2020年东北林业大学林学院林学院考研复试公告
东北地区归一化植被指数与环境因子间的尺度依存关系

东北林业大学学报JOURNAL OF NORTHEAST FORESTRY UNIVERSITY Vol.44No.2 Feb.2021第49卷第2期2021年2月东北地区归一化植被指数与环境因子间的尺度依存关系1}李继红焦裕欣(东北林业大学,哈尔滨,110044)摘要以东北地区植被指数数据为基础,设置了西南一东北方向、南一北方向两条生态样带,使用小波进行时空时频分析,了解归一化植被指数变化的多尺度特征以及与地形、气候因素的空间多尺度关联性;应用冗余分析定量研究环境因子对归一化植被指数空间分布的影响。
结果表明:小波能量谱可以清晰识别归一化植被指数空间尺度结构,在西南一东北、南一北样带上,主要特征为50-70.70-160km,归一化植被指数在西南一东北方向上的变异性强于南一北方向;小波相干图谱能够直观显示归一化植被指数与环境因子随空间尺度、空间位置变化的依赖关系,在小尺度上地形对植被空间分布起着主导作用,大尺度上气候因子为主要因素。
对于西南一东北方向上归一化植被指数,降水量、海拔是其主控因子,其中降水是其空间分异的首要影响因子;在南一北方向上,气温、海拔、降水量是归一化植被指数的主控因子,其中气温是其空间分布的主导因子。
关键词区域生态;环境因子;归一化植被指数;东北地区分类号S716.4Dependence between ND VI and Environmental Factors in Northeast China//L i Jihoog,Jiao Yuxin(Northeast Forestry University,Hartin150040,P.R.Chino)//Jooinol of Northeas-Forestry University,1221,49(2):70-70.With tha data of MODIS-NDVI in Northeast COino,two ecological transect belts were set up in tha direction of southwest to northeast and south to north.We used wavelet to perform spatiotemporal tinieNrequeacy analysis to understand the multi-scalo characteristics of NDVi chanoes and the spatial multi-scolo correlaOon with terrain and cOmate factors,and ap-pliea reaundant analysis to quantitatively study the irnpact of eqvironmeqtat factors cm the spatial disWiautWn of NDVi.The resplto shown W o-wavelet energy spectrum can clearty identiOy the spatial scale structure of NDVi,and the main characteristics scales southwest to northeast was50-70km,and70-160km to North-South Transect,with the variaPil--ty in the southwest to northeast was sWonoer than that in the north and sou W directWns.The wavelet coherent map can viscaOze the depeqdeqce of NDVi and eqviroumeqtai factors ou spatial scale and spatial Terrain plays a leaprole in veaetatiori spatial diswiautioh cm a smalt scale,and climate factors cm a larae scale.For NDVi in the sohthwest-northeast direcUoh,precipimtioh and altituue are the main cohWollino factors,of which precipimtioh is the primary inOueq-cind factor of spatial differeqtiatWh;in the north-sou W dmectWh,air temperature,altituue and precipitatWh are the main cohWollino factors of NDVi,of which temperature is the dominant factor in its spatial disWidutWh.Kepwrrdt Reaiohal eccloyy;Envirohmeqtai factors;NDVi;Northeast China自然体系是多维生态要素在不同时空尺度上耦合形成的非线性耗散系统,其不仅具有内生演替周期,还受外部生态梯度效应影响,进而产生复杂、多样的时序特征与空间格局[1]。
内蒙古农业大学2020年硕士研究生招生简章

内蒙古农业大学2020年硕士研究生招生简章内蒙古农业大学2020年硕士研究生招生简章内蒙古农业大学由原内蒙古农牧学院和内蒙古林学院于1999年合并组建而成,是一所以农林为主、以草原畜牧业为重点办学特色,具有农、工、理、经、管、文、法、艺等8个学科门类的多科性大学,形成了学士、硕士、博士的人才培养体系。
学校现有国家重点学科1个、国家重点培育学科3个、省部级重点学科23个,有自治区一流建设学科11个。
现有博士后科研流动站10个、一级学科博士学位授权点13个、一级学科硕士学位授权点24个、硕士专业学位授权类别13个。
学校于2001年成为国家西部大开发“一省一校”重点支持建设的大学,于2012年成为国家林业局(现国家林业和草原局)和自治区人民政府“省部共建”高校,2013年进入国家“中西部高等教育振兴计划”支持院校行列。
学校现有在籍研究生4600余人,欢迎各位有志青年报考!一、招生规模及专业招生专业目录详见《内蒙古农业大学2020年攻读(全日制学术型)硕士研究生招生专业目录》《内蒙古农业大学2020年攻读(全日制专业型)硕士研究生招生专业目录》和《内蒙古农业大学2020年攻读(非全日制专业型)硕士研究生招生专业目录》。
二、学制及培养方式全日制学术型硕士研究生,需全脱产在校学习,基本学制为3年;全日制专业学位硕士研究生,需全脱产在校学习,基本学制一般为2年;非全日制硕士研究生学制3年,培养方式为集中授课。
三、报考条件及考试方式1.中华人民共和国公民;2.拥护中国共产党的领导,品德良好,遵纪守法;无考试作弊或学术不端等行为;3.身体健康状况符合国家规定的体检标准和我校特殊专业的基本要求;4.其他报考条件要求:(1)2020年全日制学术型硕士研究生一律不招收同等学力考生;2020年“退役大学生士兵”专项计划只招收非全日制专业型硕士学位研究生,具体名额分配详见非全日制招生目录;(2)报考公共管理、旅游管理硕士的考生须在大学本科毕业后有三年以上工作经验(含三年);或获得国家承认的高职高专毕业学历后,有五年以上工作经验(含五年),达到与大学本科毕业生同等学力;或已获硕士学位或博士学位,且有两年以上工作经验(含两年);(3)国家承认学历的应届本科毕业生(含普通高校、成人高校、普通高校举办的成人高等学历教育应届本科毕业生)及自学考试和网络教育届时可毕业本科生,录取报到前须取得国家承认的本科毕业证书;(4)报考全日制研究生的同等学力考生为国家承认学历的大学专科毕业生、毕业后在报考专业或相近专业工作两年及两年以上(到录取为硕士生的当年9月1日止,以下年限计算相同,不再列出)国家承认学历的本科结业生。
黑龙江省红松人工林林分乔木层可加性碳储量模型

