川西山地主要人工林种群根系生物量与生产力

采用标准地法,对四川西部山地主要人工林的根系进行了研究,结果表明(1)用D2H估测单株林木根系生物量的适合模型均以幂函数模型为最佳,所筛选统计模型的相关系数较高,在0.94～0.99之间;(2)根系总生物量大小排序为日本落叶松＞峨眉冷杉＞四川红杉＞川西云杉,分别为37.832、24.907、18.320t/hm2和15.982 t/hm2,各级根的生物量占总根量的比例各不相同;(3)根系生物量集中在分布土层0.00～40.00cm,川西云杉占97.88%,四川红杉占96.78%,峨眉冷杉占95.65%,日本落叶松占99.72%;尤其在0.00～20.00cm土层分布的根最多,分别占77.13%,77.13%,65.02%和80.66%;在0.00～20.00cm,20.00～40.00cm和40.00～60.00cm的各层根系生物量分配比例,川西云杉为34121,四川红杉为2461,峨眉冷杉为1571,日本落叶松为63141;(4)川西云杉、四川红杉、峨眉冷杉和日本落叶松人工林种群根系的生物量密度分别为10.782t/(hm2·m),8.230t/(hm2·m),14.546 t/(hm2·m)和13.211 t/(hm2·m);(5)川西云杉、四川红杉、峨眉冷杉和日本落叶松人工林种群根系生产力分别为0.57、0.83、0.71 t/(hm2·a)和1.64 t/(hm2·a).     

岷江冷杉针叶林下穿透雨空间分布特征

森林对降水的截留作用、林下穿透雨的水文学及生态学意义一直是生态水文学研究中的热点 ,但是关于林下穿透雨空间分布特征的研究还比较少。在四川西部的卧龙自然保护区研究了岷江冷杉林下穿透雨的空间分布特征。在岷江冷杉针叶林下布设了 8个雨量筒用以测量林下穿透雨 ,对两年共 35次降雨的穿透雨研究结果表明 ,林下各观测点的穿透雨率同林外降雨量之间的关系都可以用逻辑斯谛曲线方程较好地模拟 ,与传统的对数方程模拟相比 ,前者的相关程度显著高于后者 ,而且用逻辑斯谛方程进行模拟时 ,方程中的各参数具有一定的生态学意义。此外 ,研究发现林下各点的穿透雨率具有显著的差异 ,位点 4下的穿透雨存在着明显的聚集效应 ,此处的平均穿透雨率达到了 10 3.2 %。对林下 8个点穿透雨进行聚类分析表明 ,林下位点 4和位点 8的穿透雨特征与其余 6个点的穿透雨特征有显著的差异。对影响岷江冷杉林下穿透雨空间分布的因素分析表明 ,观测点上方的冠层覆盖度、枝叶层厚度与降雨量之间均有一定的负相关关系 ,但其影响未达到显著水平 ;观测点到树干的距离与林下的穿透雨之间的关系可以较好地用二次多项式方程模拟 ,方程的相关程度很高 (R=0 .94 91) ;各观测点正上方的冠层以及枝叶性质也对穿透雨的空间分布特征有一定的     

卧龙巴郎山川滇高山栎灌丛地上生物量及其模型

川滇高山栎广泛分布于横断山地区,属于亚高山硬叶栎林,是中国植被非常特殊的类型。采用标准地法和样方收获法,对卧龙自然保护区5个海拔梯度的川滇高山栎灌丛生物量进行调查。结果表明,用地径(D)、树高(H)估测单株林木器官生物量的适合模型均为指数模型和幂函数模型,且以指数模型为最佳,相关系数为0.941~0.988;而用D2H估测单株林木器官生物量的适合模型均为直线和指数模型,以直线模型为最佳,相关系数为0.982~0.996;川滇高山栎灌丛总生物量为3.3891×104kg.hm-2,各层生物量排序为川滇高山栎层>枯枝落叶层>伴生灌木层>苔藓层>草本层,其生物量占总生物量百分率分别为77.92%、17.64%、2.14%、1.23%和1.07%;川滇高山栎种群平均总生物量为2.6408×104kg.hm-2,各器官生物量大小排序为根>干>枝>叶>皮,其生物量占种群总生物量的百分率分别为31.03%、29.85%、18.54%、18.54%和6.91%。     

