排序方式: 共有18条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
辽宁省森林植被碳储量和固碳速率变化 总被引:2,自引:0,他引:2
利用CBM-CFS3模型,结合森林资源相关数据,研究辽宁省森林植被碳储量和固碳速率;并基于是否造林的两种假设情境,预测了未来辽宁省森林植被碳储量、碳密度和固碳速率的时空变化趋势.结果表明: 2005年辽宁省森林植被碳储量为133.94 Tg,碳密度为25.08 t·hm-2,其中,栎类的碳储量最大,刺槐碳储量最小;落叶松和阔叶林碳密度较大,油松、栎类和刺槐碳密度基本相当.全省森林植被碳密度呈东高西低的分布规律,辽东地区由于森林多为成熟林和过熟林,未来植被碳密度增加潜力不大,辽宁南部和北部的中幼龄林未来将成为植被碳密度增长的高值区.在假设未来不造林的情景下,辽宁省森林植被碳储量上升缓慢,固碳速率下降较快;在无林地造林情景下,全省森林植被碳储量、固碳速率将明显提高.说明造林在增加森林植被碳储量和碳密度、提高森林的固碳速率中起到了重要作用. 相似文献
3.
生态资产与人类福祉密切相关,开展生态资产评估并定量区分气候和人类活动对生态资产变化的相对贡献,对于评估区域生态文明建设成效、生态补偿、干部离任的自然资产审计等均具有重要意义。在单位面积价值当量因子方法的基础上,重新定义了标准生态服务价值当量因子,并构建了一个能够定量区分气候变化和土地利用变化对生态资产变化相对贡献的方法,以北京市房山区为例,分析了2000年至2019年房山区生态资产的变化,以及气候变化和土地利用变化对生态资产变化的相对贡献,结果表明:(1)房山区2019年生态资产总价值177.14亿元。森林、草地、农田和湿地的生态资产分别占生态资产总价值的82.33%、11.76%、5.25%和0.095%。(2)房山在2000-2019年期间,生态资产总价值增加了2.275亿元,气候变化使得房山区的生态资产总价值增加了2.689亿元,而土地利用变化使得生态资产总价值减少了0.414亿元。(3)房山区生态资产西高东低,其中霞云岭乡生态资产总价值最高;琉璃河镇的生态资产增加最多,而拱辰街道下降最显著。过去20年是房山区社会经济快速发展的时期,由于气候变化和生态保护与修复使得生态资产增加,抵消了由于建设用地扩张所带来的生态资产损失。 相似文献
4.
由于人类活动影响,通过沉降和施肥方式进入生态系统的活性氮显著增加,其对土壤有机碳库产生重要影响。氮素利用效率(NUE)作为深入理解陆地生态系统碳氮耦合关系的重要参数,对NUE时空规律的研究不仅可以评估目前氮输入对陆地生态系统碳汇增加的贡献,同时也有助于预测未来氮输入情况下陆地生态系统的碳平衡。利用生态系统过程模型——CEVSA2模型的模拟结果,分析了东北地区氮输入情况下,土壤碳的氮素利用效率(SNUE)的时空变化规律及其影响因素,结果表明:(1)1961—2010年,氮输入的显著增加促进了土壤碳的蓄积,但SNUE显著下降;(2)森林的平均SNUE最高,农田最低;灌丛的下降速率最大,森林的SNUE变化趋势最不显著;(3)三江平原和长白山地区以及大小兴安岭的部分地区SNUE最大,其次是辽河平原、松嫩平原地区;内蒙古高原、呼伦贝尔高原地区以及大、小兴安岭的部分地区SNUE出现负值,说明在这些地区,外援氮输入抑制了土壤碳的蓄积;(4)氮输入的空间分异和不同生态系统响应氮输入的差异共同决定了SNUE及其变化的空间格局。该研究结果可为进一步分析不同区域氮促汇潜力和预测未来氮输入情景下的区域碳平衡提供参考。 相似文献
5.
