河南森林生物量与生产力研究

森林资源调查技术与方法研究森林资源调查技术与方法是对森林资源进行科学评估和监测的重要手段。

它通过收集、分析森林生态系统的各种数据，了解森林的植被、土壤、动物群落等情况，为森林资源管理、保护和可持续利用提供科学依据。

本文将介绍森林资源调查技术与方法的研究内容和应用领域。

首先，森林资源调查技术与方法的研究内容主要包括以下几个方面：1.样地设计和调查方法：样地是森林资源调查的基本单位，样地的设计和选择对研究结果的准确性和可靠性起着关键作用。

森林资源调查中常用的样地设计方法包括随机抽样、系统抽样和分层抽样等。

2.森林植被调查技术：森林植被是森林资源的基本组成部分，对其进行准确的调查可以了解森林的物种组成、数量和分布情况。

森林植被调查技术包括物种分类和识别、样方设计和调查、植被相似性指数计算等方法。

3.土壤调查技术：土壤是森林生态系统的基础，对其进行调查可以了解森林土壤的质量、结构、养分含量和水分特性。

土壤调查技术包括土壤剖面观测、土壤采样和分析、土壤湿度测定等方法。

4.动物群落调查技术：动物是森林生态系统的重要组成部分，对其进行调查可以了解森林动物的种类、数量和分布情况。

动物群落调查技术包括动物采样和排样、动物种类识别和计数、动物群落结构分析等方法。

5.遥感和地理信息系统（GIS）技术：遥感和GIS技术可以获取大范围的森林资源信息，为森林资源调查提供快速、准确的数据支持。

遥感技术可以获取森林覆盖情况、林分分布和面积等信息，GIS技术可以实现森林资源数据的管理、分析和展示。

其次，森林资源调查技术与方法的应用领域十分广泛，包括森林资源评估、森林生态学研究、森林经营规划、森林保护和森林经济管理等。

具体应用领域如下：1.森林资源评估：通过调查和分析森林的植被、土壤、动物群落等信息，评估森林资源的数量、质量和可持续利用潜力，为森林资源管理和保护提供科学依据。

2.森林生态学研究：通过对森林生态系统的调查和分析，研究森林的物种多样性、生物量和生产力，探讨森林生态系统的结构和功能，为森林生态学理论的发展和生态系统修复提供科学依据。

