果农复合生态模式研究初报

对果农复合系统的生态观测和间作种类的比较得出,果农复合其最大的矛盾是行间作物受遮阴而减产,经济效益优势主要表现在果树较高产量上;间作只是获得早期效益的补充,提出果园适宜间作种类和年限。     

绿色植物准稳态叶表面温度理论与试验

为深入研究太阳辐射强度随时间的变化规律以及环境因素对树叶表面温度的影响,建立太阳辐射模型与植物树冠温度单层模型,并采用数值关联分析法对模型进行求解,得出太阳辐射强度关于大气透明系数、太阳方位角、太阳高度角、太阳常数和斜面方位角的拟合公式,以及树叶表面温度关于环境因素(环境温度、空气相对湿度、风速和太阳辐射强度)和植物结...     

池杉、稻麦间作田中光照条件初步分析

<正>本文以江苏省邗江县池杉(Taxodium ascedens Brongn)、稻麦(水稻和小麦轮作)间作田为基本分析对象,讨论了池杉对于林下作物的遮荫效果,为合理安排间作密度,充分利用光热资源,提供了数量化的依据。 根据传统公式计算了杨寿地区一年中逐日每隔1小时一次的太阳高度角和方位角,讨论了池杉树冠的几何学持征、林下作物(主要是水稻)的光能利用特性、单株池杉造成的重复遮荫时间,以及在不同生态条件下,保证10年生池杉林不出现株、行间重复遮荫的合理造林密度。 文中给出了计算任何一地太阳视运动轨迹(包括太阳赤纬,日照时数,每隔1小时一次的太阳高度角、方位角等)的系列程序(BASIC语言)和池杉树冠结构的几何学近似处理方法。     

基于增强Frost局部滤波及单木距离图重构标记的CHM树冠分割

【目的】利用增强Frost局部滤波和单木距离图重构标记技术对冠层高度模型(CHM)进行分割，以提高无人机激光雷达在单木树冠分割的精度和效率。【方法】选取江西分宜山下实验林场阔叶混交林、针叶混交林和针阔混交林3个不同类型的林分为研究对象，以无人机激光雷达数据为数据源，构建CHM。针对高分辨率CHM树冠区域孔隙较多的问题，利用增强Frost局部滤波处理优化CHM,优化结果与不同滤波方法进行了比较分析；然后应用距离图重构标记分割技术对增强Frost局部滤波优化后的0.1、0.2、0.5及1.0 m分辨率的CHM进行分割与分析；最后确定最佳分辨率的CHM,并其将分割结果与同等分辨率下分水岭算法以及点云分割均值偏移算法结果进行比较。【结果】采用增强Frost局部滤波处理的CHM优化效果显著，在有效抑制树冠噪音的同时，也能较好地保留图像细节信息。0.2 m分辨率的CHM分割效果最佳。距离图重构标记分割方法分割针叶混交林、针阔混交林、阔叶混交林3种不同林分类型的分割精度(OA)分别为0.96、0.84、0.75;根据树冠分割结果计算单木冠幅，冠幅估测的决定系数R²分别为0.83...     

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...     

黑龙江省红松和长白落叶松人工林树冠外部轮廓模拟

【目的】红松和长白落叶松是黑龙江省主要的造林树种,构建两个针叶树树冠外部轮廓预估模型,为进一步科学合理地经营人工林提供参考。【方法】采用黑龙江省红松和长白落叶松人工林中各50株解析木的枝条解析数据,以分段抛物线方程、修正Kozak和Weibull方程为基础模型,构建以样木为单一水平树冠外部轮廓的非线性混合效应模型,并对两树种的树冠轮廓进行比较。【结果】两树种树冠外部轮廓的分段抛物线预估模型包含的变量均为D_BH(胸径)、C_L(冠长)、C_R(冠长率)、H_D(高径比),修正Kozak和Weibull预估模型包含的变量为D_BH、C_R、H_D。加入混合效应后,各模型的拟合效果较基础模型均有所提高。修正Weibull方程对红松和长白落叶松的拟合效果最好,但与分段抛物线和Kozak方程之间的差别不是很大。对于红松,分段抛物线方程预估的树冠半径在靠近树冠基部要低于修正的Kozak方程和修正的Weibull方程; 对于长白落叶松,各模型之间的拟合效果差别较小。【结论】分段抛物线方程、修正Kozak和Weibull方程均能够对黑龙江省红松和长白落叶松人工林树冠外部轮廓进行比较准确的模拟。修正Kozak方程和Weibull方程包含的树木变量较少,参数估计相对简单,容易通过积分计算树冠体积及表面积。     

