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川西亚高山3种典型森林土壤碳矿化特征 被引量：18
1
作者 杨开军 杨万勤 +5 位作者 贺若阳 庄丽燕 李志杰 聂富育 王壮 徐振锋 《应用与环境生物学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期851-856,共6页
为了解森林转化对土壤碳矿化过程的影响,采用室内培养法对川西亚高山3种典型森林(天然林、桦木次生林和云杉人工林)土壤碳矿化过程进行219 d的动态监测.结果表明,3种森林土壤碳矿化速率随培养时间增加而下降,矿化积累量随时间增加而增加... 为了解森林转化对土壤碳矿化过程的影响,采用室内培养法对川西亚高山3种典型森林(天然林、桦木次生林和云杉人工林)土壤碳矿化过程进行219 d的动态监测.结果表明,3种森林土壤碳矿化速率随培养时间增加而下降,矿化积累量随时间增加而增加,土壤有机层碳矿化速率和积累量均显著高于对应矿质土壤层;在土壤有机层,天然林和桦木次生林土壤碳矿化速率和积累量均显著高于云杉人工林,而在矿质土壤层3种森林无显著差异.培养结束时,3种森林有机层矿化积累量占总有机碳比值分别为11%、8%和11%,矿质土壤层分别为4%、6%和4%.森林群落、土壤层次和培养时间及三者交互作用对土壤碳矿化和积累量均有显著影响.土壤生物化学特性与土壤碳矿化率和积累量显著相关.单指数模型能很好地拟合土壤碳矿化特征.综上所述,森林转化对川西亚高山土壤碳矿化影响显著,主要表现在土壤有机层. 展开更多
关键词 川西亚高山森林 森林类型 有机层 矿质层 土壤碳矿化 土壤性质
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雪被斑块对川西亚高山冷杉林冬季土壤活性氮库及氮矿化潜力的影响 被引量：4
2
作者 殷睿 徐振锋 +6 位作者 吴福忠 杨万勤 熊莉 张玺涛 唐仕姗 谢承翰 王滨 《应用与环境生物学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期15-21,共7页
于2012年11月中旬-2013年3月中旬,分3个关键雪被时期(雪被形成期、稳定期和融化期)采集川西亚高山冷杉林内不同厚度雪被处理(浅雪被、中度厚度雪被和厚雪被)的土样,测定土壤活性氮库、土壤硝化和氮矿化潜力以期了解高寒森林土壤氮素生... 于2012年11月中旬-2013年3月中旬,分3个关键雪被时期(雪被形成期、稳定期和融化期)采集川西亚高山冷杉林内不同厚度雪被处理(浅雪被、中度厚度雪被和厚雪被)的土样,测定土壤活性氮库、土壤硝化和氮矿化潜力以期了解高寒森林土壤氮素生态过程.结果表明:冬季土壤温度在一定程度上随着雪被厚度的增加而升高;冬季土壤活性氮库(铵态氮、硝态氮、微生物生物量氮和可溶性有机氮)存在明显的动态变化,各形态土壤氮库都以雪被融化期最高,而土壤氮硝化潜力(7.36-8.44 mg kg-1 d-1)和矿化潜力(7.22-8.23 mg kg-1 d-1)则以雪被融化期最小;硝态氮是冬季土壤无机氮库的主体,占无机氮总量的95%左右;雪被厚度对各土壤氮组分总体影响不大.亚高山森林土壤活性氮库及氮矿化随雪被进程发生显著变化,可见雪被覆盖可能改变亚高山森林冬季土壤活性氮库及土壤氮转化时间动态格局. 展开更多
关键词 雪被斑块 川西亚高山 岷江冷杉林 活性氮库 硝化潜力 氮矿化潜力
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季节性雪被对川西亚高山岷江冷杉林冬季土壤氮矿化和淋溶的影响 被引量：13
3
作者 殷睿 蒋先敏 +7 位作者 徐振锋 吴福忠 杨万勤 熊莉 李志萍 王滨 唐仕姗 丁伟 《水土保持学报》 CSCD 北大核心 2013年第5期138-143,共6页
采用封顶埋管-原位培养和淋溶水原位收集法对川西亚高山岷江冷杉林不同厚度雪被梯度(浅雪被、中度厚度雪被和厚雪被)下冬季土壤净氮素矿化量和氮淋溶进行估算。结果表明:土壤温度随雪被厚度的降低而降低;冬季土壤净硝化量明显大于净氨化... 采用封顶埋管-原位培养和淋溶水原位收集法对川西亚高山岷江冷杉林不同厚度雪被梯度(浅雪被、中度厚度雪被和厚雪被)下冬季土壤净氮素矿化量和氮淋溶进行估算。结果表明:土壤温度随雪被厚度的降低而降低;冬季土壤净硝化量明显大于净氨化量,且决定着净氮矿化量;土壤净氨化量、净硝化量和净氮矿化量均随雪被厚度的降低而升高;川西亚高山冷杉林冬季土壤铵态氮、硝态氮及可溶性有机氮的淋溶量分别为0.07,0.58,0.42g/m2,分别占冬季土壤氮素淋溶量的6.88%,53.62%和39.50%;中度厚度雪被土壤氮淋溶量最大,但总体上不同厚度雪被间差异不显著。综上所述,未来气候变化所引发季节性雪被减少可能会降低该林区冬季土壤温度,增加土壤冻融循环,进而提高冬季土壤净氮矿化量和早春土壤氮淋溶。 展开更多
