全球变化对森林土壤甲烷吸收的影响及其机制研究进展

大气CO₂浓度升高、降水格局改变、全球氮沉降增加和土地覆盖变化等全球变化不仅改变了森林土壤理化性质,而且影响了植物的生长和微生物活性,导致森林土壤碳、氮循环发生改变,进而影响土壤CH₄的吸收.本研究综述了森林土壤CH₄吸收的重要性,森林土壤CH₄吸收对大气CO₂浓度升高、降水格局改变、全球氮沉降增加和土地覆盖变化等全球变化的响应差异及驱动机制.大气CO₂浓度升高抑制土壤CH₄吸收;降水减少倾向于促进土壤CH₄吸收;外源氮输入抑制富氮森林土壤CH₄吸收,而对贫氮森林土壤CH₄吸收则表现为促进或不影响;森林转化为草地、农田或人工林会减少土壤CH₄的吸收量,而植树造林则会增加土壤CH₄的吸收量.今后的研究重点是探讨全球变化对森林土壤CH₄吸收产生长期影响和综合效应,并借助分子生物学方法进一步探究土壤CH₄吸收的微生物学机制.     

亚热带天然阔叶林转换为杉木人工林对土壤呼吸的影响

采用静态箱-气相色谱法对浙江省临安市玲珑山风景区天然阔叶林和由天然阔叶林改造的杉木人工林的土壤呼吸进行1年的定位监测.结果表明：天然阔叶林和杉木人工林土壤CO₂排放速率均呈现一致的季节性变化规律即夏秋季高、冬春季低;天然阔叶林和杉木人工林土壤CO₂排放速率分别为20.0～111.3和4.1～118.6 mg C·m^-2·h^-1;天然阔叶林土壤CO₂年累积排放通量（16.46 t CO₂·hm^-2·a^-1）显著高于杉木人工林（11.99 t CO₂·hm^-2·a^-1）.天然阔叶林和杉木人工林土壤CO₂排放速率与土壤含水量均没有显著相关性,而与5 cm处土壤温度呈显著指数相关,Q₁₀值分别为1.44和2.97;天然阔叶林土壤CO₂排放速率与土壤水溶性碳（WSOC）含量无显著相关性,杉木人工林土壤CO₂排放速率与WSOC含量呈显著相关.天然阔叶林转换为杉木人工林显著降低了土壤CO₂排放,提高了土壤呼吸对环境因子的敏感性.
     

剔除杂草对山核桃林地土壤温室气体排放的影响

森林土壤是CO2、N2O和CH4等温室气体的重要排放源,山核桃是中国特有的高档干果和木本油料树种,林下杂草管理对山核桃林地温室气体排放具有重要影响.采用静态箱-气相色谱法在浙江临安山核桃主产区进行了为期1年的原位试验,研究剔除林下杂草对山核桃林地土壤温室气体排放的影响.结果表明:剔除杂草和留养杂草山核桃林地土壤CO2排放通量呈现一致的季节变化规律:夏秋季高、冬春季低;N2O排放在夏季较高,其他季节变化平稳;CH4的排放无明显季节变化规律.剔除杂草显著降低了土壤CO2排放,促进了N2O排放和CH4吸收.剔除杂草对土壤水溶性有机碳和微生物生物量碳没有显著影响.剔除杂草的山核桃林地土壤排放温室气体的综合增温潜势为15.12 t CO2-e·hm-2·a-1,显著低于留养杂草处理(17.04 t CO2-e·hm-2·a-1).     

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.     

基于最大熵原理的浙江毛竹胸径分布及测量不确定度评定

应用最大熵原理构造了测树因子概率分布的统一模型,这样构造的模型具有明确的解析表达式,并能克服常用方法无法解释测树因子服从某种概率分布的真正原因,从而为测树因子统计分布建模提供了一种有效方法.使用1-3阶样本矩、1-4阶样本矩与1-5阶样本矩,用所构建的概率分布统一模型分别对浙江省域毛竹胸径分布分别作了仿真试验,结果表明当采用1-4阶样本矩时,仿真效果最好,而且比通过假设检验的Weibull分布仿真结果理想:(1)图形非常相似,对实测数据都能很好的模拟;(2)最大熵法的离差平方和为0.00018,Weibull分布的为0.00045[1].由于各种系统与非系统的原因,都会影响测量结果的准确性,对所构建的模型作了不确定度评定,表明结果具有很大的可靠性,测量结果的估计:7.85100,测量结果的标准不确定度:1.82710,置信概率:0.96020.     

基于最大熵原理的多尺度毛竹胸径分布统一模型构建及应用

在生态学中,尺度问题一直是重点也是难点,多尺度胸径分布问题经常遇到且至今没有很好的解决方法,建立多尺度胸径分布统一模型是解决问题的关键;多尺度胸径分布统一模型的建立包括2方面的内容:第一,选择合适的概率分布函数,应用最大熵原理推出胸径分布统一模型,它具有明确的解析表达式,既能克服常用方法无法解释测树因子服从某种概率分布的真正原因,也能克服常用方法无法区分测树因子服从多种概率分布的不足,从而可以作为林分尺度测树因子概率分布的统一模型.第二,尺度与尺度转换,常用研究尺度问题的方法具有2个不足:(1)研究大尺度时损失了样地(林分尺度)资料的宝贵信息;(2)研究林分尺度时无法进行尺度转换.提出的联合最大熵概率密度函数可以克服常用研究尺度方法的以上2个不足,该函数的每一个组成部分都是最大熵函数;联合最大熵概率密度函数可以作为多尺度胸径分布统一模型,既可以最大限度的利用每个样地的信息,又可以进行多尺度的自由转换,从而为测树因子统计分布建模提供了一种有效方法;用森林资源连续清查样地中属于安吉的22个毛竹样地对文中提出的方法进行了验证,结果表明方法可行且对每个样地的拟合精度都很高.     

