基于GLMM的人工林红松二级枝条分布数量模拟

【目的】利用广义线性混合模型模拟人工林红松二级枝条分布数量,建立二级枝条分布数量广义线性混合模型,并选出最优模型。【方法】基于黑龙江省孟家岗林场人工林65棵红松955个一级枝上的二级枝条数量,通过传统Poisson回归方法选出模拟精度最高的基础模型,考虑树木效应与树木内枝条观测间的相关性,构建二级枝条分布数量广义线性混合模型,并利用R2、标准误差、平均绝对误差、相对平均绝对误差和Vuong检验对收敛模型进行比较。【结果】考虑树木效应的混合模型模拟精度均高于传统回归模型,最终将含有截距、lnR_DINC(R_DINC为着枝深度)、R²_DINC和C_L(冠长)4个随机效应参数以及自相关矩阵A_R(1)的广义线性混合模型选为二级枝条分布数量最优预测模型。在模型固定效应参数估计结果中,lnR_DINC、C_L和D_BH(胸径)前的系数为正值,R²_DINC、H_DR(高径比)前的系数为负值,树冠内二级枝条分布数量存在最大值。最优模型的R²为0.896 1,标准误差为5.15,平均绝对误差为3.83,相对平均绝对误差为23.25%。【结论】广义线性混合模型不仅提高了模型的拟合精度,在反映总体二级枝条分布数量变化趋势的同时,还可以反映每棵树木之间的差异。     

基于TLS的红松树冠半径提取及其外轮廓模型构建

【目的】探究基于地基激光雷达(Terrestrial Laser Scanning, TLS)点云数据提取人工林中红松不同树冠深度处最大树冠半径(crown radius,R_C)的精度,建立基于TLS点云数据的树冠外轮廓模型,为基于TLS点云数据研究树冠结构奠定实践基础。【方法】以30株人工林红松解析木的TLS的点云数据以及实测枝条因子为数据源,采用点云分层投影法提取不同树冠深度处的最大树冠半径,并与根据30株解析木各轮最大枝条计算出的半径对比进行精度分析。最后,基于TLS所提取的树冠半径进行红松树冠外轮廓模型的构建。【结果】最大树冠半径总提取精度为86.17%,不同树冠深度处提取精度存在差异,提取效果最好的相对冠深范围为0.15～1.00,精度均在90%左右;提取效果最差的相对冠深范围为0～0.15,精度为60.27%～75.79%。3种常用的树冠外轮廓模型(单分子式、二次抛物线、3参数Weibull方程)均具有较好的拟合效果。3参数Weibull方程为最优模型,对最优模型再参数化后引入的变量为胸径(DBH)和高径比(HD),拟合效果明显提高。【结论】基于TLS...     

长白落叶松-水曲柳混交林不同混交方式单木冠长预测模型

【目的】为了准确预估长白落叶松-水曲柳4种不同行间混交方式(行间混交比例分别为1∶1、2∶2、3∶3、5∶5)的单木冠长,采用联立方程组模型分别构建了长白落叶松和水曲柳的冠长模型。【方法】基于黑龙江省尚志国有林场管理局的长白落叶松-水曲柳混交林54块标准地的样木数据,从3种非线性的基础冠长模型中选取最优冠长模型,以单分子式模型为树高曲线的基础模型,并将混交比例(Z_i)和树木在混交带内位置(K)作为哑变量,加入其他树木变量、林分变量和竞争因子,分别构建长白落叶松和水曲柳的冠长模型;基于最优冠长模型和树高曲线模型建立联立方程组模型,采用非线性似乎不相关回归(NSUR)的方法进行参数估计,并对所构建的模型进行评价。【结果】长白落叶松冠长与高径比呈负相关,与林木树高和林分优势高之比呈正相关;水曲柳冠长与高径比呈负相关,与林木胸径和林分优势木胸径之比呈正相关;长白落叶松树高与长白落叶松优势木平均高呈正相关,水曲柳树高与水曲柳优势木平均高呈正相关。联立方程组预估长白落叶松冠长和树高的调整后决定系数 ( R_{\mathrm{a}}^2 )分别为0.478 1和0.821 6,联立方程组预估水曲柳冠长和树高的 R_{\mathrm{a}}^2 分别为0.395 8和0.752 9。【结论】构建冠长和树高联立方程组模型不仅具有较好的拟合效果及预测精度,还解决了冠长与树高之间内在相关性的问题。因此,本研究所构建的冠长模型可以很好地预测东北地区混交林内长白落叶松和水曲柳的冠长,为进一步研究混交林树木树冠结构提供依据。     

