我国森林植被的生物量和净生产量

下列地区中不属于水资源严重缺乏地区的是()。

A.澳大利亚西北部B.南美洲北部C.美国西部D.中亚地区参考答案参考答案：B关于遥感资料和陆地生态学定量模拟，下列说法错误的是()。

A.数字化数据与计算机相结合，改进了模型的质量和可信度B.可以用来验证模型预测的结果C.卫星遥感数据提供了最可靠、最有效的资料来源D.定量模拟主要是模拟全球各种植被类型的水分、养分和CO2循环参考答案参考答案：D植株主要通过()散失大量的水分。

A.光合作用B.呼吸作用C.蒸腾作用D.吸收作用参考答案参考答案：C地球上的物质运动主要包括两大能源驱动力，分别为()。

A.宇宙辐射能及生物内部能量转化B.宇宙辐射能及地球内部热核反应产生的能量C.太阳辐射能及生物内部能量转化D.太阳辐射能及地球内部热核反应产生的能量参考答案参考答案：D下列气体中，来源主要是火山、生物源及人工源的是()。

A.甲烷B.乙烷C.一氧化碳D.二氧化碳参考答案参考答案：D美国从()开始酝酿长期生态系统研究计划。

A.1974年B.1975年C.1976年D.1977年参考答案参考答案：C对植被来说，()的比值比裸地要大得多。

A.近红外波与紫外波B.远红外波与紫外波C.近红外波与红波段D.远红外波与红波段参考答案参考答案：C根据我国1997年的相关调查，在我国131个主要湖泊中，处于富营养化水平的湖泊占总数的()。

A.12%B.39%C.51%D.67%参考答案80年代后期以来，在全球范围内进行科学研究和资源普查的行为的特点不包括()。

A.大尺度遥感广泛应用，促进了宏观生态学的发展B.遥感技术的分散化C.实用化与商业化D.国际合作与信息资源的共享参考答案参考答案：B植物通过光合作用，每年约滞留()吨碳在陆地生态系统中。

A.1220亿B.1200亿C.220亿D.20亿参考答案参考答案：D移地实验多用于植物对()响应的研究。

A.温度改变和降水改变B.空气成分改变和降水改变C.温度改变和气压改变D.空气成分改变和气压改变参考答案参考答案：A自然条件下，甲烷浓度的季节变化主要受()控制。

