【摘要】：高寒草地生態(tài)環(huán)境脆弱,是氣候變化的敏感區(qū)域,且人為干擾嚴(yán)重,超載放牧導(dǎo)致草地不斷退化。在全球變暖大背景下,開展高寒草地土壤呼吸研究不僅起到預(yù)示作用,還可為管理者在決策時提供科學(xué)理論支撐。祁連山區(qū)草地資源豐富,其中高寒草地面積達3.56×105 hm2,占草地面積的36.1%,對祁連山的高寒草地土壤呼吸進行研究在一定程度上可反映中國西北地區(qū)草地碳循環(huán)狀況。本研究利用L1-8100土壤碳通量自動測量系統(tǒng)對祁連山天澇池流域的亞高山草地土壤呼吸(Rs)和生態(tài)系統(tǒng)呼吸(Re)進行觀測,分析土壤呼吸和生態(tài)系統(tǒng)呼吸的時間變化動態(tài)與環(huán)境因子(土壤溫度Ta,地表溫度Ts、土壤體積含水量VWC、地表相對濕度RH)、光譜指數(shù)(NDVI、EVI、CIrededge)、植被生理生態(tài)參數(shù)(生物量、比葉面積、單葉面積、草高度、葉片含水量、)的關(guān)系,并通過3種模擬放牧手段,即添加牦牛糞(0、1000、1500、3000 g·m-2)、割草(割草量占生物量的0%、45—50%、60—75%)和刈割年限(刈割1年、2年、3年)分別研究排泄物、采食和放牧年限對亞高山草地土壤呼吸(Rs)和生態(tài)系統(tǒng)呼吸(Re)的影響,主要結(jié)論如下:(1)Re和Rs在日變化和月變化上均表現(xiàn)為明顯的單峰曲線模式。在日變化動態(tài)中,Re和Rs從8:00觀測開始逐漸增大,分別于13:00和14:00達到最大值后逐漸下降(Re=18.31±6.26μmol·m-2·s-1,Rs=5.82±1.18μmol·m-2·s-1),Re和Rs在生長季的日均值分別為9.89±0.69μmol·m-2·s-1、3.78±0.21μmol·m-2·s-1。在月變化動態(tài)中,呼吸速率在生長季初期最低,隨著地表溫度和土壤溫度的逐漸升高,呼吸速率也逐漸加大,Re在7月底或8月初達到最大值(2014年,Re=21.39±1.43μmol·m-2·s-1;2015年,Re=20.95±2.663μmol·m-2·s-1),Rs在8月初達到最大值(2014年,Rs=8.09±0.28μmol·m-2·s-1;2015年,Rs=6.13±0.58μmol·m-2·s-1)。Re和Rs在生長季的月均值分別為11.06±0.06μmol·m-2·s-1、4.23±0.62μmol·m-2·s-1。在生態(tài)系統(tǒng)呼吸測定中,最適測量時間為9—11:00,在土壤呼吸測定中,最適測量時間為9—12:00。(2)呼吸速率與地表溫度和土壤溫度均呈顯著指數(shù)相關(guān)(P0.05),且與土壤溫度的相關(guān)性更大;呼吸速率與地表相對濕度呈極顯著線性相關(guān)(P0.0001),與5、10、20 cm處土壤體積含水量均無相關(guān)性。溫濕度復(fù)合模型顯示,Re主要受土壤溫度控制,而Rs受土壤溫度、水分共同控制。在土壤呼吸組中,R=aebTWc為最佳模型,在生態(tài)系統(tǒng)呼吸組中,R=aebT+cW為最佳模型。(3)呼吸速率與光譜指數(shù)(VIs)的關(guān)系與草地狀態(tài)有關(guān)。在禁牧草地中,Re與CIrededge的相關(guān)性最高,R2高達0.72;在放牧草地中,Re與NDVI的相關(guān)性最好,NDVI可以解釋Re變異的66%;而Rs與光譜指數(shù)無顯著相關(guān)性。(4)地上生物量、草高度、比葉面積、單葉面積和葉片含水量與Re均具有顯著相關(guān)性(P0.05),它們可以分別解釋Re變異的44%、60%、64%、48%和47%。(5)牛糞按梯度0、1000、1500、3000 g·m-2添加到土壤表面后對土壤呼吸有促進作用,且牛糞越多,土壤呼吸越大,并達到顯著性差異(P0.05)。4種牛糞添加量下的土壤呼吸日均值分別為4.12、4.32、4.38、5.35μmol·m-2·s-1,月均值分別為4.53、4.70、5.47、6.60μmol·m-2·s-1。(6)割草處理降低了生態(tài)系統(tǒng)呼吸速率,但兩兩之間差異并不顯著。未割草、中度割草和重度割草生態(tài)系統(tǒng)呼吸速率日均值分別為11.70、10.21、8.14umol·m-2·s-1,月均值分別為11.87、11.36、9.91 umol·m-2·s-1。刈割年限越長,土壤呼吸速率越低,但影響作用并不顯著。
[Abstract]:Alpine grassland is a vulnerable ecological environment, which is sensitive to climate change. Grassland degradation is caused by serious human disturbance and overloading grazing. Under the background of global warming, soil respiration research on alpine grassland not only plays a predictive role, but also provides scientific and theoretical support for managers in decision-making. The area of alpine grassland is 3.56 *105 hm2, accounting for 36.1% of the grassland area. The study on soil respiration of Alpine Grassland in Qilian Mountains can reflect grassland carbon cycle in Northwest China to a certain extent. The temporal variation of soil respiration and ecosystem respiration and environmental factors (soil temperature Ta, surface temperature Ts, soil volume water content VWC, surface relative