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  中国水土保持科学   2019, Vol. 17 Issue (3): 91-97.  DOI: 10.16843/j.sswc.2019.03.012
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引用本文 

赵英铭, 杨文斌, 雷渊才, 李炜, 孙非, 张格, 郝玉光, 刘芳. 绿洲节水型林带单株不同土层深度根生物量[J]. 中国水土保持科学, 2019, 17(3): 91-97. DOI: 10.16843/j.sswc.2019.03.012.
ZHAO Yingming, YANG Wenbin, LEI Yuancai, LI Wei, SUN Fei, ZHANG Ge, HAO Yuguang, LIU Fang. Root biomass per plant at different soil depths in oasis water-saving forest belt[J]. Science of Soil and Water Conservation, 2019, 17(3): 91-97. DOI: 10.16843/j.sswc.2019.03.012.

项目名称

中国林科院中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目"绿洲农田防护林碳储量与服务价值的研究"(CAFYBB2017MB002),"乌兰布和沙漠植被调查与防沙治沙体系构建对策研究"(CAFYBB2014MA016)

第一作者简介

赵英铭(1980-), 男, 博士研究生, 高级工程师。主要研究方向:荒漠化防治。E-mail:zhaoyingming2004@aliyun.com

通信作者简介

杨文斌(1959-), 男, 博士, 研究员。主要研究方向:荒漠化防治。E-mail:nmlkyywb@163.com

文章历史

收稿日期:2018-07-20
修回日期:2018-12-26
绿洲节水型林带单株不同土层深度根生物量
赵英铭 1,2,3, 杨文斌 1, 雷渊才 4, 李炜 2,3, 孙非 2,3, 张格 2,3, 郝玉光 2,3, 刘芳 2,3     
1. 中国林业科学研究院荒漠化研究所, 100091, 北京;
2. 中国林业科学研究院沙漠林业实验中心, 015200, 内蒙古巴彦淖尔;
3. 国家林业和草原局内蒙古磴口荒漠生态系统定位观测研究站, 015200, 内蒙古巴彦淖尔;
4. 中国林业科学研究院资源信息研究所, 100091, 北京
摘要:为探究干旱区黄灌绿洲节水型窄林带结构农田防护林带不同土层深度根生物量及变化规律,以计算不同土层根碳储量,特开展本研究。试区在乌兰布和沙漠磴口绿洲,选择2行节水型窄林带结构田渠林路式农田防护林为研究对象,采用空间代替时间法和固定样方法,林带同一空间内各径级根生物量代替各时段径级根生物量,实地调查20棵目标树单株各土层空间根生物量并建立模型,分析模拟林带根生物量的增长过程。研究得出:窄林带不同土层根、主根、侧根生物量与胸径和树高的增长模型20个;0~50、50~100、100~150、150~200 cm层根生物量平均比例分别为59.32%、38.68%、1.82%、0.18%;0~100 cm土层包含98%的根生物量;主根占2/3,每层占比除0~50 cm土层均递增;侧根为双层结构占1/3,分别在0~50、50~100 cm土层,占比例分别为递增、递减。各土层根、主根、侧根生物量呈垂直空间呈倒金字塔逐层递减浅土层集中分布,与胸径、树高正相关,各层分配比例相对恒定的。这一研究结果对于干旱区绿洲防护林乃至三北地区节水型窄林带结构农田防护林根碳储量研究有着重要参考意义。
关键词    生物量    窄林带    农田防护林    绿洲    干旱区    
Root biomass per plant at different soil depths in oasis water-saving forest belt
ZHAO Yingming 1,2,3, YANG Wenbin 1, LEI Yuancai 4, LI Wei 2,3, SUN Fei 2,3, ZHANG Ge 2,3, HAO Yuguang 2,3, LIU Fang 2,3     
1. Institute of Desertification Studies, Chinese Academy of Forestry, 100091, Beijing, China;
2. Experimental Center of Desert Forestry, Chinese Academy of Forestry, 015200, Bayan Nur, Inmer Mongolia, China:;
3. Inner Mongolia Dengkou Desert Ecosystem Research Station, State Forestry and grassland Administration, 015200, Bayan Nur, Inmer Mongolia, China;
4. Research Institute of Forest Resource Information Techniques, Chinese Aacdemy of Foresetry, 100091, Beijing, China
Abstract: [Background] The oasis farmland shelterbelt plays an important role in carbon sequestration. The existing biomass models are mostly flaky forest structures, with large differences between species, small DBH, lack of representativeness, and flaky forest easy degradation forming a little old tree. Uprooting to be difficult and complex, the study on the root biomass of narrow forest belt is not deep enough.Long-term observation is difficult, and the annual biomass survey reduces the benefits of forest belt conservation, wind protection, carbon sequestration, and age modeling and actual discrepancies, uprooting damage infrastructure, etc.In order to solve these problems, a model of root biomass is used to study the distribution of root biomass and its variation in different soil layers of forest belts, which provided a reference for the study of carbon storage of shelterbelt roots in narrow forest belts. [Methods] The experimental area was based on the Dengkou oasis of the Ulan Buh Desert in China, and two rows of narrow shelterbelt were selected as the water-saving structure.The space was used instead of the time to carry out the root biomass survey of the 20 target trees according to DBH. Used the fixed sample method, width, length, depth of the sample were respectively 2.3 m, 2.5 m, 2 m, and were divided into four layers each layer of 50 cm. The fresh weight of root was weighed, and the sampling was calculated according to the dry-to-sale ratio and biomass in the sample. Based on lateral root biomass inside the sample to calculate outside, the total biomass was the sum of the biomass inside and outside the sample plot. The model was established and analyzed by SPSS from the root biomass of each diameter to analyze the simulated biomass growth process. [Results] The study found that there were 20 growth models of root biomass and distribution of DBH and tree height in narrow forest belts, and the proportions of 0-50 cm, 50-100 cm, 100-150 cm and 150-200 cm eaverage root biomass were 59.32%, 38.68%, 1.82%, and 0.18% respectively, and the 0-100 cm soil layer contained 98% of the root biomass. The Main root was 2/3 root biomass, which increases with DBH, and the proportion of each layer increased with the exception of 0-50 cm soil layer. The lateral root was a 2-layer structure, distributed in 0-50 cm and 50-100 cm soil layer, and also increaseed with DBH, the proportion of 0-50 cm soil layer increased, and the proportion of others decreases. [Conclusions] The experiment achieved the expected results.Root biomass of oasis shelterbelt is inverted pyramid shape and distributed in shallow soil layer with Main space decreasing layer by layer and increases with increasing DBH, and distribution proportion being relatively constant.The results of this study have important reference significance for the calculation of root biomass and carbon storage in the oasis farmland shelterbelt in the arid zone and even the Three North Region.
Keywords: root    biomass    narrow forest belt    farmland shelterbelt    irrigated oasis in the Yellow River    arid area    