中国西南地区森林生物量及生产力研究综述摘要:在参考前人大量的研究结果基础上,按不同林分类型和林分起源对中国西南地区(云南省､贵州省､四川省､重庆市) 的森林生物量和净生产力进行了总结概述｡结果显示,西南地区的森林生物量为162.15 t/hm2;若按不同的林分类型来划分,则阔叶林的森林生物量(178.08 t/hm2) 大于针叶阔叶混交林(164.63 t/hm2)和针叶林(145.18 t/hm2) 的;若按不同的林分起源进行划分,则天然林的森林生物量(210.58 t/hm2) 大于人工林(110.65 t/hm2) 的｡西南地区的森林净生产力为11.98 t/(hm2·a),若按不同的林分类型来划分,则阔叶林的森林净生产力12.75 t/(hm2·a)大于针叶林的12.13 t/(hm2·a) 和针叶阔叶混交林的9.61 t/(hm2·a);若按不同的林分起源进行划分,则天然林的森林净生产力13.38 t/(hm2·a)大于人工林的10.56 t/(hm2·a)｡同时对研究中发现的一些问题及以后的研究方向进行了讨论与展望｡关键词:森林;林分类型;林分起源;生物量;生产力;中国西南地区全球性的温室效应､气候变暖等生态环境问题正在严重威胁着人类生存与社会经济的可持续发展,已成为全世界共同关注的焦点问题之一[1-3]｡森林是陆地生态系统的主体,在全球碳循环中具有重要的作用和地位;生物量的测定是研究森林生态系统生产力和自然界环境要素循环的基础工作[4],森林生产力作为陆地碳循环的重要组成部分,是判定森林碳源(汇)和调节生态过程的主要因子[5]｡森林生物量和生产力特征是森林生态系统结构和功能的最基本要素之一[4,5],并且生态系统的能量和营养元素循环的研究首先也依赖于生物量和生产力的数据[6]｡森林的生物量积累和生产力发展是生态系统发展的根本动力,所以森林生物量和生产力的动态决定着森林生态系统的变化[7],因此森林生物量和生产力动态对人类进行森林的管理与利用也就具有重要的参考价值;考虑到森林及其变化对陆地生物圈的重要性,推算森林生物量和生产力便成为生态学和全球气候变化研究的重要内容之一,同时还可为系统研究森林植被碳库及其变化提供基础数据｡在充分总结前人研究结果的基础上,课题组对中国西南地区(云南省､贵州省､四川省､重庆市)森林的主要优势树种林型的生物量和生产力进行了汇总,旨在为该地区的森林生产力监测与评价提供基础数据支撑,为森林净生产力有关的信息查询､分析评价､辅助决策等提供综合服务｡1森林净生产力概念及计算方法净生产力指单位土地面积上､单位时间内有机物的净生产量[8]｡用净生产力确定林分的总生产量比较困难,所以在研究评价林分的净生产力时,往往采用其年净生物量作为衡量指标,即求算现有林分的年生长量､植物凋落和枯损的量､被采食(伐)量三者之和｡但因后两者的量值很小,以往的研究几乎都将其忽略,因此所计算的森林年净生物量要比实际情况略低一些｡森林年净生物量计算公式为:ΔW=(Wa-Wa-n)/n;式中,Wa为森林单位面积现存的生物量,Wa-n为n单位时间前森林单位面积的生物量,n为从Wa-n到Wa的时间跨度(单位:年);若Wa-n为0,则森林年净生物量ΔW为n年的平均净生产量(Wp),否则为连年净生物量｡2西南地区森林生物量和净生产力2.1西南地区森林生物量和净生产力研究现状本研究收集了中国西南地区(云南省､贵州省､四川省､重庆市)自1986年以来,在森林生物量和净生产力研究领域里发表的相关研究结果[2,3,5,8-53],包括针叶林､针叶阔叶混交林､阔叶林的生物量和净生产力,并对其进行了整理､分析､汇总[54,55],其中涉及的树种有辐射松(Pinups radiata D. Don)､云南松(Pinus yunnanensis Faranch.)､海南五针松(P. fenzeliana Hand.-Mzt.)､油松(P. tabulaeformis Carr.)､华山松(P. armandii Franch..)､马尾松(P. massoniana Lamb.)､思茅松[P. kesiya Royle ex.Gordon var. langbianensis(A.Chev.)Gaussen]､高山松(P. densata Mast.)､日本落叶松[Larix kaempferi(Lamb.)Carr.]､红杉(L. potaninii Batalin)､峨眉冷杉[Abies fabri(Mast.)Craib]､长苞冷杉(A. georgei Orr.)､云南紫果冷杉[A. recurvata Mast. var. salonenensis(Botd Zres-Rey et Gaussen)C. T. Kauan.]､杉木[Cunninghamia lanceolata(Lamb.)Hook.]､云杉(Picea asperata Mast.)､紫果云杉(P. purpurea Mast.)､油麦吊云杉[P. brachytyla(Franch.)Pritz. var. complanata(Mast.)Cheng.]､墨西哥柏(Cupressus lusitanica Mill.)､柏木(C. funebris Endl.)､桤木(Alnus cremastogyne Burk.)