土壤呼吸的温度敏感性——全球变暖正负反馈的不确定因素

基于模型模拟结果表明,全球变暖与大气CO2浓度增加将形成正反馈关系,这种正反馈效应将明显加速21世纪的气候变暖。然而,这些模拟模型都基于一个重要假设,即不同平均驻留时间的土壤有机质分解具有相同的温度敏感性(Q10)。这一假设与酶动力学理论相悖,而且不同学者对不同质量土壤有机质分解温度敏感性的差异的认识存在严重分歧,所以,全球变暖与大气CO2浓度增加的正反馈关系的显著性仍值得商榷。围绕土壤呼吸的温度敏感性问题进行了讨论和评述,涉及1)土壤有机质分解温度敏感性争论的焦点问题;2)通过经验模型曲线拟合估计Q10值存在的分歧及Q10变异的机理解释;3)实验室土壤培养实验估计Q10值存在的问题;4)土壤培养实验中Q10值计算方法的改进。进一步深化有关土壤有机质分解温度敏感性不确定性的认识,将为今后土壤呼吸及其对气候变化响应的相关研究提供参考。     

基于C-Plan规划软件的生物多样性就地保护优先区规划——以中国东北地区为例

以中国东北地区为研究区域,根据生物多样性属性特征,选择研究区域内具有代表性的濒危物种作为指示物种,利用系统保护规划方法(Systematic Conservation Planning,SCP)和保护规划软件(C-Plan),对该区域进行了优先保护规划研究。通过计算规划单元的不可替代性值(Irreplaceability,IR),找出区域生物多样性热点地区和保护空缺地区,然后利用C-Plan规划软件对该地区进行保护优先等级划分,确定必须保护(Mandatory Reserved,MR)、协商保护(Negotiated Reserved,NR)和部分保护(PartiallyReserved,PR)3个等级保护区域的具体位置和面积,并针对保护现状提出保护规划建议。结果显示,必须保护区域的总面积占区域总面积的8.17%,主要分布于长白山核心地区和大兴安岭北部原始林区;协商保护区域占总面积的7.51%,主要分布于大兴安岭东南部和松嫩平原湿地;部分保护区域占总面积的9%。保护空缺分析结果显示,现有国家级自然保护区对生物多样性的保护存在3个明显的保护空缺,即长白山林区的龙岗山地区、老爷岭北部和张广才岭南部;大兴安岭北部原始林区、呼玛河—黑龙江流域的平原湿地和伊勒呼里山东南部山区;大兴安岭南部森林草原过渡区的东南部森林地区。结合区域内已建立的国家级自然保护区情况,利用C-Plan规划软件对不同时期建立的保护区实现保护目标的贡献率做了分析。截止2000年,已建保护区可实现预期保护目标的17.5%,通过对贡献率大小的比较确定了不同时期保护的有效程度。研究打破了传统的对称几何形状的单元划分方法,根据植被类型和自然地形地貌,采用自然多边形进行单元划分,提高了物种分布范围准确度。研究通过C-Plan规划软件的实际应用,丰富了系统保护规划研究的方法,从理论上为区域保护规划提供了科学依据,并可指导我国自然保护区管理政策的制定和中长期规划的编制。     

南亚热带马尾松人工林土壤氮矿化对减雨的响应

为预测降水变化对人工林生态系统土壤氮矿化过程的影响,以南亚热带马尾松（Pinus massoniana Lamb.）人工林为研究对象,采用PVC顶盖埋管法,研究穿透雨减少50%和不减雨（对照）下土壤氮矿化特征。铵态氮是南亚热带马尾松人工林无机氮存在的主要形态,土壤氮矿化以氨化作用为主。穿透雨减少显著降低了土壤净硝化速率、土壤含水量、pH、可溶性有机碳含量、过氧化物酶及丛枝菌根真菌饱和脂肪酸,而显著增加了土壤净氨化速率、硝态氮、N-乙酰-葡萄糖苷酶和蛋白酶,但是影响程度因季节和土层而异。土壤净氨化速率与N-乙酰-葡萄糖苷酶呈极显著负相关,土壤含水量是对土壤净硝化速率影响力最大的变量,β-葡萄糖苷酶、真菌饱和脂肪酸及细菌真菌饱和脂肪酸比的影响次之。表明短期降水减少显著改变了马尾松人工林的土壤理化性质、净氨化和硝化速率,这可能会进一步影响其树木生长和养分吸收。     

