一、紫椴综合开发利用的研究（论文文献综述）
林士杰,王梓默,朱红波,何怀江,勾天兵,韩姣[1]（2022）在《椴树属植物无性繁殖研究进展》文中研究说明本文从嫁接、扦插和组培技术等方面总结了椴树属植物无性繁殖的研究进展,展望椴树属植物无性繁殖今后的研究重点及趋势。
臧思航,张永鑫,范春楠,郭忠玲[2]（2021）在《紫椴种子休眠的影响因素》文中进行了进一步梳理以吉林省临江市的紫椴种子为材料探讨紫椴种子休眠的影响因素,采用萌发法、称重法、生物鉴定法研究紫椴种子萌发进程、吸水过程、萌发抑制物活性.结果表明:紫椴种子具有休眠特性,但种子透水性不良并不是导致紫椴种子休眠的主要原因;紫椴种子各部位浸提液对白菜种子的芽和胚根生长具有抑制作用,这种抑制作用因部位与浸提液浓度不同呈现差异,抑制性为胚>完整种子>果皮.
刘兴[3]（2021）在《遮光对糠椴和紫椴幼苗光合及叶绿素荧光的影响》文中研究指明光是影响植物的重要环境要素之一。本文以2年生的糠椴（Tilia mandshurica）、紫椴（Tiliaamurensis Rupr）幼苗为试验材料进行遮光处理,将遮光度分别设置为0%（对照,CK）、30%（轻度遮光,LS）、60%（中度遮光,MS）、90%（重度遮光,SS）。通过对幼苗形态、光合特性、荧光特性和生理指标等的变化情况分析,结合环境因子的变化。探究分析椴树幼苗对遮光的响应机制,并筛选出其适宜生长的光照条件。为苗木生长提供适宜的光环境提供依据。主要研究结果如下:（1）遮光对两种椴树的叶面积、株高、叶片生长量均有促进作用,随着遮光度增大促进作用减弱。其中以叶面积的变化最为显着。在处理第35d时,糠椴和紫椴在SS处理下分别比对照增加了1 7.22%、32.02%。（2）在遮光下,两种椴树叶片黄色增加、绿色变浅、光泽度下降。叶绿素a、b含量和叶绿素总量增加,叶绿素a/b整体呈下降趋势。在重度遮光（SS）处理35d时,糠椴叶绿素a、b含量和叶绿素总量分别比对照（CK）增加了 64.73%、114.26%、75.98%。紫椴则分别比对照（CK）增加了141.94%、218.27%、162.64%。（3）遮光可显着影响两种椴树的光合参数。饱和水汽压差（VPD）和叶表温度（Tleaf）是影响椴树光合参数的主要环境因子。在轻度遮光（LS）处理下可显着提高Pn、Gs、Tr、WUE水平,而中度遮光（MS）、重度遮光（SS）处理下Pn、Gs、Tr、WUE则小于对照（CK）。两种椴树的LCP、LSP、AQY均表现为下降趋势,表现出对弱光的适应性。同时,紫椴Rd随遮光度的增加而呈下降趋势,两种椴树均在轻度遮光（LS）处理下达到Pmax最大值。由上可知,在遮光环境下,椴树通过降低LCP、LSP、Rd来提高对弱光的利用。（4）随遮光处理的增加,两种椴树的Fm、Fv/Fm、Fv/Fo、φPo、Ψo及φEo均增大,而φDo与DIo/RC均减少。说明椴树在低光环境中具有较强的适应性。为了适应遮光环境,通过增加电子传递的量子比率以及降低热耗散的量子比率来维持正常生长。（5）根据主成分分析结果,各遮光处理的综合值F表现为LS>CK>MS>SS。结合主成分分析和相关性分析,得到光合速率（Pn）、单位反应中心捕获的用于电子传递的能量（ETo/RC）、叶片色素（Chla+b）、光补偿点（LCP）共4个对幼苗有主要影响的生理因子,根据4个生理因子的隶属分析结果进一步得到各遮光条件对幼苗生长促进效果表现为LS>CK>MS>SS。
罗保玥[4]（2020）在《吉林蛟河针阔叶混交林主要树种单木生长模型》文中研究表明天然混交林的形成往往需要多种不同生物和其环境之间长期且持续的相互作用,它不光能为森林当中的大部分生物提供繁衍生息的场地,同时自身也是一个组成极为复杂的动态复合体。目前全球生态环境的保护与改善是热门话题,天然林在其中扮演着不可替代的重要角色。同样,混交林在森林的可持续经营当中也是十分重要的一部分,是必不可少的营林类型之一。随着其面积的不断增长,混交林的经营与管理也面临着诸多挑战,各种问题均表明:必须尽快研究出适合于混交林的林木生长模型,以便对天然混交林未来的生长进行精准预测,也为今后的森林经营管理提供科学有效的参考依据。本文的研究对象为天然次生针阔混交林,该林分位于吉林省蛟河市前进乡的林业实验区,分别在2010和2015年对固定监测样地内528个面积为20 m×20 m样方进行了初测与复测,测量内容包括树木胸径、树高、冠幅以及相对位置,使用经验方程法针对其中的八个主要树种建立了单木生长模型与枯损模型,分别为色木槭（Acer mono Maxim.）、白桦（Betula platyphylla Suk.）、水曲柳（Fraxinus mandschurica Rupr.）、春榆（Ulmus davidiana Planch.）、紫椴（Tilia amurensis Rupr.）、红松（Pinus koraiensis Sieb.et Zucc.）、稠李（Padus racemosa（Lam.）Gilib.）和蒙古栎（Quercus mongolica Fisch.ex Ledeb.）。在建模时林木自身大小因子除胸径外还引入了树高和冠幅,结果显示树高被引入模型的次数明显多于胸径因子被引入的次数,可见树高因子的添加一定程度上提高了单木生长模型的拟合优度。综合对比了八个树种的单木模型发现影响树木生长的最主要因子是林木自身的大小,其次为竞争影响,而立地因子对于树木生长的影响较小。本文所建立的单木模型可以用于预估蛟河天然混交林未来一段时间内的生长状态变化,使得森林可以最大程度的发挥其生态效益和经济效益,各级林业部门在日常工作中也可以此为参考,例如制定森林资源管理准则和确定采伐限额时可以本研究为参照。宏观上可以对我国东北地区天然混交林的经营与管理进行科学指导,促进东北地区实现森林的可持续经营进程。
