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题名亚高山云杉人工林林窗疏伐的林木生长效应与驱动机制
作者赵庆霞
答辩日期2016-05
文献子类博士
授予单位中国科学院大学
导师包维楷
关键词早材 晚材 微气候 叶龄 生物量
学位专业植物学
英文摘要云杉是青藏高原东缘主要的栽植树种之一,云杉人工林在水源涵养、水土保持以及生物多样性保护等方面具有重要作用。但是云杉人工林郁闭后出现林分生产力降低、土壤肥力锐减、林下物种多样性低等一系列生态问题,缺乏合理、有效的经营管理措施。林窗疏伐是一种模拟森林自然干扰过程的经营管理措施,其在促进林下物种多样性和自然更新等方面的效益已被证实,但是其对余留木生长影响及驱动机制的研究还不完全清楚。因此,本研究把林窗疏伐管理技术试验应用于云杉人工林的经营改造中,通过研究云杉人工林不同林窗大小疏伐处理下的林木生长效应,揭示驱动林木生长变化的主导因素,筛选出合适的技术方案,为人工林经营管理提供理论与实践指导。本研究以川西亚高山30年生云杉人工林为研究对象。模拟自然林窗大小,设置对照、小林窗(74m2)、中林窗(109m2)、大林窗(196m2)4个水平开展林窗疏伐试验,每个处理三个重复。监测疏伐后2009–2012年林窗微环境变化,研究边界木总的、早材和晚材生长动态,分析边界木冠大小和冠型结构特性,及探讨不同年龄叶资源利用效率。主要研究结果及结论如下:(1)林窗疏伐对边界木径向生长量的影响取决于林窗大小和林木生长势。大林窗显著提高了边界木断面积增长量(BAI-R),而中、小林窗的影响不显著;大林窗主要是促进了优势木和平均木的BAI-R,但对被压木没有显著影响;其中对晚材增长量(BAI-L)的影响比对早材(BAI-E)更显著。云杉BAI-R与土壤温度和光合有效辐射(PAR)密切相关,BAI-E与春季温度呈正相关关系,BAI-L与秋季PAR显著正相关。林窗疏伐后,样地中心春季和夏季的土壤温度,秋季的PAR都随着林窗面积的增大而增加。因此,林窗大小及季节间微气候的差异是导致林窗大小效应及早、晚材增长差异的原因。林窗疏伐对边界木径向生长的影响实质上决定于外在微气候的改善程度和林木自身对资源的获取和利用能力。(2)林窗疏伐后4年(2009–2012年),林冠林窗面积平均每年减小2.91–4.27m2,其中大林窗林冠林窗面积减小最多,小林窗面积损失率最高。而且大林窗边界优势木和平均木林窗一侧冠长显著长于林内一侧。另外,林窗疏伐对边界木胸径(D)、树高(H)、冠径(CR)和冠长(CL)增长的影响不一致,受林木生长势的影响。对照和林窗样地被压木D和H随时间均没有明显增长,大林窗边界平均木和优势木D的增长优于H,H/D降低。表明大林窗疏伐后,平均木和优势木降低了对高的投入,更多的用于粗生长。对照样地云杉CR/D和CL/H随着时间逐渐降低,但是林窗样地这种降低的速率减小,表明林窗疏伐减慢了CR、CL下降趋势,减弱了林木自疏效应。林窗疏伐后,干粗生长、高生长和树冠增长的差异,反映了同化产物在各器官分配比例的变化,是其适应林窗环境的一种策略。(3)林窗疏伐对边界木叶光合速率的影响因林窗大小和树冠位置而有所差异。林窗疏伐对树冠上层叶最大净光合速率(Amax)影响并不显著,但是大林窗显著提高了树冠下层4个年龄叶Amax。大林窗边界木树冠下层当年生、1年生叶比叶重(LMA)显著高于对照,但是其叶绿素含量、氮含量、光合氮利用效率(PNUE)与对照差异不显著;大林窗边界木树冠下层1年生、2年生、3年生叶氮含量显著高于对照,但是其LMA、叶绿素含量、PNUE均与对照没有显著差异。Amax与其他特性相关关系的研究结果显示当年生叶Amax与LMA显著正相关,而多年生叶Amax随着叶氮含量升高而增加。因此,该研究结果表明大林窗疏伐后,当年生叶和多年生叶光合效率都增加了,只是不同年龄叶提高光合效率的策略有差异,当年叶主要是形态上的调整,而多年生叶主要是通过增加氮含量实现的。另外,林窗疏伐有利于叶δ13C的富集,且下层叶的富集效应高于上层叶。叶Amax、δ13C和之前微气候及林木生长变化的研究结果综合分析表明林窗疏伐后边界木生长加速主要是由于光照条件的改善而非土壤水分。(4)中林窗面积大小的疏伐最有利于提高林分生产力,增加森林净固碳量。中林窗最快4年可以使林分生物量恢复到疏伐前水平。本研究为人工林经营管理技术方案的制定提供理论依据。综合分析疏伐后单木和林分的生长动态表明林窗面积150–200m2是最有利生产力恢复和持续增长的林窗大小。另外,在选择疏伐对象时,应尽量选择生长速率较慢,疏伐后增长效应也较弱的被压木,保留平均木和优势木。
语种中文
学科主题生态研究
产权排序1
内容类型学位论文
源URL[http://210.75.237.14/handle/351003/28749]  
专题成都生物研究所_生态研究
推荐引用方式
GB/T 7714
赵庆霞. 亚高山云杉人工林林窗疏伐的林木生长效应与驱动机制[D]. 中国科学院大学. 2016.
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