林木非同化器官与土壤呼吸的温度系数Q10值的特征分析

温度系数(Q₁₀,温度每变化10 ℃,呼吸速率的相对变化)不仅可以用来描述不同森林非同化器官(根系和树干)和土壤对温度升高的敏感性,并由此断定它们在全球变暖进程中的不同表现,而且是其呼吸总量定量估计中必不可少的参数。虽然目前已经进行了大量的研究,但不同研究者结论并不一致,影响我们对问题的整体把握。因此,有必要综合以往文献进行统计分析。该文综合大量文献,评述了林木非同化器官和土壤的Q₁₀值频率分布、不同研究方法对Q₁₀值的可能影响并探讨了它们对温度升高的敏感性。结果表明,不同非同化器官和土壤的Q₁₀值差异较大,但具有相对稳定的分布中心范围。其中,土壤呼吸Q₁₀值中,频率分布最集中的区域是2.0~2.5,占23%,其中超过80%的测定结果在1.0~4.0之间,中位数为2.74。 根系呼吸的Q₁₀值,频率分布最集中的区域2.5~3.0,占33%,而大部分(>80%)的研究结果在1.5~3.0之间,中位数为2.40。树干呼吸的Q₁₀值中,频率分布最集中的区域是1.5~2.0,占42%,而90%以上的测定结果在1.0~3.0之间,中位数为1.91。通过对比,发现不同非同化器官Q₁₀值不同(树干<根系<根系与土壤共同体<去除根系土壤)。其中树干和根系的Q₁₀值显著低于去除根系土壤的Q₁₀值(p<0.05),表明土壤微生物活动对于未来全球变暖的反应要比木质化器官更敏感。此外,常绿植物的根系和树干呼吸的Q₁₀值与落叶树木对应值差异不显著,说明同化器官叶片的着生时间长短对非同化器官Q₁₀的影响不大。不同的CO₂分析方法(碱吸收法,红外线测定技术和气相色谱方法)对土壤呼吸Q₁₀值测定结果的影响不显著(p>0.10),根系分离方法(断根测定和壕沟隔断测定)也对根系呼吸的Q₁₀值影响也不显著(p>0.10)。但是,与活体测定相比,离体测定树干呼吸显著提高了其Q₁₀值。总体来看,不同林分相同非同化器官以及不同非同化器官呼吸的Q₁₀值相对稳定但仍具有较大的差异性,研究方法也对结果产生一定影响,在进行呼吸总量的定量估计中应该注意这一点。今后研究的重点是进一步把影响森林非同化器官呼吸的外在因素和内在因素综合考虑于Q₁₀值相关模型中,以便准确定量估计其呼吸总量,而研究难点是深入研究Q₁₀值具有较大变异性的原因(如温度适应性)和内在机理以便更好的表征不同器官和生态系统组分对全球变暖的敏感性。     

鮸形态性状与体质量的关系

为了研究鮸的形态性状与体质量之间的关系,测量了524尾12月龄左右鮸的体质量(Y, g)和8个形态性状(cm),包括全长(X₁)、体长(X₂)、头长(X₃)、躯干长(X₄)、尾长(X₅)、尾柄长(X₆)、尾柄高(X₇)和体高(X₈).采用相关分析、回归分析、通径分析以及模型拟合等方法对其进行分析.结果表明: 鮸所有性状两两之间存在极显著正相关关系,相关系数在0.834～0.941.经共线性诊断排除了体长这一具有严重共线性的性状后,采用逐步引入-剔除法进行多元回归并进行显著性检验,成功筛选出全长(X₁)、躯干长(X₄)、尾柄高(X₇)和体高(X₈)4个统计检验极显著的形态性状,并建立多元回归方程:Y ＝-444.188 +7.943X₁ +12.861X₄ +38.254X₇ + 42.722X₈.通径分析结果显示,4个形态性状中,体高对体质量的直接作用最大(通径系数=0.351),全长次之(通径系数=0.335).对全长和体高与体质量之间的函数关系进行曲线模型拟合得出,在6个拟合模型中,幂函数模型拟合效果最好,方程为:y=0.013 x^2.891(全长); y=2.028 x^2.751(体高).经适合性检验得知,全长比体高通过幂函数对体质量的预测效果更好.研究结果可为鮸的形态性状在选择育种中的有效利用提供重要参考.     

