紫花苜蓿和短花针茅根系分布与土壤水分研究

以陕北农牧交错带人工草种紫花苜蓿(Medicago sativa L.)和天然草种短花针茅(Stipa breviflora Griseb.)为对象,采用根钻法调查两个草种的根系垂直分布以及刈割后苜蓿根系变化特征,并通过定位观测研究土壤水分动态变化。结果表明:紫花苜蓿和短花针茅根系密度随土壤深度增加而减少,而且均以直径小于等于1 mm的须根为主;0~50 cm土层紫花苜蓿和短花针茅根系量分别占0~100 cm剖面总量的67%和84%。紫花苜蓿和短花针茅根系分布与土壤水分消耗特征吻合。生长旺盛期苜蓿大量消耗0~140 cm土层土壤水分,5-9月平均有效土壤储水不足10 mm;生长季末深层(140~280 cm)土壤储水也逐渐降低,约为裸地储水量的50%。短花针茅0~280cm剖面土壤水分状况明显好于苜蓿地,比苜蓿地多储水100 mm左右;主要消耗浅层(0~50 cm)土壤水分,深层水分利用较少。

基于混合效应模型及EBLUP预测杉木树高生长过程

基于福建省将乐县国有林场15块标准地的30株杉木Cunninghamia lanceolata标准木的解析数据,首先对5个生长方程运用非线性最小二乘法进行拟合,选出拟合效果最好的模型作为基础模型,利用解析木数据构建非线性混合效应树高生长模型。以单株树木作为随机效应,通过变换混合效应参数个数,利用R软件选择赤池信息准则(AIC),贝叶斯信息准则(BIC)最小,对数似然函数(Loglik)值最大的混合效应模型作为最优模型,基于混合效应模型研究经验线性无偏最优预测法(EBLUP)预测树高生长过程的特点。结果表明:Weibull方程中,β1,β2和β3等3个参数都作为混合效应参数的模型模拟精度最高。观测次数相同时,延长观测间隔能够降低预测误差,提高预测精度;观测间隔相同时,增加观测次数,预测精度会提高。