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苔藓植物是植物景观的重要组成部分，但由于其株型矮小、结构简单，常常被忽视，这也使得它在植物学、景观生态学和风景园林学等方面的研究严重滞后于其他高等植物。然而事实上，苔藓植物的生态价值、应用价值和艺术价值极为丰富。就生态价值来说，它具有固碳[1-2]、蓄水保湿[3-5]、促进土壤结皮[6-8]、监测环境[9-10]等多种作用；就应用价值而言，苔藓植物因其保水能力强而常用作花卉保鲜材料，部分苔藓植物还具药用[11]价值；就艺术价值而言，苔藓植物可用作园林布置、盆景装饰，亦可成为插花材料。城市是人口聚居之地，环境变化与市民健康息息相关，而苔藓植物因其结构特征对环境变化极为敏感[12]，最能指示城市环境变化。国外学者对此进行了较多的研究[13-15]，且研究结果也都证明苔藓植物的环境指示作用较其他植物更为明显。中国学者也对青岛[16]、上海[17]、重庆[18]、泰州[19]等城市的苔藓植物进行了相关研究。张银龙等[20]指出苔藓植物对环境污染非常敏感，以细叶小羽藓Haplocladium microphyllum为最，王壮等[21]通过实验发现：附生苔藓对重金属离子具有较强的吸附能力。总之，苔藓植物作为先锋植物，是整个生态系统中不可或缺的一部分。因此，研究苔藓植物的多样性对于保护苔藓种质资源以及维持生态平衡意义重大。然而，随着人们对自然资源的过度开发、随意浪费，苔藓植物的生存正在遭受严重威胁。公园是城市绿地系统中最具代表性且物种最丰富的地域，研究南京市公园苔藓多样性不仅可以为保护苔藓植物资源奠定基础，而且可以评估南京地区公园的环境质量。
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南京位于江苏省西南部（31°14′~32°37′N，118°22′~119°14′E），整体地形复杂，有高山丘陵、平原溪谷、滨湖江河等多种地形地貌。就气候而言，该地区属亚热带季风气候，终年雨量充沛，年平均降水量为1 200.0 mm，四季分明，年平均温度为15.4 ℃。全市辖玄武、秦淮、建邺、鼓楼、雨花台、栖霞、江宁、浦口、六合、溧水、高淳等11个区，共有83个街道、17个镇，城市绿化覆盖率为45%[22]。
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在玄武区、鼓楼区、建邺区等8个行政区各筛选1~3个公园，于2017年9-11月对11个样点进行了苔藓调查（表 1）。设置10 m × 10 m的样地64个，在各样地中随机设置20 cm × 20 cm样方4~9个，随后按顺序采集、编号苔藓标本，详细记录郁闭度、湿度、人为干扰以及与主干道距离4个环境因子，用网格法测定苔藓植物（盖度占50%以上）的面积。苔藓标本借助实验室显微镜辨识并确定其生活型[23]。标本鉴定和定名依据参考文献[24-26]。环境因子测定方法：郁闭度采用目测法；湿度用温湿度仪测定；与主干道距离用谷歌地球（Google Earth）测定。人为干扰因素考虑人为踩踏、破坏、城市开发建设等因素，分为5级：罕见干扰、较少干扰、中等干扰、较多干扰和经常干扰，分别赋值1，2，3，4，5。
表 1 南京市调查样点情况
Table 1. Survey of investigated sites in Nanjing City
序号 样点 所属区 地理位置 郁闭度/% 湿度/% 与主干道距离/m 人为干扰 1 古林公园 鼓楼区 32°04′N, 118°45′E 46 68 160 4 2 白鹭洲公园 秦淮区 32°01′N, 118°47′E 60 80 200 4 3 七桥翁生态公园 秦淮区 32°00′N, 118°50′E 53 63 120 2 4 白马石刻公园 玄武区 32°03′N, 118°48′E 40 65 430 3 5 莫愁湖公园 建邺区 32°02′N, 118°45′E 36 71 410 5 6 青奥森林公园 建邺区 31°59′N, 118°41′E 18 57 200 3 7 珍珠泉公园 浦口区 32°07′N, 118°39′E 70 70 150 4 8 羊山公园 栖霞区 32°06′N, 118°56′E 10 51 500 3 9 九乡河生态公园 栖霞区 32°07′N, 118°56′E 0 43 80 1 10 平山森林公园 六合区 32°27′N, 118°49′E 65 65 170 2 11 九龙湖公园 江宁区 31°55′N, 118°48′E 10 53 120 2 说明：人为干扰分为5级：罕见干扰、较少干扰、中等干扰、较多干扰和经常干扰，分别赋值1，2，3，4，5 -
Patrick丰富度指数（D）：D=S。其中：S为样地内种数。Shannon多样性指数（H′）[27]：${H^\prime } = - \sum\limits_{i = 1}^s {\left({\frac{{{N_i}}}{N}\ln \frac{{{N_i}}}{N}} \right)} $。其中：N为全部种的总盖度；Ni为每个种的个体盖度。Pielou均匀性指数（E）[28]：$E = \frac{{{H^\prime }}}{{\ln (S)}}$。
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S′=2C/（A+B）。其中：A为公园A的物种数，B为公园B的物种数，C为公园A和B的共有物种数。
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利用CANOCO 4.5中的典范对应分析方法（CCA）对地面苔藓植物分布与环境因子间的关系进行数据处理与分析。
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由表 2统计知：11个公园内共有苔类植物2科2属2种，藓类植物18科32属49种，总计20科34属51种。种类多集中于丛藓科Pottiaceae（4属5种）、真藓科Bryaceae（4属7种）和青藓科Brachytheciaceae（3属6种），占总属数的32.4%和总种数的35.3%。这3个科的种类对环境的适应性强，在公园中最为常见。在多数公园（≥7个）均有分布的苔藓种类有6种，分别是扭口藓Barbula unguiculata，立碗藓Physcomitrium sphaericum，细叶小羽藓，狭叶小羽藓Haplocladium angustifolium，卵叶青藓Brachythecium rutabulum和鳞叶藓Taxiphyllum taxirameum。
表 2 11个公园苔藓植物名录
Table 2. List of bryophytes in 11 parks of Nanjing
