陕西省自然科学基金(2013JQ5012)
- 作品数：4 被引量：47H指数：3
- 相关作者：刘梦云常庆瑞石志华谢宝妮季青更多>>
- 相关机构：西北农林科技大学国土资源中国科学院更多>>
- 发文基金：陕西省自然科学基金博士科研启动基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：天文地球环境科学与工程自动化与计算机技术更多>>
- 黄土台塬不同土地利用方式下土壤有机碳分解特性被引量：8
- 2015年
- 为了探讨土地利用方式对土壤有机碳分解的影响,以黄土台塬的乔木林地、灌木林地、天然草地和耕地等不同植被类型土壤为研究对象,对土壤有机碳矿化分解特征进行分析.结果表明,不同土地利用方式下土壤有机碳含量、有机碳密度、土壤可矿化碳含量和有机碳矿化速率均表现为天然草地和灌木林地较高,耕地最低;而土壤有机碳矿化率和呼吸速率表现为耕地和乔灌混交林地较高,灌木林地和天然草地较低.在土壤孵化的1 575 h内,不同土地利用方式下土壤矿化过程均可划分为4 个阶段：0.5～5 h（第1 阶段）、5～111 h（第2 阶段）、111～399h（第3 阶段）和399～1 575 h（第4 阶段）;前399 h 是可矿化碳排放的主要时段,前111 h 是土壤可矿化碳排放速率最大且排放速率下降速度最快的主要时段;总体上,土壤可矿化碳累积排放量随培养时间的延长呈增加趋势,可矿化碳累积排放速率则逐渐降低.土壤有机碳矿化速率随土层深度的增加而递减.土壤有机碳矿化分解速率与有机碳总量有关,土壤呼吸与有机碳总量、矿化碳总量相关性不显著（P〉0.05）.
- 李媛媛齐璐刘梦云刘丽雯张瑜英
- 关键词：黄土台塬土地利用方式有机碳土壤呼吸
- 基于优化参数的陕西省气温、降水栅格化方法分析被引量：15
- 2015年
- 基于统计、地统计基本原理,运用传统插值法、地统计插值法、多元回归法和模拟气象站点法4大类11种方法,对陕西省2003—2012年平均气温、降水量数据进行栅格化。结果表明:1多元回归法和模拟气象站点法均能大幅提高气温数据的估测准确度,且多元回归法对气温的表示更加精细,其中以"回归+残差IDW(Inverse Distance Weighting)"法精度最高,MAE、RMSE、R2分别为0.498、0.775和0.954 8;2 OK(Ordinary Kriging)法对降水数据的估测准确度最高,MAE、RMSE、R2为46.934、69.251和0.947 8;3气温、降水栅格化方法具有明显的区域性,不存在绝对普适的最优方法,应根据数据类型、地域特征对原始数据进行探索性分析,从而获得区域最适合的栅格化方法;4陕西2003—2012年多年平均气温为10.925℃,标准差2.221℃,气温随纬度、海拔的增加而降低,具有鲜明的纬度和垂直地带性;平均降水量为664.446 mm,标准差213.226 mm,降水呈现由南向北逐渐递减的趋势,纬度地带性较强。
- 石志华刘梦云常庆瑞季青刘效栋吴健利
- 关键词：栅格化地统计
- 基于CASA模型的陕西省植被净初级生产力时空分析被引量：25
- 2016年
- [目的]探明陕西省近年来植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)的变化及评估植被的生长条件。[方法]基于CASA(Carnegie Ames Stanford Approach)模型估算陕西省2003—2012年逐月NPP,并分析其年际、年内的时空变化特征及趋势。[结果](1)陕西省2003—2012年植被NPP总体呈增长趋势(p<0.01),年均增量为3.940 6g/(m^2·a)(以C含量计);年总NPP从2003年的84.44Tg(1Tg=1012g)增加到2012年的91.98Tg。(2)NPP年内变化明显,夏季NPP占年总量的比例最高,达到52.43%,7,8两月占比最高,分别为18.52%和18.41%。只有3和8月NPP增长趋势显著或极显著,其他月份NPP变化不显著。(3)不同植被NPP的年际变化比较平稳,除永久湿地外,其他植被类型的NPP呈增长趋势,耕地的NPP增长最快(p<0.01),年均增量为5.89g/(m2·a)。(4)NPP整体呈南高北低、高低相间的分布特征,全省78.53%的区域NPP呈增长趋势,24.47%的区域增长显著或极显著;NPP降低显著/极显著的面积仅占2.27%,主要分布在陕西中部和西安周边地区。[结论]陕西植被生长条件总体在改善,但局部在恶化。
- 石志华刘梦云吴健利常庆瑞谢宝妮闻熠
- 关键词：NPPCASA模型
- 不同植被类型下土壤胡敏酸降解特性
- 2014年
- 为了解不同植被类型下土壤HA（胡敏酸）降解菌的种类、分布状况及其中C的降解程度，选取退耕还林典型地带，于农田、油松、刺槐、沙棘、混交林0～10cm土样中分别提取HA，利用HA作为唯一C、N源筛选HA降解微生物．结果表明：相比农田土壤HA，各林地土壤HA中甜（c）增加，”（N）有所减少；共分离获得5株HA降解菌，根据16srRNA序列鉴定，分别为Bacillus licheniformis、Rhizobiumn epotum、Microbacterium resistens、Stenotrophomonas maltophilia、Streptomyces azureus，相似度分别为99．65％、99．78％、98．71％、99．23％、99．78％．农田、刺槐、油松及混交林的降解菌优势种为Bacillus licheniformis，沙棘优势种为Streptomyces azureus，刺槐无Rhizobium nepotum分布，沙棘和混交林无Stenotrophomonas maltophilia分布；降解菌数量为沙棘〉刺槐〉农田〉油松〉混交林，混交林仅为沙棘的58．87％；混交林、油松、沙棘、刺槐降解菌的RC（呼吸量碳）分别较农田高出25．35％、11．28％、10．36％、7．11％，混交林与农田差异显著（P〈0．05）．沙棘、刺槐、农田、油松降解菌MBC（微生物生物量碳）分别较混交林高出131．91％、68．48％、64．98％、54．47％，刺槐、农田、油松三者与沙棘及混交林差异显著（P〈0．05）．沙棘土壤HA的TDR（总降解率）明显高于农田和混交林（P〈0．05）．相关性分析表明，降解菌数量与MBC呈极显著正相关，与RC呈极显著负相关（P〈0．01）．结果表明，植被类型影响了土壤HA降解菌的群落组成及其降解特性．
- 付东磊刘梦云刘林常庆瑞左进香罗勤赵彤
- 关键词：植被类型微生物生物量碳
