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青海高寒区5种典型林分土壤呼吸季节变化及其影响因素

李思思 贺康宁 田赟 左巍 王玮璐 唐达 张潭 李倩

李思思, 贺康宁, 田赟, 左巍, 王玮璐, 唐达, 张潭, 李倩. 青海高寒区5种典型林分土壤呼吸季节变化及其影响因素[J]. 北京林业大学学报, 2016, 38(10): 95-103. doi: 10.13332/j.1000-1522.20160073
引用本文: 李思思, 贺康宁, 田赟, 左巍, 王玮璐, 唐达, 张潭, 李倩. 青海高寒区5种典型林分土壤呼吸季节变化及其影响因素[J]. 北京林业大学学报, 2016, 38(10): 95-103. doi: 10.13332/j.1000-1522.20160073
LI Si-si, HE Kang-ning, TIAN Yun, ZUO Wei, WANG Wei-lu, TANG Da, ZHANG Tan, LI Qian.. Seasonal changes and the driving factors of soil respiration among five typical forest types in the high-elevation-cold region, Qinghai, northwestern China.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2016, 38(10): 95-103. doi: 10.13332/j.1000-1522.20160073
Citation: LI Si-si, HE Kang-ning, TIAN Yun, ZUO Wei, WANG Wei-lu, TANG Da, ZHANG Tan, LI Qian.. Seasonal changes and the driving factors of soil respiration among five typical forest types in the high-elevation-cold region, Qinghai, northwestern China.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2016, 38(10): 95-103. doi: 10.13332/j.1000-1522.20160073

青海高寒区5种典型林分土壤呼吸季节变化及其影响因素

doi: 10.13332/j.1000-1522.20160073
基金项目: 

林业生态科技工程(2015BAD07B030302)、中央高校基本科研业务费专项资金(2015ZCQ-SB-03)。

详细信息
    作者简介:

    李思思。主要研究方向:水土保持。Email:lisisi824@163.com 地址:100083 北京市海淀区清华东路35号北京林业大学水土保持学院。
       责任作者: 贺康宁,教授,博士生导师。主要研究方向:水土保持。Email:hkn@bjfu.edu.cn 地址:同上。

    李思思。主要研究方向:水土保持。Email:lisisi824@163.com 地址:100083 北京市海淀区清华东路35号北京林业大学水土保持学院。
       责任作者: 贺康宁,教授,博士生导师。主要研究方向:水土保持。Email:hkn@bjfu.edu.cn 地址:同上。

Seasonal changes and the driving factors of soil respiration among five typical forest types in the high-elevation-cold region, Qinghai, northwestern China.

  • 摘要: 土壤呼吸是陆地生态系统碳循环的重要环节,也是影响全球气候变化的重要因素。研究土壤呼吸及其对环境因素的响应,对准确估计全球碳循环系统的收支平衡有重要意义。高寒区是陆地生态系统的重要组成部分,研究该区域环境因素对土壤呼吸的影响有助于深刻了解高寒区的土壤碳循环过程。本研究采用动态密闭气室红外CO2分析法,以青海高寒区的5种典型林分(华北落叶松林、云杉林、云杉-华北落叶松混交林、云杉-白桦混交林、白桦林)为对象,研究不同林分类型生长季土壤呼吸的变化规律及其与环境因子的关系。结果表明:5种林型土壤呼吸速率的大小为云杉林白桦林云杉-华北落叶松混交林华北落叶松林云杉-白桦混交林。土壤呼吸具有明显的季节变化,并在7月份达到最大值。云杉-华北落叶松混交林的土壤呼吸季节间变化幅度最大,华北落叶松林的变化幅度最小,最大土壤呼吸分别是最小土壤呼吸的17.36和1.83倍。华北落叶松林的土壤呼吸与土壤温度没有相关关系,与大气温度正相关(R2=0.75)且呈幂函数模型,与土壤水分含量负相关,其他4种林型的土壤呼吸与大气温度和土壤温度均呈现很好的正相关关系(R2=0.80~0.94),且与大气温度和土壤温度均呈幂函数模型,与土壤水分含量不相关。土壤呼吸对凋落物量的增加产生正响应,且凋落物呼吸在混交林内所占的比重大于纯林。
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-03-11
  • 刊出日期:  2016-10-29

