黄龙山林区油松人工林模拟抚育与预测

以油松人工林样地数据为基础,分别建立油松人工林胸径—冠幅模型、胸径生长模型,对黄龙山林区油松人工林进行模拟抚育与预测。结果表明:(1)模拟抚育后,林分平均胸径均有较大幅度增长,种群密度大于4 000株/hm2的样地和2 000~4 000株/hm2的样地抚育后平均胸径相似。(2)种群密度在2 000株/hm2以下的林分在抚育后第6 a可再次进行抚育。(3)种群密度在2 000株/hm2以上的林分在抚育后第9 a可再次进行抚育。     

渭北油松人工林生产力初报

渭北地区18年生油松林生物量为71.410t/ha,其中乔木层生物量为67.124t/ha。油松林乔木层年平均净生产量为5.926t/ha·a,现实生产量7.992t/ha·a。     

油松人工林的合理结构

根据对162株19～34年生油松生物量标准木实测资料的分析,表明油松林木的叶量与胸高断面积间存在紧密的线性关系.据此,建立了一个反映林木空间利用效率和生长活力的指标(即干材积生长量与胸高断面积之比),并运用它对油松人工林定位疏伐试区资料进行单木与林分水平的结构分析,进而提出油松人工林疏伐后理想的结构及形成这种结构的合理疏伐方法.     

陕北黄土高原油松人工林林分结构及个体生长

为了阐明陕北黄土高原不同县人工油松同龄纯林林分结构特点,为陕北黄土高原油松人工林经营管理提供依据。通过样地调查,对陕北黄土高原神木、绥德、吴起、延川、黄龙、宜川等8个县油松人工林的林分结构和林木个体生长及其影响因素进行了对比研究。结果表明,黄龙和宜川两县的直径和树高分布遵从于正态分布。由北向南,平均胸径、平均树高、平均冠幅和平均冠高逐渐增加;黄龙和宜川两地油松人工林林下有1~10年生的幼苗(树),数量丰富,生长正常;年均降水量和1月平均最低气温对油松人工林的生长影响显著,纬度和无霜期影响次之;黄龙和宜川两县人工油松林可以自我更新,个体生长发育正常,是人工栽培适宜地区;两县以北年均降水量小于550mm的地区,油松人工林天然更新不良,今后人工林培育需要谨慎选择生境。     

北京市低山区低效油松人工林林分结构研究

[目的]探索北京市低效油松人工林林分结构特征。[方法]对北京市低山区低效油松人工林进行样地调查,分析了低效油松人工林的树种组成结构、树高结构和直径结构。[结果]通过分析得出导致该林分低效的主要原因有林分过密、立地条件差、人为干扰和没有适地适树等。[结论]针对引起低效林的主要原因提出了营林和造林过程的建议。     

黄龙山林区油松人工林立地质量评价研究

以陕西黄龙山林区油松人工林为对象,在现地调查的基础上,运用主成分分析法与数量化理论Ⅰ,根据贡献率排序筛选出4个主导因子(海拔>坡向>坡位>土壤厚度),将样地划分为24个立地类型区,建立了油松人工林立地质量评价模型,对黄龙山人工油松林进行立地质量评价。结果表明,有70.83%的样地立地质量在中等以上。森林立地分类及立地质量评价对于了解林分现状,提升林地景观状态与经营水准,充分发挥森林生产潜力具有重要意义。     

密度调控对油松人工林空间结构的影响

【目的】旨在探索密度调控对油松人工林空间结构的影响。【方法】以实施间伐后6种保留密度下油松(Pinustabulaeformis Carr.)人工林样地植被群落调查数据为基础,利用角尺度、混交度和大小比数来分析华北土石山区油松人工林空间结构。【结果】研究区油松人工林林分混交度和角尺度随密度增大呈减小趋势,林分大小比数呈波动型变化趋势,但各密度油松人工林林分大小比数相差不大,分布较均匀,林木分化程度较高;油松人工林空间分布格局整体呈均匀分布,但随保留密度的减小向随机分布演替,保留密度最小的林分(540株/hm2)已经向异龄混交林发展。【结论】密度调控使林分空间结构趋于优化合理状态,建议引进蒙古栎(Quercus mongolica Fisch.ex Ledeb.)等乡土树种,伐除角尺度较小林木来改变树种组成及竞争关系,以促进油松人工林演替。     

