略论中国古代墓志铭的文化价值

中国古代墓志铭是中华民族宝贵的历史文化遗产。对墓志铭的确切起源学界观点纷呈,本文认同墓志铭起源于东汉。通过梳理墓志铭的起源和演变,阐述中国古代墓志铭的文化价值:体现了中华民族传统的价值观,是我国古代不同时期、不同地域人们政治、经济、社会、文化生活的写照,展现了社会精英阶层的思想精神风貌及情感心路历程,体现了传统文化中独特的死亡意识。

新时期如何做好“90后”大学生的思想教育工作

90后大学生具有思想多元、个人主体意识强、竞争和创新意识突出、知识面宽、个性张扬、追求时尚但责任意识薄弱、功利心强、缺乏合作意识、盲目自信、人际关系紧张等思想和心理特征。教育工作者要实现角色身份的转变、弘扬主流文化增强学生人文素质,引导学生向"大我"成长,培养团队意识,处理好人际关系,引导与管理学生养成良好的人生行为习惯,引导学生树立正确的消费观,提高学生的心理素质和自我调节的能力,组织和带领学生通过实践性教育等,达到高校高品质"育人"的要求,培养现代化高素质的合格型人才。

略论如何培养和提高当代大学生的综合素质

大学生的综合素质主要体现在思想品德素质、科学文化素质、心理素质、健康素质等,高校教育工作者要通过卓有成效的细致工作培养、引导大学生全面提高综合素质。要建立新型的师生关系,以良好的人格魅力感染影响学生;加强人文素质教育,引导大学生从传统文化中汲取营养;培养优秀的大学精神和校园文化陶冶学生的精神世界;帮助大学生提高情商,加强人际关系及集体精神和团队意识的培养;加强心理健康教育,提高大学生的心理素质;发挥网络优势,加强与学生的沟通、交流、引导与管理。

降膜回流式分子蒸馏装置

本装置利用离心力的作用，使料液形成均匀液膜，并对分子蒸馏中馏出液以液液接触的方式进行多段回流，提高其分离能力，使蒸馏装置实现精馏。系对难分离物质进行分离的设备。

天然次生林碳储量生长模型与固碳能力驱动力研究

【目的】针对采伐干扰后天然恢复的次生林,建立其碳储量生长模型及对应的碳汇模型,分析不同因子对固碳能力的驱动作用,为固碳能力量化评价提供科学依据。【方法】基于吉林省第9次森林资源连续清查固定样地数据筛选出的111个采伐后形成的天然次生林样地数据,采用Richards理论生长方程,以样地平均木的碳储量为因变量,以样地平均年龄为自变量,通过对年龄分组和迭代算法建立碳储量分级生长模型,通过对碳储量分级生长模型中的年龄求导得到碳汇分级生长模型。采用决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)评价模型拟合效果。以地理因子、地形因子、气候因子、土壤因子和林分因子为自变量,基于一般线性模型,引入定性和定量因子交互作用,分析固碳能力的驱动力。【结果】(1)天然次生林碳储量分级生长模型的R2为0.9656,RMSE为2.61 kg,具有很好的拟合优度。(2)各个分级碳汇量最大的年龄分别为8、10、13、17和29年,以1000株/hm2的密度计算,5年时间的阈值为1.84 t/hm2,到30年时增加到10.78 t/hm2,各级间的阈值随年龄的增加而增加。(3)一阶定性和一、二阶定量交互的模型对平均木碳储量的解释最高,R2为0.9192,与不含交互项的主效应模型相比,R2提高了0.0885。(4)对于平均木碳储量,地理因子(经度和纬度)、地形因子(海拔、地貌、坡向、坡位和坡度)、枯枝落叶层厚度、气候因子(年均气温、极端最低温度、湿度指数、无霜期天数)、土壤因子(土壤厚度)和林分因子(年龄和优势树种)等因子有显著性影响;对于不同立地分级20年时碳密度,地理因子(纬度)、地形因子(地貌、坡度和坡向)、气候因子(极端最高温度、最热月平均温度和湿度指数)、土壤因子(土壤类型和砾石含量)和林分因子(优势树种)等因子有显著性影响,而海拔和腐殖质厚度等变量存在于交互项中,其主效应并不显著。【结论】天然次生林不同等级的碳密度在不同的时间段,等级间的阈值不同,随着年龄的增加,各级间的阈值不断增加,但不同等级间碳储量的相对差距随着年龄的增加而减小。引入交互作用可以提高模型对森林固碳的解释程度。纬度等地理因子,坡度、坡向等地形因子,湿度指数等气候因子和优势树种等林分因子是影响天然次生林固碳能力因素的关键因子。

