自然封育是培育森林资源重要且有效的途径,细根作为植物体重要的资源获取型器官,在森林群落发挥生态功能中扮演重要角色.为明晰自然封育对毛竹细根功能性状的影响,采用空间代替时间的研究方法,以武夷山国家公园内正常经营和封育年限为3、5、10、15年和40年的毛竹林作为研究对象,揭示不同封育年限下毛竹细根功能性状的差异以及对土壤理化性质变化的适应规律.结果表明:(1)封育年限对毛竹细根的功能性状具有显著影响.随着封育年限的增长,毛竹细根的比根长、比根面积、全碳、全氮和全磷含量均呈现先上升后下降的变化趋势,组织密度、碳氮比和碳磷比呈现先下降后上升的趋势,同其他封育毛竹林群落相比,封育10和15年的毛竹林群落中细根比根长、比根面积和养分含量得到显著提高.土壤层次和细根径级对细根功能性状同样具有显著影响.(2)毛竹细根功能性状间随封育年限的变化存在显著的相关性.比根长、比根面积、全碳含量、全氮含量和全磷含量彼此之间存在显著的正相关关系,与碳氮比、碳磷比和组织密度存在显著的负相关关系.(3)随着封育演替进程,毛竹林群落中土壤因子的变化驱动着细根功能性状发生改变,土壤容重同细根养分含量呈显著的负相关关系,土壤碳磷含量与细根比根长和比根面积存在显著的正相关关系,土壤养分含量与细根养分含量呈现极显著正相关关系.综上,自然封育促使毛竹细根通过自身表型可塑性合理权衡不同功能性状之间的资源配置,当封育10-15年,毛竹细根将更多养分集中于资源获取型性状的构建,吸收能力和效率显著提高,林分生产力和生态功能较优,在封育10-15年后适当进行科学的人为经营活动有助于毛竹林的可持续健康发展.

为了解林分密度对樟子松非结构性碳水化合物(NSC)分布的影响,以39年生不同密度(490、750、1110、1550、1800、1930、2560和3520株.hm-2)樟子松人工林为研究对象,分析樟子松不同器官中NSC及其组分(可溶性糖和淀粉)浓度,探讨不同密度下樟子松NSC变化规律.结果表明:樟子松叶、枝和根中NSC浓度变化范围分别为50.51～82.12、58.24～76.28和13.90～56.82 mg·g-1.随着樟子松林分密度增加,在490～1550株·hm-2范围,新叶可溶性糖浓度降低,淀粉浓度增加,NSC浓度保持稳定;在1550～3520株·hm-2范围,新叶可溶性糖、淀粉和NSC浓度均呈下降趋势.随着林分密度增加,老叶可溶性糖、淀粉和NSC浓度先增加后减少;新枝和老枝可溶性糖及NSC浓度呈先升高后下降再升高的趋势;根系可溶性糖、淀粉和NSC浓度呈先下降后上升的趋势.在林分密度为1110株·hm-2时,可溶性糖及NSC浓度在新叶和新枝较高,在老叶和老枝达到最大.该密度有利于生产更多碳水化合物,促进枝条快速生长,为成年樟子松人工林的适宜经营密度.

探究林分结构、立地条件、保护强度与植物多样性之间存在的耦合关系,有助于提升保护区植物多样性保护效果.基于此,该研究选择大兴安岭绰纳河国家级自然保护区森林群落作为研究对象,调查乔木层、灌木层、草本层植物多样性和林分结构特征,并采集土壤样品测定土壤理化性质.利用频率分布、冗余排序与方差分解分析等方法,揭示该区域植物多样性特征及其与影响因素间的耦合关系.结果表明:(1)绰纳河保护区乔木层主要树种为落叶松(Larix gmelinii),相对多度为64.35%,其次为白桦(Betula platyphylla);灌木以越橘(Vaccinium vitis-idaea)占比最高,达到 72.70%;草本共记录 77种,其中羊须草(Carex callitrichos)占比最大(23.72%).(2)乔、灌、草丰富度与多样性指数由大到小排序依次为草本层、乔木层、灌木层,均匀度指数以灌木层最高.(3)方差分解分析和冗余分析结果表明,林分结构的独立效应对植物多样性变化解释量最大;草本层盖度、灌木密度、乔木树高和土壤容重与植物多样性变化关系最为紧密.通过调整林分结构来提升植物多样性是简单而又可靠的途径,上述结果为大兴安岭地区林分管理提供了数据支撑.

