导读:本文包含了沙地樟子松论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:沙地樟子松,造林,成活率,叁北地区
沙地樟子松论文文献综述
许文艳[1]（2019）在《塞罕坝沙地樟子松固沙造林技术及应用》一文中研究指出指出了自樟子松引进栽培成功以后,其种植面积得到了快速发展,对我国叁北地区防风固沙、水土保持起到了非常重要的作用。然而,由于这一树种引进历史不长,种植技术和经验有限,沙地樟子松的成活率、保存率还有待于提高。基于此,以塞罕坝机械林场的沙地樟子松造林技术为研究样本,对这一树种的种植关键因素进行了分析,并对选苗、栽培、喷灌等技术要领进行了分类研究,提出了栽培造林技术的要点,以供参考。(本文来源于《绿色科技》期刊2019年21期）
李炎真,谢尧,张晶玲,赵琼,曾德慧[2]（2019）在《氮添加及林下植被去除对沙地樟子松人工林土壤呼吸组分的影响》一文中研究指出土壤呼吸是森林生态系统碳循环的关键环节,主要由土壤微生物呼吸和根系呼吸组成,二者对于氮添加及林下植被去除的响应可能不同。本研究以科尔沁沙地樟子松(Pinus sylvestris var. mongolica)人工林为对象,探讨了氮添加(N+)和林下植被去除(U-)对一个生长季土壤呼吸及其组分的影响。结果表明:在沙地樟子松人工林中,土壤微生物呼吸是土壤呼吸的主要贡献者,其贡献率达85.53%;根系呼吸的贡献率相对较小,仅有14.47%;生长季内,土壤呼吸速率平均值为1.59(CK)、1.73(N+)、1.66(U-)、1.89(N+U-)μmol C·m-2·s-1,氮添加促进了生长季初期、末期的土壤呼吸,林下植被去除提高了生长季旺盛期土壤呼吸,而氮添加+林下植被去除同时作用下,整个生长季内土壤呼吸速率显着增强,且高于氮添加与林下植被去除的单独作用,说明氮添加+林下植被去除对于促进土壤呼吸存在迭加效应;土壤微生物呼吸速率为1.36(CK)、1.45(N+)、1.44(U-)、1.52(N+U-)μmol C·m-2·s-1,各种处理对土壤微生物呼吸均无显着影响;氮添加与林下植被去除均降低了土壤微生物呼吸的温度敏感性;各处理下根系呼吸R10变化幅度大于微生物呼吸,说明根系呼吸对各处理的响应要比土壤微生物呼吸更加敏感;受土壤含水量的影响,土壤呼吸与土壤温度表现不一样的变化规律,表明土壤含水量为该地区樟子松人工林土壤呼吸的重要调控因素。本研究为理解沙地樟子松人工林碳循环过程及其模型构建提供基础数据和科学依据。(本文来源于《生态学杂志》期刊2019年10期）
安宇宁,曹怡立,尤国春,杨树军,刘敏[3]（2019）在《辽西北沙地樟子松人工林立地指数表及建筑材出材量表编制》一文中研究指出为了提高樟子松的栽培和经营水平,编制辽西北地区的樟子松立地指数表和出材量表。在辽西北地区,把樟子松以30 a为标准年龄,按照树高划分为8～12共5个立地指数级,并编制立地指数表;参考林业技术规程,划分长度2.5 m、小头去皮直径12 cm以上为建筑材,并根据材积比方程,编制了建筑材出材量表;经检验文中数表适用于辽西北不同立地条件沙地,可以为当地樟子松建筑材经营提供参考。(本文来源于《辽宁林业科技》期刊2019年05期）
王凯,雷虹,石亮,张日升,宋立宁[4]（2019）在《沙地樟子松带状混交林土壤碳氮磷化学计量特征》一文中研究指出探究不同沙地樟子松混交林土壤碳氮磷化学计量变化规律,为其混交经营提供科学依据.以沙地樟子松纯林为对照,在沙地樟子松×榆树及沙地樟子松×怀槐带状混交林中,沿沙地樟子松和伴生树种两个方向在距离混交中心0、1、2、3和4 m处的不同土层采集土样,分析土壤有机C、全N、全P、速效N、速效P含量及其计量比的特征.结果表明:沙地樟子松混交林土壤有机C、全N和速效N含量高于纯林,沙地樟子松与榆树混交主要增加了深层土壤有机C和全N含量,以及C/N和C/P,沙地樟子松与怀槐混交提高了土壤N含量,降低了P含量.随着远离混交林中心,沙地樟子松×榆树混交林中沙地樟子松林带的土壤C/N先升高后降低,全P和速效P含量下降,N/P增加;榆树林带土壤C/N下降,速效P含量先升高后降低.沙地樟子松×怀槐混交林土壤全N含量在沙地樟子松林带先降低后升高,在怀槐林带先升高后降低.沙地樟子松混交林提高了土壤C、N储量,沙地樟子松应与榆树行间混交,与怀槐间隔2行混交.(本文来源于《应用生态学报》期刊2019年09期）
