|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
不同生境下甘松群落结构、生长特征及潜在资源量估算
生物多样性
2025, 33 (11):
25382-.
DOI: 10.17520/biods.2025382
甘松(Nardostachys jatamansi)是青藏高原-喜马拉雅地区特有的珍贵药用植物。近年来, 甘松的需求量和国际贸易量持续增长, 因其资源完全依赖野外采集, 过度采挖、生境破坏和非法贸易等因素使其面临自然种群资源枯竭的风险。然而, 国内甘松资源的储量尚缺乏系统评估, 致使区域内甘松非致危性判定(Non-Detriment Finding, NDF)的核心数据不足, 从而影响国际贸易的出口管理。为此, 本研究选取四川省阿坝州红原县这一甘松主要产区, 在野外调查的基础上, 分析了中生型与湿润型两种生境中甘松的群落结构、生长特征及生物量, 并结合物种分布模型与资源量估算模型, 评估了甘松在该区域的潜在适生区与资源储量。结果显示: 两类生境共记录植物108种, 隶属于77属29科, 群落组成与多样性受土壤总磷含量影响而差异显著, 其中中生型生境物种多样性更高, 甘松根长更长, 且甘松新酮含量更高。物种分布模型模拟结果表明, 其潜在适生区热点集中于麦洼乡, 资源量模型估算显示红原县拥有16,028.26 t的甘松潜在资源量, 呈现北高南低的资源分布格局, 年采挖量约占总潜在资源量的3.12%。本研究通过系统调查与模型模拟, 揭示了甘松主产区的资源现状、空间分布特征与可持续管理的挑战, 同时为高原地区药用植物的就地保护与可持续采集的精准管理提供数据依据, 为《濒危野生动植物种国际贸易公约》(CITES)的贸易非致危性判定, 及相关国家的甘松国际贸易与管理提供了方法学参考。
表2
甘松自然群落调查中出现频率前20位的物种
正文中引用本图/表的段落
式(4)中, Mass(linePi)为1 m × 100 m样带上第i个样方甘松的干生物量(g/m2), Mass(plot)为对应群落代表性样方中甘松的干生物量(g/m2), NI为株数, H为平均高度, C为盖度, CI为株数的校正指数(定义为代表性样方中甘松室内准确株数与野外调查株数的比值)。由于甘松属丛生型草本植物, 多个地上叶簇或抽生茎往往来源于同一地下根茎系统, 仅依据野外可见的地上部分数量容易高估个体数, 因此需要通过CI对株数进行校正, 以提高密度和生物量估计的准确性。
式(5)中, mass为1 m × 100 m样带上甘松单位面积干生物量(g/m2), x1, x2, …xn为筛选出来的环境变量, β1, β2, …βn为对应的拟合回归系数, β0为拟合的截距。为计算红原县甘松自然资源量, 运用ArcGIS中的栅格计算器结合回归方程公式对各栅格内甘松生物量进行估算。同时, 基于前期潜在分布区模拟结果, 在潜在适生区(中适生区与高适生区)的甘松的分布概率(R)作为权重值纳入资源量计算中(式6), MASS代表空间栅格内甘松的自然资源量(t/km2)。最终选取海拔、年均温、等温性, 最冷月最低温、气温年较差、年降水量、坡向和土壤水分8个环境变量构建多元线性回归方程模型(附录4)。甘松潜在资源量的计算和绘图在ArcGIS 10.8.1中进行, 通过R 4.3.3中的leaps v3.2程序包构建全子集回归模型。
随本研究调查样方数量增加, 物种累积曲线变化趋势愈来愈缓, 曲线斜率愈来愈小, 可收敛至0, 表明本研究的抽样样方能较为全面地反映出当地甘松自然种群生境内群落的物种组成(李巧, 2011) (附录5)。红原县36个甘松自然群落样方中共记录到108种植物, 隶属29科77属, 出现频率前三位的物种为甘松、嵩草(Carex myosuroides)和早熟禾(Poa annua), 出现频率前20位的植物中有17种具有药用价值(表2)。其中, 菊科、毛茛科、龙胆科和蔷薇科包含物种数最多, 分别有15种、11种、9种和9种; 在植物属水平上, 包含物种数较多的分别为: 风毛菊属(Saussurea), 有6种; 龙胆属(Gentiana)、棘豆属(Oxytropis)和马先蒿属(Pedicularis), 均含有5种; 银莲花属(Anemone)有4种。
本文的其它图/表
|