝柽柳-芦苇(Ass.Tamarix ramosissima-P.australis)、胡杨-多枝柽柳(Ass.Populus euphratica-Ta.ramosissima)、旱柳-多枝柽柳(Ass.Salix matsudana-Ta.ramosissima)和多枝柽柳(Ass.Ta.ramosissima),它们分布于湖滨浅水带、湖滨沼泽带、湖岸乔灌林带和旱生灌丛带;TWINSPAN分类产生的7个主要群丛在DCA排序图上被很好地反映出来。CCA排序与DCA排序结果基本一致,说明土壤含水量和土壤总含盐量是决定该地区植被分布格局的主要环境因子。博斯腾湖湖滨湿地植被种类单一,生态结构简单,水盐动态及其相互作用是影响该地区植被分布的主要因素之一。因此,在对博斯腾湖湖滨湿地进行植被保护与重建过程中,需重点考虑土壤含水量和土壤总含盐量这2个主要环境因子的影响,合理开发、利用水资源,防止土壤盐渍化的发生。     

黄河三角洲潮间带不同类型湿地景观格局变化与趋势预测

以1979—2013年7期卫星遥感影像(Landsat TM)为数据源,结合野外实地调查,通过建立黄河三角洲潮间带湿地数据库,探讨不同类型湿地的景观格局以及自然与人为因素对景观格局变化的影响,并基于Markov模型对未来20年三角洲潮间带不同类型湿地的景观格局进行了趋势预测。结果表明,三角洲的潮间带湿地面积在1979—2013年间整体呈先降低后增加变化。其中,1979—2010年的湿地面积持续减少,由1050.28 km~2减少为575.39 km~2,减少率为45.22%;2010—2013年的湿地面积略有增加,由575.39 km~2增加为596.17 km~2,增长率为0.36%。1979—2013年,潮间带主要湿地景观类型随距海远近均呈明显带状分布,但芦苇湿地面积呈明显降低趋势(减少273.53 km~2,减少率为79.68%),盐田养殖池面积呈显著增加趋势(增长12.04km~2,增长率为1584.21%),而光滩、碱蓬湿地、碱蓬-柽柳湿地和柽柳-芦苇湿地等其它类型湿地面积整体均呈波动减少趋势。未来20年,潮间带湿地面积整体将呈降低趋势,其值将由2010年的575.39 km~2减少为2030年的546.98 km~2,减少率为6.60%。芦苇湿地面积将继续减少(减少30.16 km~2,减少率为24.12%),盐田养殖池面积将持续增长(增加3.71 km~2,增长率为38.61%),而光滩、碱蓬湿地、碱蓬-柽柳湿地和柽柳-芦苇湿地等其它类型湿地面积均将呈小幅波动变化。研究发现,尽管自然与人为驱动力的双重作用决定了1979—2013年间潮间带的湿地景观格局及其动态变化,但黄河年输沙量(x_1)、区域GDP(x_2)和水产品产量(x_3)对潮间带湿地面积变化(y)的影响更为重要(y=733.192+35.317 x_1-0.005 x_2-4.085 x_3,P=0.00010.05),其对过去30多年间潮间带湿地面积变化的解释贡献高达76.7%。随着黄河三角洲高效生态经济区国家战略的实施,为实现潮间带区域的可持续发展,潮间带湿地的保护与生态保育应给予特别重视。     

