检索结果-内蒙古大学图书馆

中南林业科技大学学报 2020年第2期40卷 73-80页

作者：靳晓东姜立春东北林业大学林学院森林生态系统可持续经营教育部重点实验室

【目的】确保立木材积和树皮材积预测的一致性并提高预测精度。【方法】以大兴安岭兴安落叶松为研究对象,分别采用控制法和分解法研建了可加性模型系统。利用SAS统计软件模型模块proc model中的NSUR法进行拟合及参数估计。拟合结果采用... 详细信息

【目的】确保立木材积和树皮材积预测的一致性并提高预测精度。【方法】以大兴安岭兴安落叶松为研究对象,分别采用控制法和分解法研建了可加性模型系统。利用SAS统计软件模型模块proc model中的NSUR法进行拟合及参数估计。拟合结果采用确定系数(R2)和均方根误差(RMSE)进行评价;检验结果则通过确定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、平均相对误差(MRE)、平均误差绝对值(MAB)和相对误差绝对值(MPB)进行评价。【结果】从模型的整体评价结果来看,两种方法的拟合和检验效果均很好,基于分解法构建的模型略优于基于控制法构建的模型;不同径阶的检验表明,对于中等径阶的树木(20≤D<36 cm),基于控制法的模型相对较好,而对于小径阶(5≤D<20 cm)和大径阶的树木(D≤36 cm),基于分解法的带皮、去皮、树皮材积模型的预测精度要比基于控制法的各立木材积模型要稍好。【结论】总的来说,两种可加性模型系统均能很好地预测单木带皮材积、去皮材积和树皮材积,并确保得到满足一致性的预测结果,在具体应用时可根据实际情况选择适合的可加性材积模型系统。

关键词：兴安落叶松立木材积树皮材积可加性模型预测精度

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大兴安岭不同演替阶段天然林不对称性竞争

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生态学杂志 2024年

作者：肖云友董灵波东北林业大学林学院森林生态系统可持续经营教育部重点实验室

不对称性竞争在种群空间分布、群落结构转变和森林演替的稳定性中起着关键的作用。本研究以大兴安岭地区3个不同演替阶段（即白桦林、白桦-兴安落叶松混交林和兴安落叶松林）的1 hm2固定样地调查数据为基础，采用单、双变量成对相关函数... 详细信息

不对称性竞争在种群空间分布、群落结构转变和森林演替的稳定性中起着关键的作用。本研究以大兴安岭地区3个不同演替阶段（即白桦林、白桦-兴安落叶松混交林和兴安落叶松林）的1 hm2固定样地调查数据为基础，采用单、双变量成对相关函数g（r）和单、双变量标记变异函数γ（r）量化各演替阶段中不同树种（白桦和兴安落叶松）和不同等级（幼树、中树和大树）林木的空间分布格局及竞争不对称性。结果表明：优势树种在多尺度下表现显著的聚集分布，种内主要呈现明显的对称性竞争，显著的不对称性竞争仅在白桦林的0～1 m尺度上发现；混交林中白桦与兴安落叶松在2～3 m尺度存在显著的种间对称性竞争，且在0～3 m尺度显示空间负相关。随着林木等级的增加，各演替阶段的林木空间分布格局均呈现由幼树聚集分布向大树随机分布转变的规律。白桦林中，同等级和不同等级个体以对称性竞争为主，而不对称性竞争仅存在中树与大树之间的10～12 m尺度上，等级间空间关联性以负相关和不相关为主。白桦-兴安落叶松混交林中，同等级个体仅有幼树在10和20 m尺度附近存在显著不对称性竞争，大树对中树和幼树均存在明显对称性竞争，等级间空间关联性以正相关为主。兴安落叶松林中，同等级和不同等级个体主要为对称性竞争，显著不对称性竞争存在于幼树与大树之间的多尺度上，等级间空间关联性主要为不相关。同种和同等级对称性竞争是不同演替阶段天然林群落林木空间分布格局的重要影响因素。

