华北刺槐林与自然恢复植被土壤微生物量碳、氮含量四季动态

【目的】土壤微生物量碳、氮是植被所需碳、氮的重要“源”或“库”,是公认的综合评价土壤质量或肥力的重要指标,也是土壤生态系统变化的预警及敏感指标,研究其动态变化,可为退耕还林及后期管理决策提供科学依据,并为深入研究林地碳氮循环及温室气体排放提供参考。【方法】以农田( FL)为对照,研究华北土石山区10年生刺槐林、43年生刺槐林、自然恢复植被( NRV)土壤微生物量碳、氮的四季动态变化,并对各样地微生物量碳、氮对土壤营养库的贡献率进行对比研究。【结果】各样地微生物量碳、氮随土层加深而逐渐下降,其季节动态变化差异显著;农田、自然恢复植被、10和43年生刺槐林地0～20 cm 土层微生物量碳、氮含量四季均值分别为251.94,290.68,150.66,197.34 mg·kg －1和30.95,46.46,36.55,45.27 mg·kg －1。其中：自然恢复植被的微生物量碳、氮含量四季均值最高,其微生物量碳含量分别是农田、10和43年生刺槐林的1.15,1.93和1.47倍,微生物量氮含量分别是它们的1.50,1.27和1.03倍;土壤微生物量碳、氮含量随刺槐树龄增大而升高,43年生刺槐林0～20 cm 土层的微生物量碳、氮含量是10年生刺槐林的1.31和1.24倍。各植被样地不同层次土壤微生物量碳氮比季节差异明显,农田、自然恢复植被、10年和43年生刺槐林 0～20 cm 土层碳氮比四季均值分别为8.64,6.26,4.12 和4.36;10,43年生刺槐林碳氮比分别是农田的0.48和0.50倍,是自然恢复植被的0.66和0.70倍。在 0～20 cm 土层中,农田、自然恢复植被、10和43年生刺槐林地微生物量碳对土壤有机碳平均贡献率分别为1.88%,2.00%,1.54%和1.24%,土壤微生物量氮对土壤全氮的平均贡献率分别为1.21%,5.44%,3.55%和2.26%。【结论】各样地土壤微生物量碳、氮之间显著相关,它们与土壤全氮、有机质和速效钾含量均显著相关;除此之外,土壤微生物量碳还与土壤硝态氮含量显著相关。随着树龄的增加刺槐林土壤微生物量尤其是微生物量氮含量显著提高,因而土壤的生物肥力也显著提高;由土壤微生物量碳、氮含量及其对土壤营养库的贡献率可知,自然恢复植被更利于土壤微生物结构、功能的恢复和生物活性的改善。     

湿地植物在盐胁迫下的生理代谢响应研究

采用3.5%的Na Cl溶液分别对碱蓬、三七景天和星星草等3种植物进行浇灌,研究植物在生长过程中,其植株和土壤中离子含量、生物量、土壤p H值、全盐量等的变化,结果表明:在盐胁迫环境下,3种植物均表现出很强的耐盐性,碱篷植株体内可聚集大量的Cl-和Na+,但是,在碱蓬生长的土壤中含有很高的交换性钠含量,因其不断进入土壤胶体,从而加重了土壤碱性化程度;三七景天在生长过程中可有效降低土壤中的全盐量及交换性钠离子含量,对降低土壤盐碱性具有较好的作用;星星草通过迅速增加其体内可溶性糖含量来降低其渗透势,缓解体内盐分浓度,以抗盐胁迫环境,且能积累较高的干物质,保持相对稳定的含水率。因此,这3种植物都是较好的耐盐植物,可用以进行耐盐植物资源的开发和选育。     

民勤沙井子地区沙质荒漠化过程中植被群落物种多样性和排序研究

基于对民勤沙井子地区植被调查数据,研究了不同群落自然植被基本特征,结果表明:丰富度减小是物种多样性变化的主要原因,均匀度指数与多样性指数呈显著的正相关,丰富度指数和均匀度指数呈负相关,CCA和DCCA二维排序说明了植物群落与环境因子的关系,随着地下水位的下降,植被逐渐向强旱生方向演替。     

