自然保护区生态旅游社区参与效果评价体系研究——以武夷山自然保护区为例

阐述了生态旅游可持续评价的研究概况,利用相关分析、层次分析法等统计方法建立一套适合自然保护区生态旅游经营中社区参与效果评价体系,并以武夷山自然保护区为例进行实证研究,结果表明武夷山自然保护区的社区参与度较低。     

武夷山自然保护区社区居民对生态旅游影响感知分析

为了解不同社区居民群体对生态旅游影响感知的差异,通过对武夷山自然保护区的社区居民的调查与走访,并设计李克特量表式问卷按社区居民人口特征比例进行调查.方差分析结果表明,性别、年龄、教育背景、职业、收入水平对感知产生明显差异;模糊聚类结果表明,低收入、低文化程度的农民、老年人是生态旅游的最主要的保守者,而高收入、高学历者往往是理性支持者,具有初、高中文化知识的中等收入群体是主要的积极参与者;根据研究结论提出了加强社区参与生态旅游的对策.     

将乐国有林场杉木径向生长及其对气候的响应

【目的】杉木是我国南方特有的用材树种,其具有良好的绿化效果,同时也具有较高的经济价值。本文主要对不同时间尺度上杉木径向生长动态及其与气候因子的关系展开研究,为科学经营研究区杉木提供参考依据。【方法】本研究利用径向生长测量仪对福建省将乐国有林场杉木进行了为期4年（2017年7月—2021年6月）的连续监测,对其径向生长量进行分析,确定生长季,同时进行偏相关分析及滑动相关分析探究温度、湿度、降水量等气候因子对杉木径向生长的影响。【结果】（1）杉木具有周期性的日径向改变,主要体现在3个阶段（第1个阶段是收缩、第2个阶段是恢复、第3个阶段是增长）;杉木径向变化的季节动态经历了低谷期、上升期和稳定期;杉木的径向变化年际间存在差异,但径增长的时间序列和累积变化趋势基本是一致的。（2）拟合并分析杉木累积径向生长曲线可以确定福建将乐杉木的生长季为每年2—9月。（3）平均相对湿度、降水量、最低温度和平均温度是主要的影响因子,且杉木净增量与降水量具有显著正相关的关系,温度在适宜杉木径向生长的范围内越高越利于生长,但高于或低于这个范围均会起抑制作用;滑动相关分析结果表明随着生长季时间的变化,相关系数呈现先增...     

东北地区兴安落叶松人工林生长过程研究

为了了解兴安落叶松人工林的生长动态和对其制定有效的经营措施,对黑龙江省东折棱河林场人工兴安落叶松林解析木进行分析,分析了落叶松的生长过程,拟合了人工落叶松林树高、胸径、材积的生长模型,结果表明;"S"型曲线对落叶松的胸径拟合程度较好,幂函数方程对树高的拟合程度较好,三次曲线对落叶松材积的生长过程拟合较好,并通过了显著性检验.为预测该地区落叶松树高、胸径、蓄积的生长提供理论依据.     

适于FVS的杉木单木模型构建

以福建省将乐国有林场杉木(Cunninghamia lanceolata)人工林标准地和解析木数据为依托,使用R语言,构建杉木单木胸径-树高模型、冠幅模型、胸径生长量模型(大树、小树)、树高生长量方程(大树)以及材积模型,并计算树皮因子。通过赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)和对数似然值,结合R2值选择最优模型,并对所建模型进行精度检验。结果表明:各模型的预估精度最高的为树皮因子模型,精度达到99.01%,预估精度最低的模型为直径生长量模型,精度为83.54%,其余模型精度均达到95%以上;经t检验,所有模型估计值与实际值差异不显著,模型均可用于森林植被模拟系统。     

富硒灵芝中硒和多糖含量的测定

采用外施硒盐获得富硒灵芝,以富硒灵芝子实体为原料提取硒和多糖,比色法测定其硒和多糖含量。结果表明富硒培养的灵芝中硒和多糖的含量均高于普通灵芝。在低浓度硒盐中培养,富硒灵芝子实体中硒、多糖含量显著增加,但当培养料硒浓度达到150μg/g后,多糖含量反而下降,这说明在灵芝的富硒培养过程中,硒参与了多糖的合成。     

