导读:本文包含了芦苇生物量论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:芦苇,互花米草,生物量积累,增温
芦苇生物量论文文献综述
朱红雨[1]（2019）在《滨海湿地芦苇和互花米草光合、生长及生物量对模拟增温的动态响应—实验与模型估算》一文中研究指出气候变暖是全球气候变化的主要趋势之一。气候变暖会影响植物的生理生化过程、植物生长发育和种群扩散方式,进而影响植物生物量的变化。本文选择崇明东滩湿地为主要研究区域,利用开顶式生长室(Open top chamber,OTC)原位模拟大气温度升高(平均空气温度增幅2016年为1.56±0.15℃,2017年为1.60±0.17℃),以原生优势湿地植物芦苇和互花米草作为研究对象。在芦苇和互花米草的2个完整生长期内(2016-2017年),测定并分析芦苇和互花米草光合特性、生长指标和生物量的变化,并利用数学模型估算了芦苇和互花米草生物量的积累和分配,结果有助于理解长江口盐沼湿地的芦苇与互花米草的生物量时空上的动态变化规律。本文主要结论如下:1.除了光补偿点和水分利用效率外,无论是否增温,两年生长季芦苇和互花米草的其他光合指标(最大净光合速率、光饱和点、暗呼吸速率、气孔导度、蒸腾速率)呈现先逐渐增加后逐渐减少的趋势。相较于对照,两年的增温显着提高了芦苇和互花米草的光合能力,但互花米草的增加幅度更大,且互花米草被增温显着影响的月份多于芦苇,可能意味着互花米草对增温的响应更加敏感。2.无论增温与否,两年生长季芦苇和互花米草株高、基径、叶片数都呈现逐渐上升并趋于平缓的趋势,而单株叶面积和叶面积指数呈现先上升后下降的趋势。相较于对照,增温显着增加芦苇和互花米草的单株总叶面积和叶面积指数(P<0.05),且在第二年,增温显着增加互花米草的株高(P<0.05),增幅为3.36%。相较于2016年,2017年芦苇和互花米草株高、基径和叶面积指数显着增加(P<0.05)。3.在两年生长季中,芦苇和互花米草总生物量、地上/地下生物量以及茎/叶生物量均呈现逐渐增加后趋于平缓的趋势,最大值出现在10月。相较于对照,增温显着促进互花米草总生物量以及地上生物量的增加(P<0.05)。促进芦苇总生物量以及地上地下生物量的增加,但统计不显着。较对照,增温显着促进互花米草茎生物量的增加,显着促进后期(9-10月)互花米草叶生物量的增加,对芦苇中后期(8-10月)叶生物量的累积有显着的促进作用(P<0.05)。4.生物量的模型估算结果显示无论增温与否,在生长阶段芦苇和互花米草总生物量呈现相同的趋势,先增加后趋于平缓,在十月达到峰值。芦苇最大生长速率出现在7月,而互花米草出现在9月。模型估算的总生物量趋势基本符合生物量实测值的变化趋势。与对照相比,增温显着促进7-9月芦苇总生物量(P<0.05),增幅达到32.27%,在九月后,虽然增温组仍高于对照组,但差异逐渐减小,但增温显着增加互花米草总生物量(P<0.05),增幅达到20.31%。5.通过对分配指数拟合,可以看出无论增温与否,芦苇和互花米草地下部占比变化都是呈曲线。芦苇地上生物量占比峰值都出现在八月,地下部占比先下降后逐渐上升,八月份是谷底值。ET组互花米草地上生物量最大值出现在9月,而对照组出现在八月。从地上部茎叶指数可以看出,芦苇茎生物量先下降后上升,在九月达到谷底值,叶相反。而互花米草与芦苇趋势相反,茎生物量先上升后下降,在八月达到峰值,叶相反。与对照相比,分析分配指数可以看出增温显着增加芦苇地下部生物量和互花米草叶生物量。(本文来源于《华东师范大学》期刊2019-04-20）
