中国油松林生产力格局与模拟

应用生态学报 ›› 1999, Vol. 10 ›› Issue (3): 257-261.

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中国油松林生产力格局与模拟

罗天祥, 李文华, 赵士洞

中国科学院自然资源综合考察委员会, 北京 100101

收稿日期:1997-07-14 修回日期:1998-02-13 出版日期:1999-05-25 发布日期:1999-05-25
通讯作者: 罗天祥,男,36岁,副研究员,博士.多年从事森林生产力及营养元素循环研究,曾发表论文30余篇.E-mail:luotx@cisnar.ac.cn E-mail:luotx@cisnar.ac.cn
基金资助:
中国科学院/九五0重大项目和特别支持项目(KZ95T2-04)及国家自然科学基金重点资助项目(39730110).

Productivity distribution patterns and modeling of Pinus tabulaeformis forest in China

Luo Tianxiang, Li Wenhua, Zhao Shidong

Commission for Integrated Survey of Natural Resources, Academia Sinica, Beijing 100101

Received:1997-07-14 Revised:1998-02-13 Online:1999-05-25 Published:1999-05-25

摘要/Abstract

摘要： 基于全国380块样地资料,从宏观上阐明了油松林生物生产力的分布格局,建立了联系叶面积指数分布规律和地植物学知识的生产力水热相关模型与地理分布模型。在油松正常分布范围内(年均气温2～14℃,年降水量400/300～700/900mm),林分叶面积指数随年均气温的变化呈指数递减的函数关系,这是油松林适应水分协迫环境的一种机制。

关键词: 油松林, 生产力, 分布格局, 碳储量, 甘肃省, 碳密度, 人工林, 固碳潜力

Abstract: Based on the data from 380 plots over China, the productivity distribution patterns of Pinus tabulaeformis forest are indicated in large scale. Combined with the knowledge of leaf area index distribution and plant geography, the mathematical models for the relations of the productivity to the hydrothermal and geographical factors are established. Within the normal range of P. tabulaeformis distribution (annual mean temperature 2～14℃, annual precipitation 400/300mm～700/900mm), the leaf area index was exponentially and negatively related to the annual mean temperature, which may be a mechanism for the water stress adaptation of P. tabulaeformis forest.

Key words: Pinus tabulaeformis forest, Productivity, Distribution pattern, carbon storage, Gansu Province, carbon density, plantation, carbon sequestration potential

罗天祥, 李文华, 赵士洞. 中国油松林生产力格局与模拟[J]. 应用生态学报, 1999, 10(3): 257-261.

Luo Tianxiang, Li Wenhua, Zhao Shidong . Productivity distribution patterns and modeling of Pinus tabulaeformis forest in China[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 1999, 10(3): 257-261.

参考文献

[1] 马钦彦.1989.油松分布区气候区划.北京林业大学学报,11(2):1～9.

[2] 马钦彦.1987.内蒙黑里河油松生物量的研究.内蒙古林学院学报,(2):13～21.

[3] 马钦彦.1989.中国油松生物量的研究.北京林业大学学报,11(4):1～10.

[4] 王贺新.1989.辽宁山地樟子松、油松生物产量的研究.辽宁林业科技,(1):26～30.

[5] 关玉秀等.1986.油松林生态系统的研究(Ⅱ)河北承德与山西太岳油松林生产力的比较.北京林业大学学报, (1):1～10.

[6] 刘春江.1987.北京西山地区人工油松栓皮栎混交林生物量和营养元素循环的研究.北京林业大学学报, 9(1):1～9.

[7] 吴刚、冯宗炜.1994.中国油松林群落特征及生物量的研究.生态学报, 14(4): 415～422.

[8] 张新时.1989.植被的PE(可能蒸散)指标与植被-气候分类(二)几种主要方法与PEP程序介绍.植物生态学与地植物学学报,13(3):115～125.

[9] 张新时等.1993.植被的PE(可能蒸散)指标与植被-气候分类(三)几种主要方法与PEP程序介绍.植物生态学与地植物学学报, 17(2):97～109.

[10] 李文华、罗天祥.1997.中国云冷杉林生物生产力格局及其数学模型.生态学报, 17(5):511～518.

[11] 肖扬等.1983.油松林地上部分生物量研究初报.山西林业科技, (2):5～12.

[12] 肖瑜.1987.陕西省油松人工林的生产力与生态因素的相关分析.植物学报,29(5):549～555.

[13] 肖瑜.1990.陕西省不同气候区域油松人工林生物量和生产力的比较研究.植物生态学与地植物学学报, 14(3):237～246.

[14] 陈灵芝等.1984.北京西山(卧佛寺附近)人工油松林群落学特征及生物量研究.植物生态学与地植物学丛刊, 8(3):173～181.

[15] 林业部林业科学研究所森林经营研究室编.1957.中国主要树木生长量汇编(第四辑).北京:中国林业出版社.