植被降水利用效率(precipitation use efficiency, PUE)是反映生态系统水、碳循环相互关系的重要指标。该文利用GLOPEM-CEVSA模型模拟了青藏高原2000-2008年植被净初级生产力(net primary production, NPP), 以97个野外草地样点实测地上净初级生产力(above-ground net primary productivity, ANPP)对模拟NPP进行验证, 模拟NPP与ANPP线性显著相关(R 2 = 0.49, p < 0.001)。利用降水量空间插值数据, 分析了近9年青藏高原植被PUE的空间分布、主要植被类型的PUE及其与降水量之间的变化关系。结果表明: 2000-2008年青藏高原地区植被年平均PUE沿东南向西北递减, 降水量和气温对植被PUE有着重要的影响; PUE在不同植被类型间差异较大, 其中农田PUE最高, 高寒草甸PUE高于高寒草原。在不同降水区域植被PUE与降水量的关系不同, 降水量低于90 mm的区域, 植被PUE值最低((0.026 ± 0.190) g C·m -2·mm -1, 平均值±标准偏差)、波动最大(变异系数CV = 721%), 与降水量和气温不相关(p = 0.38)。降水量为90-300 mm的地区, 植被PUE较低((0.029 ± 0.074) g C·m -2·mm -1, 平均值±标准偏差)、波动较大(CV = 252%), 与降水量和气温显著相关(p < 0.001), 降水量和气温能够解释PUE空间变化的43.4%, 其中降水量的影响是气温的1.7倍。降水量为300-650 mm的区域占整个研究区的45%, 主要植被类型为高寒草原, 植被PUE较高((0.123 ± 0.191) g C·m -2·mm -1, 平均值±标准偏差), CV为155%; 植被PUE的空间变化与降水量和气温极显著相关(p < 0.001), 降水量和气温能够解释植被PUE空间变化的97.8%, 但以气温影响为主导, 其影响是降水量的1.5倍。降水量为650 mm的区域, 植被PUE达到最高(0.26 g C·m -2·mm -1)。降水量为650-845 mm的区域主要是西藏林芝地区, 植被以常绿针叶林为主, PUE最高((0.210 ± 0.246) g C·m -2·mm -1, 平均值±标准偏差)、波动最小(CV = 117%); 降水量和气温可解释植被PUE空间变化的93.1% (p < 0.001), 降水量的影响是气温的3.5倍, 但其影响为负。 相似文献
6.
基于B2气候变化情景数据, 利用大气-植被相互作用模式AVIM2, 模拟预测了1981-2040年中国成熟林植被和土壤固碳速率的时空变化特征及其对气候变化的响应。结果表明, 中国森林区域平均气温从1981年的7.8 ℃增加到2040年的9.0 ℃, 森林区域降水量略有增加。成熟林植被碳总量从8.56 Pg C增加到9.7 Pg C, 植被固碳速率在-0.054-0.076 Pg C·a-1之间波动, 平均值为0.022 Pg C·a-1。成熟林土壤碳总量从30.2 Pg C增加到30.72 Pg C, 土壤固碳速率在-0.035-0.072 Pg C·a-1之间波动, 平均值为0.010 Pg C·a-1。虽然研究时段内中国植被和土壤固碳总量均没有显著变化趋势, 但区域植被和土壤固碳速率对气候变化的响应具有显著空间差异。未来在气温增幅较大的东北和东南林区, 特别是在东北的长白山林区, 森林植被和土壤固碳速率将大大降低; 而在气温增幅不大的西南林区南部和其他林区, 植被和土壤固碳速率将提高。统计结果表明未来气候变暖不利于成熟林固碳。 相似文献
7.