闫德仁,张胜男,黄海广,胡小龙[5]（2019）在《沙地樟子松人工林土壤养分和酶活性变化研究》一文中研究指出樟子松是我国"叁北"地区主要的固沙造林树种,研究其如何影响着风沙土肥力变化过程具有现实意义。本文选择8-56年林龄的樟子松固沙林,采用常规方法测定了不同林龄下土壤养分含量和酶活性,以分析樟子松人工林对风沙土养分和酶活性的影响。结果表明,与对照样地相比,不同林龄樟子松的固沙林0-10cm土层有机质含量平均增加95.82%,全氮0.09%、全磷260.00%、全钾2.30%、速效氮12.15%、速效磷219.23%、速效钾140.97%;10-20cm土层有机质含量平均增加84.35%,全氮380.00%、全磷314.29%、全钾13.60%、速效磷21.43%、速效钾71.43%,速效氮则降低52.81%;随着固沙林年龄的增加,0-10cm土层有机质含量呈现增加趋势,其它养分含量均表现出一定的波动特征。与对照样地相比,樟子松固沙林0-10cm土层脱氢酶活性平均提高81.4%,过氧化物酶提高455.7%,多酚氧化酶提高120.6%,磷酸酶提高828.6%;10-20cm土层脱氢酶活性平均提高11.6%,过氧化物酶提高349.6%,多酚氧化酶提高309.5%,磷酸酶提高514.3%。樟子松固沙林对不同土层养分含量和土壤酶活性具有显着影响,且随着林龄增加养分含量和酶活性呈现出"∧"字型变化特征,且土壤氮含量和蛋白酶活性低。(本文来源于《西部林业科学》期刊2019年03期）
SeMyung,Kwon,潘磊磊,时忠杰,杨晓晖,张晓[6]（2019）在《不同竞争强度下的沙地樟子松天然林树木径向生长及其气候响应》一文中研究指出以呼伦贝尔沙地樟子松天然林为研究对象,采用竞争指数与树木年代学等分析方法,研究了竞争对樟子松树木径向生长及其气候响应的影响。结果表明:竞争显着影响了沙地樟子松树木的生长;竞争能力强的树木主要对当年生长季的月均最高温度、降水和相对湿度响应更加敏感,而竞争能力弱的树木则对前一年冬季月均最低温度、前一年生长季的降水和相对湿度的响应更加敏感;低竞争指数和高竞争指数组的树木,特别是竞争力较强的树木对干旱的响应非常敏感,而中等竞争能力的树木干旱响应较不敏感。综合来看,林木之间的竞争关系对沙地樟子松树木生长及其气候响应具有较显着的影响,本研究可为气候变化背景下樟子松天然林的经营与管理提供一定的科学依据。(本文来源于《生态学杂志》期刊2019年07期）
冯伟,李卫,杨文斌,吴丽丽[7]（2019）在《毛乌素沙地樟子松固沙林土壤水分对降雨的动态响应》一文中研究指出为分析半干旱区毛乌素沙地樟子松固沙林土壤水分对降雨的动态响应特征,采用AV-3665R雨量计、ECH_2O-5土壤水分传感器、深层渗漏水量测试仪自动监测樟子松固沙林2013—2014年降雨、0—200 cm土壤含水量、200 cm以下渗漏量。结果表明:樟子松固沙林5—10月累积降雨均显着(p<0.01)影响0—200 cm层土壤水分变化,其中5—6月降雨对150 cm以下土层影响较小、9月后降雨对土壤水分补给作用显着;小于45.2 mm降雨对150 cm以下土层无直接补给作用;大于53.8 mm降雨对200 cm层土壤水分有补给作用,且表层初始含水量较高时,降雨入渗快、历时时间短、补给作用大。降雨量、土壤表层初始含水量对降雨后樟子松固沙林土壤水分入渗过程及特征有显着影响。(本文来源于《水土保持研究》期刊2019年03期）
王东皎[8]（2019）在《如何建设好沙地樟子松苗圃》一文中研究指出本文对沙地樟子松苗圃的设计工作、施工要点进行总结,并分析沙地樟子松苗圃做床需要注意的事项,如做床规格宜小不宜大、做下床需要注意浇水措施和移植密度等,为沙区樟子松苗圃建设实践提供参考。(本文来源于《江西农业》期刊2019年08期）