第46卷㊀第1期2022年1月南京林业大学学报(自然科学版)JournalofNanjingForestryUniversity(NaturalSciencesEdition)Vol.46,No.1Jan.,2022DOI:10.12302/j.issn.1000-2006.202007007㊀收稿日期Received:2020⁃07⁃03㊀㊀㊀㊀修回日期Accepted:2020⁃10⁃10㊀基金项目:国家重点研发计划(2017YFB0502700);黑龙江省应用技术研究与开发计划项目(GA19C006)㊂㊀第一作者:辛士冬(774933353@qq.com),博士生㊂∗通信作者:姜立春(jlichun@nefu.edu.cn),教授㊂㊀引文格式:辛士冬,姜立春,穆林.黑龙江省红松人工林林分乔木层可加性碳储量模型[J].南京林业大学学报(自然科学版),2022,46(1):115-121.XINSD,JIANGLC,MUL.PredictivemodelofstandtreelayeradditivecarbonstorageofKoreanpineplanta⁃tioninHeilongjiangProvince,China[J].JournalofNanjingForestryUniversity(NaturalSciencesEdition),2022,46(1):115-121.DOI:10.12302/j.issn.1000-2006.202007007.黑龙江省红松人工林林分乔木层可加性碳储量模型辛士冬1,姜立春1∗,穆㊀林2(1.东北林业大学林学院,森林生态系统可持续经营教育部重点实验室,黑龙江㊀哈尔滨㊀150040;2.东丰县国有总场大兴林场,吉林㊀辽源㊀136300)摘要:ʌ目的ɔ大尺度森林碳储量的估算备受关注,而构建林分乔木层碳储量模型是一种评估森林碳储量快捷且准确的方式㊂ʌ方法ɔ以黑龙江省(东京城㊁林口㊁帽儿山㊁孟家岗)207块红松人工林样地数据为研究对象,选择聚合法㊁平差法㊁分解法作为构建林分碳储量模型的可加性方法,以加权回归来消除碳储量模型的异方差㊂采用留一交叉验证法(leave⁃one⁃outcrossvalidation,LOOCV)对3种可加性方法的碳储量模型进行评价㊂ʌ结果ɔ基于3种可加性方法林分碳储量模型拟合结果之间存在略微的差异㊂聚合法的总体预测能力略优于平差法和分解法,具体预测精度排序为聚合法>平差法>分解法㊂当预测林分总碳储量时,3种可加性方法在不同林分断面积区间的预测能力表现并不一致㊂ʌ结论ɔ基于聚合法的林分碳储量模型更适合于黑龙江省红松人工林的碳储量预测,但当预测红松人工林的林分总碳储量时,应根据林分断面积区间选择合适的可加性方法㊂关键词:红松人工林;可加性方法;碳储量;预测精度中图分类号:S758.5㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标志码:A开放科学(资源服务)标识码(OSID):文章编号:1000-2006(2022)01-0115-07PredictivemodelofstandtreelayeradditivecarbonstorageofKoreanpineplantationinHeilongjiangProvince,ChinaXINShidong1,JIANGLichun1∗,MULin2(1.KeyLaboratoryofSustainableForestEcosystemManagementMinistryofEducation,SchoolofForestry,NortheastForestryUniversity,Harbin150040,China;2.DaxingForestFarm,StateOwnedGeneralFarmofDongfengCounty,Liaoyuan136300,China)Abstract:ʌObjectiveɔTheestimationoflarge⁃scaleforestcarbonstoragehasattractedmuchattention,andtheestablishmentofforesttreelayercarbonstoragemodelisaneffectivemethodtoevaluateforestcarbonstorage.ʌMethodɔAtotalof207plotsinaKoreanpineplantationinHeilongjiangProvince(Dongjingcheng,Linkou,Maoershan,Mengjiagang)werestudiedformodelingstandcarbonstorage,andchoosetheaggregationmethod,adjustmentmethod,disaggregationmethodastheadditivitymethodofestablishingthestandcarbonstoragemodel,theresearchusedtheweightedregressiontoeliminatetheheteroscedasticityofthecarbonstoragemodel,andadoptedtheleave⁃one⁃outcrossvalidationmethodtoevaluatethecarbonstockmodelbasedonthreeadditivitymethods.ʌResultɔTherewereslightdifferencesbetweenthefittingresultsoftheforestcarbonstoragemodelbasedonthethreeadditivitymethods.Theoverallpredictionabilityoftheaggregationmethodwasslightlybetterthantheadjustmentmethodandthedisaggregationmethod,andthespecificpredictionprecisionwasrankedastheaggregationmethod>adjustmentmethod>disaggregationmethod.Whenpredictingstandtotalcarbonstorage,thepredictabilityofthethreeadditivitymethodsindifferentstandbasalareaintervalswasnotconsistent.ʌConclusionɔThestandcarbonstoragemodelbasedon. All Rights Reserved.南京林业大学学报(自然科学版)第46卷aggregationmethodwasmoresuitableforthepredictionofcarbonstorageofKoreanpineplantationinHeilongjiangProvince.However,whenpredictingthetotalcarbonstorageofKoreanpineplantations,theappropriateadditivemethodshouldbeselectedaccordingtothestandbasalareainterval.Keywords:Pinuskoraiensis(Koreanpine)plantation;additivitymethods;carbonstorage;predictionprecision㊀㊀CO2是温室气体的重要组成部分,如何有效降低大气中CO2的浓度一直是人们关注的焦点[1]㊂森林生态系统约占陆地碳储量的80%,是世界上除海洋之外最大的碳库,其固定大量碳被认为是森林对人类社会环境做出的重大贡献[2-3],因此,森林生态系统的碳储量评估受到世界各国的重视㊂国内外许多专家和学者评估了各种森林植被的碳储量,这对于了解全球森林碳库和碳平衡起到了推动作用[4-7]㊂但对于大尺度的碳储量评估,主要的方式有实测数据外推和遥感反演,而实测数据外推是以单木碳含量为基础估算林分碳储量,然后汇总成整个地区的乔木层碳储量,大尺度的森林调查结果一般都是汇总成含有林分变量信息的数据表[8-10],因此传统的从单木到林分碳储量的推算方法已经限制了大尺度碳储量估算的应用,且在从单木碳储量汇总到区域碳储量的过程中,也将会产生复杂的误差传递㊂虽然大面积的森林碳储量评估可以通过遥感反演实现,但在卫星获取数据的过程中,会受到大气的干扰,影响碳储量估算的精度[11]㊂考虑到以上因素,在林分水平上建立林分乔木层碳储量预测模型依然是估算大尺度森林碳储量相对有效的方法㊂而且我国已经获取了9次全国森林资源清查数据,从中比较容易得到评估森林碳储量的林分因子,这为大尺度森林碳储量的准确快捷评估提供了良好的基础㊂尽管我国培育人工林是多种用途的,主要包括木材产出㊁环境保护㊁固碳㊁水土保持,以及调节区域气候等[12],但人工林乔木层是森林生态系统的重要组成部分,并且人工林以相对较高的生产力在固碳方面发挥了重要的作用,培育人工林也被认为是提高森林覆盖率和固定大气中二氧化碳的重要途径之一㊂因此,准确估算人工林乔木层的碳储量有助于理解全球碳循环的机制以及制定减缓全球变暖的相关政策[13-14]㊂本研究以黑龙江省三大造林树种之一的红松(Pinusko⁃raiensis)为例,使用聚合法㊁平差法㊁分解法构建可加性林分碳储量模型,并对比分析3种方法的预测精度,旨在为森林乔木层的碳储量估算探索出更准确的方法,并为大尺度森林碳储量的估算提供技术支持㊂1㊀材料与方法1.1㊀数据获取与预处理数据来源于黑龙江省红松人工林主要分布区域,分别为帽儿山林场(127ʎ18ᶄ0ᵡ 127ʎ41ᶄ6ᵡE,45ʎ2ᶄ20ᵡ45ʎ18ᶄ16ᵡN)㊁孟家岗林场(130ʎ32ᶄ42ᵡ 130ʎ52ᶄ36ᵡE,46ʎ20ᶄ16ᵡ 