中国北方几种常见表土花粉类型与植被的数量关系

通过中国东北样带（ＮＥＣＴ）沿水分梯度分布的３０个样方的植被调查和表土花粉分析,选取重要和常见的花粉类型：松（Ｐｉｎｕｓ）、桦（Ｂｅｔｕｌａ）、栎（Ｑｕｅｒｃｕｓ）、椴（Ｔｉｌｉａ）、槭（Ａｃｅｒ）、榆（Ｕｌｍｕｓ）、蒿（Ａｒｔｅｍｉｓｉａ）、藜（Ｃｈｅｎｏｐｏｄｉａｃｅａｅ）、禾本科（Ｇｒａｍｉｎｅａｅ）和莎草科（Ｃｙｐｅｒａｃｅａｅ）,取其花粉百分比值与植物重要值进行回归和相关分析．结果表明：花粉百分比和植物重要值显著相关;样带东部森林区与西部草原区的回归参数有明显差异;松、桦、藜、蒿具有高的斜率和ｙ－截距,是超代表性花粉类型;槭、莎草科、禾本科具有低的斜率和截距,是低代表性花粉类型;栎、椴、榆的斜率和截距互为消长,是具代表性花粉类型．具高斜率或高截距的花粉类型,变异系数都比较低,反映这些花粉类型的斜率和ｙ－截距在植被重建中具有较高的精确度．     

植物叶片最大羧化速率对多因子响应的模拟

植物叶片最大羧化速率是表征植物光合能力的重要参数,建立植物叶片最大羧化速率的模拟模型将有助于准确预测植物的光合作用和陆地生态系统生产力.植物叶片最大羧化速率与环境因子之间存在诸多相关性,分析植物叶片最大羧化速率与环境因子的相关关系是建立植物叶片最大羧化速率模拟模型的有效途径.对来自104篇文献的植物叶片最大羧化速率数据及其对应的环境因子进行整理和分析发现,植物叶片最大羧化速率受温度、土壤含水量、CO2浓度以及土壤含氮量的显著影响.其中,温度、土壤含水量和CO2浓度均与植物叶片最大羧化速率呈单峰型曲线关系,土壤含氮量与植物叶片最大羧化速率呈显著的线性关系.据此,建立了温度、土壤含水量、CO2浓度以及土壤含氮量综合影响的植物叶片最大羧化速率模型.验证表明,该模型能较好地模拟不同环境条件下植物叶片的最大羧化速率,为陆地生态系统模型准确模拟植物光合作用提供了参数依据.     

中国东北玉米农田生态系统非生长季土壤呼吸作用及其对环境因子的响应

对2004～2007年连续3a玉米农田生态系统非生长季(10月16日～翌年4月30日)的涡度相关系统测量数据分析表明,玉米农田生态系统非生长季的日土壤呼吸值为1.08～4.08gCO2·m-2,日最低值均出现在11月下旬.整个非生长季平均土壤呼吸值为(456.06±20.01)gCO2·m-2,占生长季净生态系统生产力的11%,土壤呼吸月平均最低值主要出现在1,2月份.非生长季日土壤呼吸的季节变化均呈非生长期起始期和终止期高、中间期低的变化态势.当10cm土壤温度高于0℃时,土壤呼吸与土壤温度呈显著二次曲线关系(P0.001),解释率为38%～70%;当10cm土壤体积含水量大于0.1m3·m-3时,土壤呼吸与土壤体积含水量呈显著二次曲线关系(P0.001),解释率为18%～60%.选取土壤温度高于0℃时的观测资料,耦合土壤温度和土壤含水量可得到更好的土壤呼吸模拟模型,解释率达53%～79%,土壤呼吸模拟值与观测值的回归估计标准误差为2.7%～11.8%.非生长季土壤呼吸是生长季土壤呼吸的22.4%,在东北地区玉米农田生态系统碳收支评估中具有重要作用.     

短花针茅(Stipa breviflora)功能性状对水热协同作用的敏感性和适应性

全球变化背景下的温度增加和降水格局变化对植物功能性状影响的研究已有很多,但关于植物功能性状对水热协同变化的敏感性指标及适应阈值研究较少.本研究以荒漠草原典型地带性植物短花针茅为研究对象,通过人工气候箱法模拟研究了其功能性状(生物量特征和形态特征)对温度变化(对照,增温1.5℃,2.0℃,4.0℃,6.0℃)和降水变化(–30%,–15%,对照,+15%,+30%)(以1978~2007年6~8月月均温和月均降水为对照)协同作用的敏感性和适应性.结果表明:(ⅰ)温度和降水变化对短花针茅各功能性状(除地上生物量和叶数)有极显著的交互作用,生物量特征对水热协同作用的敏感程度大于形态特征,其中最敏感指标为地下生物量.(ⅱ)不同降水条件下短花针茅对温度的适应性不同,表现为总生物量与温度的关系不同,即在降水减少30%时,呈线性减少关系;在降水减少15%时,两者无显著关系;在当前降水及降水增加时,呈二次曲线关系.(ⅲ)未来轻度的气候暖干化(降水弱降低而温度小幅增加)可能有利于短花针茅的生长.     

