林型和微立地类型及其土壤性质对土壤抗侵蚀能力的影响

采用原状土冲刷水槽法和静水崩解法测定土壤抗冲性和抗蚀性,以云冷杉红松林(PA)和椴树红松林(TP)的林隙和郁闭林分为对照,分析了小兴安岭地区2种林型由掘根倒木形成的不同丘和坑微立地类型及其土壤性质对土壤抗冲性和抗蚀性的影响,旨在揭示它们与土壤抗侵蚀能力的关系。结果表明:在2种林型下由掘根倒木形成的丘和坑微立地上,土壤砂粒含量均较高,其抗侵蚀能力均较弱,而对照却相反;2种林型下丘和坑微立地的土壤容重均与土壤抗冲性和抗蚀性呈无显著的负相关(P>0.05),而PA对照的土壤容重与它们均呈不显著正相关(P>0.05),TP林隙的土壤容重与它们却呈极显著正相关(P<0.01),其郁闭林分的土壤容重与它们呈极显著负相关;2种林型下丘和坑微立地的土壤有机质均与土壤抗冲性和抗蚀性呈不显著正相关,而对照则呈极显著正相关;土壤抗侵蚀能力随着林型和微立地类型而变化,TP丘和坑微立地的土壤抗侵蚀能力不显著高于PA,而PA对照的土壤抗侵蚀能力却显著高于TP的对照。由此可知,丘和坑微立地的形成会造成土壤抗侵蚀能力大幅下降,导致土壤养分的流失,土壤黏粒含量减少,土壤恢复过程较为困难。     

基于PROSPECT和4-scale模型的光化学植被指数尺度转换

  目的  光化学植被指数（PRI）对于准确估计植被光能利用率（LUE）有着重要的作用。但在不同的尺度（叶片、冠层、景观尺度）上，PRI与LUE二者之间的关系及其影响因素不同。传感器获得的光谱为像元及冠层光谱，叶片尺度的PRI-LUE关系模型无法直接用于冠层尺度的数据，因此需要对冠层尺度的PRI指数进行尺度转换。  方法  首先通过叶片尺度的PROSPECT模型，模拟不同生化参数下叶片的反射率与透射率，进而计算叶片尺度PRI指数与简单比值PRI指数（记为SR-PRI）。其次，将获得的叶片尺度反射率、透射率作为参数输入到4-scale模型中，获取不同叶面积指数（ LAI）下冠层尺度的反射率，计算得出冠层尺度的PRI、SR-PRI。建立不同LAI下PRI、SR-PRI的冠层?叶片尺度转换函数，并对不同尺度上影响PRI、SR-PRI的因子进行敏感性分析。  结果  PRI、SR-PRI在进行冠层与叶片尺度转化过程中，都表现出很明显的线性关系，并且拟合效果（R2）呈现出随LAI的增大而增大的趋势。对比相同LAI水平下的PRI、SR-PRI的拟合结果发现，SR-PRI的拟合效果普遍要优于PRI。  结论  4-scale模型用来进行PRI与SR-PRI在冠层、叶片间的尺度转换是可行的，通过建立不同LAI下的尺度转换函数，可以实现将冠层尺度的PRI、SR-PRI转化到叶片尺度。      

