部分植物动态识别要点

合集下载

植物群落动态变化的模拟仿真分析

植物群落动态变化的模拟仿真分析

植物群落动态变化的模拟仿真分析自然界中存在着复杂多变的植物群落,它们是生态系统的基本组成部分。

植物群落的动态变化关系到生态系统的平衡和稳定。

如何预测和模拟仿真植物群落的动态变化,成为了生态学中的一个热点问题。

一、植物群落的动态变化及其影响因素植物群落的动态变化是指不同种群之间和同一种群在时间和空间方向上的数量和分布发生的变化,通常包括种群密度、结构、生长和繁殖等方面。

植物群落动态变化的影响因素众多,主要包括环境因素、生物因素、人为干扰等。

环境因素是植物群落动态变化的首要影响因素,包括气候、水分、土壤质量、光照强度等。

这些因素对植物群落的数量、分布和结构等产生着不同程度的影响。

生物因素主要包括植物的生长速度、竞争关系、繁殖方式和种间关系等。

植物在生态系统中相互依存,彼此影响。

有竞争关系的植物之间会形成相互制约的关系,而有着合作关系的植物之间则会相互促进。

人为干扰包括开发利用和环境污染等。

当人类活动引起生态系统的不平衡时,植物群落必然会受到影响,包括数量减少、分布变化、结构调整等。

二、植物群落动态变化的模拟仿真植物群落动态变化的模拟仿真是指基于一定的生态理论和计算技术,通过对植物群落数量、分布和生长等方面进行模拟和预测,以期获取客观真实的模拟结果。

现代科技的迅速发展为植物群落动态变化的模拟仿真提供了技术手段和计算平台。

1. 模型建立植物群落动态变化的模拟仿真需要建立模型,通过对模型的参数和变量进行观测和计算,来预测植物群落的动态变化。

模型建立需要考虑到植物种类的选择、环境因素的模拟、生物因素的影响等多方面的问题。

常用的植物群落动态变化模型包括基于个体的个体模型、基于种群的种群模型、基于陆面过程的生态系统模型等。

不同的模型建立方式对应着不同的研究方向和目标。

2. 数据采集数据采集是植物群落动态变化模拟仿真的基础工作。

通过对生态系统内各种因素的采集和监测,可以获得数据集,通过数据集进行分析和模拟仿真。

数据采集需要对不同维度的数据进行采集,包括空间分布数据、时间序列数据、生长速度数据等。

植物的分类与识别 - 教案

植物的分类与识别 - 教案

教案植物的分类与识别教案一、引言1.1植物分类的重要性1.1.1帮助理解植物多样性1.1.2促进生物学研究1.1.3支持生态保护和资源管理1.1.4增强对自然世界的欣赏1.2植物分类的基本原则1.2.1形态学特征1.2.2遗传学特征1.2.3生态学特征1.2.4生长发育特征1.3教案目标与结构1.3.1建立植物分类的基础知识1.3.2学习识别常见植物种类1.3.3探索植物分类的应用1.3.4教案分为十个章节,逐步深入二、知识点讲解2.1植物分类的基本单位2.1.1物种:最基本的分类单位2.1.2属:共享一组相似特征的物种集合2.1.3科:具有更多共同特征的属的集合2.1.4目、纲、门:更大范围的分类群2.2植物分类的方法2.2.1形态学分类:基于植物的外观特征2.2.2遗传学分类:基于遗传物质的相似性2.2.3生态学分类:基于植物的生活环境2.2.4综合分类法:结合多种分类方法2.3植物分类系统2.3.1林奈分类法:最早的现代分类法2.3.2克朗奎斯特分类法:基于种子植物的花部特征2.3.3apg分类法:基于分子遗传学证据2.3.4不断演进的分类系统三、教学内容3.1教学重点3.1.1掌握植物分类的基本原则和单位3.1.2学习使用分类工具和参考资料3.1.3识别常见植物种类及其特征3.1.4理解植物分类的实践应用3.2教学难点3.2.1理解不同分类方法之间的差异3.2.2学习复杂的分类系统3.2.3识别相似植物种类的细微差别3.2.4理解分类学的科学进展3.3教学活动设计3.3.1实地考察:观察和记录植物特征3.3.2分组讨论:分析和比较不同分类方法3.3.3实验操作:使用分类工具进行植物鉴定3.3.4项目研究:探索植物分类在生态保护中的应用四、教学目标4.1知识与理解4.1.1了解植物分类的基本原则和方法4.1.2理解植物分类的层次结构4.1.3掌握常见植物的特征及其分类4.2技能目标4.2.1能够使用植物分类工具进行物种识别4.2.2能够独立进行植物分类的实地考察4.2.3能够分析和比较不同分类方法的效果4.3情感、态度与价值观4.3.1培养对植物多样性的兴趣和欣赏4.3.2增强对生态保护和生物多样性重要性的认识4.3.3发展批判性思维和科学探究精神五、教学难点与重点5.1教学难点5.1.1理解植物分类的复杂性和动态性5.1.2学习使用专业的分类工具和数据库5.1.3识别相似植物种类的细微差别5.1.4理解分类学的新进展和争议5.2教学重点5.2.1掌握植物分类的基本原则和方法5.2.2学习使用分类工具进行植物鉴定5.2.3识别常见植物种类及其特征5.2.4理解植物分类的实践应用5.3教学策略5.3.1采用直观教学,如实物展示和图片5.3.2设计小组合作学习,促进交流与讨论5.3.3运用案例研究,加深对分类方法的理解5.3.4结合实地考察,增强实践经验六、教具与学具准备6.1教师准备6.1.1植物分类的教材和参考书籍6.1.2植物分类的多媒体教学资源6.1.3实验室设备和分类工具6.1.4实地考察所需的记录表格和指南6.2学生准备6.2.1笔记本和书写工具6.2.2植物分类的作业和练习册6.2.3实地考察所需的户外装备6.2.4用于制作植物标本的工具和材料6.3教学环境准备6.3.1配备多媒体设备的教室6.3.2实验室空间,用于植物鉴定6.3.3实地考察的预定地点6.3.4安全和清洁的学习环境七、教学过程7.1导入新课7.1.1通过展示植物图片,激发学生兴趣7.1.2提问:植物分类的重要性是什么?7.1.3回顾上节课内容,引入新课主题7.1.4明确教学目标和内容安排7.2知识讲解与演示7.2.1讲解植物分类的基本原则和方法7.2.2演示如何使用分类工具进行植物鉴定7.2.3通过实例讲解植物分类的应用7.2.4强调教学难点和重点7.3学生活动与练习7.3.1分组讨论,分析植物分类的案例7.3.2进行植物分类的实地考察或实验7.3.3完成植物分类的作业和练习7.3.4小组展示和讨论活动成果7.4.1回顾本节课的知识点和教学目标7.4.2学生分享学习心得和体会7.4.3教师点评学生表现,提供反馈7.4.4布置下一节课的预习任务八、板书设计8.1知识框架8.1.1植物分类的基本原则和方法8.1.2植物分类的层次结构和分类单位8.1.3常见植物的特征及其分类8.2教学重点与难点8.2.1教学重点:植物分类的基本原则和方法8.2.2教学难点:植物分类的复杂性和动态性8.2.3教学难点:使用专业的分类工具和数据库8.2.4教学难点:识别相似植物种类的细微差别8.3教学活动与时间安排8.3.1导入新课:激发学生兴趣,明确教学目标8.3.2知识讲解与演示:讲解植物分类的知识点8.3.3学生活动与练习:分组讨论、实地考察、作业练习九、作业设计9.1课后练习9.1.1完成植物分类的练习册9.1.2制作植物标本,进行分类鉴定9.1.4准备下一节课的小组讨论材料9.2家庭作业9.2.1阅读植物分类的教材和参考书籍9.2.2观察家庭周围的植物,进行分类记录9.2.4准备下一节课的个人展示9.3评价与反馈9.3.1教师批改作业,提供书面反馈9.3.2学生互相评价作业,分享学习经验9.3.3教师组织作业展示,提供口头反馈9.3.4学生根据反馈进行作业修改和完善十、课后反思及拓展延伸10.1教学反思10.1.1分析教学目标的达成情况10.1.2反思教学方法和策略的有效性10.1.3思考学生的参与度和学习效果10.1.4调整教学计划,改进教学设计10.2拓展延伸10.2.1探索植物分类在生态保护中的应用10.2.2研究植物分类在农业生产中的作用10.2.3调查植物分类在医学研究中的重要性10.2.4参与植物分类的科学研究和实践项目重点环节补充和说明:1.教学难点与重点:植物分类的复杂性和动态性、使用专业的分类工具和数据库、识别相似植物种类的细微差别。

