裴晶晶 施擁軍

(1 浙江省森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)與固碳減排重點實驗室 浙江臨安 311300；2 浙江農(nóng)林大學(xué) 浙江臨安 311300)

高溫干旱下毛竹林受災(zāi)狀況和自恢復(fù)能力研究

裴晶晶1,2施擁軍1,2

(1 浙江省森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)與固碳減排重點實驗室 浙江臨安 311300；2 浙江農(nóng)林大學(xué) 浙江臨安 311300)

2013年夏季，我國東南部地區(qū)發(fā)生了嚴(yán)重的高溫干旱天氣，毛竹林受災(zāi)嚴(yán)重。通過設(shè)置固定樣地研究了高溫干旱后毛竹林的受災(zāi)狀況以及災(zāi)后竹林的自恢復(fù)能力。結(jié)果表明：在高溫災(zāi)害發(fā)生以后，胸徑較大的毛竹抵御災(zāi)害的能力高于胸徑較小的毛竹；受災(zāi)毛竹地上部分生物量80%以上分布在竹稈中，因此竹枝和竹葉受損對毛竹地上生物量的影響不大；毛竹林受災(zāi)后的恢復(fù)能力在很大程度上取決于受災(zāi)當(dāng)年新生竹的株數(shù)。因此，在毛竹林經(jīng)營中應(yīng)加強林地的水肥管理，培育大徑竹材，同時應(yīng)保持較高的立竹密度和較多的新生竹數(shù)量，以抵御旱災(zāi)并加快林分的災(zāi)后恢復(fù)。

高溫干旱；毛竹；受災(zāi)指數(shù)；自恢復(fù)能力

毛竹是我國南方地區(qū)重要的森林資源類型，具有生長速度快、經(jīng)濟效益高、綜合效益好的特點。毛竹林與杉木人工林、熱帶山地雨林和馬尾松林相比，具有更強的固碳能力[1-2]。根據(jù)我國第八次森林資源清查，全國毛竹林面積443.0萬hm2[3]，因此毛竹在固碳釋氧方面具有巨大的潛力。2013年夏季，我國東南部發(fā)生了嚴(yán)重的高溫干旱天氣，浙江省最長持續(xù)無降水日達(dá)到29 d，最高氣溫為41.6 ℃，打破了有史以來的浙江省高溫記錄[4]。嚴(yán)重的旱災(zāi)使毛竹林大面積成片受損，對毛竹的產(chǎn)量造成一定程度的下降，并且損害了林農(nóng)的經(jīng)濟利益。

目前針對高溫干旱下毛竹的研究主要有：政策性的災(zāi)害評估調(diào)研[5-8]，高溫干旱下毛竹生理特征研究[9-16]，高溫干旱對毛竹碳水通量和固碳的影響[17-20]等。李迎春等[21]結(jié)合樣地調(diào)查數(shù)據(jù)對高溫干旱下毛竹的受損程度及影響其受損程度的因子進(jìn)行了相關(guān)分析，但并未對受災(zāi)樣地進(jìn)行持續(xù)調(diào)查分析其自恢復(fù)狀況。本研究在2013年高溫干旱后受災(zāi)毛竹林內(nèi)設(shè)置固定樣地，調(diào)查災(zāi)害發(fā)生當(dāng)年樣地狀況和毛竹受災(zāi)情況，分析受災(zāi)因素和毛竹受災(zāi)的年齡和胸徑結(jié)構(gòu)，構(gòu)建受災(zāi)指數(shù)，對受災(zāi)情況進(jìn)行分析；并跟蹤調(diào)查樣地內(nèi)后續(xù)毛竹成竹情況及樣地其他地理因子，構(gòu)建自恢復(fù)能力指數(shù)，綜合分析毛竹的自恢復(fù)能力。

1 試驗地概況和研究方法

1.1 試驗地概況

調(diào)查地位于浙江省臨安市境內(nèi)，地理坐標(biāo)為東經(jīng)119°47′、北緯30°11′，平均海拔高度170 m，屬亞熱帶季風(fēng)氣候，年平均日照時數(shù)1 920.0 h，年降水量1 424 mm，年均氣溫15.9 ℃，無霜期236 d。土壤為發(fā)育于凝灰?guī)r和粉砂巖的紅壤土類，呈酸性，pH值為4.7～6.0。研究區(qū)內(nèi)毛竹林為純林，大小年明顯，且奇數(shù)年為大年；采用集約經(jīng)營方式，對3度竹以上毛竹進(jìn)行采伐。立竹密度為2 200～4 600株/hm2，平均胸徑為9.3 cm。林下少灌木，多草本植物。