土壤生态化学计量是土壤肥力和植物养分状况的重要指标,探索森林的恢复方式对土壤生态化学计量特征的影响,可为准确评价生态系统物质循环过程对干扰和恢复的响应提供理论依据和数据支撑.该研究比较测定了东北东部山区人工恢复的3种针阔混交林和天然恢复的4种落叶阔叶林的土壤、凋落物和枯落物的碳(C)、氮(N)和磷(P)含量,以及土壤pH、土壤密度等理化性质.结果显示:人工针阔混交林和天然落叶阔叶林的土壤C、N和P含量均随着土壤深度的增加而降低.各林分类型的O(有机质)层土壤C、N和P含量的波动范围分别为53.78-90.59、5.02-7.83和0.75-0.91 g?kg-1.人工针阔混交林O层土壤的C和N含量显著低于天然落叶阔叶林,而人工针阔混交林A(腐殖质)和B(淀积)层土壤的C、N和P含量均高于天然落叶阔叶林.人工针阔混交林O层土壤的C密度显著低于天然阔叶林.土壤C:N、C:P和N:P的波动范围为10.08-12.53、43.97-135.52和4.56-11.64;O层土壤的C:N在两种恢复方式的森林间无显著差异,人工针阔混交林O和A层土壤的C:P和N:P显著低于天然落叶阔叶林.土壤各层次的C和N含量均存在显著的正相关关系(R2范围0.40-0.76).除C:N以外,恢复方式、土壤发生层及其二者交互作用对土壤C、N、P含量、密度和计量比均存在显著影响.土壤密度和凋落物C含量显著影响土壤C、N和P含量.这些结果表明,通过人工恢复方式增加针叶树种的比重,使表层土壤的C、N含量降低,导致表层土壤的碳固持量减弱;但是对C:N无显著影响,表现出相对稳定的土壤C、N计量特征.

近年来全球干旱事件频发,树木的生长受到严重影响.本研究选取塞罕坝机械林场不同密度(1950、2355和2595株·hm-2)的华北落叶松人工林,采集树芯,计算单木胸高断面积增量(BAI),研究华北落叶松的径向生长对干旱事件的生态弹性(抵抗力、恢复力和恢复弹力).结果表明:干旱事件发生在2006-2010年、2015年和2018年.3次干旱期间,除第2次干旱时密度为2355株·hm-2的林分(抵抗力为0.69)外,其余林分的抵抗力为0.76～2.01,均表现出较高的抵抗力.密度为2595株·hm-2的华北落叶松的抵抗力随3次干旱事件显著降低,密度为1950和2355株·hm-2的华北落叶松的抵抗力随着3次干旱事件无显著变化.不同密度华北落叶松对同一次干旱事件的恢复力无显著差异,且均随干旱事件的发生呈显著上升趋势.不同密度华北落叶松对第1次干旱事件的恢复弹力无显著差异,密度为2595株·hm-2的华北落叶松对第二、三次干旱事件的恢复弹力分别显著低于密度为1950和2355株·hm-2的华北落叶松.密度为2595株·hm-2的华北落叶松在第2次干旱事件(2015年)时出现明显的生长衰退(生长变化率为-26.5％),而密度为1950和2355株·hm-2的华北落叶松无显著生长衰退.总的来说,密度为2595株·hm-2的华北落叶松对干旱事件的恢复弹力最差.

