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杨树生理特性及生态因子与抗蛀干害虫的关系 总被引:3,自引:0,他引:3
在研究了大量文献的基础上,探讨了杨树抗蛀干害虫研究的现状、抗虫机制、机理,分析了杨树外部形态学、解剖学、生理生化特性及生态因子与抗蛀干害虫性的关系,找出了存在的问题,提出了抗虫育种的新见解。 相似文献
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太行山低山丘陵区坡位对土壤渗透性能影响研究 总被引:4,自引:1,他引:4
【目的】探究太行山低山丘陵区坡位对土壤渗透性能的影响,模拟不同坡位土壤水分入渗过程并选择该研究区的最适模型。【方法】选择栓皮栎林、侧柏林及撂荒地的典型坡面,通过野外调查和室内分析相结合的方法,研究了该地区不同植被类型条件下土壤渗透性能的坡位差异,分析了Horton模型、Philip模型和Kostiakov模型对不同坡位水分入渗过程的拟合效果。【结果】3种林型不同坡位间的初渗率、稳渗率及平均入渗率总体均表现为坡上坡中坡下。在栓皮栎林坡上的稳渗率比坡中及坡下分别增加了29.41%和83.33%,在侧柏林分别增加了90.43%和67.29%,在撂荒地分别增加了20.00%和36.63%。Horton模型、Philip模型和Kostiakov模型对不同坡位水分入渗过程拟合的判定系数分别为0.90、0.74和0.96。【结论】不同植被类型下的土壤渗透性能具有显著的坡位差异。在整个入渗阶段,坡上的累积入渗量是最大的,体现了较好的入渗性能。Kostiakov模型和Horton入渗模型更适合研究太行山低山丘陵区坡面的土壤水分入渗过程。 相似文献
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RAPD技术及其在林木遗传研究中的应用 总被引:4,自引:2,他引:4
阐述了RAPD分子标记技术的基本原理及其在林木指纹图谱构建、群体遗传变异和系统进化及分类、遗传连锁图谱构建、数量性状定位等方面的应用。并对存在的问题进行了讨论,展望了其在林木遗传育种研究中的应用前景。 相似文献
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华北刺槐林与自然恢复植被土壤微生物量碳、氮含量四季动态 总被引:8,自引:0,他引:8
【目的】土壤微生物量碳、氮是植被所需碳、氮的重要“源”或“库”,是公认的综合评价土壤质量或肥力的重要指标,也是土壤生态系统变化的预警及敏感指标,研究其动态变化,可为退耕还林及后期管理决策提供科学依据,并为深入研究林地碳氮循环及温室气体排放提供参考。【方法】以农田( FL)为对照,研究华北土石山区10年生刺槐林、43年生刺槐林、自然恢复植被( NRV)土壤微生物量碳、氮的四季动态变化,并对各样地微生物量碳、氮对土壤营养库的贡献率进行对比研究。【结果】各样地微生物量碳、氮随土层加深而逐渐下降,其季节动态变化差异显著;农田、自然恢复植被、10和43年生刺槐林地0~20 cm 土层微生物量碳、氮含量四季均值分别为251.94,290.68,150.66,197.34 mg·kg -1和30.95,46.46,36.55,45.27 mg·kg -1。其中:自然恢复植被的微生物量碳、氮含量四季均值最高,其微生物量碳含量分别是农田、10和43年生刺槐林的1.15,1.93和1.47倍,微生物量氮含量分别是它们的1.50,1.27和1.03倍;土壤微生物量碳、氮含量随刺槐树龄增大而升高,43年生刺槐林0~20 cm 土层的微生物量碳、氮含量是10年生刺槐林的1.31和1.24倍。各植被样地不同层次土壤微生物量碳氮比季节差异明显,农田、自然恢复植被、10年和43年生刺槐林 0~20 cm 土层碳氮比四季均值分别为8.64,6.26,4.12 和4.36;10,43年生刺槐林碳氮比分别是农田的0.48和0.50倍,是自然恢复植被的0.66和0.70倍。