中国西南地区森林生物量及生产力研究综述摘要:在参考前人大量的研究结果基础上,按不同林分类型和林分起源对中国西南地区(云南省､贵州省､四川省､重庆市) 的森林生物量和净生产力进行了总结概述｡结果显示,西南地区的森林生物量为162.15 t/hm2;若按不同的林分类型来划分,则阔叶林的森林生物量(178.08 t/hm2) 大于针叶阔叶混交林(164.63 t/hm2)和针叶林(145.18 t/hm2) 的;若按不同的林分起源进行划分,则天然林的森林生物量(210.58 t/hm2) 大于人工林(110.65 t/hm2) 的｡西南地区的森林净生产力为11.98 t/(hm2·a),若按不同的林分类型来划分,则阔叶林的森林净生产力12.75 t/(hm2·a)大于针叶林的12.13 t/(hm2·a) 和针叶阔叶混交林的9.61 t/(hm2·a);若按不同的林分起源进行划分,则天然林的森林净生产力13.38 t/(hm2·a)大于人工林的10.56 t/(hm2·a)｡同时对研究中发现的一些问题及以后的研究方向进行了讨论与展望｡关键词:森林;林分类型;林分起源;生物量;生产力;中国西南地区全球性的温室效应､气候变暖等生态环境问题正在严重威胁着人类生存与社会经济的可持续发展,已成为全世界共同关注的焦点问题之一[1-3]｡森林是陆地生态系统的主体,在全球碳循环中具有重要的作用和地位;生物量的测定是研究森林生态系统生产力和自然界环境要素循环的基础工作[4],森林生产力作为陆地碳循环的重要组成部分,是判定森林碳源(汇)和调节生态过程的主要因子[5]｡森林生物量和生产力特征是森林生态系统结构和功能的最基本要素之一[4,5],并且生态系统的能量和营养元素循环的研究首先也依赖于生物量和生产力的数据[6]｡森林的生物量积累和生产力发展是生态系统发展的根本动力,所以森林生物量和生产力的动态决定着森林生态系统的变化[7],因此森林生物量和生产力动态对人类进行森林的管理与利用也就具有重要的参考价值;考虑到森林及其变化对陆地生物圈的重要性,推算森林生物量和生产力便成为生态学和全球气候变化研究的重要内容之一,同时还可为系统研究森林植被碳库及其变化提供基础数据｡在充分总结前人研究结果的基础上,课题组对中国西南地区(云南省､贵州省､四川省､重庆市)森林的主要优势树种林型的生物量和生产力进行了汇总,旨在为该地区的森林生产力监测与评价提供基础数据支撑,为森林净生产力有关的信息查询､分析评价､辅助决策等提供综合服务｡1森林净生产力概念及计算方法净生产力指单位土地面积上､单位时间内有机物的净生产量[8]｡用净生产力确定林分的总生产量比较困难,所以在研究评价林分的净生产力时,往往采用其年净生物量作为衡量指标,即求算现有林分的年生长量､植物凋落和枯损的量､被采食(伐)量三者之和｡但因后两者的量值很小,以往的研究几乎都将其忽略,因此所计算的森林年净生物量要比实际情况略低一些｡森林年净生物量计算公式为:ΔW=(Wa-Wa-n)/n;式中,Wa为森林单位面积现存的生物量,Wa-n为n单位时间前森林单位面积的生物量,n为从Wa-n到Wa的时间跨度(单位:年);若Wa-n为0,则森林年净生物量ΔW为n年的平均净生产量(Wp),否则为连年净生物量｡2西南地区森林生物量和净生产力2.1西南地区森林生物量和净生产力研究现状本研究收集了中国西南地区(云南省､贵州省､四川省､重庆市)自1986年以来,在森林生物量和净生产力研究领域里发表的相关研究结果[2,3,5,8-53],包括针叶林､针叶阔叶混交林､阔叶林的生物量和净生产力,并对其进行了整理､分析､汇总[54,55],其中涉及的树种有辐射松(Pinups radiata D. Don)､云南松(Pinus yunnanensis Faranch.)､海南五针松(P. fenzeliana Hand.-Mzt.)､油松(P. tabulaeformis Carr.)､华山松(P. armandii Franch..)､马尾松(P. massoniana Lamb.)､思茅松[P. kesiya Royle ex.Gordon var. langbianensis(A.Chev.)Gaussen]､高山松(P. densata Mast.)､日本落叶松[Larix kaempferi(Lamb.)Carr.]､红杉(L. potaninii Batalin)､峨眉冷杉[Abies fabri(Mast.)Craib]､长苞冷杉(A. georgei Orr.)､云南紫果冷杉[A. recurvata Mast. var. salonenensis(Botd Zres-Rey et Gaussen)C. T. Kauan.]､杉木[Cunninghamia lanceolata(Lamb.)Hook.]､云杉(Picea asperata Mast.)､紫果云杉(P. purpurea Mast.)､油麦吊云杉[P. brachytyla(Franch.)Pritz. var. complanata(Mast.)Cheng.]､墨西哥柏(Cupressus lusitanica Mill.)､柏木(C. funebris Endl.)､桤木(Alnus cremastogyne Burk.)､黄背栎(Quercus pannosa Hand.-Mazz.)､辽东栎(Q. liaotungensis Koidz.)､灰背栎(Q. senescens Hand.-Mazz.)､桦木(Betula spp.)､红桦(B. albo-sinensis Burk.)､黄毛青冈[Cyclobalanopsis delavayi(Franch.et)Schottky]､杜鹃(Rhododendron simsii Planch.)､杜仲(Eucommia ulmoides Oliver)､楠木(Phoebe zhennan S. Lee.)､光果西南杨[Populus schneideri(Rehder)N. Chao var. tibetica(C. K. Schneid.) N. Chao.]､连香树(Cercidiphyllum japonicum Sieb. et Zucc.)､竹(Bambusoideae)､刺楸[Kalopanax septemlobus (Thunb.) Koidz.]､赤桉(Eucalyptus camaldulensis Dehnh.)､元江栲(Castanopsis orthacantha Franch.)､短刺栲(C. echidnocarpa Miq.)､木果石栎[Lithocarpus xylocarpus(Kurz)Markg.]等;其中针叶林的各树种生物量和净生产力汇总情况见表1,针叶阔叶混交林的各树种生物量和净生产力汇总情况见表2,阔叶林的各树种生物量和净生产力汇总情况见表3｡2.2西南地区森林生物量和净生产力资料汇总综合表1､表2､表3结果进一步汇总可以得出,中国西南地区的森林生物量为162.15 t/hm2,其中乔木层生物量为148.41 t/hm2,乔木层､灌木层､草本层和枯落物层所占总生物量的比例分别为91.53%､2.93%､1.46%和 4.08%;森林净生产力为11.98 t/(hm2·a),其中乔木层净生产力为10.64 t/(hm2·a),乔木层､灌木层､草本层所占总净生产力的比例分别为88.80%､6.04%和5.16%｡2.2.1不同林分类型的生物量和净生产力若按林分类型来划分,则中国西南地区(云南省､贵州省､四川省､重庆市)的森林生物量和净生产力汇总情况见表4,由表4可知,各林分总生物量的大小顺序为阔叶林总生物量､针叶阔叶混交林总生物量､针叶林总生物量｡针叶林的林分总生物量为145.18 t/hm2,其中乔木层的生物量为126.15 t/hm2,占针叶林林分总生物量的86.89%,灌木层､草本层和枯落物层的生物量分别占针叶林林分总生物量的3.36%､2.96%和6.79%｡阔叶林的林分总生物量为178.08 t/hm2,其中乔木层的生物量为166.84 t/hm2,占阔叶林林分总生物量的93.69%,灌木层､草本层和枯落物层的生物量分别占阔叶林林分总生物量的3.20%､0.66%和2.45%｡