､黄背栎(Quercus pannosa Hand.-Mazz.)､辽东栎(Q. liaotungensis Koidz.)､灰背栎(Q. senescens Hand.-Mazz.)､桦木(Betula spp.)､红桦(B. albo-sinensis Burk.)､黄毛青冈[Cyclobalanopsis delavayi(Franch.et)Schottky]､杜鹃(Rhododendron simsii Planch.)､杜仲(Eucommia ulmoides Oliver)､楠木(Phoebe zhennan S. Lee.)､光果西南杨[Populus schneideri(Rehder)N. Chao var. tibetica(C. K. Schneid.) N. Chao.]､连香树(Cercidiphyllum japonicum Sieb. et Zucc.)､竹(Bambusoideae)､刺楸[Kalopanax septemlobus (Thunb.) Koidz.]､赤桉(Eucalyptus camaldulensis Dehnh.)､元江栲(Castanopsis orthacantha Franch.)､短刺栲(C. echidnocarpa Miq.)､木果石栎[Lithocarpus xylocarpus(Kurz)Markg.]等;其中针叶林的各树种生物量和净生产力汇总情况见表1,针叶阔叶混交林的各树种生物量和净生产力汇总情况见表2,阔叶林的各树种生物量和净生产力汇总情况见表3｡2.2西南地区森林生物量和净生产力资料汇总综合表1､表2､表3结果进一步汇总可以得出,中国西南地区的森林生物量为162.15 t/hm2,其中乔木层生物量为148.41 t/hm2,乔木层､灌木层､草本层和枯落物层所占总生物量的比例分别为91.53%､2.93%､1.46%和 4.08%;森林净生产力为11.98 t/(hm2·a),其中乔木层净生产力为10.64 t/(hm2·a),乔木层､灌木层､草本层所占总净生产力的比例分别为88.80%､6.04%和5.16%｡2.2.1不同林分类型的生物量和净生产力若按林分类型来划分,则中国西南地区(云南省､贵州省､四川省､重庆市)的森林生物量和净生产力汇总情况见表4,由表4可知,各林分总生物量的大小顺序为阔叶林总生物量､针叶阔叶混交林总生物量､针叶林总生物量｡针叶林的林分总生物量为145.18 t/hm2,其中乔木层的生物量为126.15 t/hm2,占针叶林林分总生物量的86.89%,灌木层､草本层和枯落物层的生物量分别占针叶林林分总生物量的3.36%､2.96%和6.79%｡阔叶林的林分总生物量为178.08 t/hm2,其中乔木层的生物量为166.84 t/hm2,占阔叶林林分总生物量的93.69%,灌木层､草本层和枯落物层的生物量分别占阔叶林林分总生物量的3.20%､0.66%和2.45%｡针叶阔叶混交林的林分总生物量为164.63 t/hm2,其中乔木层的生物量为160.17 t/hm2,占针叶阔叶混交林林分总生物量的97.29%,灌木层､草本层和枯落物层的生物量分别占针叶阔叶混交林林分总生物量的0.64%､0.82%和1.25%｡从表4还可知,各林分的总净生产力大小顺序为阔叶林总净生产力､针叶林总净生产力､针叶阔叶混交林总净生产力｡针叶林的林分总净生产力为12.13 t/(hm2·a),其中乔木层的净生产力为10.74 t/(hm2·a),占针叶林林分总净生产力的88.54 %,灌木层和草本层的净生产力分别占针叶林林分总净生产力的 5.19%和6.27%｡阔叶林的林分总净生产力为12.75 t/(hm2·a),其中乔木层的净生产力为11.33 t/(hm2·a),占阔叶林林分总净生产力的88.86%,灌木层和草本层的净生产力分别占阔叶林林分总净生产力的7.69%和 3.45%｡针叶阔叶混交林的林分总净生产力为9.61 t/(hm2·a),其中乔木层的净生产力为8.63 t/(hm2·a),占针叶阔叶混交林林分总净生产力的89.80%,灌木层和草本层的净生产力分别占针叶阔叶混交林林分总净生产力的1.46%和8.74%｡2.2.2不同林分起源的生物量和净生产力若按林分起源来划分,则中国西南地区(云南省､贵州省､四川省､重庆市)的森林生物量和净生产力汇总情况见表5,由表5可知,天然林的林分总生物量大于人工林的｡天然林的林分总生物量为210.58 t/hm2,其中乔木层的生物量为196.09 t/hm2,占天然林林分总生物量的93.12%,灌木层､草本层和枯落物层的生物量分别占天然林林分总生物量的 3.04%､1.15%和2.69%;人工林的林分总生物量为110.65 t/hm2,其中乔木层的生物量为97.84 t/hm2,占人工林林分总生物量的88.42%,灌木层､草本层和枯落物层的生物量分别占人工林林分总生物量的2.34%､2.08%和7.16%｡各林分的天然林总净生产力也大于人工林的｡