humidity RH), spectral index (NDVI, EVI, CIrededge), vegetation physiological and ecological parameters (biomass, specific leaf area, single leaf area, grass height, leaf height) were analyzed. The effects of excreta, feeding and grazing years on soil respiration (Rs) and ecosystem respiration (Re) in subalpine grassland were studied by three simulated grazing methods, i.e. adding yak manure (0,1000,1500,3000 g m-2), mowing (0%, 45-50%, 60-75% of biomass) and cutting years (1, 2, 3 years of mowing). The main conclusions are as follows: (1) Re and Rs show obvious unimodal curve patterns in both diurnal and monthly variations. Re and Rs increase gradually from 8:00 to 13:00 and decrease gradually after reaching their maximum values at 14:00 and 13:00 respectively (Re = 18.31 6.26_ m ol M 2 s 1, Rs = 5.82 1.18_ m ol M 2 Respiration rate was the lowest at the beginning of the growing season. Respiration rate increased gradually with the increase of surface temperature and soil temperature. Re reached its maximum at the end of July or the beginning of August (in 2014, Re = 21.39 + 1.43 micromol. m - 2. s - 1; in 2015, Re = 20.95 + 2.663 Re and Rs reached their maximum values in early August (in 2014, Rs = 8.09.28 m-2 65 (2) Respiration rate had a significant exponential correlation with surface temperature and soil temperature (P 0.05), and had a greater correlation with soil temperature; Respiration rate had a very significant linear correlation with surface relative humidity (P 0.0001), and had no correlation with soil bulk water content at 5,10,20 cm. In the soil respiration group, R = aebTWc was the best model, and in the ecosystem respiration group, R = aebT + cW was the best model. (3) The relationship between respiration rate and spectral index (VIs) was related to grassland status. In grazing grassland, Re and NDVI had the best correlation, NDVI could explain 66% of Re variation, while Rs had no significant correlation with spectral index. (4) Above ground biomass, grass height, specific leaf area, single leaf area and leaf water content had significant correlation with Re (P 0.05), which could explain 44%, 60%, 64%, 48% and 47% of Re variation respectively. The daily mean values of soil respiration were 4.12, 4.32, 4.38, 5.35 micromol M 2 s 1, and the monthly mean values were 4.53, 4.70, 5.47, 6.60 micromol M 2 s 1, respectively. The daily average respiration rates of the ecosystems without mowing, moderate mowing and severe mowing were 11.70, 10.21, 8.14 umol M 2 s 1 and 11.87, 11.36, 9.91 umol M 2 s 1, respectively. The longer the mowing years, the lower the soil respiration rates, but the effect was not obvious. It is.
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：S812.2

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本文編號：2221308