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1.
黄花杓兰的花芽发育   总被引:8,自引:1,他引:7  
对黄花杓兰(Cypripedium flavum P.F.Hunt et Summerh.)成年植株做了一个生长季的研究,提出了一年芽、二年芽和多年休眠芽的概念。指出由芽形成到植株开花需两年时间,其具体发育路线是:第一年6-7月份,根状茎顶端二年芽基部外侧有两个新的小芽产生,即“一年芽”,至9-10月份发育出7-9片幼叶,然后随气温下降停止生长;第2年4月份复苏,即为“二年芽”,二年芽在本生长季内发育成混合芽,但一般情况下只有一个充分发育,另一个未能充分发育并且一般将来也不再有发育的机会,被称为“多年休眠芽”;第3年5月份充分发育的二年芽长出地面,形成植株,迅速开花、结果,至9月底植株枯萎。本文还讨论了黄花杓兰发育过程与环境的关系。  相似文献   
2.
用于全球变化研究的中国植物功能型划分   总被引:26,自引:4,他引:22       下载免费PDF全文
 植物功能型(Plant functional types, PFTs)作为沟通植物的结构和功能与生态系统属性的桥梁,随着全球变化与植被的关系研究的深入而受到广泛重视。植物功能型的划分依赖于研究的背景、尺度和要解决的问题。为了区域尺度全球变化研究的需要,该文提出了一个基于植物关键特征的植物功能型划分方法。该方法首先选择了6项植物特征,包括3项冠层特征:木本-草本、常绿-落叶和针叶-阔叶,以及3项生理特征:光合途径(C3 / C4)、植物的水分需求和热量需求,作为划分植物功能型的关键特征;然后,先根据植物冠层特征划分得到5个基本类型,再根据水分和热量条件进行详细划分,得到29种备选类型;需要时,再根据研究目的从这29种备选类型中选择所需类型。根据这个方法,在充分考虑了我国季风气候条件下特有的水热配置和高海拔环境对植物的形态和功能特征影响的基础上,从备选类型中选择了一套适合中国气候和植被特征的植物功能型体系。这套体系包括18类植物功能型,其中含7类‘树’功能型、6类‘灌木’功能型和5类‘草’功能型,另根据需要设置2类‘裸地’功能型。并且根据植物的生理生态特征和中国植被的地理分布确定了用于限制植物功能型分布的气候因子,这些气候因子包括绝对最低温度、最暖月平均温度、有效积温、年最热月平均温和最冷月平均温之差、湿润指数、年均降水量。应用表明,这套植物功能型可用于模拟我国植被在当前气候条件下的分布。该研究为发展适于我国的植被模型和区域气候模型、评估全球变化对我国植被的影响及植被变化对气候的反馈作用提供依据与参数。  相似文献   
3.
加拿大一枝黄花在中国的潜在入侵区预测   总被引:8,自引:0,他引:8  
加拿大一枝黄花Solidago canadensis是原产于北美的菊科Asteraceae多年生草本植物, 上世纪30年代引入我国, 现广泛分布于我国东部地区的部分省市, 并已成为该区域的农业和环境杂草。为了预测加拿大一枝黄花在我国的潜在分布区, 本研究采用相同气候方法对其进行了估测。我们用加拿大一枝黄花的原产地——美国的气候参数作为参照, 将其与我国各地气象站的气候数据进行匹配。结果表明, 加拿大一枝黄花在我国的潜在分布区的纬度跨度为25°–50°, 所以其潜在的入侵区将远大于目前的实际分布区, 甚至东北的部分地区也将适宜于该物种的生长。据此, 我们建议相关管理部门应加强该物种的监测工作, 以防其进一步向目前入侵区以外的周边地区蔓延。  相似文献   
4.
广义模型及分类回归树在物种分布模拟中的应用与比较   总被引:19,自引:0,他引:19  
曹铭昌  周广胜  翁恩生 《生态学报》2005,25(8):2031-2040
比较3个应用较广的模拟物种地理分布模型:广义线性模型(GLM)、广义加法模型(GAM)与分类回归树(CART)对中国树种地理分布模拟的优劣,以提出更为合适的模拟物种地理分布模型,并用于预测气候变化对物种地理分布的影响。3个模型对中国15种树种地理分布的模拟研究表明:除对油松、辽东栎分布的模拟精度稍差外,对其余树种分布的模拟精度均较高,其中以GAM模型最好。结合地理信息系统(GIS),比较分析了这3个模型对青冈、木荷、红松和油松4种树种的地理分布模拟效果,结果亦表明:这3个模型均能很好模拟青冈和木荷的地理分布,而GLM模型对红松分布的模拟结果不太理想,3个模型对油松分布的模拟结果均不甚理想,其中以GLM模型最差。基于3个模型对未来气候变化下青冈与蒙古栎地理分布的预测表明:GLM模型与GAM模型对青冈分布的预测结果较为接近,青冈在未来气候变化情景下向西和向北扩展,而CART模型预测青冈在未来气候变化情景下除有向西、向北扩展趋势外,广东和广西南部的青冈分布区将消失;3个模型均预测蒙古栎在未来气候变化情景下向西扩展,扩展面积的大小为:模型的模拟面积>模型>模型。  相似文献   
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