林业科学  2016, Vol. 52 Issue (6): 140-148   PDF    
DOI: 10.11707/j.1001-7488.20160618
0

文章信息

耿鹏飞, 金光泽
Geng Pengfei, Jin Guangze
小兴安岭4种森林类型细根生物量的时空格局
Spatial and Temporal Patterns of Fine Root Biomass in Four Forest Types in Xiaoxing'an Mountains
林业科学, 2016, 52(6): 140-148
Scientia Silvae Sinicae, 2016, 52(6): 140-148.
DOI: 10.11707/j.1001-7488.20160618

文章历史

收稿日期:2015-06-19
修回日期:2016-05-04

作者相关文章

耿鹏飞
金光泽

小兴安岭4种森林类型细根生物量的时空格局
耿鹏飞, 金光泽    
东北林业大学生态研究中心 哈尔滨 150040
摘要【目的】 对原生林及其皆伐后自然演替形成的次生林和造林形成的人工林的细根生物量及土壤特性进行研究,分析不同更新方式对细根动态分布的影响、了解细根与土壤特性之间的互动效应,为阐明森林生态系统中碳和养分循环以及为该地区森林恢复和森林经营提供理论依据。 【方法】 以小兴安岭南坡典型阔叶红松林、皆伐后天然更新的白桦次生林、皆伐后栽植的红松人工林和兴安落叶松人工林为研究对象,于2013年5-9月用连续钻取土芯法采集细根(直径≤2 mm)和土壤,测定细根生物量的垂直分布与季节动态,分析生物量与土壤特性的相关性。 【结果】 典型阔叶红松林、红松人工林细根生物量均显著高于白桦次生林和兴安落叶松人工林(P<0.05);各森林类型细根生物量的垂直分布存在显著差异(P<0.05),细根主要集中在0~20 cm土层中,其中白桦次生林0~20 cm土层中细根生物量占其细根总生物量的比例最高(75.81%),典型阔叶红松林最低(62.73%);各森林类型细根生物量存在季节性波动,各森林类型活、死细根生物量均有2个峰值;4种森林类型的细根生物量与土壤温度的相关性不显著,除典型阔叶红松林外,其他3种森林类型的细根生物量与土壤含水率极显著正相关(P<0.01),4种森林类型的细根生物量与土壤水解氮含量极显著正相关(P<0.01),白桦次生林的细根生物量与土壤有效磷含量显著负相关(P<0.05)。 【结论】 本地区的顶极群落——典型阔叶红松林和以典型阔叶红松林的建群种为主要组成树种的红松人工林细根生物量显著高于以先锋树种白桦和兴安落叶松为主要组成树种的白桦次生林和兴安落叶松人工林;细根生物量在土壤中的分布具有明显的不均匀性,主要集中在养分含量较高的土壤表层,处于演替顶极阶段的森林较处于演替早期的森林采取更精细的获取资源的策略,土壤下层细根占细根总生物量比例较高;细根生物量的季节变化与物候节律一致,细根生物量的高峰期出现在春末和初秋。
关键词: 小兴安岭     细根生物量     垂直分布     季节动态     土壤特性    
Spatial and Temporal Patterns of Fine Root Biomass in Four Forest Types in Xiaoxing'an Mountains
Geng Pengfei, Jin Guangze    
Center for Ecological Research, Northeast Forestry University Harbin 150040
Abstract: 【Objective】 In order to explore the effects of different regeneration pattern on the dynamic distribution of fine root biomass, and to examine the relationship between fine root biomass and soil properties, the fine root biomass and soil nutrient availability were investigated in primary forest, secondary forest and plantation, respectively. 【Method】 This study was carried out in mixed broadleaved-Korean pine(Pinus koraiensis) forest, secondary birch forest (natural regeneration after clear cutting), Korean pine plantation and Dahurian larch(Larix gmelinii) plantation (artificial planting after clear cutting) in Xiaoxing'an Mountains. Fine roots (≤2 mm in diameter) and soil samples were collected by taking soil cores successively from May to September in 2013 for each forest type. 【Result】 The results showed that fine root biomass in the mixed broadleaved-Korean pine forest and Korean pine plantation were significantly higher than that in secondary birch forest and Dahurian larch plantation. There were significant differences in the vertical distribution of fine root biomass in the four forest types. Fine root biomass was mainly distributed in 0-20 cm soil layer, and the highest was in the secondary birch forest (75.81%) and the lowest was in the mixed broadleaved-Korean pine forest (62.73%). There were seasonal fluctuations of fine root biomass in the four forest types. In each forest type, both fine root biomass and necromass showed two peaks. There was no significant correlation between soil temperature and fine root biomass in the four forest types, however, there was a highly significant positive correlation between soil moisture and fine root biomass in the three regenerated forest types (except the mixed broadleaved-Korean pine forest). The soil hydrolysis nitrogen content was highly significantly correlated with fine root biomass in all the four forest types. The available soil phosphate content was significantly negatively correlated with fine root biomass in the secondary birch forest. 【Conclusion】 Fine root biomass in the Korean pine plantation and mixed broadleaved-Korean pine forest were significantly higher than that in the secondary birth forest and Dahurian larch plantation dominated by pioneer species B. platyphylla and L. gmelinii, respectively. The vertical distribution of fine root biomass was not even, but mainly concentrated in the soil surface where nutrient availability was higher. Forests in climax stage adopted a more refined strategy of accession to resources than forests in early succession stage, thus the proportion of fine root biomass in bottom soil layers was significantly higher in the mixed broadleaved-Korean pine forest and Korean pine plantation. The seasonal dynamics of fine root biomass was consistent with phenological rhythm, and the peak of fine root biomass appeared in late spring and early autumn.
Key words: Xiaoxing'an Mountains     fine root biomass     vertical distribution     seasonal dynamics     soil properties    

