研究了太行山低山石灰岩区苹果+小麦复合经营模式的合理经营年限。通过建立树木覆盖率与小麦相对减产率的数学模型、苹果树冠的生长模型,建立了农林复合系统合理经营年限的数学模型,可以计算出果麦复合系统不同配置模式的合理经营年限。经营年限以该地区乔化砧苹果树最常用的株行距3m×4m为例是4a,矮化砧苹果树2m×3m也是4a,2m×6m可达6a.

对西藏色季拉山急尖长苞冷杉林生态系统的养分循环进行了研究,结果表明:养分的总存留量为35.41kg·hm-2·a-1,总归还量为54.89kg·hm-2·a-1,年吸收总量为90.3kg·hm-2·a-1。冷杉林分具有养分低循环利用特征。大气降水主要补充N、Ca、Fe等元素,而凋落物主要补充P、K、Fe等元素,其中Fe元素是净增加的。冷杉林生态系统养分年输入量均大于年输出量,说明该森林生态系统处于良好的养分积累阶段。林地土壤(不包括凋落物层)的养分年输出量(除N、Fe、Mg元素外)稍大于年获得量,土壤年净亏损不大,但K的亏损较严重。冷杉林分的养分利用效率以及土壤养分利用指数均表明,林分对N的需求最大,对Fe的需求最少。

运用同位素示踪法并结合野外实测对农林复合系统的环境质量调控作用进行了研究,结果表明:农林复合系统中由于林木的存在,其固定CO2能力是单一的农业系统的1.6～2.1倍,农林复合系统大气中CO2浓度平均比单一的农业系统低55～95mLd·m-3。杨树与柳树以及小麦和玉米对N2O具有一定的吸收作用。农林复合系统内外,甲烷浓度值十分接近,作物和大气间的CH4气体未表现出明显的交换作用。在沙质土壤类型区,农林复合生态系统是减少降尘的直接原因,能够有效地减少尘埃输送量,同时能减少降尘量达20%～60%;防风效能、乱流交换强度、土壤湿度是决定降尘量大小的主要因子。

对北京九龙山油松、侧柏、黄栌3种纯林的枯落物层水文效应和土壤水分效应进行研究，结果表明：黄栌林分的枯落物总蓄积量最大，为13.15 t·hm-2，其次为油松和侧柏，分别为12.50、9.53 t·hm-2；黄栌的最大持水量和有效拦蓄量最大，分别为28.73、23.17 t·hm-2；侧柏的最小，分别为12.67、10.17 t·hm-2。未分解层和半分解层枯落物持水量分别在浸泡10 h后和8 h后达到饱和，二者的吸水速率均在浸泡2 h内最大，4 h后趋于平稳。不同层次枯落物持水量、吸水速率与浸泡时间均存在较好的函数关系；3个林地的土壤密度均值最大的为侧柏（1.30 g·cm-3），其次为油松和黄栌，分别为1.23、1.08 g·cm-3；黄栌的总孔隙度最大，为49.63%，其次为油松和侧柏，分别为49.49%、47.44%；侧柏林地的土壤有效持水量最大，为96.53 t·hm-2，其次为黄栌和油松，分别为88.23、69.00 t·hm-2。对入渗速率与入渗时间进行拟合分析，二者呈幂函数关系，其相关系数R2值均在0.90以上。

在科学性、系统性、相对独立性和可操作性原则的指导下，从立地条件、土壤状况、生产力、群落结构、抵抗力及恢复力6个方面选取16个指标，构建了九龙山森林功能评价指标体系并确定评价标准，最后运用改进的TOPSIS法对23块样地进行了综合评价。结果表明：23块样地中，功能较好的共6个，功能中等的共10个，功能较差的共7个，说明研究区的森林功能不高，急需通过采取有效的经营措施来提高森林功能等级，改善森林状况，以实现研究区森林可持续发展的目的。从实际效果来看，改进的TOPSIS法具有一定科学性和可操作性，对北京地区森林功能评价具有参考价值。

目的 探索北京近郊九龙山空气负离子浓度的分布特征，了解森林植被对改善空气质量的重要作用。 方法 采用定位观测方法，选用KEC-900空气离子检测仪，按日间时间、月份、海拔和坡向对北京九龙山11个侧柏林样地进行负离子浓度测定。 结果 （1）北京九龙山不同季节的空气负离子浓度日变化趋势不同，春、夏季日间浓度变化曲线为单峰型，春季峰值出现在12: 00，夏季峰值出现在14: 00，秋、冬季日间浓度变化曲线为双峰型，峰值均分别出现在8: 00和18: 00；（2）在月变化过程中，分别于5月和10月出现两个峰值（691个·cm⁻³和920个·cm⁻³）；（3）空气负离子浓度随海拔高度升高先升后降，海拔高于450 m后侧柏林内空气负离子浓度均大于林缘；⑷海拔140 m处的泗涧沟侧柏林4月份阳坡的空气负离子浓度略低于阴坡（P > 0.05），8月份阳坡的空气负离子浓度则显著高于阴坡（P < 0.05）。 结论 北京九龙山侧柏林空气负离子存在明显的时空分布特征，即空气负离子浓度随时间表现为“单峰型”或“双峰型”，随海拔表现为“单峰型”，且受坡向和时间共同影响。

