准确理解和量化森林水源涵养功能

公认的森林水源涵养功能是指森林通过调节蒸散的组分和总量、保护和改善土壤结构、提高土壤入渗和削减地表径流、促进壤中流形成和地下水补充等水文过程而产生的消减河川洪水径流、增加枯水期径流、稳定水资源供给的利于经济社会发展的有益作用。但是,这种简单定义忽略了森林对总径流量的调节作用,因此会常常引出对森林水文效益的一些误解。研究认为,森林水源涵养服务功能或效益与森林水文调节作用关系密切但却是不同的概念。混淆二者的内涵是导致不能准确理解和合理评价森林水文影响的重要原因。森林水源涵养效益有很大时空差异,在量化和评价时需对比参照生态系统并考虑经济社会发展的水安全需求。量化森林水文调节作用方法的共同原则是赐除森林以外的其它因素影响,从而确定森林本身的水文影响。大面积森林恢复虽然对减少灾害性的中小洪水有积极作用,但各地的森林水源涵养功能并不一致,还会随时间而变,也时常存在不同水源涵养功能指标的矛盾。造林或再造林不一定会产生补充地下水、提高枯水期径流及增加年径流总量的效益。相反,不合理的造林与经营可能产生不利的水文影响。我们呼吁生态学和水文学研究机构及自然资源管理部门应尽快联合,统一定义森林水源涵养服务功能并甄别不同指标,建立量化标准与评价方法,加强相关基础与应用研究,以便准确预测、评价与各地发展需求紧密相关的森林水源涵养服务功能,从而科学指导森林的恢复和管理,推进高质量生态建设。

表面粗糙度对近红外光谱分析木材密度的影响

近红外(NIR)光谱技术是一种基于多元统计分析建立预测模型的定量分析技术,应用十分广泛,然而,近红外光谱分析结果的准确性会受到多种因素的影响。文章分析了木材表面粗糙度对近红外光谱预测木材密度的影响。结果表明,当待预测样品的粗糙度和建模样品的粗糙度一致时,分析结果较好;二者不一致时,分析误差较大。采用不同粗糙度样品建立混合预测模型,可以显著提高模型对粗糙度的适应性和稳健性。