检索结果-内蒙古大学图书馆

北京林业大学学报 2025年第4期47卷 61-73页

作者：胡蕾刘茜紫耿燕余世有姜俊陈玲北京林业大学国家林业和草原局森林经营工程技术研究中心北京100083 北京林业大学森林资源和环境管理国家林业和草原局重点实验室北京100083

【目的】探讨手持激光雷达在冠层空间互补性研究中的适用性,分析冠层空间互补性的影响因素及其对单木生长量的影响,为优化侧柏纯林的林分结构并提高生产力提供参考。【方法】基于地面实测数据验证手持激光雷达点云数据的精度,评估其在... 详细信息

【目的】探讨手持激光雷达在冠层空间互补性研究中的适用性,分析冠层空间互补性的影响因素及其对单木生长量的影响,为优化侧柏纯林的林分结构并提高生产力提供参考。【方法】基于地面实测数据验证手持激光雷达点云数据的精度,评估其在冠层空间互补性研究中的可行性;以邻域树木性状变异、邻体密度、土壤因子和地形因子为解释变量,运用线性相关分析和全子集回归模型探讨解释变量与冠层空间互补性之间的相关关系;采用结构方程模型解析冠层空间互补性在解释变量影响目标树生长量过程中的中介作用。【结果】(1)手持激光雷达提取的胸径、树高和冠幅与野外实测值呈显著正相关(P<0.001),表明其参数精度适用于冠层空间互补性研究。(2)树冠形状变异(P<0.001)、树冠大小变异(P<0.01)和树木高度变异(P<0.001)对冠层空间互补性具有显著的促进作用;株数密度(P<0.001)同样也具有显著正效应;坡向(P<0.05)与坡度(P<0.05)能显著影响冠层空间互补性;土壤全磷(P<0.05)、全钾(P<0.01)、有效磷(P<0.05)、有效钾(P<0.05)含量和土壤容重(P<0.05)均显著负向影响冠层空间互补性。全子集模型结果表明,邻域树木性状变异和土壤因子为冠层空间互补性变异的主要驱动因素,解释量分别占总解释量的40.75%和31.64%。(3)冠层空间互补性显著促进目标树胸径生长(P<0.01)。结构方程模型结果表明,邻域树木性状变异、邻体密度、土壤和地形因子均可通过冠层空间互补性间接影响目标树生长。【结论】冠层空间互补性在人工侧柏纯林中普遍存在,并受到生物和非生物因子的共同影响,这些因子通过冠层空间互补性间接促进了树木的生长。基于本研究结果,建议在种植侧柏时,应优先选择阴坡且土壤养分丰富的区域;对于已建成的人工侧柏纯林,可通过定期修剪侧柏、增加树木间垂直方向差异的方式促进胸径的生长。

关键词：冠层空间互补性胸径生长量手持激光雷达纯林侧柏

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基于Ripley L函数的云冷杉针阔混交林优势树种幼树的空间格局分析

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北京林业大学学报 2024年第10期46卷 1-10页

作者：许芳泽孙海龙史景宁贺丹妮王福增向玮北京林业大学森林资源和环境管理国家林草局重点实验室北京100083 吉林省长白山森工集团汪清林业分公司吉林延吉133200

【目的】林下幼树的生长和分布通常决定着森林未来林分的结构组成和生长动态,探究优势树种幼树的空间分布格局及种间关联性,以期为森林生态系统的恢复和森林演替动态的预测提供科学依据。【方法】以吉林省汪清县金沟岭林场1 hm2云冷杉... 详细信息