46ʎ30ᶄ50ᵡN)㊁东京城林业局(128ʎ07ᶄ45ᵡ 130ʎ02ᶄ35ᵡE,43ʎ30ᶄ30ᵡ 44ʎ18ᶄ45ᵡN)和林口林业局(129ʎ40ᶄ 130ʎ34ᶄE,45ʎ51ᶄ44ᵡ 45ʎ59ᶄ30ᵡN)㊂黑龙江省气候类型为寒温带与温带大陆性季风气候,山地土壤类型以暗棕壤为主㊂本研究共收集了207块红松人工林样地数据(红松蓄积合计ȡ65%),样地面积100 900m2,样地的设置考虑了林缘效应的影响,样地面积通过罗盘和测绳确定,闭合差不得超过0.5%,设置样地完成后,使用皮尺根据样地面积对样地进行分割,之后,对样地树木进行标记,在此过程中排除树高低于1.3m和胸径小于5cm的树木,记录各树木的树高㊁胸径,以及郁闭度等样地信息㊂外业数据收集完成后,整理样地信息,通过每木检尺数据计算得到林分基本信息(表1),并根据已构建的红松人工林单木生物量模型以及样地内含有的天然林或人工林树种(如白桦㊁云杉㊁樟子松㊁蒙古栎等)的单木生物量模型[15-16],计算各样地内各树种的单木总生物量以及单木各分项生物量,然后将各样地单木总生物量㊁单木各分项生物量分别求和,得到各样地单位面积内乔木层各分量生物量和总生物量㊂以得到的样地各分量生物量为基础,结合红松人工林和其他树种的各分量(树干㊁树枝㊁树叶㊁树根)的含碳率[17],最终相加后得到林分总碳储量以及各分量碳储量,碳储量统计信息见表2㊂表1㊀红松人工林林分基本信息Table1㊀BasicstandinformationofKoreanpineplantation统计量statistic海拔/maltitude坡度/(ʎ)slope林分平均直径/cmquadraticmeandiameter平均树高/mmeantreeheight林分密度/(株㊃hm-2)standdensity林分断面积/(m2㊃hm-2)standbasalarea最小值min.19554.63.8300.01.3最大值max.6732530.917.52900.069.1平均值mean363815.410.31365.424.5标准差SD11754.62.5478.111.6611. All Rights Reserved.㊀第1期辛士冬,等:黑龙江省红松人工林林分乔木层可加性碳储量模型表2㊀红松人工林林分碳储量统计信息Table2㊀StatisticsofcarbonstorageofstandKoreanpineplantation单位:t/hm2统计量statistic碳储量carbonstorage总计total树根root树干stem树枝branch树叶leaf最小值min.1.930.300.980.400.25最大值max.137.4826.4873.7129.567.73平均值mean46.568.6925.849.452.58标准差SD24.264.7713.015.341.291.2㊀基本模型的构建㊀㊀异速生长方程可以较好地反映树木的生长过程,被广泛应用于生物量和碳储量的估算[18-22]㊂因此,本研究以异速生长方程为基础构建林分碳储量模型,并分析林分碳储量与林分因子(林分断面积㊁林分平均直径㊁林分平均高等)的相关关系,结果表明林分断面积(G)和林分平均高(H)更适合于作为林分碳储量模型的自变量,考虑到模型的预测应具备可加性(相容性),即树干㊁树枝㊁树叶和树根的碳储量相加等于总碳储量,所以本研究也将3种可加性方法(聚合法㊁平差法㊁分解法)引入林分碳储量模型构建过程中,基本模型的形式如下:C=αGβHγ㊂(1)式中:C为碳储量;G㊁H分别为林分断面积和林分平均高;α㊁β㊁γ为模型参数㊂1)聚合法:由Parresol[23]提出,该方法不仅保证了各分量(树干㊁树枝㊁树叶㊁树根)相加等于总量(即生物量相容性),而且表示了各分量间的相关关系㊂本研究引入聚合法构建可加性碳储量模型,基于聚合法的模型形式如下:Cs=αsGβsHγs+εsCb=αbGβbHγb+εbCl=αlGβlHγl+εlCr=αrGβrHγr+εrCt=Cs+Cb+Cl+Cr+εt㊂ìîíïïïïïïïï(2)式中:Ci为各分量碳储量;s㊁b㊁l㊁r㊁t分别代表总量㊁树干㊁树枝㊁树叶和树根;G㊁H分别为林分断面积和林分平均高;αi㊁βi㊁γi为模型参数;εi为各模型残差项㊂2)平差法:由唐守正等[24]提出的可加性方法,将总量一步平差为树干㊁树枝㊁树叶和树根各分量,各分量所占比例之和为1,只是总量及各分量模型需要单独进行拟合㊂基于平差法的模型形式如下:C^s=αsGβsHγsαsGβsHγs+αbGβbHγb+αlGβlHγl+αrGβrHγrC^t+εs;(3)C^b=αbGβbHγbαsGβsHγs+αbGβbHγb+αlGβlHγl+αrGβrHγrC^t+εb;(4)C^l=αlGβlHγlαsGβsHγs+αbGβbHγb+αlGβlHγl+αrGβrHγrC^t+εl;(5)C^r=αrGβrHγrαsGβsHγs+αbGβbHγb+αlGβlHγl+αrGβrHγrC^t+εr;(6)C^t=αtGβtHγt+εt㊂(7)式中:C^i为第i项碳储量的预测值㊂3)分解法:由唐守正等[25]提出的可加性模型结构(总量等于各分量相加),将总量一步直接分配给各分量,总量与各分量进行联合估计㊂基于分解法的模型形式如下:Cs=m1Gk1Hf1m1Gk1Hf1+1+m2Gk2Hf2+m3Gk3Hf3αtGβtHγt+εsCb=1m1Gk1Hf1+1+m2Gk2Hf2+m3Gk3Hf3αtGβtHγt+εbCl=m2Gk2Hf2m1Gk1Hf1+1+m2Gk2Hf2+m3Gk3Hf3αtGβtHγt+εlCr=m3Gk3Hf3m1Gk1Hf1+1+m2Gk2Hf2+m3Gk3Hf3αtGβtHγt+εrCt=αtGβtHγt+εt㊂ìîíïïïïïïïïïïïï(8)式中:αi㊁βi㊁γi㊁m1㊁m2㊁m3㊁k1㊁k2㊁k3㊁f1㊁f2㊁f3为模型参数;m1=αs/αb,m2=αl/αb,m3=αr/αb;k1=βs-βb,k2=βl-βb,k3=βr-βb;f1=γs-γb,f2=γl-γb,f3=γr-γb㊂1.3㊀异方差的消除由于本研究以异速生长方程为基础构建林分碳储量模型,而异速生长方程普遍存在异方差现象,所以构建模型过程中应采取适当的措施消除异方差现象,使模型的残差呈随机分布㊂目前,消除异方差的主要方法为对数转换或加权回归,本研究选择加权回归消除模型的异方差[26-27]㊂具体步骤如下:711. All Rights Reserved.南京林业大学学报(自然科学版)第46卷1)本研究中的聚合法和分解法使用SAS模块PROCMODEL以及似乎不相关回归(NSUR)对碳储量的总量及各分量模型进行联合拟合,总量控制直接平差法使用最小二乘法(OLS)对总量及各分量模型进行拟合㊂2)计算总量及各分量模型的残差平方,再对各模型中的自变量和平方后的残差进行对数转换,之后使用SAS模块PEROCREG逐步回归进行自变量的重复拟合,最终挑选参数显著的自变量,具体公式如下:lne^2=lnσ2+βi1lnX1+ +βiplnXp㊂(9)式中:e^为各模型的残差;βi为自变量参数;Xi为模型中的自变量;σ为模型残差的方差㊂3)利用SAS模块PROCMODEL以及NSUR或OLS对总量和各分量模型进行拟合,并添加语句resid.Ci=resid.Ci/Xβ^i21Xβ^ipp㊂异方差消除过程参考Zhao等[28]和Gonzalez⁃Benecke等[29]的研究方法㊂1.4㊀模型评价以决定系数(R2)㊁均方根误差[RMSE,式中记为σRMSE()]作为各模型拟合过程的评价指标㊂模型检验采用留一交叉验证法进行检验[30-31],具体采用平均误差绝对值[MAE,式中记为σMAE()]㊁相对误差绝对值[MPE,式中记为σMPE()]㊁平均相对误差[MRE,式中记为σMRE()]用于各模型的检验评价㊂以上评价指标具体公式如下:R2=1-ðni=1yi-y^i()2/ðni=1yi-y-()2;(10)σRMSE()=ðni=1yi-y^i()2/(n-1);(11)σMAE()=ðni=1yi-y^i/n;(12)σMPE()=100ˑðni=1yi-y^i/ðni=1yi;(13)σMRE()=100nðni=1yi-y^iyi㊂(14)式中:yi为实际值;y^i为各模型预测值;n为样本数;y-为实际值的平均值㊂2㊀结果与分析2.1㊀林分碳储量模型参数估计基于聚合法㊁平差法和分解法可加性碳储量模型的参数估计值见表3㊁表4㊂基于3种方法的林分碳储量模型的标准误(SE)均较低,只有分解法参数m1的标准误相对较大,其余参数的标准误均低于0.1㊂表3㊀林分碳储量模型(聚合法㊁平差法)参数估计值Table3㊀Parameterestimatesofcarbonstockmodel(aggregation,adjustmentmethod)方法method分量componentαiβiγi估计值estimate标准误SE估计值estimate标准误SE估计值estimate标准误SE聚合法aggregation总量total树根root0.13860.00551.05020.