天然林的林分总净生产力为13.38 t/(hm2·a),其中乔木层的净生产力为11.96 t/(hm2·a),占天然林林分总净生产力的89.39%,灌木层和草本层的净生产力分别占天然林林分总净生产力的7.55%和 3.06%;人工林的林分总净生产力为10.56 t/(hm2·a),其中乔木层的净生产力为9.24 t/(hm2·a),占人工林林分总净生产力的87.50%,灌木层和草本层分别占人工林林分总净生产力的3.31%和9.19%｡3西南地区森林生物量和净生产力影响因素谷晓平等[56]研究了近20年来的气候变化对云南省､贵州省､四川省和西藏自治区部分地区植被净初级生产力的影响,结果表明,这些地区总植被净初级生产力的空间分布与降水量呈显著的正相关,与海拔高度呈显著的负相关;从年际变化来看,这些地区总植被净初级生产力有上升趋势;蒙吉军等[57]也对近20年来西南喀斯特地区(云南省､贵州省､广西壮族自治区)植被变化对气候变化的响应进行了研究,其结果表明,植被指数年际变化与气候因子年际变化的相关系数区域差异比较明显,20世纪80年代以来,西南喀斯特地区植被覆盖度和净初级生产力总体均呈增加的趋势,但差异不显著｡王兆礼等[58]对珠江流域(云南省､贵州省､广西壮族自治区､广东省)植被净初级生产力及其时空格局进行了研究,结果表明,受气候和土地利用变化的影响,近20年来珠江流域植被净生产力整体上呈现减少的趋势,单位面积减少了约0.6%,不过差异不显著;这个结果同谷晓平等[56]和蒙吉军等[57]的研究结果存在一定的差异,其产生的原因可能是由于行政区划范围的不同造成的｡杨亚梅等[59]和王玉娟等[60]分别研究了季节变化对贵州省植被净初级生产力的影响,前者研究结果表明,在1981~2000年期间,春季和秋季的植被净生产力都呈显著增加的趋势,而夏季和冬季的植被净生产力都呈减少的趋势,春季是植被净生产力增加速率最快的季节,夏季是植被净生产力减少速率最快的季节;后者研究结果表明,植被的净生产力大小顺序为春季净生产力､秋季净生产力､冬季净生产力｡4小结1)在总结前人大量研究结果的基础上,将西南地区(云南省､贵州省､四川省､重庆市)的森林生物量和净生产力按不同林分类型和林分起源进行了总结概述,结果显示,该地区的森林生物量为162.15 t/hm2,净生产力为11.98 t/(hm2·a),这比于维莲等[54]的研究结果[广西壮族自治区､云南省､贵州省､四川省､重庆市､湖南省,1989~1993年平均总森林生物量为148.66 t/hm2,净生产力9.64 t/(hm2·a)]和方精云等[55]的研究结果[云南省､贵州省､四川省,森林生物量为101.43 t/hm2,净生产力为9.67 t/(hm2·a)]稍高;就是按不同林分起源来划分,同于维莲等[54]的研究结果[天然林林分生物量为156.65 t/hm2､人工林林分生物量为84.51 t/hm2,天然林林分净生产力为8.93 t/(hm2·a)､人工林林分净生产力为10.20 t/(hm2·a)]也存在一些差异｡产生以上差异的原因可能是所选参考文献的范围､年限等不一致造成的,也可能是计算方法上的差异造成的,其具体原因还有待进一步深入查找分析｡2)在查阅大量文献资料的基础上,笔者发现不同林分类型乔木层的净生产力及灌木层､草本层的净生产力计算方法差异较大,主要是在林龄的确定上没有一个统一的标准｡丁贵杰等[8]认为,林龄8､12､18､22､30年的马尾松林分松针叶龄应分别取1.4､1.5､1.7和1.8年;吴兆录等[29]对林龄40和100年的高山松林分松针叶龄取的则是3.5年;宿以明等[14]对35年生的峨眉冷杉林分针叶叶龄取的是5年,林内灌木层和草本层林龄分别取的是5年和4年,而在“川西采伐迹地早期植被生物量与生产力动态初步研究”一文中,草本层的年龄取的则是1年[45];潘攀等[35]在对杜仲人工林生产力研究中,草本层的林龄取的则是林分年龄7年;江洪等[11]对云南松林分松针叶龄取的是林分年龄18年等｡基于以上种种差异,笔者认为有必要对其进行更深入的研究,根据不同林龄､不同林分类型等来划分,统一其林龄或叶龄取舍及其计算方法｡3)本研究共收集了有关西南地区(云南省､贵州省､四川省､重庆市)森林生物量和净生产力相关文献60篇,但针对针叶阔叶混交林生物量和净生产力的研究文献仅有7篇,60篇文献中只有13篇的林分净生产力包括了枯落物,其他的文献则没有｡基于此,笔者认为,今后对针叶阔叶混交林林分的生物量和净生产力､林分枯落物的净生产力研究还有待进一步拓展｡另外,收集的60篇相关文献中,有多达34篇是2000年以前发表的,由此可反映出西南地区(云南省､贵州省､四川省､重庆市)森林净生产力的相关研究还是相对滞后的｡参考文献:[1] 方精云. 中国森林生产力及其对全球气候变化的响应[J]. 植物生态学报,2000,24(5):513-517.[2] 刘彦春,张远东,刘世荣,等. 川西亚高山针阔混交林乔木层生物量､生产力随海拔梯度的变化[J]. 生态学报,2010,30(21):5810-5820.[3] 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林分结构参数全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：林分结构参数是指森林中不同层次及不同空间中林木的数量和分布情况，是描述林分结构的重要指标之一。