根系是树木重要的营养器官,是森林生态系统极其重要的组成部分(Vogt et al.,1995)。森林生态系统细根生物量占根系总生物量的比例小于30%,而细根生产占森林净初级生产力的33%~75%(Brassard et al.,2009),其生长和周转迅速(Gill et al.,2000Ostonen et al.,2005Brassard et al.,2011Ostonen et al.,2011),对森林生态系统物质循环和能量流动起着十分重要的作用(Vogt et al.,1986王孟本等,2010)。在温带,细根通过死亡,即周转进入土壤的有机物占总输入量的6.2%~88.7%,该过程若被忽视,有机物的周转将被低估25%~80%(张小全等,2001)。

随着全球碳循环研究的开展,作为森林生态系统中土壤碳的主要来源,细根的研究受到了广泛关注(Ruili et al.,2012)。细根是植被吸收水分和养分的主要器官,其生长和分配格局受林分物种组成(盛浩等,2014)、林龄(Li et al.,2014徐钰等,2014)、土壤特性(Fujimaki et al.,2004Yuan et al.,2012Liao et al.,2014)和干扰历史(Asaye et al.,2013王韦韦等,2015)等多种因素的共同影响。在森林经营过程中,植物群落组成、结构以及土壤的理化性质等均会发生变化(杨丽韫等,2007Zangaro et al.,2014),植物为了适应土壤环境的变化,细根生物量的垂直分布以及季节动态将发生相应的改变(Liao et al.,2014)。以往的研究发现细根生物量与土壤特性之间存在不同程度的相关性(Yuan et al.,2012Zhou et al.,2014),植物在整个生长发育过程中也能通过根系分泌物和凋落物等改善土壤的部分理化性质(张庆费等,1999Zhang et al.,2000荐圣淇等,2014),从而影响植被的恢复(王长庭等,2012)。近年来,国内对不同森林生态系统的细根生物量与生产力变化规律进行了大量研究(Quan et al.,2010张犇等,2014)。但是,细根在森林的不同演替阶段,尤其是针对原生林及其采伐迹地经自然演替形成的次生林和人工栽植形成的人工林生态系统的研究没有得到很好的开展。

原生林受损后经过不同的经营方式形成的森林生态系统大都处于不同的演替阶段,而在这些复杂的演替阶段中,细根养分的周转起着重要的作用,是联系植被和土壤物质循环的关键环节。细根生物量的时空格局是森林特性和土壤资源有效性相互作用的结果,细根生物量的量化有助于理解和预测森林生态系统碳和养分循环。本研究以典型阔叶红松(Pinus koraiensis)林(原生林),以及典型阔叶红松林皆伐后天然更新的白桦(Betula platyphylla)次生林和皆伐后栽植的红松人工林、兴安落叶松(Larix gmelinii)人工林为研究对象,探讨不同演替阶段的森林细根生物量的时空分布差异以及细根生物量与土壤特性之间的关系,为阐明森林生态系统碳和养分循环以及为该地区森林恢复和森林管理提供理论依据。

