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41.
不同密度柚木人工林林下植被及土壤理化性质的研究 总被引:5,自引:0,他引:5
研究不同密度柚木人工林对林下植被及土壤理化性质的影响,为柚木人工林营建与可持续经营提供理论依据。以广东揭阳14~16年生不同林分密度(650、900、1 050、1 200和1 450 株·hm-2)柚木人工林为研究对象,通过样方调查植被的种名、株数、高度及盖度等,并采集0~20和20~40 cm土样进行理化性质分析,对林下植被物种多样性指数及其土壤理化性质进行主成分分析评价,来评价不同林分密度下柚木人工林的立地质量。结果表明:随着林分密度增加,柚木人工林林下植被盖度整体表现出降低趋势,草本优势物种由阳生性到中生性,逐渐向阴生性的过渡,林下植被Shannon-Wiener指数、Simpson优势度指数、丰富度指数和均匀度指数表现出先增加后减少的趋势;相同密度下,表层土土壤理化性质优于下层土,随着林分密度增大,土壤理化性质整体呈现出先改善后退化的变化过程,不同林分密度间柚木人工林土壤毛管孔隙度、非毛管孔隙度、速效K、速效P、全P、交换性酸和交换性Al等指标差异性显著(P<0.05);基于林下植被物种多样性和土壤理化性质主成分分析,不同林分密度柚木人工林物种多样性和土壤理化性质综合得分由大到小依次是:1 050 株·hm-2(4.82)、900 株·hm-2(1.58)、650 株·hm-2(-1.30)、1 200 株·hm-2(-1.81)、1 450 株·hm-2(-3.29)。因此,说明适宜的林分密度(1 050 株·hm-2)有利于保持较好的林下植被物种多样性和土壤理化性质,在柚木人工林经营的过程中,可以根据实际情况合理调整林分的密度。 相似文献
42.
通过调查3种不同人为干扰强度(轻度择伐、重度择伐和皆伐)下次生林林分结构及其冠下红松生长状况,应用全天空照片法测定红松(Pinus koraiensis)顶端的透光孔隙度,分析红松当年高生长量与顶端透光环境的关系.结果表明:以蒙古栎(Quercus mongolica)为建群种的皆伐样地林冠下,林分透光较强,以杂木阔叶林为主的轻度择伐样地和重度择伐样地林冠下,林分透光较弱;对29年生红松生长起主要阻碍作用的是下木层(≥10 m)阔叶树;在透光较好的皆伐样地内,红松当年高生长量均比透光较弱的轻度择伐样地和重度择伐样地高,红松当年高生长量与顶端林分透光孔隙度显著正相关(R2 =0.516,P<0.01);为促进辽东山区次生林向阔叶红松林正向演替,应调控红松顶端林分透光孔隙度达30%以上. 相似文献
43.
44.
对五常凤凰山林场皆伐迹地上45年生不同起源(人工更新、人天混更新、天然更新)形成的次生阔叶林、落叶松与阔叶树混交林和人工更新土壤碳输入和输出的季节动态进行研究,探讨不同起源对林分土壤碳收支的影响。结果表明:(1)不同起源土壤有机碳含量为针阔混交林显著高于落叶松纯林(P<0.05),次生阔叶林居中,且与二者差异不显著(P>0.05);(2)不同起源林分叶凋落物总量表现出次生阔叶林>针阔混交林>落叶松纯林,且次生阔叶林显著高于落叶松纯林(P<0.05);(3)3种起源林分凋落物分解速率顺序为次生阔叶林>针阔混交林>落叶松纯林;(4)不同起源林分不同季节土壤呼吸速率均以次生阔叶林最高,落叶松人工林最低;(5)不同起源林分土壤微生物生物量碳(MBC)、土壤易氧化碳(ROC)6~10月平均值表现出针阔混交林>次生阔叶林>落叶松纯林,而土壤水溶性有机碳(WSOC)则为次生阔叶林>针阔混交林>落叶松纯林;(6)不同起源林分凋落物分解失重率与3种土壤活性碳的相关性均显著(P<0.05),土壤呼吸速率与ROC和WSOC呈极显著负相关(P<0.01)。综合分析土壤碳收支过程表明,人天混更新更利于土壤碳的周转和贮存。 相似文献
45.
湿地松林分结构调整对土壤活性有机碳的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
以21 a湿地松纯林为对照,研究了间伐后补植阔叶树(间伐补阔,补植枫香)对不同年限(3、6、9 a)湿地松林分和21 a湿地松×枫香混交林土壤活性有机碳的影响.结果表明:间伐补阔后,6和9 a湿地松林分的土壤可溶性有机碳(DOC)、易氧化有机碳(ROC)和微生物生物量碳(MBC)含量均比21 a湿地松纯林显著增高;21 a湿地松×枫香混交林的土壤各活性碳组分含量显著高于3、6、9 a湿地松林分,其DOC、ROC和MBC含量分别比21 a湿地松纯林增加113.1%、53.3%和54.6%.说明间伐补阔结构调整是改善人工湿地松纯林土壤生态功能的有效措施. 相似文献
46.
47.