基于两水平非线性混合效应模型的长白落叶松削度方程构建

【目的】以长白落叶松(Larix olgensis)人工林干形指标为主要数据,利用非线性混合效应模型构建长白落叶松削度方程,研究不同的二次抽样方案对混合效应模型预估精度的影响。【方法】在不同类型的削度方程中选择拟合效果最好的Kozak方程作为基础模型,通过再参数化的方法引入树冠特征变量,分析树冠大小对干形的影响;在包含树冠变量的模型基础上,结合混合效应模型考虑样地、样木效应对于干形的影响,建立长白落叶松削度方程;采用2种抽样方案(方案Ⅰ,不限定抽样位置;方案Ⅱ,抽样位置限定在相对高0.1以下)对混合效应模型进行精度检验。【结果】树冠变量中冠长率与干形关系最为密切,将冠长率引入模型后,提升了模型的拟合精度,且模型参数在5%显著性水平上均显著。通过似然比检验,样地效应和样木效应极显著提升了模型拟合效果(P<0.01),并使用指数函数和一阶连续自回归结构[CAR(1)]来解决削度方程中普遍存在的异方差和自相关问题,最终的混合效应模型调整后决定系数( R_{\mathrm{a}}^2)为0.994 1,均方根误差(RMSE)为0.623 1,拟合效果优于基础模型( R_{\mathrm{a}}^2提高了0.4%,RMSE减小了24.6%)。当使用不同的抽样方案进行预测时,方案Ⅰ表现出最高的预测精度,抽样数量为5时,平均绝对误差(MAE)为0.470 0,平均绝对误差百分比(MAPE)为4.62%;而方案Ⅱ不同抽样数量之间的预测效果差别不大(MAE的变化范围为0.520 3~0.536 6,MAPE的变化范围为5.14%~5.22%),但仍优于基础模型。【结论】将冠长率引入模型后,模型对干形的模拟更贴合实际中的林木生长情况;包含样地效应、样木效应的两水平混合效应模型可以很好地模拟长白落叶松的干形变化,为精准估计长白落叶松各材种和立木材积提供了依据。     

黑龙江省长白落叶松人工林单木生长模型

【目的】利用单水平线性混合模型构建了黑龙江长白落叶松人工林单木直径生长模型,为准确预测黑龙江省落叶松人工林的生长及合理经营提供理论依据。【方法】基于黑龙江省148块固定样地数据,运用逐步回归法,依次引入林木初始大小因子、竞争和立地因子,建立并评估了5种不同因变量(5年间隔期末胸高直径d₅,直径增长量d₅-d₀,5年直径增长量的自然对数ln(d₅-d₀+1),直径平方增长量的自然对数ln(d²₅-d²₀+1),直径平方增长量d²₅-d²₀)的黑龙江省长白落叶松人工林传统单木生长模型,同时基于最优传统模型采用哑变量方法构建了与距离无关的单木直径生长模型,并在哑变量模型的基础上把样地作为随机效应因子,运用单水平线性混合模型的方法构建了单木直径生长模型,并利用独立检验样本数据对基础模型、哑变量模型和混合模型进行检验。【结果】对于每一种因变量的单木生长模型,依次加入林木初始大小、竞争因子和立地因子后,模型精度均有显著提高; 因变量为ln(d₅-d₀+1)的模型为最优单木直径生长模型。影响黑龙江省落叶松人工林单木直径生长的主要因素有林木初始大小(ln d₀)、地位指数、林分每公顷断面积和大于对象木断面积和。哑变量模型在保证预估精度的同时体现了两个区域间的差异。混合效应预估模型的R²、均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)分别为0.978 3、0.713 7和0.844 8 cm。与传统模型相比,混合效应模型的相对平均均方误差和均方根误差较传统模型减少了0.300 6和0.162 3 cm,决定系数R²几乎相当。在模型检验中,混合效应模型呈现较好的拟合效果。【结论】基于线性混合效应的黑龙江省长白落叶松人工林的单木直径生长模型较传统模型预测精度更高。     