冬小麦叶片暗呼吸对CO2浓度和温度协同作用的响应

植物暗呼吸的准确评估直接影响到植物碳收支估算.为弄清气候变化对冬小麦叶片暗呼吸的影响,采用开顶式气室模拟研究了冬小麦叶片暗呼吸对不同CO2浓度和温度的响应.结果表明,冬小麦叶片暗呼吸速率随CO2浓度升高呈线性下降趋势,560μmolmol1CO2浓度下冬小麦叶片暗呼吸速率较390μmolmol1CO2浓度下平均降低11%.冬小麦叶片暗呼吸速率与温度呈指数关系,暗呼吸温度系数Q10接近于2.冬小麦叶片暗呼吸对温度和CO2浓度的响应是独立的,据此建立了冬小麦叶片暗呼吸对CO2浓度和温度协同作用的响应关系.研究成果可为估算未来气候变化对冬小麦暗呼吸速率的影响,采取科学的碳对策提供依据.     

中国北方几种常见表土花粉类型与植被的数量关系

通过中国东北样带(NECT)沿水分梯度分布的30 个样方的植被调查和表土花粉分析, 选取重要和常见的花粉类型松(Pinus) 桦(Betula) 栎(Quercus) 椴(Tilia) 槭(Acer) 榆(Ulmus) 蒿(Artemisia) 藜(Chenopodiaceae) 禾本科(Gramineae)和莎草科(Cyperaceae), 取其花粉百分比值与植物重要值进行回归和相关分析. 结果表明花粉百分比和植物重要值显著相关样带东部森林区与西部草原区的回归参数有明显差异松桦藜蒿具有高的斜率和y-截距, 是超代表性花粉类型槭莎草科禾本科具有低的斜率和截距, 是低代表性花粉类型栎椴榆的斜率和截距互为消长, 是具代表性花粉类型. 具高斜率或高截距的花粉类型, 变异系数都比较低, 反映这些花粉类型的斜率和y-截距在植被重建中具有较高的精确度.     

我国玉米种植区分布的气候适宜性

针对气候变化背景下我国玉米生产布局及其应对气候变化政策制定的需求,基于已有研究成果从全国层次和年尺度筛选出的影响玉米种植区分布的潜在气候因子,结合玉米种植地理分布信息,利用最大熵(MaxEnt)模型和ArcGIS空间分析技术,研究了我国玉米种植区分布的气候适宜性.结果表明,基于影响我国玉米种植区分布的气候因子构建的最大熵模型可以用于我国玉米种植区分布研究;影响我国玉米种植区分布的主导气候因子有:无霜期、年平均温度、≥0℃积温、≥10℃积温持续天数、≥10℃积温、年降水、最热月平均温度和湿润指数.利用所建模型给出的玉米作物在待预测地区的存在概率,提出了我国玉米种植区分布的气候适宜性等级划分;并基于玉米种植区的分布面积,给出了我国玉米潜在种植区分布的主导气候因子阈值.研究还表明,影响不同品种玉米种植分布的主导气候因子重要性及其气候阈值并不相同,在实际研究中需要针对不同的品种、熟性开展作物种植区分布的气候适宜性研究,以取得更为准确的种植分布区信息;但最大熵模型方法可以有效地用于玉米作物种植区分布的气候适宜性研究.研究结果可为我国玉米生产布局、气候区划及制定应对气候变化对策提供参考.     

基于纤维素吸收指数(CAI)的内蒙古荒漠草原非绿色生物量估算

植被非绿色生物量的准确估算对于陆地生态系统碳库存量的研究具有重要意义.利用2009~2010年生长季内蒙古荒漠草原地面高光谱观测及相应的非绿色生物量资料,分析研究了基于地面高光谱(ASD)、星载高光谱(Hyperion)、星载多光谱(MODIS)3种数据的纤维素吸收指数(cellulose absorption index,CAI)估算非绿色生物量的能力.结果表明,基于ASD和Hyperion数据的CAI可以较好地估算荒漠草原非绿色生物量,相对误差分别为26.4%与26.6%;归一化植被指数(MODIS2 MODIS5)/(MODIS2+MODIS5)与(MODIS6 MODIS7)/(MODIS6+MODIS7)和基于ASD数据的CAI之间的复相关系数高达0.884;该MODIS指数组合估算非绿色生物量的相对误差为28.9%,估算精度远高于基于TM数据的NDI(normalized difference index),SACRI(soil adjusted corn residue index)和MSACRI(modified soil adjusted crop residue)3个多光谱指数,其相对误差超过了42%.研究结果对于在区域尺度上利用遥感数据估算非绿色植被生物量提供了很好的思路.     

陆生植物对全球变化的适应性研究进

全球变化的过程正在加剧,影响植物的生态因子也将发生不同程度的变化.大气CO2浓度升高、温度升高、降水格局的变化及由于臭氧层变薄而引起的紫外线B辐射增强等已经严重地影响了植物的生理生态过程.从不同方面,特别是从植物对关键生态因子变化的生理生态适应机制和它们间的交互作用等方面,评述了国内外近年来的研究进展,提出了未来全球变化背景下植物对全球变化的适应性研究需重视的方面.     

陆生植物对全球变化的适应性研究进展

全球变化的过程正在加剧,影响植物的生态因子也将发生不同程度的变化.大气CO2浓度升高、温度升高、降水格局的变化及由于臭氧层变薄而引起的紫外线B辐射增强等已经严重地影响了植物的生理生态过程.从不同方面,特别是从植物对关键生态因子变化的生理生态适应机制和它们间的交互作用等方面,评述了国内外近年来的研究进展,提出了未来全球变化背景下植物对全球变化的适应性研究需重视的方面.