Effects of neighboring tree diversity and competition on tree growth in natural spruce-fir forests
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摘要:目的
探究天然云冷杉林邻近木多样性、竞争强度对林木生长的影响，为云冷杉林结构化经营和管理提供科学依据。
方法选取长白山天然云冷杉林2015、2018年两期固定样地调查数据，基于结构方程模型分析邻近木多样性、竞争与树木生长的关系。
结果（1）研究区内天然云冷杉林的邻近木树种、径阶、树高多样性指数均集中在1.04处，3个多样性指数整体上分布均匀，树种混交度高，林分结构复杂。（2）结构方程模型中，树种、径阶、树高3个邻近木多样性指数和竞争指数对材积生长量的总影响系数分别为−0.001、0.166、0.073和−0.489，结果表明竞争是影响林木生长的关键因素。（3）径阶和树高多样性的增加对生长量均为正面影响，其中径阶多样性为直接影响，树高多样性为间接影响；树种多样性表现为直接的负面影响与间接的正面影响，总体为负面影响；此外，树种多样性的提高可以减少林木间的竞争强度，树高多样性的提高可能会导致林分结构的分化，进而促进林分中林木个体的生长。（4）研究区内林木的生长压力可能多来自于同径级林木，小径级林木生长状况较差且竞争压力较大，大中径级林木与之相反。
结论择伐同径级或相近径级林木，同时提高林分内的径阶、树高多样性水平，可以降低林木竞争水平，促进林木个体生长，进而提高云冷杉林林分生产力。
Abstract:ObjectiveThis study aimed to investigate the effects of neighboring tree diversity and forest competition intensity on the tree growth in natural spruce-fir forests, providing a scientific basis for the structure management of spruce-fir forests.
MethodData from two fixed-sample surveys of a natural spruce-fir forest in Changbai Mountain of northeastern China in 2015 and 2018 were used to analyze the relationship between neighboring tree diversity, competition, and tree growth by a structural equation model.
Result(1) The neighboring tree diversity indexes for species, diameter classes, and tree height of the natural spruce-fir forests in the study area were all around 1.04. It indicated an overall even distribution of these three indexes, high degree of species mixture, and complex stand structure. (2) The total impact coefficients for species, diameter-classe, tree-height neighboring tree diversity indexes and the competition index on volume increment in the model were −0.001, 0.166, 0.073 and −0.489, respectively. It indicated that competition was the key factor affecting tree growth. (3) The increases in diameter-class and tree-height diversities both had positive effects on tree growth, with a direct effect of diameter-class diversity, and an indirect effect of tree-height diversity. The species diversity had a directly negative effect and an indirectly positive effect, exhibiting an overall negative effect. The increase of species diversity reduced competition intensity of trees in a stand, while the increase of tree-height diversity might lead to a differentiation of stand structure, which further promoted the growth of individual trees in a stand. (4) Growth pressure of trees in the research area may mainly come from trees of the same diameter-class. Small-diameter trees had poorer growth conditions and greater competition pressure, while large-diameter and medium-diameter trees were opposite.
ConclusionSelective cutting of the trees within the same or similar diameter-classes, and improving the level of diameter-classe and tree-height diversity within a stand, can reduce the competition level, promote individual tree growth, and enhance the productivity of spruce-fir stands.