袁云香[2]（2019）在《陕西黄河湿地芦苇的生长特性及生物量动态》一文中研究指出以陕西黄河湿地芦苇为研究对象,采用样本调查法研究了芦苇的生长指标及地上部分生物量动态,了解环境因素的改变对陕西黄河湿地芦苇的生长情况影响。结果表明:陕西黄河湿地芦苇平均株高(102. 31±19. 22) cm、平均茎粗(2. 18±0. 49) cm、平均单株叶面积(66. 58±16. 09) cm~2、单株平均展开叶片数为4. 67±0. 99、叶平均生物量为(1. 24±0. 51) g/m~2、茎平均生物量为(3. 25±1. 74) g/m~2、地上平均生物量为(4. 49±2. 03) g/m~2。各项生物指标都与芦苇生长规律相符合,表明陕西黄河湿地芦苇的生长状态良好。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年03期）
徐嘉政,于欣宇,陈雨竹[3]（2018）在《扎龙湿地不同生境芦苇分株构件生物量动态分析》一文中研究指出利用大样本取样方法,比较分析扎龙湿地4个生境芦苇分株构件的生物量动态及分配规律。结果表明,4个生境芦苇分株构件的生物量6—9月均呈逐渐升高的趋势,10月又均有降低。各构件生物量均以水生生境最高,其次是旱生生境和湿生生境,盐碱生境最低,差异和差异序位相对稳定。茎的生物量分配比率最高,为50.6%~61%,其次是叶片,为22.8%~28%,叶鞘最低,为16%~21.4%,生物量分配比率在生境间差异均不显着(P>0.05),芦苇分株构件生物量积累具有由遗传因素控制稳定的生物学特性,同时也具有受环境因素影响调节的生态学特性。(本文来源于《防护林科技》期刊2018年06期）
潘艳文,古勇波,唐占辉,姜明,吕宪国[4]（2018）在《盐度和氮添加对盐碱湿地芦苇幼苗生长及生物量分配的影响》一文中研究指出以莫莫格国家自然保护区盐碱湿地的芦苇(Phragmites australias)为研究对象,基于氮(0、11.25 g·m~(-2)、45 g·m~(-2)及90 g·m~(-2)NH_4NO_3)/盐(0、5‰、10‰及15‰NaCl)交互的盆栽实验,探究盐度和氮添加对植株幼苗生长及生物量分配的影响。结果表明:(1)随着盐度的增加,芦苇幼苗的株高、叶面积和比叶面积都显着降低(P<0.05),根冠比增加,而地上生物量、地下生物量和总生物量都先增加后降低(P>0.05);(2)随着氮添加的增多,芦苇幼苗的株高、叶面积、地上生物量、地下生物量和总生物量都显着增加(P<0.05),而比叶面积和根冠比降低(P>0.05);(3)盐度和氮添加二者交互作用对幼苗生长和生物量分配的影响都不显着(P>0.05),但任何盐度梯度下增加氮含量均能够促进幼苗生长和生物量积累。对盐沼芦苇而言,在其幼苗生长阶段,施加适量的氮肥可以缓解盐胁迫产生的危害,从而有利于幼苗生长,是一种可行的调控措施。(本文来源于《土壤与作物》期刊2018年02期）
王继伟,赵成章,赵连春,王小鹏,李群[5]（2018）在《内陆盐沼芦苇根系形态及生物量分配对土壤盐分因子的响应》一文中研究指出根系形态和生物量分配是决定根系吸收能力发挥的重要特征,其对环境限制因子的响应与适应策略一直是研究的热点。然而,有关土壤盐分对植物根系性状的影响还存在许多不确定性。选择兰州秦王川国家湿地公园芦苇群落为研究对象,垂直于沙河河岸从湿地边缘至湿地中心,依次设置3个不同土壤盐分梯度样地(样地I、样地II和样地III),采用全根挖掘法和WinRHIZO根系分析仪相结合的方法,研究了芦苇(Phragmites australis)根冠比、根总长度、比根长、根分叉数、根平均直径等形态参数的变化特征。结果表明:随着样地土壤盐分含量的增加,湿地群落的高度、盖度、密度、地上生物量逐渐下降,芦苇的根冠比、根分叉数呈逐渐减小的趋势,比根长、根总长度呈先下降后上升的趋势,而根平均直径呈相反的变化趋势;研究区土壤含盐量总体以中度盐渍化为主,表层土壤盐分呈现强变异性,随土层深度的增加含盐量呈下降趋势,而变异程度有所差异;芦苇根系性状与土壤含盐量的相关性分析可知,土壤含盐量与根总长度和比根长呈极显着相关关系(P<0.01),与根冠比、根分叉数呈显着相关(P<0.05),而与根平均直径相关性不显着。内陆盐沼的芦苇表现出敏感植物的特性,通过根系形态的调整和生物量分配策略的改变来适应盐分强变异的土壤环境,体现了逆境胁迫下湿地植物应对多重环境选择压力的生态适应机制。(本文来源于《生态学报》期刊2018年13期）
