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1.
【目的】研究赤松梢斑螟(Dioryctria sylvestrella(Ratzeburg))在藏东南高山松上的生物学特性,为监测和防治该害虫提供理论依据。【方法】在藏东南选择4块有代表性的高山松林进行野外观察,每7 d从观察林地采集5个有虫球果于室内解剖,测量其中的赤松梢斑螟幼虫形态指标;然后将赤松梢斑螟幼虫饲养在室外水培枝高山松球果中,观察其取食、结茧、羽化、交配、产卵、孵化、越冬等生物学特性。【结果】赤松梢斑螟成虫雌雄同型,体长13~17 mm,翅展23~28 mm;老熟幼虫体长约12 mm,头宽约2.5 mm,头部黑褐色、有光泽;初龄幼虫乳白色,后渐变为淡红色,腹足趾钩单序环式,臀足趾钩双序缺环式;卵呈卵圆形,黄白色;蛹体长约13 mm,宽约3.5 mm,尾部有6根臀棘。赤松梢斑螟在藏东南高山松上1年发生1代,以幼虫危害高山松当年生球果并以幼虫越冬,幼虫期约300 d、5龄,蛹期约40 d,成虫期约8 d,卵期约10 d。赤松梢斑螟成虫多数白天上午羽化,次日傍晚交尾,交尾时间长达6~9 h,幼虫一果一虫,无转移危害现象;被害球果畸形,结实不良。【结论】赤松梢斑螟危害高山松球果,成虫和卵阶段在球果外,幼虫和蛹阶段在球果内,有较强隐蔽性。每年6-7月是防治赤松梢斑螟的关键期。  相似文献   
2.
《林业资源管理》2017,(4):75-81
基于Landsat TM和地面实测样地数据,采用传统线性回归和引入哑变量的线性回归两种建模方法构建香格里拉高山松蓄积量反演模型,并对模型进行验证。研究表明,传统一元和多元线性回归模型的相关系数分别为0.280和0.365,引入哑变量的线性回归模型相关系数为0.602;结合实测检验数据,传统一元、多元线性模型和引入哑变量的模型预测精度分别为61.1%,74.9%和80.3%,引入哑变量的高山松森林蓄积量模型反演精度明显提高,研究结果可为今后基于哑变量的遥感森林蓄积量反演提供一定的依据和参考。  相似文献   
3.
对西藏色季拉山高山松林冠截留、树干茎流与大气降雨量之间的关系进行了研究。结果表明:观测期间总降水量达337.90 mm,其中林冠截留量为82.17 mm、截留率为24.32%、变化幅度为13.19%68.72%,穿透雨量为215.76 mm、穿透率63.85%、变化幅度为1.67%68.72%,穿透雨量为215.76 mm、穿透率63.85%、变化幅度为1.67%13.57%,树干茎流量39.97 mm、茎流率11.83%、变化幅度为29.70%13.57%,树干茎流量39.97 mm、茎流率11.83%、变化幅度为29.70%73.26%。林冠截留量、穿透降雨量和树干茎流量与林外降雨量之间的关系分别为幂函数、直线性和二次函数关系。降雨的发生与林冠截留的产生是同步的,但是穿透产生和茎流产生与降雨发生并不同步。穿透雨和树干茎流是降雨量达到一定程度才开始出现的,而且刚开始很小,随后逐渐增大。  相似文献   
4.
<正>1概述松树主要有赤松、红松、油松、黑松、马尾松、高山松、云南松、华山松、黄松和樟子松等,特别是马尾松在我国分布较广,资源极为丰富。松针粉是将从松树上修剪下来的幼嫩枝条和针叶收集起来,经过干燥、粉碎而成的。松针粉色绿、幽香,是良好的家兔饲料添加剂。在家兔日粮中添加松针粉可明显促进家兔生长,提高产毛量,增加母兔产仔数和提高仔兔成活率,提高幼兔生长速度,可使兔毛皮普遍光泽度好。同时,松针粉或鲜针叶还含有植物杀菌素,具有防病抗病之功效。  相似文献   
5.
凡比较老、奇、怪、矮,形状各异的高山松树都生长在海拔1500m以上原始森林、悬崖峭壁的风口上,作为特殊环境下生长的老态高山松,下山后在平原种活不是易事。经过本人10多年来摸索,现将摸索出的一些经验与读者朋友交流,供爱好高山松盆景的同好参考。  相似文献   
6.
