落叶松人工林立地质量和速生丰产的研究

本文通过对长白山区10个林场落叶松人工林的调查研究评价其立地质量。共调查了11个立地因子,划分了各立地因子的等级。选出了主导立地因子。应用数量化理论(Ⅰ)编制了主导立地因子得分表,并编制了主导立地因子百分得分表。两表都可以用来确定各因子对立地指数的贡献大小。实现了相同立地条件下红松、落叶松、樟子松三个树种之间的立地指数转化。按立地指数及林分密度进行了林分蓄积量预测。提出了速生丰产林立地条件。     

辽宁省刺槐人工林立地质量评价的研究

选择Ｒｉｃｈａｒｄｓ生长函数Ｈ＝ａ（１－ｅ－ｂＡ）ｃ作为辽宁省刺槐优势高生长模型．用差分法展开导向曲线编制了单形立地指数表；应用分组整理后解析木资料，拟合出最优多形立地指数模型，编制了多形立地指数表．在综合分析影响刺槐生长发育的环境因子基础上，选择了７个立地因子，运用数量化理论Ⅰ方法，建立与立地指数的回归模型，经减少项目法筛选出包含５个因子的立地指数最佳预估方程，编制了数量立地指数得分表．     

基于一类清查数据的福建省立地质量评价技术

基于森林资源清查的标准木、样木和样地数据,构建主要树种(组)树高曲线,编制立地指数表,用地形和土壤 因子拟合立地指数估测模型。同时,基于林地空间分布数据,估测福建省小班立地指数,得到立地质量等级及分 布。结果表明:1)分等级的树高曲线符合林木生长规律,根据样地等级计算样木树高,筛选优势木,采用Richards 模型的导向曲线和标准胸径编制立地指数表的方法可行;2)地貌、坡位、坡向、坡度和土层厚度是估算华东华中低 山丘陵用材经济林区冶杉木立地指数的主导因子,逐步回归的多元线性模型精度高,拟合结果好;3)福建省小班玉、 域和芋立地质量等级所占比例达82郾58%,认为全省林地质量偏好,其中闽中北地区林地质量最好,而沿海宁德和 泉州属中等偏差,其余市区属中等偏好。基于森林清查资料的立地质量评价方法科学、实用,值得推广。      

利用马尾松解析木对林地立地指数和立地形的研究

利用重庆市南川区马尾松解析木数据，选择合适的导向曲线方程，建立基于导向曲线的立地指数和立地形模型，并对立地形的适用性进行说明。根据散点图和三倍标准差对解析木数据进行了选择，排除了不符合要求的圆盘记录对。采用5种常用的经验生长方程对年龄-树高、胸径-树高进行拟合，根据决定系数R²,均方根误差RMES、 AIC、方程的参数变动系数以及拟合曲线对方程进行选择；根据选定的方程，求出其连续生长量方程和平均生长量方程，并采用matlab绘制出其曲线方程，根据连续生长量和平均生长量次相交后的下一个龄（径）阶，选择出基准年龄（胸径）；利用标准差调整法进行编表，编表后采用成对T检验方法对立地指数表和立地形表进行验证。结果表明，立地指数和立地形的表达精度在95%水平下显著，平均总相对误差和相对总误差都<5%，而预估精度分别达到了99.18%和99.22%，说明所编立地指数表和立地形表精度较高，能够满足编表需要。根据导向曲线绘制生长量曲线方程的方法确定基准年龄和基准胸径的方法准确可行；由于龄阶和径阶的选择差异，导致立地指数级不同，同时影响了立地形与立地指数的编表质量；由于树木的生长特性，立地形在表示立地质量时，在林木的早期将会低于立地指数，在树木生长的中后期将会高于立地指数；立地形的适用性取决于胸径与树高的相关性，相关性越强，立地形就越准确，在选择合适的优势木的情况下，立地形可以取代立地指数来表示林地质量。     

农田防护林立地分类和立地质量评价

本文对农田防护林立地进行系统的研究,提出了三级分类单位:(1)立地级,(2)立地类型组,(3)立地类型。首先采用数量化理论Ⅰ的方法对所有立地因子进行筛选,筛选出的主导立地因子为 A 层厚度、石灰反应、土壤类型和有机质,然后用主导因子采用系统聚类方法进行分类,共划分出四个立地级,11个立地类型组,进行方差分析检验证明,分类结果是正确的。依据 Storie 指数(SIR)原理,采用复合法提出了立地生产力的评价公式 SP=5(A+B+C+DX)。并计算出不同立地级的立地生产力的变动范围。在上述分类的基础上,又对草甸黑钙土立地类型组进行更详细的调查,划分了三个立地类型并绘制了立地因子的等值线图和立地类型图。     

