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Voronoi空间分割算法在各个领域已得到广泛应用,目前Voronoi图已经成功应用于林木竞争分析中竞争木数量的选择上。本研究旨在将Voronoi多边形边数分布规律应用于样地的林木格局分析中。借助德国Stochastic Geometry统计软件和R语言程序绘制并分析不同分布格局林分的Voronoi多边形边数分布规律,研究发现:1)不同分布格局的林分,其Voronoi多边形边数分布都呈近似正态分布,频数最大值基本聚集于5或6株;2)无论何种格局分布,Voronoi多边形边数均值皆为6株左右;3)不同分布格局的林分,其Voronoi多边形边数分布标准差的均值具有较为明显的差异,表现为:团状随机均匀。进一步模拟500个随机分布林分发现,Voronoi多边形边数的标准差分布遵循正态分布。基于此,本文利用95%概率,即1.96倍标准差为置信区间的方法,确定了随机分布林分Voronoi多边形边数标准差的分布范围为:μ±1.96σ=1.333±0.035×1.96,即随机分布林分的Voronoi多边形边数标准差(SD)的置信区间为[1.264,1.402];当SD1.264时,该林分格局为均匀分布,当SD1.402时为团状分布。将这种基于Voronoi多边形的林木格局判定方法(Vs)应用于5块不同类型的现实林分,并与目前常用的基于4株最近相邻木的角尺度(W)方法进行了对比,得到的格局分布类型Vs与W二者完全相同。可见,Vs可作为一个间接判定林木分布格局的新途径。 相似文献
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研究不同土地利用方式对土壤养分的影响,以便了解土壤质量状况,为实现不同植被管理和可持续利用提供科学依据。以小陇山山麓区移栽至耕地(前期种植柴胡)后生长3年的油松Pinus tabulaeformis Carr.苗木土壤为对象,并以长期种植柴胡Bupleurum chinense的耕地作对照,采用对比和主成分分析方法,对2种人工植被类型下不同土层(0~10、10~20和20~30 cm)土壤养分特征进行了分析。结果表明:1)油松苗地3个土壤层的有机质、全磷和全钾含量均小于柴胡耕地,除0~10 cm土层有机质外,其余差异均达到显著水平(P <0.05);3个土壤层的全氮含量在油松地和柴胡地两者之间均无显著差异(P> 0.05)。油松苗地3个土壤层的速效钾均显著大于柴胡地(P <0.05);而有效磷含量却小于柴胡地(10~20 cm除外),且仅在20~30 cm土层两者差异达显著水平(P <0.05);同样,3个土壤层的碱解氮含量在油松地和柴胡地两者之间均无显著差异(P> 0.05)。2)2种植被类型下土壤的有机质、全氮、全磷、碱解氮、有效磷和速效钾含量表现出"表聚现象",即养分含量从表层向下层呈递减趋势;而全钾含量在2种植被类型下均表现出相反的变化趋势,即从表层向下层呈递增趋势,但差异均不显著(P> 0.05)。3)主成分分析表明:速效钾和全磷是影响油松苗地土壤质量的最主要土壤因子,而全氮和全磷是影响柴胡地土壤质量的最主要土壤因子,且土壤养分综合得分表现为油松地(1.467)<柴胡地(1.504)。可见,油松人工苗明显地降低了耕地土壤养分含量,长期栽植将会导致土壤养分处在较低水平,因此在大苗培育期间要因土施肥,提高土壤肥力,尤其需要及时补充土壤有机磷肥;而对柴胡耕地也应该补充有机氮肥和磷肥。这些结论可为小陇山山麓区域耕地进行土地合理利用和土壤科学管理提供科学参考。 相似文献
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目的 构建基于相邻木关系的林分空间结构综合指数用以评价林分空间结构优劣,指导林分结构优化。 方法 在诠释林分空间结构参数角尺度、密集度、大小比数和混交度均值意义的基础上,对林分角尺度、密集度和大小比数的均值重新赋值,进行标准化处理,使其成为正向指标;林分平均混交度为正向指标,采用实测值,然后将林分空间结构参数与单位圆法相结合,构建林分空间结构综合评价指数(FSS),并采用不同林分类型对其有效性进行验证。 结果 运用构建的空间结构综合评价指数对我国4个地区47块样地的评价结果表明:1)天然林中极端立地条件下的天然纯林空间结构最差;2)天然混交林的空间结构优于人工混交林;3)人工林中人工混交林的林分空间结构明显优于人工纯林; 4)天然纯林空间结构优于人工纯林。 结论 构建的林分空间结构综合评价指数能够评价林分空间结构优劣,科学表达出“天然混交林的空间结构优于人工混交林、人工混交林优于人工纯林以及天然纯林优于人工纯林”的普遍认知,是一个良好的林分空间结构综合测度指数,对林分空间结构优化和效果评价具有很好的指导意义。 相似文献
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目的 通过模型模拟分析内蒙古大兴安岭地区森林生产力时空分布格局及其驱动因子。 方法 利用优化率定后的生理生态过程模型Biome-BGC参数,模拟了内蒙古大兴安岭地区时间序列(2003—2012年)森林净初级生产力(NPP)。基于外业实测数据,在全区域尺度上进行NPP模拟结果验证。 结果 优化率定后的Biome-BGC模拟的该区森林NPP具有较高可靠性,实测数据验证 R2为0.81, RMSE 为48.73 g·m-2·a-1。2003—2012年间该区森林NPP为219.3~399.5 g·m-2·a-1,其中针叶林NPP为218.6~414.9 g·m-2·a-1、阔叶林为213.7~412.3 g·m-2·a-1、混交林为188.3~404.7 g·m-2·a-1。森林NPP与温度和太阳辐射的相关性较高( R2分别为0.55和0.49),与降水量和相对湿度的相关性较低。 结论 时间序列上该区森林NPP年平均值总体呈缓慢增长趋势;空间分布呈北高南低,东部偏低的特征。"天然林保护工程"的实施是该区森林NPP增加的主要因素,而火灾则降低了森林NPP,二者造成了该区NPP呈现时空差异;不同森林类型NPP差异主要受温度和太阳辐射的影响。 相似文献
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