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3S技术在林业中的应用 总被引:12,自引:0,他引:12
简述了3S技术的概念和特点,介绍了3S技术在林业中的主要应用和技术思路并根据当前存在的问题提出了一些有益的建议。 相似文献
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高固碳能力的树种选择是营造优质碳汇林,发展碳汇林业的重要基础工作.以浙北地区常见的30种造林绿化树种为研究材料,利用LI-6400便携式光合测定仪,测定树木光合日变化及不同光强梯度下光合作用的光响应特性,并根据实验观测值进行计算,对30个树种的日净固碳量和光合生理拟合参数进行Ward法聚类分析和因子分析.结果表明:香樟的固碳量最大((11.374±1.020) g·m-2·d-1),其次为碧桃、垂柳、石栎、无患子,固碳量最小的为红叶李((2.178±0.605) g·m-2·d-1),香樟和红叶李的日净固碳量有极显著差异(P<0.01);树木的生理特性指标分析进一步反映了树种在浙北地区生长适应性及固碳能力大小,同时,根据树木的生理特性指标进行因子分析和聚类分析的结果,香樟、碧桃在浙北地区生长适应性较好,其次为无患子、垂柳、女贞等;根据树种固碳量及生理指标综合测定分析,建议在浙北地区造林绿化中可以优先选用香樟、碧桃、垂柳、无患子、石栎、女贞这些树种. 相似文献
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基于随机过程的毛竹笋期生长模型构建及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
毛竹笋期生长与毛竹生长快、产量高、固碳功能强有非常密切的关系,研究毛竹笋期生长模型意义重大。本研究指出毛竹笋期生长受很多随机因素的干扰,其实质上是随机过程,并应用随机过程理论与Sloboda生长方程构建了毛竹笋期生长的随机过程模型,及对该模型的特征函数进行研究。用本文构建的模型结合实测数据资料表明:1)毛竹笋期生长在大约55天完成,其生长过程可以分为2个阶段:1~25天为第1阶段,该阶段毛竹生长比较缓慢,25~55天为第2阶段,该阶段毛竹处于爆发式生长;2)对于给定的生长时间(本文指天数),毛竹的累积生长量是随机变量,其概率分布曲线由左偏峰逐步转化为正态分布,且其分布的峰值起初显著下降,后逐步变为平稳;3)毛竹笋期生长的第1阶段(1~25天),其生物量的累积量不大,但在生长的第2阶段(25-55天),因竹高处在爆发式增长阶段且地径不变,其生物量的累积速度非常快,体现了毛竹超强的固碳功能;4)对于不同的毛竹,Sloboda生长方程参数k,b的值相同,而SI的值服从正态分布。本研究给出的毛竹笋期生长随机过程特征函数(均值函数、相关函数与标准差函数),为进一步研究毛竹其他性质奠定基础。 相似文献
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竹林是热带和亚热带地区一种分布广泛的森林资源类型。由于其优良的固碳功能,在林业应对气候变化的背景下,以积累碳汇和实现碳汇交易为目的的毛竹Phyllostachys edulis林营造活动日益增多。跟踪调查整个毛竹造林过程,连年监测毛竹碳储量变化和土壤有机碳变化,结合基线碳储量和造林活动过程排放泄漏估测,探究净碳汇量变化积累特征。结果表明:①项目区毛竹碳汇造林初期(1~5 a)净碳汇量二氧化碳当量(CO2-e)为443.77 t,累计净碳汇量二氧化碳当量为9.30 t·hm-2;②项目区在组成净碳汇量的多个分量中,只有毛竹碳储量变化起正面影响,而土壤有机碳变化、施肥排放和运输泄漏均对净碳汇量积累造成负面影响,5 a二氧化碳当量分别为-292.90,-18.99和-8.27 t;③毛竹造林初期(1~5 a),毛竹碳储量(地上、地下)变化和净碳汇量变化速率并不均匀;④毛竹造林过程中的土壤扰动,对净碳汇量会带来显著影响,造林初期甚至会出现净排放。 相似文献
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经过严格考察和审核,近日,浙江农林大学获得了由国家林业局认定和颁发的林业碳汇计量与监测资格证书。这是全国首批(全国仅4家),也是浙江省唯一一家获得国家林业碳汇计量与监测资格认定的单位。校长周国模教授获得了林业碳汇计量与监测技术负责人证书。 相似文献
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在全球气候变化背景下,森林碳汇能力成为国际减缓气候变暖的重要措施之一。随着碳汇林业的开展,碳汇计量日益受到国际社会重视。依据《造林项目碳汇计量与监测指南》,对浙江省嘉兴市高速公路互通枢纽区进行碳汇造林及碳汇计量,计量期为2011-2031年。结果表明:该项目在2011年表现为碳源,累计项目碳汇量为-81.59 t(二氧化碳当量),自2012年开始有碳汇,项目净碳汇累计量为1 747.84 t(二氧化碳当量),2017年项目累计量达到11 396.84 t(二氧化碳当量),到2031年累计量达到45 886.07 t(二氧化碳当量),年均净碳汇量为2 294.30 t(二氧化碳当量),释放O2为2 031.00 t,固碳效果明显,生态效益显著。 相似文献
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木质林产品作为森林生态系统碳循环的一个重要组成部分,是森林生态系统三大碳库之一,对森林生态系统和大气之间的碳平衡起着重要作用,在减缓碳排放上具有巨大贡献(Apps et al.,1999;Dias et al.,2005;白彦锋等,2009):一方面,林产品有一 相似文献
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基于BP神经网络的竹林遥感监测研究 总被引:3,自引:0,他引:3
竹林信息提取对利用遥感技术估算竹林碳储量至关重要,高精度地提取竹林信息将有利于降低碳储量估算误差。借助Matlab神经网络模块.采用BP神经网络(back propagation neural network)对ETM+(enhanced themativ mapper plus)遥感影像提取竹林信息,得到了较高的精度,生产精度和用户精度分别为84.04%和98.75%;同时比较了Levenberg-Marquardt BP算法函数(Trainlm)、自适应学习率BP的梯度递减函数(Traingda)和梯度下降动量BP算法函数(Traingdm)等3种训练函数在分类中的差异。分析表明,Traingda算法函数分类精度最高,而Trainlm算法函数的训练时间最短。 相似文献