升温突变对川西道孚林线川西云杉和鳞皮冷杉生长的影响

高山林线作为理想的全球气候变化监测器,是研究植被与气候变化关系的重要场所。利用川西道孚县高山林线川西云杉（Picea likiangensis var.balfouriana）和鳞皮冷杉（Abies squamata）的年轮宽度资料,基于树木年代学的方法,构建差值年表并通过升温突变前后（1995年前后）年轮指数与气候要素的相关分析,探讨了该区林线主要针叶树种的年轮响应变化,为研究青藏高原地区树木与气候响应关系提供研究基础。结果表明：（1）年尺度上,1995年气温突变前后川西云杉和鳞皮冷杉年轮指数和生长弹性时间变化趋势均不显著,没有发生显著的响应分歧现象。（2）月尺度上,升温突变前川西云杉年轮指数与前一年11月月均最高温、5-7月月均温、6月月均最高温、7月月均最低温呈显著正相关;鳞皮冷杉则与前一年11月月均温、11月月均最高温和12月月均温呈显著正相关;表明升温突变前林线树木生长分别受夏季和冬季温度控制;升温突变后川西云杉年轮指数与前一年11月月均温呈显著负相关,和当年2月降水量及7月月均最低温呈显著正相关;而鳞皮冷杉则与当年5月月均温和5月月均最低温呈显著负相关,与5月降水的正相关性达到最大;表明升温突变后林线川西云杉生长依然受夏季温度控制,而鳞皮冷杉生长则受到春季干旱胁迫的影响。未来气候若随着升温出现干暖化,则林线鳞皮冷杉可能会发生明显的响应分歧现象。     

岷江干旱河谷造林对土壤微生物群落结构的影响

为了探讨不同造林时间和立地条件对土壤微生物群落结构的影响,采用磷脂脂肪酸(PLFAs)法测定了岷江干旱河谷地区不同造林时间(2002、2006和2011年)及不同立地条件(退耕地和宜林荒山地)营建的岷江柏人工林土壤微生物生物量及群落结构的变化情况。结果表明:由于造林时间较短,不同造林时间的人工林间土壤化学性质没有差异,但土壤微生物生物量和各菌群生物量差异显著,且随着造林时间的增加而增加。不同立地条件下则表现为退耕还林地土壤微生物生物量和各菌群生物量较高。说明土壤微生物对外界因素变化的反映更灵敏。相关性分析结果显示土壤全氮含量与土壤微生物生物量及各菌群生物量显著相关,是影响土壤微生物群落结构的关键因素。     

四川理县杂谷脑干旱河谷岷江柏造林恢复效果评价

在岷江干旱河谷杂古脑河流域,选择岷江柏(Cupressus chengiana)5个不同年份的造林地,调查了岷江柏的生长情况、植物群落特征与土壤理化性质,总体评价干旱河谷乡土树种的造林成效及造林后的生态效果。结果表明:不同年份造林地岷江柏幼树生长状况良好,2003年造林地生长最好,基径、树高和冠径分别达到4.39cm、4.17m和1.01m,当年生长量超过43cm;2001年和2005年造林地次之,基径为4.19cm和4.52cm,冠径为0.55m和0.61m,当年生长量37cm左右,树高为2.50和2.17m;2007年和2009年造林地由于幼树生长时间较短,其基径、树高和冠径都较小,但当年生长量也都超过20cm。不同年份造林地的植被覆盖度变化相对复杂,除2001年造林地外,灌木层盖度随造林时间的增加而逐渐降低;草本层盖度变化较小,2005造林地最高,其他年份造林地没有显著差异。同时,不同年份造林地的群落结构都比较单一,随造林时间的增长,群落物种数量反而降低。在5个不同年份造林地,土壤pH、有机质和养分含量差异相对较小,土壤含水量尽管存在较大差异,但没有明显的变化趋势。综合分析认为,在杂谷脑干旱河谷中山区岷江柏作为造林树种具有一定的生长优势,但造林地的植被和土壤并没有得到改善,需要更加长期的观测评估。     

利用不同分辨率卫星影像的NDVI数据估算叶面积指数(LAI) ——以岷江上游为例

短周期的低分辨率遥感数据为大面积估算LAI及季节动态和物候趋势提供了有利工具,但基于高分辨率LAI的遥感估算模型在低分辨率遥感数据上应用有很大的不确定性。研究利用LAI-2000冠层分析仪与跟踪辐射和冠层结构测量仪(TRAC),测定了岷江上游流域范围内490块野外调查样地（50m×50m样方）的LAI数据,结合同期较高精度卫星数据（TM）建立了不同植被类型的LAI-NDVI算法,在经过传感器的相对校正后,将这种算法应用到同期分辨率较低的MODIS数据和SPOT VEGETATION数据上。结果表明,30m 分辨率的TM LAI的均值为4.53,250m MODIS LAI的均值为3.55,1000m VGT LAI的均值为4.20,随着栅格分辨率的降低,总体标准差有增加的趋势,并且LAI值也有不同程度的低估,其中MODIS LAI值被低估约22%。但利用TM LAI数据验证MODIS 和VGT LAI数据后发现,250m的MODIS数据预测误差在30%左右,1000m的SPOT数据预测误差则高达50%,空间重采样分析表明,栅格分辨率的降低是导致预测误差扩大的主要原因,而这也是岷江流域植被分布破碎化的体现。     

