演替和气候梯度上功能性状和多样性对阔叶红松林凋落物产量和分解的影响机制

发布时间：2020-10-14 15:29

　　 本研究在阔叶红松林分布区的纬度梯度上,在不同地区选择了不同的演替阶段共设置了 51块样地,以探讨以下几个问题:1)个体水平上:长白山地区木本植物叶片N、P、N:P的海拔梯度格局及气候、植物功能型、谱系的作用大小;2)个体水平和群落水平上植物功能性状随纬度和演替阶段的变化;3)演替和气候梯度上,功能性状、多样性对两种重要的生态系统功能(凋落物产量、分解速率)的影响。主要结论如下:1)长白山地区叶片N、叶片N:P随海拔升高而下降,与气温正相关,与降水量负相关;叶片P含量与海拔没有显著相关性。植物功能型是叶片N、P含量变异的重要影响因子,灌木物种的叶N含量显著高于乔木,两者的叶片P含量、N:P差异不显著;阔叶、落叶物种的N、P含量和N:P分别显著高于针叶、常绿物种。气候对叶片N、P含量和N:P的作用显著,但解释力不高(1.50%-2.98%)。海拔梯度上的气候和物种组成变化对叶性状没有明显的协同作用。系统发育关系是叶片N、P含量和N:P海拔格局形成的最主要因素,解释了 30.36%-54.38%的变异,远大于气候的解释力。2)在个体水平上,比叶面积和叶片N在纬度梯度上没有显著的线性关系;叶片C、叶片P、叶片C:N与纬度显著正相关,叶片N:P、叶片C:P与纬度显著负相关;在群落水平上,叶片C:P与纬度无显著的相关关系;叶片C、叶片P、叶片C:N与纬度显著正相关,比叶面积、叶片N、叶片N:P与纬度显著负相关。叶片功能性状的群落加权平均值的纬度格局比个体水平更加明显。随着演替的进行,群落水平的比叶面积、叶片N、叶片N:P呈现出中间高两边低的态势,硬阔叶林(演替中期)叶性状值最高;叶片C:N表现出两边高中间低的趋势,最低值出现在硬阔叶林(演替中期);叶片P、叶片C、叶片C:P随演替进展无显著变化。3)凋落物年产量随着纬度的升高而减少,在不同演替阶段无显著差异。与比叶面积、叶片N、叶片N:P显著正相关,与叶片C、叶片C:N、叶片C:P显著负相关,与叶片P无显著的相关关系。三类生物多样性指数(物种多样性指数、功能多样性指数、系统发育多样性指数)对凋落物年产量均有显著的正相关性。气候、植物功能性状、生物多样性三者共同作用于凋落物年产量;而且气候的作用力最大,其次是植物功能性状,生物多样性对凋落物年产量的影响主要是通过和其他因子的协同作用。“抽样效应”和“互补效应”同时作用于凋落物年产量,而且“抽样效应”的作用大于“互补效应”。凋落物分解速率在不同演替阶段中没有显著差异。与比叶面积、叶片N、叶片C:N、叶片C:P的群落加权平均值无显著的相关关系,而与叶片P、叶片C正相关,与叶片N:P负相关,与凋落物初始含水率显著负相关。物种、功能和系统发育多样性指标中,仅系统发育多样性与凋落物分解速率存在显著的正相关关系。气候和凋落物质量是凋落物分解的主要影响因素,出现的纬度梯度和气候梯度上的反常结果说明凋落物质量在分解过程中的重要性。
【学位单位】：北京林业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：S718.5
【部分图文】：