延安油松人工林地水分生产力与土壤干燥化效应模拟研究

在EPIC模型模拟精度验证基础上,应用EPIC模型定量模拟研究了延安45年(1957～2001年)实时气象条件下,油松人工林地的水分生产力1、0 m土层土壤有效含水量的变化动态和土壤湿度剖面分布特征,以揭示较长时段内油松人工林地的水分生产力变化规律和土壤干燥化效应。模拟结果表明:(1)1～13年生(1957～1969年)油松人工林水分生产力变化受降水量的影响不大,土壤水分足够维持油松较高的生产力,生物量平均值为3.1 t/hm2;14～45年生(1970～2001年)油松人工林水分生产力呈波动性下降趋势,其波动与降水量波动呈相同的趋势,生物量平均值为2 t/hm2。(2)延安油松人工林地0～10 m土层逐月土壤有效含水量模拟值,模拟前期(1～8年生)在较高(1 300～1 490 mm)水平上波动,模拟中前期(9～15年生)呈现明显的逐年降低趋势,土壤干燥化趋势十分强烈,模拟中后期(16～43年生)在较低水平上(0～180.0 mm)波动,模拟后期(44～45年生)油松死亡后土壤有效含水量逐年上升。(3)随着油松生长年限的延长和根系扎深,油松林地土壤的干层逐年加深和加厚;14年生以后,1～10 m深层土壤湿度稳定维持在每米土层0.12 m左右的含水量状态,表明油松人工林地1～10 m土层已经全部干燥化。综上所述,延安油松人工林地水分持续利用的最大年限为15年左右。     

北京低山油松人工林径阶结构及林下植物多样性特征

为了揭示油松人工林正常生长,且能保持高生物多样性所需的立地条件,采用随机取样法,对北京西郊低山区97块油松人工林样地和分布其中的134个灌草样方进行调查,研究北京低山区4种立地条件油松人工林的径阶结构及林下植物多样性特征.结果表明:阴坡厚土立地条件下的油松人工林径阶分布接近正态分布,阴坡薄土、阳坡厚土和阳坡薄土立地条件...     

秃杉人工林生物量与生产力的变化规律

对广西南丹山口林场秃杉人工林的生物量和生产力及其随林分年龄(8、14和28年生)增长的变化趋势进行了研究。结果表明,林分平均木和各器官(除树叶和枯枝外)生物量随林分年龄增加而增加,平均木和林分以14～28年生的增加量最大。林木各器官比例与林分年龄相关,林分年龄增加,干材和干皮生物量组成比例随之增加,而树叶和活枝则呈下降趋势。8和14年生各器官所占百分比由大到小依次为:干>枝>叶或根>皮,28年生则为:干>根>枝>皮>叶。林分生物量随林分年龄的增大而逐渐积累,8、14和28年生的林分乔木层生物量分别为60.17、112.98和247.61t·hm-2,其中经济生物量(干材)分别为26.92、60.27和155.72t·hm-2,林分乔木层净生产力分别为7.52、8.07和8.84t·hm-2·a-1,林下植被生物量也有相似的变化趋势。     

黄龙山油松林水平空间结构分析

通过对比各类油松林分类型水平空间结构指数的差异,为应用结构指数调控林分抚育提供依据。以黄龙山林区的57块油松林固定样地为研究对象,基于角尺度（W）、胸径大小比（U）、混交度（M）和密集度（C）探讨油松天然林和人工林空间、不同坡向油松林的空间结构和不同林龄油松林空间结构的差异。结果表明,在角尺度方面,天然林显著高于人工林（P=0.028<0.05）,且极显著高于人工成熟林（P=0.004 7<0.01）,阴坡人工成熟林（AMC）显著低于其余不同林分类型（P<0.05）;胸径大小比数（U）方面,不同林分类型中均无显著差异,但是在径阶分布上天然林的胸径大小比数分布呈双峰,而人工林的呈单峰;在混交度（M）方面,阴坡油松林显著高于阳坡油松林（P=0.002 7<0.05）,中龄林极显著低于成熟林（P=0.009 4<0.01）;在密集度（C）方面,天然林的密集度显著低于人工林的密集度（P=0.000 3<0.05）,阴坡油松林显著高于阳坡油松林（P=0.53>0.05）,成熟林显著高于近熟林（P=0.018<0.05）,天然林极显著低于人工近熟林（P=0.001 2<0.01）。在水平格局分布上,起源影响了油松林分布的均匀与聚集程度;在林木大小分化方面,坡向影响了林木的竞争强度;林分的树冠拥挤程度上,起源影响了油松林的树冠竞争;在林分混交上,坡向和林龄都会影响林分的混交程度,阳坡天然近熟林（NSS）和阳坡人工近熟林（ASS)显示了一个极低的混交度,表明短期单纯抚育或者封育较难提升阳坡油松林的混交度。     

