导读:本文包含了落叶松人工林论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:落叶松,人工林,华北,树冠,模型,林下,土壤。
落叶松人工林论文文献综述
马秀刚[1]（2019）在《落叶松人工林生态系统养分循环》一文中研究指出本文根据植物和土壤养分元素的分布、积累及其循环特性对落叶松人工林生态系统进行了研究,结果表明:落叶松人工林生态系统的营养元素含量随植物器官、年龄和分布层的变化而变化。落叶松生态系统中营养元素的累积总量为27098kg/hm2,其中土壤累积量和植物积累量分别为268946kg/hm2和2040. 602kg/hm2;年吸收铵态氮元素含量为197. 394kg/hm2,其中铵态氮的保留和铵态氮的返回分别为76. 183kg/hm2和121. 211kg/hm2。与其它森林群落相比,落叶松人工林生态系统各营养元素的循环速率相对较高。本研究基于N、P、K、Ca、Mg等营养元素的测定,对中国北方东部落叶松人工林生态系统养分循环进行分析。(本文来源于《农业与技术》期刊2019年23期）
杜燕,罗梅,冯陆春,孟伟[2]（2019）在《基于Voronoi图的落叶松人工林空间结构研究》一文中研究指出文章选取金沟岭林场6块落叶松人工林选调查样地,利用基于Voronoi图确定的空间结构单元计算林分和林木的空间结构因子:聚集指数(R)、混交度(M)、大小比数(U)、开敞度(K)和竞争指数(CI),构造空间结构综合指数(P)模型;采用灰色关联法,分析5个结构因子与空间结构综合指数的关联系数和关联度。结果:①空间结构单位多以1株对象木和5～7株最近邻木构成。②样地以聚集分布为主,混交度较低,林木之间的分化不明显,平均竞争指数基本趋势为林龄越大,竞争越小。③落叶松树种的混交度低,生长空间较为不足,竞争指数相对偏小,在林分中处在较为优势的地位。④空间结构因子对林分空间结构综合指数的关联度大小为M> K> U> R> CI。结论:落叶松人工林空间结构综合指数偏低,树种混交度不高、树木生长空间不足,林木之间存在较大的竞争。(本文来源于《内蒙古林业调查设计》期刊2019年06期）
樊亚鹏,高迪,王晓[3]（2019）在《枯落物层对六盘山华北落叶松人工林土壤性质的影响》一文中研究指出为探究枯落物层对六盘山华北落叶松人工林土壤物理、水文性质的影响,于2017年通过设置不同密度的华北落叶松人工林枯落物保留/去除样地,调查了枯落物保留/去除样地林下土壤物理和水文性质的差异。结果表明:枯落物层能够增加土壤的孔隙度、土壤蓄水和渗透能力,去除地表枯落物(LR)和保留枯落物(CK)两种林分在0～100 cm土层中平均容重分别为1.38 g/cm~3和1.30 g/cm~3,平均总孔隙度分别为44.88%和49.74%,毛管孔隙度分别为36.33%和42.56%,非毛管孔隙度表现为8.55%和7.19%,LR和CK土壤初渗速率变化为6.25和7.98 mm/min,土壤稳渗速率范围为3.81和5.22 mm/min,土壤平均入渗速率LR和CK分别为4.38和5.64 mm/min。以上结果说明了枯落物层会显着影响华北落叶松人工林的土壤物理水文性质。(本文来源于《绿色科技》期刊2019年20期）