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由图 1可知：各样点苔藓种类介于3~30种，Shannon指数为0.30~2.66，Pielou指数为0.27~0.78，说明苔藓植物在各公园中的盖度分布较不均匀。生物多样性较高（D≥20，H′≥1.50）的公园有3个，分别是古林公园、珍珠泉公园和平山森林公园，占总调查公园数的27.3%。种类数介于10~19种的公园有4个，为白鹭洲公园、七桥翁生态公园、莫愁湖公园和青奥森林公园。白马石刻公园、羊山公园、九乡河生态公园和九龙湖公园的多样性指数普遍较低（D＜10，H′≤1.08）。在所调查的11个公园中，珍珠泉公园的多样性水平最高，而九乡河生态公园的多样性水平最低。原因可能是珍珠泉公园自然条件优良，植被覆盖率较高，为苔藓植物的生存提供了必要的荫蔽和湿度条件，而九乡河生态公园植被覆盖率极低，太阳直射的高温低湿影响了苔藓的生长甚至造成死亡。
图 1 11个公园的苔藓植物多样性
Figure 1. Diversity of mosses in 11 parks
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由苔藓群落相似性系数表（表 3）可知：11个公园苔藓群落相似性系数普遍较低。相似性系数大于0.5的公园仅有11组，占20.0%；17组公园相似性系数介于0~0.3，占30.9%；27组公园相似性系数介于0.3~0.5，占49.1%。其中古林公园和平山森林公园相似性最高，为0.64；九乡河生态公园和平山森林公园相似性最低，仅有0.14。
表 3 11个公园苔藓群落相似性系数
Table 3. Similarity coefficient of bryophyte communities from 11 parks in Nanjing
公园编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2 0.39 3 0.44 0.32 4 0.47 0.30 0.16 5 0.41 0.52 0.36 0.45 6 0.63 0.61 0.38 0.46 0.33 7 0.51 0.52 0.31 0.41 0.28 0.47 8 0.33 0.35 0.52 0.35 0.36 0.31 0.21 9 0.17 0.31 0.22 0.17 0.25 0.20 0.18 0.33 10 0.64 0.56 0.44 0.51 0.41 0.60 0.57 0.32 0.14 11 0.48 0.44 0.26 0.24 0.48 0.48 0.26 0.24 0.18 0.41 说明：1.古林公园；2.白鹭洲公园；3.七桥翁生态公园；4.白马石刻公园；5.莫愁湖公园；6.青奥森林公园；7.珍珠泉公园；8.羊山公园；9.九乡河生态公园；10.平山森林公园；11.九龙湖公园 -
南京市11个公园中苔藓生活型共有5种（表 2），分别为平铺型、丛集型、倾斜型、树状型和交织型。其中平铺型有6种，占总种数的11.8%，为绢藓科Entodontaceae，地钱科Marchantiaceae和瘤冠苔科Aytoniaceae植物；丛集型有24种，占总种数的47.1%，主要为真藓科Bryaceae和丛藓科Potticaeae植物；倾斜型有4种，全为凤尾藓科Fissidentaceae植物；树状型有3种，全为提灯藓科Mniaceae植物；交织型有14种，主要包括羽藓科Thuidiaceae和青藓科Brachytheciaceae等。
不同生活型的苔藓植物在各公园的分布情况详见表 4。63.0%的公园中多分布丛集型苔藓种类，36.0%的公园多分布交织型苔藓种类。羊山公园、九乡河生态公园和九龙湖公园的苔藓生活型全部为丛集型和交织型，七桥翁生态公园则无树状型苔藓种类分布。
表 4 不同生活型苔藓在南京市11个公园的百分比
Table 4. Percentages of different life form of bryophytes from 11 parks in Nanjing City
公园编号 平铺型 丛集型 倾斜型 树状型 交织型 1 9.5 38.1 4.8 9.5 38.1 2 0.0 54.6 9.1 0.0 36.4 3 13.3 33.3 6.7 0.0 46.7 4 0.0 33.3 11.1 11.1 57.1 5 7.7 53.9 0.0 0.0 38.5 6 0.0 64.7 0.0 5.9 29.4 7 13.3 50.0 0.0 3.3 23.3 8 0.0 37.5 0.0 0.0 62.5 9 0.0 66.7 0.0 0.0 33.3 10 7.7 46.2 11.5 7.7 26.9 11 0.0 50.0 0.0 0.0 50.0 说明：1.古林公园；2.白鹭洲公园；3.七桥翁生态公园；4.白马石刻公园；5.莫愁湖公园；6.青奥森林公园；7.珍珠泉公园；8.羊山公园；9.九乡河生态公园；10.平山森林公园；11.九龙湖公园 -
苔藓植物特殊的生理结构使得其对环境十分敏感。对11个公园样点中的24种常见地面苔藓植物及其盖度和样点的环境因子（表 5）进行典范对应分析（CCA），得到物种与环境因子关系图（图 2）。第1排序轴特征值的蒙特卡洛检验的P= 0.01（P＜0.05），表明排序结果可信。
表 5 环境变量与前2个排序轴的相关系数
Table 5. Correlation coefficients of environmental variables with the first two axes of CCA
排序轴 郁闭度 湿度 与主干道距离 人为干扰 1 -0.075 9 -0.171 9 -0.046 9 0.406 5 2 0.515 9 0.668 4 -0.1846 0.601 5 
图 2 主要地面苔藓植物与环境的关系
Figure 2. Relationship of main ground bryophytes with their environmental factors
由表 5可知：与CCA排序图第1轴关系最大的是人为干扰，为正相关0.406 5，说明第1轴向左人为干扰有增强的趋势。湿度与第2轴关系最大，为正相关0.668 4，其次是人为干扰，为正相关0.601 5，说明第2轴向上有湿度增大和人为干扰增强的趋势。
不同的苔藓种类对各环境因子的需求也有所不同。图 2反映了苔藓植物与环境因子之间的关系。沿第2排序轴（垂直），由下至上，林冠郁闭度和湿度逐渐增大，人为干扰逐渐加强，与主干道距离逐渐减小。齿叶麻羽藓Claopodium prionophyllum（S36）和羽枝青藓Brachythecium plumosum（S40）对人为干扰的耐受力强，多见于公园道路旁。反纽藓Timmiella anomala（S17）喜湿生环境，在排序图上与其他种类相距较远，说明它对生境有明显的要求。在实地调查中也发现反纽藓多在湿度较高的环境中生长健壮。钟帽藓Venturiella sinensis（S32），大曲背藓Oncophorus virens（S6）分布与主干道较远，说明它们对交通带来的尾气污染敏感，对环境质量要求较高。细叶真藓Bryum capillare（S22），拟长蒴丝瓜藓Pohlia longicollis（S21），匐枝青藓Brachythecium procumbens（S38），湿叶卷地藓Hyophila involuta（S13）和扭口藓（S15）可分布在与主干道较近的位置，对尾气污染耐受力较强，属于抗污染种类。