针叶阔叶混交林的林分总生物量为164.63 t/hm2,其中乔木层的生物量为160.17 t/hm2,占针叶阔叶混交林林分总生物量的97.29%,灌木层､草本层和枯落物层的生物量分别占针叶阔叶混交林林分总生物量的0.64%､0.82%和1.25%｡从表4还可知,各林分的总净生产力大小顺序为阔叶林总净生产力､针叶林总净生产力､针叶阔叶混交林总净生产力｡针叶林的林分总净生产力为12.13 t/(hm2·a),其中乔木层的净生产力为10.74 t/(hm2·a),占针叶林林分总净生产力的88.54 %,灌木层和草本层的净生产力分别占针叶林林分总净生产力的 5.19%和6.27%｡阔叶林的林分总净生产力为12.75 t/(hm2·a),其中乔木层的净生产力为11.33 t/(hm2·a),占阔叶林林分总净生产力的88.86%,灌木层和草本层的净生产力分别占阔叶林林分总净生产力的7.69%和 3.45%｡针叶阔叶混交林的林分总净生产力为9.61 t/(hm2·a),其中乔木层的净生产力为8.63 t/(hm2·a),占针叶阔叶混交林林分总净生产力的89.80%,灌木层和草本层的净生产力分别占针叶阔叶混交林林分总净生产力的1.46%和8.74%｡2.2.2不同林分起源的生物量和净生产力若按林分起源来划分,则中国西南地区(云南省､贵州省､四川省､重庆市)的森林生物量和净生产力汇总情况见表5,由表5可知,天然林的林分总生物量大于人工林的｡天然林的林分总生物量为210.58 t/hm2,其中乔木层的生物量为196.09 t/hm2,占天然林林分总生物量的93.12%,灌木层､草本层和枯落物层的生物量分别占天然林林分总生物量的 3.04%､1.15%和2.69%;人工林的林分总生物量为110.65 t/hm2,其中乔木层的生物量为97.84 t/hm2,占人工林林分总生物量的88.42%,灌木层､草本层和枯落物层的生物量分别占人工林林分总生物量的2.34%､2.08%和7.16%｡各林分的天然林总净生产力也大于人工林的｡天然林的林分总净生产力为13.38 t/(hm2·a),其中乔木层的净生产力为11.96 t/(hm2·a),占天然林林分总净生产力的89.39%,灌木层和草本层的净生产力分别占天然林林分总净生产力的7.55%和 3.06%;人工林的林分总净生产力为10.56 t/(hm2·a),其中乔木层的净生产力为9.24 t/(hm2·a),占人工林林分总净生产力的87.50%,灌木层和草本层分别占人工林林分总净生产力的3.31%和9.19%｡3西南地区森林生物量和净生产力影响因素谷晓平等[56]研究了近20年来的气候变化对云南省､贵州省､四川省和西藏自治区部分地区植被净初级生产力的影响,结果表明,这些地区总植被净初级生产力的空间分布与降水量呈显著的正相关,与海拔高度呈显著的负相关;从年际变化来看,这些地区总植被净初级生产力有上升趋势;蒙吉军等[57]也对近20年来西南喀斯特地区(云南省､贵州省､广西壮族自治区)植被变化对气候变化的响应进行了研究,其结果表明,植被指数年际变化与气候因子年际变化的相关系数区域差异比较明显,20世纪80年代以来,西南喀斯特地区植被覆盖度和净初级生产力总体均呈增加的趋势,但差异不显著｡王兆礼等[58]对珠江流域(云南省､贵州省､广西壮族自治区､广东省)植被净初级生产力及其时空格局进行了研究,结果表明,受气候和土地利用变化的影响,近20年来珠江流域植被净生产力整体上呈现减少的趋势,单位面积减少了约0.6%,不过差异不显著;这个结果同谷晓平等[56]和蒙吉军等[57]的研究结果存在一定的差异,其产生的原因可能是由于行政区划范围的不同造成的｡杨亚梅等[59]和王玉娟等[60]分别研究了季节变化对贵州省植被净初级生产力的影响,前者研究结果表明,在1981~2000年期间,春季和秋季的植被净生产力都呈显著增加的趋势,而夏季和冬季的植被净生产力都呈减少的趋势,春季是植被净生产力增加速率最快的季节,夏季是植被净生产力减少速率最快的季节;后者研究结果表明,植被的净生产力大小顺序为春季净生产力､秋季净生产力､冬季净生产力｡4小结1)在总结前人大量研究结果的基础上,将西南地区(云南省､贵州省､四川省､重庆市)的森林生物量和净生产力按不同林分类型和林分起源进行了总结概述,结果显示,该地区的森林生物量为162.15 t/hm2,净生产力为11.98 t/(hm2·a),这比于维莲等[54]的研究结果[广西壮族自治区､云南省､贵州省､四川省､重庆市､湖南省,1989~1993年平均总森林生物量为148.66 t/hm2,净生产力9.64 t/(hm2·a)]和方精云等[55]的研究结果[云南省､贵州省､四川省,森林生物量为101.43 t/hm2,净生产力为9.67 t/(hm2·a)]稍高;就是按不同林分起源来划分,同于维莲等[54]的研究结果[天然林林分生物量为156.65 t/hm2､人工林林分生物量为84.51 t/hm2,天然林林分净生产力为8.93 t/(hm2·a)､人工林林分净生产力为10.20 t/(hm2·a)]也存在一些差异｡产生以上差异的原因可能是所选参考文献的范围､年限等不一致造成的,也可能是计算方法上的差异造成的,其具体原因还有待进一步深入查找分析｡2)在查阅大量文献资料的基础上,笔者发现不同林分类型乔木层的净生产力及灌木层､草本层的净生产力计算方法差异较大,主要是在林龄的确定上没有一个统一的标准｡丁贵杰等[8]认为,林龄8､12､18､22､30年的马尾松林分松针叶龄应分别取1.4､1.5､1.7和1.8年;吴兆录等[29]对林龄40和100年的高山松林分松针叶龄取的则是3.5年;宿以明等[14]对35年生的峨眉冷杉林分针叶叶龄取的是5年,林内灌木层和草本层林龄分别取的是5年和4年,而在“川西采伐迹地早期植被生物量与生产力动态初步研究”一文中,草本层的年龄取的则是1年[45];潘攀等[35]在对杜仲人工林生产力研究中,草本层的林龄取的则是林分年龄7年;江洪等[11]对云南松林分松针叶龄取的是林分年龄18年等｡基于以上种种差异,笔者认为有必要对其进行更深入的研究,根据不同林龄､不同林分类型等来划分,统一其林龄或叶龄取舍及其计算方法｡3)本研究共收集了有关西南地区(云南省､贵州省､四川省､重庆市)森林生物量和净生产力相关文献60篇,但针对针叶阔叶混交林生物量和净生产力的研究文献仅有7篇,60篇文献中只有13篇的林分净生产力包括了枯落物,其他的文献则没有｡基于此,笔者认为,今后对针叶阔叶混交林林分的生物量和净生产力､林分枯落物的净生产力研究还有待进一步拓展｡另外,收集的60篇相关文献中,有多达34篇是2000年以前发表的,由此可反映出西南地区(云南省､贵州省､四川省､重庆市)森林净生产力的相关研究还是相对滞后的｡参考文献:[1] 方精云. 中国森林生产力及其对全球气候变化的响应[J]. 植物生态学报,2000,24(5):513-517.[2] 刘彦春,张远东,刘世荣,等. 川西亚高山针阔混交林乔木层生物量､生产力随海拔梯度的变化[J]. 生态学报,2010,30(21):5810-5820.[3] 刘彦春,张远东,刘世荣. 川西亚高山次生桦木林恢复过程中的生物量､生产力与材积变化[J]. 生态学报,2010,30(3):594-601.[4] 郑征,刘宏茂,刘伦辉,等. 西双版纳原始热带季节雨林生物量的研究[J]. 广西植物,1999,19(4):309-314.[5] 夏焕柏. 茂兰喀斯特植被不同演替阶段的生物量和净初级生产力估算[J]. 贵州林业科技,2010,38(2):1-8.[6] 何海,乔永康,刘庆,等. 亚高山针叶林人工恢复过程中生物量和材积动态研究[J].应用生态学报,2004,15(5):748-752.[7] 罗辑,杨忠,杨清伟.贡嘎山森林生物量和生产力的研究[J]. 植物生态学报,2000,24(2):191-196.[8] 丁贵杰,王鹏程. 马尾松人工林生物量及生产力变化规律研究Ⅱ.不同林龄生物量及生产力[J]. 林业科学研究, 2001, 15(1):54-60.[9] 潘攀,慕长龙,牟菊英,等. 辐射松人工幼林生物量和生产力研究[J]. 四川林业科技,2005,26(1):22-29.[10] 宿以明. 日本落叶松人工林生物量和生产力的研究[J].