1.2 研究方法

1.2.1 樣地設(shè)置及調(diào)查

2013年9月對臨安市受災(zāi)毛竹林進(jìn)行樣地調(diào)查。在受災(zāi)竹林中設(shè)置20個20 m × 20 m的固定樣地，對樣地內(nèi)毛竹進(jìn)行每木檢尺，判斷毛竹的受災(zāi)程度。記錄毛竹樣地的地理坐標(biāo)、海拔高度、坡度和坡向，測量樣地的土壤厚度，并采用烘干法測定各樣地內(nèi)表層土壤的含水率。2015年對20個固定樣地內(nèi)的毛竹進(jìn)行復(fù)查，對新老竹和死亡的毛竹進(jìn)行每木檢尺。

1.2.2 立竹地上生物量計算

通常情況下，毛竹地上部分生物量采用周國模[22]研究得出的二元異速生物量生長模型來估算，其模型表達(dá)式如下：

(1)

式中：M為單株毛竹生物量，kg；D為胸徑，cm；A為竹齡，度竹。

在本研究調(diào)查中，將高溫干旱后的毛竹劃分為4種受災(zāi)類型(表1)：幾乎未受損(Ⅰ)、輕微受損(Ⅱ)、嚴(yán)重受損(Ⅲ)和死亡(Ⅳ)。對于Ⅰ類受災(zāi)毛竹其生物量可采用上述模型進(jìn)行計算，對于Ⅳ類受災(zāi)毛竹其減少的生物量同樣可以采用上述模型進(jìn)行計算，但對Ⅱ類和Ⅲ類受災(zāi)毛竹的生物量進(jìn)行計算時必須考慮其災(zāi)后對應(yīng)類型毛竹生物量的留存比例。Ⅱ類受災(zāi)毛竹主要是竹葉的枯黃和脫落，Ⅲ類受災(zāi)毛竹主要是竹葉脫落、竹枝枯黃。因此，對Ⅱ類受災(zāi)毛竹進(jìn)行生物量估算時應(yīng)排除竹葉生物量，對Ⅲ類受災(zāi)毛竹進(jìn)行生物量估算時應(yīng)排除竹葉和竹枝的生物量。

表1 毛竹植株受災(zāi)程度劃分

采用直接收獲法對毛竹地上各構(gòu)件(竹葉、竹枝、竹稈)的生物量進(jìn)行估算。分別對20個樣地中的毛竹進(jìn)行每木檢尺，計算每個樣地內(nèi)毛竹的平均胸徑，選取不同年齡平均竹2株伐倒。把伐倒竹分成竹葉、竹枝、竹稈3個部分，對各個部分稱取其鮮質(zhì)量，并取1 kg鮮樣。將鮮樣在105 ℃的烘箱內(nèi)進(jìn)行烘干，稱其質(zhì)量，計算毛竹地上各部分的含水率，進(jìn)而得出毛竹地上各部分的生物量。

1.2.3 受災(zāi)指數(shù)與恢復(fù)能力指數(shù)的定義

不同竹齡(度)毛竹的受災(zāi)指數(shù)根據(jù)如下公式計算：

(2)

式中：Pi為某一樣地內(nèi)i度竹毛竹受災(zāi)指數(shù)(取值范圍0～1)，t1為Ⅰ類受災(zāi)毛竹受損比例，t2為Ⅱ類受災(zāi)毛竹受損比例，t3為Ⅲ類受災(zāi)毛竹受損比例，t4為Ⅳ類受災(zāi)毛竹受損比例，ni1為i度竹中受災(zāi)類型Ⅰ的毛竹株數(shù)，ni2為i度竹中受災(zāi)類型Ⅱ的毛竹株數(shù)，ni3為i度竹中受災(zāi)類型Ⅲ的毛竹株數(shù)，ni4為i度竹中受災(zāi)類型Ⅳ的毛竹株數(shù)。Ni為樣地內(nèi)i度竹毛竹總數(shù)。(i=1，2，3)

毛竹樣地總體受災(zāi)指數(shù)計算公式如下：

(3)

式中：P為某一樣地所有毛竹總受災(zāi)指數(shù)(取值范圍0～1)，其余各參數(shù)含義同上。

毛竹林的恢復(fù)能力指數(shù)根據(jù)如下公式計算：

(4)