常规立地指数表的误差来源与分析

立地指数表的精度是人们在编表与使用时普遍关注的问题,它直接影响对立地生产力评定的可信程度。本文将常规立地指数表中可能含有的误差归并成4种类型:抽样误差、测量误差、历史的与偶然性的误差和技术性误差,并系统地对它们的来源,性质及其作用后果进行了分析。     

南方型杨树人工林立地指数表的编制

利用163块标准地资料和95株解析木资料,对多个树高生长模型进行比较分析,选择R ichards生长函数H=a(1-e-bA)c作为南方型杨树优势高生长模型.在分析优势高生长过程的基础上,参照前人的分析结果,确定基准年龄为6 a,立地指数级距为2 m,立地指数等级为7级,龄阶距为1 a.用差分法展开导向曲线,编制了单形立地指数表.应用分组整理后的数据资料,拟合出最优多形立地指数模型,编制了多形立地指数表.结果表明,所编单形与多形立地指数表精度均较高,且多形立地指数表精度更高,适用性也更强.     

杉木人工林立地质量的数量化评价

从21个立地因子中回归筛选出10个,与立地指数建立了数量化理论Ⅰ模型,并编制了开化杉木数量化立地指数得分表。分析结果表明,海拔、母岩、土壤厚度和土壤质地是影响开化杉木生长的主导立地因子。文中对这4个项目各类目组合而成的48个立地类型进行了数量化评价,预估出了各立地组合所潜在的生产能力。     

辽宁省刺槐人工林立地指数表的编制

应用１５９株刺槐优势木解析木资料。在比较多个树高生长模型基础上,选择Ｒｉｃｈａｒｄｓ７生长方程作为辽宁省刺槐优势高生长模型。在分析优势高生长过程特性的基础上,确定基准年龄为１２ａ。立地指数级距为２ｍ在５￣１５ｍ范围内划分为５个指数级。用差分法展开导向曲线编制了单形立地指数表。应用分组整理后解析木资料。拟合出最优我形立地指数模型。并解决了立地指数曲线不过指数点的问题,编制了多形立地指数表。检验结果表     

阔叶林立地质量分析评价

通过对封山育林区阔叶林和针阔混交林的壳斗科类优势木和立地因子相关的分析,首先依据标准样地壳斗科类优势木的解析数据求解出树高和龄阶的导向曲线,依据标准差编制出壳斗科类阔叶林立地指数表,然后建立数量化理论数学模型,将定性的立地因子与定量立地指数建立多元回归关系,以此来评价和分析不同立地条件通过封山育林培育以壳斗科类为主的阔叶林预计能达到的成效。     

甘肃大野口青海云杉距离加权大小比竞争指数研究

在研究对比距离加权的大小比竞争指数时,采用不同竞争木确定方法和参数可反映竞争压力效果差异,为其将来在林业生产实践尤其是林业遥感中的应用提供参考。本文以甘肃大野口青海云杉天然林为研究对象,以距离加权的大小比指数通用模型为基础,采用Pearson相关性和方差分离的方法,通过探究竞争对林木高径比(树高/胸径)生长的影响,对比分析了分别采用固定面积法、树冠重叠法、圆锥搜索法确定竞争木,以胸径、树高、冠幅分别为大小比参数,以固定半径、树高和、冠幅和分别为相对距离参数时,不同竞争指数反映竞争压力效果的差异。结果显示:1)竞争指数与高径比呈显著正相关(P < 0.01),并且相关性会随着下层林木从样本中的逐渐剔除而增强。2)针对研究区林分,圆锥搜索法是3种确定竞争木方法中效果相对最好的,其次为固定面积法,最差为树冠重叠法。3)除固定面积法外,选用树高和为相对距离参数的竞争指数与高径比的相关性大于选用冠幅和。4)以胸径比为大小比的竞争指数与高径比的相关性最大,其次为冠幅比,最小为树高比。5)排除与生长因子协同作用部分,以树高比为大小比的竞争指数对高径比变异的独立解释力最大(15.7%),其次为胸径比(7.3%),最小为冠幅比(3.6%)。综上表明,针对青海云杉天然林,距离加权的大小比竞争指数能够有效反映林木所受竞争压力情况,但竞争木确定方法和模型参数选用不同,其所反映的竞争效果也不同。3种竞争木的确定方法以圆锥搜索法为最佳,距离权重函数中以树高和为相对距离参数最好,而大小比参数选用树高相对更具生态学意义。      

