太白山植物叶片非结构性碳水化合物沿海拔梯度的变化

论文摘要

植物叶片的非结构性碳水化合物（Non-structural carbohydrates,NSC）不仅可以反映植物的碳供应状况,也能反映植物对外界环境的适应策略。本研究以太白山北坡为研究区域,采集并测定269种植物（隶属于68科、155属）的可溶性糖、淀粉及NSC浓度值,同时以群落调查数据为基础,利用尺度扩展的方法,研究不同海拔梯度下物种水平、生长型水平及群落水平下的NSC变化规律及影响因素。结果表明:（1）物种水平下,可溶性糖和NSC沿海拔梯度呈现一致性,均是先升高后降低再升高的趋势。淀粉沿海拔梯度呈现先上升后下降的趋势。气候、土壤和植物生长型（Plant growth form,PGF）三者的总效应解释NSC 20.94%-30.87%的变异性,其中,气候对NSC的影响最大,最多可解释NSC 15.41%的含量变异。（2）不同生长型水平NSC沿着海拔梯度表现不同的变化规律。乔木层可溶性糖、淀粉和NSC随海拔的升高呈现先升高后降低的趋势。气候和土壤共解释乔木层NSC58.11%-77.12%的变异,其中气候是影响乔木层NSC浓度的主要因素,能够解释58.74%的总变异性;灌木层中,可溶性糖、淀粉和NSC随海拔的升高呈现先升高后下降的趋势。两者共解释45.78%-53.93%NSC的变异性,其中气候的解释量最大为43.40%;在草本层中,可溶性糖、淀粉和NSC含量随海拔的升高呈现先下降后上升的趋势。其中气候和土壤共解释79.44%-89.20%NSC的变异,土壤对NSC的变异解释最大,解释度为44.22%。（3）群落尺度上NSC具有明显的垂直分布特征。可溶性糖、淀粉及NSC沿海拔梯度呈现先升高后降低的趋势。在群落水平下,气候和土壤两者共同解释NSC 66.71%-78.19%的变异,其中气候的独立效应对NSC的变异解释贡献较大,解释度为47.76%。（4）NSC在不同水平下变化差异较大。与物种水平相比,群落水平表现出更明显的垂直地带性规律。物种水平、植物生长型及群落水平下,气候对NSC的解释程度均呈最大解释度。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
•   1.1 研究背景
•   1.2 NSC研究进展
•     1.2.1 NSC概念和生态学意义
•   1.3 NSC的变化机制
•   1.4 NSC的变化格局
•     1.4.1 纬度格局
•     1.4.2 海拔梯度格局
•   1.5 NSC的影响因素
•     1.5.1 物种因素
•     1.5.2 温度
• 2浓度'>    1.5.3 CO₂浓度
•     1.5.4 光照
•     1.5.5 水分
• 第二章 研究目的意义及主要研究内容
•   2.1 研究目的及意义
•   2.2 研究内容
•   2.3 技术路线
• 第三章 材料与方法
•   3.1 研究区概况
•   3.2 野外调查
•     3.2.1 群落调查
•     3.2.2 叶片样品采集
•     3.2.3 土壤样品采集
•   3.3 室内测定
•     3.3.1 NSC浓度测定
•     3.3.2 土壤养分的测定
•     3.3.3 植物生长型NSC参数的计算
•     3.3.4 群落水平的NSC的计算
•     3.3.5 气象数据的获取
•   3.4 数据分析
• 第四章 物种水平NSC沿海拔梯度的变化规律及影响因素
•   4.1 数据分析方法
•   4.2 结果与分析
•     4.2.1 各物种NSC的基本统计参数
•     4.2.2 不同植物生长型NSC的差异
•     4.2.3 物种水平NSC沿海拔梯度的变化规律
•     4.2.4 环境因子对物种水平NSC的影响
•   4.3 讨论
•     4.3.1 物种水平NSC沿海拔变化的规律及影响因素
•     4.3.2 物种水平可溶性糖沿海拔变化的规律及影响因素
•     4.3.3 物种水平淀粉沿海拔变化的规律及影响因素
•   4.4 小结
• 第五章 植物生长型水平NSC沿海拔梯度的变化规律及影响因素
•   5.1 数据分析方法
•     5.1.1 植物生长型水平NSC计算
•     5.1.2 统计分析方法
•   5.2 结果与分析
•     5.2.1 植物生长型NSC基本统计参数
•     5.2.2 植物生长型NSC的差异性
•     5.2.3 植物生长型NSC沿海拔的变化规律
•     5.2.4 植物生长型NSC沿海拔变化的影响因素
•   5.3 讨论
•     5.3.1 乔木层和灌木层NSC沿海拔变化的规律及影响因素
•     5.3.2 草本层NSC沿海拔变化的规律及影响因素
•   5.4 小结
• 第六章 群落水平NSC沿海拔梯度的变化规律及影响因素
•   6.1 数据分析方法
•     6.1.1 群落尺度NSC的计算
•     6.1.2 统计分析方法
•   6.2 结果与分析
•     6.2.1 群落尺度NSC的统计特征
•     6.2.2 群落水平NSC的垂直分布特征
•     6.2.3 群落水平NSC的影响因子
•   6.3 讨论
•     6.3.1 群落水平NSC沿海拔的变化规律及影响因素
•   6.4 小结
• 第七章 结论与展望
•   7.1 结论
•   7.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 个人简历

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 滕一平

导师: 张硕新,王瑞丽

关键词: 非结构性碳水化合物,可溶性糖,淀粉,海拔梯度,太白山

来源: 西北农林科技大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 生物学

单位: 西北农林科技大学

基金: 陕西秦岭森林生态系统国家野外科学观测研究站运行费

分类号: Q948

总页数: 49

文件大小: 3385K

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