西南喀斯特地区生物防火阻隔带建设初探——以贵州省毕节市为例

在现有森林防火建设基础上,毕节市紧紧结合国家政策导向、支持方向、资金投向,实施生物防火阻隔带建设,进一步提升和完善林火阻隔系统,补齐当前森林草原防火重要基础设施存在的突出短板,有效制止林火蔓延,减少森林火灾所造成的影响和损失,对西南喀斯特地区生物阻隔带建设,推进森林防火治理建设和发展具有重要作用。

气候变化对贡嘎山森林原生演替影响的模拟研究

林窗模型是研究森林生态系统对全球气候变化响应的有效工具。应用贡嘎山森林演替模型(GFSM)模拟气候变化对贡嘎山东坡冰川退缩和泥石流迹地森林演替过程的影响,并根据IPCC第4次评估报告,选择最具代表性的3种气候变化情景(B1、A1B和A2),比较分析了不同情景下森林树种组成、优势树种径级结构和林地土壤碳氮动态特征。结果表明:维持目前气候状况不变时,贡嘎山东坡冰川退缩和泥石流形成的迹地,经过典型的川滇柳、冬瓜杨和桦树先锋群落演替阶段,最终将恢复为冷杉林。若气候变化情景(A1B和A2)发生,繁殖能力和耐性较强的树种,如高山松和桦树,可能取代喜冷湿环境的冷杉,成为这一地区的优势树种。届时,森林生物量和土壤碳氮含量将随优势树种的改变而下降。不同气候情景之间的模拟结果存在一定的差别,若B1情景发生,迹地还会恢复为冷杉林,但是其抗干扰能力和稳定性明显下降。总之,无论哪种气候情景发生,都将不利于冷杉林的恢复和更新。

我国西南地区氮沉降量不同的森林小流域中土壤自然^(15)N丰度的分布特征

稳定性同位素^(15)N自然丰度法近年来在生态系统氮素循环研究中发挥了和正在发挥着极为重要的作用。在森林生态系统中,自然^(15)N丰度值是氮循环转换的综合结果,被有的研究者用作生态系统氮饱和状态的指示指标。在本研究中,我们测定了我国西南三个典型森林小流域的植物和土壤的自然^(15)N丰度值,并进行了比较。植物的自然^(15)N丰度值的变化范围为-5.0‰～2.7‰,土壤自然^(15)N丰度值的变化范围为从有机层的-6.9‰增加到矿质土壤的6.9‰,这些值的变化范围和温带森林生态系统的自然^(15)N值的变化范围没有明显的区别。在土壤表层,鹿冲关和铁山坪的自然^(15)N丰度值是明显低于雷公山流域的。在缺氮的鹿冲关流域,土壤表层低的^(15)N丰度值表明了该流域比较封闭的氮循环状态,而在氮相对饱和的铁山坪流域表层土壤并没有出现^(15)N富化,这可能是由于大量^(15)N贫化的氮沉降输入的结果。这些结果表明,土壤的^(15)N丰度值在我国西南部并不一定能单独作为森林生态系统氮饱和程度的指示指标,但土壤和植被的δ^(15)N值对于理解当地森林生态系统的氮循环具有一定的意义。

西南林区森林火灾火险预报模型评价研究

森林火灾火险预报模型是林火预防的主要技术手段,目前国内的火险预报模型主要针对东北林区构建,而作为全国第二大林区的西南林区迫切需要在本区域选用和构建预报效果较好的火险预报模型。本研究收集整理了国内目前主流的火险预报模型,并利用麒麟区防火办辖区内2013-2015年的实际林火资料对这些模型进行了试报,根据测报结果进行模型评价研究。研究结果表明,"全国森林火险天气等级"适用于西南林区的森林火险预报。本研究结果还可为构建该区域的本土火险预报模型提供参考。

