大亚湾红树林群落结构及初级生产力数量参数研究

通过样地和样带的调查方法,在对大亚湾沿岸的深圳市宝安县、惠州市惠阳县、惠东县的８个镇的普查基础上,以惠阳县澳头镇虾冲境内黄鱼涌白寿湾红树林为典型区域,在典型选定的三块样带中选伐标准木作树干解析,测定年龄和各年的树高、胸径连年生长量和平均生长量,并对其群落的结构及其数量特征和各组成植物物种的生长量、消耗量、蓄积量及初级生产力等定量参数进行了研究,为研究红树林这一潮间带中的特殊植物群落及海陆界面系统的生态边缘优、劣势打下重要的数量生态经济学的基础。     

广东南山保护区常绿阔叶林主要树种空间分布格局和空间关联

为深入研究广东始兴南山保护区的地带性植被亚热带常绿阔叶林的物种格局特征,在保护区设置了1 hm~2的固定监测样地,对样地主要物种的空间分布格局及其关联性进行了研究。结果表明:面积为1 hm~2样地中共有94个乔木树种,3 359个植物个体,在群落占优势的这4个物种为罗浮栲Castanopsis fabri、栲Castanopsis fargesii、华南木姜子Litsea greenmaniana和罗浮柿Diospyros morrisiana。华南木姜子和罗浮柿的分布格局主要呈现聚集分布,但罗浮栲和栲的聚集程度较低,物种的分布格局受物种特性和生境异质性的影响。群落主要物种的关联性不明显,整体竞争不明显,群落会继续演替。     

竹醋液烟熏气化学成分的研究

采用固相微萃取(SPME)吸附采集竹醋液烟熏气的成分,用气相色谱—质谱联用分析鉴定,并用GC/MS总离子流色谱峰的峰面积进行归一化定量分析竹醋液烟熏气成分,鉴定出愈创木酚11.36%、苯酚10.6%、4-乙基苯酚8.23%、2-甲氧基-4-甲基苯酚7.08%、4-乙基-2-甲氧基苯酚6.6%、2-乙基苯酚5.65%、糠醛5.51%、5-甲基糖醛1.47%、乙酸1.42%、3-甲基-1-戊烯-3-醇1.42%、2,3-二甲基甲苯1.35%、2-糠酸甲酯1.35%、苯甲酸甲酯1.11%、2-甲基-2-环戊烯-1-酮1.44%、2,3-二甲基-2-环戊烯-1-酮1.31%、2-环戊烯-1-酮1.02%等74种化合物。竹醋液烟熏气的所有成分是竹醋液化学成分的特征性组成部分。     

广西湿地松松脂化学组成的研究

用气相色谱法测定广西湿地松松脂的化学成分，通过大量的分析数据探讨影响其化学成分变化的气候、地理与环境因素。对比了湿地松松脂与马尾松松脂的成分差异。     

杨树、水杉林带枯落物对土壤微生物C、N的影响

杨树 (Ｐｏｐｕｌｕｓｓｐｐ .)、水杉 (Ｍｅｔａｓｅｑｕｏｉａｇｌｙｐｔｏｓｔｒｏｂｏｉｄｅｓ)是我国亚热带滨海盐土的重要造林树种 ,它们生长快且能耐轻度盐碱 ,因此常被作为这一地区复合农林业的理想树种 (钟哲科等 ,1 996 )。由于滨海地区处于陆地和海洋的交界处 ,自然环境较为恶劣 ,自然灾害频繁 ,因此复合农林业系统的研究和应用已成为保障这一地区农业持续稳定发展的重要措施。关于林木对小气候调节、改善生态环境等研究已有不少报道 ,但关于林木枯落物在复合农林业系统中对土壤微生物的作用 ,研究仍很少。植物枯落物是复合农林…     

台风“山竹”对盐田区绿化带树木的影响及防治对策

有记录以来,"山竹"是深圳市历史上最大的台风。台风过后,断、倒树木横七竖八,残枝败叶遍地都是。本文通过对深圳市盐田区10条(15km)街道的调查,发现棕榈类、水杉等树种比较抗倒伏;棕榈类、南洋杉等树种的主干、枝叶折断率比较低;主干、枝叶折断与树种材质成反相关。     

中国农业植物新品种保护与DUS测试技术发展现状

作为农业知识产权体系中一项重要内容,植物新品种权发挥着越来越重要的作用。本文介绍了国内外植物新品种保护的发展历程以及中国农业植物新品种保护和DUS测试技术发展现状和存在的问题。     

六种除草剂对草坪空心莲子草的防除效果比较

为筛选更多有效防除草坪空心莲子草的药剂,本试验评价了6种除草剂对常见的结缕草草坪安全性和空心莲子草的防除效果。其研究结果表明：6种除草剂中只有2甲草甘膦对结缕草有毒害作用,其它药剂均安全;药剂处理均对空心莲子草有毒害作用,药后25d,草坪隆1号、2甲草甘膦和阔封处理的地上部分全枯死,根系出现1/2以上的坏死,效果最好,使它隆处理次之,2甲4氯钠虽对地上部分有毒害作用但根系生长正常,而秀百宫药效慢,在药后15d才出现伤害症状;与对照（清水）相比,药后5d,除秀百宫处理外,其它药剂均能促使叶绿素的降解,提高膜透性、脯氨酸含量、MDA含量、可溶性糖含量及POD、CAT活性。除2甲4氯钠外,其它处理均能降低根系活力。     

基于多特征降维的植物叶片识别方法

植物种类识别方法主要是根据叶片低维特征进行自动化鉴定。针对低维特征不能全面描述叶片信息,识别准确率低的问题,提出一种基于多特征降维的植物叶片识别方法。首先通过数字图像处理技术对植物叶片彩色样本图像进行预处理,获得去除颜色、虫洞、叶柄和背景的叶片二值图像、灰度图像和纹理图像。然后对二值图像提取几何特征和结构特征,对灰度图像提取Hu不变矩特征、灰度共生矩阵特征、局部二值模式特征和Gabor特征,对纹理图像提取分形维数,共得到2 183维特征参数。再采用主成分分析与线性评判分析相结合的方法对叶片多特征进行特征降维,将叶片高维特征数据降到低维空间。降维后的训练样本特征数据使用支持向量机分类器进行训练。试验结果表明:使用训练后的支持向量机分类器对Flavia数据库和ICL数据库的测试叶片样本进行分类识别,平均正确识别率分别为92.52%、89.97%,有效提高了植物叶片识别的正确率。