广西不同气候条件下马尾松人工林木本植物组成及多样性特征

马尾松Pinus massoniana人工林广泛分布于我国南部,为了理解马尾松人工林在不同气候条件下的响应特点和分布特征,以中国广西中亚热带、南亚热带和北热带不同气候条件下马尾松人工林的幼龄林、中龄林和过熟林阶段为研究对象,比较分析不同气候条件下马尾松人工林木本植物物种组成及多样性特征。结果表明:(1)所研究的7个林分类型中,共记录到木本植物229种,隶属56科127属,随着中亚热带气候条件向北热带气候条件过渡,马尾松人工林林下热带分布物种占比增大,温带分布树种逐渐减少;(2)在幼龄林阶段,与南亚热带气候条件相比,中亚热带气候条件下马尾松人工林林下灌木层及木本群落整体的物种丰富度相对较高,在中龄林阶段和过熟林阶段,北热带气候条件下马尾松人工林林下木本群落物种丰富度和物种多样性最高,但优势种集中性较低;(3)在幼龄林阶段,南亚热带与北热带气候条件马尾松人工林林下物种差异性最大,在中龄林阶段,中亚热带与北热带气候条件马尾松人工林林下物种相似程度最高。气候条件变化对林下乔木层建群种有着明显影响,而且由于生境条件差异,不同气候条件下物种构成明显不同,在幼龄林阶段不同气候条件对林下木本群落影响最大。     

广西不同气候条件下马尾松人工林生物量模型构建及分配格局

为科学地理解马尾松Pinus massoniana人工林地上生物量的分配格局及随气候带的变化,以广西中亚热带、南亚热带和北热带不同气候条件下马尾松人工林幼龄林、中龄林和过熟林为研究对象,构建生物量模型,并基于所得的模型比较分析不同气候条件下马尾松人工林生物量分配特征。结果表明:(1)灌木层立木生物量模型中,干和整株地上部分生物量的拟合效果较好,且模型Ⅱ:W=a×Db×Hc的各项评价指标最好;(2)马尾松中龄林的群落及乔木层各部分生物量的积累均表现为南亚热带北热带中亚热带,灌木层的叶和枝生物量积累均表现为北热带南亚热带中亚热带,干和地上生物量均表现为南亚热带中亚热带北热带;幼龄林和过熟林(除叶生物量外)群落各部分生物量积累分别均为南亚热带最少;(3)中龄林叶生物量表现为南亚热带北热带中亚热带,枝、干和地上生物量均表现为北热带南亚热带中亚热带,马尾松各部分生物量(除叶生物量外)在群落中占比以及乔木层马尾松各部分生物量占比均表现为北热带中亚热带南亚热带。幼龄林和过熟林生物量积累分别均为南亚热带最少,马尾松各部分占比均为南亚热带最低。气候条件变化对马尾松不同阶段各部分均有着明显的影响,不同气候条件下马尾松生物量有明显不同。     

广西马尾松人工林林下木本植物径级结构特征

为了解广西马尾松Pinus massoniana人工林林下木本植物的径级结构特征,采用样地调查法对马尾松人工林林下木本植物进行每木调查,分析不同林龄、不同造林密度和不同气候条件的林下木本植物径级结构。结果表明：（1）不同林龄马尾松人工林林下木本植物径级结构皆有不同,随着近自然恢复的进行,阔叶树密度、径级和木本植物个体之间分化程度呈先减小后增大的趋势,过熟林林下木本植物个体生长分化程度最高;（2）两种造林密度中,高密度林林下木本植物株数更多,胸径分化程度更大,生境多样性更高;（3）在不同气候条件下,随着纬度的降低,马尾松人工林中龄林和过熟林林下木本植物的平均胸径增大,且生长分化程度变低。初步研究发现,马尾松人工林随着近自然恢复的进行具有演替为地带性顶极群落的趋势。相对较大的造林密度有利于马尾松人工纯林林下木本植物生长,不同气候条件对马尾松人工林林下木本植物的径级结构有着明显影响,水热条件相对更丰富的北热带气候林下木本植物生长更好且个体分化程度更低。     

中国典型山地植被垂直地带性特征及其影响要素*

山地的地形特征影响其气候特性,使山地植被呈现显著的垂直地带性分异。对中国典型山地--太行山、横断山和喀斯特山地的研究表明：3个典型山地降雨的垂直地带性差异较大,北太行山迎风坡存在两个最大降雨高度,横断山最大降雨高度位于其背风坡上,而喀斯特山区没有明显的最大降雨高度。植被分布沿海拔梯度表现出较大共性：低海拔地区主要为耕地和灌丛;随着海拔的升高,针叶林和阔叶林的比例逐渐增加,植被覆盖度达到峰值;高海拔地区则主要被高山草甸或冰雪带所占据。水分是限制太行山低海拔地区植被生长的主要因子,而高海拔地区植被生长则主要受温度限制;横断山和喀斯特地区降雨充沛,植被生长主要受温度影响。     