植物群落动态变化分析——以森林生态系统为例

植物群落动态变化分析——以森林生态系统为例

植物群落动态变化分析——以森林生态系统为例随着人类对自然环境的破坏和气候变化的影响,森林生态系统正在经历着巨大的变化。

本文将以森林生态系统为例,探讨植物群落动态变化的原因、表现以及对生态系统的影响。

一、植物群落动态变化的原因1. 自然因素的影响自然因素是导致植物群落动态变化的主要原因之一。

气候变化、病虫害、自然灾害等对森林生态系统的影响是不可忽视的。

例如,气候变化导致的温度升高和降水不足会直接影响森林植物的生长和分布,从而改变森林植物群落的结构。

2. 人类活动的影响人类活动是植物群落动态变化的另一个主要原因。

人类的砍伐、烧荒、过度放牧、开垦等活动使得森林植物群落的结构发生了巨大的变化,导致不同物种的数量和比例发生了改变。

二、植物群落动态变化的表现1. 物种数量和比例的变化在植物群落动态变化过程中,不同物种数量和比例会发生改变。

例如,森林生态系统中某些植物数量的减少会导致生态平衡被打破,从而影响整个森林生态系统的稳定性。

2. 植被结构的变化随着植物群落动态变化的发生,植被结构也会发生改变。

例如,在人类砍伐森林的过程中,大量的优势种被采伐,与其竞争的其他种类则能够重新竖立自己的地位,进而造成森林植物群落结构的改变。

三、植物群落动态变化对生态系统的影响1. 影响物种多样性由于植物群落动态变化,一部分物种数量的减少或者数量的增少都会对物种多样性产生影响。

随着群落动态变化的发生,群落内部不同种类的数量和比例的变化也会导致该区域物种多样性的变化。

2. 影响生态平衡受到植物群落动态变化的影响,生态平衡也会因此发生改变。

例如,如果森林生态系统内部某些物种数量偏少或者偏多,就会导致生态平衡失去平衡,最终影响整个生态系统的健康稳定发展。

总之,植物群落动态变化是由自然因素和人类活动等多种影响因素共同作用而产生,同时也伴随着植被结构和物种数量等变化。

最后,其对生态系统的影响是全方位的,对生态系统的发展和健康稳定造成了一定的影响。

叶绿体的基本形态及动态特征课件

叶绿体的基本形态及动态特征课件
叶绿体中的基因表达还可以影响植物的抗逆性,使植物能够 更好地适应环境变化。
叶绿体与植物抗逆性的关系
叶绿体中的一些蛋白质和酶可以影响植物的抗逆性,例如 叶绿体中的抗氧化酶可以清除植物体内的自由基,减少氧 化损伤,从而提高植物的抗逆性。
叶绿体中的一些代谢产物也可以影响植物的抗逆性,例如 叶绿体中的糖类和氨基酸可以提供能量和合成代谢所需的 物质,从而提高植物的抗逆性。
叶绿体的结构
叶绿体由双层膜、类囊体和基质三部 分构成。
基质是叶绿体的主体,由水、酶和中 间代谢物等组成,其中进行着光合作 用的暗反应。
类囊体是一种扁平的小囊状结构,在 类囊体薄膜上,有许多进行光合作用 的酶和色素,如叶绿素a、叶绿素b、 胡萝卜素和叶黄素等。
叶绿体的分布
பைடு நூலகம்
在植物细胞中,叶绿体通常位 于细胞质中,贴近细胞壁,但 也可以在细胞质中自由漂浮。
生态学与环境科学结合
叶绿体研究将更加注重与生态学和环境科学的结合,为解决全球环 境问题提供科学依据。
THANKS
感谢观看
叶绿体的基本形态及动 态特征课件
目 录
• 叶绿体的基本形态 • 叶绿体的动态特征 • 叶绿体在光合作用中的作用 • 叶绿体与植物生长的关系 • 叶绿体的研究意义与应用前景
01
叶绿体的基本形态
叶绿体的形状
叶绿体通常呈扁平的椭球形或球形, 其直径在1-10微米之间。
叶绿体的形状在不同类型的植物细胞 中有所不同,例如,在叶片细胞中, 叶绿体通常呈扁平状,而在根细胞中 则可能呈圆形或椭圆形。
光照强度
光照强度对叶绿体的形态和数量 具有显著影响。在光照充足的环 境下,叶绿体的数量和体积均会 增加,以提高光合作用的效率。

植物群落清查的主要内容、方法和技术规范

植物群落清查的主要内容、方法和技术规范

植物群落清查的主要内容、方法和技术规范一、本文概述植物群落清查是对一定区域内植物群落类型、结构、动态变化及其与环境关系进行全面、系统、科学调查的过程。

它是生态学、植物学、环境科学等多个学科交叉融合的重要研究领域,对于了解区域生态系统状况、评估生态环境质量、指导生态保护和恢复工作具有重要意义。

本文旨在详细阐述植物群落清查的主要内容、方法和技术规范,以期为相关研究和实践提供有益的参考。

本文将围绕植物群落清查的基本概念、目的和意义展开讨论,介绍清查的基本流程和技术路线。

本文还将重点阐述植物群落清查的主要内容,包括植物群落类型调查、群落结构分析、物种组成与多样性评估、群落动态监测等方面。

本文还将详细介绍植物群落清查的方法和技术规范,包括样地设置、数据采集与处理、数据分析与解释等方面的具体步骤和要求。

通过本文的阐述,读者可以全面了解植物群落清查的基本理论和实践技能,掌握清查的基本方法和技术规范,为开展相关研究和实践提供有益的指导和帮助。

本文也希望能够促进植物群落清查技术的不断发展和完善,为生态环境保护和恢复工作提供更为科学和有效的支持。

二、植物群落清查的主要内容植物群落清查的核心内容是对目标区域内的植物群落进行全面的调查和分析。

这主要包括以下几个方面:群落类型的识别与划分:根据植物群落的种类组成、外貌和结构特征,识别并划分出不同的群落类型。

这包括森林、草原、湿地、荒漠等各类生态系统中的植物群落。

群落结构的分析:包括垂直结构和水平结构的分析。

垂直结构主要研究群落中植物的分层现象,如乔木层、灌木层、草本层等;水平结构则关注植物在群落中的空间分布格局。

物种组成与多样性评估:统计群落中各种植物的种类、数量、频度等,评估群落的物种丰富度、均匀度和优势度等多样性指标。

群落动态研究:通过时间序列的观测,研究植物群落的演替、演化过程,包括群落的发展阶段、演替速度、演替方向等。

群落与环境关系分析:探究植物群落与环境因子(如气候、土壤、地形等)之间的相互关系,了解环境对群落结构和功能的影响。

城市园林绿化区域性动态监测方法与应用

城市园林绿化区域性动态监测方法与应用

城市园林绿化区域性动态监测方法与应用首先,绿化面积的监测是城市园林绿化管理的基础。

常用的方法包括遥感技术和地面调查法。

遥感技术通过卫星或无人机对城市进行空中摄影,然后利用图像处理软件进行图像解译和分类,可以得到城市绿地的面积和类型。

地面调查法则是在城市绿地上进行实地勘察,通过测量和统计的方法来估计绿地的面积。

这两种方法可以相互结合,得到更准确的结果。

其次,绿化植被的健康状况监测是评估城市园林绿化质量的重要指标。

常用的方法包括植物生长指标的测量和植物病害的监测。

植物生长指标的测量包括植物高度、冠幅、树龄等参数的测量,可以反映出植物的生长情况。

植物病害的监测可以通过观察植物叶片的病斑、枯萎等症状,或者通过采样进行实验室检测来确定植物是否患病。

这些监测结果可以帮助绿化管理人员及时发现问题,并采取相应措施进行修复和改进。

首先,可以为城市绿化规划提供科学依据。

通过对城市绿地面积和绿化植被健康状况的监测,可以了解城市绿化的现状和问题,为城市绿化规划提供科学依据。

例如,如果监测结果发现一些地区的绿地面积较小,或者植物病害较为严重,可以引起相关部门的重视,提出相应的绿化计划。

其次,可以评估城市园林绿化效果。

通过长期的监测,可以了解城市园林绿化的变化趋势,评估绿化效果的好坏。

例如,可以比较不同地区的绿地面积和植物健康状况,找出绿化效果较好的地区,为其他地区提供借鉴和改进的方向。

最后,可以为城市绿化管理提供参考依据。

通过定期的监测,可以及时发现植物病害和其他问题,及时采取措施进行修复和改进。

例如,如果监测结果发现一些绿地的植物生长缓慢,可以进行针对性的护理和施肥,从而提高植物的健康状况。

总之,城市园林绿化是城市建设的重要组成部分,需要进行区域性动态监测来管理和改进。

绿化面积的监测可以通过遥感技术和地面调查法相结合,绿化植被的健康状况监测可以通过生长指标的测量和病害的监测。

这些方法和应用可以为城市绿化规划、效果评估和管理提供科学依据和参考依据。

极小种群野生植物朱红大杜鹃的种群结构与动态特征

极小种群野生植物朱红大杜鹃的种群结构与动态特征

doi︰10.16473/ki.xblykx1972.2024.01.003极小种群野生植物朱红大杜鹃的种群结构与动态特征∗朱培高1,乔琴2,马永鹏3,刘德团3(1.云南大学资源植物研究院,云南 昆明650504;2.云南农业大学园林园艺学院,云南 昆明650201;3.中国科学院昆明植物研究所云南省极小种群野生植物综合保护重点实验室,云南 昆明650201)摘要:朱红大杜鹃是中国极小种群野生植物,也是国家二级重点保护野生植物。

为了厘清朱红大杜鹃的群落特征,评估其种群的生存潜力,通过样地调查,分析群落物种组成,编制静态生命表,研究朱红大杜鹃的径级结构、种群动态。

结果显示:(1)样方中重要值>1%的木本植物有17种,其中窄叶青冈、白穗石栎、云南越桔和云南松为群落优势种。

(2)朱红大杜鹃种群第Ⅱ龄级个体数量最多,占总体数量的17.06%,各龄级的个体数量随着龄级的增加先增加后减少,种群径级结构呈“纺锤”型,种群年龄结构属于衰退型。

(3)朱红大杜鹃存活曲线趋近Deevey Ⅰ型分布,种群的死亡高峰出现在X 龄级,死亡率为40%,种群动态变化指数(V pi )和受外界干扰种群动态变化指数(V′pi )均大于0,但V′pi 较小,种群在外部环境干扰下承担的风险概率最大值(P max )为0.07%,说明该种群受外界随机干扰时增长趋势不明显。

建议对朱红大杜鹃种群进行就地保护,以提高幼苗和小树的存活率,促进种群的自然更新和恢复。

关键词:朱红大杜鹃;种群年龄结构;静态生命表;存活曲线;动态分析中图分类号:S 685.21 文献标识码:A 文章编号:1672-8246(2024)01-0017-08Population Structure and Dynamic Characteristics of Rhododendrongriersonianum :A Plant Species with Extremely Small PopulationsZHU Peigao 1,QIAO Qin 2,MA Yongpeng 3,LIU Detuan 3(1.Institute of Resource Plants,Yunnan University,Kunming Yunnan 650504,P.R.China;2.College of Horticulture and Landscape,Yunnan Agricultural University,Kunming Yunnan 650201,P.R.China;3.Yunnan Key Laboratory for Integrative Conservation of Plant Species with Extremely Small Populations,Kunming Institute of Botany,Chinese Academy of Sciences,Kunming Yunnan 650201,P.R.China)Abstract :Rhododendron griersonianum is a plant species with extremely small populations (PSESP)in China and is listed in the List of National Key Protected Wild Plants.In order to clarify the community characteristics of Rh .griersonianum and to evaluate the survival potential of its populations,we conducted a plot survey,investigated the species composition,compiled a static life table for the Rh .griersonianum populations,and analyzed the diameter structure and population dynamics.The results showed that:(1)A total of 17woody species with important values>1%were recorded in the plots,among which Quercus augustinii ,Lithocarpus craibianus ,Vaccinium duclouxii and Pi⁃nus yunnanensis were the dominant species of the community.(2)The largest number of Rh .griersonianum individu⁃als was in age class II,which accounted for 17.06%of the total individual number.The number of individuals in⁃creased as the age class increased.The diameter class structure showed a‘spindle’shape,and the age structure fol⁃ 第53卷 1期 2024年2月西 部 林 业 科 学Journal of West China Forestry ScienceVol.53 No.1 Feb .2024 ∗收稿日期:2023-12-20 基金项目:国家自然科学基金(32071676)。

