UV-B辐射胁迫对杨桐幼苗生长及光合生理的影响

通过对UV-B辐射胁迫下亚热带典型木本杨桐幼苗的生长及光合生理的研究,探讨植物对于UV-B辐射胁迫的生理响应及适应性机理,进而揭示UV-B辐射变化对亚热带森林树种的影响.实验设置UV-B辐射滤光组、自然光对照组以及辐射增强组,选择亚热带典型树种杨桐(Cleyera japonica Thunb.)幼苗为实验材料.研究结果表明:(1)增强UV-B辐射会降低杨桐幼苗的叶绿素含量,而降低辐射则会显著促进叶绿素的增加,且这种胁迫在时间上具有积累性.(2)增强或降低辐射强度都会抑制杨桐地径的生长,增强辐射会产生更显著的抑制;降低辐射强度会对杨桐幼苗的株高生长产生促进作用,反之,则会抑制其生长.3个测定期数据综合分析显示随着处理时间的加长,这种胁迫作用有减小的趋势.(3)对光响应曲线的分析表明相对于自然光条件下的UV-B辐射,降低其强度对杨桐幼苗光合作用有显著的促进作用,反之则会抑制,不过抑制作用并不显著;对于光合特征参数的分析表明增强或降低UV-B辐射会显著降低杨桐幼苗的光饱和点(LSP)和光补偿点(LcP),而对最大净光合速率(Amax)、表观光合量子效率(AQY)、暗呼吸速率(Rd)影响均不显著,表明辐射胁迫对杨桐幼苗利用光能的效率影响不大,从而也并未对杨桐的光合作用产生显著性的伤害,但是由于森林树种的多年生特性,这种影响将是积累性的或延迟的,UV-B所造成的光合作用或光能利用率的微小变化都可能会积累成长期影响.因此,对森林树种进行长期研究是必要的.     

模拟酸雨对山核桃和杨梅光合生理特征的影响

通过盆栽模拟酸雨淋喷实验,比较了浙江省典型经济植物山核桃和杨梅幼苗光合特性的差异,研究了不同强度酸雨胁迫（pH 2.5、pH 4.0 和 pH 5.6（对照））对其光合生理生态特征的影响。结果表明,在无酸雨条件下,杨梅的最大净光合速率、暗呼吸速率、光饱和点和光补偿点明显高于山核桃。酸雨胁迫下,pH 4.0的酸雨胁迫使山核桃的最大净光合速率、光饱和点显著降低,使杨梅的表观量子效率显著升高,而pH 2.5的酸雨胁迫使山核桃的最大净光合速率、表观量子效率显著降低,使杨梅的光饱和点显著升高。从季节反应模式来看,酸雨对山核桃光合特性的影响在夏季较春季明显,而对杨梅的影响则春季较夏秋季明显。     

中国东部气候带凋落物分解特征——气候和基质质量的综合影响

凋落物分解是陆地生态系统物质循环和能量转换的主要途径.凋落物分解主要受到基质质量和气候因素多因子的综合影响.目前国内尚缺乏关于凋落物分解同气候因子和基质质量关系的多元统计和综合分析.应用分解袋法,对亚热带8个主要树种的凋落叶沿中国东部气候带5个地点历时2a的分解试验研究表明,年均降水量是影响中国东部凋落叶分解速率的首要气候因子,其次是实际蒸散和年均温度.凋落叶的初始N含量是决定分解快慢的首要基质因子,其次是P含量和Lignin:N比和C:N比.     

模拟酸雨胁迫对马尾松和杉木幼苗土壤呼吸的影响

利用LI-8100测定模拟酸雨不同处理下(pH2.5、4.0和5.6)盆栽马尾松(Pinus Massoniana)和杉木幼苗(Cunninghamia lanceolata)的土壤呼吸速率及土壤温度、含水量,研究酸雨对其土壤呼吸的影响.结果表明:模拟酸雨喷淋下马尾松和杉木土壤pH值呈现下降的趋势且下降幅度同酸雨酸度呈现正相关性;马尾松和杉木各个处理下土壤呼吸速率季节变化显著,且同地下10cm土壤温度季节变化趋势一致,pH2.5处理下的土壤呼吸速率平均值分别为1.79μmol · m-2 · s-1和1.12μmol · m-2 · s-1,比对照组(pH5.6)土壤呼吸速率平均值1.57μmol · m-2 · s-1和1.54μmol · m-2 · s-1分别高14%和低39%;马尾松和杉木各个处理下土壤呼吸速率同10cm土壤温度之间均呈现显著的指数关系(P<0.001),与5cm土壤含水量之间相关性不明确;在P=0.05水平上进行多元回归分析,可以得到土壤呼吸速率同土壤温度和含水量的综合拟合方程,和单因素(温度、含水量)拟合相比能够更好地解释土壤呼吸的变化情况;马尾松和杉木在pH2.5和4.0处理下的土壤呼吸温度系数Q10值分别为1.36、2.01和1.51、2 25,同对照组1.14和1.58相比,均有明显差异,且两者Q10值的变化呈先增大后减小的趋势.这证明酸雨是影响马尾松和杉木土壤CO2通量的一个重要因素.     

