基于无人机的冬小麦拔节期表层土壤有机质含量遥感反演

快速监测大面积分布的盐渍化麦田土壤有机质含量,可为推进盐渍土改良和促进碳循环研究提供数据支撑。通过野外采样与获取无人机遥感影像,分别基于裸土和植被情况,采用多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机回归(SVR)3种方法,建立区域有机质含量遥感模型,并进行检验和对比,确定最优的土壤有机质含量反演模型;最后基于最优模型进行研究区表层土壤有机质的反演,并与插值结果进行比较。结果表明: 经5×5的中值滤波处理后的光谱与土壤表层有机质对应最优;3种模型中,SVR模型的预测精度最高,PLSR次之,MLR效果最差。对比两种变量的建模效果,基于植被的SVR建模效果最好,其建模决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)分别为0.89、0.20,验证R²、RMSE分别为0.82、0.24;基于裸土的建模效果不理想,最优的也是SVR模型,其建模R²、RMSE分别为0.63、0.26,验证R²、RMSE分别为0.61、0.25。根据最优模型反演得到该区域有机质含量为17.51～22.53 g·kg^-1,平均值为19.51 g·kg^-1,与实地调查结果较为一致;插值结果与反演结果相比,精度受到限制。综上,基于无人机多光谱可以对盐渍土冬小麦拔节期土壤有机质含量进行快速、大范围精准估测。     

不同地形条件下植被盖度信息提取技术研究

为系统地研究特定区域的植被盖度信息提取技术, 在不同的地形条件下, 比较了目前流行的多种高光谱遥感植被盖度提取方法。结果表明: 最优高光谱归一化植被指数(NDVI₁)的建模和验证精度均高于其他两种归一化植被指数(NDVI), 直接采用NDVI建立的回归模型对研究区植被盖度的估测能力低于像元二分模型; 阴坡的最佳模型为基于一阶微分的偏最小二乘回归模型(PLSR模型), 其建模决定系数(R²)为0.810, 均方根误差(RMSE)为6.29, 验证R²为0.773, RMSE为8.85; 阳坡的最佳模型为基于二阶微分的PLSR模型, 其建模R²为0.823, RMSE为6.04, 验证R²为0.801, RMSE为7.35; 平原的最佳模型为全受限的线性光谱混合分解模型(FCLS), 其验证R²为0.852, RMSE为5.86。     

基于神经网络的马尾松叶绿素含量高光谱估算模型

分析不同生长期的马尾松冠层反射光谱特征与相应叶绿素含量的相关关系.利用36个红边参数逐一筛选,最终确定7个与叶绿素含量相关性较高的红边参数作为光谱特征参数,分别应用逐步分析法与BP神经网络构建叶绿素含量的高光谱估算模型;同样,筛选出4个植被指数作为光谱特征参数,同时,将对原始光谱进行主成分分析降维后的前4个主成分作为BP神经网络的输入变量,分别应用逐步分析法与BP神经网络构建叶绿素含量的高光谱估算模型.结果表明: 将红边参数作为输入变量建立的逐步回归模型和BP神经网络模型的决定系数(R²)分别为0.5205、0.7253,均方根误差(RMSE)分别为0.1004、0.0848,相对误差分别为6.3%、5.7%.将植被指数作为输入变量建立的逐步回归模型和BP神经网络模型的R²分别为0.5392、0.7064,RMSE分别为0.0978、0.0871,相对误差分别为6.2%、6.0%.基于主成分分析的BP神经网络模型的预测效果最好,R²为0.7475,RMSE为0.0540,相对误差为4.8%.     

