黑石项自然保护区南亚热带常绿阔叶林生物量与生物…

以生长分析及树干解析法，分析了黑石顶自然保护区马尾松种群从幼苗幼树至成熟个体的生长特点及规律。①总生物量的增长从幼苗期开始便呈幂函数增长，直至整个生长旺盛期，②最初几年的幼苗，具较叶生物量和较低的根生物量（分别占总生物量的３０％～６０％和２０％以下，最低仅６％～７％）。和径向生长相比，幼苗生长较快。③自然生长的２、３年生幼苗的相对生长率分别为３．４９９×１０＾２和６．６１８×１０＾－２ｇ／ｇ．ｗｅ     

亚热带常绿阔叶林不同林龄细根生物量及其养分

通过对安徽池州老山自然保护区的肖坑常绿阔叶林细根生物量和细根养分进行研究,发现细根生物量和细根养分及养分储量呈明显的垂直分布规律,即随着土层加深而逐渐减少。在表土层,0~10 cm土层中细根生物量最多,氮、磷、钾含量及其养分储量也是最高。对不同年龄阶段的常绿阔叶林比较发现,细根的生物量有随着林分年龄的增加而增加的趋势,而不同年龄林分细根中氮、磷、钾的含量也存在一定差异。     

中国典型的亚热带常绿阔叶林(英文)

亚热带常绿阔叶林是指壳斗科、樟科、茶科、木兰科的常绿阔叶树种为主组成的森林.而中亚热带常绿阔叶林是我国亚热带地区最典型的地带性植被类型.由于我国所处的海陆位置和大气环流影响,以及青藏高原的存在,所以我国亚热带温暖湿润气候区域广阔,占全国总面积的四分之一以上.因此,亚热带常绿阔叶林分布的地位也就非常显著,从而成为世界上所罕见的植被类型.中国的常绿阔叶林种类组成中,以壳斗科的青冈属、栲属和石栎属为群落上层的优势种;但在生境比较偏湿地区,樟科中的润楠属、楠属的种类显著增多;而在生境比较偏干的地区,则茶科的木荷属常成为群落上层的共建种.整个区域,高等植物种类特别丰富,全国198个特有属中,本区就有148个属之多.举世闻名的子遗植物,如银杏、水杉、银杉、鹅掌楸、喜树等均分布于此地.群落外貌是群落最明显的特征,反映群落外貌最主要的标志是生活型和叶的性质.从生活型谱分析可知,中亚热带常绿阔叶林是介于热带雨林和温带落叶阔叶林之间的过渡类型,并接近于热带雨林.叶的性质也是如此.中亚热带常绿阔叶林的成层现象明显,上层是由壳斗科、茶科、樟科中的中高位芽植物层片组成,其发育状况反映了群落的成熟状态.层中有落叶阔叶中高位芽植物层片,但不占主要地位,存在于林窗之间,是季风特     

江西亚热带常绿阔叶林的生活型

笔者以井冈山、云居山、莲花山、庐山、大岗山、新建、永丰等地亲自考察的第一手资料以及有关植被资料,对江西亚热带常绿阔叶林生活型进行研究。亚热带常绿阔叶林均以高位芽植物占优势,比例为60—90％,北、中、南亚热带常绿阔叶林的高位芽植物占的比例分别为60—70％、70—80％、80—90％。随着纬度的降低和生态系统顺向演替,伴随着群落中的高位芽植物比例增加,地上、地面、隐芽植物成分递减。     

亚热带常绿阔叶林调查中的样方法与随机点四分法的结合

应用随机点四分法在野外操作虽然较为简便，但调查要素的设置以及计算要求并不尽合理，本文拟对随机点四分法的测算过程提出质疑和改进意见，用实地调查的例子来检验和探讨随要点四分法抽样与样方法测算相结合的可行性和实用性。     