为揭示黄土区冠层降雨再分配的潜在分配特征,本研究以晋西黄土区8种典型林分(油松林、刺槐林、侧柏林、油松-刺槐混交林、侧柏-刺槐混交林、辽东栎林、山杨林和辽东栎-山杨混交林)为研究对象,探究降雨再分配过程并利用增强回归树(BRT)模型量化林分结构和气象环境因子的相对贡献,并根据BRT模型提取的最具影响力的因素进行多元回归,同时利用挖掘数据进行模拟验证预测模型.结果表明:研究区8种典型林分的穿透雨、树干茎流和冠层截留占降雨量的比例分别为24.5％-95.1％、0-13.6％和0.7％～55.7％;产生穿透雨的单次降雨阈值中,针叶林(3.06±1.21 mm)显著高于阔叶林(1.97±0.52 mm),但与针阔混交林无显著差异(3.01±0.98 mm);产生树干茎流的单次降雨阈值中,不同组成林分中无显著差异.BRT模型中,对于穿透雨和树干茎流,林分结构因子的影响占比较小,而对于冠层截留,林分结构因子则占主导地位;降雨量是决定穿透雨和树干茎流最重要的因素;树高是决定冠层截留最重要的因素,降雨量、冠幅面积、胸径和林分密度分列其后.对比一般线性函数和幂函数,本研究建立的BRT预测模型对穿透雨和树干茎流的预测效果有所提升,对冠层截留的预测仍需探究.综上,BRT模型可较好定量化评估林分结构和气象环境因子对降雨再分配各组分的影响,且所建预测模型模拟效果良好,可为制定林木配置优化策略提供科学依据.

叶面积与树木生长密切相关,是量化树木潜在生产能力的重要因子,其动态变化直接驱动林木生长的变化,但目前学者们对于林分叶面积动态变化规律却持有不同的观点.以亚热带不同气候区杉木人工林为研究对象,基于54个样地,共144株解析木的数据,采用6种生长方程通过非线性混合效应模型分别构建杉木单木叶面积模型和林分密度模型,将二者相乘得到林分叶面积动态变化模型,进而探究其动态变化规律.结果表明,以样地作为随机效应因子,考虑Logistic方程a参数上的随机效应,同时不考虑异方差结构的混合模型(样地水平)作为单木叶面积的最优模型;以地区作为随机效应因子,考虑Logistic方程a参数上的随机效应,同时不考虑异方差结构的混合模型(总体平均水平)作为林分密度的最优模型;林分叶面积动态变化呈单峰形式,幼龄阶段增长较快,达到峰值后迅速下降,之后下降幅度减少.本研究在考虑林分自然稀疏的前提下从生长模型的角度证明了杉木林分叶面积动态变化呈单峰型,而非达到顶峰后保持不变,同时也表明林分叶面积达到顶峰后下降是由于林分密度的降低引起的.研究结果对于合理经营不同气候梯度的杉木人工林具有重要意义.

松材线虫病(Pine wilt disease)传入我国以来,造成了大面积松林枯死,严重威胁我国的林业和生态建设的发展,但目前分析林分和景观水平因子对松材线虫病综合影响的研究较少.本文基于松材线虫病危害后期的山东威海地区的松林,利用野外调查数据、森林资源二类调查数据和高分辨率遥感影像,获取了影响松材线虫病危害的林分水平和景观水平的各种因子,通过逐步回归分析、线性回归分析和建立广义线性模型(GLM),探讨了景观分析的最适尺度,分析不同因子在解释松材线虫病危害程度方面的作用和相对重要性,以期为松材线虫病的防控技术及宏观管理政策制定提供科学依据.结果显示,750 m尺度下景观格局指数对松材线虫病发病率的解释效果最好.景观因子中,距疫源地距离、景观分离度与距人为活动区域距离对发病率影响最显著(相对重要性值为1.00),其中景观分离度和距疫源地距离与发病率呈负相关,距人为活动区域距离与发病率呈正相关;松林斑块连接度的相对重要性次之(相对重要性值为0.69),与发病率呈正相关;斑块丰富度密度、相关外接圆指数的相对重要性值较低(0.33).林分因子中,林分密度的相对重要性值最低(0.23).综合分析林分因子和景观因子的作用发现,在威海地区松材线虫病暴发后期的林分中,相较于林分因子,景观因子起主导作用.研究结果有助于提高对松材线虫病发生的驱动机制的了解.