森林吸碳放氧可减缓气候变暖[1],中国森林生态系统作为全球森林生态系统的一部分发挥了重要的碳汇作用[2],尤其三北防护林[3],绿洲农田防护林作为核心部分,固碳功能往往容易被忽略,难以全面评价生态效益。绿洲农田防护林碳储量由生物量和含碳量得出,生物量研究极其重要。现存生物量模型[4],种间差异大,无大径级。魏艳敏[5]、胡莎莎等[6]、桑巴叶等[7]在新疆得出新疆杨(Populus alba var. pyramidalis Bunge.,PAP)片林生物量模型,但样本量小、胸径小,缺乏代表性,很难对内蒙古磴口黄灌绿洲的窄林带生物量进行指导,片林难适应干旱气候致林分退化成小老头树或死亡。三北防护林退化面积达322.6万hm2,华北、西北地区杨树退化也较严重[8]

根系是树木吸收水肥的主要器官和碳储量重要组成部分,发挥着重要固碳作用;但因挖掘困难,分布复杂,目前对窄林带结构根生物量研究不够深入,尤其研究根生物量不同土层深度分布及变化规律尚不多。但因其重要性直接反映林带健康状况,且根系与土壤间的碳循环对于土壤固碳起着重要作用[9],所以对干旱区防护林根生物量的研究意义重大。

绿洲防护林20年为一个轮伐期,长期观测难度大;每年调查会降低林带保存率、防风、固碳等效益;干旱区造林多易形成小老头树,年龄建模与实际不符;挖根易对渠、路、田、电造成破坏。笔者以乌兰布和沙漠东北部磴口节水型窄林带田渠林路式绿洲农田防护林为研究对象,为克服长期观测难度大,解决每年生物量调查降低林带保存率、防风、固碳等效益、年龄建模与实际不符、模型样本量小和胸径小、破坏基础设施等问题,以胸径、树高与根生物量建模,研究林带不同土层深度根生物量分布及其变化规律,为窄林带农田防护林根碳储量研究提供参考,以便全方位评价干旱区绿洲农田防护林的生态功能。