基于BP神经网络的油松人工林树高模型研究

通过分析比较不同算法以及不同输入层因子,构建出最佳的黄龙山区油松人工林树高预测BP神经网络模型。以陕西省延安市黄龙县44块油松人工林样地实测数据为数据源,通过对6种BP神经网络的训练方法进行训练,经过反复筛选找出最优模型并与传统胸径-树高模型作比较;最后将BP神经网络中的输入因子从2个增加到6个后,经过反复训练筛选出最优模型与2因子的BP神经网络模型作比较。结果表明:1）贝叶斯归一化（BR）算法在6种算法中表现最佳,R²和MSE分别为0.963 0和1.168;2）不同隐含层节点数的选取会对BP神经网络模型的建立产生一定的影响,BP神经网络模型的决定系数（R²）随着隐含层节点数的增加呈现先上升后下降的趋势;均方误差（MSE）呈现先下降后上升的趋势,两者都在节点数为10时有极值,此时的模型为最优模型;3）当输入因子为胸径和优势树高时,油松人工林的最优模型结构为（输入层节点数:隐含层节点数:输出层节点数为2∶10∶1）,此时BP神经网络模型对树高预测的决定系数（R²）和均方误差（MSE）分别为0.761 0和1.984 7;当输入因子为胸径、优势树高、林分密度、竞争指数、坡度和坡向时,最优模型结构为6∶10∶1,此时BP神经网络模型对树高预测的决定系数（R²）和均方误差（MSE）分别为0.844 7和1.955 7。由此得出,在建立油松人工林树高BP神经网络模型方面优化类算法要优于启发式下降算法;BP神经网络模型与传统模型相比,BP神经网络模型不需要目标方程结构,并且模拟和预测的精度均要优于传统模型;在原有BP神经网络模型的基础上再引入林分密度、竞争指数、坡度、坡向这些输入因子后所得到的新的BP神经网络模型对树高模型的建立和预测要优于原有BP神经网络模型。     

北京八达岭不同密度油松土壤团聚体特征研究

为研究林分密度对土壤团聚体稳定性的影响,以北京市八达岭林场3种不同密度（低密度500~800株/hm2,中密度1000~1200株/hm2,高密度1400~1600株/hm2）油松人工林为研究对象,通过野外调查采样和室内测定,系统分析了各林分分形维数、不同粒级团聚体保存率和团聚体稳定性指数。结果表明：林分密度显著影响土壤团聚体分形维数,3种不同密度油松人工林土壤团聚体分形维数（干筛）介于262~276,低密度林地分形维数最小,高密度林地分形维数最大;土壤水稳性团聚体分形维数（湿筛）与林分密度呈正相关,变化范围是264-279;低密度林分0~10cm土层分形维数最小,高密度林分20~30cm土层分形维数最大;各粒级团聚体保存率均大于05,其中05~025mm粒级团聚体保存率最大,水稳性最强,1~05mm粒级团聚体保存率最小,水稳性最弱;团聚体稳定性指数介于362~455,林分密度增加团聚体稳定性指数逐渐减小。低密度林分土壤团聚体稳定性更好,更有利于水土保持,建议将该区域油松人工林密度控制在500~800株/hm2。     

油松端粒长度与树龄相关关系研究

端粒是位于染色体末端能够保护染色体维持其稳定性的特殊DNA-蛋白复合物,与细胞分裂、细胞衰老及寿命都有着密不可分的联系.结合前人对银杏、狐尾松等木本植物端粒长度与树龄相关关系的研究,选取我国特有常绿木本裸子植物油松作为试验材料,采集树龄跨度从7年到800年9个年龄段的针叶,采用TRF测定法对油松针叶端粒长度进行了测定.结果表明,随着油松树龄的增加,针叶端粒长度也相应变长.在此基础上,建立了油松端粒长度和树龄相关关系的数学模型,以期利用这一数学模型,可以在不损伤树体的前提下,用更为快捷方便的实验手段对古树树龄进行准确测定.     

杉木林生产力与森林结构关系的研究

森林生产力与森林结构有着密不可分的内在联系．本文就杉木人工林生物量和生产力与森林类型、林分密度、森林体积指数、叶生物量、叶面积指数、生物量密度、枝叶指数、枝叶比等的关系进行了定量分析，揭示了杉木林生产力与森林结构指标间的数量关系．     

山西灵空山典型天然林空间结构特征及其对生产力的影响

通过探究辽东栎林、油松林空间结构特征,揭示林分生产力变化的影响因素,为天然林保护和管理提供科学依据。以山西灵空山典型辽东栎林、油松林为例,选取角尺度（W）、混交度（M）、大小比数（U）、密集度（C）和林层指数（S）5个指标表征林分空间结构特征,通过年轮条估算林分生产力,采用冗余分析探讨天然林空间结构对林分生产力的影响。结果表明,2种天然林具有相似的空间结构特征,呈现出聚集分布的水平格局,整体林分呈弱中度混交状态。其中,辽东栎林处轻微劣势状态,油松林则呈中庸状态（U₁=0.502,U₂=0.471）。2种天然林密集度均持较高水平,辽东栎林略优于油松林（C₁=0.955,C₂=0.994）。2种天然林垂直结构均较为简单,油松林垂直结构略优于辽东栎林（S₁=0.408,S₂=0.419）。辽东栎林生产力（V₁=3.828 t·hm^-2·a^-1）显著大于油松林（V₂=2.909 t·hm^-2·a^-1）（P<0.05）。冗余分析表明,辽东栎林林分生产力与U呈极显著正相关（P<0.01）,与W、C、M、S呈负相关,空间结构指标中U是其变化的主要驱动因子（解释度达50.7%）;油松林林分生产力与U、C和M呈正相关,与S呈负相关,与W呈显著负相关（P<0.05）,空间结构指标中W是其变化的主要驱动因子（解释度达57.1%）。林分空间结构能有效解释天然林生产力变化（75%以上）,可依据空间结构参数对林分进行优化管理,从而更好地发挥天然林的生态价值。