基于抚育间伐效应的长白落叶松人工林单木直径生长模型

【目的】分析抚育间伐对长白落叶松人工林单木胸径(D)生长的影响规律并对其进行模拟。【方法】基于黑龙江省孟家岗林场与江山娇林场10块固定样地复测数据,建立了基于抚育间伐效应的与树木距离无关的长白落叶松单木胸径5年生长量预估模型,量化了抚育间伐对林木直径生长的影响。长白落叶松单木直径生长模型为基于样地效应的单水平线性混合效应模型,根据赤池信息准则(AIC)和贝叶斯信息准则(BIC)等统计指标和似然比检验对模型进行比较和筛选,并采用独立样本数据对模型进行检验。【结果】当地位指数一定且林分年龄较小时,抚育间伐强度越大,林木直径生长量越大; 当林分年龄较大时,抚育间伐对林木直径生长影响不明显。同一林分中,林木直径生长量随林木径阶增大呈增大趋势。长白落叶松单木直径生长模型中显著自变量为:林木前期胸径的二次方(D²)、胸径的自然对数(ln D)、林分中大于对象木的所有林木断面积之和(B)、地位指数(I)、抚育间伐年龄(T_i)和间伐强度(P_i)。落叶松单木直径生长最优混合效应模型的AIC、BIC和均方根误差均小于一般线性模型。独立样本数据检验最优线性混合效应模型和一般线性模型的拟合效率分别为0.678 和0.624。【结论】基于抚育间伐效应的落叶松直径生长的最优线性混合效应模型优于一般线性模型。模型能够较好地量化抚育间伐对落叶松人工林单木直径生长的影响。     

华北落叶松冠层光合生理特性的空间异质性

【目的】森林生产力取决于树冠的整体光合能力,而树冠不同部位的光合作用具有差异性。深入了解华北落叶松冠层内光合作用的差异,为冠层水平模拟和准确估算森林生产力提供依据。【方法】采用Li-6400便携式光合仪对山西省太岳山20年生和40年生华北落叶松不同层次和不同方位的光合生理特性进行研究。【结果】20年生华北落叶松树冠中上层与下层的净光合速率(P_n)差异显著(P<0.05),而不同方位上的P_n差异不显著; 40年生华北落叶松树冠上、中、下3个层次的P_n差异显著(P<0.05),不同方位上的P_n差异也不显著。影响20年生华北落叶松树冠P_n的主要因子是羧化效率(V_c)、胞间CO₂浓度(C_i)、蒸腾速率(T_r); 影响40年生华北落叶松树冠P_n的主要因子是V_c、气孔导度(G_s)、水汽压亏缺(p_VPD)。20年生和40年生华北落叶松树冠不同层次、不同方位叶绿素a、叶绿素b和总叶绿素含量差异不显著。【结论】冠层光合空间异质性是冠层水平模拟和估算森林生产力时必须考虑的因素,这对于从单木到林分的尺度推演和模型拟合具有重要的意义。     