昆明地区臭氧总量变化和气候关系的初步分析

利用１９６３￣１９９２年期间昆明地区平流层臭氧,温度以及降水量等观测资料,分析及计算了该地区的臭氧演变趋势,冷暖和旱涝指数。研究结果显示：臭氧总量的变化包含着气候异常的信号,臭氧长期变化趋势与气候变化之间有明显的对应关系。     

Amplitude of climatic changes in Qinghai-Tibetan Plateau

On the basis of ice core and meteorological data from the Qinghai-Tibetan (Q-T) Plateau, this article focuses on the discussion of the problems related to the sensitivity of temporal and spatial changes of the climate in high-altitude regions, particularly in the Q-T Plateau. The features of abrupt climatic changes of the past 100 ka, 2 000 a and recent years indicate that the amplitude of these changes in the Q-T Plateau was obviously larger than that in low-altitude regions. The scope of temperature change above 6 000 m in the Q-T Plateau between glacial and interglacial stages could reach over 10°C, but only about 4°C in low-elevation regions close to sea level. During the last 2 000 a, the amplitude of temperature changes at Guliya (over 6 000 m a.s.l.) in the Q-T Plateau reached 7°C, in comparison with 2°C in eastern China at low altitude. In the present age, apparent differences of climatic warming have been observed in the Q-T Plateau, indicating that the warming in high-elevation regions is much higher than that in low-elevation regions. The temperature in over 3 500 m regions of the Q-T Plateau have been increasing at a rate of 0.25×10¹/a in recent 30 years, but almost no change has taken place in the regions below 500 m. Thus, we concluded that high-altitude regions are more sensitive to climatic changes than the low-altitude regions.     

广东春雨的长期预报

利用气候场的主分量逐步回归预报方法,通过相关分析和逐步回归,求得春雨场的主分量与高度场、海温场以及环流指数等因子场的主分量之间的联系．结果表明,广东春雨场的前１５个主分量（约占场的总方差的９７４％）的预报方程,通过α＝００５显著性检验,其方程复相关系数最小为０７２９,最大为０９７５．对广东省长期预报的１９个代表站的１９９０年春季（２～４月）降水量作预报的统计结果,其预报平均绝对误差约９０ｍｍ．     

蓝田白鹿原晚第三纪风成红粘土序列的古季风气候记录

对陕西蓝田段家坡红粘土剖面进行高分辨率研究,获得了古地磁年龄数据,并以磁化率和碳酸盐含量为气候代用指标,获得了7.3-2.6MaB.P.期间黄土高原南缘古气候变化的记录。这些结果揭示了晚第三纪时期的气候变化过程,进而表明3.4-2.6MaB.P.可能是东亚古季风演变的重要转型期。     

气候环境变化的河流响应

通过综述前人及笔者的已有研究工作,指出气候环境变化可能引发各种河流地貌过程,如河流的侵蚀与加积、河口的溯源侵蚀与溯源堆积等;流域气候环境变化在河口沉积物的矿物和元素组成上也得以反映,如SX97孔中的粘土矿物和石英的含量变化教育与该孔孢粉资料所揭示的气候环境演化规律相吻合,也与早期对华南海岸沙丘和海滩岩的研究所揭示的区域气候环境演化一致,但由于局部因素的干扰,气候环境变化的河流响应体系可能变得较为复杂,在研究工作中应对此予以足够注意。     

深圳PM2.5浓度变化趋势及其月尺度预测方法

基于深圳市环境监测站的PM2.5浓度数据以及深圳市国家气候观象台发布的月度气象监测公报,研究了2012年至2019年深圳市PM2.5浓度的变化规律,分析了PM2.5浓度与月尺度气候要素的关系,并利用多元线性回归分析法建立了PM2.5月均浓度的预测模型。结果表明：2012年至2019年深圳PM2.5浓度呈明显下降趋势,PM2.5浓度有季节性特征,干季(1~3月及10~12月)PM2.5浓度比较高,也是PM2.5污染防控的重要时段。月降水日数、月降水量以及月平均温度与PM2.5浓度的负相关较明显,偏北风频率与PM2.5浓度呈显著正相关,可一定程度上帮助预判月均PM2.5浓度。与前人研究结果相反,月平均相对湿度与PM2.5浓度呈显著负相关。包含气象因素项以及PM2.5浓度项的月平均PM2.5浓度预报模型拟合度较高,偏北风频率、月平均相对湿度是对月平均PM2.5浓度影响最大的气象因素。利用深圳市2020年数据对模型进行检验,结果证明方程对于月平均PM2.5浓度的预报有一定适用性,可较好预报PM2.5浓度月增量。