1 研究区概况

本研究在位于黑龙江省伊春市带岭区的凉水国家级自然保护区(128°53′20″E,47°10′50″N)进行。该保护区地处小兴安岭南坡达里带岭支脉的东坡,海拔280~707.3 m,山地坡度一般为10°~15°,为典型的低山丘陵地貌。该区地处欧亚大陆东缘,属温带大陆性夏雨季风气候:春季晚,多大风,降水少;夏季短,多雨水,降雨量占全年降雨的60%以上;秋季降温快,多出现早霜;冬季长且寒冷干燥。年均气温0.3 ℃,年均最高气温7.5 ℃,年均最低气温-6.6 ℃。年平均降水量676 mm,年均蒸发量805 mm,全年无霜期100~120天,全年积雪期130~150天,地带性土壤为暗棕壤,非地带性土壤为草甸土、沼泽土和泥炭土。该区具有古老的区系和群落发生的历史,保存了较完整而且典型的地带性顶极群落类型及自然景观,境内森林覆盖率达96%,植物种类丰富。

2 研究方法 2.1 样地设置及调查

2009年4月在海拔、坡度、坡向等地形因子基本相似的立地上,选择4种森林类型,每个森林类型分别设置3块20 m × 30 m的样地。对胸径(DBH)≥1 cm的植物,记录物种,测定DBH及坐标,挂有编号的铝制树牌,立地状况见表 1

表 1 小兴安岭4种森林类型立地状况及树种组成 Tab.1 Site characteristics and vegetation composition of four forest types in Xiaoxing’an Mountains
2.2 细根生物量的测定

2013年5—9月,每月中旬利用内径5~50 cm的根钻,在4种森林类型的每块样地随机钻取10个土芯,每个土芯按0~10,10~20,20~30和30~40 cm分为4层,每次共采集480个样品(4种森林类型×3个样方×10个土芯×4层),分别放入封口袋中,并利用装有冰块的泡沫箱( <5 ℃)临时保存运输。实验室内将每袋样品用清水浸泡6 h,待土壤软化崩解后,在流水中过100目的土壤筛分离土壤和细根。保留直径≤2 mm的木本植物细根,并根据细根的颜色、外形、弹性、皮层和中柱的分离难易程度,区分活根、死根,该过程中尽量避免细根遗失。由于各森林类型内主要组成树种的细根难以区分,因此不区分细根的树种。将清洗好的细根分别装入纸袋,在65 ℃的条件下烘干至恒质量后称干质量(精确至0.000 1 g)。根据下式计算细根生物量:

$FRB=M\times 100/[\pi {{\left( d/2 \right)}^{2}}]$

式中:FRB为细根生物量(t·hm-2);M为细根干质量(g);d为土钻的内径(5 cm)。

2.3 土壤特性的测定

每次钻取细根样品时,在各样方的周围随机选择3个样点,挖0~40 cm的简易土壤剖面,以10 cm分层,使用便携式数字温度计,测定每层的土壤温度;并在土壤剖面处每层取500 g土壤装入封口袋内带回实验室,测定土壤含水率(烘干法)、土壤水解氮含量(碱解扩散法)以及土壤有效磷含量(盐酸-硫酸浸提法)。

2.4 数据分析

采用方差分析(ANOVA)检验森林类型、土层、取样时间及3者交互作用对细根生物量的影响;采用单因素方差分析(one-way ANOVA)检验不同土层和月份中,4种森林类型的活细根生物量(n=2 400)、死细根生物量(n=2 400)以及细根总生物量的差异性;采用Pearson相关分析法对4种森林类型各月份各土层的活细根生物量(n=240)和与之相对应的土壤特性(土壤温度、含水率、水解氮含量、有效磷含量,n=240)进行相关性分析,以上统计分析均使用SPSS 18.0统计软件完成,显著性水平设定为α=0.05。

3 结果与分析 3.1 4种森林类型细根生物量比较

小兴安岭4种森林类型的活细根生物量、死细根生物量以及细根总生物量在森林类型、取样时间、土层上均有显著差异(P <0.05)(表 2)。典型阔叶红松林、红松人工林的细根生物量显著高于白桦次生林和兴安落叶松人工林(P <0.05);典型阔叶红松林的活细根生物量、死根生物量和细根总生物量均最高,而兴安落叶松人工林均最低(图 1)。

表 2 小兴安岭4种森林类型细根生物量重复测量的方差分析 Tab.2 Repeated measures ANOVA of fine root biomass in four forest types in Xiaoxing’an Mountains
图 1 小兴安岭4种森林类型细根生物量 Fig.1 Fine root biomass in four forest types in Xiaoxing’an Mountains MBKF:典型阔叶红松林Mixed broadleaved-Korean pine forest;SBF:白桦次生林Secondary birch forest;KPP:红松人工林Korean pine plantation;DLP:落叶松人工林Dahurian larch plantation。下同The same below. 活、死细根生物量为各森林类型5次取样的平均值。不同的小写英文字母表示活、死细根生物量在不同森林类型间存在显著差异,不同的大写英文字母表示细根总生物量在不同森林类型间存在显著差异。 Fine root biomass and necromass were the average of the 5 samples in each forest type and different lowercase letters in fine root biomass and fine root necromass denote the significant differences in different forest types,Different uppercase letters in the total fine root biomass denote the significant differences in different forest types.
3.2 细根生物量的垂直分布