基于改进的双作物系数法估算辽河三角洲芦苇湿地蒸散量

以辽河三角洲湿地芦苇群落为研究对象,利用涡动相关通量、小气候梯度要素、群落内水面蒸发量以及芦苇群落生长参数等数据,基于FAO-56模型的双作物系数法,分别计算作物系数K_c、基础作物系数K_(cb)和水面蒸发系数K_w,分析其日变化动态及主导影响因子,建立基于生物因子和环境因子的小时尺度双作物系数模型。结果如下:(1)芦苇生长初期,K_c和K_(cb)的日变化呈现早晚高、中午略低的多峰波动曲线;在快速生长期和稳定生长期,K_c和K_(cb)白天波动幅度较小,早晚波动幅度较大;生长末期,K_c和K_(cb)夜晚波动幅度较大,白天呈现多峰波动曲线;K_w白天较小、夜晚较高,生长初期白天的数值显著高于其他时期。(2)相关分析表明,气温、相对湿度、风速、株高和叶面积指数是K_c、K_(cb)和K_w的影响因子;基于生物因子和环境因子重新构建双作物系数模型,基于改进的双作物系数法模拟芦苇群落蒸散,决定系数R~2达0.894。(3)利用改进的双作物系数模型和FAO-56模型,对辽河三角洲芦苇群落的蒸发与蒸腾过程进行模拟,实现芦苇群落蒸发过程与蒸腾过程的分离,解决了实际观测无法直接获取芦苇群落蒸腾量的问题,同时提高了芦苇群落蒸散的模拟精度。(4)调整了FAO推荐的芦苇单作物系数常数值,调整后的作物系数更适用于辽河三角洲芦苇湿地。     

基于MODIS NDVI的广西沿海植被动态及其主要驱动因素

归一化植被指数(NDVI)可以表征区域植被状况,目前利用NDVI表征沿海区域植被动态的研究仍相对缺乏。以MODIS NDVI为源数据,分析2000—2014年间,广西沿海区域的植被动态、NDVI动态趋势和持续性,以及NDVI动态的主要驱动因素。结果表明:在海岸线10 km区域范围内,NDVI均值较高(0.71),年际间波动较小(SD为0.02)。空间上,NDVI呈现出陆地高、滨海和河口区域低的分布特征,不同类型植被NDVI差异显著,以广泛分布于陆地的林地最高(0.76),以滨海湿地植被(0.52)和其他类型植被(未利用地等)最低(0.50)。植被动态趋势(斜率k)表明,57%的林地表现为改善趋势(k≥0.002),而52%的滨海湿地则表现为退化趋势(k≤-0.002)。利用Hurst指数对生态持续性进行分析,林地、旱地表现为持续改善,滨海湿地呈现持续退化的趋势。驱动因素分析表明,气象因素对植被NDVI的影响均不显著,NDVI的动态主要受地形特征和人为因素的影响,NDVI及其动态趋势与复合地形指数和距河流的距离多呈负相关,与坡度、高程、距交通线路和城镇的距离多为正相关。总体上,区域内NDVI动态趋势以良性发展为主,但滨海湿地等呈现持续退化的区域需持续关注。     

鄱阳湖湿地地下水埋深及其与典型植被群落分布的关系

地下水位直接影响土壤含水量,进而影响湿地植被生长、分布和演替。本研究以鄱阳湖湿地为研究区,基于2014—2018年地下水位野外定点观测数据,分析湿地地下水年内与年际动态变化特征,构建鄱阳湖湿地地下水数值模型,分析地下水流场空间特征以及地下水埋深分布,结合高斯回归方法分析地下水埋深与典型植被分布之间的关系。结果表明: 年内洲滩湿地地下水位呈明显的动态变化,且地下水位与湖水位变化高度一致。地下水埋深年内变化与降水量季节性分布之间存在1个月的滞后。年际洲滩湿地地下水位由上游向下游呈减小趋势,且上游洲滩湿地地下水埋深变幅较小(0.1～1.1 m),下游洲滩湿地地下水埋深变幅较大(0.1～5.6 m)。研究区地下水流场由上游丘陵地区指向下游地势相对平坦的湖区,其流向与地形高程变化一致。研究区平均地下水埋深为2.07 m,且由远湖区至近湖区,地下水埋深不断减小。苔草、芦苇、茵陈蒿群落生长的最适地下水埋深分别为1.1、3.7、5.7 m;典型植被的分布对地下水埋深梯度的响应差异显著;茵陈蒿群落的生态幅宽大于苔草和芦苇群落;3种植被群落在地下水埋深1.1～5.7 m范围内出现生态位重叠现象,其中,苔草植被分布指数迅速减小,芦苇植被分布指数先增大后减小,茵陈蒿植被分布指数持续增至最大值,在地下水埋深达到5.7 m后开始减小。     

