人工樟子松—差不嗄蒿植被及其固沙作用

植物固沙是整治沙漠和沙漠化土地的一种有效措施。人工植被的建立是植物固沙的必然结果。人工植被的演替、稳定性及其对环境的影响直接关系到流沙的固定程度。因此,本文旨在探讨人工樟子松(Pinus sylvestris var.     

樟子松人工林营建对土壤颗粒组成变化的影响

植被恢复是退化生态系统的主要恢复措施,也是人类改善区域生态环境较为重要和直接的活动。目前,针对不同植被恢复方式对干旱半干旱地区土壤理化性质及生物特征开展了大量研究。然而,关于科尔沁沙地樟子松人工林营建对土壤颗粒组成变化的影响却鲜有报道。因此,以辽宁省章古台地区不同生长阶段(包括幼龄林、中龄林、成熟林和过熟林)的20块樟子松人工林样地为研究对象(以临近的7块天然草地为对照),研究了沙地樟子松人工林营建对0—100 cm土层土壤颗粒组成变化的影响。结果表明:沙质草地营建樟子松人工林后,不同土层土壤细颗粒(<0.05 mm)含量均呈增加趋势,并且在0—10 cm层增加趋势明显,随土层深度增加土壤细颗粒增加量逐渐降低(除幼龄林外),但樟子松林地土壤颗粒组成仍以砂粒为主,土壤粘粒和粉粒含量极低(仅占5%左右)。随着樟子松人工林林龄的增加,土壤细颗粒变化量在0—10 cm层逐渐升高,而在10—100 cm层并无显著变化趋势。土壤细颗粒含量的变化在10—100 cm层与土壤含水量呈显著正相关,在0—10、20—40 cm和80—100 cm层与土壤全钾极显著负相关,在20—60 cm层与土壤有...     

樟子松人工固沙林衰退的主要特征

针对辽宁省章古台地区樟子松人工固沙林出现的衰退枯死现象,系统地研究了樟子松人工固沙林衰退的主要特征.结果表明,衰退的樟子松人工固沙林外貌景观呈灰绿色,针叶纤细,开花结实率低,平均单株球果数量为10.4～16.5个,成熟种子千粒重为6.96～7.39g,种子空粒、涩粒较多.生长季内2年生针叶营养元素季节变化规律相似,但N、P含量下降,K含量明显增高,表明养分循环失调;衰退林分2年生针叶叶绿素含量较高,健康林分1年生较高且增幅较大.松枯梢病的侵害是樟子松人工固沙林衰退的最明显标志.林分衰退后,树高和胸径生长量下降明显,林分胸径分布结构“左移”(径级小的株数增多),衰弱(亡)木数量增加了15.9%～27.2%;根量分别减少了22.9%～28.9%,其中吸收根减少量最大.     

科尔沁沙地丘间低地樟子松人工林水分利用来源的稳定同位素解析

20世纪50年代以来,樟子松(Pinus sylvestris var.mongolica在中国北方干旱半干旱地区沙地广泛引种.近年来一些早期引种的樟子松人工林出现了早衰现象.分析生境水分条件变化、判断樟子松采取何种水分利用策略对于认识其早衰现象很有裨益.因此,本研究利用稳定同位素示踪技术,研究了科尔沁沙地东南缘固定沙丘丘间低地30年生樟子松人工林的水分来源及其利用的季节动态,分析了降水和土壤水分变化对樟子松水分利用的影响,阐明了樟子松与伴生植物(黄柳Salix gordeieril)在水分来源方面的异同.结果表明,樟子松及其主要伴生植物黄柳枝条水的稳定18O同位素组成(δ18O)存在明显的季节变化;樟子松的水分来源主要来自20～ 40 cm或更深土层;樟子松和主要伴生植物黄柳之间存在明显的水分竞争,后者比樟子松先行利用最近较强降水(如降水量＞10 mm),从而影响樟子松水源的补给.本研究对于揭示沙地樟子松衰退与水分利用策略的关系具有重要意义.     

