全 文 ：林窗模型的几个基本问题的研究 : I. 模拟
样地面积的效应 3
延晓冬　(中国科学院大气物理研究所东亚研究中心 ,北京 100029)
【摘要】　以中国东北长白山阔叶红松林为例 ,应用林窗模型 N EWCOP 探索了不同模拟样地面积对林窗模型输
出结果的影响. 结果表明 ,模拟样地面积大小变化可影响模拟出的森林群落的树种组成和模拟样地的林窗出现
周期 ,通过应用这一特点确定了阔叶红松林的林窗面积为 400～800m2 .
关键词 　林窗模型 　森林演替 　样地面积
文章编号 　1001 - 9332 (2001) 01 - 0017 - 06 　中图分类号 　S711 ,S71815 　文献标识码 　A
Several basic issues of forest gap model I. Effect of simulated plot area. YAN Xiaodong ( S tart Tea R RC , Institute of
A t mospheric Physics , Chinese Academy of Sciences , Beijing 100029) . 2Chin. J . A ppl . Ecol . ,2001 ,12 (1) :17～22.
A case study on the effect of different plot area on forest gap model simulation was conducted with forest gap model
N EWCOP in broad2leaved Korean pine forests at Changbai Mt . of Northeastern China. The results showed that change
of plot area affected the tree species composition and the gap appearance periodicity of simulated forest stand ,which
was applied to determine 400～800m2 as the area of forest gap.
Key words 　Gap model , Forest succession , Plot area.
　　3 国家重点基础研究项目 ( G1999043400) 、中国科学院重大项目
( KZ95 T204202 , KZ9512A12301) 、国家自然科学基金重点项目 (39730110)
和中国科学院大气物理研究所创新基金资助项目.
　　2000 - 03 - 27 收稿 ,2000 - 07 - 19 接受.
1 　引 　　言
由 Botkin 等[1 ,2 ]首创的林窗模型 (forest gap mod2
el)是一类以单木模型为基础的森林生长演替模型. 这
类模型主要考虑小面积 (林窗)上林分中的每株树木的
树木生长、树种更替和树木死亡过程 :树木胸径的增长
表达树木的生长 ,与其潜在最大的增长成比例 ,比例系
数为环境因子所控制 (在最优环境下 ,比例系数为 1) .
其中 ,树木胸径的潜在最大生长与叶量成比例 ;树种更
替的最终结果由生物因子和环境因子控制 ,但是单个
树木的更新则是一个随机事件 ;树木死亡也被看成为
由两类独立的随机事件构成的随机事件 ,即树木更新
后时刻存在着的随机死亡和由环境压力造成的生长衰
竭引起的死亡. 林窗模型只用较少假设即可再现与实
际观察相一致的数学表达[1 ,7 ,8 ] ,所以适合于各类森林
中的大量林窗模型已经建立. 例如 JABOWA 模型适用
于美国东部硬阔林[2 ] , FORET 模型适用于美国阿巴
拉契亚南部森林[9 ]等. 事实上 ,在几乎所有森林类型
中证实了林窗模型的假设合理性[7 ] . 本文所应用的
N EWCOP 模型是适合于模拟中国东北森林长期动态
的一个模型[13～15 ,17 ] .
在林窗模型中林窗是一个重要概念 ,一般定义为
一个大树倒下后 ,影响所能波及的最大面积[5 ,7 ,15 ,16 ] .
然而即使在群落学研究中 ,对于林窗面积的确定却无
有效的办法. 另一方面 ,在林窗模型实际模拟中 ,采用
的模拟样地面积应与一个林窗同样大小 ,如果样地面
积太小 ,很小的树木倒下 ,就会导致林地光环境产生很
大的变化 ,而样地面积太大 ,会使非常巨大的树木倒下
也不能使林地光条件得到改善 ,表明样地大小极大地
影响到模拟的结果[10 ] .事实上 ,每个林窗模型研究都未
加证明地采用了各自的模拟样地大小. 例如 ,FORET 模
型采用 1/ 12hm2[9 ] ,FIRSUM 采用 400m2 [4 ] ,而未说明模
拟样地面积大小的确定方法和不同大小的样地会对模
拟造成什么影响. 本文将以东北长白山阔叶红松林为
例 ,应用森林林窗模型 NEWCOP ,研究模拟样地大小对
林窗模型的模拟结果的效应 ,作为模型的应用 ,给出一
种用数值模拟法确定林窗大小的方法. 与以往研究不
同 ,本研究用数值模拟实验来研究林窗的面积大小 ,而
用与已有实测结果的比较来说明本文数值模拟实验方
法的有效性.
