草甸生态系统具有强大的碳汇功能,在全球碳循环过程中发挥着重要作用.区域尺度草甸生态系统碳通量的精准模拟,可以为揭示草地碳循环对全球变化的反馈机制提供理论依据.生态过程模型则是分析和预测区域碳平衡的重要途径.以甘南州高寒草甸生态系统为研究对象,利用参数优化后的Biome-BGC模型,模拟1979-2018年高寒草甸总初级生产力(Gross Primary Productivity,GPP)和净生态系统生产力(Net Ecosystem Productivity,NEP),以表征该区域碳收支的时空分布特征.以上述40年实测气象数据为基准,并结合第六次国际耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project phase 6,CMIP6)中的3种共享社会经济路径(Shared Socio-economic Pathways,SSPs)情景,对甘南州2019-2100年高寒草甸碳收支进行情景模拟.结果表明:(1)参数优化后的Biome-BGC模型能较好的模拟甘南州高寒草甸GPP和NEP,且GPP模拟对比NEP的模拟效果更好;(2)甘南州高寒草甸在整个研究阶段表现为碳汇,过去40年GPP、NEP波动范围为600-1100 g C m-2 a-1、150-300 g C m-2 a-1,GPP显著上升,NEP呈波动性上升趋势.未来暖湿化情景下,高寒草甸碳收支年际波动较大,NEP呈先上升再下降趋势,2060年前后出现极小值,年均增幅约为2.02 g C m-2 a-1,气温、降水和大气CO2浓度升高共同影响该地碳收支格局;(3)季节尺度上表现为冬春季节为碳源、夏秋季节为碳汇,植被生长季固碳作用增强.年内GPP、NEP呈倒"U"型变化趋势,峰值均出现在7、8月,低温以及持续增温对碳汇具有抑制作用,生长季降水量与植被生产力呈正相关;(4)碳汇/碳源的空间分布随时间而变化,具有明显的地域差异性,总体上碳汇增长率由西南向东北递减.

土壤中的无机氮是维持陆地生态系统生产力的主要限制因子,主要通过有机氮的矿化产生.土壤氮可利用性的高低取决于土壤微生物、地上植被类型以及土壤理化性质等.土壤微生物对环境变化极为敏感,尤其是温度与微生物生长繁殖密切相关.因此,在较大空间范围内研究微生物调控氮矿化速率的温度敏感性(Q10)对于预测全球气候变化对陆地生态系统生产力的影响至关重要.该研究以中国三大高原(内蒙古高原、黄土高原和青藏高原)的不同类型草原为研究对象,通过野外采集土壤样品,室内不同温度培养测定三大高原不同类型草地土壤的净氮矿化速率,计算其Q10,并分析其与土壤微生物及土壤理化性质参数的相关性.结果表明:(1)黄土高原不同类型草地土壤氮矿化速率的Q10显著高于内蒙古高原和青藏高原;(2)在黄土高原和内蒙古高原,草甸草原和典型草原土壤净氮矿化速率的Q10显著高于荒漠草原,而青藏高原高寒草甸草原土壤净氮矿化速率的Q10显著低于高寒典型草原和高寒荒漠草原;(3)三大高原草地土壤微生物生物量碳含量与土壤净氮矿化速率的Q10显著相关;(4)Q10的空间格局受微生物、土壤质地以及底物的共同调控.该研究结果为中国不同类型草原土壤氮循环对全球变化响应的研究提供了重要数据,对于陆地生态系统氮循环模型的完善具有一定的科学价值.

