日本落叶松林分生长数学模型的建立

日本落叶松是我国引种成功最早的造林树种,现已成为我国经济价值最大,分布最广的树种.本文根据影响林分生长的主要因子、林龄、立地指数以及林分密度,采用多因子综合描述的方法,建立了日本落叶松林分生长数学模型.     

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%。     

数量化模型Ⅰ在林业上的应用

本文利用数量化模型Ⅰ的理论，确定影响林分生长的主导因子，分析研究林分生长与立地质量的关系。     

用变型Weibull分布对热带雨林结构规律的研究

作者提出的变型Ｗｅｉｂｕｌｌ分布模型是以Ｗｅｉｂｕｌｌ分布密度函数为基础，进行适当变换形成的４参数分布模型。用该模型对海南省热带山地雨林的林分结构规律进行研究，结果表明，该模型具有灵活性强、适应性广的特点，对异龄林和同龄林皆适用，并能提高模型参数的估计精度。同时本研究改善了ｘ＾２检验模型拟合适度的稳定性，取得了较好的模拟效果。     

大兴安岭中部地区不同林分类型结构复杂性评价

【目的】通过对不同林分类型结构复杂性的评价来确定影响林分结构的主要因素，为后续森林结构经营的精准调整提供理论依据。【方法】以大兴安岭地区翠岗林场的不同林分类型(白桦林、兴安落叶松-白桦混交林和兴安落叶松林)为研究对象，基于不同林分类型的30块固定样地调查数据，从林分结构、林木大小多样性、林分活力和土壤状况4个方面选取13个指标，采用雷达图法对不同林分类型结构复杂性状况进行评价。【结果】3个林分类型林分直径分布均为倒“J”形；林分整体呈随机或轻微均匀分布；林木大小分化呈劣势和中庸分化状态；林分密集程度从中等状态向密集状态转变；林分混交度、Simpson多样性指数、Shannon-Wiener指数和Pielou均匀度指数均在兴安落叶松-白桦混交林有最大值，而林分蓄积和健康木占比在兴安落叶松林有最大值；林下天然更新数量、土壤有机质含量、土壤腐殖质层厚度在不同林型间则无显著差异(P>0.05)。林分结构复杂性评价指数大小依次是兴安落叶松-白桦混交林(0.45)>兴安落叶松林(0.37)>白桦林(0.31),其中混交度、Simpson多样性指数、健康木占比是影响林分结构复杂性的...     

气候变化对落叶松人工林生物量生长的影响模拟

【目的】研究气候变化对落叶松人工林生物量及其生长的影响，为落叶松人工林碳估测和适应性经营决策提供依据。【方法】利用华北和东北地区第6～8次森林资源连续清查落叶松人工纯林固定样地数据，基于理论生长方程建立林分生物量生长模型。并将不同种落叶松作为哑变量，建立了气候敏感的林分生物量生长模型，气候因子为年湿热指数(AHM)。模拟未来气候不变、两种温室气体代表性浓度路径(RCPs)(包括RCP 4.5和RCP 8.5)3种气候变化情景下的林分生物量及其连年生长量，采用两种RCP气候情景与当前情景生物量估计结果的相对差值量化气候变化对林分生物量及其生长的影响。【结果】林分生物量的基础模型、含哑变量的模型、含气候变量和哑变量生长模型的决定系数R²分别为0.938 2、0.947 0和0.950 7,采用哑变量和考虑气候因子能够明显改善模型表现。模型模拟结果表明，与当前情景比较，各树种的林分生物量及其连年生长量在RCP 4.5和RCP 8.5气候变化情景下既有增加也有减少的趋势。对于林分生物量，RCP 4.5和RCP 8.5情景下的相对差值的均值区间分别为-3.02%～2.69%...     