【目的】林下幼树的生长和分布通常决定着森林未来林分的结构组成和生长动态,探究优势树种幼树的空间分布格局及种间关联性,以期为森林生态系统的恢复和森林演替动态的预测提供科学依据。【方法】以吉林省汪清县金沟岭林场1 hm2云冷杉针阔混交林样地内的5个优势树种(臭冷杉、鱼鳞云杉、红松、紫椴和五角槭)幼树为研究对象,分别使用一元Ripley L和二元Ripley L函数对5种幼树的种间空间关联性以及幼树与中树、成树间的种内空间关联性进行分析。【结果】(1)样地内共调查到幼树471株,数量上表现为臭冷杉(357)>鱼鳞云杉(47)>紫椴(23)>五角槭(12)>红松(14),臭冷杉占据绝对优势。(2)臭冷杉、鱼鳞云杉和紫椴幼树的空间格局在0~50 m范围内,随尺度增加表现为聚集–均匀–随机的分布模式;五角槭以聚集分布为主,仅在23~28 m尺度上呈随机分布;红松在14~21 m、31~36 m及39~50 m尺度上呈聚集分布,在其余尺度上均呈随机状态分布。(3)幼树种间关系在中小尺度(0~36 m)上以显著的空间正相关为主,在大尺度(36~50 m)以不相关为主,仅臭冷杉幼树在42~50 m上与其余树种呈显著空间负相关,表明5种幼树间保持着良好的共存的关系。(4)种内空间关联性在0~50 m尺度上以正相关为主,仅臭冷杉幼树与成树在42~50 m较大尺度上存在显著空间负相关,表明种内促进作用明显。【结论】在水平结构上,影响该林分幼树空间分布格局及其关联性的主要因素是种子的扩散限制及环境异质性,幼树在小尺度上以聚集分布为主;在垂直结构上,主林层对幼树具有明显的“庇护效应”,5种幼树种内、种间均存在着良好的互利共生的关系。因此,在天然云冷杉针阔混交次生林的恢复中,建议根据林分经营需要,在0~36 m的小尺度上进行以上幼树的聚集性补植补种,聚集程度为臭冷杉>云杉>红松,以提高幼树的存活率,促进其天然更新。

关键词：混交林幼树 Ripley L函数空间分布格局空间关联性

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吉林蛟河针阔混交林群落邻体竞争效应

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林业科学 2022年第5期58卷 187-194页

作者：粟佳琳王娟范春雨张春雨赵秀海北京林业大学森林资源和环境管理国家林业和草原局重点实验室北京100083 北京林业大学生态与保护学院北京100083

【目的】点格局分析中完全空间随机零模型要求生境背景必须同质,但复层异龄天然林中生境因子多呈异质性分布,不可避免地会对点格局研究带来影响。本研究尝试通过生境划分的方法,将异质性样地划分为2个亚区(每个亚区内部生境相对同质),... 详细信息

【目的】点格局分析中完全空间随机零模型要求生境背景必须同质,但复层异龄天然林中生境因子多呈异质性分布,不可避免地会对点格局研究带来影响。本研究尝试通过生境划分的方法,将异质性样地划分为2个亚区(每个亚区内部生境相对同质),并通过标记点格局分析探讨不同生境亚区中林木个体间相互作用规律,旨在为森林经营作业提供理论支撑。【方法】以吉林蛟河21.12 hm^(2)天然针阔混交林监测样地为基础,根据地形变量将样地划分成A、B 2个生境亚区,利用标记相关函数结合完全空间随机模拟过程检验相邻个体间的作用效应。【结果】单个树种的标记相关分析显示,A区和B区中绝大多数树种表现出个体胸径间的空间负相关;并且在r<6 m尺度上A区中呈负相关的树种数量明显高于B区,在r<9 m尺度上未检测到个体胸径间呈正相关的树种。如果不考虑生境条件的异质性,在整个样地中进行标记相关分析,林冠层林木个体胸径在0~8 m尺度上显著负相关,亚林层及林下层的林木胸径间没有显著的空间关联性。在相对同质的生境中检验各林层中林木胸径属性的空间自相关时,亚林层及林下层个体胸径间没有显著的空间关系,而林冠层个体胸径在小尺度上具有显著的负相关,A区中林冠层个体间作用尺度为0~6.9 m,B区为0~5.6 m。【结论】在不同生境条件下(即A,B亚区),林冠层内相邻个体胸径空间负关联的尺度不同,在森林经营过程中,确定最终保留密度时要充分考虑生境差异带来的影响。

