最大路径算法在原条量材优化中的应用及其优化

在分析求解最短路径问题与求解最大路径问题差异的基础上,给出了一种在有向图中采用动态规划策略求解最大路径的算法,将其应用到原条量材网络图中求解原条最优量材问题;并提出了采用量材三角形优化原条量材网络图的一种优化方法,降低了算法的复杂度.通过实验验证了算法与优化方法的正确性与可行性.     

热带地区几个珍贵树种干形曲线研究

准确描述热带珍贵树种的林木干形变化,可为预估各材种数量、蓄积量及合理造材提供支撑。以热带格木、红锥和柚木3个珍贵树种,共120株解析木为研究对象,利用简单削度方程、分段削度方程和可变指数削度方程分别构建格木、红锥和柚木3个热带树种的干形曲线方程,通过相关指数、剩余残差平方和、平均残差、残差方差和均方误差统计量比较分析,找出最佳削度模型作为3个树种最终的干形曲线方程,并对各曲线变化趋势进行了初步的定量分析。结果表明,所选的3类典型基础模型对每个树种的预估效果都很好,其中基于双因素自动优选法拟合且以分段削度方程构建的干形曲线预估效果最好。3个树种的干形曲线变化趋势表明:相对高在(0~0.8)时,柚木干形变化最大,红锥干形变化最小,格木干形介于二者之间;当相对高0.8时,红锥干形变化最大,格木和柚木干形变化几乎相同。因此,基于双因素自动优选法拟合的分段削度方程可作为3种热带树种的干形曲线方程,用于3种珍贵树种活立木蓄积量和材种数量的估计,以及指导合理造材。     

关帝山天然次生针叶林林隙大小模型研究

对关帝山3种天然林(华北落叶松、云杉、油松林)林隙大小进行实地调查,通过对实测数据的分析与研究可得：3种林分的林隙(冠层林隙CG、扩展林隙EG)大小都有差异,其中各种林分CG的大小主要集中在0～100 m2之间,以云杉林最大,其次是油松林,华北落叶松林最小。 EG的大小主要集中在50~100 m2之间,以油松林最大,其次是云杉林,华北落叶松最小;对林分CG及EG大小分布进行了拟合,结果发现正态分布模型、对数正态分布模型及Weibull分布模型都可以对3种林分CG、EG林隙大小进行拟合;最后通过复相关系数对3种分布拟合模型进行了优度比较,结果为对数正态分布的拟合精度更高。     

基于改进Elman神经网络的林隙大小预测模型

针对林隙大小的时变性、不确定性，及林隙大小与其影响因素存在复杂的非线性关系,采用改进的Elman神经网络对林隙大小建立动态模型。在分析改进的Elman神经网络结构特点、改进算法及训练过程的基础上，选择庞泉沟自然保护区内华北落叶松林、油松林、云杉林为对象,建立了基于改进的Elman神经网络林隙大小动态预测模型。结果表明:所建模型对林隙大小的拟合仿真具有很高的精度，预测效果比较稳定。最后运用此模型预测了3种林分对应调查林隙被填充者完全取代的年限。     

华北落叶松天然次生林树高曲线的混合效应模型

【目的】建立华北落叶松天然次生林树高曲线,为森林可持续经营提供技术支撑。【方法】基于116块华北落叶松天然次生林样地单木数据,从11个具有生物学意义的备选模型中选出一个最优基础模型。考虑地域和样地对树高曲线的干扰,基于94块样地利用带哑变量的非线性混合效应模型构建了树高曲线,并对22块样地数据进行验证。【结果】利用全部数据拟合11个备选模型,其中最优模型是Logistic方程,决定系数为0.765 3,均方根误差为3.279 4。引入哑变量和随机效应后,所建模型决定系数为0.915 2,均方根误差为1.892 2,与基础模型相比拟合精度显著提高。验证数据结果表明,带哑变量的非线性混合模型对树高的预测效果良好。【结论】样地随机效应对华北落叶松树高曲线干扰较大,当模型考虑这些随机效应对树高曲线的影响时能显著提高模型预测精度。该模型可用于华北落叶松天然次生林其他样地树高的预测。     