林分结构参数可以帮助我们了解森林的生长状态、生态功能和生物多样性，对森林管理和保护具有重要意义。

一、林分结构参数的种类1.树冠密度：树冠密度是指单位面积内树冠所占的空间比例。

树冠密度高表示林木生长茂密，树冠形成了连续的覆盖层，有利于维持森林的生态平衡和稳定。

2.胸径分布：胸径是指树木干部地下1.3米处的直径，胸径分布描述了不同胸径级别的树木在林分中的分布情况。

合理的胸径分布有利于优胜劣汰，保持林分的生长繁茂和稳定。

3.树高结构：树高结构是指不同高度层次上树木的分布情况。

良好的树高结构有利于森林内部的光照、空气流通和生态环境的平衡，对提高森林生产力和生物多样性具有重要作用。

4.径阶结构：径阶是指不同胸径级别的树木在林分中的分布。

合理的径阶结构有利于树木间的竞争和协作，维持森林内部生态平衡，促进森林的持续生长和更新。

1.生态功能：林分结构参数直接影响着森林的生态环境和功能。

合理的树冠密度、胸径分布、树高结构和径阶结构可以促进森林内部生物多样性的维持，提高生态系统的稳定性和抗干扰能力。

2.生长状态：通过观测和分析林分结构参数，可以了解森林的生长情况和生长趋势，及时发现生态环境问题和林木病虫害，为森林管理和保护提供科学依据。

3.经济效益：良好的林分结构可以提高森林的生产力和资源利用效率，增加森林的经济效益。

通过合理调整树冠密度、胸径分布、树高结构和径阶结构，可以实现森林的持续经营和利用。

4.生物多样性：林分结构参数对森林内生物多样性的维持和促进至关重要。

通过优化林分结构，可以增加不同树种和树龄层次的分布，创造更多的生态位和生境条件，为各种植物和动物提供更好的生存空间。

1.间伐和更新：通过定期的间伐和更新，可以调整树冠密度和胸径分布，促进树木的生长和更新，增加林分的生产力和稳定性。

浅谈提高森林生产力的主要措施及部分案例摘要：我国森林资源现实生产力低，且远低于气候生产力，还不能完全满足经济发展的需求。

同等林地面积下，只有提高森林生产力才能最大限度提高森林产量。

本文从实际案例着手，对提高森林生产力的主要措施进行了概述，以期为森林生产提供参考。

关键词：森林经营；森林生产力引言：森林是人类繁衍生息的根基，是人类可持续发展的保障。

据第八次全国森林资源调查，我国木材对外依存度接近50%，现有用林地中可采面积仅占13%，可采蓄积仅占3%。

我国木材蓄积2003年为78.06 m3•hm-2，而美国是118 m3•hm-2，德国是300 m3•hm-2，世界平均是114 m3•hm-2；同时，我国每年木材消耗达3.7亿m3左右，年产量却只有8100万m3左右。

可以说，我国森林可利用资源非常少，需要大量依靠进口。

另一方面，中国宜林地60%分布在内蒙古和西北地区，这些地区年降雨量低于400mm，难以造林。

现有条件下，唯有提高森林生产力才能满足我国建设发展对木材的需求。

1、混交提高森林生产力混交改善林分结构和土壤肥力，树种充分利用营养空间，进而提高整个森林生产力。

枫香与杉木、马尾松混交后，混交林生长量都大于马尾松纯林和杉木纯林。

红锥与马尾松以7马3锥星状混交后，红锥平均树高、胸径、单株材积都比红椎纯林高，林分蓄积量分别比马尾松、红椎纯林提高了42.75%和14.60%。

红锥与杉木以7杉3锥星状混交，7年生时混交林林分蓄积量、生物量分别比杉木纯林提高了42.82%和57.08%。

8a生巨尾桉与东南野桐天然混交林中巨尾桉林分树高、胸径、材积和蓄积量比同龄巨尾桉纯林分别提高了20.88%、19.9%、75.33% 和56.47%，且混交林中巨尾桉径级20cm以上的林木株数所占比例比纯林多28.3%。

