三江源高寒草甸不同退化阶段植被和土壤呼吸特征

通过监测三江源玛沁县高寒草甸2017年度植被特征及土壤呼吸通量, 探讨了不同退化阶段植被群落、 土壤呼吸特征及其协同关系, 并分析了土壤呼吸的温度敏感性。结果表明： 随着高寒草甸退化程度加剧, 禾本科植物重要值降低, 毒杂草显著增加（P<0.05）; 植被盖度、 物种数、 多样性指数显著下降（P<0.05）, 重度退化阶段的地上生物量比轻度、 中度退化阶段降低了25.36%、 22.37%（P<0.05）; 在中度退化条件下, 均匀度指数和地下生物量显著增多（P<0.05）。在各退化阶段, 土壤呼吸年内均呈单峰式变化过程, 表现出生长季高、 非生长季低的特征, 植物生长旺季（7 - 8月）最高, 且与5 cm深度处土壤温度之间呈显著指数关系（P<0.05）; 2017年轻度退化、 中度退化和重度退化阶段的土壤呼吸碳排放总量分别为626.89 gC·m^-2、 386.66 gC·m^-2、 393.81 gC·m^-2; 同时, 土壤呼吸与植被群落演替具有显著的协同性, 随着退化程度加剧土壤呼吸速率下降。轻度退化、 中度退化、 重度退化阶段土壤呼吸的温度敏感性系数（Q₁₀）分别为2.82、 3.54和2.35, 表明中度退化条件下的温度敏感性最强, 重度退化条件下最弱。     

新疆阿克苏河上游高寒草甸蒸散发观测与估算

蒸散发是水循环的关键环节, 是水量平衡的重要组成部分. 由于在高寒山区进行长期野外观测的难度较大, 导致对区域实际蒸散发的认识不清, 从而无法明确区域水资源分配与不同植被的生态水文功能. 在天山山区, 高寒草甸占其总面积近15%, 其对降水的调节作用巨大, 但目前高寒草甸的实际蒸散发量多用潜在蒸散发进行推算, 缺少实际观测数据. 2012年10月-2013年9月, 利用3个小型蒸渗仪观测了阿克苏河上游科其喀尔冰川综合考察站附近山区的高寒草甸的实际蒸散量, 并尝试利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)估算实际蒸散发. 结果表明:研究区高寒草甸全年内实测蒸散量511.3 mm, 日均蒸散量为1.4 mm·d^-1; 在不同时期, 蒸散量变化剧烈, 冻结期、生长前期、生长期和生长后期的蒸散量分别为53.9、41.0、363.8和52.6 mm, 分别占全年蒸散量的10.5%、8.0%、71.2%和10.3%. 最小二乘支持向量机对实际蒸散发的估算精度较高, 对观测资料相对缺乏的高寒山区来说, 不失为一种较好的估算蒸散发方法.     

高寒草地植被覆盖变化对土壤水分循环影响研究

土地覆盖变化对流域水平衡的影响是流域水学和生态水学研究的关键问题之一。以黄河源区两个典型小流域为研究对象，通过对流域不同植被类型与植被覆盖土壤的水分含量、入渗过程、蒸散发特征的测定，研究了高寒草地植被覆盖变化对土壤水分循环的影响．结果表明：广泛分布于青藏高原河源区的高寒草甸草地，植被覆盖度与土壤水分之间具有显的相关关系，尤其是20cm深度范围内土壤水分随植被盖度呈二次抛物线性趋势增加；在保持其原有的植物建群和较高覆盖度时，土壤上层具有较高持水能力，降水通过表层向深层土壤的渗透速度缓慢，且具有较均匀的土壤水分空间分布，水源涵养功能明显；高寒草甸草地退化后的高山草甸土壤趋于干燥，持水能力减弱，即使进行人工改良以后，土壤水分含量与持水能力也不会有明显改善．保护河源区原有高寒草甸草地对于河源区水过程意义重大。     

海北高寒草甸生态系统定位站辐射气候特征

以2000-03到2001-02的辐射观测资料,分析了海北高寒草甸生态系统定位站地区辐射及各分光辐射的变化特征,将为高寒草甸生态系统的物质循环、能量流动、草地生产力形成机制等问题的研究提供科学依据。结果表明:海北站区Eg、Er、UV、PAR、NIR和En具有明显的日、年变化,年内其总量分别达6 278.867 M J/m2、1 515.139 M J/m2、311.242 M J/m2、2 576.777 M J/m2、3 397.404 M J/m2和2 542.950 M J/m2,其中在植物生长期的5~9月分别为3 181.215 M J/m2、698.021 M J/m2、165.955 M J/m2、1 133.965 M J/m2、1 673.871 M J/m2和1 668.805M J/m2。年内Er、UV、PAR、NIR和En占Eg的比例分别为0.242、0.048、0.410、0.540和0.410,在植物生长期分别为0.219、0.052、0.413、0.528和0.527。对Eg和PAR提出了下列形式的模拟求算式:Eg=Eg0(0.0897 0.9768S/S0)和PAR=-3.804 4 0.417 7Eg,模拟效果较好,可利用有关常规气象观测资料进行估算。     

青藏高原高寒草甸优势植物种对大气甲烷行为分异机制

采集青藏高原高寒草甸15种优势植物进行室内沙培实验,利用静态箱-气相色谱法测定其甲烷通量,以确定其对大气甲烷的源汇效应;对植物体实施横切、纵切处理,研究植物甲烷排放的机制.结果显示:8种植物为大气甲烷的源,多为草本植物,7种为大气甲烷的汇,多数灌木植物吸收甲烷;横切、纵切处理对于植物甲烷释放速率的影响显著(p＜0.05),释放甲烷的植物中5种植物纵切后甲烷释放速率增加,增幅10.9％～ 244.06％,6种植物横切后甲烷释放速率增加,增幅27.04％～37.44％,灌丛植物在横切、纵切处理后甲烷通量都呈降低的趋势;对植物纵切处理后甲烷释放速率显著高于未处理与横切处理后植物甲烷释放速率,推测是由于几种处理间对于植物维管束处的气腔破坏程度不同造成的;温度对于植物的甲烷行为影响显著(p＜0.05),随着温度的升高植物甲烷的源/汇效应均呈现增加趋势,甲烷源植物Q10=1.75,甲烷汇植物Q10 =1.44.     