张娜,朱阳春,李志强,卢信,范如芹[6]（2018）在《淹水和干旱生境下铅对芦苇生长、生物量分配和光合作用的影响》一文中研究指出芦苇(Phragmites australis)作为典型的根茎型多年生湿地植物,具有广泛的环境耐受性。该研究采用盆栽实验,采取裂区实验设计,水分处理为主区,包括淹水和干旱两个水平,铅(Pb)为副区,包括0、500、1500、3 000、4 500 mg·kg–1 5个水平,共10个处理,每个处理12个重复,研究淹水和干旱条件下Pb污染对芦苇生长、生物量分配及光合作用的影响,以期明确不同生境下芦苇适应或忍耐重金属污染而采取的策略,为芦苇应用于湿地恢复和污染修复提供理论依据。结果表明,在淹水处理中,Pb显着抑制地下芽形成和根茎生长,但对子株数没有影响;与母株相比子株具有高的日生长速率、光合速率和生物量(母株的3–7倍)。在干旱环境中,Pb显着抑制根、地下芽和根茎生长,母株和子株生物量积累及光合作用,且这些指标均小于淹水处理的。无论在淹水还是干旱环境中,芦苇体内绝大部分Pb积累在根中,根茎和子株中Pb含量较少,被转运至母株中的Pb大约是子株的3倍。淹水条件下子株体内Pb含量小于干旱处理的。结果表明,干旱和Pb的协同作用显着抑制芦苇生长、生物量积累和光合作用,可能导致子株生产力和种群密度减小甚至种群衰退。但淹水芦苇能够采取相应的Pb分配策略减缓Pb污染对芦苇生长、生理和繁殖的负面影响,有利于芦苇种群的繁衍和稳定。(本文来源于《植物生态学报》期刊2018年02期）
袁庆叶,安菁,高俊琴,韩广轩,于飞海[7]（2018）在《芦苇克隆整合对石油污染湿地土壤微生物群落结构和生物量的影响》一文中研究指出克隆植物形体相连的无性个体(分株)之间可以进行水分、养分和光合产物的传递和共享,并且这种克隆整合可以显着提高分株对环境胁迫的耐受能力,从而可能进一步影响分株周围的土壤微生物群落结构和生物量。尽管国内外已经开展了大量有关克隆整合对分株耐受胁迫能力影响的研究,但克隆整合对土壤微生物群落结构和生物量影响的研究却十分缺乏。以黄河叁角洲芦苇(Phragmites australis)湿地生态系统为研究对象,将直径60 cm的圆形样方进行叁个水平的石油添加处理(不添加石油或每年添加5 mm或10 mm厚的石油),同时通过切断或不切断样方内外芦苇根状茎的连接来控制克隆整合的有无。实验连续开展了两年(2014—2015年),每年8月份在样方内进行土壤样品取样,在实验室内采用磷酸脂肪酸(PLFA)法测定土壤微生物总量及主要微生物类群含量,并测定土壤微生物生物量碳和氮含量。取样时间显着影响土壤微生物PLFA总量、微生物碳和氮含量,这3个变量在2015年均显着高于2014年。石油添加在2015年显着增加了土壤微生物PLFA总量,但在2014年却无显着效应;同时,石油添加在2014年降低了土壤微生物碳和氮含量,而在2015年却增加了其含量。然而,无论在2014年还是2015年,芦苇的克隆整合对土壤微生物PLFA含量、微生物碳和氮含量均没有显着影响。土壤微生物PLFA总量与土壤微生物碳和氮含量呈正相关关系。这些结果表明,石油污染可以显着影响湿地土壤微生物动态,但克隆整合却无显着效应。(本文来源于《生态学报》期刊2018年01期）
