近20年来西南地区植被净初级生产力时空变化与影响因素及其对生态工程响应

植被净初级生产力（NPP）是研究陆地生态系统中物质和能量转换的重要指标,NPP的空间分布与区域气候、植被生长以及人类活动等因素息息相关,其变化能反映植被群落的生产能力,是生态系统功能和结构变化的重要表征。近20年来,中国西南地区植被NPP呈现增长趋势。然而,目前对NPP时空变化格局及潜在原因尚不清楚。因此,利用2001-2018年间MODIS-NPP、岩性、气候、土地利用、造林面积和石漠化治理情况等数据,对西南地区植被NPP的时空变化趋势及其成因进行了分析。结果发现：（1）2001-2018年间,中国西南地区植被NPP总体呈增长趋势,突变分析结果显示,2012-2018年间NPP的增长速度（5.13 gC m^-2a^-1）比2001-2011年更快（1.78 gC m^-2a^-1）,在两个时段,岩溶区NPP增长速度都高于非岩溶区;（2）对西南地区植被NPP变化与气候因子的相关分析结果显示,2001-2011年与2012-2018年两个时间段内NPP与温度的平均相关性（R=0.19,0.26）要高于NPP与降水的平均相关性（R=0.07,0.05）,表明西南地区植被NPP更容易受到温度的影响;（3）对两个时期土地利用变化下NPP总量的变化情况的研究结果显示,2001-2011年期间城市用地面积增加使得NPP总量下降,而2012-2018年未利用地面积增长造成了NPP总量下降;（4）2001-2018年西南地区累计造林面积与NPP存在显著正相关性（R=0.7,P<0.05）,说明"退耕还林"工程实施促进了西南地区NPP增长。对石漠化面积统计结果表明,2011年后石漠化面积显著减少,这与NPP的突变点一致,表明石漠化治理对西南地区NPP增长有重要促进作用。     

呼伦贝尔沙地樟子松林净初级生产力对气候变化的响应

以呼伦贝尔沙地樟子松人工林为研究对象,利用树木年轮学和解析木法,推算过去41年樟子松林的生物量和年净初级生产力,并分析年净初级生产力与气温、降水、湿度等气象因子的关系。研究表明：随着林龄的增加,樟子松林生物量变化符合逻辑斯蒂生长方程;樟子松林生物量从1977年的4.83 t/hm²到2017年的167.95 t/hm²。樟子松林净初级生产力年际差异较大,呈先增加后减小、最后趋于稳定的趋势,多年平均净初级生产力为4.08 t hm^-2 a^-1,最高达到6.13 t hm^-2 a^-1,最低为2.63 t hm^-2 a^-1。气候因子与樟子松林净初级生产力关系较为密切,并具有一定的"滞后效应";樟子松林净初级生产力与上一年8月、12月和当年3月的降水量显著相关;净初级生产力与上一年和当年8-9月的月均湿度极显著正相关;净初级生产力与各月温度均呈不同程度的负相关,尤其是上一年和当年的6-9月温度显著影响着净初级生产力。研究表明,樟子松林净初级生产力受温度和降水的综合影响,净初级生产力与气候因子的关系属于温度敏感型,未来该地区持续升温的条件下樟子松林净初级生产力可能会降低。     

刈割降低热浪对内蒙古草甸草原碳通量的影响

热浪（Heat waves）是近年来频发的一种极端气候,其短期时间会影响生态系统植被健康并对生态系统碳通量产生长期负面影响,但其影响强度往往因生态系统类型而异。而内蒙古高原草甸草原属高纬度半干旱生态脆弱区,受气候变化影响显著,且正在遭受频繁热浪侵袭。在内蒙古呼伦贝尔草甸草原进行为期2年的野外原位模拟热浪控制实验,关注热浪对生态系统碳循环关键过程的影响和调节机制,并研究人类活动（刈割）与极端气候（热浪）对草甸草原碳通量的交互作用。结果表明,热浪处理显著降低了生态系统的土壤含水量,并显著降低草甸草原净碳交换（NEE）、生态系统呼吸（Re）和生态系统总生产力（GEP）,分别为31%、1%和14%。然而,刈割处理下,能够有效降低热浪的负面影响,表现为热浪后草地恢复所需时间缩短了约1/3。同时,热浪后水分供给能缓解热浪对生态系统碳通量的滞后效应,并缩短生态系统所需的恢复时间。     

