基于全球数据库的森林土壤呼吸模型研究

森林土壤呼吸在陆地生态系统的碳平衡中发挥了重要作用,准确估算森林土壤呼吸量对于了解陆地碳平衡的变化至关重要。这项研究以全球气候数据、全球森林土壤呼吸数据库为基础数据,通过开发人工神经网络(ANN)模型建立由年平均气温(MAT)、年平均降水(MAP)、森林类型驱动的土壤呼吸模型,预测全球森林土壤呼吸变化。模型估算的结果表明,从1960年到2017年,全球森林平均年土壤呼吸量为40.10±0.48 PgCyr",全球森林土壤对全球土壤呼吸的贡献在40.9%-49.8%之间。人工神经网络模型预测的准确度达到0.63,进一步改善了全球森林土壤呼吸模型预测的精度。

全球环境变化对森林土壤呼吸的影响

森林土壤呼吸是陆地植物固定CO2后又释放CO2返回大气的主要途径,是与全球变化密切相关的一个重要过程。较全面地综述全球变化条件下,全球变暖、CO2浓度上升、N沉降和森林采伐对土壤呼吸的影响。全球增温可能导致土壤向大气中释放更多的CO2,大气CO2浓度的上升将增加土壤中CO2的释放量,同时也将通过提高植被生产力促进土壤的碳吸存。在CO2浓度上升和全球变暖相互作用下,土壤是碳的净"源"还是"汇"尚不完全清楚。N沉降和森林采伐对森林土壤呼吸既有增强作用,也有抑制作用。综合来看,全球变化对森林土壤呼吸的作用仍有很大的不确定性。

基于最大熵模型的全球森林土壤呼吸模拟分布研究

在森林土壤呼吸研究中,温度和降水是众多研究中公认的对土壤呼吸影响最大的环境因子。本文以全球气候数据、全球森林土壤呼吸数据库为数据来源,通过最大熵模型模拟分布,得出森林土壤呼吸年平均速率与年平均温度、年平均降水量均呈极显著正相关关系,年平均气温贡献率高于年平均降水量贡献率,森林土壤呼吸年平均速率出现极值的年平均气温、年平均降水量范围分别为25~29℃、3000~4200mm,最大熵模型的AUC值为0.73,可较准确地应用于全球森林土壤呼吸年平均速率的分布模拟。

森林经营措施对土壤呼吸的影响机理

全球变暖是当今世界最热的环境问题之一,其主要原因是大气中CO2浓度剧增。而森林土壤呼吸占生态系统呼吸总量的60%～90%,是全球碳循环的一个关键组成部分。文中综述主要森林经营措施对土壤呼吸造成影响的程度及方向,详尽总结采伐、林地施肥、土壤改良、凋落物移除和火烧等措施对土壤呼吸影响的国内外相关研究。