四川林业科技,1995,16(3):36-42.[11] 江洪,林鸿荣.飞播云南松林分生物量和生产力的系统研究[J]. 四川林业科技,1985,6(4):1-10.[12] 张家贤,袁永珍. 海南五针松人工林林分生物量的研究[J]. 植物生态学与地植物学学报,1988,12(1):63-69.[13] 周世强,黄金燕. 四川红杉人工林林分生物量和生产力的研究[J]. 植物生态学与地植物学学报,1991,15(1):9-15.[14] 宿以明,刘兴良,向成华. 峨眉冷杉人工林林分生物量和生产力研究[J]. 四川林业科技,2000,21(2):31-35.[15] 鄢武先,宿以明,刘兴良,等. 云杉人工林生物量和生产力的研究[J]. 四川林业科技,1991,12(4):17-22.[16] 潘攀,李荣伟,向成华,等. 墨西哥柏人工林生物量和生产力研究[J]. 长江流域资源与环境,2002,11(2):133-136.[17] 杨洪国. 长江上游柏木人工林林分生物量研究[J].四川林勘设计,2007(1):17-19.[18] 王江. 桤柏混交幼林群落特征及生物量调查[J].四川林业科技,1993,14(1):66-69.[19] 杨韧,邓朝经,覃模昌,等. 川中丘陵区柏木人工林生物量的测定[J]. 四川林业科技, 1987,8(1):21-24.[20] 江洪. 紫果云杉天然中龄林林分生物量和生产力的研究[J]. 植物生态学与地植物学学报,1986,10(2):146-152.[21] 马明东,江洪,罗承德,等. 四川西北部亚高山云杉天然林生态系统碳密度､净生产量和碳贮量的初步研究[J]. 植物生态学报,2007,31(2):305-312.[22] 江洪,朱家骏. 云杉天然林林分生物量和生产力的研究[J]. 四川林业科技,1986,7(2):5-13.[23] 张治军,王彦辉,袁玉欣,等. 马尾松天然次生林生物量的结构与分布[J]. 河北农业大学学报,2006,29(5):37-43.[24] 吴兆录,党承林. 云南普洱地区思茅松林的生物量[J]. 云南大学学报(自然科学版),1992,14(2):119-127.[25] 吴兆录,党承林.云南普洱地区思茅松林的净第一性生产力[J]. 云南大学学报(自然科学版),1992,14(2):128-136.[26] 吴兆录,党承林. 云南昌宁县思茅松林的生物量和净第一性生产力[J]. 云南大学学报(自然科学版),1992,14(2):137-145.[27] 石培礼,钟章成, 李旭光. 四川桤柏混交林生物量的研究[J]. 植物生态学报,1996,20(6):524-533.[28] 吴兆录,党承林,王崇云,等. 滇西北高山松林生物量的初步研究[J]. 云南大学学报(自然科学版),1994,16(3):220-224.[29] 吴兆录,党承林,王崇云,等. 滇西北高山松林净第一性生产力的初步研究[J]. 云南大学学报(自然科学版),1994,16(3):225-228.[30] 党承林,吴兆录. 黄毛青冈群落的生物量研究[J]. 云南大学学报(自然科学版),1994,16(3):205-209.[31] 党承林,吴兆录. 黄毛青冈群落的净第一性生产力研究[J]. 云南大学学报(自然科学版),1994,16(3):210-213.[32] 党承林,吴兆录,王崇云,等. 云南中甸长苞冷杉群落的生物量和净生产力研究[J]. 云南大学学报(自然科学版),1994,16(3):214-218.[33] 吴兆录,党承林,和兆荣,等. 滇西北油麦吊云杉林生物量的初步研究[J]. 云南大学学报(自然科学版),1994,16(3):230-234.[34] 吴兆录,党承林,和兆荣,等. 滇西北油麦吊云杉林净第一性生产力的初步研究[J].云南大学学报(自然科学版),1994,16(3):240-244.[35] 潘攀,李荣伟,覃志刚,等.杜仲人工林生物量和生产力研究[J]. 长江流域资源与环境,2000,9(1):71-77.[36] 马明东,江洪,杨俊义. 四川盆地西缘楠木人工林林分生物量的研究[J]. 四川林业科技,1989,10(3):6-14.[37] 彭培好,彭俊生,王成善,等. 川西高原光果西南杨人工林生物量及生产力的研究[J]. 林业科技,2003,28(4):14-18.[38] 刘文耀. 昆明北郊水源保护区圣诞树人工林林分生物量及生产力的研究[J]. 广西植物,1995,15(4):327-334.[39] 孔维静,郑征. 岷江上游茂县退化生态系统及人工恢复植被地上生物量及净初级生产力研究[J]. 山地学报,2004,22(4):445-450.[40] 方向京,李贵祥,张正海. 滇东北不同退耕还林类型生物生产量及水土保持效益分析[J]. 水土保持研究,2009,16(5):229-232.[41] 林伟宏,陈克明,刘照光. 川西南干热河谷赤桉人工林生物量和营养元素含量[J]. 山地研究,1994,12(4):251-255.[42] 宿以明,慕长龙,潘攀,等. 岷江上游辽东栎天然次生林生物量测定[J]. 南京林业大学学报(自然科学版), 2003, 27(6):107-109.[43] 吴兆录,党承林,和兆荣,等. 滇西北黄背栎林生物量和净第一性生产力的初步研究[J].云南大学学报(自然科学版),1994,16(3):245-249.[44] 吴兆录,党承林. 昆明附近灰背栎林生物量和净第一性生产力的初步研究[J]. 云南大学学报(自然科学版),1994,16(3):235-239,244.[45] 宿以明,王金锡,史立新,等. 川西采伐迹地早期植被生物量与生产力动态初步研究[J]. 四川林业科技,1999,20(4):14-21.[46] 唐建维,张建侯,宋启示,等. 西双版纳热带次生林生物量的初步研究[J]. 植物生态学报,1998,22(6):489-498.[47] 唐建维,张建侯,宋启示,等. 西双版纳热带次生林净初级生产力的初步研究[J]. 植物生态学报,2003,27(6):756-763.[48] 郑征,冯志立,甘建民. 西双版纳热带季节雨林下种植砂仁干扰对雨林净初级生产力影响[J]. 植物生态学报,2003,27(1):103-110.[49] 党承林,吴兆录. 元江栲群落的生物量研究[J]. 云南大学学报(自然科学版),1994,16(3):195-199.[50] 党承林,吴兆录. 元江栲群落的净第一性生产力研究[J]. 云南大学学报(自然科学版), 1994,16(3):200-204.[51] 党承林,吴兆录.季风常绿阔叶林短刺栲群落的生物量研究[J]. 云南大学学报(自然科学版),1992,14(2):95-107.[52] 党承林,吴兆录. 季风常绿阔叶林短刺栲群落的的净第一性生产力研究[J]. 云南大学学报(自然科学版),1994,16(3):108-118.[53] 谢寿昌,刘文耀,李寿昌,等. 云南哀牢山中山湿性常绿阔叶林生物量的初步研究[J]. 植物生态学报,1996,20(2):167-176.[54] 于维莲,董丹,倪健. 中国西南山地喀斯特与非喀斯特森林的生物量与生产力比较[J].亚热带资源与环境学报,2010, 5(2):25-30.[55] 方精云,刘国华,徐嵩龄.我国森林植被的生物量和净生产力[J]. 生态学报,1996,16(5):497-508.[56] 谷晓平,黄玫,季劲钧,等. 近20年气候变化对西南地区植被净初级生产力的影响[J]. 自然资源学报,2007,22(2):251-259.[57] 蒙吉军,王钧. 20世纪80年代以来西南喀斯特地区植被变化对气候变化的响应[J]. 地理研究,2007,26(5):857-866.[58] 王兆礼,陈晓宏.珠江流域植被净初级生产力及其时空格局[J]. 中山大学学报(自然科学版),2006,45(6):106-110.[59] 杨亚梅,胡蕾,武伟,等. 贵州省陆地净初级生产力的季节变化研究[J]. 西南大学学报(自然科学版),2008,30(9):123-128.[60] 王玉娟,杨胜天,吕涛,等. 喀斯特地区植被净第一性生产力遥感动态监测及评价——以贵州省中部地区为例[J]. 资源科学,2008,30(9):1421-1430.。