火烧对不同植被恢复类型物种多样性的影响

以山西省三交林场火烧迹地为研究对象,采用群落调查方法,分析了在自然更新下的不同植被恢复类型(油松人工林、灌木林、草本丛)下物种的组成及生物多样性。结果表明:(1)与对照相比,重度火烧后,草本丛的优势种重要值变化不明显,但喜阴耐旱的植物重要值显著升高;而灌木林主要以阳生耐旱草本植物占主要优势;油松人工林林分群落结构变化只是在灌木层和草本层中一些物种的更替。(2)重度火烧后所有植物的Simpson多样性指数均大于对照样地,油松人工林在重度火烧后多样性明显升高,油松人工林草本丛灌木林地。说明重度火烧2a后,不同类型植被恢复仍有一定的变化。     

太岳山油松人工林林下植被生物量影响因子分析

通过调查和分析油松林下植被物种组成特征及生物量,运用灰色关联分析、主成分分析和系统聚类方法,研究了各影响因子不同梯度水平下林下生物量所呈现的分布规律。结果显示:油松人工林林下草本生物量大于灌木生物量,草本层植被生物量为0.339 8~1.322 9 t·hm-2,灌木层生物量为0.018 1~0.289 2 t·hm-2;加权后的关联度与原始关联度排序大致相同,关联性最为密切的因子同为林分均高、林分胸径及林龄,但加权后各单因子关联度数值间差异性增加;以样地作为各单因子聚合的系统进行聚类,样地划分为4个类型,分类结果可反映林下生物量的分布格局。     

Analysis of spatio-temporal changes in forest biomass in China

Forests play a central role in the global carbon cycle.China's forests have a high carbon sequestration potential owing to their wide distribution,young age and relatively low carbon density.Forest biomass is an essential variable for assessing carbon sequestration capacity,thus determining the spatio-temporal changes of forest biomass is critical to the national carbon budget and to contribute to sustainable forest management.Based on Chinese for-est inventory data (1999-2013),this study explored spatial patterns of forest biomass at a grid resolution of 1 km by applying a downscaling method and further analyzed spatio-temporal changes of biomass at different spatial scales.The main findings are:(1) the regression relationship between forest biomass and the associated influencing factors at a provincial scale can be applied to estimate biomass at a pixel scale by employing a downscaling method;(2) for-est biomass had a distinct spatial pattern with the greatest biomass occurring in the major mountain ranges;(3) forest biomass changes had a notable spatial distribution pattern;increase (i.e.,carbon sinks) occurred in east and southeast China,decreases (i.e.,carbon sources) were observed in the northeast to southwest,with the largest biomass losses in the Hengduan Mountains,Southern Hainan and Northern Da Hinggan Mountains;and,(4) forest vegetation functioned as a carbon sink during 1999-2013 with a net increase in biomass of 3.71 Pg.     

基于双变量同化和交叉小波变换的冬小麦单产估测

为进一步提高陕西省关中平原冬小麦产量估测的精度,利用集合卡尔曼滤波算法(EnKF)将CERES-Wheat模型模拟的0～20 cm土壤含水率和叶面积指数(LAI)与遥感观测的条件植被温度指数(VTCI)和LAI进行同化,同时利用交叉小波变换分析冬小麦各生育时期同化VTCI和LAI与产量之间的共振周期,通过计算小波互相关度获得各生育时期同化VTCI和LAI的权重,进而构建基于加权VTCI和LAI的冬小麦单产估测模型。结果表明,在样点尺度,经过EnKF同化的VTCI和LAI能够综合表达模型模拟值和遥感观测值的变化趋势;在区域尺度,无论是否同化,经过交叉小波变换的各生育时期VTCI和LAI分别与产量之间存在特定的共振周期,同时发现,同化有助于对关键生育时期的特征提取;相较于未同化构建的估产模型,经过同化构建的估产模型的归一化均方根误差为13.23%,决定系数为0.50,平均相对误差为10.58%,精度略有提升,且估测产量的分布与统计产量的分布更为一致,因此认为将同化与交叉小波相结合构建的双变量单产估测模型精度更高,可为进一步实现高精度的区域产量估测提供研究基础。     