不同林龄杉木胸径树高与冠幅的通径分析

为了解杉木林分不同发育阶段冠幅因子的变化规律,以及胸径和树高对冠幅因子的影响程度,运用通径分析方法分析了福建将乐林场5种杉木纯林中胸径和树高与冠幅因子之间的关系。结果表明:1)冠幅的增长主要是在中龄到接近成熟这个阶段,冠幅范围主要在0.3~1.8 m;2)杉木林发育不同阶段的冠高率分布在区间0.3~0.9,总平均冠高率为0.50;3)胸径对冠幅具有显著的正向作用,且随着林分的发育,正向作用逐渐增强,树高只在幼龄和过熟阶段对冠幅起正面作用;4)胸径与树高对冠形率均具有显著的负作用,其中,对冠形率起显著作用的主要是树高,这种负作用在近熟林时最小,成熟林时最大。     

主要测树因子对马尾松产脂量的影响

[目的]探讨测树因子对马尾松产脂量的影响。[方法]对不同林龄采脂经营的马尾松林分和高产脂林分标准地进行调查及其产脂量测定。[结果]胸径对产脂量影响明显,产脂量随着胸径的增大而增大;树高对产脂量的影响没有胸径明显,其对产脂量影响体现在冠高比上,同一林龄,产脂量往往随着冠高比的增加而增大,中龄林保持0.6以上,近熟林保持0.5以上,成、过熟林保持0.4以上的冠高比,可获得较高产脂量。[结论]冠高比对产脂量影响是综合作用的结果,胸径和冠高比互补效应十分明显。     

柚木冠幅与树高、胸径的回归分析

为考察柚木生长因子与冠幅的关系,准确反映各生长因子与冠幅之间的关系,建立冠幅预测模型,为柚木人工林目标树经营提供理论依据。以广西凭祥、云南德宏、云南景洪、海南乐东4个地区不同林龄阶段的柚木人工林中优势木为研究对象,以胸径、树高、冠长、林龄4个因子作为变量与冠幅进行回归分析,筛选关键因子建立柚木冠幅生长的预测模型。结果表明,胸径(R=0.5342,P=0.0001)、树高(R=0.1798,P=0.0026)是影响柚木冠幅的关键因子;胸径、树高与冠幅的一元回归方程:冠幅与胸径y=15.7893x+1.84766(F=516.4180,P=0.0001),冠幅与树高y=0.3717x-0.60189(F=174.2954,P=0.0001)。并应用胸径、树高2个关键因子与冠幅建立回归模型:y=13.5658x1+0.1064x2+0.35866(F=279.5048,P=0.0001),计算结果与实际测量结果差异性较小(F=0.0140,P=0.9072)。可以根据目标树的培育目标胸径、树高因子,利用该模型来预测该目标树的冠幅,从而确定单位面积内保留目标树的数量。     

造林密度对峦大杉生长形质及林分分化的影响

为探讨不同造林密度对峦大杉人工林林分生长形质及林分分化的影响,选用福建武平8年生不同造林密度(2 700、3 000、3 300、3 600株·hm-2)峦大杉人工纯林为研究对象,对林分生长形质及林分分化等系列性状指标进行调查分析,并应用主成分分析法进行综合评价。结果表明:造林密度显著影响着峦大杉平均树高、胸径、冠幅、单株材积、林分蓄积等5个生长性状;造林密度显著影响着峦大杉的圆满度、冠长率、高径比、枝下高、胸高形数等5个形质性状;造林密度显著影响着峦大杉相对胸径的变异系数和Ⅱ、Ⅲ级木以下株数比例,表明峦大杉生长形质及林分分化有着显著的造林密度效应。随造林密度的增大,峦大杉的平均树高、胸径、冠幅、冠长率、单株材积均呈现逐渐降低的变化规律、表现出抑制效应;而林分蓄积、树干圆满度、高径比、枝下高、胸高形数等形质指标以及相对胸径的变异系数,Ⅱ、Ⅲ级木以下株数比例等林分分化指标均呈现逐渐升高的变化,表现出促进效应。造林密度对峦大杉的造林保存率、树干通直度、尖削度无显著影响。造林密度显著影响峦大杉综合得分值,表明合理造林密度的必要性。综合8年生峦大杉生长形质以及林分分化情况,造林密度2 700株·hm-2的峦大杉总体生长表现最好,有利于峦大杉大中径材的培育,并适时间伐、抚育。     