关键词：大兴安岭对称性竞争不对称性竞争标记变异函数天然林

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不同水曲柳无性系种子休眠差异

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植物研究 2024年第5期44卷 711-720页

作者：刘婷李明月朱美如辛昊董博文张鹏东北林业大学林学院森林生态系统可持续经营教育部重点实验室哈尔滨150040

以18个水曲柳无性系种子为研究材料,经过不同层积处理后,在适宜温度下比较无性系种子萌发表现,同时分析其萌发表现与种子胚生长变化之间的关系。结果表明:经不同层积处理后,不同水曲柳无性系种子休眠程度存在差异。1、2和6号无性系种子... 详细信息

以18个水曲柳无性系种子为研究材料,经过不同层积处理后,在适宜温度下比较无性系种子萌发表现,同时分析其萌发表现与种子胚生长变化之间的关系。结果表明:经不同层积处理后,不同水曲柳无性系种子休眠程度存在差异。1、2和6号无性系种子休眠程度较浅,经较短时间(共18周)变温层积处理可解除休眠,其中2、6号种子发芽率达75%以上;13、14、15、16号无性系种子通过延长2周低温层积时间(共20周)可解除休眠;4、8、11和12号无性系种子通过延长2周暖温层积时间(共20周)可解除休眠;5和18号无性系种子休眠程度较深,需同时延长暖温和低温层积时间(共22周)才能解除休眠;3、7、9、10、17号无性系种子延长2周层积时间(共20周)可解除种子休眠,其中延长暖温或低温层积时间对种子休眠的影响差异不显著。在层积处理过程,不同无性系种子胚长、胚率、胚质量比的变化规律不同,6、7、11号等无性系种子相对延长2周低温层积时间有利于胚生长,2、5、17号等无性系种子相对延长2周暖温层积时间有利于胚生长,但通过层积过程中种子胚生长变化情况并不能准确判断不同无性系种子休眠程度上的差异,应通过种子的萌发表现来判断不同无性系种子休眠差异。研究结果可为生产实践中选择种子休眠较浅的无性系母树采种育苗提供参考依据。

关键词：水曲柳种子无性系解除休眠胚生长

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基于地基雷达数据构建红松人工林树高、枝下高及接触高模型

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森林工程 2024年第1期40卷 26-36页

作者：刘明睿贾炜玮东北林业大学林学院森林生态系统可持续经营教育部重点实验室哈尔滨150040

采用地面激光雷达(Terrestrial Laser Scanning,TLS)扫描10块人工红松林所得到的数据,与实地调查数据相结合,构建红松树高曲线模型、枝下高预估模型与接触高预估模型,并建立联立方程组。首先,从所选择的5种树高曲线模型中,选择出拟合效... 详细信息

采用地面激光雷达(Terrestrial Laser Scanning,TLS)扫描10块人工红松林所得到的数据,与实地调查数据相结合,构建红松树高曲线模型、枝下高预估模型与接触高预估模型,并建立联立方程组。首先,从所选择的5种树高曲线模型中,选择出拟合效果较好的2个模型作为联立方程组的备选模型。然后再从5个枝下高基础模型中选出1个拟合效果好,并且适用程度高的模型作为基础模型,运用再参数化和最优子集回归的方法将林分因子(林分平均胸径、林分断面积、高径比、优势木平均胸径和优势木平均高)代入基础模型,选择拟合效果较好的模型作为枝下高备选模型。相同的方法选择拟合效果好的接触高备选模型。最后将树高曲线模型、枝下高备选模型与接触高备选模型分别两两联立,建立联立方程组。通过似不相关回归(Seemingly Unrelated Regression Estimation,SVR或SURE),根据拟合优度与检验结果选择最优秀的方程组,并对联立方程组进行评价。最终得到结果最优联立方程组预估树高时,决定系数R^(2)=0.896,均方根误差RMSE=0.612 m;当方程组预估枝下高时,R^(2)=0.575,RMSE=0.850 m;当方程预估接触高时,R^(2)=0.719,RMSE=0.791 m,而且各种检验指标都较好。综合来看,方程组对树高、枝下高与接触高拟合精度与检验效果较好,可以解决树高、枝下高与接触高的内在相关性问题,为进一步研究红松树冠结构与动态变化提供基础。