凉水自然保护区不同皮型红松径向生长对气候的响应

运用相关函数及单年分析等树木年轮气候学方法,研究了黑龙江凉水国家自然保护区不同皮型红松径向生长与气候因子的关系、主要影响因子及这种响应关系是否长期稳定.结果表明: 细皮红松更适合做树木年轮气候学分析.两种皮型红松的径向生长对环境变化都比较敏感,对气候因子的响应无显著差异.1902—2009年生长季,尤其当年6月的气候因子是影响研究区两种皮型红松生长的主要因子.其中,温度表现为显著负相关,降水表现为显著正相关.不同时间段内红松径向生长对气候因子的响应存在差异,随着1970年后气温的快速升高及干旱的加剧,两种皮型红松径向生长对气候因子的响应更敏感,尤其表现为对生长季温度和更多季节水热复合因子变化（帕尔默干旱指数）的响应更显著.
     

Spatial variation and controlling factors of temperature sensitivity of soil respiration in forest ecosystems across China

土壤呼吸的温度敏感性(Q₁₀)是陆地碳循环与气候系统间相互作用的关键参数。尽管已有大量关于不同类型森林Q₁₀季节和年际变化规律的研究, 但是对Q₁₀在区域尺度的空间变异特征及其影响因素仍认识不足, 已有结果缺乏一致结论。该研究通过整合已发表论文, 构建了中国森林生态系统年尺度Q₁₀数据集, 共包含399条记录、5种森林类型(落叶阔叶林(DBF)、落叶针叶林(DNF)、常绿阔叶林(EBF)、常绿针叶林(ENF)、混交林(MF))。分析了不同森林类型Q₁₀的空间变异特征及其与地理、气候和土壤因素的关系。结果显示, 1) Q₁₀介于1.09到6.24之间, 平均值(±标准误差)为2.37 (± 0.04), 且在不同森林类型之间无显著差异; 2)当考虑所有森林类型时, Q₁₀随纬度、海拔、土壤有机碳含量(SOC)和土壤全氮含量(TN)的增加而增大, 随经度、年平均气温(MAT)、平均年降水量(MAP)的增加而减小。气候(MAT、MAP)和土壤(SOC、TN)因素间存在相互作用, 共同解释了33%的Q₁₀空间变异, 其中MAT和SOC是Q₁₀空间变异的主要驱动因素; 3)不同类型森林Q₁₀对气候和土壤因素的响应存在差异。在DNF中Q₁₀随MAP的增加而减小, 而其他类型森林中Q₁₀与MAP无显著相关性; 在EBF、DBF、ENF中Q₁₀随TN的增加而增大, 但Q₁₀对TN的敏感性在EBF中最高, 在ENF中最低。这些结果表明, 尽管Q₁₀有一定的集中分布趋势, 但仍有较大范围的空间变异, 在进行碳收支估算时应注意尺度问题。Q₁₀的主要驱动因素和Q₁₀对环境因素的响应随森林类型而变化, 在气候变化情景下, 不同森林类型间Q₁₀可能发生分异。因此, 未来的碳循环-气候模型还应考虑不同类型森林碳循环关键参数对气候变化的响应差异。     

中国森林生态系统土壤呼吸温度敏感性空间变异特征及影响因素

土壤呼吸的温度敏感性(Q₁₀)是陆地碳循环与气候系统间相互作用的关键参数。尽管已有大量关于不同类型森林Q₁₀季节和年际变化规律的研究, 但是对Q₁₀在区域尺度的空间变异特征及其影响因素仍认识不足, 已有结果缺乏一致结论。该研究通过整合已发表论文, 构建了中国森林生态系统年尺度Q₁₀数据集, 共包含399条记录、5种森林类型(落叶阔叶林(DBF)、落叶针叶林(DNF)、常绿阔叶林(EBF)、常绿针叶林(ENF)、混交林(MF))。分析了不同森林类型Q₁₀的空间变异特征及其与地理、气候和土壤因素的关系。结果显示, 1) Q₁₀介于1.09到6.24之间, 平均值(±标准误差)为2.37 (± 0.04), 且在不同森林类型之间无显著差异; 2)当考虑所有森林类型时, Q₁₀随纬度、海拔、土壤有机碳含量(SOC)和土壤全氮含量(TN)的增加而增大, 随经度、年平均气温(MAT)、平均年降水量(MAP)的增加而减小。气候(MAT、MAP)和土壤(SOC、TN)因素间存在相互作用, 共同解释了33%的Q₁₀空间变异, 其中MAT和SOC是Q₁₀空间变异的主要驱动因素; 3)不同类型森林Q₁₀对气候和土壤因素的响应存在差异。在DNF中Q₁₀随MAP的增加而减小, 而其他类型森林中Q₁₀与MAP无显著相关性; 在EBF、DBF、ENF中Q₁₀随TN的增加而增大, 但Q₁₀对TN的敏感性在EBF中最高, 在ENF中最低。这些结果表明, 尽管Q₁₀有一定的集中分布趋势, 但仍有较大范围的空间变异, 在进行碳收支估算时应注意尺度问题。Q₁₀的主要驱动因素和Q₁₀对环境因素的响应随森林类型而变化, 在气候变化情景下, 不同森林类型间Q₁₀可能发生分异。因此, 未来的碳循环-气候模型还应考虑不同类型森林碳循环关键参数对气候变化的响应差异。     