基于混合效应模型的人工红松枝下高模型研建

  目的  基于帽儿山红松人工林63块样地2 972株红松数据，利用非线性混合模型构建红松枝下高模型，为进一步研究生长与收获模型提供理论依据。  方法  本文首先使用8个常用的枝下高模型，选出最优基础模型；其次，研究林分变量或单木变量对枝下高的影响，建立含林分变量的枝下高模型；最终在基础模型和含林分变量模型的基础上，考虑样地效应对红松枝下高的影响，构建红松枝下高基础混合效应模型和广义混合效应模型。模型用4种抽样方式（随机抽取、抽取最大树、抽取最小树、抽取平均树）和8种样本大小（1 ~ 8株树）对基础混合效应模型和广义混合效应模型进行抽样检验。  结果  Logistic模型拟合精度好，符合生物学意义，且模型形式简单，选为最优基础模型。除树高、胸径以外，大于对象木断面积之和、优势木高和冠幅与枝下高有显著相关性，加入后明显提升模型的拟合精度。枝下高广义混合效应模型的拟合效果要优于其他模型。模型检验结果表明:当应用基础混合效应模型预测时，建议抽取胸径最小的4个样本；当应用广义混合效应模型预测时，建议随机抽取4个样本。  结论  枝下高广义混合效应模型在拟合效果和预测精度方面优于其他3种模型，建议将此模型作为人工红松枝下高模型。当应用广义混合效应模型预测时，建议随机抽取4个样本。      

聚乙二醇模拟干旱胁迫对榆树种子萌发影响

为探究干旱条件下榆树种子的发芽特性,以榆树种子为试验材料,采用滤纸发芽法,研究聚乙二醇(PEG)模拟干旱对其种子萌发的影响。结果表明:不同浓度的PEG干旱胁迫对榆树种子萌发有不同影响,5%浓度的PEG胁迫对榆树种子的萌发有明显的促进作用;榆树种子可耐5%~10%PEG浓度的干旱胁迫,而15%浓度的PEG胁迫明显抑制榆树种子萌发,20%浓度的PEG胁迫则对其种萌发有严重抑制作用。榆树的种子耐旱适宜范围、种子耐旱半致死浓度、种子耐旱极限浓度对应的PEG浓度分别为7.71%、12.33%、19.73%。     

纤维素高效降解真菌的筛选及其降解森林地表可燃物的效果

【目的】筛选纤维素的降解真菌,探究其对森林地表可燃物的分解效果,以期利用纤维素高效降解真菌促进降解森林地表可燃物,从而降低森林火灾风险。【方法】采集东北林业大学帽儿山实验林场的兴安落叶松、胡桃楸、水曲柳和云杉人工林内的可燃物,采用孟加拉红培养基进行真菌的分离培养,采用刚果红染色法,根据测定菌株的纤维素分解指数筛选高活性纤维素酶菌株,对其进行形态学及分子鉴定;以阔叶、针叶与针阔混交可燃物碎块为分解基质,接入高活性纤维素酶菌株菌液,恒温培养80天,定期取样测定综纤维素含量,分析纤维素分解过程并筛选出对森林地表可燃物中纤维素降解效果最好的菌株;结合扫描电镜超微结构观察结果进行验证。选取筛选出的纤维素高效降解真菌菌株,制取菌饼并接入麦芽浸粉培养基中,恒温振荡培养5天,得到的菌悬液作为单一菌剂,2菌种菌悬液等体积混合为混合菌剂,分低、中、高剂量喷洒到不同样地中装有胡桃楸、兴安落叶松以及胡桃楸-兴安落叶松混交可燃物的凋落物袋内,每月采集凋落物袋测定综纤维素质量分数,分析不同菌剂对可燃物中综纤维素降解效果。【结果】根据孟加拉红氯霉素培养基筛选出的15株真菌在CMC-Na培养基上产生的水解圈大小,筛选出8株高活性纤维素酶菌株,菌株B2(枝细枝孢)的纤维素分解指数最大;根据地表可燃物样品中的纤维素降解结果,菌株A4(紧密帚枝霉)对3种可燃物基质中综纤维素的降解能力最强,其次是菌株A2(肉色隔孢伏革菌);根据扫描电镜观察结果,菌株A4的菌丝可以黏附在叶片表面并侵入叶片组织,通过分泌纤维素酶降解叶片中的综纤维素;不同剂量使可燃物基质综纤维素降解率由大到小呈现大剂量、中剂量、小剂量的规律,且施加菌剂的3种基质综纤维素降解率均高于对照;施加菌剂的3种可燃物基质综纤维素降解率由大到小均表现为:菌剂C(混合菌剂)菌剂B(菌株A4)菌剂A(菌株A2)。【结论】菌株A4为室内降解试验筛选出的高效纤维素降解真菌,在野外对地表可燃物中综纤维素也表现出较强降解能力,且与菌株A2构建的混合菌剂对可燃物中综纤维素降解效果更佳,可在后续研究中摸索其最佳产酶条件,以实现林区地表可燃物更大程度上的降解。     