3PG碳生产模型在长白山阔叶红松林总初级生产力估算中的应用

利用ChinaFLUX长白山站阔叶红松林的通量观测数据以及同期卫星遥感数据,对3PG模型中的植被光合模型(VPM)、光能利用率模型(EC-LUE)、陆地生态系统模型(TEM)、卡内基-埃姆斯-斯坦福方法模型(CASA)4种模型进行参数重组,通过对比通量观测值与估算值的均方根误差、决定系数及平均误差确定模型的最适合参数;并利用实测的通量观测数据对优化后的模型进行拟合度验证,以提高其估算长白山阔叶红松林总初级生产力(GPP)的准确性.结果表明: 采用温度、增强植被指数、地表水分指数分别表征原模型中的温度限制因子、光合有效辐射吸收比例、水分限制因子估算长白山阔叶红松林GPP时,结果最优,优化后模型的精度(R²=0.948,RMSE=0.035 mol·m^-2·month^-1)明显优于原模型(R²=0.854,RMSE=0.177 mol·m^-2·month^-1),且能够有效改善原模型生长季明显高估的现象;通过敏感性分析可知,温度是对GPP估算不确定性影响最大的参数,其次为增强型植被指数和光合有效辐射,地表水分指数最小,且变量间的交互作用对GPP估算不确定性也存在影响.     

基于Sentinel-2数据的草地植物功能多样性遥感反演及其与生产力的关系

生物多样性与生态系统功能的关系是当前生态学研究的焦点和难点。植物功能多样性是影响生态系统功能的重要指标, 开展植物功能多样性的研究对了解生物多样性与生态系统功能之间的关系有着重要意义。传统的草地植物功能多样性研究多以实地调查为主, 不仅费时费力, 而且由于受到时空的限制, 很难拓展到大尺度的研究中。遥感技术的发展为评估草地功能多样性提供了一种经济、有效的手段。该研究选取内蒙古自治区锡林郭勒盟乌拉盖管理区草甸草原为研究区, 利用Sentinel-2卫星影像和野外实测数据, 选取了波段及植被指数等46个特征变量, 探讨了逐步回归、偏最小二乘法(PLSR)和随机森林(RFR)等3种不同方法对草地植物功能丰富度(FRic)、功能均匀度(FEve)和功能离散度(FDiv)的反演精度, 并基于PLSR反演草地地上生物量, 进一步分析了研究区功能多样性与生产力的关系。研究结果表明: (1)波段B11、优化型土壤调节植被指数(OSAVI)、水波段指数(WBI)对FRic解释度最高; 波段B6、B10、B12、类胡萝卜素反射指数1 (CRI1)、双峰光学指数(D)、归一化差值指数45 (NDI45)等6个特征变量对FEve解释度最高; 波段B5、B9、B10、B11、加权差分植被指数(WDVI)、凸包面积等对FDiv解释度最高; (2)基于十折重复交叉验证, 利用逐步回归估算的FRic和FEve反演精度远高于其他两种回归方法, R²分别为0.52和0.44; 而利用PLSR方法估算的FDiv反演精度最高(R² = 0.61); (3)群落地上生物量反演精度为R² = 0.61; FRic与地上生产力的关系最好(R² = 0.40), 其次为FDiv (R² = 0.28)和FEve (R² = 0.27)。研究发现, 基于Sentinel-2卫星影像能较好地反演草地功能多样性和生产力, 为下一步能在大尺度上进行草地功能多样性估算及其与生产力关系研究提供了参考和依据。     

基于机载LiDAR单束激光穿透指数的白桦林LAI估测

森林叶面积指数(LAI)是描述森林冠层结构和树木生长状况的一个重要指标.本研究以内蒙古依根地区为研究区,在充分考虑机载激光雷达不同回波脉冲之间差异的基础上,对LiDAR点云数据进行分束处理,同时利用传感器与目标之间的距离对LiDAR点云强度进行校正,在由点云校正强度计算传统激光穿透指数(LPI)的同时提出了一个新的激光穿透指数,即单束激光穿透指数(LPI_s),并分别采用LPI和LPI_s两种激光穿透指数在4种不同LiDAR数据采样尺度(直径分别为5、10、15和20 m)下分别应用理论模型和经验模型两种不同的建模方法对森林LAI进行估测,以期通过激光分束来提高森林LAI的估测精度.结果表明: 分束激光穿透指数均值(LPI_mean)估测LAI的效果明显好于未分束LPI的估测效果,且当LiDAR数据采样尺度为15 m时,LPI_mean的经验模型(R²=0.80,平均绝对偏差MAD为0.11)和理论模型(R²=0.77,MAD=0.16)的估测结果均达到最佳.最后综合应用最佳经验模型与理论模型各自的优点绘制了研究区的白桦林LAI分布图.     

