简介:喀斯特山区生态系统的恢复和重建,已经成为决定西南地区环境、经济和社会能否持续发展的关键问题,其中植被的生态恢复无疑是极为基础和重要的环节之一,物种选择又是重中之重.通过互联网搜索、文献阅读和野外实地考察,针对喀斯特分布极广且石漠化最为严重的贵州省,本研究调查和分析了喀斯特山区植被生态恢复过程中所选择的物种分布现状,对其恢复效果进行了初步评价,希望能对西南喀斯特山区的生态恢复,尤其是对即将全面铺开的石漠化综合治理提供参考和建议.结果表明:在贵州省78个岩溶县(市、区)的328个地点,共调查收集到用于植被恢复的物种87种,其中生态林物种26种(主要是松、杉、柏、香椿、杨树和车桑子等),经济林物种47种,包括26种药用植物(太子参、天麻等)和其他21种经济林物种(茶、油茶、梨、桃、李、板栗等),另外有牧草14种(白花三叶草、黑麦草、紫花苜蓿等).这些物种聚集或零散种植在不同的喀斯特石漠化综合治理大区:A区(黔西高原山地)、B区(黔中丘原山地)、C区(黔东低山丘陵)和D区(无石漠化).就恢复效果而言,油茶、茶、中药材、花卉栽培及草地畜牧业均显示出了规模化、产业化发展的良好势头,板栗、核桃、花椒、桃、梨等经济林物种也在其生长适宜地取得了良好的生态和经济效益.然而,植被生态恢复中所营造的人工林,均存在树种单一、物种配置简单、经营粗放等问题,林分的整体功能和生态、经济效益较低,亟待进行改造;不同喀斯特石漠化综合治理区域也需要采取不同的物种配置措施.
简介:采用密闭室红外气体分析仪法(IRGA法)观测了中亚热带红壤侵蚀裸地植被恢复后不同季节土壤呼吸速率的日动态变化,并比较了IRGA法与碱吸收法(AA法)测定的土壤呼吸速率.结果表明:侵蚀裸地植被恢复后土壤呼吸速率日动态呈单峰曲线,与土壤温度的昼夜变化基本一致,最高值一般出现在午后13:00~17:00,最低值出现在凌晨3:00~7:00;植被恢复显著提高了土壤日呼吸速率,但明显降低了土壤呼吸速率日变化幅度;马尾松林对土壤呼吸速率日变化幅度降低程度高于板栗园和百喜草地,且对夏季的降低程度影响最大.而IRGA法和AA法测定的土壤呼吸速率具有显著的幂函数关系,AA法测定的土壤呼吸速率为IRGA法的27.5%~218%,平均为76.2%.当土壤呼吸速率较低时,AA法比IRGA法高估了土壤呼吸速率;反之,AA法则低估了土壤呼吸速率.
简介:对甘肃省张掖市黑河流域中游典型退化湿地植被特征进行了研究,分析了影响湿地植被退化的主要原因,探讨了研究区退化湿地的植被恢复技术。研究结果表明,研究区分布有植物45科123属196种,其中,禾本科(Poaceae)、菊科(Asteraceae)、藜科(Chenopodiaceae)和豆科(Leguminosae)包含的植物属较多,分别占研究区植物属总数的17.07%、9.76%、7.32%和7.23%。湿地植物群落的种类组成主要以广布性的湿生、盐生和中生植物为优势种,植物群落以盐生、湿生和沼泽型的植物群落为主。提出了采用天然湿地补水、湿地封育、人工种草和栽植湿地植物恢复技术,以及实施生态农业与“退耕还湿”等工程,进行湿地植被恢复。
简介:植被格局是指植被在生活空间中的位置和布局状况,是物种生物学特性和外界环境因子综合作用的结果。湿地植被在景观上总是沿着某个环境梯度呈较明显的带状分布特点,但是关于带状分布形成的机理目前还不是很清楚。大量事实表明,湿地植被格局不仅受制于湿地自身自然环境状况(包括非生物和生物因素),同时也取决于湿地植物种的生物学特性,并且受到人类干扰活动的影响。具体成因如下:非生物因素主要包括气候、地貌、水文和土壤等,这些因素通过对水、热、光和营养等因子的分配而在不同尺度上影响湿地植被的组成和分布,其中,水位和盐度梯度分别是淡水和盐沼湿地植被格局形成的主导因子。生物因素主要包括竞争和植食作用,高竞争力物种采用迅速繁殖和扩散的策略成为优势物种直接影响植被的分布,植食作用则可能通过改变植物间竞争关系而影响植物分布。物种生物学特性主要包括胁迫忍耐力及繁殖和定居能力等,如洪水忍耐力高的物种往往分布在最高水位的区域,繁殖和定居能力强的物种能使自身在复杂环境下取得竞争优势。人类活动可以通过改变湿地生态系统中的非生物因素和生物因素的相互关系来影响植被分布格局。针对当前研究的现状,今后的研究应在淡水湿地系统植被成因,生物因素如植物间相互作用以及植物自身关系的权衡对格局的影响,微生物作用对植被格局的影响,野外控制实验四个方面进一步加强。
简介:采用样线法结合样方法对北京汉石桥湿地自然保护区的湿地植被进行调查和分类研究。汉石桥湿地共有湿地植被2个植被型组、4个植被型、22个群系组、31个群系。对研究区主要植物群系进行多样性分析发现,莲(Nelumbonucifern)群系的Simpson多样性指数最高,而芦苇(Phragmitesaustralis)群系的Shannon—Wiener多样性指数和群系物种数最高。并对该湿地核心区2003年和2006年的主要湿地植被分布情况进行分析,结果表明,该湿地在2004年进行恢复工程的前后各区域土地利用和植被分布有较大变化,人为干扰及恢复工程是汉石桥湿地植被的分布变化的主要原因。针对目前的状况,保护区应该采取保障水源,营造不同的生境类型和保护湿地动植物资源等方法,维持湿地物种多样性和生态功能的稳定。