湍流大气中斜程相干长度的修正

基于大气传输模型,采用光线传输的实际轨迹对天顶角进行修正处理,得出天顶角随发射角和传输高度的变化复杂函数.并通过仿真分析得到,天顶角与发射角间的偏差随发射角的增大是先增加后减小,在π/4时偏差达到最大;随高度的增加而增大,但到达某一高度时将趋于饱和.相干长度的偏差趋势与天顶角偏差相似.修正后的相干长度总比传统相干长度偏小,因为修正后的天顶角比发射角大.图6,参7.     

基于单片机控制的太阳能光电跟踪器的研究与应用

在太阳能利用领域,由于太阳光线的入射方向（方位角和高度角）相对于地球上的某一点位置是不断变化的,为在不同季节不同时间都能最大效率的采集太阳辐射能量。聚光装置必须采用自动跟踪装置随时跟踪太阳。通常聚光比越高对跟踪精度的要求就越高,造价也就越高。因此,从能源利用及经济性等方面综合考虑,低成本的太阳光线跟踪技术具有重要意义。本文对一种基于单片机控制的太阳能光电跟踪器的研究和应用工作做出了总结。     

结合树冠体积的油茶树高与产量估测研究

【目的】以长沙县明月村油茶林基地为研究区,探讨利用无人机倾斜摄影提取树冠体积进行油茶树高和产量估测的可行性。【方法】基于无人机正射影像和密集匹配点云,提取波段反射率、植被指数、纹理因子、高度特征等遥感变量和冠幅等冠层参数,同时利用克里金法、反距离权重法、自然邻近点法和过滤三角网法分别获取油茶树冠体积,建立多元线性回归、随机森林、K最邻近模型估测油茶树高和产量,并以地面三维激光点云获取的树冠体积、样地实测树高和产量作为实测值分别对估测结果进行精度评价。【结果】过滤三角网是获取油茶树冠体积最有效的方法,其平均相对误差(31.54%)优于反距离权重法(36.73%)、克里金法(37.04%)和自然邻近点法(38.54%)。将树冠体积作为特征变量参与建模后,树高和产量的多元线性回归、随机森林、K最邻近模型的精度均有所提升(树高相对均方根误差分别减小了3.77%、0.78%、0.64%,产量相对均方根误差分别减小了1.32%、0.34%、0.16%)。对比3种估测模型,随机森林模型的决定系数均优于多元线性回归和K最邻近(树高决定系数分别为0.78、0.51和0.19,产量决定系数分别为0.61、0.48和0.24)。研究发现,分别使用估测树高和实测树高参与产量建模的精度无明显差异。【结论】结合树冠体积和树高参与建模可有效提高油茶产量估测精度,研究结果可为区域范围内利用无人机遥感技术开展油茶树高和产量调查提供参考。     

基于太阳运动及辐射理论的跟踪装置评价系统研究

以地球运动规律、太阳辐射理论以及数学归纳法为基础,通过MATLAB软件的图形用户接口开发环境,对基于太阳跟踪装置设计和安装的太阳跟踪评价系统进行开发。所开发的太阳跟踪评价系统能够快速分析拟设计太阳跟踪装置的太阳高度角和方位角运动范围、太阳光到达地面的总辐射量、太阳跟踪装置的最优安装间距,以及对当地安装太阳跟踪装置的必要性进行评级,为太阳跟踪装置的设计和安装提供参考。     