我国森林植被的生物量和净生产量一、本文概述本文旨在全面探讨我国森林植被的生物量和净生产量，深入分析其分布格局、动态变化及其影响因素，以期为我国森林生态系统的科学管理、生态环境保护和可持续发展提供理论支持和实践指导。

我们将通过梳理国内外相关研究成果，结合我国森林植被的实际状况，综合运用生态学、林学、地理学等多学科的理论和方法，对森林植被的生物量和净生产量进行深入研究。

研究内容包括但不限于森林植被生物量的估算方法、生物量的空间分布特征、生物量的动态变化及其驱动机制，以及森林植被净生产量的计算方法、影响因素和提升途径等。

本文期望通过系统研究和综合分析，为我国森林资源的合理利用和生态环境保护提供科学依据，同时也为全球森林生态系统的研究提供参考和借鉴。

二、我国森林植被分布及特点我国地域辽阔，地形复杂，气候多样，这为森林植被的多样化分布提供了得天独厚的条件。

从北到南，从东到西，我国的森林植被类型丰富，各具特色。

东北针叶林区：主要分布在大兴安岭、小兴安岭和长白山等地，以针叶林为主，如落叶松、红松等。

华北落叶阔叶林区：包括华北平原、黄土高原以及部分山地，以落叶阔叶林为主，如杨、柳、榆等。

华中华南常绿阔叶林区：分布在长江以南的广大地区，以常绿阔叶林为主，如樟树、楠木等。

西南高山针叶林区：位于青藏高原及其周边山地，以高山针叶林为主，如冷杉、云杉等。

热带季雨林区：主要分布在海南岛、台湾岛和云南的南部，以热带季雨林为主，如橡胶树、椰子树等。

生物多样性丰富：我国森林植被类型众多，每种类型中又包含大量的物种，生物多样性十分丰富。

地理分布不均：受地形、气候等条件的影响，我国森林植被的分布具有明显的地理特点，东部和南部的森林覆盖率较高，而西北部的森林覆盖较低。

植被垂直带谱明显：在高山地区，随着海拔的升高，森林植被类型会发生明显的变化，形成明显的垂直带谱。

人工林比重较大：近年来，我国大力开展植树造林活动，人工林面积不断增加，成为我国森林植被的重要组成部分。

程海流域生态系统服务功能价值评估赵润;董云仙;谭志卫【摘要】The value of the ecological services function of the Chenghai Lake basin was evaluated using market val-ue method,replacement cost method,carbon tax method,reforestation cost method,and benefit transfer method. The results showed that the total value of the ecological services function of the Chenghai lake basin is 3.926 billion per year.The water conservation services value took the first place accounting for 32.0% of the total value.The second high is the value of the water purification (28%).The climate -regulation value (1 6%)took the third place.The social and cultural value is the fourth high with 1 3% of the total value,follow by the biological re-sources value,education and tourism value,habitat value,and water supply value.%以程海流域为研究对象，依据已有研究经验利用市场价值法、替代花费法、碳税法和造林成本法、成果参照法对程海流域生态系统服务功能价值进行评估。

