研究区位于中国科学院冻土工程国家重点实验室青藏高原研究基地(简称北麓河试验站), 地理坐标为34° 49'33.98″-34° 49'36.58″ N, 92° 55'57.19″-92° 56'06.32″ E, 平均海拔4 630 m。该地属青藏高原干旱气候区, 年均气温为-5.9 ℃, 年均降水量267.6 mm, 年均潜在蒸散量1 316.9 mm, 年均风速4.1 m· s-1, 冻结期为9月至翌年4月。植被属高寒草甸类型, 以高山嵩草(Kobresia tibetica)为建群种, 伴生有矮火绒草(Leontopodium nanum)、美丽风毛菊(Saussurea pulchra)、藏嵩草(K. tibetica)、黑褐苔草(Carex moorcroftii)、细小棘豆(Oxytropis pusilla)等, 以莎草科和菊科的植物为主, 蓼科的珠芽蓼(Polygonum viviparum)也较为常见, 植被盖度达83%^[20]。

模拟增温试验采用红外辐射法^{[3, 23]}进行, 即对样地的增温通过安装红外辐射器(MR-2420, Kalglo Electronics Inc., Bethlehem, PA, USA)来实现。试验采用随机区组设计, 5次重复, 即沿海拔梯度划定5个区组, 同一区组内海拔高度基本一致, 并尽可能选择样地的微地形、土壤状况和植被组成上的高度相似, 以提高模拟增温试验的精确性和区组样地的代表性。区组Ⅰ 和区组Ⅱ 位于等海拔区域内, 海拔高度变幅为4 633.5~4 634.0 m, 区组Ⅲ 和Ⅴ 位于等海拔区域内, 海拔变幅4 633.0~4 633.5 m。区组间相距50 m左右。每个区组内随机布设W₁(1.88 ℃)和W₂(3.19 ℃)2个增温样方和1个对照样方(CK), 样方面积2 m× 2 m, 每个增温样方内距地表1.5 m处悬挂1个红外辐射器(165 cm× 15 cm)向下辐射增温, 对照不增温样方内悬挂同形不锈钢环以消除增温器误差。每个区组内除增温处理外, 其它环境条件基本一致。以样地内的主要植物种美丽风毛菊(Saussurea pulchra)、黑褐苔草(Carex moorcroftii)和珠芽蓼(Polygonum viviparum)为研究对象于生长季测量增温对这3种植被的生理和生态指标的影响。

1.3.1 物种频度和高度测定 在植物生长盛期7-9月每月上旬在试验样方内测定一次物种的频度和高度。植被高度用特制的直尺测定, 由于高寒草甸植物矮小, 为减小测量误差, 将直尺零刻度线至边缘的空白区去掉, 使直尺从零刻度开始, 每一个样方内进行测量时, 在样方两条交叉对角线测定高度值, 每条对角线上随机测定20株, 共测定40株高度值, 以平均值 x¯为该样方物种高度的代表值。

采用一个27 cm× 27 cm的样方框测定频度。样方框内有100个2.5 cm× 2.5 cm的小网格。测定时将样方框平铺到各样方中央地面, 然后统计每个样方内每个物种出现的小方格数, 计为频度(%)。如果样方框内没有该物种, 频度数计为0。最后计算每种处理下5个重复的平均数 x¯、标准差(standard deviation, SD)和变异系数(coefficient variance, CV)。

CV=SD/ x¯× 100%.

1.3.2 光合速率测定 由于研究区植物生长季开始晚, 生长期短, 5月开始返青, 11月开始萎黄越冬, 植物个体通常在7-8月份光合生理指标相对稳定^[25]。 在2011年7月和8月及2012年7月份选择晴朗的天气测定2~3次光合生理指标, 共测定9次, 9次测量的平均值作为该植物的光合生理参数。光合生理指标采用便携式光合仪(Li-6400 xt, Li-cor, Inc.Lincoln, NE, USA)测定, 测定方法及过程如下:

在各区组样地对照样方和增温样方中, 分别随机选取3种植物样株各3株, 用便携式光合仪在晴天的上午或者下午光照充足且相对稳定的时间内测定完全展开的叶片的光合作用, 每株重复测定5次。珠芽蓼单个叶片可以填充满叶室, 直接测定, 美丽风毛菊和黑褐苔草两个物种的叶片面积都小于6 cm², 这两个物种的叶片长度大于3 cm, 测定时在叶片的根部用胶带将叶片并排粘在一起以填充满叶室, 然后扫描依次读取3种植物的瞬时净光合速率、蒸腾速率、气孔导度、胞间CO₂浓度等光合特性指标。

1.3.3 叶绿素含量测量 将2011年7月份用于测定光合作用的叶片放入2 mL的离心管中。所有的离心管放入保鲜盒带回实验室。取不同物种的植物叶片, 擦干净叶片表面的污物, 用二次蒸馏水冲洗, 剪碎(去掉中脉)。称取每种植物的新鲜样品0.2 g, 共3份, 分别放入玛瑙研钵中, 加入少量的石英砂及2~3 mL 95%乙醇, 研成浆, 再加乙醇10 mL, 继续研磨至叶片组织变白, 静置3~5 min。取一张滤纸, 置漏斗中, 用乙醇湿润, 沿玻璃棒把提取液导入漏斗中, 过滤到25 mL棕色容量瓶中, 用少量乙醇冲洗研钵, 研棒及残渣数次。用移液枪吸取乙醇, 将滤纸上的叶绿体色素全部冲洗如容量瓶中。最后用乙醇定容至25 mL, 摇匀。把叶绿素提取液倒入石英比色杯中。以95%乙醇为空白, 在波长665和649 nm下测定吸光度^[26]。

叶绿素a=[137× (A₆₆₅-0.055 011)-5.76× (A₆₄₉-0.053 367)]/鲜叶重;

叶绿素b=[25.8× (A₆₄₉-0.053 367)-7.6× (A₆₆₅-0.055 011)]/鲜叶重;

叶绿素=叶绿素a+叶绿素b。

式中, A₆₆₅和A₆₄₉为叶绿素溶液在波长665 nm和波长649 nm时的吸光度。

增温对植被生理和生态参数的影响采用双因素随机区组试验设计的方差分析。将物种和增温处理分别作为试验因子, 研究物种间和处理间的差异, 同时研究这两个因素的交互效应来揭示增温在不同物种间是否存在差异。方差分析采用SPSS 17.0软件进行, 多重比较选用Duncan法。文中图的绘制采用Excel 2003版软件完成, 采用标准误作误差线。

物种频度是反映植被群落特征的重要指标。在本研究各区组样地15个样方范围内, 平均而言, 物种频度从高到低依次为黑褐苔草(8.29%)> 美丽风毛菊(4.91%)> 珠芽蓼(4.76%)。W₂处理下3种草甸物种平均频度均最高 (9.47%, n=15, CV=129.4%), 对照居中(4.38%, n=15, CV=111.6%), W₁处理下3种物种平均频度均最低(4.11%, n=15, CV=149.3%)。增温处理对3种物种出现频度的影响也因物种的不同而异(图1), 随模拟增温程度加大黑褐苔草频度呈持续增加趋势, W₁和W₂使黑褐苔草频度分别较对照提高了89.5%和264.9%, 美丽风毛菊和珠芽蓼频度基本呈先下降后增加的趋势, 珠芽蓼频度变异程度最大(CV=184.7%), W₁较对照下降68.5%, W₂较对照提高164.8%。对照条件下, 随着生长季节的延后, 高寒草甸优势种美丽风毛菊和黑褐苔草频度均呈下降趋势, 珠芽廖在8月频度最高(图2)。W₁增温降低了美丽风毛菊和珠芽蓼的频度, 但差异未达到显著水平(P> 0.05), W₂增温降低了美丽风毛菊的频度, 却增加了黑褐苔草和珠芽蓼的频度, 其中对黑褐苔草频度的正效应达显著水平(P< 0.05), 且随生长季节的延后趋势愈加明显(图1, 2)。

图1

Fig.1

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	图1 植被高度和频度对模拟增温响应的比较 注:W1, 增温1.88; W2, 增温3.19 ℃。不同小写字母表示不同物种与不同增温处理组合间差异极显著(P< 0.05)。下同。Fig.1 Response comparison of vegetation height and frequency to the simulated warming Note: W1 and W2 simulated warming 1.88 and 3.19 ℃, respectively. Different lower case letters show great significant difference among combinations of different species and warming treatments at 0.05 level. The same below.