1 研究区概况

试验区位于乌兰布和沙漠东北部磴口绿洲,地理坐标为E 106°47′5.47″,N 40°27′28.19″,海拔1 051 m,沙丘地貌,沙壤土和黏土,属大陆性季风气候区,全年气候干旱少雨,年均降雨量144 mm,蒸发量3 000 mm左右,地下水位7~8 m,风沙危害严重,是沙尘暴发源地之一。天然植被以唐古特白刺(Nitraria tangutorum Bor.)、油蒿(Artemisia ordosica Krasch.)为建群种。该区域为防风固沙建设了大范围的农田防护林网。

2 研究方法

数据来源于内蒙古磴口县中国林科院沙林中心二实验场水权置换渠道整改林带更新采伐,实地调查田渠林路式2行PAP防护林,株行距2.3 m×7.2 m,林带年龄20 a,平均胸径(diameter at breast height, DBH)27.75 cm,平均树高19.96 m,渠道宽4 m,渠道边至PAP=1.6 m,PAP至柏油路1 m。

试验仪器为CGQ-1直读式测高仪,哈尔滨光学仪器股份有限公司生产,精度0.1 m。胸径尺,北京太平洋量具制造有限公司,精度1 mm。台秤,神特工贸有限公司生产,精度0.03 kg。电子秤,JZC-TSC,上海凡展衡器有限公司生产,精度1 g。

笔者采用空间代替时间的方法,用同一时空内各径级根生物量(T)代替各时段胸径T′,选出林带20棵目标树种,调查林带胸径、树高、冠幅、株行距等基础参数,按径级采伐,对林带各径级单株PAP固定样方不同土层深度主根生物量(M)、侧根生物量(L)进行调查。用SPSS 18.0软件分析,将各径级土层T与胸径、树高建模并筛选,以模拟林带各时间段T′。

固定样方调查法:以伐倒木为中心,选定样方宽×长×深分别为2.3 m×2.5 m×2 m,分4层挖根:Ⅰ层(0~50 cm)、Ⅱ层(51~100 cm)、Ⅲ(101~150 cm)、Ⅳ层(151~200 cm)。冲洗,称鲜质量取样。M现场称鲜质量并测长,每隔50 cm取盘称鲜质量,65 ℃烘至恒质量,鲜质量乘以干鲜比得生物量。

根生物量公式

$ T=M+L。$ (1)

式中:T为根生物量,kg;M为主根生物量,kg;L为侧根生物量,kg。

主根生物量公式

$ M=\sum M_{0} \omega_{1}。$ (2)

式中:M0为主根鲜质量,kg;ω1为主根样品干鲜比。

主根生物量公式

$ L=\sum L_{0} \omega_{2}。$ (3)

式中:L0为侧根鲜质量,kg;ω2为侧根样品干鲜比。

L调查方法:样方4土层,每层根系按基径分5级:细根(< 2 mm)、小根(2~5 mm)、中根(6~20 mm)、大根(21~50 mm)、粗根(>50 mm),分别称量总鲜质量、两端直径、长度,取样称干质量,计算干物质含量。依据文献[10]所得L建模公式(1)计算L

$ L=L_{0} \omega_{2}\left[1+\frac{4 d_{1}^{3}}{\left(d_{2}-d_{1}\right)\left(d_{1}+d_{2}\right)^{2}}\right]。$ (4)

式中:d1为侧根基径,cm;d2为样方内侧根末端直径,cm。

实验数据采用实地调查法进行观测,历时45 d。

统计方法采用SPSS分析软件进行线性回归建立模型及显著性检验。

3 结果与分析 3.1 各土层林带单株PAP根系生物量及增长模拟 3.1.1 各土层林带单株PAP生物量

随着胸径增加Ⅰ、Ⅱ层主根和侧根比值呈减小的趋势。Ⅰ层幼龄林胸径10 cm时,M/L=2.85;中龄林胸径时,M/L=1.40,Ⅱ层幼龄林胸径10 cm时,M/L=2.85;中龄林胸径20 cm时,M/L=2.05;近熟林胸径30 cm时,M/L=1.76;成熟林胸径40 cm时,M/L=1.41。胸径大于22.85 cm在Ⅲ土层才有根生物量分布,以主根生物量为主,很少有侧根生物量分布。胸径大于36.30 cm Ⅳ层才有根生物量分布,同样主要是主根,几乎没有侧根分布。详见图 1~图 4