不同降水条件下科尔沁沙地南缘疏林草地樟子松针叶δ13C和叶性状特征

通过比较不同自然降水年份(极端干旱和极端湿润)19年生疏林草地樟子松的针叶δ13C、比叶面积和干物质含量,结合土壤含水量和地下水埋深,探讨了极端降水对樟子松水分利用的影响.结果表明:干旱年份(2009)樟子松林土壤含水量显著低于湿润年份(2010),但樟子松当年生针叶的δ13C在两年间没有显著差异,且两年相同月份间亦无显著差异;干旱年份当年生针叶的比叶面积显著低于湿润年份,而不同年份间干物质含量的差异不显著.在两种极端降水条件下,樟子松的水分利用效率没有明显变化,主要通过改变当年生针叶的比叶面积来适应降水量的变化.对于地下水埋深高于3.0m的疏林草地樟子松人工林生态系统,极端干旱不会严重影响樟子松的存活和生长.     

樟子松人工林原产地与不同自然降水梯度引种地土壤和植物叶片生态化学计量特征

降水格局是影响陆地生态系统结构和过程的重要环境要素,尤其对于干旱/半干旱地区,降水变化是植物生长驱动的关键生态因子。目前,针对降水变化对陆地生态系统C、N、P等元素生物地球化学循环过程影响开展了大量研究。然而,关于沙地樟子松重要引种地科尔沁沙地自然降水梯度下沙地樟子松人工林土壤、植物生态化学计量特征的研究未见报道。因此,本研究以樟子松原产地红花尔基和引种地科尔沁沙地自然降水梯度下4个典型沙地樟子松人工林为对象,研究樟子松引种地降水变化对土壤(0—10,10—20 cm和20—40 cm)和植物(1年和2年生叶)生态化学计量特征的影响。研究结果发现:(1)与红花尔基原产地樟子松人工林相比,科尔沁沙地引种的樟子松人工林土壤C、N、P元素含量显著降低;(2)科尔沁沙地自西向东,随降水量增加,沙地樟子松人工林土壤C、N、P含量以及C∶P和N∶P表现为逐渐增加趋势,而土壤C∶N呈减少趋势;(3)随着降水量增加,樟子松叶C含量呈下降趋势,叶N含量和N∶P比值呈增加趋势,植物叶P含量无一致性规律;(4)樟子松叶片P含量与土壤C、N、P含量呈极显著正相关关系,而叶片C和N含量与土壤C、N、P含量无显著相关性。研究表明,沙地樟子松引种地科尔沁沙地土壤C、N、P养分比较缺乏,且随着降水增加土壤N养分限制降低,而土壤P养分限制增加。本研究从生态化学计量特征角度,为今后开展科尔沁沙地不同降水梯度条件下引种樟子松人工林提供理论依据。     

红花尔基不同龄级天然樟子松外生菌根真菌群落结构特征

红花尔基被誉为樟子松Pinus sylvestris var. mongolica的故乡,樟子松是我国北方主要的造林树种之一,也是典型的菌根依赖型树种。研究樟子松根围外生菌根真菌（ectomycorrhizal fungi,ECMF）群落结构特征对红花尔基沙地樟子松生态系统的保护具有重要意义。本研究以红花尔基天然樟子松根围土壤为研究对象,采用Illumina MiSeq测序技术研究了4个龄级（<10、11-20、21-30和31-40年,分别称作Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ龄级）天然樟子松根围土壤ECMF群落结构特征。结果表明：（1）测序共获得87 516条ECMF序列,划分为177个OTUs（operational taxonomic units,OTU）,隶属于2个门,4个纲,12个目,26个科,43个属。（2）Ⅳ龄级中Ace丰富度指数和Shannon-Wiener多样性指数均显著高于Ⅰ龄级（P<0.05）。（3）不同龄级根围ECMF优势属占比不同,Ⅰ龄级中占比最大的为Inocybe（42.55%）;Ⅱ和Ⅲ龄级中占比最大的均为Tricholoma,分别为31.64%和27.69%;Ⅳ龄级中占比最大的为Cortinarius（28.80%）。（4）冗余分析表明,土壤pH值对ECMF的影响程度最大,其次为速效钾和碱解氮;同时,不同理化因子对群落中优势属的影响也存在差异。     

