青藏高原总初级生产力估算的模型差异

陆地生态系统总初级生产力(GPP)反映了植被通过光合作用固定大气中CO2的能力,是碳循环中的一个关键变量。光能利用率(LUE)模型在模拟GPP时空变化方面具有很大的潜力,但不同的LUE模型模拟的GPP存在很大的差异。首先以遥感数据驱动7个LUE模型(CASA、CFIX、CFLUX、EC-LUE、MODIS、VPM和VPRM)模拟青藏高原2000年至2010年的GPP,然后用涡度通量站的观测数据验证7个LUE模型在青藏高原的适用性,并比较不同模型模拟的青藏高原GPP的差异。结果表明:CASA模型和CFLUX模型低估了青藏高原的GPP,MODIS高估了青藏高原的GPP,CFIX模型的模拟值与观测值的相关性较低,EC-LUE模型、VPM模型和VPRM模型能够较好地模拟青藏高原的GPP;不同模型模拟的青藏高原年均GPP总量差异明显,最大值为958.74TgC·a^(-1)(MODIS),最小值为253.86TgC·a^(-1)(CASA模型);7个LUE模型模拟的青藏高原GPP总量在2000年至2010年均呈递增趋势;虽然7个LUE模型模拟的青藏高原GPP都呈现自西北向东南逐渐递增的趋势,但不同模型的年均GPP和GPP年际变化的空间分布格局都存在明显差异。环境要素(气温、辐射和水分)对GPP的调控作用,不同模型的空间分布格局也存在较大差异。植被状况是影响GPP模拟的重要参数,GPP与植被指数的相关性都很高,显著正相关的比例为47.33%~71.17%。

基于16S rRNA测序技术的青藏高原河流细菌群落多样性

近年来由于气候变化和人类活动等影响,我国青藏高原生态系统面临退化风险.微生物作为河流生态系统的重要组成部分,能够反映流域的总体变化,是生态系统健康程度的指示器.为调查青藏高原河流生态系统的细菌群落多样性和组成特点,于2021年7月在青藏高原地区的黄河、长江、澜沧江、怒江、雅鲁藏布江和柴达木盆地流域进行大范围水样采集,共收集样品65个,并基于16S rRNA技术对样品中细菌进行测序分析.结果表明,共检测出的细菌群落涵盖65门1311属,各流域α多样性指数较高,说明青藏高原河流细菌的丰富度和多样性均处于较高水平.其中,表征物种丰富度的Chao指数和OTU richness指数均与SRP/TP的值有极显著负相关关系.门水平优势类群主要有变形菌门(Proteobacteria)、拟杆菌门(Bacteroidota)、放线菌门(Actinobacteriota)和蓝细菌门(Cyanobacteria);纲水平优势类群主要有γ-变形菌纲、拟杆菌纲和α-变形菌纲;属水平优势群主要有Flavobacterium和Limnohabitans.通过主坐标分析(PCoA)和置换多因素方差分析(Adonis)表明,细菌群落组成在青藏高原各流域间有极显著差异.典范对应分析(CCA)说明:电导率、pH、流域平均归一化植被指数、溶解性硅、溶解性有机碳、流域平均坡度、河网长度、流域面积、灌木面积占比和流域平均海拔对细菌群落产生显著影响.其中,电导率是青藏高原河流细菌群落分布的最大影响因素.该结果为认识青藏高原流域细菌群落的组成,识别影响细菌群落多样性的环境因子提供了基础资料.