吴晓永[5]（2020）在《云冷杉针阔混交林结构特征分析及优化调整》文中研究指明森林结构合理分析及优化调整,是森林经营管理的重要内容,可促进森林生态系统的健康发展。云冷杉针阔混交林是东北长白山地区常见的森林类型,本文选取3块立地条件基本一致的样地,从树种组成、直径结构、q值等方面着手,分析林分非空间结构特征;同时从树种空间隔离程度、水平分布格局、优劣势状态、竞争程度、密集程度、林层多样性等方面着手,分析林分的空间结构特征。评价当前林分结构现状,进而构建林分结构的优化择伐模型,对林木进行模拟择伐,对比分析择伐前后的林分结构特征,量化择伐后林分结构的改善程度,为该地区的森林经营管理提供理论参考。本文主要研究结论如下:1)不同云冷杉混交林样地之间林分结构存在一定差异。各样地树种组成互不相同,不同样地乔木层树种均在13种以上;负指数函数能够较好地拟合3块样地的直径结构分布;从q值来看,直径结构的分布较不合理,需要进行合理优化调整。2)林分平均混交度较高;林木以随机分布为主,随机分布状态的林木断面积占总断面积的50%以上;从大小比数来看,优势木的株数相对较高;林木分布较密集,林层多样性较低,需要进一步优化林分空间结构。3)分析各样地优势树种种内种间竞争可知,优势树种侧方挤压普遍高于上方挤压,样地01和样地03冷杉受到的种内竞争程度较大,样地02紫椴受到的种内竞争较大,除受种内竞争外,优势树种与其他树种也有相对激烈的种间竞争。4)空间结构参数的三元分布包含信息更加丰富,可更细致地描述林分的空间结构特征。由结果可知,样地01林木株数分布最多的空间结构三参数组合为:强度混交（M=0.75）,随机分布（W=0.5）,中庸状态（U=0.5）;样地02为:极强度混交（M=1）,随机分布（W=0.5）、优势状态（U=0）;样地03为:中度混交（M=0.5）、随机分布（W=0.5）、劣势状态（U=0.75）。5)构建林分空间结构优化择伐模型,对样地进行模拟择伐,确定样地01择伐木86株,样地02择伐木72株。择伐后的非空间结构树种多样性和径阶数均保持不变、q值调整至合理的分布范围,林分空间结构混交程度和林层多样性进一步增加、竞争程度、密集程度得到减少,林木水平分布格局更加趋于随机分布状态。样地01和样地02目标函数值较伐前分别提高了74.20%和141.94%,林分结构优化效果明显,对指导该地区森林合理经营具有参考意义。
孔雨光,燕丽萍,吴德军,李庆华,刘翠兰,任飞,刘国利,鲁仪增,王因花[6]（2020）在《基质和生长调节剂对紫椴嫩枝扦插的影响》文中研究表明【目的】紫椴为难生根树种,探讨紫椴嫩枝扦插快速繁育技术,对保护和利用这一珍贵树种具有重要意义。【方法】以2～3年生紫椴实生苗基部萌蘖枝条为扦插材料,采用L9（34）正交试验设计,研究了3种生长调节剂、处理浓度、处理时间和扦插基质对紫椴嫩枝扦插生根率、不定根数量、最长不定根长和根幅的影响。【结果】扦插基质是影响紫椴嫩枝扦插的关键因素,其对紫椴嫩枝扦插的生根率及不定根数量、最长不定根长及根幅均有极显着或显着影响;生长调节剂的种类和处理时间仅对不定根数量的影响达到了显着水平,对生根率、最长不定根长及根幅的影响均不显着;生长调节剂的质量浓度对不定根数量及根幅的影响显着,对生根率及最长不定根长影响不大。【结论】采用隶属函数法对各指标进行综合分析,5号处理（200 mg·L-1的NAA溶液处理时间0.5 h,扦插基质为基质3）的隶属函数值最大,生根率最高（90.33%）,且根系数量、最大根长及根幅适当,是紫椴嫩枝扦插的最佳处理。
舒皓[7]（2020）在《东北针阔混交林空间点格局特征研究》文中研究指明本文基于东北三个纬度地区的大面积固定监测样地,分别为长白山样地40ha、蛟河样地30ha和凉水样地29.64ha,运用物种多样性指数和点格局分析法研究不同地区针阔混交林群落物种多样性及主要树木种群空间格局的异同,以期能够较为系统地揭示针阔混交林主要林木种群空间分布规律,从水平层面为退化次生针阔混交林的生态恢复和可持续经营、物种多样性的保护等提供理论依据和参考。主要研究结果如下:（1）三个样地中乔木层的物种丰富度指数、Shannon-Wiener物种多样性指数、Hurlbert物种多样性指数、Pielou均匀度指数和Simpson生态优势度指数的变化趋势一致,均为蛟河>凉水>长白山,可见蛟河样地的针阔混交林物种多样性更好;灌木层没有发现此规律,可能是因为三个样地的物种数及其个体数差异较大。（2）在完全随机零模型下大部分物种在研究尺度上（0～100m）显着偏离随机分布,说明物种的分布受生境异质性的影响显着。在异质泊松零模型下物种通常在0～30m表现出聚集分布,随后随着尺度的增大聚集程度减小而表现出均匀分布或者随机分布,且以随机分布为主要格局类型;小尺度聚集分布表明个体更容易聚集在紧邻的同种个体周围,这样有利于种群发挥群体效应,形成适合自己的生长环境。（3）三个样地中不同乔木树种的空间关联性各不相同,但通常在小尺度表现为空间正关联或负关联,随着尺度的增大逐渐趋于相互独立,在全部研究尺度内无关联的树种对占少数。而不同乔木与灌木树种的空间关联性在不同样地差异较大,长白山样地中主要在较小尺度表现为空间正关联或负关联,在较大尺度逐渐趋于相互独立;蛟河样地中在较小尺度主要表现为空间负关联,在较大尺度以相互独立为主;凉水样地中在研究尺度上基本无关联。在研究尺度上,种间关联性最终都趋于无关联,说明随着尺度的增加,物种间所需的环境和空间资源也逐渐增多,减少了种间的竞争作用,更有利于不同树种对环境和空间资源的充分利用。