科尔沁沙地典型固沙人工林地土壤水分时空特征及其对环境因子的响应

土壤水分时空动态特征对于干旱地区人工林的可持续经营与管理起着至关重要的作用。以位于科尔沁沙地南缘的樟子松和柠条固沙人工林为对象,于2018年11月-2019年11月连续观测了林地0-200 cm土壤剖面的含水量、温度及微气象因子,系统分析了土壤水分的时空变化特征及其对环境因子的响应。研究期内,两种林地土壤水分的季节变化可分为冻结期、补充期、消耗期和稳定期;依据土壤剖面的水分特征可分为易变层、活跃层和稳定层,但两种林地的分层深度有一定差异。在生长季内（5-10月）,土壤含水量对大气降雨的响应随着土层深度的增加而减弱;降雨对樟子松人工林0-20 cm层土壤水分的影响极显著（P<0.01）,对柠条人工林0-10 cm层的影响极显著（P<0.01）、20-60 cm层显著（P<0.05）。在土壤冻融周期内（2018年11月-2019年4月）,两种林地的土壤均表现为"单向冻结"和"双向融化"的特点;土壤温度是影响冻融期内土壤含水量的关键因素,两者呈极显著的指数函数关系;樟子松和柠条人工林土壤的最大冻结深度分别为170 cm和190 cm,前者10 cm土层解冻时间要比后者晚11 d,可能与乔木树冠的遮阴作用有关。潜在蒸散与柠条林0-60 cm层、樟子松林0-20 cm和200 cm层的土壤水分呈极显著相关（P<0.01）,而与樟子松林60 cm和160 cm层呈显著相关（P<0.05）,这与树木蒸腾和土壤蒸发等综合作用有关。研究表明,由于两种人工林的树种组成、树冠大小、郁闭程度和根系分布等结构特征不同会导致林地土壤水分时空特征的异质性及其对环境因素响应的差异。     

联合GF-6和Sentinel-2红边波段的森林地上生物量反演

光谱反射率能反映地物差异,是森林地上生物量（Aboveground Biomass,AGB）遥感反演的理论基础。红边波段处于近红外与红光波段交界处快速变化的区域,能对植被冠层结构和叶绿素含量的微小变化做出快速反应,对植被生长状况较敏感。研究以GF-6和Sentinel-2多光谱影像作为数据源,结合野外调查AGB数据,构建落叶松和樟子松AGB线性和非线性估测模型,通过比较模型精度选择最优模型进行森林AGB反演和空间分布制图。结果表明：GF-6和Sentinel-2影像红边波段反射率与落叶松、樟子松AGB均呈显著相关（P<0.05）,红边波段对AGB估测较敏感。多变量估测模型整体估测效果优于单变量模型,所有模型中多元线性回归模型取得了最优的决定系数（落叶松R²=0.66,樟子松R²=0.65）和最低的均方根误差（落叶松RMSE=31.45 t/hm²,樟子松RMSE=54.77 t/hm²）。相比单个数据源,联合GF-6和Sentinel-2影像构建的多元线性回归模型估测效果得到了显著提升,模型RMSE对于落叶松和樟子松AGB估测分别最大降低了22.9%和11.2%。增加红边波段进行AGB估测能显著提高模型估测精度,三组数据源分别加入红边波段信息后进行建模,模型RMSE得到了显著降低。GF-6拥有800 km观测幅宽和高效的重访周期,可以快速地提供大尺度时间序列数据,在森林地上生物量反演和动态监测方面有着很大潜力。     

地表火干扰时间序列上樟子松林竞争强度的变化

林火是樟子松林重要的干扰因子,通过空间代替时间对地表火干扰时间序列上的天然樟子松林进行全林木定位调查,以单木竞争模型分析林分不同组分的竞争强度,通过Kriging法估计了火后林下更新幼树的密度。结果表明,存活林木各组分的竞争强度均显著地降低;地表火干扰12 a后存活林木各组分的竞争强度均比火后1 a存活林木相应各组分的竞争强度显著地降低;另外,火后更新幼树也更多地趋于地表火干扰形成的林隙中。因此,地表火干扰时间序列上林木竞争强度显著的持续降低,火后存活个体将有更充足的可利用资源和环境,林火成为樟子松林发育演替的重要驱动力。