4种森林类型的活细根生物量、死细根生物量均随土壤深度的增加逐渐降低。活细根生物量在同一森林类型不同土层间(除典型阔叶红松林的0~10和10~20 cm土层外)均有显著差异(P <0.05);死细根生物量在同一森林类型的0~10和10~20 cm土层中无显著差异(除落叶松人工林外),而在20~30和30~40 cm土层中均有显著差异(P <0.05)(表 3)。白桦次生林和红松人工林在0~10 cm土层中的活细根生物量显著高于落叶松人工林(P <0.05),但与典型阔叶红松林无显著差异;典型阔叶红松林和红松人工林在10~20,20~30和30~40 cm土层中的活细根生物量显著高于白桦次生林和落叶松人工林(P <0.05);典型阔叶红松林的死细根生物量在0~10 cm土层中显著高于白桦次生林和落叶松人工林(P <0.05),在10~20 cm土层中红松人工林显著高于白桦次生林和落叶松人工林(P <0.05),在20~30和30~40 cm土层中阔叶红松林均显著高于其他森林类型(P <0.05)(表 3)。

表 3 小兴安岭4种森林类型细根生物量的垂直分布 Tab.3 Vertical distribution on fine root biomass in four forest types in Xiaoxing’an Mountains

4 种森林类型均60%~80%的细根生物量集中在0~20 cm土层中,典型阔叶红松林、白桦次生林、红松人工林、兴安落叶松人工林0~20 cm土层中细根生物量占0~40 cm土层中细根总生物量的比例依次为62.73%,75.81%,66.97%和72.86%;0~10 cm土层中典型阔叶红松林、红松人工林的细根总生物量显著高于落叶松人工林(P <0.05),而在其他土层中典型阔叶红松林和红松人工林的细根总生物量均显著高于白桦次生林和落叶松人工林(P <0.05)(表 3)。

3.3 细根生物量的季节动态

除阔叶红松林外,其他3种森林类型活细根生物量的季节动态有显著差异(P <0.05)(表 4)。4种森林类型活细根生物量均有2个峰值:阔叶红松林峰值出现在6,8月,白桦次生林出现在5,9月,红松人工林和兴安落叶松人工林均出现在6,9月。4种森林类型第1次峰值均高于第2次峰值,活细根生物量的最大值和最小值分别出现在6月的红松人工林(2.28 t·hm-2)和5月的兴安落叶松人工林(1.09 t·hm-2)(表 4)。4种森林类型死细根生物量的季节动态有显著差异(P <0.05)(表 4)。典型阔叶红松林的死细根生物量峰值出现在7,9月,白桦次生林和兴安落叶松人工林出现在5,9月,红松人工林出现在5,8月。死细根生物量最大值和最小值分别出现在9月的典型阔叶红松林(2.09 t·hm-2)和6月的兴安落叶松人工林(0.69 t·hm-2)(表 4)。

表 4 小兴安岭4种森林类型细根生物量的季节动态 Tab.4 Seasonal dynamics of fine root biomass in four forest types in Xiaoxing’an Mountains
3.4 细根生物量与土壤特性间的相关性

4种森林类型的土壤温度、含水率、水解氮含量和有效磷含量在垂直分布与季节动态上均有显著差异(P <0.05)(表 5)。兴安落叶松人工林土壤温度显著高于白桦次生林和红松人工林(P <0.05);白桦次生林土壤含水率和有效磷含量显著高于其他3种森林类型(P <0.05),白桦次生林水解氮含量显著高于红松人工林(P <0.05)(图 2)。

表 5 小兴安岭4种森林类型土壤特性的重复测量方差分析 Tab.5 Repeated measures ANOVA of soil properties in four forest types in Xiaoxing’an Mountains
图 2 小兴安岭4种森林类型的土壤温度、土壤含水率、土壤水解氮含量和土壤有效磷含量 Fig.2 Soil temperature,soil moisture,soil content of hydrolyzable nitrogen and available

4种森林类型的活细根生物量与土壤温度均不存在显著的相关性;除典型阔叶红松林外,其他3种森林类型的活细根生物量与土壤含水率极显著正相关(P <0.01);4种森林类型的活细根生物量与土壤水解氮含量极显著正相关(P<0.01);白桦次生林的活细根生物量与土壤有效磷含量显著负相关(P <0.05)(表 6)。

