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利用祁连圆柏整株生物量与生长指标数据,为估算祁连圆柏林的生物量估算提供参考。通过野外调查,共获取了63株祁连圆柏天然林样木生物量与生长指标实测数据。用其中50株样木数据进行回归模拟,用其余的13株样木数据对模型可靠性进行检验,构建器官生物量与生长指标间的回归模型。结果表明,祁连圆柏单木水平下,树干生物量模型的R2adj为0.96,均方根、模型有效性和残差系数分别为0.50、0.85和0.05;枝条生物量模型的R2adj为0.897,均方根、模型有效性和残差系数分别为0.69、0.80和-0.66;叶生物量模型的R2adj为0.61,均方根、模型有效性和残差系数分别为0.54、0.86和0.15;根生物量模型的R2adj为0.93,均方根、模型有效性和残差系数分别为0.12、0.997 和-0.01。在调查数据范围内构建的模型较好地反映了祁连圆柏生物量与生长指标间的关系,形式简单、使用方便;与实测值相比,树干与叶生物量模拟值偏小,枝和根偏大。 相似文献
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【目的】研究黄河流域2009—2018年间林草植被覆盖的时空分布及变化特征,预测林草植被覆盖的未来发展趋势,为流域林草植被科学保护和精准修复、促进生态系统正向演替提供参考依据。【方法】以2009-2018年SPOT/VEGETATION的NDVI时间序列数据集为数据源,采用年均值法、Theil-Sen median趋势分析和Mann-Kendall检验方法,研究黄河流域林草植被覆盖的时空分布及变化特征,利用Hurst指数方法分析林草植被覆盖的可持续性特征和未来发展趋势。【结果】黄河流域林草地面积中,高植被覆盖度(NDVI≥0.7)面积占42.34%,呈聚集状分布于流域上游的祁连山、三江源东部、若尔盖草原,中游的秦岭北麓、黄土高原胡焕庸线以南地区,以及下游的济南市区周边区域;中植被覆盖度(0.3相似文献
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介绍了利用一类清查固定样地资料更新二类调查小班数据的方法,解决了在运用遥感资料进行二类调查时,依遥感信息确定为无明显变化小班的数据更新问题。 相似文献
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以青海省祁连圆柏天然林林地土壤为研究对象,分析土壤有机碳(SOC)、全N(TN)、全P(TP)及化学计量比对海拔与土层的响应及其与环境因子的关系,以期深入了解青海省祁连圆柏林土壤养分限制状况。结果表明:1)土壤SOC、TN、TP、C:P、N:P随海拔与土层深度增加均呈现减小趋势;不同海拔与土层深度间C:N无明显变化。SOC与TN在不同土层深度与海拔梯度间表现出协同变化特征;TP的空间变异性小。2)土壤理化性质、气候、植被因素对土壤C、N、P化学计量有显著影响(P<0.05)。其中,土壤含水率是主要影响因素,解释了变异信息的44.0%。3)祁连圆柏天然林林地土壤C:P(57.96)、N:P(5.43)高于全国土壤平均水平(52.90、3.9),说明土壤N有效性高,P素缺乏。林木正常生长受土壤中可利用性P限制。 相似文献
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做为青海三江源区主要森林类型之一,祁连圆柏(Juniperus przewalskii)林提供着重要的生态系统服务功能,尤其在增加青海省陆地生态系统碳储量方面。以青海祁连圆柏林为研究对象,采用野外样地调查、室内试验和数理统计相结合的方法,分析主要地形因子(海拔、坡向、坡位、坡度)对土壤有机碳空间分布的影响。结果表明,祁连圆柏林土壤有机碳密度均值为209.56 t·hm-2。其中,以兴海中铁林场(247.37 t·hm-2)最大,泽库麦秀林场(158.96 t·hm-2)最小,各区域间存在一定差异。青海祁连圆柏林土壤有机碳密度随海拔增加呈先升后降的趋势,其中,以海拔3 500~3 700 m范围最大,为255.93 t·hm-2,海拔2 900~3 100 m最小,为152.03 t·hm-2;土壤有机碳密度随坡度增大而下降,坡度5°~15°最大,为297.22 t·hm-2;下坡位(251.76 t·hm-2)>中坡位(212.56 t·hm-2)>上坡位(153.24 t·hm-2);阳坡土壤有机碳密度(206.72 t·hm-2)略低于阴坡(215.55 t·hm-2)。通过t检验,不同海拔、坡度和坡位间土壤有机碳密度存在差异。总之,在不同立地因子中,海拔和坡位是调控祁连圆柏林土壤有机碳密度的主导因子。 相似文献
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根据国家对森林资源年度监测评价试点工作的总体要求,对重庆市现有森林资源监测抽样体系进行了优化探索和深入研究,结果表明:1)利用校验样地产出森林面积、固定样地产出森林蓄积的方法是可靠的,抽样精度完全能满足国家技术规定要求,如果单纯产出省级层面的森林面积和森林蓄积,不进行第二次分解,各省样地个数还可以适当减少,比如重庆:校验样地可减少3/4,只要1 268个校验样地即可,其抽样精度可以达到95%以上;固定样地可减少1/2,只要2 566个固定样地,其抽样精度可以达到90%以上;2)校验样地大小500 m×500 m是比较合适的,重庆市森林面积估测变动系数从500 m开始往上减小速度逐渐平缓,趋于稳定,抽样结果精度均达到了95%以上,完全符合国家对森林面积的抽样精度要求;3)校验样地和固定位置应该长期固定,年度监测之间的数据变化才有可比性;4)对省级数据如何分解到区县的方法上不可“一刀切”,具体到每个区县是采用抽样调查、小班区划还是联合估计的方法,应根据各区县森林资源分布特点和数量大小,制定符合自身实际情况的科学可行的监测方法。 相似文献
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