无人机高光谱联合LiDAR估测林分与单木尺度叶绿素含量

叶绿素是表征植被健康状况的重要指标,它的准确估计对森林碳汇评价研究至关重要。本研究通过无人机高光谱数据联合激光雷达点云估计针叶林、阔叶林和针阔混交林林分与单木水平的叶绿素含量,提升叶绿素无损估测精度,全面分析不同尺度叶绿素含量空间分布规律。在无人机高光谱数据与激光雷达点云融合的基础上,结合地面样地实测数据,通过相关性分析筛选与叶绿素含量相关的36个光谱特征变量,采用统计模型多元逐步回归、BP神经网络、萤火虫算法优化的BP神经网络、随机森林和混合数据驱动的机理模型PROSPECT模型构建多个叶绿素估算模型,选取最优模型估算森林叶绿素含量,分析其在林分和单木尺度上水平方向与垂直方向的空间分布规律。结果表明：在统计模型中,随机森林(R²=0.59～0.64,RMSE=3.79～5.83μg·cm^-2)优于多元逐步回归、BP神经网络和萤火虫算法优化的BP神经网络构建的模型;机理模型验证精度最高(R²=0.97,RMSE=3.40μg·cm^-2)。不同林分类型叶绿素的含量存在较大差异,阔叶林叶绿素含量为25....     

水文气候影响下黄河三角洲土壤盐分时空动态

近年来,黄河三角洲在水文气候和人类活动影响下的土壤盐渍化问题日益突出。本研究以东营市河口区、垦利区、东营区和利津县为研究区,选取1985—2018年间20期Landsat系列影像,利用数值回归校正法进行影像光谱一致性转换,在此基础上运用偏最小二乘回归法构建土壤盐分定量反演模型;根据最佳盐分预测模型反演的研究区土壤盐分含量数据,分析土壤盐分(SC)时空变化特征,并探讨水文气候因素的影响。结果表明: 选用10个敏感光谱指数构建的土壤盐分反演模型的预测精度较高,其建模决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)为0.769、1.125,验证R²、RMSE和相对分析误差(RPD)分别为0.752、1.203、2.08。利用2016年土壤盐分数据进行反演精度检验,实测值与反演值的R²为0.7279。该模型对1985—2018年20期影像进行土壤盐分反演的结果异常值在10%以内。研究期间,区域平均盐分含量总体呈先上升后下降的趋势,最低的年份为1985年(3.14 g·kg^-1),最高的年份为1995年(5.86 g·kg^-1)。空间变化上,研究区重度盐渍土和盐土面积减少,轻、中度盐渍土面积显著增加(66.6%),盐渍土总面积呈扩大趋势。水文气候条件对土壤盐分的影响具有一定滞后性。气温对土壤盐分积累有促进作用,前半年和前1年的平均气温与含盐量均显著相关,R分别为0.507和0.538;土壤含盐量与区域降水量的相关性不显著,受前季黄河径流量的影响最大,R达-0.543。     

中亚热带森林单木地上生物量的机载激光雷达估测

以雪峰山武冈林场为研究对象,利用遥感数据和地面实测样地数据,研究机载激光雷达（LiDAR）估测中亚热带森林乔木层单木地上生物量的能力.利用条件随机场和最优化方法实现LiDAR点云的单木分割,以单木尺度为对象提取的植被点云空间结构、回波特征以及地形特征等作为遥感变量,采用回归模型估测乔木层地上生物量.结果表明: 针叶林、阔叶林和针阔混交林的单木识别率分别为93%、86%和60%;多元逐步回归模型的调整决定系数分别为0.83、0.81和0.74,均方根误差分别为28.22、29.79和32.31 t·hm^-2;以冠层体积、树高百分位值、坡度和回波强度值构成的模型精度明显高于以树高为因子的传统回归模型精度.以单木为对象从LiDAR点云中提取的遥感变量有助于提高森林生物量估测精度.
     