式中：R為毛竹受高溫干旱后其恢復(fù)能力指數(shù)；n為2013年1度竹株數(shù)；n1為2015年1度竹株數(shù)。

1.2.4 數(shù)據(jù)處理分析

采用Excel 2016統(tǒng)計軟件進(jìn)行樣地調(diào)查數(shù)據(jù)處理并制作圖表，利用IBM SPSS Statistics 20進(jìn)行相關(guān)性分析和方差分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 毛竹植株受災(zāi)情況

2.1.1 不同胸徑立竹的受災(zāi)狀況

不同胸徑立竹受災(zāi)狀況差異較大(圖1)。在受災(zāi)類型Ⅰ中，徑階12與徑階4和徑階8之間不僅存在顯著差異，而且徑階12株數(shù)比例高達(dá)54%，說明一半以上的胸徑較大(10.0～13.9 cm)的毛竹幾乎未受損，而徑階4和徑階8的受損毛竹比例較高。在受災(zāi)類型Ⅱ中，徑階4分別與徑階8、徑階12之間均存在顯著差異，且徑階4株數(shù)比例最低，為8%，而徑階8和徑階12的株數(shù)均高達(dá)19%。結(jié)合實地調(diào)查，其原因可能是由于胸徑較小的毛竹(2.0～5.9 cm)竹高較低，高溫災(zāi)害發(fā)生時，胸徑較大、竹高較高的植株對其有一定遮蔽作用，這在一定程度上保護(hù)了竹葉以下毛竹植株部分，尤其是竹枝部分。然而隨著災(zāi)害程度的加劇，胸徑較小的毛竹受損比例卻在不斷增加。在受災(zāi)類型Ⅲ中，徑階4的毛竹受損比例達(dá)22%。在受災(zāi)類型Ⅳ中，徑階4的毛竹受損比例更是高達(dá)33%，且與徑階8和徑階12之間均存在顯著差異，可見徑階4的毛竹抗災(zāi)能力總體較弱；此外，在該受災(zāi)類型中徑階12的植株比例最低，為3%，并且與徑階4和徑階8之間均存在顯著差異，這也說明胸徑較大(10.0～13.9 cm)的毛竹抗災(zāi)能力較強。

圖1 不同徑階毛竹受損立竹比例 注：D為該受災(zāi)類型的立竹株數(shù)占樣地毛竹總株數(shù)的比例；小寫字母是同一徑階不同受災(zāi)程度之間比較；大寫字母是同一受災(zāi)程度不同徑階之間比較；字母不同表示P<0.05水平上的差異顯著性。

2.1.2 不同年齡立竹株數(shù)變化

由于研究區(qū)毛竹經(jīng)營方式屬集約經(jīng)營，對已經(jīng)成熟的老竹采伐是必不可少的，因此，在正常情況下毛竹樣地內(nèi)新生竹數(shù)量應(yīng)逐年增加。但2013年和2015年對各樣地內(nèi)不同年齡立竹數(shù)量(4度竹因數(shù)量極少未參與分析)調(diào)查發(fā)現(xiàn)(圖2)，2015年絕大多數(shù)樣地內(nèi)1度竹株數(shù)均低于2013年，且2015年新生竹株數(shù)平均減少36%；在19號樣地中，新竹株數(shù)減少達(dá)59%；在所調(diào)查的20個樣地中，僅有3號樣地2015年新竹株數(shù)比2013年多2株。對2度竹和3度竹而言，2個年份之間差別很小。就樣地內(nèi)總株數(shù)而言，2013年明顯高于2015年。由此可見，高溫干旱發(fā)生后竹林內(nèi)新生竹數(shù)量有很大程度地下降，并由此導(dǎo)致竹林立竹度降低。

圖2 2013年與2015年樣地內(nèi)毛竹株數(shù)對比

2.2 受災(zāi)毛竹地上生物量分配

不同年齡立竹地上各構(gòu)件生物量的統(tǒng)計分析結(jié)果見表2。可以看出，不同年齡毛竹地上各構(gòu)件生物量之間差異不大，生物量所占比例由大到小的順序為竹稈>竹枝>竹葉，竹稈生物量占到地上總生物量的80%以上。結(jié)合災(zāi)后對毛竹受災(zāi)類型的劃分可知，輕微受損和嚴(yán)重受損的毛竹地上生物量損失不會太大。