天然林保护工程区近20年森林植被碳储量动态及碳汇(源)特征

分析近20年来天保工程区森林植被碳储量的动态变化及碳汇(源)特征,以期为我国天然林保护的政策制订和措施实施提供数据支撑。利用天然林资源保护工程区6—9次森林资源连续清查数据,把森林植被划分乔木林、灌木林、竹林、疏林地、散生木、四旁树,基于行业标准的生物量模型和碳计量参数、采用生物量加权平均法等方法,估算整个工程区和各省的森林植被总碳储量;对乔木林分起源、龄组、优势树种(组)估算碳储量和碳密度;量化森林植被总碳储量和乔木林碳储量随时间变化的消长,明确其碳汇/源特征。研究结果表明:6—9次清查,天保工程区森林植被总碳储量分别为2999 TgC、3254 TgC、3585 TgC和4097 TgC,年均增长率为1.65%、1.96%和2.70%;碳储量集中分布于我国东北和西南区域,其中四川碳储量最高,4期碳储量均占天保工程区总量20%以上;乔木林碳储量是森林植被碳储量的主体,每期占比均稳定在80%以上,其中天然林比例由94.67%下降至90.28%,人工林比例稳步上升,但到9次清查时其碳密度仍低于天然林50%;不同龄组间,中龄林碳储量最高,近熟林碳储量增长最快,碳密度从幼龄林到过熟林逐渐上升,4期趋势一致;乔木林中纯林碳储量占60%以上,大部分树种(组)碳储量和碳密度随时间推移而增加。7—9次清查,天保工程区森林植被总固碳量(当期相对于前期)分别为255.33 TgC、331.46 TgC和511.53 TgC,对全国森林植被总碳汇量的贡献由8次连清的53.78%上升到9次的67.46%,其中,乔木林对全国乔木林碳汇的贡献为68.71%;天保工程区内天然林对乔木林碳汇的贡献为75.90%;不同清查期,乔木林各龄组的碳汇变化较大,幼龄林和中龄林碳汇占比明显上升,近熟林和过熟林下降,9次清查时各龄组碳汇量大小顺序为:中龄林>近熟林>幼龄林>成熟林>过熟林;不同清查期,各个优势树种的碳汇/源表现不一,总体上,混交林的碳汇比例最大,到9次清查时,阔叶混交林和针阔混交林对乔木林碳汇的贡献分别为62.59%和17.23%,纯林中柏木碳汇贡献最大,为5.43%。天保工程区森林植被总碳储量随时间稳步增长,乔木林是总碳储量的主体,天然林是碳汇的主要来源,天然林保护增强了我国天然林碳汇的碳汇功能,促进了人工林碳汇作用提升,未来天保工程区碳汇潜力很大。