2 　研究方法
211 　N EWCOP 模型
东北森林林窗模型 N EWCOP 是一个模拟东北区域森林生
长演替的林窗模型. 自建成后已先后在大兴安岭、小兴安岭和
长白山地区得到验证和应用[13～15 ] . 构成 N EWCOP 模型的 7
个子模型是 :生长模型、死亡模型、更新模型、土壤模型、生物气
应 用 生 态 学 报 　2001 年 2 月 　第 12 卷 　第 1 期 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
CHIN ESE JOURNAL OF APPL IED ECOLO GY ,Feb. 2001 ,12 (1)∶17～22
候模型、林冠模型和干扰模型. 这些子模型间的关系如图 1.
图 1 　模型 NEWCOP 的结构 (箭头表示影响关系)
Fig. 1 Structure of the model NEWCOP(arrows indicate influence) .
生物气候子模型模拟生物气候变量. 这些变量对森林树木
的生长、更新和土壤过程有影响. 这个子模型先用历史气象资
料来计算生成一年的气候数据 ,同时还要考虑干扰 (把气候变
化看成是一种干扰) 的影响 ,然后用它们计算影响生态系统的
生物气候变量. 土壤子模型模拟生物气候变量 (有时包括干扰 ,
如采伐、火灾等)对凋落物和腐殖质分解过程的影响目的是计
算影响树木生长和更新的土壤 N 量. 林冠子模型模拟影响树木
生长和更新的林冠叶分布 ,可计算出各高度以上的累积叶面积
指数. 生长子模型模拟每株树的年胸径增长对当年生物气候变
量、土壤养分、林冠叶分布和树木胸径的依赖关系 ,其目的是计
算出每株树的年胸径增长. 更新子模型模拟生物气候变量、土
壤养分、林冠叶分布和干扰 (如引入种子) 对幼树更新的影响 ,
其目的是计算出每年新进入林地的幼树种类、数量和胸径大
小.死亡子模型模拟每年林分内活生物量变成死生物量的过
程 ,其目的是计算出每年进入林地的凋落物量. 干扰子模型模
拟每年干扰 ,包括气候变化、采伐、火灾、抚育等.
采用 N EWCOP 模型可模拟从树木个体、林分斑块到森林
景观的森林生态系统的结构组成的数量特征. 本文采用下列方
法 :同时模拟多个林分斑块 ,每个斑块是一个林窗大小的面积 ,
多个林分斑块 (50～200 个)的平均数量特征就是森林景观的数
量特征 ;模拟每个林分中每一株树木更新、生长和死亡 ,这样 ,
林分斑块内所有树木生长状况的综合 ,就是林分斑块的数量特
征[1 ,6～8 ] .
　　文中 N EWCOP 模拟的树种如表 1. 表 2 是模拟所需环境
参数、环境初值. 研究样地的气候驱动变量包括其所在地的多
年平均月均温、月降水及其标准差 [14 ] . 假定无风灾和火灾 ,以
排除随机干扰. 本研究假定非气候环境参数相对稳定 ,即如果
气候保持目前状况不变 ,各地森林向地带性顶极森林演替的速
度将由目前初值决定. 为方便研究 ,假定森林生长和演替开始
于海拔 740m 的皆伐迹地 ,共模拟 134 个独立样地来表达森林
群落的整体特征 . 已经证明N EWCOP模型可以模拟长白山森
表 1 　NEWCOP模型所模拟的树种
Table 1 Simulated species
序号
No.
