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Tree diversity drives understory carbon storage rather than overstory carbon storage across forest types
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作者 Saif Ullah Jianping Wu +6 位作者 Jawad Ali Shah Xuemei Wang Yueming Lyu Zhiwen Guo Kashif Ali Deyun Chen Han Sun 《Journal of Forestry Research》 2025年第1期87-101,共15页
Although numerous studies have proposed explanations for the specific and relative effects of stand structure,plant diversity,and environmental conditions on carbon(C)storage in forest ecosystems,understanding how the... Although numerous studies have proposed explanations for the specific and relative effects of stand structure,plant diversity,and environmental conditions on carbon(C)storage in forest ecosystems,understanding how these factors collectively affect C storage in different community layers(trees,shrubs,and herbs)and forest types(mixed,broad-leaved(E),broad-leaved(M),and coniferous forest)continues to pose challenges.To address this,we used structural equation models to quantify the influence of biotic factors(mean DBH,mean height,maximum height,stem density,and basal area)and abiotic factors(elevation and canopy openness),as well as metrics of species diversity(Shannon–Wiener index,Simpson index,and Pielou’s evenness)in various forest types.Our analysis revealed the critical roles of forest types and elevation in explaining a substantial portion of variability in C storage in the overstory layer,with a moderate influence of stand factors(mean DBH and basal area)and a slightly negative impact of tree species diversity(Shannon–Wiener index).Notably,forest height emerged as the primary predictor of C storage in the herb layer.Regression relationships further highlighted the significant contribution of tree species diversity to mean height,understory C storage,and branch biomass within the forest ecosystem.Our insights into tree species diversity,derived from structural equation modeling of C storage in the overstory,suggest that the effects of tree species diversity may be influenced by stem biomass in statistical reasoning within temperate forests.Further research should also integrate tree species diversity with tree components biomass,forest mean height,understory C,and canopy openness to understand complex relationships and maintain healthy and sustainable ecosystems in the face of global climate challenges. 展开更多
关键词 forest types forest height Stand factors ELEVATION forest strata
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中亚热带单优群落的林层划分--以格氏栲群落为例 被引量:3
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作者 马志波 黄清麟 +3 位作者 庄崇洋 郑群瑞 王宏 陈铮 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期1-7,共7页
【目的】以格氏栲群落为例,研究中亚热带单优群落乔木层的林层划分,为进一步探讨林层特征及林层形成与发展动态提供先决条件。【方法】在福建三明莘口格氏栲自然保护区设置2块50 m×50 m格氏栲标准地,采用最大受光面法、剖面图法和... 【目的】以格氏栲群落为例,研究中亚热带单优群落乔木层的林层划分,为进一步探讨林层特征及林层形成与发展动态提供先决条件。【方法】在福建三明莘口格氏栲自然保护区设置2块50 m×50 m格氏栲标准地,采用最大受光面法、剖面图法和基于有限正态混合模型的聚类法研究格氏栲群落的林层划分。【结果】2块标准地均为郁闭林分,且郁闭度均不低于0.95;1号标准地林分密度为424株·hm^-2、平均胸径为39.2 cm、平均树高为26.69 m、蓄积量为588.04 m^3·hm^-2,2号标准地林分密度为542株·hm^-2、平均胸径为29.1 cm、平均树高为26.69 m、蓄积量为417.19 m^3·hm^-2;3种林层划分方法均可给出林层数和各层临界高度,其中最大受光面法外业工作量少、使用简便,且分层结果具有明确的生物学意义;根据最大受光面法,格氏栲群落乔木层分为受光层和非受光层,2块标准地的临界高度分别为16.00和16.90 m,符合剖面图和基于有限正态混合模型的聚类分析结果;1号标准地受光层与非受光层林木株数比约为6∶4、蓄积量比约为99∶1,2号标准地受光层与非受光层林木株数比约3∶7、蓄积量比约为97∶3;在1号标准地,分布在受光层和非受光层的格氏栲分别占标准地林木总株数的40.6%和3.8%、总蓄积量的76.9%和0.4%,在2号标准地,分布在受光层和非受光层的格氏栲分别占标准地林木总株数的27.0%和5.7%、分别占总蓄积量的84.1%和0.2%。【结论】在3种林层划分方法中,最大受光面法较适合格氏栲单优群落的林层划分。调查的2个格氏栲群落可分为受光层和非受光层,受光层以格氏栲数量和蓄积占绝对优势,非受光层格氏栲不占优势,这种垂直分布格局暗示林下更新与补充不足,不利于格氏栲种群的持续发展。应进一步研究各林层的主要特征、层与层的相互关系和空间结构的形成与演变发展动态,为天然格氏栲群落保护提供科学依据。 展开更多
关键词 单优群落 垂直结构 林层 乔木层成层性 最大受光面法 中亚热带
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利用随机森林算法预测束鹿凹陷束21井区馆陶组储层砂地比 被引量:2
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作者 付君豪 陈再贺 +2 位作者 付宪 李云峰 胡慧婷 《大庆石油地质与开发》 CAS 北大核心 2023年第6期34-41,共8页
砂地比是表征储层侧向输导能力的重要参数,基于线性回归方法结合地震属性预测砂地比易受数据间非线性关系影响,且样本量较少,预测误差较大。以束鹿凹陷束21井区为例,研究了馆陶组砂地比平面分布趋势,通过细分层方法扩充数据样本规模及... 砂地比是表征储层侧向输导能力的重要参数,基于线性回归方法结合地震属性预测砂地比易受数据间非线性关系影响,且样本量较少,预测误差较大。以束鹿凹陷束21井区为例,研究了馆陶组砂地比平面分布趋势,通过细分层方法扩充数据样本规模及平滑因子滤波手段对地震属性进行“毛刺”平滑处理,采用皮尔逊相关性优选地震属性,结合多种地震属性和井点砂地比统计数据,使用随机森林算法预测砂地比。结果表明,随机森林法可以有效处理非线性结构数据,与线性回归、神经网络(MLP)对比,模型误差明显降低,预测精度可达80%。该方法的预测结果已成功应用于实际钻井中,且取得了显著的效果。 展开更多
关键词 砂地比 随机森林算法 储层输导能力 束鹿凹陷
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