图2

Fig.2

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	图2 高寒草甸3种植物频度对模拟增温的响应Fig.2 Response of vegetation height and frequency to the simulated warming

高寒草甸3个物种间植被平均高度存在显著差异(F=41.542, P< 0.01), 植株高度从高到低依次为黑褐苔草(8.31± 0.39, n=14, CV=22.37%)> 珠芽蓼(4.87± 0.46, n=10, CV=45.61%)> 美丽风毛菊(2.51± 0.52, n=8, CV=24.06%)。W₂处理下3种草甸植被平均高度最高(7.13± 2.31, n=11, CV=32.42%, 95%置信区间为5.37~7.32 cm), 对照处理的水平居中(5.53± 3.68, n=11, CV=66.49%, 95%置信区间为3.84~5.69 cm), W₁处理下植被平均高度最低(4.61± 2.41, n=10, CV=52.36%, 95%置信区间为3.40~5.40 cm)。增温处理对3种物种植被高度的影响也因物种的不同而异, 珠芽蓼对增温最为敏感, 而美丽风毛菊和黑褐苔草植被高度先降低后增加, 响应机制较为一致(图1, 3)。在7-9月, 各增温处理中, 物种植被高度随生长季节的延后均呈减小趋势(P=0.05), 7月植株最高, 8月开始减小, 9月最低。降低程度也因物种的不同而异, 其中, 美丽风毛菊下降程度均未达显著水平(P> 0.05), 黑褐苔草的降低程度均达显著水平(P< 0.05), 珠芽蓼在W₂增温样地植被高度显著下降, 而在W₁和不增温样地, 下降程度不显著。与对照相比较, 随增温加大黑褐苔草的频度和珠芽廖的高度呈持续增加趋势, W₂使珠芽廖频度明显增加, 高度显著提高。

对物种频度和高度的方差分析表明, 试验区组间物种频度与高度差异均不显著(P> 0.05)。3个物种间与3个增温处理间频度的差异性也均未达到显著水平(表1), 而3个增温处理间物种高度的差异达到极显著水平(P< 0.01)。物种与增温处理的互作效应对频度与高度的影响均不显著。

图3

Fig.3

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	图3 高寒草甸3种植物高度对模拟增温的响应Fig.3 Responses of vegetation height to the simulated warming

表1

Table 1

表1(Table 1)

表1 模拟增温与物种间物种频度和植被高度的方差分析结果(F值) Table 1 Results (F value ) of the effects of warming and species on plant frequency and plant height 变异来源Various source 自由度df 物种频度 Species frequency 物种高度Species height 区组间Blocks 4 0.572 2.037 物种间Species 2 1.711 4.190* 增温处理间Warming treatments 2 0.752 28.724* * 物种× 增温Species× warming 4 0.334 0.156 Note: ‘ * * ’ indicate P< 0.01, ‘ * ’ indicates P< 0.05. The same in Table 2. 注: “ * * ” 表示P< 0.01, “ * ” 表示P< 0.05。表2同。

表1 模拟增温与物种间物种频度和植被高度的方差分析结果(F值) Table 1 Results (F value ) of the effects of warming and species on plant frequency and plant height

增温处理对草甸植被叶绿素含量具有极显著影响(P< 0.01)(表2), 影响程度因物种和叶绿素种类的不同而异。草甸植被叶绿素含量从高到低依次为黑褐苔草> 珠芽蓼> 美丽风毛菊。W₁增温显著提高了黑褐苔草的叶绿素a、叶绿素b和总叶绿素含量(P< 0.05), 显著降低了美丽风毛菊的叶绿素a含量。W₂增温显著提高了美丽风毛菊a、b和总叶绿素含量及黑褐苔草的叶绿素b和总叶绿素含量, 增温处理对珠芽蓼的叶绿素含量影响不大(图4)。增温显著降低了叶绿素a/b值, 降低程度随物种的不同而异, 随模拟增温的升高, 珠芽蓼叶绿素a/b值先升高后降低, 而黑褐苔草和美丽风毛菊a/b值先下降后又升高, 美丽风毛菊变化更加显著(图4)。