基于SVR算法的林地土壤氮含量高光谱测定

提出了一种利用高光谱技术进行杉木林土壤全氮测定的新方法。以FieldSpec®3地物光谱仪采集杉木林土壤148份, 随机分成校正集(100份)和检验集(48份)。以不同方法实现了土壤光谱的预处理, 并采用偏最小二乘回归算法(PLS)建立土壤氮含量估测模型对其进行比较分析, 发现小波除噪结合多元散射校正能最有效地消除原始光谱的噪声与背景信息, 此时PLS模型校正集与预测集R²分别为0.891与0.885。为进一步优化模型, 对经小波除噪结合多元散射校正处理后的光谱采用主成分分析法(PCA)降维, 以前4个主成份为输入变量, 采用小二乘支持向量机回归算法(LS-SVR)建立了土壤氮含量估测模型, 其校正集与预测集R²分别提高至0.921与0.917, 具有比PLS算法更高的精度。结果表明:以高光谱技术进行林地土壤氮含量快速监测是可行的, 其中小波去噪结合多元散射校正系光谱预处理的优选方法, 而LS-SVR则是建模的优选方法。     

不同森林群落类型溪流水化学特征的季节动态

以小兴安岭凉水自然保护区内的阔叶红松林、云冷杉林和落叶松人工林为研究对象, 于2006年3—10月, 分析了其溪流水化学特征的动态变化. 结果表明: 不同月份3种森林群落溪流水的主要阳离子含量均表现为 Ca²⁺>Na⁺>K⁺>Mg²⁺, 主要阴离子含量均为HCO₃^->SO₄^2->NO₃^->Cl^-;不同群落类型的主要离子含量影响显著, 3种森林群落溪流水中Na⁺、Ca²⁺、Mg²⁺、Fe²⁺和Fe³⁺平均含量为云冷杉林>落叶松人工林>阔叶红松林, 而K⁺为落叶松人工林>云冷杉林>阔叶红松林; 主要阴离子平均含量均以落叶松人工林溪流水中为最高.     

透光抚育强度对小兴安岭“栽针保阔”红松林凋落物水文效应的影响

为了揭示“栽针保阔”及透光抚育在恢复东北温带地带性顶极植被阔叶红松林过程中对凋落物层水文效应的影响规律,采用样地调查法和室内浸泡法,同步测定小兴安岭山杨-红松林、白桦-红松林和蒙古栎-红松林(冠下栽植红松25～35年)在不同透光抚育强度(对照,轻、中、强度透光抚育)下的凋落物量、凋落物持水过程、最大持水量、最大拦蓄量和有效拦蓄量。结果表明: 透光抚育对3种林型凋落物蓄积量(7.32～15.58 t·hm^-2)影响不同,使蒙古栎-红松林(各强度)、山杨-红松林(轻、中度)及白桦-红松林(强度)分别显著提高24.3%～34.6%、15.3%～19.3%和27.1%。凋落物未分解、半分解层的持水量(W)、吸水速率(V)随浸泡时间(t)变化符合W=alnt+b(R²＞0.908)、V=ktⁿ(R²≥0.999)函数关系。各透光抚育(除强度透光抚育山杨-红松林外)使3种林型凋落物层最大持水量(17.86～45.12 t·hm^-2)、最大拦蓄量(16.10～34.19 t·hm^-2)和有效拦蓄量(13.42～27.42 t·hm^-2)分别显著提高30.1%～74.8%、27.4%～83.6%和26.7%～86.0%,且改变了各林型间凋落物层有效拦蓄量的差异。透光抚育显著增强了中期“栽针保阔”红松林凋落物层的水文生态功能,蒙古栎-红松林、山杨-红松林和白桦-红松林依次采取轻、中和强度透光抚育的效果最佳。     