4 讨论

本研究4种森林类型细根生物量为2.30~3.55 t·hm-2(图 1),与张小全等(2001)世界不同森林生态系统细根生物量的研究相符;但小于单建平等(1993)在温带阔叶林测定得到的细根生物量(5.05 t·hm-2),主要原因可能是采用的细根分级标准不等,以及与各研究区域的气候(Zhou et al.,2014)、树种组成(盛浩等,2014)、林分密度、林龄(Li et al.,2014徐钰等,2014)、土地资源的可用性等(Espeleta et al.,2009Yang et al.,2010)不同有关。

典型阔叶红松林和红松人工林细根生物量显著高于白桦次生林和兴安落叶松人工林(表 2)。这可能与林分密度有关(表 1)(Leppälammi-Kujansuu et al.,2014),也与演替顶极森林的细根生物量高于演替初期森林的细根生物量有关(盛浩等,2014)。典型阔叶红松林为东北东部山区的顶极群落,红松人工林以典型阔叶红松林的建群种-红松为组成树种,而白桦次生林和兴安落叶松人工林处于演替初期阶段。白桦次生林细根生物量显著高于兴安落叶松人工林(图 1),这与物种丰富度高的森林类型其细根生物量较高相符(表 1),较高的物种丰富度能够更加充分地利用土壤空间及土壤资源(Brassard et al.,2011; 2013; Lei et al.,2012),并且还可能与兴安落叶松人工林较低的土壤水解氮含量有关(图 2表 6)。

表 6 活细根生物量与土壤特性间的相关性 Tab.6 Correlation analysis of live fine root biomass and soil properties

4种森林类型的细根分布均随着土壤深度增加而逐渐减少(表 3),与以往在其他森林生态系统的研究一致(Quan et al.,2010Liu et al.,2014)。Cormier等(2015)研究发现,细根的垂直分布与土壤中氮含量显著相关,并主要由土壤中氮含量控制,这与本研究的结果一致(表 56)。杨丽韫等(2007)也发现细根生物量的垂直分布与土壤温度相关显著(表 6),土壤温度影响细根生长,但目前尚未明确土壤温度对细根垂直分布的影响机制。

4 种森林类型间细根生物量的垂直分布模式存在显著差异(表 2),次生白桦林细根大量聚集于土壤表层;典型阔叶红松林细根生物量随土壤深度增加逐渐降低,但深层土壤中细根占总根的比例高于其他森林类型(表 3)。这可能源于:次生白桦林表层土壤较高的土壤含水率以及水解氮含量(图 2);白桦次生林以浅根系的白桦为先锋树种,采取快速获取资源的策略,细根分布较浅,而典型阔叶红松林采取精细获取资源的策略,对底层土壤的利用率增加,以最大限度降低对土壤养分和水分的竞争,达到资源的合理分配和利用(Idol et al.,2000)。杨丽韫等(2007)也发现随着演替的进行,细根在土层中的分布深度逐渐加深;但也有研究发现,演替早期细根分布较深,演替后期细根分布较浅(Grier et al.,1981王韦韦等,2015),造成这种差异的原因可能与不同研究间树种特异性、地表植被以及土壤环境因子相异有关(Lei et al.,2012Zhou et al.,2014)。

本研究细根的季节性生长模式(表 4)与北方森林的一般模式相吻合,温带森林受气候因子控制,树木地下部分生长过程具有明显的季节性差异(Lin et al.,2011Kim et al.,2012)。目前,一些研究发现细根生物量的季节变化存在1个(Quan et al.,2010)或者2个峰值(Montagnoli et al.,2012),但部分研究也发现森林细根生物量不存在明显的季节动态(Zhou et al.,2014);不同温带森林细根生物量峰值出现的时间也不同,分别在春季(Asaye et al.,2013)、夏季(Burton et al.,2000)和秋季(Idol et al.,2000Zhou et al.,2014)。

春季(5月)土壤温度、土壤含水率升高,细根大量生长(朱胜英等,2006),吸收水分和养分,以满足枝叶的生长需要(Montagnoli et al.,2014)。本研究活细根生物量的第1次峰值出现在5月的白桦次生林,早于其他森林类型1个月(表 4),可能与其5月份土壤水解氮含量显著高于其他森林类型(图 2)有关。冬季死亡的细根在较低的土壤温度下分解缓慢造成5月份各森林类型的死细根生物量较高(Keel et al.,2012)。本研究第2次活细根生物量峰值出现在9月,秋季地上部分停止生长,大量的碳水化合物储存在根系中,有利于细根增长;储存的碳水化合物用于第2年春季植被地上部分的生长发育,部分细根在消耗完储存的碳水化合物在随后一段时间内陆续死亡(Anderson et al.,2003)。

