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南昌市城市空气PM_(2.5)和PM_(10)时空变异特征及其与景观格局的关系被引量：18: 2017年; 基于2013—2015年南昌市9个空气环境监测点的连续数据,分析了空气PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度(以下简称浓度)的时空变异规律,并以景观格局指数为定量指标,研究了监测点的两种颗粒物浓度与其周边500 m半径、1000 m半径缓冲区的土地利用状况的关系.结果表明:(1)南昌市3年来PM_(2.5)和PM_(10)浓度逐年显著降低.(2)通过聚类分析,9个监测站依据颗粒物污染可分为4大类,表现出一致的城乡梯度差异.(3)在斑块类型水平上,PM_(2.5)和PM_(10)浓度与500、1000 m半径缓冲区的C-PLAND(建筑用地覆盖率)、C-SHDI(建筑用地多样性指数)显著正相关,与1000m缓冲区的F-ED(林地边界密度)显著正相关;与F-PLAND(林地覆盖率)、C-Fi(建筑用地分离度指数)、F-MPS(林地平均斑块面积)显著负相关.在景观水平上,PM_(2.5)和PM_(10)浓度在500 m缓冲区与LPI(最大斑块所占景观比例)显著负相关;与1000 m缓冲区的MPS(平均斑块面积)显著负相关.景观格局指数直接反映土地利用状况,它与PM_(2.5)和PM_(10)浓度的相关性,表现出生态学中典型的"源汇景观"关系.; 苏维赖新云赖胜男古新仁张志坚张帅珺黄国贤刘苑秋; 关键词：PM2.5 PM10 景观指数

基于加拿大CBM-CFS3模型的江西庐山森林碳储特征研究被引量：3: 2016年; 基于2009年庐山森林资源二类调查小班数据库和一类调查样地调查数据,利用CBM-CFS3模型的估算功能,估算江西庐山2009年森林生态系统碳储量。结果显示:庐山森林生态系统碳储量为6.4 T g(T=106t,t=106g),各主要森林类型之间因森林面积大小不同其碳储量差距很大;其中马尾松碳储量最大,占总碳储量的41.64%,国外松最小为2.18%。庐山森林生态系统平均碳密度为262.55 t/hm2,其中混交林碳密度最大为365.95 t/hm2,杉木碳密度最小为194.96 t/hm2。利用一类样地数据和平均生物量法得到庐山森林生态系统生物量碳密度为32.87 t/hm2,与模型计算结果 31.86 t/hm2基本一致。庐山总生物量碳库碳储量占庐山生态系统碳储量的12.47%,死有机质(DOM)碳库占比为87.53%,土壤碳库在整个生态系统中占有很大的比例为66.30%。; 黄国贤李清林罗盛金孔凡前刘苑秋李晓东况水标郑吉黄丽华; 关键词：碳储量

亚热带5种树种倒木分解对土壤碳氮的影响被引量：5: 2019年; 为了探讨亚热带地区倒木分解对土壤C、N的影响,以江西九连山国家自然保护区为研究区域,运用空间代时间的方法,测定不同分解等级下5种倒木(丝栗栲Castanopsis fargesii、米槠Castanopsis carlesii、木荷Schima superba、杉木Cunninghamia lanceolata、马尾松Pinus massoniana)的木质素、纤维素、C、N、密度、含水率以及倒木下土壤的C、N、容重、含水率。结果表明:1)同一分解等级下5种倒木的纤维素、C、N含量差异显著。5种倒木的平均纤维素和C含量在轻度分解等级下分别比在重度分解等级降低了206.3%和28.3%,而平均N含量升高了31.9%。同一分解等级下,常绿阔叶倒木的C、N含量与针叶倒木之间差异显著。在3种(轻、中、重度)分解等级下,常绿阔叶倒木的平均C含量比针叶倒木高16.2%、23.7%和25.3%;平均N含量分别比针叶倒木高12.7%、6.2%和43.5%。2)同一树种倒木下土壤的C、N含量在不同分解等级之间差异显著。5种树种倒木下土壤的平均C、N含量在轻度分解等级下分别比在重度分解等级下高25.8%、35.6%。在3种分解等级下,常绿阔叶倒木下土壤的平均C含量比针叶倒木下土壤显著高了27.0%、21.6%和20.7%;而平均N含量分别比针叶倒木下土壤显著高了21.4%、23.6%和20.8%。3)倒木下土壤C含量与倒木C含量呈显著正相关,系数为0.59,与倒木C/N呈显著负相关,系数为-0.64。倒木下土壤N含量与倒木N含量呈显著正相关,系数为0.52。倒木下土壤含水量与土壤容重呈显著负相关,系数为-0.61。; 王翰琨吴春生刘亮英张志坚黄国贤黄国贤李晓东刘苑秋; 关键词：亚热带地区树种倒木土壤