4种类型水曲柳人工林叶片-凋落物-土壤生态化学计量特征比较

【目的】利用生态过程中多重化学元素的平衡关系,揭示营养元素相互作用的变化规律,了解多重化学元素质量平衡及其对生态交互作用的影响。分析4种类型水曲柳人工林间树种叶片-凋落物-土壤以及同一水曲柳人工林不同组分间碳(C)、氮(N)、磷(P)的含量及其生态化学计量特征,为水曲柳人工林的混交树种选择、叶片-凋落物-土壤中的养分调节及水曲柳人工林的合理施肥提供理论参考。【方法】在东北林业大学森林培育实验站,以天然林带状皆伐后营造的29年生水曲柳纯林、长白落叶松水曲柳混交林、红皮云杉水曲柳混交林和红松水曲柳混交林为对象,野外样地调查取样,室内测定叶片、凋落物、土壤的有机C、N、P含量,分析比较了4种类型水曲柳人工林叶片-凋落物-土壤的C、N、P含量及其化学计量比[碳氮、碳磷、氮磷质量比,即m(C):m(N),m(C):m(P),m(N):m(P),分别表示为C/N、C/P、N/P]特征。【结果】水曲柳与长白落叶松叶片的N、P含量显著高于红皮云杉和红松叶片中的N、P含量; 水曲柳纯林凋落物的N、P含量显著高于3种混交林凋落物的N、P含量; 4种林型土壤C、N、P含量差异显著,C以长白落叶松水曲柳混交林土壤的为最高,N、P以水曲柳纯林土壤的为最高,C、N、P皆以红松水曲柳混交林土壤的为最低; 4种林型叶片到凋落物的C、N、P含量平均降低率分别为18.98%、32.12%与21.95%; 凋落物到土壤的C、N、P含量平均降低率分别为81.37%、50.73%与3.49%; 混交林叶片到土壤的C、N、P含量平均降低率分别为84.90%、66.55%与24.67%; 红皮云杉和红松叶片的C/N、C/P显著高于水曲柳、长白落叶松叶片,N/P皆以长白落叶松、红皮云杉和红松显著低于水曲柳; 凋落物C/N和C/P以红皮云杉水曲柳混交林和红松水曲柳混交林显著高于水曲柳纯林和落叶松水曲柳混交林,N/P以水曲柳纯林高于3种混交林; 土壤C/N和C/P皆以落叶松水曲柳混交林显著高于其他3种林型。C/N以凋落物最高,土壤最低; C/P和N/P以叶片最高,土壤最低。【结论】从提高养分利用效率,促进树木生长和保护土壤角度综合考虑,相对于红松与红皮云杉,水曲柳与长白落叶松具有更好的养分利用效率与生长速度,长白落叶松水曲柳混交林和水曲柳纯林林下土壤中的C、N、P含量也相对高于红皮云杉水曲柳混交林与红松水曲柳混交林。因此,对水曲柳人工林的混交树种应优先选择长白落叶松。基于水曲柳人工林叶片-凋落物-土壤的C、N、P含量及其生态化学计量在不同组分中的变化情况,应注意林下土壤N、P肥的补施。     

森林健康评价及其多尺度转换方法

【目的】森林生态系统具有明显的层级结构,如何将样本点或样本区健康评价结果推广到区域尺度上是一个亟待解决的关键问题。为此,本研究尝试采用统计学方法实现森林健康评价结果在单木、林分和区域尺度间的转换,为森林健康经营提供理论依据和技术支撑。【方法】以大兴安岭地区盘古林场51块样地和森林资源二类调查数据为基础,采用熵值-AHP法构造单木尺度健康评价模型,并汇总得到林分尺度健康评价结果,即平均值(H_m)、标准差(H_sd)、变异系数(H_cv)、偏度(H_pd)和峰度(H_fd),进而采用度量误差模型建立林分尺度健康综合评价模型。最后,借助所建模型和森林资源二类调查数据以及DEM数据进行区域尺度森林健康得分空间分布制图,并分析其空间分布规律。【结果】所建林分尺度健康综合评价模型的预估精度相对较高,H_m、H_sd、H_cv、H_pd和H_fd预测模型的确定系数R²分别达到0.464 3、0.305 6、0.909 6、0.298 1和0.448 5,能够基本满足森林健康评价的需求;单木、林分和区域尺度评价结果均表明该地区森林整体处于亚健康水平,其中林分因子(树高、优势高、树种数量、株树密度、断面积和单位蓄积)与地形因子(海拔、坡度、坡位)共同影响林分健康得分及其分布情况;盘古林场森林健康得分平均值(H_m)为0.623 4,整体处于亚健康水平;各评价指标均具有明显的空间分布趋势,其中H_m、H_cv、H_pd和H_fd较大的区域主要集中在林场北部且靠近居民点和交通便利的地区,而在南部偏远地区则普遍较低,但H_sd的空间分布格局则完全相反,表明适当的森林经营有助于提升森林的健康水平。【结论】统计学方法能够实现森林健康评价结果从单木、林分到区域尺度的有效转换。     

长白落叶松人工林多目标经营模式研究

【目的】我国林业目前处于提高森林资源质量和转变发展方式的关键阶段,林分水平的经营决策对科学制订森林经营规程、提高森林质量具有重要意义。利用模拟-优化系统,探究不同林分条件下的最佳经营模式,可为提高黄花落叶松(Larix olgensis)(俗名长白落叶松)人工林多目标经营水平提供理论基础和实施方案。【方法】以标准长白落叶松人工幼龄林为研究对象,利用多属性效用函数和妥协性分析构建包括净现值、大径材产量和林木碳储量的多目标经营模型,链接林分生长模型与粒子群优化算法,优化不同经营方程并提出经营模式。【结果】在不同造林密度(2 500和3 300株/hm²)及不同地位指数(16～22 m)下两种多目标方程(MOF₁和MOF₂)估算的林分主伐年龄为54～96 a,净现值为38 047.8～109 194.9元/hm²,大径材年均产量为1.8～4.4 m³/(hm²·a),轮伐期内年均林木碳储量为59.7～103.1 t/(hm²·a)。随着林木...     

