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1.
高延 《中国林业》2011,(10):22-23
1947年建局的汪清林业局是吉林省最早开发的六大森工企业之一。自上个世纪50年代,汪清林业局开始探索采育结合模式。坚持四十年如一日培育森林资源,特别是1998年国家实施天然林保护工程之后,他们努力把采伐利用森林的过程作为培育森林的过程,使全局实现了“三个三千万”,即:建局时森林蓄积3200万立方米,迄今为止共消耗3800万立方米,目前仍有森林资源蓄积3970万立方米。基本上实现了青山常在、永续利用的梦想,探索出了一条森林可持续经营的路子。并因而被国家林业局确定为“全国森林可持续经营示范单位”。  相似文献   
2.
燃油荷电改善雾化的机理与试验研究   总被引:5,自引:1,他引:4  
燃油荷电改善雾化是在发动机上节能降排的一种新尝试。本文从理论上分析了燃油荷电改善经的基本原理,设计了适当的荷电装置,并在荷电装置的基础上分析了尖端电极电压、燃油流速、桶状电极内径对荷质比的影响。最后在发动机气道试验台上用YSC-1型运动粒子瞬态激光全息测试仪,拍摄了汽油带电荷雾化和不带电荷雾化时的粒子全息图,结果证明荷电后燃油雾化粒子的粒径变小,且尺寸统一。  相似文献   
3.
本文采用长白山地区天然云冷杉针阔混交林的14个皆伐样地数据,分析6个主要树种的径阶年龄变异系数,根据其计算不同精度下外业捕样调查估测林分年龄所需的样本量;采用平均_小法估测林分年龄,分析其他测精度随着株数的变化。结果表明,6个树种的年龄变异系数随着径阶的增加,呈现波动性变化。石杉、冷杉和红松3种譬f叶树的年龄变异系数随...  相似文献   
4.
以长白山区云冷杉针阔混交林3个不同大小的林隙(456.2、290.2、83.9 m2)为研究对象,在林隙内按照不等距分布设置气温和土壤温度观测点,对8月份林隙内不同观测点气温和土壤温度的连续观测数据进行了分析,探讨了3个林隙内温度的时空变化特征.结果表明:林隙中央位置的气温和土壤温度的日变化均呈单峰型,温度在S-N方向...  相似文献   
5.
长白山云冷杉针阔混交林两个演替阶段乔木的种间联结性   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于2×2联列表和方差比率,通过χ2统计量检验和种间联结系数值计算,对杨桦次生林和云冷杉针阔混交林阶段林分总体种间联结性进行了分析。结果表明:杨桦次生林群落内出现的12个乔木树种之间的总体关联性方差比率为0.932,接近1,表现为无相关性;在针阔混交林阶段,群落主要种间的总体关联性表现为正相关,说明该阶段的群落已处于和...  相似文献   
6.
金沟岭林场生态公益林经营类型划分研究   总被引:3,自引:1,他引:2  
通过对汪清林业局金沟岭林场73个林班,1 333个小班的中的183个生态公益林小班调查数据进行分析,阐述了金沟岭林场生态公益林的特点,并将金沟岭林场的生态公益林根据森林起源、树种、立地类型和经营目的4个划分依据划分为34个经营类型,为森林分类经营措施的制定和实施打下了基础。  相似文献   
7.
高延 《山东饲料》2013,(17):230
园林排水是园林建设的重要组成部分,完善的园林排水工程对园林风景的保护、发展和旅游活动的开展具有决定性的作用。园林排水工程作为园林建筑工程的重要组成部分,发挥着不可替代的作用,和园林环境有着非常密切的联系,在建设过程中,必须注重排水工程技术,提高排水工程质量。  相似文献   
8.
长白山地区不同林型土壤特性及水源涵养功能   总被引:4,自引:0,他引:4  
以长白山金沟岭林场的原始林、云冷杉针阔混交林、杨桦次生林,以及53和39年牛的人r落叶松林为研究对象,同时以草地为对照试验区,分析了不同林型枯落物的小存鹫及持水特性、土壤水分物卿性质以瞍土壤蓄水量。结果表明:1)不同林型楠落物的现存量存28.96~56.42t/hm^2之闸,原始林梢落物跳仔量最人,为5642、/hm^...  相似文献   
9.
本文总结了汪清林业局改培大径级材基地建设的试点经验,并对东北珍贵树种大径级材培育技术进行了初步探讨,主要技术措施包括抚育间伐、修枝、施肥、病虫害防治以及样地监测等.针对试点产生的问题,就如何加快珍贵树种大径级材培育工程建设提出了建议.  相似文献   
10.
根据Box-Jenkins建模原理,将ARIMA模型拟合时间序列的方法用于同龄纯林林分平均直径生长的拟合及预测研究。利用Eviews软件分别对短叶松同龄纯林样地1号、2号、3号的林分平均直径序列建模和预测,选出最优模型形式。然后用样地4的林分平均直径序列对所得到的模型形式进行适应性验证。通过用这4块样地数据对最优模型形式的拟合和预测,结果显示,最优模型形式剔除AR(2)项的AR(3)模型能够较好的拟合平均直径序列,决定系数(R2)分别为0.907 5、0.909 7、0.910 3、0.949 8,并且预测相对误差(Bias)很小(<1%)。在直径生长序列的近期预测中应用时间序列的ARIMA模型方法较为合适。  相似文献   
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