张冬燕,王冬至,范冬冬,张健东,李大勇[4]（2019）在《不同立地类型华北落叶松人工林冠幅与胸径关系研究》一文中研究指出以河北省塞罕坝机械林场华北落叶松人工林为研究对象,利用155块标准地(30 m×30 m)调查数据,基于因子分析法和聚类分析法,确定影响华北落叶松人工林冠幅生长主要立地因子,利用主要立地因子划分立地类型,并构建不同立地类型华北落叶松人工林冠幅预测模型。结果表明:海拔、坡度和坡向是影响华北落叶松人工林冠幅生长的主要立地因子,并划分为高海拔和低海拔两个立地类型组。不同立地类型组最优冠幅预测模型分别为:高海拔,CW=-2.5972+0.6211D-0.0098D~2;低海拔,CW=[D/(4.9823+0.2059D)]~2。高海拔组与低海拔组:决定系数R~2分别为0.9795和0.9834,绝对误差(Bias)分别为0.0001和0.8259、均方根误差(RMSE)分别为0.0019和0.65718,通过检验表明不同立地类型组冠幅模型预测精度均较高,可为华北落叶松人工林科学经营提供科学依据。(本文来源于《林业资源管理》期刊2019年04期）
张文雯,韩海荣,程小琴,商添雄,吴然[5]（2019）在《间伐对华北落叶松人工林土壤活性有机碳含量及酶活性的影响》一文中研究指出本研究以太岳山华北落叶松人工林为对象,研究间伐对土壤活性有机碳及相关土壤酶活性的影响.结果表明:随着土壤深度的增加,土壤活性有机碳含量、土壤氮含量和酶活性降低;同一土层中,中度间伐下土壤碳、氮养分含量显着增加.在0～10 cm土层,轻度间伐处理下蔗糖酶和过氧化物酶活性显着增加,中度间伐处理下多酚氧化酶和脲酶活性显着增加;在10～50 cm土层,轻度间伐处理下蔗糖酶和脲酶活性降低,中度间伐处理下纤维素酶活性显着降低;冗余分析显示,溶解性有机碳在0～10和20～30 cm土层是影响土壤酶活性的主要因素;在10～20 cm土层中,土壤有机碳是影响多酚氧化酶和蔗糖酶的主要因素;在30～40 cm土层,微生物生物量氮主要影响多酚氧化酶、过氧化物酶和脲酶活性,土壤全磷和易氧化有机碳对40～50 cm土层土壤酶活性起着重要的作用.间伐对华北落叶松人工林土壤活性有机碳含量和土壤酶活性有显着影响,中度间伐处理下土壤养分含量总体最高,土壤pH、含水率、有机质含量等化学性质优于其他几种处理,能较好地改善林下植被、枯落物及养分循环过程.因此,建议对落叶松人工林进行适度密度调整(1404～1422 trees·hm~(-2)),以促进碳、氮养分在土壤中的固存.(本文来源于《应用生态学报》期刊2019年10期）
王景巍,薛伟,张华超,郭德禹,王海滨[6]（2019）在《基于物元可拓法的长白落叶松人工林采伐迹地火险等级评价》一文中研究指出长白落叶松人工林采伐迹地火灾危险具有显着的模糊性和不确定性。为合理评价采伐迹地火险情况,利用物元可拓理论建立评价模型。在此基础上,选择了关于研究区域气象、地理、人为活动及可燃物等因素的12个评价指标,对研究区域内的15个采样点进行火险评估。结果表明,15个采样点中低度火险样点有11个,占全部采样点的73.3%;无火险的样点2个,占13.3%;中度火险和高度火险样点各1个,各占6.7%。通过与2种经典的采伐迹地火险评价方法比较可知,物元可拓法应用于此方面研究是可行的,运用MATLAB2014a进行模型计算,简便快捷。(本文来源于《西部林业科学》期刊2019年05期）
全青青[7]（2019）在《基于BP神经网络的落叶松人工林树种分类》一文中研究指出本次研究利用Landsat8数据丰富的波谱信息和人工神经网络方法可逼近任意非线性连续系统的优势,将光谱特征参数作为输入矢量,以落叶松、云杉、樟子松及红松4个树种作为主要分类对象并将其分类类别作为输出矢量,构建BP神经网络进行分类研究。通过与高分一号数据以及提取的最优波段组合的分类结果对比,结果表明:7个波段的Landsat8数据使用神经网络方法分类效果最好,最高精度达到了89.3939%,其他的分类器的分类效果均不如神经网络。研究表明,在输入波段合理的情况下,BP神经网络分类法在森林树种遥感影像分类方面是一种较为有效的分类技术。(本文来源于《信息技术与信息化》期刊2019年09期）
