Modelling forest management within a global vegetation model—Part 2: Model validation from a tree to a continental scale

The construction of a new forest management module (FMM) within the ORCHIDEE global vegetation model (GVM) allows a realistic simulation of biomass changes during the life cycle of a forest, which makes many biomass datasets suitable as validation data for the coupled ORCHIDEE-FM GVM. This study uses three datasets to validate ORCHIDEE-FM at different temporal and spatial scales: permanent monitoring plots, yield tables, and the French national inventory data. The last dataset has sufficient geospatial coverage to allow a novel type of validation: inventory plots can be used to produce continuous maps that can be compared to continuous simulations for regional trends in standing volumes and volume increments. ORCHIDEE-FM performs better than simple statistical models for stand-level variables, which include tree density, basal area, standing volume, average circumference and height, when management intensity and initial conditions are known: model efficiency is improved by an average of 0.11, and its average bias does not exceed 25%. The performance of the model is less satisfying for tree-level variables, including extreme circumferences, tree circumference distribution and competition indices, or when management and initial conditions are unknown. At the regional level, when climate forcing is accurate for precipitation, ORCHIDEE-FM is able to reproduce most productivity patterns in France, such as the local lows of needleleaves in the Parisian basin and of broadleaves in south-central France. The simulation of water stress effects on biomass in the Mediterranean region, however, remains problematic, as does the simulation of the wood increment for coniferous trees. These pitfalls pertain to the general ORCHIDEE model rather than to the FMM. Overall, with an average bias seldom exceeding 40%, the performance of ORCHIDEE-FM is deemed reliable to use it as a new modelling tool in the study of the effects of interactions between forest management and climate on biomass stocks of forests across a range of scales from plot to country.     

鼎湖山20公顷森林样地单个物种对群落的构建

大型固定监测森林样地已成为研究森林群落组织机制的一个重要平台。群落里个体之间的相互作用对群落的构建有相当重要的作用。以往的研究主要针对于物种之间的相互作用,而用群落里单个物种与其它所有个体之间相互关系来解释群落构建的研究还很少。采用单个物种-面积关系（ISAR）这一指标对鼎湖山20 hm2样地和BCI 50 hm2样地数据分析,来研究不同样地单个物种是如何对森林群落进行构建的。结果显示,与BCI样地和Sinharaja样地不同,鼎湖山样地大树对周围其它个体的作用几乎是中性的;而对于小树（胸径小于10 cm）来说,鼎湖山样地和BCI样地一样,随着尺度的增加＂吸引型＂物种减少,而＂中性＂物种增加。说明了不同的群落在不同的发育阶段,单个物种对群落结构的构建有重要的作用不同,将来的研究应该结合群落其它方面的因素来分析群落内个体之间相互作用,例如从时间尺度的谱系和空间因素去分析。     

浅议郴州市废弃矿山生态恢复途径

郴州市矿产资源丰富,采矿业发达,矿山资源开发导致了环境污染、生态破坏等一系列问题,矿山废弃地的生态恢复及景观重建已成为郴州市经济和社会发展需要迫切解决的问题之一.概括地介绍了郴州市的基本状况,分析了郴州市采矿业的无序发展对生态环境的影响,并针对矿山废弃地环境的污染问题,探索性地提出了郴州市废弃矿山生态恢复的途径.     

温带阔叶红松林中不同树种和倒木对土壤性质的影响

以长白山温带阔叶红松林为研究对象,通过野外采集土壤样品,综合研究老龄树及倒木对周边表层土壤性质的影响。研究结果显示,在本研究样地条件下,不同树种周边的表层土壤性质存在显著性差异,红松（Pinus koraiensis）周边土壤中水溶性有机碳WSOC的质量分数和特征吸光系数SUVA254值都高于紫椴（乃砌amurensis）和水曲柳（Fraxinus mandshurica）,但是土壤水溶性总氮WSTN和交换性无机氮的质量分数却是红松低于紫椴和水曲柳。对倒木影响的森林表层土壤性质的研究结果显示,倒木下方森林表层土壤中WSOC、WSTN以及交换性矿质氮的质量分数都明显地高于林间土壤,说明在小尺度空间区域内,倒木可能是森林表层土壤活性碳、氮库的重要输入源。此外,本研究还利用主成分分析探讨了受树种影响的森林表层土壤不同性质之间的关联性,并对树种和倒木影响周边土壤性质的可能性机制进行分析。     