树　种
Species
最长寿命
Longevity (yr. )
1 沙松冷杉 ABHO A bies holophylla 400
2 臭冷杉 ABNE A bies nephrolepis 200
3 色木槭 ACMO Acer mono 200
4 花楷槭 ACU K Acer ukurunduense 80
5 白桦 BEPL Bet ula platyphylla 150
6 枫桦 BECO Bet ula costata 200
7 黑桦 BEDA Bet ula dahurica 80
8 岳桦 BEER Bet ula ermanii 200
9 水曲柳 FRSP Fraxinus mandshurica 300
10 胡桃楸 J UMA J uglanse mandshurica 250
11 长白落叶松 LAOL L ari x olgensis 300
12 黄檗 PHAM Phellodendron am urense 250
13 云杉 PICS Picea koraiensis 300
14 红松 PIKO Pinus koraiensis 450
15 长白松 PISY Pinus sylvest rif ormis 250
16 香杨 POUS Populus Koreana 200
17 山杨 PODA Populus davidiana 150
18 蒙古栎 QUMO Quercus mongolica 350
19 紫椴 TILS Tilia am urensis 300
20 春榆 ULMS Ul m us propinqua 250
表 2 　NEWCOP在长白山应用时的环境参数、环境初值
Table 2 Environmental background parameters and initials in Northeastern China
地区
Region
田间持水量
Field capacity
FC (cm)
永久萎蔫点
Wilt point
PWP(cm)
土壤含水量
Soil water
W0 (cm)
腐殖质库
Humus
(t·hm - 2)
腐殖质 N 库
Soil N
(kg·hm - 2)
风灾周期
Wind cycle
WIND (yr. )
火灾周期
Fire cycle
FIRE (yr. )
长白山 Changbai Mt . 24 12 18. 0 30 750 无风灾 无火灾
林的分布、生长和演替[15 ,16 ] ,因此 ,本文应用此模型进行有关
森林长期动态的模拟实验可以成立.
212 　模拟方法
采用 N EWCOP 模型 ,以皆伐迹地为初始条件 ,分别进行
134 个样地面积为 50、100、200、300、400、500、600、700、800、
900、1000、1500、2000、2500、3000、3500、4000m2 的模拟 ,模拟时
间为 1200 年 ,依树种输出每个样地的株数、生物量和叶面积指
数 ,通过多样地平均 ,即可得到森林群落的特征. 本研究通过对
上述模拟过程的分析 ,来讨论样地面积对模拟结果的影响 ,进
而确定阔叶红松林的林窗面积. 在林窗模型模拟中 ,样地数量
对模拟结果有很大影响 ,但是本文采用的 134 个样地 ,可达到
稳定输出的要求. 这将在另文中讨论.
213 　林窗模型模拟结果的特征指数
设模拟样地面积为 A 时 ,第 y 年、第 p 个样地、第 s 个树
种的生物量为 B ( y , p , s) ,株数为 N ( y , p , s) ,叶面积指数为 L
( y , p , s) ,本文采用每 10 年记录一组模拟输出的办法来节省计
算时间和磁盘空间 ,这样可定义依株数显著树种数 NS ( A ) 为
NS ( A) = 141 6y =0 ,40 6s =1 ,17 kro( NV (800 + 10 ×y , s) -
0101 6
s =1 ,17
NV (800 + 10 ×y , s) ) (1)
其群落学意义为各样地株数组成 > 1 %总株数的平均树种
数.但当依生物量 (或材积) 计算树种组成时 ,结果并不完全一
致 ,故定义依生物量显著树种数 NB ( A ) 为
NS ( A) = 141 6y =0 ,40 6s =1 ,17 kro( NV (800 + 10 ×y , s) -
0101 6
s =1 ,17
BV (800 + 10 ×y , s) ) (2)
其群落学意义为各样地生物量组成 > 1 %总生物量的平均
81 应 　用 　生 　态 　学 　报 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　12 卷
树种数. 从 800 年开始计算可以反映顶极群落的群落特征. 显
著树种数越大 ,说明群落越复杂. 由于模拟结果中的显著树种
数与模拟样地面积有关 ,与实测森林的显著树种数的接近程度
可作为选择模拟样地面积的一个判据.
