郴州市退耕还林的调查与思考

通过对郴州市实施退耕还林几年来的实践和探索，分析现状，总结经验，提出了保证工程顺利实施的建议．     

西藏中部草地及农田生态系统的退化及其机制

西藏中部农田，特别是兼具草地与林地两大功能的草地生态系统对区域生态环境具有重要的调节和控制作用。近年来，草地及农田生态系统呈现出整体退化及日趋严重的态势，并逐步成为西藏风蚀沙化、水土流失等最为严重的地区。文章在阐述退化生态系统的内在特征及其环境效应的基础上，就草地及农田生态系统退化的发生机制进行了深入分析。     

中国农田主要温室气体排放特征与控制技术

全球气候变化已成为不争的事实,已经引起了各国科学家和政府的高度重视。人类活动向大气中排放的二氧化碳（CO2）、甲烷（CH4）和氧化亚氮（N2O）等温室气体浓度的增加是导致气候变化的重要原因之一。农田土壤是这三种温室气体的重要来源。文章概述了农田土壤CO2、CH4和N2O三种主要温室气体的排放机制,系统总结了国内对这三种温室气体排放通量的观测研究,提出了相应的减排技术对策,并对目前的研究问题和未来的发展方向作了深入的探讨,以期为控制农田土壤温室气体排放、发展低碳农业提供参考依据。     

洞庭湖区退田还湖过程中小型兽类的生态位特征

为了解退田还湖工程实施后的小兽群落状况,2003~2010年对洞庭湖区退田还湖后9种不同类型生境中小型兽类的生态位特征进行了调查.共布放64 432夹日,捕获小型兽3 066只,总的捕获率为4.76%,包括啮齿目10种和食虫目2种.小型兽类各种群的生态位宽度以褐家鼠和黑线姬鼠最高,分别为0.819 8和0.765 6,为广生态位的种类;随后依次是臭鼩、东方田鼠、刺猬、巢鼠、黄胸鼠、小家鼠、黄毛鼠、针毛鼠,分别为0.689 0、0.573 7、0.527 3、0.482 8、0.394 8、0.289 7、0.265 1、0.098 5;社鼠和大足鼠最低,仅在1种生境中有捕获.从生态位宽度指数的季节变化看,黑线姬鼠、褐家鼠、东方田鼠和臭鼩在四季的生态位宽度指数均较高.从空间生态位宽度和生态位重叠指数看,除黑线姬鼠和褐家鼠利用生境较广外,洞庭湖小兽群落可分为3个类群:栖息于环湖丘岗林地生境的社鼠、针毛鼠和黄毛鼠类群,以湖滩生境为主的东方田鼠、巢鼠和臭鼩类群,以及以村庄周围的农田生态系统为主的家鼠类群.从生态位指标和捕获数量看,黑线姬鼠、东方田鼠和褐家鼠是当地需要重点关注的种类.东方田鼠种群数量高峰年份与低谷年份比,其生态位宽度以及与其它种类的生态位重叠指数均较高,高峰年份东方田鼠冬季在双退垸出现,说明退田还湖已扩大了东方田鼠的繁殖基地,对东方田鼠种群发展有利,在种群暴发年份,易形成更加严重的危害.     

密云水库上游地区农田土壤有机碳储量及变化模拟

农田土壤有机碳(SOC)库对粮食安全和全球气候变化具有重要影响,因此,开展农田土壤有机碳储量及其动态变化研究在政治经济和生态环境层面具有重要意义.采用农业生物地球化学模型--DNDC对密云水库上游地区农田土壤有机碳储量及其变化进行模拟研究,首先应用当地实测结果进行模型验证,然后根据当地气候条件、土壤性质和现行农业耕作管理特点等建立GIS区域数据库,并在数据库的支持下进行区域模拟和分析.结果表明:2006年密云水库上游地区214 920 hm~2农田土壤(0～25 cm)的总有机碳储量为7 646×10~6 kg,其中位于河北省境内的该地区63.1%的农田储存了全区68.1%的SOC;平均每公顷农田SOC储量为35 576.1 kg,低于全国平均水平;由于化肥和有机肥投入的增加,经过1 a耕种后,2006年该地区农田SOC储量增加142.5×10~6 kg,整个地区及各区县农田土壤碳收支均为正,是大气CO_2的一个汇.情景分析表明,气温升高对该地区农田SOC积累具有显著的负效应;而提高秸秆还田比例、适量施用化肥、增施有机肥、增加灌溉和采取免耕方式等措施均能有效增加土壤有机碳的积累.     

农牧交错带开垦年限对土壤理化特性的影响

为研究农牧交错带天然草地转变为农田后,开垦年限对土壤理化特性的影响,按照邻近样地的取样原则,于2007年10月选择位于内蒙古东部农牧交错带太仆寺旗的天然草地和邻近的6个不同开垦年限的农田样地(垦殖年限为5、10、15、20、35、50 a)作为研究对象分析其土壤理化性状.结果表明:在0～30 cm土层中,天然草地转变为农田后,开垦年限对土壤养分含量和物理性状均有显著影响.土壤的有机碳含量、全氮含量、速效钾含量均随农田开垦年限的延长而降低.草地土壤的养分含量最高.与天然草地相比,0～10 cm土层,有机碳含量分别下降36%、47%、43%、57%、68%、68%;速效钾含量分别下降33%、55%、39%、65%、60%、40%.开垦年限对土壤物理性状也有明显影响,草地土壤的粘粒含量最高,砂粒含量最低;开垦年限越长的农田,土壤砂粒含量越高,粘粒含量越低;农田土壤的容重显著高于草地,随农田开垦年限的延长,土壤容重增加;而土壤pH值显示降低趋势.研究表明在研究区域天然草地具有较好的土壤养分保持能力,开垦年限越长越易导致土壤养分的缺乏和土壤的酸化和沙化,影响整个农牧交错带生态系统的稳定性和持续性.     

