Shading effects on canopy and tillering characteristics of continuously stocked palisadegrass in a silvopastoral system in the Amazon biome

In silvopastoral (SP) systems, forage responses depend on the microenvironment in which the plants develop. Our objective was to evaluate canopy and tillering characteristics of shaded 'Marandu' palisadegrass [Brachiaria brizantha (Hochst A Rich) Stapf, syn. Urochloa brizantha] under continuous stocking in a SP system. Treatments were one full sun (FS) and three shaded systems (silvopasture, SP) corresponding to distances from tree groves: 7.5 m north (SP1), and 15 m (SP2) and 7.5 m south (SP3) studied during two rainy seasons (Year 1 and Year 2). The tree in the SP system was Eucalyptus urograndis (hybrid of Eucalyptus grandis W. Hill ex Maiden × Eucalyptus urophylla S. T. Blake). The photosynthetic active radiation was greater in FS (923 μmol m^-2 s^-1), followed by SP2 (811 μmol m^-2 s^-1), SP1 (727 μmol m^-2 s^-1) and SP3 (673 μmol m^-2 s^-1). Forage accumulation in FS was 15% greater than the mean of SP1, SP2 and SP3 (10,663 kg DM/ha). There was no difference in net accumulation of leaf, stem and dead material, averaging 3,302, 3,420 and 4,063 kg DM/ha respectively. Leaf accumulation and accumulation rate were greater in Year 2, and leaf accumulation rate was similar among treatments (19 kg DM ha⁻¹ day⁻¹). Leaf proportion increased 14% from Year 1 to Year 2. Specific leaf area was greater for treatments SP1 and SP3 (193 cm²/g). Tiller population density was similar across treatments in Year 1. Shaded palisadegrass maintains leaf productivity similar to FS under continuous stocking in an SP system.     

立体视觉技术在森林资源调查中的应用

将立体视觉应用于森林资源调查是一种全新的手段 ,能高效地对样地进行调查 ,并且为高分辨率遥感图像提供一种获取林分调查因子的技术 .该文从林业环境的实际情况出发 ,探索立体视觉技术应用于森林资源调查的可行技术路线 .针对树干边缘的特点 ,提出了Canny算子检测的树干边缘和外极线约束下、交互式的区域相关立体匹配策略 .采用在中国林业科学研究院院内树林中FUJIFILMFinePix 6 90 0Zoom数码相机拍摄的立体图像对 ,实现了立体视觉技术测量树木点位和胸径 ,并估计了在实验条件下的量测精度 .     

基于视觉里程计的森林样地调查系统研究

以视觉里程计技术恢复连续摄影序列图像位姿,并以恢复位姿的图像为基础构建样地调查系统。该系统通过对图像位姿尺度恢复、定义样地坐标系、标记立木等过程估计样地中立木位置及胸径。用相机对12块半径为7. 5 m的圆形样地进行连续摄影,获取有序图像序列,并使用构建的样地调查系统对图像序列进行处理,以获取样地中立木位置及胸径。实验结果表明,所有样地立木位置估计值x轴与y轴方向的偏差(BIAS)分别为0. 04、-0. 03 m,均方根误差(RMSE)分别为0. 21、0. 17 m;样地中立木胸径估计值的BIAS及RMSE分别为0. 09 cm(0. 51%)和0. 88 cm(5. 03%)。     

红松人工林木材解剖特征的径向变异

以采自东北林业大学帽儿山实验林场老山生态站的红松人工林内的试材为例 ,分析和探索了红松人工林木材解剖特征的径向变异模式。结果表明 :①管胞长度、长宽比、胞壁率的径向变异模式为 y =a +blnx ,该模型具有典型的生物学意义。②管胞径、弦向直径和壁厚的径向变异为略呈增加趋势 ,径向直径是早材大于晚材 ,弦向直径是晚材大于早材 ;管胞径、弦向壁厚均为晚材大于早材。③管胞径、弦向壁腔比的径向变化规律不明显     

