广州市十种森林生态系统的碳循环

为了探讨南亚热带森林生态系统碳循环的规律,在广泛收集资料和试验数据的基础上,对广州10种森林生态系统的碳循环进行研究.结果表明：10种森林生态系统的碳密度在108.35～151.85 t C·hm^-2,其中乔木层碳密度在10.85～48.86 t C·hm^-2,0～60 cm土壤层在87.74～99.01 t C·hm^-2,均低于全国平均水平;从大气流向植被层的碳流量为4.41～9.15 t C·hm^-2·a^-1,植被层流向土壤层的碳流量为0.74～2.06 t C·hm^-2·a^-1,土壤层流向大气层的碳流量为3.94～5.42 t C·hm^-2·a^-1,即系统从大气净吸收碳在0.47～4.97 t C·hm^-2·a^-1之间.各种林分的净系统生产力不同,阔叶林大于针叶林,混交林大于纯林,天然次生林大于人工林.     

利用原位连续测定水汽δ~(18)O值和Keeling Plot方法 区分麦田蒸散组分

利用稳定同位素技术和Keeling Plot方法可以有效分割地表蒸散量,进而加深对陆地生态系统水循环的理解.该研究通过原位连续测定麦田的水汽同位素数据,评价Keeling Plot方法在分割地表蒸散中的应用,并揭示华北冬小麦(Triticum aes-tivum)蒸腾在总蒸散中的比例.实验于2008年3-5月在中国科学院栾城农业生态站进行,利用国际上先进的H_2~(18)O、HD~(16)O激光痕量气体分析仪(TDLAS)为基础构建的大气水汽~(18)O/~(16)O和D/H同位素比原位连续观测系统,同时利用涡度相关技术、真空抽提技术、同位素质谱仪技术,获取了必要的数据.研究分析了一天中不同时间段的连续的大气水汽δ~(18)O与水汽浓度倒数拟合Keeling Plot曲线的差异和可能的原因.结果显示,中午时段的拟合结果较好,这也暗示中午时段蒸腾速率高时最可能满足植物蒸腾的同位素稳定态假设.进一步的分析发现植物蒸腾的同位素稳定态并不总是成立,尤其是水分胁迫下进入成熟期的小麦,其蒸腾水汽同位素一般处于非稳定态.利用同位素分割结果显示,生长盛期麦田94%-99%的蒸散来源于植物蒸腾.     

北京典型树种木质组织碳释放速率温度敏感性的时间变化规律和铅锤分异特征

采用红外气体分析法(IRGA)于2014年1—12月原位测定了北京市4个典型树种(国槐Sophora japonica,旱柳Salix matsudana,华北落叶松Larix principis-rupprechtii和侧柏Platycladus orientalis)在不同高度上的木质组织CO_2通量速率(E_(CO_2)),旨在比较不同树种间E_(CO_2)及其温度敏感性(Q_(10))的时间变化规律和铅锤分异特征。研究结果显示:(1)4个树种的E_(CO_2)均表现为单峰型季节变化规律,生长月份内的E_(CO_2)显著高于非生长月份,温度和枝干的径向生长是影响E_(CO_2)季节变化的主要因素;(2)E_(CO_2)对温度的敏感性在夏季月份明显降低,且出现明显的垂直分异:Q_(10)随测量高度的增加而增加,呈现出非连续的阶梯分布;(3)在日间尺度上,阔叶树种E_(CO_2)对温度的感性系数Q_(10)出现昼夜不对称现象,晚上Q_(10)明显升高。准确量化E_(CO_2)的时间变化规律和铅锤分异特征,细化不同时间尺度下E_(CO_2)对温度的响应特征,成为准确估算木质组织碳排放的前提条件。     

中国陆地生态系统通量观测站点空间代表性

涡度相关技术是测定大气与陆地生态系统之间CO₂交换、水分和能量通量最直接的方法,可用于研究土壤、植被与大气间的CO₂交换及其调控机制。收集了11个影响净碳交换量的主要变量信息,包括气象因素、土壤因素和地形因素的非生物因子、实际植被状态以及植被生产力,采用多元地理变量空间聚类分析方法,绘制出不同聚类数（25、50、75、85、100、150和200类）的通量生态区。结合中国现有通量观测站点的空间分布格局,与新生成的通量生态区和已有的自然地理区划进行对比分析,发现由于中国地形复杂,生态系统类型多样,现有85个涡度相关通量观测站点仅能刻画部分中国生态系统类型的净碳交换量时空特征,通量生态区划分为100-150类比较合适。考虑到涡度相关通量观测运行成本,通量站点可增加至150个,从而使得优化后的通量观测网络能够代表中国主要类型的生态系统,并且有利于通量观测数据与遥感资料的有效结合,提高碳水通量观测从站点扩展到区域尺度的精度,从而更好地检验过程机理模型的模拟结果。     

长白山阔叶红松林土壤N2O排放通量的变化特征

采用静态密闭箱 /气相色谱分析方法对长白山阔叶红松林两个样地的N2 O排放通量进行了测定。结果表明 ,凋落物对林地土壤N2 O排放的影响是显著的 ,其对全年N2 O排放的平均贡献率是 36 89%。长白山阔叶红松林土壤是大气N2 O一个重要的源 ,但在极少的天气状况下也能吸收大气中的N2 O ,而起着汇的作用。其排放通量的变化范围是 - 4 1 4 8～ 2 91 84μgN2 O·m-2 ·h-1,平均通量是 6 8 7μgN2 O·m-2 ·h-1,高于其他类型林地的排放通量 ,且变动范围也较其他森林类型大。无凋落物林地土壤N2 O排放通量变化范围是 - 2 3 2 4～ 93 75 μgN2 O·m-2 ·h-1,平均通量为 33 79μgN2 O·m-2 ·h-1。两个样地N2 O排放通量的季节变化特征相似 :夏季N2 O的排放通量最高 ,春季次之 ,秋冬两季较低且趋于平稳。昼夜变化趋势也相似 :N2 O排放通量的最大值都出现在 18∶0 0 ,最小值都出现在 12∶0 0和 14∶0 0。研究还表明 ,林地土壤N2 O的排放通量与地表温度和地下 5cm温度的相关性较好 ,无凋落物的样地N2 O的排放通量仅与地下 5cm温度的相关性较好。     