云南热带雨林:特征、生物地理起源与演化

云南热带雨林具有与东南亚低地热带雨林类似的群落结构、生态外貌特征和物种多样性,是亚洲热带雨林的一个类型。它的植物区系组成中有90%的属和多于80%的种为热带分布成分,其中约40%的属和70%的种为热带亚洲分布型,它含属种较多的优势科和在群落中重要值较大的科也与亚洲热带雨林相似,是亚洲热带雨林和植物区系的热带北缘类型。云南西南部、南部与东南部的热带雨林在群落结构和生态外貌上类似,但在南部与东南部之间有明显的植物区系分异,它们经历了不同的起源背景和演化历程。云南的热带雨林在很大程度上由西南季风维持。喜马拉雅隆升导致西南季风气候形成和加强,在云南热带局部地区产生了湿润气候,发育了热带雨林植被。现在的云南热带雨林里或其分布地区有落叶物种或热带落叶林存在,这不仅是季节性气候的影响,推测在晚第三纪或第四纪更新世云南热带地区曾经历了干旱气候。云南热带雨林的分布主要受制于局部生境,并非地区性气候条件。

贵州高原型喀斯特次生林C、N、P生态化学计量特征与储量

选取贵州高原型喀斯特次生常绿落叶阔叶混交林为对象,对其生态系统各组分碳(C)、氮(N)、磷(P)生态化学计量特征进行了研究,并全面估算了其生态系统C、N、P储量。结果表明,N、P含量在各树种和各器官(干、皮、枝、叶)之间表现出较大的变异,而C含量在各树种和各器官之间变异较小。C/N和C/P表现为叶片最高,树干(乔木)/枝干(灌木)最低,N/P在各器官间差异不显著(P>0.05)。凋落物和木质残体的N/P显著(P<0.01)高于植物活体。土壤C、N、P含量均随土壤深度的增加而降低,最表层(0—10 cm)土壤的C、N、P含量及N/P显著(P<0.05)高于深层土壤;C/N和C/P在各土层间差异不显著(P>0.05)。高原型喀斯特次生常绿落叶阔叶混交林的生态系统C、N、P储量分别为172.42 Mg/hm2、5.24 Mg/hm2和1.19 Mg/hm2。大部分森林C(54.69%)、N(84.46%)、P(97.26%)存储于土壤中。与非喀斯特森林相比,喀斯特森林植物叶片N、P含量低,土壤C含量高,生态系统C、N、P储量低。

贵州高原型喀斯特森林土壤线虫密度特征

土壤线虫研究是了解复杂地下生态系统生态过程和功能的窗口之一。中国西南喀斯特森林土壤线虫研究数据匮乏。选择贵州省中部高原型喀斯特常绿落叶阔叶混交林为研究对象,利用淘洗-过筛-蔗糖离心分离法对其土壤线虫密度特征和关键限制土壤因子进行了初步探索。结果表明,该喀斯特森林土壤线虫密度平均为207.44条/100 g干土。土壤线虫密度随土壤深度的增加而显著降低(P<0.05)。土壤理化性质、微生物生物量和线虫密度均表现出较高的异质性。相关分析表明,土壤含水量、微生物生物量碳、微生物生物量氮、有机碳、全氮和全磷含量是限制喀斯特森林土壤线虫密度的关键土壤因子。与非喀斯特森林相比,喀斯特森林土壤线虫密度较低。本研究可为中国西南喀斯特地貌类型区复杂地下生态系统生态过程和功能研究提供基础数据。

人工林植被细根防蚀拦沙作用的有效性

选择我国西南山地典型人工林为对象,调查全山坡人工林的植被盖度及根系密度,利用137Cs示踪技术确定人工林坡地土壤侵蚀速率,探讨人工林坡地植被盖度及其细根与土壤侵蚀的关系。结果表明:整个人工林坡地表现为严重土壤侵蚀,侵蚀速率达25.25t/(hm2·a)。不同类型植被覆盖下土壤侵蚀再分布速率为祼地(-36.32t/(hm2·a))<乔木(-0.57t/(hm2·a))<灌木(0.53t/(hm2·a))<草(0.60t/(hm2·a))。回归分析表明,人工林坡地土壤侵蚀速率与植被盖度无显著相关性,土壤侵蚀速率随<1mm的植被细根密度的增加而降低,二者之间呈显著负相关关系(P<0.01),但与>10mm径级的植被粗根密度没有显著相关性。人工林地植被细根控制土壤侵蚀的有效性可以用植被细根密度与土壤再分布速率的关系方程来定量评价。当植被细根密度为60～100g/m2时,可以看作人工林植被防蚀拦沙的有效根密度。结果表明,植被细根在控制坡地土壤侵蚀比植被盖度更为重要。因此,禁牧保护植被细根是控制人工林地土壤侵蚀与土地退化的有效措施。