杉木与檫树、樟树、格氏栲等混交，都表现出混交林分生产力比纯林高。

2、施肥提高森林生产力对4种相思树种（马占相思、厚荚相思、灰木相思和卷荚相思）进行施肥处理，3年跟踪调查显示，不同品种最佳施肥方法都不一样。

森林生态系统碳计量方法引言：森林是地球上最重要的生态系统之一，对全球的碳循环和气候调节起着至关重要的作用。

为了量化和监测森林生态系统中的碳储量和流动，需要建立可靠的碳计量方法。

本文将重点介绍森林生态系统碳计量的方法和技术。

一、森林生态系统碳储量的测量1.直接测量法：直接测量法是通过在森林样地中采集实地数据来估计碳储量。

常用的直接测量法包括调查样地法、样线法和光遥感法。

（1）调查样地法：该方法通常通过在森林中设置样地，并记录样地内各种生物量（如树木、地上和地下植被、枯死物等）的大小和数量来估计碳储量。

通过对样地内植物的测量，可以计算出单位面积内的碳储量。

（2）样线法：样线法是一种通过在样地内设置样线，并在样线上测量植物的胸径或胸径高等参数，以估计植物生物量和碳储量的方法。

（3）光遥感法：光遥感法是利用遥感技术获取森林的光谱信息、高度和构造参数，并通过建立光谱-生物量关系模型来估计森林生物量和碳储量。

这种方法可以快速获取大片区域的数据。

2.间接测量法：间接测量法是通过收集环境和气候数据，并使用数学模型计算碳储量。

常用的间接测量法包括生态模型法和空间插值法。

（1）生态模型法：生态模型法是通过建立生态系统的物质和能量平衡模型，依据环境和气候因素来估计碳储量的方法。

这种方法需要采集大量不同时间和空间尺度上的数据，并进行模型构建和参数校正。

（2）空间插值法：空间插值法是根据已有的样地数据和环境变量的关系，通过插值方法来估计整个研究区域的碳储量。

这种方法可以在数据稀缺的情况下进行碳储量估计，但对于数据准确性和采样空间的选择提出了更高的要求。

二、森林生态系统碳流动的测量1.生态系统呼吸法：生态系统呼吸法是通过测量森林生态系统的呼吸通量来估计碳流动。

呼吸通量是指植物和土壤呼吸作用释放的二氧化碳量。

可以通过使用土壤呼吸测量仪和气体交换技术来测量呼吸通量。

2.净初级生产力法：净初级生产力法是通过测量森林生态系统植物的光合作用和凋落物的生产，并扣除呼吸通量来估计碳流动。

森林凋落物生产及分解研究进展马淑敏;辛学兵;裴顺祥;王海霞;法蕾【摘要】森林凋落物的归还量及分解对森林生态系统影响极大.森林凋落物归还量受自然因素和人为因素共同影响,自然因素主要包括环境因子和林分因子.影响森林凋落物分解的因素主要分为内在因素和外在因素,内在因素指凋落物的理化性质,如凋落物的C/N比、木质素/N比和C/P比等重要的分解指标,而外部因素中的温度和湿度是影响凋落物分解主要的气候因子,土壤动物及微生物物也是影响凋落物分解的关键因子,人类活动及人为导致的CO2浓度升高、N沉降等全球气候变化也直接或间接的影响凋落物的分解速率.【期刊名称】《陕西林业科技》【年(卷),期】2019(047)001【总页数】5页(P104-108)【关键词】森林凋落物;生产;分解;影响因素【作者】马淑敏;辛学兵;裴顺祥;王海霞;法蕾【作者单位】中国林业科学研究院华北林业实验中心,北京门头沟102300;中国林业科学研究院华北林业实验中心,北京门头沟102300;中国林业科学研究院华北林业实验中心,北京门头沟102300;中国林业科学研究院华北林业实验中心,北京门头沟102300;中国林业科学研究院华北林业实验中心,北京门头沟102300【正文语种】中文【中图分类】S718.5森林凋落物是林地有机质形成的主要来源，是森林生态系统物质循环和能量流动的重要途径，其凋落物量及分解过程对森林生态系统物质循环和能量流动影响极大[1]，对于一个森林生态系统来说，森林凋落物及凋落物随时间变化的累积动态十分重要的，森林凋落物归还的养分在维持土壤肥力、促进森林生态系统正常物质循环和养分平衡方面具有重大意义[2]。

一方面凋落物的分解使植物中的无机元素逐步归还土壤，保持了土壤肥力，保证了生产力的稳定；另一方面凋落物也给土壤生物提供了营养物质，是生态系统中腐屑食物链的重要物质基础[3]。