赣中天然闽楠单木冠幅预测模型的研究

【目的】探讨竞争指标和建模方法对天然闽楠(Phoebe bournei)单木冠幅预测模型的影响,以期为精准预测天然闽楠单木的冠幅提供参考。【方法】以江西省赣中25块闽楠天然次生林典型样地中的1 011株闽楠为研究对象,采用普通最小二乘法(OLS模型)、仅考虑样地水平的混合效应模型、增强回归树和随机森林4种建模方法建立单木冠幅模型,分别添加林分每公顷断面积、大于对象木的断面积之和、林分密度指数和简单竞争指数4种竞争指标,分析竞争指标对冠幅模型的影响,采用决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)、平均相对误差绝对值(RMA)和平均绝对误差(MAE)确定最佳模型。【结果】不添加竞争指标时,模型的预测能力表现为:混合效应模型>OLS模型>增强回归树>随机森林;添加竞争指标时,最优模型表现为:混合效应模型>OLS模型>随机森林>增强回归树。OLS模型中添加大于对象木的断面积之和竞争指标时预测能力最佳;增强回归树中添加固定半径为7 m的简单竞争指数时预测能力最佳;随机森林中添加林分每公顷断面积竞争指标时预测能力最佳;混合效应模型不添加竞争指标时预测能力最佳(RMSE为0.846 0,RMA为0.211 1,MAE为0.650 1),并且都优于其他模型。【结论】研究结果可对天然闽楠单木冠幅生长进行精准预测,并为提高闽楠天然次生林的林分质量提供理论依据。     

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。     

杈干现象对南方红豆杉树冠形态、生长和形质的影响

【目的】探明杈干对南方红豆杉树冠形态、生长和形质的影响,揭示杈干作用于树木生长、树冠形态的分级机制,分析树冠形态与生长和形质间关系的杈干效应,明确杈干木和未杈干木类型的树冠形态调控措施。【方法】在福建省明溪县南方红豆杉15年生人工林分中设置标准地,调查分析杈干木、未杈干木的树冠形态及生长、形质间差异,统计不同杈干木类型红豆杉胸径、树高、冠幅、冠形率、树冠率的分级分布,通径分析不同杈干木类型红豆杉树冠形态特征与生长形质间的关系。【结果】杈干显著抑制南方红豆杉的冠长、冠形率、树冠率,但对冠幅无显著性影响;杈干显著促进南方红豆杉地径、胸径、树高、单株材积、枝下高以及生长形质总体表现,但对树干尖削度、圆满度无显著性影响。不同杈干木类型间胸径、树高、冠形率、树冠率的分级分布明显不同,胸径、树高、单株材积、总体表现与树冠形态特征间关系也明显不同。【结论】杈干明显改变南方红豆杉胸径、树高、冠形率、树冠率的分级分布,杈干对胸径、树高、冠形率、树冠率的影响是通过改变高、低分级区间的分布比例来实现。杈干改变南方红豆杉胸径、单株材积、总体表现与树冠形态特征间关系,其相应的树冠形态调控措施不同。促进总体表现时...     

遮阴条件下杉木幼苗生长和C、N、P化学计量特征的变化

【目的】比较不同强度遮阴条件下杉木(Cunninghamia lanceolata)幼苗生长、生物量积累与分配,以及不同器官碳(C)、氮(N)、磷(P)积累、分配及化学计量特征的差异,探讨杉木幼苗在不同遮阴条件下的C、N、P元素积累及分配的响应策略,揭示遮阴处理对杉木幼苗C、N、P元素变化规律的影响,为杉木苗木繁育、林分光照环境调控管理等提供参考。【方法】选取当年生杉木幼苗为研究对象,通过人工遮阴方式设置5个遮阴梯度,即0%(对照,不遮阴)、遮阴强度40%(透光率60%)、60%(透光率40%)、85%(透光率15%)和95%(透光率5%),持续观测1 a。试验结束后测定幼苗株高与地径增量、各器官生物量、根冠比、各器官C、N、P含量、积累量,并分析C、N、P化学计量特征(以C/N、C/P,N/P表示元素质量比)等指标。【结果】①随遮阴强度的增大,杉木幼苗株高增量总体呈现上升趋势,而地径增量则显著降低(P<0.05)。根、茎、叶及总生物量、根生物量占比和根冠比降低,茎、叶生物量比增大;②根、茎、叶中及总的C、N、P积累量随遮阴强度的增大而降低。随着遮阴强度的增大,杉木地上部分(茎和叶)C和N分配比例增加,而地下部分(根)C和N分配比例则降低。③杉木幼苗C/N和C/P变化趋势相同,随着遮阴强度的增大先增加后减少。杉木幼苗各器官N/P低于14,表明杉木幼苗在不同遮阴下的生长受到N限制。【结论】杉木幼苗生长和生理特性对不同遮阴强度响应有差异,主要表现在随着遮阴强度的增加,株高生长加快,地径粗生长减缓,生物量分配倾向于地上部分,幼苗由“矮粗”逐渐转变为“细高”。但是过度遮阴不利于杉木幼苗的生长,导致幼苗生物量积累减少,C、N、P积累量降低。     