植物地理重点

植物地理重点

种群的概念(1)种群(population): 种群是在一定空间中同种个体的组合,是物种在自然界存在的基本单位,也是生物群落的基本单位。

个体与种群动态从进化论观点看,种群是一个演化单位(2)种群的特征:种群的基本特征主要包括①数量特征(密度和大小)②空间分布特征:分布格局③遗传特征:选择、基因流、突变和遗传漂变。

(3)种群生态学(population ecology) :研究种群的数量、分布以及种群与栖息环境中的非生物因素和其他生物种群(例如捕食者与猎物、寄生物与宿主等)的相互作用。

种群动态种群动态(Population dynamics) 主要研究种群数量在时间上的变动规律,是种群生态学的核心内容。

(1) 种群密度⏹密度(density):指单位面积(体积)上的生物个体数量。

一般以样方法直接计数统计种群的密度。

绝对密度和相对密度单体生物与构件生物的区别:✓单体生物(unitary organism)的个体由一个受精卵(合子)发育而成,各个体保持基本一致的形态结构。

✓构件生物(modular organism)的个体由一个合子发育成一套构件(modules)组成。

(2)种群结构种群密度是描述种群结构的基本参数,种群结构指标包括种群大小(密度和分布)、种群年龄、性别等;影响种群大小的种群基本参数(初级种群参数) :出生率(natality)、死亡率(mortality)、迁入(immigration)、迁出(emigration);影响种群大小的次级种群参数:年龄分布(age distribution)、性别比(sexual ratio)、种群增长率(population growth rate)、分布型(pattern of distribution)。

(a)种群年龄结构(分布):不同年龄组个体在种群内的比例和配置情况。

(b)种群空间格局(Spatial pattern): 组成种群的个体在其生活空间的位置状态或分布,称为种群空间格局或内分布(internal distribution pattern).(3) 种群增长种群增长类型及其模型:◆与密度无关的种群增长模型(非密度制约型增长density-independent growth)(a)种群离散增长模型Nt+1= λNt 或Nt= N0λt即:lg Nt = lg N0 + t lgλλ:周限增长率(finite rate of increase), λ=N1/N0种群离散增长模型的假设:种群世代不相重叠,增长是不连续的(即离散型增长);种群增长是无界的,即种群增长不受资源、空间等条件限制,无限增长种群没有迁入和迁出;种群没有年龄结构。

校园植物物候期及景观动态研究——以宜春学院为例

校园植物物候期及景观动态研究——以宜春学院为例

校园植物物候期及景观动态研究——以宜春学院为例罗天相;李延盛;陈叔泉【摘要】校园植物景观随季候产生动态变化,景观与植物组成和配置密切相关.通过对宜春学院7个代表区域共15种代表性园林植物的物候变化进行跟踪调查,连续观察12个月.调查发现,宜春学院植物以常绿植物为主;植物萌芽期主要集中在2-3月份;宜春学院校园内植物花期观赏期长,花色丰富,但秋冬季节可能无花可赏;不同物候期的时间跨度有重叠和穿插,大部分植物在9-11月期间先后进入叶变色期,叶变色以黄色为主,且落叶期的时间跨度大,从9月持续到次年2月.校园内行道树脱落的浆果会破坏校园环境.【期刊名称】《宜春学院学报》【年(卷),期】2018(040)009【总页数】5页(P1-5)【关键词】园林植物;物候期;景观;校园【作者】罗天相;李延盛;陈叔泉【作者单位】宜春学院生命科学与资源环境学院,江西宜春336000;宜春学院生命科学与资源环境学院,江西宜春336000;宜春学院生命科学与资源环境学院,江西宜春336000【正文语种】中文【中图分类】S731基于外部气象环境改变以及植物自身生理系统对外部气象环境的适应,在一段时期的生长周期内,植物会呈现出与自然变化相匹配的多样的物候现象[1]。

从景观生态学的角度,通过季节变化监测植物的空间变化和纹理变化,有计划的拍摄和记录同一株植物的周期变化,记载下每一株植物的透明度、色调和质地的改变过程:包含植物的发芽、展叶、开花、结果、叶变色和落叶等物候现象,能更好的理解自然景观动态变化的过程,对于完善景观空间构图、体验时间流逝、推动植物季相演变及景观成功营造方面都具有重要的实践意义[2]。

