六盘山叠叠沟小流域典型坡面土壤水分的植被承载力

确定土壤水分的植被承载力是我国北方半干旱地区合理调控土壤水分和植被生长关系、科学恢复林草植被的核心问题。我国北方半干旱地区的土壤水分主要来自大气降水, 作为土壤水分限制型生态系统的坡面植被, 植物种类和植被密度等结构特征与降水量紧密相关。根据六盘山石质山区的特点, 基于水量平衡原理, 建立了阴坡华北落叶松(Larix principis-rupprechti)和阳坡草地的土壤水分植被承载力数学模型, 即由4~10月的生长季降雨量(P)计算得到可承载的叶面积指数(Leaf area index, LAI)公式: LAI_tree= exp((0.773 1×P-186.12)/146.46)和LAI_grass= exp((0.511 2×P-345.93)/227.89), 并提出了考虑坡面水分再分配影响的不同坡位的土壤水分植被承载力计算方法。阴坡华北落叶松的植被承载力(用LAI表示)从坡顶的1.45升高到坡中的4.83, 然后稳定在3.0~3.3。对于阳坡草地, 土壤水分可承载的LAI从坡顶的0.37上升到坡中的0.46, 然后在0.41~0.47之间变动, LAI的计算值与实测值较为接近, 计算结果比较合理。     

内蒙古植被降水利用效率的时空格局及其驱动因素

植被降水利用效率(precipitation-use efficiency, PUE)是评价干旱、半干旱地区植被生产力对降水量时空动态响应特征的重要指标。该研究利用光能利用率CASA (Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型估算了2001-2010年内蒙古地区植被净初级生产力(net primary productivity, NPP), 结合降水量的空间插值数据, 分析了近10年内蒙古地区植被PUE的空间分布、主要植被类型的PUE,及其时空格局的驱动因素。结果表明: 2001-2010年内蒙古地区所有植被的平均PUE为0.94 g C·m^-2·mm^-1, 且在105-120° E地带性规律明显,PUE上升速率为每10° 0.55 g C·m^-2·mm^-1。各植被类型间PUE差别较大, 其中灌丛PUE最高, 荒漠PUE最低。在不同的降水量区域, 植被PUE的空间分布与气候因子的关系有较大差别, 0-75 mm降水量区间内, PUE随降水量、气温的升高显著下降(R² = 0.226, p < 0.05); 175-300 mm降水量区间内, 植被 PUE的空间变化与降水量和气温呈极显著相关关系(R² = 0.878, p < 0.001), 且随降水量的增加显著上升( R² = 0.94, p < 0.001), 变化速率约为每100 mm降水0.57 g C·m ^-2·mm^-1; 在降水量大于475 mm的区域, 植被PUE的空间分布与降水量、气温的相关性显著(R² = 0.19, p < 0.05), 且随着气温的上升、降水量的下降而增加, 其中气温的贡献是降水量的8.61倍。在不同的降水量区域, 植被 PUE的年际波动与气候因子的关系也有较大差别, 对于年降水量0-220 mm的地区, PUE的年际波动与降水量呈正相关性、与气温呈负相关性; 在年降水量为220-310 mm的地区, PUE的年际波动主要受降水量的控制, 受气温影响较小; 在年降水量>310 mm的地区,PUE的年际波动与降水量、气温均呈正相关关系, 但在降水量越高的地区, PUE的年际波动与降水量的相关性越弱, 与气温的相关性越强。植被覆盖度与PUE的空间分布极显著相关(R² = 0.73, p < 0.001), 且与 PUE的年际波动也存在线性相关关系(R² = 0.11, p < 0.001); 叶面积指数( LAI)与PUE的年际波动呈线性相关关系(R² = 0.42, p < 0.001), 而当 LAI < 3.15时, PUE的空间分布随LAI增加而呈线性增加。     

