长白落叶松林冠空隙度与林木因子关系研究

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"长白落叶松林冠空隙度随林木因子的变化1) (2010年)" 本文是自然科学领域的论文,主要研究了长白落叶松林冠空隙度(crown shyness)与林木因子之间的关系。研究者在人工长白落叶松林中对多个林分因子进行了调查,包括郁闭度、冠幅、冠长、树高、胸径、形数、相对密度和疏密度等,以此来深入理解林冠的结构和动态。 冠空隙度是指林木之间冠层的相互交错程度,反映了树木之间竞争和生长的空间分布。研究发现,此地区的落叶松林冠空隙结构表现出高形状复杂性,意味着树木间的竞争较为激烈。这可能是由于树木为获取更多的光能和生存空间,避免过于紧密的接触,形成了复杂多变的冠层结构。 林分郁闭度是衡量林冠覆盖地面的程度,其变化趋势与林分高度和相对密度呈反比。随着林分高度的增加,郁闭度下降,这是因为树木高度增加,冠层覆盖面积扩大,但单株树木间的距离可能保持相对稳定,使得整体郁闭度降低。反之,当相对密度增大时,即单位面积内树木数量增多,郁闭度会相应增加。 树高达到15米后,冠幅和冠长趋于稳定状态。这意味着在生长初期,树木倾向于快速扩展冠层以获取光照,但当树高达到一定水平后,冠层扩展速度放缓,可能是因为树冠顶部的光照条件已经得到改善,进一步扩大冠幅和冠长的收益减少。 冠幅和冠长与林分高度及立地指数(反映土壤养分、水分等环境条件的指标)成正比,说明更好的生境条件有利于树木冠层的发展。然而,冠幅与相对密度和干形(树干的直度和形状)有关,当相对密度增大或干形较差时,冠幅会减小,这可能是因为在密度大或树干弯曲的情况下,树木的生长空间受到限制。同时,冠长会随着形数(树冠的分支数量)的增加而减小,这可能是因为分支过多导致了树冠内部的光照竞争加剧,从而限制了冠长的进一步增长。 关键词中的“林冠空隙度”、“郁闭度”、“冠幅”、“冠长”和“树高”是本研究的重点,它们共同揭示了长白落叶松林的生态动态和群落结构。通过分析这些因子,可以为人工林的管理提供理论依据,优化林分结构,促进林木健康和生产力的提升。分类号"S757.2"表明该研究属于林业科学的范畴,特别是针叶林培育和保护的研究。

优化这段代码df_in_grown_ebv = pd.read_table(open(r"C:\Users\荆晓燕\Desktop\20230515分品种计算育种值\生长性能育种值N72分组 (7).txt"), delim_whitespace=True, encoding="gb18030", header=None) df_in_breed_ebv = pd.read_table(open(r"C:\Users\荆晓燕\Desktop\20230515分品种计算育种值\繁殖性能育种值N72分组 (7).txt"), delim_whitespace=True, encoding="gb18030", header=None) # df_in_grown_Phenotype.columns = ['个体号', '活仔EBV', '21d窝重EBV', '断配EBV'] # df_in_breed_Phenotype.columns = ['个体号', '115EBV', '饲料转化率EBV', '瘦肉率EBV', '眼肌EBV', '背膘EBV'] df_in_breed_ebv.columns = ['个体号', '活仔EBV', '21d窝重EBV', '断配EBV'] df_in_grown_ebv.columns = ['个体号', '115daysEBV', '饲料转化率EBV', '瘦肉率EBV', '眼肌EBV', '背膘EBV'] NBA_mean = np.mean(df_in_breed_ebv['活仔EBV']) NBA_std = np.std(df_in_breed_ebv['活仔EBV']) days_mean = np.mean(df_in_grown_ebv['115daysEBV']) days_std = np.std(df_in_grown_ebv['115daysEBV']) fcr_mean = np.mean(df_in_grown_ebv['饲料转化率EBV']) fcr_std = np.std(df_in_grown_ebv['饲料转化率EBV']) output = pd.merge(df_in_grown_ebv, df_in_breed_ebv, how='inner', left_on='个体号', right_on='个体号') # output['计算长白母系指数'] = 0.3 * (NBA - NBA_mean)/NBA_std - 0.3 * (days - days_mean)/days_std - 0.3 * (fcr-fcr_mean)/fcr_std + 0.1 * (pcl-pcl_mean)/pcl_std output['计算长白母系指数'] = 0.29 * (df_in_breed_ebv['活仔EBV'] - NBA_mean)/NBA_std - 0.58 * (df_in_grown_ebv['115daysEBV']- days_mean)/days_std - 0.13 * (df_in_grown_ebv['饲料转化率EBV']-fcr_mean)/fcr_std MLI_mean = np.mean(output['计算长白母系指数']) MLI_std = np.std(output['计算长白母系指数']) output['校正长白母系指数'] = 25 * ((output['计算长白母系指数'] - MLI_mean)/MLI_std) + 100

2023-06-03 上传