中国北部不同地点樟子松人工林径向生长对气候响应的差异
发布时间：2021-08-07 06:08
通过树木年代学方法,测定了毛乌素和塞罕坝相同密度樟子松（Pinus sylvestris var.mongolica）全木（Ringwood,RW）、早材（Earlywood,EW）和晚材（Latewood,LW）宽度,计算胸高断面积增量（Basal area increment,BAI）,并建立了樟子松年轮宽度年表,分析其对气候响应的差异。结果显示,毛乌素（Mu Us）樟子松轮宽随树龄呈"升-降"的曲线变化,塞罕坝（Saihanba）呈线性下降,两地樟子松BAI变化相似,呈"升-降"的曲线变化,EW占RW的65%—70%,表明EW对RW贡献较大。生长期间,毛乌素樟子松早晚材比例保持平稳,塞罕坝EW/RW值下降,LW/RW值上升,两地干旱事件均使LW/RW值下降,EW/RW值上升。差值年表（Residual chronology,RES）相关性分析显示,毛乌素樟子松径向生长主要与4、7月平均降雨,7月标准化降水蒸散发指数（Standardized precipitation evapotranspiration index,SPEI）,3、8月平均温度及上年12月和当年3月最低温度呈正...
【文章来源】：生态学报. 2020,40(13)北大核心CSCD
【文章页数】：14 页
【部分图文】：
实验样地分布图[13]
2.1 气候因子变化图2为研究区气候变化趋势图,毛乌素多年年均温8.25—10.57℃,年均降水量约410 mm,年均相对湿度40.12%—62.73%。年SPEI范围-1.82—2.05,波动较大,毛乌素大体属于中—重度干旱,SPEI每10年上升0.46,干旱情况在逐渐缓解。从月尺度上看,降水主要集中在7—8月,最高温度出现在7月,相对湿度4月份最低,8月份最高,7月份 SPEI最低。塞罕坝多年平均温-2.95—0.89℃,年均降水量约465 mm,年均相对湿度56.78%—66.38%,年SPEI范围-1.73—2.14,波动较大,总体上塞罕坝大体属于中—轻度干旱,SPEI每十年下降0.004。从月尺度上看,降水主要集中在7—8月,最高温度出现在7月,相对湿度4月份最低,8月份最高,月SPEI波动较小,达到无旱水平。
从图(5)RES趋势图中可以看出,全轮与早材RES年表在高频变化上更为一致,说明全轮和早材年表中所包含的气候信息可能更为相似。各采样点年表在某些年份表现出生长变化的一致性,如毛乌素的RW、EW、LW在1999、2005和2016年均出现峰值,在2010、2012和2006年均出现谷值;塞罕坝的RW、EW、LW在1991和2011年均出现峰值,在1983、1986和2002年均出现谷值。RBAR系数的大小表明,早、晩材序列的变化均具有较好的一致性,但是略低于全轮(表3)。三者比较,全材各序列间变化的同步性最好,早、晚材年表的MS、EPS均比较高,表明人工林樟子松早、晚材对气候变化敏感,包含丰富的气候信息,早晚材宽度变化适用于树木年轮气候学分析。2.5 RES与月气候因子的关系
【参考文献】：
期刊论文
[1]北京山区侧柏人工林水分利用效率及其影响因素[J]. 郑鹏飞,余新晓,贾国栋,刘自强,张永娥,朱栩辉. 应用生态学报. 2019(03)
[2]四种干旱指数在黄土高原地区的适用性分析[J]. 王玉莹,魏建洲. 甘肃科技. 2019(01)
[3]不同草地NPP估算模型对中国草地的模拟计算分析[J]. 周平,武威,王瑞,刘涛,孙成明. 草业科学. 2018(10)
[4]浅析彰武地区樟子松衰退影响因素及管理对策[J]. 王晓春. 防护林科技. 2018(04)
[5]Reconstruction of hydrological changes based on tree-ring data of the Haba River, northwestern China[J]. ZHANG Tongwen,YUAN Yujiang,CHEN Feng,YU Shulong,ZHANG Ruibo,QIN Li,JIANG Shengxia. Journal of Arid Land. 2018(01)
[6]基于沙地樟子松人工林衰退机制的营林方案[J]. 宋立宁,朱教君,郑晓. 生态学杂志. 2017(11)
[7]大兴安岭林区南、北部天然樟子松生长对气候变化的响应差异[J]. 李俊霞,白学平,张先亮,常永兴,陆旭,赵学鹏,陈振举. 生态学报. 2017(21)
[8]大兴安岭北部多年冻土区落叶松和樟子松生长的气候响应差异研究[J]. 张轩文,杨丽,刘晓宏,张秋良,王文志,曾小敏,吴国菊. 冰川冻土. 2017(01)
