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东北中南部人工林樟子松水分利用效率的变化规律: 本研究基于树木年代学、年轮气候学和稳定碳同位素的研究理论和方法,以东北中南部地区(吉林省、辽宁省)为研究区,以人工林樟子松为研究对象,选取研究区内20个采样点,建立人工林樟子松年轮宽度年表,测定部分人工林樟子松样本的年轮...; 朱光明月; 关键词：人工林樟子松径向生长水分利用效率; 文献传递

寒温带森林白桦径向生长的海拔差异及其气候响应——以奥克里堆山为例被引量：7: 2020年; 气候变化深刻影响森林生态系统的结构和功能。在全球升温背景下,不同环境中不同树种的生长模式及其气候响应决定着生态系统的发展和稳定。本研究基于大兴安岭地区奥克里堆山的白桦年轮宽度数据,采用树木年代学方法,分析(兴安)落叶松森林中先锋树种白桦的生长-气候响应与升温和海拔变化的关联。结果表明:气候变暖使具有明显海拔环境差异的白桦产生生长分异。较低海拔(1050 m)区域的白桦生长显著增加,而在相对偏高海拔(1250 m)区域的生长变化不大;在具有明显快速升温变化(1980年)之前,各海拔区域白桦生长的冬季(上年10月至当年2月)低温胁迫均达到显著水平;在快速升温阶段(1981—2010年),白桦生长的冬季低温胁迫降低,生长季(5—7月)温度成为偏高海拔处白桦生长的主要限定性因子;在水热条件较为调和的低海拔区域,白桦生长加快。研究区内白桦的分布总体上随着气候的持续变暖逐渐向高海拔区域扩散。; 吕朝阳贠瑞鑫吴涛马艳军陈振举靳雨婷李俊霞; 关键词：海拔白桦径向生长

基于树木年轮径切特征的卷积神经网络树种识别被引量：2: 2023年; 卷积神经网络可以通过树木年轮样本构造特征图像实现物种识别的自动化。本研究通过建立树木年轮样本构造特征图像集,选用LeNet、AlexNet、GoogLeNet和VGGNet 4个卷积神经网络模型,实现基于树木年轮横切面的计算机自动化树种精准识别,进而确定各模型的树种识别准确率,明晰不同树种在自动识别中的混淆情况,探测不同模型识别结果的差异。结果表明:本研究训练的用于树种识别的卷积神经网络模型具有较好的可信度;4个模型中GoogLeNet模型树种识别准确率最高,为96.7%,LeNet模型识别准确率最低(66.4%);不同模型对于所选树种的识别结果具有一致性,表现为对蒙古栎识别准确率最高(AlexNet模型识别率达到100%),对臭冷杉的识别准确率最低。本研究中也存在类似结构树种的识别混淆情况。模型在科和属水平的识别准确率高于种水平;阔叶树种因其显著的结构差异容易区分,阔叶树树种的识别准确率高于针叶树。总体上,通过卷积神经网络,探测了树木年轮特征的深层信息,达到树种的精准识别,提供了一种快速便捷的自动树种初筛鉴定方法。; 高欣杨立新陈振举; 关键词：卷积神经网络

暖干化加剧东北半干旱地区油松人工林径向生长的水分限制被引量：8: 2021年; 相较天然林,人工林生态系统对全球性气候变化更敏感。本文利用树木年代学方法,以东北半干旱地区油松人工林为对象建立油松年轮宽度年表,研究油松生长的动态变化及其径向生长与气象因子的相关关系,探讨升温对油松生长及分布的影响。结果表明:研究区油松年轮宽度主要与生长季5—7月的平均温度呈显著负相关,与生长季早期4月和生长季5—7月的平均降水量和PDSI呈显著正相关,水分可利用性是限制研究区油松径向生长的主要因子。自西南向东北随着年降水量增加,各样点油松径向生长对年均温的敏感性增强,与年降水量的相关关系由显著正相关转变为负相关,说明偏干旱的西南部地区油松生长受水分限制更严重。气候变暖导致的干旱胁迫使得研究区西南部的部分人工林油松生长呈衰退状态。随着暖干化的持续,研究区油松分布边界将发生局地收缩,适宜生长的边界将向北移动。; 赵莹蔡立新靳雨婷李俊霞崔迪陈振举; 关键词：油松径向生长半干旱地区

水热耦合对沈阳地区油松木质部生长的影响被引量：1: 2021年; 利用微树芯技术可以从细胞尺度研究树木形成层物候和径向生长的过程,揭示树木生长与气候的关系。油松是我国北方森林的建群树种之一,也是沈阳地区的优势树种。研究2020年整个生长季(4—11月)油松周尺度的形成层及木质部细胞变化,分析油松在沈阳地区的生长规律。结果表明:油松形成层分裂活动开始于4月初,结束于9月末。木质部从扩大细胞出现(4月中旬)开始生长,到木质化细胞消失(10月下旬)结束,其生长符合"S"型曲线。2020年生长53个/列木质部细胞,最大生长速率(0.55个/列/d)出现在5月末,早晚材细胞于7月末发生转变。在沈阳地区最低温达到0℃以上时树木形成层开始活动,影响木质部生长开始和结束的最低临界温度为2~3℃。降水在油松整个生长过程中起到促进作用。沈阳地区7月末的高温和水分供给不足是木质部细胞分化形成早晚材的主要因子。; 刘伟韬李俊霞赵莹赵莹侯森张敬远李丰陈振举; 关键词：油松木质部水热因子

沈阳清墓木质葬具的树种鉴定及生态环境的指示潜力被引量：2: 2021年; 古墓葬器所用木材是我们了解当时植被、气候以及社会状况的重要材料。本文利用木材解剖学和树木年代学方法,对沈阳浑南水家村墓葬群出土的木质葬具进行树种识别与树木年轮定年研究。结果表明:16个木质葬具样本中有7个为松科松属油松木材,有8个为松科落叶松属木材,很可能为长白落叶松,有1个为槭树科槭树属木材。这些树种至今在辽宁地区仍广泛分布,说明该地区森林结构(树种组成)相对稳定,在一定程度上反映了当时气候与现在相似。也表明清代盛京(今沈阳)地区平民墓葬木质葬具所用木材存在区域性的植物地理特征,并反映出当时的生产力发展水平,即均是低成本、易获得的乡土树种,且这些木材以针叶树为主,也有少量阔叶树。这些木材很可能来源于沈阳当地或辽东山区森林,浑河水道是木材运至沈阳的重要途径。部分油松和落叶松葬具木材可以较好地交叉定年,确定树木生长年代在1680s—1770s(清朝早期至中期)。这些样本的年轮宽度变化具有较好的一致性和较高的气候敏感度,反映出区域气候环境的一致性。这些木质葬具对清朝早期至中期的气候条件具有一定的指示潜力。; 李俊霞马鑫博付永平付永平靳雨婷陈振举; 关键词：木材识别

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