基于临界慢化模型和长时间序列叶面积指数的植被及其恢复力遥感监测研究——以三峡库区为例

基于临界慢化模型,利用长时间序列叶面积指数(GLASS LAI)数据,进行时间序列分解后,计算了LAI及其时间自相关指数作为指标,对三峡库区植被及其恢复力进行监测,通过案例模型对临界慢化模型精度进行了验证,分析了三峡库区植被及其植被恢复力的时空分布特征,探索基于临界慢化模型的植被恢复力遥感定量估算方法的适用性。结果表明：(1)2000—2018年三峡库区LAI平均值为3.4,重庆段LAI较低,湖北段LAI较高;三峡库区LAI整体呈上升趋势,重庆段LAI呈现降低趋势,显著下降区域占重庆段面积的21.75%,湖北段LAI呈现升高趋势,显著上升区域占湖北段面积的21.22%;(2)2000—2018年三峡库区重庆市北碚区、大渡口区、渝北区植被恢复力较低,宜昌市兴山县、夷陵区、点军区植被恢复力较高;(3)模型精度方面,在两个地质灾害扰动事件中案例模型结果与临界慢化模型结果呈现较高的一致性。本文对三峡库区2000—2018年的植被恢复力进行了定量估算,同时通过案例模型对临界慢化模型在恢复力监测上的有效性进行了验证,为三峡库区制定相应生态环境管理决策提供理论基础,为保障西南地区生态安全提供决策依据...     

塔里木河下游河岸带植被的空间结构特征

揭示我国内陆河流域下游河岸带植被的空间结构特征, 对于了解我国西北干旱区荒漠河岸带植被的空间分布规律、指导荒漠化治理和内陆河水资源管理具有重要意义。该研究基于野外大范围植被调查数据支持下的遥感监督分类方法, 利用Landsat-8 OLI遥感数字图像, 辨识了塔里木河下游柽柳(Tamarix spp.)灌丛、胡杨(Populus euphratica)疏林和芦苇(Phragmites australis)草地3类主要的河岸带植被, 并利用建立的叶面积指数(LAI)遥感反演经验模型反演了研究区柽柳灌丛和胡杨疏林的叶面积指数, 旨在从区域尺度和总体趋势上分析荒漠河岸带植被的空间结构和分布特征。结果表明: 在有详细地物资料的基础上, 遥感监督分类可以作为一种干旱区荒漠河岸带植被分类的有效方法; 遥感分类结果显示塔里木河下游胡杨疏林分布面积约336.4 km², 柽柳灌丛约为405.3 km², 胡杨疏林总体更靠近河道, 柽柳灌丛分布范围更广; 河岸带植被LAI整体很低, 柽柳灌丛和胡杨疏林平均LAI值分别为0.253和0.252, LAI小于0.5的植被对应面积分别占柽柳灌丛和胡杨疏林总面积的92.4%和90.1%, 表明了塔里木河下游荒漠河岸植被空间上稀疏分布的特征; 统计结果显示, 河岸带植被结构存在巨大的空间变异性, 其中胡杨疏林比柽柳灌丛的空间变异性更大; 河岸带植被LAI随距河道距离呈现显著负指数分布规律, 在离河道1 km范围内LAI随离河道距离快速下降, 而1 km外区域叶面积指数普遍低于0.1, 表明植被主要分布在河道两侧1 km范围内。整体稀疏的空间分布、显著的空间变异性, 以及由LAI体现的植被盖度随距河道距离的负指数下降规律是荒漠河岸带植被空间结构的3个基本特征。     

不同沙地生境下黄柳(Salix gordejevii)的根系分布和冠层结构特征

对分布于3种不同沙地生境（半固定沙丘、固定沙丘、丘间低地）黄柳灌丛的根系分布（根的数目与深度分布）和冠层结构特征（叶面积指数、平均叶倾角以及当年枝长度分布）进行了研究。半固定沙丘上的黄柳根系最发达（根系分布深,数量大）,固定沙丘的黄柳明显不及前者,而丘间低地的黄柳根系最不发达。粗根（Φ≥5mm）的分布与土壤水分和土壤容重呈显著相关性,细根（Φ<5mm）的分布与土壤容重和紧实度呈极显著相关。不同程度的根系发育导致地上部分的繁茂程度不同分布于半固定沙丘上的黄柳灌丛叶面积指数较大,当年枝平均长度较大,枝长频度分布趋于正态分布;丘间低地的黄柳灌丛叶面积指数较小,当年枝平均长度较小,枝长频度分布趋于对数正态分布;固定沙丘上灌丛的上述特征大致介于二者之间,而其当年枝长度频度符合Weibull分布。     

