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11.
麦吊云杉(Picea brachytyla)是我国特有种,为Ⅲ级保护植物,综合利用价值较高。采用样线法和样方法对九寨沟地区麦吊云杉种质资源开展全面调查,并分析其生境状况、植被生长现状。结果显示,麦吊云杉在该地区均有分布,海拔2 200~2 600 m范围内分布最多。其天然林分以成熟林为主,占调查总量的64.04%,很少发现天然更新的幼苗,表明麦吊云杉群落处于衰退期,且缺乏天然更新能力。生境土壤以酸性土壤为主,N、P、速效P和速效K含量分别在1.78~4.45 g·kg-1、0.46~1.16 g·kg-1、4.56~12.35 mg·kg-1和84.40~105.60 mg·kg-1之间。麦吊云杉多生于阴坡面,调查共发现林下植物17种,分属10科13属,其中蹄盖蕨等构成了草本植物本底,荚蒾类、冷箭竹等耐阴性很强的矮小灌木为灌木群代表种,高山杜鹃等较高的灌木也是林下常见的灌木种。混交乔木层较为复杂,主要有冷杉、云杉、桦木、槭树和其他阔叶树等5大类,且麦吊云杉的组成均在70%以上,蓄积在90%以上。综合分析,应对九寨沟地区的麦吊云杉进行人为的遗传保育和人工促进更新,以实现麦吊云杉种质资源的可持续开发和利用。 相似文献
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随着社会的不断发展,人们也越来越重视森林等自然林业资源的保护工作,但是,在当前林业资源管理中,却还存在着一些管理不完善的地方,致使森林资源保护中经常会出现一些违法砍伐或突发火灾的问题。因此,相关林业部门要加强对林业资源的保护,并做好森林防火的相关工作,以减少我国林业资源的损失。本文主要就大明山林业资源保护和森林防火的管理对策进行详细的研究探讨。 相似文献
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据统计,2019年,全国共发生森林火灾2345起,受害森林面积约13505公顷,与2018年比,分别下降5.4%和17.2%;目前来看,森林火灾发生率有所下降。但是,部分地区极度干旱,岁末年初,寒风酷暑时节,极端天气明显增多,森林防火形势还是非常严峻。有些地方对森林防火工作存在麻痹思想,认识不足,重视度不高,没有把森林防火工作摆上重要议事日程,尤其是森林火灾发生后,由于经验不足,组织扑救不力,最终造成不可挽回的损失。本文主要分析了莲花山保护区森林防火工作的现状,并简单提出了一些有效对策。 相似文献
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森林乡镇和森林村庄的建设是顺应“乡村振兴战略”的需要,是继续开展“美丽乡村”建设是巩固提升国家森林城市建设成果的需要,本文通过分析西宁市所辖县域内森林城镇和森林乡村创建指标体系现状,找出问题,并提出解决的对策,为建设森林城镇和绿色示范乡村提供参考。 相似文献
16.
为了推动我国经济的可持续发展,国家越来越注重生态文明建设,其中森林作为生态环境的重要组成部分,加强森林抚育工作就成为了重中之重,针对森林进行抚育经营不仅可以保护整体生态环境,促进可持续事业的发展,还可以提高林业经济整体水平。目前,我国森林资源有限,森林抚育经营技术也存在较多问题,如在管理体系、森林抚育经营技术、环保意识以及物种多样性上都存在不足。为了提高我国森林抚育经营水平,本文就森林抚育存在的问题,森林抚育技术的原则、发展方向以及完善措施进行进深度思考。 相似文献
17.
本文研究目的是通过森林培育来促进生态文明建设的发展,经济的快速发展,人民生活水平的不断提高。采取对澜沧县森林培育的现状和澜沧县森林培育的相关数据进行分析,并开展实地调查的措施。结果表明在促进生态文明建设中,森林培育是不可或缺的一环,是满足人们对美好生活的向往的重要标准之一,突出了森林培育在生态文明建设中的重要性,为促进生态文明建设提供一个具体的施行方法。 相似文献
18.
本文主要研究低产低效林的相关内容,从其改造的必要性、改造措施以及经营方式三个方面展开讨论,其中改造措施中涉及封山育林、地块改造、技术改造以及产业结构等方面。以供相关人士参考。 相似文献
19.
本文将红外相机监测的古井园保护区内安徽麝影像数据进行统计分析,阐述其资源现状、分布特征、种群延续、保护成效,建立信息数据库,探究濒危原因,并提出拯救与保护对策. 相似文献
20.
【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。 相似文献