薛文欣[8]（2020）在《椴属植物新品种特异性、一致性和稳定性测试指南编制》文中进行了进一步梳理椴属（Tilia L.）为椴树科（Tiliaceae）落叶乔木,在我国有悠久的栽培种植历史,具有深厚的文化底蕴。属于国家濒危保护物种,是我国珍贵的优良的绿化及经济树种,树皮、花、叶及果实均可入药,尤其作为蜜源树种在国内外已被广泛推广应用。在提倡复合型经济和节约型社会的大环境下,椴树作为多功能环保树,市场发展潜力巨大。当前,我国除了从国外引进的椴树品种之外,还没有自主知识产权的新品种,因此,加快培育具有自主知识产权的新品种势在必行,但是,我国还没有椴属植物新品种特异性、一致性和稳定性测试指南,是行业急需解决的科学技术问题。植物新品种特异性、一致性和稳定性测试指南是申请品种授权的关键环节,植物新品种的测试过程与测试结果是新品种保护顺利开展的强有力的技术支持和决定申请品种能否获得品种权的重要依据。本文在分析国内外植物新品种保护与DUS测试研究概况基础上,以椴属作为研究对象,调查了椴属品种资源,对椴属已知品种数据库和椴属植物新品种DUS测试指南研制方法进行了研究,建立了完善的椴属新品种测试体系,编制了椴属DUS测试指南。本论文的主要研究内容及成果如下:（1）综述了国内外植物新品种测试指南的发展概况,椴属植物新品种DUS测试指南的研究背景、重要现实意义。（2）以青岛抬头园林基地内引种栽培的椴属植物的不同种和品种为试验材料进行了各项形态指标的定点调查观测研究。对引种椴属品种物候期及生物学特性进行研究调查得出引种椴树能适应引种试验地的气候条件。（3）通过整理文献和实地勘测研究等方法,整理研究了椴属国内外有详细图文记载的品种,构建了椴属已知品种数据库。（4）首次制定了椴属植物新品种DUS测试指南,确定了指南的适用范围、DUS测试技术要求、特异性、一致性和稳定性评价,对测试性状进行分类分级及性状描述,确定了椴属品种性状表。筛选出70个测试性状包含18个星号性状并从分类学的角度上对椴属植物主要形态和生长性状进行了准确的描述和科学分级。从而建立了完善的椴属植物新品种DUS测试体系。
浮媛媛[9]（2020）在《中国东北林区主要树种地上生物量与密度的遥感估算与模拟研究》文中研究指明森林生态系统是陆地生态系统的主要组成部分,在全球碳循环中发挥着非常重要的作用。温带和北方森林是大气二氧化碳的主要汇源,与低纬度相比,中高纬度地区的气候变暖幅度更大,因此温带和北方森林受到越来越多的关注,获取其空间上明确的地上生物量信息对于估算区域尺度的碳储量至关重要。中国东北林区处于中纬度全球环境变化敏感带,森林资源丰富,是中国最主要的碳库,包含的寒温带针叶林和温带针阔叶混交林是中国特有的森林类型。然而之前对中国东北林区地上生物量的研究主要是对所有树种总地上生物量的估计,几乎没有对整个东北林区树种水平地上生物量以及密度进行估算的研究,而树种水平的地上生物量和密度可以为了解森林动态提供重要的额外信息。此外,由于中国东北林区主要树种对气候变化的敏感度不同,随着全球气候变化,该区域未来的树种组成与结构可能会发生显着变化。因此,定量获取中国东北林区主要树种空间上连续分布的地上生物量与密度并预测其在不同气候变化情景下未来树种组成的动态变化,有助于掌握东北林区主要树种对气候变化的潜在响应及反馈机制,为林业部门应对气候变化的森林管理政策的制定提供科学依据。本研究以中国东北林区为研究对象,以森林调查数据为基础,结合遥感数据和环境变量数据,共建立了630个kNN（k-Nearest Neighbor）生物量估算模型,通过模型评估,选出适合东北林区的最优kNN模型首次对其17个主要树种的地上生物量进行估算,并对其各树种的空间分布特征与环境因子的关系进行讨论;之后基于上述17个树种地上生物量的估算结果对各树种在各径阶和各林龄的分布密度进行估算,并对各树种的胸径和林龄分布特征进行分析;最后基于上述估算的东北林区17个树种在各径阶的分布密度,利用森林生态系统过程模型LINKAGES v3.0,模拟并预测在现行气候条件和RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5三种气候变暖情景下未来100年（20012100年）中国东北林区的树种组成动态,并对其主要树种在不同时期的潜在空间分布特征进行分析。研究的主要结论如下:（1）基于6个不同的距离度量指标、15个k值以及7组多时相MODIS数据和环境变量的组合设计的630个kNN生物量估算模型中,基于RF（Random Forest）距离度量指标的kNN模型表现出最佳的估算性能。应用生长季所有6个月份的MODIS预测变量与只使用生长季9月份的MODIS预测变量,并没有显着提高kNN生物量估算模型的精度。虽然随着k值的增加,kNN生物量估算模型的精度会有所提高,但是当k>7时,使用9月份MODIS预测变量的基于RF距离度量指标的kNN模型估算精度提高的幅度基本可以忽略不计。因此,基于RF距离度量指标、k=7和9月份MODIS光谱反射变量与环境变量组合的kNN模型被认为是估算东北林区树种水平地上生物量的最优kNN模型。（2）东北林区主要树种的地上生物量及其空间分布受环境变量影响显着。落叶松和白桦的地上生物量与温度呈显着负相关,在东北林区分布最为广泛,是目前东北林区的两大优势树种;云杉和臭冷杉地上生物量与海拔呈正相关,主要分布在高海拔地区;红松、枫桦、色木槭、紫椴、水曲柳、春榆、黄菠萝和胡桃楸的地上生物量与降水、温度和太阳辐射呈正相关,主要分布在相对湿度和温度较高的小兴安岭和长白山地区,在严寒的大兴安岭地区很少分布;樟子松对干旱和低温具有较高的耐受性,主要分布在大兴安岭北段的阳坡上;而钻天柳主要沿河流两岸分布。由于钻天柳和黄菠萝在研究区的分布有限,其地上生物量很低。总体而言,大兴安岭的地上生物量低于小兴安岭和长白山地,并且本研究中树种水平地上生物量估算结果的准确性从小班尺度到生态型尺度有明显的提高。（3）通过将两参数的Weibull概率密度函数与kNN模型相结合,可对整个东北林区主要树种在各径阶以及各林龄的分布密度进行合理估算。本研究估算的东北林区17个树种的总林分密度在7003000株/ha之间,并且整个研究区总林分密度的平均值为1464株/ha。整体来看,大兴安岭的总林分密度依次高于小兴安岭和长白山地。其中,山杨、樟子松、云杉、水曲柳、黄菠萝和钻天柳的胸径分布规律整体上都呈倒“J”型曲线,在小径阶林木株数居多;而其他树种的胸径分布规律整体上都呈左偏单峰山状分布,其林木株数分布都偏向于中小径阶。此外,东北林区主要树种林龄大都呈左偏单峰山状分布,虽然大多数树种幼龄林、中龄林占的比例较大,但是其中一些树种（如蒙古栎、色木槭、水曲柳）近熟林或者成熟林占的比例也较大。整体来说,东北林区的树种组成及其胸径和年龄结构是比较复杂的。