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浅谈土壤养分与林分 类型 的关系 2024年 林分 类型 对土壤养分的关系,本文查阅大量资料研究了不同林分 类型 的油松林中土壤有机质等各种养分含量及变化规律,研究发现,油松混交林内的土壤养分含量均显著高于油松纯林,而且林分 内表层土壤中的养分含量也更加丰富,油松-杨混交林全氮含量与油松山杏混交林全磷含量在表土层有明显的表聚性。油松纯林的速效磷、全磷、速效钾、全钾和全氮的含量最低;而油松-杏混交林的全磷和有机质含量最高;油松-杨混交林全氮、速效钾、全钾含量最高,但有机质含量最低;油松-落叶松混交林全磷含量最高,可以表明针阔混交林养分含量明显大于针针混交林养分含量,混交林可以有效提高林分 土壤中的养分含量,为森林生长提供有利条件。关键词：林分 土壤 养分 不同林分 类型 下白蜡窄吉丁空间格局分析 2024年 林分 类型 下白蜡窄吉丁Agrilus planipennis Fairmaire的地统计学空间格局,为不同白蜡林分 类型 下白蜡窄吉丁的防治提供科学依据。【方法】在4种不同林分 类型 下,以白蜡窄吉丁羽化孔为调查指标,分析白蜡窄吉丁种群的数量,研究不同林分 类型 下白蜡窄吉丁的空间格局。【结果】白蜡窄吉丁在城市绿化林和公路绿化林拟合模型为高斯模型,公园混交林拟合模型为指数模型,行道林中拟合模型为线性模型;在绿化片林、公园混交林、公路绿化林空间分布格局为聚集分布,在行道林空间分布格局为随机分布。【结论】当白蜡窄吉丁的危害达到一定程度时,林分 类型 并不能改变白蜡窄吉丁的聚集习性,但对所拟合模型的参数和半方差函数值均有影响。城市绿化林和公路绿化林白蜡窄吉丁的危害呈现出由边缘向内部扩散的趋势;公园混交林则根据其种植特点呈现出条带状分布;行道林则呈现随机分布的特点,白蜡窄吉丁的危害特点与林分 类型 相关。关键词：白蜡窄吉丁 地统计学 林分类型 城乡梯度3种林分 类型 土壤酶活性及影响因素 2024年 林分 中均最低。城区马尾松林土壤重金属铜(Cu)、锌(Zn)、铅(Pb)含量在3种林分 间均最低,而镉(Cd)含量在3种林分 间相同;近郊、乡村常绿阔叶林土壤重金属Zn、Pb含量在3种林分 中均最高。土壤含水率、SOM含量、pH值、CEC、Cu含量、黏粒含量、TN含量是土壤酶活性的主要影响因子。相关性分析表明,土壤SOM、TN含量与土壤CAT、AP活性呈显著正相关(P<0.05);土壤TP含量与土壤AP、URE活性呈显著正相关(P<0.05);土壤含水率与土壤DH活性呈显著正相关(P<0.05);而土壤Cu含量与URE活性呈显著负相关(P<0.05)。关键词：林分类型 土壤酶活性 土壤理化性质 重金属 小陇山林区高桥林场典型林分 类型 生态服务功能评估研究 2024年 林分 类型 为例,依托高桥林场林草综合监测调查样地,对这两种有代表性的典型林分 类型 的森林生态系统服务功能进行初步测算,并进行简单的对比分析。估算发现两种林分 类型 的森林生态系统服务的各项功能指标不同。两种不同林分 类型 的生态系统服务功能的价值量按照贡献值大小进行排序比较,两者的排序一样,均为对生物多样性的贡献最大,林木产品供给次之,固碳释氧和涵养水源的价值量分居第三和第四位,森林防护、保育土壤、林木养分固持和净化大气环境功能价值紧随其后,对森林康养的贡献最小。典型阔叶林单位面积的价值量要高于典型针叶林单位面积的价值量。关键词：小陇山林区 林分类型 生态功能 白洋淀上游典型林分 类型 土壤理化性质及其化学计量特征 2024年 林分 类型 土壤理化性质,了解不同林分 土壤肥力情况,以期为后续人工林的经营和管理提供科学参考。