简介：本研究通过收集国内已发表的文献中具有凋落物分解常数的数据，采用SPSS13．0软件综合分析中国森林凋落物分解速率的影响因素．结果发现：凋落物类型对凋落物分解速率有显著影响（P〈0．05），凋落叶氮含量与分解速率呈极显著正相关（P〈0．01）．在同一样地的研究中，混合分解的凋落叶分解常数极显著高于单独分解的（P〈0．01）．叶习性对凋落叶分解速率没有显著影响（P〉0．05），但在中国的温带地区则有显著影响（P〈0．05）．在全国尺度上树种组成对凋落物分解速率没有显著影响（P〉0．05）．凋落叶分解速率与经度、年均温和降水量成极显著正相关（P〈0．01），与纬度和海拔成极显著负相关（P〈0．01）．凋落叶分解速率的Q10值为1．768．网袋孔径与土壤类型对凋落叶分解速率亦均有极显著影响（P〈0．01）．

简介：2010年11月q011年10月，通过对福建省福州市区江滨公园内番石榴、南洋杉和黄花槐3种人工林的凋落物动态及其归还量进行研究，结果表明：番石榴、南洋杉凋落物量在4月和9月出现凋落高峰，而黄花槐凋落物量在4月和8月出现凋落高峰；亚热带城市森林凋落高峰主要受降水量、气温和人为因子共同影响；黄花槐、番石榴和南洋杉年凋落物量分别为6030．11±422．17、9701．21±657．30和8662．58±291．12kg·hm^-2·a^-1，黄花槐、番石榴和南洋杉凋落物碳含量在40．9—41．5％，凋落物c归还量分别为2466．31±175．20、4026．00±270．81和3568．98±119．07kg·hm^-2；树种和林分密度是各林分凋落物年归还量差异的主要原因，而单株凋落物年归还量主要受林分密度的影响．

简介：认为有必要在基于碳汇的土地利用和当地可持续发展之间建立一种更加明确的联系．依托一个中国-加拿大合作项目，以中国贵州省黎平县为例，阐述了一种将森林碳汇、森林资源管理以及如何促进当地可持续发展联系起来的综合评估方法，并且着重介绍了能帮助资源管理和规划部门实施这种综合评估的土地利用决策支持工具（LUDST）．

简介：森林自然度是描述森林状态的指标,是指森林生态系统保持原生状态或受人类干扰的程度大小,对其进行评价和等级划分是森林近自然经营研究中的关键环节。研究基于空间尺度,构建白云山森林自然度评价体系,通过格网形式对研究区域进行细化,并对白云山森林自然度进行评价。结果表明：白云山森林自然度指标值大部分处于0.31～0.60和0.61～0.80之间,就其等级而言,属于第三、第四等级,即较低等级;而整个研究区范围内自然度最高的是荷依岭景区、明珠楼景区与摩星岭景区相交的天然次生林群落,自然度最低的是白云山群落的外围度假区。

简介：森林火灾能对森林资源造成巨大的危害,因此发现林区火源并进行科学决策具有重要意义.本系统数据主要包括1∶1万地形图、1∶1万森林资源二类调查数据、扑火队分布数据、瞭望台站数据、扑火物资储备数据、林业局管理机构分布数据、研究区2010年landsatTM遥感影像图等;系统功能主要包括数据的处理和管理、森林火灾监测、最佳扑火路径分析、防火扑火预案制定和决策、森林火险等级评价、林火趋势模拟和预测、灾害损失评估、相关图表和报告制作等.系统采用MicrosoftVisualStudio2005（C#）作为开发语言,基于ArcEngine9.3组件进行二次开发,三维地图显示采用skylineTerraExplorer开发平台,数据库采用SQLServer2005数据库管理系统,利用ArcSDE9.3空间数据库引擎对空间数据进行管理.

简介：以亚热带森林生态系统为研究对象，于2009--2012年原位模拟氮沉降（对照，CK，0kg·hm^-2·a^-1、低氮LN，30kg·hm^-2·a^-1和高氮HN，100kg·hm^-2·a^-1），分析亚热带阔叶林（罗浮栲、浙江桂）和针叶林（杉木）森林土壤中可溶性有机碳变化，以探究土壤不同层次、不同植被类型和凋落物是否去除条件下土壤可溶性碳对氮沉降的响应．结果表明：针叶林土壤不同层次可溶性有机碳的差异较大，表层0～15cm在HN水平下最高；而15～30cm和30～40cm在LN水平下最高，HN水平下15—30cm可溶性有机碳含量显著降低；而阔叶林（罗浮栲、浙江桂）15—30cm和30—40cm土壤可溶性有机碳随施氮水平有小幅度的升高．通过模拟氮沉降前后表层土壤（0～15cm）可溶性有机碳含量的比较，发现针叶林和阔叶林对氮沉降的响应存在差异，氮沉降后瞬时效应显示，杉木林土壤可溶性有机碳含量随氮水平而降低，但阔叶林并没有降低，甚至有增加趋势，尤其是在罗浮栲林．土壤自身碳含量的差异也是影响其响应氮沉降的重要因素；且模拟氮沉降后瞬时的效果在一定程度上影响最终的长期结果，而凋落物去除处理的效果短时间还无法观察到．