庄立文[8]（2019）在《落叶松人工林营造经济效益分析》一文中研究指出营造落叶松人工林具有非常突出的经济效益,在黑龙江省营造落叶松人工林不但是出于经济效益而提出的战略规划,而且也是符合地区性自然地理环境、特色的重要工作。在营造落叶松人工林的过程中,针对当前存在的经济效益进行分析,具有重要的现实意义。(本文来源于《江西农业》期刊2019年18期）
韩新生,王彦辉,李振华,王艳兵,于澎涛[9]（2019）在《六盘山半干旱区华北落叶松人工林林下日蒸散特征及其影响因子》一文中研究指出【目的】在半干旱的六盘山北侧迭迭沟小流域研究华北落叶松人工林的林下日蒸散变化特征,分析其对环境变化的响应规律,以期为准确计算和预测森林蒸散、实现森林精细化管理和缓解林水矛盾提供科学依据。【方法】选择华北落叶松人工林典型样地,在2013年8—10月,监测林内外气象条件,并选取能代表多种气象因子综合作用的潜在蒸散作为影响林下蒸散的气象指标;在样地内代表性地点布设11个微型蒸渗仪,其中5个保持自然状态,6个进行防雨处理,以加大土壤湿度变化范围和利于分析土壤湿度对林下蒸散的影响;逐日监测林下蒸散量和蒸渗仪内土壤湿度;分析林下蒸散对土壤湿度和气象因子的响应规律,在此基础上建立考虑二者综合影响的林下日蒸散模型。【结果】研究期间的林下日蒸散波动幅度较大,但随气温、太阳辐射、降雨量逐渐降低而逐渐减小;林下蒸散明显受到诸多气象因子影响,但主要气象因子存在月份和天气类型差异,从8月份的饱和水汽压差变为9月份的太阳辐射和10月份的日最高气温,多云天为潜在蒸散和太阳辐射,晴天为温度,阴雨天为潜在蒸散;除潜在蒸散这个体现多个气象因子综合影响的气象指标外,土壤湿度也是影响林下蒸散的重要因素,且其影响在防雨和自然处理下表现一致;林下日蒸散随潜在蒸散和土壤湿度增加均呈先快速升高、后缓慢升高、在达某个阈值(日潜在蒸散4.5 mm·d~(-1),土壤体积含水量35%或相对含水量0.56)后趋于平稳的变化趋势;建立了耦合日潜在蒸散(PET,mm·d~(-1))和土壤体积含水量(VSM,%)影响的林下日蒸散(ET_U,mm·d~(-1))模型,并基于实测数据拟合了模型参数:ET_U=(-0.045PET~2+1.392PET)[1-EXP(-1.292VSM)],精度较高(R~2=0.80)。【结论】六盘山半干旱区华北落叶松人工林林下日蒸散量随潜在蒸散和土壤湿度增加而升高,后增速渐缓并在超过阈值后趋于平稳,综合考虑这二者影响的林下蒸散模型能准确计算和预测林地蒸散。(本文来源于《林业科学》期刊2019年09期）
陈东升,李凤日,孙晓梅,张守攻[10]（2019）在《基于节子分析技术构建落叶松人工林树冠基部高动态模型》一文中研究指出【目的】基于节子分析技术构建落叶松人工林树冠基部高动态预测模型,分析落叶松树冠衰退规律及其影响因素,为制定合理的经营措施提供理论依据。【方法】以2007年设立的8块落叶松人工林标准地获取的40株解析木数据为基础数据,采用节子分析技术,得到树冠基部高随年龄的动态变化数据,应用传统线性模型、理查德和逻辑斯蒂非线性模型构建落叶松树冠基部高动态模型。【结果】传统线性模型、理查德和逻辑斯蒂非线性模型可较好拟合树冠基部高动态变化过程,模型参数均具有统计意义(P<0.01),以理查德方程为基础模型构建的树冠基部高模型拟合效果最好,加入权重因子可消除异方差,降低估计参数标准误,提高预测精度,模型的确定系数(R~2)为0.904,绝对误差(Bias)和均方根误差(RMSE)分别为0.002和1.251,最优落叶松树冠基部高模型形式为HCB=(3.146+0.036CCF+0.225Bas+0.788HT-0.481CL)(1-e~(-0.086 t))~(4.278)。