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通过对南京11个公园野外调查及标本鉴定，苔藓植物共20科34属51种，其中苔类2种，藓类49种。与苏州[30]、镇江[31]这些邻近城市相比，南京市公园苔藓种类丰富度较低。可能原因主要有两方面：一是所调研的公园大多为游赏公园，如古林公园、白鹭洲公园等，日常养护管理频繁，人流量大，踩踏频率高，影响了苔藓的生存；二是部分公园开敞空间过多，如九龙湖公园和羊山公园，高温低湿的微环境影响了苔藓的分布和生长。环境异质性可以提高苔藓植物多样性[32]。就Shannon多样性指数来看，多数公园都在1.2以上，部分公园已经达到2.0，说明多数公园的环境异质性较高。其中多样性指数最高的珍珠泉公园位于南京浦口区，园内植被覆盖率高，生境多样，与主干道距离较远，为苔藓植物创造了优良的生存环境。
由于苔藓植物的生存十分依赖环境湿度[33]，因此苔藓群落的生活型可以反映出当地的环境条件。例如，丛集型苔藓多为耐旱种类，而树状型苔藓植物则多在湿度较高的地域分布[34]。除此之外，苔藓植物的生活型还可以监测环境石漠化[35]。从相似性系数来看，群落间差异较大，这可能与公园所在地区的地理环境以及各公园管理水平有关。苔藓植物的茎叶对环境污染敏感，所以通过苔藓植物在园林内的分布和生长状态可以大致判断环境状况。本研究发现：自然环境和人为干扰共同影响苔藓植物在公园中的分布；真藓科、青藓科和丛藓科的部分种类在污染严重的地区多有分布，属于抗污染能力强的种类，后期可以拓展研究它们对环境污染物尤其是汽车尾气的富集能力以及响应机理等；钟帽藓和大曲背藓多分布在离主干道较远地区，故可以作为指示道路交通频度的苔藓种类。
Biodiversity and characteristics of ground bryophytes in 11 parks of Nanjing
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摘要: 公园是城市绿地系统的重要组成部分，也是植物最丰富的场所之一。苔藓植物作为公园植物多样性的组成部分，却常常因其矮小、景观特色不明晰而为人们所忽视，因此苔藓植物的相关研究也往往滞后于其他植物。通过对南京市11个公园绿地苔藓植物的调查，共记录苔藓植物20科34属51种，其种类多集中于丛藓科Pottiaceae，真藓科Bryaceae和青藓科Brachytheciaceae，常见种类有扭口藓Barbula unguiculata，立碗藓Physcomitrium sphaericum，细叶小羽藓Haplocladium microphyllum，卵叶青藓Brachythecium rutabulum，鳞叶藓Taxiphyllum taxirameum和狭叶小羽藓Haplocladium angustifolium等。公园内苔藓种类一般为3~30种，以丛集型苔藓为主，物种组成相似性较低，群落差异性较显著。应用典范对应分析法（CCA），对11个公园样点的主要苔藓植物盖度与环境因子的关系进行研究，环境因子与前2个排序轴的相关性系数表明：影响地面苔藓植物分布的环境因子分别为湿度、人为干扰、郁闭度以及与主干道距离，其中人为干扰和湿度对苔藓植物分布的影响最显著。Abstract: The city park is an important component of urban green space system and one of the most abundant areas of plants. As a part of the park landscape, bryophyte is easily ignored on account of its small size, and thus the research on bryophyte is lagging behind the research on other plants. Based on the field work, 51 bryophyte species in 34 genera and 20 families were reported from 11 parks in Nanjing. Among them, 35.29 per cent of the species belonged to Pottiaceae, Bryaceae and Brachytheciaceae. The most common species were Barbula unguiculata, Physcomitrium sphaericum, Haplocladium microphyllum, Brachythecium rutabulu, Taxiphyllum taxirameum and Haplocladium angustifolium. The number of bryophyte species in the 11 parks varied from 3 to 30 and turfs were the main life form of bryophytes. The similarity of bryophyte species composition among different parks was low, which suggested the significant community diversity among these areas. Canonical correspondence analysis (CCA) was used to evaluate the relationships between the various bryophyte species and environmental factors in the 11 sample sites. According to the correlation coefficients of the environmental variables with the first two axes, the environmental variables that influenced the distribution of the main species were humidity, human disturbance, canopy density and distance to main roads. Human disturbance and humidity had the most significant impacts on the distribution of ground bryophytes.