森林生态系统立地指数的遥感分析

森林生态系统立地指数分析和立地质量的评估是森林生态系统经营管理和造林营林的重要理论基础与规划方法,也是研究森林生态系统生产力的重要内容.由于技术的限制,迄今为止,还没有实现森林生态系统立地空间分布格局的分析和开展立地条件随时间动态变化的研究.卫星遥感为大面积研究森林生态系统的生产力及其空间分布格局和动态提供了一条重要的途径.以云杉为对象,利用卫星遥感为研究手段,在岷江上游的四川西北部松潘镇江关流域研究森林生态系统立地指数的空间分布特点,探索有关遥感反演模型的建立,并通过有关精度的评估分析这种高技术应用的价值和潜力.研究结果表明,遥感植被指数NDVI和TNDVI与野外实测云杉立地指数（SI）基本为线性相关.通过对模型模拟结果和实际测定结果的比较研究,发现在1：1比例的分析图中,NDVI和TNDVI的遥感反演模型都有很好的拟合效果与较高的精度,说明通过遥感植被指数的方法测定森林立地指数具有较高的实用价值.     

基于高分辨率遥感影像的森林地上生物量估算

以南京市紫金山林区为研究区,利用e-Cognition面向对象分类方法,基于光谱和空间信息融合后的IKONOS影像提取单木树冠阳性冠幅(PoCA, Positive crown area)信息,并结合野外实测的样方生物量数据,分别建立了针叶林和阔叶林地上生物量 (AGB, Aboveground Biomass)的遥感估算模型,并利用实测森林生物量数据对模型进行了验证。结果表明,基于遥感影像提取的PoCA与实测AGB存在较好的非线性相关关系,所建针叶林AGB估算模型的可靠性优于阔叶林模型。对建模样本而言,估算的针叶林和阔叶林AGB与观测数据比较的R2分别为0.62 (P<0.01,n=9) 和0.56(P<0.01,n=16)。验证表明,所建AGB估算模型的可靠性较好,估算的针叶林和阔叶林AGB与观测数据比较的R2分别为0.55(P<0.01,n=6) 和0.52(P<0.01,n=10),但当AGB较低时,模型结果偏高,AGB较低时,模型结果偏低。研究说明通过高分辨率遥感数据的融合、提取树冠信息进行生物量估算是可行性的。     

基于Holdridge和CCA分析的中国生态地理分区的比较

在前人工作基础上,对中国自然地理要素与生态地理区域的关系进行了综合分析,采用全国地形、土壤、气候、植被及遥感植被指数等数据,综合分析中国范围生态地理区域的分异规律,制订了生态地理分区的初步方案,并建立了相应的地理信息系统.基于Holdridge模型和CCA分析划分中国生态地理分区,建立了分区的指标体系,得到中国生态分区的大致界线,初步总结了各生态地理分区的地形、植被、气候等综合自然地理特征,完成对中国区域生态地理分区的划分.基于CCA分析的生态地理的分区,不仅结合自然区划和生态地理两种方法,而且加入了生态群落和遥感数据的综合应用.结果显示,由于受到模型适用性及数据误差的原因,基于CCA分析的结果比Holdridge模型的结果更合理一些.     

我国亚热带毛竹林CO2通量的变异特征

2010年12月至2011年11月,利用涡度相关技术研究了我国亚热带(浙江)毛竹林生态系统的CO₂通量,分析了毛竹林净生态系统交换量(NEE)、生态系统呼吸量(RE)和生态系统总交换量(GEE)的变化.结果表明: 研究期间,毛竹林各月的NEE均为负值,7月最大,为-99.33 g C·m^-2,11月最小,仅-23.49 g C·m^-2,其变化曲线呈双峰型.各月CO₂通量平均日变化差异明显,9月最大,为-0.60 g CO₂·m^-2·s^-1,1月最小,为-0.30 g CO₂·m^-2·s^-1,且在NEE正负转换的时间点上呈明显的季节变化特征;全年RE呈单峰型变化,夏季最高、冬季最低,夜间RE与土壤温度呈极显著正相关.全年NEE、RE和GEE分别为-668.40、932.55和-1600.95 g C·m^-2·a^-1,NEE占GEE的41.8%.与其他生态系统相比,毛竹林的固碳能力极强.     

济南市土地利用变化及其对生态系统服务价值的影响

基于GIS软件平台,参照中国陆地生态系统服务单位面积价值,采用转移矩阵方法和Costanza生态系统服务价值计算公式,并结合敏感度分析,探讨了济南市1989-2009年土地利用变化和生态服务价值的变化特征.结果表明:1989-2009年,济南市建设用地面积增加99.65 km2,农田和绿地面积减少103.21 km2,减少面积的90.4％被建设用地所取代;研究期间的生态服务总价值持续下降,从256.22×106元下降到214.16×106元,减少42.06×106元,农田和绿地对研究区总体服务价值变化的影响最大.济南市在未来的城市发展和规划中,需更加重视自然资源保护,合理规划土地利用结构,保持生态系统的稳定与平衡,以实现人口、资源与环境的可持续发展.     

基于分类知识利用神经网络反演叶面积指数

叶面积指数（LAI,Leaf Area Index）是陆面过程中一个十分重要的输入参数,其遥感反演方法研究一直是国内外遥感应用研究的热点问题。基于统计的遥感反演方法由于缺乏物理基础,其可靠性和普适性差。基于物理的冠层反射模型的LAI反演方法克服了上述弊端,但是由于反演过程是病态的,模型反演结果一般不唯一。神经网络算法的介入可在一定程度上改善这一问题,但是模型反演的病态问题至今仍无法很好地解决。在PROSAIL模型敏感性分析的基础上提出了一种基于影像分类的神经网络反演方法,引进了土壤反射指数用于替代原模型中难以确定的土壤背景反射参数,分别针对不同植被类型建立各自的神经网络,对经过大气纠正后的Landsat ETM＋影像进行了模拟实验并同野外实测LAI数据进行比较。结果表明,对于LAI小于3的植被区该方法的反演精度比较可靠,而LAI大于3的植被区,反演的LAI偏小,原因归结为密植被的冠层反射在LAI大于3以后趋于饱和而无法敏感地表征LAI的变化所导致的。