北京山区干旱胁迫下侧柏叶片水分吸收策略

干旱与半干旱地区,水分是限制树木生长的重要影响因子。由于降水稀缺且分配不均,叶片吸收水分是此地区树木吸收和利用小量级降水和凝结水的主要方式。北京山区处于易旱少雨的生态脆弱地带,森林植被经常遭受干旱胁迫,所以对该地区的森林系统而言,叶片直接吸收利用截留的降雨是干旱时期树木获得水分的重要途径。基于野外对比控制试验和室内盆栽模拟试验,选取北京山区的主要造林树种侧柏为研究对象,进行利用天然降雨与模拟降雨试验,研究降雨前后侧柏叶片吸水特征,探究侧柏在干旱环境下如何通过叶片吸水缓解干旱胁迫。结果表明：当侧柏长期处于干旱胁迫状态时,叶片可以利用降雨,从中获益用来缓解树木的干旱胁迫状态;叶片的吸水能力与降雨强度呈正相关关系,与土壤含水率呈负相关关系;重度干旱下侧柏植株在降雨强度为15 mm/h时叶片吸水现象最明显,叶水势变化最大为(1.18±0.17) MPa,叶片含水率变化最大为(8.47±1.00)mg/cm~2;当土壤水率高于20.8%时,基本不发生叶片吸水现象。试验结果说明在干旱地区叶片吸水是树木除根系吸水外的重要水分来源方式,并且对干旱地区有效利用短缺水资源,减轻植物水分亏缺具有重要意义。     

基于稳定同位素和热比率技术的侧柏水分逆向运移特征与过程

植物在一定环境条件下可通过叶片吸水发生水分逆向运移来维持自身生长,尤其是在季节性干旱地区。但这一过程通常被忽视,使得在量化理解干旱胁迫下的森林植被水分利用过程与机制方面仍存在一定的空白。本研究以北京山区为研究区,以其典型造林树种侧柏为研究对象,利用稳定同位素和热比率技术,通过野外布设对比试验和室内控制盆栽试验,分析树木体内水分逆向运移的发生条件和规律,量化逆向运移量及补给率,研究不同部位水分逆向运移变化特征及过程。结果表明: 在野外对比试验中,控制样方在雨后的树木胸径和根系处监测到逆向液流,且根系逆向液流的发生比胸径处会有所延迟,而对比样方则无逆向液流;在室内控制试验中,不同处理组在雨后2 h树木各部位逆向运移补给率达到最高值,除重度和中度干旱处理外,雨后8 h基本恢复初始状态,水分逆向运移对植物的影响一般不超过24 h;叶片吸水量与其产生的对枝条和根际土壤的逆向补给率和土壤前期含水量呈负相关关系,对叶片、枝条和根际土壤的最大补给率分别为(9.5±0.1)%、(5.9±0.3)%和(5.7%±0.6)%;在水分逆向运移过程中,侧柏不同部位水分运移对时间的响应不同。在复杂多变的水分供给条件下,研究植物水分逆向运移的过程与机制,对准确理解其生存和竞争力具有重要意义。     

土壤水分胁迫和大气CO2浓度对光合分馏及后光合分馏的影响

对植物光合和后光合分馏进行分析,有助于提升对植物生理和水分管理等的认识。本研究通过测定大气、侧柏叶片和枝条韧皮部可溶性化合物的δ¹³C,探讨了光合作用时大气和叶片间碳同位素的分馏(ΔC_a-leaf)和光合作用后叶片到枝条间的碳同位素分馏(ΔC_leaf-phlo)对土壤含水量(SWC)和大气CO₂浓度(C_a)的响应。结果表明: ΔC_a-leaf在SWC为田间持水量(FC)的95%～100%(95%～100%FC)且C_a为400 μmol·mol^-1时达到最大值(13.06‰),在SWC为35%～45%FC且C_a为800 μmol·mol^-1时达到最小值(8.63‰);气孔导度和叶肉细胞导度均与ΔC_a-leaf呈显著线性正相关,相关系数分别为0.43和0.44;而ΔC_leaf-phlo并未受到SWC和C_a的显著影响。本研究不仅可以提高对碳同位素的分馏机制的认识,而且可以为植物对未来气候变化的生存适应性提供理论依据。     

北京山区不同植被类型的土壤呼吸特征及其温度敏感性

土壤呼吸作为陆地生态系统碳循环的重要组成部分,是生态系统碳循环研究中的热点问题.土壤呼吸温度敏感性(Q₁₀)是估算土壤呼吸对全球变暖的反馈参数,研究不同植被类型的Q₁₀对评估森林生态系统碳收支具有重要意义.本研究以北京山区典型植被类型侧柏、油松和栓皮栎为研究对象,通过测定生长季内3种植被类型的土壤理化性质、土壤水热因素以及土壤呼吸速率(R_s)的变化,探究不同植被类型下的土壤呼吸特征及温度敏感性.结果表明:3种主要植被类型的R_s在生长季内与土壤温度、湿度的变化趋势相似,均呈现先升高后降低的单峰变化,R_s在4月初最低(0.45 μmol·m^-2·s^-1),随后逐渐增大,在7月初达到峰值(3.95 μmol·m^-2·s^-1),然后逐渐降低,3种植被类型的R_s和Q₁₀值均存在显著差异.土壤温度和湿度是土壤呼吸的重要影响因素,两者与R_s拟合的回归模型可以解析土壤呼吸速率48.1%～56.7%的变化.北京山区的Q₁₀值在2.05～3.19,在同一植被类型下,Q₁₀值与土壤有机碳含量呈显著负相关(R²>0.9),植被类型、海拔和土壤有机碳含量是造成不同植被类型Q₁₀值差异的重要原因.