菌根真菌多样性与植物多样性的相互作用研究进展

菌根共生双方多样性影响着生态系统的过程与功能。菌根真菌-寄主植物之间的共生组合存在偏好性或特异性,这导致菌根真菌对寄主植物的效益差异和寄主植物对菌根真菌的利益差别：两者在互利共生过程中不仅相互选择,还存在相互促进与制约的关系(如互补与选择效应、竞争),从而在一定程度上决定生态系统的演化与发展。本文概述了植物多样性与菌根真菌多样性的相互影响,探讨了两者互作可能存在的调控因素与机制,对存在的问题和争议进行了总结,并提出了进一步研究的方向。深入阐明植物多样性与菌根真菌多样性之间的互作关系,将丰富生物共生学理论,增强菌根应用潜力及生物多样性的维持。     

东北三省碳源/汇和碳盈亏时空分布与影响因素

碳循环是影响气候变化的关键环节。利用改进的CASA模型对东北三省2000-2020年间自然碳源\汇进行了估算;通过增加真实碳排放量对估算过程的约束,改进了夜间灯光数据和碳排放拟合方法,探究了区域碳源碳汇和碳盈亏的时空分布和影响因素。结果显示：（1）净生态系统生产力在时间上呈现波动上升趋势,空间上黑龙江省自然碳汇总量最高（164.61 Tg C/a）,约占东北三省的60%;（2）能源消费碳排放总量呈现先上升,再下降,近年趋于稳定的时间变化趋势,空间上以辽宁省年均碳排放量增速最快,增速约为6.95 Tg C/a;（3）2005年为东北三省整体从碳盈余转变为碳亏损的转折点,近年来亏损速率有所下降;（4）东北三省碳盈亏与自然因素呈正相关,与人口规模、地区生产总值、碳排放强度、产业结构呈现负相关关系。辽宁省能源消费总量的攀升使能源结构的下降未能扭转其碳亏损的局面,并使其碳盈亏与能源结构呈现正相关关系;黑龙江省和吉林省农业人口流失较快一定程度上导致了城市化水平与碳盈亏呈现正相关关系。（5）东北三省均应降低碳排放强度,黑龙江省和吉林省应调整能源结构,辽宁省应调整产业结构。研究结果可为东北三省"双碳目标"的实现提供理论依据。     

高寒生态系统脆弱性及其对气候变化和人类活动的响应

了解陆地生态系统的脆弱性和基本机制是适应和减轻全球气候变化影响的决策基础。生态系统的脆弱性可以通过生产力对气候变化的敏感性和适应性进行量化。采用1982-2018年青海省境内基于遥感的现实净初级生产力（NPP_R）和气候驱动的潜在净初级生产力（NPP_C）,量化了高寒生态系统的敏感性（Sensitivity）、适应性（Adaptability）和脆弱性（Vulnerability）。然后探讨了生态系统脆弱性的时空变化,并分别从人类活动和气候变化的影响方面分析了其基本机制。结果表明：（1）基于NPP_R和NPP_C的生态系统脆弱性在空间上呈现出中度脆弱的模式,脆弱性从东南向西北由不脆弱依次递增到极度脆弱等级。（2）耕地的脆弱性较低,基于NPP_R和NPP_C的指数分别为-1.31和-0.93,这是由于其适应水平较高而敏感性较低;森林次之,指数为-1.18（NPP_R）和-1.06（NPP_C）;草原的指数为-0.17（NPP_R）和-0.17（NPP_C）;而荒漠的脆弱性较高,指数为0.77（NPP_R）和0.78（NPP_C）,这是由于其敏感性较高,适应性较低。（3）基于NPP_R的高寒草地的脆弱性有两个温度阈值（-2.2±0.8）℃和（5.5±0.8）℃,一个降水阈值（387±45.6）mm,两个干旱指数阈值为（14.2±20.2）和（78.2±20.2）。而基于NPP_C的脆弱性也发现了同样的阈值,并且数值相似。阈值表明最佳气候条件下,生态系统将具有较高的适应性和较低的敏感性,即较低的脆弱性。但如果气温较低或较高,或者降水较低,生态系统的脆弱性将会更高。（4）人类活动对东部地区生态系统的脆弱性产生了强烈的影响,但就整个青海省的生态系统而言,这些影响在区域平均水平上较小。这项研究表明,在高寒脆弱的生态系统中,气候条件决定了脆弱性在空间上的分布情况,这应该被视为生态保护决策的理论基础。此外,本研究发现的阈值将为生态系统生态学提供一个案例研究,并应在世界各地的脆弱生态系统中广泛探索。     