近年来,由于林地开发和商品林建设等原因,我国亚热带地区大量天然林和次生林经皆伐改造为林分结构简单、树种单一的人工林.氮(N)素是维持森林植被生长和系统初级生产力的重要因子,土壤微生物驱动了森林土壤N转化的关键过程.然而,目前亚热带森林转换对土壤N转化微生物群落的影响仍不清晰.以湖南芦头森林生态系统国家定位观测研究站内典型次生林(CS)及由其转换而成的油茶(YC)、黄桃(HT)、杨梅(YM)和杉木(SM)四种人工林为研究对象,采用实时荧光定量PCR和高通量测序等方法,研究了各林分土壤性质、固N菌和氨氧化微生物功能基因丰度、群落特征及相互关系,旨在探讨亚热带森林转换后土壤N转化关键过程(固N和氨氧化作用)的功能微生物群落变化及驱动因素.结果表明:森林转换显著改变了土壤碳(C)、N含量,降低了土壤nifH基因丰度、固N菌和氨氧化细菌的群落α多样性,但提高了氨氧化微生物amoA基因丰度和氨氧化古菌的群落α多样性;并且,森林转换通过改变各功能微生物优势菌群(如变形菌、蓝细菌、泉古菌和奇古菌等)的相对丰度,显著影响了土壤固N菌和氨氧化微生物的群落组成;冗余分析和结构方程模型表明,土壤有机碳、全氮、铵态氮含量和pH是驱动土壤固N菌和氨氧化微生物群落变化的关键因素.森林转换后,合理的施肥方式有利于人工林土壤固N菌和氨氧化微生物的群落恢复.研究结果为转换后单一人工林土壤养分恢复、生产力的提高和可持续经营提供了科学依据.

植被吸收光合有效辐射(Absorbed Photosynthetically Active Radiation,APAR)是植被进行光合作用中实际吸收的太阳辐射量,是植被净第一性生产力的重要指标,也是生态系统的功能模型、作物生长模型、净初级生产力模型、气候模型等的重要参数.因此高空间分辨率和精确性的植被吸收光合有效辐射对于高精度的区域生产力及光能利用率的研究具有重要意义.对CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型进行了改进,利用 30 m×30 m的数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)数据直接计算太阳辐射,从而将其作为CASA模型的输入参数.结合多源遥感数据、气象数据,研究 2015-2020 年江汉平原APAR的时空分布及其影响因素.顾及江汉平原的土地利用分布特点,着重分析了江汉平原农田APAR的时空特性,研究结果较好的反映了江汉平原APAR分布.实验结果表明:(1)2015-2020 年APAR年总值在 3.42×1013 MJ—3.73×1013 MJ之间,总体空间分布与植被类型的分布情况相符;(2)农田月均APAR值在 4 月、7 月高于其他月份,表现出"双峰"的特征;(3)在空间分布上,水田APAR表现出明显的纬度地带性,而旱地APAR正好相反,这可能源于种植结构重心转移;(4)通过借助地理探测器,着重考虑与植被生长相关的 12 个因子(包括≧10≧积温、年总日照时数、年均气温、年总降雨量、农田种植结构、年散射辐射、农田施肥、土壤类型、土壤质地(砂土、粉砂土、黏土))进行分析,结果表明这 12 个因素对APAR空间变异性都具有很明显的影响.对CASA的改进方法可以适用于大范围高空间精度的计算.

氮(N)和磷(P)养分有效性是制约森林生态系统林分生产力与碳汇功能的关键要素,但目前对多变环境下森林生态系统养分限制特征还缺乏充分的科学认识.山地生态系统的气候、植被和土壤等环境因子沿海拔的垂直变化格局为深入认识森林养分限制及其驱动因素提供了天然的实验平台.该研究以青藏高原东缘典型的川西亚高山针叶林——岷江冷杉(Abies faxoniana)林为研究对象,通过沿巴朗山2 850-3 200 m海拔梯度的多点取样,从植物叶片N、P养分含量、化学计量变化和地下微生物胞外酶化学计量学的角度,分析了海拔梯度下该区域森林养分限制特征变化规律及其主要驱动因素.结果表明:1)随海拔升高,叶片N、P含量降低而N:P由12.33升高至15.00,表明随海拔升高该区域针叶林叶片生长由N限制转化为N-P共同限制,且P限制随海拔升高而表现出增强趋势;2)矢量模型分析发现不同海拔下根际土壤微生物胞外酶化学计量矢量角度均>45°,且随海拔升高呈上升趋势,表明该区域微生物受P限制,且海拔越高土壤微生物P限制越强;3)进一步通过Pearson相关分析和路径分析表明,海拔引起的气温变化是驱动岷江冷杉林生态系统养分限制的主导因素.综上所述,基于叶片和土壤微生物养分证据均表明川西亚高山针叶林生态系统总体表现出P限制程度随海拔升高而逐渐增强的趋势.

