缙云山亚热带森林林下常见蕨类叶与细根分解碳氮磷释放动态

凋落物分解是森林碳和养分循环的关键环节.长期以来森林凋落物分解研究主要关注森林优势树种.虽然蕨类植物是亚热带森林林下层的重要组分,占林下层大量的生物量,但其凋落物分解过程很少被关注.本研究用缙云山亚热带常绿阔叶林林下12种常见的蕨类叶和细根进行分解实验,监测分解113, 198, 386和586 d后的碳氮磷释放动态.结果表明:蕨类叶与细根初始碳含量无显著差异,但叶的初始氮磷含量均显著高于细根.多数物种叶的碳氮磷释放速率显著快于细根,且叶的碳氮磷主要表现为简单的直接释放模式,而细根的碳氮磷释放则表现出直接释放、富集-释放、富集-释放-富集、始终富集等复杂模式.氮、磷残余率随碳残余率的变化格局分别受初始氮、磷含量的影响.叶与细根间碳氮磷残余率的相关性表现出不同的格局:碳残余率在分解113, 198和386 d后均为显著正相关,但586 d后关系不显著;而磷残余率除在113 d时关系不显著外在其他时间点均显著正相关;但氮残余率在整个分解过程均无显著关系.该结果表明地上地下分解速率是否存在显著相关性与元素类型及分解时间有关.本研究结果为进一步量化蕨类植物对森林生态系统碳和养分循环的重要性提供参考.     

亚热带常绿阔叶林群落结构的空间变异及其对取样设计的启示

基于24 hm²森林监测样地的全面调查数据, 评估了亚热带常绿阔叶林胸径截面积和地上生物量的空间变异性, 并用计算机模拟不同面积的样方进行随机取样, 计算了估计值有95%的概率落在实际值20%(±10%)的误差范围内所需要的最少样方个数和总取样面积. 结果表明: (1) 胸径截面积和地上生物量均表现出显著的空间变异性, 基于600个20 m×20 m网格样方, 胸径截面积和地上生物量的变异系数分别为27%和31%; (2) 计算机模拟取样发现随着样方面积的增大, 两者的变异性都逐渐减小. 满足特定精度所需的最少样方个数随着样方面积的增大而减少, 但是总取样面积不断增加, 这意味着达到相同的精度, 采用满足一定数量的小样方进行取样的效率要高于采用少量的大样方. 本研究结果可以为评估过去在中国亚热带森林开展的相关研究以及今后野外调查的取样设计提供参考.     

叶凋落物碳、氮和磷元素对模拟淋溶的响应

叶凋落物是陆地和水生生态系统有机质和营养元素的重要来源.虽然淋溶是凋落物碳和养分释放的重要途径,但不同物种对淋溶响应的差异性很少被量化.此外,不同元素的可溶性是否存在显著差异,凋落物的性状能否用于预测凋落物对淋溶的响应还不清楚.本研究选择15个亚热带森林常见树种的凋落物进行6 h的模拟淋溶实验,测定了淋溶后凋落物的质量损失、碳、氮和磷元素的溶出量.同时测定了11个凋落物性状,分析了这些性状与淋溶结果的关联性.结果发现,不同物种淋溶后的质量损失、碳、氮和磷溶出量均存在显著差异(P0.001).碳、氮和磷的可溶性也存在显著差异(P0.001),磷的平均溶出量为12.99%,显著高于碳(2.53%)和氮(2.97%),这表明淋溶是磷元素释放的重要途径.同时,这也导致淋溶后凋落物C:P和N:P值显著升高(P0.001).凋落物性状与淋溶结果有显著关联性,最大持水力是影响碳溶出的最重要因子,而比叶面积是影响氮和磷溶出的最重要因子.本研究表明,短期的淋溶过程就可以导致较大比例的元素释放,这改变了凋落物的化学组成,进而可能会影响后续生物驱动的分解.但淋溶对不同元素的影响程度不同,因此不同元素不能同等对待.凋落物性状可以预测凋落物对淋溶的响应.     

亚热带常绿阔叶林8个常见树种粗根生物量

森林粗根生物量是森林生态系统生物量的重要组成部分, 然而对其研究较少, 尤其在亚热带常绿阔叶林区, 这制约了我国森林生态系统碳储量的准确评估. 基于全挖法测定了中亚热带典型常绿阔叶林区8个常见树种175棵样木的粗根生物量. 这8个树种分别为丝栗栲(Castanopsis fargesii)、苦槠栲(Castanopsis sclerophylla)、木荷(Schima superba)、马尾松(Pinus massoniana)、杉木(Cunninghamia lanceolata)、枫香(Liquidambar formosana)、檫木(Sassafras tzumu)和拟赤杨(Alniphyllum fortunei). 通过建立根系直径与根系生物量回归方程来估算断根后留在土中的根系生物量, 采用胸径和树高作为预测变量对这8个树种及所有样木混合分别构建粗根生物量异速生长方程. 结果表明, 8个树种的根系直径与根系生物量存在极显著的幂函数关系(P<0.001), 这为完整估算根生物量提供了依据. 采用胸径、树高及胸径与树高组合作为预测变量所建立的粗根生物量异速生长方程都达到了极显著水平(P<0.001), 但仅以胸径作为预测变量构建的方程较仅以树高构建的方程具有更高的拟合度. 在胸径的基础上引入树高作为预测变量并没有明显提高方程的拟合度.