美国德克萨斯州在过去20年中经历了多次干旱,其中2011年特大干旱是有气象记录以来强度最大的一次.本研究利用美国森林清查(FIA,forest inventory and analysis)近20年(2001-2018年)4个完整周期的数据,研究了德克萨斯州东部的4个国家森林(national forest)中264个样地受干旱影响的林分碳损失,分析了大旱前后清查周期水平和年度水平上林分碳储量的时空变化.采用随机森林模型(random for-ests)解释并预测干旱(干旱强度、干旱长度)和林分因子(林分密度、树木基面积和林分年龄)对碳损失率的影响.结果表明:特大干旱导致森林的碳损失显著增加,且随着干旱强度的增加有上升趋势.其中旱后第9周期的干旱造成的碳损失明显增加(91.45 t),是旱前第8周期碳损失的2倍.在林地起源、胸径、树高和树木种组4个分类标准中,干旱期的碳损失随干旱程度的增加而均有所增加.相较于人工林(2.9％),天然林碳损失率较大(7.4％);胸径较小(2.54 cm≤胸径＜12.7 cm)和树高较低(树高≤15 m)的树木碳损失率较大,分别为18.7％和7.9％;松树的碳损失率最小(5.1％),具有较强的耐旱性.在不同森林类型中,松树林受特大干旱影响较小,碳损失率最低(5.5％).随机森林模型的结果显示,干旱强度(标准化降水蒸发指数,SPEI)对碳损失率的影响最大(相对重要性为9.2％)(P＜0.01),干旱长度相对重要性为8.1％(P＜0.05),林分密度、树木基面积和林分年龄的相对重要性分别为4.4％、3.0％和1.3％.相对于林分因子,干旱是碳损失率的主要驱动因素,当SPEI＜-1.2时,碳损失率随干旱强度的增加而上升;当干旱长度＜2.2或＞11.0月时,碳损失率较大.本研究揭示了林分碳储量受干旱影响的动态变化及其驱动因素,为可持续碳林业经营规划和管理提供数据参考.

森林土壤碳库是森林生态系统碳库的重要组成部分,对于调节陆地生态系统碳循环和大气CO2浓度变化起着非常重要的作用.以往的研究主要探究了各种因素(如地形、植被、土壤理化性质等)与森林土壤碳之间的单因子或多因子关系.然而,对于多因子中的关键因子识别及其相互作用机制尚不清楚.本研究利用陕西省商洛市丹凤县50块油松(Pinus tabuliformis)飞播林标准地调查数据,采用结构方程模型探究土壤有机碳密度的影响因素.选取了林分结构、物种多样性、生物量、土壤理化性质等方面的23个指标作为观测指标,形成乔木特征,林下灌、草及凋落物特征,其他土壤理化性质和土壤有机碳密度4个潜变量,构建偏最小二乘法的结构方程模型.结果表明:(1)最终的结构方程模型筛选出12个观测变量,其他土壤理化性质中筛选出3个观测变量,分别为土壤全氮、土壤全磷、土壤含水量;林下灌、草及凋落物特征潜变量中筛选出5个观测变量,分别为灌木Simpson指数、草本Simpson指数、草本Margalef指数、草本生物量、凋落物层厚度;乔木特征潜变量中筛选出3个观测变量,分别为乔木Simpson指数、林分大小比数、乔木物种数.(2)其他土壤理化性质是土壤有机碳密度的直接影响因素(路径系数为0.877,P＜0.01),林下灌、草及凋落物特征与乔木特征是土壤有机碳密度的间接影响因素(路径系数分别为0.552和-0.299,均P＜0.01).(3)林下灌、草及凋落物特征通过直接影响其他土壤理化性质(路径系数为0.630,P＜0.01)进而影响土壤有机碳密度,乔木特征通过直接影响林下灌、草及凋落物特征(路径系数为-0.541,P＜0.01)进而影响土壤有机碳密度.本研究为揭示不同驱动因素之间的关系提供了新的见解,对于理解飞播林土壤有机碳调节有重要意义.