XTBG OpenIR  > 版纳植物园会议文献
栎属青冈组植物气孔频度与大气CO2浓度关系及在重建古大气CO2浓度上的新尝试
胡瑾瑾; 星耀武; 周浙昆
2018
Conference Name中国植物学会八十五周年学术年会
Source Publication中国植物学会八十五周年学术年会论文摘要汇编(1993-2018)
Issuex
Pages378-379
Conference Date2018-10-10
Conference Place---
Abstract

全球变暖问题是当今人类社会关注的焦点之一。工业革命以来大气中不断升高的CO2浓度被认为是导致气候变暖的重要因素。地质历史时期大气CO2浓度与气候变化之间就存在相关性,可为现代的气候变化研究提供参考依据,因而重建古大气CO2浓度具有十分重要的意义。气孔频度方法是目前重建古大气CO2浓度的一种重要手段,即利用C3植物叶片的气孔频度(气孔密度SD和/或气孔指数SI)与大气CO2分压(p CO2)的相关关系建立校准曲线,再将相应的化石植物的气孔频度应用于校准曲线中估算古大气CO2浓度。然而,气孔频度与大气p CO2的关系具有高度的种间特异性:大部分植物的气孔频度与p CO2的关系呈负相关,有些植物无明显相关性,而少数植物呈正相关。因此,应用气孔频度方法进行古大气CO2浓度重建前必须先确定化石的一个最近现生亲缘种(nearest living relative,NLR)的气孔频度与大气p CO2的相关性,具有一定的相关关系才可用于重建古大气CO2浓度。目前尚未有研究将几种植物的气孔频度合并探讨其与p CO2的关系并应用于古大气CO2浓度的重建。本研究以中国亚热带常绿阔叶林的三种优势植物——青冈(Quercus glauca)、滇青冈(Q.schottkyana)和黄毛青冈(Q.delavayi)(隶属于壳斗科栎属青冈组)为研究对象,分别采集了青冈海拔跨度142–1555米的14个采样点、滇青冈海拔跨度1684-2520米的11个采样点、黄毛青冈海拔跨度1431–2630米的15个采样点的标本,尝试将这三种植物的气孔频度合并建立其与大气p CO2的相关性。结果显示三种植物合并的气孔频度与大气p CO2呈显著负相关,且合并建立的校准曲线相关性优于三者单独的相关性。青冈组化石是东亚新生界地层的常见类群,是重建古大气CO2浓度的理想材料。这三种青冈组植物亲缘关系紧密,三者的最近亲缘化石形态相似不易区分,三者合并建立校准曲线是一个新的尝试,为利用青冈组化石进行古大气CO2浓度重建提供了很大的便利。由于SI重建古大气CO2浓度比SD更可靠,利用文献中已发表的青冈组化石的SI对三种青冈组植物合并建立的校准曲线进行验证,将Jia等(2015)中的青冈亲缘化石Q.paraglauca(晚中新世)、贾慧等(2009)中的黄毛青冈亲缘化石Q.aff.delavayi(中新世)和胡茜等(2013)中的黄毛青冈亲缘化石Q.tenuipilosa(晚上新世)的SI应用于合并建立的校准曲线中,估算出古大气CO2浓度分别为365 ppm(晚中新世)、359 ppm(中新世)和218 ppm(晚上新世)。该结果与前人重建的古大气CO2浓度结果十分吻合,说明三种青冈组植物合并建立的校准曲线在古大气CO2浓度重建上具有很大的应用潜力。

Department版纳植物园会议文献
Keyword气孔密度 气孔指数 古CO2浓度重建 栎属青冈组
Language中文
Document Type会议论文
Identifierhttps://ir.xtbg.ac.cn/handle/353005/15039
Collection版纳植物园会议文献
Affiliation1.中国科学院西双版纳热带植物园
2.中国科学院昆明植物研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
胡瑾瑾,星耀武,周浙昆. 栎属青冈组植物气孔频度与大气CO2浓度关系及在重建古大气CO2浓度上的新尝试[C],2018:378-379.
Files in This Item:
File Name/Size DocType Version Access License
栎属青冈组植物气孔频度与大气CO2浓度关(911KB)会议论文 开放获取CC BY-NC-SAApplication Full Text
Related Services
Recommend this item
Bookmark
Usage statistics
Export to Endnote
Google Scholar
Similar articles in Google Scholar
[胡瑾瑾]'s Articles
[星耀武]'s Articles
[周浙昆]'s Articles
Baidu academic
Similar articles in Baidu academic
[胡瑾瑾]'s Articles
[星耀武]'s Articles
[周浙昆]'s Articles
Bing Scholar
Similar articles in Bing Scholar
[胡瑾瑾]'s Articles
[星耀武]'s Articles
[周浙昆]'s Articles
Terms of Use
No data!
Social Bookmark/Share
All comments (0)
No comment.
 

Items in the repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.