山丘区土壤环境因子对钉螺(Oncomelania Snail)分布的影响

土壤是自然界钉螺孳生繁殖的重要场所,钉螺的分布与土壤环境因子密切相关。对山丘区9种不同土地利用类型土壤环境对钉螺分布影响的研究结果表明：耕地、荒草地、河滩地及灌溉沟渠存在钉螺分布,活螺框出现率的高低顺序为耕地＞河滩地＞灌溉沟渠＞荒草地,活螺密度的大小顺序为河滩地＞灌溉沟渠＞耕地＞荒草地;有螺土壤环境与无螺土壤环境的方差分析结果不显著,土壤全K含量与0.02~0.002mm的土壤颗粒含量存在显著差异;土壤环境因子对钉螺分布影响的灰色关联分析表明,0.02~0.002mm的土壤颗粒、土壤全P含量和土壤水分是影响钉螺的最重要的3个因子,且土壤环境因子对钉螺活螺框出现率及活螺密度影响的大小规律基本一致,不同之处在于土壤全K含量对活螺密度的影响更显著。研究结果可为我国山丘区改造钉螺孳生环境、控制血吸虫病流行及发展区域经济提供依据     

退化土地植被恢复群落物种多样性与生物量分配格局

研究了湘西北女儿寨小流域7种典型植被恢复群落生物量的空间分配格局、物种多样性特征及其相互关系。结果表明:1)润楠次生林乔木层生物量最高,马尾松天然林灌木层生物量最大,油桐人工林草本层生物量最高,乔木层最低,毛竹-杉木林灌木层与草本层生物量最小,群落总生物量以马尾松天然林群落最高,荒草灌丛群落最低。2)乔木层物种以润楠次生林最丰富,多样性指数最高,物种分布最均匀;灌木层物种丰富度以毛竹-杉木混交林最高,油桐人工林多样性与均匀度指数最大,优势度最小,荒草灌丛群落的物种丰富度、多样性及均匀度最低;草本层物种丰富度以油桐人工林最高,马尾松天然林最低,杉木人工林草本层多样性指数与均匀度指数最大,润楠次生林优势度最高;群落总体物种丰富度以油桐人工林最高,润楠次生林群落的多样性指数最高,种群分布最均匀,荒草灌丛群落的多样性、均匀度与优势度都最低。3)女儿寨小流域退化土地物种丰富度与群落生物量之间的关系可用"S"曲线较好地描述,双曲线能较好地描述群落多样性指数、群落均匀度指数与生物量之间的关系,而生态优势度与生物量之间为非性线关系。     

山丘区土壤环境因子对钉螺 (Oncomelania Snail)分布的影响

土壤是自然界钉螺孳生繁殖的重要场所,钉螺的分布与土壤环境因子密切相关。对山丘区9种不同土地利用类型土壤环境对钉螺分布影响的研究结果表明：耕地、荒草地、河滩地及灌溉沟渠存在钉螺分布,活螺框出现率的高低顺序为耕地〉河滩地〉灌溉沟渠〉荒草地,活螺密度的大小顺序为河滩地〉灌溉沟渠〉耕地〉荒草地;有螺土壤环境与无螺土壤环境的方差分析结果不显著,土壤全K含量与0.02-0.002mm的土壤颗粒含量存在显著差异;土壤环境因子对钉螺分布影响的灰色关联分析表明,0.02-0.002mm的土壤颗粒、土壤全P含量和土壤水分是影响钉螺的最重要的3个因子,且土壤环境因子对钉螺活螺框出现率及活螺密度影响的大小规律基本一致,不同之处在于土壤全K含量对活螺密度的影响更显著。研究结果可为我国山丘区改造钉螺孳生环境、控制血吸虫病流行及发展区域经济提供依据。     

CO2浓度和土壤含水量对植物个体尺度短期水分利用效率的影响

分析植物个体短期水分利用效率(WUE_p)对CO₂浓度(C_a)和土壤含水量(SWC)的响应,可提高对气候变化下个体生存策略的认识。本研究以侧柏幼树为对象,在模拟气候箱中进行培养试验,设400(C₄₀₀)、600(C₆₀₀)和800 μmol·mol^-1CO₂(C₈₀₀)浓度处理和35%～45%田间持水量(FC)、50%～60%FC、60%～70%FC、70%～80%FC、95%～100%FC土壤含水量处理,共15个处理。WUE_p对C_a和SWC的响应用包裹式茎流计、称重法结合静态同化箱测定。结果表明: 个体日间(0.12～1.87 mol·h^-1)和夜间蒸腾速率(0.01～0.16 mol·h^-1)均在C₄₀₀×70%～80%FC时达到最大值,个体日间净光合速率(2.12～22.10 mmol·h^-1)在C₈₀₀×70%～80%FC时达到最大值,而个体夜间呼吸速率(0.84～4.41 mmol·h^-1)随SWC的增加而增加,随C_a的增加而减小,在C₄₀₀×95%～100%FC时达到最大值。WUE_p(5.37～24.35 mmol·mol^-1)在C₈₀₀×50%～60%FC时达到最大值,表明高C_a和干旱条件下,植物个体可通过生理可塑性调整,利用较少的水分固定更多的碳;此外,当个体间形态特征差异较小时,叶片瞬时水分利用效率可以较好地指示WUE_P的变化。     

长江安庆段河流湿地生态系统呼吸及其影响因子

研究湿地生态系统呼吸(Reco)对评价湿地生态系统碳汇功能具有重要的意义.采用涡度相关法对位于长江中游河流湿地的杨树人工林生态系统进行了长期的定位观测,根据2005-07-23～2007-12-15的数据对Reco进行估算,并分析Reco对主要环境因子的响应特征.结果表明:(1)Reco具有明显的季节变化,每年的最大值出现在8月份,最小值出现在1月份,Reco受空气温度、土壤温度和土壤含水量共同影响,总体上看空气温度是驱动Reco的主要因子;(2)在几种模拟生态系统呼吸的模型中,Van't Hoff方程、Arrhenius方程、Lloyd-Talor方程在统计意义上具有同等的能力,由空气温度和土壤含水量共同驱动的连乘模型对Reco的拟合效果最好;(3)使用连乘模型估算的2006年生态系统呼吸总量为1074.7 gC·m-2·a-1,2007年为1127.0 gC·m-2·a-1,与亚热带和温带的森林站点的测定值相接近.