5 结论

本地区的顶极群落——典型阔叶红松林和以典型阔叶红松林的建群种为主要组成树种的红松人工林细根生物量显著高于以先锋树种白桦和兴安落叶松为主要组成树种的白桦次生林和兴安落叶松人工林;细根生物量在土壤中的分布具有明显的不均匀性,主要集中在养分含量较高的土壤表层,处于演替顶极阶段的森林较处于演替早期的森林采取更精细的获取资源的策略,土壤下层细根占细根总生物量比例较高;细根生物量的季节变化与物候节律一致,细根生物量的高峰期出现在春末和初秋。各森林类型细根动态分布的差异性表明不同的森林类型地下碳分配模式不同,需要在今后研究中深入探索造成这种分配模式差异的机理,为建立森林生态系统碳循环和养分循环模型提供基础。但本研究未对不同树种的细根进行区分,只进行群落水平细根的研究,而准确识别、区分各树种细根,可以更精确判断各树种在森林类型内生物量的贡献;传统的根据细根直径划分细根等级的方法已经渐渐满足不了关于细根形态方面的研究,忽略了细根在根系中位置及动能的重要性,需要深入进行植物根序形态与功能的研究。

参考文献(References)
[1] 荐圣淇, 赵传燕, 方书敏, 等. 2014. 陇中黄土高原主要造林树种细根生物量分布. 应用生态学报 , 25 (7) : 1905–1911.
( Jian S Q, Zhao C Y, Fang S M, et al.2014. Distribution of fine root biomass of main planting tree species in Loess Plateau, China. Chinese Journal of Applied Ecology , 25 (7) : 1905–1911. [in Chinese] ) (0)
[2] 单建平, 陶大立, 王淼, 等. 1993. 长白山阔叶红松林细根周转的研究. 应用生态学报 , 4 (3) : 241–245.
( Shan J P, Tao D L, Wang M, et al.1993. Fine roots turnover in a broad-leaved Korean pine forest of Changbai Mountain. Chinese Journal of Applied Ecology , 4 (3) : 241–245. [in Chinese] ) (0)
[3] 盛浩, 周萍, 李洁, 等. 2014. 中亚热带山区深层土壤有机碳库对土地利用变化的响应. 生态学报 , 34 (23) : 7004–7012.
( Sheng H, Zhou P, Li J, et al.2014. Response of deep soil organic carbon storage to land-use changes in subtropical hilly region of China. Acta Ecologica Sinica , 34 (23) : 7004–7012. [in Chinese] ) (0)
[4] 王长庭, 王根绪, 刘伟, 等. 2012. 植被根系及其土壤理化特征在高寒小嵩草草甸退化演替过程中的变化. 生态环境学报 , 21 (3) : 409–416.
( Wang C T, Wang G X, Liu W, et al.2012. Vegetation roots and soil physical and chemical characteristics in degeneration succession of the Kobresia pygmaea meadow. Ecology and Environmental Sciences , 21 (3) : 409–416. [in Chinese] ) (0)
[5] 王孟本, 陈建文, 史建伟, 等. 2010. 柠条人工幼林细根生长和死亡的季节变化. 生态学报 , 30 (19) : 5121–5130.
( Wang M B, Chen J W, Shi J W, et al.2010. The seasonal change patterns of production and mortality of fine roots in Caragana korshinskii plantation. Acta Ecologica Sinica , 30 (19) : 5121–5130. [in Chinese] ) (0)
[6] 王韦韦, 熊德成, 黄锦学, 等. 2015. 亚热带不同演替树种米槠和马尾松细根性状对比研究. 生态学报 , 35 (17) : 1–10.
( Wang W W, Xiong D C, Huang J X, et al.2015. Comparison of fine-root traits between two subtropical tree species Pinus massoniana and Castanopsis carlesii differing in succession stages. Acta Ecologica Sinica , 35 (17) : 1–10. [in Chinese] ) (0)
[7] 徐钰, 许凯, 于水强, 等. 2014. 不同林龄杨树细根生物量分配及其对氮沉降的响应. 生态学杂志 , 33 (3) : 583–591.
( Xu Y, Xu K, Yu S Q, et al.2014. Allocation of fine root biomass and its response to nitrogen deposition in poplar plantations with different stand ages. Chinese Journal of Ecology , 33 (3) : 583–591. [in Chinese] ) (0)
[8] 杨丽韫, 罗天祥, 吴松涛. 2007. 长白山原始阔叶红松(Pinus koraiensis)林及其次生林细根生物量与垂直分布特征. 生态学报 , 27 (9) : 3609–3617.
( Yang L Y, Luo T X, Wu S T.2007. Fine root biomass and its depth distribution across the primitive Korean pine and broad-leaved forest and its secondary forests in Changbai Mountain, northeast China. Acta Ecologica Sinica , 27 (9) : 3609–3617. [in Chinese] ) (0)
[9] 张犇, 金光泽. 2014. 择伐对阔叶红松林细根生物量及其时空分布的影响. 林业科学研究 , 27 (2) : 240–245.
( Zhang B, Jing G Z.2014. Effects of selective cutting on the spatial and temporal distribution of fine root biomass in mixed broadleaved Korean pine forest. Forest Research , 27 (2) : 240–245. [in Chinese] ) (0)
[10] 张庆费, 宋永昌, 由文辉. 1999. 浙江天童植物群落次生演替与土壤肥力的关系. 生态学报 , 10 (1) : 19–22.
( Zhang Q F, Song Y C, You W H.1999. Effect of plant community succession on soil chemical properties in Tiantong, Zhejiang Province. Chinese Journal of Applied Ecology , 10 (1) : 19–22. [in Chinese] ) (0)