关键词：红松人工林地基雷达树高模型枝下高模型接触高模型

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2000—2020年黑龙江省植被时空变化对气候因子响应

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森林工程 2024年第1期40卷 85-97页

作者：刘智源李继红东北林业大学林学院森林生态系统可持续经营教育部重点实验室哈尔滨150040

以2000—2020年黑龙江省的MODIS NDVI数据、土地利用数据和气象数据作为研究对象,提取出耕地、林地和草地3种主要土地覆盖类型的气温、降水2个气候因子,探究黑龙江省植被覆盖指数(NDVI)近21 a的时空变化和植被变化与气候因子的关系。采... 详细信息

以2000—2020年黑龙江省的MODIS NDVI数据、土地利用数据和气象数据作为研究对象,提取出耕地、林地和草地3种主要土地覆盖类型的气温、降水2个气候因子,探究黑龙江省植被覆盖指数(NDVI)近21 a的时空变化和植被变化与气候因子的关系。采用Theil-Sen(泰尔-森)趋势估算和Mann-Kendall(曼-肯德尔)趋势检验、变异系数、Hurst(赫斯特)指数和相关分析等方法,对黑龙江省2000—2020年不同季节、不同植被类型NDVI的时空变化特征及NDVI与温度、降水量的关系进行分析。结果表明,1)近21 a黑龙江省生长季年均NDVI为0.91,高植被覆盖区域主要分布于黑龙江省的中部及南部,NDVI的年内波动变化存在明显的季节特征。2)全省NDVI较为稳定,草地NDVI稳定性最高。3)近21 a黑龙江省NDVI整体呈显著上升趋势,速度为每10 a增加4.7%,其中呈显著增加趋势的区域占全省面积的35.55%(P<0.05),这些区域主要分布在黑龙江省中部、西部和北部。4)未来黑龙江省NDVI整体变化趋势以同向持续变化为主(69.5%),发展趋势可能向退化的恶性方向发展占35.33%,可能向改善的良性方向发展占43.6%。5)黑龙江省的植被和各季节与降水和温度均呈正相关(P<0.05)。由此得到,近21 a黑龙江省植被整体覆盖水平良好,且呈改善趋势。未来植被覆盖变化向良性改善方向的发展趋势为主,气温和降水均对植被变化呈正相关影响。

关键词：黑龙江省 NDVI 气候因子时空变化偏相关系数

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基于机器学习的落叶松树皮厚度预测

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北京林业大学学报 2022年第6期44卷 54-62页

作者：张孟库姜立春东北林业大学林学院森林生态系统可持续经营教育部重点实验室黑龙江哈尔滨150040

【目的】研究多个机器学习算法在树皮厚度预测中的应用,对比分析不同单木因子对树皮厚度预测的影响,为树皮厚度预测提供新的方法。【方法】以大兴安岭天然林落叶松为研究对象,基于树皮厚度数据,构建4个机器学习算法(神经网络ANN、支持... 详细信息

【目的】研究多个机器学习算法在树皮厚度预测中的应用,对比分析不同单木因子对树皮厚度预测的影响,为树皮厚度预测提供新的方法。【方法】以大兴安岭天然林落叶松为研究对象,基于树皮厚度数据,构建4个机器学习算法(神经网络ANN、支持向量回归SVR、决策树CART、随机森林RF),并将其在预测树皮厚度方面的性能与6个传统树皮厚度模型比较。采用决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和赤池信息准则(AIC)来评价不同模型和算法。【结果】(1)在6个基础模型中Model5预测效果较好。基础模型与机器学习模型比较中,除CART4模型,其他机器学习模型拟合精度均好于传统模型Model5;(2)机器学习模型中ANN4和SVR3拟合和预测精度相似,RF4拟合效果最好。(3)RF4的输入变量为胸径(DBH)、树高(H)、相对树高(H_(r))。基于训练样本,与Model5相比,随机森林的R^(2)从0.675 2提高到0.723 4,RMSE从0.575 5降低到0.531 0。随机森林检验结果与Model5相比R^(2)从0.666 9调高到0.710 5,RMSE从0.616 9降低到0.544 6。【结论】相对于基础树皮厚度模型,机器学习算法中的随机森林,支持向量回归和人工神经网络都能提高树皮厚度的预测精度,其中随机森林的预测效果最好,适合该区域落叶松树皮厚度的预测。

关键词：树皮厚度支持向量回归神经网络随机森林决策树

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小兴安岭不同径级白桦枝叶性状变异及权衡

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北京林业大学学报 2023年第12期45卷 32-40页