关键词：空间分布格局标记相关函数空间点格局生境异质性生境划分邻体效应

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长白落叶松树冠半径分布特征及其对竞争的响应

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林业科学研究 2022年第3期35卷 27-37页

作者：潘磊王轶夫孙钊乔晶晶邱思玉孙玉军北京林业大学森林资源和环境管理国家林业和草原局重点实验室北京100083

[目的]研究林木树冠形态对外界环境适应的可塑性机理。[方法]以小兴安岭地区的长白落叶松为研究对象,利用详细的树冠半径调查数据,研究长白落叶松的树冠偏冠现象,分析树冠偏冠与林木大小和竞争之间的关系。[结果]在单木水平上,不同林龄... 详细信息

[目的]研究林木树冠形态对外界环境适应的可塑性机理。[方法]以小兴安岭地区的长白落叶松为研究对象,利用详细的树冠半径调查数据,研究长白落叶松的树冠偏冠现象,分析树冠偏冠与林木大小和竞争之间的关系。[结果]在单木水平上,不同林龄样地中林木的树冠变异系数的平均值均大于20%,大部分林木的树冠半径变异系数较大,只有不到1/5的林木的树冠半径变异系数小于15%。不同林龄样地中长白落叶松偏冠距离的平均值在0.35~0.51 m之间,各样地中林木偏冠距离的最大值均在1.2 m以上,其中成熟林中林木偏冠距离的最大值达到1.73 m。树冠的偏冠方向没有特定的方向偏向,是均匀分布的。在幼龄林中,林木的偏冠距离与胸径、冠长、平均树冠半径呈显著正相关,树冠偏冠距离随树木增大而增大。在中龄林和近熟林中,偏冠指数与胸径、树高和平均树冠半径呈显著负相关,与高径比呈显著正相关,树冠偏冠程度随树木增大而减小。在成熟林中,偏冠程度与林木大小的相关性不显著。在幼龄林、中龄林、近熟林中,树冠偏冠与竞争压力呈显著正相关,在成熟林中树冠偏冠与竞争压力的相关性不显著。基于树冠中心坐标计算的林分平均竞争指数均小于基于树干坐标计算的林分平均竞争指数。[结论]长白落叶松树冠偏冠距离一般随着林龄的增大而变大,在不同发育阶段受到不同程度竞争的影响,树冠偏冠在一定程度上降低了林分平均竞争指数,减少了林分竞争压力。

关键词：树冠半径偏冠指数竞争树冠垂直投影面积长白落叶松

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3-PG模型在天然兴安落叶松林生长因子预测中的应用

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林业科学研究 2022年第1期35卷 158-165页

作者：曲凌昊赵秀海张春雨北京林业大学森林资源和环境管理国家林业和草原局重点实验室北京100083

[目的]运用过程模型模拟天然林的生物量及蓄积生长。[方法]以大兴安岭落叶松天然林为研究对象,探索研究基于生理过程的动态模型3-PG模型在天然林中的应用情况,通过调整模型内置模块方程的参数,优化实测值与模拟值的拟合结果,最终得出适... 详细信息

[目的]运用过程模型模拟天然林的生物量及蓄积生长。[方法]以大兴安岭落叶松天然林为研究对象,探索研究基于生理过程的动态模型3-PG模型在天然林中的应用情况,通过调整模型内置模块方程的参数,优化实测值与模拟值的拟合结果,最终得出适用于该地区落叶林天然林的模型参数组,并对不同林龄的林分预测效果进行了对比。[结果]模型在胸径、枝干生物量、根生物量、地上生物量、整株生物量的模拟取得了很好的效果,其中枝干生物量与整株生物量的模拟值与实测值的相关系数R2达到了0.98,且平均相对误差均控制在8%以内。对不同林龄林分的整株生物量与胸径预测结果表明,模型对3个龄组都有很好的拟合效果。[结论]在进行参数本地化调整后,3-PG模型可以运用在落叶松天然林的生长预测中,在生物量预测与胸径预测上可以取得较好的效果。

