盘锦湿地芦苇群落生物量动态特征研究

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1、第22卷第4期气象与环境学报Vol122No142006年8月 JOURNALOFMETEOROLOGYANDENVIRONMENTAugust2006盘锦湿地芦苇群落生物量动态特征研究1211,2贾庆宇 周莉 谢艳兵 周广胜(11中国气象局沈阳大气环境研究所,沈阳 110016;21中国科学院植物研究所植被数量生态学重点实验室,北京 100093)  摘 要:基于2005年4~9月盘锦湿地芦苇生态系统的观测资料,分析了盘锦湿地优势植物芦苇的群落学特性。结果表明:地上生物量峰值出现在7月,4~7月茎重与叶重呈

2、显著的正相关;地下生物量存在明显的季节和垂直变化,其中0~30cm的芦苇须根最大值出现在7月,根茎最大值出现在6月,30~40cm深度为生物量变化在垂直剖面的分界线;根冠比以7月为最低,分层营养物质在30cm以下积累。关键词:湿地;芦苇;群落生物量;根冠比;动态特征  植被—土壤—水文构成湿地的基本条件,其中均气温为813~814℃,年平均降水量为627mm。植被对水文、土壤起着反馈作用,对区域气候具有正地貌类型以冲积平原和潮滩为主,具有世界第二大[5]负反馈作用。湿地优势群落生长的季节动态和生物芦苇分布区。

3、量是反映湿地生态系统的重要功能指标,它是湿地112 研究方法物质循环和能量流动等方面研究的基础,也是系统采样时间为2005年4~9月,采样频率为20~反映湿地生态系统碳收支对全球碳收支贡献的重要30d。资料。芦苇地上生物量采用收割法。每次随机选取32芦苇湿地是湿地的一个重要类型,对芦苇湿地个样方(1×1m),在地面将芦苇地上部分剪下。测生态系统的生长动态和地上、地下生物量的动态和定指标包括样方内所有植物的株数、株高、鲜重;地变化规律的理解不仅有助于增进对芦苇湿地生态系下每10cm分层的生物量,直至地下1m深度

4、。所统的理解,而且有助于准确地评估全球碳收支。在有采样样品采回后于120℃杀青2h,80℃烘干至恒我国,芦苇分布广泛,尤其在我国北方容易以优势群重,获取干物重。落形式成片生长,目前对辽河三角洲芦苇的研究主数据分析采用方差分析法,以检验不同季节、地[1-3]要侧重在芦苇的生态特征、芦苇湿地生态系统上生物量和地下不同浓度生物量之间的差异;采用[4][5-6]保护和如何提高芦苇的经济效益等方面,而回归分析法分析芦苇株高、茎重、叶面积指数及土壤对辽河三角洲芦苇地上、地下生物量的整体研究较不同深度芦苇根生物量之间的关系

5、。少。本文基于2005年整个生长季的盘锦湿地芦苇2 结果与讨论群落学特性野外调查资料,分析芦苇群落生物量动态特征,揭示芦苇生物量分配季节动态的基本规律,211 芦苇株数与株高动态分析以期今后为芦苇湿地的合理利用提供理论依据。株数与株高是反映芦苇群落特征的重要参数,图1给出了芦苇出芽后芦苇群体的密度动态变化。1 研究地点与方法芦苇群落的平均株数与平均株高均呈单峰曲线。2111 研究地点的自然概况5月芦苇株数最高可达65株/m,此后逐渐降2研究地点位于中国气象局沈阳大气环境研究所低,9月降低至29株/m。7月芦苇

6、群落株高最高为盘锦湿地生态系统野外观测站(41°08′N,121°54′E),28813cm,4~7月芦苇株高的月平均生长速率为海拔高度为010~318m。该站位于我国东北辽河三92167cm,7月之后营养生长缓慢。9月5日测得株角洲地区,地处辽东湾,属于暖温带季风气候,年平高为278cm、小于7月16日(28813cm)是因为9月收稿日期:2006-06-11;修订日期:2006-07-10。基金项目:中国气象局科技项目“我国中高纬地区典型下垫面陆—气通量观测系统建设”、“东北地区干旱化和生态系统相互作用的

7、观测与模拟”和中国气象局沈阳大气环境研究所启动基金项目共同资助。作者简介:贾庆宇,男,1978年生,硕士,从事全球变化与陆地生态方面的研究,E2mail:beyond.22@126.com。通信作者:周广胜,E2mail:gszhou@ibcas.ac.cn。26气象与环境学报第22卷的叶片全部展开。习惯上将抽穗之前第一片叶(未将穗尖高定为株高。因此,9月测得的株高有所降展开)的叶尖高定为株高,而抽穗后叶片全部展开时低。图12005年4~9月芦苇群落平均株数与平均株高动态212 芦苇地上生物量的动态分析态系统

8、的生产力特征。由图2可知,7月之前芦苇植单位面积芦苇的生物量动态表现了芦苇湿地生株茎生物量呈直线增长。芦苇植株茎的月平均生图22005年4~9月芦苇群落单位面积地上生物量动态-2长速率为243g·m;6~7月达到最大,月平均生长与叶重呈直线相关,相关系数R=01976,说明在营-2速率为1106g·m;7月之后趋于稳定。而叶的生养生长期物质在芦苇植株茎与叶之间的分配是均匀物量(未包含凋落叶)在7月之

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