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题名关于“气候智慧林业”研究的思考
被引量：13
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作者
朱教君
王高峰
张怀清
高添
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机构
中国科学院沈阳应用生态研究所森林生态与保育全国重点实验室(中国科学院)辽宁清原森林生态系统国家野外科学观测研究站
美国克莱姆森大学林业与环境保护系
中国林业科学研究院资源信息研究所
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出处
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期1-7,共7页
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基金
国家自然科学基金重大项目(32192435)
中国科学院网络安全和信息化专项应用示范项目(CAS-WX2022SF-0101)
兴辽英才项目(XLYC2201002,YS2023006)。
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文摘
气候智慧林业于2020年之后兴起,是集智慧林业、气候林业和生态林业于一体的协同发展新组合。气候智慧林业是利用智能化和数字驱动的新一代信息与人工智能(AI)技术,通过改变传统的林业科学科研与管理范式,更好地理解森林生态系统与气候变化相互影响的机制;在此基础上,提出基于自然的气候解决方案,实现森林生态系统功能的高效、稳定、可持续目标,最终达到人与自然和谐发展。与传统林业和生态林业相似,气候智慧林业也需要强大的科学研究基础。气候智慧林业研究需要回答的核心科学问题是森林生态系统与气候变化相互影响的机制,其研究方向包括:1)森林生态系统碳汇的监测、计量与核算,以及碳汇对减缓气候变化的时间效应;2)森林生态系统韧性(抵抗力、恢复力、适应力)的形成及其对气候变化和自然干扰的响应机制;3)森林生态系统碳汇的形成、维持与提升机制,包括管理措施和木材生产利用对碳汇的影响、碳汇与其他功能之间的平衡;4)人工智能和多源遥感驱动的森林智能数据采集系统;5)基于信息化+AI和专家决策的气候智慧林业管理系统。加强上述研究,有利于增强森林生态系统韧性,以更好适应气候变化或减缓气候变化的负面影响,提升森林缓解气候变化的能力,为增强森林的多种生态功能与林产品供给能力提供科技支撑。
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关键词
气候智慧林业
气候变化
碳汇
人工智能
数字孪生
森林经营
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Keywords
climate-smart forestry
climate change
carbon sink
artificial intelligence
digital twin
forest management
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分类号
S718.55
[农业科学—林学]
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题名水杉人工林细根和粗根碳氮磷计量特征对N添加的响应
被引量：4
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作者
问宇翔
冯坤乔
童冉
吴统贵
王高峰
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机构
中国林业科学研究院亚热带林业研究所华东沿海防护林生态系统国家定位观测研究站
江苏省东台市林场
美国克莱姆森大学林业与环境保护系
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出处
《林业科学研究》
CSCD
北大核心
2022年第3期161-168,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(31770756)
中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目(CAFYBB2018GB001)。
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文摘
[目的]研究水杉细根和粗根碳(C)、氮(N)、磷(P)计量特征对N添加的响应,揭示细根和粗根N、P养分分配格局的变化,为科学认识水杉对N沉降的适应策略提供参考。[方法]在江苏省东台市林场水杉人工林进行长期N添加试验,设置对照(CK,0 kg·hm^(−2)·a^(−1))、低N(LN,56 kg·hm^(−2)·a^(−1))、中N(MN,168 kg·hm^(−2)·a^(−1))、高N(HN,280 kg·hm^(−2)·a^(−1))4个N添加处理,测定水杉细根(直径<2 mm)和粗根(2 mm≤直径≤5 mm)C、N、P含量及土壤理化性质指标。[结果](1)N添加对水杉人工林土壤有机碳和水解氮含量存在明显促进作用,且随着N添加量增加,这种促进作用有所减弱。N添加对土壤全磷含量、有效磷含量和pH均无显著影响。(2)随着N添加量的增加,水杉细根和粗根N含量、C:P、N:P显著增加,P含量和C:N显著下降。此外,细根和粗根N含量、C:N和N:P在HN处理下对N添加的响应存在明显差异,表现为细根N含量、C:N和N:P在HN处理下对N添加响应减弱。(3)水杉粗根N含量和C:N可塑性响应在HN处理下显著高于细根,粗根N:P可塑性响应在MN和HN处理下显著高于细根。[结论]水杉细根和粗根C、N、P计量特征对N添加的响应较为一致,分析发现粗根N含量、C:N、N:P的可塑性响应在HN处理下显著高于细根。研究结果为认识N沉降持续增加背景下林木地下部分养分分配策略提供新的思路,也为沿海防护林养分管理措施的制定提供科学依据。
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关键词
水杉
N添加
细根
粗根
C、N、P计量特征
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Keywords
Metasequoia glyptostroboides
nitrogen addition
fine root
coarse root
C,N,P stoichiometry
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分类号
S718.5
[农业科学—林学]
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