氮磷添加对亚热带常绿阔叶林土壤微生物群落特征的影响

为了探讨氮磷添加对土壤微生物特点的影响,选择安徽省池州仙寓山常绿阔叶老龄林,设定了4个水平的氮磷添加试验,即对照(CK,0 kg N/hm~2)、低氮(LN,50 kg N/hm~2)、高氮(HN,100 kg N/hm~2)、高氮+磷(HN+P,100 kg N/hm~2+50 kg P/hm~2)。利用氯仿熏蒸法和Biolog微平板技术,分析不同水平氮磷添加对不同土层(0-10 cm、10-20 cm和20-30 cm)土壤微生物生物量C(MBC)、N(MBN)和微生物群落功能多样性的影响。结果表明:MBC、MBN随土层加深而降低,且差异性极显著,MBC与MBC/MBN比在氮磷添加后均表现出显著性差异;土壤微生物群落的代谢活性随土层加深而降低,HN与LN处理的土壤微生物活性最高;Mc Intosh、Shannon和Simpson多样性指数在不同土层和不同N、P添加水平上都存在差异,表层土壤微生物多样性指数差异性较为显著。土壤微生物对羧酸类、氨基酸类和碳水类碳源利用率最高;主成分分析显示不同土层的土壤微生物碳源利用上有明显的变化,表层土壤微生物碳源利用在不同N、P添加水平上有明显的空间变异性,其他土层分布较为集中,空间差异性主要表现在对碳水类与羧酸类碳源的利用上。土层与氮、磷添加剂量对土壤微生物生物量C、N及功能多样性都有显著影响,其中高氮处理对表层土壤微生物影响最大。     

基于混合效应的大别山地区杉木树高-胸径模型比较

基于安徽省大别山区马鬃岭林场杉木人工林30块样地1087组数据,选用7个常用树高-胸径(H-D)模型(线性模型、Chapman-Richards模型、Logistic模型等),采用最小二乘法拟合并选出最优基础模型(式11,只含D变量的Chapman-Richards模型),然后基于该模型构建含林分变量优势木平均高度、密度的H-D模型(式12),同时考虑样地水平的随机效应,分别基于式11、12构建混合模型(式13、14),并用幂函数、指数函数消除误差异方差,利用决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均相对误差绝对值(MAPE)等指标来评价模型的拟合与预测能力,最终获取最优树高预测模型.结果表明:含林分变量的模型的拟合精度(式12,R²=0.863、RMSE=1.381、MAE=0.971)优于基础模型(式11,R²=0.827、RMSE=1.554、MAE=0.101).对于误差方差,幂函数、指数函数均能较好地消除异方差,但幂函数相对最好.混合模型的拟合与预测能力均优于式11、12,但混合模型(式13、14)之间的拟合与预测精度相差不大.基于混合效应的H-D模型(式13)能够较好地描述不同林分间H-D关系的差异,实际运用中可选用该模型来预测杉木树高,具有较高的预测精度.     

利用结构方程解析杉木林生产力与环境因子及林分因子的关系

通过收集155篇644条杉木林生产力数据,利用结构方程模型,分析杉木林净初级生产力与年均降雨量、年均温度、林分密度和林龄之间的关系。结果表明:杉木林净生产力与年均降水量和年均温度呈显著正相关,相关系数分别为0.63和0.378。杉木林净生产力与林龄和林分密度呈显著负相关,相关系数分别为-0.332和-0.408。结构方程模型较好的解析了杉木净初级生产力与环境因子和林分因子之间的关系。杉木林净生产力与年均降水量、年均温度、林龄、林分密度都有影响,其总通径系数分别为0.398(P0.01)、0.746(P0.01)、-0.321(P0.01)和-0.738(P0.01)。年均温度和林龄不仅直接影响杉木林净生产力,还通过影响年均降水量和林分密度间接影响林分净生产力。年均温度和林龄的直接通径系数分别为0.494(P0.01)和-0.700(P0.01);年均温度和林龄的间接通径系数分别为0.252(P0.05)和0.379(P0.05)。结构方程作为大尺度分析净初级生产力的方法,杉木林净初级生产力影响因素的62%来自年均降水量、年均温度、林龄和林分密度。