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林业

森林植被水碳过程与耦合机制

作者：余新晓//贾国栋

出版社：科学出版社出版时间：2022-02-01

开本： 16开 页数： 256

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森林植被水碳过程与耦合机制版权信息

ISBN：9787030714329
条形码：9787030714329 ; 978-7-03-071432-9
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
农业/林业
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林业

森林植被水碳过程与耦合机制内容简介

本书介绍森林植被水碳耦合进展，多尺度（叶片、单株、系统、区域）研究典型森林水碳过程变化特征及影响因素，多尺度整合水碳耦合关系与变化过程等内容，并确定水碳耦合很优区间，系统阐述水碳耦合机制，并提出多尺度森林植被关系与协同权衡对策，为系统认识森林水碳耦合机制、营建高质量森林和管理水资源提供理论依据，对辅助决策未来植被经营与管理具有重要的科学意义。本书可供森林水文、生态学等领域的科研人员、研究生、实验技术人员及生态环境建设工作者参考。

森林植被水碳过程与耦合机制目录

目录
前言
第1章绪论1
1.1引言1
1.2植被水碳过程研究进展2
1.2.1植被蒸散发研究进展2
1.2.2植被净初级生产量研究进展3
1.2.3不同尺度水碳耦合的定义及方法5
1.2.4水分利用效率7
1.3不同尺度水碳耦合机制11
1.3.1叶片尺度水碳耦合机制11
1.3.2单株尺度水碳耦合机制13
1.3.3生态系统尺度水碳耦合机制16
1.3.4区域尺度水碳耦合机制18
参考文献18
第2章叶片水碳过程与耦合机制29
2.1叶片瞬时水碳过程与耦合机制29
2.1.1叶片光合生理参数的变化特征及影响因素29
2.1.2叶片瞬时水分利用效率的变化特征及影响因素33
2.1.3叶片瞬时水分利用效率模型的构建与验证35
2.2叶片短期水碳过程与耦合机制40
2.2.1叶片可溶性化合物*C的变化特征及影响因素40
2.2.2叶片短期水分利用效率的变化特征及影响因素40
2.2.3叶片短期水分利用效率模型的构建与验证42
2.3叶片长期水碳过程与耦合43
2.3.1典型树种叶片干物质*C43
2.3.2典型树种叶片长期水分利用效率45
2.4气孔行为理论46
2.4.1叶片尺度水碳耦合函数的构建46
2.4.2无水分胁迫条件下的气孔导度模型48
2.4.3水分胁迫条件下的气孔导度模型50
参考文献52
第3章单株水碳过程与耦合机制58
3.1单株瞬时水碳过程与耦合58
3.1.1单株生理形态参数的变化特征及影响因素58
3.1.2单株瞬时水过程的变化特征及影响因素61
3.1.3单株瞬时碳过程的变化特征及影响因素64
3.1.4单株瞬时水分利用效率的变化特征及影响因素66
3.1.5单株瞬时水分利用效率模型的构建与验证69
3.2单株短期水碳过程与耦合71
3.2.1单株短期水过程的变化特征及影响因素71
3.2.2单株短期碳过程的变化特征及影响因素73