图4

Fig.4

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	图4 不同草甸植物叶绿素对模拟增温的响应Fig.4 Responses of chlorophyll in different alpine meadow plants to the simulated warming

方差分析结果表明, 叶绿素a和总叶绿素含量在区组间和物种间的差异性均不显著(P> 0.05), 而叶绿素b和a/b在物种间的差异性均达到显著水平(P< 0.05)。增温处理间物种叶绿素含量的差异性达到极显著水平(P< 0.01)。物种与增温处理对叶绿素a、总叶绿素、叶绿素a/b的互作效应也达到极显著水平(P< 0.01), 而对叶绿素b含量的互作效应则不显著(P> 0.05)(表2)。

表2

Table 2

表2(Table 2)

表2 3个模拟增温处理与3种高寒草甸植物叶绿素含量的方差分析 Table 2 Variance analysis of the vegetation chlorophyll of three alpine plants under three simulated warming treatments 变异来源 Various Source 自由度 df 叶绿素a Chl a 叶绿素b Chl b 总叶绿素 Chl a+b 叶绿素a/b Chl a/b 区组间 Blocks 4 1.438 0.065 0.982 0.728 物种间 Species 2 2.151 4.873* 3.125 4.474* 增温处理间 Warming treatments 2 310.900* * 224.289* * 345.259* * 9.261* * 物种× 增温 Species× Warming 4 8.717* * 1.720 6.534* * 6.139* * *

表2 3个模拟增温处理与3种高寒草甸植物叶绿素含量的方差分析 Table 2 Variance analysis of the vegetation chlorophyll of three alpine plants under three simulated warming treatments

在不同增温处理条件下, 美丽风毛菊和珠芽蓼的净光合速率、蒸腾速率、气孔导度和胞间CO₂浓度虽出现差异, 但其差异性均未达到显著水平(P> 0.05)。黑褐苔草的净光合速率、蒸腾速率和气孔导度在3种增温处理下都显著小于美丽风毛菊和珠芽蓼的(P< 0.01), 只有胞间CO₂浓度差异不显著(P> 0.05)(表3)。本研究范围内, 物种间光合特性存在极显著差异(P< 0.01), 增温对3种植物的净光合(P=0.643)和蒸腾速率(P=0.714)均没有显著影响(表5)。

光合特性指标间的相关分析(表4)表明, 不同增温处理条件下, 净光合速率与蒸腾速率和气孔导度均呈极显著正相关(P< 0.01), 而与胞间CO₂浓度间的相关性不显著(P> 0.05)。在W₁增温和对照条件下, 气孔导度与蒸腾速率和胞间CO₂浓度间均呈极显著正相关, 增温条件下其相关程度均增大, 当增温温度升高至W₂后出现差异, 气孔导度与胞间CO₂浓度间呈显著正相关(P< 0.05), 但与蒸腾速率间的正相关达极显著水平(P< 0.01)。

对光合指标方差分析结果(表5)表明, 物种蒸腾速率在区组间的差异性达到显著水平(P< 0.05), 其余光合特性指标在区组间的差异性均达到极显著水平(P< 0.01)。3种物种间气孔导度、净光合速率、蒸腾速率的差异性均达到极显著水平(P< 0.01), 而胞间CO₂浓度的差异性均不显著(P> 0.05)。3个增温处理间物种的光合特性指标差异性均不显著(P> 0.05), 物种与增温处理的互作效应也未达到显著水平, 说明高寒草甸物种的光合特性随模拟增温处理和物种的不同而异, 物种光合特性对模拟增温的响应机制趋于一致, 但影响的程度存在种间差异。

表3

Table 3

表3(Table 3)

