【技术实现步骤摘要】
本专利技术具体涉及一种树木叶片功能性状代表性的最小取样量确定方法。
技术介绍
1、在植物功能性状的研究领域中，叶片功能性状的研究至关重要，因为它们直接关联到植物的生长、光合作用和水分利用效率。叶功能性状的变异性由种内和种间差异共同驱动，这种变异性在不同树种和不同生境下表现得尤为显著。因此，确定能准确反映树木叶片功能性状平均水平的最小取样数量是一个关键问题。
2、在现有的叶功能性状研究方法中，常规的做法是从每个目标树种选择10株生长正常的树木，每株树木取4片健康、无病害的叶片进行研究。在树种数量稀少的情况下，至少选择5株树木进行取样，以保证至少有25片叶片作为最低取样量。然而，这种方法存在明显的不足。由于植物的系统发育和环境因素的影响，植物叶功能性状在种内和种间均存在显著差异。因此，简单地取样25-40片叶片并不能准确代表植物叶片功能性状的整体水平。此外，如果采用大规模的取样方法，例如数千甚至上万片叶片，可能会更接近于代表植物叶片功能性状的平均水平。但这种方法所带来的巨大人工和时间成本使得它在实际应用中并不可行，且难以有效平衡精确度和成本效益。
3、因此，开发一种既能精确反映叶片功能性状平均水平又能在人力和时间成本上可行的最小取样量确定方法对于植物生态学和功能性状研究领域具有重要的实际意义和科学价值。
技术实现思路
1、针对现有技术中存在的问题，本专利技术提供了一种树木叶片功能性状代表性的最小取样量确定方法。该方法有效克服了现有技术在树木叶片功能性状研究的取样
2、为达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案如下：
3、本专利技术提供了树木叶片功能性状代表性的最小取样量确定方法，所述方法包括以下步骤：
4、步骤一、选定目标树种，根据区域内目标树种的大小，按照胸径划定树种的胸径等级；
5、优选的，选定目标树种，并根据区域内目标树种的生长特性和环境条件，按胸径进行分类。胸径等级的划分基于树木的年龄、生长速率和所在生态区域的特点；
6、可选的，胸径等级进行划分的尺度设置为5-10cm；
7、步骤二、获取所述目标树种的树木叶片。具体步骤如下：
8、在所述目标树种的每个胸径级别范围内选定10株样树；
9、对所述每株样树选定取样位置，首先将所述每株样树的冠层划分为上、中、下三层，对树冠中层进一步划分为东、西、南、北方位，每株样树共选取上、下、东、西、南、北共计6个叶片取样位置；
10、在每个取样位置采集相同数量健康、无损伤的叶片，以保证数据的准确性；
11、优选的，所有叶片应在同一生长季节的相同时期内采集，以减少季节变化、生长进度不同对结果的影响；
12、可选的，对于高大树木叶片的采集，可通过新鲜的倒木进行；
13、步骤三、获取所述目标树种叶片的功能性状总体样本集合。对所述采集的每个叶片，在标准化实验条件下进行功能性状测定。对每个叶片的功能性状数据进行记录和编号，所有叶片的功能性状数据构成的目标树种叶片功能性状的数据集为所述目标树种叶片功能性状的总体样本集合；
14、其中，树木叶片的功能性状可以包括叶面积、叶长、叶宽、叶干物质含量、比叶面积和叶绿素含量；
15、步骤四、确定目标树种能代表功能性状总体样本的最小取样量。具体步骤如下：
16、对所述目标树种叶片功能性状的总体样本集合进行有放回的随机抽样，每状抽取1个样本，记录每状随机抽样得到的样本数据，所有的样本数据作为一个整体构成了的目标树种叶片功能性状的目标样本集合；
17、使用独立样本t检验来比较所述目标树种叶片功能性状的目标样本集合和所述目标树种叶片功能性状的总体样本集合之间的差异，依据公式
18、
19、其中，和分别是所述目标树种叶片功能性状的目标样本集合和所述目标树种叶片功能性状的总体样本集合的均值，和是所述目标树种叶片功能性状的目标样本集合和所述目标树种叶片功能性状的总体样本集合的方差，而nr和ns分别是所述目标树种叶片功能性状的目标样本集合和所述目标树种叶片功能性状的总体样本集合的样本个数；
20、根据t检验的结果进行判定，若所述目标树种叶片功能性状的目标样本集合和所述目标树种叶片功能性状的总体样本集合之间的差异显著，继续重复上述的有放回随机抽样过程，若所述目标树种叶片功能性状的目标样本集合和所述目标树种叶片功能性状的总体样本集合之间的差异不显著，那么此时的所述目标树种叶片功能性状的目标样本集合中数据的大小被认为是能代表整所述目标树种叶片功能性状的总体样本集合的最小取样数。