同时，森林凋落物分解所释放的CO2是大气碳循环的重要组成部分之一。

第1篇一、实验背景随着我国森林资源的日益减少和生态环境的恶化，林地抚育技术在森林资源保护和生态环境建设中的重要性日益凸显。

为了提高森林资源质量和林地生产力，本研究选取了某地区一片天然次生林作为实验基地，对林地抚育技术进行了实验研究。

二、实验目的1. 探究不同抚育措施对森林生长和土壤养分的影响。

2. 评估抚育技术对提高森林质量和林地生产力的效果。

3. 为我国森林资源保护和生态环境建设提供技术支持。

三、实验材料与方法1. 实验材料实验基地：某地区一片天然次生林，面积为10公顷。

实验材料：草甘膦、复合肥、有机肥、树木修剪工具、病虫害防治药剂等。

2. 实验方法（1）抚育措施：1）除草：采用化学除草和人工除草相结合的方法，每年进行2-3次。

2）施肥：根据土壤养分状况，每年施用复合肥和有机肥，施肥量根据树木生长状况进行调整。

3）修剪：每年对树木进行修剪，去除病弱枝、枯枝、交叉枝等。

4）病虫害防治：定期监测病虫害发生情况，及时采取防治措施。

5）间伐：根据树木生长状况和林地密度，进行合理的间伐，以调整林分结构。

（2）实验分组：将实验基地分为5个实验组，每组2公顷。

分别为：A组：除草、施肥、修剪、病虫害防治、间伐。

B组：除草、施肥、修剪、病虫害防治。

C组：除草、修剪、病虫害防治。

D组：施肥、修剪、病虫害防治。

E组：病虫害防治。

（3）实验数据采集：1）树木生长量：每季度测定树木胸径、树高、冠幅等生长指标。

2）土壤养分：每年采集土壤样品，测定土壤有机质、碱解氮、有效磷、速效钾等养分含量。

3）病虫害发生情况：每月监测病虫害发生情况。

四、实验结果与分析1. 树木生长量实验结果表明，A组、B组、C组、D组的树木生长量均显著高于E组。

其中，A组树木生长量最高，说明抚育措施对树木生长有显著促进作用。

2. 土壤养分实验结果表明，A组、B组、C组、D组的土壤养分含量均显著高于E组。

其中，A 组土壤养分含量最高，说明抚育措施对土壤养分改善有显著效果。

0 引言森林是地球上最重要的陆地生态系统之一，在全球变化研究中居重要地位［1］。

森林生物量约占陆地生态系统植被总生物量的90%，在维持全球气候稳定、调节全球碳平衡、减缓大气温室气体浓度上升等方面具有不可替代的作用［2-3］。

同时森林生物量也是表征植物活动的关键变量,对森林生物量的研究关系到生态系统生产力、碳循环，是全球变化研究的基础参数［4］。

研究其空间分布及其变化规律，对揭示地表空间变化规律具有重要意义［5］。

在森林调查中获取的数据都与地理位置有关，地理位置间的邻近关系使得观测数据具有空间关系［6］。

经典统计学模型往往忽视这种空间关系，导致分析的结果是有偏的［7］。

由于很多观测数据与地理位置有关，地理位置将数据的空间特性纳入回归模型中予以分析，Brunsdon等提出了地理加权回归模型(Geographically Weighted Regression Model，GWR)，该模型在环境学、地理学、气象学、生态学以及林学等学科中得到广泛应用［8-15］。

第34卷第2期2018年3月森 林 工 程FOREST ENGINEERINGVol.34 No.2Mar. ，2018森林生物量的空间自相关性研究王维芳，董薪明，董小枫，吕丹阳，苏婷婷，郑安然（东北林业大学 林学院，哈尔滨 150040） 摘 要：森林生物量是森林生态系统物质循环与能量流动的基础，可以很好的衡量森林生产力。

研究森林生物量的空间分布及其变化规律，对揭示地表空间变化规律具有重要意义。

本研究以帽儿山林区为主要研究区域，以2004年帽儿山林区固定样地调查数据为基础，对帽儿山地区生物量进行全局自相关性分析和局部自相关性分析，并在此基础上使用R软件建立生物量与各地理因子、生物因子的多元回归模型；使用GWR软件，以每公顷株数、平均胸径和高程为解释变量，建立GWR模型。

结果表明：帽儿山地区的森林生物量具有空间正相关性，在本研究区域内地理加权回归模型较多元回归模型AIC值降低了90，决定系数R2和调整型决定系数R2均有提升，GWR模型具有更高的拟合精度。