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工业革命以来，随着全球变化的加剧，氮沉降的增加和降水格局的改变对陆地生态系统的影响也日益突出。过量的氮沉降会对植物生长和土壤性质产生明显的负作用[1-3]，例如促使NH4+硝化、NO3-淋失、土壤酸化[4-6]和系统养分平衡失调[2]等，最终扰乱森林的正常结构和功能，甚至减少生态系统的生产力[7-8]和生物多样性[3]；降水格局的变化则会直接影响土壤含水量，进而改变土壤温度和养分等理化性质，最终影响植物的形态结构和生理特性[9]。这些都会对森林生态系统冠层生产产生影响。森林凋落物是指在森林生态系统内，由地上植被生产又归还到地面并最终输入到土壤中的、能够维持森林生态系统正常功能的有机物的总称[10-11]。凋落物作为森林碳库的重要组成部分，含有大量的营养元素和有机物质，其分解和释放直接关系到土壤养分含量；地上部分的生物量主要通过凋落物的形式返还到地面，这部分生产量(凋落量)最高可占森林生态系统净积累量的30%[12]，而且在调节森林生态系统能量流动和碳循环过程中扮演着重要角色[13-17]。由全球变化引发的氮沉降和降水减少对森林凋落物及其组分的影响越来越受到学者们的关注。目前，国内外对森林凋落物的研究有年凋落量、凋落物的组成、季节动态[18]及分解等[19-21]。其中，国内在森林凋落物总量及其各个组分变化对氮沉降[22-24]和降水格局变化[25-26]的响应方面有一定的研究，但是，与国外相比还存在很大差距，多数研究的施氮和降水控制时间不长，难以对长期的影响进行预测，主要问题在于缺乏凋落物量对长期氮-水控制响应的机理方面的研究；另外，多数研究主要集中在凋落物中枝和叶的沉积量(现存量)[17, 27-28]，而将凋落物组分中的木质碎屑(花、果、皮)作为凋落物主要成分的研究相对较少，这些组分都可能对凋落物总量有较大的贡献度[29-30]；而且，多数研究都只围绕着凋落物产量进行展开，对于如何消除林分组成等影响没有太深入的研究。因此开展长期氮添加和降水格局变化对森林凋落物量影响机制的研究十分必要。
阔叶红松(Pinus koraiensis)林是我国北方典型的地带性植被类型，是东北地区结构最复杂、物种最丰富的顶级森林群落[22]，其凋落物动态与阔叶落叶林和针叶林相比，具备二者的共同特点，即落叶阔叶林的凋落期主要集中在秋季，针叶林则是全年都在生产凋落物[31]。本研究主要通过长期施氮和减少降水两种控制条件，结合胸高断面积对凋落物量进行单位化，以期消除林分自身差异产生的影响，来探求阔叶红松林凋落物总量及其各组分对长期氮水变化的响应机理，为了解全球变化条件下氮沉降和降水减少对森林凋落物量的影响提供参考。
1. 研究方法
1.1 研究地概况
长白山自然保护区位于吉林省东南部(41°41′49″~42°25′18″N，127°42′55″~128°16′48″E)，属于典型的温带大陆性季风气候，具有显著的中纬度山地气候特征，春季干旱多风，夏季炎热多雨，秋季晴朗少雨，冬季干燥寒冷，年平均气温3.3~6.1 ℃，8月气温最高(平均20.6 ℃)，1月气温最低(平均-16.5 ℃)，年平均降水量600~900 mm，主要集中在6—8月，全年日照时数为2 271~2 503 h，无霜期109~141 d。土壤为山地暗棕色森林土。主要乔木树种有红松、蒙古栎(Quercus mongolica)、水曲柳(Fraxinus mandschurica)、紫椴(Tilia amurensis)、胡桃楸(Juglans mandshurica)、色木槭(Acer mono)等；灌木有毛榛(Corylus mandshurica)、东北山梅花(Philadelphus schrenkii)、东北茶藨子(Ribes mandshuricum)，长白茶藨子(Ribes komarovii)等；草本有龙牙草(Agrimonia pilosa)、水金凤(Impatiens noli-tangere)、山茄子(Lonicera caerules)。生长季为4—9月份。
1.2 实验设计
在中国科学院长白山森林生态系统野外定位站的径流场(42°24′18″N，128°6′19″E)样地内，选取施氮(NA)样地3块，减水施氮(RN)样地3块，对照(CK)样地2块，在附近额外设置1块对照样地，样地大小均为25 m×50 m，样地之间间隔10 m以上。施氮样地年施氮量为50 kg/hm2，在每年5—10月份的月初(2009年开始)，将氮肥(主要成分为NH4NO3)溶解在40 L水中后，以肩背式喷雾器在样地内来回均匀喷洒，以避免因水分不同而导致的差异，在对照样地喷洒等量的水；减水样地为减少30%穿透雨，选用透光性良好的聚碳酸酯材料(透光性95%)制作成V字型截雨板，用钢管架支撑，距离地面高约1 m，截雨板的有效截雨面积占样地的30%[32]。
在2015年秋季生长季结束之后，对不同处理的9块样地内的林分状况进行本底调查(每木检尺)和土壤指标测定，如表 1。
表 1 各样地基本概况Table 1. Basic situation of sample sites处理
Treatment林分特征Stand characteristics 土壤氮素含量Soil nitrogen (N) content 每公顷株数
Tree number per hectare胸高断面积
Basal area at breast height/m2全氮
Total N/%铵态氮
Ammonium N/(mg·kg-1)硝态氮
Nitrate N/(mg·kg-1)对照Control(CK) 312±105.44 10.80±0.80 1.18±0.08 17.95±1.82 19.02±1.07 施氮N addition(NA) 373±63.79 11.15±1.12 1.25±0.10 17.77±0.94 20.85±1.05 减水施氮Reduced precipitation and N addition(RN) 285±84.51 8.91±1.33 1.14±0.09 19.29±1.42 21.13±1.52 凋落物的收集采用直接收集法。在每种不同处理的样地中随机布置10个1 m×1 m的收集器，每个收集器距离地面20 cm。从2015年6—10月，每个月收集1次。收集后将凋落物分成红松、蒙古栎、其他树种、枝和花果皮屑等5个组分，于65 ℃条件下烘干24 h至恒质量后称质量。由于各样地树种组成的差异，在计算每公顷各组分凋落物量及其总凋落量时，结合每个样地内各树种的胸高断面积，计算出单位胸高断面下各组分凋落物的量[33-34]。当凋落物量用胸高断面积单位化之后，其代表的生物学含义就发生了变化，此时不再代表凋落物量的多少，而是代表单位生物量生产凋落物能力的大小，在本研究中称之为凋落系数(T)，计算公式如下：
林分凋落系数：
T=∑M/∑S 式中：∑M为总凋落物质量；∑S为总胸高断面积。
各组分凋落系数由各自凋落物量除以相应组分的胸高断面积，其中，枝和花果皮屑未区分树种，以总胸高断面积计算。
1.3 数据处理
统计分析采用Excel 2007和SPSS 21.0软件进行，作图采用SigmaPlot 10.0。对各组分凋落物量和相应胸高断面积进行Pearson相关性分析(P＜0.05)，并采用双因素方差分析检验不同处理各组分凋落物量、凋落系数的显著性(P＜0.05)。
2. 结果与分析
2.1 不同处理样地凋落物的组成
本研究将森林凋落物分为红松叶、蒙古栎叶、其他树叶、花果皮屑、枝5部分，并对3种不同处理的凋落物各组分的量进行了统计，得到了各组分生长季内的凋落量的平均值，如表 2。
表 2 不同处理各组分凋落量及占总量的百分比Table 2. Litter mass of components(±STD)in different treatments and percentage in total处理
Treatment凋落物组分/(t·hm-2) Litter component/(t·ha-1) 总量Total 红松叶
Pinus koraiensis leaf(PK)蒙古栎叶
Quercus mongolica leaf(QM)其他叶
Other broadleaf(OT)枝
Twig(TW)花果皮屑