不同基质处理、不同肥料配方的高山松育苗试验   总被引:1,自引:0,他引:1  
于2000年在迪庆州小中甸国有林场中心苗圃进行了不同基质和不同肥料配方对高山松苗木高生长影响的育苗试验,结果为:该地区高山松年生长过程可划分为出苗期、幼苗期、速生期和苗木硬化期;基质处理方式和肥料配方对出苗期并无太大影响,温度是决定出苗期长短的主要因素;基质的营养成分和物理结构对苗木根系生长的影响是决定速生期苗高生长的关键因素;就当地泥炭而言,保持其原始结构对苗木前期生长更为有利;T肥和T K肥配方是最适合高山松生长发育的肥料配方;脱盐处理与否对苗木生长的影响不显著.  相似文献   
7.
西藏林芝县高山松林下可燃物资源调查与分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过样地调查和取样分析,分析了林芝县高山松林下各类可燃物的含水率及其资源量。认为林芝县高山松林下可燃物中,死地被物层含水量最低,资源量最大,是高山松林下可燃物的主要组成部分,加之高山松本身含脂量又高,所以高山松林内火险等级高,火灾隐患大。据此,提出了防火建议。  相似文献   
8.
利用香格里拉市1997-2017年每5 a的Landsat遥感影像、2018年外业调查数据、森林资源二类调查数据和DEM数据为数据源,以高山松为对象,综合运用混合像元分解技术、决策树分类和GIS技术对其空间分布变化进行分析。结果表明,1)分类中,高山松归一化多分量指数阈值为0.333,云南松归一化多分量指数阈值为0.208;云冷杉归一化多分量指数阈值为0.362。2)各年分类结果总体精度分别为69.42%、76.73%、81.07%、78.90%和76.53%。3)香格里拉市高山松覆盖面积2002年比1997年减少了13.40%,2007年比2002年减少了2.47%,2012年比2007增加了8.96%,2017年比2012年增加了4.06%,呈现出先减少后增加的趋势。4)研究区内高山松主要分布在海拔高度2 800~3 800 m,1 800~2 800 m高山松面积总体呈现为轻微下降趋势;2 800~3 300 m海拔区间1997-2007年呈现下降趋势,2007-2017年呈现上升趋势,3 300~3 800 m区间内1997-2002年高山松面积呈现下降趋势,2002-2017年高山松面积逐年上升,3 800~4 800 m区间内1997-2017年高山松面积逐年下降。利用混合像元分解构建归一化多分量指数结合决策树分类对树种分类具有一定的参考价值,高山松时空变化结果对森林资源管理和后续研究可提供科学数据支撑。  相似文献   
9.
以香格里拉县高山松为研究对象,利用2006年香格里拉县TM遥感影像、2006年森林资源二类调查小班数据、2009年精度为30 m 的DEM数据以及2013年香格里拉县高山松实测样地数据,提取研究区内高山松林影像分布图及筛选出17个因子(13个遥感因子、3个地形因子、1个地面调查因子)作为备选自变量,在MAT-LAB下利用LIBSVM模块建立研究区高山松林蓄积量单位面积(30 m ×30 m)估测模型。结果表明,选用RBF核函数在参数范围内寻找出SVM模型的最佳参数C=3.5809, g=0.1、 p=0.01,利用最佳寻优参数建立SVM非参数模型,对SVM模型进行测试得到,均方根误差MSE=0.0087,复相关系数R=0.51,相对误差RE=23.4%,估测精度为76.6%。以像元为单位,分块提取高山松林对应的各像元自变量因子,利用估测模型预测得到香格里拉县高山松林总蓄积量为13318476.5 m3。  相似文献   
10.
分别抽取庆元县高山松花菜及相应的灌溉用水、土壤样品,检测分析了高山松花菜品质营养指标、有害重金属、农药残留及相应灌溉用水、土壤中的重金属含量,并结合农产品安全质量无公害蔬菜产地环境要求、绿色食品产地环境技术条件标准,采用单因子污染指数、综合污染指数法进行污染评价。结果表明:该地区的灌溉用水、土壤、高山松花菜产品均未受到有害重金属污染;如参照绿色食品甘蓝类蔬菜标准,7号样品农药多菌灵残留量超标,单因子污染指数为0.96,综合污染指数为1.1267,表明7号样品受到轻度的农药残留污染。  相似文献   
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