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Key words:
- botany /
- diversity of bryophyte /
- park /
- life form /
- canonical correspondence analysis (CCA)
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超声波技术是当前国际上较为认可的进行木材质量无损检测与评估的技术之一[1-2]，尤其是在木材空洞和缺陷检测方面，其研究和应用已经取得一定的进展[3-5]。美国、日本、新西兰以及一些欧洲发达国家率先将超声波理论与技术应用到传统木材加工过程的质量监控中[6-7]，随后逐步扩展到原木和人工林的材质预测与评估[8-10]。在应用超声波技术进行木质材料的检测来验证理论或应用的科研试验中，Sylvatest-Duo（CBS-CBT, Les Ecorces）设备具有一定的优势。Sylvatest-Duo测量2种物理参数，一是超声波的传播速度，二是木材中超声波传播信号的能量峰值。在实际生产应用中，应用Sylvatest-Duo测量木材中超声波速度，可预测木材的质量等级，实现木材分检，应用其对原木分拣精确率可达到80%以上，对板材分拣的精确率达90%～95％。在科学研究中，应用该设备测量木材的超声波传播速度和传递能量衰减幅度的变化，可反映木材应力性能的变化和检测缺陷、裂纹等情况；超声波信号传递过程中，如遇上木材节点或痞点，则致使超声波能量会被大量吸收，导致能量衰减，形成能量井，该指标可用来检测木材的节疤等。张训亚等[11]通过应用Sylvatest-Duo设备进行木材中超声波速度的测量，建立落叶松Larix gmelinii规格材的动态弹性模量（DMOE），预测了落叶松规格材的抗弯性能；高珊等[12]应用Sylvatest-Duo设备构建了温度控制测试装置，利用该装置完成了温度尤其是低温及含水率的变化对木材中超声波速度的影响的研究，揭示了温度及水分状态变化对木材力学性能影响的规律；张甜等[13]利用Sylvatest-Duo设备实现了对健康杉木Cunninghamia lanceolata材和含有不同孔洞缺陷尺寸的检测，获得超声波传播速度与不同孔洞直径的关系。应用Sylvatest-Duo设备在野外和实验室内进行超声波测量时，所采用的脉冲波发射压强一般为137.9～275.8 kPa（20～40 psi），这个计示压强范围虽为常用范围，但用于木材的测量的最佳计示压强值还未见报道。本研究的主要目的是通过单因素重复试验，在实验室内研究Sylvatest-Duo的2个探针与木材端部接触方式（探针触式）以及不同的计示压强条件下木材中的超声波传播速度及能量衰减幅度变化，确定最佳探针触式和最佳计示压强。希望通过本研究为同行们在利用Sylvatest-Duo超声波测量设备进行木材质量等级和缺陷检测时提供参考，以便获得最优检测精度和最佳科研结果。值得说明的是，该试验研究为“温度对活立木及原木声波传播速度影响研究第一部分”的前期试验部分[12]，不足之处是试验规模有限，树种单一，样本的数量少，但笔者考虑到本研究的结果具有一定的代表性和参考价值，故整理发表，以供同仁们参考。
1. 试验的材料与方法
1.1 试验材料
根据该研究的试验目的，试验采用单因素重复试验，因此不涉及木材含水率变化、水分分布、材质纹理（径、弦向）、取材位置和有无节子等缺陷对超声波速度的影响。试验树种为单一树种美国红松Pinus resinosa，取自位于美国威斯康辛州Arena（43°9′57″N，89°54′26″W）威斯康辛-麦迪逊大学45年生美国红松试验林场。试样为鲜原木段的边材部分，制取尺寸规格为24.5 mm×24.5 mm×407.0 mm（1.0 inch×1.0 inch×16.0 inch，长度为顺纹方向），测试完成后获得的烘干含水率约为34%。
1.2 Sylvatest-Duo工作原理及测试方法
1.2.1 工作原理
Sylvatest-Duo（CBS-CBT, Les Ecorces）超声波测量装置（图 1），是由法国的木结构中心和瑞士木结构技术公司联合生产，工作发射波频率为20~30 kHz。该仪器由超声脉冲信号发射端（transmitter）（发射探针）、接收端（receiver，接收探针）、读数器和启动装置组成。该装置2个探针与材料端面的接触，启动装置通过发射探针发射超声脉冲信号，由接收探针接收，读数器可读取平均波传播时间（tUPT）和声波信号的能量吸收峰值。超声波传播平均速度（v）可由试样长度（L）和tUPT计算出来：v＝L/tUPT（m·s-1）。通过木材中的超声波传播速度的测量，结合木材质量密度可得出相应的木材弹性模量—动态弹性模量，进而预测其力学强度指标；通过超声波信号的峰值能量（mV）的测量，检测超声波信号的能量衰减或损耗（energy loss，EL），以表示木材有无节点或痞点。
1.2.2 测试方法
该研究的主要内容是测试Sylvatest-Duo装置的探针触式和计示压强对其超声波传播速度及能量衰减的影响，目的在于提高Sylvatest-Duo装置的木材质量检测精度，属于系统因素影响研究，因此采用单因素重复性试验。①探针-木材接触方式。如图 1所示：应用Sylvatest-Duo测量木材中超声波速度的过程中，其装置的探针与木材试样端部的接触方式可分为“持续性接触”和“非持续性接触”2种。通过采用不同探针触式，观察超声波传播的时间及能量衰减幅度的变化，研究其对超声波测量精度的影响，从中确定最佳接触方式。“持续性接触”的测量方式是指将Sylvatest-Duo的探针与木材试样端面的接触，进行超声波的脉冲信号的发射，待该次超声波指标测量完成后，依旧保持探针与木材试样端面的接触，同时开启下一次超声波的脉冲信号的发射，进行超声波测量，直至完成所有既定条件下的测量后，才断开探针与木材试样端面的接触，即在整个测量过程中，始终保持探针与木材试样端面的持续性接触。“非持续性接触”的测量方式是指将Sylvatest-Duo的探针与木材试样的端面接触同时发送超声波脉冲信号，待该次超声波指标测量完成后，断开探针与木材试样端面的接触，待进行下一个既定条件下的超声波测量时，重新使探针与木材再次接触，开启并发送超声波脉冲信号。②计示压强的设定。Sylvatest-Duo的计示压强（gauge pressure，GP）是发射超声波脉冲信号的量表压力，这里称“计示压强”，单位为“psi，lbs.·inch-1（1.0 psi＝6.894 757 kPa）”。通过设定不同的量表压力发射超声波脉冲，观察超声波传播的时间及能量衰减幅度的变化，研究其对超声波测量精度的影响，从而确定最佳计示压强。应用Sylvatest-Duo装置进行超声波测量时，所采用的计示压强范围一般为137.9~275.8 kPa（20.0～40.0 psi），通常不会超过275.8 kPa（40.0 psi）。本试验中曾尝试采用310.3 kPa（45.0 psi）的计示压强发送脉冲波，但其测量值极不稳定。经过几次的前期预测量和木材试样的尺寸规格，本实验最终选择137.9 kPa（20.0 psi），172.4 kPa（25.0 psi），206.9 kPa（30.0 psi）和275.8 kPa（40.0 psi）这4个等级作为衡量计示压强影响的指标。在外界环境条件相同时，试验分别在这4个等级的计示压强下，交替采用探针-木材“持续接触”和“非持续接触”的方式，测量超声波在木材中的传播速度和能量衰减幅度。
2. 结果与讨论
2.1 试验基本数据集
2.1.1 试样端面负载与计示压强关系
根据设定的4个等级的计示压强137.9 kPa（20.0 psi），172.4 kPa（25.0 psi），206.9 kPa（30.0 psi）和275.8 kPa（40.0 psi），试验中探针施加于木材试样端面的载荷分别为1.724 kg（3.8 lbs.）, 2.767 kg（6.1 lbs.）, 3.583 kg（7.9 lbs.）和5.670 kg（12.5 lbs.），整理获得对应的实际计示压强分别为137.9 kPa（20.0 psi），172.4 kPa（25.0 psi），206.9 kPa（30.0 psi）和275.8 kPa（40.0 psi），满足试验要求的等级条件。两者之间关系如图 2所示。
