三峡大老岭自然保护区森林生态系统10年(2000-2010年)质量变化

为了解湖北三峡大老岭自然保护区森林生态系统质量状况,利用多种遥感卫星影像资料并结合野外调查数据,对该保护区10年间（2000-2010年）的森林生态系统中植物地上生物量（AGB）、叶面积指数（LAI）、净初级生产力（NPP）的年际变化进行了比较研究。结果显示：（1）大老岭自然保护区10年间AGB总体呈下降趋势,但下降幅度很小,说明大老岭自然保护区森林生态系统植被结构状态比较稳定,但整个森林生态系统的结构稳定性不够,应创新管理机制,减少人为干扰;（2）年均LAI以中等（1.6~2.2）和较高等级（2.2~2.8）所占比例较大,年均LAI为1.6~2.8的植被面积占该区植被总面积的90%以上并呈增加趋势,说明该保护区内植被长势较好、生活力旺盛;（3）10年间NPP年总量具有缓慢增加的趋势,即从4.99×1010 gC（2000年）增加到5.07×1010 gC（2010年）,说明自然保护区内森林生态系统林分类型多样,异质性较强,整个森林生态系统生产能力较高。本研究结果表明大老岭自然保护区森林生态系统质量总体较好,也从侧面反映出建立自然保护区进行植被保护所取得的效果。

大老岭自然保护区日本落叶松林凋落物分解及养分释放研究

[目的]研究外来引进树种日本落叶松林凋落物对土壤养分的影响。[方法]采用分解袋法分别对18年生和24年生日本落叶松林以及周围针阔混交林凋落物的分解和养分释放规律进行了研究。[结果]凋落物分解和养分释放速率均表现为针阔混交林>日本落叶松纯林;24年生日本落叶松林>18年生日本落叶松林。其中不同林分的凋落物残留率与时间呈指数相关,凋落物年分解系数(K)也表现为针阔混交林(0.555 6)>24年生日本落叶松林(0.445 0)>18年生日本落叶松林(0.366 2)。凋落物分解速率与初始N元素含量呈极显著正相关,而与C/N比呈显著负相关,高的木质素含量对凋落物的分解有一定影响。C元素、K元素表现为直接释放模式,而研究中C/N比和C/P比相对较高,使N元素和P元素均表现为先富集后释放的模式。各养分元素的残留率总体呈现出18年生日本落叶松林>24年生日本落叶松林>针阔混交林的格局。[结论]不同林分凋落物分解和养分释放速率差异较大。凋落物年分解系数表现为针阔混交林>24年生日本落叶松林>18年生日本落叶松林。

湖北省大老岭自然保护区天牛类昆虫名录补遗

补充报道了于2012年4月至2014年8月采自大老岭自然保护区的天牛类昆虫14种,其中新种1种、湖北省新纪录属3个及新纪录种4种均已另文发表。

三峡大老岭自然保护区秋季环志雀形目鸟类动态分析

对三峡大老岭自然保护区于2009年至2013年每年秋季在保护区进行了为期2个月的环志工作,5年共环志各种鸟类11目,28科81属,3227只;其中雀形目鸟类19科63属158种3083只,占总量95.54%。数据表明:迁徙高峰期在10月上旬左右,气候条件与环志数量关联度高,不同年份的优势种群存在差异。

湖北大老岭自然保护区国有林植被碳储量评估分析

森林蓄积量、森林生物量和森林碳储量是衡量森林生态系统的重要指标,通过碳储量来反映森林的碳汇能力以进一步研究森林植被的生产力。根据湖北大老岭国家级自然保护区国有林2019年森林资源二类调查数据,运用不同树种类型蓄积量和生物量转换方程参数,对不同森林起源、不同林分类型、不同龄组、不同地域分区的植被碳储量及碳密度进行估算,发现大老岭保护区国有林不同林分类型碳密度高于湖北省同类型森林植被碳密度平均值。分析发现国有林不同龄组的碳储量差异显著,有较高的林分改造空间,建议通过加强森林抚育进一步提升碳汇能力。