Reproductive organics and bark(ROB)CK 0.75±0.25(27%) 0.32±0.12(12%) 1.12±0.12(41%) 0.21±0.05(8%) 0.34±0.07(12%) 2.74±0.38(100%) NA 0.43±0.05(16%) 0.18±0.05(6%) 1.56±0.13(57%) 0.24±0.02(9%) 0.35±0.06(13%) 2.75±0.21(100%) RN 0.47±0.21(18%) 0.30±0.12(12%) 1.30±0.03(51%) 0.25±0.07(10%) 0.23±0.01(9%) 2.55±0.38(100%) 注：括号内为该组分占总量的百分比。Note: data in brackets represent the component percentage in total. 各样地凋落物总量平均值在2.55~2.75 t/hm2之间。叶凋落物量所占比重较大，可达到79%~81%，而枝和花果皮屑凋落物量所占比重相对较小，占到总量19%~21%；施氮样地红松、蒙古栎和其他树种所占凋落物量(16%，6%和57%)比较对照样地(红松27%，蒙古栎占12%，其他占41%)有较大差异，减水施氮地中分别占18%，12%和51%；在对照地和施氮地中，花果皮屑所占凋落物量的比例(分别为12%和13%)都高于枝的(分别为8%和9%)，而减水施氮地中花果皮屑所占比例(9%)低于枝的(10%)。
方差分析显示：各组分凋落物量中，仅其他叶凋落物量在不同处理中差异显著(P=0.016)，其余均未达到显著水平。
2.2 不同处理凋落物月动态
由图 1可以看出，各处理月凋落动态为单峰型，各组分凋落量的峰值主要集中在9—10月份，最小值主要集中在7—8月份，其中红松和枝两部分6月份的量略高于7—8月份，但是相对于9—10月的凋落物量较小。
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图 1 不同处理凋落物月动态Figure 1. Monthly dynamics in litterfall production of different treatments图 2可看出，不同处理各组分具有不同的月凋落节律。月变化最大的是叶凋落物量，枝和花果皮屑的变化平缓，每个月差异不大。
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图 2 不同处理凋落物组分月动态Figure 2. Monthly dynamics of litterfall component production of different treatments在对照处理中，6月份各组分凋落物量以红松叶为最多，其次是花果皮屑、枝和其他叶，最少为蒙古栎叶；7—8月份变化规律不明显，但这两个月对应的组分之和基本呈花果皮屑＞其他叶＞红松叶＞枝＞蒙古栎叶；9月份的凋落物量以其他叶的为最大，其次是红松叶、花果皮和枝，蒙古栎叶最少；而10月份凋落物量最大值为其他叶，其次仍是红松叶、蒙古栎和枝，最少为花果皮。
在施氮处理中，6月份各组分凋落物量最多为花果皮屑，其次是红松叶，枝、其他叶和蒙古栎同对照处理；7—8月份的变化规律较明显，均为为花果皮屑＞其他叶＞枝＞红松叶＞蒙古栎叶；9月份凋落物量最多的为其他叶，其次为花果皮屑、红松叶和枝，以蒙古栎叶最少；10月份的变化规律与对照地的相同。
在减水施氮处理中，6月份各组分凋落物量最多为红松叶，其次是枝、花果皮屑和其他叶，蒙古栎叶最少；7—8月份变化规律与施氮处理相同；9月份凋落物量最多仍为为其他叶，其次是蒙古栎叶、红松叶、枝，最少为花果皮屑；10月份的变化规律与前两种处理的相同。
方差分析显示：各月凋落物组分中，6—7月各处理间，红松叶(分别为P=0.001和P=0.018)、蒙古栎叶(分别为P=0.010和P=0.030)、其他叶(分别为P=0.015和0.024)和花果皮屑(分别为P=0.020和P=0.020)差异显著；8月各处理间仅花果皮(P=0.004)差异显著；9月各处理间仅蒙古栎叶(P=0.040)差异显著；10月各处理间，红松叶(P=0.007)和其他叶(P=0.012)差异显著；各月份中，枝处理间差异均不显著。
2.3 不同处理各凋落物量与胸高断面积的相关性
对不同处理各凋落物组分与对应的胸高断面积进行相关性分析，结果如表 3。
表 3 各组分凋落物量与胸高断面积相关性分析Table 3. Correlation analysis of component litterfall mass and basal area at breast height参数
Parameter处理
Treatment凋落物组分Litterfall component 叶总量
Leaf litterfall amount总量
Total amountPK QM OT TW ROB 胸高断面积
Basal area at breast heightCK 0.759 0.994 0.996* 0.778 0.797 0.790 0.654 NA 0.978 0.999* 0.990 0.872 0.932 0.863 0.921 RN 0.869 0.742 0.988 0.987 0.963 0.953 0.959 注：*表示在P＜0.05上显著相关。Note: * represents significant correlation at P＜0.05 level. 由表 3可知，各组分凋落物量与胸高断面积均呈正相关，总体呈现叶的相关性较好，但不同处理间变化规律不同。在对照处理中，其他叶相关系数最大(0.996)，且相关性显著，其次为蒙古栎叶(0.994)，但未达到显著水平，总凋落物量的相关性最小(0.654)；在施氮处理中，蒙古栎叶的相关系数最大，且显著正相关，其次为其他叶(0.990)、红松叶(0.978)、花果皮屑(0.932)和总凋落量(0.921)，但均未达到显著水平，最小值为叶总量(0.863)；在减水施氮处理中，相关系数从大到小依次为其他叶(0.988)、枝(0.987)、花果皮屑(0.963)、总量(0.959)、叶总量(0.953)、红松叶(0.869)、蒙古栎叶(0.742)，但均未达到显著水平。
2.4 不同处理各组分凋落系数
双因素方差分析显示(表 4)，不同组分凋落物系数对长期氮水控制响应的差异各不相同。施氮显著降低了红松叶的凋落系数，而减水施氮也降低了红松叶的凋落系数，但不显著，其中，降减水少对凋落系数有一定的促进作用，但效果不显著；施氮和减水施氮都提高了蒙古栎和其他树种的凋落物系数，但减水施氮对其他叶凋落物系数的影响显著；施氮和降水减少对枝和花果皮的凋落系数均无显著影响；施氮会降低叶凋落系数和林分凋落系数，降水减少提高了叶凋落系数和林分凋落系数，其中对叶总量影响显著。总体表现为氮添加会抑制针叶树种的凋落物量，促进阔叶树种的凋落物量，降水减少会促进各组分凋落物量。
表 4 不同处理各组分的凋落系数Table 4. Litterfall coefficient of components in different treatments处理
Treatment凋落物组分Litter component/(t·m-2) 叶凋落物系数
Leaf litterfall coefficient (LC)林分凋落系数
Forest litterfall coefficient (FC)PK QM OT TW ROB CK 0.200 a(0.049) 0.124 a(0.040) 0.212 b(0.013) 0.019 a(0.004) 0.031 a(0.005) 0.230 ab(0.020) 0.253 a(0.027) NA 0.115 b(0.014) 0.172 ab(0.024) 0.261 ab(0.003) 0.022 a(0.004) 0.031 a(0.005) 0.194 b(0.018) 0.247 a(0.007) RN 0.149 ab(0.018) 0.251 a(0.008) 0.305 a(0.005) 0.027 a(0.000) 0.026 a(0.000) 0.233 a(0.018) 0.286 a(0.011) 注：括号内为标准差，a、b代表各组分不同处理中差异显著(P＜0.05)。Notes: Standard deviations are shown in brackets, a, b represent significant difference in each treatment among these components (P＜0.05). 同一处理下各组分凋落系数也不相同，但是，在各处理中其他的凋落系数都高于其余各组分的。在对照地和施氮地中凋落系数最小的是枝(分别为0.019和0.022 t/m2)，在减水施氮地中最小值为花果皮屑(0.026 t/m2)。