黄渤海滨海湿地植被类型、生物量及其与土壤环境因子的关系

理解湿地植被类型、生物量与环境因素间的关系,是湿地植被恢复的基础。本文在野外调查的基础上,采用TWINSPAN对黄渤海滨海湿地进行类型划分,利用冗余度分析来确定影响研究区湿地类型分布和生物量差异的环境因素,以期为湿地的恢复提供科学依据。结果表明:黄渤海滨海湿地可以划分为11种类型;土壤电导率和土壤总碳对黄渤海滨海湿地类型的分布有显著影响;湿地具有较高的生物量,其中,互花米草(Spartina alterniflora)群落的生物量最高(48512 kg·hm~(-2)),盐地碱蓬(Suaeda salsa)、芦苇(Phragmites australis)和柽柳(Tamarix chinensis)群落的生物量较高,均超过5000 kg·hm-2,其他类型的生物量较低,小于5000 kg·hm-2;影响研究区湿地类型生物量的主要因素为土壤有机碳和总氮含量。在气候变暖、氮沉降增加情况下,滨海湿地生物量将进一步增加,滨海湿地具有很大的固碳潜力。因此,加强研究区湿地的保护和退化湿地的生态恢复,是增加滨海湿地碳汇和应对气候变化的有效途径。     

旅游开发对上海滨海湿地植被的影响

选择上海滨海地区湿地植被为研究对象,采用典型样地与标准样方相结合的调查方法,从属种和生物多样性角度分析不同旅游开发方式对滨海湿地植被的影响。结果如下:(1)根据滨海旅游区水域开放程度,可将开发类型分为封闭式、半封闭式以及开放式3种,不同旅游开发类型对滨海湿地植被影响程度不同;(2)研究区封闭式相比较半封闭式和开放式旅游开发类型,可以提高区域内物种数量,物种数量增加分别增多33和45种,但本地物种所占比例下降,从70%分别下降到26.26%和21.73%;(3)旅游开发封闭性越强,生物多样性越高,封闭式、半封闭式以及开放式旅游开发区域生物多样性Shanno-Winner指数分别为0.92、1.07和1.51,区域内均匀度指数随封闭性增加而有所降低,Shanno-Winner均匀度指数从最高0.71降到最低0.52;(4)滨海湿地植被对不同类型旅游开发响应不同,封闭度越高,区域内植被响应度越强,封闭式、半封闭式以及开放式植被响应指数分别为2.2、2.0和1.8。     

基于稠密Landsat数据的邛崃山大熊猫栖息地植被变化研究

深入理解大熊猫栖息地植被变化过程及其驱动力, 是开展大熊猫栖息地保护和管理的重要基础。该研究利用1986- 2018年所有可用的Landsat TM/ETM/OLI影像构建长时间序列归一化植被指数(NDVI), 采用BFAST (Breaks For Additive Seasonal and Trend)方法实现大熊猫栖息地植被变化历史检测, 从植被累积突变、累积渐变和总变化3个指标揭示植被变化空间分布特征; 运用地理探测模型定量评价不同因子(年降水量、年平均气温、高程、坡度、坡向、与河流距离、土壤类型、土地覆盖类型、与道路的距离、与工程扰动区距离)对3种植被变化空间分布的影响。结果表明: 1)研究区内植被突变面积比例为9.13%, 主要分布于栖息地东部边界附近, 2011和2013年植被突变面积较大; 2)植被累积突变表现为退化面积占植被累积突变面积的40.17%, 植被累积渐变和总变化表明研究区植被呈现改善趋势, 改善面积比例分别占研究区的94.58%和97.02%; 3) 3种植被变化的空间分布主要受年降水量、年平均气温、高程、土壤类型4种因子的影响, 植被累积突变、累积渐变和总变化空间分布的最强解释因子分别为年降水量、高程和土壤类型, 驱动因子之间的交互作用为相互增强、非线性增强关系。     