落叶松人工林树皮厚度预测模型

【目的】建立落叶松人工林树皮因子及任意高度处树皮厚度的预测模型,以期更加准确地对树皮厚度进行预测,为实际木材生产和森林经营提供更加准确的指导。【方法】基于2015年黑龙江省佳木斯市孟家岗林场49株人工落叶松的1 186个圆盘数据,利用SAS 9.4软件中的MIXED模块构建落叶松人工林树皮厚度(树皮因子、任意高度处树皮厚度)的线性混合效应预测模型。模型评价指标选用赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)、-2倍的对数似然值(-2LL)及似然比检验(LRT)。【结果】对于树皮因子模型,基于树木效应时含b₁、b₂、b₄随机参数组合的树皮因子模型为最优混合模型;基于样地效应时含b₁、b₂随机参数组合的模型是最优混合效应模型。对于任意高度处树皮厚度模型,基于树木效应时含b₁、b₂的组合为最优混合模型;基于样地效应时含b₀、b₂、b₃组合的为最优模型。所有最优模型在具有无结构(UN)方差-协方差矩阵时拟合效果最好。【结论】不论是树皮因子还是树皮厚度模型,树木效应对模型的影响最大;混合效应模型的预估精度与传统回归模型相比有明显提高。     

基于4-Scale模型的人工林郁闭度遥感估测

【目的】为了寻找受区域影响较小、精度较高且鲁棒性较好的郁闭度遥感估算模型，采用4-Scale几何光学模型估算人工林树冠孔隙率及郁闭度。【方法】选择内蒙古旺业甸林场和广西高峰林场为实验区，首先对4-Scale模型进行参数敏感性分析，模拟林分在不同敏感性参数下的树冠孔隙率P_vg＿c(树冠为刚体时的冠间孔隙率)和P_vg(考虑树冠内部孔隙的孔隙率),建立P_vg＿c、P_vg与敏感性参数的一一对应关系数据库。其次，根据数据库建立P_vg＿c和P_vg与敏感性参数的统计关系模型。然后根据获得的敏感性参数估算P_vg＿c和P_vg,进而估算林分郁闭度。最后，分别采用样线法与鱼眼相机测定法测量的郁闭度检验基于P_vg＿c和P_vg估算的林分郁闭度。【结果】基于P_vg＿c和P_vg估算的人工林郁闭度精度分别为88.17%和92.8%。P_vg＿c     

华北落叶松人工林直径分布预测模型构建

【目的】基于不同直径分布预测模型(Weibull分布模型、Gamma分布模型、Lognormal分布模型),构建包含华北落叶松林分因子的直径分布线性混合效应模型,有助于分析直径分布对林分因子动态变化的响应。【方法】利用塞罕坝华北落叶松人工林标准地调查数据,应用最大似然估计法(Maximum Likelihood Estimation, MLE)估计模型参数,通过K-S(Kolmogorov-Smirnov)检验、C-V(Cramer-von Mises)检验、A-D(Anderson-Darling)检验对模型适用性进行检验,基于最优模型构建华北落叶松人工林直径分布线性混合效应模型。【结果】塞罕坝华北落叶松人工林直径分布最优模型为Weibull分布;基于最优模型,构建了包含优势高、断面积、对数密度的线性混合效应模型,当3个参数随机效应方差-协方差结构和误差项结构均为对角矩阵结构[UN(1)]时,模型的拟合效果最好。包含位置、尺度、形状3参数随机效应项模型的决定系数R²分别为0.895、0.888、0.801,均方误差(MSE)分别为5.365、1.724、1.151,均方根误差(RMSE)分别为2.316、1.313、1.073,拟合结果均较好。【结论】线性混合效应模型具有较好的预测直径分布能力,可为精准预测华北落叶松人工林直径分布提供理论依据和技术参数。     