亚热带常绿阔叶林根系呼吸及其与环境影响因子的关系

采用切断根系法,运用Li-6400光合呼吸测定仪对肖坑亚热带常绿阔叶林根系呼吸特性及其对土壤呼吸的贡献和季节动态变化进行了研究,并探讨了根系呼吸对土壤温度和含水量的响应。结果表明,中龄林根系呼吸速率年变化范围为0．412～1．970μmol／（M^2·s）,幼龄林为0．259—1．414μmol／（m^2·s）;幼龄林年平均根系呼吸速率（1．198μmolf（M^2·s））是中龄林的（0．937μmol／（m^2·s））1．13倍。中龄林和幼龄林根系呼吸速率及根系呼吸占土壤总呼吸的比例季节变化规律基本一致,1年中基本呈单峰曲线模式,高峰值出现在6月,之后逐渐下降至次年1月达最低值。幼龄林根系呼吸占土壤总呼吸的比例为31．79％～59．00％;而中龄林根系呼吸所占比例范围（23．50％-50．26％）较幼龄林小。中龄林和幼龄林根系呼吸速率与土壤5cm内温度相关性显著。中龄林根系呼吸对土壤温度的敏感程度大于幼龄林。在温度较低的情况下,土壤高含水量并没有促进根系的呼吸,但与土壤温度互作可能对林木根系呼吸产生较为显著的促进效果,这方面还需进一步研究。     

中国亚热带常绿阔叶林优势种的空间格局与关联

【目的】种群空间格局对阐明植物群落构建与动态具有重要意义。【方法】在广西大明山国家级自然保护区建立了一个面积3.2hm^2的常绿阔叶林固定样地。运用O-ring空间点格局分析方法对样地8个优势种的空间格局以及种群大小关联和种间关联进行了研究。【结果】8个优势树种及其小径级个体在小尺度上均为聚集分布;云贵山茉莉和毛狗骨柴的大径级与其小径级个体在小尺度上呈正相关,而罗浮槭的大径级与小径级在0~40m上为负相关;58个种对中有2个种对在小尺度上表现正相关。【结论】种子扩散限制与微生境异质性是大明山常绿阔叶林优势种共存的原因。但是,有关中国亚热带常绿阔叶林的群落构建机制还有待深入研究。     

亚热带常绿阔叶林更新为杉木人工林后土壤质量性状的生态评价

森林的人为更新从根本上改变了亚热带森林生态系统养分循环的模式和平衡的状态,从而影响土壤的质量性状.实地对比研究表明,在现行林业生产的技术水平下天然常绿阔叶林在人为更新为后,其表层350kg/m2土壤的物理性状、有机质、N素和CEC等质量性状产生极显著退化,杉木人工林下这些土壤质量性状的取值在天然常绿阔叶林的自然变化范围之外.毫无疑问这种退化一方面会影响森林生态系统的可持续性,另一方面增加了土壤C库的消耗和温室气体的释放;研究还表明,土壤全P、全K、碱解N、速效P、BS等土壤质量性状未园林木的更新而出现具有统计意义的变化,但是,土壤养分的异地迁移和富集作用对于异地环境的影响是一个不可以漠视的现实问题.     

天童常绿阔叶林次生演替过程中细根的生物量动态

应用土钻法对天童常绿阔叶林次生演替过程中细根的生物量进行了调查,结果显示：细根生物量随演替进程变化显著（P<0.05）,在演替前期的灌丛阶段达最高(3.286 t·hm^-2),在演替中期马尾松和马尾松+木荷群落降低(1.066 t·hm^-2和1.531 t·hm^-2),到演替后期的木荷群落和栲树群落再次升高(2.715 t·hm^-2和3.181 t·hm^-2).各演替阶段活细根和死细根生物量的季节变化显著（P<0.01）.各群落的活细根生物量在7月达最高,而在11月最低;死细根生物量,各群落皆于11月最小,而在演替早期两群落和马尾松+木荷群落4月最大而其它群落7月最大.各演替阶段细根生物量随着土层深度增加而下降明显,细根生物量80％左右分布在20 cm以上土层.     