上式 (1) 、(2)中 , N V 和 B V 的意义如下 :
N V ( y , s) = 1134 6p = 1 ,134 N ( y , p , s)
　　B V ( y , s) = 1134 6p = 1 ,134 B ( y , p , s) (3)
定义依生物量计算的林窗回归年数 Y RB ( A )为
YBR( A) = 1200 ×134/ ( 6
y =1,120
6
p =1,134
kro( 6
s =1,17
B ( y ×10 , p ,s) - 65))
(4)
其生态学意义为各样地出现生物量 < 65t·hm - 2阶段的平均
间隔年数.单用样地生物量多寡判断一个样地是否为林窗较片
面 ,所以作为补充 ,用叶面积为基础来判断一个样地是否为林
窗 ,故本文定义依叶面积指数计算的林窗回归年数 YRL ( A)为
YRL ( A) = 1200 ×134 ×2/ ( 6
y =1 ,120
6
p =1 ,134
kro( 6
s =1 ,17
L ( y ×10 , p ,
s) - 315) ) (5)
其生态学意义为各样地出现叶面积指数 < 3. 5 阶段的平均
间隔年数. 显然 ,林窗回归年数越大 ,说明林窗出现次数越少.
由于模拟结果中的林窗回归年数与模拟样地面积有关 ,与实测
森林的林窗回归年数的接近程度可作为选择模拟样地面积的
一个判据. 以上各式中函数 kro( x) 定义为
kro( x) =
1 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯x > 0
1 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯x ≤0
(6)
3 　结果与讨论
311 　样地特征指数与样地面积的关系
组成森林群落的各个森林斑块内树木的多少、生
物量的高低、林冠的疏密循环是森林群落演替和最终
稳定于顶极的主要机制[1 ,3 ,7 ] . 因此 ,林窗斑块上森林
林分应反映出合理的循环特征 ,其中最重要的是林窗
出现的循环性质. 在以往的研究中 ,林窗出现并无严密
的数量上的界定 ,然而其意义是清楚的 ,即森林稀疏到
这样的程度 ,林地上光条件得到明显的改善 ,树木对土
壤养分和水分的竞争显著缓解. 基于上述表述 ,本文定
义当生物量少于 65t·hm - 2时 ,或叶面积指数 > 3. 5
时 ,森林林窗出现. 这样 ,样地上林窗反复出现的平均
特征可以用林窗回归年数来表达.
模拟计算表明 (图 2a) ,随着模拟样地的面积增
大 ,样地林窗回归年数增加. 以致于当样地面积超过
1000m2 时 ,在 1200 年模拟中平均每样地林窗出现不
到一次 ,而当样地面积 < 200m2 时平均不到 150 年每
样地林窗出现一次. 由于本研究未考虑干扰 ,上述现象
解释为样地面积太大时 ,要形成林窗所必需的同时死
亡的大树越多 ,而多株大树同时死亡在复层异龄森林
林分中非常稀有 ,所以树木更新不能顺利发生 ;样地面
积太小时 ,形成林窗的所需条件较宽 ,可能单株小树死
亡即可使样地具有林窗出现的性状 ,但样地上并不能
形成大树生长所需要的空间.
森林样地可作为林窗的一个必要条件是样地的林
窗回归年数符合自然森林群落的林窗回归年数. 用长
白山阔叶红松林主要组成树种的最长寿命参数[14 ] ,可
以得出主要树木的平均死亡年龄为 325 年. 这可看成
是单株树木从更新到死亡所需的年数 ,于是可以合理
地推断 ,阔叶红松林的林窗回归年数为 325 年左右 ,由
图 2a 可知 ,对应的样地面积为 400～600m2 . 如果取优
势树种红松的最长寿命 450 年为林窗回归年数 ,样地
面积可为 800m2 . 值得注意的是 ,依生物量和依叶面积
指数计算的林窗回归年数略有差别 ,正反映了森林林
窗形成问题的复杂性 ,即林地光条件的改善与林地上
树木间对营养和水分竞争的缓解可能存在不同步性 ,
为了解决此问题 ,可取二者的小者为合理的林窗回归
年数.