作者：解书文金光泽刘志理东北林业大学生态研究中心森林生态系统可持续经营教育部重点实验室黑龙江哈尔滨150040

【目的】植物可以通过调整自身性状变化从而更有效地利用资源。探究不同径级植物枝叶性状间的变异及其相关关系,对理解植物功能性状种内变异及对资源的获取策略具有重要意义。【方法】以黑龙江凉水国家级自然保护区阔叶红松林中的白桦... 详细信息

【目的】植物可以通过调整自身性状变化从而更有效地利用资源。探究不同径级植物枝叶性状间的变异及其相关关系,对理解植物功能性状种内变异及对资源的获取策略具有重要意义。【方法】以黑龙江凉水国家级自然保护区阔叶红松林中的白桦为研究对象,选取3个径级(小树、中等树、大树)的样树,测定其枝横截面积、单叶面积、总叶面积、总叶干质量、枝干质量和出叶强度。采用单因素方差分析检验枝叶性状在不同径级间是否存在显著差异;以标准化主轴预估检验径级对白桦枝叶性状间的相关关系是否存在影响。【结果】随着径级的增加,枝横截面积呈上升趋势,单叶面积和总叶面积呈下降趋势,而总叶干质量、枝干质量、出叶强度不存在显著差异。不同径级白桦的枝横截面积与单叶面积、总叶面积和总叶干质量呈显著正相关,与出叶强度呈显著负相关,其中,小树和大树枝横截面积与总叶面积和总叶干质量呈接近1的等速生长关系,而中等树呈接近1.5的异速生长关系;单叶面积与出叶强度显著负相关,呈异速生长关系。径级对白桦枝叶性状相关关系的斜率或截距存在显著影响。【结论】在同一群落内,不同径级的白桦枝叶性状存在差异是其自身的一种资源获取策略,且枝叶性状为了获得有效的资源而协同变化。

关键词：白桦径级枝叶性状变异

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长期氮添加对落叶松和水曲柳人工林土壤碳、氮、磷含量和胞外酶活性的影响

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南京林业大学学报（自然科学版） 2022年第5期46卷 177-184页

作者：赵凯歌周正虎金鹰王传宽东北林业大学生态研究中心森林生态系统可持续经营教育部重点实验室黑龙江哈尔滨150040

【目的】氮(N)沉降速率的持续增加影响着森林生态系统的物质循环。本研究旨在探讨长期N添加对两种人工林土壤微生物生物量和胞外酶活性的影响。【方法】基于黑龙江帽儿山森林生态系统国家野外科学观测研究站落叶松(Larix gmelinii)和水... 详细信息

【目的】氮(N)沉降速率的持续增加影响着森林生态系统的物质循环。本研究旨在探讨长期N添加对两种人工林土壤微生物生物量和胞外酶活性的影响。【方法】基于黑龙江帽儿山森林生态系统国家野外科学观测研究站落叶松(Larix gmelinii)和水曲柳(Fraxinus mandshurica)人工林的长期(16年)N添加[N添加速率为10 g/(m^(2)·a)]试验,测定对照和N添加处理样地土壤的碳(C)、N、磷(P)各组分含量、微生物生物量以及C、N、P循环相关的胞外酶活性。【结果】长期N添加显著增加了两种人工林无机N含量,但降低了两种人工林微生物生物量C、N含量。N添加抑制了水曲柳人工林β-葡萄糖苷酶、过氧化物酶和酚氧化酶活性,但对落叶松人工林的这些C分解酶活性的抑制作用不显著。回归分析进一步发现微生物生物量、β-葡萄糖苷酶、过氧化物酶和酚氧化酶均随着土壤pH的降低而显著降低。几丁质酶活性在落叶松人工林中对N添加呈现负响应,却在水曲柳人工林中对N添加呈现正响应。然而,N添加均未显著改变两种人工林的磷酸酶活性、总有机C,以及酸水解法划分的C组分、全N、全P和有效P含量。【结论】长期N添加主要通过土壤酸化途径改变落叶松和水曲柳人工林土壤微生物生物量和酶活性,而N添加对胞外酶活性的影响因树种而异,这可能与两个树种的不同凋落物质量和菌根类型有关。N添加对土壤微生物和C分解酶活性的抑制作用并没有显著增加土壤C含量和改变C组分,其内在机制需要未来从土壤有机C的形成和稳定性方面进行揭示。

