太行山南麓栓皮栎和刺槐光合作用-CO2响应模拟

采用便携式光合仪(Li-6400XT)对太行山南麓栓皮栎、刺槐2个树种叶片光合作用-CO₂响应曲线进行测定,利用直角双曲线模型(RH)、非直角双曲线模型(NRH)以及直角双曲线的修正模型—叶子飘模型(YZP)进行曲线拟合,并对3种光合模型的拟合参数(最大净光合能力A_max、初始羧化速率η、光呼吸速率R_p、CO₂补偿点CCP和CO₂饱和点CSP)进行比较.结果表明: 与NRH和YZP模型相比,RH模型所得的A_max、η、R_p和CCP较高,分别高出实测值59.8%、128.6%、133.4%和19.8%.与RH模型和YZP模型相比,NRH模型拟合得出的A_max较大,高于实测值11.1%,η、R_p和CCP接近于实测值.YZP模型能较好地模拟光合作用对CO₂的饱和现象,在A_max和CSP的拟合效果上较好.栓皮栎阴叶的A_max、R_p和CCP比阳叶分别低31.3%、5.2%和14.3%.刺槐阴叶的A_max、R_p和CCP分别高出阳叶23.5%、11.0%和5.4%.栓皮栎、刺槐阴叶的η分别比阳叶高6.9%和7.0%.刺槐叶片的R_p和CCP与温度、光强均具有显著线性关系,η与气孔导度(g_s)具有显著线性关系.栓皮栎叶片的η与光强和气孔导度具有显著线性关系,CCP主要受温度和湿度影响.栓皮栎叶片的A_max与相对湿度和g_s具有显著的正线性相关关系.     

毛乌素沙地油蒿-杨柴灌丛生态系统蒸散组分分配及其影响因子

蒸散发(ET)是生态系统水分循环和能量流动的重要组成部分,准确估算ET及其各组分,对认识生态生理过程对水分平衡和植物水分利用策略的影响具有重要意义。本研究于2019年5月20日至9月15日,利用涡度相关技术和微型蒸渗仪对毛乌素沙地油蒿-杨柴灌丛生态系统ET、蒸发(E)和蒸腾(T)进行测定和估算,量化了油蒿-杨柴灌丛生态系统ET组分,并分析ET及其组分的季节特征及影响因素。结果表明: T为毛乌素沙地油蒿-杨柴灌丛生态系统生长季ET的主要组分,T/ET为53.1%。T/ET值随降水减少而升高,E/ET值随降水减少而减少,蒸散组分分配主要受降水调控。在季节尺度上,E与10 cm深处土壤含水量(SWC₁₀)和太阳净辐射(R_n)呈显著正相关,其中,SWC₁₀是E的主要影响因素;T随R_n和叶面积指数(LAI)的升高而升高,随30 cm处土壤含水量(SWC₃₀)的升高呈先升高后降低的单峰趋势,受到SWC₃₀、R_n和LAI的共同影响;水分是ET的主要影响因素。生长季蒸散/降水量(ET/P)为109.2%,5月ET/P为250.5%,表明生长季初期ET耗水部分来自非生长季降水。     

太行山南麓栓皮栎和刺槐光合作用-CO2响应模拟

采用便携式光合仪(Li-6400XT)对太行山南麓栓皮栎、刺槐2个树种叶片光合作用-CO₂响应曲线进行测定,利用直角双曲线模型(RH)、非直角双曲线模型(NRH)以及直角双曲线的修正模型—叶子飘模型(YZP)进行曲线拟合,并对3种光合模型的拟合参数(最大净光合能力A_max、初始羧化速率η、光呼吸速率R_p、CO₂补偿点CCP和CO₂饱和点CSP)进行比较.结果表明: 与NRH和YZP模型相比,RH模型所得的A_max、η、R_p和CCP较高,分别高出实测值59.8%、128.6%、133.4%和19.8%.与RH模型和YZP模型相比,NRH模型拟合得出的A_max较大,高于实测值11.1%,η、R_p和CCP接近于实测值.YZP模型能较好地模拟光合作用对CO₂的饱和现象,在A_max和CSP的拟合效果上较好.栓皮栎阴叶的A_max、R_p和CCP比阳叶分别低31.3%、5.2%和14.3%.刺槐阴叶的A_max、R_p和CCP分别高出阳叶23.5%、11.0%和5.4%.栓皮栎、刺槐阴叶的η分别比阳叶高6.9%和7.0%.刺槐叶片的R_p和CCP与温度、光强均具有显著线性关系,η与气孔导度(g_s)具有显著线性关系.栓皮栎叶片的η与光强和气孔导度具有显著线性关系,CCP主要受温度和湿度影响.栓皮栎叶片的A_max与相对湿度和g_s具有显著的正线性相关关系.     

植被覆盖度和物候变化对典型黑沙蒿灌丛生态系统总初级生产力的影响

气候变化和人类活动是植被生产力年际尺度变化的重要驱动因素, 明晰二者对植被生产力的共同影响对于生态系统可持续管理至关重要。气候变化可能导致植被物候变化, 进而影响植被生产力。目前尚不清楚毛乌素沙地典型植被物候如何响应气候变化, 并因此影响生态系统总初级生产力(GPP)。此外, 植被恢复(覆盖度增加)和物候变化对GPP的共同影响有待明确。该研究选取典型黑沙蒿(Artemisia ordosica)灌丛生态系统, 结合MODIS遥感数据与涡度相关数据, 利用植被光合模型(VPM), 模拟并分析了2005-2018年间植被覆盖度和物候变化对GPP的影响。结果表明: (1) VPM模型能够较好地模拟涡度相关法观测的GPP动态(GPP_Flux), 而MODIS遥感产品(MOD17A2H)则显著低估GPP_Flux; (2)研究期内年均归一化差异植被指数(NDVI)、最大NDVI (NDVI_max)和年总GPP均显著增加, 表明植被恢复促进了植被生产力增加; (3)基于NDVI和GPP日序列估算的生长季开始日期显著提前(2.1 d·a^-1), 生长季结束日期显著推迟(1.5 d·a^-1), 二者共同促使生长季长度延长(3.6 d·a^-1); (4)物候期延长促进了GPP增加, 生长季长度每延长1天, 全年GPP显著增加6.44 g C·m^-2·a^-1; (5)植被覆盖度增加和生长季延长分别可以解释79%和57%的GPP增加; (6)尽管植被覆盖度和物候变化均促进GPP增加, 但前者是其增加的主要驱动因素。鉴于植被覆盖度增加和生长季延长也可能导致生态系统呼吸和蒸散发增加, 未来研究仍需探究生态系统碳汇能力、水分利用效率和水分承载力对气候变化和人类活动的响应。此外, 该研究主要探讨GPP在年际尺度的变化趋势及影响因素, 未来需要研究GPP的年际变异规律及驱动因素, 尤其是对降水年际变异和极端干旱事件的响应。