3. 讨论
3.1 凋落总量与同地区类似研究比较
森林凋落物量是衡量生态系统初级生产力的重要指标，是地上有机产物向地下转移、输入的重要环节。森林凋落量主要受气候、林龄和森林类型的影响，并且在年际间的差异很大[35-39]。Bray等[40]人发现凉温带、暖温带的年凋落物量分别为3.1 t/a和4.9 t/a。韩士杰等[41]发现小兴安岭中南部凉水国家级自然保护区阔叶红松林的年凋落量为3.49 t/(hm2·a)；原作强等[33]研究表明，长白山阔叶红松林年凋落量为3.92 t/(hm2·a)；Li等[42]对长白山阔叶红松林过去19年的凋落量进行了研究，发现其年均凋落量为4.02 t/(hm2·a)；陈金玲[22]在研究阔叶红松林对对模拟氮沉降响应中得出，不同施氮处理下凋落物总量范围在3.69~4.36 t/(hm2·a)。本研究通过3种不同处理(CK、NA、RN)样地得到，生长季内凋落物总量的平均值分别为对照地(2.74 t/hm2)，施氮地(2.75 t/hm2)，减水施氮地(2.55 t/hm2)。另外，与上述研究结果相比，本研究的年凋落量低了1/3左右，刘颖等[43]研究表明，长白山阔叶红松林在非生长季内(10月至翌年5月)凋落物中以枝最多，占凋落总量的1/3之多，这使得此差异得到了解释。
3.2 凋落物凋落节律比较
森林凋落量具有明显的季节变化规律，其季节动态模式主要分为单峰型，双峰型或不规则型[10]。影响森林凋落物凋落节律的主要因素为纬度、海拔差异下的降水和温度变化，土壤肥力，养分输入等[40, 43-48]。在本研究中，不同处理总凋落量和各组分(不包括花果皮屑)凋落量在生长季内凋落动态为单峰型，峰值都出现在9—10月份，最小值出现在夏季(7—8月份)，这是因为生长季时树木需要吸收大量的养分、水分来维持自身的生长，其主要动力是冠层的蒸腾作用，故落叶较少，而生长季结束后，随着气温降低、降水减少，为降低养分、水分的消耗，形成大量生理性的落叶[33]。在减水施氮处理中，9月凋落量明显高于其他两种处理的，而到了10月又明显低于其他两种处理的，结合该处理各组分凋落物动态，可以得出降水减少会使其他树种的凋落期提前。有研究发现季节性的积水会造成凋落量发生改变，干旱导致森林凋落量显著增加[37]，这说明凋落节律不仅受树种自身生物学和生态学特性的调控[43]，还与土壤湿度降低密切相关[49]。在各组分凋落物中，红松在6月份的凋落量虽然相对于9—10月份的较小，但是明显高于7—8月份的，有研究表明针叶林的凋落量在一年之中也表现出明显的峰值[17, 50-51]，苏格兰松的凋落期主要在8—10月，而花旗松有两个峰值，分别在春季和秋季[52]，侯玲玲等[53]研究表明云冷杉红松林的凋落模式为双峰型，主要集中在9月，但是在4—5月份也出现一个小峰值。
3.3 不同处理对凋落量与胸高断面积相关性的影响
森林凋落量的多少受林分密度和林龄的影响，林分总胸高断面积不仅可以反应林分中树木的多少，还可以反映林分中树木的大小。李雪峰[34]在研究中发现阔叶凋落量不受其胸高断面积的影响，而红松叶凋落量随其树种的胸高断面积的增加而增加；原作强等[33]在研究中发现红松、紫椴、蒙古栎和色木槭的叶凋落量与样地内母树的胸高断面积呈显著正相关；而本研究发现，不同处理各组分凋落物量与胸高断面积均呈正相关，这与原作强等的研究结果一致，与李雪峰等的结论有一定出入。但各组分相关性变化对氮水控制响应不同，总体来看，施氮提高了各组分凋落物与其胸高断面积的相关性，降水减少降低了红松叶和蒙古栎叶与其胸高断面积的相关性，提高了枝、花果皮及总量的相关性。究其原因可能有以下两点：1)氮水处理改变了光合产物的分配模式，使树木原来的胸径发生了变化，赵亮等[54]在研究中发现，氮沉降显著提高了阔叶树种地上部分生物量的分配，其分配大小依次为径＞枝＞根＞叶；Magill等[55]在对持续了15年氮添加实验进行总结时发现，针叶林和阔叶林生长对氮沉降的响应不相同，以美国赤松林为例，对照样地(空白处理)的平均直径增加量最高，低氮和高氮处理样地的直径增加量相对于对照样地分别下降了31%和54%，而期间阔叶林的响应则相反，低氮和高氮处理相对于对照样地使地上部分的NPP分别增加了11%和39%。2)氮水处理对胸径没有产生明显的影响，树种的凋落量主要还由自身生物特性调控，王樟华[56]认为，阔叶树种凋落量与其胸高断面积相关不显著的主要原因是不同树种自身的落叶量各不相同。
3.4 各组分凋落系数对氮水控制的响应
凋落物产量主要取决于土壤肥力、土壤水分和养分的供应[57]，但在区域尺度上受海拔、纬度[58]、降雨量等影响较大[59]。本研究发现，氮添加(50 kg/(hm2·a))降低了林分凋落量，而降水减少会提高林分凋落物的产量，但未达到显著水平；氮添加显著降低了红松叶凋落量，降水减少显著提高了其他叶凋落量，对其他组分凋落量影响均不显著。有研究表明，30、60 kg/(hm2·a)的氮添加处理对凋落物量产生抑制作用[22]；施氮会抑制美国赤松林叶片的产量[60]；凋落物产量与降雨量呈负相关[59]，在旱季阔叶凋落量比一般年份的要高[25]，干旱会提高总凋落物产量[26, 61]，这与本研究的结果相一致。花果皮对水氮控制的响应不明显，可能是因为森林的组织器官的凋落情况在一定程度上受气候因子(降雨和风)的直接调节，但其凋落物产量主要还受自身生物学特性的支配[62]。
另外，本研究还发现针叶树种和阔叶树种凋落量对氮水控制的响应各不相同，降雨减少会提高所有树种叶凋落物量，氮添加会降低针叶树种的凋落物量而提高阔叶树种的凋落物量。降水减少显著增加了阔叶树种的凋落量，对红松叶凋落量增加不显著，可能是因为阔叶树种对干旱的敏感性高于红松的，针叶树属于耐旱树种[63-64]，对水分减少有一定的耐受性，有研究表明，氮沉降会降低植物获取水分的能力，从而增加了其对干旱的敏感性[3, 65]，例如，荷兰高氮沉降地区的森林树种在干旱年份活力会明显降低，而到了正常年份又会恢复正常[66]。施氮显著降低了红松叶凋量，而林分的叶凋落量和总凋落量减少不明显，可能与施氮地内的土壤氮饱和状态有关，有研究表明，森林生态系统对氮素的饱和程度决定着植物生产力对氮沉降的响应，一般氮沉降的临界点在10~25 kg/(hm2·a)范围内，当氮素受限时，一定量的氮沉降量可以通过提高有效氮的供应来增加植物的生产力，对植物产生一定程度的“施肥效应”，但仅在短期内对植物的生长有促进作用[3]，当达到饱和后，过量的氮素就会使土壤酸化、系统养分平衡失调[2]，削弱树木对不良环境的抗性[67]，扰乱森林的正常结构和功能[7-8]，从而减少生态系统的生产力[68]。
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图 2 邻近木空间结构单元
Pi为对象木，i为对象木序号，Pi1、Pi2、Pi3为Pi的最邻近木。圆圈大小表示胸径，圆圈类型表示树种。Pi is the subject tree, i is an order number of subject tree, Pi1, Pi2 and Pi3 are the nearest neighbours. The size of circle is proportional to the size of trees, and circle type indicates tree species.