陆面过程模型添加叶肉导度能有效改善模型模拟的CO2施肥效应精度,但叶肉导度模拟受最大叶肉导度参数取值的影响,优化模型中最大叶肉导度参数是改进陆面过程模型叶肉导度和CO2施肥效应模拟的重要途径.以EALCO(Ecological Assimilation of Land and Climate Observations)模型为例添加叶肉导度,通过人为改变最大叶肉导度值的取值,分析模型输出结果对最大叶肉导度的响应,揭示最大叶肉导度参数在模型中的敏感性,并与已有研究结果或观测数据比较,探讨耦合叶肉导度的陆面过程模型最大叶肉导度参数优化的途径.模拟试验以美国哈佛森林典型温带落叶阔叶林生态监测站(US-Ha1 site,Harvard Forest Environmental Monitoring site)数据为驱动.结果显示:(1)随最大叶肉导度增加,总初级生产力(GPP,Gross Primary Production)模拟精度增加,但最大叶肉导度取值大于1.0 mol m-2 s-1后模拟精度改善有限,最大叶肉导度小于1.0 mol n-2 s-1 时GPP模拟精度对最大叶肉导度变化响应敏感;(2)证实了叶肉导度与气孔导度之间存在明显线性关系,最大叶肉导度取值的变化能明显影响这种线性关系的斜率.当最大叶肉导度取值从0.5 mol m-2 s-1增加到1.2 mol m-2 s-1时,气孔导度与叶肉导度的比值从0.75左右降至0.36,这个结果表明,通过明确某一植被功能型叶肉导度与气孔导度比值,可以间接确定模型最大叶肉导度的合理取值范围;(3)证实了陆面过程模型添加叶肉导度能改进CO2施肥效应模拟精度,最大叶肉导度值能影响施肥效应模拟结果,当最大叶肉导度高于0.57 mol m-2 s-1后,随最大叶肉导度增加,模拟GPP随大气CO2浓度增加的增长率呈下降趋势;(4)在月尺度上叶肉导度模拟对最大叶肉导度值的敏感性随不同生长季而不同,在生长盛期的7、8月份最大叶肉导度对叶肉导度模拟结果影响最大,其次是5、6、9月份等生长次盛期,其他月份的影响较小.

植被净初级生产力(NPP)是评价植被生长的重要参数,也是评估陆地生态系统质量与功能的重要指标.基于MODIS NPP、数字高程模型(DEM)、气象水文及人类活动数据,采用空间分析、趋势分析,分别从像元尺度和县域尺度识别了 2000-2020年以来祁连山NPP时空变化特征,采用偏相关分析研究了 NPP对年均温和年降水的响应,并借助地理探测器模型揭示了NPP变化的驱动因素,最后采用Hurst指数预测了 NPP未来变化趋势.结果表明:2000-2020年祁连山平均NPP呈波动增加趋势,年均增加2.38 g C/m2,其中栽培植被和阔叶林增长最为明显.近20年,像元尺度上有75.37％的区域NPP增加,主要位于东南部;县域尺度上,古浪、平安、化隆和永登县NPP增速较快,而祁连、海西、德令哈和门源县增速较慢.祁连山NPP空间分布具有明显的集聚性,高值集聚区主要位于东南部,而低值集聚区主要位于西北部.年均温和降水量的增加均促进了 NPP的增加,但不同区域NPP对气温和降水的响应有明显差异.降水量、饱和水气压差和蒸散发是NPP变化的主要驱动因子,驱动因子之间对植被NPP变化存在交互作用,分为双因子增强和非线性增强效应.未来祁连山NPP变化以增加非持续性为主,说明植被变化面临较大不确定性.研究结果有助于揭示全球气候变化背景下区域植被NPP对气候变化及人类活动的非线性响应机制,亦可为祁连山生态保护与可持续发展提供理论依据.