湖北大老岭国家级自然保护区鸟兽资源的初步调查

为了掌握大老岭国家级自然保护区内鸟兽资源现状,本研究于2019年3月~2022年4月在该保护区国有林范围内通过划分网格布设相机的方法进行调查。野外调查覆盖61个网格,布设相机104台,累计相机工作日24639 d,收集独立有效照片数为9718张,共监测到兽类7目14科24种,鸟类6目20科58种。结果表明:大老岭国家级自然保护区内有林麝和小灵猫2种国家Ⅰ级重点保护野生动物,猕猴、中华鬣羚、中华斑羚等18种国家Ⅱ级保护野生动物,IUCN受威胁物种5种,《中国脊椎动物红色名录》受威胁物种20种;新记录种6种,分别是凤头蜂鹰、蛇雕、黄腿渔鸮、小黑领噪鹛、灰翅鸫、灰头鸫。兽类物种相对多度指数(RAI)排列前三的分别为小麂(RAI=9.70)、野猪(RAI=7.66)、毛冠鹿(RAI=3.26),鸟类物种相对多度指数排列前三的依次为红腹锦鸡(RAI=0.24)、红腹角雉(RAI=0.23)和勺鸡(RAI=0.21)。兽类网格占有率最高为小麂(GO=93.44%),其次分别是野猪(GO=85.25%)、果子狸(GO=72.13%),鸟类中网格占有率最高依次是勺鸡(GO=32.79%)、红腹角雉(GO=29.51%)、红腹锦鸡(GO=27.87%)。此外,本调查也分析了人类干扰情况,并且发现新记录种并更新了保护区鸟兽资源现状,为野生动物保护和保护区管理提供了基础数据。

湖北大老岭国家级自然保护区科研档案管理建议及对策

自然保护区科研档案以其丰富的内容,鲜明的特点在仿生学、医学、自然保护学等研究领域发挥着巨大作用。随着中国科技实力和创新能力不断提升,科技体制改革不断深化,对保护区科研档案管理也提出了新的更高的要求,以湖北大老岭自然保护区科研档案管理工作为例,在分析科研档案管理工作的现状和存在的不足基础上探索新时代科研档案管理创新管理对策,高效服务保护区科研成果转化,促进科研工作发展。

基于python提取红外相机信息的实现

为了解决保护区林业工作人员提取红外相机信息效率低下问题,文章介绍了一种基于Python语言对大老岭国家级自然保护区所拥有的红外相机照片属性信息的提取方法,具体内容使用Python的图像处理库处理照片,自动提取出拍摄时间、经纬度和海拔等属性信息,并且使用Python程序批量排除了空相片,减少了林业工作人员繁琐的操作步骤,为后续研究保护区各种动物分布情况和活动节律提供便利和效率。实验结果表明,本文提出的方法能够有效地提取红外相机照片中的属性信息,并能够在实际应用中得到有效地应用,并且相比手工操作提升了百倍。

基于注意力机制的松材线虫病树识别应用研究

松材线虫病是一种松树的传染病,对森林具有极强的破坏性,近几年,深度学习技术广泛应用于森林病虫害的监测领域。利用深度学习技术对病树进行了监测,通过使用基于注意力机制的目标检测算法对无人机遥感影像下的松材线虫病树进行了检测,以实现对林区松材线虫病树的高效、智能化的识别。实验展示了基于空间注意力机制、通道注意力机制和混合注意力机制的目标检测算法对松材线虫病树的识别结果,并分析总结了基于不同注意力机制的目标检测算法在松材线虫病树识别应用上的差异。实验结果表明:基于混合注意力机制的目标检测算法在松材线虫病树影像上的检测效果最好,使用基于注意力机制的目标检测算法在大老岭自然保护区的无人机影像中,识别出了561棵松材线虫病树。