长白山红松针阔混交林与开垦农田土壤呼吸作用比较

利用静态箱式法测定长白山红松(Pinus koraiensis)针阔混交林及其开垦农田的土壤呼吸作用。结果表明,两者土壤呼吸作用的日动态和季节动态均主要受温度影响,农田土壤呼吸作用的日变化极值出现时间较林地提前,最大值出现在12∶00左右,比林地提前6 h左右,最小值在凌晨5∶00左右,早于林地2~3 h;在生长季,土壤呼吸速率与10 cm土壤含水量关系不显著,而与土壤5 cm温度呈显著的指数关系;农田土壤温度高于林地,但在整个生长季(5~9月)林地土壤释放CO₂量(2 674.4 g·m^-2)约为农田(1 285.3 g·m^-2)的2倍;观测期间,农田土壤呼吸速率占林地的比例范围在23.4%~76.3%之间,说明土壤呼吸作用还受不同土地利用方式下植被类型等的影响。农田和红松针阔混交林土壤呼吸作用的Q₁₀值分别为3.07和2.92,农田土壤呼吸作用的Q₁₀ 值估计可能偏大。森林转变为农田后,环境、生物因子以及土壤养分含量和物理性质发生改变,共同影响土壤呼吸作用的强度和动态特征。     

纬度梯度移栽对兴安落叶松针叶暗呼吸温度敏感性的影响

叶片暗呼吸温度敏感性对研究森林生态系统碳循环及其对气候变化的响应具有重要意义,但其树种内的变异性及季节动态还不清楚.本研究于2018年在同质园内测定了移栽自4个纬度(塔河、松岭、黑河和带岭)的兴安落叶松针叶的暗呼吸温度敏感系数(Q₁₀),旨在探索来自不同气候条件树木的Q₁₀的种内变异性及季节动态.结果表明: 4个移栽地的Q₁₀具有明显的季节动态,其最大值均出现在生长季中期.4个移栽地树木的Q₁₀存在显著差异,其变动范围为(1.48±0.01)～(2.15±0.03),并且在每个生长季阶段中差异的变化格局一致,即来自低纬度高温地区的树木Q₁₀值较大.Q₁₀与针叶氮浓度、可溶性糖浓度、移栽地年均气温和年均降水量间均存在显著正相关关系.综上,Q₁₀在移栽地之间的差异及其季节动态主要由针叶养分含量和树木对移栽原地气候的长期适应引起的,这些因素在森林碳循环对气候变化响应的模型和预测中应该予以考虑.     

黄土高原旱地冬小麦不同生育期根系呼吸及其温度敏感性

研究农作物生育期对根系呼吸(R_A)及其温度敏感性(Q₁₀)的影响对丰富农田生态系统的碳循环理论具有重要理论和现实意义.在黄土高原雨养农田生态系统,于2009—2014年生长季,利用土壤碳通量系统测量相邻裸地土壤微生物呼吸(R_H)和不施肥小麦地的土壤呼吸(R_S=R_A+R_H),研究生育期对冬小麦R_A和Q₁₀的影响.结果表明:冬小麦净光合速率在苗期、拔节期、灌浆期和成熟期分别为5.9、14.4、12.0和4.4 μmol·m^-2·s^-1,根系活力依次为51.0、100.8、84.4和31.8 μg·g^-1·h^-1.冬小麦不同生育期的R_A差异显著,分别为0.26、0.67、0.91和0.56 μmol·m^-2·s^-1,且R_A的变异特征与冬小麦各生育期内土壤水分含量、土壤温度、净光合速率和根系活力密切相关,分别呈抛物线、指数、线性和线性关系模型.Q₁₀在苗期、拔节期、灌浆期和成熟期分别为2.61、4.88、2.26和6.93,且Q₁₀的变异特征与冬小麦各生育期内的净光合速率、根系活力和土壤水分含量有关,这一变化的根系呼吸贡献率在各生育期分别为29%、53%、46%和31%.除了环境因素外,冬小麦生育期也是影响R_A和Q₁₀的重要因素.     

