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21.
木荷马尾松混交林生物量与生产力的研究 总被引:13,自引:0,他引:13
通过对木荷马尾松不同混交比例的林分生物量,蓄积量,生长状况和空间利用方面的对比研究,结果表明:一定的密度下,选择适宜的混交比例能显提高林分生产力及空间利用率,当密度为3150株/hm2时,混交比例为1:1有7年生林分生物量最大达m/82.90t.hm^-2,蓄积量最大为V/24.73m^3.hm^-2,叶生物量m/14.27t.hm^-2,林分生长状况良好,该处理林分,空间利用率高,生物量或蓄积量比其它模式提高30-80%,显提高了经济效益和生态效益,可供生产经营参考。 相似文献
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探讨了施用不同水平的尿素和磷酸二氢钾对红蓝石蒜Lycoris haywardii当季和翌年生长季叶片生长状况及鳞茎生物量的影响,并对叶量进行主观评价.结果表明:高用量施用尿素对红蓝石蒜叶片数量、叶片长度、芽数、鳞茎数量以及鳞茎生物量等均产生了显著的负面影响;红蓝石蒜对磷酸二氢钾的耐受性良好,高用量施用对当年生叶片数量有显著的促进作用,但翌年影响不明显;叶片数量与鳞茎生物量呈线性相关关系,与主观评价定性结果相一致,可以利用主观评价法估计鳞茎的生物量动态变化,实时掌握施肥对鳞茎产量的影响效果. 相似文献
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为探讨科尔沁沙地小叶锦鸡儿固沙群落土壤微生物生物量和酶活性的季节动态规律,选取6,11,24年生人工群落和天然群落为对象,研究了不同土层深度微生物生物量(C、N、P)和脲酶、蛋白酶、蔗糖酶、磷酸单酯酶、脱氢酶和多酚氧化酶的活性随季节的变化特征。土壤按5层取样:0-10cm,10-20cm,20-30cm,30-40cm,40-50cm。结果表明,6~24年生小叶锦鸡人工固沙群落及天然群落土壤微生物生物量表现出明显的季节性变化,微生物生物量C和N为夏季>秋季>春季;微生物生物量P为夏季>秋季;6种土壤酶的活性也随季节发生显著变化,夏季显著高于春季和秋季。土壤微生物生物量和6种酶的活性随群落发育年限的增长而升高,但人工群落土壤的生物活性始终低于天然群落。6种土壤酶活性和微生物生物量最高值均出现在土壤表层(0-10cm),随着土层的加深生物活性逐渐降低。 相似文献
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基于多源遥感数据的高寒草地生物量反演模型精度——以夏河县桑科草原试验区为例 总被引:2,自引:0,他引:2
基于MODIS、Landsat-8 OLI和HJ-1A/1B CCD卫星遥感资料,结合2013-2014年甘南州夏河县桑科草原试验区野外实测数据,建立了高寒草地地上生物量遥感反演模型,筛选出基于不同遥感资料植被指数的生物量最优反演模型,比较分析了生物量最优模型的空间效应。同时,分析了2000-2013年基于MODIS植被指数估算的试验区产草量的年际变化特征。结果表明,草地生物量最优反演模型为基于Landsat-8 OLI NDVI数据的对数模型(y=727.54lnx1+495.23,R2=0.772,RMSE=31.333 kg DM·hm-2);在30和250 m空间分辨率下,基于MODIS NDVI及EVI、Landsat-8 OLI NDVI和HJ-1A/1B CCD NDVI最优模型估算的生物量均高于实测生物量,其中Landsat-8 OLI NDVI数据估算的草地生物量与实测生物量值最接近;2000-2013年试验区草地总生物量整体上具有显著增加的趋势(R2=0.590 7,P0.001),平均增加速率达50.57 kg DM·hm-2·a-1。 相似文献
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【目的】研究安徽森林植被碳储量的分布特征,为森林碳汇功能的评价提供依据。【方法】以安徽省第8次(2014年)森林资源清查数据为基础,采用生物量-蓄积量转换模型法和平均生物量法,结合不同树种含碳率,估算安徽森林植被的碳储量和碳密度,并分析了不同森林类型及不同林级、林种和起源的乔木林碳储量分布特征。【结果】安徽不同森林类型的总碳储量为8.51×10~7 t,平均碳密度为20.55 t/hm~2,其中竹林的碳密度最高,为37.33 t/hm~2。乔木林和竹林的碳储量分别为6.42×10~7和1.45×10~7 t,各占总碳储量的75.47%和17.02%;不同龄级乔木林中,中龄林碳储量最大,达2 490.92×10~4 t,约占乔木林总碳储量的40%;过熟林碳储量最小,为256.24×10~4 t,仅占乔木林总碳储量的3.99%,且表现出林龄越大碳密度越高的趋势。用材林和防护林的碳储量分别为3 798.04×10~4和2 205.68×10~4 t,共占乔木林碳储量的93.48%;各林种碳密度大小为特用林防护林用材林经济林薪炭林。天然林的面积(153.86×10~4 hm~2)略低于人工林(154.81×10~4 hm~2),但由于天然林的碳密度高于人工林,使得天然林的碳储量(3 476.50×10~4 t))反而高于人工林(2 946.29×10~4 t)。【结论】安徽省森林植被具有明显的碳汇能力,但其碳密度较低,应对现有森林进行科学抚育和管理,以提高森林的碳汇能力。 相似文献
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