用稳定群落的物种组成特征也可推断合理的林窗
面积[5 ] . 我们定义稳定群落中显著树种数为生物量或
株数占总量的 1 %以上的树种数. 由图 2b 可知 ,随着
模拟样地的面积增大 ,群落中显著树种数减少. 样地面
积增大时 ,林窗出现频率减少 ,使群落内部环境变化减
少 ,自然微生境的类型减少 ,生长在群落内的树种数量
减少. 实际上 ,这个现象已给出了一个确定林窗面积的
线索. 因为典型阔叶红松林的主要组成树种有 7～8 种
(红松、紫椴、水曲柳、蒙古栎、春榆、色木槭 + 其它如桦
和杨等) ,故从图 2 可看出 ,取 300～900m2 作为林窗
面积是合适的 ,其平均值 600m2 是可靠的林窗面积.
综上所述 ,可以确定林窗面积为 400～800m2 . 目
前用林窗循环出现作为指标的林窗面积确定法 ,尚未
见在实际研究中应用. 大多数研究借用了群落学中的
种2面积曲线法[5 ] ,得到的结果在 400～800m2 范围之
内 ;对林冠干扰史的研究也得出林窗面积为 500～
900m2 [17 ] . 必须注意 ,任何大小的树木倒下都可以形成
林隙 ,但并不意味着必然形成林窗 ,如倒下的树木较
小 ,所形成的空间有可能太小 ,故并不形成有效更新.
312 　森林林分组成与模拟样地面积的关系
模拟样地面积与模拟出的森林树种组成的关系是
未见研究的问题 . 一方面讨论这个问题可以验证林窗
模型的合理性 ,另一方面可以通过考虑林窗产生的难
911 期 　　　　　　　　　　　　延晓冬 :林窗模型的几个基本问题的研究 : I. 模拟样地面积的效应 　　　　　　　　　
图 2 　样地面积与林窗模型模拟的特征指数的关系
Fig. 2 Relationship between plot area and characteristic indices.
Ⅰ1 生物量组成 Biomass > 1 % , Ⅱ1 株数组成 Stems > 1 %.
易和稳定群落中树种组成的关系 ,探索合理经营森林
的宏观策略. 图 3 是模拟的森林在不同模拟样地面积
情况下 ,600～1200 年间平均树种组成图 ,反映了顶极
森林中所有组成比例 > 1 %的树种.
由图 3 可见 ,随着模拟样地面积增加 ,先锋树种的
组成比例降低 ,顶极树种的组成比例增加. 只有当样地
面积在林窗面积范围之内 (400～800m2) 时 ,森林群落
的树种组成与实际 (依生物量 ,红松∶椴∶水曲柳∶其它
= 3∶3∶3∶1 ,但非顶极森林状态) 相一致[12 ] . 一方面 ,模
拟样地面积小 ,可导致林窗回归时间缩短 ,使得林地地
上的光和营养条件的变化过于频繁 ,所以先锋树种 (如
桦树)出现的频率要提高 ,但这并不符合实际状况 ,因
为这时林窗过小 ,不可能有大树得到更新 ;另一方面 ,
模拟样地面积太大 ,可导致林地光和营养条件变化周
期太长 ,林窗回归时间推迟许多 ,以致先锋树种 (如桦
数)所占组成比例大幅降低. 因此可推测 ,有意义的林
窗应该具有较大面积 ,可对森林树木的生死过程进行
有效调节. 这样 ,小面积林隙尽管出现频率较高 ,但在
森林生长演替过程中的作用不大 ,因为不会有大树在
小面积林隙上得到更新. 另一方面 ,太大面积林窗虽然
存在 ,但观测表明大面积的林窗往往是由于自然干扰
产生的 (如风灾、火灾等) ,不在本文研究范围之内.
　　与实际观测到的森林一样 ,依株数和生物量的树
种组成比例不同 . 从图3可见 ,样地面积在合理的范围
图 3 　森林林分种类组成与林窗面积的关系
Fig. 3 Relationship between stands species composition and plot area.
