施肥对杂种落叶松人工林幼龄林初期生长的影响

以三江平原丘陵区长白落叶松人工林皆伐后栽植的杂种落叶松人工林幼龄林为对象,调查了树高和胸径,分析了胸径对施肥的响应特征。研究结果表明,杂种落叶松田间栽植3年后,91.67%的样地的平均树高超过130cm,年高生长量普遍超过30cm;在人工林幼龄林初期,杂种落叶松的胸径对施肥的响应特征不甚明显,但有增加的趋势;施肥3年后,施肥处理的杂种落叶松平均胸径比对照增加0.45cm,提高15.25%;在三江平原丘陵区长白落叶松皆伐迹地上更换造林树种时,可考虑栽植杂种落叶松。     

长白落叶松树冠光分布的动态模拟

目的消光系数（k）是模拟树冠光分布的重要指标，本研究通过对比常见的获得k值的方法，筛选最优方法，对长白落叶松人工林树冠内光合有效辐射（PAR）进行动态估计。方法（1）将实测的PAR数据按3∶1划分为拟合数据和检验数据，利用拟合数据构建k值预估模型（方法I）。（2）用拟合数据，采用人为设定不同梯度的k值估计树冠PAR，筛选最优的k值（方法II）。（3）基于叶倾角数据，采用2种不同的平均叶倾角公式（方法III-1、方法III-2），对k值进行计算。将检验数据作为独立样本对以上3种方法估计的PAR进行独立性检验。通过对比以上3种方法对树冠内PAR的估计效果，选择最优的k值计算方法，结合气象数据对PAR进行动态估计。结果根据实测PAR数据计算的树冠各轮层k值存在较大差异，总体在0.1 ~ 1.5之间，且与相对着枝深度（RDINC）呈明显的指数函数或幂函数关系。同时太阳高度角（S_a）、累积叶面积最大值（MCLA）、叶面积密度（NAD）和树冠表面积（CS）对k值的垂直变化也有明显影响。因此方法I将指数函数作为基础模型，以RDINC、S_a、CLA、NAD和CS为自变量建立了k值估计模型，模型的拟合效果较好（R2 = 0.736，RMSE = 0.124）。方法II中，当k取0.32时对PAR的估计效果最好。利用方法III计算的各轮层消光系数差异较小，总体在0.3 ~ 0.7之间。采用独立样本检验以上3种方法对PAR估计的效果，结果表明方法I对PAR的估计效果较好（平均误差ME = 2.88，平均误差绝对值MAE = 117.4，预估精度P = 91.53%），方法II对PAR的估计效果次之（ME = ? 7.2，MAE = 217.5，P = 88.12%），方法III对PAR最差（方法III-1中 ME = 121.4，MAE = 210.1，P = 55.85%；方法III-2中 ME = 226.4，MAE = 259.0，P = 42.93%）。结论k值在不同林木、不同轮层及不同的太阳高度情况下并不是一个固定值。本研究建立的k估计模型充分考虑了以上3个重要变量，符合客观实际，且对估计长白落叶松树冠PAR有良好的效果，研究结果为人工长白落叶松树冠内不同位置净光合速率的模拟提供了基础。      

红松人工纯林3种梢斑螟成虫种群动态分析

【目的】梢斑螟是黑龙江省红松人工林的主要果梢害虫,研究了其成虫种群动态及未来种群变化趋势,为种群预测以及防治提供科学理论依据。【方法】在梢斑螟成虫发生期6月下旬—8月初,每天夜间19:00—23:00在红松林缘利用灯光诱捕梢斑螟成虫,结合幼虫鉴定种类,分析其种群动态。【结果】1)在牡丹江林口林业局的湖水、曙光和西北楞3个地点,诱捕到的种类均为赤松梢斑螟Dioryctria sylvestrella、冷杉梢斑螟D.abietella和微红梢斑螟D.rubella。2)在湖水,梢斑螟的种群数量最多,平均每天诱捕111.38头;西北楞其次,平均每天诱捕79.625头;曙光最少,平均每天诱捕69.63头。微红梢斑螟在3个地点均是优势种。3)在整个诱捕期间,冷杉梢斑螟和赤松梢斑螟成虫期为6月上旬—7月下旬,高峰期为6月下旬;微红梢斑螟成虫期为6月上旬—8月下旬,高峰期为6月下旬和7月中旬。4)3种梢斑螟都是在21:00—22:00诱捕的数量最多。5)3种梢斑螟的雌雄性比随着季节的推移波动较大,由开始的小于1,到接近于1,最终大于1,但总的性比接近1:1。【结论】梢斑螟的种群动态随时间和小生境的不同变化明显,6月下旬和7月中旬是其羽化高峰期,21:00—22:00是其最活跃时间。因此,对其防治应适时适地采取有效措施。     

