- 天然林保护工程区近20年森林植被碳储量动态及碳汇(源)特征被引量:42收藏
- 作者:张逸如[1,2] 刘晓彤[1,2] 高文强[1,2] 李海奎[1,2]
- 机构:中国林业科学研究院资源信息研究所;国家林业和草原局森林经营与生长模拟重点实验室
- 来源:《生态学报》 2021
- 关键词:天然林资源保护工程 乔木林 碳储量 碳汇 碳源
- 摘要:分析近20年来天保工程区森林植被碳储量的动态变化及碳汇(源)特征,以期为我国天然林保护的政策制订和措施实施提供数据支撑。利用天然林资源保护工程区6—9次森林资源连续清查数据,把森林植被划分乔木林、灌木林、竹林、疏林地、散...
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- 吉林省天然阔叶混交林生态系统多功能性及驱动因素被引量:10收藏
- 作者:兰洁[1] 雷相东[2] 何潇[2] 高文强[2] 李玉堂[3]
- 机构:北京林业大学林学院;国家林草局森林经营与生长模拟重点实验室;吉林省林业调查规划院
- 来源:《生态学报》 2021
- 关键词:多功能性 结构方程模型 天然阔叶混交林 权衡 协同 驱动因子
- 摘要:量化天然林生态系统的多功能性,分析不同功能间的权衡-协同关系及驱动因子,对于天然林保护及修复具有重要的意义。基于吉林省第8次森林资源清查天然阔叶混交林固定样地调查数据、土壤及气候数据,选取土壤保持、涵养水源、碳储量、气候...
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- 不同环境类型对华北落叶松分布的潜在影响被引量:6收藏
- 作者:刘宪钊[1,2] 韩文斌[3] 高瑞东[3] 贾俊峰[3] 白晋华[4]
- 机构:中国林业科学研究院资源信息研究所;森林经营与生长模拟国家林业局重点实验室;山西省管涔山国有林管理局;山西农业大学
- 来源:《生态学报》 2021
- 关键词:华北落叶松 物种分布模型 环境类型组合 分布适宜性制图
- 摘要:植物分布-环境因子之间的关系是生态学、生物地理学研究中一个核心问题。采用最大熵物种分布模型,选取气候、土壤和地形3类环境类型中33个因子,对气候、气候-土壤、气候-地形、气候-土壤-地形4种环境组合对华北落叶松在河北省、...
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- 森林作业法的历史发展与面向我国森林经营规划的三级作业法体系被引量:4收藏
- 作者:陆元昌[1,2] 雷相东[1,2] 王宏[1,2] 刘宪钊[1,2] 孟京辉[2,3]
- 机构:中国林业科学研究院资源信息研究所;国家林业和草原局森林经营工程技术研究中心;北京林业大学林学院
- 来源:《南京林业大学学报:自然科学版》 2021
- 关键词:森林作业法 多功能森林经营 协力经营 三级作业法 人工林
- 摘要:从森林作业法的发展历史和概念定义开始,19世纪初期在德国执行的作业法技术体系中,第1级产品目标分为两个大类,第2级按森林形态分为5个小类,第3级按作业方式划分出14个具体的作业法。简要说明了森林作业法技术体系在全球不同区...
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- 基于标准枯死率的蒙古栎天然林健康分析被引量:2收藏
- 作者:王卓晖[1] 张文涛[1] 谢遵俊[1] 徐浩然[1] 刘英龙[1]
- 机构:长白山森工集团有限公司汪清林业分公司;中国林业科学研究院资源信息研究所
- 来源:《北华大学学报:自然科学版》 2021
- 关键词:森林健康 标准枯死率 负指数分布 蒙古栎
- 摘要:森林健康是可持续森林经营的一个重要指标.引入标准枯死率概念,以长白山森工集团有限公司汪清林业分公司为例,基于202块固定样地数据分析景观尺度蒙古栎林健康状况.结果表明:研究地实际枯死率显著低于标准枯死率,说明目前研究地的...
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- 栓皮栎软木主要化学成分含量的地理差异被引量:0收藏
- 作者:王奇[1] 孙婧依[1] 刘建锋[1] 常二梅[1] 贾子瑞[1]
- 机构:中国林业科学研究院林业研究所;中国林业科学研究院资源信息研究所
- 来源:《北京林业大学学报》 2023
- 关键词:栓皮栎 软木化学成分 聚类分析 环境因子 相关性
- 摘要:【目的】通过大范围采样分析栓皮栎软木主要化学成分及其环境影响因素,以期为我国软木资源的定向选育与科学利用提供科学参考。【方法】采集了全国12个地区栓皮栎软木进行软木脂、木质素等主要化学成分测定分析,通过LSD多重比较、主...
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- 一种稳健的模型变量筛选方法被引量:0收藏
- 作者:何潇[1] 雷相东[1] 谢阳生[1] 刘宪钊[1] 国红[1]
- 机构:中国林业科学研究院资源信息研究所
- 来源:《CN117520843A》 2024
- 关键词:因变量 自变量 变量筛选 筛选 非线性作用 不确定性 高维空间 机器学习 模型变量 模型特征 模型预测 生物数学 输入变量 数据集中 特征变量 影响因子 准确度 统计学 投票法 冗余 可用 过滤 分析 通用
- 摘要:本发明公开了一种稳健的模型变量筛选方法,变量筛选可用于从给定的多输入变量数据集中过滤掉与因变量冗余或不相关的自变量,从而产生更具代表性的变量组合,并获得更好的模型预测性能,以“投票法”为原则,采用多种统计学和机器学习方法...