01040.32350.0228树干stem0.72840.02710.99580.00710.16140.0188树枝branch0.12140.00711.04390.01160.42120.0271树叶leaf0.08090.00741.07780.0166-0.00130.0438平差法adjustment总量total0.99030.06131.01330.01640.25300.0335树根root0.14300.01051.04920.02140.31050.0434树干stem0.81720.06471.01140.01990.09130.0423树枝branch0.11570.00991.03090.01840.45820.0394树叶leaf0.07100.00741.07450.01950.05610.0501表4㊀林分碳储量模型(分解法)参数估计值Table4㊀Parameterestimatesofcarbonstockmodel(disaggregationmethod)项目itemαtβtγtm1k1f1m2k2f2m3k3f3估计值estimate1.14741.03640.16077.3916-0.0427-0.35250.63280.0229-0.38511.29080.0072-0.1496标准误SE0.06100.01140.03000.58260.01700.03950.04770.01410.03680.07480.01420.0281811. All Rights Reserved.㊀第1期辛士冬,等:黑龙江省红松人工林林分乔木层可加性碳储量模型2.2㊀林分碳储量模型拟合利用全部的样本对林分碳储量模型进行拟合,由表5可知,基于3种可加性方法的总量及各分量碳储量模型的决定系数(R2)均为0.93 0.98,表明本研究构建碳储量模型的拟合效果较好,均方根误差(RMSE)为0.33 3.94t/hm2,以总量和树根碳储量模型的R2相对较大,树叶碳储量模型的R2相对较小,3种模型间总量和树干碳储量模型的RMSE相对较大㊂并且3种可加性碳储量模型间R2和RMSE的差异较小,总量及各分量碳储量模型RMSE的差值均小于0.02t/hm2,只有基于分解法的树干碳储量模型和基于聚合法的总量碳储量模型的表现稍好㊂基于聚合法和平差法的总量和树枝模型,以及基于分解法的总量模型的权函数为林分平均高(H)和林分断面积(G)构成,其余模型均使用林分断面积(G)进行校正㊂表5㊀林分碳储量模型拟合优度Table5㊀Goodness⁃of⁃fitofstandcarbonstoragemodel方法method分量componentR2均方根误差/(t㊃hm-2)RMSE权函数weightfunctions聚合法aggregation总量total0.97383.9237G2.3525H-2.5829树根root0.97140.8065G1.5992树干stem0.96302.5027G-0.0621树枝branch0.96930.9363G-1.1030H-2.0362树叶leaf0.93190.3359G-1.1122平差法adjustment总量total0.97383.9302G2.3116H-2.3097树根root0.97140.8061G1.5999树干stem0.96322.4935G0.2488树枝branch0.96930.9370G-1.2251H-2.3097树叶leaf0.93110.3380G-1.0831分解法disaggregation总量total0.97373.9346G2.3296H-2.3342树根root0.97090.8128G1.7177树干stem0.96342.4898G-0.0623树枝branch0.96920.9375G-0.5223树叶leaf0.93160.3367G-1.10952.3㊀林分碳储量模型检验为了比较3种可加性方法的预测精度,使用留一交叉验证法对各碳储量模型进行检验,具体检验结果见表6㊂由表6可以看出,基于3种可加性方法的各碳储量模型的平均误差绝对值(MAE)为0 26 2.47,由于树叶的林分碳储量实测值相对较小,而相对误差绝对值的分母由总量及各分量的实测值相加得到,因此,树叶碳储量模型的MPE相对较大㊂3种可加性方法的平均相对误差(MRE)表明:除树叶外大部分的总量及各分量模型的预测值略微偏高(-3 41% -0 34%),基于3种可加性方法的碳储量模型均以树叶的预测值略微偏低(1 84% 2 93%)㊂表明以林分变量构建可加性碳储量模型是一种可行的建模方式,能够准确地预估红松人工林林分总量及各分量碳储量㊂从MAE和MPE还可以了解到,3种可加性碳储量模型之间存在较小的差异,具体表现为:基于聚合法的总量㊁树根㊁树枝㊁树叶碳储量模型的MAE和MPE略低于平差法和分解法相应的模型,基于平差法的树干碳储量模型表现相对较好,并且基于平差法的总量㊁树根㊁树枝碳储量模型的MAE和MPE均低于分解法相应的模型,综上所述,基于3种可加性方法林分碳储量模型的预测精度排序为聚合法>平差法>分解法㊂表6㊀林分碳储量模型检验结果Table6㊀Validationresultofstandcarbonstoragemodel方法method分量component平均误差绝对值MAE相对误差绝对值MPE平均相对误差/%MRE聚合法aggregation总量total2.42025.1975-1.3755树根root0.53596.1667-1.6631树干stem1.68796.5321-2.7666树枝branch0.66637.0547-0.9757树叶leaf0.264410.21581.8476平差法adjustment总量total2.43755.2348-1.0113树根root0.53826.1927-1.1737树干stem1.67376.4770-2.5954树枝branch0.67297.1243-0.3486树叶leaf0.267710.34202.9248分解法disaggregation总量total2.46445.2925-1.5799树根root0.54256.2431-1.6778树干stem1.69756.5691-3.4035树枝branch0.67907.1891-0.3662树叶leaf0.266110.27862.3744㊀㊀在评估大尺度的森林乔木层碳储量时,往往乔木层的总碳储量更容易受到关注,所以本研究进一步比较各种方法在不同林分断面积区间的预测精度,具体采用平均误差绝对值(MAE)和相对误差绝对值(MPE)来评价,结果见图1㊂可以发现:在林分断面积0 20m2/hm2时,基于聚合法和分解法的林分总碳储量模型的预测能力均优于平差法,且分解法(MAE为1 35㊁MPE为5 95)略优于聚合法(MAE为1 36㊁MPE为6 03);而在林分断面积ȡ20 40m2/hm2时,基于聚合法的林分总碳储量的模型预测表现相对较好;当林分断面积ȡ40m2/hm2时,基于平差法林分总碳储量模型的预测能力优于基于其他两种可加性方法的林分总碳储量模型㊂911. All Rights Reserved.南京林业大学学报(自然科学版)第46卷图1㊀红松人工林林分总碳储量模型在各林分断面积区间的预测能力Fig.1㊀PredictiveabilityofthetotalcarbonstoragemodelofPinuskoraiensisplantationsindifferentstandbaseareaintervals3㊀讨㊀论在3种可加性方法中,基于聚合法和分解法的优点在于将总量及各分项碳储量进行联合建模㊁联立求解,考虑总量及各分项之间的内在误差相关性(NSUR),分解法在模型构建过程中相对复杂㊂而平差法是以总量控制按比例平差得到各分项预测值,其优点在于简便,参数估计过程也更容易收敛㊂从预测精度来看,聚合法在总量㊁树根㊁树枝㊁树叶方面的预测能力均略优于平差法和分解法,而平差法在总量㊁树干㊁树枝方面的碳储量预测均略优于分解法㊂贾炜玮等[19]构建了红松人工林林分碳储量模型预测系统,但该研究获取的红松人工林样地数据较少,共计36块,建模数据仅为样本量的80%,并且只是针对红松人工林的总碳储量进行了预测㊂而本研究收集了黑龙江省4个区域红松人工林207块样地,基于3种方法构建了红松人工林可加性碳储量模型预测系统,并采用留一交叉验证法对各模型进行检验,结果为基于聚合法的可加性碳储量模型系统在总体上可以提供相对准确的预测㊂由于在数据收集过程中,没有完整地获取到各样地的林分年龄信息,因此,林分年龄未参与建模,并且本研究是以红松蓄积量占比ȡ65%的样地数据构建的碳储量模型,所以对于红松占比<65%以及树种组成比较复杂的红松人工林碳储量的预测有待于进一步研究㊂森林乔木层是陆地生态系统重要的碳库,准确评估森林乔木层的碳储量,不仅可以为森林资源的管理和林业可持续经营提供重要的科学依据,又能为了解全球的碳循环过程及减缓温室效应提供基础资料㊂本研究采用聚合法㊁平差法和分解法构建了黑龙江省红松人工林林分碳储量模型㊂3种可加性方法的总碳储量及树干㊁树枝㊁树叶和树根碳储量的总体比较结果排序为聚合法>平差法>分解法㊂但当林分断面积为0 20m2/hm2时评估红松人工林林分总碳储量,建议采用分解法的参数估计值;当林分断面积ȡ20 40m2/hm2时,建议采用聚合法的参数估计值;当林分断面积大于40m2/hm2时,建议采用平差法的参数估计值㊂基于国家森林清查数据,该研究成果可以为红松人工林林分碳储量的估算提供便捷和准确的预测㊂参考文献(reference):[1]YENTM,HUANGKL,LILE,etal.Assessingcarbonseques⁃trationinplantationforestsofimportantconifersbasedonthesys⁃temofpermanentsampleplotsacrossTaiwan[J].JSustainFor,2020,39(4):392-406.DOI:10.1080/10549811.2019.1673181.