关键词：天然林兴安落叶松 3-PG模型生物量

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生态用地与农田和沙地的权衡/协同关系定量解析——以西辽河流域为例

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生态学报 2025年第6期45卷 2838-2850页

作者：段艺璇沈亲高光耀郑桂姿北京林业大学森林资源和环境管理国家林业和草原局重点实验室北京100083 中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室北京100085 诸城市林业发展中心诸城262200

气候变化和人类活动显著改变了生态系统要素及其之间的权衡/协同关系,探究要素之间的关系及其关键影响因子对于指导生态系统管理和应对未来气候变化至关重要。以西辽河流域为研究区,分析1990—2020年生态系统要素的时空变化及生态用地... 详细信息

气候变化和人类活动显著改变了生态系统要素及其之间的权衡/协同关系,探究要素之间的关系及其关键影响因子对于指导生态系统管理和应对未来气候变化至关重要。以西辽河流域为研究区,分析1990—2020年生态系统要素的时空变化及生态用地、农田和沙地景观梯度的演变,应用相关性分析和双变量空间自相关模型刻画生态用地与农田、沙地之间的权衡/协同关系,并通过地理探测器揭示影响生态用地与农田、沙地之间权衡程度变化的关键因子。结果表明:(1)西辽河流域生态用地减少、非生态用地增加,具体表现为生态用地中水体和草地面积分别减少了25.7%和5.2%,非生态用地中农田面积增加了10.2%,生态系统要素之间的转换主要发生在草地、水体和农田之间。生态用地景观梯度在中部逐渐离散,破碎化程度增加;农田景观梯度由东部向西南方向递增和聚集;沙地景观梯度在中部以聚集分布为主。(2)生态用地与农田之间存在显著的权衡关系,权衡区域面积先增加后减少,主要集中在中部和南部平原地区,约占研究区面积的46%;协同区域面积先减少后增加,约占研究区面积的8%,人均GDP和人口密度是影响生态用地与农田权衡关系的重要因子。(3)生态用地与沙地的权衡区域集中在科尔沁沙地和西部山区,权衡区域与协同区域均呈现长期且相对稳定的态势,其权衡面积占比约为研究区域面积的23%,协同区域约占研究区面积的22%。高程和城市化速率是影响生态用地与沙地权衡关系的重要因子。研究结果可以为流域生态系统空间优化和管理提供科学依据。

关键词：生态系统要素景观梯度时空格局权衡/协同关系驱动因子

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1990—2022年黄河流域植被时空变化特征及未来趋势预测

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生态学报 2024年第19期44卷 8542-8553页

作者：杨鹏辉田佳张楠高雨珊冯雪娟杨灿灿彭道黎北京林业大学森林资源和环境管理国家林业和草原局重点实验室北京100083 宁夏大学林业与草业学院银川750021 滁州学院地理信息与旅游学院滁州239000

黄河流域生态环境脆弱,是我国水土流失最严重的地区,植被对该地区生态恢复和保护发挥重要作用。而以往研究对影响植被变化各驱动因素之间的协同效应及植被未来趋势预测的研究有限。利用像元二分模型反演了1990—2022年的植被覆盖度(Frac... 详细信息