广东省森林土壤养分异质性析因

【目的】分析不同环境因子对森林土壤养分的影响,探讨造成森林土壤养分异质性的原因,为森林经营和森林立地质量评价提供依据。【方法】基于广东省全国森林资源清查土壤调查数据,以有机质(OM)、碱解氮(AN)、有效磷(AP)和速效钾(AK)为因变量,以地理因子、地形因子、土壤因子和林分因子四大类20个变量(10个定性因子,10个定量因子)为自变量,基于一般线性模型,采用向后剔除法筛选主效应因子,引入定性和定量因子交互,分析森林土壤养分的影响因子及影响程度。定量因子进行多元线性回归分析,定性因子通过多重比较分析水平间的差异。【结果】(1)对土壤养分影响较大的环境因子包括3个地理因子(经度、纬度和流域)、3个地形因子(海拔、坡位和坡度级)、4个林分因子(林下植被盖度、平均胸径、平均年龄、优势树种)。(2)影响因子对不同土壤养分的解释程度不一。AN的解释程度较高,均在0.30以上;OM和AK的解释程度在0.25以上;AP的解释程度较低,在0.20以上。交互作用显著提高了土壤养分的解释程度,平均增加0.141。其中AN提高到接近0.50,OM和AK分别超过0.45和0.40,最低的AP超过0.30。(3)通过多重比较分析,优势树种、流域、坡位不同土壤养分的不同水平间存在显著性差异。【结论】影响广东省森林土壤异质性的因素包括地理因子、地形因子和林分因子。不同土壤养分的影响因子并不完全相同,纬度、流域、海拔、坡位、成土母岩、平均胸径、平均年龄和优势树种8个因子对大多数土壤养分因子有影响。土壤养分中,OM和AN的解释程度较高,AP和AK的解释程度较低。交互作用显著提高了影响因子对土壤养分的解释程度。本研究提出的含定性因子的主效应筛选方法和引入一阶定性因子和定量因子交互,可以显著提高土壤养分的解释程度,对类似问题的解决有参考价值。

广东省针叶树种蓄积量和生物量生长模型研究

[目的]定量化表征森林蓄积量和生物量与年龄的关系,为预测森林蓄积量和生物量提供依据。[方法]基于广东省3个针叶树种5期连清数据,通过保留木林分平均胸径和林龄之间的关系,分别以生长潜力和生长速度分级、是否考虑竞争、分步和联合建模共8种组合,构建林分蓄积量和生物量生长模型,并评价模型拟合优度;以独立的4期连清数据为验证样本,评价模型的适用性。[结果](1)不同种模型系确定系数皆在0.980以上,平均预估误差在±1%以内,总体相对误差在±0.5%以内。综合模型拟合和预测效果,以生长速度分级、不考虑竞争的分步模型最优,竞争对模型的适用性影响不大。(2)最优模型蓄积量和生物量的估计误差最大分别为10.36%和10.22%,模型适用性较好,4期估计误差表现为中期高于首末两期。(3)马尾松生长潜力最大,杉木最小,对杉木的估计效果优于马尾松和湿地松。(4)立地质量等级越高,生长量的极值越大,达到最高峰所需年限也更短;同一立地质量下马尾松生长量最大,其次为湿地松,杉木最小。[结论]含参数分级和林分特征的蓄积量和生物量模型,可以反映立地质量对广东省针叶树种蓄积量和生物量预测的影响,为精确估测森林储量提供方法学支持,也为其他地区林分水平生长模型的构建提供借鉴。

广东省含参数分级的阔叶林分生物量生长模型

【目的】建立区域尺度林分生物量生长模型,为预测未来某一时段广东省天然阔叶林生物量和碳储量提供方法学支持。【方法】基于广东省1997−2017年5期森林清查数据,选择栎类、木荷和其他软阔类等6个阔叶树种为优势树种的203个天然林样地,以参数分级反映立地质量差异,以竞争指数表示密度影响,以分步建模(一元非线性回归法)和联合建模(非线性联立方程组法)区别建模方式,采用理论生长方程构建胸径生长模型估计林龄进而构建多种林分生物量生长模型,以决定系数和平均预估误差等4个指标评价模型拟合优度;对拟合优度较高的模型,以2002−2017年4期连清的183块样地为检验样本,用总相对误差来验证其应用效果。【结果】对比模型拟合效果和区域尺度及样地水平上的估计精度,以探究林分密度、不同参数分级、分级方法和建模方法共4项影响因素对生物量生长模型的效果,结果表明:非线性联立方程组法优于分步建模法;与生长速度有关的参数b分级模型优于与生长潜力有关的参数a分级模型;考虑林木竞争和分级方程中加入竞争指数对优化模型性能影响不大。参数b分级、自变量和分级方程皆不含竞争指数的联合模型(模型10)为最优模型,其生物量生长模型确定系数R^(2)为0.9701;预测4期生物量时,估计效果较好,后期估计误差明显低于前期,如采用模型10预估栎类2002−2017年区域尺度生物量时,4期的估计误差分别为6.22%、15.27%、4.80%、−1.84%。【结论】以Richards理论生长方程为基础构建林分生物量生长模型来估测区域尺度生物量是一种可行的方法,为评估未来某一时段区域尺度森林生态系统的固碳能力提供依据,也为其他区域的林分生物量生长模型研建提供参考。

