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抚育间伐强度对针阔混交林碳动态变化的影响
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作者 高彤 宋鑫彧 +3 位作者 毛亮亮 高然 董希斌 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期118-128,共11页
【目的】为探讨抚育间伐对枯落物分解过程的影响,研究枯落物与土壤碳动态变化过程,深入解析不同抚育间伐强度下枯落物分解对温度循环次数的响应,探究抚育间伐强度对针阔混交林碳动态变化的影响。【方法】以小兴安岭地区天然针阔混交林... 【目的】为探讨抚育间伐对枯落物分解过程的影响,研究枯落物与土壤碳动态变化过程,深入解析不同抚育间伐强度下枯落物分解对温度循环次数的响应,探究抚育间伐强度对针阔混交林碳动态变化的影响。【方法】以小兴安岭地区天然针阔混交林为研究对象,设置1块未抚育间伐对照样地和6块抚育间伐强度分别为10%、15%、20%、25%、30%、35%样地,采用外业与内业相结合的方法,通过控制温度循环次数,分别选取夏季3个月的平均气温作为代表温度进行试验,2个温度交替培养12 h为1个循环,共循环90次,分别在温度循环的第0、3、7、15、30、60、90次取出培养盒。研究夏季不同抚育间伐强度下,2种分解程度包括未分解层和半分解层枯落物的质量残留率、质量损失速率和枯落物与土壤有机碳对温度的响应过程,研究不同间伐强度林地中的枯落物在温度循环中的分解程度及有机碳释放动态。【结果】半分解枯落物比未分解枯落物更易分解。夏季末期半分解枯落物质量损失显著,35%间伐强度时,未分解枯落物质量残留率最低;半分解枯落物分解程度随间伐强度增大先上升再下降,20%间伐强度时,枯落物质量残留率最低。0%~15%和35%间伐强度下,夏季结束后枯落物有机碳上升;25%、30%间伐强度时,枯落物和土壤有机碳均下降;间伐强度为20%时,未分解枯落物有机碳下降,半分解上升。15%间伐强度下,未分解枯落物土壤有机碳下降,半分解上升,其他间伐强度下土壤有机碳上升。20%间伐强度时,枯落物分解程度最高,未分解枯落物中有机碳释放到半分解枯落物和土壤中。25%、30%间伐强度下,枯落物分解使其中的碳元素释放到周边环境中,枯落物和土壤有机碳均下降。【结论】夏季结束后半分解枯落物比未分解枯落物分解程度更高。凋落物一般在分解初期分解较快(易分解物质较多)而在后期� 展开更多
关键词 间伐强度 枯落物 土壤 分解 有机碳 夏季
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天然落叶松林不同演替阶段空间结构参数的多元分布
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作者 张佳旺 董希斌 +6 位作者 郭奔 刘慧 张莹 滕弛 宋梓恺 张雨晨 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1-9,共9页
2023年5月15—30日,在黑龙江省伊春市丰林县汤林林场建立不同演替阶段(中龄林、近熟林)固定监测样地,在森林群落中分别设立15块30 m×30 m的方形样地,将各样地划分为4个15 m×15 m的小样方,对胸径在5.0 cm及以上的乔木进行每木... 2023年5月15—30日,在黑龙江省伊春市丰林县汤林林场建立不同演替阶段(中龄林、近熟林)固定监测样地,在森林群落中分别设立15块30 m×30 m的方形样地,将各样地划分为4个15 m×15 m的小样方,对胸径在5.0 cm及以上的乔木进行每木调查、每木检尺,记录样地内林木的树种、胸径、树高;应用RStudio计算中龄林和近熟林的天然落叶松(Larix gmelinii)林分空间结构参数(混交度、大小比数、密集度、角尺度)、统计林分空间结构参数的5种多元分布频率(零元分布、一元分布、二元分布、三元分布、四元分布),系统分析各林分的林分空间结构特征与功能。结果表明:(1)落叶松林的零元分布,两种不同演替程度的林分,整体呈随机分布、混交较好的中庸生长状态,但近熟林比中龄林较密集。(2)落叶松林的一元分布,林分内多数林木处于混交程度、密集程度良好,各大小比数等级占比处于比较相近的随机分布状态。(3)落叶松林的二元分布,两种林分在同一大小比数时的林木多数处于中度混交,同一密集度时的中龄林的密集程度分布相近,近熟林的密集度较集中。(4)落叶松林的三元分布,两种林分中,同一密集度和大小比数的林木,多数处于随机分布。(5)落叶松林的四元分布,两种林分在同一分布格局和生长状态时,相同密集度的林木多数处于中度混交或者混交状态较良好。(6)与比较传统的零元分布、一元分布对林分空间结构进行分析相比,使用多元分布能更加全面、清晰地分析不同演替阶段天然落叶松林的林分内部空间结构特征。 展开更多
关键词 天然落叶松林 林分空间结构 多元分布 不同演替阶段
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应用可见光和近红外图像对白桦凋落叶碳质量分数的估测模型 被引量:2
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作者 张莹 董希斌 +3 位作者 刘慧 高彤 高然 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期108-114,共7页
为了克服传统植物凋落叶碳质量分数检测方法成本高、费时耗力等问题,探究基于可见光、近红外图像信息和机器学习算法构建凋落叶碳质量分数估测模型,为实时监测和快速获取植物凋落叶的碳质量分数提供技术手段。以白桦凋落叶为研究对象,... 为了克服传统植物凋落叶碳质量分数检测方法成本高、费时耗力等问题,探究基于可见光、近红外图像信息和机器学习算法构建凋落叶碳质量分数估测模型,为实时监测和快速获取植物凋落叶的碳质量分数提供技术手段。以白桦凋落叶为研究对象,利用可见光和近红外图片信息提取光学三原色(RGB)、六角锥体模型(HSV)和单色图像中的叶片颜色、纹理和形状特征共47个,然后利用主成分分析对特征变量进行降维,并利用遗传算法优化神经网络模型(GA-BPNN)、3种不同核函数的支持向量机回归模型(SVR)和随机森林回归模型(RFR)对叶片碳质量分数进行建模和预测。结果表明:在训练数据集上,RFR模型对叶片碳质量分数的拟合和预测效果最好(平均绝对误差(E_(MA))=4.6253,均方根误差(E_(RSM))=5.6087,平均百分比误差(E_(MAP))=0.0106,决定系数(R^(2))=0.8348);在测试数据集上,GA-BPNN和RFR模型对叶片碳质量分数预测精度相似,RBF-SVR模型的拟合和预测效果最好(E_(MA)=6.5292,E_(RSM)=7.9252,E_(MAP)=0.0150,R^(2)=0.6107),RBF-SVR模型与BPNN和RFR模型相比E_(MA)分别下降13.04%和13.27%、E_(RSM)分别下降8.6%和9.77%、E_(MAP)分别下降12.79%和13.29%。研究结果为快速无损获取凋落叶碳质量分数,及时预测凋落物的分解速率提供了新的方法。 展开更多
关键词 碳质量分数 叶片 图像处理 机器学习 回归预测
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