图 2 木材试样端面的负载与计示压强的关系Figure 2. Relationship between gauge pressure and load force on the end of the wood sample2.1.2 初步测量结果
本试验分别在探针与木材“持续性接触”和“非持续性接触”2种方式和4个实测计示压强下，对木材中超声波传播速度和能量衰减进行10次重复性测量，共获得试验数据80组，其中40组为在各计示压强下、探针与木材“持续性接触”时的测量数据集；另40组为在各计示压强下、探针与木材“非持续性接触”时的测量数据集。通过对80组测量结果进行整理后，可获得不同探针触式的各计示压强下的平均超声波传播时间和传播速度结果（表 1）和平均超声波信号能量衰减结果（表 2）。
表 1 不同探针触式和计示压强条件下的超声波传播时间和传播速度Table 1. Mean UPT and velocity of ultrasonic wave at each gauge pressure scale under both probe-wood contacts计示压强/kPa(psi) 持续性接触 非持续性接触 平均传播
时间/μs平均传播速
度/(m·s-1)平均传播
时间/μs平均传播速
度/(m·s-1)137.9(20.0) 111.0 3 684.0 112.0 3 631.0 172.4(25.0) 109.0 3 738.0 111.0 3 684.0 206.9(30.0) 108.0 3 766.0 110.0 3 711.0 275.8(40.0) 109.0 3 738.0 109.0 3 738.0 平均值 3 131.5 3 691.0 标准差 34.3 45.7 表 2 不同探针触式和计示压强条件下超声波信号能量衰减Table 2. Mean EL of ultrasonic wave at each gauge pressure scale under both probe-wood contacts计示压强/
kPa(psi)持续性接触平均能
量衰减或损耗/mV非持续性接触平均
能量衰减或损耗/mV137.9(20.0) 141.0 102.8 172.4(25.0) 181.3 129.7 206.9(30.0) 200.6 168.8 275.8(40.0) 244.8 228.5 平均值 191.9 157.5 标准差 43.1 54.6 2.2 探针触式和计示压强对超声波传播速度的影响
2.2.1 探针触式影响分析
首先，由于本研究属于单因素重复试验，因此，采用统计分析中的GLM检验重复性方差分析（repeated measures），来进行不同探针触式下超声波传播速度的差异性检验。应用SPSS软件对2种探针触式的40组超声波传播速度试验数据的进行统计检验，其输出结果见表 3。由表 3可见：4种统计方法的F检验概率P值（显著性概率P=0.000）均小于0.001，说明不同的探针触式对超声波传播速度的影响显著。其次，从表 1中可以看出：在“非持续性接触”的测量方式下，装置所测得的平均超声波传播速度为3 691.0 m·s-1，比“持续性接触”的测量方式下所测得的平均超声波传播速度（3 132.0 m·s-1）, 平均高为560.0 m·s-1左右（约提高17.8%）。在“持续性接触”的测量方式下，超声波传播速度的标准偏差较小，为34.4 m·s-1，说明测量值受计示压强影响其偏移平均值程度较小；在“非持续性接触”测量方式，超声波速度受计示压强变化的影响相对较大，标准差为45.7 m·s-1，超声波传播速度测量的稳定性相对较差。因此，在应用Slyvatest-Duo进行木材超声波传播速度测量，预测木材质量等级时，可确定“持续性接触”为探针与木材的最佳接触方式，使检测精度达到最优。
表 3 不同探针触式的超声波传播速度多元检验结果Table 3. Multivariate tests results of ultrasonic velocity at different probe-wood contacts检验方法 统计值 F值 假设自由度 误差自由度 显著性概率P值 Pillai’s Trace 0.718 99.164 1.000 39.000 0.000 Wilks’ lambda 0.282 99.164 1.000 39.000 0.000 Hoteling’s Trace 2.543 99.164 1.000 39.000 0.000 Roy’s Largest Root 2.543 99.164 1.000 39.000 0.000 2.2.2 计示压强影响分析
图 3显示：在探针与木材保持“持续性接触”的测量方式下，超声波传播速度随着计示压强的增加呈现先增大后减小的趋势，在计示压强为206.9 kPa（30.0 psi）时，达到最大为3 766.0 m·s-1（表 1）；在探针与木材保持“非持续性接触”的测量方式下，超声波传播速度随着计示压强的增加而逐渐增大，在275.8 kPa（40.0 psi）时超声波的传播速度为3 738.0 m·s-1，与“非持续性接触”方式的获得的超声波速度值相同。该结果说明：即在应用Slyvatest-Duo进行木材超声波速度测量过程中，无论是探针在与木材保持“持续性接触”还是“非持续性接触”，在计示压强为275.8 kPa（40.0 psi）时，超声波的传播速度最为稳定。因此，在应用Slyvatest-Duo进行木材超声波传播速度测量，预测木材质量等级时，可确定275.8 kPa（40.0 psi）的计示压强为最佳计示压强，以达到最优检测精度。
图 3 超声波传播速度随计示压强变化趋势Figure 3. Changing trend of ultrasonic velocity with changing gauge pressure2.3 探针触式和计示压强对超声波信号能量衰减的影响
2.3.1 探针触式影响分析
首先，采用统计分析中的GLM检验重复性方差分析，来进行不同探针触式下超声信号能量衰减差异性检验。应用SPSS软件对2种探针触式的40组超声波信号能量衰减幅度试验数据的进行统计检验，其输出结果见表 4。
表 4 不同探针触式的超声波能量衰减多元检验结果Table 4. Multivariate Tests results of energy loss of ultrasonic wave at different of probe-wood contacts检验方法 统计值 F值 假设自由度 误差自由度 显著性概率P值 Pillai’s Trace 0.803 158.606 1.000 39.000 0.000 Wilks’ lambda 0.197 158.606 1.000 39.000 0.000 Hoteling’s Trace 4.067 158.606 1.000 39.000 0.000 Roy’s Largest Root 4.067 158.606 1.000 39.000 0.000 由表 4可见：4种统计方法（Pillai’s Trace，Wilks’ lambda，Hoteling’s Trace和Roy’s Largest Root）的F检验的概率P值（显著性概率P＝0.000）均小于0.001，说明不同的探针触式对超声波能量衰减幅度的影响显著。其次，从表 1中可以看出：在“持续性接触”的测量方式下，装置所测得的超声波信号的能量衰减幅值为192.0 mV，比“非持续性接触”的测量方式下所测得的能量衰减幅值（157.0 mV）平均高35.0 mV（约提高22.3%）。在“持续性接触”的测量方式下，超声波信号能量衰减幅度的标准偏差较小，为43.1 mV，说明测量值受计示压强影响其偏移平均值程度较小；在“非持续性接触”测量方式，超声波速度受计示压强变化的影响相对较大，标准偏差为54.6 mV，超声波传播速度测量的稳定性相对较差，该结果与2.2中超声波速度测量结果变化趋势一致。因此，在应用Slyvatest-Duo进行木材超声波信号能量衰减幅度测量，预测木材内部节点和缺陷时，可确定“持续性接触”为探针与木材的最佳接触方式，以达到最优检测精度。