黄土高原半干旱区土壤呼吸对土地利用变化的响应

明确土地利用方式变化条件下引起土壤呼吸差异性的因素,对预测黄土区退耕还草条件下土壤碳循环变化有重要意义。基于建立于1984 年的长期定位试验,于2011 年3 月至2012年12 月,利用Li-8100 系统(Li-COR,Lincoln,NE,USA)监测了退耕还草(苜蓿)处理和农田(冬小麦)土壤呼吸季节变化以及土壤表层(0~5 cm)温度和含水量,研究了土地利用变化下土壤呼吸变化特征及其与土壤温度、水分以及有机碳特性之间的关系。结果发现,退耕27 a 来(自1984年麦地转化为苜蓿地),土壤呼吸速率苜蓿地(3.55 μmol·m^-2·s^-1)达小麦地(1.36 μmol·m^-2·s^-1)的2.61 倍,累积呼吸量苜蓿地(981 g·m^-2)达小麦(357 g·m^-2)的2.75 倍。土壤呼吸温度敏感系数(Q₁₀)苜蓿地较小麦地2011 年提高24.5%,2012 年提高2.4%。苜蓿地SOC含量(10.5 g·kg^-1)较小麦地(6.5 g·kg^-1)提高61.5%,微生物量碳(204 mg·kg^-1)较小麦地(152 mg·kg^-1)提高34%,0~5 cm土壤水分含量同期高于小麦地,但二者土壤温度差异不显著。土壤水分、SOC、微生物量碳等是造成二者呼吸差异的因素。     

松嫩平原玉米带农田表层土壤有机碳储量和固碳潜力研究

农田土壤有机碳储量和固碳潜力是陆地碳循环和全球气候变化研究中的一个重要问题。论文基于第二次土壤普查数据和实地取样数据,利用土壤类型法估算松嫩平原玉米带农田表层土壤有机碳储量,分析4个县市(德惠市、九台市、农安县、公主岭市)农田表层土壤碳库的饱和水平和固碳潜力,比较旱田与水田土壤固碳潜力的差异。结果表明,1980-2005年间,松嫩平原玉米带农田土壤有机碳储量增加了7.20 TgC。各县市农田土壤碳库的饱和水平以德惠市最大,为4.11 kgC·m^-2,九台市次之,公主岭市最低,为3.14 kgC·m^-2。假设在1980年土地利用方式、耕作措施、施肥水平和气候条件不变的情况下,估算得到松嫩平原玉米带农田土壤的固碳潜力为8.17 TgC。从单位面积固碳潜力看,九台市最高,为0.77 kgC·m^-2,农安县次之,德惠市和公主岭市均低于松嫩平原玉米带。松嫩平原玉米带旱田和水田土壤碳库的饱和水平基本持平。     

碳库管理指数对退耕还林土壤有机碳库变化的指示作用

探讨了黄土丘陵区退耕种植10~40a柠条、沙棘、刺槐林地土壤有机碳库和相关指标的变化特征.结果表明,随退耕期延长,100cm深土层总有机碳及活性有机碳均呈显著增加趋势,但退耕10a 0~40cm浅层土有机碳库既有显著增加,40~100cm深层有机碳库到退耕20~40a才显著提高.3种还林地碳库活度和活性有机碳占总有机碳比例并未随土壤有机碳库增加而持续增长,而是在各土层间分别维持在0.35~0.75和0.25~0.42;碳库管理指数不仅随退耕期延长与土壤有机碳库变化一致, 即在浅层土呈直线快速增加,在深层土以指数函数相对缓慢增长,而且与有机碳库变化呈极显著正相关关系.此外,对比其他碳库指标,到退耕40a时仅碳库管理指数与土壤总有机碳及活性有机碳在不同林地差异变化一致,均为刺槐>沙棘>柠条,说明碳库管理指数能够良好的指示退耕还林土壤有机碳库的变化.     

Estimation and validation of biomass of a mountainous agroecosystem by means of sampling,spectral data and QuickBird satellite image

Biomass estimation in agroecosystems (AESs) is important to understand their role in carbon exchange for a sustainable environment. We used field spectra and sampled biomass of an AES including cultivated and abandoned croplands to develop a simple biomass estimation model. The digital number (DN) of a QuickBird (QB) satellite image was converted to a reflectance factor using the dark object subtraction method and the spectral reflectance of asphalt. The relationship between the reflectance factor of field-based spectra and the QB image obtained in early July 2007 was insignificant in the blue (R ² = 0.15) and green (R ² = 0.18) bands but was significant (p < 0.05) in the red (R ² = 0.57) and near-infrared (NIR, R ² = 0.45) bands in the AES. Better correlations were obtained between field-based and QB-based vegetation indices (VIs). The best correlations were obtained with the normalized difference vegetation index (NDVI) (R ² = 0.97, p < 0.001) and the ratio vegetation index (RVI) (R ² = 0.99, p < 0.001). Biomass was significantly correlated with both field-based NDVI and RVI (R ² = 0.79 and 0.72, respectively, p < 0.001). Although RVI saturated at higher biomass densities (>600 g m^?2), NDVI showed a linear relationship. Other field-based VIs showed poorer correlations with biomass. The model was evaluated by incorporating it into high-resolution QB images to obtain the observed biomass. The relationship between field-estimated and QB-observed biomass appeared to be a one-to-one linear relationship (R ² = 0.79). Thus, models using field spectra and sampled biomass can be applied to QB images for remote estimation of biomass in an AES.