（4）未来100年不同气候变化情景下东北林区树种组成差异不大,但是各树种对气候变化的潜在响应存在显着差异。未来100年,在现行气候条件和RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5三种气候变暖情景下,东北林区树种组成中阔叶树种都以蒙古栎、山杨、白桦和色木槭为主,同时伴有相对少量比例的紫椴、黑桦、春榆、水曲柳和枫桦,胡桃楸、黄菠萝和钻天柳所占的比例几乎可以忽略;针叶树种都以红松和兴安落叶松为主,同时伴有少量樟子松和极少量的云杉、臭冷杉。对单个树种来说,现行气候条件已经接近兴安落叶松、云杉、臭冷杉以及枫桦生存适宜条件的边缘,温度进一步快速上升将导致这些树种无法在短期内适应环境的变化而面临退化;21世纪末期,蒙古栎和红松将分别成为东北林区最具优势的阔叶和针叶树种;在三种气候变暖情景增温幅度适中的情况下,东北林区大多数温带阔叶树种以及红松在空间分布上都有北移的趋势,并且增暖幅度越大,移动趋势越明显。
郗延彪[10]（2020）在《基于Sentinel时序数据和深度学习算法的森林树种分类研究》文中研究表明森林树种类型分布是准确描述木材蓄积量和森林生态系统评估重要的因素之一。详细和准确的树种制图对于监测由气候变化引起的火灾、干旱和其他森林扰动至关重要。通过遥感技术识别树种具有快速高效、低成本和易于在大尺度上实现等优势。多时相遥感影像能够反映植被的物候信息,体现植被各个阶段的生长发育情况,捕捉相似植被在生长季的不同特征点,因此,应用多时相遥感影像能够提高树种分类精度。得益于深度卷积特征的应用,深度学习算法在树种遥感分类研究中进一步提高了自动识别类型的精度。因此,本研究选择以Sentinel-1/2遥感影像时序数据为基础数据源,结合野外调查样点数据,分别采用基于像元和面向对象的深度学习算法（一维模型和Alex Net模型）实现森林优势树种的自动识别,并比较不同模型方法的分类精度及分类结果等差异,为深度学习算法在遥感树种分类研究中的应用提供重要依据。本研究主要结论如下:一、基于像元的深度学习树种分类模型本研究选取Sentinel时序数据中的三个特征（波段、植被指数和后向散射系数）作为深度学习模型的底层特征。将这些特征依据时序变化进行横向排列获得一维向量输入到一维卷积神经网络（Conv1D）,同时,将这些特征进行纵向排列获得二维数组输入到Alex Net模型中进行训练和参数优化。研究发现,对于一维模型,当卷积层为3且卷积核大小为12时分类精度最高;对于Alex Net模型,学习率设置为0.001,权值衰减系数为1e-6,动量常数为0.9时,分类精度最高。基于一维卷积神经网络和Alex Net模型的总体精度分别为81.52%和76.02%,Kappa系数分别为0.78和0.72。与Alex Net模型相比,一维卷积神经网络模型有更高的分类精度,并能更好地平衡生产者精度和用户精度。但在分类结果图中,一维卷积神经网络模型与Alex Net模型相比存在更多的斑点噪声。二、基于面向对象与深度学习算法的优势树种自动识别面向对象将影像中同质的像元合并作为处理单元,且提供了以地物对象为单元的空间拓扑和语义等信息。将深度学习方法和面向对象进行相结合可以提取目标地物对象内的更深层次特征,从而获取更高的分类精度。本研究结合一维模型和Alex Net模型进行基于面向对象的树种分类模型训练和超参数优化。将分类结果进行评价可知,基于面向对象的一维模型和Alex Net模型的总体精度分别为84.19%和79.04%,Kappa系数分别为0.84和0.78。我们将面向对象的分类结果与基于像元的分类对比得知,面向对象的分类精度要高于基于像元的分类精度。对于一维模型而言,分类精度分别为81.52%和84.19%;Alex Net模型分类精度分别为76.02%和79.04%。基于两种模型的分类图可知对于研究区的西北和东南部分分类结果存有较大差异。在研究区西北部分,一维卷积神经网络的分类结果主要为紫椴和红松,而Alex Net模型多将其分为红松和山杨,其他类型树种也存在少许分布;在研究区东南部,两种分类结果对比发现,山杨、水曲柳和色木槭较容易混淆。三、最优模型及优势树种空间分布特征本研究采用四种模型进行树种分类制图。同一深度学习算法下,基于面向对象的分类精度要高于像元尺度的分类精度;在应用同一面向对象算法下,一维卷积神经网络的分类精度要高于Alex Net模型精度。由此可知,时序数据更适用于一维卷积神经网络。我们以分类精度最高的基于面向对象一维卷积神经网络进行制图可知,色木槭多生长在研究区西南部,山杨和胡桃楸多分布于东南部;北部地区则以红松和紫椴为主,但在北部边缘地带其余树种如胡桃楸、云杉和水曲柳等也均有分布;研究区中部地区西侧以云杉和紫椴为主,北侧地区则以山杨、白桦和紫椴交错存在。
二、紫椴综合开发利用的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、紫椴综合开发利用的研究（论文提纲范文）
（1）椴树属植物无性繁殖研究进展（论文提纲范文）
| 1 研究进展 |
| 1.1 嫁接 |
| 1.2 扦插繁殖 |
| 1.2.1 植物生长调节剂(植物激素) |
| 1.2.2 插条选择 |
| 1.2.3 基质及环境 |
| 1.3 组织培养 |
| 1.3.1 外植体 |
| 1.3.2 培养基 |
| 1.3.3 植物生长调节剂 |
| 1.3.4 蔗糖、pH及添加剂 |
| 1.3.5 移栽基质及环境条件 |
| 1.4 体胚诱导 |
| 2 展望 |
（2）紫椴种子休眠的影响因素（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 研究材料 |
| 1.2 研究方法 |
| 1.2.1 种皮透水性 |
| 1.2.2 种子萌发抑制物质活性 |
| 1.2.3 种子萌发进程 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 种皮透水性 |