基于MaxEnt模型西南地区高山植被对气候变化的响应评估

采用1∶100万的中国植被类型图以及19个气候环境变量数据,基于最大熵(MaxEnt)算法和ArcGIS空间分析模块构建西南地区高山植被地理分布的气候适宜性预测模型,模拟其在基准期(1960—2000年)和不同气候情景下(A2、A1B和B1)的气候适宜性分布格局,并评价其对气候变化的适应性。结果表明:MaxEnt模型分析研究区高山植被地理分布气候适宜性的适用性非常高(AUC=0.93);最暖月均温、最湿季均温、最冷月均温等温度变量是限制其地理分布的主要气候因子;研究区高山植被地理分布的气候适宜区主要集中在西藏自治区、青海省、四川省西部及云南省西北部的部分地区;完全适宜、中度适宜、轻度适宜、不适宜的面积所占总面积比例约为1∶1∶2∶5;1960—2050年研究区高山植被潜在地理分布的气候适宜性面积有不同定程度的减少;未来3种气候变化情景下高山植被地理分布对气候变化的适应性分布格局基本一致,均为不适应区所占总面积比例较大;伴随气候变化,研究区高山植被的适应性减弱,体现在其潜在地理分布对气候变化的适应区分布范围减少;海拔5000—5500m适应性较强,适应区所占面积比例最大(53%左右);3500—4500m适应性最弱,适应区所占面积比例最小(5%左右)。     

基于PROSAIL模型的水稻田缨帽三角-叶面积指数模型及其应用

缨帽三角(tasseled cap triangle,TCT)-叶面积指数(leaf area index,LAI)等值线模型是一种反映植被叶面积指数等值线在红光(Red)-近红外(NIR)波段反射率组成的光谱空间中分布规律的模型,在此基础上建立LAI遥感反演模型比常用的统计关系模型更加精确.本文利用水稻田实测数据,验证了PROSAIL模型对水稻冠层反射率模拟的适用性,并对模型的输入参数进行率定,最终确定了PROSAIL模型模拟水稻冠层反射率的输入参数的取值范围.在此基础上构建了水稻田TCT-LAI等值线模型,建立了LAI遥感反演所需的查找表,将其分别用于Landsat 8和WorldView 3数据进行水稻田LAI反演.结果表明: 利用基于TCT-LAI等值线模型建立查找表反演的LAI与实测LAI具有良好的线性相关关系,R²=0.76,RMSE=0.47;与Landsat 8的LAI反演结果相比,WorldView 3反演的LAI值域范围更大,数据分布更离散.将Landsat 8、WorldView 3反射率数据重采样至1 km后进行LAI反演, MODIS LAI 产品的反演结果存在明显低估现象.     