张文星[8]（2017）在《乌梁素海湿地芦苇空间分布信息提取及地上生物量遥感估算》一文中研究指出湿地作为自然界最为重要的生态系统,不仅具有强大的生产力,同时也为人类提供了宝贵的生存环境。由于湿地植被在湿地生态系统物质能量交换中的重要作用,对湿地植被信息的遥感提取及生物量的估算已成为湿地研究的两大热点。本文以乌梁素海湿地为研究区,基于高分一号(GF-1)数据、Landsat-OLI数据以及野外实测数据,综合运用3S技术、统计分析方法,实现乌梁素海芦苇信息精确提取及地上生物量的遥感估算,主要研究内容及结论如下:1、本文选取2016年6月、7月、8月的Landsat-OLI数据、GF-1数据作为数据源,通过几何精校正、辐射定标与大气校正、重采样、研究区剪裁等预处理,为芦苇分布信息提取及干生物量反演奠定基础。同期卫星过境时开展野外采样工作,共选取60个采样点,其中40个用于模型构建,另外20个作为精度验证,点位可满足模型构建及精度验证要求。2、首次提出逆植被指数公式,NDVI-1=(αB3-B4)/(B3+B4)(α为待定系数),该指数的构建以遥感光学原理为基础,以归一化差异植被指数(NDVI)公式为原型,通过对NDVI指数的逆向构建,从光学亮度原理出发,削弱植被信息,增强非植被信息,继而增强植被与非植被的对比度,实现植被信息的提取。逆植被指数在乌梁素海的应用有效提高了芦苇分类精度及生物量估算精度。3、基于2016年GF-1多季相遥感影像数据和面向对象的多季相分类方法,分别选取逆植被指数(NDVI-1)、NDVI、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)、大气阻抗植被指数(ARVI)及各类形状特征对乌梁素海湿地芦苇空间分布信息进行提取,结果表明,乌梁素海芦苇区总面积为134.243 km2,水域面积为161.092 km2,芦苇面积约占乌梁素海总面积的1/2;芦苇空间分布信息综合提取精度为0.933,Kappa系数为0.906,精度得到有效提高;芦苇主要分布于北部人为干扰较小的地区以及中部农田退水入湖口水质富营养化较大的地区,南部由于受人为干扰(已被开发为人工养鱼区域),芦苇分布面积很小。4、本研究利用40个芦苇采样点地上干、湿生物量实测数据与NDVI、RVI、DVI、ARVI、NDVI-1 5个植被指数及GF-1第四波段反射率B4进行一元或多元线性与非线性回归分析,结果表明:(1)芦苇地上茎干生物量与总干生物量具有极高的相关性,关系满足,总干生物量= 1.542 ×茎干生物量+ 102.320(R2 =0.982),且明显高于叶干生物量与总干生物量的相关性(R2 = 0.939)。因此,采用茎干生物量来反演地上总干生物量。(2)地上干生物量多元线性模型较一元非线性回归模型精度有较大提高,预测精度为0.809,R2 = 0.758,RMSE为64.150 g/m2。地上干生物量估算模型为:y = 1.542×(-889.621-2742.368 × NDVI-1 + 1515.993 ×NDVI + 26.763 × RVI-397.458 × ARVI-0.023 × DVI + 0.106 × B4)+ 102.320;据此得出2016年乌梁素海芦苇地上干生物量总量为7.922×104t,平均值为1053.851 g/m2。本研究使用的芦苇空间信息提取方法及生物量反演模型可以借鉴到其它湿地使用,具有一定的推广应用价值。(本文来源于《内蒙古大学》期刊2017-05-30）
郗敏,孔范龙,冯小敏,訾园园,李悦[9]（2016）在《胶州湾湿地芦苇地上部分生长动态及其生物量估算经验公式》一文中研究指出于2014年4~11月,在胶州湾湿地芦苇(Phragmites australis)盐沼中,设置3条采样带,在完整的芦苇生长期内,开展研究。结果表明,整个生长期内,芦苇杆高和叶长总体变化规律一致,芦苇植株杆高9月底达到最高,为194.40 cm,到凋落期减小;芦苇植株叶长在8月18日达到最长,为40.48 cm,8月以后叶长逐渐变短。生长初期,芦苇植株的叶宽和叶厚持续生长,叶宽在9月27日达最大值,为3.28 cm,叶厚在5月5日达到最大值,为0.33 mm,之后叶宽和叶厚都在一定范围内变化。芦苇群落植株密度呈单峰型波动变化,在5月22日群落密度最高,之后波动变化;芦苇生长初期,芦苇含水量最高,随着芦苇的生长,含水量降低,进入抽穗期时,含水量再次升高;芦苇地上部生物量与芦苇植株及其各部分构成的干物质变化一致。