【方法】选取4种典型林分 :刺槐、油松、蒙古栎和栓皮栎为研究对象,测定其0~20 cm和20~40 cm土层土壤理化性质,计算碳(C)、氮(N)、磷(P)化学计量比,并进行差异性检验和相关性分析。【结果】蒙古栎林的土壤容重最小,孔隙度最大,持水量最高,其他林分 类型 之间土壤物理性质差异不显著。刺槐林土壤有机质、全磷、速效磷含量较高,全钾、速效钾含量偏低;油松林土壤pH值较低,土壤酸化较为严重,有机质、全氮、碱解氮含量偏低;蒙古栎林土壤拥有较高的全氮、碱解氮含量;栓皮栎林土壤表现为较低的磷含量和较高的钾含量。根据土壤C、N、P化学计量特征,本研究区4种林分 类型 在0~40 cm土层C∶N、C∶P、N∶P的变化范围为18.87~40.54、25.10~95.32、0.95~6.06,油松林土壤C∶N最高,C∶P、N∶P最低,栓皮栎林C∶N最低,N∶P最高;蒙古栎林C∶P最高。【结论】研究区土壤有机质矿化速率较低,植物生长受氮限制,油松林氮受限最严重,栓皮栎林土壤有机质更易矿化分解,氮限制程度较弱。关键词：林分类型 土壤理化性质 林分 类型 对林下参产量及人参总皂苷含量的影响2024年 类型 的人参(长白落叶松林10年生人参、长白落叶松林18年生人参、樟子松林10年生人参、樟子松林18年生人参、杂木林10年生人参、杂木林18年生人参和30年生园参)为材料,测定各类人参的保存数量、产量及人参总皂苷含量,探究林型、参龄对人参产量和质量的影响。方差分析结果显示,不同林型的人参保存数量、产量和总皂苷含量均呈极显著差异水平(P<0.01)。樟子松林10年生人参保存数量(211根)最多,其次是长白落叶松林10年生人参(97根),杂木林人参保存数量最少,10年生和18年生人参的保存数量分别为21个和14个;园参产量(4.25 kg)最高,其次为樟子松林10年生人参(2.94 kg),杂木林人参产量最低,10年生与18年生人参产量分别为0.36 kg和0.15 kg;杂木林人参总皂苷含量最高,18年生和10年生人参总皂苷含量分别为5.06%和4.73%,长白落叶松林10年生人参总皂苷含量最低(3.71%)。关键词：林分类型 林下参 长白山北坡不同林分 类型 细根-土壤C、N、P化学计量特征 被引量：3 2024年 林分 调查数据以及细根和土壤样品的测定数据,研究了不同林分 类型 细根和土壤的C、N、P化学计量特征以及两者的关系。结果表明:不同林分 的细根和土壤C、N、P化学计量特征差异显著(P<0.05)。3种林分 类型 细根均受N限制,天然阔叶混交林土壤养分丰富,但蒙古栎天然林土壤P较贫乏。落叶松人工林和天然阔叶混交林的细根化学计量特征与土壤化学计量特征的相关程度明显高于蒙古栎天然林。3种林分 的细根C∶N、C∶P和C含量受土壤化学计量特征影响较大。土壤C∶P是影响3种林分 细根化学计量特征的最主要因素。研究结果可为长白山林区蒙古栎天然林、天然阔叶混交林和落叶松人工林的土壤养分管理和森林可持续经营提供一定的理论依据。关键词：林分类型 细根 土壤 基于RUSLE模型的帽儿山实验林场不同林分 类型 土壤侵蚀动态评估 2024年 林分 类型 土壤侵蚀动态变化的问题,以帽儿山实验林场1983、1993、2004、2016年4期二类调查数据和Landsat遥感影像数据为基础,采用修订后的通用土壤流失方程(Revised Universal Soil Loss Equation,RUSLE)模型对帽儿山实验林场平均土壤侵蚀量进行动态评估,并量化和分析不同林分 类型 与土壤侵蚀量间的关系。