1982-2020年安徽省净生态系统生产力时空格局变化及其成因

净生态系统生产力（NEP）是定量描述陆地生态系统与大气之间碳交换的重要指标。明确区域尺度NEP的时空格局及主导因子,有助于增强对区域碳循环变化机制的认知。基于BEPS （Boreal Ecosystem Productivity Simulator）模型模拟结果,评估了安徽省1982-2020年NEP时空格局,分析了安徽省NEP对主要环境植被因子的敏感性,并借助通径分析和贡献率分析探究了影响安徽省NEP时空变化的驱动因子。结果表明：（1）1982-2020年,安徽省多年年均NEP为651.14 gC/m²,线性趋势变化率为1.10 gC m^-2 a^-1,总体呈显著增加趋势（P<0.01）。在空间上,NEP表现为"南北部较高、中部较低"的分布,显著增加（P<0.05）的区域占52.77%,主要分布在北部和南部,显著减小（P<0.05）的区域占7.11%,主要分布在西部和东南部。NEP重心有显著的北移趋势（P<0.01）。（2） NEP对大气CO₂浓度变化最为敏感,对降水变化最不敏感。时间上,NEP对叶面积指数（LAI）（P<0.01）、CO₂（P<0.01）和饱和水汽压差（VPD）（P<0.05）的敏感性变化显著增强,对总辐射的敏感性变化显著减弱（P<0.01）,对气温和降水的敏感性变化不显著（P>0.05）。空间上,NEP对各因子的敏感性有地区差异性。（3）所选环境植被因子综合解释了NEP 79%的时空变化。LAI与CO₂是安徽省NEP时空变化的主导因子,为正贡献,气候因子为次主导因子,为负贡献。空间上,LAI为主导因子的地区主要分布在安徽省北部、中西部的大部分地区,占49.65%,CO₂为主导因子的地区主要分布在安徽省西北部与东南部的大部分地区,占44.54%。     

黄河首曲湿地植物群落生产力、物种多样性及其与生境的关系

近年来,在气候变化与人为干扰等因素的驱动下,高寒湿地退化导致生物多样性的丧失如何影响生态系统功能尚无共识。以黄河首曲高寒湿地为研究对象,基于野外采样数据和植物群落多样性指数,重点分析植物物种多样性、地上生物量空间分布格局及其与土壤因子关系。结果表明：首曲湿地存在一定程度退化,植物群落组成主要集中在菊科和禾本科,莎草科和豆科植物较少;植物群落物种多样性和地上生物量未表现出显著的经纬度和海拔梯度变化;Patrick丰富度指数(R)和Shannon-Weiner多样性指数(H)与地上生物量呈显著正相关,说明保护区植物多样性的保护有利于生产力维持;土壤含水量影响着高寒湿地植被群落结构,与多样性指数呈显著相关性,是高寒湿地植被恢复和重建的关键性因子。该研究结果对于认识黄河首曲高寒湿地植物生物量和物种多样性及土壤因子的空间分异规律具有一定的参考价值,同时为高寒湿地退化生态系统功能的恢复及生物多样性的保护提供科学依据。     