气温和降雨量对中国湿地生态系统CO2交换的影响

湿地由于具有较高的初级生产力以及较低的有机质降解速率而成为缓解全球变暖的潜在有效碳汇.虽然近年来中国湿地生态系统CO₂交换过程及其影响机制研究取得了一系列进展,但尚缺乏对数据进行系统性整合分析.基于29篇文献的数据,对中国21个典型湿地植被净生态系统CO₂交换(NEE)、生态系统呼吸(R_eco)、总初级生产力(GPP)、NEE的光响应参数以及R_eco的温度响应参数进行整合分析,并探讨了这些指标对温度与降雨的响应.结果表明： 年尺度上,气温和降雨量对NEE(R²=50%,R²=57% )、GPP(R²=60%,R²=50%)和R_eco(R²=44%,R²=50%)均有显著影响(P<0.05).生长季尺度上,NEE (R²=50%)、GPP (R²=36%)和R_eco(R²=19%)与气温呈显著相关(P<0.05);同时NEE(R²=33%)和GPP(R²=25%)也与降雨量呈显著相关(P<0.05),但R_eco与降雨量的相关关系不显著(P>0.05).生长季降雨量与最大光合速率(A_max)之间呈显著相关 (P<0.01),但与表观量子产率(α)、白天生态系统呼吸速率(R_eco,day)无显著相关(P>0.05).生长季气温对α、A_max和R_{eco, day}均无显著影响(P>0.05).生态系统基础呼吸速率(R_ref)与降雨量无显著相关(P>0.05),但是生态系统呼吸的温度敏感系数(Q₁₀)与降雨量呈显著的线性负相关(P<0.05),同时气温对Q₁₀(R²=0.35)、R_ref(R²=0.46)均产生显著影响(P<0.05).     

气温和降雨量对中国湿地生态系统CO2交换的影响

湿地由于具有较高的初级生产力以及较低的有机质降解速率而成为缓解全球变暖的潜在有效碳汇.虽然近年来中国湿地生态系统CO₂交换过程及其影响机制研究取得了一系列进展,但尚缺乏对数据进行系统性整合分析.基于29篇文献的数据,对中国21个典型湿地植被净生态系统CO₂交换(NEE)、生态系统呼吸(R_eco)、总初级生产力(GPP)、NEE的光响应参数以及R_eco的温度响应参数进行整合分析,并探讨了这些指标对温度与降雨的响应.结果表明： 年尺度上,气温和降雨量对NEE(R²=50%,R²=57% )、GPP(R²=60%,R²=50%)和R_eco(R²=44%,R²=50%)均有显著影响(P<0.05).生长季尺度上,NEE (R²=50%)、GPP (R²=36%)和R_eco(R²=19%)与气温呈显著相关(P<0.05);同时NEE(R²=33%)和GPP(R²=25%)也与降雨量呈显著相关(P<0.05),但R_eco与降雨量的相关关系不显著(P>0.05).生长季降雨量与最大光合速率(A_max)之间呈显著相关 (P<0.01),但与表观量子产率(α)、白天生态系统呼吸速率(R_eco,day)无显著相关(P>0.05).生长季气温对α、A_max和R_{eco, day}均无显著影响(P>0.05).生态系统基础呼吸速率(R_ref)与降雨量无显著相关(P>0.05),但是生态系统呼吸的温度敏感系数(Q₁₀)与降雨量呈显著的线性负相关(P<0.05),同时气温对Q₁₀(R²=0.35)、R_ref(R²=0.46)均产生显著影响(P<0.05).     

