简介:本研究以内蒙古锡林郭勒盟苏尼特右旗短花针茅荒漠草原为研究对象,采用分层取样技术,分别对碱韭和短花针茅为主的草地植物群落进行调查(测定指标为高度、盖度、密度和地上现存量),获得禾本科为主、碱韭为主以及由二者构成的复合样本数据。通过MATLAB软件平台,把植物群落的数量特征(高度、盖度和密度)作为输入因子,以群落现存量作为输出因子来建立BP神经网络模型,并对预测结果进行检验。结果显示,禾本科为主、碱韭为主以及由二者构成的复合样本,采用BP神经网络平均预测准确率分别为94.1%,92.98%,91.01%。因此,BP神经网络可作为草地植物群落地上现存量模拟与预测的有效工具之一。采用BP神经网络对不同草地植物类群进行模拟和预测可能会存在差异,但这种差异会随着样本容量的增大或训练精度的增加而弱化。
简介:大针茅(Stipagrandis)草原是内蒙古典型草原重要组成部分,对畜牧业的发展和生态环境有重要意义.本文通过野外取样,结合室内分析,对不同草地利用方式下大针茅草原群落功能性状进行了研究,分析了群落植株高度(CWMH)、叶片长度(CWMLL)、叶面积(CWMLA)、叶片碳含量(CWMLCC)、叶片氮含量(CWMLCC)及叶片碳氮比(CWMC/N)6个功能性状指标在不同利用方式下的差异及其相关性,旨在探讨大针茅草原群落功能性状对利用方式的响应.结果表明:与对照(CK)相比,放牧(G)与刈割(M)显著增加了群落叶片长度(CWMLL)及叶片氮含量(CWMLNC)(p〈0.05),显著降低了群落叶片碳含量(CWMLCC)及叶片碳氮比(CWMC/N)(p〈0.05);放牧(G)显著降低了群落植株高度(CWMH)、叶片面积(CWMLA)(p〈0.05);刈割(M)显著增加了群落叶片面积(CWMLA)(p〈0.05).并且,放牧(G)与围封(CK)均表现出植株高度(CWMH)与叶片长度(CWMLL)呈显著或极显著的正相关关系,而刈割使二者关系不显著,使植株高度(CWMH)与叶片面积(CWMLA)二者关系显著;刈割(M)使得叶片碳含量(CWMLCC)与叶片氮含量(CWMLCC)呈极显著的负相关关系.
简介:大针茅(Stipagrandis)草原是内蒙古典型草原重要组成部分,对畜牧业的发展和生态环境有重要意义。本文通过野外实地测定,结合室内分析,对不同草地利用方式下大针茅草原建群植物大针茅的功能性状进行了研究,分析了植株高度(H)、叶片长度(LL)、叶面积(LA)、叶片碳含量(LCC)、叶片氮含量(LNC)等5个功能性状指标在不同利用方式下的差异及其相关性,旨在探讨大针茅功能性状对利用方式的响应。结果表明:与对照(CK)相比,放牧(G)与刈割(M)显著降低了大针茅的植株高度(H)(P〈0.05)和叶片碳含量(LCC)(P〈0.05);放牧(G)降低了大针茅的叶片面积(LA)(P〈0.05),增加了大针茅的叶片氮含量(LNC)(P〈0.05),导致大针茅叶片小型化及叶片氮素富集。并且,放牧(G)与刈割(M)使得大针茅叶片长度(LL)与叶片面积(LA)间的显著强正相关性(P〈0.05)变得不显著正相关或负相关(P〉0.05)。