基于高分辨率卫星影像的CV模型单木定位法

【目的】基于遥感影像自动获取单木位置信息,进而建立单木数据库,实施单木集约化管理,以实现精准林业特别是对城市树木的集约管理。【方法】针对传统方法在树冠重叠区域易出现误判和漏判问题,提出基于CV模型的单木定位技术。首先结合树冠形态学特征自动提取初始轮廓;其次基于CV模型对初始轮廓线进行迭代,进而获取单木树冠轮廓;最终提取单木位置信息。为了检验该单木定位方法的效果,选择了7张不同类型(针叶林、阔叶林、经济林等林分和非林分)的高分辨率卫星影像,进行基于CV模型的单木定位方法与传统单木定位方法的对比分析。【结果】基于高分辨率卫星影像的CV模型单木定位法可基于图像全局信息,利用曲线内外的灰度均值而不是梯度信息进行分割,能够在边界模糊或梯度无意义的图像中取得较好的分割效果,快速准确地收敛到目标位置。与梯度分水岭法、标记分水岭法及局部最大值法等传统方法相比, CV模型单木定位法具有更高的匹配率,平均匹配率提高近23%。【结论】该单木定位法可以更好地处理树冠的连接、重叠状况,具有更好的定位效果,表现出良好的应用潜力。     

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。     

基于线性分位数组合的兴安落叶松冠幅预测

【目的】 使用线性分位数回归和分位数组合对兴安落叶松(Larix gmelinii)冠幅进行建模和预测,为准确模拟和预测冠幅生长提供技术支持。【方法】 利用大兴安岭兴安落叶松天然林实测数据,采用线性回归和分位数回归构建基础和多元冠幅模型。比较7种分位数组合:三分位数组合(τ=0.1, 0.5, 0.9和τ=0.3, 0.5, 0.7)、五分位数组合(τ=0.1,0.3,0.5,0.7,0.9和τ=0.3,0.4,0.5,0.6,0.7)、七分位数组合(τ=0.1,0.2,0.3,0.5,0.7,0.8,0.9和τ=0.1,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.9)和九分位数组合(τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)的预测效果。分析4种抽取方案(随机抽样、选择最大树、平均木、最小树)和9种抽样数量(1~9株)对预测精度的影响。同时使用K折交叉验证对线性回归、最优分位数回归和最优分位数组合进行比较。【结果】 线性和分位数回归都能对冠幅模型进行拟合,中位数回归的拟合结果与线性回归相似,且在所有分位数中拟合能力最好。多元冠幅模型和分位数回归的拟合及检验效果都优于基础模型,冠幅与胸径和样地平均高(立地质量)呈正相关,与枝下高(树木大小)和样地内落叶松断面积(竞争)呈负相关。使用分位数组合可以提高模型的预测能力,7种分位数组合的差异很小,三分位数组合(τ=0.3, 0.5, 0.7)的预测能力最好。对于基础和多元分位数组合在实际应用时,最优抽取方案都为选取最大树,每个样地建议选取6株样木。【结论】 基于线性分位数组合的冠幅模型可以提高预测精度,建议使用三分位数组合和选取最大树及抽取数量为6株的方案对冠幅进行预测。