基于TLS辅助的长白落叶松一级枝条生物量模型构建

【目的】探究利用地基激光雷达(terrestrial laser scanning, TLS)点云数据估测枝条生物量的可行性,构建预测长白落叶松(黄花落叶松)枝条生物量的最优模型。【方法】以利用孟家岗林场26株长白落叶松点云数据提取出的733个一级枝条的特征因子[枝长(L_BL)、弦长(L_BCL)、基径(d_B)、着枝角度(A_B)、弓高(H_BAH)、枝条基部断面积(S_BAB)、相对着枝深度(d_RDINC)]和对应的实测数据为数据源,分别建立枝条水平上的一级枝条生物量基础模型,通过对比基础模型之间的差异来分析利用TLS数据建立枝条生物量模型的可行性。最后利用TLS数据分别对比基础模型、混合效应模型和随机森林模型的预测效果。【结果】基础模型中最终选定的自变量为S_BAB和L_BCL。利用TLS数据建立的枝条生物量基础模型具有更好的预测精度。对比3种模型预测能力结果显示,随机森林模型无论在训练集还是测试集...     

长三角小流域AnnAGNPS模型参数敏感性及适用性评价

【目的】研究年度农业非点源污染模型(Annualized agricultural non-point source pollutant loading model,AnnAGNPS)在沛桥河小流域的参数敏感性与适用性,为长三角地区的流域综合管理工作提供数据支撑和科学依据。【方法】以长江中下游水阳江水系沛桥河小流域为研究区,采用差分灵敏度分析(differential sensitivity analysis,DSA)方法进行参数敏感性分析,通过相关系数(R²)、效率系数(E)以及相对误差(E_R)来综合评价模型的适用性。【结果】对研究区径流、总氮与总磷输出模拟最敏感的参数是径流曲线数(CN),对泥沙输出模拟敏感性程度最高的参数是CN、土壤可蚀性因子(K)、水土保持因子(P)与作物管理因子(C),且均呈正相关影响特征。验证期(2015—2018年)汛期与非汛期径流、泥沙、总氮与总磷的相关系数(R²)、效率系数(E)均大于0.80,相对误差(E_R)的绝对值均小于12%;模型对径流与泥沙汛期的模拟精度均高于非汛期,而对总氮与总磷负荷非汛期的模拟精度略高于汛期。【结论】校准后的AnnAGNPS模型应用于沛桥河小流域的模拟效果较好,可用于辅助长三角低山丘陵区农业小流域非点源污染与水土流失管理决策。     

基于多站扫描的点云特征参数与材积结构动态分析

【目的】采用地面激光雷达(TLS)进行多站点扫描获取立木的点云信息,提取有关点云分布的特征参数,拓展立木测树因子,建立基于特征参数的材积模型。【方法】以马褂木(Liriodendron chinense)人工林为研究对象,利用点云数据提供的立木上部直径(d)、树高(H)等因子对两期(2014、2017年)林分结构变化进行分析;设计并提取基于TLS点云的特征参数高度累计百分比,同时提取了其他与高度相关的特征参数作为一组变量;将提取的立木胸径(DBH)与特征参数作为另一组变量;最后分析特征参数、胸径与材积的相关性,通过逐步回归法分别建立基于两组变量的材积模型,并分析两期材积的动态变化。【结果】选用特征参数H₂₅与H_{t, var}(点云高度方差)拟合两期材积模型,其决定系数R²分别为0.771 1、0.742 6;利用特征参数H₂₅与胸径拟合,模型预测精度有明显的提升。以上两组材积模型预测各径阶材积变化,其模型值与实测值无显著差异,R²均高于0.9。【结论】研究提取的高度累计百分比与立木测树因子紧密相关,可以很好地反演林木的动态结构。研究建立的材积模型均有较高的精度,可用于林木材积动态变化监测,为地面激光扫描点云参与森林资源动态监测提供理论参考。     