青海高寒区5种典型林分土壤呼吸季节变化及其影响因素

doi: 10.13332/j.1000-1522.20160073
    基金项目:

    林业生态科技工程(2015BAD07B030302)、中央高校基本科研业务费专项资金(2015ZCQ-SB-03)。

    作者简介:

    李思思。主要研究方向:水土保持。Email:lisisi824@163.com 地址:100083 北京市海淀区清华东路35号北京林业大学水土保持学院。
       责任作者: 贺康宁,教授,博士生导师。主要研究方向:水土保持。Email:hkn@bjfu.edu.cn 地址:同上。

    李思思。主要研究方向:水土保持。Email:lisisi824@163.com 地址:100083 北京市海淀区清华东路35号北京林业大学水土保持学院。
       责任作者: 贺康宁,教授,博士生导师。主要研究方向:水土保持。Email:hkn@bjfu.edu.cn 地址:同上。

摘要: 土壤呼吸是陆地生态系统碳循环的重要环节,也是影响全球气候变化的重要因素。研究土壤呼吸及其对环境因素的响应,对准确估计全球碳循环系统的收支平衡有重要意义。高寒区是陆地生态系统的重要组成部分,研究该区域环境因素对土壤呼吸的影响有助于深刻了解高寒区的土壤碳循环过程。本研究采用动态密闭气室红外CO2分析法,以青海高寒区的5种典型林分(华北落叶松林、云杉林、云杉-华北落叶松混交林、云杉-白桦混交林、白桦林)为对象,研究不同林分类型生长季土壤呼吸的变化规律及其与环境因子的关系。结果表明:5种林型土壤呼吸速率的大小为云杉林白桦林云杉-华北落叶松混交林华北落叶松林云杉-白桦混交林。土壤呼吸具有明显的季节变化,并在7月份达到最大值。云杉-华北落叶松混交林的土壤呼吸季节间变化幅度最大,华北落叶松林的变化幅度最小,最大土壤呼吸分别是最小土壤呼吸的17.36和1.83倍。华北落叶松林的土壤呼吸与土壤温度没有相关关系,与大气温度正相关(R2=0.75)且呈幂函数模型,与土壤水分含量负相关,其他4种林型的土壤呼吸与大气温度和土壤温度均呈现很好的正相关关系(R2=0.80~0.94),且与大气温度和土壤温度均呈幂函数模型,与土壤水分含量不相关。土壤呼吸对凋落物量的增加产生正响应,且凋落物呼吸在混交林内所占的比重大于纯林。

English Abstract

李思思, 贺康宁, 田赟, 左巍, 王玮璐, 唐达, 张潭, 李倩. 青海高寒区5种典型林分土壤呼吸季节变化及其影响因素[J]. 北京林业大学学报, 2016, 38(10): 95-103. doi: 10.13332/j.1000-1522.20160073
引用本文: 李思思, 贺康宁, 田赟, 左巍, 王玮璐, 唐达, 张潭, 李倩. 青海高寒区5种典型林分土壤呼吸季节变化及其影响因素[J]. 北京林业大学学报, 2016, 38(10): 95-103. doi: 10.13332/j.1000-1522.20160073
LI Si-si, HE Kang-ning, TIAN Yun, ZUO Wei, WANG Wei-lu, TANG Da, ZHANG Tan, LI Qian.. Seasonal changes and the driving factors of soil respiration among five typical forest types in the high-elevation-cold region, Qinghai, northwestern China.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2016, 38(10): 95-103. doi: 10.13332/j.1000-1522.20160073
Citation: LI Si-si, HE Kang-ning, TIAN Yun, ZUO Wei, WANG Wei-lu, TANG Da, ZHANG Tan, LI Qian.. Seasonal changes and the driving factors of soil respiration among five typical forest types in the high-elevation-cold region, Qinghai, northwestern China.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2016, 38(10): 95-103. doi: 10.13332/j.1000-1522.20160073
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