3.2.3单株短期水分利用效率的变化特征及影响因素75
3.2.4单株短期水分利用效率模型的构建与验证77
3.3单株长期水碳过程与耦合机制81
3.3.1树轮纤维素*C变化特征及影响因素81
3.3.2单株长期水过程变化及影响因素83
3.3.3单株长期碳过程变化及影响因素85
3.3.4单株长期水分利用效率的变化特征及影响因素86
参考文献90
第4章生态系统短期尺度水碳过程与耦合机制92
4.1生态系统植物/土壤-大气间水碳耦合过程与机制92
4.1.1生态系统冠层CO2及*C变化特征和影响因素92
4.1.2植物和大气间短期水碳过程的变化特征及影响因素99
4.1.3土壤和大气间短期水碳过程的变化特征及影响因素106
4.2生态系统短期水碳耦合过程与机制110
4.2.1生态系统短期水碳过程的变化特征110
4.2.2生态系统短期水碳通量的影响因素117
4.2.3生态系统短期水分利用效率的影响因素124
4.3森林生态系统水碳耦合过程模拟127
4.3.1生态系统水碳过程模拟不确定性127
4.3.2生态系统水碳过程模拟验证136
4.3.3生态系统水碳耦合模拟评价140
4.3.4生态系统水碳耦合模拟分析142
参考文献143
第5章生态系统长期水碳耦合过程与机制146
5.1生态系统长期水碳过程变化特征146
5.1.1生态系统未来环境变化特征146
5.1.2生态系统长期水碳过程变化特征147
5.1.3生态系统长期水碳通量的影响因素150
5.2树轮纤维素*C的长期变化特征及影响因素153
5.2.1各树种不同类型林分树轮纤维素*C序列特征153
5.2.2树种间树轮纤维素*C差异163
5.2.3树轮纤维素*C对气象因子的响应173
5.3光合-气孔导度耦合变化特征及对气候变化响应178
5.3.1光合及气孔导度相关参数长期变化特征178
5.3.2光合-气孔导度耦合变化特征180
5.3.3光合-气孔导度耦合对气象因子的响应188
参考文献191
第6章区域植被水碳过程与耦合机制192
6.1区域植被ET时空分布与变化特征192
6.1.1区域植被ET时间变化特征193
6.1.2区域植被ET空间分布特征195
6.1.3区域植被ET的影响因素200
6.2区域植被NPP时空分布与变化特征204
6.2.1NPP 的验证204
6.2.2区域植被NPP时间变化特征206
6.2.3区域植被NPP空间分布特征209
6.2.4区域植被NPP的影响因素212
6.3区域植被WUE时空分布与变化特征218
6.3.1区域植被WUE时间变化特征219
6.3.2区域植被WUE空间分布特征223
6.3.3区域植被WUE的影响因素228
参考文献233
第7章森林植被水碳关系与协同权衡对策236
7.1单株水碳关系与协同权衡对策236
7.1.1单株水碳耦合关系236
7.1.2单株水碳耦合回归分析239
7.1.3单株水碳协同权衡对策241
7.2生态系统水碳关系与协同权衡对策242
7.2.1生态系统水碳耦合关系242
7.2.2生态系统水碳资源阈值分析244
7.2.3生态系统水碳协同权衡对策248
7.3区域植被水碳关系与协同权衡对策250
7.3.1气象因子与区域植被水碳耦合阈值分析250
7.3.2LAI与区域植被水碳耦合阈值分析252
7.3.3区域植被水碳协同权衡对策253
参考文献255