[9]帽儿山地区不同种源樟子松树轮对气候因子的响应[J]. 徐静,郭滨德,孙洪志. 林业科学研究. 2016(04)
[10]环境因子对树木形成层活动及木质部发生影响的研究进展[J]. 郭媛媛,江源. 北京师范大学学报(自然科学版). 2015(06)
硕士论文
[1]大兴安岭樟子松径向生长对气候变化的响应差异研究[D]. 李俊霞.沈阳农业大学 2017
[2]大兴安岭樟子松年轮气候响应及年龄影响探讨[D]. 宋来萍.东北林业大学 2011
本文编号：3327233
【文章来源】：生态学报. 2020,40(13)北大核心CSCD
【文章页数】：14 页
【部分图文】：
实验样地分布图[13]
2.1 气候因子变化图2为研究区气候变化趋势图,毛乌素多年年均温8.25—10.57℃,年均降水量约410 mm,年均相对湿度40.12%—62.73%。年SPEI范围-1.82—2.05,波动较大,毛乌素大体属于中—重度干旱,SPEI每10年上升0.46,干旱情况在逐渐缓解。从月尺度上看,降水主要集中在7—8月,最高温度出现在7月,相对湿度4月份最低,8月份最高,7月份 SPEI最低。塞罕坝多年平均温-2.95—0.89℃,年均降水量约465 mm,年均相对湿度56.78%—66.38%,年SPEI范围-1.73—2.14,波动较大,总体上塞罕坝大体属于中—轻度干旱,SPEI每十年下降0.004。从月尺度上看,降水主要集中在7—8月,最高温度出现在7月,相对湿度4月份最低,8月份最高,月SPEI波动较小,达到无旱水平。
从图(5)RES趋势图中可以看出,全轮与早材RES年表在高频变化上更为一致,说明全轮和早材年表中所包含的气候信息可能更为相似。各采样点年表在某些年份表现出生长变化的一致性,如毛乌素的RW、EW、LW在1999、2005和2016年均出现峰值,在2010、2012和2006年均出现谷值;塞罕坝的RW、EW、LW在1991和2011年均出现峰值,在1983、1986和2002年均出现谷值。RBAR系数的大小表明,早、晩材序列的变化均具有较好的一致性,但是略低于全轮(表3)。三者比较,全材各序列间变化的同步性最好,早、晚材年表的MS、EPS均比较高,表明人工林樟子松早、晚材对气候变化敏感,包含丰富的气候信息,早晚材宽度变化适用于树木年轮气候学分析。2.5 RES与月气候因子的关系
【参考文献】：
期刊论文
[1]北京山区侧柏人工林水分利用效率及其影响因素[J]. 郑鹏飞,余新晓,贾国栋,刘自强,张永娥,朱栩辉. 应用生态学报. 2019(03)
[2]四种干旱指数在黄土高原地区的适用性分析[J]. 王玉莹,魏建洲. 甘肃科技. 2019(01)
[3]不同草地NPP估算模型对中国草地的模拟计算分析[J]. 周平,武威,王瑞,刘涛,孙成明. 草业科学. 2018(10)
[4]浅析彰武地区樟子松衰退影响因素及管理对策[J]. 王晓春. 防护林科技. 2018(04)
[5]Reconstruction of hydrological changes based on tree-ring data of the Haba River, northwestern China[J]. ZHANG Tongwen,YUAN Yujiang,CHEN Feng,YU Shulong,ZHANG Ruibo,QIN Li,JIANG Shengxia. Journal of Arid Land. 2018(01)
[6]基于沙地樟子松人工林衰退机制的营林方案[J]. 宋立宁,朱教君,郑晓. 生态学杂志. 2017(11)
[7]大兴安岭林区南、北部天然樟子松生长对气候变化的响应差异[J]. 李俊霞,白学平,张先亮,常永兴,陆旭,赵学鹏,陈振举. 生态学报. 2017(21)
[8]大兴安岭北部多年冻土区落叶松和樟子松生长的气候响应差异研究[J]. 张轩文,杨丽,刘晓宏,张秋良,王文志,曾小敏,吴国菊. 冰川冻土. 2017(01)
[9]帽儿山地区不同种源樟子松树轮对气候因子的响应[J]. 徐静,郭滨德,孙洪志. 林业科学研究. 2016(04)
[10]环境因子对树木形成层活动及木质部发生影响的研究进展[J]. 郭媛媛,江源. 北京师范大学学报(自然科学版). 2015(06)
硕士论文
[1]大兴安岭樟子松径向生长对气候变化的响应差异研究[D]. 李俊霞.沈阳农业大学 2017
[2]大兴安岭樟子松年轮气候响应及年龄影响探讨[D]. 宋来萍.东北林业大学 2011
本文编号：3327233
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