科尔沁沙地灌丛改造的工程措施及效果

为了发挥沙生灌木防风固沙和改善生态环境的更大的作用,采用了围封、平茬和补植等工程措施对沙生灌木进行了改造,其改造结果表明:围封2.5年后,所有灌木植物的地上生物量、平均株高和基径均有明显增加,以小黄柳(salix gordejevii)增长最大,围封是未围封的4倍;平茬当年生长量非常明显,地上生物量接近或超过未平茬的植株,未平茬的年生长高度均小于平茬;直播、植苗和扦插是增加灌木分布和覆盖面积的较好的方法,补植2～3年后,随着草本植物的入侵,沙面开始稳定.经过改造,可以增加植物覆盖度,提高灌木和草本生长量,达到改善生态环境的效果.     

地形因子对亚热带针阔混交林树种多样性的影响

【目的】揭示地形因子对亚热带针阔混交林树种多样性的影响,为森林可持续经营管理奠定技术基础。【方法】基于浙江省2009年国家森林资源清查(NFI)数据,选择树种组成多样性指数(I_SCD)、Margalef指数、Simpson指数、Shannon-Wiener指数、Alatalo均匀度指数、Pielou均匀度指数为树种多样性指标,通过分析各多样性指数在海拔、坡度、坡向、坡位等4个地形因子不同梯度间的变化,并对其进行差异性检验,解译地形因子对树种多样性的影响情况。【结果】I_SCD、Simpson指数、Shannon-Wiener指数以及Pielou均匀度指数在海拔梯度间存在显著差异,I_SCD、Simpson指数以及Shannon-Wiener指数在坡度梯度间存在显著差异,树种多样性指数值在不同坡向间没有显著差异性,Margalef指数与Alatalo均匀度指数在不同坡位间存在显著差异。【结论】亚热带针阔混交林多样性水平较高。海拔和坡度对树种多样性有明显的综合影响效应,对树种数量和分布均匀性影响不大;坡向对针阔混交林的树种数量、分布均匀性及其综合效应均没有明显的影响;坡位影响树种分布的数量、分布均匀度,但对树种多样性的综合效应影响不明显。     

河南西峡县森林地上生物量时空动态分析

【目的】森林生物量大小与森林生产力水平的高低密切相关,是反映森林生态系统功能的基本数据。【方法】以河南省西峡县为研究区域,以研究区1993—2013年5期森林资源连续清查固定样地数据,1993年、1998年、2003年、2008年、2013年Landsat TM/ETM+/OLI遥感图像为主要信息源,通过建立4种遥感估测模型,对研究区域1993—2013年的森林地上部分生物量进行时空动态分析。【结果】①随机森林遥感估测模型综合性能最高,k最邻近算法与装袋算法居中,多元线性回归最低; ②海拔、坡度、亮度指数、湿度指数、垂直植被指数和有效叶面积指数这6个因子是影响研究区域森林地上部分生物量大小的重要环境因子; ③1993—2013年期间,研究区域单位面积森林生物量经历了先从1993年34.68 Mg/hm²下降到2003年32.59 Mg/hm²、然后上升到2013年44.65 Mg/hm²的复杂变化历程; ④1993—2013年期间,表征空间自相关程度的全局Moran'I 指数不断降低,表明研究区域森林地上部分生物量的空间聚集性呈持续下降趋势。【结论】乱砍滥伐、毁林开荒行为,退耕还林、天然林保护政策,以及生态廊道、村镇绿化工程建设,是研究区森林地上生物量发生时空变化的主要驱动因素。     

不同龄组天然常绿阔叶林与杉木人工林林下草本层生物量分配特征

以福建省天然常绿阔叶林及人工杉木林下草本层为研究对象,对其地上生物量(y)与地下生物量(x)分配关系进行研究,并对方程lg y=b+ a lg x中的生长指数(a)和生长常数(b)进行计算分析,初步揭示不同森林类型草本层植物生物量分配及其随乔木层林龄变化的基本特征,探究其是否符合等速生长规律。结果显示:①天然常绿阔叶林草本层生物量随林龄增加而下降,人工杉木林草本层生物量在成熟林时期最大,幼、中龄林次之,近熟林最小; ②天然常绿阔叶林幼龄林及成熟林草本层地上-地下生物量分配遵循等速生长规律,中龄林及近熟林生长指数a的95%置信区间上限接近理论值1,各林龄生长常数以成熟林<幼龄林<中龄林<近熟林; ③人工杉木林草本层地上-地下生物量分配均遵循等速生长规律,各林龄生长常数以幼龄林>成熟林>近熟林>中龄林。研究表明,人为干扰对草本层地上-地下生物量分配有影响,但并未破坏其等速分配生长的规律。     