21、实施本专利技术的湿地植被根际土壤微生物高光谱植被指数监测方法，具有以下有益效果：基于湿地植被和其根际土壤微生物之间存在的密切相关性，能够获取区域尺度上湿地植被根际土壤微生物的空间分布状况，从而有助于解决常规分子生物学技术难以获得区域尺度微生物群落分布变化状况，并进行长期监测的局限性。为正确认识湿地植被根际微生物对环境选择压力的响应机制，以及湿地生态系统的功能和结构、保护与治理提供科学依据。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.树木叶片功能性状代表性的最小取样量确定方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的树木叶片功能性状代表性的最小取样量确定方法，其特征在于，在步骤S1中，选定目标树种，并根据区域内目标树种的生长特性和环境条件，按胸径进行分类。胸径等级的划分基于树木的年龄、生长速率和所在生态区域的特点；胸径等级进行划分的尺度设置为5-10cm。
3.根据权利要求1所述的树木叶片功能性状代表性的最小取样量确定方法，其特征在于，步骤S2包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的树木叶片功能性状代表性的最小取样量确定方法，其特征在于，在步骤S22中，所述树冠的上1/4部分划定为上层，树冠的下1/4部分划定为下层，树冠除上层和下层外的部分划定为中层。
5.根据权利要求3所述的树木叶片功能性状代表性的最小取样量确定方法，其特征在于，在步骤S23中，所有叶片应在同一生长季节的相同时期内采集，对于高大树木叶片的采集，可通过新鲜的倒木进行。
6.根据权利要求1所述的树木叶片功能性状代表性的最小取样量确定方法，其特征在于，在步骤S3中，对所述
7.根据权利要求6所述的树木叶片功能性状代表性的最小取样量确定方法，其特征在于，所述树木叶片的功能性状可以包括叶面积、叶长、叶宽、叶干物质含量、比叶面积和叶绿素含量，包括：所述叶面积可以利用便携式叶面积仪扫描测量每个叶片的叶面积或者通过扫描仪获取每个叶片的图像后测量计算每个叶片的叶面积；所述叶长可以利用游标卡尺等长度测量工具直接测量每个叶片的叶长或者通过扫描仪获取每个叶片的图像后测量计算每个叶片的叶长；所述叶长利用游标卡尺等长度测量工具直接测量每个叶片的叶宽或者通过扫描仪获取每个叶片的图像后测量计算每个叶片的叶宽；所述叶干物质含量为叶干质量和叶饱和鲜质量的比值；叶饱和鲜质量测量方法为将叶片在黑暗条件下置于清水中浸泡2h后取出，用滤纸把叶表面的水擦净后，利用分析天平称量叶饱和鲜质量；叶干质量测量方法为，将采集叶片置于烘箱中在75℃下烘干至恒重后，用分析天平称量叶干质量；所述比叶面积为叶面积与叶干质量的比值。叶面积和叶干质量使用前述方法获得；所述叶绿素含量可以利用叶绿素仪测定值表征叶片的叶绿素含量，叶绿素仪测定过程应避开主叶脉。
8.根据权利要求1所述的树木叶片功能性状代表性的最小取样量确定方法，其特征在于，在步骤S4包括具体步骤如下：
...【技术特征摘要】
1.树木叶片功能性状代表性的最小取样量确定方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的树木叶片功能性状代表性的最小取样量确定方法，其特征在于，在步骤s1中，选定目标树种，并根据区域内目标树种的生长特性和环境条件，按胸径进行分类。胸径等级的划分基于树木的年龄、生长速率和所在生态区域的特点；胸径等级进行划分的尺度设置为5-10cm。
3.根据权利要求1所述的树木叶片功能性状代表性的最小取样量确定方法，其特征在于，步骤s2包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的树木叶片功能性状代表性的最小取样量确定方法，其特征在于，在步骤s22中，所述树冠的上1/4部分划定为上层，树冠的下1/4部分划定为下层，树冠除上层和下层外的部分划定为中层。
5.根据权利要求3所述的树木叶片功能性状代表性的最小取样量确定方法，其特征在于，在步骤s23中，所有叶片应在同一生长季节的相同时期内采集，对于高大树木叶片的采集，可通过新鲜的倒木进行。
6.根据权利要求1所述的树木叶片功能性状代表性的最小取样量确定方法，其特征在于，在步骤s3中，对所述采集的每个叶片，在标准化实验条件下进行功能性状测定。对每个叶片的功能性状数据进行记录和编号，所有叶片的功能性状数据构成的目标树种叶片功能...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐振招，秦立厚，孙震，
申请(专利权)人：德清县浙工大莫干山研究院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。