习题一答案一、名词解释（每小题2分，共20分）1. 生态型：同种树种生态学特性上具有某些差异的类型。

2. 树种的耐荫性：树种忍耐庇荫的能力。

在林业上是指树种在林冠下完成天然更新的能力。

3. 物候：植物长期生活于有节律性变温的环境中，形成与之相适应的生育节律。

4. 互利共生：两种生物生活在一起，两者相互获利，甚至达到彼此相互依赖的程度。

5. 生态平衡：生态系统通过发育和调节达到的一种稳定状态，包括结构、功能和能量输入输出的稳定。

6．进展演替：群落演替由简单向复杂，向群落所在区域内结构复杂化、稳定性提高的方向发展过程。

7．营养级：处于食物链某一环节上的所有生物种的总和。

8．最小面积：能够包括群落大多数的种类并能反映该群落一般结构特征的面积。

9 森林分布垂直地带性：森林分布的垂直地带性：一定纬度地区的山地，森林群落类型随海拔高度的变化而发生有规律更替现象。

10森林死地被物：由森林凋落物、动物排泄物及其残体，以及在某种程度上已经分解了的有机残余物组成的一个层次。

二、填空题（每个空格1分，共20分）1. 森林，森林草原；2. 胡敏酸；富里酸;3. 内因，外因；4. 土壤厚度，孔隙率（度）5. 阳生叶，阴生叶；6. 红树林;7. 植被型，群系，群丛；8. Climax：顶级；Niche：生态位；IGBP：国际地圈生物圈计划Ecosystem：生态系统； Ecotone：生态过渡带；Biodiversity：生物多样性三、单项选择题（每小题2分，共10分）1. B2. C3. B4. B5.A四、简答题（每小题10分，共20分）1．森林动物有哪些有益作用？答：（1）动物对森林土壤的影响：森林中很多土壤动物与土壤微生物一起对枯枝、落叶、落果、朽木及动植物残体进行粉碎和分解，其结果是既改善土壤物理性质，提高土壤肥力。

（2）动物对森林更新的影响：森林动物对植物的开花结实、物种繁衍起很大作用，虫媒植物开花的传粉过程靠动物完成的，许多林木种子靠动物传播，动物传播扩大了森林植物的分布范围。

黑龙江大兴安岭森林固碳释氧生态服务功能价值评估韦昌雷【摘要】依据大兴安岭森林资源数据,利用林业行业标准《森林生态系统服务功能评估规范》(LY/T 1721-2008)中相应方法,对大兴安岭森林的固碳释氧生态服务功能实物量及价值量进行了评估.结果表明:大兴安岭森林植被固碳量为3277.59×104 t·a-1,单位面积固碳量为4.828 t·hm-2·a-1;森林植被释氧量为8 774.63×104 t·a-1,单位面积释氧量为12.924 t·hm-2·a-1;大兴安岭森林植被固碳释氧总价值为1 270.77亿元·a-1.【期刊名称】《防护林科技》【年(卷),期】2017(000)012【总页数】3页(P40-41,79)【关键词】大兴安岭;森林固碳释氧;生态服务功能;经济价值【作者】韦昌雷【作者单位】大兴安岭农林科学院,黑龙江嫩江源森林生态系统国家定位观测研究站,黑龙江大兴安岭165000【正文语种】中文【中图分类】S718.5自工业革命以来，全球气候变化加剧，严重威胁着人类生存。

森林资源作为陆地生态系统的主体，除具有显著的经济和社会效益外，还具有巨大的生态效益，发挥着重要的生态功能，森林植被固定二氧化碳，释放氧气是森林生态服务的重要功能之一[1，2]。

本研究以国家林业局颁布实施的《森林生态系统服务功能评估规范》为标准，利用大兴安岭森林资源数据，结合文献资料对大兴安岭森林资源的固碳释氧生态功能的价值进行评估，为大兴安岭的森林生态服务价值提供数据，同时为实施生态补偿提供一定的理论依据。

1 自然概况1.1 地理位置黑龙江大兴安岭地处黑龙江省西北部、内蒙古自治区东北部、大兴安岭山脉东北坡，是祖国的最北部边疆。

北部和东部以黑龙江为界，与俄罗斯隔江相望，西邻内蒙古林区，以大兴安岭主脉分水岭为界，地理位置121°12′—127°00′ E，50°10′—53°33′ N，全区总面积835.1万hm2。

全国森林资源统计分析报告随着经济的不断发展,人口越来越多,不断增长的经济和人口对森林造很大的压力和破坏,森林越来越少,森林的破坏硬引起人们的广泛关注,大家都应该团结起来共同保护森林资源。

今天小编整理了1篇关于全国森林资源统计分析报告,供大家参考。

一、基本情况第八次全国森林资源清查于2009年开始,到2013年结束,历时5年,组织近2万名技术人员,采用国际上公认的“森林资源连续清查方法”,以省(区、市)为调查总体,实测固定样地41.5万个,全面采用了遥感等现代技术手段,调查、测量并记载了反映森林资源数量、质量、结构和分布,以及森林生态状况和功能效益等方面的160余项调查因子。

二、清查结果全国森林面积2.08亿公顷,森林覆盖率21.63%。

活立木总蓄积164.33亿立方米,森林蓄积151.37亿立方米。

天然林面积1.22亿公顷,蓄积122.96亿立方米;人工林面积0.69亿公顷,蓄积24.83亿立方米。

森林面积和森林蓄积分别位居世界第5位和第6位,人工林面积仍居世界首位。

清查结果表明,我国森林资源呈现出数量持续增加、质量稳步提升、效能不断增强的良好态势。

两次清查间隔期内,森林资源变化有以下主要特点:一是森林总量持续增长。

森林面积由1.95亿公顷增加到2.08亿公顷,净增1223万公顷;森林覆盖率由20.36%提高到21.63%,提高1.27个百分点;森林蓄积由137.21亿立方米增加到151.37亿立方米,净增14.16亿立方米,其中天然林蓄积增加量占63%,人工林蓄积增加量占37%。

二是森林质量不断提高。

森林每公顷蓄积量增加3.91立方米,达到89.79立方米;每公顷年均生长量增加0.28立方米,达到4.23立方米。

每公顷株数增加30株,平均胸径增加0.1厘米,近成过熟林面积比例上升3个百分点,混交林面积比例提高2个百分点。

随着森林总量增加、结构改善和质量提高,森林生态功能进一步增强。

全国森林植被总生物量170.02亿吨,总碳储量达84.27亿吨;年涵养水源量5807.09亿立方米,年固土量81.91亿吨,年保肥量4.30亿吨,年吸收污染物量0.38亿吨,年滞尘量58.45亿吨。