基于混合效应模型的人工红松节子属性

基于黑龙江省孟家岗林场60株人工红松1534个节子数据,利用SAS软件中的NLMIXED和GLIMMIX模块构建人工红松节子属性因子(基径、健全节长度、死亡年龄、角度)的混合效应预测模型.采用赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)、对数似然值(-2LL)和似然比检验(LRT)评价指标对所构建模型的精度进行比较.结果表明:考虑树木效应的混合模型模拟精度均高于传统回归模型.含有b_1、b_2随机参数组合的节子基径模型是最优混合效应模型;含有b_1、b_3随机参数组合的节子健全节长度模型是最优混合效应模型;含有节子基径随机参数的广义线性混合模型为节子死亡年龄的最优模型;含有截距、节子基径、健全节长度3种随机效应参数组合的广义线性混合模型为节子角度的最优模型.混合效应模型比传统回归模型更能有效地描述节子属性.红松是东北主要的用材树种,利用节子属性预测模型结合合理的整枝方案可以提高木材质量.     

Seasonality and drivers of stem CO2 efflux for four temperate coniferous tree species

Aims Stem CO₂ efflux (E_s) is an important component of annual carbon budget in forest ecosystems, but how biotic and environmental factors regulate seasonal and inter-specific variations in E_s is poorly understood. The objectives of this study were: (1) to compare seasonal dynamics in E_s for four temperate coniferous tree species in northeastern China, including Korean pine (Pinus koraiensis), Korean spruce (Picea koraiensis), Mongolian pine (Pinus sylvestris var. mongolica), and Dahurian larch (Larix gmelinii); and (2) to explore factors driving the inter-specific variability in E_s during the growing and non-growing seasons.
Methods Ten to twelve trees for each tree species were sampled for E_s and stem temperature at 1 cm depth beneath the bark (T_s) measurements in situ with an infrared gas analyzer (LI-6400 IRGA) and a digital thermometer, respectively, from July to October 2013 and March to July 2014. The daily stem circumference increment (S_i), sapwood nitrogen concentration ([N]), and related environmental factors were monitored simultaneously.
Important findings The temporal variation in E_s for the four tree species overall followed the changes in T_s throughout the study period, with the maxima occurring in the summer months (late May to early July) characterized by higher temperature and more rapid stem growth and the minima in spring (late March to April) or autumn (October) having lower temperature. T_s accounted for 42%-91% and 56%-89% of variations in E_s during the growing (May to September) and non-growing (other months) seasons, respectively. Furthermore, apart from T_s, we also found significant regression relationships between E_s and S_i, relative air humidity and [N] during the growing season, but their forms and correlation coefficients were species-dependent. These results indicated that T_s was the dominant environmental factor affecting seasonal variations in E_s, but the magnitude of the effect varied with tree species and growth rhythm. Mean E_s for each of the four tree species was significantly higher in the growing season than in the non-growing season, whereas within the season there were also significant differences in mean E_s among the tree species (all p < 0.05). The temperature sensitivity of E_s (Q₁₀ value) did not differ significantly among the tree species during the growing season, ranging from 1.64 for Dahurian larch to 2.09 for Mongolian pine, but did differ during the non-growing season which varied from 1.80 for Korean pine to 3.14 for Dahurian larch. Moreover, Korean spruce, Mongolian pine and Dahurian larch had significantly greater Q₁₀ values in the non-growing season than in the growing season (p < 0.05). These findings suggested that the differences of the response of E_s to temperature change for different tree species were mainly from the non-growing season. Because the seasonality and inter-specific variability in E_s for these temperate coniferous tree species were primarily controlled by multiple factors such as temperature, we conclude that using a single annual temperature response curve to estimate the annual E_s may lead to more uncertainty.     

黑龙江省红松人工林枝条分布数量模拟

基于黑龙江省佳木斯市孟家岗林场的12块样地65株人工红松解析木的955个枝解析数据,以Poisson回归模型和负二项回归模型作为备选模型,构建了人工红松二级枝条数量分布模型,并采用AIC、Pseudo-R²、均方根误差(RMSE)和Vuong检验对模型的拟合优度进行比较.结果表明: 每轮一级枝条分布数量集中在3~5个,均值为4个,一级枝条分布数量与人工红松自身的枝条属性相关.一级标准枝上二级枝条分布的离散程度较大,利用全部子回归技术构建二级枝条分布数量模型,最终选择以负二项回归模型为基础的E(Y)=exp(β₀+β₁lnRDINC+β₂RDINC²+β₃HT/DBH+β₄CL+β₅DBH)作为二级枝条分布数量最优预测模型(β为参数;RDINC为相对着枝深度;HT为树高;DBH为胸径;CL为冠长).最优模型的Pseudo-R²为0.79,平均偏差接近于0,平均绝对偏差<7.对于所建立的模型,lnRDINC、CL和DBH的参数为正值,RDINC²和HT/DBH的为负值,随着RDINC增大,在树冠内二级枝条分布数量存在最大值.总的来说,所建立的人工红松二级枝条分布数量模型的预测精度为96.4%,可以很好地预估该研究区域人工红松二级枝条分布数量,为以后枝条的光合作用和生物量的研究提供了理论基础.     

