西安南郊丰水年秋季土壤水分研究

 通过对西安南郊丰水年秋季土壤含水量的测定，研究了地下0~6 m之间土壤含水量的变化与土壤干层的恢复问题。研究结果表明，丰水年西安南郊人工林下2~3 m的土壤含水量在20％左右，远远高于正常年份的土壤含水量，而且大于表层和深层的土壤含水量。分析得出，土壤干层发育较弱的地区在降水丰富的年份可以得到一定程度的恢复；西安地区基本适合进行人工造林；通过人工措施，增强降水入渗和土壤含水量，对树木成活和长期的生长应当具有明显的作用。     

紫色丘陵区水土保持林低效化的土壤成因

四川盆地紫色丘陵区的水土保持林低效化问题已较严重。研究了其土壤方面的成因。通过对土壤构造、土壤肥力特性、土壤结构性评价等研究，指出该区人工林地的土壤构造发育不正常，土壤腐殖质胶体积累量低。土壤结构质量差等林地土壤退化是土壤水土保持功能降低的主要原因。根据研究的初步结果，提出了相应的对策建议。     

河北坝上半干旱／半湿润过渡带华北藻叶松人工林研究

地处半干旱／半湿润过渡带的河北丰宁坝上，华北落叶松人工林的主要立地类型有：丘陵阳坡下部、丘陵阴坡、疏缓固定沙丘和风蚀劣地。土壤机械组成和养分量对华北落叶松人工林的生长影响不大，而土壤风蚀的沙埋对其影响较大，但并不是通过搬运土壤细颗粒物质和养分来影响华北落叶松的生长。华北落叶松林下植物种类较多、长势交好，即可起到保护土壤作用，又可作打划用地。华北落叶松人工林防止坡地土壤侵蚀效益明显。在干旱的年份，固     

木荚红豆人工林C库及其分配研究

对木荚红豆人工林C贮量及其分配的研究表明,木荚红豆人工林C贮量为227.9t/hm2,其中生物量C库和死有机质C库分别为117.1t/hm2和110.8t/hm2,分别占C库总量的51.4%和48.6%;乔木层C库和土壤有机质C库分别占林分总C库的49.4%和47.1%;林下植被层、枯枝落叶层、粗木质残体C库总共仅占生态系统C库的3.5%,对生态系统C吸存的贡献较小.     

蔓延吧，神奇的“绿巨人”——世界四大造林工程

大范围、长时期的人工造林是人类改变自然生态最为有力的活动之一,也是提高森林覆盖率、保持水土、固沙防尘的最有效方法,同时还是人类反思自己、敬畏自然的一种最直接的表达方式。当你面对那一片片浩瀚的人工林海,被这些“绿巨人”所震撼时,或许你还会默默地期盼：蔓延吧,神奇的“绿巨人”,不管任何地方!     

西安高陵人工林土壤干层与含水量季节变化研究

通过野外调查和室内测定,利用烘干称重法对高陵地区丰水年前后不同人工林下0~6 m土壤含水量及土壤水分的季节变化进行研究。结果表明,2002年高陵田家村中国梧桐林和杨树林下160~400 cm范围内均已发育了土壤干层。经过2003年丰水年充沛的降水补给,2004年高陵团庄槐树林、杏树林0~6 m土层均未出现土壤干层,说明水分在丰水年得到很好恢复。丰水年后梨、杏、槐三种人工林160~400、410~600 cm层位土壤含水量均显示春季最高,夏季次之,秋季降到最低或略微上升。     

无谋干热河谷按树人工林生物量初步研究

干热河谷人工林生长缓慢，林分结构简单，群落生物量较低。地面物质组成和地表侵蚀状况是影响干热河谷林木群落生物量的主要立地因素之一，土壤入渗能力强的石质山地有利于高大乔木的生长，桉树人工林生物量高，而侵蚀严重的泥质山地则相反，不利于高大乔木的生长，桉树人工林生物量低。     

亚热带马尾松人工林的降雨截留作用

本文通过分别实测降雨过程中林外降雨、林内降雨及树干截流的变化,分析了不同降雨量、降雨持续时间、前期降雨等因素的影响,讨论了马尾松人工林地内雨量分布的变化特点,并提出了计算模式。统计分析结果表明,林内雨和树干流只有当降雨分别到达1.6mm和4.32mm的情况下才出现,其总量分别占林外降雨的75％和4.3％,并以面源和点源的形式输入流域。此外,还阐述了降雨过程中林地内营养元素的输入及循环过程的特点。     

中龄和老龄杉木人工林细根序级形态和呼吸特征

以福建省南平市王台镇溪后村安曹下19年生和91年生杉木人工林为研究对象,对其1~5级细根的形态及呼吸特征进行了比较研究。结果表明:2个林分细根直径、根长、组织密度随序级升高逐渐增大,比根长及比根呼吸随序级升高则减小;2个林分细根仅在4级根之间和5级根之间的直径以及5级根之间的比根呼吸具有显著差异(P0.05)。方差分析表明林龄仅对细根直径有极显著影响(P0.01),对根长、比根长、组织密度及比根呼吸的影响均不显著;林龄和序级的交互作用对细根直径,比根长及比根呼吸有显著影响(P0.05,P0.01),对根长和组织密度的影响不显著;序级对两个林分细根直径、根长、比根长、组织密度及比根呼吸的影响均达到极显著水平(P0.01)。回归分析表明2个林分细根直径、根长、比根长、组织密度及比根呼吸与序级之间具有三次函数,指数函数,或者幂函数关系。     

无人机激光雷达人工林林分高估测模型分析EI北大核心CSCD

中国人工林面积居世界第一,精确地对人工林结构进行监测具有重要意义。本研究以内蒙古自治区赤峰市旺业甸林场内的落叶松和油松人工林为研究对象,利用无人机激光雷达LiDAR(Light Detection And Ranging)离散点云数据和地面样地调查数据对人工林林分高进行建模,通过点云特征变量与地面测量的6种林分高(包括:Lorey’s高、算术平均高、最大高、优势树高、中位数高和树冠面积加权高)间的Pearson’s相关性筛选自变量,然后利用全子集回归构建不同林分高估测模型,并采用交叉检验法进行精度评价。结果表明:激光雷达点云高度百分位数与不同林分高相关性均较高,通过一元线性回归构建的不同林分高结果最优,且估测模型的自变量均为高度特征变量。Lorey’s高(R^(2)=0.91—0.97,rRMSE=2.75%—3.96%)、优势树高(R^(2)=0.86—0.97,rRMSE=3.72%—3.83%)和树冠面积加权高(R^(2)=0.86—0.96,rRMSE=3.81%—4.73%)估测精度最高,算术平均高(R^(2)=0.85—0.94,rRMSE=4.52%—6.07%)和中位数高(R^(2)=0.80—0.95,rRMSE=5.37%—7.34%)次之,最大高(R^(2)=0.69—0.87,rRMSE=6.19%—8.09%)最低。针对不同森林类型,落叶松人工林林分高估测精度最优,优于不区分森林类型模型的估测精度(ΔR^(2)=0—0.05,ΔrRMSE=-0.69%—1.97%),优于油松林林分高模型的估测精度(ΔR^(2)=0.06—0.18,ΔrRMSE=-1.90%—1.13%)。无人机激光雷达可以用于估测北方温带针叶林的林分高,能够满足人工林资源调查快速、精确的要求。