林下植被去除对杉木人工林土壤酶活性及其化学计量比的影响

[目的]通过对比杉木人工林林下植被去除与保留的土壤理化性质和酶活性特征,探讨林下植被管理对杉木人工林土壤质量的影响。[方法]以亚热带杉木人工林为研究对象,采用配对试验设计,对8块样地进行林下植被保留(UP)和林下植被去除(UR)2种处理,测定土壤的理化性质和5种水解酶活性,计算土壤养分-酶化学计量比,并进一步分析土壤理化性质与酶活性及其化学计量比的相关性。[结果]林下植被去除显著降低土壤腐殖质层、0～5 cm、5～10 cm土层的含水量(SWC)、有机碳(SOC)、总氮(TN)、总磷(TP)、铵态氮(NH4+-N)和硝态氮(NO3--N)养分含量,也抑制了0～5、5～10 cm土层的半纤维素酶(CB)和亮氨酸基肽酶(LAP)活性,林下植被去除与保留均对酸性磷酸酶(AP)活性影响不显著。5种土壤水解酶活性以及化学计量比与SWC、SOC、TN、TP、有效氮和养分化学计量比均呈显著或极显著相关,且土壤的C、N、P水解酶活性之间呈极显著正相关,ln(BG+CB)/ln(NAG+LAP)、ln(BG+CB)/ln(AP)和ln (NAG+LAP)/ln(AP)分别与土壤C/N、C/P和N/P呈极显著正相关。[结论]林下植被去除降低了土壤水分、全量养分、有效养分含量和酶活性(CB、LAP),且土壤水分、养分及其化学计量比与酶活性及其化学计量比的关系极为密切,这些指标可能是影响土壤酶活性及其化学计量比的重要因子。     

国内外林业有害生物防控策略与主要技术(下)

基于林业有害生物发生的隐蔽性、潜伏性、连续性和反复性,防控任务必然具有长期性和复杂性。从长远来看,我国林业有害生物发生面积在短期内将会有增加,因为人工林面积持续增加,但新的宜造林地的立地条件将更为低下。与此同时,国际贸易与交流将不断加强和频繁,而我国的木材需求对外依存度很高,但目前的进口原木并未能在口岸得到全部、及时、有效的检疫处理,因而外来入侵生物将会加剧。此外,经济林和荒漠灌木林     

施肥对青杨人工林生长的影响研究

以青杨人工林为施肥研究对象,设置3种肥料和3种不同施肥方式,研究施肥对青杨人工林树高、胸径、冠幅生长量的影响,结果表明:各处理与对照均有显著差异,对青杨高生长量影响最大的是尿素和磷酸二铵1∶1混合穴施,2年最大生长量为2.47 m;对青杨胸径生长量影响最大的是复合肥料放射沟施肥法,2年生长量最大为3.86 cm;各处理对青杨冠幅生长量的影响差异性不显著。青杨人工林最佳施肥方式是复合肥放射沟施法。     

人工林对土壤物理性质影响规律研究

以30年前进行过带状皆伐带的保留带对采伐带内栽植形成的红松纯林、落叶松纯林、水曲柳纯林、云杉纯林林下土壤为研究对象,通过对皆伐带中间和边缘及保留带中间的土壤进行的分析,研究人工林对土壤物理性质的影响。结果表明:除了水曲柳中间的容重比天然林的高外,其余林下土壤的容重有所降低,降低幅度最大的是红松,影响最小的是云杉;红松人工林对于土壤孔隙的改良情况最佳,云杉的改良情况最差。     

汶川县人工林资源现状及其经营对策

本文根据最新二类调查结果对汶川县人工林资源组成,现状进行了分析,针对汶川县人工林存在的问题,提出人工林的经营对策,为汶川人工林可持续发展提供参考。     

毛竹杉木混交造林对土壤养分及林木生长的影响

毛竹是我国分布面积最广、经济价值最高的竹种,具有生长周期短、竹材、竹笋产量高的特点,但是,当前我国毛竹存在经营水平低的现象,由于杉木是南方较为丰富的资源,因此,将毛竹与杉木进行混交造林,其不仅可以改善土壤养分,也可以促进林木生长,因此,本文进行毛竹杉木混交造林对土壤养分及林木生长的影响进行分析研究。     

安徽省金寨县引进竹腔施肥技术研究

从介绍竹腔施肥技术出发,阐述了安徽省金寨县开展竹腔施肥技术情况,并调查了竹腔施肥效果。指出毛竹竹腔施毛竹增产剂技术实用性强,操作简便,肥效高,肥效长,无污染,不受天气影响,很适合山区广大竹农大范围培育毛竹丰产林、高产笋用林。     

“绿榜”题名时 八桂竞折桂——广西国土绿化成效在全国名列前茅

设区的国家森林城市数量和占比均居全国前列,村屯绿化基本实现全覆盖,人工林面积、植被生态质量和植被生态改善程度均冠全国之首——广西生态优势金不换。山清水秀生态好,为广西赢得盛誉。2019年,广西共有16个市、县、单位上榜“全国绿化模范单位”,包括了梧州市等4个城市、南丹县等8个县区.     

基于OpenCV的桉树人工林林木株数识别与统计研究

在桉树短轮伐期工业用材林的伐区调查时,往往要估算整个采伐小班的林木株数。为了实现快速林木株数统计,提出一种基于无人机航拍影像与Open CV图像识别计数的处理方法,对航拍的林地影像进行灰度转化、二值化、形态学处理、连通区域分割计算等处理。最后基于二值图片,标记每株树木影像的质心编号,从而实现图像范围内的林木株数统计。结果表明,该方法可将每株树冠有效分离出来,成功解决了计数目标粘连现象对后续分析、测量产生干扰的问题,算法基于Python+Open CV平台,语言简便易行。经测试,识别准确率可达99%,是一种有效的林木株数计数方法。