The vegetation structure, function, and their driving mechanisms in the Liaohe Delta

辽河三角洲优越的植被生态系统维系着多种生态功能，使该地区成为全国著名的商品粮基地、造纸原料基地和旅游基地。但是，气候变化和人为干扰使得辽河三角洲的植被结构发生了显著变化，影响到植被功能的发挥。 为了应对气候变化和人为干扰对辽河三角洲植被造成的不利影响，本论文围绕植被结构和生产功能，从空间和时间方面，重点阐述了辽河三角洲植被的结构及其驱动机制；辽河三角洲植被生产功能及其驱动机制。 采用的研究方法包括遥感解译、样带调查和全面调查。通过遥感解译方法获取各植被类型的面积、分布及其变化信息，以研究植被的空间分布格局及其变化。通过样带调查方法，获取植被类型、土壤和水文等信息，并结合规范对应分析和偏相关分析等，研究植被空间分布格局的驱动机制。通过全面调查方法，获取植被净第一性生产力、粮食产量、土壤和水文等信息，并结合地理信息系统(GIS)的插值分析和相关分析等，研究植被生产功能的空间分布格局及其驱动机制。主要结论如下： 1. 植被组成和空间格局：辽河三角洲植被主要由自然湿地植被、人工湿地植被、自然旱地植被、人工旱地植被四大植被类型组成。其中，面积最大的3种植被是玉米、水稻和芦苇。四大植被类型以双台子河口为中心，基本上呈现半环状分布格局。 2. 植被空间格局变化：1988～2006年辽河三角洲植被空间格局发生了显著变化，主要植被类型分布趋于集中，形成了一些较大的斑块，而不是离散和破碎。从面积上看，水稻是面积增加最多的植被类型；玉米是面积减少最多的植被类型。从变化速率看，水稻、玉米和芦苇的变化幅度都较大，分别为33.2%、-16.1%和-23.2% 。 3. 植被空间格局形成机制：辽河三角洲植被分布格局不是由气候因子决定的，而是由土壤因子决定。土壤可溶性盐是决定植被分布格局最重要的环境因子，其次是土壤含水量。 4. 植被生产功能：辽河三角洲植被具有极高的生产力。其中，玉米、水稻和芦苇3种主要植被的地上净第一性生产力分别为30,485、18,248和17,440 kg/(ha•a)。玉米和水稻单位面积粮食产量也非常高，分别为14,813和10,365 kg/(ha•a)。 5. 植被生产功能年际变化：辽河三角洲植被生产力存在明显的年际波动。1992～2005 年间玉米和水稻粮食产量呈现显著的年际波动；1949～1990 年间芦苇产量不仅存在较明显的年际波动，而且呈现非常显著的增加趋势。 6. 植被生产功能年际变化的驱动机制：气候因子是玉米和水稻粮食产量年际变化的主要驱动因子，气候因子对玉米和水稻粮食产量的影响远远大于人为因子（农业人口、施肥量、灌溉面积）的影响。气候因子和人为因子对芦苇产量年际变化的影响都非常显著。在气候因子中，年日照数是驱动玉米产量年际波动的主导气候因子；年降水量是驱动水稻产量年际波动的主导气候因子；年蒸发量是驱动芦苇产量年际波动的主导气候因子。 7. 植被生产功能空间格局：植被地上净第一性生产力存在显著的空间差异，表现为一种环形空间分布格局，三角洲中部较低，四周地区较高。这种空间分布格局表明，在辽河三角洲，植被地上净第一性生产力最高的不是湿地植被，而是周围旱地植被。 8. 植被生产功能空间格局的形成机制：土壤含水量和海拔是驱动辽河三角洲植被生产力空间格局的主要因子；土壤盐度、土壤pH和土壤容重对植被生产力的空间格局影响不大。土壤营养元素(氮、磷、钾) 对植被生产力的空间格局几乎没有影响