2016年7月防 护 林 科 技J u l y,2016第7期(总154期)P r o t e c t i o nF o r e s t S c i e n c e a n dT e c h n o l o g yN o .7(S u m N o .154)文章编号:1005-5215(2016)07-0102-02收稿日期:2016-05-19基金项目:中国清洁发展机制基金赠款项目(2013013) 作者简介:郭靖(1982-),女,主要从事应对气候变化㊁3S 应用及干旱区环境评估等领域的研究工作,E m a i l :g u o -j i n g7227279@163.c o m 通信作者:张东亚(1963-),男,研究员,主要从事全球变化的区域响应研究工作,E m a i l :358999837@q q.c o m 样地清查法在森林碳汇估算中的应用进展郭靖,卢明艳,张东亚,玉苏普江艾麦提,齐成(新疆林业科学院,新疆乌鲁木齐830000)摘 要 森林是陆地生态系统的重要组成部分,在全球碳循环中起到重要的作用㊂森林固定的碳每年约占整个陆地生态系统的2/3,其变化决定了陆地生态系统碳源和碳汇的功能㊂目前,国内外众多学者对区域尺度森林碳储量的估算所提出的方法较多,但还没有统一的估算方法㊂样地查清法是估算森林碳储量的方法之一,通过总结该方法的优缺点及应用范围,为碳储量估算精度和碳评估提供合理的参考㊂关键词 森林;碳储量;样地清查法;研究进展中图分类号:X 142 文献标识码:A d o i :10.13601/j.i s s n .1005-5215.2016.07.037 国内外生态学家对森林生态系统碳储量估算的可操作性和精度方面做了大量的研究,成本㊁劳动强度㊁精度㊁时空变化㊁不同空间尺度等诸多问题,一直是估算方法无法统一的主要原因,对估算方法优缺点的明确认识,使研究者能提高森林生态系统碳储量估算的精度㊂本文全面综述了样地查清法国内外研究进展,讨论了该方法的优缺点㊁适用范围及尚未解决的主要问题,并分析了森林生态系统估算方法的发展趋势,以期为我国森林生态系统碳储量估算提供科学依据,为碳评估提供合理的参考㊂1 样地清查法研究进展最早的森林生物量研究始于1876年E b e r m e y -e r 在德国进行实际数据的调查,对森林木材重量和枝叶凋落物的测量,并于1882年对巴伐利亚森林生产力进行了研究[1]㊂瑞士学者B r u ge r 在1929-1953年期间,致力于木材产量与树叶生物量的相关关系的研究[2]㊂为了进一步推动森林碳储量研究,一些林业发达国家如美国启动的B i g F o o t 项目及美国碳循环研究计划(C C S P )㊁国际科联(I C S U )组织的地圈生物圈计划(I G B P )㊁加拿大㊁德国和瑞典等国均开展了碳循环的研究㊂传统的清查法是通过设立典型样地,并连续观测实测样地的生物量,得出碳储量的变化情况的研究方法㊂该方法细分为:平均生物量法㊁换算因子法和换算因子连续函数法㊂上述三种方法都是在推算出典型样地的生物量的基础上,再乘以一个换算系数(因子)求得样地碳储量的方法[3]㊂平均生物量法是实际测量的各种类型森林单位面积生物量,并与该类型的森林面积相乘,继而推算出研究区整个森林的生物量㊂此方法曾被广泛使用,但由于实测资料的取样点少,不能真实反映森林的生物量,误差大是该方法的不足[4]㊂生物量换算因子法(B i o m a s s E x pa n s i o n F a c t o r ,B E F )也称材积源生物量法,木材材积比值的平均数㊁森林某一类型的生物量与该森林类型的总蓄积量乘积可以得到森林总生物量[5]㊂此方法是1984年B r o w n &L u g o 提出的,应用联合国粮农组织提供的全球主要森林类型蓄积量数据,估算出全球森林地上生物量[6]㊂在此基础上,1996年,方精云等首次应用生物量转换因子法,结合野外调查得到中国不同地域的生物量和蓄积量数据,估算了大尺度森林生物量,由此开创了我国森林碳储量研究由样地向区域尺度的推算转换[7]㊂2000年,刘国华等采用该方法结合我国第一次(1973~1976年)至第四次(1989~1993年)森林资源清查资料对我国近20a 来森林的碳储量进行了推算[8]㊂焦燕等于2005年,利用生物量换算因子法结合黑龙江省国家森林资源清查数据推算出森林生物量[9]㊂生物量转换因子连续函数法是生物量换算因子法的延续与改进㊂2001年,方静云等人通过1949年到1998年中国森林资源清查数据结合实测数据,采用改进生物量转换因子法,对2001年中国森林碳储量进行了估算,提出生物量转换因子连续函数法[10]㊂该方法在转换因子方面做了改进,由原来的生物量平均转换因子分龄级的转换因子,使计算公式得以简化,为区域尺度森林碳储量的估算提供了理论基础㊂公式为:B=a+b v式中:a和b均为常数;B代表生物量,单位t;v 代表蓄积量,单位m3该方法弥补了平均生物量法估算值偏大,也克服了生物量转换因子法误差较大的不足,该方法对各种因素的变化具有综合反映的能力,对区域碳汇的估算更加精确,在国际上被广泛应用并得到了一致的认可[11]㊂诸如:马琪等人应用森林资源清查数据结合林业生态功能,用生物量转换因子连续函数法对陕西省森林植被碳储量进行了估算,分析了碳密度及空间分布特征与区域生态功能的关系[12]㊂曹扬等人也应用该方法对陕西省2009年森林植被碳贮量和碳密度及其地理分布特征进行了论述[13]㊂G u o等人通过补充调查中国主要森林类型对该方法的参数进行了改进[14]㊂验证数据证明改进的方法对于估算中国森林生物量及碳储量具有更高的精度[15]㊂但这种方法也存在模型是单一的线性回归模型的不足,至今仍有许多争议㊂2结论与讨论综上所述,清查资料估算方法比较直接㊁明确,操作简单㊂但数据资料必须是样地调查实测数据,由于数据获取费时㊁费力㊁费财,而且实测数据毕竟是点上的数据,范围较小,代表整个林分的数据具有一定的不足,森林资源清查数据每5年一次,从时空变化分析上也具有局限性,同时,在样方实测的过程中,方法和仪器的限制,使得测量结果存在着较大的误差㊂样地调查时一般选取生长较好的地段进行测定,样地时空分布不具有代表性,釆样样地的种类和数量受到人为主观的限制等问题,均对研究区域森林地上生物量的估算造成了难度的增加㊂随着不同空间分辨率遥感数据源的开发,以及各种遥感数据的处理和分析技术的日趋成熟,通过遥感技术来估测森林碳储量已成为了当前森林调查和研究的方向㊂参考文献:[1]王秀云,孙玉军.森林生态系统碳储量估测方法及其研究进展[J].世界林业研究,2008,21(5):24-29[2]B u r g e r H,H o l z,B l a t t m e n g e,Z u w a c h s.F i c h t e ni n P l e n t e r w a l d M i t t e i l,S c h w e i z,A n s tF o r t t l[J],V e r s u c h s w,1952,28:109-156[3]欧阳钦.长沙望城区森林植被生物量及碳储量研究[D].长沙:中南林业科技大学,2014[4]张妍.八仙山自然保护区森林生物量/碳储量遥感估算研究[D].天津:天津师范大学,2012[5]东明.基于G I S的井冈山自然保护区主要森林类型碳储量研究[D].呼和浩特:内蒙古师范大学,2011[6]B r o w nS,L u g o A E.B i o m a s s o f t r o p i c a l f o r e s t s:An e we s t i m a t eb a s e do n f o r e s t v o l u m e s.Sc i e n c e,1984,223:1290-1293[7]方精云,刘国华,徐崇龄.我国森林植被的生物量和净生产量[J].生态学报,1996,16(5):497-508[8]刘国华,傅伯杰,方精云.中国森林碳动态及其对全球碳平衡的贡献[J].生态学报,2000,20(5):733-740[9]焦燕,胡海清.黑龙江省森林植被碳储量及其动态变化[J].应用生态学报,2005,16(12):2248-2252[10]F a n g J Y,C h e n A P,P e n g C H,e t a l.C h a n g e s i nf o r e s tb i o m a s sc a r b o n s t o r a g e i nC h i n a b e t w e e n1949a n d1998.S c i e n c e,2001, 292:2320-2322[11]田世艳,张宇清,吴斌,等.中国平原地区农田防护林碳储量差异分析[J].北京林业大学学报,2012,34(2):39-44 [12]马琪,刘康,张慧.陕西省森林植被碳储量及其空间分布[J].资源科学,2012,34(9):1781-1789[13]曹扬,陈云明,晋蓓,等.陕西省森林植被碳储量㊁碳密度及其空间分布格局[J].干旱区资源与环境,2014,28(9):69-73 [14]G U OZD,F A N GJY,P A N YD,e t a l.I n v e n t o r y-b a s e d e s t i-m a t e s o f f o r e s t b i o m a s s c a r b o ns t o c k s i nC h i n a:Ac o m p a r i s o n o f t h r e em e t h o d s[J].F o r e s tE c o l o g y a n d M a n a g e m e n t,2010, 259(7):1225-1231[15]曹吉鑫,田赟,王小平,等.森林碳汇的估算方法及其发展趋势[J].生态环境学报,2009,18(5):2002-2003(上接第99页)3.5兼顾保护与利用充分利用自然保护区内外丰富的自然经济资源和社会知名度,积极引导农民致富,最大限度减少人为破坏,推动保护区和社区经济的协调发展㊂湿地破坏主要是人们受到经济利益驱使而对湿地资源不合理利用㊁过度利用,应兼顾保护与利用㊁坚持保护为主的原则㊂3.6实施全流域生态管理由于湿地水域具有流动性㊁整体性,决定了湿地保护应以流域为单位进行全面管理㊂林甸湿地属嫩江流域㊂加强嫩江流域的管理,将有利于林甸湿地的保护和利用㊂3.7多渠道争取资金,解决科研经费建立湿地监测体系,通过建立模型来进行预测和科学管护,指导湿地进行可持续性的开发利用,促进社会经济与生态环境的和谐发展㊂301第7期郭靖等样地清查法在森林碳汇估算的应用进展。