[11] 张小全, 吴可红. 2001. 森林细根生产和周转研究. 林业科学 , 37 (3) : 126–138.
( Zhang X Q, Wu K H.2001. Fine-root production and turnover for forest ecosystems. Scientia Silvae Sinicae , 37 (3) : 126–138. [in Chinese] ) (0)
[12] 朱胜英, 周彪, 毛子军, 等. 2006. 帽儿山林区6种林分细根生物量的时空动态. 林业科学 , 42 (6) : 13–19.
( Zhu S Y, Zhou B, Mao Z J, et al.2006. Space-time dynamics of fine root biomass of six forests in Maoershan forest region. Scientia Silvae Sinicae , 42 (6) : 13–19. [in Chinese] ) (0)
[13] Anderson L J, Comas L H, Lakso A N, et al.2003. Multiple risk factors in root survivorship:a 4-year study in Concord grape. New Phytologist , 158 (3) : 489–501. (0)
[14] Asaye Z, Zewdie S.2013. Fine root dynamics and soil carbon accretion under thinned and un-thinned Cupressus lusitanica stands in Southern Ethiopia. Plant and Soil , 366 (1/2) : 261–271. (0)
[15] Brassard B W, Chen H Y H, Bergeron Y, et al.2011. Differences in fine root productivity between mixed-and single-species stands. Functional Ecology , 25 (1) : 238–246. (0)
[16] Brassard B W, Chen H Y H, Bergeron Y.2009. Influence of environmental variability on root dynamics in northern forests. Critical Reviews in Plant Science , 28 (3) : 179–197. (0)
[17] Brassard B W, Chen H Y H, Cavard X, et al.2013. Tree species diversity increases fine root productivity through increased soil volume filling. Journal of Ecology , 101 : 201–219. (0)
[18] Burton A J, Pregitzer K S, Hendrick R L.2000. Relationships between fine root dynamics and nitrogen availability in Michigan northern hardwood forests. Oecologia , 125 (3) : 389–399. (0)
[19] Cormier N, Twilley R R, Ewel K C, et al.2015. Fine root productivity varies along nitrogen and phosphorus gradients in high-rainfall mangrove forests of Micronesia. Hydrobiologia , 750 (1) : 69–87. (0)
[20] Espeleta J F, West J B, Donovan L A.2009. Tree species fine root demography parallels habitat specialization across a sandhill soil resource gradient. Ecology , 90 (7) : 1773–1787. (0)
[21] Fujimaki R, Tateno R, Hirobe M, et al.2004. Fine root mass in relation to soil N supply in a cool temperate forest. Ecological Research , 19 (5) : 559–562. (0)
[22] Gill R A, Jackson R B.2000. Global patterns of root turnover for terrestrial ecosystems. New Phytologist , 147 (1) : 13–31. (0)
[23] Grier C C, Vogt K A, Keyes M R, et al.1981. Biomass distribution and above- and below-ground production in young and mature Abies amabilis zone ecosystems of the Washington Cascades. Canadian Journal of Forest Research , 11 (1) : 155–167. (0)
[24] Idol T W, Pope P E, Ponder F.2000. Fine root dynamics across a chronosequence of upland temperate deciduous forests. Forest Ecology and Management , 127 (1) : 153–167. (0)
[25] Keel S G, Campbell C D, Högberg M N, et al.2012. Allocation of carbon to fine root compounds and their residence times in a boreal forest depend on root size class and season. New Phytologist , 194 (4) : 972–981. (0)
[26] Kim Y, Knox R G, Longo M, et al.2012. Seasonal carbon dynamics and water fluxes in an Amazon rainforest. Global Change Biology , 18 (4) : 1322–1334. (0)
[27] Lei P, Scherer-Lorenzen M, Bauhus J.2012. The effect of tree species diversity on fine root production in a young temperate forest. Oecologia , 169 : 1105–1115. (0)
[28] Leppälammi-Kujansuu J, Salemaa M, Kleja D B, et al.2014. Fine root turnover and litter production of Norway spruce in a longterm temperature and nutrient manipulation experiment. Plant and Soil , 374 (1/2) : 73–88. (0)