长白山云冷杉针阔混交林不同林隙下幼苗幼树密度及空间分布

2019年8月在云冷杉针阔混交林样地(0.36 hm²),对48个林隙及幼苗(0.2<更新高度RH<1 m)、幼树(RH≥1 m,胸径DBH<5 cm)进行调查,分析林隙大小(<20 m²,小;20～50 m²,中;50～120 m²,大;>120 m²,特大)对林隙内红松、鱼鳞云杉及冷杉幼苗幼树密度和生长指标(高、基径)的短期影响,并采用核密度估计法分析其空间分布规律。结果表明: 云冷杉更新的密度通常随林隙增大而降低,仅对幼树影响显著,小林隙下云冷杉幼树密度分别为0.34和1.74株·m^-2,红松密度不受林隙大小的影响。林隙大小对冷杉幼苗幼树生长指标的影响最大,对红松影响最小,平均最大值多出现在大林隙。红松和云杉幼树的基径和树高最大值均分布在小、中、大林隙东北部,在特大林隙中转移至冠空隙西北部。小林隙有助于幼苗的建立和萌发,可通过择伐冷杉创造小林隙,随后扩大林隙面积(>50 m²)促进幼树生长,需要持续监测来确定林隙大小对森林更新的长期影响。     

林龄对红松和落叶松人工林土壤温室气体通量的影响

探讨人工林发育过程中土壤温室气体排放及其机制,可为森林温室气体通量估算提供理论依据。采用室内培养方法研究了黑龙江省帽儿山地区不同林龄(15、30和50年生)红松(Pinus koraiensis)和落叶松(Larix gmelinii)人工林土壤温室气体排放/吸收速率及其调控因素。结果表明:30年生红松和落叶松人工林土壤CO₂排放速率(红松:(1724.18±98.57)μg C·kg^-1·h^-1;落叶松:(1306.37±142.27)μg C·kg^-1·h^-1)和CH₄吸收速率(红松:(5.12±0.68)μg C·kg^-1·h^-1;落叶松:(1.91±0.85)μg C·kg^-1·h^-1)显著高于15和50年生(P<0.05)。30年生红松人工林土壤N₂O排放速率显著高于15和50年生(P<0.05),而落叶松人工林土壤N₂O排放速率随林龄增加变化不显著。红松和落叶松人工林土壤N₂O排放速率最大值分别为(0.139±0.016)和(0.137±0.056)μg N·kg^-1·h^-1。红松人工林土壤CO₂排放速率均高于同龄落叶松人工林,15和30年生达到显著水平(P<0.05)。红松人工林土壤CH₄吸收速率均显著高于同龄落叶松人工林(P<0.05)。红松人工林土壤N₂O排放速率与同龄落叶松人工林土壤均无显著差异。混合线性模型分析显示,影响红松和落叶松人工林发育过程中土壤CO₂排放速率的主要因素是土壤全碳含量和微生物生物量氮,其中微生物生物量氮受树种和林龄的影响。CH₄吸收速率受到微生物生物量碳、溶解性有机碳和溶解性有机氮含量影响,其中微生物生物量碳受树种和林龄调控。N₂O排放速率受溶解性有机氮、铵态氮和硝态氮影响,其中溶解性有机氮受林龄影响。综上所述,树种和林龄差异造成的土壤理化性质和微生物生物量碳氮的异质性可在一定程度上解释土壤温室气体排放/吸收速率的差异。     

凉水自然保护区松鼠和星鸦贮食生境选择差异

2003 年9 月30 日～2005 年10 月8 日,在黑龙江凉水国家级自然保护区,应用样方调查法, 采用Vanderploeg和Scavia 选择系数Wi和选择指数Ei作为衡量指标,对松鼠和星鸦贮食生境选择进行了研究。结果表明, 二者贮食生境选择优先顺序略有不同,松鼠偏爱的贮食生境依次是: 云杉林、原始红松林、人工红松林、针阔混交林、人工云杉林、白桦林、针叶混交林、人工落叶松林、阔叶混交林、冷杉林和其它。星鸦对贮食生境的偏爱程度依次为: 人工红松林、原始红松林、云杉林、人工云杉林、针阔混交林、阔叶混交林、白桦林、针叶混交林、人工落叶松林、冷杉林和其它。在对贮食微生境因子的选择利用上, 二者大致相同,只是在对优势灌丛的选择上略有差异, 松鼠优先选择在狗枣猕猴桃优势灌丛内贮藏红松种子, 而星鸦优先选择在刺五加优势灌丛内贮食。松鼠和星鸦贮食生境选择的差异将对随后的红松天然更新过程产生不同的影响。     