森林演替规律考研摘要：一、引言1.森林演替的概念与意义2.森林演替的类型与特点二、森林演替规律的研究方法1.野外调查与观测2.实验研究与模拟实验3.数据分析与模型构建三、森林演替规律的主要内容1.物种多样性规律2.生物量与生产力规律3.能量流动与物质循环规律4.群落结构与动态规律四、我国森林演替的主要问题及对策1.森林资源过度开发与利用2.森林生态系统退化与修复3.人工林经营与天然林保护五、森林演替在可持续发展中的应用1.森林碳汇与碳储存2.生物多样性保护与生态服务功能3.森林资源管理与政策制定六、结论1.森林演替规律的重要性与实践价值2.科学研究与生态保护的紧密结合正文：一、引言森林是地球上最重要的生态系统之一，对于维护地球生态平衡和可持续发展具有重要意义。

森林演替作为生态系统的核心过程，研究其规律对于认识森林生态系统的功能与调控具有重要意义。

本文将简要介绍森林演替的概念、类型及特点，并进一步阐述森林演替规律的研究方法与主要内容。

二、森林演替规律的研究方法森林演替规律的研究主要依赖于野外调查、实验研究、数据分析与模型构建等方法。

野外调查与观测是研究森林演替的基础，通过长期定位观测、样方调查等手段，获取森林演替过程中的物种组成、群落结构、生物量等关键数据。

实验研究与模拟实验则是人为控制条件下，研究森林演替的关键过程与机制。

数据分析与模型构建则是对观测数据进行统计分析，构建数学模型，以揭示森林演替规律。

三、森林演替规律的主要内容森林演替规律主要包括物种多样性规律、生物量与生产力规律、能量流动与物质循环规律、群落结构与动态规律等。

物种多样性规律揭示了森林演替过程中物种组成的动态变化；生物量与生产力规律反映了森林生态系统物质与能量的转换；能量流动与物质循环规律则揭示了森林生态系统中生物之间的相互关系；群落结构与动态规律则关注森林演替过程中群落结构的变化与演替速度。

四、我国森林演替的主要问题及对策我国森林演替面临着森林资源过度开发与利用、森林生态系统退化与修复、人工林经营与天然林保护等问题。

中国东部南北样带森林生态系统生态化学计量学研究的开题报告一、研究背景和意义中国森林覆盖率近年来呈现上升趋势，但仍存在着森林生态系统退化的问题。

生态化学计量学是一门研究生物元素（如碳、氮、磷等）循环与生态系统功能关系的跨学科学科，它从生态学、化学、地球科学和生命科学等多方面出发，探究生态系统中元素的吸收、转移、转化和释放等过程，及其对生态系统功能和稳定性的影响。

本研究拟在中国东部南北样带森林生态系统中开展生态化学计量学研究，旨在探究各种森林类型中生物元素的分布格局及其生物量、土壤和环境因素之间的关系，为森林生态系统管理提供科学依据，进一步提高森林生态系统的生产力和功能，以推动生态文明建设。

二、研究目标和内容本研究的研究目标是探究中国东部南北样带森林生态系统中生物元素的生态化学计量学规律，特别是在不同森林类型、生态区域、林龄和不同降水量条件下，生物元素在生物量与土壤之间的分布规律以及不同因素间的关系，为森林生态系统管理提供科学依据。

主要研究内容包括：1. 采集样带森林生态系统部分森林类型的生态学资料;2. 对样带中森林生态系统植物组成、生物量、土壤和降水等生态学特征进行调查和分析；3. 测量各种森林类型生态系统中的生物元素含量，分析其生物量、土壤和环境因素对生物元素分布的影响；4. 统计分析各种树种及其生态类型、生物量和土壤环境等因素对生物元素分布规律的影响，建立相关模型预测生态系统的生物元素含量。

三、研究方法1. 样带选择和采集：选择符合条件的森林生态系统进行调查，根据森林类型、林龄、降水及生态环境等因素进行分类采样；2. 生态学资料调查：通过目视法或样方法，对样带中森林生态系统的植物组成、生物量、土壤和降雨量等生态学因素进行调查和记录；3. 生物元素含量的测量：分别采集样带中森林生态系统的树木和土壤样品，测量其中的生物元素含量；4. 数据统计分析：基于测量数据，采用相关分析、主成分分析等方法，研究生物元素含量、生物量、土壤和降水等因素之间的关系。