樟子松人工固沙林天然更新的探讨

根据“新林业”理论、“接近自然的林业”理论、樟子松生物学特点以及沙地立地特点，进行了樟子松人工固沙林选择人工促进天然更新方式的探讨。对天然更新的障碍进行了初步分析，认为水分是阻碍天然更新顺利完成的主要因子，提出了采取人工促进措施，实现樟子松人工固沙林的天然更新。     

影响沙地樟子松天然更新的主要气候因子的逐步判别分析

通过对原产地、引种地沙地樟子松林的天然更新情况调查，选取可能影响樟子松天然更新的气候因子，进行了逐步判别分析。逐步判别结果表明，影响沙地樟子松天然更新的主导气候因子是：年平均气温（X1），1月平均降水量（X6），1月平均蒸发量（X10），无霜期（X13）。并依据判别结果对阻碍樟子松天然更新的主导因子进行了深入分析，提出了两点人工促进沙地樟子松天然更新措施。     

怎样封育沙地樟子松

<正>樟子松是封山、封沙育林的优良树种。据调查,内蒙古呼盟樟子松封育总面积已接近31.3万hm2,已封育郁闭成林的林相整齐,生长良好,与人工造林相比,节约资金9000万元;另外,疏林和更新起来的幼林已发展到20万hm2。樟子松活立木蓄积量达862.9万m3,是封育前的32倍。呼伦贝尔沙地樟子松覆盖率提高了12.7％。封育后,累计生产优质樟子松木材42万m3。由此看来,樟子松封育在三北地区有着重要的推广价值。     

影响沙地樟子松天然更新的主要生态气候因子的定量分析

利用呼伦贝尔草原 2个组 8个站点的 33个变量进行了逐步判别分析。结果表明 ,影响沙地樟子松天然更新的生态气候因子主要是极端最低气温、极端最高地温、1月蒸发量和多年平均积雪日数等 4个 ,它们主要是通过对种子萌发和幼苗的生长发育施加限制作用。因此 ,在造林生产实践中应选择适宜的立地克服其消极影响 ,必要时应采取人工措施促使其天然更新 ,保障其持续稳定发展。     

沙地云杉林天然更新格局及其影响因子的灰关联分析

为了揭示沙地云杉种群发生、发展的内在机制,寻找影响沙地云杉林天然更新的瓶颈因子,应用格局分析和灰关联分析的方法对内蒙古白音敖包国家级自然保护区沙地云杉林的天然更新格局及其主要影响因子进行了研究。结果表明:沙地云杉林天然更新幼苗、幼树呈聚集分布,且死亡率高;枯枝落叶层厚度、下木盖度以及腐殖质层厚度对沙地云杉林天然更新影响最大,其关联度分别达到了0.749,0.746和0.678;海拔高度和坡度的关联度分别为0.615,0.621,与天然更新的关联度最小,对天然更新影响较小。     

珍稀濒危植物海南粗榧幼苗天然更新与环境因子的灰色关联分析

以1996—2005年观测数据为基础,运用灰色系统理论和方法,分析环境因子对海南粗榧种群内的海南粗榧植株各林龄存活率、幼苗高度增加比、幼苗高度增加值的影响。结果表明:年最高温度对各种群海南粗榧幼苗的存活率影响最大,年最低温度对各种群海南粗榧幼苗的植株高度年增加值影响最大,而土壤的厚度及湿度严重影响了海南粗榧幼苗的生长。因此,在保护海南粗榧野生种群的生长过程中,应注意其生长环境(主要是温度及土壤)对植株的影响,以便提高幼苗的存活率并改善植株生长状况。     

河北坝上地区樟子松人工林天然更新与人工促进措施研究

塞罕坝机械林场属河北坝上的典型区域,40多年来引种营造樟子松0.9万hm2,积累的育苗造林经验为坝上地区大面积推广该树种提供了科技支撑,当前部分林分开始呈现天然更新现象,成为培育后续资源的重要途径。通过调查研究表明,该区天然更新主要有2种形式。该文总结分析了影响坝上地区樟子松人工林天然更新的主要环境因素,针对资源状况和限制性因子,提出了人工促进樟子松人工林天然更新的技术措施。     

榆林沙地人工植物群落的形成与演替

人工固沙林的营造，一切沙地植被的开发利用，都与植物群落的形成与演替有着密切关系。西部大开发以生态环境建设为前提，如何掌握一个植物群落被另一个植物群落的演替规律，预见群落将要发生何种变化，从而采取相应措施，使固沙林产生最大生态效益和经济效益。研究植物群落学及其种间的相互关系，在理论和实践上都有重大意义。     

应用灰色关联度分析关键因子的研究

提出了应用灰色关联度分析关键因子的新方法，该方法具有整体性，非对称性，有序性、动态性计算方法简便等优点，因此，它能准确地判断出关切因子，并显示出其他因子的相对重要性。文中青杨天牛生命表资料为例进行了例证研究。选用了几咱害虫的生命表资料进行了灰色关联序与其他分析方法排序的比较，证实了灰色关联度分析法的正确性与实用性，为分析影响虫种群动态的关键因子提供了更为有力的手段。     