表2 毛竹地上生物量分配

2.3 受災(zāi)指數(shù)及其與各影響因子之間的關(guān)系

2.3.1 各受災(zāi)指數(shù)之間的相關(guān)性

通過計算不同年齡立竹及樣地總受災(zāi)指數(shù)，方差分析顯示，2度竹與1度竹、3度竹和樣地總受災(zāi)指數(shù)之間均存在顯著差異，其他受災(zāi)指數(shù)之間差異均不顯著。對各年齡受災(zāi)指數(shù)和樣地總受災(zāi)指數(shù)之間進(jìn)行相關(guān)分析表明(表3)，1、2、3度竹的受災(zāi)指數(shù)與樣地總受災(zāi)指數(shù)之間均存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，皮爾森相關(guān)系數(shù)分別為0.896、0.678和0.580，說明1度竹受災(zāi)指數(shù)與樣地總受災(zāi)指數(shù)聯(lián)系更加緊密。

表3 各受災(zāi)指數(shù)之間的相關(guān)性分析

2.3.2 樣地受災(zāi)指數(shù)與其他影響因子的相關(guān)性

選擇土壤含水率、立竹密度、土壤厚度和樣地坡度等與樣地受災(zāi)狀況有關(guān)的因子，分析這些因子之間的相關(guān)性。結(jié)果顯示(表4)，土壤含水率與立竹密度、土壤厚度之間存在強的正相關(guān)性，與受災(zāi)指數(shù)之間幾乎不存在相關(guān)性，與坡度之間存在弱負(fù)相關(guān)性。土壤厚度與受災(zāi)指數(shù)之間不存在相關(guān)性，與坡度之間存在弱的負(fù)相關(guān)性。受災(zāi)指數(shù)與坡度之間存在弱的正相關(guān)性。

表4 受災(zāi)指數(shù)及各影響因子間的相關(guān)性分析

毛竹受災(zāi)指數(shù)是依據(jù)不同受災(zāi)類型計算而得，相關(guān)性分析表明受災(zāi)指數(shù)與土壤含水率之間不存在相關(guān)性，這說明災(zāi)害發(fā)生當(dāng)年毛竹植株形態(tài)的改變主要是由于短時間內(nèi)的持續(xù)高溫造成的，而土壤含水率對毛竹植株受災(zāi)影響并不明顯。立竹度與土壤含水率和土壤厚度間均存強的正相關(guān)性，與坡度間不存在相關(guān)性，這說明立竹密度主要是受土壤厚度和土壤含水率的影響，坡度的緩急影響極弱。坡度與土壤含水率、土壤厚度和受災(zāi)指數(shù)之間均存在弱的相關(guān)性，這在一定程度上說明坡度越大，土壤厚度越小，土壤含水率也越低，而受災(zāi)指數(shù)將會增大。結(jié)合范葉青[23-24]等的研究，可分析得出毛竹林地坡度越大就越容易受災(zāi)。

2.4 自恢復(fù)能力分析

2.4.1 恢復(fù)能力指數(shù)與受災(zāi)指數(shù)之間的相關(guān)性

對樣地林分的恢復(fù)能力指數(shù)和受災(zāi)指數(shù)進(jìn)行線性回歸顯示(圖3)，恢復(fù)能力指數(shù)和受災(zāi)指數(shù)之間

存在弱的負(fù)相關(guān)性，其線性回歸模型為：y=-0.103 7x+ 0.373 4，R2=0.027 9。表明毛竹受災(zāi)狀況對其自恢復(fù)能力的影響較弱。

圖3 受災(zāi)指數(shù)與恢復(fù)能力指數(shù)的相關(guān)關(guān)系

2.4.2 恢復(fù)能力指數(shù)與其他影響因子的相關(guān)性

林分恢復(fù)能力指數(shù)與其他影響因子的相關(guān)分析(表5)表明，恢復(fù)能力指數(shù)與立竹密度間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，與土壤含水率間幾乎不存在相關(guān)性，與土壤厚度間不存在相關(guān)性，與坡度間存在弱的正相關(guān)性。

表5 恢復(fù)能力指數(shù)及各影響因子間的相關(guān)性分析

2.4.3 毛竹林分自恢復(fù)能力

上述分析表明，林分恢復(fù)能力指數(shù)與立竹密度間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，而立竹密度又主要受新生竹數(shù)量的影響，因此新生竹數(shù)量是反映林分自恢復(fù)能力的一個重要指標(biāo)。對2013年各年齡立竹株數(shù)與2015年新生竹株數(shù)之間進(jìn)行相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)，2015年新生竹株數(shù)與2013年新生竹株數(shù)之間存在高度正相關(guān)性(R=0.796)(圖4)，與2013年2度竹株數(shù)之間存在低度正相關(guān)性(R=0.230)，與2013年3度竹株數(shù)之間存在低度負(fù)相關(guān)性(R=-0.348)。由此可見，2015年新竹株數(shù)受2013年新竹株數(shù)影響很大。

