湘西南石漠化灌丛生物量及养分循环

来源 :中南林业科技大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:scuthh
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
湘西南喀斯特地区的植被恢复工作已受到了广泛关注,以邵阳县轻度、中度(弃耕地)和重度石漠化的灌丛生态系统为研究对象,采集3种不同石漠化程度的灌丛植物样品以及0-15、15-30、30-45 cm 3个土层土壤,用收获法获取灌丛生物量,对土壤理化性质,植物养分含量进行室内分析,比较三个不同石漠化程度灌丛生态系统生物量的分布结构,土壤及植物养分的分布及生物循环特征,探索构建植被—土壤—基岩协调的良性生态系统的实现途径,为湘西南石漠化生态系统物质循环和能量流动的研究提供基础数据,研究结果为石漠化地区的植被恢复工作及其可持续发展提供理论和技术支撑。主要研究结果如下:(1)灌丛生物量:①灌木层各器官平均生物量分布情况为:根>枝>叶生物量;草本层各部分平均生物量分布情况为:地上>地下生物量。对于同一石漠化程度,各植被层生物量有显著差异(p<0.05),各层生物量从大到小的顺序为:灌木层>草本层>凋落物层。②不同石漠化程度灌木层和凋落物层生物量分布情况为:轻度>中度>重度;而草本层的生物量分布为:中度>轻度>重度。总生物量随着石漠化程度的增加而减小。(2)土壤理化性质:①随着石漠化程度增加,土壤容重增大,土壤孔隙度与毛管持水量减小,呈弱酸性,3种石漠化程度的土壤毛管持水量均随着土层加深而逐渐减小。②土壤有机碳(SOC)、全N含量在不同土层中差异显著,并均随土层深度增加而减少,全P、全K、全Ca、全Mg含量在各土层间无显著差异;3种石漠化程度灌丛土壤全N、全P、全Ca、全Mg含量差异显著,且中度石漠化样地SOC、全N和全P含量相对较高。③轻度和重度石漠化样地土壤各元素含量排序均为:SOC>全K>全Ca>全Mg>全N>全P,而在中度石漠化样地中表现为:SOC>全K>全Ca>全N>全Mg>全P。SOC和全N、K、Mg含量显著相关;土壤全N与全Ca、Mg显著相关;土壤全P、Ca含量与全Mg显著相关;其它元素之间相关性不显著。(3)植物养分含量与分布:①湘西南石漠化灌丛灌木枝、叶、根和总体养分平均含量为:C>Ca>N>K>Mg>P;草本地上部分和总养分平均含量为:C>Ca>K>N>Mg>P,地下部分养分平均含量为:C>Ca>N>K>Mg>P;凋落物养分平均含量为:C>Ca>N>K>Mg>P。②各植被层有机碳平均含量大小排序为:凋落物层>灌木层>草本层;N、P、Ca、Mg含量排序为:灌木层>草本层>凋落物层;全K含量排序为:草本层>灌木层>凋落物层。(4)植物与土壤养分关系:灌木层仅K含量与土壤K含量相关性显著,草本层N、Ca含量和对应土壤N、Ca含量显著相关;凋落物N、P、K、 Mg和对应土壤元素含量显著相关,植物生长与土壤养分状况密切相关。(5)灌丛养分循环:①三种石漠化程度样地中,各养分元素积累量大小顺序均表现为:Ca>N>K>Mg>P,不同植被层养分积累量排序均为:灌木层>草本层>凋落物层;养分元素年存留量和年归还量大小顺序均为:Ca>N>K>Mg>P。不同石漠化程度灌丛总养分年吸收量和年归还量均为:中度>轻度>重度。②湘西南石漠化灌丛群落总养分利用系数为中度(0.723)>重度(0.681)>轻度(0.619)。轻度石漠化样地中利用系数的规律为:K>Mg>N>P>Ca,中度和重度石漠化样地中利用系数的规律为:K>N>Mg>P>Ca,Ca的利用系数最小。三种石漠化样地总养分周转周期为:轻度(3.43a)>重度(3.05a)>中度(2.76a),其中轻度和中度石漠化样地元素周转最快的为K,重度石漠化样地元素周转最快的为N,三个样地元素周转最慢的均为Ca。
其他文献
地球系统科学、对地观测技术的快速发展对高效的地球系统数据共享机制与模式提出了新的挑战。现有基于平台软件的地球系统数据共享大多仅实现地球系统数据的浏览共享,且只是
机载LiDAR是一种集成激光、INS、GPS等新型技术为一体的传感器设备,相对于传统的测量方式,利用机载LiDAR获取信息具有生产周期短、精度和效率高的优点。建筑物是城市的重要组成
请下载后查看,本文暂不支持在线获取查看简介。 Please download to view, this article does not support online access to view profile.
期刊
学位
学位
大气水汽的时空变化是影响星载合成孔径雷达(SAR)大地测量精度的关键因素。1994年,Massonnet等首次识别出了InSAR中的大气效应,至今已有不少学者在InSAR大气改正方面展开了大量
车载LiDAR扫描测量由于高效率、高精度、高密度和实时获取三维空间坐标信息等优势,已成为“智慧城市”建设中三维数字城市模型信息采集的主要方式之一。车载LiDAR获取的数字