基于森林资源规划设计调查小班数据的林分—蓄积量模型构建——以江西省永丰县为例被引量：1: 2016年; 以江西省永丰县森林资源调查小班数据为基础数据,主要林分类型为研究对象,利用6种通用林分生长模型,以林分平均年龄为变量,构建林分年龄—蓄积方程。结果表明,国外松最适生长模型为Logistic,混交林和硬阔类最适生长模型为Richards,马尾松和软阔类最适生长模型为Gompertz,杉木最适生长模型为Korf。并结合前人研究成果,就研究中所引用的因子及研究方法进行了讨论。; 黄国贤刘苑秋况水标郑吉刘亮英; 关键词：森林资源规划设计调查

能源树种晚松生物量及其能源利用研究被引量：3: 2014年; 采用标准木法对江西省泰和困难立地和江西农大苗圃地晚松生物量进行实测,采用恒温氧弹量热计对晚松各组分热值进行测定,研究晚松作为能源树种的最佳采伐期。结果表明:(1)晚松实生林在不同立地条件下,苗圃地单株净生产力比困难立地单株净生产力大。各组分生物量组成中,干材生物量比例最大。(2)立地条件对萌生林单株生物量影响不显著。萌芽林各组分生物量组成中,干材生物量比例最大。(3)23年生晚松1m×1m密度时,干的热量值最大,为203.57×108kJ/hm2。枝、叶、干3部分能源值中干的热值最大,并且热值随密度的增大而增大。; 陈丹凤刘苑秋黄国贤柳恒饶; 关键词：晚松实生林萌芽林生物量热值

鄱阳湖沙地植被恢复年限和结构配置对土壤特性的影响: 2019年; 比较了不同恢复年龄和不同恢复结构类型对南方江西沙地土壤有机质(SOC)、全氮(TN)、全磷(TP)、全钾(TK)、碱解氮(AHN)、速效磷(AP)、速效钾(AK)等土壤化学性质影响,以及对土壤含水量(SMC)和容重(SBD)等物理性质影响。结果表明近成熟林(25.85%)和乔+灌+草恢复结构下(30.66%)的土壤水分含量显著高于裸沙地对照的8.09%和14.98%。不同恢复年龄和恢复结构类型对土壤有机碳、总氮、总氮、氮、磷、速效氮均有显著影响;随着恢复年龄的增加,沙地土壤养分除碱解氮减少外,其他养分含量均呈现增加的变化趋势。此外,不同植被恢复结构类型中,沙地土壤各养分含量均表现出增加的变化趋势。不同恢复年龄之间沙地0~20cm土层的有机质、全氮、全磷、有效磷和速效钾有显著差异。不同植被恢复结构之间沙地0~20cm土层有机质、全氮、全磷、碱解氮、有效磷和速效钾有显著差异。两种不同恢复模式都能显著提升南方沙地土壤化学和物理特性,说明这两种植被恢复模式对未来气候变化条件下南方沙地的恢复是有效的。; 吴春生吴春生王雄涛张志坚陈琦李燕燕李燕燕沈芳芳黄国贤; 关键词：鄱阳湖沙地植被恢复土壤特性