圖4 2015年新竹株數(shù)與2013年新竹株數(shù)間的相關(guān)性

3 結(jié)論與建議

1) 毛竹林遭受高溫干旱災(zāi)害后，植株的受災(zāi)狀況與其胸徑大小密切相關(guān)，植株胸徑越大抵御災(zāi)害的能力越強。

2) 毛竹林受災(zāi)后立竹度出現(xiàn)不同程度的減少，其主要原因為新生竹數(shù)量減少所致；而且林分的受災(zāi)狀況與1度竹的受災(zāi)狀況具有顯著的正相關(guān)關(guān)系。

3) 受災(zāi)毛竹地上部分生物量的80%以上分布在竹稈中，因此輕微受損和嚴(yán)重受損的毛竹地上生物量的損失不會太大。

4) 毛竹林受災(zāi)程度與土壤含水率、土壤厚度、立竹度等林分因子沒有明顯的相關(guān)性，僅與坡度存在弱的正相關(guān)性，因此毛竹受災(zāi)主要是因為短期劇烈的高溫所致。

5) 毛竹林受災(zāi)后的恢復(fù)能力在很大程度上取決于受災(zāi)當(dāng)年新生竹的株數(shù)，與受災(zāi)當(dāng)年的2度竹和3度竹株數(shù)沒有明顯的相關(guān)性。

6) 鑒于以上結(jié)論，在毛竹經(jīng)營管理中應(yīng)注意不宜在坡度過陡的山地種植毛竹；應(yīng)加強毛竹林的水肥管理，培育大徑竹材；同時毛竹林應(yīng)保持較高的立竹密度和較多的新生竹數(shù)量，這樣有利于抵御旱災(zāi)并加快林分的災(zāi)后恢復(fù)。另外，如何較好、較快地消除災(zāi)害對碳儲量的后續(xù)影響需進(jìn)一步探討。

[1] 周國模, 吳家森，姜培坤, 等. 不同管理模式對毛竹林碳貯量的影響[J]. 北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報, 2006, 28(6): 51-55.

[2] 周國模, 姜培坤, 徐秋芳. 竹林生態(tài)系統(tǒng)中碳的固定與轉(zhuǎn)化[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2010.

[3] 趙雨虹. 毛竹擴張對常綠闊葉林主要生態(tài)功能影響[D]. 北京: 中國林業(yè)科學(xué)研究院, 2015.

[4] 王羱, 桑悅洋, 張立鳳. 2013年夏季浙江省高溫干旱環(huán)流異常分析[J]. 氣象科學(xué), 2015, 35(2): 140-149.

[5] 李龍有, 張培新. 干旱和高溫危害毛竹竹筍—幼竹生長初報[J]. 竹子研究匯刊, 1987, 6(4): 55-59.

[6] 毛美紅, 丁笑章, 傅柳方, 等. 干旱對毛竹林新竹成竹影響的調(diào)查分析[J]. 世界竹藤通訊, 2012, 10(1): 12-15.[7] 章程, 應(yīng)亞丁, 黃宏亮, 等. 浙江安吉縣毛竹林高溫干旱災(zāi)后林下植被調(diào)查分析[J]. 世界竹藤通訊, 2015, 13(6): 16-19.

[8] 柳麗娜, 董敦義, 李云, 等. 浙江安吉縣毛竹林高溫干旱災(zāi)害調(diào)研報告[J]. 世界竹藤通訊, 2014, 12(1): 24-28.

[9] 應(yīng)葉青, 郭璟, 魏建芬, 等. 水分脅迫下毛竹幼苗光合及葉綠素?zé)晒馓匦缘捻憫?yīng)[J]. 北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報, 2009, 31(6): 128-133.

[10] 應(yīng)葉青, 郭璟, 魏建芬, 等. 干旱脅迫對毛竹幼苗生理特性的影響[J]. 生態(tài)學(xué)雜志, 2011, 30(2): 262-266.

[11] 云建英, 楊甲定, 趙哈林. 干旱和高溫對植物光合作用的影響機制研究進(jìn)展[J]. 西北植物學(xué)報, 2006, 26(3): 641-648.

[12] 張利陽, 溫國勝, 張汝民, 等. 毛竹光合生理對氣候變化的短期響應(yīng)模擬[J]. 浙江農(nóng)林大學(xué)學(xué)報, 2011, 28(4): 555-561.