黄河三角洲芦苇湿地生态系统碳、水热通量特征

利用涡度相关法对黄河三角洲芦苇湿地生态系统进行了连续两年的通量观测,对2009—2010年生长季芦苇湿地的净生态系统碳交换量(NEE),感热通量(Hs)和潜热通量(LE)数据进行了分析。结果表明,在日尺度上,芦苇湿地NEE日变化特征表现为两个CO2吸收高峰,分别出现在11:00和16:00左右,其特点是在午间出现了碳交换通量的降低。CO2吸收的日最大值在两个生长季出现的时间有所不同,分别出现在2009年7月(-0.30 mg CO2m-2s-1)和2010年6月(-0.37 mg CO2m-2s-1)。CO2排放的日最大值两个生长季均出现在9月,分别为0.19和0.25 mg CO2m-2s-1。Hs和LE的日动态均为单峰型,极值都出现在中午前后,生长季生态系统的能量消耗主要以潜热为主,且在日尺度上,热通量和NEE有显著的负相关关系。在季节尺度上,芦苇湿地生长季具有明显的碳汇功能,2009年生长季生态系统白天固定354.63 g CO2/m2,同时期夜间释放159.24 g CO2/m2,净CO2吸收量为-195.39 g CO2/m2。2009年整个生长季生态系统总初级生产力(GPP)为-651.13 g CO2/m2,生态系统呼吸(Re)为455.74 g CO2/m2,系统表现为碳汇。路径分析表明:光合有效辐射(PAR)显著影响NEE的日动态(R2=0.46—0.84),而NEE的季节动态主要受土壤温度的影响,降水和PAR的影响次之。     

Genome shuffling筛选ε-聚赖氨酸高产菌及其对代谢流量分配的影响

【目的】从代谢流量分配的角度,探讨Genome shuffling导致链霉菌ε-聚赖氨酸合成量提升的原因。【方法】从葡萄糖耐受型的亲本菌株Streptomyces sp.AS32和ε-聚赖氨酸耐受型的亲本菌株Streptomyces albulus F15出发,进行三轮Genome shuffling,筛选得到ε-聚赖氨酸产量提高的链霉菌株Streptomyces sp.AF3-44,采用通量分析方法构建链霉菌ε-聚赖氨酸合成代谢网络,并对上述3株菌的代谢通量进行比较。【结果】AF3-44的ε-聚赖氨酸摇瓶产量为3.1 g/L,较AS32和F15分别提高了34%和29%。3株菌株中AS32三羧酸循环(TCA)的代谢通量最高;F15磷酸戊糖途径(PPP)代谢通量最高;AF3-44流向赖氨酸合成前体天冬氨酸以及ε-聚赖氨酸的通量最高,TCA和PPP通量位于两亲本菌株的中间水平,其中TCA中流向异柠檬酸的通量分别为AS32和F15的77%和116%,PPP中流向5-磷酸核酮糖的通量分别为AS32和F15的149%和92%。【结论】Genome shuffling导致了代谢流的重新分布,流向前体赖氨酸和ε-聚赖氨酸通量的增加,以及PPP和TCA通量配比的改变是链霉菌ε-聚赖氨酸合成量增加的重要因素。     

糖类应答元件结合蛋白——葡萄糖信号途径中的转录因子

糖类应答元件结合蛋白(ChREBP)是2001年发现的葡萄糖信号途径中的一个新的候选转录因子,在哺乳动物体内可结合到糖酵解和脂肪合成酶相关基因启动子区的糖类应答元件(ChRE)上,激活这些基因的转录,并与SREBP-1c协同作用,调节糖酵解和脂肪合成酶相关基因的表达。该文介绍ChREBP的基因结构、表达调控、活性调节、生物学功能及其作用机制等的最新研究进展。     

基于不同浓度变量的温带落叶阔叶林CO2储存通量的误差分析

利用帽儿山温带落叶阔叶林通量塔8层CO₂/H₂O浓度廓线的测定数据,比较分析了基于不同浓度变量\[密度(ρ_c)、摩尔分数(c_c)和混合比(χ_c)\]计算CO₂储存通量(F_s)的误差.结果表明： 通量观测的控制体积内部干空气储存量不为常数,其波动可引起CO₂分子进出控制体积,即干空气储存通量调整项(F_sd)的变化.在夜间以及昼夜转换期,F_sd相对于涡动通量而言较大,忽略F_sd将为森林与大气之间净CO₂交换量的计算带来误差.大气水热过程对F_s计算引起的误差包括3方面：空气温度变化引起的误差最大,比大气压强(P)的影响高1个数量级;水蒸气的影响在温暖湿润的夏季大于P的影响,但在寒冷干燥的冬季则相反; P的效应在全年均较低.基于ρ_c、c_c和χ_c计算F_s分别平均高估CO₂有效储存通量(F_{s_E})8.5%、0.6%和0.1%.在通量计算过程中,建议选择对大气水热过程守恒的χ_c计算F_s.