Fine Roots Dynamics in Two Forest Strata of a Semi-Deciduous Forest in Northern Republic of Congo

The belowground biomass is represented by coarse and fine roots. Concentrated in the superficial horizons of the soil, the fine roots play a crucial role in the functioning of a forest ecosystem. However, studies on their dynamics in natural forests are almost non-existent in the Republic of Congo. Here, we estimated the biomass, production, turnover and fine root lifespan of two forest strata of a semi-deciduous forest: the Gilbertiodendron dewevrei (De Wild.) J. Léonard forest (GF) and the mixed forest (MF) of land. The ingrowth cores method was used to estimate the biomass, production, turnover and lifespan of fine roots. The results of this study revealed that the biomass, production and fine root turnover of the two forest strata studied significantly decreased with increasing soil depth, with an increase in lifespan. The annual fine root biomass of GF (2284.50 ± 37.62 and 1034.61 ± 14.52 ) was slightly lower than that of MF (2430.07 ± 40.68 and 1043.10 ± 11.75 ) in the 0-15 cm and 15-30 cm horizons, respectively. The annual production of fine roots from these latter horizons was respectively 1300.19 ± 32.17 and 539.18 ± 11.55 in GF and 1362.24 ± 39.59 and 492.95 ± 14.38 in the MF. Root turnover was higher in the GF (1.68 ± 0.05 and 1.35 ± 0.03 ) than in the MF (1.57 ± 0.05 and 1.13 ± 0.02 ). The lifespan of fine roots increased with the depth of the soil. The difference in fine root dynamics observed between the forest strata studied was influenced by the Evenness index and the above-ground biomass.

利用随机森林算法预测束鹿凹陷束21井区馆陶组储层砂地比

砂地比是表征储层侧向输导能力的重要参数,基于线性回归方法结合地震属性预测砂地比易受数据间非线性关系影响,且样本量较少,预测误差较大。以束鹿凹陷束21井区为例,研究了馆陶组砂地比平面分布趋势,通过细分层方法扩充数据样本规模及平滑因子滤波手段对地震属性进行“毛刺”平滑处理,采用皮尔逊相关性优选地震属性,结合多种地震属性和井点砂地比统计数据,使用随机森林算法预测砂地比。结果表明,随机森林法可以有效处理非线性结构数据,与线性回归、神经网络(MLP)对比,模型误差明显降低,预测精度可达80%。该方法的预测结果已成功应用于实际钻井中,且取得了显著的效果。

基于非开挖随钻检测系统与随机森林的地层岩性识别

通过自主研发设计的非开挖随钻检测系统,采集非开挖钻进参数,进行非开挖钻进实时地层岩性识别,为非开挖施工提供安全信息保证。针对非开挖工程工勘资料缺乏,掘进地层岩性难以判断的问题,提出了一种基于非开挖随钻检测系统实时采集数据,利用随机森林算法建立地层识别模型,通过模型去识别未知地层,并将识别结果可视化展示。通过非开挖随钻检测系统在工程现场的实际应用,获得了包括钻速、扭矩、转速、拉力、泵压、泵量等钻进敏感参数作为训练样本,利用随机森林算法对采集的钻进参数进行训练,构造决策树与随机森林,对钻进参数进行分类,建立了以典型非开挖地层岩性分类为目标的分类模型,分别确定了杂填土、黏土、粉细砂、砾石和淤泥的地层分类标签。进一步,基于机器学习的分类结果,利用PCA主成分分析将地层识别特征降维至三维,实现了地层岩性识别结果的三维展示。将预测模型应用于实际工程,以验证其有效性。结果表明,该方法能在非开挖实时钻进条件下快速识别钻进地层,识别正确率高达92%。该研究成果通过采集导向随钻参数,识别非开挖掘进段地层岩性,为非开挖扩孔阶段钻具选型、泥浆设计等提供了重要信息。