植被物候学作为研究植被与环境条件相互作用的科学,在全球气候变化的大背景下已成为国际热点研究领域,其中森林植被在调节全球碳平衡、维护全球气候稳定的过程中有着至关重要的作用.随着遥感技术的发展,多种遥感指数被应用到森林植被物候研究中,其中以MODIS NDVI和EVI应用最为广泛,而叶绿素荧光(SIF)作为植被光合作用的“探针”也被广泛应用于森林植被物候研究中.为了探究3种指数在森林植被物候研究中的差异与特性,本文以长白山温带红松阔叶林通量观测站为研究区域,采用模型拟合结合动态阈值法提取2007-2013森林物候特征参数,并使用通量数据(总初级生产力GPP)进行验证.结果表明:NDVI与EVI、SIF相比,表现为生长季开始时间与结束时间的明显提前和滞后,与GPP数据偏差较大,且夏季生长季峰期曲线形态过宽且平坦,无法较好反映生长季变化特征;EVI相较于NDVI有所改善,整体变化趋势与SIF、GPP基本吻合,但依然存在秋季衰减时间稍迟于SIF与GPP的问题;SIF虽然存在夏季骤降现象,但依然与GPP数据一致性最好,可以较好反映出森林植被季节变化特征.SIF数据与植被光合作用的紧密关联使其在植被物候研究中具有优于植被指数的准确性,并随着遥感平台的增加和反演方法的改善,将会在多尺度、多类型的植被物候监测中发挥更加重要的作用.

植被净初级生产力(NPP)是评价陆地生态系统的重要参数.本文基于2000-2014年的MODIS NDVI数据,结合西北干旱区的自然环境特点,从土地覆盖类型、分类的精度、辐射数据的选取、计算公式的选择等方面对CASA模型进行改进和率定,进一步估算了西北干旱区的NPP,并分析了NPP的时空变化特征.结果表明:经验证改进的CASA模型对于干旱半干旱区植被NPP的模拟效果较好,可以反映研究区的植被生长及分布状况,西北干旱区多年平均植被NPP为191.63 g C·m-2·a-1;西北干旱区植被NPP分布具有明显的区域差异性,总体上呈现出西北、东南高,中间低的特征;在年际变化上,NPP总体上呈增加趋势,线性增长率为2.98 g C·m-2·a-1,且不同植被类型的NPP增长率不同,耕地增长最快,其次是灌丛,最低的是林地;对西北干旱区不同植被类型的NPP与气候因子(气温、降水)的相关性分析表明,总体上植被生物量与降水的相关系数为0.538(P＜0.05),与气温的相关系数为0.394,说明研究区植被NPP与降水的相关性高于气温;且不同植被类型与气候因子的相关性具有差异性.

降水总量、分配方式及其发生时间共同决定了青藏高原植被生长的水分条件,而降水利用效率(PUE,地上生产力与降水量的比值)是评估降水与植被生产力关系的有效指标.本研究以藏北当雄高寒草原化草甸为研究对象,利用多年生物量采样数据与同期遥感EVI植被指数建立线性模型,反演了2000-2016年地上净初级生产力(ANPP),结合同时期气象数据,以生长季降水量(GSP)表征降水总体状况,改进的降水集度指标(PCI)表征生长季降水分配,降水重心(PC)表征降水集中时间,并结合生长季均温(GST),利用结构方程分析了气候因子对当雄草地降水利用效率和地上生产力的影响.结果表明:当雄草地ANPP主要受生长季降水影响,GSP与ANPP呈显著正相关,而GST与PUE、ANPP无显著相关关系;PCI与PUE呈显著正相关,表明降水集中分布有利于PUE增加;PCI与ANPP相关的间接系数大于直接系数,表明PCI通过PUE影响ANPP;降水集中时间(PC)变化则对PUE和ANPP没有显著影响.在青藏高原显著的气候变暖背景下,降水量和降水集度的变化都将会对藏北高寒草地的地上生产力产生重要影响.