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森林植被水碳过程与耦合机制节选

第1章绪论 1.1 引言工业革命前，大气圈、海洋圈和陆地生物圈碳通量基本处于平衡状态，全球 CO2浓度约为 278μmol mol–1。在过去的 160多年里，由于化石燃料燃烧、工业化进程加快、土地利用方式转变等，全球 CO2浓度不断升高。 2007～2016年，人类活动导致的气体排放 44%积聚在了大气中，22%积聚在了海洋中， 28%积聚在了陆地中，另有 5%的收支不平衡(Le et al.， 2018)。根据 2019年世界气象组织(World Meteorological Organization，WMO)发布的温室气体公告， 2018年全球 CO2浓度达到工业革命前的 147%，突破了 400μmol mol–1，平均值约为 407.8 ± 0.1μmol mol–1。在未来，这种全球 CO2浓度不断升高的趋势还将持续下去，若以 2006～2017年平均增速(2.26μmol mol–1)计算，预测到 2147年，全球 CO2浓度超过 700μmol mol–1(WMO， 2019)。全球 CO2浓度的持续升高是引起全球气候变暖的重要因素，在这一大背景之下，水资源在时间与空间上的分配模式发生变化，进而导致全球洪涝或者干旱等自然灾害发生的频率和强度增加，全球范围内的水资源短缺也将成为新的常态。植被是陆地生态系统的主要组成部分，植被通过光合作用可以吸收大气中的 CO2，并将其转变为有机物储存起来，用于植物的各项生理活动。植被的这种光合作用可以缓解大气 CO2浓度升高对气候变暖的影响(刘宁等， 2012)。联合国政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC)研究团队认为，植树造林可能是应对气候变化昀有效的解决方案。但是，植物维持自身生长又需要消耗一定的水分。植被蒸腾作用和土壤蒸发是植物生长过程中水分散失的主要途径( Wang et al.， 2015; 王渝淞等， 2019)。森林植被是表征陆地碳-水循环的重要变量，其在维持生物圈与大气圈动态平衡中扮演着重要角色。因此，在全球气候暖干化日益显著的背景下，定量、综合地揭示森林植被水碳过程及其耦合机制，平衡植被固碳和耗水的矛盾，变得尤为重要(于贵瑞等， 2004)。森林植被水碳过程是地球表层系统物质循环与能量交换的基本生物物理过程，也是陆地生态系统相互耦合的两个重要的生态学过程，是水文学、生态学和全球变化科学研究的核心问题之一。国内在该领域起步较晚，研究还比较零碎、片面，缺乏从多时空尺度对森林植被水碳过程及其耦合的系统研究。通过可控实验阐明叶片 /单株尺度植物水碳过程及其耦合的变化特征，并阐明更大尺度上水碳协同过程及其耦合联系，多尺度研究和整合水碳变化过程与耦合机制，揭示不同环境条件下典型树种生态系统水碳适应与变化过程，是应对气候变化背景下区域水资源管理的迫切需求，对辅助决策未来植被经营与管理具有重要的科学意义。区域水碳过程在不同影响因素作用下不断发生变化，生态用水如果不能适时满足，就会使生态系统退化，植被生产力降低。在区域尺度上，水碳相互作用过程十分复杂，区域尺度间地表覆盖地理结构呈现非均匀的空间分布，且不同区域环境影响也存在较大差异，利用已有的传统方法估算区域尺度的水分利用效率( water use efficiency， WUE)是很困难的(Tian et al.， 2010)。近些年卫星遥感方法不断发展，可以大面积地获取如叶面积指数(leaf area index， LAI)、植被指数、植被类型等地表参数，这使得区域尺度 WUE的研究成为可能。 1.2 植被水碳过程研究进展 1.2.1 植被蒸散发研究进展森林植被是陆地生态系统中昀典型、昀多样和昀重要的生态系统，森林生态系统的蒸散发表示水分在植物、大气、土壤之间的动态作用，对森林生态系统有重要作用。蒸散发由蒸腾作用和蒸发作用组成，蒸腾作用是通过植物气孔散发出水分进入大气，蒸发作用通过植物、土壤表面直接散发出水分。