中亚热带单优群落的林层划分--以格氏栲群落为例

【目的】以格氏栲群落为例,研究中亚热带单优群落乔木层的林层划分,为进一步探讨林层特征及林层形成与发展动态提供先决条件。【方法】在福建三明莘口格氏栲自然保护区设置2块50 m×50 m格氏栲标准地,采用最大受光面法、剖面图法和基于有限正态混合模型的聚类法研究格氏栲群落的林层划分。【结果】2块标准地均为郁闭林分,且郁闭度均不低于0.95;1号标准地林分密度为424株·hm^-2、平均胸径为39.2 cm、平均树高为26.69 m、蓄积量为588.04 m^3·hm^-2,2号标准地林分密度为542株·hm^-2、平均胸径为29.1 cm、平均树高为26.69 m、蓄积量为417.19 m^3·hm^-2;3种林层划分方法均可给出林层数和各层临界高度,其中最大受光面法外业工作量少、使用简便,且分层结果具有明确的生物学意义;根据最大受光面法,格氏栲群落乔木层分为受光层和非受光层,2块标准地的临界高度分别为16.00和16.90 m,符合剖面图和基于有限正态混合模型的聚类分析结果;1号标准地受光层与非受光层林木株数比约为6∶4、蓄积量比约为99∶1,2号标准地受光层与非受光层林木株数比约3∶7、蓄积量比约为97∶3;在1号标准地,分布在受光层和非受光层的格氏栲分别占标准地林木总株数的40.6%和3.8%、总蓄积量的76.9%和0.4%,在2号标准地,分布在受光层和非受光层的格氏栲分别占标准地林木总株数的27.0%和5.7%、分别占总蓄积量的84.1%和0.2%。【结论】在3种林层划分方法中,最大受光面法较适合格氏栲单优群落的林层划分。调查的2个格氏栲群落可分为受光层和非受光层,受光层以格氏栲数量和蓄积占绝对优势,非受光层格氏栲不占优势,这种垂直分布格局暗示林下更新与补充不足,不利于格氏栲种群的持续发展。应进一步研究各林层的主要特征、层与层的相互关系和空间结构的形成与演变发展动态,为天然格氏栲群落保护提供科学依据。

红林坪矿区构造特征及其对含煤地层的影响分析

文章通过对红林坪矿区矿区构造特征及其形成机制的分析与研究,探讨了正断层、滑覆断层等及岩浆岩对含煤地层的影响,对今后该矿区的勘探与开发具有指导意义。

阔叶红松林不同林层和生长阶段树木生长对采伐强度的响应

采伐是调整林分结构的重要手段。不同林层的树木对采伐强度有着不同的响应方式。但以往考察采伐对树木生长的影响时多采用定性或简单定量的方法(如按树高等距)划分森林的垂直层次,这就忽略了同一林层内不同树种间和不同发育阶段树木生长的差异。该研究在吉林蛟河天然阔叶红松(Pinus koraiensis)林内建立轻度(胸高断面积采伐强度17.3%)、中度(34.7%)、重度(51.9%)采伐以及对照(不采伐)样地,跟踪调查采伐后自然恢复2、4、7年保留木的生长动态。根据不同树种每一个体所处的林层位置和生长发育阶段,将保留木划分为3个组别:林冠层树种的成熟个体(Ⅰ)、林冠层树种的未成熟个体(Ⅱ)以及林下层树种的全部个体(Ⅲ),比较不同恢复时期各组别树木的生长对于采伐强度的响应差异。结果表明,第Ⅱ组树木的平均胸径相对生长速率(0.033 cm·cm^(-1)·a^(-1))显著高于第Ⅰ(0.016 cm·cm^(–1)·a^(-1))和Ⅲ组(0.018 cm·cm^(-1)·a^(-1))。总体来看,采伐促进了大多数林冠层优势树种(第Ⅰ、Ⅱ组)的生长,尤其是第Ⅱ组树木的相对生长速率随采伐强度的增加而增加,但第I组树木的相对生长速率只在重度采伐样地显著高于对照样地。然而林冠层少见种的生长速率并未受到采伐活动的显著影响。值得注意的是,第Ⅰ和Ⅱ组树木生长对于采伐的响应都存在一定的时间滞后,伐后短期内(2年)采伐样地与对照样地的生长速率没有显著差异,而采伐对树木生长的促进效果在伐后2–4年才开始出现,并在随后的监测期内持续存在。各组别树木的相对生长速率均随初始胸径的增大而降低,且这种负相关关系的斜率随采伐强度增加逐渐增大,表明随着采伐强度增加,较小的树木个体从减弱的竞争中获益更多,呈现出更加明显的生长释放现象。