在大学校园内,校园景观随季节不断变化,植物在这之中发挥着重要作用。

生物学考察的起点是物候期研究,了解植被的物候、季节变化,能为校园植被栽种计划、植物配置形式和景观规划设计提供理论基础[3,4]。

因而,调查植物物候变化,不仅有利于打造特色校园植物景观,对于提升校园环境质量、积淀校园人文底蕴更有着重大意义[5]。

植物群落结构与动态变化

植物群落结构与动态变化

植物群落结构与动态变化植物群落是指由许多植物个体组成的生物群落,其结构和演替变化对维持生态系统的稳定性和功能至关重要。

本文将探讨植物群落结构的组成和动态变化的原因。

第一节:植物群落的结构组成植物群落的结构主要由以下几方面的要素组成:1. 物种组成:群落内的物种种类和数量。

不同的植物物种在群落中担任不同的生态角色,如优势种、次优势种和伴生种等。

2. 资源分配:各植物个体在生存与繁殖过程中对资源的利用方式和数量,主要包括土壤养分、水分、光照和空间等资源的分配。

3. 空间结构:植物个体在空间上的分布格局和结构特征,如树冠层和亚层的分布、光环境的垂直分层以及实生代和幼苗的空间格局等。

第二节:植物群落结构的动态变化原因植物群落结构的动态变化是由多种因素共同作用的结果。

以下是几个常见的原因:1. 自然干扰:自然干扰包括火灾、风灾、洪水和地震等,这些干扰能够改变植物群落的物种组成和空间结构。

2. 人为活动:人类的生产和生活活动对植物群落产生了巨大影响。

如土地利用的改变、林业经营和城市化进程,都会导致植物群落结构的变化。

3. 物种间相互关系:植物群落中的物种相互作用对结构的动态变化有着重要影响。

例如,植物间的竞争和共生关系,以及植食动物和植物的相互作用等。

第三节:植物群落结构的生态意义植物群落结构对维持生态系统的平衡和稳定具有重要作用。

1. 生物多样性维持:群落中的物种多样性能够提高生态系统的稳定性,保护生物多样性是维护生态系统健康的关键。

2. 生态功能提供:植物群落通过其结构提供了各种生态功能,如土壤保持、水循环、气候调控和氧气生成等。

3. 植物群落演替:植物群落的结构动态变化是一个演替过程,不同阶段的群落结构对生态系统的演替和发展至关重要。

结论:植物群落结构是生态系统中重要的组成部分,其动态变化受到多种因素的影响。

了解和研究植物群落的结构与变化对于生态系统保护和管理具有重要意义。

通过合理的干预和保护措施,可以促进植物群落的健康发展,实现生态系统的可持续利用和保护。

如何识别植物

如何识别植物

要识别植物,可以根据以下几个步骤进行:
1. 观察植物的外形特征:注意植物的叶子形状、大小、颜色,花朵形态、颜色和香气等特征。

还要注意植物的茎的高度、形状和表面特征,以及植物的根部形态。

2. 查阅植物识别指南:使用植物识别书籍、图鉴或在线植物识别应用程序,与已知的植物进行对比,寻找相似的特征。

这些指南通常提供详细的描述、照片和插图来帮助你确定植物的种属和品种。

3. 考虑植物的生态环境:植物的生长环境也是识别植物的重要因素之一。

考虑植物生长的地理位置、土壤类型、阳光照射程度和湿度等因素,这些信息可以帮助你缩小植物的分类范围。

4. 寻求专家的帮助:如果你对植物识别感到困惑,可以咨询植物学专家或参加植物识别研讨会。

专业人员可以提供准确的鉴定结果,并分享他们的专业知识和经验。

总之,要识别植物需要多方面的观察和研究,结合外形特征、植物识别指南和环境因素来进行判断,最好寻求专家的帮助以确保准确性。

生态系统恢复过程中植物群落动态规律总结

生态系统恢复过程中植物群落动态规律总结

生态系统恢复过程中植物群落动态规律总结植物群落是生态系统的重要组成部分,对于生态系统的恢复和稳定起着关键的作用。

在生态系统恢复过程中,植物群落的动态变化表现出一定的规律性。

本文将总结这些规律,以帮助我们更好地理解和指导生态系统的恢复工作。

首先,在生态系统恢复的初期阶段,植物群落的物种组成以及群落结构通常会发生显著变化。

由于人为干扰或环境破坏导致的生境退化,可能会导致植物群落的物种多样性性质丧失、物种丰富度降低。

在恢复过程中,随着逐步消除干扰或改善环境条件,一些原有的物种可能开始重新定居并逐渐恢复到其自然种群的丰度和分布范围。

同时,一些具有快速生长和繁殖能力的物种可能会在初期成为占主导地位的物种,并且对生境恢复发挥重要作用。

其次,在生态系统恢复的中期阶段,植物群落的物种多样性和群落复杂性逐渐提高。

当环境条件改善和生境结构逐渐形成稳定时,有利于更多的物种重新进入并适应该生境。

此时,物种丰富度逐渐增加,物种间的竞争关系也开始逐步构建。

随着时间的推移,原始物种以及异地引入的物种可能会开始逐渐适应并融入恢复生境,增加其在群落中的多样性和稳定性。

此时,生物多样性逐渐增加,群落的结构变得更加复杂,而这种复杂性有助于提高生态系统的稳定性。

第三,在生态系统恢复的后期阶段,植物群落的物种组成和群落结构逐渐趋于稳定。

在这个阶段,物种的适应性和竞争力逐渐形成稳定的平衡,物种的入侵和排斥也相对较少。

群落的物种组成和结构已经接近于生态系统的原始状态,形成相对稳定的生态格局。

同时,这个阶段也可能出现一些特有物种的出现,这些特有物种对生态系统功能的维持具有重要意义。

最后,在生态系统恢复过程中,植物群落的物种与环境之间存在着密切的关系。

环境因素对于植物物种的分布、繁殖和多样性起着决定性的作用。

不同的环境条件会影响物种对于生境的适应能力以及其在群落中的竞争力。

因此,在生态系统恢复过程中,我们需要综合考虑生境的因素,包括土壤特性、水文条件、气候要素等,以选择恰当的物种来进行恢复植被的工作。

介绍三种海底植物的特点颜色形状动态来写一句话

介绍三种海底植物的特点颜色形状动态来写一句话

介绍三种海底植物的特点颜色形状动态来写一句话第一,藻类植物有绿藻、红藻与褐藻,绿藻通体为草绿色,细分有六千多个品种,大多生长在淡水中,也有一小部分生长于岩石上。

红藻一般生长在海洋里,通体为玫瑰红色或紫红色,也有暗红的,种类较多。

褐藻就是平时所说的海带,呈扁平带状,长度可达20厘米左右。

第二,红树林是生长在海里的一个树种,生长于陆地与海洋交界带的滩涂浅滩。

红树林的生长高度不一,有的高达5米左右,根系生长力强,也十分发达。

红树林的树冠是绿色的,涨潮时树体就会被淹没,仅留下树冠在海面。

第三,海草是地球上唯一一类可以完全生活在海水中的高等级被子植物,分布于热带和温带海域沿岸的浅海它的根系也非常发达,可以保护海底的栖生物。

海草与大多数陆生植物一样,没有光照就难以生存。

利用人工智能技术保护野生动植物物种多样性

利用人工智能技术保护野生动植物物种多样性

利用人工智能技术保护野生动植物物种多样性近年来,野生动植物物种的消失速度越来越快,物种多样性正面临着严峻的威胁。

为了保护野生动植物的多样性,人们开始利用人工智能技术来拓展保护手段。

人工智能技术在这方面具有独特的优势,并且已经取得了一定的成果。

一、物种识别与监测人工智能技术可以通过图像识别、声音分析等方式,对野生动植物的不同物种进行准确识别和分类。

利用计算机视觉和机器学习等技术,可以训练人工智能模型来识别动物的外貌特征,包括身形、颜色、纹路等,从而帮助保护者进行物种监测和研究。

同时,声音识别技术可以应用于动物的声音识别和鸟类的鸣叫声分析,帮助人们更好地了解它们的行为习性和生态环境需求。

二、动态预测和分析模型借助人工智能技术,可以建立动态的物种预测和分析模型,通过对野生动植物的分布、种群数量和所处环境等数据进行分析和预测,为保护工作者提供科学的参考。