基于无人机LiDAR的天然林与人工林林隙提取

为研究主动遥感进行森林地物分类和林隙提取的效果,分别在天然林和人工林中比较了无人机激光雷达(Li DAR)数据的阈值法、逐像元法和面向对象法3种方法的分类精度和适用性。选取天然林(黑龙江省哈尔滨市帽儿山林场)和人工林(内蒙古自治区赤峰市旺业甸林场)两处试验区,应用阈值法、逐像元法和面向对象法3种方法,对两个试验区采集的无人机Li DAR数据进行林隙、非林隙、其他类型划分。研究结果表明,面向对象法在天然林和人工林试验区中的分类精度和Kappa系数均最高,天然林为82. 43%、0. 73,人工林为91. 74%、0. 88;逐像元法次之,天然林为76. 62%、0. 64,人工林为78. 68%、0. 68;阈值法的分类精度和Kappa系数差异较大,在天然林中的精度极低,为50. 54%、0. 27,人工林的精度较高,为79. 12%、0. 69。面向对象法和逐像元法在天然林和人工林普遍适用,均可以达到理想的分类精度和Kappa系数。阈值法在天然林的精度较低,更适合于人工林的分类,即林分高度趋于一致,且建筑、道路等其他类型干扰较少的区域。天然林的最佳分类方法为面向对象法,人工林的最佳分类方法为阈值法。     

2020-02ml 目录

目的采用非线性分位数回归方法构建樟子松树干削度方程，并对比分析9个分位数（τ = 0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9）模型和传统的非线性回归削度方程的预测精度。方法以七台河市林业局金沙林场154株人工樟子松干形数据为研究对象，选取简单削度方程、分段削度方程和可变指数削度方程，利用非线性回归和非线性分位数回归方法构建樟子松树干削度方程。采用确定系数（R2）、平均误差（MAB）、相对误差（MPB）、均方根误差（RMSE）为统计指标对构建的削度方程进行对比分析。结果（1）在9个分位点（τ = 0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9）下的各削度方程都可以收敛，分位数回归方法可以灵活预测各分位点树干曲线的变化。（2）与非线性回归相比，基于中位数（τ = 0.5）时的各削度方程在拟合过程中表现最好，其中以可变指数削度方程表现最优。（3）检验结果也表明:相对于非线性回归的各削度方程，基于中位数（τ = 0.5）的简单削度模型的MAB和MPB均下降26.7%，RMSE下降19.9%；基于中位数（τ = 0.5）的分段削度方程和可变指数方程预测能力较强。（4）中位数回归的各削度方程在树干大部分的预测能力都优于相应的非线性削度方程。结论分位数回归方法是一种稳健的建模方式，基于中位数（τ = 0.5）的可变指数削度方程的预测精度最高，适合该区域樟子松树干干形的预测。      

长白落叶松?水曲柳混交林冠幅预测模型

  目的  基于黑龙江省尚志市帽儿山林场和一面坡林场长白落叶松?水曲柳混交林24块标准地的3 164株长白落叶松样木及3 574株水曲柳样木的数据，分别构建了长白落叶松和水曲柳的冠幅模型。  方法  通过分析不同混交方式林分内长白落叶松和水曲柳冠幅的变化规律及其与林木竞争因子的关系，从6种常用的线性和非线性基础冠幅模型中选取最优模型，并将混交比例S_i和树木在混交带内位置P作为哑变量，加入其他树木变量和林分变量，分别构建长白落叶松和水曲柳的冠幅模型，并对所构建的模型进行评价。  结果  长白落叶松和水曲柳冠幅在不同混交比例S_i和混交带不同位置P下差异显著；冠幅与DDH（林木胸径与林分优势木胸径之比）和HDH（林木树高与林分优势高之比）成正相关，与大于对象木的胸高断面积之和（BAL）成负相关，与距离无关的竞争因子可以反映树木的竞争压力，对冠幅具有影响；长白落叶松冠幅与冠长率（CR）成正相关，与高径比（HD）成负相关；水曲柳冠幅与水曲柳优势木平均高（H_0Fra）成正相关，与高径比（HD）成负相关。包含混交比例哑变量S_i和混交带位置哑变量P的长白落叶松和水曲柳冠幅模型拟合冠幅（CW）的R_a2分别为0.564 2和0.545 9，加入树木变量和林分变量后长白落叶松和水曲柳冠幅模型拟合CW的R_a2分别为0.674 5和0.589 6。  结论  包含混交带位置哑变量P、混交比例哑变量S_i、树木变量（CR和HD）、林分变量（H_0Fra）的长白落叶松和水曲柳冠幅模型具有较好的拟合效果及预测精度。因此，本研究所构建的冠幅模型可以很好地预测混交林内长白落叶松和水曲柳的冠幅，为进一步研究混交林树木树冠结构奠定了基础。      

