您的位置: 专家智库 > >

余鑫

作品数:3 被引量:27H指数:3
供职机构:安徽农业大学林学与园林学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域:农业科学生物学更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 2篇农业科学
  • 1篇生物学

主题

  • 2篇凋落
  • 2篇凋落物
  • 2篇亚热带
  • 1篇凋落物量
  • 1篇亚热带林
  • 1篇养分动态
  • 1篇养分归还
  • 1篇森林生态
  • 1篇森林生态学
  • 1篇杉木
  • 1篇热带林
  • 1篇物量
  • 1篇线性混合模型
  • 1篇线性混合效应...
  • 1篇林分
  • 1篇林分因子
  • 1篇苦槠
  • 1篇阔叶
  • 1篇阔叶林
  • 1篇混合模型

机构

  • 3篇安徽农业大学
  • 1篇北京大学

作者

  • 3篇徐小牛
  • 3篇余鑫
  • 1篇崔珺
  • 1篇黄兴召
  • 1篇徐俊
  • 1篇李茂
  • 1篇田地

传媒

  • 1篇西北农林科技...
  • 1篇中国农学通报
  • 1篇浙江农林大学...

年份

  • 1篇2017
  • 2篇2016
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
北亚热带常绿阔叶林凋落物生产量及其与林分因子的关系被引量:9
2016年
凋落物是森林生产力的重要组成部分.为了探讨凋落物生产特点及其与林分结构的关系,为亚热带常绿阔叶林可持续经营提供依据,在安徽省祁门县查湾自然保护区亚热带常绿阔叶林2种不同林分分别设立3个固定样地,共6个,进行林分结构调查并对凋落物生产量进行为期1a(2014年6月至2015年5月)的监测.结果表明:该地区凋落物生产量为5.95-9.70t·hm^-2·a^-1,除落果外,不同林分质量差异不显著(P〉0.05).林分因子与凋落物量的相关性分析结果显示:凋落物总量、落叶与林分胸高断面积呈显著正相关(P〈0.05).落果量与优势树种的平均胸径及其胸高断面积呈现显著正相关(P〈0.05),与多样性指数、均匀度指数、林分密度呈现极显著负相关(P〈0.01).木质凋落物与林分结构参数均无显著相关性(P〉0.05).节律上,样地P1和样地P2凋落物总量与落叶表现为双峰型;样地P3凋落物总量与落叶表现不规则型;样地P4,样地P5和样地P6凋落物总量与落叶表现单峰型.不同林分落叶养分比较发现:氮、钙差异显著(P〈0.05),磷差异极显著(P〈0.01).养分年归还量分别为碳2.7-4.7t·hm^-2·a^-1,氮75.75-105.58kg·m^-2·a^-1,磷2.07-3.67kg·m^-2·a^-1,钾16.54-41.80kg·hm^-2·a^-1,钙74.61-109.91kg·hm^-2·a^-1,镁17.95-29.48kg·m^-2·a^-1.落叶、落果、碎屑物占各元素归还量的71.17%-95.75%。
余鑫许崇华朱永一徐小牛
关键词:森林生态学常绿阔叶林养分归还林分因子
氮磷添加对苦槠次生林凋落物量及其养分动态的影响被引量:6
2016年
中国是全球高氮沉降区之一,氮沉降对生态系统的结构和功能产生严重影响。为了探讨氮沉降增加对森林生态系统的影响,选择苦槠次生林开展氮磷添加试验,以揭示其凋落物生产及其养分归还对氮磷添加的响应。笔者采用野外模拟试验,设计4种处理,分别为对照(CK)、磷(P)、高氮(HN)和高氮加磷(HN+P),每个处理重复3次。结果表明:通过1年的试验观测,经P、HN、HN+P处理后,年凋落物量分别为8.69、8.11、9.41 t/hm2,明显高于对照林分(7.68 t/hm^2);P、HN、HN+P处理均增加养分归还总量,大小顺序为:HN+P>P>HN>CK,氮磷添加同样增加了N、P、K、Ca、Mg的年归还量,大小顺序为:N>Ca>K>Mg>P。研究表明,氮磷添加均提高林分凋落物量和养分归还量,高氮加磷有助于维持土壤氮磷动态平衡,显著提高凋落物产量。
李茂徐俊田地余鑫徐小牛
关键词:凋落物苦槠亚热带林
基于线性混合效应模型的杉木树高-胸径模型被引量:12
2017年
【目的】利用线性混合效应模型分析杉木树高与胸径的关系,为杉木树高测量提供支持。【方法】收集688组有效杉木研究数据,利用最小二乘法构建树高(H)和胸径(DBH)的线性基础模型,同时考虑林分密度效应和海拔效应,在R 3.2.2软件中拟合混合模型,比较基础模型和2种混合模型的赤池信息规则(AIC)、贝叶斯信息规则(BIC)和-2倍对数似然值(-2log lik),在此基础上,引入误差效应方差协方差矩阵及指数函数、幂函数和恒等式函数,筛选较好的混合模型;基于独立验证数据对模型进行验证,选取R^2、|E|、RMSE3个评价指标对模型精度进行评价。【结果】固定模型的AIC=2 089.731,BIC=2 102.151,-2log lik=2 083.732,均大于混合模型,即混合效应模型拟合效果优于固定模型;考虑模型误差效应方差协方差矩阵,加入恒等式异方差函数能够显著提高模型的精度,且含有不同随机参数的混合模型精度不同,引入海拔随机效应的混合模型拟合精度(R^2=0.804 4,|E|=1.553 9,RMSE=2.143 0)高于含有林分密度效应的混合模型(R^2=0.797 0,|E|=1.576 6,RMSE=2.183 0)。【结论】考虑随机效应的混合模型既能反映杉木树高的总体变化趋势,还能体现不同组分间的差异,在估测精度和通用性上均优于固定模型。
许崇华崔珺黄兴召余鑫徐小牛
关键词:杉木线性混合模型
共1页<1>
聚类工具0