林下植被对遥感估算马尾松LAI的影响

叶面积指数是一项极其重要的描述植被冠层结构的植被特征参量。根据植被物候规律,利用中国环境卫星CCD多光谱影像和野外马尾松样区调查数据,通过建立不同季节和不同郁闭度样区马尾松LAI和影像NDVI经验回归模型,并利用一个新的LAI观测方式定量比较乔木层LAI和生态系统总LAI(包括草本层、灌木层和乔木层)的差异,研究林下植被对马尾松反演的影响程度。结果表明:(1)由于林下植被的物候变化,冬季林下植被对马尾松LAI反演影响最小,马尾松NDVI和LAI线性关系R2维持在0.65;夏季林下植被影响最大,线性关系R2只有0.25;春季和秋季影响居中,NDVI和LAI线性关系R2在0.47附近。但是,受林下植被影响较小的A类样区4个季节内NDVI和LAI线性关系基本都在0.60以上(夏季略低于0.60);(2)乔木层LAI和总LAI差距非常大,最大差距达到2.93,相差的比例最大达到了2.45倍;(3)总LAI和NDVI相关关系显著,其中线性关系R2达到0.66,对数关系R2可达到0.68,而乔木层LAI和NDVI相关关系较差,线性关系R2只有0.30。分别建立冬季和其它季节实测总LAI和NDVI的关系,可以估算出林下植被对马尾松LAI反演的影响程度。     

三江平原湿地植被叶面积指数遥感估算模型

利用中巴资源卫星CBERS-02影像提取的归一化植被指数(NDVI)和同期野外实测的叶面积指数(LAI)数据,分析了三江平原洪河自然保护区草甸、沼泽植被、灌丛和岛状林4种湿地植被及样本总体的NDVI与LAI之间的相关关系,建立了NDVI与不同湿地植被类型叶面积指数间的线性和非线性回归模型,并制作完成洪河自然保护区LAI空间分布图.结果表明,整个研究区样本总体的LAI估算效果不太理想,其NDVI与LAI的相关性仅为0.523;将研究区分为草甸、沼泽、灌丛和岛状林4种湿地植被类型,NDVI与各植被型LAI的相关性和估算效果均有很大程度的提高,所建立的LAI遥感反演模型以三次曲线回归方程拟合精度最高,R2分别达到0.723、0.588、0.837、0.720.以上结果表明,结合地面实测数据并基于遥感植被分类的基础上,CBERS-02遥感影像可用于较大区域内湿地植被生理参数的反演研究.     

三峡库区消落带植被NPP估算——基于机器学习优化CASA模型

三峡库区蓄水后,其生态效应受到广泛关注。消落带植被固碳量作为衡量库区生态系统健康状态的重要指标,对库区碳循环与生态净化具有重要意义。针对消落带不同高程植被接受光照的时间有所差异,且受河流水位变化影响,传统的CASA模型在计算消落带植被固碳量时,存在对植物的光能利用率计算不够精确等问题。以三峡库区香溪河陡坡消落带为研究区域,提出了一种耦合RBFNN模型（Radial Basis Function Neural Network）与CASA模型（Carnegie-Ames-Stanford approach）的新方法（RBF-CASA）。基于RBFNN建立环境影响因子模型,借助高程数据及植被指数等特征计算适合消落带区域的环境影响因子。结合CASA模型中温度和水分胁迫因子,提高植被在像元尺度上的净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）的估算精度,并对反演结果进行验证。模型验证结果显示：RBF-CASA模型估算值与观测值的决定系数（Coefficient of determination, R²）为0.730（P<0.01, n=32）。对比原始CASA模型,平均绝对误差（Mean absolute error, MAE）降低10.991,均方根误差（Root mean square error, RMSE）降低了23.861,相对均方根误差（Relative root mean square error, RRMSE）降低5.10%,平均绝对百分误差（Mean absolute percentage error, MAPE）降低1.12%。使用提出的RBF-CASA模型在库区水位落干期（7-8月份）进行固碳量估算,结果表明：NPP月均值在66.234-134.144g C/m²之间,NPP随着高程的增加呈现起伏变化,其总量在150-155m之间达到峰值,均值在170m以上区域最高。在2021年9月植被NPP均值为35.883g C/m²,2022年9月植被NPP均值为25.964g C/m²,由于降雨量减少、长江水位下降,在2021-2022年间植被恢复情况较差。研究结果可为库区碳循环、生态净化及生态修复等决策提供科学依据。     