| 2.2 种子萌发抑制物质活性 |
| 2.3 种子萌发进程 |
| 3 结论和讨论 |
（3）遮光对糠椴和紫椴幼苗光合及叶绿素荧光的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 遮光对植物幼苗生长和生理的影响 |
| 1.1.1遮光对植物形态特征的影响 |
| 1.1.2 遮光对植物光合作用的影响 |
| 1.1.3 遮光对叶绿素荧光参数的影响 |
| 1.1.4 遮光对植物叶片色素和渗透调节物质的影响 |
| 1.2 两种椴树的研究进展 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 试验地概况 |
| 2.2 试验材料 |
| 2.3 试验处理 |
| 2.4 测定指标 |
| 2.4.1 环境因子测定 |
| 2.4.2 形态指标的测定 |
| 2.4.3 色差参数的测定 |
| 2.4.4 光合参数的测定 |
| 2.4.5 叶绿素荧光参数的测定 |
| 2.4.6 生理指标的测定 |
| 2.5 综合评价 |
| 2.5.1 主成分分析法 |
| 2.5.2 隶属函数分析法 |
| 2.6 数据处理 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 河北省气象变化 |
| 3.1.1 河北省1971-2019年全省整体气温变化 |
| 3.1.2 河北省1971-2019年全省整体降水变化 |
| 3.1.3 河北省1971-2019年全省整体日照变化 |
| 3.2 遮光对两种椴树形态指标的影响 |
| 3.2.1 对株高的影响 |
| 3.2.2 对叶面积的影响 |
| 3.2.3 对叶片生长量的影响 |
| 3.3 遮光对两种椴树色差特性的影响 |
| 3.3.1 对L~*的影响 |
| 3.3.2 对a~*的影响 |
| 3.3.3 对b~*的影响 |
| 3.3.4 对C的影响 |
| 3.4 遮光对两种椴树环境因子和光合特性的影响 |
| 3.4.1 对环境因子的影响 |
| 3.4.2 对光合参数的影响 |
| 3.4.3 对光合日变化的影响 |
| 3.4.4 对光响应曲线及参数的影响 |
| 3.5 遮光对两种椴树叶绿素荧光参数的影响 |
| 3.5.1 对Fo的影响 |
| 3.5.2 对Fm的影响 |
| 3.5.3 对Fv/Fo的影响 |
| 3.5.4 对Fv/Fm的影响 |
| 3.5.5 对能量分配比率的影响 |
| 3.5.6 对PSⅡ比活性参数的影响 |
| 3.6 遮光对两种椴树生理特性的影响 |
| 3.6.1 对叶绿素含量的影响 |
| 3.6.2 对类胡萝卜素含量的影响 |
| 3.6.3 对可溶性糖含量的影响 |
| 3.6.4 对可溶性蛋白含量的影响 |
| 3.7 遮光对两种椴树影响的综合评价 |
| 4 结论与讨论 |
| 4.1 结论 |
| 4.2 讨论 |
| 4.2.1 遮光对环境的影响 |
| 4.2.2 遮光对两种椴树形态特征的影响 |
| 4.2.3 遮光对两种椴树光合特征的影响 |
| 4.2.4 遮光对两种椴树叶绿素荧光参数的影响 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的学术论文 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
（4）吉林蛟河针阔叶混交林主要树种单木生长模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1.引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 天然林生长模型概况 |
| 1.2.2 全林分模型 |
| 1.2.3 径级模型 |
| 1.2.4 单木模型 |
| 1.2.5 林分生长模型的发展趋势 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 2.研究区概况及研究办法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地形地貌 |
| 2.1.2 气候特征 |
| 2.1.3 水文特征 |
| 2.1.4 森林资源 |
| 2.1.5 动植物资源 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 数据采集与处理 |
| 2.2.2 林分特征分析 |
| 2.2.3 单木生长模型 |
| 2.2.4 单木枯损模型 |
| 2.2.5 技术路线 |
| 3.结果与分析 |
| 3.1 林分特征 |
| 3.1.1 主要树种胸径生长量 |
| 3.1.2 主要树种树高生长量 |
| 3.2 单木生长模型 |
| 3.2.1 数据分析 |
| 3.2.2 单木生长模型拟合结果 |
| 3.2.3 单木生长模型评价与检验 |
| 3.3 单木枯损模型 |
| 3.3.1 单木枯损模型的拟合 |
| 3.3.2 单木枯损模型验证 |
| 4.讨论与展望 |
| 5.结论 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 致谢 |
（5）云冷杉针阔混交林结构特征分析及优化调整（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 项目资助 |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 2 国内外研究现状 |
| 2.1 森林结构 |
| 2.1.1 森林非空间结构研究现状 |
| 2.1.2 森林空间结构研究现状 |
| 2.1.3 结构参数的多元分布 |
| 2.2 森林结构模拟择伐及优化调整 |
| 3 研究区概况 |
| 3.1 基本概况 |
| 3.1.1 地理位置 |