温度、阳光、土壤养分和芦苇自身生长规律是影响胶州湾湿地芦苇地上部分生长动态的主要因素。芦苇杆茎干质量与杆高和直径都显着正相关(n=270,p<0.01),杆高和直径之间不相关,杆茎干质量和植株干质量显着正相关(n=270,p<0.01);芦苇样方干质量与植株干质量显着正相关(n=27,p<0.01),与植株密度不相关。建立芦苇植株地上部分生物量经验公式,结合芦苇群落密度,建立芦苇群落地上部分生物量经验公式,残差分析表明,该经验公式是可以应用的。(本文来源于《湿地科学》期刊2016年06期）
范云豹,赵文吉,宫兆宁,阿多[10]（2016）在《基于高光谱信息的芦苇和香蒲地上干生物量反演方法研究》一文中研究指出植物生物量是反映湿地生态系统功能与健康状况的重要指标,高光谱技术可以为定量监测挺水植物生物量提供快速、无损的数据采集与分析处理方法。利用Field Spec 3野外高光谱辐射仪,获取了北京市门城湖湿地公园内典型挺水植物芦苇(Phragmites australis)和香蒲(Typha angustifolia)的冠层高光谱数据,同步采集了对应区域两种挺水植物的样品,测定了其地上干生物量;分别采用原始光谱、微分光谱、植被指数、归一化和比值光谱指数、"叁边"参数、吸收特征参数6种方法,分析了芦苇和香蒲的冠层高光谱数据与其地上干生物量关系的差异,选择与地上干生物量显着相关的高光谱特征参数,利用一元线性回归、逐步多元回归和偏最小二乘回归方法,建立反演模型;利用交叉检验中的3K-CV(Three K-fold Cross Validation)方法,对反演模型的估测精度进行了检验。结果表明,在通过6种光谱分析方法获得的高光谱特征参数中,与芦苇地上干生物量相关系数最大的高光谱特征参数为550~800 nm波段的吸收深度,相关系数为0.847;与香蒲地上干生物量相关系数最大的高光谱特征参数是由680 nm、735 nm两波段构建的归一化光谱指数,相关系数为0.953。从3种回归模型的反演结果来看,偏最小二乘回归模型的反演结果最好,其次是逐步多元回归模型,而一元线性回归模型的反演结果相对较差。3K-CV法的交叉检验结果显示,反演芦苇和香蒲地上干生物量的3种模型都取得了较理想的估测精度,最小估测精度为90.86%,最大为95.23%。利用挺水植物冠层高光谱信息,可以反演其地上干生物量。(本文来源于《湿地科学》期刊2016年05期）
芦苇生物量论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
以陕西黄河湿地芦苇为研究对象,采用样本调查法研究了芦苇的生长指标及地上部分生物量动态,了解环境因素的改变对陕西黄河湿地芦苇的生长情况影响。结果表明:陕西黄河湿地芦苇平均株高(102. 31±19. 22) cm、平均茎粗(2. 18±0. 49) cm、平均单株叶面积(66. 58±16. 09) cm~2、单株平均展开叶片数为4. 67±0. 99、叶平均生物量为(1. 24±0. 51) g/m~2、茎平均生物量为(3. 25±1. 74) g/m~2、地上平均生物量为(4. 49±2. 03) g/m~2。各项生物指标都与芦苇生长规律相符合,表明陕西黄河湿地芦苇的生长状态良好。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
芦苇生物量论文参考文献
[1].朱红雨.滨海湿地芦苇和互花米草光合、生长及生物量对模拟增温的动态响应—实验与模型估算[D].华东师范大学.2019
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[10].范云豹,赵文吉,宫兆宁,阿多.基于高光谱信息的芦苇和香蒲地上干生物量反演方法研究[J].湿地科学.2016