森林健康评价方法综述

围绕森林健康评价方法,介绍了森林健康和森林健康评价的概念,在此基础上详细分析和评价了11种常见的森林健康评价方法的研究现状和特点,并从研究尺度和优缺点方面对各种评价方法进行了对比。结果表明:主成分分析法、层次分析法和综合指数评价法应用较多; 评价方法不同,评价结果会有明显的差异; 目前的评价主要针对森林健康现状的评价。在进行森林健康评价时,针对不同的森林类型应具体问题具体分析,选取合适的方法进行森林健康评价; 评价方法不仅要着眼于现状,还应能够预测森林健康未来发展趋势。     

基于广义非线性混合效应的华北落叶松天然次生林枝下高模型

【目的】立木枝下高模型的构建是森林经营的核心内容,利用非线性混合效应模型方法构建华北落叶松枝下高模型,可为森林生长与收获研究提供理论依据。【方法】基于112块华北落叶松天然次生林样地单木数据,从7个备选的枝下高-树高模型中选出一个最优基础模型; 分析9个不同单木或林分因子及其因子之间的组合对枝下高的影响,将影响显著的因子作为模型预测变量以提高模型精度。在此基础上,考虑区组以及嵌套在区组里的样地对枝下高的影响,即构建嵌套两水平的非线性混合效应枝下高模型。【结果】Logistic模型预测精度较高并且模型参数可解释,因此选为基础模型。除树高之外,立木胸径、样地内所有大于对象木胸径的立木断面积总和、平均冠幅和林分密度与枝下高相关显著,故作为模型预测变量。与传统模型相比,所构建的两水平嵌套非线性混合效应模型对应的决定系数提高了53.26%,均方根误差降低了24.73%,因此明显提高了模型预测精度。【结论】区组和嵌套在区组里的样地对立木枝下高随机干扰较大,当考虑这些随机效应对枝下高的影响时能明显提高模型的预测精度。     

基于哑变量的湖南栎类天然林林分断面积生长模型

【目的】建立含林分类型或立地类型哑变量的栎类林分断面积生长模型,为湖南栎类天然林林分断面积生长收获和预估提供理论支持。【方法】以湖南省5个区域51块栎类天然混交林样地为研究对象,选取6个具有生物学意义的理论生长方程,构建含年龄、平均优势高及林分密度指标的林分断面积生长模型,比较不同理论生长方程与密度指标对栎类天然林断面积模型拟合效果的影响,从中筛选出拟合优度较高的模型作为构建哑变量模型的基础模型; 考虑混交林立地类型的差异与优势树种的聚集分布,划分林分类型与立地类型,并分别作为哑变量加入基础模型参数及其组合中,比较林分类型哑变量模型、立地类型哑变量模型与基础模型模拟效果的差异。【结果】以株树密度作为密度指标的断面积生长模型决定系数(R²)在0.47～0.51之间,P值均小于93%,以林分密度指数作为密度指标的断面积生长模型决定系数(R²)在0.85～0.92之间,P值均大于95%,说明密度指数模拟效果优于株树密度模拟效果,其中含年龄、平均优势高与林分密度指数的Schumacher模型决定系数最大(R²=0.924 2),模拟效果最优。以Schumacher模型作为基础模型,构建含林分类型或立地类型的哑变量的模型,基础模型、林分类型模型、立地类型模型的决定系数分别为0.924 2、0.979 8、0.997 6,以立地类型作哑变量的模型要优于基础模型与林分类型模型。【结论】含哑变量模型可以有效解决天然混交林优势树种分布与立地类型差异对断面积预估的影响,提高建模的精度与模型的适用性。