简介:岩溶生态系统是一种脆弱的生态系统,植被类型与盖度成为岩溶环境中最重要、最敏感的自然要素。介绍了以重庆岩溶地区为对象,利用气象和NDVI数据,采用相关分析等方法探讨了植被对气候变化的响应。结果表明:(1)在多年平均水平上,气候对重庆岩溶植被生态系统起着比降水大的作用;在植被生长的年际变化方面,气温和降水对植被生长起着大致相反的趋势。(2)年际变化方面,气温和降水对植被生态系统的生长起着大致相反的作用。一般来说,气温与NDVI之间的关系为正相关。(3)植被指数的动态变化受气候波动的影响较大,近20a来,总体呈增加的趋势。可为岩溶生态系统恢复和重建提供科学依据。
简介:用大气植被相互作用模式(AⅥM)模拟了全球陆地植被的净初级生产力(NPP)。AⅥM由相互耦合的两部分组成:物理过程,包括陆地表面水分和能量在土壤、植被与大气之间的传输;以及生理生态过程,如:光合、呼吸、干物质分配、凋落和物候等。全球的植被分为13类,土壤按质地分为6类。用EMDI提供的全球1637个包括不同植被类型的NPP观测点数据对模型进行了检验。NPP模拟的结果表明:全球陆地植被的平均NPP为405.13gCm-2yr-1,不同植被类型的平均NPP变化范围在99.58gCm-2yr-l(苔原)到996.2gCm-2yr-l(热带雨林)之间。全球年总NPP为60.72GtCyr-l,其中最大的部分为热带雨林,15.84GtCyr-1,占全球的26.09%。最大的碳汇是在北半球的温带。模式模拟的NPP在全球的空间和季节分布是合理的。
简介:利用MM5模式对云南两个具有代表性的强降水过程进行高分辨率模拟,通过下垫面植被的敏感性试验,考察云南气候要素(降水、温度、湿度、风等)对下垫面植被状况的敏感性,从而达到了解自然环境及人类活动在云南天气、气候及气候变化中的作用与影响,以期提高对未来天气、气候变化、环境变化及其对人类社会发展影响的预测和评估能力。试验结果表明,下垫面植被状况的改变对云南气候要素值的影响非常明显,这种影响一般在近地面至700hPa之间;下垫面植被覆盖率的锐减,使云南降水范围、降水量、空气湿度急剧减小,温度、风力、蒸发能力、干旱指数迅速增大,加剧了云南的干旱化和沙漠化,最终将导致云南的天气气候和环境生态系统偏离本来的平衡状态和演变过程。但下垫面植被状况的改变对降水中心、冷(暖)中心、干(湿)中心位置影响不大。
简介:于2007年8月,采用样方法对新疆艾比湖湿地植物进行了调查,并应用Х^2检验、Pearson相关分析、Spearman秩相关分析对艾比湖地区野生湿地植物群落不同生活型主要种的种间关系进行了检验,共分析了19个种,共171个种对间的相关关系。结果表明,艾比湖湿地植物的种间关系中呈显著或极显著相关的种对数占种对数量的22.2%,种间联结主要为正关联。其中,同种生活型层内,草本层种间关联系数较大;不同生活型内,灌木层与草本层的优势种种间关联系数较大。调查情况表明,艾比湖湿地群落处于退化状态,群落内植物种以草本、灌木为主。其中,灌木对于该保护区内群落结构的保持有重要的作用,对草本层的生存产生有利的影响,群落内小斑块多呈灌一草结构。
简介:根据野外70个样方的调查数据,运用2×2列联表的X^2检验方法、Pearson相关系数和Spearman秩相关系数检验,研究了山西壶流河流域湿地植被33种优势种,共528个种对的种间关联和相关关系。结果表明X^2检验有209个种对呈正相关,其中极显著正相关种对16个(n=70,P〈0.01),显著正相关种对21个(n=70,P〈0.05),共占总对数的7.01%;317个种对呈负相关,其中显著负相关种对3个(n=70,P〈0.05),占总对数的0.57%;2个种对不相关,正负相关比为0.6593,显著种对共占总对数的4.54%;Pearson相关分析中极显著相关的种对有20个(n=70,P〈0.01),显著相关的种对有11个(n=70,P〈0.05),全部为正相关,共占总对数的5.87%;Spearman秩相关系数检验207个种对呈正相关,其中极显著的种对有34个(n=70,P〈0.01),正相关显著的种对有22个(n=70,P〈0.05),共占总对数的10.61%,321个种对呈负相关,负相关显著的种对16个(n=70,P〈0.05),占总对数的3.03%,正负相关比为0.6448,显著种对占总对数的7.20%,群落优势种种间多呈不显著关联。按照33个优势种对环境的适应方式和主导生态因素,它们被划分为3个生态种组:水烛生态种组(Typhagroup)、鹅绒委陵菜生态种组(Potentillagroup)和赖草生态种组(Leymusgroup)。