在 0~20 cm 土层中,农田、自然恢复植被、10和43年生刺槐林地微生物量碳对土壤有机碳平均贡献率分别为1.88%,2.00%,1.54%和1.24%,土壤微生物量氮对土壤全氮的平均贡献率分别为1.21%,5.44%,3.55%和2.26%。【结论】各样地土壤微生物量碳、氮之间显著相关,它们与土壤全氮、有机质和速效钾含量均显著相关;除此之外,土壤微生物量碳还与土壤硝态氮含量显著相关。随着树龄的增加刺槐林土壤微生物量尤其是微生物量氮含量显著提高,因而土壤的生物肥力也显著提高;由土壤微生物量碳、氮含量及其对土壤营养库的贡献率可知,自然恢复植被更利于土壤微生物结构、功能的恢复和生物活性的改善。 相似文献
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空气负离子是衡量一个地区空气清洁度的重要指标,对人体的心理和生理机能具有重要的促进作用。随着森林生态旅游的兴起,空气负离子的发生过程及影响机制已成为生物气象、森林生态和森林康养等相关领域的研究热点。本研究以华北低丘山地栓皮栎人工林为试验对象,在2018年和2019年6−9月森林植被叶面积相对不变期间,定位观测获取人工林冠层空气负离子及微气象参数,采用Python软件筛选出光合有效辐射约为零,温度、风速及颗粒物浓度相对不变条件下的观测数据,分析空气湿度(RH)对空气负离子浓度(NAI)的影响特征,建立基于空气相对湿度的预测模型,并对模型进行检验。结果表明,在不同空气相对湿度范围内,空气负离子浓度随空气湿度的升高呈现三种变化趋势,在空气相对湿度35%~55%范围内,空气负离子浓度相对稳定,二者呈稳定常数关系;在相对湿度55%~75%范围内,空气负离子浓度迅速上升,二者呈线性递增关系;在相对湿度75%~95%范围内,空气负离子浓度适度下降,二者呈线性递减关系。在此基础上,构建了空气负离子浓度与空气相对湿度的分段拟合方程,3个湿度区间分别为NAI=729;NAI=9.396RH+198.994,决定系数(R2)为0.807(P<0.01);以及NAI=−4.849RH+1232.992,决定系数(R2)为0.642(P<0.01)。各拟合函数的预测值与实测值均不存在显著差异,均方根误差(RMSE)分别为6.175、7.091、8.213,而RH在55%~75%和75%~95%范围内决定系数(R2)分别为0.806、0.836,模型的模拟精度高且均方根误差较小。说明构建的分段拟合函数能够准确反映空气相对湿度对空气负离子浓度的影响,可为进一步深入研究空气负离子对气候变化的响应机制提供基础依据。 相似文献
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空气负离子是衡量一个地区空气清洁度的重要指标,对人体的心理和生理机能的调节发挥着重要作用。随着森林生态旅游的兴起,空气负离子的发生过程及影响机制已成为研究热点。本研究基于华北低丘山地森林植被主要生长季的气象数据和栓皮栎人工林空气负离子浓度观测资料,利用机器学习中随机森林模型从非线性角度全面分析确定影响空气负离子浓度变化的重要环境因子,通过独立样本对构建的随机森林模型进行模拟和检验,确定模型的预测精度,同时筛选出对空气负离子影响程度最大的环境因子。结果表明:随机森林模型在分析环境因子对空气负离子影响方面具有较高的精度以及较好的拟合效果,通过对模型的拟合值与实测值进行验证,均方根误差(RMSE)为59.349,决定系数R2达到了0.887。同时利用独立样本数据对随机森林模型进行十折交叉验证,决定系数R2均达到了0.904以上,且均方误差(RMSE)较小,为24.851。此外,模型筛选出影响空气负离子的主要因素,按重要性排序依次为颗粒物PM2.5(48.037)、饱和水汽压差(46.169)、土壤湿度(43.984)、风速(43.779)、紫外辐射(41.130)、土壤温度(40.107)、总辐射(36.838)、大气压力(34.532),其中对模型重要性贡献相对较高的3个变量分别为颗粒物PM2.5、饱和水汽压差和风速,它们对空气负离子的影响起决定性作用。因此,随机森林模型适合分析环境因子对空气负离子影响,且拟合效果精度高,稳定性强。 相似文献