Figure 2. Spatial structural unit of neighboring trees
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图 3 树木位置图
坐标以样地的西南角为原点，东西方向为x轴，南北方向为y轴。Taking the southwest corner of plot as origin, east-west direction as x-axis, and north-south direction as y-axis.
Figure 3. Tree location map
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图 4 邻近木多样性指数的株数分布
Figure 4. Plant number distribution of neighboring tree diversity index
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图 5 各观测变量Spearman相关性
ΔV. 材积生长量；Δg.胸高断面积生长量；Hd. 径阶多样性指数；Hs.树种多样性指数；Hh.树高多样性指数。 **代表在 P < 0.05 水平上显著相关，***代表在 P < 0.01 水平上显著相关。ΔV, volume increment; Δg, basal area increment; Hd, diameter class diversity index; Hs, tree species diversity index; Hh, tree height diversity index. ** represents significant correlation at P < 0.05 level, *** represents significant correlation at P < 0.01 level.
Figure 5. Spearman correlations for each observed variable
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图 6 结构方程模型修正路径图
竞争与生长量右上角数字为其方差；箭头表示影响关系；箭头上的数据为相应的路径系数，e1 ~ e5分别为相应观察变量的测量误差。Numbers in the upper right corner of competition and growth quantities are their variance; arrows indicate influence relationships; data on the arrows are corresponding path coefficients; e1 to e5 are measurement errors of corresponding observed variables, respectively.
Figure 6. Structural equation model correction path diagram
表 1 林分树木生长状况
Table 1 Tree growth status in the stand
树种
Tree species密度/（株·hm−2）
Density/（tree·ha−1）平均胸径
Average DBH/cm平均高
Average height/m平均材积/（m3·hm−2）
Average volume/（m3·ha−1）平均材积生长量/（m3·hm−2）
Average volume
increment/（m3·ha−1）臭冷杉 Abies nephrolepis 458 16.5 11.5 0.19 0.011 鱼鳞云杉 Picea jezoensis
红皮云杉 Picea koraiensis150 19.9 12.1 0.29 0.015 红松 Pinus koraiensis 95 20.9 12.0 0.33 0.013 紫椴 Tilia amurensis 113 11.7 9.8 0.09 0.005 青楷槭 Acer tegmentosum 108 9.9 9.9 0.11 0.008 枫桦 Betula costata 155 10.8 11.3 0.07 0.006 白桦 Betula platyphylla 56 17.3 13.2 0.18 0.018 花楷槭 Acer ukurunduense 33 7.9 8.8 0.05 0.004 色木槭 Acer pictum 25 12.6 11.1 0.09 0.005 黄檗 Phellodendron amurense 4 15.2 11.8 0.11 0.011 青杨 Populus cathayana 3 15.6 12.5 0.14 0.042 水曲柳 Fraxinus mandshurica 2 7.0 7.1 0.02 0.001 蒙古栎 Quercus mongolica 1 10.2 8.8 0.04 0.006 春榆 Ulmus japonica 1 5.5 7.8 0.01 0.002 其他 Others 86 9.8 10.1 0.06 0.004 合计或均值 Total or average 1 290 14.8 11.2 0.17 0.010 
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表 2 单木竞争指数
Table 2 Individual tree competition index
指数 Index 公式 Formula 说明 Remark Hegyi竞争指数[4]
Hegyi competition index (CI)CIi=∑ni=1(DjDi⋅1Dij) Di为对象木i胸径，Dj为邻近木j的胸径，Dij为对象木与邻近木之间的距离，n为邻近木数量，n = 3
Di is DBH of subject tree i, Dj is DBH of neighbouring tree j, and Dij is distance between subject tree and neighbouring tree, n is number of neighbouring tree, n = 3树冠投影面积竞争指数[17] Crown cross-sectional competition index (BDC) BDCi=∑ni=1(CjCi⋅1Dij) Ci是对象木的树冠投影面积，Cj为邻近木树冠投影面积
Ci is projected crown area of subject tree and Cj is projected crown area of neighbouring tree树冠竞争指数[18]
Crown competition index (CCI)CCIi=∑ni=1(HjHi⋅¯Wi+¯Wj−Dij¯Wi) Hi为对象木树高，Hj为邻近木的树高，¯Wi为对象木的平均冠幅半径，¯Wj 为邻近木的平均冠幅半径
Hi is height of subject tree, Hj is height of neighbouring tree, ¯Wi is average crown radius of subject tree, ¯Wj is average crown radius of neighbouring tree
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表 3 各竞争指数的统计
Table 3 Statistics of each competition index
竞争指数
Competition index最小值
Min. value最大值
Max. value平均值 ± 标准误
Mean ± SE标准差
SD标准化后的平均值 ± 标准误
Standardized mean ± SE标准化后的标准差
Standardized SDCCI 0 11.321 2.965 ± 0.066 1.673 0.262 ± 0.006 0.148 BDC 0.055 221.545 9.382 ± 0.793 0.564 0.038 ± 0.004 0.091 CI 0.187 168.515 6.391 ± 0.544 13.825 0.038 ± 0.003 0.082
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表 4 各径级邻近木多样性指数、竞争指数与生长量统计
Table 4 Diversity index, competition index, and growth statistics of neighboring trees at different diameter levels
径级
Diameter class指标
Index材积生长量
Volume
increment/m3材积生长率
Volume
growth rate径阶
多样性指数
Diameter-class
diversity index树种
多样性指数
Species
diversity index树高
多样性指数
Tree-height
diversity index竞争指数
Competition
index小径级
Small-diameter class
（5 cm ≤ DBH < 13 cm）均值 ± 标准误
Mean ± SE0.009 ± 0.001 （4.592 ± 0.154）% 1.114 ± 0.015 0.873 ± 0.021 0.981 ± 0.013 9.016 ± 0.662 标准差