春季冻融期寒温带主要森林类型土壤氮矿化特征

目的春季冻融期是连接冬季与生长季的关键时期，期间强烈的温度变化可能深刻影响土壤生态过程。研究春季土壤冻融过程对氮素矿化的影响，揭示我国寒温带地区冻融对土壤氮矿化的影响规律,为寒温带地区森林生态系统氮素研究和森林生产力评价提供理论依据。方法本研究以寒温带地区3种典型森林（兴安落叶松林、樟子松林、白桦林）为研究对象，利用树脂芯法测定和分析了在春季解冻期间土壤无机氮（NH₄+-N、NO₃?-N）以及净氨化速率、净硝化速率、氮矿化速率的动态变化。结果寒温带春季冻融期3种林型土壤无机氮含量均表现出释放特征，且在冻融末期有大幅增加趋势，但不同林型其变化规律有所不同，3种林型土壤铵态氮含量占无机氮含量的83.91% ~ 97.22%，是春季冻融期土壤无机氮的主要存在形式。冻融循环期间兴安落叶松林、樟子松林和白桦林0 ~ 10 cm土层土壤净氮矿化速率分别增加了1.86、6.18和0.25倍。10 ~ 20 cm土层土壤净氮矿化速率除兴安落叶松林有所降低外，樟子松林和白桦林土壤净氮矿化速率分别增加了4.09和2.25倍。土壤净氨化速率占土壤净氮矿化速率的73.47% ~ 96.76%，土壤氮矿化以氨化作用为主。土壤含水量是土壤有机氮矿化作用的主要影响因素。结论寒温带冻融作用有利于土壤有机氮的矿化，且阔叶林土壤氮矿化对冻融循环的响应强于针叶林。      

基于树干不同形率的樟子松立木材积方程研建

目的立木材积方程在森林生产力、生物量和碳储量等林业问题方面都有着广泛的应用。因此，提高立木材积的预测精度一直是林业模型研究者的重要任务。本研究以大兴安岭樟子松为研究对象，构建含有不同形率的二元和三元材积方程，并对比检验其预测效果，旨在把传统立木材积的预测精度提高到一个新的水平。方法利用15个树干不同形率，基于传统的一元和二元立木材积方程分别建立二元和三元立木材积方程，并与传统的一元和二元材积方程比较。通过对各模型进行拟合选出最优形率模型，具体选用统计软件S-PLUS中的广义非线性模块（GNLS）进行拟合。并利用幂函数、指数函数以及常数加幂函数校正在拟合过程中各立木材积模型表现的异方差现象。选择确定系数（R2）、均方根误差（RMSE）、平均误差绝对值（MAB）和相对误差绝对值（MPB）4个指标对模型进行评价。最终采用分径阶比较法比较不同径阶范围内4种方程的预测精度。结果基于相对树高70%处形率的二元模型拟合效果最好，基于相对树高50%处形率的三元模型拟合效果最好。模型检验结果表明:基于传统的一元模型，加入形率后模型的RMSE、MAB、MPB分别降低了33.7%、30.7%、29.9%；基于传统的二元模型，加入形率后的模型RMSE、MAB、MPB分别降低了70.5%、70.9%、71.2%。不同径阶的检验表明:对于小径阶和中等径阶的树木，模型的检验精度顺序为模型（13） > 模型（2） > 模型（12） > 模型（1）；对于大径阶的树木，模型的检验精度顺序为模型（13） > 模型（12） > 模型（2） > 模型（1）。结论形率因子是干形的重要指标。在传统立木材积模型中引入形率因子可以提高材积的预测精度，因此，对于樟子松立木材积的估算，尤其是中大径阶林分，推荐使用带有形率的三元立木材积模型。      

中国东北温带3种木质藤本植物细根解剖和形态性状研究

目的  研究温带木质藤本植物细根的功能性状及其潜在吸收能力。 方法  选取中国东北温带3种代表性木质藤本植物，即缠绕类藤本狗枣猕猴桃和北五味子、卷须攀援类藤本山葡萄为材料，研究了1 ~ 5级细根的解剖、形态、分支结构和吸收根组成。 结果  随着根序的增加，狗枣猕猴桃和北五味子的皮层厚度有增加趋势，而山葡萄则呈降低趋势。3种藤本植物的中柱直径均随根序增加而显著增粗，但是皮层厚度与中柱直径比值显著下降。皮层的存留状态显示，所有树种吸收根的比例均随根序增加而明显下降，1级根是典型的吸收根。从1级根至5级根，3种藤本植物比根长显著降低，直径显著增粗，组织密度增加，但是分支比仅在山葡萄中呈现单调的降低趋势。树种对各根系性状有显著的影响，但是与根序的影响存在交互作用。与其他2个缠绕类藤本植物相比，卷须攀援类藤本山葡萄中柱直径较大，皮层厚度与中柱直径比值较低，而2、3级根的分支比明显更高。与本地区其他类群植物相比，3种藤本植物1级根的平均直径较粗、比根长较低，而平均组织密度介于草本蕨类和其他木本植物之间。 结论  细根解剖和形态性状在3种藤本植物间存在明显差异，但是这些性状随根序变化的规律与其他木本植物较一致。与本地区其他类群植物相比，藤本植物1级根形态特征表现出了较为独立的特点。