例如,可以利用机器学习算法和大数据分析技术,根据历史数据和环境因素,预测某一物种在未来的年份内的分布范围和数量变动趋势,为相关决策提供科学依据。

三、物种保护行动指导人工智能技术还能够应用于推动物种保护行动的决策和指导。

通过对野生动植物保护领域的数据进行收集和分析,人工智能可以帮助相关部门和组织制定更加科学的保护策略。

例如,根据野生动植物分布数据和环境因素,利用人工智能的优化算法,可以指导保护工作者在物种保护中的资源分配、巡护范围规划和保护区域划定等方面做出更加有效的决策。

四、打击非法野生动植物贸易利用人工智能技术,可以对非法野生动植物贸易进行监测和打击。

通过分析网络平台上的交易信息、图像和文本等内容,人工智能可以对潜在的非法贸易进行识别和追踪,帮助执法部门及时采取行动。

此外,利用人工智能技术还可以对关键地区进行风险评估,预测非法交易的潜在风险点,提前采取措施防止野生动植物的走私和非法贸易。

总结起来,利用人工智能技术保护野生动植物物种多样性有着广阔的应用前景和巨大的潜力。

城市生态公益林再野化的草本植物及其生境热点快速监测识别技术

城市生态公益林再野化的草本植物及其生境热点快速监测识别技术

㊀第22卷㊀第2期2024年4月中㊀国㊀城㊀市㊀林㊀业JournalofChineseUrbanForestryVol 22㊀No 2Apr 2024城市生态公益林再野化的草本植物及其生境热点快速监测识别技术∗杨㊀博1ꎬ2㊀孙彦伟3ꎬ4㊀郑思俊1ꎬ2㊀朱义1ꎬ2㊀陈雪初5㊀黄静蕾5㊀敖东力51㊀上海市园林科学规划研究院㊀上海㊀2002322㊀上海城市困难立地绿化工程技术研究中心㊀上海㊀2002323㊀上海市建设用地和土地整理事务中心㊀上海㊀2002324㊀自然资源部大都市区国土空间生态修复工程技术创新中心㊀上海㊀2000035㊀华东师范大学㊀上海㊀200241㊀收稿日期:2024-02-07∗基金项目:自然资源部大都市区国土空间生态修复工程技术创新中心课题(CXZX202305)ꎻ上海市社会发展科技攻关项目㊀㊀㊀㊀㊀㊀(22DZ1202105)ꎻ上海市社会发展科技攻关项目(22DZ1202605)ꎻ上海市社会发展科技攻关项目(23DZ1204400)㊀第一作者:杨博(1983-)ꎬ男ꎬ硕士ꎬ高级工程师ꎬ研究方向为城市生态空间规划ꎮE-mail:yb@shsyky com㊀通信作者:郑思俊(1982-)ꎬ男ꎬ博士ꎬ教授级高工ꎬ研究方向为城市生态修复ꎮE-mail:zsj@shsyky com摘要:受乔木遮挡影响ꎬ难以采用遥感技术监测城市生态公益林内现状草本植被ꎬ而人工监测费时费力ꎮ为攻关此难题ꎬ以生境热点监测识别为突破口ꎬ开发一种适用于中观尺度城市生态公益林的快速监测识别技术体系ꎬ通过分析高分辨率的遥感影像ꎬ快速识别原生草本植物多样性较高的空间范围ꎬ对此类空间开展重点法抽样ꎬ经对上海市金山区农林水乡生态公益林实地验证ꎬ该方法效果较好ꎬ具体表现为:单独使用一种抽样法时ꎬ重点法的探测效率更高ꎬ草本原生种探测效率约为79%ꎬ优于系统法+路径法组合使用(72%)ꎻ两种方法组合使用时ꎬ重点法能够将物种探测效率提高16%~24%ꎬ其中系统法+重点法的草本原生种探测效率约为88%ꎬ路径法+重点法的草本原生种探测效率约为96%ꎮ研究结果说明生境热点内的草本原生种数量较多ꎬ生境热点识别技术有效ꎻ明确生境热点的空间范围ꎬ能够提高生物多样性监测效率㊁降低监测人力和时间成本ꎬ为生态修复工程规划㊁设计㊁施工和评估提供重要的空间信息ꎻ同时ꎬ利用人工智能技术开展公众参与监测研究ꎬ降低了监测成本ꎬ能够保障监测识别的准确性和可持续性ꎮ因此ꎬ该技术能够为城市生态公益林再野化提供有力的技术支持ꎬ具有广阔的应用前景ꎮ关键词:城市生态公益林ꎻ再野化ꎻ草本植物ꎻ生境热点ꎻ快速监测识别技术DOI:10.12169/zgcsly.2024.02.07.0001RapidMonitoringandIdentificationTechnologyforHerbaceousPlantsandTheirHotspotHabitatsinRewildingUrbanEcologicalForestsYangBo1ꎬ2㊀SunYanwei3ꎬ4㊀ZhengSijun1ꎬ2㊀ZhuYi1ꎬ2㊀ChenXuechu5㊀HuangJinglei5㊀AoDongli5(1 ShanghaiAcademyofLandscapeArchitectureandPlanningꎬShanghai200232ꎬChinaꎻ2 ShanghaiEngineeringResearchCenterforGreeningTechnologyofDifficultUrbanSitesꎬShanghai200232ꎬChinaꎻ3 ShanghaiConstructionLandandLandConsolidationServiceCenterꎬShanghai200003ꎬChinaꎻ4 TechnologyInnovationCenterforLandSpatialEco ̄restorationinMetropolitanAreaꎬMinistryofNaturalResourcesꎬShanghai200003ꎬChinaꎻ5 EastChinaNormalUniversityꎬShanghai200241ꎬChina)Abstract:Duetotheshadingbytreesꎬitisdifficulttouseremotesensingtechnologytomonitortheherbaceousvegetationinurbanecologicalforestsꎬwhilemanualmonitoringistime ̄consumingand㊀第2期㊀杨㊀博㊀孙彦伟㊀郑思俊ꎬ等:城市生态公益林再野化的草本植物及其生境热点快速监测识别技术㊀㊀laborious.Toaddressthischallengeꎬthisstudyputsthefocusonhabitathotspotmonitoringandidentificationtodeveloparapidmonitoringandidentificationtechnologysystemsuitableformeso ̄scaleurbanecologicalforests.Withthehigh ̄resolutionremotesensingimagesꎬthetechnologysystemisexpectedtoquicklyidentifythespatialrangewithnativeherbaceousplantsofhighdiversityꎬbasedwhichtheimportancesamplingcouldbeconducted.FieldverificationinJinshanDistrictofShanghaishowsthatthismethodhasgoodresultsꎬespeciallywhenonlyonesamplingmethodcouldbeused.Theimportancesamplingifusedalonghasahighdetectionefficiencyforofnativeherbaceousplantsat79%ꎬwhichisbetterthanthecombineduseofsystematicmethodandpathmethodꎬwhichhasadetectionefficiencyat72%.Whenincombinedusewithothersamplingmethodsꎬtheimportancesamplingmethodcanincreasetheefficiencyofspeciesdetectionby16%to24%.Thecombineduseofsystematicandimportancesamplingmethodscanimprovethedetectionefficiencyofnativeherbaceousplantsuptoabout88%ꎬwhilethedetectionefficiencyofnativeherbaceousplantsusingpathandimportancesamplingmethodisabout96%.Thisindicatesthattherearealargenumberofnativeherbaceousplantspeciesinhabitathotspotsꎬandhabitathotspotidentificationtechnologyiseffective.Identifyingthespatialrangeofhabitathotspotscanimprovetheefficiencyofbiodiversitymonitoringꎬreducemanpower/timecostsinmonitoringꎬandprovideimportantspatialinformationfortheplanningꎬdesignꎬimplementationꎬandevaluationofecologicalrestorationproject.Atthesametimeꎬusingartificialintelligencetechnologycanhelpwiththeresearchonthemonitoringofpublicparticipationꎬreducemonitoringcostsꎬandensuretheaccuracyandsustainabilityofthemonitoringandidentification.Thistechnologycouldprovideastrongtechnicalsupportfortherewildingofurbanecologicalforestsꎬwhichwouldhavebroadapplicationprospectsanddevelopmentpotential.Keywords:urbanecologicalforestꎻrewildingꎻherbaceousplantꎻhabitathotspotꎻrapidmonitoringandidentificationtechnology㊀㊀草本植物群落是森林重要的组成要素ꎬ城市生态公益林(以下简称公益林)一般不进行乔木调整ꎬ具有调整可行性的林下草本植物是公益林再野化的首要突破口[1]ꎮ再野化是近年兴起的生态保护和生态修复的新理念和新方法ꎬ通过减少人为干扰㊁恢复自然状态ꎬ提升生态系统韧性和维持生物多样性ꎬ使生态系统达到能够自我维持的状态[2-3]ꎮ利用公益林现有的原生草本植物开展草本植被恢复是公益林再野化的重要途径[4]ꎬ构建高质量的城市森林生境要求草本植被达到合理的规模比例[5]ꎬ研究针对林下草本植物的快速监测技术具有显著的科研和应用价值ꎮ森林生物多样性监测研究的热点问题主要聚焦如何集成应用遥感技术㊁环境DNA(eDNA)技术㊁地理信息技术㊁数据智能化处理技术开展快速㊁大规模监测ꎬ确定生境热点的空间范围(生境热点是指研究范围内生境类型相对丰富ꎬ适宜生物生长繁衍㊁符合生物栖息偏好的地点或交错带ꎬ具有潜在较多的生物类群及生物多样性水平[6-7]ꎬ为森林管理决策提供动态㊁准确的支撑信息ꎬ对开展森林生态系统服务相关评估具有重要意义[8]ꎮ由于环境和生物习性的复杂性ꎬ遥感监测技术难以监测识别林下植被ꎬ在地抽样监测技术的经费㊁时间和人力成本较高ꎬ很难快速㊁高效获得现状草本植物多样性信息[9-10]ꎬ是开展草本植物多样性调查评估㊁利用现状草本植物资源开展再野化工作的关键技术瓶颈ꎮ目前ꎬ尚无成熟且适合我国国情的技术解决方案ꎬ亟需自主研发快速监测技术ꎬ提高林下植被监测识别效率ꎮ为攻关上述难题ꎬ本研究以生境热点监测识别为突破口ꎬ开发了一种适用于中观尺度城市生态公益林的快速监测识别技术体系ꎬ通过遥感分析技术识别适合原生草本植物生长的空间ꎬ对此类空间进行重点监测ꎬ能够快速高效获取原生草本植物物种信息ꎬ显著提高原生草本植物物种探测效率ꎮ1 研究区概况上海市金山区农林水乡生态公益林原为一般75㊀㊀㊀㊀中㊀国㊀城㊀市㊀林㊀业㊀第22卷农田ꎬ在土地整理生态修复工程项目中作为生态修复示范点改造为林水复合的生态公益林(2021年竣工并投入使用)ꎮ乔木主要为樟(Cinnamomumcamphora)㊁青甘杨(Populusprzewalskii)㊁水杉(Metasequoiaglyptostroboides)等ꎬ林下草本地被大多为原生草本植物ꎬ沿园路两旁种植了栽培草本植物ꎮ竣工验收后草本地被一直处于低维护㊁甚至无维护状态ꎬ乡土草本植被再野化过程已历时3年以上ꎮ2㊀研究方法2 1㊀识别思路生态公益林通常面积较大ꎬ林下植被的空间异质性较强ꎬ无人机遥感数据无法直接分析林下草本植物情况ꎬ如采用常规的系统抽样法进行地面样方监测ꎬ工作量十分巨大㊁成本较高ꎮ如事先识别出林下草本植物丰度潜在较高的生境(识别生境热点)ꎬ再进行重点抽样ꎬ理论上可以提高监测效率ꎮ开展生境热点识别ꎬ可基于易获取的数据ꎬ如用地类型数据㊁乔木遥感数据ꎬ技术方法具有可行性ꎮ生境热点识别的原理是:1)生境热点通常由多种生态系统单元组成ꎬ可基于生态型地表类型的多度进行地理信息空间识别ꎬ生态型地表类型多的地点是理论上潜在的生境热点[6ꎬ11]ꎻ2)生境热点同时受人工干扰影响ꎬ在识别过程中ꎬ人工构筑物及人类活动的影响也应同步考虑ꎻ3)综合生态型地表类型多度㊁人工干扰强度ꎬ基于分析网格进行赋值和交互计算后ꎬ结果值高的网格范围ꎬ即为潜在的生境热点ꎻ4)基于专家指导培训和人工智能生物识别技术ꎬ可依托一般技术人员或公众志愿者获取草本植物监测数据[12]ꎬ进一步提高监测效率ꎮ2 2㊀识别算法本文提出的生境热点识别算法是基于地理信息学常用的网格分析法ꎬ通过正负赋值㊁加减计算构建自然因素(生态型用地及植被类型的丰度)与胁迫因素(建构筑及人工干扰类型的丰度)之间的交互关系ꎬ计算结果代表单元网格的生境类型丰度与生境可利用程度ꎮ分析网格的值=单元网格内的生态型要素赋值之和+人工型要素赋值之和ꎬ具体计算公式如下:㊀分析网格的值=(aˑ[林]+bˑ[草]+cˑ[河]+dˑ[渠]+eˑ[塘]+ +iˑ[α])+(jˑ[车行道]+kˑ[园路]+lˑ[建筑]+ +zˑ[β])(1)㊀㊀式(1)中:α㊁β代表用地或植被类型ꎻa~z为赋值ꎬ取值范围一般为[-5ꎬ5](不含零)ꎬ用以优化生境热点的指向㊁强化可视化表达ꎮ具体应用时ꎬ可对用地或植被类型进行细分ꎬ如森林可细分为稀树㊁疏林㊁密林ꎬ以提高算法的识别效能ꎮ2 3㊀网格设定1)网格尺寸ꎮ本研究采用重点抽样法ꎬ需进行空间分层ꎬ因此网格信息需具有较高的空间集聚性ꎬ基于5㊁10㊁30㊁50m网格提取乔木植被计算莫兰指数ꎬ选择空间集聚特征较高的莫兰指数对应的网格尺寸(图1)ꎮ2)卫星定位精度ꎮ民用卫星定位精度一般为10m(非识别精度)ꎬ网格尺寸不宜过小ꎬ避免在现场难以确定监测点位ꎮ3)关键要素尺寸ꎮ为便于识别出关键要素ꎬ宜根据关键要素的尺度有针对性地设定网格尺寸ꎬ如树木为重要识别要素(冠幅5~15m)ꎬ宜以5~15m作为网格尺寸的选择区间ꎮ综合空间集聚特征㊁卫星定位精度㊁关键要素尺寸后ꎬ确定使用10mˑ10m的分析网格尺寸ꎮ2 4㊀抽样设计抽样时间主要考虑季节和次数ꎬ本研究时间段正处于夏季㊁秋季和冬季ꎬ因夏季蚊虫较多ꎬ不利于开展监测工作ꎬ因此最终选择秋季10月㊁冬季11月开展了两次监测ꎮ样本数量主要考虑统计学的样本要求(宜有30个以上样本)㊁监测抽样方法的种类数量ꎬ本研究采用3种监测抽样方法ꎬ秋季㊁冬季各抽样1次ꎬ每种方法每次获取10个样本ꎬ每季合计30个样本ꎬ总计60个样本ꎮ2 5㊀识别步骤1)分析空间创建ꎮ一般基于ArcGis软件创建一个空间坐标系正确㊁统一的分析空间ꎮ如有三调地类数据ꎬ一般以三调地类的坐标空间为基准ꎬ将遥感航片载入㊁校正ꎮ85㊀第2期㊀杨㊀博㊀孙彦伟㊀郑思俊ꎬ等:城市生态公益林再野化的草本植物及其生境热点快速监测识别技术㊀㊀图1㊀网格单元尺寸设定分析示意㊀㊀2)人工要素梳理ꎮ基于三调地类数据ꎬ将人工构筑物图层分别提取ꎬ形成单独图层ꎬ如建筑㊁道路等ꎬ可一并将水体斑块提取为单独图层ꎮ3)生态要素梳理ꎮ三调地类数据一般已将林地㊁草地㊁湿地等进行了分类ꎬ可将其分别提取为单独图层ꎻ本研究基于多光谱840nm通道㊁应用OSAVI指数ꎬ对林㊁草植被进行分层ꎬ按乔木斑块面积占网格面积的比例划定3个梯级的乔木盖度ꎬ即稀树(<25%)ꎬ疏林(25%~50%)㊁密林(>50%)(图2)ꎮ4)网格分析ꎮ生境热点识别算法可以按生境识别目标进行定制ꎬ宜开展复合条件识别策略下的生境识别ꎬ本研究采用了两套识别算法(表1)ꎬ分别考虑日照㊁湿度条件ꎬ将两套数值求平均值ꎬ作为网格的最终值ꎮ5)信息可视化ꎮ根据网格最终的合计值ꎬ在图层属性的符号系统中选择色系ꎬ根据可视化需求ꎬ合理设定色系梯度(图3)ꎮ图2㊀植被指数分析(最终选用OSAVI)95㊀㊀㊀㊀中㊀国㊀城㊀市㊀林㊀业㊀第22卷表1㊀复合条件识别策略下的生境要素赋值稀树疏林密林草地河流渠塘车行道园路主园路次建筑日照策略3211312-5-2-1-5湿度策略1311312-5-2-1-5图3㊀复合条件识别策略下的生境热点识别示意2 6㊀监测过程1)监测人员的选择ꎮ考虑到日后推广应用的普适性ꎬ选择没有草本植物知识储备和鉴定能力的志愿者作为监测人员ꎬ在现场进行培训后ꎬ练习1~2个样点后ꎬ即独立运用生命观察APP开展监测识别工作ꎮ第1次监测ꎬ志愿者2名㊁陪同专家1名ꎻ第2次监测ꎬ志愿者1名㊁陪同专家1名ꎮ2)抽样样点选择ꎮ主要步骤如下:第一ꎬ根据遥感和用地资料ꎬ识别潜在的生境热点(图4㊁图5)ꎬ在生境热点分布范围内选择重点抽样样点ꎻ本研究采用3种抽样方法ꎬ样点布局如图6所示ꎮ第二ꎬ基于事先选定的监测样点(可在两步路APP事先确定点位)ꎬ按图索骥ꎬ到达样点后ꎬ选择有代表性的草本群落(草本植物种类较多)开展监测ꎬ样方尺寸约为2mˑ2mꎻ为提高效率ꎬ现场不拉样方ꎬ只记录样方范围内各种草本植物种类ꎮ第三ꎬ志愿者用生命观察手机APP拍照记录并识别物种ꎻ专家在现场领路ꎬ指导APP使用ꎬ对识别不清的物种进行鉴定ꎮ第四ꎬ监测识别完成后ꎬ对手机上的监测点位置进行检查ꎬ如位置不准确ꎬ可手动予以调整ꎮ工作全部完成后ꎬ需将数据上传云端ꎮ图4㊀生境热点识别分析图5㊀重点抽样法的样点选择(红点)06㊀第2期㊀杨㊀博㊀孙彦伟㊀郑思俊ꎬ等:城市生态公益林再野化的草本植物及其生境热点快速监测识别技术㊀㊀图6㊀监测点布局示意(第1次监测)3㊀结果与分析3 1㊀数据可靠性检验表2为各分组的监测数据ꎮ平均频次=记录次数/物种数ꎬ即每探测到一种物种ꎬ平均需要进行几次监测记录ꎬ平均频次能够反映监测强度ꎬ保持合理㊁一致的监测强度有利于准确㊁可靠地掌握草本植物多样性信息[13]ꎮ目前平均频次达到每种2次ꎬ能够保障两次确认某种的存在ꎬ具有准确性ꎻ平均频次的方差为0 04ꎬ表明探测强度稳定且一致ꎬ具有可靠性ꎮ表2㊀合并抽样数据统计抽样分组样本数/个草本种数/种记录次数/次平均频次/(次/种)秋季系统抽样法1034822 4路径抽样法1034702 1重点抽样法1038812 1冬季系统抽样法1033812 5路径抽样法1050992 0重点抽样法10551142 1方差89 47250 970 043 2㊀草本植物种类根据合并抽样数据统计(表3)ꎬ农林水乡示范点的草本植物共计94种ꎬ其中北区70种ꎬ南区80种ꎻ原生草本植物72种ꎬ入侵种12种ꎬ栽培种10种ꎮ表3㊀分组抽样数据统计数据分类草本种数/种栽培种数/种入侵种数/种原生种数/种合并系统抽样法4761031统计路径抽样法625849重点抽样法694857秋季㊀㊀㊀626947冬季㊀㊀㊀749956合计㊀㊀㊀941012723 3㊀监测方法效果检验将两个季节的现场监测数据ꎬ基于草本物种总体㊁原生种㊁入侵种开展面向3种方法及组合应用的物种探测效率对比分析ꎬ结果显示:基于生境热点的重点抽样法ꎬ在单独应用或组合应用中ꎬ均能较好地提高原生草本植物探测效率ꎮ在单独应用1种方法时(表4)ꎬ重点抽样法的草本物种总体探测效率高于常规方法ꎮ在同等监测强度下(相同的监测人员和监测时间)ꎬ基于生境热点的重点抽样法能够监测到更多的草本物种ꎮ在组合应用两种方法(表5)时ꎬ物种探测效率均有提高ꎮ包含重点抽样法的组合方法ꎬ其物种探测效率显著提高ꎬ其中路径+重点法的物种总体㊁原生种探测效率均达到90%以上ꎬ提升程度十分可观ꎮ16㊀㊀㊀㊀中㊀国㊀城㊀市㊀林㊀业㊀第22卷表4㊀单独使用1种抽样方法的草本物种探测效率对比类型方法探测率/%总体㊀系统法50路径法66重点法73原生种系统法43路径法68重点法79入侵种系统法83路径法67重点法67表5㊀组合使用3种抽样方法的草本物种探测效率对比类型方法探测率/%总体系统+路径77系统+重点88路径+重点91原生种系统+路径72系统+重点88路径+重点96入侵种系统+路径92系统+重点92路径+重点754㊀讨论将物种监测问题转化为生境识别问题的意义ꎮ在生物多样性监测识别方面ꎬ以往研究较少涉及时空因子ꎬ常用的生物多样性指数㊁景观格局指数都未引入尺度参数[14]ꎬ不具有空间范围信息ꎬ因此较难直接指导城市生物多样性监测和生态修复工程实践ꎮ本研究将物种监测识别难题转化为物种所在生境识别问题ꎬ能够引导监测人员前往物种丰度概率更高的空间开展监测ꎬ是对传统监测技术的有效补充ꎬ能够提高抽样监测生物识别的物种探测效率ꎬ也能够为生态修复工程提供直观的空间识别信息ꎬ因此具有较高的实用性ꎮ由生境构成要素开展生境热点识别的技术优势ꎮ与MaxEnt㊁InVEST模型不同[15-17]ꎬ本研究开发的生境热点识别算法关注生境内部的空间异质性(而非外部因素影响)ꎬ基于丰度(单个网格内的要素丰度)而非距离(单个网格与网格外相关要素之间的距离)展开计算ꎬ在算法的生态学逻辑起点上有本质区别ꎬ主要适用于同类型生境内部的物种丰度空间异质性分析ꎬ主要优势在于对物种类群丰度的识别更为直接(关注单个网格内生境的生物多样性承载能力)ꎬ空间尺度及边界更为精细(交互计算仅限于单个网格内ꎬ不进行跨尺度量级的远距离影响分析ꎬ如网格尺度单位为mꎬ影响因素距离单位为km)ꎮ宜面向工程技术人员开发简易快速的分析工具ꎮ目前ꎬ一般生态修复工程项目在生物多样性监测数据获取㊁分析和应用方面存在经费㊁时间㊁人力等制约短板ꎬ迫切需要简易快速的实用工具ꎮ在生境热点识别研究方面ꎬ本文技术方法更为简易ꎬ只需用地类型㊁无人机遥感数据ꎬ无需物种㊁气温㊁地形㊁降雨等监测信息ꎬ适合广大工程技术人员快速掌握和使用ꎬ适用于各类涉及生物多样性保护修复工程ꎮ目前主要不足之处在于应用场景尚不够丰富多样ꎬ算法及参数有待经过更多实践检验和进一步优化ꎬ未来研究宜积累更为丰富的生境数据库ꎬ提高该技术方法的多场景适用性和操作流程的智能化水平ꎮ公众参与对生物多样性保护提升具有促进作用ꎮ基于公众参与和人工智能生物识别技术ꎬ能够快速获取指示生物信息ꎬ有效降低生物多样性监测成本ꎬ提高了监测工作的可持续性ꎬ能够使监测数据具有时间动态性ꎬ对城市生态公益林开展再野化跟踪评估具有积极的支持作用ꎮ公众志愿者参与科学研究项目时ꎬ能同步获得更为深入的科普教育服务和科研监测技术培训ꎬ获得培训和实践的志愿者们还能够为其他科研项目服务ꎬ形成科研㊁科普融合创新的新局面ꎮ公众志愿者甚至会主动开展监测研究ꎬ有助于形成持续且高质量的生物多样性大数据ꎬ对建设生态城市㊁数字中国具有积极的促进作用ꎮ5㊀结论经本研究实地应用检验ꎬ基于生境热点的重点抽样法能够快速识别草本植物适生生境ꎬ引导监测人员前往草本植物多样性潜在较高的空间开展监测ꎬ具有较高的物种探测效率和可靠性ꎬ与常用监测方法组合使用ꎬ能综合提升物种探测效率至90%以上ꎮ系统抽样法㊁路径抽样法所选监测点容易错过草本植物丰度较高的区域ꎬ基于生境热点的重点抽样法ꎬ能够较好地识别草本植物物种丰度较高的区域ꎬ有效补充了另外两种方法26㊀第2期㊀杨㊀博㊀孙彦伟㊀郑思俊ꎬ等:城市生态公益林再野化的草本植物及其生境热点快速监测识别技术㊀㊀的抽样盲区ꎬ因此能够提高综合物种探测效率ꎮ本研究技术方法结合了公众参与监测研究ꎬ能够在保障监测识别的准确性和可持续性的前提下降低监测成本ꎬ具有广阔的应用前景和发展潜力ꎮ参考文献[1]张媛.森林生态系统类型自然保护区生物多样性监测体系构建探索[J].林业资源管理ꎬ2018(3):29-34.[2]张晓禄ꎬ范建红ꎬ蔡云楠.荒野景观再野化发展及其对我国国家公园建设的启示[J].国家公园(中英文)ꎬ2023ꎬ1(3):201-212.[3]袁嘉ꎬ欧桦杰ꎬ金晓东ꎬ等.城市荒野生态研究概述[J].生态学报ꎬ2023ꎬ43(4):1703-1713.[4]张庆费.城市生态空间再野化及其实施途径探讨[J].中国城市林业ꎬ2022ꎬ20(6):10-14ꎬ40.[5]赵人镜ꎬ戈晓宇ꎬ李雄. 留白增绿 背景下北京市栖息生境型城市森林营建策略研究[J].北京林业大学学报ꎬ2018ꎬ40(10):102-114.[6]XUHꎬDETTOMꎬFANGSQꎬetal.Habitathotspotsofcommonandraretropicalspeciesalongclimaticandedaphicgradients[J].JournalofEcologyꎬ2015ꎬ103(5):1325-1333.[7]ALABIAIDꎬSAITOHSIꎬMUGORꎬetal.IdentifyingpelagichabitathotspotsofneonflyingsquidinthetemperatewatersofthecentralNorthPacific[J].PLoSOneꎬ2015ꎬ10(11):e0142885. [8]ORSIFꎬCIOLLIMꎬPRIMMEREꎬetal.MappinghotspotsandbundlesofforestecosystemservicesacrosstheEuropeanUnion[J].LandUsePolicyꎬ2020ꎬ99:104840.[9]徐喆.基于无人机遥感与AI算法的亚热带森林监测方法研究[D].南昌:江西农业大学ꎬ2021.[10]廖晨阳ꎬ杨明乐ꎬ高庆ꎬ等.eDNA宏条形码技术在城市生物多样性监测中的适用性与展望[J].中国城市林业ꎬ2023ꎬ21(3):167-173.[11]SYDEMANWJꎬBRODEURRDꎬGRIMESCBꎬetal.Marinehabitat hotspots andtheirusebymigratoryspeciesandtoppredatorsintheNorthPacificOcean:Introduction[J].DeepSeaResearchPartII:TopicalStudiesinOceanographyꎬ2006ꎬ53(3/4):247-249.[12]杨博ꎬ郭陶然ꎬ郑思俊ꎬ等.基于公众参与和人工智能技术的上海草本植物多样性监测实践探索[J].园林ꎬ2021ꎬ38(12):112-118.[13]ZHANGJꎬNIELSENSEꎬGRAINGERTNꎬetal.Samplingplantdiversityandrarityatlandscapescales:importanceofsamplingtimeinspeciesdetectability[J].PLoSOneꎬ2014ꎬ9(4):e95334.[14]江洪ꎬ马克平ꎬ张艳丽ꎬ等.基于空间分析的保护生物学研究[J].植物生态学报ꎬ2004ꎬ28(4):562-578.[15]张达ꎬ曾坚ꎬ艾合麦提 那麦提.高强度开发地区鸟类自然保护地保护空缺识别:以天津市为例[J].应用生态学报ꎬ2023ꎬ34(6):1621-1629.[16]刘滨谊ꎬ左佑ꎬ张琳.江南水网乡村地方性景观生态系统自然-文化服务耦合协调研究:以长三角生态绿色一体化发展示范区为例[J].中国城市林业ꎬ2023ꎬ21(5):9-18.[17]王晓琦ꎬ吴承照.基于InVEST模型的生境质量评价与生态旅游规划应用[J].中国城市林业ꎬ2020ꎬ18(4):73-77ꎬ82.36。