间伐强度对杉木人工林林下植被和土壤性质的影响

【目的】从发展林下植被、改善群落结构的角度,探讨适合杉木人工林的间伐强度,为提高人工林的稳定性和维护地力、维持人工林的可持续经营提供依据。【方法】2013年对福建省将乐国有林场的杉木人工林采取3种强度间伐:弱度间伐(LT,10%～25%)、中度间伐(MT,25%～35%)和强度间伐(HT,40%～50%),并设置对照样地(CK,未间伐)。于2016年对样地内林木进行每木检尺,调查林下植被物种多样性、盖度、生物量和土壤理化性质。对测定数据进行单因素方差分析,用Tukey法多重比较进行两两差异显著性检验,并对林下植被与土壤理化性质进行Pearson相关分析。【结果】间伐3年后,未间伐、弱度和中度间伐的盖度分别为25.52%、52.81%和58.98%,林下植被均未能形成群落,强度间伐的盖度为100%,林下形成灌木蕨类群落;灌木层物种丰富度、多样性指数、盖度和生物量均随间伐强度增加而增加,均匀度指数随间伐强度的增加而降低;草本层物种丰富度、多样性指数、均匀度指数、盖度和生物量均随间伐强度增加而增加;间伐3年后,弱度、中度、强度间伐林比未间伐林的表层土(0～10 cm)有机质含量分别增加71.41%、39.31%和98.10%,全氮含量分别增加82.76%、51.27%和115.87%,碱解氮含量分别增加49.47%、25.59%和42.22%,有效磷含量分别增加138.29%、112.23%和174.29%,速效钾含量分别增加-16.25%、-24.25%和16.27%,对表层土pH值、全磷含量和土壤物理性质的影响均不显著;灌木的盖度和生物量与土壤的有机质、全氮、全磷和有效磷含量均显著(P<0.05)正相关,此外灌木的盖度还与速效钾含量显著(P<0.05)正相关,草本盖度与土壤理化性质相关性不强,草本生物量与土壤有机质、全氮、全磷、碱解氮以及有效磷含量显著(P<0.05)正相关,林下植被的盖度和生物量均与土壤pH值和物理性质没有显著相关性。【结论】未间伐的杉木人工林林下植被的物种多样性、盖度和生物量均低,林下植被未能形成群落,缺乏稳定性;间伐能够促进林下植被的发育,增加林下植被生物多样性、盖度和生物量,林下植被能形成群落,可提高维护地力的能力,尤其是强度间伐;建议杉木人工幼龄林进行40%～50%强度的抚育间伐,将郁闭度调整到0.6～0.7较为合理。     

基于无人机多维数据集的森林地上生物量估测模型研究

森林地上生物量（Aboveground biomass,AGB）是评价森林生长情况的重要指标。基于数字航空摄影（Digital aerial photography,DAP）生成的二维和三维数据,分别计算了41个点云高度变量和16个可见光植被指数,利用6种回归算法（随机森林（RF）、袋装树（BT）、支持向量回归（SVR）、Cubist、类别型特征提升（CatBoost）、极端梯度提升（XGBoost））分别构建了单一变量集和综合变量集AGB估测模型,探索了不同变量对于AGB估测模型的贡献。研究结果表明光谱数据集和点云数据集AGB预测模型精度最高分别为Cubist和XGBoost,R2分别为0.5309和0.6395。组合数据集最高精度模型为XGBoost,R2达到0.7601, XGBoost模型具有更高的AGB估测稳定性。研究还表明6种机器学习模型的贡献主要取决于所考虑的回归方法,所选择的特征个数和特征对模型的重要性在不同的模型中并不一致。DOM光谱特征在AGB的估测中具有更高的重要性。总体来说,二维和三维数据的结合能够有效提高森林AGB估测精度,基于无人机倾斜摄影获取的RGB影像能够实现森林AGB的快速无损估计。     

深度学习和传统方法模拟杉木树高-胸径模型比较

[目的]基于深度学习算法,建立多隐藏层的杉木树高-胸径神经网络模型,探索一种更高效低偏的树高模型研建方法,提高杉木树高的预测精度.[方法]利用福建省将乐国有林场34块杉木样地的2898组树高-胸径调查数据,基于传统回归建立10个广义树高-胸径模型,筛选出精度最高的模型作为对照.同时基于H2O平台的深度学习算法,建立70...     

分水岭算法在林业中的应用

随着遥感技术的发展,无人机以及新型遥感数据的出现,越来越多的高分辨率影像被应用于林业资源监测.图像分割作为影像识别应用的基础,大量研究人员在原有的分水岭算法基础上针对不同的区域、背景、目标和研究方向进行了一定的改进,在林木病虫害监测、木材表面缺陷检测、单木冠幅分割、叶片提取等林业领域发展迅速.文中介绍了分水岭算法在林业...