中国草地碳储量时空动态模拟研究

基于陆地生态系统模型(TerrestrialEcosystemModel,TEM5.0),利用温度、降水和太阳辐射等气象资料,结合草地植被类型、土壤质地、海拔、经纬度以及大气CO_2浓度数据,模拟研究了1961~2013年中国草地碳储量和碳密度的时空特征及其影响因素.结果表明:(1)1961~2013年间,面积394.93×10~4km~2的中国草地碳储量为59.47PgC,其中植被碳3.15PgC(约占全球植被碳储量的1.3~11.3%),土壤碳56.32PgC(约占全球土壤有机碳储量的9.7~22.5%).草地碳储量以19.4TgCa~(-1)年平均增长速率从1961年的59.13PgC增加到2013年的60.16PgC.(2)研究时段内,青藏高原草地碳储量贡献最大,占总碳储量的63.2%,其次是新疆草地(15.8%)和内蒙古草原(11.1%).(3)1961~2013年,植被碳储量呈增加趋势,年平均增长速率为9.62TgCa~(-1),温度是植被碳库变化的主要因素,二者相关系数可达0.85.在空间分布上,植被碳变化以增加为主,减少主要出现在南方草地中部,内蒙古西部和中部以及一部分青藏高原草地区.土壤碳储量以7.96TgCa~(-1)的速率呈极显著增加趋势,其中20世纪80年代和90年代降水较多温度较低,降水是土壤碳增加的主要影响因素

中国草地碳储量时空动态模拟研究

基于陆地生态系统模型(TerrestrialEcosystemModel,TEM5.0),利用温度、降水和太阳辐射等气象资料,结合草地植被类型、土壤质地、海拔、经纬度以及大气CO_2浓度数据,模拟研究了1961~2013年中国草地碳储量和碳密度的时空特征及其影响因素.结果表明:(1)1961~2013年间,面积394.93×10~4km~2的中国草地碳储量为59.47PgC,其中植被碳3.15PgC(约占全球植被碳储量的1.3~11.3%),土壤碳56.32PgC(约占全球土壤有机碳储量的9.7~22.5%).草地碳储量以19.4TgCa~(-1)年平均增长速率从1961年的59.13PgC增加到2013年的60.16PgC.(2)研究时段内,青藏高原草地碳储量贡献最大,占总碳储量的63.2%,其次是新疆草地(15.8%)和内蒙古草原(11.1%).(3)1961~2013年,植被碳储量呈增加趋势,年平均增长速率为9.62TgCa~(-1),温度是植被碳库变化的主要因素,二者相关系数可达0.85.在空间分布上,植被碳变化以增加为主,减少主要出现在南方草地中部,内蒙古西部和中部以及一部分青藏高原草地区.土壤碳储量以7.96TgCa~(-1)的速率呈极显著增加趋势,其中20世纪80年代和90年代降水较多温度较低,降水是土壤碳增加的主要影响因素

1961-2013年东北三省极端气候事件时空格局及变化

东北三省是中国重要的商品粮基地。本文基于东北三省1961-2013年71个台站逐日气温、降水资料,选取了"欧洲地区极端事件统计和区域动力降尺度"(STARDEX)项目提出的57个极端指数中的8个核心指数,分析和揭示东北三省极端气候事件的空间格局及变化,研究结果可为降低东北三省自然灾害对农业生产的影响,以及制定应对气候风险的策略提供依据。研究结果表明:1年和四季的高温阈值、低温阈值与最长热浪天数均随时间呈现波动上升趋势,年和春、秋、冬季的霜冻日数随年际表现为下降趋势;2东北三省西南地区易发生极端高温事件,北部易发生极端低温事件。同时北部亦是年和春、秋霜冻日数的高值分布区,且高温热浪的天数相对较长(高温热浪的季节);3年和秋季强降水阈值随时间呈现波动下降趋势,而春、夏和冬季强降水阈值呈现波动上升趋势;年和春、夏、冬季强降水比例和强降水日数亦随年际呈现波动上升趋势,秋季强降水比例和强降水日数则表现为下降趋势;年和春、秋、冬季的持续干期呈现下降趋势,夏季呈现上升趋势;4东南部是极端降水事件的高发区,夏季与春季、秋季为极端降水事件易发的季节,极端事件增多,且向西部蔓延。年与四季的持续干期的分布均呈现西长东短的特点

安徽省森林碳储量现状及固碳潜力

为阐明安徽省不同林龄的森林生态系统的碳储量现状,以及现有自然环境条件下顶极森林生态系统的固碳潜力,采用野外样地调查和BIOME4模型方法对此进行研究。安徽省森林生态系统的现状总碳储量为714.5 Tg C,其中植被碳402.1 Tg C、土壤碳312.4 Tg C。从幼龄林至过熟林的生长过程中,森林生态系统的总碳密度和植被碳密度都呈现增长趋势。但土壤碳密度从幼龄林至近熟林阶段呈增加趋势,近熟林以后出现减少趋势。安徽省幼龄林和中龄林占森林总面积的75%,若幼、中龄林发展到近熟林阶段,将增加125.4 Tg C。BIOME4模拟显示:当森林发展到气候顶极森林时,安徽省森林生态系统将增加245.7 Tg C,即总固碳潜力包括植被固碳153.7 Tg C,土壤固碳92.0 Tg C