小兴安岭原始阔叶红松林与枫桦次生林土壤呼吸及其各组分特征的比较研究

原始阔叶红松林是我国温带典型的地带性顶极植被类型,枫桦次生林是其典型的次生林类型之一,对二者土壤呼吸及其各组分特征的研究有助于准确评价该地区的碳平衡。本研究主要测定了2013和2014年2个生长季原始阔叶红松林和枫桦次生林土壤呼吸（R_S）,并量化了土壤呼吸的各个组分（异养呼吸R_H和自养呼吸R_A）,与此同时测量了土壤10 cm处温度以及土壤含水率。研究结果表明,土壤呼吸及其各组分有着明显的季节变化特性,其大小的变化主要受温度的影响,土壤10 cm处的温度可以解释R_S 64%~70%、R_H 56%~65%、R_A 77%~79%的变异。对于温度的敏感性,原始阔叶红松林土壤呼吸Q₁₀值>枫桦次生林土壤呼吸Q₁₀值,而在单一林型中的比较,R_A Q₁₀值 > R_S Q₁₀值 > R_H Q₁₀值。此外,总体Q₁₀值随着季节有着明显的变化,且随着温度的升高有降低的趋势。原始阔叶红松林和枫桦次生林R_S年平均速率分别为3.92和4.06 μmol·m^-2·s^-1,R_H年平均速率分别为2.97和2.85 μmol·m^-2·s^-1,R_A年平均速率则分别为0.96和1.17 μmol·m^-2·s^-1。原始阔叶红松林土壤呼吸以及土壤土壤自养呼吸要稍低于枫桦次生林,而原始阔叶红松林异养呼吸则高于枫桦次生林异养呼吸,但差异不显著。原始阔叶红松林和枫桦次生林R_S平均年通量分别为942和971 g C·m^-2·a^-1,R_H年通量分别为709和677 g C·m^-2·a^-1,R_A年通量则分别为215和276 g C·m^-2·a^-1。原始阔叶红松林R_S年通量略高于枫桦次生林R_S年通量,但差异不显著。我们的实验结果表明,小兴安岭地区枫桦次生林正向演替的过程中,植被演替变化对土壤呼吸及各组分的影响并不明显,相较于环境因子温度和湿度要小的多。     

小兴安岭北部原始阔叶红松林红松结实气候敏感性及其种子年机制探讨

选取林分较为稳定的原始阔叶红松林作为研究地点,分析近16年的红松结实动态,研究红松（Pinus koraiensis）结实的气候敏感性及其种子年机制。首先按资源限制理论分析了红松结实的资源限制性,再根据资源匹配（气候假说）理论和Nicholls关于产量研究的建议将红松种子产量分解为趋势产量和气候产量,利用红松气候产量与前3年的气象数据进行气候影响分析,并且结合前期的物候观测,找出了红松结实的气候敏感阶段及其敏感的气象指标。结果显示：（1）红松当年种子产量与去年和前年产量和呈显著负相关,二者呈指数关系,表明了红松结实中资源限制机制的存在。并且资源限制可能是球果成熟对同年其它生殖发育的单向自我营养限制关系。（2）去年与前年6月平均气温的差值（ΔT₆）对当年红松种子产量具有很好的预测性。（3）花原基形成期是红松结实最为关键的气候敏感期,红松气候产量与此阶段气温和日照呈极显著负相关,与降水呈极显著正相关。（4）部分年份异常高温已经超出了花原基形成的最适温度范围,导致了红松产量的下降。（5）红松结实在生殖发育期内不同阶段都对气候变化表现敏感,红松种子年现象受到了资源限制机制和资源匹配机制的共同作用。本研究结果预示了温度升高,尤其是在气温升高过快的地区,红松结实对气候变暖具有一定的脆弱性并可能成为未来红松天然更新的重要瓶颈。