井冈山森林碳储量与LAI和材积的相关性

建立林木生物量模型是估算森林生物量的重要方法之一,叶面积指数（Leaf Area Index,简称LAI）和材积与林木密切相关,是否可通过建立森林生物量与LAI或材积的相关模型来估算森林生物量,进而估算森林碳储量,值得探索。以井冈山自然保护区两种典型森林类型（常绿阔叶林和人工杉木林）为研究对象,分乔木层、植被层和总体（植被层＋土壤层）3部分分别计算碳密度,并对它们与叶面积指数LAI和材积之间的相关性进行分析。结果表明：常绿阔叶林总体碳密度为38．915kg／m^2,高于人工杉木林的27．460kg／m^2;两种森林类型乔木层和植被层碳密度与材积具有很好的相关性（R^2〉0．97）,在与LAI的相关性分析中,人工杉木林乔木层和植被层碳密度与LAI相关系数达到0．7以上,相关关系显著,而常绿阔叶林各层碳密度与LAI的相关性不明显;在森林总体碳密度与LAI和材积的相关性分析中发现,只有常绿阔叶林总体碳密度与材积的R^2为0．7116,达到显著水平,其它相关性水平均不显著。因此,利用材积与生物量和碳储量的相关关系来推算井冈山森林生物量和碳储量的方法是可行的,通过叶面积指数来推算森林生物量和碳储量的方法还有待进一步研究探讨。     

怎样处理好森林火灾中的诸多问题

根据森林火灾发生的特点,分析火灾发生前后＂消＂与＂防＂的主要矛盾,在森林火灾预防和扑救阶段,应采取不同的应对措施。按照＂预防为主、积极消灭＂的方针,在预防中重宣传教育,发动群众,抓责任落实;在消灭中注重科技手段和措施到位。     

长白山的台风灾区范围及植被恢复动态——基于遥感技术的研究

通过对1985年和1987年Thematic Mapper(TM)影像中提取出的归一化植被指数进行对比分析,提取了1986年长白山自然保护区内遭受台风袭击后的灾区范围,并通过比较1988年和2007年的TM影像,分析了风灾区的植被恢复过程。同时,结合该地区的地形、水文、土壤和公路数据对风灾区的植被恢复进行了驱动力分析。发现地形驱动因子与风灾区的恢复程度呈高度相关,随着高程、坡度和平地所占比例的减少,恢复程度逐渐变好;此外水文、土壤和人类活动都对风灾区的植被恢复产生一定影响,另外人工干预恢复对植被生长也起着积极的作用。研究结果可供风灾区内植被的进一步恢复和森林防火工作参考。     

西南高山峡谷区植被变化及影响因素分析

西南高山峡谷区是我国典型生态脆弱区,认识其植被变化特征及影响因素可以为西南高山峡谷区生态环境建设对策的制定提供理论依据,对实现区域经济、环境以及生态和谐统一发展,具有一定的现实意义.基于2000~2019年NDVI、社会经济因子和自然因子数据集,采用一元线性回归法、Hurst指数、地理探测器模型和变异系数等方法分析了西南高山峡谷区NDVI时空变化及稳定性特征,并探讨了NDVI空间分异影响因素.结果表明：①空间上看,植被呈现东南高,西北低的分布格局,中高和高植被覆盖的区域面积占比71.71%,植被覆盖总体处于较高水平.时间上看,植被呈现改善趋势的区域面积占比85.90%,恢复效果明显,且未来植被变化趋势还将以改善为主.②高程、植被类型和土壤类型是影响NDVI空间分异的主导因子,q值均不低于0.40;气温和降雨量为次要因子,q值分别为0.274和0.225.双因子交互作用增强了单因子的影响力,表现为双因子增强和非线性增强两种关系,其中高程∩植被类型组合q值最高为0.714,其次是高程∩土壤类型组合q值为0.688.③研究时段内NDVI整体稳定性较好,低波动变化和较低波动变化的区域面积占比为89.95%;而中等以上波动的区域面积占比为10.05%,集中在海拔高、气温低、降雨少、土壤贫瘠和植被较差等生态环境相对脆弱的区域.植被变化是多因素综合作用的结果,需因地制宜,有针对性地采取不同策略修复西南高山峡谷区生态环境.     

水蚀环境植被恢复对土壤有机碳固存和团聚体稳定的影响：Meta分析

为明确水蚀环境不同条件下植被恢复策略对土壤固碳和团聚体稳定性的影响差异,通过搜集91篇论文的实验数据,以农田(或裸地)为对照,基于Meta分析评估土壤有机碳(SOC)储量和团聚体稳定性对水蚀环境退耕还林/还草措施的响应.结果表明：(1)退耕还林/还草均有利于提高SOC储量,改善土壤团聚体稳定性,但两者的优势功能存在差异,还林的固碳效应强于还草,而还草对增强团聚体稳定性的作用更强.(2)多因素Meta分析表明显著影响SOC的因素有：恢复年份、土壤黏粒含量、植被覆盖度、年平均降雨(MAP)、年平均气温(MAT)和土壤深度.其中植被恢复对SOC储量的正向效应随着植被覆盖率增加而提高;草地恢复在土壤黏粒含量为20%～32%下对SOC储量的提高效应更显著,在MAP>800 mm或MAT<15℃条件下更易促进草地固碳效应,不同恢复年限下的草地固碳效应无显著变化;而林地恢复在土壤黏粒含量>32%下对SOC储量的提高效应更显著,气候条件对林地SOC储量无限制性影响,林地恢复下的SOC储量与恢复年限间存在正向效应.(3)植被恢复在黏粒含量为20%～32%时对平均重量直径(MWD)和平均...