图 1 PAPⅠ层T与胸径的关系 Fig. 1 Relationship between PAP root biomass and DBH in soil layer Ⅰ
图 2 PAPⅡ层T与胸径的关系 Fig. 2 Relationship between PAP root biomass and DBH in soil layer Ⅱ
图 3 PAPⅢ层T变化过程 Fig. 3 Variation process of PAP root biomass of in soil layer Ⅲ
图 4 PAPⅣ层T变化过程 Fig. 4 Variation process of PAP root biomass in soil layer Ⅳ
3.1.2 各土层林带单株PAP根生物量增长模拟

林带单株PAPⅠ层M按照胸径由小到大建立相关关系得到图 1,以此来模拟根、ML的增长过程,经过对各种模型的筛选,幂函数拟合度最好,则得到Ⅰ层M随胸径增长的模型

$ M_{11}=0.041 \;8 D_{1.3}^{1.792}, (n=20)。$ (5)

式中:M11为Ⅰ层M,kg;D1.3为胸径,cm;相关系数R=0.979 4,经检验模型非常显著。

PAP单株Ⅰ层M按照胸径和树高建模,经筛选幂函数拟合度最好得到模型

$ M_{11}=0.046 \;33\left(D_{1.3}^{2} H\right)^{0.638\;6}, (n=20)。$ (6)

相关系数R=0.976 3,经检验模型非常显著。

同理,可由图 1~图 4,林带单株PAP各层TML与胸径建立相关关系,得到各土层TML增长模型,见表2。

表 1 PAP各组件各土层地下生物量模型 Tab. 1 Underground biomass models in different soil layers of PAP of the shelterbelt
3.2 各土层林带单株PAP根生物量比较

为直观将各径级土层空间T乘以-1,以表示根系向下生长,再填充图层表示不同的土层空间,得到图 5。如图所示,每一个径级都呈现出4土层空间T由浅入深逐层垂直递减的趋势,即Ⅰ层>Ⅱ层>Ⅲ层>Ⅳ层;随着胸径的增长,4个土层空间T均有所增加,但增幅不同,顺序与T排序一致;根总生物量亦随胸径累积而增长;从生长过程,胸径10 cm和20 cmT主要分布在Ⅰ、Ⅱ土层空间内,胸径达到30~40 cmⅢ层和Ⅳ层才有T分布;整个过程中Ⅰ层与Ⅱ层T为主体,Ⅲ层和Ⅳ层只占一小部分。4土层TM为主,随胸径增长而累积。与干旱区植物相类似[21],PAP单株L亦呈双层分布结构,第1层分布在Ⅰ层,第2层分布在Ⅱ层空间。

图 5 林带单株各土层空间生物量比较 Fig. 5 Comparison of the spatial biomass in different soil layers
3.3 各土层单株PAP根系生物量分配比例与胸径的关系 3.3.1 各土层单株PAP根系生物量分配比例

Ⅰ~Ⅳ层T平均比例分别为59.32%、38.68%、1.82%、0.18%,如图 6所示,从垂直空间看T分配比例随深度呈倒金字塔形状分布;从时间尺度上看,如图 7所示,各土层生物量分配比例并不岁胸径增长,而呈现明显变化;由各土层T所占比例可知T主要分布在Ⅰ层、Ⅱ层,其中Ⅰ层T约占2/3,Ⅱ层T约占1/3,只有胸径增至22.85~36.30 cm时,Ⅲ层、Ⅳ层才占有很小的分配比例。

图 6 PAP各土层T分配比例整体生长变化过程 Fig. 6 Process of root biomass growth of PAP in different soil layers
图 7 PAPⅠ~Ⅳ土层T平均分配比例 Fig. 7 Proportion of average root biomass of PAP in soil layer Ⅰ-Ⅳ

胸径10 cmM占Ⅰ层的比例是L的3.11倍,胸径20 cmM占Ⅰ层的比例是L的2.22倍,胸径30 cmM占Ⅰ层的比例是L的1.75倍,胸径40 cmM占Ⅰ层的比例是L的1.43倍。

