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101.
为从光合生理角度探究高山松是油松及云南松高世代杂交后代的证据,以油松、云南松、油松×云南松杂种子一代为材料,以天然高山松为对照,利用Li-6400光合仪对亲本、杂交后代和对照的光合速率、气孔导度、蒸腾速率等光合性能指标进行测定,并对它们的光饱和点和光补偿点进行估算。结果表明:1)高山松以及油松×云南松杂种对光强的利用范围比油松、云南松更广;2)与亲本的最大净光合速率相比,油松×云南松表现出杂种优势;3)与亲本相比,高山松和油松×云南松的气孔导度均偏低,且下降相对缓慢;4)油松×云南松的蒸腾速率受父本遗传影响明显,且与高山松表现相似。5)油松×云南松不同杂交组合的生长指标有一定幅度变异,但平均生长水平与云南松和高山松接近。 相似文献
102.
《北京林业大学学报》2013,(6):47
郑唐春等:白桦BpMADS3基因的功能分析代剑峰等:油松×云南松人工杂种与亲本种在高山松生境下的苗期指标对比分析陈丽君等:苦楝种源果核及种子性状地理变异的研究郝敬梅等:原始阔叶红松林、次生林土壤矿质氮特征及树种吸收反应郭红艳等:岩溶峡谷区石漠化对土壤碳排放的影响研究张鑫等:鄱阳湖湖滨湿地土壤酶活性及影响因素 相似文献
103.
云南松是我国西南地区荒山造林先锋树种和主要的用材树种,但当前云南松林分的衰退问题已经日益严重,2009年至今在云南地区的连续大旱更是导致了云南松出现成片死亡的现象。基于此,从群落结构及其演替趋势、遗传改良、生长生理响应特征等方面综述了云南松近年来的研究进展,针对云南松面对连年大旱的现实困难,提出了可能的对策与未来的研究展望。建议采用生理生态学方法,重点研究云南松纯林与混交林的碳收支进程对连续干旱逆境气候的响应机制,可以为合理改造云南地区广泛分布的云南松低产林分、提高云南松的林分质量和生态效益提供理论与现实依据。 相似文献
104.
云南松研究进展及展望 总被引:2,自引:0,他引:2
云南松是我国西南地区荒山造林先锋树种和主要的用材树种,但当前云南松林分的衰退问题已经日益严重,2009年至今在云南地区的连续大旱更是导致了云南松出现成片死亡的现象。基于此,从群落结构及其演替趋势、遗传改良、生长生理响应特征等方面综述了云南松近年来的研究进展,针对云南松面对连年大旱的现实困难,提出了可能的对策与未来的研究展望。建议采用生理生态学方法,重点研究云南松纯林与混交林的碳收支进程对连续干旱逆境气候的响应机制,可以为合理改造云南地区广泛分布的云南松低产林分、提高云南松的林分质量和生态效益提供理论与现实依据。 相似文献
105.
106.
107.
滇中富磷区与贫磷区云南松群落差异与土壤磷素研究 总被引:1,自引:1,他引:0
以同在滇中地区磷素差异较大的富磷区与贫磷区的云南松林群落及其土壤为研究对象,采用Sui修正后的Hedley磷素分级,研究了土壤磷素的有效磷特征和土壤其他养分因子,分析了2类云南松群落的结构及其差异。结果表明,富磷区土壤全磷含量显著高于贫磷区,虽然两地活性磷(H2O—Pi、NaHCO3—Pi和NaHCO3—Po)含量都低于10%,但富磷区活性磷含量显著高于贫磷区,贫磷区有机磷含量高于无机磷含量,富磷区却相反;富磷区其他土壤养分如全氮、有机碳含量也显著高于贫磷区。富磷区云南松群落林木密度、Shannon-wiener指数、Simpson指数、Pielou指数均高于贫磷区云南松群落,而平均株高、平均胸径、冠幅低于贫磷区云南松群落。讨论认为,在贫磷区云南松与富磷区云南松群落的生长发育与营养策略有关,在磷素匮乏的地区,植物群落为了维持正常生长而进行紧密磷素循环,植物和微生物主要利用的磷素来自有机磷的矿化与溶解,并最大限度地减少生物地球化学循环的磷损失;但在磷素极其充沛的地区植物和微生物群落更加倾向将磷素从土壤矿石转移到生物地球化学磷循环中,对于当地植物和微生物来说,紧密的磷素回收就显得无关紧要。两地云南松群落结构的显著差异与地表磷素含量关系密切,富磷区因土壤磷含量丰富,并且引起其他营养资源丰富,从而能够维持更多种类的植物,同时相应地降低云南松在群落的生态优势;相应地贫磷区磷素成为限制因素,并且其他营养资源也相对短缺,从而不能支持更高水平的植物多样性,云南松因具有较强竞争力而生态优势更高。 相似文献
108.
109.
根据云南松(Pinus yunnanensis)的耐火性和受火害后遗留下来容易获取的信息建立火烧死亡预测模型,可以为林火熄灭后短时间内进行火灾损失评估、迹地植被恢复方案设计等提供理论依据。在安宁2006年“3·29”森林火灾火烧迹地上对发生过树冠火的云南松死活情况、火烧状况进行了调查,测定了286株云南松的树高、胸径、胸高处树皮平均厚度、树干烧黑高度、树干表面圆周烧黑宽度、树干基部树皮平均炭化深度,记录了受害木的流脂状况。以树高、胸径、胸高处树皮平均厚度、树干纵向最大烧黑率、树干弦向最大烧黑率、树干基部树皮径向平均炭化率和流脂状况7个指标作为预测依据,运用学习向量量化人工神经网络建立滇中云南松火烧死亡预测模型,并用C^++实现了该模型。经检验,该模型的平均准确率达81.12%,对死树的预测正确率达93.72%,对活树的预测正确率达48.10%,可以用于云南松火烧后第一年死亡的判别和预测。 相似文献
110.