• 《中国科学引文数据库(CSCD)》来源期刊
  • 中国科技期刊引证报告(核心版)期刊
  • 《中文核心期刊要目总览》核心期刊
  • RCCSE中国核心学术期刊

池杉林网凋落物特征的研究

周毅,甘先华,黎元伟

周毅,甘先华,黎元伟. 池杉林网凋落物特征的研究[J]. 华南农业大学学报, 2003, 24(2): 19-21. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.2003.02.006
引用本文: 周毅,甘先华,黎元伟. 池杉林网凋落物特征的研究[J]. 华南农业大学学报, 2003, 24(2): 19-21. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.2003.02.006
Study on Litterfall in Forest Network of Taxodium ascendens in Pearl River Delta[J]. Journal of South China Agricultural University, 2003, 24(2): 19-21. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.2003.02.006
Citation: Study on Litterfall in Forest Network of Taxodium ascendens in Pearl River Delta[J]. Journal of South China Agricultural University, 2003, 24(2): 19-21. DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.2003.02.006

池杉林网凋落物特征的研究

基金项目: 广东省科技攻关项目(2002C20703),广东省林业局项目"生态林效益检测及信息系统建设"的部分内容

Study on Litterfall in Forest Network of Taxodium ascendens in Pearl River Delta

  • 摘要: 通过对池杉(Taxodium ascendens)林网凋落量及凋落物干质量损失率的测定,对池杉林网凋落物特征进行了研究.结果表明:(1)池杉林网年凋落量5年生比4年生时,有比较明显的增大;10年生时,凋落量达4708.5kg/hm^2.(2)池杉林网月凋落量具有明显的季节变化规律,凋落过程呈现出双峰的W型变化,一年中出现2个高峰,第1个高峰期出现于冬季的12月和次年1月,其凋落量占年凋落总量的43.9%-45.8%;另一个高峰期出现在夏季的6-9月,其凋落量占年凋落总量的32.0%-45.8%.(3)池杉林网凋落物年干质量损失率为57.48%,年分解速率为1.0706,理论分解期(残留1%)为4.477年,10年生池杉林网凋落物现存量为7049.1kg/hm^2.
  • 期刊类型引用(23)

    1. 池美香,陈韶萍,黄婷,陈世雄,梁勇,邱荣洲. 柑橘黄龙病田间症状识别图像数据集. 中国科学数据(中英文网络版). 2025(01): 52-61 . 百度学术
    2. 骆润玫,殷惠莉,刘伟康,胡凯,廖飞,刘泽乾,曹亚芃,李强,王卫星. 基于YOLOv5-C的广佛手病虫害识别. 华南农业大学学报. 2023(01): 151-160 . 本站查看
    3. 殷献博,邓小玲,兰玉彬,陈欣. 基于改进YOLOX-Nano算法的柑橘梢期长势智能识别. 华南农业大学学报. 2023(01): 142-150 . 本站查看
    4. 梁生珺,于明鑫. 应用于无人机平台的轻量Transformer排水口检测框架. 电子技术与软件工程. 2023(01): 165-168 . 百度学术
    5. 汪莹,刘静远,吕文刚,龙海,刘宵宵,余道坚,方毅,郑铭森,张浩,陈冬美,高瑞芳. 基于卷积神经网络的昆虫和杂草标本智能全维识别方法初探. 植物检疫. 2023(02): 40-45 . 百度学术
    6. 王慧,李康顺,蔡铁,王文祥,董纯铿. 基于约束性多目标优化算法的柑橘黄龙病识别算法. 江苏农业科学. 2023(06): 159-167 . 百度学术
    7. 马军磊,栗伟周,张赞. 基于PP-YOLO的电子焊接实训装置安全报警系统. 许昌学院学报. 2023(02): 116-121 . 百度学术
    8. 李志臣,凌秀军,李鸿秋,李志军. 基于改进ShuffleNet的板栗分级方法. 山东农业大学学报(自然科学版). 2023(02): 299-307 . 百度学术
    9. 杨雪. 基于DCGAN的数据增强方法. 江苏通信. 2023(02): 97-100+107 . 百度学术
    10. 边坤,梁慧. 基于机器学习的图案分类研究进展. 图学学报. 2023(03): 415-426 . 百度学术
    11. 胡凯,骆润玫,刘泽乾,曹亚芃,廖飞,王卫星,李强,孙道宗. 基于改进SSD的广佛手病虫害检测方法. 南京农业大学学报. 2023(04): 813-821 . 百度学术
    12. 王治兵,吴丽丽. 基于改进的MobilenetV3苹果叶片病害图像识别技术. 软件工程. 2023(08): 20-25 . 百度学术
    13. 刘拥民,胡魁,聂佳伟,谢铁强. 基于MSDB-ResNet的水稻病虫害识别. 华南农业大学学报. 2023(06): 978-985 . 本站查看
    14. 赵法川,徐晓辉,宋涛,郝淼淼,汪曙,朱伟龙. 融合多头注意力的轻量级作物病虫害识别. 华南农业大学学报. 2023(06): 986-994 . 本站查看
    15. 李志臣,凌秀军,李鸿秋,李志军. 基于改进EfficientNet的板栗分级方法. 中国农机化学报. 2023(12): 180-185 . 百度学术
    16. 徐兢成,王丽华. 基于AlexNet网络的交通标志识别方法. 无线电工程. 2022(03): 470-475 . 百度学术
    17. 周巧黎,马丽,曹丽英,于合龙. 基于改进轻量级卷积神经网络MobileNetV3的番茄叶片病害识别. 智慧农业(中英文). 2022(01): 47-56 . 百度学术
    18. 胡哲,徐承志,雷光波,徐丽. 基于改进YOLOv5的X射线图像铸件缺陷实时检测. 激光杂志. 2022(05): 54-59 . 百度学术
    19. 叶名炀,张杰强. 基于轻量化网络MobileNetV2的玉米病害识别研究. 现代计算机. 2022(11): 46-50 . 百度学术
    20. 钟友闻,车文刚,高盛祥. 轻型多尺度黑色素瘤目标检测网络模型的建立:基于注意力机制调控. 南方医科大学学报. 2022(11): 1662-1671 . 百度学术
    21. 滕明洪,谭立新. 基于EfficientNetV2和迁移学习的葡萄病害识别研究. 软件. 2022(11): 43-49 . 百度学术
    22. 陆健强,梁效,余超然,兰玉彬,邱洪斌,黄捷伟,尹梓濠,陈慧洁,郑胜杰. 基于坐标注意力机制与高效边界框回归损失的线虫快速识别. 农业工程学报. 2022(22): 123-132 . 百度学术
    23. 卢慧林,陈大嵩,陈逢浩,叶静文,欧阳革成. 基于纳米孔测序技术的柑橘黄龙病检测方法建立. 环境昆虫学报. 2021(06): 1596-1600 . 百度学术

    其他类型引用(14)

计量
  • 文章访问数:  1320
  • HTML全文浏览量:  0
  • PDF下载量:  1088
  • 被引次数: 37
出版历程
  • 修回日期:  2002-07-10
  • 刊出日期:  2003-04-09

目录

    /

    返回文章
    返回