蒸散发作为陆地生态系统水量平衡的环节，陆地一半以上的降雨通过这一环节返回到大气，干旱区可占全部降水的 90%，是联系水循环、碳循环的重要因子。植被类型的转换会对区域蒸散发产生显著的影响，因此精准估算蒸散发是研究生态系统和区域尺度水碳耦合的前提。蒸散发的研究已经经过了两百多年的发展历程。 19世纪初，Dalton研究各个气象因子(湿度与风速等)与蒸散发的相互关系时发现了道尔顿蒸发定律，之后，各国学者对蒸散发的模拟方法做了大量理论与实际研究； 1861年，Maury发现的能量平衡理论是蒸散发研究的基础； Bowen(1926)以能量平衡为依据，提出了计算蒸散发的波文能量平衡法，该方法为日后相似理论的广泛应用与空气动力学方法的提出做出了重要的奠基作用； 1948年，Penman和 Thornthwaite基于能量平衡理论提出了蒸发力的概念及估算方法，并构建了彭曼公式( Penman，1948)；Monteith(1963)在对蒸散发估测中，加入了对表面阻力的考虑，并对 Penman模型做进一步完善，推导出 Penman-Monteith公式，在近几十年里，该方法不断被国内外学者反复验证，进而在非饱和下垫面的蒸散发估测中得到了广泛应用；1990年，联合国粮食及农业组织( Food and Agriculture Organization of the United Nations，FAO)将改进后的 FAO Penman方法用来分析参照面蒸散发； 20世纪 70年代， Hillel依据土壤水分运动规律及土壤学原理估算蒸散发，成为模拟蒸散发的另一突破。这些传统蒸散发的估算是基于站点监测数据进行的，并且仅限于作物和水面的分析，无法实现对长时间、大区域尺度蒸散发的研究。此后，遥感技术的应用开辟了估测区域尺度蒸散发的新途径； Brown等(1973)将能量平衡与作物抗阻原理引入了作物抗阻-蒸散发模型，此模型的提出是之后引入的基于遥感数据与气象数据的蒸散发模型的重要依据； Menenti(1993)依据地表温度与其对应的潜在蒸散发，研究了反照率与空气动力学粗糙度对实际蒸散发的影响； Norman(1995)根据模型模拟与实测数据，以及植被覆盖度与植被高度等因子引入了双层模型；之后蒸散发的遥感估算进入了瓶颈期，经过不断总结与研究，Bastiaanssen(1998)将能量平衡与遥感技术相结合，提出了 SEBAL(surface energy balance algorithms for land)模型；Su(2002)将地表物理参数与气象数据相结合，提出了在各个尺度下都能够精确反演的 SEBS(surface energy balance system)模型，这两个模型使遥感技术在蒸散发的估测中更加稳定成熟，成为使用昀为广泛的遥感蒸散模型。我国对蒸散发的探索始于 20世纪 50年代，仅仅针对仅存的水文、气象站及小型水面蒸发器估算水面蒸发， 60年代后，我国学者开始关注蒸散发的测定方法，竺士林(1963)利用水量平衡法对农田蒸散发进行估测，得出了作物的需水量和耗水量；中国农业科学院研制了土壤观测器，以此改良土壤蒸发的估算方法；此外，很多学者针对我国实际状况，修正了已经广泛应用于国外的蒸散发公式，并进行大量验证，大大促进了相关研究。遥感蒸散发估算始于 20世纪 80年代，起步虽然较晚，但获得了很多优秀成果，主要研究重点是蒸散发的估算、蒸散发模型的开发与应用；钟强等( 1984)引用遥感数据研究了温度、植被指数等对蒸散发的影响； Mu 等(2007)基于 Penman-Monteith公式引入了 MOD16 ET产品用于估算蒸散发；许多学者利用 MOD16产品对不同地区植被类型及气候类型的蒸散发进行了研究； Chen等(2014)对包括 MOD16在内的几种蒸散发模型在中国的适用性进行比较分析，结果说明 MOD16产品较其他模型适用性更好； Li等(2017)使用 MODIS ET产品分析了植被类型与气候变化对中国蒸散发的影响，现如今 MOD16 ET产品已在全球范围内得到了广泛的应用。目前，蒸散发遥感估算方法已经得到了进一步的发展，但仍存在一定问题与不足。