2.3.2 计示压强影响分析
图 4显示了2种不同的探针触式下的超声波信号能量衰减随计示压强的变化趋势。同样，计示压强及探针触式对超声波传播信号的能量衰减幅度的影响趋势与对超声波传播速度的影响类同：在2种探针触式下，超声波信号能量的衰减幅值均随着计示压强的增加而增大；在275.8 kPa（40.0 psi）时，2种探针触式的信号能量衰减幅度形成重叠。该结果说明：在应用Slyvatest-Duo进行木材超声波信号能量检测的过程中，无论是探针与木材保持“持续性接触”还是“非持续性接触”，在计示压强为275.8 kPa（40.0 psi）时，超声波的信号能量衰减幅度最为稳定。因此，在应用Slyvatest-Duo进行木材超声波信号能量衰减幅度的测量，预测木材内部节点和缺陷时，可确定275.8 kPa（40.0 psi）的计示压强为最佳计示压强，使检测精度达到最优。
图 4 超声波信号能量衰减随计示压强变化趋势Figure 4. Changing trend of EL of ultrasonic wave with changing gauge pressure3. 结论
本试验研究了Sylvates-Duo超声波测量装置的探针与木材接触方式及其计示压强对超声波传播速度和信号能量衰减幅度的影响，确定了应用该装置进行木材质量检测时的最佳探针触式和最佳计示压强。研究所得主要结论如下：①不同探针触式对木材超声波传播速度和能量衰减幅度影响显著。②超声波测量过程中，宜采用探针与木材的“持续性接触”作为最佳探针触式。在“持续性接触”的测量方式下，超声波传播速度和传递信号能量衰减幅度的标准偏差较小，稳定性较好。③超声波测量过程中，宜采用275.8 kPa（40.0 psi）的计示压强作为最佳计示压强。在2种探针-木材接触方式下，超声波传播速度和传递信号能量衰减幅度均随着计示压强的增大而呈现增大的趋势，在计示压强为275.8 kPa（40.0 psi）时，两者的变化趋于稳定。因此，在应用Slyvatest-Duo进行木材超声波测量过程中，宜保持探针与木材持续性接触，同时采用275.8 kPa（40.0 psi）的计示压强，可使检测精度达到最优。
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图 2 主要地面苔藓植物与环境的关系
Figure 2 Relationship of main ground bryophytes with their environmental factors
表 1 南京市调查样点情况
Table 1. Survey of investigated sites in Nanjing City
序号 样点 所属区 地理位置 郁闭度/% 湿度/% 与主干道距离/m 人为干扰 1 古林公园 鼓楼区 32°04′N, 118°45′E 46 68 160 4 2 白鹭洲公园 秦淮区 32°01′N, 118°47′E 60 80 200 4 3 七桥翁生态公园 秦淮区 32°00′N, 118°50′E 53 63 120 2 4 白马石刻公园 玄武区 32°03′N, 118°48′E 40 65 430 3 5 莫愁湖公园 建邺区 32°02′N, 118°45′E 36 71 410 5 6 青奥森林公园 建邺区 31°59′N, 118°41′E 18 57 200 3 7 珍珠泉公园 浦口区 32°07′N, 118°39′E 70 70 150 4 8 羊山公园 栖霞区 32°06′N, 118°56′E 10 51 500 3 9 九乡河生态公园 栖霞区 32°07′N, 118°56′E 0 43 80 1 10 平山森林公园 六合区 32°27′N, 118°49′E 65 65 170 2 11 九龙湖公园 江宁区 31°55′N, 118°48′E 10 53 120 2 说明：人为干扰分为5级：罕见干扰、较少干扰、中等干扰、较多干扰和经常干扰，分别赋值1，2，3，4，5 
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表 2 11个公园苔藓植物名录
Table 2. List of bryophytes in 11 parks of Nanjing
表 3 11个公园苔藓群落相似性系数
Table 3. Similarity coefficient of bryophyte communities from 11 parks in Nanjing
公园编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2 0.39 3 0.44 0.32 4 0.47 0.30 0.16 5 0.41 0.52 0.36 0.45 6 0.63 0.61 0.38 0.46 0.33 7 0.51 0.52 0.31 0.41 0.28 0.47 8 0.33 0.35 0.52 0.35 0.36 0.31 0.21 9 0.17 0.31 0.22 0.17 0.25 0.20 0.18 0.33 10 0.64 0.56 0.44 0.51 0.41 0.60 0.57 0.32 0.14 11 0.48 0.44 0.26 0.24 0.48 0.48 0.26 0.24 0.18 0.41 说明：1.古林公园；2.白鹭洲公园；3.七桥翁生态公园；4.白马石刻公园；5.莫愁湖公园；6.青奥森林公园；7.珍珠泉公园；8.羊山公园；9.九乡河生态公园；10.平山森林公园；11.九龙湖公园
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表 4 不同生活型苔藓在南京市11个公园的百分比
Table 4. Percentages of different life form of bryophytes from 11 parks in Nanjing City
公园编号 平铺型 丛集型 倾斜型 树状型 交织型 1 9.5 38.1 4.8 9.5 38.1 2 0.0 54.6 9.1 0.0 36.4 3 13.3 33.3 6.7 0.0 46.7 4 0.0 33.3 11.1 11.1 57.1 5 7.7 53.9 0.0 0.0 38.5 6 0.0 64.7 0.0 5.9 29.4 7 13.3 50.0 0.0 3.3 23.3 8 0.0 37.5 0.0 0.0 62.5 9 0.0 66.7 0.0 0.0 33.3 10 7.7 46.2 11.5 7.7 26.9 11 0.0 50.0 0.0 0.0 50.0 说明：1.古林公园；2.白鹭洲公园；3.七桥翁生态公园；4.白马石刻公园；5.莫愁湖公园；6.青奥森林公园；7.珍珠泉公园；8.羊山公园；9.九乡河生态公园；10.平山森林公园；11.九龙湖公园
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表 5 环境变量与前2个排序轴的相关系数
Table 5. Correlation coefficients of environmental variables with the first two axes of CCA
排序轴 郁闭度 湿度 与主干道距离 人为干扰 1 -0.075 9 -0.171 9 -0.046 9 0.406 5 2 0.515 9 0.668 4 -0.1846 0.601 5