| 3.1.2 地形地貌 |
| 3.1.3 气候 |
| 3.1.4 土壤条件 |
| 3.1.5 森林植被 |
| 3.2 社会经济条件 |
| 3.3 森林资源状况及经营历史 |
| 4 数据来源与研究方法 |
| 4.1 样地设置与调查 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.2.1 森林结构分析 |
| 4.2.2 结构优化调整 |
| 4.2.3 数据处理 |
| 4.3 技术路线 |
| 5 森林结构特征分析 |
| 5.1 林分非空间结构分析 |
| 5.1.1 树种组成特征 |
| 5.1.2 直径结构分布特征 |
| 5.2 林分空间结构分析 |
| 5.2.1 空间结构参数分析 |
| 5.2.2 水平分布结构特征 |
| 5.2.3 优势树种竞争分析 |
| 5.3 林分空间结构参数的三元分布 |
| 5.4 小结 |
| 6 林分结构优化调整 |
| 6.1 构建林分结构优化模型 |
| 6.2 模型约束条件 |
| 6.2.1 非空间结构的约束指标 |
| 6.2.2 空间结构的约束条件 |
| 6.3 模型的建立 |
| 6.4 林分结构优化步骤 |
| 6.5 结构优化模型应用实例 |
| 6.5.1 择伐木的确定 |
| 6.5.2 择伐后空间结构参数的分析 |
| 6.5.3 择伐效果评价 |
| 6.6 小结 |
| 7 结论与讨论 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（6）基质和生长调节剂对紫椴嫩枝扦插的影响（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验时间、地点 |
| 1.2 试验材料 |
| 1.2.1 插穗的选择 |
| 1.2.2 植物生长调节剂 |
| 1.3 试验方法 |
| 1.3.1 试验设计 |
| 1.3.2 扦插基质设计及制备的方法 |
| 1.3.3 插穗的制备 |
| 1.3.4 扦插和插后管理 |
| 1.4 指标调查和数据分析 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 不同处理对紫椴嫩枝扦插生根率的影响 |
| 2.1.1 各处理组合下插穗生根率的差异分析 |
| 2.1.2 各试验因素对扦插生根率的影响分析 |
| 2.2 不同处理对紫椴嫩枝扦插苗根系生长指标的影响 |
| 2.2.1 各试验因素对不定根数量的影响 |
| 2.2.2 各试验因素对最长不定根长的影响 |
| 2.2.3 各试验因素对根幅的影响 |
| 2.3 各处理紫椴嫩枝扦插苗质量的综合评价 |
| 2.4 紫椴嫩枝扦插生根过程 |
| 3 讨论与结论 |
（7）东北针阔混交林空间点格局特征研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1.绪论 |
| 1.1 .研究背景 |
| 1.2 .国内外研究进展 |
| 1.2.1 .森林植物物种多样性研究 |
| 1.2.2 .森林植物种群空间分布格局及其关联性研究 |
| 1.3 .研究目的、意义及主要内容 |
| 1.3.1 .研究目的及意义 |
| 1.3.2 .研究的主要内容 |
| 1.4 .技术路线 |
| 2.研究区域概况及研究方法 |
| 2.1 .研究区域概况 |
| 2.2 .针阔混交林气候特征 |
| 2.2.1 .气候数据获取及处理 |
| 2.2.2 .气候特征预测值 |
| 2.3 .研究方法 |
| 2.3.1 .样地设置与调查 |
| 2.3.2 .物种组成及其特征 |
| 2.3.3 .物种多样性分析方法 |
| 2.3.4 .空间分布格局及其关联性分析方法 |
| 3.结果与分析 |
| 3.1 .针阔混交林群落物种组成及物种多样性特征 |
| 3.1.1 .物种组成及其特征 |
| 3.1.2 .物种多样性分析 |
| 3.2 .针阔混交林主要树木种群空间分布格局分析 |
| 3.2.1 .长白山种群空间分布格局 |
| 3.2.2 .蛟河种群空间分布格局 |
| 3.2.3 .凉水种群空间分布格局 |
| 3.3 .针阔混交林主要树木种群空间关联性分析 |
| 3.3.1 .长白山种群空间关联性 |
| 3.3.2 .蛟河种群空间关联性 |
| 3.3.3 .凉水种群空间关联性 |
| 4.结论与讨论 |
| 4.1 .讨论 |
| 4.1.1 .物种组成及物种多样性 |
| 4.1.2 .主要树木种群空间分布格局 |
| 4.1.3 .主要树木种群空间关联性 |
| 4.1.4 .气候特征对针阔混交林群落结构的影响 |
| 4.2 .结论 |
| 4.3 .展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（8）椴属植物新品种特异性、一致性和稳定性测试指南编制（论文提纲范文）
| 符号说明 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 椴属的研究概况 |
| 1.1.1 椴属的生物学特性及其分布 |
| 1.1.2 椴属树种的价值 |
| 1.1.2.1 椴属的经济及生态价值 |
| 1.1.2.2 椴属的药用价值 |
| 1.1.2.3 椴属的化学成分 |
| 1.1.2.4 椴属的药理作用 |
| 1.2 树属的引种与栽培 |
| 1.3 椴属的园林应用前景 |
| 1.4 植物新品种保护概述 |
| 1.4.1 植物新品种概念 |
| 1.4.2 植物新品种保护的概念 |
| 1.4.3 植物新品种保护的目的和意义 |
| 1.4.4 国外新品种保护概述 |
| 1.4.5 我国的植物新品种保护概述 |
| 1.4.5.1 我国植物新品种保护制度的建立 |
| 1.4.5.2 我国林业植物新品种DUS测试研究概况 |
| 1.5 研究的目的及意义 |