黄河流域生态环境脆弱,是我国水土流失最严重的地区,植被对该地区生态恢复和保护发挥重要作用。而以往研究对影响植被变化各驱动因素之间的协同效应及植被未来趋势预测的研究有限。利用像元二分模型反演了1990—2022年的植被覆盖度(Fractional Vegetation Coverage;FVC),结合趋势分析、重心迁移、转移矩阵和地理探测器等方法,分析了植被覆盖度时空变化特征及驱动因素对植被影响的空间异质性;并利用未来土地利用模拟(FLUS)模型预测了植被未来变化趋势。结果表明:(1)30年来流域植被覆盖度呈上升趋势,空间上表现为东南高西北低的分布特征;植被改善的面积占流域总面积的47.17%,流域中部地区植被恢复趋势明显。(2)流域植被变化受降水、植被类型、土壤类型以及土地利用类型的影响较大;同时研究揭示了影响FVC变化的驱动因子最适宜的范围和类型。(3)2040年黄河流域植被覆盖度呈上升趋势,中部地区植被恢复趋势明显,青海省部分地区植被有退化趋势。该研究结果为黄河流域生态保护和恢复提供科学依据。

关键词：植被覆盖度变化监测驱动分析 FLUS模型黄河流域

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耦合时序特征的林分类型遥感识别

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北京林业大学学报 2024年第1期46卷 68-81页

作者：高雨珊彭道黎张楠杨鹏辉杨灿灿陈铭捷陈健北京林业大学森林资源和环境管理国家林草局重点实验室北京100083 滁州学院地理信息与旅游学院安徽滁州239000 国家林业和草原局调查规划设计院北京100714

【目的】结合多源遥感数据进行特征提取,获取最优分类策略并探究时间序列特征在林分类型识别中的重要性,为遥感林分类型识别提供技术途径。【方法】结合Sentinel-2光谱特征和时间序列特征、Sentinel-1雷达后向散射特征和SRTM DEM地形特... 详细信息

【目的】结合多源遥感数据进行特征提取,获取最优分类策略并探究时间序列特征在林分类型识别中的重要性,为遥感林分类型识别提供技术途径。【方法】结合Sentinel-2光谱特征和时间序列特征、Sentinel-1雷达后向散射特征和SRTM DEM地形特征在Google Earth Engine中进行各特征变量的提取,构建不同特征组合使用随机森林分类器进行分类并对不同分类结果进行制图输出和精度评价。【结果】(1)使用Sentinel-2时间序列光谱特征、Sentinel-1雷达后向散射特征和SRTM DEM地形特征的方案分类效果最好,总体精度为84.62%,Kappa系数为0.82;(2)在构建的5个不同特征组合方案中,多特征组合的方案分类效果优于单一特征;(3)地形特征、后向散射特征和时间序列特征对于分类结果非常重要,尤其是时间序列特征的加入能大大提升林分类型识别精度。光谱特征中短红外波段B11和B12最重要,时间序列特征中4月份和10月份为最重要的时间节点。【结论】基于多源遥感数据提取的多特征分类方案能够有效进行研究区林分类型识别,地形特征、后向散射特征和Sentinel-2时间序列特征可以作为光谱特征的有效辅助特征变量提高分类精度,使林分类型识别更为准确,尤其是时间序列特征在提高林分类型识别精度上有突出作用。

关键词： Sentinel-2 Sentinel-1 随机森林 Google Earth Engine(GEE) 时间序列特征

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不同林龄杉木径向变化及其对气象因子的响应

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南京林业大学学报(自然科学版) 2021年第2期45卷 135-144页

作者：刘亚静周来张博陈丽萍潘磊孙玉军北京林业大学森林资源环境管理国家林业局重点实验室

【目的】研究树木的生长机制能够为树木年轮学以及重建高分辨率环境演变历史提供重要途径和基础,在高分辨率的基础上分析不同林龄树木径向生长对气候的响应特征,能更好地规划被监测树种在不同林龄的生存策略。【方法】利用带状树干径向... 详细信息