基于光学-ALS变量组合和非参数模型的天然次生林地上生物量估算

【目的】通过组合机载激光雷达(airborne laser scanning, ALS)数据和Sentinel-2A数据提取特征变量,探讨估算天然次生林地上生物量(aboveground biomass, AGB)最佳的变量组合方式和估算方法。【方法】以2015年ALS数据、2016年Sentinel-2A数据和黑龙江帽儿山林场森林资源连续清查固定样地数据为数据源,通过ALS数据提取高度特征变量(all the LiDAR variables, 记为A_L),Sentinel-2A数据提取若干植被指数变量(all the optical variables, 记为A_O),然后将光学-ALS结合变量(combined optical and LiDAR index, COLI,记为I_COL)结合成为新的变量 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} 和 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} ,以6组特征变量组合方式(A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} 、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} 、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} +A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} + I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L)作为输入变量,分别使用多元线性逐步回归(stepwise multiple linear regression,SMLR)、K-最近邻法(K-nearest neighbor,K-NN)、支持向量回归(support vector regression,SVR)、随机森林(random forest, RF)和堆叠稀疏自编码器(stack sparse auto-encoder,SSAE)共5种方法构建了天然次生林AGB估算模型,探讨I_COLs变量以及不同模型对生物量估测精度的影响。【结果】结合变量I_COLs对于森林AGB的估算十分有效,加入I_COLs变量能够很大提高森林AGB模型的估算精度;与其他4种模型相比,无论使用哪些变量作为输入数据,SSAE模型的精度最高;当使用SSAE模型,以光学和ALS变量组合 ( I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} + I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L)作为输入特征变量时,模型的准确性最高:R²=0.83,均方根误差为11.06 t/hm²,相对均方根误差为8.23%。【结论】结合变量COLIs能够有效地提高天然次生林AGB的估算精度,而且深度学习模型(SSAE)在估算天然次生林AGB方面优于其他预测模型。总体而言,利用ALS和Sentinel-2A数据组合变量的SSAE模型可以较准确地估算森林AGB,为天然次生林地上生物量的估算和碳储量评估提供技术支持。     

氮磷添加对亚热带常绿阔叶林凋落物产量及其养分含量的影响

【目的】凋落物是森林净生产量的重要组分,探讨森林凋落物生产及其养分归还量对氮磷添加的响应,为亚热带常绿阔叶林可持续经营提供科学依据。【方法】选择安徽池州亚热带常绿阔叶林,包括甜槠(Castanopsis eyrei)老龄林和苦槠(C. sclerophylla)中龄林,开展氮磷添加试验,设置3个处理,即氮[N 100 kg /(hm²·a)]、氮+磷[N 100 kg /(hm²·a) +P 50 kg /(hm²·a)]和对照(CK,无氮磷添加)。采用凋落物收集框法,对林分凋落物生产量及其养分归还量进行了为期1年的监测(2017年5月至2018年4月)。【结果】N+P处理下,苦槠林和甜槠林总凋落物量最高值分别为9.502、7.120 t/(hm²·a);其次是N处理,分别为8.393、7.041 t/(hm²·a);CK林分分别为7.724和6.697 t/(hm²·a),氮磷添加提高了总凋落物量,但不同处理间没有显著差异。在N处理和对照条件下,两林分凋落物各组分所占比例由大到小顺序均为:落叶、落枝、碎屑、落花落果。但在N+P处理的苦槠林中由大到小依次为:落叶、落枝、落花落果、碎屑。N处理下,苦槠林和甜槠林凋落物年均氮含量分别为14.199和13.648 g/kg,N+P处理分别为13.863和13.650 g/kg,CK林分分别为13.384和13.094 g/kg。各处理下苦槠林和甜槠林凋落物年均磷含量由大到小顺序为N+P、CK、N处理。两林分凋落物的氮磷含量和年归还量不同处理间差异均不显著;不同处理间的苦槠林和甜槠林凋落物的氮磷比均无明显差异。【结论】氮沉降提高了苦槠和甜槠林凋落物产量,磷添加具有一定的增效作用,表明磷添加缓解了氮沉降引起的磷限制作用。     