川西米亚罗地区暗针叶林采伐迹地早期植被演替过程的研究

 A secondary succession of vegetation on clearcut sites was studied in Western Sichuan. The coverage and biomass of trees, shrubs and herbs at different stages of succession have been surveyed. The result showed that the coverage and biomass of trees and shrubs have changed greatly in the succession. After the forest was cut, raspberry’s (Rubus daeus) coverage was the greatest during the first 0–15 years, Red birch’s coverage was the greatest during 16–29 years, while the total coverage of other shrubs was greater than those of raspberry and red birch during 10–20 years.The following empirical formulas with good fitness have been used:Ctree=0.803+2.347t1/2 (r=0.88 p<0.01) Cshrub=l0.481 l0.392T+0.373T2 (r=0.87 p<0.01)Cherb=0.489+87.001/T (r=0.93 p<0.01) C: biomass, kilogram/ha T: time period, year According to the curves, the succession of vegetation can be divided into four stages: herb stage. 0—3 years; raspberry stage: 4—10 year; shrub and small broad-leaved forest stage: 11—20 years, and small broad–leaved forest stage: 21—29 years.     

岷江上游两种生态系统降雨分配的比较

 植被的降雨分配作用对理解生态系统的水文功能具有重要的意义。该文对四川岷江上游岷江冷杉(Abies faxoniana)针叶林和川滇高山栎(Quercus aquifolioides)灌丛两种生态系统的降雨分配及降雨截留的影 响因素进行了研究,探讨了植被分配降雨及截留降雨的影响机制和影响因素。文中采用定位观测的方法研究降雨 分配。针叶林中冠层降雨截留占33.33%,树干茎流占0.07%,穿透雨占66.60%;而灌丛的冠层截留降雨为24.95% ,穿透雨为75.05%;针叶林地被物的蓄留水能力(1.746 mm)要大于灌丛地被物的持水能力(0.941 mm);针叶林土 壤的容积含水率(39.66%)也要高于灌丛土壤的容积含水率(38.19%);两种生态系统中的穿透雨率与降雨量的关系 均可用逻辑斯谛方程较好地模拟。文中还选取了降雨量、降雨强度、降雨持续时间、两次降雨的间隔时间和次降 雨期间的气温等5种因子分析影响两种生态系统降雨截留的主要因素。根据截留降雨与上述5种因子的偏相关分析 结果：针叶林冠层的降雨截留主要受降雨量、降雨持续时间和间隔时间的影响;灌丛的降雨截留主要受降雨量、 气温与降雨持续时间的影响。文中从当地的降雨特征与两种生态系统微气候差异的角度分析了两种生态系统降雨 分配及降雨截留影响因素差异的原因。     

四川西部川西云杉人工林非同化器官营养元素含量与分布

采用分层切割法取样 ,测定川西云杉人工林非同化器官营养元素含量。非同化器官 N、P、K、Ca、Mg含量具有显著差异 ,均呈现干皮 >枝 >根 >干的规律。随枝条年龄的增加 ,枝条中 N、P、K含量随之降低 ,Ca增加 ,Mg变化不明显。随树高度的增加 ,冠层枝、干、树皮 N、K呈增加趋势 ,且均呈显著直线相关 ,Ca显著降低 ,P、Mg变化不明显。随林木根径的增加 ,根系营养元素含量均呈降低的趋势。32年生川西云杉个体生物量和营养元素积累量分别为 31 .1 61 kg和 2 68.693g,其中根、干、皮、枝和叶生物量分别占总生物量的1 4.82 %、42 .2 3%、9.98%、1 9.69%和 1 3.2 0 % ,营养元素积累量分别占总量的 8.33%、1 6.93%、1 9.2 8%、2 6.2 6%和 2 9.2 0 % ;N、P、K、Ca、Mg积累量分别占总积累量的 34.71 %、8.75 %、2 5 .79%、2 7.2 6%和3.49%。     

岷江上游干旱河谷引种番麻的生态适应性及生物量预测模型

以岷江上游干旱河谷地区引种的番麻为研究对象,通过对不同海拔番麻的株高、冠幅、单株叶片数以及萌芽数等生长指标的调查研究结果,了解其在干旱河谷区的生长分布上限,为该地区与类似地区引种该品种相关物种提供理论依据;同时,利用株高等简单生长指标与番麻生物量的关系进行拟合,建立预测方程.通过高度、冠幅、单株叶片数、萌芽数(株/100m2)等生长指标比较表明,番麻的最适生长区为海拔1400～1500m.在干旱河谷阳坡的生长上限为海拔1800m,往上仅能成活,不能自身繁殖.根据番麻的株高、冠幅、叶片数等简单生长指标与生物量呈显著相关(P＜0.01),分别建立了相应的回归模型,其中地上生物量和单株生物量的最优回归模型R2值均在0.90以上,地下生物量的最优回归模型R2值也在0.75以上.