[16] 林业部调查设计局汇编.1954.中国主要树木生长量汇编(第三辑).北京:中国林业出版社.

[17] 姚延涛.1989.京西山区油松侧柏人工混交林生物量及营养元素循环的研究.北京林业大学学报, 11(2):38～46.

[18] 徐化成等.1981.油松天然林的地理分布和种源区的划分.林业科学, (3):258～269.

[19] 徐化成等.1993.油松.北京:科学出版社.

[20] 董世仁等.1980.油松林生态系统的研究(Ⅰ)山西太岳油松林的生产力初报.北京林学院学报,2(1):1～20.

[21] Luo Tianxiang, Li Wenhua and Zhao Shidong. 1997. Distribution patterns of leaf area index for major coniferous forest types in China. The Journal of Chinese Geography, 7(4):61～73.

[22] McNulty, S.G., Vose, J.M. and Swank, W.T. 1996. Potential climate change effects on loblolly pine forest productivity and drainage across the Southern United States. Ambio, 25(7):449～453.

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Productivity distribution patterns and modeling of Pinus tabulaeformis forest in China

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[1]	刘宸呈, 刚成诚, 苗愉祺, 王得祥, 曹扬. 秦巴山区植被总初级生产力季节变化特征及驱动机制 [J]. 应用生态学报, 2026, 37(8): 2719-2730.
[2]	金宇曦, 肖辉杰, 王洲, 陈思贝, 罗成威. 三北地区人工林退化的演变过程与驱动机制研究进展 [J]. 应用生态学报, 2026, 37(8): 2813-2821.
[3]	胡可铭, 丁智, 王兴昌, 高添, 王传宽. 中国典型森林生态系统碳通量季节变化及其驱动力 [J]. 应用生态学报, 2026, 37(7): 2103-2115.
[4]	麻悦媛, 孙会, 高丽倩, 赵允格. 生物结皮分布格局对坡面土壤风蚀空间分布的调控作用 [J]. 应用生态学报, 2026, 37(7): 2215-2221.
[5]	刘亚美, 吴荣军, 郭欢, 赵嘉诚, 冯兆忠. 基于SIF的光响应机理模型在华北平原冬小麦总初级生产力与产量估算中的适用性 [J]. 应用生态学报, 2026, 37(7): 2233-2244.
[6]	李少楠, 段秉昌, 张泽宇, 陈禹岑, 王犇, 甄志磊. 黄河流域山西段植被总初级生产力的时空格局及驱动因子 [J]. 应用生态学报, 2026, 37(7): 2271-2281.
[7]	张云, 杨艺婷, 文晓晨, 张万涛, 朱许可, 马理辉. 2000—2020年黄土高原植被净初级生产力的时空变化及驱动因素 [J]. 应用生态学报, 2026, 37(6): 1991-1999.
[8]	毕旭, 史凯龙, 付勇勇, 赵若宁, 李建, 南箔, 李波. 干旱区山盆系统碳储量时空变化及驱动机制: 以新疆富蕴县为例 [J]. 应用生态学报, 2026, 37(6): 1763-1774.
[9]	张法伟, 汪家鹏, 祝景彬, 宋成刚, 毛绍娟, 唐亚琳, 李红琴. 氮添加与降水改变对高寒草甸生长季生态系统碳通量组分的影响 [J]. 应用生态学报, 2026, 37(6): 1861-1870.
[10]	李路丹, 刘琰琰, 冯浩鹏, 康平, 沈园, 秦文霜, Klaus Schaefer, 袁登攀. 2001—2020年中国不同干湿区植被固碳能力时空变化及影响因子 [J]. 应用生态学报, 2026, 37(5): 1559-1569.
[11]	刘宇蒙, 贾炜玮, 赵子鹏, 李泽霖. 基于SGAM模型的小兴安岭地区林下植被碳密度空间分布格局 [J]. 应用生态学报, 2026, 37(4): 1153-1164.
[12]	安文举, 李旭, 郭强, 刘立峰, 李王成, 马波, 刘昶, 郝姗姗. 基于PLUS-InVEST模型预测2033年陕北多沙粗沙区碳储量及经济价值 [J]. 应用生态学报, 2026, 37(4): 1165-1174.
[13]	董灵波, 张能能, 刘兆刚. 干旱等级对东北地区落叶松人工林最大密度线的影响 [J]. 应用生态学报, 2026, 37(3): 751-757.
[14]	王继伟, 王炳杰, 李嘉怡, 李鑫旺, 唐小伟. 柽柳人工林恢复年限对内陆盐沼土壤团聚体稳定性及胞外聚合物的影响 [J]. 应用生态学报, 2026, 37(3): 769-778.
[15]	吴臻杰, 谭思懿, 吴福忠, 谢荣樟, 朱晶晶, 倪祥银. 亚热带杉木和米槠人工林土壤真菌和细菌残体碳积累差异 [J]. 应用生态学报, 2026, 37(3): 779-786.