气候变化对落叶松人工林生物量生长的影响模拟

【目的】研究气候变化对落叶松人工林生物量及其生长的影响,为落叶松人工林碳估测和适应性经营决策提供依据。【方法】利用华北和东北地区第6~8次森林资源连续清查落叶松人工纯林固定样地数据,基于理论生长方程建立林分生物量生长模型。并将不同种落叶松作为哑变量,建立了气候敏感的林分生物量生长模型,气候因子为年湿热指数(AHM)。模拟未来气候不变、两种温室气体代表性浓度路径(RCPs)(包括RCP 4.5和RCP 8.5)3种气候变化情景下的林分生物量及其连年生长量,采用两种RCP气候情景与当前情景生物量估计结果的相对差值量化气候变化对林分生物量及其生长的影响。【结果】林分生物量的基础模型、含哑变量的模型、含气候变量和哑变量生长模型的决定系数R 2分别为0.9382、0.9470和0.9507,采用哑变量和考虑气候因子能够明显改善模型表现。模型模拟结果表明,与当前情景比较,各树种的林分生物量及其连年生长量在RCP 4.5和RCP 8.5气候变化情景下既有增加也有减少的趋势。对于林分生物量,RCP 4.5和RCP 8.5情景下的相对差值的均值区间分别为-3.02%~2.69%和-4.72%~3.41%;对于林分生物量连年生长量,RCP 4.5和RCP 8.5情景下的相对差值的均值区间分别为-1.92%~0.30%和-2.66%~0.72%。【结论】建立的林分生物量生长模型可用于模拟气候变化下落叶松人工林的林分生物量生长过程。在气候变化的背景下,不同种落叶松人工林生物量及其生长量既有增加也有减少。未来气候变化对不同种的林分生物量及生长量的影响存在差异。总体来看,2011—2060年气候变化对华北落叶松和日本落叶松林分生物量的影响为正,其余树种为负;对华北落叶松的林分生物量连年生长量的影响为正,其余为负。

基于广义可加模型的广东省森林土壤有机质影响因子

摸清森林土壤有机质的影响因子,可以为森林经营和森林质量提升提供依据。本研究基于1182个样地,采用克里金插值法分析了广东省森林土壤有机质的空间分布。以地理、地形、林分、气候、土壤物理和森林经营因子共52项因子为解释变量,以森林土壤有机质为响应变量,利用广义可加模型(generalized additive model,GAM)拟合,筛选出对土壤有机质影响显著的单因子。在此基础上,将影响显著的定性因子和定量因子分别交互,提取对于土壤有机质具有显著影响的交互项。结果表明:(1)森林土壤有机质的空间分布表现出明显的异质性,西北部高,中部偏西较高,南部沿海地区低。(2)采用GAM可以较好地拟合响应变量与解释变量的非线性关系。对森林土壤有机质具有极显著影响的因子包括坡度级、优势树种、土壤含水量、非毛管蓄水量和非毛管孔隙度;具有显著影响的因子包括经度、坡向、海拔、物种数量、腐殖质层厚、等温条件、年最低气温和土壤厚度。单因素GAM的修正确定系数为0.502,方差解释率为59.7%。优势树种、坡向和坡度级定性因子与经度、腐殖质层厚、等温条件、年最低气温、土壤含水量、非毛管蓄水量、非毛管孔隙度和土壤厚度定量因子的交互项对森林土壤有机质具有显著影响。交互GAM修正确定系数为0.515,方差解释率为59.8%。广东省森林土壤有机质受到地理、地形、林分、气候和土壤物理因子的共同作用,其中地形因子和土壤物理因子影响较大。研究结果能够为广东省森林质量提升和森林合理经营提供依据。