长岭岗林场日本落叶松人工林立地指数表的编制

用150株日本落叶松优势水平均树高－－年龄资料,根据树高生长过程特性,在比较多个树高生长模型的基础上,选择Richards生长方程H＝a（1-e^-bA)^c作为日本落叶松树高生长模型;通过优势木解析木资料分析,确定基准年龄为20年,立地指数级距为2m,在10－22m范围内划分7个指数级;用比例法展开导向曲线编制立地指数表。检验结果表明,所编立地指数表精度高,适应性强,能客观地评价长岭岗林场日本落叶松人工林生境质量。     

日本落叶松生长量与立地因子的相关分析

应用双重筛选逐步回归方法，建立了胶东半岛日本落叶松人工林胸径、树高生长量与五个立地因子（海拔，坡向，坡度，坡位和土层厚度）之间的多元回归模型，通过对模型分析指出，日本落叶松胸径和树高生长量与立地因子之间存在着密切相关关系，其中海拔是影响日本落叶松胸径和树高生长的主要立地因子，其次是土层厚度，坡向和坡度，坡位对其影响不显著。     

杨树农田防护林带全林生长模型的研究

立地条件、林龄、密度是影响林分生长的3个主要因素,本研究采用Richards理论方程为基本模型,在模型中引入立地指数、株数密度、林分年龄3个因子,从而构建了研究区的杨树农田防护林带的可变密度的全林分蓄积生长模型,模型的建立为研究区蓄积量的预估打下基础.     

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。     

影响杉木炭疽病发生的主要因子分析

在福建省三明地区杉木设立了４８４块标准地，对杉木炭疽病的发病程度及标准地有关因子进行了调查和回归分析，发现杉木炭疽病的发病程度与林龄，立地类型和坡位间存在密切关系，与林份密度，海拔高度，土壤类型之间也有一定关系；而与土层厚度，抚育情况，坡向和混交比之间关系不密切，指出在实际生产中，只要在不在Ⅲ，Ⅳ类地和坡顶造林，即可有效地控制杉木炭疽病的发生。     

杨树人工林生长与收获系统模型构建

基于南方杨树人工林各类试验固定标准地和历年调查收集的临时标准地共213块样地数据,构建了适合我国南方地区杨树人工林生长与收获的模型系统。系统模型集成了林分平均直径与断面积、林分直径分布、树高曲线和削度方程模型,以林分立地质量、林分年龄与林分密度为模型的控制变量,按不同经营强度类型给出了林分蓄积量与出材量收获模型,并开发了具有自主知识产权的系统软件。旁置样地检验表明:应用该杨树人工林生长与收获系统模型可以得到林分蓄积量与出材量的可靠估计,平均相对误差<10%。     

豫南杉木萌芽林生长规律的研究

通过定点试验观测和典型抽样调查,研究了豫南杉木萌芽林生长发育规律.结果表明:杉木萌芽率随伐桩直径增加而下降,平均萌芽率可达90%以上;萌芽林生长与立地条件和原杉木生长情况有关,山区和丘陵立地条件为10立地指数以上;萌芽林生长前期快于实生林,但其树高、胸径、材积和生长过程与实生林相差不大.     

级配对矿质颗粒体离析的影响研究及应用

 为取得不易离析的路面颗粒材料,开展了级配对矿质颗粒体离析的影响研究。首先通过实验研究,确定反映路面颗粒材料离析的试验方法;然后应用级配设计理论,设计不同级配参数的矿质颗粒体,根据各颗粒体离析试验结果,采用级配设计参数与表征颗粒体粒径分布的平均粒径与粒径分散系数,分析颗粒体级配与其离析程度的关系。研究发现,最大粒径相同的颗粒体,平均粒径和粒径分散系数存在离析程度最小的临界值,超出此临界值的颗粒体离析程度变大;临界值对应的级配为次级粒径颗粒填充上级粒径颗粒空隙时,留下适当空间的级配;且平均粒径和粒径分散系数存在良好对应关系,粒径分散系数随平均粒径的增大而减小。另外,对比分析了矿质颗粒体离析试验与沥青混合料施工离析的对应关系。     

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。     

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。     

杉木林分密度管理图的编制与应用

<正>根据南方七省(区)867块杉木实生林标准地原始资料,按不同地位级分别编制了杉木林密度管理图。 各测树因子间相互关系的数学模型:林龄与平均树高关系式为;林龄、密度和平均胸径的关系式为 图象采用直角座标系,以林分平均高、年龄作纵座标,每亩株数(密度)作横座标。基本线为等胸径线和等蓄积量线。参考线为最大密度线和冠幅线。 本图可为杉木林抚育间伐、作业类型设计、杉木生长和产量的预测以及杉木林资源清查提供参考依据。适用范围,年龄5—40年;密度50—500株/亩。