基于FVC指数的中国西北干旱区植被覆盖变化Markov过程

基于1982-2000年NOAA/AVHRR影像的FVC数据,对中国西北干旱区采用先分区再因海拔而异的分类方法进行植被覆盖的遥感分类,并在8 km×8 km空间分辨率下,对研究区植被覆盖变化的任意两年、连续平均和间隔平均转移概率矩阵下Markov过程进行分析与检验,探讨了研究区植被覆盖变化的Markov过程及其指示意义.结果表明：研究区植被覆盖变化受随机过程的控制和长期稳定的驱动因子影响,其转移变化是多重的Markov过程;仅使用两期的植被覆盖变化不能准确预测植被覆盖变化的发展趋势,无论这两期的时间是连续还是有一定时间间隔;对中国西北干旱区而言,连续10年以上的数据变化信息基本可以反映大部分影响该区植被覆盖的因素,采用长期平均转移概率矩阵可以得到较稳定的模拟与预测;植被覆盖变化是长期的动态平衡,平衡一旦被打破,建立新平衡是一个很长的时间过程.     

Edge effects on vegetation and soils in a Virginia old-field

We investigated the effect of proximity to forest edge on plant community structure and ecosystem properties during succession, using field measurements of leaf area index (LAI), species composition, and soil carbon. Data were collected along four transects within a 14-year-old temperate successional field in north-central Virginia over the 2000 growing season. Additionally, the normalized difference vegetation index (NDVI) was calculated from LANDSAT 7 satellite data at a resolution of 30 m for the entire field. Results showed that relative frequencies of trees increased with proximity to forest edge suggesting a more advanced stage of succession in areas close to the adjacent secondary forest. Significant negative relationships were observed between distance from forest edge and both peak season LAI and NDVI. LAI and NDVI values within 60 m of the forest edge, however, were not significantly different from those values in the adjacent mature secondary forest, suggesting that some community level properties may take relatively short periods of time to reach undisturbed states. The presence of several key plant species, particularly Celastrus scandens (climbing bittersweet), exhibited a strong control on the spatial variability of LAI and potentially the aboveground net primary production. Soil carbon levels did not show a significant increase at sites close to the adjacent secondary forest (relative to an adjacent crop field), as seen with LAI and NDVI, suggesting no recovery of soil carbon in these systems after 14 years. This study points to the complexity of factors that influence spatial patterns of succession in old-fields and suggests that invasive species may play an important role in successional pathways and carbon cycling.     

Wide Dynamic Range Vegetation Index for remote quantification of biophysical characteristics of vegetation

The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) is widely used for monitoring, analyzing, and mapping temporal and spatial distributions of physiological and biophysical characteristics of vegetation. It is well documented that the NDVI approaches saturation asymptotically under conditions of moderate-to-high aboveground biomass. While reflectance in the red region (rho(red)) exhibits a nearly flat response once the leaf area index (LAI) exceeds 2, the near infrared (NIR) reflectance (PNIR) continue to respond significantly to changes in moderate-to-high vegetation density (LAI from 2 to 6) in crops. However, this higher sensitivity of the rho(NIR) has little effect on NDVI values once the rho(NIR) exceeds 30%. In this paper a simple modification of the NDVI was proposed. The Wide Dynamic Range Vegetation Index, WDRVI = (a * rho(NIR-rho(red))/(a * rho(NIR) + rho(red)), where the weighting coefficient a has a value of 0.1-0.2, increases correlation with vegetation fraction by linearizing the relationship for typical wheat, soybean, and maize canopies. The sensitivity of the WDRVI to moderate-to-high LAI (between 2 and 6) was at least three times greater than that of the NDVI. By enhancing the dynamic range while using the same bands as the NDVI, the WDRVI enables a more robust characterization of crop physiological and phenological characteristics. Although this index needs further evaluation, the linear relationship with vegetation fraction and much higher sensitivity to change in LAI will be especially valuable for precision agriculture and monitoring vegetation status under conditions of moderate-to-high density. It is anticipated that the new index will complement the NDVI and other vegetation indices that are based on the red and NIR spectral bands.     