关键词 雪被斑块 川西亚高山 岷江冷杉林 氮素矿化 氮素淋溶
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CNN影像输入尺寸和分辨率对川西针叶林植被分类精度的影响
4
作者 石伟博 廖小罕 +2 位作者 王绍强 岳焕印 王东亮 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期2640-2652,共13页
川西亚高山针叶林位于中国西南地区,受多云、多雨、多雾的影响,难以通过卫星影像进行植被分类的研究。为了解决这一难题,本研究选取川西亚高山针叶林的典型区域王朗自然保护区作为研究区,使用多旋翼无人机获取研究区域北部高分辨率RGB影... 川西亚高山针叶林位于中国西南地区,受多云、多雨、多雾的影响,难以通过卫星影像进行植被分类的研究。为了解决这一难题,本研究选取川西亚高山针叶林的典型区域王朗自然保护区作为研究区,使用多旋翼无人机获取研究区域北部高分辨率RGB影像,结合卷积神经网络进行植被分类;为进一步挖掘卷积神经网络在无人机遥感影像上的潜力,选择语义分割方法(U-Net)进行分类,并根据不同分辨率的无人机影像和不同尺寸下的样本集构建植被分类模型,建立森林指纹库。结果表明:(1)结合无人机可见光影像和CNN模型进行分类能够获得高精度分类结果。在空间分辨率为5 cm,尺寸为256×256像素的情况下达到最优,总体精度为93.21%,Kappa系数为0.90;(2)选择合适的尺寸大小能够提高模型的分类精度。在5 cm的空间分辨率下,尺寸为128×128像素的模型总体精度为82.30%,Kappa系数为0.76;尺寸为256×256像素的模型总体精度为93.21%,Kappa系数为0.90;(3)超高空间分辨率的升高对模型精度的提升是有限的。当空间分辨率从10 cm升到5 cm时,模型的总体精度提高了0.02,Kappa系数提高了0.03,模型的分类精度并没有明显提升。(4)对于区域内代表性不足的植被类型来说,受空间分辨率和尺寸大小的影响要远高于区域内优势树种,特别是空间分辨率的影响最大。在20 cm的空间分辨率下落叶灌木的生产者精度和用户精度均低于70%。综上,利用无人机高分辨率RGB影像结合CNN模型对川西亚高山针叶林的植被分类能够取得高精度分类结果,本研究可为该区域植被分类提供一种自动、准确的方法。 展开更多
关键词 无人机RGB影像 卷积神经网络 川西亚高山针叶林 植被分类 输入尺寸 空间分辨率
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增温和CO_2浓度加倍对川西亚高山针叶林土壤微生物群落结构的影响 被引量：3
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作者 邓书林 刘芙蓉 张咏梅 《应用与环境生物学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期20-26,共7页
土壤是陆地生态系统中最主要的碳库,土壤微生物是土壤的重要组成部分,其群落结构对全球变化十分敏感,研究气候变化背景下土壤微生物群落结构的变化对于预测陆地生态系统净碳平衡有着重要的作用.通过全自动微气候控制的"人工模拟气... 土壤是陆地生态系统中最主要的碳库,土壤微生物是土壤的重要组成部分,其群落结构对全球变化十分敏感,研究气候变化背景下土壤微生物群落结构的变化对于预测陆地生态系统净碳平衡有着重要的作用.通过全自动微气候控制的"人工模拟气候实验系统"对川西亚高山针叶林土壤进行模拟增温(ET)、CO_2浓度加倍(EC)以及增温^+CO_2浓度加倍(ETC)处理,采用磷脂脂肪酸法(Phospholipid fatty acids,PLFAs)研究ET、EC及ETC对土壤中微生物群落结构的影响,结果表明:(1)与对照相比,ETC、EC、ET均使总磷脂脂肪酸含量显著降低,降低幅度分别为52.8%、47.8%、31.3%.(2)ETC、EC和ET均使细菌、真菌、革兰氏阴性菌(G-)的PLFAs含量显著降低(P<0.01),ETC的降幅大于EC和ET;ETC、EC显著降低了革兰氏阳性菌(G^+)的PLFAs含量,但ET对G^+的PLFAs含量没有显著影响.(3)ETC使G^+/G^-比值显著升高,使真菌/细菌比值显著降低,但EC、ET对G^+/G^-、真菌/细菌比值没有显著影响;同时,ETC、EC、ET对放线菌和菌根真菌的PLFAs含量均没有显著影响.本研究表明,ETC、EC、ET处理均能使土壤微生物群落结构发生变化,并且ETC对土壤微生物群落结构的影响大于单独的ET或EC. 展开更多
关键词 增温 CO_2浓度加倍 土壤微生物 磷脂脂肪酸 川西亚高山针叶林
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