黄纹竹生物学特性与土壤养分动态变化的研究
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摘要
本论文主要通过对黄纹竹生物学特性,不同样地黄纹竹竹林生长状况和土壤养分动态变化的研究,探讨黄纹竹生长与土壤养分之间的关系,并对不同样地竹林生长与土壤养分状况进行综合评价。研究结果如下：
(1)黄纹竹出笋过程可分为3个时期,即出笋初期(4月24日至5月14日)、出笋盛期(5月15日至6月11日)和出笋末期(6月12日至7月25日)。黄纹竹绝大多数退笋出现在出笋末期,退笋数量占总退笋数的94.38%。黄纹竹幼竹的高生长遵循慢—快—慢3个阶段,模拟出两个相关系数极高的竹高生长模型：
Logistic生长曲线模型：H=638.600/1+e5.781-0.200t,R2=0.99813和Doseresp生长曲线模型：H=-5.078+645.976/1+102.445-0.085t,R2=0.99799。
(2)将胸径与各个器官生物量指标的相关性用回归模型表现出来,结果表明,各模型经检验均呈显著相关(除枝下高以外)。因此,可以用胸径作为各器官生物量的重要估测指标。对杆重与各器官生物量指标进行回归分析,建立杆重(Y)与生物量指标(胸径X1,竹高X2,地径X3,枝下高X4,节数X5,叶重X6,枝重X7)回归模型,并采用逐步回归分析法,得出最优的线性回归模型,方程Y=-289.705+233.163X1+3.403X4+0.630 X7。
(3)黄纹竹竹林土壤有机质和土壤全氮的含量动态是一致的,在出笋长竹后的5-8月份的含氮量大量下降,8月份以后缓慢回升,并且当年12月份的含量达到最大值,但都较前1年12月份有所下降。说明竹林地土壤全氮处于耗竭状态。土壤水解氮是土壤近期供氮能力的指标,含量最低的仍是出笋长竹后的5-8月份,说明这是黄纹竹氮利用的高峰期,但含量最高的不是出现在12月份,而是在大年的3月份。有效磷与有机质、全氮等变化有所不同,从5月至10月土壤有效磷都处于很低水平,要到12月份才回升,3月份达到最高值。速效钾含量的最高时期出现在3月份,这和水解氮、有效磷是一致的。
(4)通过样地聚类分析,可将12块样地分为4类,第一类为样地10、样地11、样地9、样地12、样地4、样地7、样地5；第二类为样地8；第三类为样地1、样地2、样地3；第四类为样地6。综合评价可以得出：第四类样地6,不管在竹林生长状况还是在土壤养分上都是最优的。
This paper primarily through the study of the biological characteristics and dynamic changes of soil nutrient of Phyllostachys.vivax cv.huanwenzhu. Discuss the relationship between the bamboo growth and soil nutrient, and then give a comprehensive evaluation of different sample plots and soil nutrient condition. The conclusion as follows:
(1) The process of Bamboo shoots out can be divided into three periods:beginning period(from April 24 to May 14), peak period(from May 15 to June 11)and final period(from June 12 to July 25).A large number of shoots back appear in the final period, the number of bamboo shoots back account for 94.38% of the total. The high growth of young bamboo follows three stages:slow-fast-slow. Simulate two growth models of high correlation coefficient: Growth curve model of Logistic:H= 638.600/1+e5.781-0.200t, R2=0.99813; Growth curve model of Doseresp:H=-5.078+645.976/1+102.445-0.085t,R2=0.99799.
(2) DBH and relevance of each organ biomass indexes shown with the regression model. The result shows that each model present a significant correlation (Except of under the high branches). Therefore, DBH can be used as an important index of estimation biomass. Through linear regression analysis of rod weight and the biomass indexes, then establish multiple linear regression equation of rod weight (Y) and biomass indexes (DBH X1, Penny X2, leading thread X3, under the high branches X4, sessions X5, leaf weight X6, branch weight X7), and use the stepwise regression analysis, then derive the optimal linear regression model, equation: Y=-289.705+233.163X1+3.403 X4+0.630X7.
(3) Dynamic content of bamboo forest soil organic matter and soil total nitrogen are consistent. From May to August, the content of nitrogen declined substantially, and then began to rise after August and reach maximum level in December, all decreased somewhat as compared with those in last December. It shows that the soil total nitrogen is in the state of exhaustion. Soil hydrolysable nitrogen is the nitrogen-supplying capacity of soil indicators. From May to August, the content of hydrolysable nitrogen is lowest, that is the peak period of the use of the nitrogen. The highest content is not in December, but in next March. The changes in available phosphorus are different from organic matter and total nitrogen. From May to October, the phosphorus of soil is in a very low level, it will rise in December and reach the highest value in March. The maximum period of available potassium appears in March. It is consistent with hydrolysis of nitrogen and phosphorus.
(4) Through the cluster analysis of sample plots, the twelve pieces of sample plots can be divided into four kinds, The first kind:sample plot ten, sample plot eleven, sample plot nine, sample plot twelve, sample plot four, sample plot seven and sample plot five; the second kind: sample plot eight; the third kind:sample plot one, sample plot two and sample plot three; the fourth kind:sample plot six. It can be drawn from the comprehensive evaluation:no matter in the bamboo growing condition or on the soil nutrient status, sample plot six is optimal.