| 1.5.1 研究背景 |
| 1.5.2 研究的目的及意义 |
| 1.5.3 研究方法与技术路线 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 椴属生物学特性物候期的调查 |
| 2.1.1 调查准备 |
| 2.1.2 调查方法 |
| 2.2 椴属种质资源的调查 |
| 2.2.1 调查准备 |
| 2.2.2 调查方法 |
| 2.3 椴属植物新品种DUS测试指南的编制 |
| 2.3.1 DUS测试指南正文的编制方法 |
| 2.3.2 测试性状的选择 |
| 2.3.3 标准品种的确定 |
| 2.3.4 新品种的特异性、一致性、稳定性判别 |
| 2.3.5 品种分组性状的确定 |
| 2.3.6 性状表中性状表达状态的确定 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 椴属品种物候期规律 |
| 3.2 椴属植物形态及生物学特性 |
| 3.2.1 生物学特性 |
| 3.2.2 树皮和枝条 |
| 3.2.3 叶 |
| 3.2.4 花 |
| 3.2.5 果 |
| 3.3 椴属已知品种数据库的构建 |
| 3.3.1 基本信息 |
| 3.3.2 特征信息 |
| 3.3.3 椴属已知品种的确定 |
| 3.3.4 椴属已知品种数据库文件 |
| 3.3.5 椴属已知品种数据库在DUS测试中的应用 |
| 3.4 椴属植物新品种DUS测试指南的内容 |
| 3.4.1 范围 |
| 3.4.2 规范性引用文件 |
| 3.4.3 术语、定义和符号 |
| 3.4.3.1 术语和定义 |
| 3.4.3.2 符号 |
| 3.4.4 DUS测试技术要求 |
| 3.4.4.1 测试材料 |
| 3.4.4.2 测试方法 |
| 3.4.5 特异性、一致性和稳定性评价 |
| 3.4.5.1 特异性 |
| 3.4.5.2 一致性 |
| 3.4.5.3 稳定性 |
| 3.4.6 品种分组 |
| 3.4.6.1 品种分组说明 |
| 3.4.6.2 分组特征 |
| 3.4.7 性状特征和相关符号说明 |
| 3.4.7.1 特征类型 |
| 3.4.7.2 性状表达状态及代码 |
| 3.4.7.3 表达类型 |
| 3.4.7.4 标准品种 |
| 3.4.8 椴属品种性状特征表 |
| 3.4.9 性状特征表图解 |
| 3.4.10 技术问卷 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（9）中国东北林区主要树种地上生物量与密度的遥感估算与模拟研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 地上生物量估算研究 |
| 1.3.2 基于光学遥感数据的地上生物量估算 |
| 1.3.3 树种密度遥感估算研究 |
| 1.3.4 气候变化背景下森林动态模拟研究 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 研究区概况、数据获取与处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地貌及水系特征 |
| 2.1.2 气候特征 |
| 2.1.3 土壤特征 |
| 2.1.4 森林特征 |
| 2.2 数据收集及处理 |
| 2.2.1 森林调查数据 |
| 2.2.1.1 二类调查小班数据 |
| 2.2.1.2 野外样地调查数据 |
| 2.2.2 MODIS遥感产品数据 |
| 2.2.3 环境变量数据 |
| 第三章 中国东北林区主要树种地上生物量估算 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 技术路线 |
| 3.2.2 kNN建模方法 |
| 3.2.3 响应变量 |
| 3.2.4 预测变量 |
| 3.2.5 kNN模型参数优化及制图 |
| 3.2.6 精度评估 |
| 3.3 结果分析 |
| 3.3.1 空间预测变量的重要性 |
| 3.3.2 不同kNN生物量估算模型的表现及模型优化 |
| 3.3.3 东北林区主要树种地上生物量空间分布特征 |
| 3.3.4 不同尺度地上生物量制图精度评估 |
| 3.4 讨论 |
| 3.4.1 最佳距离度量、k值和MODIS数据时相的选择 |
| 3.4.2 环境因子对树种空间分布的影响 |
| 3.4.3 与前人研究成果的对比 |
| 3.4.4 预测精度和不确定性分析 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 中国东北林区主要树种密度估算 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.2.1 技术路线 |
| 4.2.2 Weibull分布模型的参数估计 |
| 4.2.3 Weibull分布参数预估模型的建立 |
| 4.2.4 Weibull分布参数估计的检验指标 |
| 4.2.5 Weibull分布参数预估模型的检验 |
| 4.2.6 像元水平林分平均胸径和树种密度的检验 |
| 4.3 结果分析 |
| 4.3.1 Weibull分布参数估计的检验及预估模型的建立 |
| 4.3.2 像元水平林分平均胸径估算结果与精度检验 |
| 4.3.3 东北林区主要树种密度空间分布特征 |
| 4.3.4 东北林区主要树种在不同径阶的分布 |
| 4.3.5 东北林区主要树种在不同林龄的分布 |
| 4.3.6 精度评估 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 胸径分布模型和参数估计方法的选择 |
| 4.4.2 东北林区主要树种胸径以及林龄分布 |
