检索结果-内蒙古大学图书馆

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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星载激光雷达GEDI数据林下地形反演性能验证

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南京林业大学学报(自然科学版) 2023年第2期47卷 141-149页

作者：董瀚元于颖范文义森林生态系统可持续经营教育部重点实验室东北林业大学林学院

【目的】新一代天基测高系统全球生态系统动力学调查(GEDI)对森林观测及经营具有重要意义，为探究GEDI V2(GEDI第2版)数据反演林下地形的性能，利用机载雷达数据验证林下地形反演精度，并探究反演精度的影响因素。【方法】分别以美国西... 详细信息

【目的】新一代天基测高系统全球生态系统动力学调查(GEDI)对森林观测及经营具有重要意义，为探究GEDI V2(GEDI第2版)数据反演林下地形的性能，利用机载雷达数据验证林下地形反演精度，并探究反演精度的影响因素。【方法】分别以美国西波拉森林与中国帽儿山森林为研究对象，利用G-liht及帽儿山高精度机载雷达数据验证GEDI V2数据在针叶林及针阔叶混交林下反演地形的性能，并分析不同光束强度、光斑时间、坡度及植被覆盖度对地形反演精度的影响。【结果】美国西波拉针叶林地区地形反演精度均方根误差(RMSE)为2.33 m,平均绝对误差(MAE)为1.48 m;帽儿山针阔叶混交林地区地形反演精度RMSE为4.49 m, MAE为3.33 m。随着坡度、植被覆盖度增大，两种森林类型地形反演精度均降低。【结论】GEDI V2数据反演针叶林林下地形精度要优于针阔叶混交林，强光束优于覆盖光束，湿润地区白天效果更优，干旱地区黑夜效果更优；平缓地区数据使用效果极好，陡峭地区精度降低；中低植被覆盖度区域地形反演精度较高，高植被覆盖区域地形测定性能有所下降。

关键词：星载激光雷达全球生态系统动力学调查(GEDI) 林下地形反演精度坡度植被覆盖度

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基于4-Scale模型的人工林郁闭度遥感估测

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南京林业大学学报(自然科学版) 2023年第1期47卷 23-30页

作者：何萍于颖范文义杨曦光森林生态系统可持续经营教育部重点实验室东北林业大学林学院

【目的】为了寻找受区域影响较小、精度较高且鲁棒性较好的郁闭度遥感估算模型，采用4-Scale几何光学模型估算人工林树冠孔隙率及郁闭度。【方法】选择内蒙古旺业甸林场和广西高峰林场为实验区，首先对4-Scale模型进行参数敏感性分析，... 详细信息

【目的】为了寻找受区域影响较小、精度较高且鲁棒性较好的郁闭度遥感估算模型，采用4-Scale几何光学模型估算人工林树冠孔隙率及郁闭度。【方法】选择内蒙古旺业甸林场和广西高峰林场为实验区，首先对4-Scale模型进行参数敏感性分析，模拟林分在不同敏感性参数下的树冠孔隙率Pvg＿c（树冠为刚体时的冠间孔隙率）和Pvg（考虑树冠内部孔隙的孔隙率）,建立Pvg＿c、Pvg与敏感性参数的一一对应关系数据库。其次，根据数据库建立Pvg＿c和Pvg与敏感性参数的统计关系模型。然后根据获得的敏感性参数估算Pvg＿c和Pvg,进而估算林分郁闭度。最后，分别采用样线法与鱼眼相机测定法测量的郁闭度检验基于Pvg＿c和Pvg估算的林分郁闭度。【结果】基于Pvg＿c和Pvg估算的人工林郁闭度精度分别为88.17%和92.8%。Pvg＿c与敏感性参数林木株数和冠半径相关性更高，模型的R2和均方根误差（RMSE）分别为0.814和0.043。Pvg与敏感性参数LAI的相关性更高，模型的R2和RMSE分别为0.795和0.040。【结论】Pvg＿c和Pvg均可以用来估算人工林郁闭度，虽然Pvg估算郁闭度的精度更高，但是其估算的郁闭度不是林业上定义的郁闭度，林业上定义的郁闭度指树冠为刚体时冠层垂直投影面积比。因此，采用Pvg＿c估算人工林郁闭度更加准确。应在获得树木株数与树冠半径的基础上，采用Pvg＿c估算人工林郁闭度。

关键词： 4-Scale模型郁闭度鱼眼相机样线法叶面积指数

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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 2025年第4期44卷 1085-1096页

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哈尔滨150040

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 hm^(2)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 hm^(2)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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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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基于树种组成的大兴安岭天然林主要树种树高-胸径曲线研究

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南京林业大学学报(自然科学版) 2023年第4期47卷 157-165页

作者：路文燕董灵波田园汪莎杉曲宣怡魏巍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

【目的】分析混交林中不同树种组成情况对单木树高-胸径关系的影响，构建大兴安岭地区兴安落叶松和白桦的树高曲线模型，为森林质量精准提升提供理论依据。【方法】以大兴安岭中部地区112块兴安落叶松(Larix gmelinii)-白桦(Betula plat... 详细信息