采用广义加法模型整合数字高程模型和遥感数据进行植被分布预测

为了采用广义加法模型整合数字高程模型和遥感数据进行植被分布的预测, 并探索耦合环境变量和遥感数据作为预测变量是否能够有效地提高植被分布预测的精度, 选择海拔、坡度、至黄河最近距离、至海岸线最近距离, 以及从SPOT5遥感影像中提取的光谱变量作为预测变量, 采用广义加法模型整合环境变量和光谱变量, 建立植被分布预测模型。研究设置3种建模情景(以环境变量作为预测变量, 以光谱变量作为预测变量, 综合使用环境变量与光谱变量作为预测变量)对黄河三角洲的优势植被类型的分布进行了预测, 并对预测结果采用偏差分析、受试者工作特征曲线和野外采样点对比等3种方法进行了验证。结果表明: (1)基于广义加法模型的植被分布预测方法具有一定的实用性, 可以较为准确地预测植被的分布; 盖度较高的植被类型预测精度较高, 盖度较低的植被类型预测精度较低, 植物群落结构的特点是出现这些差异的主要原因; 综合使用环境变量和光谱变量作为预测变量的模型, 预测精度高于单独以环境变量或者光谱变量作为预测变量的模型。(2)环境变量、光谱变量大多被选入模型, 二者均对植被分布预测有重要的作用; 同一预测变量在不同植被类型的预测模型中的贡献不同, 这与植被的光谱、环境特征差异有关; 同一预测变量在不同的建模情景下对模型的贡献不同, 环境变量与光谱变量的耦合效应可能是导致预测变量对模型的贡献出现变化的原因。     

5种温带森林生态系统细根的时间动态及其影响因子

细根(直径≤2 mm)的生长和死亡动态及其影响因子是森林生态系统能量流动和物质循环的重要研究内容,但因受到研究方法的限制而了解甚少.于2010年5-10月采用微根管技术对东北东部山区5种温带森林生态系统的细根生长量(FRP)和死亡量(FRM)进行了动态跟踪测定,并同步测定了土壤温度(Ts)、土壤湿度(Ms)、叶面积指数(LAI)等相关因子.结果表明:不同林型和取样时间的FRP和FRM均差异显著(P＜0.001).杨桦林、硬阔叶林、兴安落叶松林、红松林、蒙古栎林的FRP和FRM分别为:(13.34 ±0.90) μm·cm-2·d-1(平均值±标准误)和(5.02±0.36) μm· cm-2·d-1、(13.04±0.82)μm·cm-2·d-1和(6.85±0.32) μm· cm-2·d-1、(8.74±1.44) μm·cm-2·d-1和(5.05±0.61) μm·cm-2·d-1、(8.02±2.27) μm·cm-2·d-1和(3.88±0.35)μm·em-2·d-1、(7.59±0.82) μm·cm-2·d-1和(3.88±0.61) μm· cm-2·d-1.所有林型生长季期间FRP的时间变化均呈现明显的单峰型,但峰值出现的时间却因林型而异.FRM随生长季的进程而逐渐增加,杨桦林和硬阔叶林FRM在8月初出现峰值,而红松林、兴安落叶松林和蒙古栎林的FRM峰值均出现在生长季末期.Ts、Ms和LAI对FRP和FRM均存在显著的正效应(P＜0.05),3个因子的综合作用对各个林型FRP和FRM变异性的解释率分别达68％和53％以上,表明这些温带森林生态系统细根生长和死亡的时间动态主要受土壤温湿度和叶面积变化的联合影响.     

浙江省植被覆盖时空动态及其与生态气候指标的关系

对1982-2006年间浙江省归一化植被指数（NDVI）的时空变化及其与关键生态气候指标（生物热量指数和生物干湿度指数）的相关性进行了研究.结果表明：研究期间,浙江省植被覆盖总体呈缓慢下降趋势,NDVI显著减少的地区约占全省面积的30.71%;生态气候指标与滞后一年的NDVI显著相关,其中生物热量指数与NDVI呈显著负相关,生物干湿度指数与NDVI呈显著正相关,说明研究区湿度的增加可促进植被长势,而过高的热量对植被生长则具有明显的抑制作用.     