Standard deviation0.016 0.029 0.275 0.382 0.324 15.207 变异系数
Coefficient of variation/%177.778 63.181 24.686 43.757 33.028 168.680 中径级
Medium-diameter class
（13 cm ≤ DBH < 25 cm）均值 ± 标准误
Mean ± SE0.041 ± 0.002 （6.046± 0.155）% 1.197 ± 0.016 0.884 ± 0.024 1.004 ± 0.020 2.864 ± 0.266 标准差
Standard deviation0.033 0.024 0.236 0.343 0.288 4.822 变异系数
Coefficient of variation/%80.488 39.670 19.716 38.801 28.685 168.390 大径级
Large-diameter class
（DBH ≥ 25 cm）均值 ± 标准误
Mean ± SE0.081 ± 0.004 （5.379 ± 0.167）% 1.252 ± 0.034 0.921 ± 0.031 1.056 ± 0.024 1.064 ± 0.112 标准差
Standard deviation0.041 0.017 0.314 0.357 0.258 1.339 变异系数
Coefficient of variation/%50.617 31.604 25.080 38.762 24.432 125.820
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表 5 信度检验和效度检验结果
Table 5 Results of reliability and validity tests
潜变量
Latent variable显变量个数
Number of explicit variable克朗巴哈系数
Cronbach’s alpha coefficientKMO检验
KMO testBartlett球形检验
Bartlett’s sphericity test多样性 Diversity 3 0.297 0.516 0 竞争 Competition 3 0.874 0.712 0 生长量 Growth 2 0.876 0.500 0
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表 6 各指数路径间直接效应、间接效应和总效应及适配性
Table 6 Direct, indirect and total effects and fitness between index pathways
变量因果关系
Causality of variables直接影响系数
Direct impact coefficient间接影响系数
Indirect effect coefficient总影响系数
Total impact coefficientP值
P value树种多样性→竞争
Tree species diversity→Competition−0.250 0 −0.250 < 0.001 树高多样性→竞争
Tree height diversity→ Competition−0.150 0 −0.150 < 0.001 竞争→生长量
Competition→Growth−0.489 0 −0.489 < 0.001 径阶多样性→生长量
Diameter class diversity→Growth0.166 0 0.166 < 0.001 树种多样性→生长量
Tree species diversity→Growth−0.123 0.122 −0.001 < 0.001 树高多样性→生长量
Tree height diversity→Growth0 0.073 0.073 < 0.001 注：“→”表示影响，箭头的指向代表一个因子对另一个因子的影响关系。Notes: “→” indicates impact, pointing of arrow represents the relationship of a factor to the influence of another factor.
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表 7 不同径级对象木邻近木径级分布的竞争与生长状况
Table 7 Competition and growth status of neighbouring tree diameter distribution of subject trees of different diameter classes
邻近木径级分布
Diameter class distribution
of neighboring tree指标
Index对象木径级 Diameter class of subject tree 小径级
Small-diameter class中径级
Medium-diameter class大径级
Large-diameter class总体 Total 竞争 Competition 9.902 ± 0.938 2.572 ± 0.283 1.106 ± 0.131 材积生长量 Volume increment/m3 0.009 ± 0.001 0.041 ± 0.002 0.081 ± 0.004 材积生长率 Volume growth rate/% 4.589 ± 0.151 6.049 ± 0.157 5.377 ± 0.181 全为小径级林木
All small class diameter tree竞争 Competition 14.668 ± 2.665 2.391 ± 0.796 1.232 ± 0.386 材积生长量 Volume increment/m3 0.009 ± 0.001 0.041 ± 0.005 0.082 ± 0.074 材积生长率 Volume growth rate/% 5.461 ± 0.388 6.109 ± 0.541 5.687 ± 0.345 小径级林木为主
Small diameter class tree predominant竞争 Competition 10.484 ± 1.122 2.296 ± 0.003 1.025 ± 0.004 材积生长量 Volume increment/m3 0.009 ± 0.001 0.042 ± 0.003 0.081 ± 0.005 材积生长率 Volume growth rate/% 4.827 ± 0.239 6.213 ± 0.259 5.277 ± 0.354 大径级林木为主
Large diameter class tree predominant竞争 Competition 7.264 ± 0.946 3.136 ± 0.531 1.471 ± 0.038 材积生长量 Volume increment/m3 0.010 ± 0.002 0.038 ± 0.004 0.079 ± 0.011 材积生长率 Volume growth rate/% 4.183 ± 0.219 5.877 ± 0.219 5.461 ± 0.235
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-
[1] 董利虎, 李凤日, 贾炜玮. 林木竞争对红松人工林立木生物量影响及模型研究[J]. 北京林业大学学报, 2013, 35(6): 15−22. Dong L H, Li F R, Jia W W. Effects of tree competition on biomass and biomass models of Pinus koraiensis plantation[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2013, 35(6): 15−22.
[2] 惠刚盈, 胡艳波, 赵中华, 等. 基于交角的林木竞争指数[J]. 林业科学, 2013, 49(6): 68−73. doi: 10.11707/j.1001-7488.20130610 Hui G Y, Hu Y B, Zhao Z H, et al. A forest competition index based on intersection angle[J]. Scientia Silvae Sinicae, 2013, 49(6): 68−73. doi: 10.11707/j.1001-7488.20130610
[3] 王妍, 杨华, 李艳丽, 等. 基于结构方程模型的林木竞争指标研究[J]. 北京林业大学学报, 2015, 37(4): 28−37. Wang Y, Yang H, Li Y L, et al. Tree competition index based on the structural equation model[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2015, 37(4): 28−37.
[4] Hegyi F. A simulation model for managing jack-pine stands[M]//Fries J. Growth models for tree and stand simulation. Stockholm: Sweden Royal College of Forest, 1974: 74−90.