??块样地。样地设置图见图２．１。在样地中进行群落调查，具体操作方法见方精云等（２００９）??制定的植物群落调查方法和技术规范。同时利用ＧＰＳ、海拔表记录样地的经纬度、海??拔等地理信息。??此外在每个样地根据相对胸高断面积（ｒｅｌａｔｉｖｅ?ｂａｓａｌ?ａｒｅａ，ＲＢＡ）和如下标准将各样??地进行归类：针叶树ＲＢＡ比重彡７０％为针叶林，阔叶树ＲＢＡ比重彡７０％为阔叶林，??其余为针阔混交林。常绿林／落叶林／常绿落叶混交林的划分用同样方法（Ｗｕ?＾?乂，??２０１５）。??在每个样地内用环刀法取表层土壤样品称量鲜重，带回实验室自然风干后测定土??壤含水率及土壤ｐＨ。??使用ＷｉｎＳｃａｎｏｐｙ林冠分析仪（Ｒｅｇｅｎｔ?Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ?Ｃａｎａｄａ?ＩＮＣ．）测定林冠空隙度。??在每个样方内均匀布设５个点，将带鱼眼镜头的相机固定在三脚架上，记录每次拍摄??时的支架高度。每个点拍摄３张，以５个点的平均值反映样方的光照状况。为了避免??太阳直射在照片中产生光斑，拍摄时间最好选在晴天无上方直射光照的时段（８：００－??１０：００?和?１４：００－１６：００）。??Ｙ个??１０－２０ｍ??—□—□—□□—ＣＨ??０??？?Ｘ??／??起点??图２－１样地设置图??Ｆｉｇ．２－１?Ｐｌｏｔ?ｌａｙｏｕｔ?ｆｏｒ?ｔｈｅ?ｓｔｕｄｙ?ａｒｅａ??２．３植物功能性状的测定??对每块样地中乔木、灌木层的优势种

１１．１９）均显著高于针叶（分别为１５．５０?ｇ／ｋｇ、１．９１?ｇ／ｋｇ、９．３５）；落叶植物叶片Ｎ、Ｐ、??Ｎ：Ｐ显著大于常绿植物。??由图３－２、图３－３可以看出，叶片Ｎ含量随海拔升高而下降（穴２＝?０．０１２，??０．０５），随气温的升高而增加（ｉ？２＝?０．０１２，?ｐ＜?０．０５），随降水量的增加而下降（及２?＝??０．０１１，?０．０５）；叶片Ｐ含量与海拔关系不显著，并且与气温、降水量均无显著关??系；叶片Ｎ：Ｐ随海拔的增加而下降（炉＝０．０１６，?ｐ＜０．０１），与气温正相关（於＝??０．０１６，?；？＜?０．０１），与降水量负相关（７？２＝?０．０１６，?／？＜?０．０１）。??一?１．８「Ａ?一１－０「ｂ??ｆｉ．４－?＿ｉ?（Ｉ?：?（?＇?１：?ｆ。６－?！．??ｆｉｉ２－十十ｆｊ—宕｜。４－?！?ｉ｜?＞?！?，?ｊｉ??ｓｉ－?？?ｉ１?ｉ?ｉｐ２－?ｉ?？！?！?ｉ?；??８?〇?ｆｉ?－?？?ｕ?ｏ．ｏ?－?？?倉?？?？??Ｚ?？?ｃ－?＃?？?＃??＾?０．６－?／？２＝０．０１２?Ｊ－０．２?？?＊??＾?〇４ｌ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?－０．４??１?１?１?１??？４００?８００?１２００?１６００?２０００?４００?８００?１２００?１６００?２０００??海拔?Ａｌｔｉｔｕｄｅ?（ｍ）?海拔?Ａｌｔｉｔｕｄｅ?（ｍ）??１．６「Ｃ??§?〇－８?－?！?ｉ?？?■?

ｗｅｒｅ?ｅｖａｌｕａｔｅｄ?ｗｉｔｈ?Ｆ?ｔｅｓｔ．?＜?０．００１；?＊＊，ｐ?＜０．０＼；＊，ｐ?＜?０．０５．??从方差分解的结果可以看出（图３－４），气候和谱系均对叶片Ｎ、Ｐ、Ｎ：Ｐ具有显著??作用。气候的独立作用显著但解释力不高，仅占１．５０°／＾２．９８％；谱系的独立解释力??高达３０．３６％－５４．３８％，而气候和谱系的协同作用不显著。另外，未被解释的变异占??４３．８１％－６６＿７２％。??２２??
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本文编号：2840848