【目的】研究树木的生长机制能够为树木年轮学以及重建高分辨率环境演变历史提供重要途径和基础,在高分辨率的基础上分析不同林龄树木径向生长对气候的响应特征,能更好地规划被监测树种在不同林龄的生存策略。【方法】利用带状树干径向测量仪于2017年7月—2018年7月对福建省将乐国有林场不同林龄的杉木(Cunninghamia lanceolata)进行监测,以最大值法提取日径向生长量,用Gompertz模型对累积径向变化值进行模拟,利用偏相关分析研究不同林龄杉木的年内径向变化特征及其对气象因子的响应。【结果】在生长季,不同林龄杉木的日径向变化都呈现相似的周期性(包括收缩期、膨胀恢复期和生长期3个阶段)。不同林龄的日径向变化程度不同,日振幅随着林龄增加而增大。杉木的年生长期较长,且不同林龄的年生长期随林龄增加逐渐缩短,生长季开始的时间却随着林龄增大而向后推移。幼龄林、中龄林、近熟林生长期分别为:2月初—10月末、2月末—9月末、3月初—7月末,且分别在5月末、5月初、4月末达到生长速率最大值。不同林龄杉木径向生长对于气象因子的敏感性呈下降趋势:幼龄林杉木生长主要受到降水、最低温度、平均温度、平均相对湿度的影响;中龄林杉木生长主要受到降水、最小相对湿度的影响;而在近熟林和成熟林中,气象因子与杉木生长没有显著的相关关系。【结论】在未来气候变化的背景下,气象因子的变化可能会逐渐影响到林龄较小的林分,因此对将乐杉木人工林进行经营时要因地制宜,针对不同林龄的杉木林应采取不同的营林措施。

关键词：杉木径向生长生长季林龄气候因子福建将乐

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基于孪生残差神经网络的GF-2影像林地变化检测——以浙江省建德林场为例

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遥感技术与应用 2024年第1期39卷 24-33页

作者：艾遒一黄华国郭颖刘炳杰陈树新田昕北京林业大学森林资源和环境管理国家林草局重点实验室北京100083 中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091

森林是世界上生产力最高的可再生自然资源之一,但由于火灾、洪水、砍伐等多种自然或人为因素干扰,森林的生态环境受到严重威胁。准确掌握林地资源变化的情况,可以为森林资源的管理与保护提供有效信息。由于林地类别及树种差异较大,在林... 详细信息

森林是世界上生产力最高的可再生自然资源之一,但由于火灾、洪水、砍伐等多种自然或人为因素干扰,森林的生态环境受到严重威胁。准确掌握林地资源变化的情况,可以为森林资源的管理与保护提供有效信息。由于林地类别及树种差异较大,在林地变化检测任务中传统的机器学习变化检测方法难以捕捉深层次语义信息,存在提取特征适应性差、识别能力弱以及因季相导致的伪变化等问题。提出以孪生残差神经网络构建深度学习模型,进行林地变化的检测实验。分别采用残差神经网络ResNet50、添加不同轻量级注意力机制如卷积注意力机制模块CBAM和压缩和激励模块SE 3种不同特征提取方法作为主干特征提取模块。3种主干特征提取网络都基于预训练权重进行训练,通过将提取的多尺度的特征图进行融合,使得不同特征图中信息粗略细节和精细细节互补,从而改善变化检测效果,同时具有相同数量的参数,共享权值的优点。以浙江省建德林场为实验区,获取2015年和2020年两期高分二号卫星影像,构建一套分辨率为1 m的林地变化检测数据集。对孪生残差神经网络变化检测的结果和真实变化标签进行比较,其中主干特征提取网络SE-ResNet50综合结果最好,精确率为0.91,召回率为0.78,F1分数为0.83,要优于主流的变化检测模型FC-Siam-conc、FC-Siam-diff。证明孪生残差神经网络在高分辨率遥感影像林地变化检测任务中能够准确捕捉林地变化,为森林资源管理部门提供了新的林地变化检测方法。

关键词：林地变化检测深度学习注意力机制孪生神经网络残差神经网络

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