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[1] BISBEE K E, GOWER ST, NORMAN J M, et al. Environmental controls on ground cover species composition and productivity in a boreal black spruce forest[J]. Oecologia, 2001, 129(2):261-270. [2] SUN Shouqin, LIU Tao, WU Yanhong, et al. Ground bryophytes regulate net soil carbon efflux:evidence from two subalpine ecosystems on the east edge of the Tibet Plateau[J]. Plant Soil, 2017, 417(1/2):1-13. [3] 刘艳, 乔光军.缙云山国家级自然保护区不同生境下苔藓植物持水能力研究[J].重庆师范大学学报(自然科学版), 2016, 33(4):150-153. LIU Yan, QIAO Guangjun. Water holding capacities of bryophytes under different habitat in Jinyunshan National Nature Reserve[J]. J Chongqing Norm Univ Nat Sci, 2016, 33(4):150-153. [4] 刘章文, 陈仁升, 宋耀选, 等.祁连山高寒灌丛苔藓持水性能[J].干旱区地理, 2014, 37(4):696-703. LIU Zhangwen, CHEN Rensheng, SONG Yaoxuan, et al. Water holding capacity of mosses under alpine shrubs in Qilian Mountains[J]. Arid Land Geogr, 2014, 37(4):696-703. [5] DOJANI S, BÜDEL B, DEUTSCHEWITZ K, et al. Rapid succession of biological soil crusts after experimental disturbance in the Succulent Karoo, South Africa[J]. Appl Soil Ecol, 2011, 48(3):263-269. [6] 张元明, 曹同, 潘伯荣.新疆古尔斑通古特沙漠南缘土壤结皮中苔藓植物的研究[J].西北植物学报, 2002, 22(1):18-23. ZHANG Yuanming, CAO Tong, PAN Borong. A study on bryophyte associated with formation of soil crust in south fringe of Gurbantunggut Desert in Xinjiang[J]. Acta Bot Boreal-Occident Sin, 2002, 22(1):18-23. [7] ELDRIDGE D J, TOZER M E. Distribution and floristics of bryophytes in soil crusts in semi-arid and arid eastern Australia[J]. Aust J Bot, 1996, 44(2):223-247. [8] VITT D H. Patterns of growth of the drought tolerant moss, racomitrium microcarpon, over a three year period[J]. Lindbergia, 1989, 15(6):181-187. [9] 刘荣相, 王智慧, 张朝晖.苔藓植物对贵州丹寨汞矿区汞污染的生态监测[J].生态学报, 2011, 31(6):1558-1566. LIU Rongxiang, WANG Zhihui, ZHANG Zhaohui. Ecological monitoring of bryophytes for mercury pollution in Danzhai Mercury Mine Area, Guizhou Province, China[J]. Acta Ecol Sin, 2011, 31(6):1558-1566. [10] 左思艺, 王智慧, 张朝晖.张家湾子金矿苔藓植物物种多样性及其对重金属污染的监测[J].生态学杂志, 2013, 32(2):412-417. ZUO Siyi, WANG Zhihui, ZHANG Zhaohui. Bryophyte species diversity and its indicative roles in monitoring heavy metals pollution in Zhangjiawanzi gold deposit area of Guizhou Province, Southwest China[J]. Chin J Ecol, 2013, 32(2):412-417. [11] 吴璐璐, 严雄梁, 季梦成.浙江药用苔藓植物资源[J].浙江林学院学报, 2009, 26(1):68-75. WU Lulu, YAN Xiongliang, JI Mengcheng. Medicinal byophytes in Zhejiang Province, China[J]. J Zhejiang For Coll, 2009, 26(1):68-75. [12] 曹同, 王敏, 娄玉霞, 等.监测环境污染的藓袋法技术及其应用[J].上海师范大学学报(自然科学版), 2011, 40(2):213-220. CAO Tong, WANG Min, LOU Yuxia, et al. Echnique of moss-bag method for monitoring environmental pollution and its application[J]. J Shanghai Norm Univ Nat Sci, 2011, 40(2):213-220. [13] SABOVLJEVIC M, GRDOVIC S. Bryophyte diversity within urban areas:case study of the city of Belgrade (Serbia)[J]. Int J Bot, 2009, 5(1):85-92. [14] CHEN X H, YIM E Y, KANEKO Y, et al. Floristic diversity of bryophyte on various habitats[J]. Bryol Res, 2013, 10:333-340. [15] SKUDNIK M, SABOVLJEVIĆ A, BATIČ F, et al. The bryophyte diversity of Ljubljana (Slovenia)[J]. Polish Bot J, 2013, 58(1):319-324. [16] 李琦, 籍霞, 王恩辉, 等.苔藓植物对青岛市大气重金属污染的生物监测作用[J].植物学报, 2014, 49(5):569-577. LI Qi, JI Xia, WANG Enhui, et al. Using bryophytes as biomonitor atmospheric heavy metal deposition in the city of Qingdao[J]. Chin Bull Bot, 2014, 49(5):569-577. [17] 安丽, 曹同, 俞鹰浩.苔藓植物与环境重金属污染监测[J].