胸径10 cmM占Ⅱ层的比例是L的0.88倍,胸径20 cmM占Ⅱ层的比例是L的0.62倍,胸径30 cmM占Ⅱ层的比例是L的1.39倍,胸径40 cmM占Ⅱ层的比例是L的2.40倍。

胸径30~40 cm时,Ⅲ层、Ⅳ层才有T,主要为M,很少有L分布。

3.3.2 各土层单株PAP根系生物量分配比例随胸径增长模拟与分析

Ⅰ~Ⅳ层不同径级T占比与胸径数据建模相关系数均不高,模型不显著,只有Ⅲ层拟合度略高,经过模型筛选得到模型为

$ T_{3}^{\%}=2.823 e-4 \exp \left(0.119 \;7 D_{1.3}\right) $ (21)

式中:T3%为Ⅲ层T分配比例,kg;相关系数R=6 790,经检验模型非常显著。

从生长过程来看林带Ⅰ层根系占主体,以M为主,此结果与胡莎莎等[6]研究基本一致。与胡莎莎等[6]的研究不同的是:Ⅰ层根系比例减少,Ⅱ层根系比例增加,而且胸径30 cm、40 cmⅢ、Ⅳ土层才有根系分布,以M为主,深度130 cm左右。胸径10 cm、20 cm、30 cmⅠ层根系分别减少了17.34%、34.21%、33.79%,Ⅱ层分别增加了17.34%、46.74%、18.59%,胸径40 cmⅢ、Ⅳ层T分别增加了2.43%、0.24%,详见图 6

4 结论

林带T垂直空间呈倒金字塔形状逐层递减浅土层集中分布,且分配比例相对恒定;随胸径增长,4土层TML均有所增加,但增幅不同,顺序与T排序一致;各土层T占根总生物量分配比例虽略有浮动,但未呈现明显的趋势性变化;胸径10 cm和20 cmT主要分布在Ⅰ、Ⅱ土层空间内,占T分配比例分别为2/3和1/3,比例相对恒定;T集中分布在100 cm以内,胸径达到30~40 cm左右Ⅲ层和Ⅳ层才有少量T分布;4土层TM为主占2/3,随胸径增长而累积,但Ⅰ层占比呈递减趋势,剩余3层则增加;L呈双层分布结构,第1层分布在Ⅰ层,第2层分布在Ⅱ层空间,生物量占1/3,Ⅰ层占比例呈递增趋势,Ⅱ层比例则递减。

林带T垂直空间呈倒三金字塔形状逐层递减呈浅土层集中分布,随胸径增长而增大,适用于干旱区绿洲农田防护林带T、碳储量的研究,对于全方位评价干旱区乃至三北地区绿洲农田防护林的生态效益有重要的参考价值。

5 讨论

研究结果与期望值一致,未曾预料的是各层根、ML分配比例相对恒定,呈浅土层集中分布。

绿洲农田防护林不同土层T垂直空间呈倒金字塔逐层递减,与胸径树高正相关,分配比例相对恒定。这可能是由5个方面原因造成的:一可能是干旱气候和地下水位较低,向水性使根系富集于0~100 cm渠道灌溉渗漏集中浅土层内;二可能是Ⅰ层为土壤耕作层,土壤疏松、水肥充足利于根系生长,故Ⅰ层分布约2/3T;三可能是渠道行水期短,迫使根系向林带两侧农田生长,以满足水肥需求;四可能是农业机械破坏Ⅰ层耕作层根系,且为减小胁地影响林带两侧挖0~60 cm断根沟,迫使根从沟底向Ⅱ层生长,但100 cm土层以下土壤水分逐渐减少,故L只能在Ⅱ层分布1/3的根生量;五可能是力学稳定性迫使根系只有达到一定深度,才能起到抗大风倒伏的作用。绿洲林带根系呈倒金字塔垂直递减浅层集中分布,可能是沙漠植物长期对干旱气候、土壤、大风、灌溉及耕作环境的一种适应性进化的结果,这与荒漠植物T浅层分布具有一致性[11-13]

