烤烟重要水溶性糖组成及对感官品质的影响

为明晰潍坊烟叶水溶性糖组成状况及其对烟叶感官品质的影响,本研究利用离子色谱法对潍坊烟叶水溶性糖进行检测。结果表明,烟叶水溶性糖中,葡萄糖含量最高,占总糖比例在30%以上;果糖含量次之;其次为蔗糖;麦芽糖、鼠李糖和木糖含量较低,三者合占1.00%左右。其中,木糖含量最低,平均为0.02%,而80%的样品中木糖无法准确定量。烟叶中水溶性糖与烟叶感官品质之间存在一定的相关性。葡萄糖、果糖、蔗糖、6种水溶性糖总量、还原糖以及葡萄糖、果糖、麦芽糖3种糖总量对烟叶感官品质有一定促进作用,达到显著甚至极显著水平,麦芽糖对烟叶感官品质不利。     

不同耐旱玉米品种(系)雌穗分化对干旱胁迫的反应差异

干旱胁迫是玉米生产上产生空秆的重要原因之一。本试验以对干旱胁迫具有不同耐性的玉米自交系D 88-34R、PB 08-5S和玉米杂交种丹玉39、D 06为试材,通过盆栽干旱胁迫试验,研究不同耐旱品种雌穗幼穗分化对干旱胁迫的反应差异。结果表明,不同耐旱材料在干旱胁迫下雌穗发育均受到很大影响,但材料之间表现差异很大。杂交种对干旱胁迫的耐受程度较自交系高。干旱胁迫下的行粒数、总小花数、败育粒数反应比较敏感,是导致玉米干旱胁迫下产生高空秆率的主要原因。     

森林生态系统碳循环研究方法概述

介绍了森林生态系统碳循环研究方法,对当前森林生态系统碳循环研究的几种主要方法模型进行了概述,主要有Miami模型和Thornthwaite模型、Chikugo模型和生物量转换因子连续法等。     

可变密度蓄积量的BP网络模型

在森林经营过程中,及时掌握森林资源的现状,预测其发展趋势对森林资源的宏观经营决策和管理十分重要。本文根据金沟岭林场的实际情况,采用人工神经网络方法建立了基于人工神经网络的混交林可变密度蓄积量BP网络模型,采用回归方程适应性检验法分别对模型的拟合效果进行适应性检验,检验结果表明所有模型是实用的,不存在系统偏差,表明用人工神经网络的方法对森林资源进行预测是可行的,可以满足林业生产经营的精度要求。     

利用航空象片信息提取林分调查因子自动化的探讨

本试验研究以东北林业大学帽儿山实验林场为对象,利用航片提供信息,通过各种林分结构模型,借助微机实现自动提取林分因子。     

过伐林景观要素沿环境梯度分布趋势的研究

运用趋势面分析方法 ,在arcinfo的支持下 ,采用统一网格样点采样法 ,通过对不同森林类型的演替阶段定量化 ,对吉林省汪清林业局金沟岭林场的森林景观要素沿环境梯度分布的趋势进行研究。结果表明 :在金沟岭林场范围内 ,水平地理位置对景观要素空间分布的影响极为有限 ,景观要素空间格局更多地受地形特征和干扰格局的综合控制 ;研究地区海拔、坡向和坡度是控制景观要素空间分布格局的主要因素 ;在不同海拔带上 ,坡向和坡度对景观要素空间分布的作用在方向和强度上都有明显差别。     

人工林经济轮伐期及初植密度的影响因子分析

结合经典的经济产量理论和标准的生物生长理论,从具有双决策变量的纯林木材产量模型出发,详细分析了整地成本、种植成本、立木价格和利率等因子对人工纯林经济轮伐期和初植密度的影响,并介绍了这些结论对按价财产税、土地税和收获税等税收的理论指导作用。     

抗旱剂拌种处理对小麦萌发和幼苗生长的影响

干旱胁迫下用抗旱剂Ⅰ号拌种处理小麦种子可以提高小麦出苗率，促进根系发育，增加根冠比。处理后，幼苗的生理生化指标均高于对照，可使幼勒在较低水势下保持正常生长。     

浅谈林木良种基地建设中存在的问题和解决办法

<正>随着人们对生态环境的重视,近年来造林任务的逐年增加,种苗工作越来越受到各级政府和林业主管部门的重视,林木良种基地建设任务越来越大,资金投入越来越多,这为林木种苗行业的发展奠定了坚实的基础。在项目增加、资金投入加大时,更要注意解决好建设期间可能出现的一些问题,使良种基地建设少走弯路、使国有投资效益最大化。根据20多年来对河北省种苗工程建设情况的了解和经验,就林木良种基地建设中存在问题和解决办法,从     

基于分位数回归法的杉木可变指数削度方程构建

  目的  采用非线性分位数回归法构建不同分位点的杉木可变指数削度方程,与非线性模型进行比较,以提高杉木干形的预测精度。  方法  利用福建省将乐国有林场的73 株（793组）杉木解析木数据,选取4个可变指数削度方程,基于5折交叉验证,分别采用非线性分位数回归与非线性回归构建削度方程。选用调整后决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）、平均误差（ME）、相对误差（RE）和平均绝对误差（MAE）5个模型评价指标,结合图形对各模型的拟合结果和预测结果进行评价。  结果  （1）4个可变指数削度方程在5个分位点（t = 0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9）处均能收敛,说明分位数回归可以建立不同分位点的估测模型,能更全面地描述杉木干形的变化。（2）4个削度方程在分位点为0.5处的精度最高,R2均在0.97左右。对于削度方程M1和M3,基于中位数回归（t = 0.5）的拟合精度与预测精度均高于非线性回归,且M1的预测值更加集中。（3）在不同分位点下,各模型对树干不同位置的预测精度不同,分位值为0.9和0.3的模型分别对梢头部分和树干基部的预测精度最高。  结论  基于分位数回归的可变指数削度方程不仅能精确预测平均条件下杉木的树干直径,而且能预测任意分位条件下杉木干形的变化趋势。不同分位点模型对树干不同位置的预测精度不同,基于M1削度方程,建立多分位点回归模型能进一步提高研究区杉木干形的预测精度。