基于杨树叶片气孔行为测量进而提高杨树人工林生产力模拟准确性的研究

摘要

研究气候和人为管理因素对杨树生理和生长的影响至关重要。我们将杨树林生产力数据综合分析及实测气孔行为数据模型处理与分析结合，研究因子之间的统计关系，寻找影响杨树林生产力和叶片气孔行为的主要因子，并利用实测的光合作用和气孔行为参数以及杨树生长力数据，结合作物生长模型，验证优化后的气孔导度和光合作用参数对于提高模型模拟杨树生长的准确性。研究初期，利用从已发表的相关文献中提取的地上净初级生产力年均增量(MAI)及气候和人为管理因子数据组建了杨树人工林生产力数据库，然后分析了因子之间的统计关系。并且通过对内蒙杨树人工林叶片光合响应曲线的实测分析加深对杨树气孔行为和水分利用策略的理解。分析表明，全球杨树人工林的平均MAI约为6.3 Mg ha-1yr-1，在欧洲、美国和中国分别为5.1、8.1和4.4 Mg ha-1yr-1。杨树的MAI与积温、降水和种植密度之间呈显著相关，与树龄之间呈二次相关关系。从全球范围来看，杨树人工林生产力低下的原因可能与水分缺乏、轮伐期长度和种植密度有关。SEM分析表明，气候因素对于杨树生长的影响要大于人为因素，较长的轮伐周期会显著增加土壤碳储量。反映杨树水分利用效率的模型参数-气孔导度斜率会随杨树生长阶段和外界环境而改变，说明杨树气孔及光合对外界环境因子响应的敏感程度会因生长阶段和环境不同而有所差异。通过这项研究我们发现，人为改善杨树生长轮伐期或者水分环境会对地上生长量有令人惊喜的增长，同时也会改善杨树人工林的土壤碳储量，而且对于长期量化短轮伐期人工林的土壤碳储量也会有所帮助。相关的气孔导度机理模型和光合作用生化模型预测准确，模型参数不会随生长而改变但是会因不同样地环境及物种而改变，其在作物生长模型BioCro中的应用证明了光合作用和气孔行为参数的优化可以提高模型模拟精度。本研究结果对于杨树人工林的可持续发展、引导未来相关研究、政策和管理方案的制定都将做出贡献。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．1．1 杨树人工林现状

1．1．2 植物气孔行为研究背景

1．2 国内外研究进展

1．2．1 杨树生产研究进展

1．2．2 气孔行为相关研究进展

1．3 研究内容及研究目的

1．4 技术路线图

第二章 杨树人工林生产力影响因子分析

2．1 研究方法介绍

2．2 数据来源及处理方法

2．2．1 数据来源

2．2．2 因子提取及分析

2．3 结果与分析

2．3．1 全球主要杨树种植区域生产力对比

2．3．2 杨树生产力与主要因子的统计分析

2．3．3 结构方程模型分析

2．3．4 杨树林土壤碳储量及根系碳储量随年龄的变化趋势

2．4 讨论

2．4．1 杨树林生产力的主要影响因子

2．4．2 结构模型分析结果的意义

2．4．3 杨树林碳储量分析

2．4．4 杨树林生长数据综合分析的意义

第三章 叶片气孔行为研究

3．1 最优气孔行为理论与气孔导度机理模型介绍

3．1．1 气孔导度斜率参数和植物水分利用效率的影响因素

3．2 研究资料与研究方法

3．2．1 研究区概况

3．2．2 数据来源与处理方法

3．3 结果与分析

3．3．1 光合作用相关数据与树龄间关系

3．3．2 光合作用模型参数与树龄关系及Farquhar模型模拟

3．3．3 气孔导度斜率与树龄关系及Medlyn模型模拟

3．4 讨论

第四章 BioCro模型对杨树人工林的生长模拟

4．1 BioCro模型介绍

4．2 研究方法

4．2．1 气象数据来源

4．2．2 光合作用相关参数优化

4．2．3 杨树物候期参数优化

4．3 结果与讨论

第五章 结论

5．1 研究结论

5．2 创新点

5．3 不足与展望

参考文献

个人简介

致谢