【目的】分析混交林中不同树种组成情况对单木树高-胸径关系的影响，构建大兴安岭地区兴安落叶松和白桦的树高曲线模型，为森林质量精准提升提供理论依据。【方法】以大兴安岭中部地区112块兴安落叶松(Larix gmelinii)-白桦(Betula platypiylla)混交林的样地调查数据为基础，采用多元逐步回归建立包含单木、林分和树种组成信息的兴安落叶松和白桦树高-胸径预测基础模型，并采用层次分割方法量化不同变量对单木树高-胸径关系的影响程度。最后，采用混合模型方法解决样地调查数据中存在的嵌套效应和异方差问题。【结果】大兴安岭地区兴安落叶松-白桦混交林中主要树种(兴安落叶松和白桦)单木树高-胸径关系除受自身胸径大小影响，还受林分特征(优势木树高、林分平均胸径和林分平均树高)和树种组成(兴安落叶松、白桦蓄积比例)信息的共同影响，其对各树种树高-胸径变异的解释能力依次为单木胸径(82%)>林分因子(16%)>树种组成(2%);各树种树高-胸径混合模型均以包含3个随机参数、方差协方差结构pdSymm和异方差校正函数varPower的组合最优，兴安落叶松和白桦单木树高-胸径混合模型的调整决定系数(R■)分别较基础模型提升约2.50%和3.44%,达到了0.789 5和0.744 7。【结论】在具体的森林经营实践中，可通过采伐或补植的方式来调整林分的树种组成情况以达到促进林木树高生长的作用。

关键词：树种组成兴安落叶松白桦树高曲线天然林混合模型大兴安岭

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基于机器学习算法的樟子松立木材积预测

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南京林业大学学报(自然科学版) 2023年第1期47卷 31-37页

作者：孙铭辰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】通过非线性和多种机器学习算法构建并对比不同的立木材积模型，为樟子松（Pinus sylvestris ***）立木材积的精准预测提供理论依据。【方法】以大兴安岭图强林业局184株樟子松伐倒木数据为基础，建立非线性二元材积模型（NLR）... 详细信息

【目的】通过非线性和多种机器学习算法构建并对比不同的立木材积模型，为樟子松（Pinus sylvestris ***）立木材积的精准预测提供理论依据。【方法】以大兴安岭图强林业局184株樟子松伐倒木数据为基础，建立非线性二元材积模型（NLR）,并通过十折交叉检验和袋外数据（OOB）误差检验的方法得到3种最优机器学习算法，包括：反向神经网络（BP）、ε-支持向量回归（ε-SVR）和随机森林（RF）。对比分析不同模型间的差异，得到最优立木材积模型。【结果】机器学习算法在立木材积的拟合和预测中均优于传统二元材积模型，具体拟合结果排序为RF>BP>ε-SVR> NLR。其中RF的决定系数（R2）比传统模型的提高了2.00%,均方根误差（RMSE）、相对均方根误差（RMSE%）、平均绝对误差（MAE）分别降低了22.90%、22.93%、36.34%,且与真实值相比平均相对误差（MRB）的绝对值更低，证明了RF在立木材积预测中的优越性。【结论】机器学习算法作为一种新兴的建模方法可以有效地提高立木材积的预测精度，为森林资源的精准调查和经营管理提供新的解决方案。

关键词：樟子松二元材积模型 BP神经网络 ε-支持向量回归(ε-SVR) 随机森林(RF)

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大兴安岭中部地区不同林分类型结构复杂性评价

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南京林业大学学报(自然科学版) 2023年第5期47卷 147-155页

作者：董灵波唐亚如田栋元刘兆刚蔺雪莹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】通过对不同林分类型结构复杂性的评价来确定影响林分结构的主要因素，为后续森林结构经营的精准调整提供理论依据。【方法】以大兴安岭地区翠岗林场的不同林分类型(白桦林、兴安落叶松-白桦混交林和兴安落叶松林)为研究对象，... 详细信息

【目的】通过对不同林分类型结构复杂性的评价来确定影响林分结构的主要因素，为后续森林结构经营的精准调整提供理论依据。【方法】以大兴安岭地区翠岗林场的不同林分类型(白桦林、兴安落叶松-白桦混交林和兴安落叶松林)为研究对象，基于不同林分类型的30块固定样地调查数据，从林分结构、林木大小多样性、林分活力和土壤状况4个方面选取13个指标，采用雷达图法对不同林分类型结构复杂性状况进行评价。【结果】3个林分类型林分直径分布均为倒“J”形；林分整体呈随机或轻微均匀分布；林木大小分化呈劣势和中庸分化状态；林分密集程度从中等状态向密集状态转变；林分混交度、Simpson多样性指数、Shannon-Wiener指数和Pielou均匀度指数均在兴安落叶松-白桦混交林有最大值，而林分蓄积和健康木占比在兴安落叶松林有最大值；林下天然更新数量、土壤有机质含量、土壤腐殖质层厚度在不同林型间则无显著差异(P>0.05)。林分结构复杂性评价指数大小依次是兴安落叶松-白桦混交林(0.45)>兴安落叶松林(0.37)>白桦林(0.31),其中混交度、Simpson多样性指数、健康木占比是影响林分结构复杂性的主要因素。【结论】大兴安岭中部地区森林林分结构复杂性整体处于劣势，在后续森林经营中，可适当增加物种多样性，改善林内环境，以促进森林恢复和演替的正向进行。

关键词：林分类型林分结构复杂性评价指标大兴安岭中部地区

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