【结论】树冠基部高动态变化过程与林分发育规律一致,符合"S"形生长曲线,可通过树冠竞争因子(CCF)、林分断面积(Bas)、调查当年的树高(HT)和冠长(CL)解释,解释率达90.4%。树高、树冠竞争因子和林分断面积增大会导致树冠基部高上升,加速落叶松树冠衰退。竞争对树冠的影响较敏感,落叶松人工林10～41年间,树冠竞争因子大(187.33)的林分冠长率从75%下降到36%,而树冠竞争因子小(105.82)的林分冠长率从75%下降到40%;落叶松人工林树冠基部高平均每年上升0.66 m。本研究构建的树冠基部高动态模型可较好模拟落叶松人工林树冠基部高动态变化过程,利用单木和林分变量能够解释落叶松人工林树冠衰退趋势。通过检验验证,基于节子分析技术获取的树冠基部高数据构建的动态模型精度较高,可作为一种获取长期树冠动态变化数据的有效手段。(本文来源于《林业科学》期刊2019年09期）
落叶松人工林论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
文章选取金沟岭林场6块落叶松人工林选调查样地,利用基于Voronoi图确定的空间结构单元计算林分和林木的空间结构因子:聚集指数(R)、混交度(M)、大小比数(U)、开敞度(K)和竞争指数(CI),构造空间结构综合指数(P)模型;采用灰色关联法,分析5个结构因子与空间结构综合指数的关联系数和关联度。结果:①空间结构单位多以1株对象木和5～7株最近邻木构成。②样地以聚集分布为主,混交度较低,林木之间的分化不明显,平均竞争指数基本趋势为林龄越大,竞争越小。③落叶松树种的混交度低,生长空间较为不足,竞争指数相对偏小,在林分中处在较为优势的地位。④空间结构因子对林分空间结构综合指数的关联度大小为M> K> U> R> CI。结论:落叶松人工林空间结构综合指数偏低,树种混交度不高、树木生长空间不足,林木之间存在较大的竞争。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
落叶松人工林论文参考文献
[1].马秀刚.落叶松人工林生态系统养分循环[J].农业与技术.2019
[2].杜燕,罗梅,冯陆春,孟伟.基于Voronoi图的落叶松人工林空间结构研究[J].内蒙古林业调查设计.2019
[3].樊亚鹏,高迪,王晓.枯落物层对六盘山华北落叶松人工林土壤性质的影响[J].绿色科技.2019
[4].张冬燕,王冬至,范冬冬,张健东,李大勇.不同立地类型华北落叶松人工林冠幅与胸径关系研究[J].林业资源管理.2019
[5].张文雯,韩海荣,程小琴,商添雄,吴然.间伐对华北落叶松人工林土壤活性有机碳含量及酶活性的影响[J].应用生态学报.2019
[6].王景巍,薛伟,张华超,郭德禹,王海滨.基于物元可拓法的长白落叶松人工林采伐迹地火险等级评价[J].西部林业科学.2019
[7].全青青.基于BP神经网络的落叶松人工林树种分类[J].信息技术与信息化.2019
[8].庄立文.落叶松人工林营造经济效益分析[J].江西农业.2019
[9].韩新生,王彦辉,李振华,王艳兵,于澎涛.六盘山半干旱区华北落叶松人工林林下日蒸散特征及其影响因子[J].林业科学.2019
[10].陈东升,李凤日,孙晓梅,张守攻.基于节子分析技术构建落叶松人工林树冠基部高动态模型[J].林业科学.2019
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