基于遥感的九段沙湿地植被群落动态变化分析

九段沙是长江口重要的新生湿地.作为主要地物类型之一的植被群落,是反映潮滩湿地生态环境变化重要而又敏感的指标因子.本文通过1987～2008年六景Landsat卫星遥感数据对九段沙植被群落进行了分类提取,并利用ArcGIS软件分析了长江口九段沙植被群落20年来的时空动态变化.结果显示1987～1997年间,九段沙湿地植被以先锋植被海三棱藨草为主,植被面积随潮滩不断淤涨而增长;1997年人工促淤种植了芦苇和互花米草,至2008年,芦苇、互花米草和海三棱藨草三种植被群落所占植被总面积百分比分别为31.47%、39.35%和29.17%,其中外来物种互花米草优势明显,当地植被海三棱藨草所占面积比例显著下降.     

江苏滨海滩涂湿地盐沼植被动态及机制

江苏省滨海滩涂湿地资源丰富，但由于围垦等人类活动以及外来物种生态入侵等影响，盐沼植被的面积持续下降。本文基于Landsat遥感影像，利用DSAS系统定量分析，对1985—2020年江苏滨海滩涂湿地潮滩植被带的围堰区、盐沼植被区的规模动态及相关关系、围堰规模的植被效应等进行了研究。结果表明：(1)1985—2020年，潮滩植被带向海显著推进岸段与围堰区规模显著增加岸段在空间上具对应性，变化热点区逐渐南移，期初为射阳河口至北凌河口岸段，2015年后，已南移至梁垛河口至遥望港岸段。(2)盐沼植被与围堰区面积在不同岸段间差异较大，但各岸段间围堰区与盐沼植被面积之比均快速上升，比值由1985年的0.017∶1变为2020年的5.59∶1,围堰区面积与盐沼植被面积呈极显著负相关。(3)随盐沼植被带规模逐渐下降，其与潮滩植被带向海延展速率的相关关系也由显著正相关变为不显著相关，显示盐沼植被带规模对潮滩植被带延展的促进作用具一定的规模效应。     

降雨量改变对黄河三角洲滨海湿地土壤呼吸的影响

全球变化背景下,降雨模式变化造成土壤水分波动是引起土壤呼吸动态变化的重要驱动力。但滨海湿地如何响应降雨模式变化,进而引起生态系统蓝碳功能改变的机制尚不清楚。依托黄河三角洲滨海湿地增减雨野外控制试验平台,采用土壤碳通量观测系统(LI—8100)对湿地土壤呼吸速率进行监测,探究了2017年黄河三角洲滨海湿地土壤呼吸及环境、生物因子对减雨60%、减雨40%、对照60%、对照40%、增雨40%、增雨60%等变化的响应及机制。结果表明:1)随着降雨量增加,湿地土壤温度逐渐降低;同时增雨和减雨处理均显著提高了湿地土壤湿度(P0.05)。(2)降雨量变化显著影响湿地植被物种组成、地上和地下生物量分配以及植被根冠比(P0.05)。增雨40%和增雨60%均显著提高了湿地植物种类和植被根冠比,但同时显著降低了湿地植被地上生物量。此外,增雨40%和减雨60%处理均显著提高了湿地植被地下生物量。(3)降雨量变化对2017年湿地季节土壤呼吸无显著影响,但在湿地非淹水期,增雨60%和增雨40%均显著提高了湿地土壤呼吸速率(P0.05)。(4)2017年湿地不同降雨处理的土壤呼吸与土壤湿度均呈二次曲线关系(P0.05),相关系数随降雨量增加而降低;同时在非淹水期不同降雨处理的土壤呼吸与土壤温度均指数相关(P0.05),土壤呼吸温度敏感性(Q_(10))随降雨量增加而增大。在淹水期不同降雨处理土壤呼吸与土壤温度无显著相关关系。(5)淹水期土壤呼吸速率与地表水位呈指数负相关(P0.001)。