(1)黄纹竹出笋过程可分为3个时期,即出笋初期(4月24日至5月14日)、出笋盛期(5月15日至6月11日)和出笋末期(6月12日至7月25日)。黄纹竹绝大多数退笋出现在出笋末期,退笋数量占总退笋数的94.38%。黄纹竹幼竹的高生长遵循慢—快—慢3个阶段,模拟出两个相关系数极高的竹高生长模型：
Logistic生长曲线模型：H=638.600/1+e5.781-0.200t,R2=0.99813和Doseresp生长曲线模型：H=-5.078+645.976/1+102.445-0.085t,R2=0.99799。
(2)将胸径与各个器官生物量指标的相关性用回归模型表现出来,结果表明,各模型经检验均呈显著相关(除枝下高以外)。因此,可以用胸径作为各器官生物量的重要估测指标。对杆重与各器官生物量指标进行回归分析,建立杆重(Y)与生物量指标(胸径X1,竹高X2,地径X3,枝下高X4,节数X5,叶重X6,枝重X7)回归模型,并采用逐步回归分析法,得出最优的线性回归模型,方程Y=-289.705+233.163X1+3.403X4+0.630 X7。
(3)黄纹竹竹林土壤有机质和土壤全氮的含量动态是一致的,在出笋长竹后的5-8月份的含氮量大量下降,8月份以后缓慢回升,并且当年12月份的含量达到最大值,但都较前1年12月份有所下降。说明竹林地土壤全氮处于耗竭状态。土壤水解氮是土壤近期供氮能力的指标,含量最低的仍是出笋长竹后的5-8月份,说明这是黄纹竹氮利用的高峰期,但含量最高的不是出现在12月份,而是在大年的3月份。有效磷与有机质、全氮等变化有所不同,从5月至10月土壤有效磷都处于很低水平,要到12月份才回升,3月份达到最高值。速效钾含量的最高时期出现在3月份,这和水解氮、有效磷是一致的。
(4)通过样地聚类分析,可将12块样地分为4类,第一类为样地10、样地11、样地9、样地12、样地4、样地7、样地5；第二类为样地8；第三类为样地1、样地2、样地3；第四类为样地6。综合评价可以得出：第四类样地6,不管在竹林生长状况还是在土壤养分上都是最优的。
This paper primarily through the study of the biological characteristics and dynamic changes of soil nutrient of Phyllostachys.vivax cv.huanwenzhu. Discuss the relationship between the bamboo growth and soil nutrient, and then give a comprehensive evaluation of different sample plots and soil nutrient condition. The conclusion as follows:
(1) The process of Bamboo shoots out can be divided into three periods:beginning period(from April 24 to May 14), peak period(from May 15 to June 11)and final period(from June 12 to July 25).A large number of shoots back appear in the final period, the number of bamboo shoots back account for 94.38% of the total. The high growth of young bamboo follows three stages:slow-fast-slow. Simulate two growth models of high correlation coefficient: Growth curve model of Logistic:H= 638.600/1+e5.781-0.200t, R2=0.99813; Growth curve model of Doseresp:H=-5.078+645.976/1+102.445-0.085t,R2=0.99799.
(2) DBH and relevance of each organ biomass indexes shown with the regression model. The result shows that each model present a significant correlation (Except of under the high branches). Therefore, DBH can be used as an important index of estimation biomass. Through linear regression analysis of rod weight and the biomass indexes, then establish multiple linear regression equation of rod weight (Y) and biomass indexes (DBH X1, Penny X2, leading thread X3, under the high branches X4, sessions X5, leaf weight X6, branch weight X7), and use the stepwise regression analysis, then derive the optimal linear regression model, equation: Y=-289.705+233.163X1+3.403 X4+0.630X7.
(3) Dynamic content of bamboo forest soil organic matter and soil total nitrogen are consistent. From May to August, the content of nitrogen declined substantially, and then began to rise after August and reach maximum level in December, all decreased somewhat as compared with those in last December. It shows that the soil total nitrogen is in the state of exhaustion. Soil hydrolysable nitrogen is the nitrogen-supplying capacity of soil indicators. From May to August, the content of hydrolysable nitrogen is lowest, that is the peak period of the use of the nitrogen. The highest content is not in December, but in next March. The changes in available phosphorus are different from organic matter and total nitrogen. From May to October, the phosphorus of soil is in a very low level, it will rise in December and reach the highest value in March. The maximum period of available potassium appears in March. It is consistent with hydrolysis of nitrogen and phosphorus.
(4) Through the cluster analysis of sample plots, the twelve pieces of sample plots can be divided into four kinds, The first kind:sample plot ten, sample plot eleven, sample plot nine, sample plot twelve, sample plot four, sample plot seven and sample plot five; the second kind: sample plot eight; the third kind:sample plot one, sample plot two and sample plot three; the fourth kind:sample plot six. It can be drawn from the comprehensive evaluation:no matter in the bamboo growing condition or on the soil nutrient status, sample plot six is optimal.
引文
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