之内 (400～800m2) 时 ,即为林窗面积大小时 ,依生物
量的组成比例 ,红松 > 椴树 > 榆树 > 水曲柳 > 色木槭 ,
而依株数的组成比例则为色木槭 > 椴树 > 榆树 > 红松
> 水曲柳 ,正反映了红松、水曲柳是相对较大的乔木特
征 ,从而间接验证了在合理样地面积上 N EWCOP 模
型模拟长白山阔叶红松林的较细微特征的能力.
313 　林窗斑块上森林动态与森林群落动态的关系
对单个模拟样地上森林动态的研究可有许多应
用. West 等[11 ]曾就单个模拟样地的 11 年动态与实测
进行比较研究 ,证实林窗模型模拟森林动态的有效性 ,
这里通过对单个林窗大小面积的样地上森林动态与森
林群落动态的比较 ,说明本研究确定的林窗面积是合
适的. 以 600m2 作为模拟样地 ,分别考察每个样地上
的森林动态和 134 个样地的平均动态. 图 4a、b、c 是其
中任选的 3 个 (第 128 ,130 ,132) 模拟样地上的森林动
态 (折算成 hm - 2) ,可看成是林窗斑块上的森林动态 ;
图 4d 是所有 134 个样地的平均动态 ,可解释为森林群
落的动态.
　　单个样地上森林动态模拟证实了林窗大小样地上
森林结构的多变和变幅巨大的特征. 就林窗回归次数
来说 ,第 128 个样地有 1 次 ,第 130 个样地为 3 次 ,第
132 个样地达 6 次 ,说明每个林窗上森林变化的随机
性. 就主要组成树种来说 ,第 128 个样地先后有白桦、
其它树种、红松、椴树、蒙古栎主导样地 ,第 130 个样地
的主要组成树种有白桦、榆、水曲柳和红松 ,第132个
02 应 　用 　生 　态 　学 　报 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　12 卷
图 4 　样地面积为 600m2 的林窗模型模拟中单个样地森林动态与森林群落动态的关系
Fig. 4 Relationship between forest community dynamics and single plot forest dynamics in gap model simulation with a 600m2 plot area.
a、b、c 分别为第 128 ,130 ,132 个模拟样地上的森林动态 ,d 为森林群落动态 a ,b and c are the dynamics of single plot forest for 128th ,130th ,132th plot ,d
is the dynamics of forest community.
样地的主要树种则先后为白桦、蒙古栎、椴树、榆和红
松 ,变化极大 ,而且大多数情况下主要树种是单优的 ,
这与已知的各树种在林分中呈聚集分布的观测事实相
一致 ,同时也说明群落调查时多样地的必要性 ;就林地
生物量来说 ,第 128 个样地地上生物量多数时 > 200t·
hm - 2 ,最大值为 370t·hm - 2 ,第 130 个样地多数时为
< 200t·hm - 2 ,最大值为 440t·hm - 2 ,第 132 个样地多
数时 < 200t·hm - 2 ,最大值为 410t·hm - 2 ,当然它们各
< 75t·hm - 2时 ,反映了林窗上生物量可以达到很高的
程度 ,而目前森林远未达到森林蓄积的最大限度.
尽管各个林窗上森林动态各不相同 ,具有随机性 ,
但所有林窗平均的动态却反映出森林群落演替的先后
次序 ,最后形成顶极森林. 如图 4d ,森林群落从裸地开
始先后经历以白桦代表的先锋树种群落 ,以椴、蒙古
栎、水曲柳等阔叶树为主的阔叶林过渡群落 ,达到以红
松为主、阔叶树伴生的阔叶红松林顶极群落. 这就解释
了下列现象 :单个小面积上森林变化无序 ,无稳定态 ,
但在由众多小面积组成的大面积上森林却有规律变
化 ,呈单一的稳定态 ,与在无干扰下的单一气候顶极理
论相统一. 这正是林窗模型能成立的主要原理.
4 　结 　　论
411 　各个林窗上森林动态各不相同 ,具有随机性 ,但
所有林窗平均动态却反映出森林群落演替的有序性是
林窗模型成立的主要原理.
412 　在森林林窗模型模拟中 ,样地面积不同可导致模
拟出的森林群落的树种组成和结构不同 ,当样地面积
为林窗大小时 ,模拟结果最合理.