城市森林社会服务功能价值评价指标与方法探讨

文中提出了城市森林社会服务功能价值评价的指标体系, 并探讨了其评价方法。     

基于随机森林回归算法的小麦叶片SPAD值遥感估算

使用机器学习中的随机森林(RF)回归算法构建小麦叶片SPAD值遥感反演模型。以2010—2013年江苏地区试验点稻茬小麦3个生育期(拔节、孕穗、开花)的叶片为材料,结合我国自主研发的环境减灾卫星HJ-1对研究区域进行同步监测,分析了各生育期叶片SPAD值与8种植被指数间的相关性;以0.01水平下显著相关的植被指数作为输入参数,使用RF回归算法构建了每个生育期的小麦SPAD反演算法模型,即RF-SPAD模型,以支持向量回归(SVR)和反向传播(BP)神经网络算法构建的SVR-SPAD模型和BP-SPAD模型作为比较模型,以R2和均方根误差(RMSE)为指标,分析了每个生育期3个模型的学习能力和回归预测能力,结果表明:RF-SPAD模型在3个生育期都表现出最强的学习能力,R2和RMSE在拔节期分别为0.89和1.54,孕穗期分别为0.85和1.49,开花期分别为0.80和1.71;RF-SPAD模型在3个生育期的回归预测能力都高于BP-SPAD模型,高于或接近于SVR-SPAD模型,R2和RMSE在拔节期分别为0.55和2.11,孕穗期分别为0.72和2.20,开花期分别为0.60和3.16。     

百山祖北坡中山常绿阔叶林的物种组成和群落结构

在浙江庆元县百山祖北坡常绿阔叶林群落内,设置面积为5 hm2的固定样地,应用相邻格子法划分样地并进行每木调查获得野外资料.通过对群落内物种组成和群落结构的研究表明:①群落内物种丰富,区系复杂,仅含1种的科、属多,常绿树种短尾柯、多脉青冈为建群种,故可称为短尾柯-多脉青冈群落;②从物种的地理分布区类型看,该群落具一定的热带性质,但温带成分仍占较大比例,反映出中亚热带北部亚地带中山常绿阔叶林的植被属性;③从物种多样性看,稀有种丰富,优势种亦十分明显,但多度分布不均;④群落幼苗储备量大,更新良好,但由于竞争激烈,加之台风等自然因素的干扰,胸径超大个体稀少;直径频度呈指数分布,反映出立木在垂直空间上连续分布,且该群落处于演替的成熟阶段;⑤群落层次结构比较复杂,分层不明显:几个优势种分布在不同的两个乔木亚层,一定程度上减少竞争;乔木上层树冠不连续,下层连续郁闭度较高;灌木层密度大,物种丰富,是群落幼苗库;草本层比较稀疏但物种丰富,以蕨类和苔草属植物为主;藤本植物多样,草质木质均有,但大型个体稀少,层间附生植物主要是石韦、瓦韦、膜蕨和一些兰科植物,显示出中亚热带常绿阔叶林的特点.     

Layout and Systematic Structure of Ecological Landscaping Forest in Shenzhen

INTRODUCTION Shenzhen is located in southern part of Guangdong province, in northern part of Jiulong peninsula. It is between 22o 26′ 59′′~22o 21′49′′ N and 113 o45′4′′ ~114o 37′21′′ E, east to Daya bay, south to Hongkong, west to Pearl River estuary, north to Dongguan and Huizhou. The area of Shenzhen is 2 020 km2 and the population in 2001 was about 4.687 million. The annual mean temperature is 22.4 oC, and the annual mean rainfall is 1 523.5~2 206.6 mm. The annual mean…     

复杂地形下风场插值与林火蔓延模拟应用研究

山区地形复杂多变,风场随地形而变化,作为影响林火蔓延的主要因素,风场数据的准确程度将直接影响山地林火蔓延预测的结果。选择同时考虑地形起伏变化和距离作为主要因子的风场插值方法,设计并开发实现风场插值功能,并与基于空间距离的传统反距离权重(IDW)插值方法进行了比较研究。通过实验验证表明,所实现的基于地形起伏的风场插值方法对山区风场的模拟更接近实际;利用该方法的插值结果输入林火蔓延模拟,模拟的火场形状与实际范围具有更高的相似度。