[2]PANYD,BIRDSEYRA,FANGJY,etal.Alargeandpersis⁃tentcarbonsinkintheworld sforests[J].Science,2011,333(6045):988-993.DOI:10.1126/science.1201609.[3]ZHANGYD,GUFX,LIUSR,etal.VariationsofcarbonstockwithforesttypesinsubalpineregionofsouthwesternChina[J].ForEcolandManag,2013,300:88-95.DOI:10.1016/j.foreco.2012.06.010.[4]李海奎,雷渊才,曾伟生.基于森林清查资料的中国森林植被碳储量[J].林业科学,2011,47(7):7-12.LIHK,LEIYC,ZENGWS.ForestcarbonstorageinChinaestimatedusingforestryinventorydata[J].SciSilvaeSin,2011,47(7):7-12.[5]G MEZ⁃GARCíAE.EstimatingthechangesintreecarbonstocksinGalicianforests(NWSpain)between1972and2009[J].ForEcolandManag,2020,467:118157.DOI:10.1016/j.foreco.2020.118157.[6]DIXONRK,SOLOMONAM,BROWNS,etal.Carbonpoolsandfluxofglobalforestecosystems[J].Science,1994,263(5144):185-190.DOI:10.1126/science.263.5144.185.[7]方精云,郭兆迪,朴世龙,等.1981 2000年中国陆地植被碳汇的估算[J].中国科学:D辑,2007,37(6):804-812.021. All Rights Reserved.㊀第1期辛士冬,等:黑龙江省红松人工林林分乔木层可加性碳储量模型FANGJY,GUOZD,PIAOSL,etal.Estimationofcarbonse⁃questrationofterrestrialplantinChinaduring1981-2000[J].SciChina:SerD,2007,37(6):804-812.DOI:10.3969/j.issn.1674-7240.2007.06.012.[8]CASTEDO⁃DORADOF,G MEZ⁃GARCÍAE,DI GUEZ⁃ARANDAU,etal.Abovegroundstand⁃levelbiomassestimation:acomparisonoftwomethodsformajorforestspeciesinnorthwestSpain[J].AnnForSci,2012,69(6):735-746.DOI:10.1007/s13595-012-0191-6.[9]DONGLH,ZHANGLJ,LIFR.EvaluationofstandbiomassestimationmethodsformajorforesttypesintheeasternDaxing anMountains,northeastChina[J].Forests,2019,10(9):715.DOI:10.3390/f10090715.[10]PARÉD,BERNIERP,LAFLEURB,etal.Estimatingstand⁃scalebiomass,nutrientcontents,andassociateduncertaintiesfortreespeciesofCanadianforests[J].CanJForRes,2013,43(7):599-608.DOI:10.1139/cjfr-2012-0454.[11]徐凯健,曾宏达,朱小波,等.基于五种大气校正的多时相森林碳储量遥感反演研究[J].光谱学与光谱分析,2017,37(11):3493-3498.XUKJ,ZENGHD,ZHUXB,etal.Evaluationoffivecommonlyusedatmosphericcorrectionalgorithmsformulti⁃temporalabovegroundforestcarbonstorageestimation[J].SpectroscSpectrAnal,2017,37(11):3493-3498.DOI:10.3964/j.issn.1000-0593(2017)11-3493-06.[12]陈幸良,巨茜,林昆仑.中国人工林发展现状㊁问题与对策[J].世界林业研究,2014,27(6):54-59.CHENXL,JUQ,LINKL.Developmentstatus,issuesandcountermeasuresofChina splantation[J].WorldForRes,2014,27(6):54-59.DOI:10.13348/j.cnki.sjlyyj.2014.06.008.[13]YINY,MAD,WUS.ClimatechangerisktoforestsinChinaas⁃sociatedwithwarming[J].SciRep,2018,8(1):493.DOI:10.1038/s41598-017-18798-6.[14]HUHF,WANGGG.ChangesinforestbiomasscarbonstorageinthesouthCarolinaPiedmontbetween1936and2005[J].ForEcolandManag,2008,255(5/6):1400-1408.DOI:10.1016/j.foreco.2007.10.064.[15]DONGLH,ZHANGLJ,LIFR.DevelopingadditivesystemsofbiomassequationsforninehardwoodspeciesinnortheastChina[J].Trees,2015,29(4):1149-1163.DOI:10.1007/s00468-015-1196-1.[16]WANGCK.Biomassallometricequationsfor10co⁃occurringtreespeciesinChinesetemperateforests[J].ForEcolandManag,2006,222(1/2/3):9-16.DOI:10.1016/j.foreco.2005.10.074.[17]贾炜玮.东北林区各林分类型森林生物量和碳储量[M].哈尔滨:黑龙江科学技术出版社,2014.JIAWW.ForestbiomassandcarbonstorageofvariousforesttypesinnortheastChinaforestarea[M].Harbin:HeilongjiangScienceandTechnologyPress,2014.[18]贾炜玮,孙赫明,李凤日.包含哑变量的黑龙江省落叶松人工林碳储量预测模型系统[J].应用生态学报,2019,30(3):814-822.JIAWW,SUNHM,LIFR.PredictionmodelsystemwithdummyvariablesforcarbonstorageoflarchplantationinHeilongjiangProvince,China[J].ChinJApplEcol,2019,30(3):814-822.DOI:10.13287/j.1001-9332.201903.013.[19]贾炜玮,林键.黑龙江省主要林分类型林分碳储量预估模型[J].东北林业大学学报,2017,45(8):30-38.JIAWW,LINJ.CarbonstockpredictingmodelsofmainforesttypesinHei⁃longjiangProvince[J].JNortheastForUniv,2017,45(8):30-38.DOI:10.13759/j.cnki.dlxb.2017.08.007.