旅游干扰对纳帕海湖滨草甸湿地土壤水文调蓄功能的影响

在野外调查和室内分析的基础上,研究了旅游干扰对纳帕海湖滨草甸湿地土壤蓄水功能和水文调节能力的影响。结果表明,旅游干扰对草甸湿地表层土壤环境的破坏作用显著。随着旅游干扰强度增加,草甸湿地0～20cm表层土壤容重显著增加,孔隙度减小,土壤持水能力急剧下降,以未受旅游干扰作为参照,在轻度、中度和重度干扰下草甸表层土壤饱和持水能力分别下降了10%、48%和75%,表明土壤蓄水功能在高强度旅游干扰作用下退化显著。未受旅游干扰区草甸湿地土壤有效调蓄水空间、非毛管孔隙度、初渗速率和稳渗速率分别为1897g/kg、44%、3.14mm/min和1.92mm/min,在重度干扰作用下分别下降了77%、43%、94%和96%,高强度旅游干扰作用下草甸湿地土壤水文调蓄功能显著退化。     

青藏高原的明珠——若尔盖草原

若尔盖草原地处四川、甘肃、青海三省相交处。由若尔盖、阿坝、红原、羌塘四县组成,为中国五大草原之一,面积35600多平方公里,是以畜牧业为主的藏族聚居地。这里的地表由草甸草原和沼泽组成。草原地势平坦,一望无际。     

青藏高原高寒草甸层带

高寒草甸是高原上适合高寒草甸形成的气候层带在其下垫面上“投影”的产物 .在垂直带中 ,高寒草甸分布的上下限是上述气候层带上下限的指示 .高寒草甸下限分布趋势面与高原基面趋势面相交的闭合曲线区是高寒草甸在高原上水平分布的范围     

青藏高原多年冻土区不同草地类型生态系统呼吸季节差异性

研究多年冻土区不同草地类型及季节生态系统呼吸,对理解青藏高原碳源汇关系及其对气候变化响应具有重要意义。在青藏高原风火山选取高寒草甸和沼泽草甸对生长季和非生长季生态系统呼吸进行观测。结果表明：生态系统呼吸呈明显的日变化和季节变化,高寒草甸日变异系数（0.30~0.92）高于沼泽草甸（0.12~0.29）,高寒草甸非生长季生态系统呼吸白天/晚上比高于生长季,而沼泽草甸季节变化较小;季节变化与5 cm地温变化一致。高寒草甸和沼泽草甸非生长季生态系统呼吸平均速率分别为0.31和0.36 μmol·m^-2·s^-1,生长季分别为1.99和2.85 μmol·m^-2·s^-1。沼泽草甸生态系统呼吸年排放总量为1 419.01 gCO₂·m^-2,显著高于高寒草甸（1 042.99 gCO₂·m^-2）,其中非生长季高27%,生长季高39%。高寒草甸和沼泽草甸非生长季生态系统呼吸总量分别为268.13和340.40 gCO₂·m^-2,分别占全年的25.71%和23.99%。两种草地类型生态系统呼吸与气温、5 cm和20 cm地温均显著相关,可解释37%~73%的季节变异,除生长季沼泽草甸外,生态系统呼吸与5 cm地温相关性最高。非生长季5 cm地温对应Q₁₀为4.34~5.02,高于生长季（2.35~2.75）,且沼泽草甸高于高寒草甸。生长季生态系统呼吸与土壤水分无显著关系,而非生长季生态系统呼吸受土壤水分显著影响（R²：0.21~0.40）,随土壤水分增加而增加。     

青藏高原小嵩草高寒草甸返青期遥感识别方法筛选

小嵩草高寒草甸是青藏高原的主要植被类型,研究其返青期识别方法对于模拟及预测青藏高原植被物候变化具有重要意义。常用的植被返青期遥感识别方法主要是先对遥感植被指数原始时序数据进行拟合去噪声再求取返青期,各种方法对研究区域、研究经验、参数设置、函数初值设置等有很强的依赖性。为避免返青期识别方法在曲线拟合时对参数初值的依赖性和陷入局部最优解,本文引入了模拟退火算法对双高斯和双逻辑斯蒂函数进行参数优化,并分别对基于以上两种函数及多项式拟合的植被指数时序曲线进行对比,从而选出最佳拟合方法,最后采用最大斜率阈值法、动态阈值法和曲率法识别返青期。利用青藏高原小嵩草高寒草甸34个样本点的返青期地面观测数据及相应的8 km分辨率的NOAA归一化差值植被指数(NDVI)时序数据对以上各种组合的返青期遥感识别方案进行了测试,并选取了153个遥感实验点求取了近30年(1982年—2011年)青藏高原小嵩草高寒草甸的返青期,结果表明:采用双高斯函数拟合的NDVI曲线与原始NDVI时序数据最为接近,在此基础上采用最大斜率阈值法识别的小嵩草高寒草甸返青期及其变化趋势与地面物候观测结果最为一致;同时发现近30年青藏高原小嵩草高寒草甸的平均返青期主要集中在每年的第120—140天,并且呈逐年提前趋势,30年来提前了7天。