基于林分及地形因子的落叶松人工林林分生物量模型构建

【目的】落叶松在我国东北地区广泛分布，是重要的造林和用材树种，具有生长速度快、耐寒等优点。为了准确地估算落叶松人工林林分生物量，构建了落叶松林分可加性生物量模型。【方法】以落叶松人工林为研究对象，基于黑龙江省的304块人工落叶松固定样地数据，采用非线性似乎不相关回归的方法建立了可加性生物量模型系统，使用留一交叉验证法对建立的模型进行检验。【结果】林分断面积和林分平均高对树干、树枝、树叶和树根生物量模型有显著影响，林龄和海拔也显著影响林分树干、树叶、树根生物量；坡率和坡向对树枝生物量有显著影响。树叶生物量与林分平均高、林龄和海拔呈显著负相关，树干与树根生物量则与之呈显著正相关，树枝生物量与林分平均高呈显著正相关。在所建立的可加性生物量模型中，调整后决定系数(R_adj²)均在0.94以上，均方根误差(RMSE)较小。检验指标平均误差(MPE)和平均误差百分比(MPE%)均接近0，拟合指数(I_F)均大于0.93，平均绝对误差(MAE)较小，且平均绝对误差百分比(MAE%)均小于11%。【结论】建立的落叶松人工林可加性生物量模型...     

长白落叶松人工林密度表的编制及应用

采用不同林龄长白落叶松人工林的60株优势木数据建立林分饱和密度模型,编制了经营密度表,再利用26块密度近似于合理经营密度的不同生长阶段样地的平均胸径增长量、径阶分布和总蓄积量的分析,评价以经营密度表指导抚育间伐的过程及效果。结果表明:随平均胸径的增大林分密度不断减少,方程N=3 847.345 1e-0.082D适用于预估林分密度,编制的经营密度表反映了0.6～0.8郁闭度下长白落叶松各个生长阶段的最适林分密度。26块模拟样地的间伐前密度为2 883株/hm2,经历3次间伐后的林分平均密度分别为2 000、1 400和1 000株/hm2,最终成熟林的平均林分密度为600株/hm2,树冠竞争因子为416.33,总蓄积量为242.12 m3/hm2,大径材比率达59.26%。     

林业碳汇对人工林最优轮伐期的影响——以杉木和落叶松为例

【目的】在我国禁伐天然林的背景下，人工林的碳汇功能因为减缓气候变化方面的重要作用而备受关注。分析林业碳汇对我国人工林最优轮伐期的影响，为人工林碳汇经营的管理决策提供理论基础。【方法】以我国南方林区的杉木人工林和北方林区的落叶松人工林为研究对象，基于修正的Faustmann-Hartman模型，借助林木的生长模型和林业碳汇供给的计算模型，计算并比较不同经营目标下人工林的最优轮伐期和林地期望值。【结果】(1)无论树种和立地条件，将碳汇收益纳入经营目标都会增加林地期望值；(2)在碳价为35元/t、利率为5%时，将碳汇收益纳入林地经营目标，最优轮伐期有小于1 a的延长；只考虑碳汇收益时，人工林的碳汇收益随轮伐期的延长而增大；(3)碳价格在0～125元/t范围内变动时，杉木最优轮伐期有2～3 a的变动，落叶松最优轮伐期基本没有变化，最大林地期望值的变动均不明显。【结论】开展人工林的碳汇经营有利于林地投资。现有的经营强度和碳价格下，由于碳价格远远低于木材价格，将碳汇收益纳入林地经营目标时，林地经营者考虑的最优轮伐期不会有很大变化；只考虑碳汇收益时，以不砍伐森林的收益最大。碳价格在较低水平变动时，对...     

基于广义代数差分法的杉木人工林地位指数模型

【目的】地位指数法是森林立地质量评价常用的一种方法。采用广义代数差分法建立适用于杉木人工林的动态地位指数模型。【方法】利用福建省将乐县国有林场杉木人工林的24个固定样地连续观测数据和20株杉木优势木树干解析数据,基于Bertalanffy-Richards模型、Lundqvist-Kolf模型和Hossfeld模型3个经典的生长方程,以广义代数差分法对杉木人工林构建了6个动态地位指数模型。模型比较时综合考虑了统计学和生物学特征,通过统计分析和图形分析筛选出最佳的模型。【结果】构建的6个动态地位指数模型都具有良好的拟合优度,调整后的决定系数都在0.9左右。基于Hossfeld 生长方程,选择a=b₁+X和b=b₂/X作为与立地有关的参数推导的模型确定为最佳模型,推荐采用该模型对将乐县国有林场人工杉木林进行优势树高生长预测和立地质量分类。【结论】广义代数差分法建立的动态地位指数模型具有较好预测性能,说明广义代数差分法在推导地位指数模型时是准确而有效的。在选择最优生长模型时不仅要考虑统计分析,还应该进行图形分析,从而选出满足统计学以及生物学特征的模型。