山西太岳山森林生物量与碳密度研究伊锋;韩有志;贺自书;杨秀清【摘要】Based on the data from the continues forest inventory in 2010and 2015,the forest vegetation of Taiyue Mountain in Shanxi province were classified using TWINSPAN method.The forest biomass and carbon density of Taiyue Mountain were analysed by the variable biomass expansion factor function (BEFF)method.The results showed that Taiyue Mountain were divided into 9 formations,Pinus tabuliformis formation and Quercus wutaishanica + Pinus tabuliformis formation and Quercus wutaishanica formation were the main formations of the forest vegetation of Taiyue Mountain,which accounted for 75％ of the forest vegetation of Taiyue Mountain.In 2010 and 2015,the total forest biomass of Taiyue Mountain were 6.017 million tons and 7.134 million tons,respectively,the average biomass were 74.43,88.26 t/hm2,respectively,the carbon reserve were3.008 million tons and 3.567 million tons,respectively,the carbon density were 37.22,44.13 t/hm2,respectively.The carbon density increased 6.91t/hm2 in five years,and the growth rate of carbon density was 1.38 t/(hm2·a).%基于2010,2015年2期森林资源连续清查数据,采用双向指示种分析(TWINSPAN)方法对山西太岳山森林植被进行群系分类,运用生物量转换因子连续函数法(variable BEFF)对太岳山森林生物量和碳密度进行动态分析.结果表明,太岳山共分为9个群系,其森林植被以油松群系、辽东栎+油松群系和辽东栎群系为主,占太岳山森林植被的75％;太岳山2010,2015年的森林总生物量分别为601.7万、713.4万t,平均生物量分别为74.43,88.26t/hm2,森林碳储量分别为300.8万、356.7万t,碳密度分别为37.22,44.13 t/hm2,2010-2015年碳密度增加了6.91t/hm2,以1.38 t/(hm2·a)的速率增加.【期刊名称】《山西农业科学》【年(卷),期】2017(045)004【总页数】5页(P599-602,617)【关键词】太岳山;生物量;碳储量;碳密度;生物量转换因子连续函数法【作者】伊锋;韩有志;贺自书;杨秀清【作者单位】山西农业大学林学院,山西太谷030801;山西农业大学林学院,山西太谷030801;山西省太岳山国有林管理局,山西介休032000;山西农业大学林学院,山西太谷030801【正文语种】中文【中图分类】S718.5森林植被是陆地生物圈的主体，森林生物量约占全球陆地植被生物量的90%，而森林植物中的碳含量约占生物量干质量的50%[1-3]。