目的 探究太行山干瘠山地植被恢复技术。 方法 采用人工模拟土层厚度15 cm条件下，以耐瘠薄植物沙地柏为研究对象，结合不同微生境改良技术，研究不同微生境改良措施下沙地柏生长、叶绿素含量、露点水势及生物量分配情况。 结果 株高增长量中，石块覆盖（ST）、塑料地膜覆盖（DM）、液态地膜覆盖（YM）、菌根处理（JG）、枯落物覆盖（KL）均显著高于对照（CK），且分别比CK高385.75%、403.03%、1 330.00%、1 490.00%、1 533.00%；冠幅增长量中，ST、DM、JG、KL处理均显著高于CK处理，且分别比CK处理高185.03%、160.36%、239.80%、161.67%；7月ST处理主根长度显著高于JG，10月DM、KL处理显著高于JG；不同微生境改良处理对沙地柏叶片叶绿素含量产生影响，且ST、YM、JG和DM、KL分别在2016年7月和2017年6月显著高于CK；相对于CK处理，除4月外，不同月份微生境改良会增加沙地柏叶片露点水势，且各处理间大部分不显著，仅7月份ST处理显著低于DM、JG、KL；不同处理对沙地柏地上、地下生物量积累产生的影响不同，且JG处理影响最显著；不同处理对沙地柏生物量分配的影响随时间变化，其中，10月ST处理下的地上/地下干质量比显著高于YM、KL，且CK显著高于KL，第二年6月KL显著高于CK、DM，其他月份各处理间无显著性差异。 结论 微生境改良技术可以在不同程度上显著提高太行山干瘠山地沙地柏株高、冠幅、叶片叶绿素含量、叶片露点水势、地上和地下生物量积累；通过对比不同微生境改良技术，发现菌根处理明显优于其他微生境改良技术；建议在太行山土壤厚度为15 cm的干瘠山地开展以沙地柏为植物材料的植被恢复时，应结合菌根处理微生境改良技术，可有效提高植被恢复的成效。

目的 为了揭示种间关系对中条山油松人工林天然更新及群落稳定性的影响，为油松人工林经营管理提供理论依据。 方法 基于中条山油松人工林群落样地调查数据，分析油松人工林下主要植物的种间关联性、生态位重叠及群落稳定性，并在此基础上探讨种间关联和生态位理论在油松人工林天然更新障碍及群落稳定性形成机制中的作用。 结果 中条山油松人工林下常见物种总体上显著正联结；χ²检验结果显示，无联结种对（372对）远高于有联结种对（34对），说明常见种间联结较松散；联结系数分析结果表明，正联结种对大于负联结种对，但显著正联结种对（AC≥0.20，145对）小于显著负联结种对（AC≤−0.20，168对），且与油松天然更新竞争最激烈的物种主要为土庄绣线菊、五角枫、粗齿铁线莲、青榨槭、金线草、披碱草。Pearson相关分析结果显示：正相关种对大于负相关种对，但显著相关种对远小于无显著相关种对。油松人工林下披针薹草的生态位最宽（23.47），红椋子最窄（3.87），而油松天然更新的生态位宽度为14.69，相对较高；常见种总体生态位重叠较低，但有11个种对生态位重叠指数大于0.98，说明部分种之间存在较大的生态相似性；油松天然更新与费菜、披针薹草、华山松、赤瓟等物种的生态位重叠较大，但联结系数分析结果显示，油松天然更新与以上物种正联结，说明油松天然更新与这几种植物资源利用相似或占据了相近的生态空间；油松人工林群落稳定性交点坐标为（61.28，38.72），显示群落稳定性较差。 结论 中条山油松人工林群落的成熟度相对较低，存在一些以竞争相同资源的物种，群落的总体资源利用率和稳定性较低。竞争可能是导致该区域油松天然更新障碍的主要原因之一，今后在以油松为目标树种的森林经营管理中，应注重清除林下与油松天然更新竞争较强的物种。

目的 探究北京市9种常见绿化树种吸收积累SO₂能力，择优筛选净化大气理想树种，为未来北京城区绿化结构调整提供科学依据。 方法 采用BaSO₄比浊法测定北京市9种常见绿化树种在不同污染条件下叶片硫含量，通过计算相对吸硫量并利用平均污染指数法评价其对SO₂的吸收净化能力，比较相互间差异性，筛选出吸收净化SO₂能力强的树种。 结果 表明：①不同污染条件下，同种绿化树种叶片硫含量及相对吸硫量普遍存在显著性差异，随着环境污染水平的增强，叶片硫含量和相对吸硫量呈现逐渐增高的趋势；②相同污染条件下，不同绿化树种吸收净化SO₂能力普遍存在显著性差异，表现为旱柳吸收能力极强，其平均相对吸硫量2.38 mg·g^-1，平均污染指数为2.23；国槐吸收能力强，其平均相对吸硫量1.18 mg·g^-1，平均污染指数为2.09；臭椿、黄栌、毛白杨、色木槭吸收能力中等；榆树、侧柏、油松吸收能力相对较弱。 结论 不同污染环境条件下，同种绿化树种叶片硫含量和相对吸硫量均呈现出随着环境污染水平逐渐的增强而逐渐升高的趋势；而在相同污染环境条件下，不同绿化树种叶片硫含量和相对吸硫量均存在显著性差异。旱柳和国槐可以作为北京市城市绿化用以净化SO₂的理想树种。

西藏色季拉山冷杉林生态系统中土壤地表水和土壤渗漏水中离子和元素的输出量占降水养分输入量的比重很小,均不超过1%。地表枯落物和土壤中的SO42-、HCO3-、N被淋溶;K、Zn、P被吸附;土壤总的淋溶量从大到小的顺序为:SO42-Cl-HCO3-CMgNCaFeNaZnPK;土壤总的淋溶系数显示的次序为HCO3-CaSO42-NaCl-NMgCFePKZn。