西南地区寒温性针叶林乔木对气候变化的响应

为研究中国西南地区寒温性针叶林地理分布对气候变化的响应,以西南地区20种寒温性针叶林主要乔木树种地理分布数据为依据,通过最大熵(MaxEnt)模型和地理信息系统,结合气候、地形、土壤等环境因子,预测各乔木树种在未来(2070年)气候变化下的潜在适生区动态并分析潜在分布区的环境特征,旨在为气候变化下寒温性针叶林资源保护及可持续经营提供理论参考。结果表明,1)20个树种的地理分布模型的AUC值均>0.85,表明模型预测精度较高。2)2070年BCC-CSM2-MR模式SSPs126和SSPs245情景下,20种寒温性针叶林适生区整体呈现向高纬度、高海拔迁移的趋势;其中,苍山冷杉、冷杉、长苞冷杉、急尖长苞冷杉、鳞皮冷杉、大果红杉、云杉、丽江云杉、川西云杉、西藏云杉和青杄的潜在适生分布区均呈现扩张趋势,锡金冷杉、巴山冷杉、岷江冷杉、祁连圆柏、大果圆柏、麦吊云杉、青海云杉和紫果云杉的潜在适生区呈现缩小趋势,而川滇冷杉潜在适生区变化最小。3)寒温性针叶林地理分布的6个主导环境影响因子及范围依次为:海拔(1283~4800 m)>降水量(389~1623 mm)>气温的季节性(446~1073)>坡度(2°~34°)>等温性(30~52)>最冷月最低气温(-20~3℃)。

三种气温插补方法在中国西南地区的应用分析

观测数据的插补是提升气象数据完整性、恢复缺失数据真实性的重要手段。本文采用标准序列、空间回归和随机森林3种插补方法,对中国西南地区5个主要气候区地面气象观测站日平均气温序列数据以及犍为和北碚2个百年站月平均气温序列数据进行插补试验,并选用平均绝对误差、均方根误差以及插补值与观测值偏差分别在±0.8℃和±0.5℃区间的样本占比(P0.8、P0.5)等4项指标对插补结果进行评估。结果表明:3种方法对中国西南地区5个气候区站点气温日均值与2个百年站气温月均值插补效果较好,且空间回归方法的插补精度高、适用性最好,在5个气候区的插补精度都高于其他两种方法,在地形较为平坦的四川盆地P0.8约0.90,在地形最为崎岖的川西南滇北山地P0.8也在0.60以上,地形对气温插补精度影响明显。选取最优参考站数可有效降低插补误差,2个百年站95%以上的月平均气温样本插补误差可控制在±0.5℃以内。

基于机器学习的西南地区遥感干旱监测与评估

由于干旱的复杂性和影响因素的多样性,对干旱的准确监测仍然面临许多问题,尤其是西南地区的干旱日益频繁和加重,且形成和致灾过程有一定特殊性,而传统干旱监测方法已无法满足区域干旱监测的要求,因此需要更为科学的监测方法和手段。由于机器学习可以将多种致灾因素综合考虑来建立干旱监测综合模型,无疑为干旱监测提供了一种新的技术手段,因此本文利用2010-2019年多源遥感数据以及1980-2019年气象站点数据,首先构建随机森林模型对西南地区的地表温度进行重建补充,然后构建XGBoost监测模型对西南地区的干旱进行了监测与评估验证。结果表明:(1)随机森林训练集、测试集重建的陆地表面温度LST与站点观测值的相关系数均超过0.9,达到显著相关;LST重建值与遥感监测值空间分布类似,数值接近于气象站点观测值;(2)XGBoost模型训练集、测试集的监测值与站点标准化降水蒸散指数(Standardized Precipitation Evaportranspiraton Index,SPEI)计算值相关系数均超过0.86,相关关系显著;监测值与计算得到的SPEI值的干旱等级总体一致率超过85%;(3)XGBoost模型监测值与气象干旱综合指数MCI值干旱等级总体一致率在67.88%以上,较为一致;各月一致率均超58%,其中9月一致率最高为75.07%,2月一致率最低为58.26%;(4)模型监测各个季节旱情与实际旱情基本一致,能够较好地反映出西南地区的干旱空间分布及旱情。