| 4.4.3 精度评估和不确定分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 气候变化对中国东北林区树种组成和分布的影响 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 研究方法 |
| 5.2.1 LINKAGES v3.0模型原理 |
| 5.2.2 LINKAGES v3.0模型结构 |
| 5.2.3 LINKAGES v3.0模型参数化 |
| 5.2.3.1 气象参数估计 |
| 5.2.3.2 土壤参数估计 |
| 5.2.3.3 树种参数估计 |
| 5.2.3.4 林分参数估计 |
| 5.2.4 LINKAGES v3.0模型验证 |
| 5.3 结果分析 |
| 5.3.1 模型模拟结果验证 |
| 5.3.2 东北地区气候变化特征分析 |
| 5.3.2.1 不同情景下降水和温度的时间序列变化特征 |
| 5.3.2.2 不同情景下降水和温度变化趋势空间分布特征 |
| 5.3.3 气候变化对东北林区17个树种总地上生物量的影响 |
| 5.3.4 不同气候变化情景下东北林区17个树种总地上生物量时空分布格局 |
| 5.3.5 东北林区树种组成动态及各树种对气候变化的潜在响应 |
| 5.3.6 不同气候变化情景下东北林区主要树种的潜在空间分布 |
| 5.3.7 不同气候变化情景下东北林区地上生物量估算的不确定性 |
| 5.4 讨论 |
| 5.4.1 东北林区主要树种对气候变化的潜在响应 |
| 5.4.2 与其他模型预测结果的对比验证 |
| 5.4.3 不确定性分析 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 研究中的不足与未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间公开发表论文及着作情况 |
（10）基于Sentinel时序数据和深度学习算法的森林树种分类研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 森林树种遥感分类主要数据源 |
| 1.2.2 森林优势树种遥感分类方法 |
| 1.3 研究内容、技术路线及创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.3.3 创新点 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 地理概况 |
| 2.2 自然环境 |
| 2.3 树种结构 |
| 第三章 数据获取及预处理 |
| 3.1 实测数据获取及预处理 |
| 3.2 Sentinel-1/2 数据预处理 |
| 3.2.1 Sentinel-1数据获取 |
| 3.2.2 Sentinel-1数据预处理 |
| 3.2.3 Sentinel-2数据获取 |
| 3.2.4 Sentinel-2数据预处理 |
| 3.3 Sentinel-2 植被指数计算 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于不同深度学习算法的树种分类模型构建 |
| 4.1 深度学习算法概述及原理 |
| 4.1.1 深度学习算法概述 |
| 4.1.2 深度学习算法原理 |
| 4.2 基于像元的深度学习树种分类模型 |
| 4.2.1 一维卷积神经网络模型结构 |
| 4.2.2 一维模型训练与参数优化 |
| 4.2.3 Alex Net模型结构 |
| 4.2.4 Alex Net模型训练与参数优化 |
| 4.3 面向对象-深度学习的树种分类模型 |
| 4.3.1 多尺度分割算法 |
| 4.3.2 面向对象的一维卷积神经网络模型 |
| 4.3.3 面向对象的Alex Net模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 模型精度评价与讨论 |
| 5.1 基于像元的深度学习算法树种分类模型精度评价 |
| 5.2 基于面向对象-深度学习的树种分类模型精度评价 |
| 5.3 基于像元和面向对象的树种分类模型精度比较 |
| 5.4 讨论 |
| 5.4.1 Sentinel-1/2 时序数据对树种的区分度 |
| 5.4.2 不同树种分类精度的差异 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
四、紫椴综合开发利用的研究（论文参考文献）
- [1]椴树属植物无性繁殖研究进展[J]. 林士杰,王梓默,朱红波,何怀江,勾天兵,韩姣. 吉林林业科技, 2022(01)
- [2]紫椴种子休眠的影响因素[J]. 臧思航,张永鑫,范春楠,郭忠玲. 北华大学学报(自然科学版), 2021(03)
- [3]遮光对糠椴和紫椴幼苗光合及叶绿素荧光的影响[D]. 刘兴. 河北农业大学, 2021(05)
- [4]吉林蛟河针阔叶混交林主要树种单木生长模型[D]. 罗保玥. 北京林业大学, 2020(02)
- [5]云冷杉针阔混交林结构特征分析及优化调整[D]. 吴晓永. 北京林业大学, 2020(03)
- [6]基质和生长调节剂对紫椴嫩枝扦插的影响[J]. 孔雨光,燕丽萍,吴德军,李庆华,刘翠兰,任飞,刘国利,鲁仪增,王因花. 中南林业科技大学学报, 2020(06)
- [7]东北针阔混交林空间点格局特征研究[D]. 舒皓. 北京林业大学, 2020(02)
- [8]椴属植物新品种特异性、一致性和稳定性测试指南编制[D]. 薛文欣. 山东农业大学, 2020(12)
- [9]中国东北林区主要树种地上生物量与密度的遥感估算与模拟研究[D]. 浮媛媛. 东北师范大学, 2020(01)
- [10]基于Sentinel时序数据和深度学习算法的森林树种分类研究[D]. 郗延彪. 中国科学院大学(中国科学院东北地理与农业生态研究所), 2020(05)