简介：以建瓯的杉木（Cunninghamialanceolata）人工林（JCL）、罗浮栲（Castanopsisfabri）林（JCF）、米槠（Castanopsiscarlesii）林（JCC）及武夷山的米槠林（WCC）不同层次土壤（0～10cm，10～20cm）为对象，用45mL去离子水（相当于189mm降雨量）分3次（每次15mL）淋洗厚度约1.8cm土壤，研究模拟降雨条件下表层土壤渗滤液可溶性有机质（DOM）的浓度和光谱学特征，分析可能的影响因素。结果表明，在0～10cm土层，杉木人工林淋滤液中土壤可溶性有机氮（DON）含量显著高于3种天然林，分别是JCF、JCC、WCC的3.5、1.5、2倍，但土壤可溶性有机碳（DOC）、腐殖化程度及荧光效率（Feff）值低于3种天然林；在10～20cm土层，4种林分的DON和DOC无显著差异，但杉木人工林的腐殖化程度及Feff值低于3种天然林。在不同植被类型中，0～10cm土层的荧光同步光谱腐殖化指数（HIXsyn）值均大于10～20cm，而Feff值均小于10～20cm。综合3种光谱分析表明，3种天然林土壤淋滤液DOM含量更高，结构更简单；杉木人工林土壤淋滤液DOM含有较多木质素等不易分解的物质。与10～20cm层土壤相比，0～10cm层土壤DOM中含有更多分子量大、结构复杂的物质。

简介：以2016年8月26日Landsat-8OLI影像为数据源,针对特征变量数目可影响分类精度和运算速率问题,采用一种基于特征优选的随机森林模型,提取了黄河口滨海湿地高精度信息。首先,采用Relief（relevantfeatures）-F算法,对全部特征变量进行权重排序,剔除不相关变量;然后,分别采用基于特征优选的随机森林模型、最大似然方法和神经网络分类算法,提取黄河口滨海湿地信息,比较基于特征优选的随机森林模型与其它两种分类方法在滨海湿地信息提取应用中的精度和效率。研究结果表明,基于特征优选的随机森林模型滨海湿地分类效果最佳,总精度为86.39%,Kappa系数为0.81,明显高于最大似然和神经网络分类方法;其中,河流湿地分类精度最高,为95.83%,盐田分类精度最低,主要原因在于盐田与养殖池、水库/坑塘的光谱和几何特征极为相似,易于混淆;但与最大似然分类和神经网络分类方法相比,该方法提取效果明显改善,分类精度分别提高了16.84%和4.44%。本研究结果证明,采用Relief-F算法特征优选的随机森林模型提取滨海湿地信息的方法,具有分类精度高、运算速率快的优势,适用于滨海地区不同类型湿地高精度信息提取。

简介：本研究使用自主研发的PID主动增温控制系统和自动化土壤呼吸长期室来探讨持续性主动增温对中亚热带森林土壤总呼吸速率的影响．初步实验结果表明：1）增温样地平均增温幅度是4．93℃，与预设的5℃增温相差0．07℃，完全到达预期的效果．对照样地的温度变化越缓慢，实际增温幅度越接近预设值．2）增温对土壤总呼吸速率的影响具有“光敏性”，即增温提高了夜间的总呼吸速率，但有光照情况下土壤的总呼吸速率呈下降趋势．3）增温后土壤呼吸最大值出现的时间从18时提前到15时，随着增温时间的增加，每日土壤总呼吸速率的上升曲线越来越陡．4）随着增温时间的增加，夜间土壤总呼吸速率与土温的拟合曲线越来越接近指数关系，酽从增温前的0．60增加到0．93．5）增温后土壤总呼吸速率更不容易受到降水的阻滞，恢复速度更快．产生这些现象的可能原因在讨论部分已加以分析．

简介：对中亚热带米槠天然林转换为米槠人工林后,两林分土壤可溶性有机碳和微生物生物量碳的变化及其影响因素进行研究。结果表明,森林转换后,土壤可溶性有机碳和微生物生物量碳分别平均下降28.8%、11.0%（P〈0.05）。米槠天然林和米槠人工林0～10cm土壤可溶性有机碳含量分别为306mg·kg-1、209mg·kg-1,分别占土壤有机碳的0.71%、0.91%;10～20cm分别为210mg·kg-1、158mg·kg-1,分别占土壤有机碳的0.71%、0.88%;两林分0～10cm土层微生物生物量碳分别为508mg·kg-1、460mg·kg-1,10～20cm土层微生物生物量碳分别为373mg·kg-1、327mg·kg-1。米槠天然林和米槠人工林中的土壤可溶性有机碳、微生物生物量碳在不同季节表现出极显著差异（P〈0.01）,两林分土壤可溶性有机碳最高值出现在秋季,最低值出现在冬季;而微生物生物量碳夏秋季显著高于春冬季（P〈0.05）。

简介：以福建省三明市格氏栲自然保护区米槠（Castanopsiscarlesii）天然林土壤和杉木（Cunninghamialanceolata）人工林土壤为研究对象,通过不同梯度（对照CT-0g·kg-1、低磷LP-0.1g·kg-1、高磷HP-0.6g·kg-1）磷添加室内培养实验,采用磷脂脂肪酸（PLFA）分析法,研究磷添加对中亚热带米槠天然林和杉木人工林土壤微生物生物量和群落组成的影响,结果表明：1）施磷除显著提高总磷和有效磷含量外,亦显著增加土壤pH和可溶性有机碳的含量;2）土壤微生物生物量和群落组成对磷添加的响应因施磷量和森林类型不同而不同,其中高磷处理显著增加杉木人工林和米槠天然林土壤微生物PLFA,杉木人工林增幅大于米槠天然林。低磷处理仅显著增加杉木人工林土壤微生物PLFA,对米槠天然林土壤微生物生物量影响不显著;磷添加显著增加杉木人工林土壤革兰氏阳性菌与革兰氏阴性菌的比值（GP/GN）,对2种森林土壤真菌与细菌比（F/B）影响不显著。该研究表明米槠天然林转变成杉木人工林后,养分流失,加剧了磷限制。因此适当施磷有利于杉木人工林可持续经营。

简介：