排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
土壤动物是土壤生态系统的重要组成部分,在促进土壤有机质分解、维持土壤肥力方面起着重要作用。笔者研究施肥对土壤动物密度和多样性的影响,以便深入理解施肥对生态系统影响的过程与机制。采用数据整合方法,综合分析了施肥(有机肥、无机肥、有机肥加无机肥和无机肥加秸秆)对土壤动物(蚯蚓、弹尾目、蜱螨目和线虫)密度和多样性的影响。分析认为:①施肥对土壤动物群落结构影响的研究主要集中在农田生态系统,而在森林生态系统中的研究很少; ②不同施肥类型对土壤动物(蚯蚓、弹尾目、蜱螨目和线虫)的密度和多样性有正向、负向或无作用。施用无机肥对土壤动物密度和多样性没有显著影响,施用有机肥增加了蚯蚓、弹尾目密度和土壤动物多样性指数(Shannon-Wiener's index),施用无机肥配施有机肥或者秸秆的影响更为显著。因此,施肥作为农林生态系统重要的管理措施,与单纯施用无机肥相比,施用有机肥更有利于土壤动物的生存,维持土壤生态系统的健康和可持续生产能力。但是,施肥对土壤动物,特别是在森林土壤动物的影响机制方面,还有待深入研究。 相似文献
2.
以激光雷达(LiDAR)地面点云数据为数据源,将北亚热带天然次生林下的丘陵地形作为研究对象,分析了6种常用局部插值方法生成DEM的全局误差及其与地形因子、地面插值点密度和地表植被状况的相互关系,并借助随机森林方法进行插值误差不确定性制图。研究表明:各插值表面的预测值总体偏低,其最佳输出空间分辨率为2 m; 其中以自然邻近法插值生成的数字地形精度最高且可视化效果最好,而张力样条法的精度最低; 全局误差随坡度增大而逐渐提升,随地面插值点密度提高逐渐降低; 幼龄和中龄天然次生林所在区域地形插值的误差较大而成熟林的误差最大,灌木区全局误差不高但误差变异较大。同时,以LiDAR提取的植被参数与地形插值误差表现了较好的相关性,而归一化植被指数(NDVI)与误差之间的相关不明显,这表明以LiDAR数据提取植被参数在NDVI易饱和地区也可以较好地反映地形插值精度。 相似文献
1