[20]BIHQ,LONGYS,TURNERJ,etal.AdditivepredictionofabovegroundbiomassforPinusradiata(D.Don)plantations[J].ForEcolandManag,2010,259(12):2301-2314.DOI:10.1016/j.foreco.2010.03.003.[21]GONZÁLEZ⁃GARCÍAM,HEVIAA,MAJADAJ,etal.Above⁃groundbiomassestimationattreeandstandlevelforshortrotationplantationsofEucalyptusnitens(Deane&Maiden)MaideninnorthwestSpain[J].BiomassBioenergy,2013,54:147-157.DOI:10.1016/j.biombioe.2013.03.019.[22]袁位高,江波,葛永金,等.浙江省重点公益林生物量模型研究[J].浙江林业科技,2009,29(2):1-5.YUANWG,JIANGB,GEYJ,etal.Studyonbiomassmodelofkeyecologi⁃calforestinZhejiangProvince[J].JZhejiangForSciTechnol,2009,29(2):1-5.DOI:10.3969/j.issn.1001-3776.2009.02.001.[23]PARRESOLBR.Additivityofnonlinearbiomassequations[J].CanJForRes,2001,31(5):865-878.DOI:10.1139/x00-202.[24]唐守正,张会儒,胥辉.相容性生物量模型的建立及其估计方法的研究[J].林业科学,2000,36(S1):19-27.TANGSZ,ZHANGHR,XUH.Studyonestablishandestimatemethodofcompatiblebiomassmodel[J].SciSilvaeSin,2000,36(S1):19-27.[25]唐守正,朗奎建,李海奎.统计和生物数学模型计算:ForStat教程[M].北京:科学出版社,2008.TANGSZ,LANGKJ,LIHK.Statisticsandcomputationofbiomathematicalmodels:ForStattutorial[M].Beijing:SciencePress,2008.[26]曾伟生,唐守正.非线性模型对数回归的偏差校正及与加权回归的对比分析[J].林业科学研究,2011,24(2):137-143.ZENGWS,TANGSZ.Biascorrectioninlogarithmicregressionandcomparisonwithweightedregressionfornon⁃linearmodels[J].ForRes,2011,24(2):137-143.DOI:10.13275/j.cnki.lykxyj.2011.02.011.[27]DONGLH,LIUYS,ZHANGLJ,etal.Variationincarbonconcentrationandallometricequationsforestimatingtreecarboncontentsof10broadleafspeciesinnaturalforestsinnortheastChina[J].Forests,2019,10(10):928.DOI:10.3390/f10100928.[28]ZHAODH,KANEM,MARKEWITZD,etal.Additivetreebiomassequationsformidrotationloblollypineplantations[J].ForSci,2015,61(4):613-623.DOI:10.5849/forsci.14-193.[29]GONZALEZ⁃BENECKEC,ZHAODH,SAMUELSONL,etal.Localandgeneralabove⁃groundbiomassfunctionsforPinuspalus⁃tristrees[J].Forests,2018,9(6):310.DOI:10.3390/f9060310.[30]TIMILSINAN,STAUDHAMMERCL.Individualtree⁃baseddiametergrowthmodelofslashpineinFloridausingnonlinearmixedmodeling[J].ForSci,2013,59(1):27-37.DOI:10.5849/forsci.10-028.[31]TEMESGENH,MONLEONVJ,HANNDW.AnalysisandcomparisonofnonlineartreeheightpredictionstrategiesforDoug⁃las⁃firforests[J].CanJForRes,2008,38(3):553-565.DOI:10.1139/x07-104.(责任编辑㊀李燕文)121. All Rights Reserved.。
东北林业大学2011-2012学年度三好学生名单

东北林业大学2011-2012学年度三好学生公示名单材料科学与工程学院(78人)李翠张生义张秀香臧德利刘四平张慧婧冯翀张楠代林林闫美玲曲明鑫申秀娟张潇予倪和然张瑛王润鑫刘永壮张俊婷刘琳曹德俊张雪霞沈晓燕滕云凤张奇马丽英俞欣张旭辛昕熊孜郭严严李正文魏宇茜冯丽梁红娟张亚翠陈静方立军侯可心侯一心马军宝王宗博魏新权张向蒙张紫茵马倩云南希高丽坤李珊王莉张丹张京发梁梦璐刘婉君刘雪铃鲁佩佩裴小玉饶新张秀芝李沅瑾肖桂法刘一璇步琦璟丁雅茹赵瑞正邹楠张佳佳杨发朱秀珍鲁雅楠赵科旭董亚鲁贾志刚李恬阔刘夏瑜任仰召王萌李春波李凌云野生动物资源学院(28人)张爽曹苏亚何锦矫伟建曹丽娟刘子训鞠琳王晗李志军董小云张梦李玉欢金洪梅周圆李建树周慧焱戴胡萱马英杰方润东吕佳颖王冰鑫尹健邓华张清臣葛宝庆吕晓华马晶文理卓工程技术学院(57人)毛波罗治管红莲郭小乐韩雅荣侯玉婷刘泽旭罗春燕邓洁黄宏波谈娜王思吴慧张岩张紫娇周沫叶勇邹银萍刘聪黄正梅付东琦刘璐瑶刘霞李梦颖李兵徐一湄王芳付环宝王佳楠宋卓陈超杰徐赫蔡奇珍谷玉芬江晶晶梁珺钰庞敏孙靖王静王全亮王永贵吴丰莉吴国强夏坤游素珍袁紫微张捷张甜张维丽葛晓雯张佳慧蔡小溪余斌赵林斌聂新洲苏燕妮王柳机电工程学院(92人)郭景秋石广宇罗雄文林栋刘群戴亮霞张少如齐江博李晓兰梁娇娇孙鸿翔王雪莹刘潮赵晓坤唐鸿冀徐泽远张思雨陈亚马梅罗鹏吴彤朱玉人秦子晰张燕云王健陈周贇梁炎松刘涛毕恩苗邓智辉包玉莹刘娟娟赵立华金帆熊美芳朱晓亮张言林欧阳飞张弛张慧李晋哲宁礼佳隗倩付强王全能徐岳峰廖忠情沈鸿侨陈源林许李尚杨涵袁伟杰赵佳欣翟文贺李倩刘千军王刚李金磊杨铁王西宝杨卫杰甄西刚李国鑫任毅陈硕段杰耿立博褚学北李东坪隋裕阳杨宏亮邹媛媛徐志远范艳云任旖旎宋琳李佳佳吕玥张倩文王博坤王雪纯杨倩晴郑婷刘书林王俊王子博郭婷婷鲁程程李利静刘秋飞胡新伟武路鹏交通学院(35人)娄再起王利娜张霖袁俊丽刘蒙蒙张丽龙波史惠敏谢贵杰乔彦夫胡其丰许涛郭柯毛秀丽宋平董岩岩杜玮杨豪杰唐震胡鸿飞金鑫原丽洁李东方薛睿张晓丽赵立姜伟王永栓何法刘月景园徐伟杨智刘元强孙婷婷经济管理学院(81人)杨其昭罗永胡杰李志丹胡珊闫金娟刘洋王丽娜闫莉罗荣汪乃申周涛滔齐木村周稳姜名姗王佳佳张馨予陈运桂隋阳张萍萍高丽娟潘杰张雪梅唐梓又宫春婕职强刘盛兰蒋艳胡冠雯张梦茹王姣张杰张力娴余靖萍宋司宇段娜妮尹晓宇王冬雪黎雪王晨筱谭素钟芝杨晨张芃冯准毛蕾李凤娇申娟陈蓉蓉刘婉霖张彤晖金玲王慧薛森方董海华管航胡颖飞刘飞蔺志虹凃春艳赵玉卓洪雪香张楠王敏敏柴召召高晓晔葛晨旭张旋王惠魏晨曦王歆郑可可高慧妍朱志萍虞杰陈彩庆贲雅慧姜振伟曹金荣张昊阳王晨光理学院(49人)冯博孙晓珊张闻达刘婧妍郑宇徐霞周剑乔崔铭锦任雯静袁丽萍王聪孙慧敏魏玉伟高艳姜丹丹耿海龙范三亚曹元元钮嘉宝陈逃谷一宁高汉卿张鹏程肖玉祥石丽曼赵雪崔晓强胡晓书宋红博李丹段胜聪牛云周华孙杰李冰冰贾志猛李阳周欢吕占傲李艳苓赵之连王景棚潘玉妹陈青辉江伟赵玮璇王新杰刘瑞珊杨七平林学院(48人)蒋蕾张雪刘阳阳张宇张小焕杨蕾孙瑶张睿彬陈俏丽郑影胡艳李丹丹程萍赵梓辰刘国宏刘方圆黄继业张婧林秀芳梁乾伟张建双李文慧张珊珊武超吴明艳刘聪赵健慧徐颖胡俊飞高小棠党媛王敬雪苏媛媛王朔马思慧黄延年游佳丽胡若熙岳诗慧王玥郭锐董丽昕郑淼董婉莹冮慧欣姜延山肖龙敏卫星杓生命科学学院(25人)刘野王明月陆泽赟方传雷刘崇张昊赵越逄好胜余快闫俊崎方媛常书会姜文浩胡赢心马丹辉李晓一董君白雪王美娟刘国伟张淼王哲王晓婷李欢欢刘伟伟土木工程学院(74人)曲悠扬何剑爽李雪飞李旭李珍张丽娟徐红冉王鲁帅贾丽丽王磊陈武全郭瑞魏娟徐林张云赵雨薇刘丽妍赵凤娟张静元姜洪伟李蕊张强黎燕珊邓芙蓉杨玉婷李宛泽黎慧姣王峰李耀文张万丽高俊娇宁辛郭宏付聪李思源武静徐婉烨李小娜周晋刘熙瑶贾怡红王喜辰秦冰月张兵兵于兴宇候建李笑鲜陈慧慧朱超刘俊苏子元许娜刘兆锰黎峥巴银仓陈小乐郭策张舒来金龙张欣欣罗紫元路宽牟旭方江雨芩杨静赵翔于佳楠袁亚楠朱金莲韩晓彬李贵祥柳丽娟孟安鑫马云芳外国语学院(30人)史迎丽王欢邵秋丽徐云孙国芳林津熙解娟国晓威田成欣张伟黄爽李晓静李彩君石田颖宏姜淋耀吴锦月王楠刘国庆孙铭阳郝茹刘嘉玮冷冶曹润东田雨弘吴扬辛佳蓓代雅静朱崇高徐润泽高若晴文法学院(38人)张祁颖黄锋高树杰稂欣曾凡月李明圆郭娜娜刘雅琴陈常玉霍晓娟高天鸣徐爽闫宇航王铁冯模聪李玲许浩王云云刘立萍耿凯丽苗丝雨李景峰马晓伟李浩张岩吴柳萍朱明秀侯香雪柯婉润田紫君蒋娟徐颖李贰武张小臣刘文文冯雨潇刘梦蝶应丝于航信息与计算机工程学院(44人)张小燕王培王茂艳王丽云冯媛媛任环贺红艳方美玲郑丹杨婷张锐周洋吕鑫鑫张瑞奇高乙童王强周玉勤尤国安胡立坤王明月陈舒畅王建华吴芳颖康舒雅翟羽佳卢鹏飞郑佳铭李尧刘芳徐然胡斯淼闫志刚刘换岭张宝婷蒋丽莎李焱何二虎王贺张谨张丽君潘思辰袁野张晶薛瑞园林学院(45人)常冬花韩冰祁继陈南许晓孙艳吴双苏文航肖紫薇刘春燕马楠阳王欢马煜迪岳新欣伍满春焦孟月赖文霞姜旭崔溶芯谢婉秋徐久财曾媛徐心慧刘昕林蔺宇晴王圆璇刘奕男孙道千林婉婷姜溥刘牧歌吴晓凤刑雅楠刘炳熙杨杰云梁梦琦孙凡王静雅杨晓婷宋婷婷王雅萍林雅楠李双婷于凡迪王冉。