Weibull分布参数辨识改进及对浙江毛竹林胸径年龄分布的测度

非线性模型迭代参数初始值的选取及拟合的结果能否可用非常重要且一直是一个难题.传统的方法只是凭感觉偿试不进行定量评估,对于用阻尼最小二乘进行拟合只注重精度高低,没有从理论上研究和分析评价得出的结果能否可用.为了克服这一不足,使参数选取较好,阻尼最小二乘得出结果可用.利用非线性回归原理在这两方面做了探讨,提出了二个判别指标：β^T＜1,β^N＜1,分析了每一指标在参数不同状态的控制作用,并在Weibull分布函数参数辨识中做了应用.针对目前毛竹林林分结构规律研究的不足,利用浙江省230个毛竹林样地资料研究了省域尺度的毛竹林胸径分布规律,经SPSS软件中的P-P图检验与柯尔莫哥洛夫检验,表明毛竹林胸径结构服从Weibull分布;再经对Weibull分布模型拟合求解与作图对比,结果显示Weibull分布能很好地描述毛竹林胸径分布规律.利用Weibull分布三参数与林分特征因子间的相关关系,经分析研究,导出了一个改进的二元分布模型,用该二元分布模型很好地测度了浙江省毛竹林胸径和年龄分布规律,最后得到了浙江省毛竹林株数按胸径年龄分布的理论频数.     

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.     

安吉毛竹林水汽通量变化特征及其与环境因子的关系

以浙江省安吉县毛竹(Phyllostachys edulis)林生态系统为研究对象,利用涡度相关技术进行观测,获取2011年毛竹林的水汽通量数据,同时结合常规气象观测数据,分析了水汽通量全年变化。结果表明:毛竹林全年水汽通量基本为正值,月尺度上,水汽通量呈单峰型变化趋势,且各月的最大值均在12:00—14:00出现,呈现一定规律性,7月(0.1116 g m-2s-1)最高,12月(0.0209 g m-2s-1)最低;季节尺度上,夏季最高(0.0873 g m-2s-1),呈现典型单峰型变化趋势,春秋季(均为0.0541 g m-2s-1)次之,变化特征与夏季相似,冬季最低(0.0221 g m-2s-1),曲线变化复杂,波动较大。毛竹林全年蒸散量占全年降水量48.26%。2、4、5、11、12月蒸散量略大于降水量,其余月份蒸散量均小于降水量,6月份降水量与蒸散量差别最大。季节尺度上,对毛竹林水汽通量与净辐射进行回归关系分析,夏季最大,R2为0.6111,秋季为0.5295,春季为0.2605,冬季最小0.0455。通过F检验,水汽通量与净辐射有极显著线性关系。在植物生长期,毛竹林水汽通量随饱和水汽压差的增大而增大,植物发育成熟后,当饱和水汽压差增大到一定程度时,其增大反而抑制了水分的蒸散。     

基于Voronoi图的群落优势树种种内种间竞争

在浙江天目山国家级自然保护区内,选择典型常绿阔叶林设置样地,样地大小100m×100m。用全站仪测定每株树木坐标(x,y,z)。首先,用优势度分析法确定群落优势树种。其次,提出基于Voronoi图的V_Hegyi竞争指数,并对Hegyi、APA和V_Hegyi三种竞争指数进行比较分析。最后,采用V_Hegyi竞争指数分析常绿阔叶林的种内、种间竞争关系。结果表明:常绿阔叶林群落共有11个优势树种即细叶青冈(Cyclobalanopsis myrsinaefolia)、青冈(Cyclobalanopsis glauca)、短尾柯(Lithocarpus brevicau-datus)、豹皮樟(Litsea coreana)、白栎(Quercus fabri)、天目木姜子(Litsea auriculata)、黄连木(Pistacia chinensis)、榉树(Zelkovaschneideriana)、杉木(Cunninghamia lanceolata)、枫香(Liquidambar formosana)和黄檀(Dalbergia hupeana)。比较分析认为,V_Hegyi竞争指数既克服了用固定半径圆确定竞争单元的尺度不统一缺陷,又可进行种内、种间竞争分析,并保持竞争排序的稳定性,因此是优于Hegyi和APA的更合适的竞争指数,所以选择V_Hegyi竞争指数进行优势树种竞争分析。常绿阔叶林优势树种的种内竞争比种间竞争激烈。种内竞争最激烈的优势树种细叶青冈、青冈和短尾柯与其它优势树种的种间竞争强度也是最高的。反之,种内、种间竞争都较弱的优势树种包括豹皮樟、白栎、天目木姜子、黄连木、榉树、杉木、枫香和黄檀。多数优势树种存在1个主要竞争树种,很少有超过3个以上的情形。细叶青冈是群落最占优势的树种,具有最强烈的种内竞争。同时,也是所有其它优势树种的最大竞争者。