贵州省碳吸收/碳排放时空变化特征及其与经济的脱钩效应

贵州省是我国喀斯特生态系统的典型分布区,生态敏感且脆弱,同时其也曾是我国的连片特困区,经济发展愿望迫切。对区域环境-经济发展状况及相互作用关系进行研究具有重要意义。研究从植被净生态系统生产力、土壤碳储量、岩溶碳通量三方面计算了贵州省陆地生态系统碳吸收,以能源燃烧排放的CO₂表征碳排放量,对区域碳吸收和碳排放的时空变化特征进行剖析,在此基础上构建环境碳负荷指数和脱钩弹性系数,用于解析贵州省碳收支状况及环境碳负荷与经济发展之间的脱钩关系。结果显示:(1)贵州省植被净生态系统生产力均值为257.72 g C/m²,呈逐步增强趋势,空间上呈现西高东低、南高北低的分布格局;岩溶碳通量的均值为6.71 t C/km²,年际波动较大,集中分布在研究区东北和西南部;土壤碳储量的均值为8.38 t/hm²,其高值区主要位于研究区南部和东部边缘;(2)区域碳排放呈现出了逐年增长的特征,表明了能源消耗的增强,形成了以城市高值区为中心向外辐射递减,各点之间以道路连通为特征的分布格局;(3)环境碳负荷指数呈逐年增长趋势,表征区域面临的环境压力越来越大,特别是在贵州省主城区出现了明显的收支不平衡,能源结构优化亟待加强;(4)综合脱钩状态整体以弱脱钩和扩张连接为主,且随时间推移脱钩状态由弱脱钩向扩张连接转变,说明环境保护滞后于经济发展,也就意味着贵州省经济的发展一定程度上牺牲了环境保护。未来应进一步强化生态修复工程的可持续性,同时发展绿色经济以促进区域生态-经济可持续发展。     

不同城市绿地类型碳源/汇的城乡梯度格局——以杭州市为例

探究城市化对绿地空间碳源/汇的空间分布格局的影响,对评估城市生态系统的碳足迹和制定相应的碳收支管理措施具有重要意义。以净生态系统生产力(NEP)做为碳源/汇的反映指标,基于净初级生产力和土壤呼吸估算杭州市主城区绿地碳源/汇的空间分布格局,关注城乡梯度对不同绿地类型碳源/汇水平的作用。基于净初级生产力和土壤呼吸数据综合获得绿地空间NEP,通过土地利用数据和Fragstats软件进行景观格局分析,采用多元线性回归模型和逐步回归模型筛选影响NEP的景观、植被和气象因子,最后利用广义加性模型探讨NEP与各因子之间的关系。此外,分别比较了相同统计过程在不同城乡梯度和不同绿地类型之间的模型差异。结果表明:杭州市绿地空间NEP分布及其影响因子存在显著的城乡梯度与绿地类型差异。2019-2022年杭州市主城区绿地空间,整体表现为碳源,年均NEP为-0.277 kg C m^-2 a^-1;其中表现为碳汇的绿地主要分布在杭州市主城区的西部,而碳源绿地主要分布在中部和东部。整体绿地空间的NEP大小与绿地斑块面积、乔木盖度和灌木盖度呈正相关,与灌木物种丰富度和气温呈负相关。NEP随城区、城郊结合部、郊区的城乡梯度逐步增强;城区NEP与乔木盖度呈正相关,与景观多样性和气温呈负相关;城郊结合部NEP与乔木物种丰富度和灌木盖度呈正相关,与绿地斑块密度和气温呈负相关;郊区NEP则与聚集度指数、乔木盖度和灌木盖度呈正相关。公园、农田、自然植被的NEP依次增大并受到不同因素的调控。公园NEP与聚集度指数、乔木盖度和灌木盖度呈正相关,与景观分割指数、灌木物种丰富度和气温呈负相关;农田NEP与聚集度指数和灌木盖度呈正相关,与气温呈负相关;而自然植被NEP则与乔木盖度呈正相关,与景观多样性指数和气温呈负相关。研究进一步揭示了城市化对绿地空间碳源/汇的影响,为城乡碳收支的差异化管理提供了一定的理论和数据支持。