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目的 研究荆条灌丛的潜在蒸散量及作物系数变化趋势,为半干旱区水资源管理及植被建设提供依据。 方法 利用河南黄河小浪底地球关键带国家野外观测站2021年5—10月份的蒸渗仪数据、逐日气象数据、荆条叶面积指数(LAI)及新梢生长量数据,利用Penman-Monteith公式计算参考作物蒸散量(ET0),分析生长状况基本一致、水分充足条件下的荆条不同生育期的潜在蒸散量、作物系数的变化趋势及其与生长指标的关系。 结果 (1)在荆条生育期内,ET0值整体呈下降趋势,5、6月份较高,7月份后开始下降,ET0总值为630.86 mm,日均值为3.43 mm·d−1。(2)荆条生育期内荆条灌丛的潜在蒸散量呈抛物线式变化,表现为开花期最大,总值为336.26 ± 18.19 mm,日均值为5.51 ± 0.30 mm·d−1;结果期和展叶期次之,落叶期最小,总值为41.57 ± 3.61 mm,日均值为1.98 ± 0.17 mm·d−1;整个生育期的总值为716.47 ± 40.21 mm,日均值为3.89 ± 0.22 mm·d−1。(3)荆条灌丛LAI和新梢生长量在5、6月增长较快,之后变缓。其中LAI在8月达到最大值(2.93 ± 0.07),之后开始下降,10月降为最小值(1.63 ± 0.08)。新梢在5月增长量最大,为6.85 ± 0.25 cm,10月基本停止生长。(4)荆条作物系数在生育期内呈先增后降的变化趋势,结果期最大(1.45 ± 0.22),开花期次之(1.25 ± 0.13),展叶期(0.98 ± 0.05)和落叶期(0.95 ± 0.14)最小,整个生育期平均为1.28 ± 0.16。作物系数与叶面积指数呈极显著正相关(p<0.01),决定系数R2为0.736,与新梢生长量相关性不显著(p>0.05)。 相似文献
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毛乌素沙地杨树防护林内紫花苜蓿蒸散耗水规律的研究 总被引:11,自引:1,他引:10
本文利用验证后的Penman-Monteith模型,计算了内蒙古毛乌素沙地新疆杨防护林内紫花苜蓿的蒸散耗水,结果表明:(1)通过Penman-Monteith模型计算得到的蒸散量与涡度相关法实测值平均相对误差为14.73%(R2=0.84),说明利用Penman-Monteith模型计算林草复合模式内牧草蒸散量是可行的;(2)不同生育期内紫花苜蓿蒸散量差别较大,具体表现为:返青-分枝阶段、现蕾-开花阶段蒸散量较小,分别为5.03 mm和44.95 mm;分枝-现蕾、开花-结荚阶段蒸散量较大,分别为71.10 mm和101.74 mm;其中耗水最大的生育期为开花-结荚阶段,占整个生育期总耗水量的45.66%。在空间上表现为:随着距主防护林带距离增加,紫花苜蓿蒸散量逐渐增大,最大蒸散量出现在距离林带约115 m处(约7倍树高),为234.41 mm,之后,受另一侧防护林的影响,蒸散量逐渐减少。整个生育期防护林内紫花苜蓿总蒸散量为222.83 mm,对照地紫花苜蓿蒸散量为269.02 mm,与对照相比,防护林内紫花苜蓿比林外蒸散量降低了17.2%。防护林内和对照紫花苜蓿生物量干重分别为3287.28 kg/hm2和2959.93 kg/hm2,林内比对照增产11.1%。 相似文献