基于结构方程模型的森林生态系统空气负离子影响机制分析

空气负离子(Negative air ion, NAI)是衡量空气质量的重要指标之一,受到植被和环境的共同影响。然而,森林生态系统作为NAI产生的重要来源,森林中的植被和环境之间的相互作用以及对NAI的影响机制和贡献潜力仍难以捉摸。以暖温带森林生态系统中广泛分布的栓皮栎(Quercus variabilis BI.)为对象,基于自动观测设备长期定位观测获取了气象、土壤性质、空气洁净度以及植被光合等数据,利用皮尔逊相关系数分析和偏最小二乘结构方程模型分析了森林植被和环境要素对NAI的影响机制和贡献潜力。结果表明,环境要素和植被光合对NAI的贡献差异显著,植被光合对NAI的贡献潜力为62.65%,环境要素对NAI的贡献率为37.35%。环境要素中太阳辐射和饱和水汽压差的影响程度最大,分别为68.94%和16.55%。植被光合和PM_2.5主要通过直接效应影响NAI,而光合有效辐射、紫外辐射、土壤温湿度和饱和水汽压差主要通过间接效应影响NAI。因此,利用结构方程模型可以阐明植被光合与环境要素的变化对NAI的影响趋势,从而全面揭示了森林生态系统中植被产生NAI的作用机制以及...     

不同光照强度下植物电信号变化特征及其与空气负离子的关系

空气负离子(NAI)是衡量一个地区空气清洁度的重要指标,对人体的心理健康和生理机能具有重要的调节作用.植被光合过程中光电效应是NAI产生的重要来源和影响因素,但光电效应极其微弱而难以直接监测,而植物电信号是间接反映光电效应的重要指标,以往研究多侧重在不同森林群落中NAI的时空变化特征及其与气象因素的关系,目前关于NAI...     

基于参数优化的人工灌丛生态系统碳水通量模拟

荒漠草原是陆地生态系统中最为脆弱且受人类干扰较为严重的生态类型之一,精准模拟其碳水通量及对人为干扰的响应,不仅能够揭示其复杂的生态学过程,而且还可为人为生态修复和保护提供决策依据。生态模型能够有效地模拟陆地生态系统的碳水循环过程,但模型众多的参数及其取值的合理性限制了其普遍应用,故探索参数优化是提升生态模型应用的有效途径。利用PEST参数优化方法和涡度相关观测数据对Biome-BGC模型的生理生态参数进行优化,在评估参数优化效果的基础上模拟了1986-2018年宁夏盐池荒漠草原区人工灌丛生态系统的总初级生产力（Gross primary productivity,GPP）和蒸散（Evapotranspiration,ET）。结果表明：（1）参数优化可以改善Biome-BGC模型对荒漠草原区人工灌丛生态系统GPP和ET的模拟效果,参数优化后模拟的GPP和ET均更接近于观测值,其中月尺度的模拟效果更佳;（2）基于PEST的Biome-BGC模型参数优化方法具有较强的普适性,优化后的参数可推广应用于荒漠草原区人工灌丛生态系统长时间序列的GPP和ET模拟;（3）宁夏盐池荒漠草原区人工灌丛生态系统的GPP在1986-2018年呈缓慢上升趋势,增幅为1.47 g C m^-2 a^-1,但ET的年际变化率较大,且无显著变化趋势。     

自然状态下栓皮栎林空气负离子与PM2.5的关系

近年来,PM_2.5污染成为大气污染的主要来源,长期暴露在高浓度PM_2.5的环境中会对人体造成严重损害。空气负离子(NAI)作为改善空气质量的“维生素”,是衡量一个地区空气清洁程度的重要指标。然而,气象条件和植被类型的复杂多变,导致PM_2.5与NAI的关系存在诸多不确定性。本研究以暖温带典型造林树种栓皮栎为研究对象,基于2019和2020年6—9月森林植被叶面积相对稳定条件下定位观测获取的NAI、PM_2.5和气象数据,研究气象条件相对稳定状态下PM_2.5和NAI的时空变化特征,确定PM_2.5与NAI的关系,阐明自然状态下PM_2.5对NAI的影响机制。结果表明：NAI随PM_2.5的升高呈指数下降趋势,二者呈显著负相关关系,回归方程为y=1148.79x^-0.123。在PM_2.5浓度为0～20、20～40、40～80、80～100和100～120μg·m^-3