[29] Li J, Jiang X M, Yin H J, et al.2014. Root exudates and soil microbes in three Picea asperata plantations with different stand ages. The Journal of Applied Ecology , 25 (2) : 325–332. (0)
[30] Liao Y, McCormack M L, Fan H, et al.2014. Relation of fine root distribution to soil C in a Cunninghamia lanceolata plantation in subtropical China. Plant and Soil , 381 (1/2) : 225–234. (0)
[31] Lin X H, Chen Q B, Hua Y G, et al.2011. Soil moisture content and fine root biomass of rubber tree (Hevea brasiliensis) plantations at different ages. The Journal of Applied Ecology , 22 (2) : 331–336. (0)
[32] Liu C, Xiang W H, Lei P F, et al.2014. Standing fine root mass and production in four Chinese subtropical forests along a succession and species diversity gradient. Plant and Soil , 376 (1/2) : 445–459. (0)
[33] Montagnoli A, Di Iorio A, Terzaghi M, et al.2014. Influence of soil temperature and water content on fine root seasonal growth of European beech natural forest in Southern Alps, Italy. European Journal of Forest Research , 133 (5) : 957–968. (0)
[34] Montagnoli A, Terzaghi M, Di Iorio A, et al.2012. Fine root seasonal pattern, production and turnover rate of European beech (Fagus sylvatica L. ) stands in Italy Prealps:possible implications of coppice conversion to high forest. Plant Biosystems-An International Journal Dealing with All Aspects of Plant Biology , 146 (4) : 1012–1022. (0)
[35] Ostonen I, Helmisaari H S, Borken W, et al.2011. Fine root foraging strategies in Norway spruce forests across a European climate gradient. Global Change Biology , 17 (12) : 3620–3632. (0)
[36] Ostonen I, Lõhmus K, Pajuste K.2005. Fine root biomass,production and its proportion of NPP in a fertile middle-aged Norway spruce forest:comparison of soil core and ingrowth core methods. Forest Ecology and Management , 212 (1) : 264–277. (0)
[37] Quan X K, Wang C K, Zhang Q Z, et al.2010. Dynamics of fine roots in five Chinese temperate forests. Journal of Plant Research , 123 (4) : 497–507. (0)
[38] Ruili W, Ruimei C, Wenfa X, et al.2012. Influencing factors of fine root production and turnover in forest ecosystem. Chinese Forestry Science and Technology , 25 (1) : 19–24. (0)
[39] Vogt K A, Grier C C, Vogt D J.1986. Production, turnover, and nutrient dynamics of above- and belowground detritus of world forests. Advances in Ecological Research , 15 : 303–377. (0)
[40] Vogt K A, Vogt D J, Palmiotto P A, et al.1995. Review of root dynamics in forest ecosystems grouped by climate, climatic forest type and species. Plant and Soil , 187 (2) : 159–219. (0)
[41] Yang L Y, Wu S T, Zhang L B.2010. Fine root biomass dynamics and carbon storage along a successional gradient in Changbai Mountains, China. Forestry , 83 (4) : 379–387. (0)
[42] Yuan Z Y, Chen H Y H.2012. Fine root dynamics with stand development in the boreal forest. Functional Ecology , 26 (4) : 991–998. (0)
[43] Zangaro W, de Almeida Alves R, de Souza P B, et al.2014. Succession and environmental variation influence soil exploration potential by fine roots and mycorrhizal fungi in an Atlantic ecosystem in southern Brazil. Journal of Tropical Ecology , 30 (3) : 237–248. (0)
[44] Zhang D.2000. Influence of thinning on soil fertility in artificial forests. The Journal of Applied Ecology , 12 (5) : 672–676. (0)
[45] Zhou Y, Su J, Janssens I A, et al.2014. Fine root and litterfall dynamics of three Korean pine (Pinus koraiensis) forests along an altitudinal gradient. Plant and Soil , 374 (1/2) : 19–32. (0)