表3 增温对3种植物主要光合参数的影响 Table 3 Effects of main photosynthetic parameters to the simulated warming 物种 Species 增温处理 Warming treatment 净光合速率 Net photosynthesis rate 蒸腾速率 Transpiration rate 气孔导度 Stoma conductivity 胞间CO2浓度 Inter-cell CO2 concentration 美丽风毛菊 S. pulchra CK 13.68± 1.58a 6.92± 0.98a 0.64± 0.16a 263.91± 23.35a W1 13.34± 1.47a 6.96± 0.88a 0.72± 0.14a 269.37± 24.06a W2 13.15± 1.60a 6.54± 1.04a 0.69± 0.17a 266.47± 24.40a 珠芽蓼 P. viviparum CK 12.03± 0.91a 6.76± 0.39a 0.70± 0.14a 277.05± 22.29a W1 14.61± 1.38a 7.33± 0.82a 0.79± 0.18a 271.35± 26.40a W2 12.27± 1.01a 6.24± 0.37a 0.55± 0.09a 291.63± 6.66a 黑褐苔草 C. moocroftii CK 5.75± 1.29b 2.78± 0.80b 0.18± 0.06b 239.84± 32.03a W1 5.49± 0.80b 1.85± 0.32b 0.12± 0.03b 264.30± 9.74a W2 5.40± 0.87b 1.75± 0.18b 0.12± 0.03b 271.29± 9.20a Note: Different lower case letters show significant difference among combination of different species and warming treatments at 0.05 level. 注:同列不同小写字母表示不同物种与不同增温处理组合间差异显著(P< 0.05)。

表3 增温对3种植物主要光合参数的影响 Table 3 Effects of main photosynthetic parameters to the simulated warming

表4

Table 4

表4(Table 4)

表4 不同模拟增温条件下3种高寒草甸植物主要光合指标间的相关性 Table 4 Correlations between the main photosynthetic indexes to the simulated warming 增温处理 Warming treatments n α R 光合指标 Photosynthesis indicators 净光合速率 Net photosynthesis rate 气孔导度 Stoma conductivity 胞间CO2浓度 Inter-cell CO2 concentration CK 23 0.05 0.01 0.413 0.526 气孔导度Gs 0.816 9* * 胞间CO2浓度Ci 0.170 6ns 0.5041* * 蒸腾速率Tr 0.839 5* * 0.7424* * 0.125 5ns W1 24 0.05 0.01 0.404 0.515 气孔导度Gs 0.830 0* * 胞间CO2浓度Ci 0.293 0ns 0.557 0* * 蒸腾速率Tr 0.859 0* * 0.775 0* * 0.273 0ns W2 24 0.05 0.01 0.404 0.515 气孔导度Gs 0.916 0* * 胞间CO2浓度Ci 0.304 0ns 0.508 0* 蒸腾速率Tr 0.797 0* * 0.750 0* * 0.185ns Note: * and * * indicate significant correlation at 0.05 and 0.01 level, respectively; ‘ ns’ indicate no significant correlation at 0.05 level. The same below. 注: “ * * ” 表示相关极显著(P< 0.01), “ * ” 表示相关显著(P< 0.05), “ ns” 表示未显著相关(P> 0.05)。下同。

表4 不同模拟增温条件下3种高寒草甸植物主要光合指标间的相关性 Table 4 Correlations between the main photosynthetic indexes to the simulated warming

表5

Table 5

表5(Table 5)

表5 模拟增温与物种间植物主要光合指标的方差分析结果(F值) Table 5 Result (F value) of warming and species on main photosynthetic indicators of three alpine plants 变异来源 Various Source 自由度 df 气孔导度 Stoma conductivity 净光合速率 Net photosynthesis rate 胞间CO2浓度 Inter-cell CO2 concentration 蒸腾速率 Transpiration rate 区组间Blocks 4 6.327* * 6.249* * 8.627* * 3.669* 物种间Species 2 32.384* * 67.874* * 1.211 76.480* * 增温处理间Warming treatments 2 0.368 0.571 0.419 0.365 物种× 增温Species× Warming 4 0.572 0.628 0.144 0.206

表5 模拟增温与物种间植物主要光合指标的方差分析结果(F值) Table 5 Result (F value) of warming and species on main photosynthetic indicators of three alpine plants