[13] 郭璟. 毛竹幼苗干旱脅迫生理響應(yīng)機制研究[D]. 杭州臨安: 浙江林學(xué)院, 2009.

[14] 許改平, 吳興波, 劉芳, 等. 高溫脅迫下毛竹葉片色素含量與反射光譜的相關(guān)性[J]. 林業(yè)科學(xué), 2014, 50(5): 41-48.

[15] 葉松濤, 杜旭華, 宋帥杰, 等. 水楊酸對干旱脅迫下毛竹實生苗生理生化特征的影響[J]. 林業(yè)科學(xué), 2015, 51(11): 25-31.

[16] 羅艾瀅. 漓江上游毛竹葉片生理生態(tài)學(xué)特征及其對不同土壤水分的響應(yīng)研究[D]. 南寧: 廣西師范大學(xué), 2017.

[17] 黃真娟. 毛竹光合特性及固碳釋氧和降溫增濕效應(yīng)的研究[D]. 杭州臨安: 浙江農(nóng)林大學(xué), 2014.

[18] 徐小軍. 遙感結(jié)合地面觀測的毛竹林碳水通量監(jiān)測研究[D]. 北京: 北京林業(yè)大學(xué), 2013.

[19] 李謙. 模擬干旱對毛竹林土壤呼吸和碳儲量的影響[D]. 北京: 中國林業(yè)科學(xué)研究院, 2014.

[20] 張利陽. 臨安岳山毛竹碳吸收動態(tài)及影響因素研究[D]. 杭州臨安: 浙江農(nóng)林大學(xué), 2011.

[21] 李迎春, 楊清平, 郭子武, 等. 毛竹林持續(xù)高溫干旱災(zāi)害特征及影響因素分析[J]. 林業(yè)科學(xué)研究, 2015, 28(5): 646-653.

[22] 周國模. 毛竹林生態(tài)系統(tǒng)中碳儲量、固定及其分配與分布的研究[D]. 杭州:浙江大學(xué), 2006.

[23] 范葉青, 周國模, 施擁軍, 等. 地形條件對毛竹林分結(jié)構(gòu)和植被碳儲量的影響[J]. 林業(yè)科學(xué), 2013, 49(11): 177-182.

[24] 范葉青, 周國模, 施擁軍, 等. 坡向坡位對毛竹林生物量與碳儲量的影響[J]. 浙江農(nóng)林大學(xué)學(xué)報, 2012, 29(3): 321-327.

Research on Moso Bamboo’s Suffer from Disaster and Self-recovery Capacity in Heatwave and Drought

Pei Jingjing1,2Shi Yongjun1,2

(1 Key Laboratory of Carbon Cycling in Forest Ecosystems and Carbon Sequestration of Zhejiang,Lin’an 311300, Zhejiang, China;2 Zhejiang Agriculture & Forestry University, Lin’an 311300, Zhejiang, China)

In the summer of the year 2013, the southeast part of China was hit by severe drought where the moso forest suffered from a harsh hazard. The paper studied the moso bamboo’s suffer from drought disaster and their self-recovery capacity from the suffer using fixed sample and tracking survey. The results showed that after hit by high temperature disaster, the moso with large DBH showed better capacity against the disaster than the ones with smaller DBH; more than 80% of affected aboveground biomass was concentrated in culms while the affected bamboo branches and leaves had the least impact on the aboveground biomass; the self-recovery capacity of moso bamboo after the disaster depends to a large extent on the plants of new bamboo of the same year. Therefore, in the moso bamboo forest management, more efforts should be put to the water and fertilizer management and large diameter bamboo timber cultivation, and also, more attention should be placed on the higher stand density and more new bamboo growth so as to stand against the drought and increase the recovery of bamboo stand after the disaster.

heatwave and drought, moso bamboo, disaster index, self-recovery capacity

國家自然科學(xué)基金項目“毛竹林碳通量對極端干旱的響應(yīng)機制與模型模擬研究”(編號：31500520)；中國綠色碳匯基金會項目“典型森林生態(tài)系統(tǒng)增匯穩(wěn)碳技術(shù)研發(fā)與推廣”(編號：H20170049)。

裴晶晶，從事森林碳匯計量與監(jiān)測研究。E-mail: 1250203485@qq.com。

施擁軍，副教授，從事森林碳匯計量與監(jiān)測研究。E-mail: syjwwh@163.com。

10.13640/j.cnki.wbr.2017.03.007