毕业生登记表填写注意事项

高等学校毕业生登记表》填写具体说明《高等学校毕业生登记表》是毕业生在校期间的情况汇总,是毕业生档案中的一份重要材料,也是毕业工作的重要组成部分。
因《高等学校毕业生登记表》要装入毕业生人事档案,所以要求毕业生严肃认真地对待,保证填写的质量,请同学们填表时务必注意如下事项:一、要求:1、本表一律用黑色钢笔或黑色签字笔由本人亲自填写,字体要清楚、整齐,严禁用圆珠笔、铅笔及其他颜色笔书写。
2、因是毕业生个人永久档案,须用学校统一印发的表格,此表只能手写、不能打印。
不能在表上涂改,因此请各位同学尽量先打草稿,想好怎么写再誊写到表上。
3、填写前请认真阅读《高等学校毕业生登记表》中的“填表说明” ,对照要求;再详看各栏目的填写说明、要求。
认真填写,不能马虎、潦草;凡不合格的,一律重新填写。
二、填写说明:学校、院系、专业应填写全称;填表时间:××××年××月××日;(填表的时间)姓名:表格封面和第一页的“姓名”填写必须和身份证及学籍卡一致。
曾用名如有则如实填写,无则填写“无” 。
须在指定位置贴近期一寸正面半身彩色照片,严禁张贴大头贴;出生年月日:应按××××年××月××日格式填写。
如“1989年11月30日”;政治面貌:群众,共青团员,共产党员、等;学历:本科生毕业、本科生结业;籍贯:填写本人出生时祖父的居住地;民族:据实填写;现家庭住址:目前父母所在家庭地址(具体到门牌号);是否华侨侨居何处:根据本人实际填写;何时何地何人介绍参加共产党或共青团:例如“ 2005年5月1日在东北林业大学大学林学院由张三介绍参加中国共产党” ,群众填写“无”。
本人健康情况:填“身体健康、无疾病史” ,有疾病史者具体填写,要求与在校医院体检情况一致;婚否?对方姓名、政治面貌、现在何处、任何职:未婚者填写“否”,已婚者需将配偶的姓名、政治面貌、现所在单位和职务等项内容全部填写清楚。
国家林业和草原局办公室关于成立国家林业和草原局森林经营工作专家组的通知-便函资〔2020〕299号

国家林业和草原局办公室关于成立国家林业和草原局森林经营工作专家组的通知正文:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------国家林业和草原局办公室关于成立国家林业和草原局森林经营工作专家组的通知便函资〔2020〕299号各省、自治区、直辖市林业和草原主管部门,内蒙古森工集团,新疆生产建设兵团林业和草原主管部门,大兴安岭林业集团:森林经营是一项政策性强、涉及范围广、技术要求高,集长期性和复杂性于一体的基础性工作。
为确保全国森林经营工作的科学开展,根据《国家林业和草原局关于全面加强森林经营工作的意见》(林资发〔2019〕104号)要求,我局决定成立国家林业和草原局森林经营工作专家组(以下简称“专家组”)。
现将有关事项通知如下:一、专家组组成专家组由管理、教学、科研、规划等领域的专家组成(名单详见附件)。
二、专家组职责(一)负责研究森林经营重大技术问题,为全国森林经营宏观决策提供技术咨询。
(二)负责森林经营成效监测和评价结果的审核工作。
(三)提供森林经营规划和森林经营方案审核的技术支持。
(四)提供全国森林经营试点、社会宣传和人才队伍建设等工作的技术服务。
(五)完成局森林经营工作领导小组交办的其他工作。
三、专家组工作制度(一)专家组在局森林经营工作领导小组的领导下开展工作,下设秘书处,负责协调专家组日常工作。
(二)专家组每年至少召开1次全体会议,总结专家组工作情况,讨论下一阶段工作计划,研究解决工作过程中出现的重要技术问题。
(三)秘书处每年要选定2—3个森林经营工作的热点问题组织开展专题调研,并形成高水平的调研报告。
(四)专家组成员将根据业务需要、履职情况等因素每两年调整1次。
林火对森林生态系统碳氮磷生态化学计量特征影响研究进展

构、功能以及养分循环和能量传递,引起森林碳库和碳分配格局的变化,进而影响森林演替
进程及固碳能力。 森林生态系统的异质性和复杂性,导致林火干扰对其生物地球化学循环
的影响较为复杂。 因此,认识林火干扰这一不确定因素对碳、氮、磷循环的调控机制也是全
化学计量特征、林火对森林生态系统碳氮磷元素的影响及林火对植物 - 凋落物 - 土壤系统生
态化学计量特征的影响方面进行总结,并就林火对森林生态系统生态化学计量影响研究提
出 3 个方面的展望,可为进一步探索我国林火干扰后森林生态系统植物生长、凋落物分解和
生物地球化学循环影响机制提供借鉴,并推动该领域的深入研究。
stoichiometry characteristics[ J] . Journal of Nanjing Forestry University ( Natural Sciences Edition) ,2021,45( 2) :1- 9. DOI:10.
12302 / j.issn.1000-2006.202003037.
林火对森林生态系统碳氮磷生态化学计量
特征影响研究进展
孙 龙,窦 旭,胡同欣 ∗
( 森林生态系统可持续经营教育部重点实验室,东北林业大学林学院,黑龙江 哈尔滨 150040)
摘要:林火可以改变森林生态系统元素的生态化学计量特征,反映火后森林生态系统环境中生物地球化学循环
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第 45 卷 第 2 期
2021 年 3 月
南京林业大学学报( 自然 科 学 版 )
Journal of Nanjing Forestry University ( Natural Sciences Edition)
东北林业大学王牌专业有哪些

东北林业⼤学王牌专业有哪些
东北林业⼤学王牌专业有林业⼯程、林学、风景园林学、农林经济管理、⽣物学、⽣态学、机械⼯程、交通运输⼯程、马克思主义理论、管理科学与⼯程等。
东北林业⼤学优势学科
世界⼀流学科建设学科:林业⼯程、林学
省部重点学科:林学、林业⼯程、⽣物学、⽣态学、风景园林学、农林经济管理、机械⼯程、环境与资源保护法学、⽣药学
国家重点学科:林学、林业⼯程、⽣态学、植物学、森林⼯程、⽊材科学与技术、林⽊遗传育种、森林保护学、野⽣动植物保护与利⽤、林产化学加⼯⼯程、林⽊遗传育种、森林培育、森林保护学、森林经理学、野⽣动植物保护与利⽤、园林植物与观赏园艺、⽔⼟保持与荒漠化防治
东北林业⼤学第四轮学科评估
A+:林业⼯程
B+:林学、风景园林学
B:农林经济管理、⽣物学、⽣态学
C+:机械⼯程、交通运输⼯程、马克思主义理论
C-:管理科学与⼯程
东北林业⼤学介绍
东北林业⼤学创建于1952年7⽉,原名东北林学院,是在浙江⼤学农学院森林系和东北农学院森林系基础上建⽴的,由原国家林业部直属管理。
2017年9⽉经国务院批准被列⼊国家⼀流学科建设⾼校⾏列。
2010年11⽉教育部和国家林业局签署协议、2012年3⽉教育部与⿊龙江省⼈民政府签署协议,合作共建东北林业⼤学。
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2020年东北林业大学林学院林学院考研复试公告考研复试公告各院校已经发布出来了,下面由小编为你精心准备了“2020年东北林业大学林学院林学院考研复试公告”,持续关注本站将可以持续获取更多的考试资讯!2020年东北林业大学林学院林学院考研复试公告按照《教育部关于印发2020年全国硕士研究生招生工作管理规定的通知》及《教育部办公厅关于做好2020年全国硕士研究生复试工作的通知》等文件精神,以及东北林业大学2020年硕士研究生复试及录取工作方案、工作办法及实施细则等文件要求,本着安全性、公平性和科学性的原则,结合林学院实际情况,特制定2020年林学院研究生复试及录取工作实施办法。
一、招生计划林学院2020年硕士研究生招生计划及预计接收调剂情况学院将根据招生简章规定的报考条件,以收集考生电子材料的方式对考生进行复试资格审核。