对栾树-茶(Koelreuteria paniculata—Camellia sinensis)、香樟-茶(Cinnamomum camphora—Camellia sinensis)和枫香-茶(Liquidambar formosana—Camellia sinensis)3种林-茶复合林分中环境因子的日变化及茶[Camellia sinensis(L.)O.Ktze.]的光合特征参数日变化和相关性进行了分析研究。结果显示,在3种林-茶复合林分中,光合有效辐射强度和气温的日变化呈单峰曲线,均在12:00达到最高值;空气相对湿度和大气CO2浓度呈先降后升的日变化趋势,分别在10:00和14:00达到最低值;各环境因子在全天不同时刻均有极显著差异(P〈0.01)。3种林-茶复合林分中茶的净光合速率日变化均表现为不对称的双峰型曲线,峰值分别出现在10:00和14:00,其中枫香-茶复合林分中茶的净光合速率日均值最高(0.80μmol·m^-1·s^-1);茶的气孔导度与蒸腾速率均在每日的早、晚较低,并在10:00达到最高;胞间CO2浓度日变化整体呈“W”型曲线,每日的早、晚较高,在10:00最低,其中栾树-茶复合林分中茶的胞间CO2浓度的日均值最高;茶的净光合速率和蒸腾速率日均值在3种林-茶复合林分间有极显著差异(P〈0.01),气孔导度和胞间CO2浓度日均值差异不显著。除气温与茶的净光合速率,以及光合有效辐射强度与茶的胞间CO2浓度、气温和空气相对湿度间相关性不显著外,其余环境因子与茶的净光合速率以及两两指标之间的相关性均达显著或极显著水平。综合分析结果表明,枫香-茶复合林分可改善茶的生长环境,促进茶生长,适合在安徽芜湖推广种植。 相似文献
48.
森林生物碳储量作为森林生态系统碳库的重要组成部分, 在全球碳循环中发挥着重要作用。以小兴安岭7种典型林型为研究对象, 通过外业样地调查与室内实验分析相结合的方法, 从林分尺度对林分生物量与碳密度进行计量, 分析了林分生物碳储量的空间分配格局, 并对林分年固碳能力与碳汇潜力进行了探讨。结果表明: 小兴安岭不同林型从幼龄林到成熟林的乔木层碳密度增长速率为: 蒙古栎(Quercus mongolica)林>兴安落叶松(Larix gmelinii)林>云冷杉(Picea-Abies)林>樟子松(Pinus sylvestris var. mongolica)林>山杨(Populus davidiana)林>红松(Pinus koraiensis)林>白桦(Betula platyphylla)林。7种典型林型不同龄组(幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林)林分生物量碳密度分别为: 红松林31.4、74.7、118.4和130.2 t·hm-2; 兴安落叶松林28.9、44.3、74.2和113.3 t·hm-2; 樟子松林22.8、52.0、71.1和92.6 t·hm-2; 云冷杉林23.1、44.1、77.6和130.3 t·hm-2; 白桦林18.8、35.3、66.6和88.5 t·hm-2; 蒙古栎林25.0、20.0、47.5和68.9 t·hm-2; 山杨林19.8、28.7、43.7和76.6 t·hm-2。红松林、兴安落叶松林、樟子松林和蒙古栎林在幼龄林时林分年固碳量较高, 其他林型在成熟林时林分年固碳量较高。7种典型林型不同龄组的林分生物量碳密度均随林龄增长而增加, 但不同林型的碳汇功能存在差异, 同一林型不同林龄的生物量碳密度增幅差异也较大。林分年固碳量在0.4-2.8 t·hm-2之间, 碳汇能力较强、碳汇潜力较大。尤其是小兴安岭目前林分质量较差, 幼龄林和中龄林所占的比重较大, 具有较大的碳汇潜力。研究结果可为森林经营管理及碳汇功能评价提供参考。 相似文献
49.
该研究集成高分辨率无人机(UAV)影像和激光雷达(LiDAR)点云数据估算亚热带天然次生林林分基本特征变量。首先, 基于LiDAR点云和反距离加权插值法构建林下高精度数字高程模型(DEM); 然后利用UAV影像对序列构建植被冠层上层三维点云, 并借助DEM进行高度信息归一化, 提取高度和冠层点云密度相关的特征变量; 最后, 构建预测模型并估算Lorey’s高、林分密度、胸高断面积、蓄积量。结果表明: 联合提取的特征变量与Lorey’s高的敏感性最高, 蓄积量次之, 林分密度和胸高断面积最低; 利用UAV灵活快速的手段获取森林冠层信息, 辅以高精度LiDAR数据获取的地形信息, 两者互补实现一种可重复的快速、廉价和灵活的林分特征的反演方式。 相似文献
50.
凉水自然保护区阔叶红松林林分空间结构特征及其与影响因子关系 总被引:3,自引:0,他引:3
根据凉水自然保护区28块典型阔叶红松林样地的5个林分空间结构参数和18个影响因子数据,采用典范对应分析(CCA)方法,对凉水自然保护区阔叶红松林林分空间结构与影响因子间关系进行分析。研究结果表明:(1)研究区域阔叶红松林整体具有较好的林分空间结构,其水平分布格局主要表现为随机分布,树木生长整体处于中庸状态,林木的整体混交程度较高;(2)林分空间结构的CCA排序较好的揭示了该区林分空间结构与影响因子的关系;CCA第一排序轴反映了林龄、坡度、阔叶比和坡向的变化,第二排序轴反映了坡向、土壤有机质和平均胸径的变化,上述6因子的组合是决定林分空间结构特征的主要影响因子;(3)影响林分空间结构的变量中,地形、土壤和林分因子共解释了林分空间结构变化的59.20%,其中纯地形因子占30.68%,纯林分因子占19.01%,纯土壤因子占8.21%,未能解释部分为40.80%。 相似文献