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1.
【目的】我国湿地松材脂兼用林的轮伐期是在用材林数量成熟龄的基础上适当延长得到的。虽然该轮伐期可以取得一定的经济效益,但能否获得最优的经济效益尚缺乏科学依据。本研究通过分析湿地松经营中木材和松脂对经济绩效的贡献,确定采脂和采伐的时间节点及其影响因素,为保证湿地松人工林经营效益的最大化和林产品生产的可持续性提供科学依据。【方法】基于江西省景德镇市枫树山林场湿地松人工林生产实践,构建考虑木材和松脂两类产出的Faustmann模型,计算林地期望价值(LEV)。然后:1)通过比较材脂兼用林和用材林的收入现金流,阐明木材和松脂在湿地松人工林收入中的贡献;2)在不同折现率下,对湿地松两类人工林的LEV和最优轮伐期(T*)进行比较;3)设置活立木价格、松脂价格和林分经营成本的变化范围,评估在不同折现率下,LEV和T*对这些影响因素变化的敏感性。【结果】1)经营材脂兼用林的名义现金收入较高,但如果经营时间足够长,湿地松用材林和材脂兼用林的名义现金收入将趋同。虽然松脂收入提高了林分的LEV,但是,木材收入对总的名义收入的贡献将影响LEV的变化。2)湿地松材脂兼用... 相似文献
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3.
【目的】从叶片衰老角度研究檫木叶片叶色、色素和营养元素的变化规律,为秋色叶观赏树种檫木的选育以及栽培提供理论依据。【方法】以栽植于同一环境条件下的3年生檫木为试验材料,从檫木叶片停止生长到脱落,分5个时期对叶片的叶色值、色素含量和营养元素含量进行观测和分析。【结果】观测前期与观测后期,檫木叶片叶色值、色素含量和营养元素含量存在极显著差异;叶片进入衰老阶段后,叶绿素含量和类胡萝卜素含量呈下降趋势,而花色素苷含量逐渐上升;N、P、K含量在叶片衰老阶段逐渐下降。由典型相关分析可知,叶色a*值与叶绿素含量具有显著负相关,与花色素苷含量呈显著正相关;花色素苷含量与N含量成反比,类胡萝卜素含量与P含量成正比;N元素再利用效率的载荷值符号与N含量载荷值的符号相反,而P元素再利用效率的载荷值符号与P含量载荷值的符号相同;檫木叶片衰老分为3个阶段,第1阶段从9月中下旬到10月上旬,为叶片衰老准备期;第2阶段从10月中下旬到11月上旬,为叶片缓慢衰老期;第3阶段从11月中下旬到叶片脱落,为叶片衰老末期。【结论】檫木叶色最佳观赏期是从10月中下旬到11月上旬的叶片缓慢衰老期;从叶片衰老准备期到叶片衰老末期,叶绿素和类胡萝卜素被分解,花色素苷合成;N、P、K 3种营养元素逐渐被转移,其中N含量越高,N元素再利用效率就越低;与之相反,P含量越高,P元素再利用效率就越高。 相似文献
4.
基于对北亚热带檫木天然次生林的野外调查和数据分析,研究了海拔和坡向对檫木生长、空间结构和树种组成等方面的影响。结果表明:在海拔1 000 m以上山地,檫木的胸径和树高生长量及胸径/树高均差于海拔1 000 m以下的山地,人工林造林地选择宜在海拔1 000 m以下;随阳坡→半阳坡→半阴坡→阴坡坡位变化,檫木生长量和胸径/树高呈逐渐减小趋势。阳坡和半阳坡差异不显著,是理想的檫木造林坡向;檫木纯林或者混交林可以采用均匀造林模式。在海拔500 m以下阳坡,可以实现混交增产造林树种的混交伴生树种为杉木、香樟和枫香;在海拔500 m以下半阳坡,混交伴生树种为杉木、亮叶桦、枫香和枳椇;在海拔500~1 000 m的阳坡山地,混交伴生树种为甜槠、枫香和木荷;在海拔500~1 000 m的半阳坡山地,混交伴生树种为木荷、麻栎、杜英、枫香和紫茎。初步解决了北亚热带山地檫木分布区划分、空间结构变化及互利混交树种等问题,可以为檫木人工造林的林地选择、造林模式和混交伴生树种选取等方面提供理论依据。 相似文献
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[目的]花青素是植物叶片中的第三大色素,功能多样,抗氧化性较强,不仅有助于叶片损伤修复,而且可以通过吸收光能而减少叶绿素对光的吸收,调节光合作用,从而起到光保护的作用.因此,了解花青素含量的动态信息,可以间接了解植物的营养健康状况,为植物培育管理提供一种可靠的参考指标.湿地松(Pinus elliottii)作为我国重要的造林树种,适时测定湿地松针叶中花青素含量对于了解湿地松生长生理状态具有重要的意义.提出一种用无人机遥感技术反演湿地松叶片花青素含量的方法.为利用多光谱无人机选择湿地松试验林中高花青素含量资源提供技术基础.[方法]以湿地松苗为试验对象,利用便携式紫外-可见光荧光仪获取湿地松冠层叶片的花青素含量实测值以及利用多光谱无人机同步获取湿地松冠层叶片的多光谱反射率.选取了5个光谱值(RED、GREEN、BLUE、NIR、REG)以及与湿地松花青素含量关系较密切的植被指数GNDVI、LCI、NDRE、NDVI、OSAVI、R/G、MACI、ARI和MARI共9种.对14种光谱指数进行不同的数据处理后分别基于偏最小二乘、支持向量机、BP神经网络方法建立花青素含量的预测模型,并分别验证,比较选出最优建模方法和预测模型.[结果]比较经5种数据预处理方法(Original(OG)、Standard Normal Variate(SNV)、blockScale(BS)、blockNorm(BN)、Detrend(DET))和5种重要变量选择方法(不处理、遗传算法与PLS回归相结合(ga_pls)、逆向变量消除(bve_pls)、正则化消除(rep_pls)、显著多元相关算法(smc))组合处理后,发现数据经过去趋势化处理和逆向变量消除处理后,基于支持向量机建立的模型为最优建模方法,此模型对湿地松冠层花青素含量预测可以达到最佳效果,验证集决定系数R2为0.61,均方根误差RMSE为1.34%.[结论]基于无人机多光谱技术,去趋势化处理和逆向变量消除处理与支持向量机相结合的建模方法可实现对湿地松冠层花青素含量的预测. 相似文献
10.
对无患子果实生长发育动态及果肉内含物含量变化进行研究,结果表明,无患子果实纵径、横径、侧径、鲜质量等性状发育进程呈现明显的S型生长曲线特征;以果实生长发育时期为横轴(x),分别以果实纵径、横径、侧径、鲜质量的均值为纵轴(y),构建的果实生长发育数学模型表明,无患子果实生长各性状与果实发育时期高度相关,数学模型可以正确地反映无患子果实生长发育动态变化规律。对无患子果实脱落规律、果肉含水量、可溶性糖含量、皂苷含量变化规律等综合分析表明,10月下旬,无患子果实发育成熟,生长性状趋于稳定,果肉含水量和可溶性糖含量从峰值下降至相对较低水平,而果肉皂苷含量相对较高,因此提出该时期为无患子果实采摘的适宜时期。 相似文献