沙地樟子松人工林矿质营养循环的初步研究

该文以林龄为32 a的樟子松林作为研究对象,研究了沙地樟子松人工林林内K、P、Mg、Zn、Cu、Fe、Mn等矿质元素2010-2011年通过降雨输入、地表径流输出以及积累、留存、淋溶、归还、吸收等循环过程。结果表明:沙地樟子松林林分矿质元素的收入大于支出,呈盈余状态。但林分的生产力却比较低,生物生产量仅为2.604 t·hm-2·a-1,原因可能是樟子松林对矿质元素的利用率较低。同时林分的归还量少,林分矿质元素循环效率低。建议采取人工措施调控樟子松林,建立良性循环的生态系统。     

沙地樟子松人工林合理经营密度的研究

通过调查不同密度的沙地樟子松人工林胸径、树高、蓄积、干形等生长指标和松枯梢病的发病情况等健康指标,分析了密度对樟子松人工林生长与健康的影响。综合分析得出:亚湿润干旱区樟子松人工林的造林密度可以控制在1 250~2 500株·hm-2;当樟子松人工林林龄达到21 a时保留密度1 000株·hm-2左右;当林龄31 a时,密度控制为500株·hm-2左右。     

沙地樟子松人工林结构调整技术研究

在科尔沁沙地南缘的章古台沙地,选择轻度染病的樟子松中龄林为对象,进行4种方式的林分结构调整试验。结果表明:结构调整促进了林分生长,控制了松枯梢病的发展,改善了林下植被状况和林分土壤水分状况,缓解了林分在干旱期的水分胁迫。综合不同结构调整方式促进樟子松人工林生长和改善林分环境条件的效果:伐3留2、伐4留2方式好于伐2留2、伐3留3方式,生产上可根据现有樟子松人工林的生长状况,结合混交树种特性,采用适宜的调整方式。     

沙地樟子松人工林冠下人工更新研究

在渐伐后郁闭度不足0.4的沙地樟子松人工林冠下进行人工更新试验,10年后观测各树种的生长状况,并对林下的土壤进行调查.结果表明:利用这种冠下人工更新方式使樟子松纯林转变为多树种混交的复层林;色木槭等4个树种可以作为冠下更新的主培树种;冠下人工更新可以逐渐改良土壤,延缓樟子松人工林林地土壤的衰退.     

沙地樟子松林与天然更新问题探讨

呼伦贝尔沙地是我国重要的樟子松林种源地。从1955年开始在其他地区进行引种造林并获得成功,但是多数引种地的樟子松人工林天然更新却不能正常进行。本文结合资料论述了沙地樟子松天然林起源与分布和自然更新特点,并分析探讨了引种地沙地樟子松人工林自然更新的障碍、影响因素以及冬季降雪影响更新等可能的关键因子等问题。     

Bio-productivity of Pinus sylvestris L.var. mongolica plantation on west Kerqin sandy land

lntroductionMongoIianscotchpine(PinussyvesmeL.var,mon-gohbe)isafondamentaItreespeciesincoIdtemper-atezone,mainlydistributedinHeiIongjiangProvinceandDaxing'anMOuntainforestregionoflnnerMon-goIiaAutonomousRegion.Withhighendurancetocold,droughtandpoorsoil,thistreespecieshasthecharacteristicsoff8stgroWth,shortfinaIcuttingageandgoodqualitytimber,atc-.IthasbeenproventhatMongoIianscOtchpineisoneofthemostsuccessfuIIyintroducedtreespeciesinsemi-aridregionafterbeingintroducedinto13provincesandau…     

沙地樟子松生长规律的研究

通过对内蒙古红花尔基林业局经营的沙地天然樟子松的生长特别和分布规律的研究,结果表明:沙地樟子松生长在不同光照条件和不同密度的环境下,林木的高生长和胸径生长存在很大的差异,樟子松在疏林(0.3~0.5)时,高生长快,胸径生长正常,材积生长数高。     

沙地樟子松林天然更新研究进展

沙地樟子松是我国北方地区广泛引种的主要固沙造林树种,但在引种地只有少数地区能够完成自然更新过程。本文从沙地樟子松落种特征、土壤种子库、种子扩散、种子萌发、更新苗特征、天然更新类型以及影响天然更新因素等方面综述了沙地樟子松天然更新研究现状,并探讨其天然更新的关键影响因素,同时提出了研究展望。     

章古台沙地樟子松人工林土壤水分动态研究

对章古台地区沙地樟子松人工林和流动沙地土壤水分动态进行了定位研究，结果表明，在整个生长季节内，降雨、蒸散、地形及土壤质地等因素对沙地土壤水分变化影响显著。0-100cm土层土壤贮水量以沙丘下部林地为最高，流动沙地次之，丘顶林地最低。表层0-5cm土壤含水量受降雨影响变幅较大，林地高于流动沙地；樟子松主要根栖层25-50cm土壤含水量低于流动沙地。5、6、9月为失墒期，7—8月为蓄墒期，其中以6月份土壤贮水量为最低。