[5] 范秀华, 张宝权, 范春雨. 长白山典型天然林不同演替阶段物种多样性和结构多样性对生产力影响[J]. 北京林业大学学报, 2021, 43(12): 1−8. doi: 10.12171/j.1000-1522.20210071 Fan X H, Zhang B Q, Fan C Y. Effects of species diversity and structural diversity on productivity in different succession stages of typical natural forest in Changbai Mountains of northeastern China[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2021, 43(12): 1−8. doi: 10.12171/j.1000-1522.20210071
[6] 朱杰, 吴安驰, 邹顺, 等. 南亚热带常绿阔叶林树木多样性与生物量和生产力的关联及其影响因素[J]. 生物多样性, 2021, 29(11): 1435−1446. doi: 10.17520/biods.2021014 Zhu J, Wu A C, Zou S, et al. Relationships between tree diversity and biomass/productivity and their influence factors in a lower subtropical evergreen broad-leaved forest[J]. Biodiversity Science, 2021, 29(11): 1435−1446. doi: 10.17520/biods.2021014
[7] Forrester D I, Tang X L. Analysing the spatial and temporal dynamics of species interactions in mixed-species forests and the effects of stand density using the 3-PG model[J]. Ecological Modelling, 2016, 319(9): 233−254.
[8] 惠刚盈. 基于相邻木关系的林分空间结构参数应用研究[J]. 北京林业大学学报, 2013, 35(4): 1−9. Hui G Y. Studies on the application of stand spatial structure parameters based on the relationship of neighbourhood trees[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2013, 35 (4): 1−9.
[9] Hui G Y, Zhao X H, Zhao Z H, et al. Evaluating tree species spatial diversity based on neighbourhood relationships[J]. Forest Science, 2011, 57(4): 292−300.
[10] Man R, Yang H. Construction of neighbourhood diversity indices with stem mapping data[J]. Canadian Journal of Forest Research, 2015, 45(8): 1138−1142.
[11] Yang H, Man R. Assessing stand species and structural diversity at neighbourhood scale[J]. MethodsX, 2018(5): 141−148.
[12] 白宇, 杨华, 温静, 等. 基于邻近木的林分结构多样性研究[J]. 北京林业大学学报, 2020, 42(6): 52−58. doi: 10.12171/j.1000-1522.20190120 Bai Y, Yang H, Wen J, et al. Study on forest structure diversity based on the neighbourhood trees[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2020, 42(6): 52−58. doi: 10.12171/j.1000-1522.20190120
[13] Laughlin D C, Abella S R, Covington W W, et al. Species richness and soil properties in Pinus ponderosa forests: a structural equation modeling analysis[J]. Journal of Vegetation Science, 2007, 18(2): 231−242. doi: 10.1111/j.1654-1103.2007.tb02534.x
[14] 王树力, 周健平. 基于结构方程模型的林分生长与影响因子耦合关系分析[J]. 北京林业大学学报, 2014, 36(5): 7−12. Wang S L, Zhou J P. Coupling relationship between stand growth and impacting factors based on structural equation model[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2014, 36(5): 7−12.
[15] 舒树淼, 赵洋毅, 段旭, 等. 基于结构方程模型的云南松次生林林木多样性影响因子[J]. 东北林业大学学报, 2015, 43(10): 63−67. doi: 10.3969/j.issn.1000-5382.2015.10.013 Shu S M, Zhao Y Y, Duan X, et al. Impact factors of forest diversity in Yunnan pine secondary forest based on structural equation model[J]. Journal of Northeast Forestry University, 2015, 43(10): 63−67. doi: 10.3969/j.issn.1000-5382.2015.10.013
[16] 孜来比·买木提名, 杨华, 赵广亮, 等. 单木竞争指标的研究进展[J]. 西北林学院学报, 2012, 27(6): 152−158. doi: 10.3969/j.issn.1001-7461.2012.06.31 Zilaibi·Mutiming, Yang H, Zhao G L, et al. A review on the competition Indices of individual trees[J]. Journal of Northwest Forestry University, 2012, 27(6): 152−158. doi: 10.3969/j.issn.1001-7461.2012.06.31
[17] Biging G S, Dobbertin M. A comparison of distance-dependent competition measures for height and basal area growth of individual conifer trees[J]. Forest Science, 1992, 38(3): 695−720.
[18] 张晔珵, 张怀清, 陈永富, 等. 基于树冠因子的林木竞争指数研究[J]. 林业科学研究, 2016, 29(1): 80−84. doi: 10.3969/j.issn.1001-1498.2016.01.012 Zhang Y C, Zhang H Q, Chen Y F, et al. Study of tree competition index based on crown feature[J]. Forest Research, 2016, 29(1): 80−84. doi: 10.3969/j.issn.1001-1498.2016.01.012
[19] 刘琪璟. 中国立木材积表[M]. 北京: 中国林业出版社, 2017: 381. Liu Q J. Tree volum tables of China[M]. Beijing: China Forestry Publishing House, 2017: 381.
[20] Cronbach L. Coefficient alpha and the internal structure of tests[J]. Psychometrika, 1951, 16(3): 297−334. doi: 10.1007/BF02310555
[21] 王妍. 基于结构方程模型的林木竞争指标研究[D]. 北京: 北京林业大学, 2014. Wang Y, Tree competition index based on the structural equation model[D]. Beijing: Beijing Forestry University, 2014.
[22] 董灵波, 田栋元, 陈莹, 等. 基于结构方程模型的兴安落叶松天然林更新影响因素[J]. 应用生态学报, 2021, 32(8): 2763−2772. Dong L B, Tian D Y, Chen Y, et al. Clarifying the factors affecting Larix gmelinii forest regeneration based on structural equation model[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2021, 32(8): 2763−2772.
[23] 曹小玉, 委霞, 赵文菲, 等. 基于结构方程模型的森林健康评价[J]. 生态学杂志, 2021, 40(8): 2635−2647. Cao X Y, Wei X, Zhao W F, et al. Evaluation of forest health based on structural equation model[J]. Chinese Journal of Ecology, 2021, 40(8): 2635−2647.