周晏平,雷泽勇,赵国军,韩艳刚[9]（2019）在《沙地樟子松不同树高–胸径模型比较分析》一文中研究指出【目的】比较不同树高(H)–胸径(D)模型精度,确定适合章古台地区樟子松Pinus sylvestris var. mongolica的H-D模型。【方法】以Sibbesen模型为基础模型,将优势木平均高(HT)、胸高断面积(AB)和平方平均胸径(DQM)3个林分变量以不同组合加入基础模型中,分别建立了H-D的基础模型(1个)和广义模型(3个)及对应的基础混合模型(1个)和广义混合模型(3个)。对固定效应模型平均水平预测(FPA)、混合模型的总体平均响应预测(MPA)和主体响应预测(MPS)的精度进行比较。对混合模型在使用随机抽取样本木和抽取平均木(胸径接近平均值的样本)2种抽样方案计算随机参数时分析MPS精度与样本数量的关系。【结果】表征樟子松H-D关系的4种固定效应模型中,含HT和AB的广义模型拟合精度最高,Akaike信息量准则(AIC)=2 167.7,Bayesian信息量准则(BIC)=2 196.3。相同预测变量的各模型预测精度均表现为:MPS>FPA>MPA,仅含预测变量D的模型的3种预测精度差异最大。广义模型、广义混合模型、基础混合模型预测精度差异不大。使用验证数据检验模型精度时,每块标准地中随机抽取3株样本木计算基础混合模型随机参数时,该模型精度提升最为明显,MAE和RMSE分别降低了57.97%和57.63%;而广义混合模型精度随抽取样本木数量的增多未出现大的变化。【结论】含有林分变量优势木平均高、胸高断面积的广义模型和基础混合模型均能较好地预测沙地樟子松人工林的单木树高。此外,利用混合模型预测树高时,推荐在标准地中随机抽取3株林木测量其树高,并依此来计算随机参数。(本文来源于《华南农业大学学报》期刊2019年03期）
孙桂梅[10]（2019）在《榆林市沙地樟子松育苗技术讨论》一文中研究指出沙地的降雨量较低,能够种植的树木品种有限,而樟子松是能够在沙地生长的主要品种之一。樟子松具有极高的耐寒、旱性,同时樟子松的枝叶繁茂且具有较强的抗风作用,所以,榆林市投入在沙地樟子松的种植技术上的研究力度很大,樟子松的种植有利于榆林市绿化造林速度的加快。本文就是针对榆林市沙地樟子松育苗技术进行的讨论。(本文来源于《农家参谋》期刊2019年07期）
沙地樟子松论文开题报告
（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：
土壤呼吸是森林生态系统碳循环的关键环节,主要由土壤微生物呼吸和根系呼吸组成,二者对于氮添加及林下植被去除的响应可能不同。本研究以科尔沁沙地樟子松(Pinus sylvestris var. mongolica)人工林为对象,探讨了氮添加(N+)和林下植被去除(U-)对一个生长季土壤呼吸及其组分的影响。结果表明:在沙地樟子松人工林中,土壤微生物呼吸是土壤呼吸的主要贡献者,其贡献率达85.53%;根系呼吸的贡献率相对较小,仅有14.47%;生长季内,土壤呼吸速率平均值为1.59(CK)、1.73(N+)、1.66(U-)、1.89(N+U-)μmol C·m-2·s-1,氮添加促进了生长季初期、末期的土壤呼吸,林下植被去除提高了生长季旺盛期土壤呼吸,而氮添加+林下植被去除同时作用下,整个生长季内土壤呼吸速率显着增强,且高于氮添加与林下植被去除的单独作用,说明氮添加+林下植被去除对于促进土壤呼吸存在迭加效应;土壤微生物呼吸速率为1.36(CK)、1.45(N+)、1.44(U-)、1.52(N+U-)μmol C·m-2·s-1,各种处理对土壤微生物呼吸均无显着影响;氮添加与林下植被去除均降低了土壤微生物呼吸的温度敏感性;各处理下根系呼吸R10变化幅度大于微生物呼吸,说明根系呼吸对各处理的响应要比土壤微生物呼吸更加敏感;受土壤含水量的影响,土壤呼吸与土壤温度表现不一样的变化规律,表明土壤含水量为该地区樟子松人工林土壤呼吸的重要调控因素。本研究为理解沙地樟子松人工林碳循环过程及其模型构建提供基础数据和科学依据。
（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。
沙地樟子松论文参考文献
[1].许文艳.塞罕坝沙地樟子松固沙造林技术及应用[J].绿色科技.2019
[2].李炎真,谢尧,张晶玲,赵琼,曾德慧.氮添加及林下植被去除对沙地樟子松人工林土壤呼吸组分的影响[J].生态学杂志.2019
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[7].冯伟,李卫,杨文斌,吴丽丽.毛乌素沙地樟子松固沙林土壤水分对降雨的动态响应[J].水土保持研究.2019
[8].王东皎.如何建设好沙地樟子松苗圃[J].江西农业.2019
[9].周晏平,雷泽勇,赵国军,韩艳刚.沙地樟子松不同树高–胸径模型比较分析[J].华南农业大学学报.2019
[10].孙桂梅.榆林市沙地樟子松育苗技术讨论[J].农家参谋.2019