结果表明,4个时期帽儿山实验林场的年均土壤侵蚀量分别为0.26、0.24、0.10、0.17 t/(hm^(2)·a),其中各期土壤侵蚀强度处于0~1 t/(hm^(2)·a)的面积分别占总面积的98.79%、98.68%、99.88%、98.88%;1983—2016年土壤侵蚀强度未发生变化的区域占70.4%,高等级侵蚀强度向低等级侵蚀强度转移的面积占25.1%,而低等级侵蚀强度向高等级侵蚀强度转移的面积仅占4.5%,表明帽儿山实验林场土壤侵蚀状况整体趋势良好;6种林分 类型 中,软阔天然林、硬阔天然林、落叶松人工林、樟子松人工林、蒙古栎天然林和针阔混交天然林在1983年的平均土壤侵蚀量分别为0.150、0.161、0.054、0.110、0.121、0.083 t/(hm^(2)·a);到2016年,其平均土壤侵蚀量分别下降53.7%、61.2%、30.3%、83.0%、46.8%、23.2%;除软阔天然林、落叶松人工林和针阔混交天然林于2004—2006年期间土壤侵蚀量轻微增加以外(0.003~0.016 t/(hm^(2)·a)),其余林分 类型 平均土壤侵蚀量均呈逐年下降趋势。关键词：土壤侵蚀 RUSLE模型 林分类型 猫儿山自然保护区不同林分 类型 土壤有机碳储量及其剖面分配特征 2024年 林分 类型 土壤有机碳储量差异及其剖面垂直分布特征,为该区域林业碳汇发展提供科学理论依据。【方法】以猫儿山水青冈天然次生林、毛竹人工林、杉木人工林3种典型林分 作为研究对象,采用野外调查结合室内分析的方法,测定并计算各林分 土壤容重、有机碳含量、有机碳密度和有机碳储量,并根据各林分 结果数据来分析不同林分 土壤有机碳储量差异及其剖面垂直分布特征和占比规律。【结果】不同林分 类型 土壤有机碳含量、有机碳密度及有机碳储量均表现为:水青冈天然次生林>毛竹人工林>杉木人工林。不同土层土壤有机碳含量、有机碳密度及有机碳储量存在显著差异,且均随土层加深有机碳含量等指标降低。水青冈林分 土壤总有机碳储量最高,为332.99 t hm−2;杉木林分 土壤总有机碳储量最低,为225.27 t hm−2。有机碳储量占比也是随土层加深而逐渐变小,土层越深,占比越小。【结论】水青冈天然次生林土壤有机碳储量高于毛竹人工林、杉木人工林,有较好的碳储量积累与固定效应。关键词：林分类型 土壤有机碳 有机碳储量 耦合时序特征的林分 类型 遥感识别 2024年 林分 类型 识别中的重要性,为遥感林分 类型 识别提供技术途径。【方法】结合Sentinel-2光谱特征和时间序列特征、Sentinel-1雷达后向散射特征和SRTM DEM地形特征在Google Earth Engine中进行各特征变量的提取,构建不同特征组合使用随机森林分 类器进行分类并对不同分类结果进行制图输出和精度评价。【结果】(1)使用Sentinel-2时间序列光谱特征、Sentinel-1雷达后向散射特征和SRTM DEM地形特征的方案分类效果最好,总体精度为84.62%,Kappa系数为0.82;(2)在构建的5个不同特征组合方案中,多特征组合的方案分类效果优于单一特征;(3)地形特征、后向散射特征和时间序列特征对于分类结果非常重要,尤其是时间序列特征的加入能大大提升林分 类型 识别精度。光谱特征中短红外波段B11和B12最重要,时间序列特征中4月份和10月份为最重要的时间节点。【结论】基于多源遥感数据提取的多特征分类方案能够有效进行研究区林分 类型 识别,地形特征、后向散射特征和Sentinel-2时间序列特征可以作为光谱特征的有效辅助特征变量提高分类精度,使林分 类型 识别更为准确,尤其是时间序列特征在提高林分 类型 识别精度上有突出作用。
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