气候变量对兴安落叶松林碳密度变化的影响

【目的】确定气候、土壤、地形、植被多样性和林分因子对兴安落叶松林碳密度变化的影响。【方法】基于大兴安岭兴安落叶松林野外调查数据,利用AMOS软件构建兴安落叶松林碳密度与影响因子间的结构方程模型,确定影响兴安落叶松林碳密度变化的主要影响因子;基于主成分和相关分析,建立主要影响因子与林分碳密度变化的关系。【结果】林分因子和植被多样性对乔木、灌木层的碳密度变化为正影响,气候、土壤和地形对乔木、灌木层的碳密度变化为负影响;除植被多样性对草本层的碳密度为正影响外,其余的影响因子均对草本层的碳密度为负影响。气候对兴安落叶松林碳密度变化的影响最大,其对乔木、灌木和草本层的碳密度的总影响系数分别是-0.814、-0.386、-0.486,直接影响系数分别是-0.77、-0.48、-0.43,间接影响系数分别是-0.044、0.091、-0.056。根据气候与兴安落叶松林碳密度的量化关系,得出林分碳密度随气候变量的增加而减少。【结论】兴安落叶松林碳密度变化主要受到气候变量的制约,而林分因子对林分碳密度变化影响最小。今后在研究林分碳密度变化时,要考虑气候因素的影响。在应对未来气候变化背景下,深入理解森林植被碳密度的动态变化及其与气候变化之间的耦合作用有着重要的指导意义。

基于Biomod2组合模型的我国山杨潜在分布区研究

【目的】通过探究环境变化对山杨(Populus davidiana)分布的影响,为山杨资源的保护和开发提供理论支撑。【方法】根据山杨的134条地理分布数据,结合18个气候、土壤及地形因子,基于Biomod2软件包构建组合模型,模拟我国山杨潜在分布区在未来3种气候条件模式下的空间分布格局变化,并确定影响山杨分布的主要环境变量。【结果】我国山杨当前潜在适生分布区主要位于400 mm等降水线两侧较高纬度或较高海拔地区,总面积约为1560340.9 km^(2),约占我国陆地面积的16.2%,其中大兴安岭、长白山、太行山、秦岭、祁连山南麓、横断山、云贵高原等地区为山杨高度适生区;在未来气候条件下,山杨适生区整体呈向西南方向收缩趋势,生境适宜度总体呈下降趋势;影响山杨分布主要环境变量为最热月最高气温、年降水量和海拔;基于5个最优单一模型构建的组合模型比单一模型对山杨适生区预测结果更好,训练集平均受试者工作特征曲线下面积和真实技巧统计值分布为0.91和0.73,预测准确度较高。【结论】我国山杨空间分布格局主要受水热条件影响,海拔也是影响山杨分布的重要因素。在未来气候条件下,山杨分布区面积将随气候变暖的程度逐渐减少。以山杨作为用材林和生态公益林树种进行造林时,造林地点应选择未来生境适宜度变化不大的地区,以降低未来由于气候变化造成的损失。

结构方程模型在兴安落叶松林生长中的应用

【目的】通过结构方程模型,确定气候、土壤和海拔对兴安落叶松林生长指标的影响以及路径关系。【方法】选取年平均气温、年平均降水量、太阳辐射、土壤全氮含量、土壤有机碳密度和海拔作为影响因素,探究兴安落叶松地上生物量、地下生物量、树高与这些影响因素的关系,并利用AMOS 21.0软件构建衡量兴安落叶松生长的3个指标与气候、土壤和海拔的结构方程模型。【结果】兴安落叶松的地上生物量、地下生物量随着海拔、年平均降水量的增大呈现先增大后减少的趋势,树高随着海拔的增加而增加。地上和地下生物量随着土壤有机碳密度的增加而增加。海拔对兴安落叶松生长的总效应系数为0.200且是正向效应,海拔对兴安落叶松生长的直接效应(0.224)大于间接效应(-0.024);气候因子对兴安落叶松林生长的总影响系数为-0.771且是负向效应;土壤因子对兴安落叶松生长的总影响系数为-0.216,其对兴安落叶松林生长起到一定的抑制作用。【结论】根据结构方程模型的路径系数,气候因子的总影响系数绝对值最大,其次是土壤和海拔,兴安落叶松林静态生长主要受到气候因子的制约。