东北地区两种主要造林树种生态系统固碳潜力

自从1980年,我国开展了一系列举世瞩目的造林工程,增加了森林面积3亿hm2。造林后生态系统有机碳库的微小变化都显著影响大气碳库,对全球碳素循环和平衡起着重要的作用。研究了退耕还林不同年限长白落叶松林的植被、凋落物和土壤碳库的变化规律,并且选择可比性较强的退耕还红松林、退耕还草和红松原始林作为参照,分析总结了退耕还林对生态系统储碳能力和碳循环的影响。结果表明,退耕还林后生态系统的植被、凋落物碳储量随退耕还林年限增加而增加:从退耕3a到33a,植被和凋落物碳储量分别从4.134、0Mg/hm2增加到74.11、11.31Mg/hm2。土壤碳储量则是先降低再增加:在还林初期的12a里,土壤碳密度降低到最小量75.87Mg/hm2,随后逐渐恢复和积累,21a后,土壤碳密度恢复到农田的水平84.28Mg/hm2,随后土壤碳密度出现净积累。在长白山地区,退耕3、12、22a和33a长白落叶松、33a红松生态系统的碳储量分别是81.778、114.488、130.004、187.255Mg/hm2和178.580Mg/hm2。长白落叶松的固碳能力随林龄而增加,两种主要造林树种(长白落叶松和红松)的生态系统的固碳潜力没有显著差异。长期来看(如250a),生态系统碳库存的能力非常大(269.57Mg/hm2)。这种状况表明,在长白山地区退耕还林后,生态系统长期来看是一个可观的碳汇。     

小兴安岭针叶树种在不同尺度上对环境因子的敏感性分析

 小兴安岭地区是我国重要的林区之一,预测该地区针叶树种的分布,在不同尺度上查找针叶树种分布最敏感的环境因子,是不同层次的林业部 门制定森林恢复和植树造林方针的重要科学依据。该文以坡度、坡向、综合地形指数、海拔、坡位指数、年平均温度和年平均降水量作为环境 因子,利用Logistic回归模型对红松（Pinus koraiensis）、兴安落叶松（Larix gmelinii）、冷杉（Abies nephrolepis）、红皮云杉 （Picea koraiensis)、鱼鳞云杉(P. jezoensis)和樟子松（Pinus sylvestris var. mo ngolica）的分布进行了预测。并且采用相对运行特征 (Relative operating characteristic, ROC）,对模型进行了精度评价。其取值范围为0～1, 如果ROC小于0.7,认为模型具有低精度;如 果大于0.7且小于0.9,则模型具有较好的模拟精度;如果大于0.9,认为模型具有很高的预测精度。对每个树种的模型验证表明只有冷杉的ROC 大于 80%,红松、兴安落叶松和云杉的ROC在70%～80%之间,而樟子松的为67.9%。之后,把预测模型应用到丰林保护区,揭示局域尺度上树种 分布最敏感的环境因子。经过树种分布预测图与环境因子之间的相关分析发现,在区域尺度（整个研究区）上,红松、冷杉、云杉和樟子松对 年降水量最为敏感,而兴安落叶松对坡度最敏感。在局域尺度（丰林保护区）上,红松分布对坡度最敏感,冷杉和云杉对海拔最敏感,兴安落 叶松对坡位最敏感。在不同尺度上,树种最敏感的环境因子的转移,引起了在不同尺度上树种分布类型的变化。红松在区域尺度上聚集分布 （ROC=78.6%）,而在局域尺度上其聚集程度有所减弱（ROC=74.4%）,红松的分布范围增加。在区域尺度上,云杉和冷杉聚集分布,但在局域 尺度上,它们的分布接近随机分布类型（ROC<60%）,它们在丰林保护区内分布面积较大。与以上3个树种相反,兴安落叶松的ROC从71.7%增加 到了82.0%,在区域尺度上聚集分布的兴安落叶松,在局域尺度上更加聚集,其分布范围局限于某个特定环境（谷底）。总的来说,在区域尺度 上,多数树种分布对气候因子最为敏感,在局域尺度上,对地理因子最为敏感。不同树种对不同环境因子的敏感性,揭示了树种空间分布格局 和分异规律。     