延边地区天然赤松林生长进程及其生长阶段的研究

在划分延国地区天然赤松林立地级的基础上，根据中等级上不同密度赤松林的调查资料，分析了赤松林的胸径，树高和材积生长过程，结果认为，赤松属早期速生，是生长持续期很长的树种，并对赤松胸径，树高和材积生长阶段进行了初步划分。     

利用遥感进行旺苍县立地分类与评价的研究

本文叙述利用多级遥感技术进行森林立地分类与质量评价。首先采用卫星磁带数据进行图象处理,在图象判读的基础上,提供了旺苍县的立地分区。进而利用航空象片进行立地因子的判读,按影响立地的因子划分立地类型和评价立地质量。由于立地研究是以遥感图象为载体,所以在研究中立地分类与立地制图相结合。本文的最后部分还讨论了立地分类与评价在防护林工程中的应用。试验表明,本方法与常规技术相比,不仅具有速度快,效率高和成本低的特点,而且立地信息丰富,便于生产中应用。     

油松、侧柏树冠复合指标模型的建立及其对林分健康性的评价

以北京西山油松（Pinus tabulaeformis）、侧柏（Platycladus orientalis）2个主要造林树种为研究对象,探讨了树冠体积、表面积和树冠生产效率3个树冠复合指标的预测模型并对林分健康性进行了定量化评价,结果表明：3个树冠复合指标与其它6个树冠绝对指标都显著相关;3个树冠复合指标在单木水平和林分水平上与胸径和林分平均断面积之间呈显著的线性回归关系。应用这3个树冠复合指标对林分健康定量化的评价结果表明,当林分平均树冠体积〉1．08m^3或林分平均树冠表面积〉7．22m^2或林分平均树冠生产效率〉1．33m时,该林分的树冠发育正常,没有受到使其生长力明显减弱的干扰和胁迫。     

I-72杨树冠特性与生物量相关性研究

分析安徽省安庆市长江外滩地18年生I-72杨树冠特性与生物量的相关性。结果表明,冠幅与生物量呈一元线性相关;冠长与生物量为指数相关;冠形率与生物量也呈指数相关,但相关系数较低;冠幅垂直投影面积与单株生物量呈对数相关;叶干重、单株叶面积与单株生物量为一元线性相关。受造林密度、林分立地条件的影响,树冠特性因子与生物量的相关模型在两种密度的林分中基本相同,但其响应系数略有不同。在树冠特性指标中,叶面积、叶干重与生物量的回归模型能较好地反映二者的变化关系。     

基于无人机影像的银杏单木胸径预估方法

胸径是立木测定的基本因子,自动获取胸径数据是准确高效计算森林蓄积量和生物量的关键。以银杏Ginkgo biloba为研究对象,通过无人机获得影像数据,利用运动恢复结构（SFM）方法生成数字表面模型和正射影像图,进而提取单株银杏的树冠面积（A_c）,冠幅（W_c）及树高（H）。3个参数分别与胸径（D_BH）建立一元回归模型（A_c-D_BH,W_c-D_BH,H-D_BH）,二元回归模型（A_c&W_c-D_BH,A_c&H-D_BH,W_c&H-D_BH）和三元回归模型（A_c&W_c&H-D_BH）。52组拟合样本的结果显示:A_c&W_c&H-D_BH模型的决定系数（R2）最高为0.825 0,均方根误差（E_RMS）最小为0.959 1。19组检测样本的结果显示:A_c&W_c&H-D_BH模型反演的胸径值误差率为4.20%,小于A类森林资源胸径因子允许的误差值（5%）。研究结果表明:通过无人机采集树冠面积、冠幅和树高3个参数,可计算得到较高精度的胸径值。