413 　由于不同模拟样地面积上森林林窗的回归年数
不同 ,所以应用林窗模型进行不同样地面积下的模拟 ,
来确定森林林窗面积的大小. 本文用与模拟样地面积
有关的模拟结果中的显著树种数和林窗回归年数与实
际群落调查所得对应数量的接近程度作为林窗面积大
小的判据是合适的. 这也说明计算机模拟在某些场合
可以作为野外调查的重要补充.
414 　应用林窗模型 N EWCOP 模拟表明 ,中国东北长
白山阔叶红松林的林窗面积应为 400～800m2 .
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Acta Ecol S in (生态学报) ,14 (sup . B) :12～21 (in Chinese)
15 　Yan X2D(延晓冬) , Zhao Sh2D (赵士洞) , Fu C2B (符淙斌) ,Shugart
HH. 1999. How should the Xiaoxingan Mt . forests change with poten2
tial climate change :a simulation study. J Nat Resour (自然资源学报) ,
14 (4) :372～376 (in Chinese)
16 　Yu Zhenliang & Hao Zhanqing. 1998. Canopy gap characteristics and
its influence on the regeneration of broad2leaved Korean pine forests in
Changbai Mt . J For Res ,9 (3) :160～165
17 　Zhao Shidong , Yan Xiaodong , Yang Sihe et al . 1998. Simulating re2
sponses of Northeastern China forests to potential climate change. J
For Res ,9 (3) :166～172
作者简介 　延晓冬 ,男 ,1962 年生 ,博士 ,副研究员 ,主要从事系
统生态学、理论生态学和土壤2植被2大气相互作用模式的研究 ,
发表论文 20 余篇. E2mail :yxd @ast590. tea. ac. cn
致　读　者　·　作　者
　　《应用生态学报》系中国科学院沈阳应用生态研究所和中国生态学会主办的国内外公开发行的学术性期刊 ,
科学出版社出版. 国际标准刊号为 ISSN100129332. 专门刊载有关应用生态学 (主要包括森林生态学、农业生态
学、草地牧业生态学、渔业生态学、自然资源生态学、景观生态学、全球生态学、城市生态学、污染生态学、化学生态
学、生态工程学等)的具有创新性的综合性论文、研究报告和研究简报等.
　　本刊创刊于 1990 年 ,现为双月刊 ,采用国际标准开本 (210mm ×285mm) ,160 面 ,每期约 36 万字. 本刊系中
国自然科学核心期刊 ,曾荣获全国优秀科技期刊和中国科学院优秀期刊称号. 本刊整体质量和水平已达到相当高
度 ,在国内外应用生态学界的影响日益扩大.《中国科学引文索引》、《中国生物学文摘》、美国《生物学文摘》(BA) 、
美国《化学文摘》(CA) 、英国《生态学文摘》( EA) 、日本《科学技术文献速报》(CBST) 和俄罗斯《文摘杂志》(РЖ) 等
数十种权威检索刊物均收录本刊的论文摘要 (中英文) .
　　据悉 ,您们正在从事有关生态与环境科学研究项目 (如国家基础科学人才培养基金项目、国家杰出青年科学
基金项目、国家自然科学基金重大和重点项目、国家攀登计划项目、国家“863”和“973”计划项目、国家重点科技攻
关项目、“百人计划”项目、“长江学者计划”项目和国际合作研究项目等) ,并有望取得重大研究成果和产生一系列
创新论文 ,本刊编辑同仁热切希望您及您的同行们充分利用这一科学园地 ,竭诚为您们提供优质跟踪服务 ,本刊
将在 6～9 月内发表您们的创新成果论文 (或以特刊、专刊及增刊等形式发表 ,或以专刊形式发表优秀英文创新论
文) . 我们相信这一承诺一定能得到您们的积极响应 ,愿我们迎着新世纪的曙光 ,为应用生态学的发展协同奋进 !
　　我们的目的 :
　　　读者 ———广泛订阅这一优秀期刊
　　　作者 ———充分利用这一科学园地
　　　编者 ———精心编制这一信息精品
《应用生态学报》编辑部
22 应 　用 　生 　态 　学 　报 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　12 卷