叶绿体的基本形态及动态特征

叶绿体的基本形态及动态特征

叶绿体分化于幼叶的形成和生长阶段。因此,从 生长中的植物顶芽纵切片上,可观察到分化细胞 中的原质体分化形成叶绿体的连续过程。 叶绿体的分化: 1. 形态上,表现为体积的增大,内膜系统的形成和 叶绿体的积累。 2. 生化和分子生物学上,体现为叶绿体功能所必需 的酶、蛋白质、大分子的合成、运输及定位。
叶绿体和叶绿素的区别与联系
区别:
叶绿素是叶绿体中的一种色素,用于光 合作用。 叶绿体是一个细胞器,外面有双层膜, 里面有基质、囊状结构,囊状结构上有叶绿 素。 叶绿素是色素,不是个细胞器。 有叶绿体一定有叶绿素,但有叶绿素不一定 有叶绿体。
联系:
叶绿体是叶绿素的载体,它含有多种色素,叶 绿素a和叶绿素B主要吸收蓝紫光和红橙光,胡萝 卜素和叶黄素主要吸收蓝紫光。叶绿素a和叶绿素 B对绿光的吸收量最少,正因如此,绿光被反射出 来,叶绿体才呈现绿色。
叶绿体的功能
• 叶绿体是植物细胞进行光合作用的细胞器。 绿色植物通过叶绿体,利用光能,把二氧化碳和 水合成储存能量的有机物,并且释放氧气的过程 叫做光和作用。光合作用的基本产物是葡萄糖, 因此,有人把它比喻成养料制造工厂和能量转换 站
没有叶绿体的细胞能进行分裂吗?
• 可以,动物细胞没有叶绿体,但也能分裂,细 胞分裂需要DNA和蛋白质的复制,还有细胞器的 复制,没有线粒体是不行的,线粒体为细胞分裂 提供能量,只要是活细胞就能进行新陈代谢,但 有些细胞分化程度很高,不能进行分裂,比如人 的表皮细胞,没有叶绿体,可以新陈代谢,但不 能分裂。
• ● 数目 • 大多数高等植物的叶肉 细胞含有几十到几百个 叶绿体, 可占细胞质体 积的40%~90%。 • ● 分布 • 叶绿体在细胞质中的分 布有时是很均匀的,但 有时也常集聚在核的附 近, 或者靠近细胞壁。
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

银杏上短枝小枝棕黄色,粗壮,髓心充实,短枝与长枝成90度,短枝上具叶痕;芽卵形,黄褐色。

金钱松树皮粗糙,灰褐色,裂呈鳞片状,枝有长短枝之分,短枝矩形,基部有密集呈环节状的叶枕,冬芽锥状,卵圆形,当年生枝无毛。

长短枝芽小,白色,生于短枝顶;短枝塔形。

落羽杉枝条水平开展,新生幼枝绿色,到冬季变为棕色。

大、小枝灰色,托叶痕螺旋状排列。

墨西哥落羽杉:大树小枝,微下垂,生叶的侧生小枝螺旋状散生,不成两裂,深褐色。

叶螺旋状互生,条形,翠绿色,小枝灰褐色,大枝黑褐色。

池杉不成两裂,大枝向上,一年生小枝绿色,二年生小枝褐红色。

老枝褐色,小枝红褐色;托叶痕成螺旋状互生,芽不明显。

水杉小枝对生或近对生而下垂,光滑无毛,幼时绿色,后渐变为淡褐色,具长枝与脱落性小枝,冬芽椭圆形与枝条呈直角,淡黄褐色,芽磷交互对生。

侧生小枝连叶于冬季脱落,叶交互对生,条形叶,冬芽椭圆形,与枝条成90度。

毛白杨顶芽大,侧芽贴生意杨侧芽贴生维管束痕3点;芽纺锤形,细长褐色,贴紧枝条。

上有白腊层,短枝发达,顶芽发达,两芽并生,叶痕边有须状托叶旱柳节间短无顶芽;小枝纤细,枝条直展或斜展,绿色,光滑;帽状芽黄绿色光滑,纺锤形互生,紧贴枝条。

垂柳无顶芽无顶芽;小枝纤细柔软下垂,黄褐色,光滑;帽状芽黄绿色光滑,纺锤形互生,紧贴枝条。

枫杨小枝髓心,片状分隔;裸芽有柄,密被锈褐色毛,有叠生无柄浅芽。

裸芽,奇数羽状复叶互生。

核桃顶芽发达,髓片状,侧芽叠生,树皮灰白色小枝绿色无毛,芽近球形。

山核桃:裸芽;枝髓心充实;叶为不对称的卵状披针形。

薄壳山核桃有顶芽,髓充实,枝上有毛,叶痕心形美国山核桃鳞芽;枝髓心充实;叶为不对称的卵状披针形,常镰状弯曲。

槲栎芽先端尖,芽鳞上有白毛白栎毛多白榆两侧状排裂,属皮深纵裂,小枝灰白芽卵形,纤细,与枝条不贴紧,花芽较大;小枝灰色细长,毛不明显。

榉树树皮块状裂,脱落,小枝黑褐色,芽卵形,芽鳞囚形排列,顶芽缺芽小,卵形,不贴紧枝条;小枝红褐色,密披绒毛。

榔榆芽歪,叶痕半圆,芽小,卵形,不贴紧枝条;小枝黄褐色,“之”字形,密披毛,后渐脱落深褐色或红褐色。

朴芽扁,三角形,贴枝长。

髓片隔,芽鳞两裂芽小,卵形,贴紧枝条;小枝褐色,有毛,后脱落,“之”字形。

构树无顶芽枝条灰色,粗壮,密披毛,单叶对生、互生或轮生。

柘树无顶芽,枝刺发达,有乳汁,内皮黄色桑树无顶芽,树皮内黄褐色,浅纵裂,小枝E形走向,皮孔密,小枝光滑芽卵形,大,充实,贴紧枝条;小枝黄褐色,枝内有乳汁。

无花果:芽大,圆锥形,翠绿色;枝条暗褐色,皮孔明显,小枝粗壮直立,无毛,有环状托叶痕;枝内有白色乳汁。

紫叶小檗:芽小,圆形,互生;枝条紫色,四棱形、“之”字形,有一根托叶刺,与枝条成90度。

小檗小枝黄色或带紫红色,有细沟槽,老时紫褐色,只有一根刺,刺细小单一,很少3分叉,短枝状栽枝上,枝有菱白玉兰顶芽发达,有环状托叶痕,长卵形有毛顶芽大,卵形,具白色毛,毛蓬开;枝条红褐色,具白色气孔带,有环状托叶痕。