考生需按要求提交资格审查材料。
(材料均为PDF格式)审核材料包括:考生初试准考证和有效身份证件,非应届本科生需提交学历证书、学位证书、《教育部学历证书电子注册备案表》或《中国高等教育学历认证报告》;应届本科生需提交学生证、《教育部学籍在线验证报告》,其毕业证书及学士学位证书将在入学时提交审查;同等学力考生按我校招生简章要求提供相关材料。
复试阶段未提交学历或学籍认证的考生,应在复试结束后的规定时间内提交,否则将视为资格审核不合格并失去拟录取资格。
报考“少数民族高层次骨干人才计划”的考生复试时应提交《2020年少数民族高层次骨干人才计划考生登记表》图片。
报考“退役大学生士兵”专项硕士研究生招生计划的考生还应提交本人《入伍批准书》和《退出现役证》原件图片。
考生初试准考证如丢失,可在中国研招网下载考生准考证(无需盖章)。
如考生提供虚假材料,任何时候一经发现,将取消其录取资格。
特别提示:1.考生身份证如果丢失,需由其户口所在地派出所出具证明。
2. 复试结束后的规定时间内,凡未进行资格审查或资格审查未通过的考生一律不予录取。
考生应将审核材料原件扫描或拍照后生成PDF文件,在学院规定时间内,将相关材料打包,并以“专业+学习形式+姓名”为压缩包文件名,发送到qq邮箱:******************。
二、复试复试采取远程网络方式进行,软件平台为“钉钉”和“腾讯会议”。
(一)远程复试准备工作1.学院将对复试全过程进行监管,并对复试过程全程录音录像。
远程复试采取“双机位+双系统”模式,一个机位(钉钉)进行面试使用,另一个机位(腾讯会议)对考生面试环境进行监控。
一个系统(钉钉)进行面试使用,另一个系统(腾讯会议)作为面试备用系统,当钉钉系统发生故障时,考生可在复试老师的指导下,使用腾讯会议系统完成复试。
2.考生应提前准备好必要的硬件设备并测试网络。
在学院老师的指导下,提前调试演练软件,能够熟练使用;演练中遇到特殊困难的考生,可提前向学院说明情况。
3.学院在考生面试前将对面试环境进行审核。
考生应在相对独立、安静的场所(家、宿舍或办公室)进行复试,严禁在公共场所或培训机构进行复试。
(二)复试内容复试包括专业能力考核(100分)和综合素质考核(120分)两部分。
专业能力考核包括外语听说能力测试和专业课测试。
(1)专业能力考核包括外语听说能力测试和专业课测试,外语听说能力测试由专人提问,让学生用外语做自我介绍,也可以问一些专业词语,时长控制在3-5分钟。
专业课程考核,由1名面试专家清晰告诉学生考核内容,留给学生30秒准备时间,然后回答问题,如果出5道题,每个问题控制时长3分钟左右。
(2)综合素质考核为了避免不同二级学科间差异,以及不同复试小组组间差异,建议复试内容规范化,综合测试考核内容主要包括:① 思想政治素质:包括是否是党员、团员?学生干部?② 外语过级情况:四、六级及其他成绩等。
③ 获得奖学金情况:大学期间奖学金等级和级别。
④ 研究经历和研究成果:是否参加过大创项目、互联网+大赛、导师课题(级别)、自主科学实验等,获得的科研成果:包括发表论文、专利技术、以及其他科研成果等,本人在项目中所做的主要贡献。
⑤ 取得的荣誉奖励:计算机等级证书、专业技术证书、专业技能大赛、各种荣誉奖励等。
⑥ 专业技能测试:紧密围绕所报专业展开,对所学专业的理解,基本知识、基本技能、以及所在学科领域未来发展等进行测试。
①-⑤时长5分钟,⑥专业技能测试时长5分钟。
3、计分规则面试全程由各专业复试专家组负责考核,面试成绩由每位复试专家独立给分。
复试成绩总分220分,其中专业能力考核满分100分(包括外语听说能力测试25分、专业课测试75分),综合素质考核满分120分。
考生复试总成绩(220分)=专业能力考核成绩(100分)+综合素质考核成绩(120分),复试总成绩低于132分者,为复试成绩不合格。
成绩计算:取所有面试专家分数平均值计算得出。
4、录取原则按照国家相关文件要求,东北林业大学林学一级学科各研究方向按一级学科录取,录取方式为按照研究生总成绩(初试成绩+复试成绩)由高到低依次录取,如果考生一志愿研究方向名额已满,是否同意调至林学其他研究方向,如果同意,按成绩依次选择其他研究方向,如果不同意,一志愿录满后放弃调剂林学其他研究方向。
(1)对考生进行德智体能全面衡量,坚持择优录取,保证质量的原则。
(2)录取成绩计算及排序。
考生录取时按照考生总成绩从高到低依次进行;若考生总成绩相同时,按初试总分从高到低排序;若初试总分再相同时,按初试统考科目总分从高到低排序。
调剂考生可根据复试批次,分批次排名,分批次录取。
考生总成绩=初试成绩+复试成绩(3)出现如下情况之一者不予录取。
报考资格审查不合格;思想政治素质、道德品质及诚信守信情况考核结果不合格;未按规定时间参加复试;复试成绩不合格;未通过或未完成学历(学籍)审核的考生;考生体检不合格者。
三、一志愿考生复试时间安排四、调剂(一)考生调剂基本条件1.符合调入专业的报考条件。
2.初试成绩达到A类地区全国初试分数线。
3.调入专业与第一志愿报考专业相同或相近。
4.初试科目与调入专业初试科目相同或相近,其中统考科目原则上应当相同。
5.调入非全日制专业的考生需为在职定向就业人员。
(二)考生调剂的学术条件。
对调剂考生本科专业要求如下:1.生态学一级学科调剂考生必须为英语考生。
2.资源与环境专业领域调剂考生本科专业必须为环境科学或环境工程专业,且报考环境科学与工程一级学科或资源与环境专业领域考生。
3.食品科学与工程学科调剂考生本科专业必须为食品科学或食品工程专业。
4.林业硕士(095400)专业调剂考生只接收林业硕士(095400)及林学一级学科(090700)涵盖专业。
5. 非全日制食品加工与安全专业硕士只招收报考非全日制食品加工与安全专业领域(095135)考生。
(三)调剂考生遴选办法遴选调剂考生将按照初试总分择优遴选进入复试的考生名单。
(四)调剂复试分数线及复试差额比例接收调剂的专业,以各专业一志愿复试分数线为调剂考生的复试分数线。
复试实行差额复试,调剂考生差额复试比例不低于120%。
五、录取(一)录取规则1.在学校研究生招生工作领导小组的统一指导下,按照教育部及黑龙江省招生考试院的有关规定,结合我院招生计划、复试录取办法以及考生总成绩、思想政治表现、身心健康状况等择优确定拟录取名单。
2.考生录取时按照考生总成绩从高到低依次进行;若考生总成绩相同时,按初试总分从高到低排序;若初试总分再相同时,按初试统考科目总分从高到低排序。
调剂考生可根据复试批次,分批次排名,分批次录取。
考生总成绩计算公式为:考生总成绩=初试成绩+复试成绩3.对于同一一级学科下的学术型硕士研究生录取说明:同一一级学科的各研究方向,合并一起复试后,按考生总成绩从高到低录取。
已被确定为拟录取的考生,按考生总成绩从高到低的顺序可重新选择研究方向。
如考生所选择的研究方向招生人数已满,而考生不同意调换至其他研究方向的,可向招生学院提出放弃拟录取资格的申请;因调整方向导致考生放弃拟录取而产生的剩余招生计划,可由当次复试合格考生中按总成绩由高到低择优递补。
4.出现如下情况之一者不予录取。
报考资格审查不合格;思想政治素质、道德品质及诚实守信情况考核结果不合格;未按规定时间参加复试者;复试成绩不合格者;考生体检不合格者。
(二)拟录取名单公示学院将通过本单位官网对拟录取名单进行公示。
公示信息时间不少于10个工作日,公示期间名单不予修改。
名单如有变动,将对变动部分做出说明,并对变动内容另行公示10个工作日。
公示内容包括考生姓名、考生编号、初试成绩、复试成绩、总成绩等信息,专项计划在备注中注明。
六、复试纪律1.个人身份审核:考生按资格审查要求提供相关材料,学院审核通过后方可参加复试。
复试前确认考生身份,杜绝替考现象发生。
2.面试环境要求:要求线上复试考试在相对独立、安静的场所(家、宿舍或办公室)进行复试,严禁在公共场所或培训机构进行复试,考生在资格审查时要向学科(领域)报备面试地点。
3.网络通讯保障:各学科领域提前提醒考生测试网络,对于不满足基本复试条件的考生,及时提出报备学院。
4.复试内容保密:严禁考生在远程面试期间对复试过程进行摄录,严禁考生将复试相关内容发到网络或提供相关培训机构,一经发现按考试违纪处理,学校有权追究其相关责任。
严禁在考生复试期间有其他人员出入,一经发现按违纪处理。
5.组织考务培训:学院对参加复试人员进行远程复试培训技巧及心理培训,强调复试纪律,复试小组严格按复试流程进行,保证复试的公平性和一致性。
6.加强督导检查:研究生院复试督查工作组和学院研究生复试监察工作小组,在复试进行期间随机对学科领域复试过程进行抽查,及时掌握复试情况,对复试过程中出现的问题进行指导和修正。
7.研究生复试严格执行回避制度。
有直系亲属或利害关系人参加本次考试的教师,不得参加复试工作,签定回避保证书。
七、其他事宜如本细则与国家或东北林业大学复试及录取办法有不符之处,一律按照国家或东北林业大学相关文件执行。
本细则由东北林业大学林学院负责解释,其它未尽事宜参照《2020年全国硕士研究生招生工作管理规定》等国家相关规定执行。