浙江六十田自然保护小区常绿阔叶林群落特征及优势乔木种的动态

对浙江省磐安县六十田省级自然保护小区常绿阔叶林的群落结构特征及其主要乔木树种的种群动态进行了调查研究.根据各树种的重要值判断,该地区常绿阔叶林的主要乔木组成种为东南石栎(Lithocarpusharlandii)、红楠(Machilus thunbergii)、木荷(Schima superba)、米槠(Castanopsis carlesii)、青冈(Cyclobalanopsisglauca)、紫楠(Phoebe sheareri)和华东楠(Machilus leptophylla),其中东南石栎和木荷为主要优势种.群落中乔木层、灌木层、草本层及藤本的物种丰富度、多样性、均匀度都偏低,优势度相对较高;其生活型以包括藤本在内的高位芽植物占绝对优势,达85.45%;叶级以中型叶为主(占61.82%),小型叶次之(占29.09%);叶型以单叶占有较大的优势,达到89.09%;叶质以革质叶占优势(56.36%),纸质叶次之(40.00%).生活型及叶的特征表明该群落属于中亚热带常绿阔叶林.群落中主要乔木树种水平结构整体上呈均匀分布状态,说明群落中种内和种间竞争激烈.依据胸径级别频率分布的形状,7个主要组成种的种群结构可以大致归纳为:倒金字塔型、倒“J”型、纺锤型和双峰型.其中,种群结构呈倒金字塔型的东南石栎、米槠、青冈和紫楠及呈纺锤型的华东楠,因为缺乏幼苗和幼树,在演替过程中种群将衰退;而呈双峰型的红楠和呈倒“J”型的木荷,因有较为丰富的幼苗储备而将成为该群落的优势种.     

联合LiDAR和多光谱数据森林地上生物量反演研究

【目的】森林地上生物量的准确估测对于实时掌握全球碳储量变化及应对气候变化有着重要的意义。组合多种遥感数据特征优选,分类建模反演森林地上生物量,是提高森林地上生物量精度的有效方法。【方法】以根河市大兴安岭生态观测站寒温带天然林为研究对象,以机载激光雷达(LiDAR)、Landsat8 OLI两种遥感数据源结合55块地面调查数据,采用偏最小二乘算法优化筛选变量,再以线性多元逐步回归和快速迭代特征选择的最近邻算法(KNN-FIFS)构建模型,在两种数据源的不同组合方式下进行森林地上生物量反演。【结果】①基于线性多元逐步回归模型下的单一LiDAR数据反演精度决定系数(R²)为 0.76,均方根误差(RMSE)为 21.78 t/hm²;单一Landsat8 OLI数据的反演精度R²为 0.24,RMSE为39.27 t/hm²;LiDAR和Landsat8 OLI联合反演精度R² 为 0.84,RMSE为18.16 t/hm²;②基于KNN-FIFS模型下的单一LiDAR数据反演精度R²为 0.74,RMSE为23.83 t/hm²;单一Landsat8 OLI数据的反演精度R²为0.60,RMSE为 29.63 t/hm²;LiDAR和Landsat8 OLI联合反演精度R²为0.80,RMSE为21.15 t/hm²。【结论】①特征优选支持下的3种组合方式中,LiDAR和Landsat8 OLI两种数据的组合在两种模型中反演精度均最高,其中线性多元逐步回归模型的反演精度最高,说明LiDAR和Landsat8 OLI数据组合,激光雷达与光学数据优势特征互补,协同反演可有效提高森林地上生物量的反演精度;②单一数据源反演森林地上生物量精度中,LiDAR数据比Landsat8 OLI数据在两种模型反演精度中均较高,这与LiDAR数据空间分辨高、可获得垂直结构特征参数有关。