关键词：落叶松水曲柳人工林氮添加土壤有机碳胞外酶土壤微生物

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红松人工林叶面积分布规律及回归模型研究

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森林工程 2023年第6期39卷 1-11页

作者：李鑫贾炜玮东北林业大学林学院森林生态系统可持续经营教育部重点实验室哈尔滨150040

叶面积的大小可以对树木的生长和生命活动产生深远的影响,进而关系到树木生物量的变化和森林生态的发展趋势,叶面积的研究可以对树木的相关分析起到较为关键的作用。基于黑龙江省48株红松人工林解析木数据和排水法测定的叶面积数据,建... 详细信息

叶面积的大小可以对树木的生长和生命活动产生深远的影响,进而关系到树木生物量的变化和森林生态的发展趋势,叶面积的研究可以对树木的相关分析起到较为关键的作用。基于黑龙江省48株红松人工林解析木数据和排水法测定的叶面积数据,建立基础线性回归模型,后引入随机效应参数构建混合效应回归模型以提高拟合效果和预估精度。在加入树木层次的随机效应时,最终得到的最优混合效应模型含有3个随机效应参数,分别为枝条基径的对数(lnBD)、枝条长度的对数(lnSL)、树高的对数(lnHT)。该模型的R_(a)^(2)=0.86,平均绝对偏差M_(AE)=0.3428,均方根误差R_(MSE)=0.4841,统计指标较仅包含固定效应的基础线性模型均有较好的提高。综合分析得出该模型可以较好地对红松枝条叶面积大小进行描述。基于该模型计算红松树冠叶面积并得到混合效应预估模型,混合模型的R a 2=0.83,R_(MSE)=0.4429。通过检验结果可知该模型可以较好地对红松树冠叶面积进行预估计算,为日后该地区人工红松的经营提供良好的指导方向。

关键词：红松枝条叶面积回归模型混合效应排水法

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基于InVEST模型小兴安岭生态系统服务功能权衡／协同效应

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环境科学 2024年

作者：张能能刘兆刚东北林业大学林学院森林生态系统可持续经营教育部重点实验室

理解和捕捉小兴安岭地区生态系统服务的变化动态，揭示不同生态系统服务背后的驱动因素，为制定有效的区域管理政策提供科学依据。以小兴安岭地区为主要研究对象，基于CASA模型和InVEST模型量化水源涵养、土壤保持、生境质量、碳储存和... 详细信息

理解和捕捉小兴安岭地区生态系统服务的变化动态，揭示不同生态系统服务背后的驱动因素，为制定有效的区域管理政策提供科学依据。以小兴安岭地区为主要研究对象，基于CASA模型和InVEST模型量化水源涵养、土壤保持、生境质量、碳储存和娱乐旅游这5种主要的生态系统服务功能，利用空间叠置法等分析研究区生态系统服务间权衡/协同关系的时空异质性，基于最优参数的地理探测器模型，探究影响生态系统服务的驱动因素。结果表明:①时间上，1990～2020年研究区水源涵养服务呈增加的趋势，提高了42%;土壤保持量下降了4×106t;娱乐旅游服务呈下降趋势;平均NPP（以C计）为754.03 g·(m2·a)-1，呈现先上升后下降的趋势;生境质量服务基本不变，整体较好。②整体上，研究区东南部生态系统服务关系以高协同为主，研究区中部及西北部地区生态系统服务关系以弱权衡为主导;两两生态系统服务间以协同为主，各生态系统服务相互促进。③自然因素是影响研究区生态系统服务及其作用关系的主导因素。水源涵养服务中，降水量是主导因素;土壤保持服务中，地形起伏是主导因素;生境质量服务中，人口密度是主导因素;碳储存服务中，高程是主导因素;娱乐旅游服务中，降水量、到路的距离与年平均气温的交互作用对其影响较高。掌握小兴安岭地区主要生态系统服务的类型，了解生态系统服务分布的时空异质性及驱动因素，未来应结合不同区域生态系统服务功能特点制定差异化功能优化策略。

关键词： CASA模型 InVEST模型生态系统服务权衡/协同驱动因素分析小兴安岭地区

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