[24] 李建军, 李际平, 刘素青, 等. 基于Hegyi改进模型的红树林空间结构竞争分析[J]. 中南林业科技大学学报, 2010, 30(12): 23−27. doi: 10.3969/j.issn.1673-923X.2010.12.005 Li J J, Li J P, Liu S Q, et al. The Mangrove spatial structure competitive analysis based on Hegyi improved model[J]. Journal of Central South University of Forestry & Technology, 2010, 30(12): 23−27. doi: 10.3969/j.issn.1673-923X.2010.12.005
[25] 闫旭, 张心艺, 李阳宁, 等. 复层林对闽楠幼树生长、叶片形态和光合特性的影响[J]. 植物科学学报, 2022, 40(4): 553−564. doi: 10.11913/PSJ.2095-0837.2022.40553 Yan X, Zhang X Y, Li Y N, et al. Effects of unevenly aged two-layer mixed forest on growth, leaf morphology, and photosynthetic characteristics of Phoebe bournei (Hemsl.) Yang saplings[J]. Plant Science Journal, 2022, 40(4): 553−564. doi: 10.11913/PSJ.2095-0837.2022.40553
[26] 董雪婷, 张静, 张志东, 等. 树种相互作用、林分密度和树木大小对华北落叶松生产力的影响[J]. 应用生态学报, 2021, 32(8): 2722−2728. Dong X T, Zhang J, Zhang Z D, et al. Effects of tree species interaction, stand density, and tree size on the productivity of Larix principis-rupprechtii[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2021, 32(8): 2722−2728.
[27] Versace S, Garfì V, Dalponte M, et al. Species interactions in pure and mixed-species stands of silver fir and European beech in Mediterranean mountains[J]. iForest, 2021, 14: 1−11. doi: 10.3832/ifor3476-013
[28] 黄小荣. 广西马尾松林植物功能多样性与生产力的关系[J]. 生物多样性, 2018, 26(7): 690−700. Huang X R. Relationship between plant functional diversity andproductivity of Pinus massoniana plantations in Guangxi[J]. Biodiversity Science, 2018, 26(7): 690−700.
[29] 汪清, 潘萍, 欧阳勋志, 等. 马尾松–木荷不同比例混交林种内和种间竞争强度[J]. 生态学杂志, 2021, 40(1): 49−57. Wang Q, Pan P, Ouyang X Z, et al. Intraspecific and interspecific competition intensity in mixed plantation with different proportion of Pinus massoniana and Schima superba[J]. Chinese Journal of Ecology, 2021, 40(1): 49−57.
[30] 周文嵩. 华北落叶松次生林种内、种间关系及影响机制研究[D]. 北京: 北京林业大学, 2018. Zhou W S. Research on intraspecific and interspecific relationship and impact mechanism of Larix principis-rupprechtii in secondary forests[D]. Beijing: Beijing Forestry University, 2018.
[31] 邹顺, 周国逸, 张倩媚, 等. 1992—2015年鼎湖山季风常绿阔叶林群落结构动态[J]. 植物生态学报, 2018, 42(4): 442−452. Zou S, Zhou G Y, Zhang Q M, et al. Long-term (1992–2015) dynamics of community composition and structure in a monsoon evergreen broad-leaved forest in Dinghushan Biosphere Reserve[J]. Chinese Journal of Plant Ecology, 2018, 42(4): 442−452.
[32] 吴初平, 韩文娟, 江波, 等. 浙江定海次生林内物种丰富度与生物量和生产力关系的环境依赖性[J]. 生物多样性, 2018, 26(6): 545−553. doi: 10.17520/biods.2017320 Wu C P, Han W J, Jiang B, et al. Relationships between species richness and biomass/productivity depend on environmental factors in secondary forests of Dinghai, Zhejiang[J]. Biodiversity Science, 2018, 26(6): 545−553. doi: 10.17520/biods.2017320
[33] 朱锦迪. 浙江省针阔混交林生产力及其结构研究[D]. 杭州: 浙江农林大学, 2021. Zhu J D. Study on the productivity and structure of coniferous and broad-leaved mixed in Zhejiang Province[D]. Hangzhou: Zhejiang A&F University, 2021.
[34] Hans P. Canopy space filling and tree crown morphology in mixed-species stands compared with monocultures[J]. Forest Ecology & Management, 2014, 327: 251−264.
[35] Nyfeler D, Huguenin-Elie O, Suter M, et al. Strong mixture effects among four species in fertilized agricultural grassland led to persistent and consistent transgressive overyielding[J]. Journal of Applied Ecology, 2009, 46(3): 683−691.
-
期刊类型引用(13)
1. 夏甜甜，杜秋硕，刘鹏. 基于数字赋能的泰山古柏生态修复技术应用探究. 山东林业科技. 2024(02): 77-83 . 
百度学术
2. 叶程浩，杜晓晨，鲍宇. 一种基于YOLOv5和轮廓约束的木材空洞缺陷应力波层析成像算法. 木材科学与技术. 2023(05): 61-68 . 百度学术
3. 侯艳芳，王鑫，侯婷婷，郭靖，张艳. 古建筑木结构损伤检测方法研究进展. 粘接. 2022(01): 123-126+130 . 百度学术
4. 宋辉，姬晓文，高琦，缑鹏超，王志强. 基于数据驱动的不规则用电检测误差校正系统设计. 电子设计工程. 2022(06): 109-112+117 . 百度学术
5. 杨露露，董喜斌，徐华东. 电阻法和应力波法在活立木内部腐朽缺陷检测中的对比. 森林工程. 2022(04): 82-88 . 百度学术
6. 戴禄君，吴瑞瑞. 数据驱动的非线性光学显微成像误差校正研究. 激光杂志. 2022(07): 159-163 . 百度学术
7. 路程琳，何宇航，谢雨宏，刘依萍，刘嘉仪，王正. 应力波断层扫描法在立木检测方面的研究现状. 林业机械与木工设备. 2022(10): 37-40 . 百度学术
8. 刘涛，李光辉. 基于射线分割的林木应力波断层成像算法. 林业科学. 2021(09): 181-192 . 百度学术
9. 赵松，王勐. 移动AR+VR支持下全景图像拼接均匀性校正方法. 计算机仿真. 2021(11): 189-192+398 . 百度学术
10. 何宇航，陈偲，王弘历，黄席阳，王正. 断层扫描法在木材无损检测的研究进展. 木工机床. 2020(01): 13-16 . 百度学术
11. 张慧娟. 木材应力波检测精度的影响因素研究. 中国林副特产. 2020(01): 27-30 . 百度学术
12. 魏喜雯，孙丽萍，许述正，杨扬，杜春晓. 基于应力波传播速度模型的原木缺陷定量检测. 北京林业大学学报. 2020(05): 143-154 . 本站查看
13. 刘嘉新，高景泉，李超. 应用兰德韦伯算法的木材缺陷图像重建. 东北林业大学学报. 2019(12): 125-128 . 百度学术
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