1961-2010年中国区域氮沉降时空格局模拟研究 总被引:6,自引:0,他引:6
由于人类活动的干扰,近年来,通过沉降和施肥形式进入陆地生态系统的氮素持续增加,众多研究表明,中国已经成为继欧洲和北美之后的第三大氮沉降区。氮与陆地生态系统生物地球化学循环的一系列过程都相互联系,碳循环及其格局也受到氮的影响,因此大气氮沉降的变化受到广泛关注,探明区域大气氮沉降的时空格局对评估氮沉降对陆地生态系统碳循环的影响具有重要意义。构建了一个基于降水、能源消费和施肥数据的氮沉降时空格局模拟方法,通过与观测数据的比较说明该模拟方法能够较好地模拟氮沉降的时空变化,在此基础上,利用该方法模拟了1961-2010年中国区域氮沉降的时空格局。结果表明:(1)1961-2010年中国区域年平均氮沉降速率为0.81 g N m-2 a-1,由20世纪60年代的0.31 g N m-2 a-1增加到21世纪初的1.71 g N m-2 a-1,年增长率为0.04 g N m-2 a-1。总氮沉降量由20世纪60年代的2.85 TgN/a增加至15.68 TgN/a。(2)NHx-N的沉降速率大约是NOy-N的4倍,是主要的氮沉降形式。1961-2010年我国湿沉降平均速率为0.63 g N m-2 a-1,是干沉降速率(0.17 g N m-2 a-1)的3.63倍,是氮素进入陆地生态系统的重要途径。(3)在空间上,我国的大气氮沉降速率呈现出由东南向西北梯度递减的格局,华北、华中和东北的农田是氮沉降速率最大的区域,同时也是氮沉降速率增长最快的区域。 相似文献
8.
全球气候变化背景下,我国近地面臭氧浓度不断增加,已严重威胁到森林生态系统。但是,目前臭氧污染影响我国亚热带森林生物量的研究仍然具有较高的不确定性。本研究比较了不同模型和不同参数化方案评估的鼎湖山森林和林下草地生物量损失率的差别,比较了鼎湖山阔叶林和针叶林以及林下草地的生物量损失率与总初级生产力(GPP)损失率的一致性。2015—2016年臭氧污染造成的鼎湖山阔叶林生物量损失率为11.3%—11.69%,针叶林生物量损失率为3.97%—3.68%,草地生物量损失11.2%—14.6%;不同参数化方案估计的鼎湖山阔叶林的生物量损失率在9%—13%之间,针叶林的生物量损失率在3.68%—4.4%之间变化,草地在11.2%—14.6%之间。基于臭氧剂量响应关系模型估算的阔叶林GPP损失率为10%—12.6%,针叶林GPP损失率为1.81%—2.6%,草地GPP损失率为3.2%—3.3%。总的来看,鼎湖山阔叶林和针叶林的生物量和GPP损失具有较高的一致性,阔叶林生物量和GPP的损失率明显高于针叶林生物量和GPP的损失率。 相似文献
9.
青藏高原草地生物量大部分分布于地下,地下生物量在其碳循环研究中起着重要的作用.基于大规模野外样地调查数据,分析比较了青藏高原南北和东西样带上草地地下生物量与环境因子的相关关系,探讨了环境因子对地下生物量控制作用的区域差异.研究结果表明:对于所有采样点而言,青藏高原草地地下生物量的环境控制因素主要有土壤含水量、表层土壤有机碳和全氮含量.通过比较南北和东西样带研究结果发现,草地地下生物量与土壤含水量、土壤表层有机碳和全氮含量相关的显著性水平,在东西样带上明显高于南北样带.同时,东西样带上草地地下生物量与降水量有显著正相关关系,这种关系在南北样带上不显著,表明水分对东西样带草地地下生物量的控制作用较强.气温与南北样带草地地下生物量呈显著负相关,但与东西样带草地地下生物量相关不显著,由此说明环境因子对青藏高原草地地下生物量的控制存在显著区域差异. 相似文献
10.
利用cDNA-AFLP技术分析了茶树在干旱胁迫诱导下的基因表达差异,通过256对引物组合共获得27个差异表达片段(TDF),通过BLAST比对分析,按其功能分为转录因子、基础代谢相关蛋白、抗逆蛋白、信号转导蛋白,此外还有一些假设蛋白、未知蛋白和没有比对的基因片段。同时利用RT-PCR对片段GH2和GH15进行验证,表明GH2和GH15片段均受到干旱胁迫诱导表达。这些研究结果显示茶树在干旱胁迫下的逆境反应非常复杂,涉及多种代谢过程中的众多基因。 相似文献