晚松不同树龄不同部位的化学成分和热值研究被引量：4: 2016年; 研究了晚松不同树龄的叶、枝、干各部位的化学成分和热值,结果表明:晚松在不同树龄间各种化学成分均不存在显著性差异。不同部位间各化学成分关系如下:水分平均含量在46%左右,不同部位间水分含量不存在显著性差异;灰分平均含量为叶2.5%、枝1.3%、干0.6%,不同部位间的灰分存在极显著差异,表现出叶>枝>干的规律;纤维素平均含量为叶19.2%、枝26.9%、干33.3%,木质素平均含量为叶12.2%、枝30.5%、干31.1%,不同部位间纤维素、木质素含量存在极显著差异,都表现出干>枝>叶的规律;半纤维素平均含量为叶11.2%、枝13.5%、干12.8%,不同部位间半纤维素含量不存在显著性差异;粗脂肪平均含量为叶15.3%、枝12.1%、干12.9%,不同部位间粗脂肪含量存在显著性差异,叶中粗脂肪含量最高;可溶性糖平均含量为叶7.4%、枝2.6%、干2.1%,不同部位间可溶性糖含量存在极显著差异,表现出干>枝>叶的规律;淀粉平均含量为叶2.6%、枝6.4%、干2.8%,不同部位间淀粉含量存在极显著差异,枝的含量最高;单宁平均含量为叶2.3%、枝2.9%、干3.5%,不同部位间单宁含量不存在显著性差异;蛋白质平均含量为叶6.6%、枝2.2%、干1.5%,不同部位间蛋白质含量存在极显著差异,叶的含量最高。晚松热值较高,平均为20 645 k J/kg左右,热值在不同年龄间存在显著性差异,树龄6年时热值最高;在不同部位间不存在显著性差异。而且晚松还具有较高的生物质产量和较强的生态适应性,因此,晚松是一种优良的生物质能源树种。; 柳恒饶刘光斌彭山青李林检刘苑秋陈丹凤黄国贤; 关键词：生物质能源晚松化学成分热值

能源树种晚松在江西红壤区的生长规律研究: 对江西农大苗圃地、泰和困难立地和永丰、峡江丘陵山地的晚松人工林进行样地设置,并通过选取标准木和采用树干解析法,研究晚松实生林和萌芽林的生长规律.结果表明:晚松实生林在泰和困难立地和农大苗圃地胸径的高峰期在6～8年,最大值...; 黄国贤刘苑秋陈丹凤柳恒饶; 关键词：晚松引种培育能源树种; 文献传递

南昌市空气PM_(2.5)和PM_(10)的时空动态及其影响因素被引量：34: 2017年; PM_(2.5)和PM_(10)已成为我国大部分城市空气的首要污染物.本文通过分析南昌市2013—2015年的空气PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度、气象因素、交通流量的监测数据,探讨了空气颗粒物污染的时空动态规律以及气象、交通对颗粒物浓度变化的影响.结果表明:2013、2014、2015年,南昌市PM_(2.5)浓度(70.92μg·m^(-3)>53.70μg·m^(-3)>43.65μg·m^(-3))、PM_(10)浓度(119.72μg·m^(-3)>86.11μg·m^(-3)>73.32μg·m^(-3))逐年降低,并呈现出夏季低(PM_(2.5)和PM_(10)平均浓度分别为36.74、69.20μg·m^(-3))、冬季高(PM_(2.5)和PM_(10)平均浓度分别为74.29、111.64μg·m^(-3))的季节动态和由城市中心向郊区递减的城乡梯度变化;PM_(2.5)/PM_(10)值(0.595>0.584>0.557)逐年降低,并且表现出城市中心高、城市边缘低的空间分布格局;PM_(2.5)、PM_(10)浓度受到多种气象因素的影响,与气压、温度、相对湿度、风速、降水量、日照时数显著相关,各种气象因子对PM_(2.5)、PM_(10)浓度的影响存在差异;车流量会显著提高周边PM_(2.5)浓度,但对PM_(10)浓度影响不明显.; 苏维张帅珺赖新云古新仁赖胜男黄国贤张志坚刘苑秋; 关键词：PM2.5 PM10 气象因素交通流量

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