油菜绿色面积指数动态模拟模型

准确模拟绿色面积指数是作物生长模拟模型可靠预测作物生长和产量的关键。该研究的目的是以生理生态过程为基础,构建油菜(Brassica napus)叶面积指数和角果面积指数变化动态的模拟模型。油菜叶面积指数模型综合考虑了库或源限制下的叶面积增长模式,其中库限制下叶面积指数的增长呈指数方程,且受到温度、水分和氮素因子的影响;源限制下叶面积指数增长用比叶面积法来模拟。油菜角果面积指数由比角果面积和角果干物重来决定。比叶面积和比角果面积均为生理发育时间的函数。利用不同类型品种的播期试验及氮肥试验资料分别对模型进行了校正和检验,结果表明模型能较好地模拟不同条件下油菜叶面积指数和角果面积指数。     

Salt effects on functional traits in model and in economically important Lotus species

A common stress on plants is NaCl‐derived soil salinity. Genus Lotus comprises model and economically important species, which have been studied regarding physiological responses to salinity. Leaf area ratio (LAR), root length ratio (RLR) and their components, specific leaf area (SLA) and leaf mass fraction (LMF) and specific root length (SRL) and root mass fraction (RMF) might be affected by high soil salinity. We characterised L. tenuis, L. corniculatus, L. filicaulis, L. creticus, L. burtii and L. japonicus grown under different salt concentrations (0, 50, 100 and 150 mm NaCl) on the basis of SLA, LMF, SRL and RMF using PCA. We also assessed effects of different salt concentrations on LAR and RLR in each species, and explored whether changes in these traits provide fitness benefit. Salinity (150 mm NaCl) increased LAR in L. burtii and L. corniculatus, but not in the remaining species. The highest salt concentration caused a decrease of RLR in L. japonicus Gifu, but not in the remaining species. Changes in LAR and RLR would not be adaptive, according to adaptiveness analysis, with the exception of SLA changes in L. corniculatus. PCA revealed that under favourable conditions plants optimise surfaces for light and nutrient acquisition (SLA and SRL), whereas at higher salt concentrations they favour carbon allocation to leaves and roots (LMF and RMF) in detriment to their surfaces. PCA also showed that L. creticus subjected to saline treatment was distinguished from the remaining Lotus species. We suggest that augmented carbon partitioning to leaves and roots could constitute a salt‐alleviating mechanism through toxic ion dilution.     

北京山区典型植被土壤水分对次降雨的响应

为了揭示北京山区不同植被类型土壤水分对不同强度降雨的响应过程,选取北京山区内侧柏、荆条灌丛、荒草地为研究对象,基于2022年6—10月降雨和土壤水分的连续观测数据,分析土壤水分对不同降雨事件的响应特征。结果表明：(1)观测期内研究区降雨事件主要由小雨构成,小雨事件的总降雨量占总降雨量的14.78%,小雨事件对土壤水分的响应深度可达到40—60 cm土层;中雨、大雨、暴雨事件的总降雨量占总降雨量的85.52%,中雨、大雨、暴雨事件对土壤水分的响应深度均可达到60—80 cm土层;大降雨事件对土壤水分的补给作用更明显,降雨量越大,降雨能补给的土层深度越深,土壤水分补给效果越好。(2)三种植被平均土壤水分补给速率大小依次为荒草地>侧柏>荆条灌丛,说明降雨对荒草地的补给效果最好;土层活跃程度对植被土壤水分有影响,土层越活跃,土壤水分波动越大,三种植被平均土壤水分变异系数大小依次为荒草地>荆条灌丛>侧柏,而三种植被平均土壤储水量大小则依次为侧柏>荒草地>荆条灌丛,说明侧柏的土壤水分最为稳定。(3)荒草地、荆条灌丛剖面上各层土壤水分逐渐减少,侧柏则增加,说明土壤...