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1.
林分空间结构会显著影响其林下幼树更新。为明确其影响林下幼树更新的关键因子,以湖南省青羊湖国有林场青冈栎林天然次生林为研究对象,测量幼树株数密度、树高、地径和冠幅,计算混交度、大小比数、开敞度指数以及聚集指数代表林分空间结构,评价林下幼树更新情况,并用灰色关联度分析方法探究两者间的相关关系。结果表明,青羊湖国有林场13块青冈栎林样地林下更新幼树有6种,分属于4科5属,分别是青冈栎、苦槠、多脉青冈、南酸枣、黄檀、马尾松,青冈栎在更新幼树中占明显优势,是优势树种,幼树重要值为63.09%。青冈栎林各林分空间结构指数与林下更新指数均大于0.5,关联度较高,综合所有林分空间结构指数对林下更新指数关联度的均值来看,对林下更新的影响由大到小为大小比数>开敞度>聚集指数>混交度,大小比数对青冈栎林下更新影响最为显著。在促进青冈栎天然次生林林下更新时,应以调整林木大小分化程度为主,综合考虑林木空间分布格局的调整方案。 相似文献
2.
DIN 5480渐开线花键广泛应用于各种同轴连接中,一般在花键标准中选取可得到设计与检验参数,但在某些特殊的机械结构中,需要设计的花键尺寸会超出DIN 5480规定的范围,如齿数大于82,基准圆直径dB大于500等。在这种情况下如何计算、选取参数?本文结合实际案例来说明超出DIN 5480标准范围时花键参数的计算以及主要参数解释。 相似文献
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4.
《北方园艺》2020,(6):93-93
1抗污染较强的树种抗二氧化硫树种:构树、皂角、榆树、白蜡、臭椿、旱柳、刺槐、柽柳、无花果、丝棉木、女贞、广玉兰、青冈栎、夹竹桃、大叶冬青、冬青、海桐、蚊母、大叶黄杨、瓜子黄杨、棕榈、凤尾兰、山茶、侧柏等。抗铪HF树种:构树、皂角、榆树、白蜡、臭椿、柽柳、无花果、丝棉木、广玉兰、夹竹桃、青冈栎、瓜子黄杨、棕榈、蚊母、凤尾兰、油茶、山茶等。抗氯CI树种:构树、皂角、榆树、白蜡、臭椿、侧柏、柽柳、无花果、木槿、广玉兰、青冈栎、夹竹桃、海桐、瓜子黄杨、棕榈、凤尾兰、山茶、构骨、龙柏等。抗硫化氢树种:构树、桑树、无花果、海桐、泡桐、瓜子黄杨等。抗碳氢化合物树种:构树、桑树、无花果、海桐、泡桐、石榴等。抗臭氧O3树种:银杏、香樟等。 相似文献
6.
弧齿锥齿轮齿顶修缘方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
《拖拉机与农用运输车》2021,(1)
针对钳工齿顶修缘方法精度低、一致性差、效率低以及专用机床柔性差、调整困难等问题,提出一种弧齿锥齿轮齿顶修缘方法。依据弧齿锥齿轮理论数学模型定义齿面和修缘带边界,求解对刀点三维坐标和加工刀轨,后处理生成数控加工程序,在5轴4联动数控机床上完成夹紧和对刀后,控制锥度铣刀与弧齿锥齿轮的相对运动,完成弧齿锥齿轮齿顶的高效精确修缘。该方法具有新颖性、创造性和实用性的特点。 相似文献
7.
《甘肃农业大学学报》2020,(2):117-123
【目的】研究甘肃小陇山林区65 a锐齿栎林的有效降雨分配及其矿质元素输入特征,为科学评价小陇山林区森林生态系统服务功能及水土流失程度提供科学依据.【方法】在固定样地内布设林冠截流观测设施,收集水样进行测定及计算.【结果】观测期林外总降雨量为1 508.22 mm,其中林内穿透雨1 204.40 mm,树干茎流112.09 mm,林冠截留191.73 mm,分别占降雨量的79.86%、7.43%和12.71%.当降雨量<1.8 mm时,林冠截留全部降雨,穿透雨量为0;当降雨量>4 mm时,树干开始产生茎流.通过数学方程拟合,穿透雨量与降雨量呈线性关系,树干茎流量、林冠截留量与降雨量呈幂函数关系.通过对水质进行化学测定得出,锐齿栎林中的矿质元素平均含量排序为:穿透雨>树干茎流>大气降雨,矿质元素不同输入方式中,K元素含量都是最大的.【结论】锐齿栎林分林冠截留直接影响地表径流的产生,减少当地的水土流失;同时林分可富集K、N、Ca等矿质元素,有效补充林分土壤肥力. 相似文献
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9.
栎属(Quercus Linn.)植物叶片的营养品质是选育饲料用柞树新品种的重要考核指标。测定10种栎属植物高干乔木植株叶片中的18种营养成分含量,其中总糖、还原糖质量比分别为33~85 mg/g、32~83 mg/g(变异系数分别为25.9%和25.1%),粗蛋白质量分数为14.8%~19.9%(变异系数8.7%),粗脂肪质量分数为2.3%~3.1%(变异系数9.8%),粗淀粉质量比为52~85 mg/g(变异系数16.1%),粗纤维质量分数为22.3%~26.7%(变异系数5.8%),灰分质量比为38~59 mg/g(变异系数14.2%),水分、全氮的质量分数分别为49.5%~59.4%和2.36%~3.18%,全磷质量比为4.44~17.06 mg/g,全钾、铁的质量比分别为8.29~11.80 mg/g和0.306 0~0.597 8 mg/g。对栎属植物叶片中不同营养成分含量间的相关性分析结果表明:粗蛋白和全氮含量均与全磷含量呈极显著正相关(相关系数分别为0.796和0.841),粗蛋白与粗淀粉的含量呈显著负相关,粗蛋白与粗脂肪和硒的含量均呈显著正相关,粗脂肪与灰分和全氮的含量分别呈极显著负相关和显著正相关,粗淀粉与还原糖、全氮、硒的含量均呈显著负相关,其中相关性最高的是全氮与粗蛋白的含量(相关系数为1.000),其次是总糖与还原糖的含量(相关系数为0.990)。以栎属植物叶片中18种营养成分的含量为变量,采用主成分分析方法提取的前5个主成分对解释变量的累积方差贡献率为89.501%。其中第1主成分主要综合了总糖、还原糖、粗脂肪、粗蛋白、全氮、全磷等的含量信息,包含了原来信息量的30.341%,命名为主要能量因子;第2主成分的方差贡献率为23.073%,也包含粗蛋白和全氮的含量信息。聚类树在组间联结20处,将供试的10种栎属植物分成3类:第Ⅰ类和第Ⅱ类包括槲栎组的8个种类;第Ⅲ类为麻栎组的2个种类。研究结果丰富了栎属植物叶片营养成分的基础数据,并且基于叶片中营养成分含量的聚类可作为栎属组间分类及亲缘关系分析的依据之一。 相似文献
10.