*先，蒸散发估算的参数可能并不符合该参数的真正意义，如遥感模型中的地表温度，此参数并不等同于空气动力学温度，或者在较高森林覆盖度地区测得的地表温度可能是林冠层的温度，而不是真正意义上的地表温度；模型需要输入的相关参数一般都是从中国气象数据共享网获取的，所需要的数据虽然都是实时观测的，但在某些条件下，如雨雪天气或者站点漏测等，就不能保证所需的气象数据全部准确且无遗失，而且由于 MOD16 ET为 16天合成产品，就需要气象数据相对应，在处理过程中也会有误差出现；另外，在使用遥感产品过程中，数据的投影、转换和剪裁都或多或少会对结果的精度产生一定的影响。除此之外，应用模型后需要对结果进行验证来体现其科学合理性，而目前学术界对验证的方法并不统一，这仍是未来需要探讨的问题。虽然利用遥感技术估测蒸散发的方法有很多不足，但是遥感方法所提供的大范围地表植被信息与下垫面几何结构是传统方法所不能提供的，因此在区域蒸散发的估算中所起的重要作用仍然是无法取代的。 1.2.2 植被净初级生产量研究进展碳循环是全球气候变化及地球科学研究方面的热点问题，作为大气中的碳源和碳汇，陆地生态系统碳循环在全球碳循环中占主导地位，其碳储量及其变化在全球碳循环和二氧化碳浓度变化中具有不可忽略的重要作用。植被作为陆地生态系统的重要组成部分，是地球上除海洋外昀大的碳库，其年均固碳量约为地球固碳量的 2/3。植被通过光合作用吸收大气中的二氧化碳进而合成有机碳，一部分有机碳通过植被自身的呼吸作用以二氧化碳的方式释放到大气中，另一部分以枯落物的方式进入土壤，通过异氧呼吸又以二氧化碳的方式返回到大气，这一系列过程形成了大气-生态系统-土壤-大气的碳循环，植被通过光合作用累积有机碳和能量的速率用净初级生产量( net primary production， NPP)表示。植被 NPP在全球碳循环和碳平衡中具有重要地位，是平衡陆地生态系统碳循环的重要指标，体现了植被在自然状态下的生产能力，是用来衡量生态系统碳源 /汇和调节生态过程的关键因子。 NPP除了受植被自身的生物特性限制外，还受自然、土壤因素及人类活动的强烈影响。国际上关于 NPP的研究始于 20世纪 60年代，国际生物学计划( International Biological Programme，IBP)针对 NPP进行了一次大规模的普查和测定，标志着世界范围内 NPP研究进入飞速发展的阶段，欧美一些国家分别对区域及全球的碳循环开展了研究，使 NPP在估算、模型的研究和构建上取得了很大的发展。 1973～1975年，Lieth(1975)利用实测数据及相对应的气象资料建立了世界**个 NPP统计模型——Miami模型，通过该回归模型的模拟，估算了全球**幅 NPP空间分布图，之后在 Miami模型基础上提出了与潜在蒸散发有关的 Thornthwaite Memorial模型；80年代，Uchijima(1985)基于 CO2通量方程与水汽通量方程的比例得到光能利用率，以及对植被生物量资料与相对应的气候因子进行分析，建立了 Chikugo模型，并估算了日本植被 NPP分布图；80年代中后期，全球变化及遥感技术的发展极大地推动了 NPP研究，呈现出通过建立生态系统过程模型来估算 NPP及利用遥感技术所获取的数据来估算 NPP两个发展方向(徐晓桃， 2008; 杭玉玲， 2015)；90年代，在*次 IPCC会议的召开及全球变化研究计划的推动下，对 NPP的研究基于实测生物量数据并连同各种环境因子(气温、土壤水、辐射等)，建立了很多

森林植被水碳过程与耦合机制作者简介

余新晓，北京林业大学教授，博士生导师，国家林业和草原局水土保持重点实验室主任，获得“全国很好科技工作者”“全国野外科技工作优选个人”“全国很好教师”等称号，主要从事生态水文、水土保持与荒漠化防治等方向的研究和教学工作。先后主持国家自然科学基金重点项目、国家科技支撑计划项目、国家重点基础研究发展计划课题、国家重点研发计划课题等。先后荣获国家科学技术进步奖二等奖、国家技术发明奖二等奖、北京市科学技术进步奖二等奖、教育部科学技术进步奖二等奖等。

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