利用不同分辨率卫星影像的NDVI数据估算叶面积指数(LAI)——以岷江上游为例

短周期的低分辨率遥感数据为大面积估算LAI及季节动态和物候趋势提供了有利工具,但基于高分辨率LAI的遥感估算模型在低分辨率遥感数据上应用有很大的不确定性。研究利用LAI-2000冠层分析仪与跟踪辐射和冠层结构测量仪(TRAC),测定了岷江上游流域范围内490块野外调查样地(50m×50m样方)的LAI数据,结合同期较高精度卫星数据(TM)建立了不同植被类型的LAI-NDVI算法,在经过传感器的相对校正后,将这种算法应用到同期分辨率较低的MODIS数据和SPOT VEGETATION数据上。结果表明,30m分辨率的TM LAI的均值为4.53,250m MODIS LAI的均值为3.55,1000m VGT LAI的均值为4.20,随着栅格分辨率的降低,总体标准差有增加的趋势,并且LAI值也有不同程度的低估,其中MODIS LAI值被低估约22%。但利用TM LAI数据验证MODIS和VGT LAI数据后发现,250m的MODIS数据预测误差在30%左右,1000m的SPOT数据预测误差则高达50%,空间重采样分析表明,栅格分辨率的降低是导致预测误差扩大的主要原因,而这也是岷江流域植被分布破碎化的体现。     

叶肉细胞导度研究进展

叶肉细胞导度指叶片叶肉细胞内部的CO2扩散能力,在植物生理生态及全球气候变化和陆地生态系统相互关系的研究中具有重要作用。系统介绍了叶肉细胞导度的发现、发展过程及其研究进展、几种目前国际上常用的叶肉细胞导度测度方法的原理、计算过程;强调了叶肉细胞导度作为光合作用扩散过程一部分的重要意义,明确了叶肉细胞导度的定义及分布范围。并探讨了不同方法的优缺点及注意事项。总结分析了叶肉细胞导度对不同环境因子(温度、水分及环境中CO2和O3浓度等)的响应,从不同角度对叶肉细胞导度的生态学意义进行了简单的概括。对叶肉细胞导度的未来研究进行了展望。     

落叶收集法测定叶面积指数的快速取样方法

叶面积指数(LAI)是植被冠层结构的一个重要参数,它不仅是许多生态和气候模型的重要输入变量,而且是生态系统动态变化监测的一个重要指标。LAI可通过各种间接和直接的手段来观测,而间接观测的LAI值常常需要直接的观测数据来校验。落叶收集法是一种广泛使用的直接观测LAI的方法,过去的研究还未发现有涉及落叶收集的取样技术及其观测精度的内容。对长白山和北京地区落叶阔叶林的落叶进行了3a的观测,每年一次性收集落叶样品分析,研究结果表明:①不同层次落叶的含水量差异巨大,且落叶含水量的日变化明显。上下层落叶的含水量绝对值差异高达10%以上,日变化绝对值差异高达20%以上。因此,在野外收集落叶样本时,为减小落叶含水量变化所导致的LAI观测误差,应从上到下直到地面进行取样,且尽可能多地收集落叶样本。②在落叶阔叶人工林和天然林里,无论样地的大小(1hm2或30m×30m样地),无论取样单元的大小(1m2或25m2分辨率),林内的LAI分布很不均匀,LAI介于0-15.5(1m2分辨率的1hm2样地)或者2.6-9.1(25m2分辨率的30m×30m样地)。③要准确测定落叶林的LAI,收集落叶的样地面积越大越好,且尽量选择地势平坦的样地。对于1hm2或者30m×30m大小的样地,可随机布设一个10m×10m的小样地来观测,精度分别可达85%、80%。④10m×10m小样地的LAI观测,可将其分为4个相邻的5m×5m小样进行取样。对每个5m×5m小样,快速的取样方法是:Ⅰ.随机布设6个1m2取样,这样取样可以保证在99%概率水平上,100m2、30m×30m和1hm2样地的LAI观测精度分别为90%、75%、70%左右。Ⅱ.随机布设11个1m2取样。可以保证在99%概率水平上,100m2、30m×30m和1hm2样地的LAI观测精度分别为94%、80%、75%左右。