生态学杂志, 2006, 25(2):201-206. AN Li, CAO Tong, YU Yinghao. Bryophytes and environmental heavy metal pollution monitoring[J]. Chin J Ecol, 2006, 25(2):201-206. [18] 李进猛, 王定勇, 陈益, 等.重庆市不同功能区苔藓植物重金属含量及吸附特性研究[J].西南师范大学学报(自然科学版), 2012, 37(9):68-73. LI Jinmeng, WANG Dingyong, CHEN Yi, et al. Heavy metal contents of bryophytes and their adsorption characteristics in different functional zones of Chongqing[J]. J Southwest China Norm Univ Nat Sci Ed, 2012, 37(9):68-73. [19] 陈勤, 沈羽, 方炎明, 等.泰州市区空气重金属污染的多重监测研究[J].南京林业大学学报(自然科学版), 2014, 38(3):139-143. CHEN Qin, SHEN Yu, FANG Yanming, et al. Multiple approaches for monitoring the air heavy metal pollution in Taizhou[J]. J Nanjing For Univ Nat Sci Ed, 2014, 38(3):139-143. [20] 张银龙, 陆亚芳, 王亚超.大气污染梯度下树木附生苔藓植物生理生化指标的变化[J].南京林业大学学报(自然科学版), 2006, 30(5):5-9. ZHANG Yinlong, LU Yafang, WANG Yachao. The change of physiological and biochemical indexes in the bodies of epiphytic bryophytes under different air pollution[J]. J Nanjing For Univ Nat Sci, 2006, 30(5):5-9. [21] 王壮, 杨万勤, 吴福忠, 等.高山森林粗木质残体附生苔藓植物的重金属吸存特征[J].生态学报, 2017, 37(9):3028-3035. WANG Zhuang, YANG Wanqin, WU Fuzhong, et al. Heavy metal absorption characteristics of epiphytic moss on coarse woody debris in an alpine forest[J]. Acta Ecol Sin, 2017, 37(9):3028-3035. [22] 杨敏, 鲁小珍, 袁芳敏, 等.南京市植物物种多样性现状及保护对策[J].中国城市林业, 2014, 12(2):25-27, 34. YANG Min, LU Xiaozhen, YUAN Fangmin, et al. Current situation of plant species diversity in Nanjing and its conservation strategy[J]. J Chin Urban For, 2014, 12(2):25-27, 34. [23] MÄGDEFRAU K. Bryophyte Ecology:Life-forms of Bryophytes[M]. Dordrecht:Springer, 1982:45-58. [24] 黎兴江.中国苔藓志:第3卷[M].北京:科学出版社, 2000. [25] 高谦.中国苔藓志:第2卷[M].北京:科学出版社, 1996. [26] 张力, 左勤.中国高等植物彩色图鉴:第1卷苔藓植物[M].北京:科学出版社, 2016. [27] WHITTAKER R H. Evolution and measurement of species diversity[J]. Taxon, 1972, 21:213-251. [28] PIELOU E C. Ecological Diversity[M]. New York:Wiley, 1975. [29] 马克平.生物群落多样性的测度方法[G]//钱迎萍, 马克平.生物多样性研究的原理与方法.北京: 中国科学技术出版社, 1994: 141-165. [30] 王剑, 曹同, 王敏, 等.苏州园林苔藓植物多样性及其特点[J].西北植物学报, 2007, 27(6):1239-1246. WANG Jian, CAO Tong, WANG Min, et al. Biodiversity and it's characteristics of bryophytes in the Suzhou Gardens[J]. Acta Bot Boreal-Occident Sin, 2007, 27(6):1239-1246. [31] 宋红涛, 郭水良, 沈蕾, 等.江苏宝华山自然保护区苔藓植物多样性及其分布与环境关系研究[J].山地农业生物学报, 2010, 29(6):482-489. SONG Hongtao, GUO Shuiliang, SHEN Lei, et al. Bryophyte diversity and relationship between distribution and environmental factors in Baohuashan natural reserve, Jiangsu Province[J]. J Mount Agric Biol, 2010, 29(6):482-489. [32] RAMBO T R. Decaying logs and habitat heterogeneity:implications for bryophyte diversity in western Oregon forests[J]. Northwestence, 2001, 75(3):270-279. [33] SMITH A J E. Bryophyte Ecology[M]. Berlin:Springer Press, 1982. [34] 陈勤, 孙冲, 方炎明.苔藓植物的生态环境指示作用[J].世界林业研究, 2013, 26(2):19-23. CHEN Qin, SUN Chong, FANG Yanming. Review on bio-monitoring of bryophyte to environment changes[J]. World For Res, 2013, 26(2):19-23. [35] 申家琛, 张朝晖, 王智慧.石漠化程度对苔藓植物多样性及其结皮土壤化学性质的影响[J].生态学报, 2018, 38(17):6043-6054. SHEN Jiachen, ZHANG Zhaohui, WANG Zhihui. The effects of rocky desertification degree on bryophyte diversity and soil chemical properties of crusts[J]. Acta Ecol Sin, 2018, 38(17):6043-6054. 期刊类型引用(2)
1. 张晴晖，戴杨，李俊萩，钟丽辉，蓝增全. 基于声学的木材无损检测技术研究进展. 科技导报. 2020(22): 95-103 . 
百度学术2. 吕丹桔，施心陵，董易，王跃民，王霞，王超. 基于混合差分AIC算法的植物茎体超声回波位置检测. 农业机械学报. 2018(07): 153-159 . 百度学术其他类型引用(3)
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