林火干扰对森林土壤活性有机碳影响的研究

土壤活性有机碳作为森林土壤有机碳的活跃成分，在凋落物分解和土壤碳循环中发挥着重要作用。林火干扰通过改变土壤底物的数量和理化性质进而影响土壤活性有机碳，因而阐明林火干扰对土壤活性有机碳的影响是开展森林碳循环研究的基础。文中以6种土壤活性有机碳为研究对象，分别阐述林火干扰对土壤活性有机碳影响的研究进展。针对目前研究现状及存在问题，认为应进一步深化探究林火干扰后土壤微生物活性变化机制对土壤活性有机碳的影响，揭示土壤碳库平衡的影响机理；加强林火干扰后C-N耦合循环特征的研究；深入研究林火干扰后影响土壤活性有机碳的内在因素和外在因素的相互作用，综合评价林火干扰对土壤活性有机碳的短期与长期影响；加强林火干扰—土壤碳库—全球气候变化的交互关系研究，深入探讨林火干扰与土壤活性有机碳的相互作用关系及影响机理。     

人工林精准施肥研究进展

施肥是实现人工林速生丰产的重要手段，合理施肥可以维持土壤养分平衡，提高土壤质量，促进林木生长，同时减少环境负效应。人工林精准施肥是以农业精准施肥为基础形成的营林应用技术体系，主要包括林地管理单元精准划分、林地营养精准诊断、精准施肥及施肥效应精准检验。精准施肥技术在农业上取得了很大进展，但应用到人工林上还有很大的局限性。文中结合农林业施肥研究现状，分析实现人工林精准施肥所需解决的关键问题，提出人工林精准施肥的发展方向。     

森林生物量的空间自相关性研究

森林生物量是森林生态系统物质循环与能量流动的基础,可以很好的衡量森林生产力。研究森林生物量的空间分布及其变化规律,对揭示地表空间变化规律具有重要意义。本研究以帽儿山林区为主要研究区域,以2004年帽儿山林区固定样地调查数据为基础,对帽儿山地区生物量进行全局自相关性分析和局部自相关性分析,并在此基础上使用R软件建立生物量与各地理因子、生物因子的多元回归模型;使用GWR软件,以每公顷株数、平均胸径和高程为解释变量,建立GWR模型。结果表明:帽儿山地区的森林生物量具有空间正相关性,在本研究区域内地理加权回归模型较多元回归模型AIC值降低了90,决定系数R~2和调整型决定系数R~2均有提升,GWR模型具有更高的拟合精度。     

基于Gompit回归模型的大兴安岭林火预测模型及驱动因子研究

本研究基于2000—2016年林火数据,选取气象、地形、植被、人为活动等因素作为林火预测变量,采用Gompit回归模型对林火发生的主要驱动因子进行分析,并建立大兴安岭地区林火发生预测模型。结果表明:大兴安岭地区林火受气象因素(日累计降水、日平均相对湿度)的影响最大且与林火发生均呈显著负相关;此外,大兴安岭林火多发生于缓坡、远离居民区、铁路、公路等人为活动较为频繁地区。模型结果表明:Gompit回归模型的预测效果较好(准确率77%),ROC检验结果表明模型的拟合度较高(效果值为0.868);而独立样本的检验显示,预测准确率为75.3%,模型具有较高的适用性。大兴安岭近17年的火险等级总体呈南高北低、东高西低的地理分布,其中高火险和中火险区主要集中在南部、东南部等地,占整个研究区域的24.2%;同时南部和东南部存在大面积低估区,表明模型对这些地区的预测能力不高。