笔者只对PAP单株T进行了研究,还需在林带、林网及区域尺度上对T计算方法和结果进一步研究,以便为林带、林网及区域尺度根碳储量的研究提供借鉴。

6 参考文献
[1]
FELIPE B, VALERIE L, ROBERT J. Managing forest ecosystems:the challenge of climate change[M]. Springer, 2017.
[2]
FANG J, CHEN A, PENG C, et al. Changes in forest biomass carbon storage in China between 1949 and 1998[J]. Science, 2001, 292(5525): 2320. DOI:10.1126/science.1058629
[3]
支玲, 许文强, 洪家宜, 等. 森林碳汇价值评价:三北防护林体系工程人工林案例[J]. 林业经济, 2008(3): 41.
ZHI Ling, XU Wenqiang, HONG Jiayi, et al. Evaluation of forest carbon sink:A case study on artificial plantation of the Three-North Shelterbelt Forest System Program in China[J]. Forestry Economics, 2008(3): 41.
[4]
耿相国.平原区农田防护林杨树单株碳含量, 碳储量及其分配[D].北京: 北京林业大学, 2010.
GENG Xiangguo. Carbon concentration storage and partition of poplar in shelterbelt in plain areas[D].Beijing: Beijing Forestry University, 2010. http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10022-2010129164.htm
[5]
魏艳敏.荒漠环境规模化人工杨树生物量和碳储量的研究[D].乌鲁木齐: 新疆大学, 2010
WEI Yanmin. Research on biomass and carbon stock for large-scale implementation of poplar plantation in desert environment[D].Urumqi: Xinjiang University, 2010. http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10755-2010175886.htm
[6]
胡莎莎, 张毓涛, 李吉玫. 新疆杨生物量空间分布特征研究[J]. 新疆农业科学, 2012, 49(6): 1059.
HU Shasha, ZHANG Yutao, LI Jimei, et al. Characteristics of spatial distribution of the biomass of Populus alba var pyramidalis Bge[J]. Xinjiang Agricultural Sciences, 2012, 49(6): 1059.
[7]
桑巴叶, 朱玉伟, 陈启民, 等. 新疆杨不同林龄农田防护林的碳储量[J]. 南方农业学报, 2015, 46(8): 1455.
SANG Baye, ZHU Yuwei, CHEN Qimin, et al. Carbon storage of Populus alba var. pyramidalisa Bunge farmland shelter forest with different ages[J]. Journal of Southern Agriculture, 2015, 46(8): 1455. DOI:10.3969/j:issn.2095-1191.2015.08.1455
[8]
马文元. 三北防护林林分退化及更新改造调研报告(一)[J]. 林业科技通讯, 2016(3): 10.
MA Wenyuan. Investigation report on forest degradation and renewal in the three north protection forest(1)[J]. Forestry Science and Technology, 2016(3): 10.
[9]
汪业勖, 赵士洞, 牛栋. 陆地土壤碳循环的研究动态[J]. 生态学杂志, 1999, 18(5): 29.
WANG Yexun, ZHAO Shidong, NIU Dong. Research state of soil carbon cycling in terrestrial ecosystem[J]. Chinese Journal of Ecology, 1999, 18(5): 29. DOI:10.3321/j.issn:1000-4890.1999.05.006
[10]
赵英铭, 雷渊才, 杨文斌, 等. 绿洲农田防护林带根生物量调查方法[J]. 林业资源管理, 2017(5): 78.
ZHAO Yingming, LEI Yuancai, YANG Wenbin, et al. Investigation method of biomass of oasis farmland shelterbelt[J]. Forestry Resources Management, 2017(5): 78.
[11]
宋炳煜.植物生态生理学[D].呼和浩特: 内蒙古大学出版社, 2009.5.
SONG Bingyu. Phytoecology of plants[D]. Huhhot: Inner Mongolia University Press, 2009.5. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-ZWSL198902005.htm
[12]
张欢, 曹俊, 王化冰, 等. 张北地区退化杨树防护林的水分利用特征[J]. 应用生态学报, 2018, 29(5): 1381.
ZHANG Huan, CAO Jun, WANG Huabing, et al. Water utilization characteristics of the degraded poplar shelterbelts in Zhangbei, Hebei, China[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2018, 29(5): 1381.
[13]
刘镇, 曾凡江, 安桂香, 等. 塔克拉玛干沙漠南缘头状沙拐枣幼苗生长和生物量分配对不同灌溉量的响应[J]. 中国沙漠, 2012, 32(6): 1655.
LIU Zhen, ZENG Fanjiang, AN Guixiang, et al. Influence of irrigation amounts on seedling growth and biomass allocation of Calligonum caput meduse at the southern fringe of the Taklimakan Desert[J]. Journal of Desert Research, 2012, 32(6): 1655.