长白山三种林型对蛾类群落结构和多样性的影响

选择长白山阔叶红松林、白桦林和落叶松林3种林型,对各林型蛾类的群落结构和多样性进行了比较。结果表明:蛾类各科(亚科)在3种林型中的比例分配明显不同。阔叶红松林中尺蛾科数量占优绝对优势,占47.0%,其次是舟蛾科,为9.3%。优势种为台褥尺蛾,占17.2%;从蛾类总种数和蛾类个体总数上看,白桦林中蛾类物种丰富度、多度和多样性指数明显高于阔叶红松林和落叶松林,优势度指数则最低;白桦林的优势种有尘尺蛾、枞灰尺蛾和双星白枝尺蛾;在落叶松林中,灯蛾科、波纹蛾科和枯叶蛾科的多度都比阔叶红松林和白桦林高,其优势种为阿泊波纹蛾。     

樟子松乙醇提取物体外抗氧化活性研究

测定了樟子松球果、树皮、树叶、木质部4个部位提取物的总抗氧化能力、总还原力、二苯代苦味酰基（DPPH·）清除能力、羟基自由基（·OH）清除能力、超氧阴离子（O^·₂）清除能力5个指标,并以抗坏血酸（Vc）为阳性对照评价从樟子松4个部位提取的松多酚体外抗氧化活性。结果表明：（1）从樟子松树皮中提取的樟子松多酚表现出较强的抗氧化能力,在较高浓度下与抗氧化剂（Vc）相差较小;从樟子松球果中提取的樟子松多酚也表现出较强的还原力,甚至超过阳性对照抗氧化剂Vc;（2）从樟子松树皮中提取的樟子松多酚在二苯代苦味酰基（DPPH·）清除能力、羟基自由基（·OH）清除能力上均为三者之中最高的,但都不超过抗氧化剂（Vc）的抗氧化能;（3）超氧阴离子（O^·₂）清除能力。三者的清除率均为负值,说明该方法测定超氧阴离子（O^·₂）清除率存在干扰因素,无法比较三者在这一指标上的能力大小。上述结果表明樟子松乙醇提取物具有较强的抗氧化能力,可作为天然的抗氧化剂。     

中国东部主要松林营养元素循环的比较研究

 中国的松林主要分布在亚热带和温带地区,在亚热带和温带地区东部主要是马尾松林、华山松林、油松林、红松林和樟子松林。松林由于树种、起源和年龄的差别,其生物量的变化幅度较大,在65～200t·hm-2之间(东北地区的原始红松林最高生物量可达360t·hm-2),松林的生物量表现出区域分异的特点。即从南到北随着纬度的增加,林分的生物量有逐渐降低的趋势。松树针叶中5种主要营养元素含量表现为[N]>[K]≥[Ca]>[Mg]≥[P],而且营养元素表现出因种而异,N的含量为华山松≥马尾松>油松≥红松>樟子松,而P和K在油松和红松针叶中含量较高;Ca的含量表现出较大的波动,与其母岩关系密切。松林主要营养元素(N、P、K、Ca、Mg)的积累量中N一般占25％～40％,松林营养元素循环速率受生境,树种、年龄的影响,但总的来说,亚热带地区松林营养元素的循环速率高于温带地区松林。