生物和非生物因素对阔叶红松林生产力的影响

发布时间：2024-03-31 00:19

　　生产力的维持对于稳定生态系统功能、服务和复原力等具有十分重要的作用,理解生产力的驱动因素是我们理解自然生态系统功能的基础。目前,关于生产力的研究,解释生物因素对生产力的影响主要是基于生态位互补假说、生物量比率假说以及植被数量假说;解释非生物因素对生产力的影响主要是基于土壤肥力假说以及地形的间接效应。但各种因素对不同的生态系统的具体影响存在着差异,并且各个因素的衡量指标众多。此外,大树和小树在生产力的驱动因素的研究中的各自作用仍不明确,均需要进一步的研究。本研究基于生态位互补假说、生物量比率假说、植被数量假说以及非生物因素中的土壤和地形,利用结构方程模型构建了小兴安岭丰林30 ha阔叶红松(Pinus koraiensis)林动态监测样地生产力的最优模型,量化了模型中所有路径的直接影响、间接影响及总影响。结果发现,基于植被数量假说的初始植被数量是影响生产力的最主要因素,且其中是大树发挥了主要作用,然而小树对生产力的影响也不可忽略。除此之外,土壤是影响生产力的第二主要因素,土壤水分的影响高于土壤养分的影响,且这种影响在大树中更为明显,此外,土壤对生产力发挥的是负效应,证明了较高的土壤养分可...

【文章页数】：44 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－２基于土壤肥力假说、植被数量假说、生态位互补假说和生物量比率假说所构建的ＳＥＭ的??理论模型??

?Ｉｎｃ．，Ｃｈｉｃａｇｏ，?ＩＬ，ＵＳＡ）软件［７１］，Ｐｅａｒｓｏｎ?相??关分析以及多重共线性检验采用了?ＳＰＳＳ?１９．０?（ＳＰＳＳ，?Ｉｎｃ．，Ｃｈｉｃａｇｏ，?ＩＬ，ＵＳＡ）软件［７２］。??为了更好地进行统计分析，我们对所有的数据都进行了对数转换（Ｌｏｇ?ｔｒａｎ....

图３－１?（ａ）生态位互补假说和（ｂ）生物量比率假说的相关变量与ＣＷＰ的Ｐｅａｒｓｏｎ相关分析??Ｆｉｇ．?３－１?Ｐｅａｒｓｏｎ?ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ?ａｎａｌｙｓｉｓ?ｂｅｔｗｅｅｎ?ＣＷＰ?ａｎｄ?ｔｈｅ?ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ?ｖａｒｉａｂｌｅｓ?ｏｆ?（ａ）?ｔｈｅ?ｎｉｃ?

?｜?？?ＣＷＭＳＬＡ?．??ＦＥｖｅ?ｉ?＃?ｃｗｍｌａ?ｊ?？??ＦＤ，Ｖ?＊?！?ｃｗｍｌｐｃ?？??Ｅ?；?？??ＭＮＴＤ?？?ｊ?ＣＷＭｌｎｃ?＊?；??ＦＤｉｓ?。｜?ＣＷＭＨｍ?ｊ?＊??ＭＰＤ?：〇?ＣＷＭｌｃｃ?ｊ?？??ＲａｏＱ?ｊｏ?ＣＷＭｌｔ?：?°??－....

图３－５ＳＴＰ、ＳＭＭ、ＰＤ、ＣＷＭｌｄｍｃ对（ａ）?ＡＧＢｂｉｇ和（ｂ）?ＡＧＢｓｍａｉｉ的直接影响、间接影响和总影??响??

?３结果???０．０５），间接影响为?０．１４８?（户＜?０．００１）。??本研宄量化了?ＳＥＭ中ＡＧＢｂｉｇ和ＡＧＢｓｍａｉ丨受到ＰＤ，ＣＷＭｌｄｍｃ，?ＳＭＭ和ＳＴＰ的直??接影响、间接影响以及总影响。虽然ＰＤ和ＣＷＭｌｄｍｃ对ＣＷＰ的影响相差无几，但是??其二者受到的土壤的....

图３－６?（ａ）坡度、（ｂ）坡向、（ｃ）海拔对阔叶红松林ＣＷＰ的影响??Ｆｉｇ．?３－６?Ｅｆｆｅｃｔｓ?ｏｆ?（ａ）?ｓｌｏｐｅ，（ｂ）?ａｓｐｅｃｔ，?ａｎｄ?（ｃ）?ａｌｔｉｔｕｄｅ?ｏｎ?ＣＷＰ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｍｉｘｅｄ?ｂｒｏａｄｌｅａｖｅｄ－Ｋｏｒｅａｎ?ｐｉｎｅ?ｆｏｒｅｓｔ．??

６°和６－１５°?）；对于坡向来说，半阳坡处的ＣＷＰ显著高于其他坡??向，其次是阳坡处的ＣＷＰ显著高于阴坡和半阴坡，而阴坡和半阴坡间ＣＷＰ并无显著??差异；对于海拔来说，不同海拔间ＣＷＰ存在显著差异，且随着海拔高度的升高，ＣＷＰ??显著上升。??°－８１?（ａ）?０．８】（的?０....

本文编号：3943162