紫玉兰大枝近直生,芽色深顶芽大,卵形,具白色毛,毛紧密;枝条红褐色,光滑无毛,具白色皮孔;顶生花芽大,外被黄褐色短绒毛,形似笔尖,有环状托叶痕。

厚朴环托四层鹅掌楸芽鸭背状,有环托,两片托叶包着芽,大芽边有小芽芽大,椭圆形,芽鳞光滑;枝条黄褐色,光滑,有环状托叶痕,白色皮孔明显。

腊梅小枝菱形,二顶芽(如丁香)(也如石楠)芽卵形,饱满,与枝条成60度,十字对生;幼枝近方形,老枝近圆柱形,灰褐色有皮孔。

溲疏枝色浅,枝中空,皮膜状脱落芽卵形,具三棱,常不贴紧枝条;小枝紫褐色,细长,常具粉,髓部中空;韧皮翠绿。

山梅花枝充实,柄下芽,枝深,皮膜状脱落八仙花髓大,顶芽发达,大、小枝黄色,粗壮,平滑无毛,常具白色大髓心及剥落状树皮。

侧芽对生,并有连线枫香:芽亮黑,用手摸硬芽长椭圆形,先端尖,不贴紧枝条;小枝褐色,密披棕色绒毛。

杜仲:有丝,片状横格,无顶芽悬铃木:枝条开展,树冠广阔,呈卵形至长椭圆形,柄下芽小枝灰褐色,“之”字形,有环状托叶痕;帽状芽棕褐色光滑,有细纵棱。

绣线菊:枝细长直立红褐色。

麻叶绣球:小枝细,之字型,芽直生,枝细长直立红褐色,枝细长“之”字型,褐色。

月季:奇数羽状复叶,小叶卵状椭圆形,托叶篦齿状,边缘有尖锯齿;枝绿色,密生皮刺。

野蔷薇:奇数羽状复叶,小叶倒卵状椭圆形,背面有毛,托叶篦齿状,边缘有尖锯齿;枝绿色,密生皮棣棠:小枝绿色,之字型曲折枝条三棱形;单叶互生,椭圆形,边缘有尖锯齿,无叶柄。

芽卵形,饱满,对生或轮生;枝绿色,四棱形。

梨:长短枝,顶芽发达,维管束 3小枝红褐色,幼时有灰色绒毛,后脱净,顶芽大,与枝条不贴紧,锥形;枝上与芽成三条线。

小枝红褐色,幼时有灰色绒毛,后脱净,顶芽大,与枝条不贴紧,锥形;枝上与芽成三条线。

火棘:枝刺发达,半常绿,横向皮孔枝条细长,有圆形枝刺;叶子倒卵状批针形,三分之一以上有锯齿;核果红色,小。

棠梨:小枝枝刺发达,髓灰色,枝上有毛垂丝海棠:树干或大枝上有刺状短枝,枝紫红色,侧芽紧靠枝条而生凹芽长卵形,先端扭曲贴紧枝条,互生;枝红褐色,具矩形短枝。

芽长卵形,先端扭曲贴紧枝条,互生;枝红褐色,具矩形短枝。

长短枝,皮孔明显,向阳而红色,一般黄绿色,树皮白芽卵形,短扁,互生;枝条黄褐色,较粗较软。

木瓜:内皮棕黄,有长短枝,无顶芽芽圆形小,贴紧枝条;小枝棕色,具毛,长有矩形短枝。

贴梗海棠:有枝刺小枝棕红色,密生一根托叶刺;芽卵形,扁,生与刺腋。

木瓜海棠:芽卵形,小,不贴紧枝条;枝灰褐色,直立,具短枝刺。

李:芽卵形,较小;小枝褐色,通常褐色,无毛,常粗糙。

红叶李:枝条紫红色,光滑;芽卵形小而贴紧枝条,两芽并生。

郁李:三芽并生,中间大两头小,互生;小枝细长,红褐色。

梅:小枝向阳面红、背青,老枝红、嫩枝青小枝绿色,顶端刺状;芽互生。

寿星桃:矮,节间短花桃:枝青榆叶梅:枝条紫褐色,小枝小枝黄绿色,四棱形,长椭圆形白色皮孔明显;托叶痕倒戟形,桃树:无顶芽,芽上有毛,小枝有光泽三芽并生,两头大中间小;枝有红绿面,光滑。

樱花:芽长卵形,饱满,不贴紧枝条;小枝淡绿色,老枝粉褐色,有鹃丝光泽。

合欢:树皮不裂,灰色,荚果,唇形凸起(老枝)紫藤:芽羊角状,贴紧枝条;枝条棕黄色,扭曲。

龙爪槐:芽小,黑色,藏于托叶痕内,互生;小枝深绿色,白色皮孔明显。

锦鸡儿:小枝节部除刺一对外,尚有叶轴刺一根,位于侧芽的下面刺上有小叶痕,对生紫荆:芽灰色间有白色,长椭圆形,不贴紧枝条;枝灰色,长“之”字形。

山皂荚:枝刺发达,柄下芽,叠生芽刺槐:冬芽藏在离层下面,不外露,刺茎部肥大,先端尖(属皮菱形交叉裂)枝条具浅纵裂,密生皮孔,有两个托叶刺,刺方向弯,与枝夹角60度国槐:珠子状果实,深纵裂,枝青绿色,柄下芽,皮孔突起云实:小枝棕色,密被弯钩皮刺;大枝灰褐色,有圆皮刺。

山麻杆:枝干红棕色,有毛、具白色皮孔;裸芽灰色,有毛密,维管束(9~11)皮孔明显乌桕:枝细,集生枝顶呈三叉状。

卫矛:小枝硬直,有4条木栓翅。

丝绵木:枝绿色,细长光滑四棱形。

木芙蓉:常有星毛、具粘液细胞;枝条绿褐色,有星状毛及短柔毛;冬芽小,为叶基所包围皮。

木槿:小枝黄褐色,幼时密被毛,后渐脱落。

刺楸:叶痕弓背形,顶芽发达泡桐:小枝粗壮,髓腔大,灰褐色,幼枝、嫩叶被枝状毛和腺毛,以后渐脱落。

苦楝:小枝红色,枝上有密生皮孔,维管束(猴脸)枝条绿褐色;托叶痕品字形,枝上密生白色皮孔;芽小,圆形互生。

青枫:芽三角形对生,红色,芽间有连接线,顶端长成三芽;小枝绿色,光滑,圆形。

青桐:叶痕O枸橘:小枝绿色,扁,三棱形;枝刺密生。

柿:树皮方块线裂,芽宽大于高,但扁芽卵圆形,芽鳞成阶梯状排列,先端钝;小枝褐色,扁圆形,皮孔明显;托叶痕半圆形,维管结香:枝三叉分枝,棕红色,皮孔白色重阳木:小枝赤褐色,冬芽小,平贴枝上,顶端隆起。

叶痕圆形。

香椿:维管束5,枝条粗壮,红褐色或灰绿色,叶痕大,维管束痕小5。

栾树:蒴果三角状圆锥形,果皮黄褐色,芽三角贴枝,维管束痕 3,小枝浅褐色,有柔毛;托叶痕倒卵状椭圆形;维管束痕3—4点。

枝条粗壮,深褐色,托叶痕三角形,维管束痕不明显;芽纵扁,嵌于枝条内,芽鳞中间有缝隙,具毛。

臭椿:小枝粗壮,鳞芽2~4,无顶芽。

黄连木:冬芽褐红色,鳞芽突出;枝叶揉搓有特殊气味。

塔枫:平顶形,小枝自然曲鸡爪槭:枝条细长,光滑红褐色或绿褐色;芽鳞先端为尖三角形,芽及小枝紫红色复叶槭:小枝光滑,青绿色向阳有点红晕,顶芽发达,芽上有毛三角枫:顶芽长圆锥形,侧芽与枝条成锐角开展平基槭:叶痕v形,顶芽发达,两叶有连线元宝槭:芽三角形对生,黄褐色,芽间有连接线,顶端长成三芽;小枝黄褐色,光滑,圆形。

七叶树:顶芽发达,卵形而大,具四棱,芽磷交互对生淡褐色无毛有粘质。

无患子:小枝粉绿色,叶痕倒品字形, 2芽叠生枣:小枝之字形,褐红色或紫红色,有一长一短刺,长刺直伸,短刺钩曲。

枳俱:小枝紫褐色,芽扁卵形,叠生,芽磷3片。

紫薇:冬芽先端渐尖,具2芽磷;枝干屈曲,树皮光滑,淡褐色;小枝略呈四棱形,常有窄翅。

金钟花:枝拱形,小枝黄绿色,节间内髓呈薄片状;冬芽常2~个并生。

白腊:节扁,顶芽大,书、树皮深纵裂,芽上有毛,分枝角大,维管束痕丁香:小枝对生,茎上有四条菱,芽先端尖芽四棱状,对生,翠绿色,顶芽大;枝条粉紫色。

迎春:三小复叶,对生,叶小,较硬;枝硬,四棱形。

黄馨:三小复叶,对生,叶大,纸质;枝软,四棱形。

石榴:小枝先端常刺尖,有短枝,具四棱,无毛,端常成刺。

喜树:枝绿褐色,皮孔白,叶痕明显。

四照花:树皮剥落,枝灰褐色,V字型连线,芽在黑面芽卵形,饱满,对生或轮生;枝绿色,四棱形。

红瑞木:芽细长,灰色对生,芽间有连接线;枝条红色,皮孔小白,菱形。

梓树:纵裂,枝粗,髓大软,维管束多,缺顶芽,有夹子状果实金银花:半常绿缠绕灌木,小枝细长中空,幼枝密生柔毛和腺毛,锦带花:枝具坚固髓心,枝条开花,幼枝具2行柔毛。

冬芽有尖形鳞片数对。

海仙花:树皮交叉裂,枝弓形,小枝粗壮,顶芽纺锤状,侧芽紧贴枝,对生,皮孔明显枸桔:具有刺状绿色扁形小枝,枝条髓部为横片状。

小枝绿色,稍扁而有角棱,枝刺粗长而基部略扁。

楝树:幼枝绿色,粗壮,有星状毛,老枝紫褐色。

芽磷少数,有时芽叠生。

葡萄:具卷须,髓部褐色;树皮红褐色,条状剥落;幼枝有毛或无毛;芽有黄褐色毛。

南京椴:常具星状毛;髓心、皮层具粘液细胞;小枝及芽密被心状毛。

爬山虎:有皮孔,髓白色;卷须短小,多分枝,枝端具吸盘。

猕猴桃:幼枝及叶柄密生棕黄色毛,老枝无毛,髓大白色,片状分隔;冬芽小,包于膨大的叶柄基部内。

梧桐:小枝粗壮,翠绿色,无毛;顶芽球形,密被绣褐色绒毛,叶痕圆形,维管束痕多数散生。

柽柳:小枝密生,细弱,下垂。

柿树:无顶芽,芽磷2~3;冬芽扁先端钝,幼枝嫩叶密被褐黄色毛,后渐脱落。

相关文档
最新文档