基于纹理-颜色特征与植被指数融合的冬小麦LAI估测

准确、快速、无损估测叶面积指数(LAI)对于冬小麦生产管理具有重要意义。利用无人机搭载Prime ALTUM多光谱相机获取冬小麦拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期多光谱图像,利用LAI-2200C型植物冠层分析仪获取地面LAI数据。通过Pearson相关性分析筛选出25个植被指数,并提取植被指数影像中8种纹理特征：对比度(CON)、熵(ENT)、方差(VAR)、均值(MEA)、协同性(HOM)、相异性(DIS)、二阶矩(SEM)和相关性(COR),以及3种颜色特征：一阶矩(M)、二阶矩(V)和三阶矩(S),再分别利用多元逐步回归模型(MSR)、支持向量回归模型(SVR)和高斯过程回归模型(GPR)构建冬小麦LAI估测模型。结果表明：相对于考虑单一类型变量,考虑结合纹理特征和颜色特征进行估测时模型精度更高;3类模型中,GPR模型估测冬小麦LAI的精度最高;所有模型中,基于纹理-颜色特征与植被指数融合的GPR模型估测冬小麦LAI精度最高(决定系数R²为0.94,均方根误差(RMSE)为0.17 m²/m²,平均绝对误差(MAE)...     

基于无人机偏振遥感的水稻冠层氮素含量反演模型

受水稻冠层几何结构的影响,传统的无人机高光谱获取到的反射光谱信息中包含与水稻内部组成物质无关的镜面反射信息,从而影响水稻氮素含量的反演精度,因此在利用无人机获取水稻冠层反射光谱信息时,有必要考虑通过偏振测量技术去除反射光谱中的镜面反射分量,进而实现提升水稻氮素含量反演精度的目的。基于无人机偏振遥感测量得到的水稻分蘖期多角度偏振光谱数据和与之对应的氮素含量数据,采用植被指数方法分析二者之间的相关性,得到了水稻冠层偏振光谱数据与其对应氮素含量相关性最高时对应的角度,选取该观测角度下的偏振光谱数据,利用连续投影法(Successive projections algorithm, SPA)提取特征波段,在此基础上,基于数学变换的方法,提出了构建植被指数的新思路,构建了由2个波段组成的偏振光谱植被指数(Polarisation spectrum vegetation index, PSVI),并利用线性回归方法建立水稻冠层氮素含量的反演模型。结果表明,通过对不同观测天顶角下水稻冠层偏振光谱数据与氮素含量相关性分析,得到最佳观测角度为-15°(后向观测15°);利用连续投影法提取得到该角度下偏振...     

丽江坝区植被覆盖度时空变化驱动力研究

植被覆盖度是表征植被生长状态、生态系统变化的重要参数,对景观格局变化、城乡发展研究有重要意义。为揭示社会经济活动对植被覆盖度时空分布的影响,基于局部加权回归法构建时间序列曲线,以丽江坝区1987、1991、1994、2010、2018年5期Landsat遥感影像为数据源,采用回归趋势与同心圆空间梯度模型获得植被覆盖度时空变化特征,并运用偏最小二乘回归模型进行驱动力分析。结果表明,1987-2018年,研究区的主城区内和村落周边的植被覆盖发生了明显退化;主城区内植被覆盖的地区破碎化程度高于郊区,主城区内中低、中等覆盖度地区的斑块形状逐渐复杂、景观连接度增加,中高、高植被覆盖度地区斑块形状越发规则,高植被覆盖度地区的连接度逐渐降低;主城区及其周边的中低、中等植被覆盖度的斑块分布逐渐密集,中高、高覆盖度的斑块聚集度逐渐降低;日照时数、人口密度、公路客运量、财政收入是丽江坝区植被覆盖度变化的主要驱动力。