天然兴安落叶松林分年龄与平均直径数量化关系的探讨

利用天然兴安落叶松林分178块标准地的平均木解析木资料,对林分年龄与平均木直径进行了分析。结果表明:林分年龄与平均木直径之间存在着A=α+βlg(D)关系,且相关紧密。利用平均木直径估测林分年龄的方法对野外调查具有实用性。     

青冈栎次生林林分形高模型构建

探索林分形高模型的构建与评价方法,可为湖南省青冈栎林分蓄积量的精准测定提供理论依据。以芦头林场和青羊湖林场的青冈栎次生林为研究对象,基于35个样地的1 055株单木实测数据,建立青冈栎次生林一元、二元林分形高模型。由孔兹干曲线推导出青冈栎树高曲线以计算林分条件平均高,基于林分形高与林分平均胸径、林分条件平均高的一元、二元相关关系,选取6个一元模型和8个二元模型,以决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)、解释方差(EA)、平均绝对误差(MAE)和模型预估精度(P₁)作为评价指标。经过评估和比较,选定一元林分形高模型为f(D)=2.870 7×D^{0.261 8}、f(H)=2.022 4+0.339 5×H和二元林分形高模型为f(D,H)=0.590 6×exp(-0.008 3×D)×H、f(D,H)=(0.710 2-0.070 1×logD)H和f(D,H)=2.479 9×(D²×H)^{0.109 2}。通过留一交叉验证和配对T检验对模型进行检验,结果显示一元、二元林分形高模型...     

古田县马尾松人工林分出材率表的编制

应用古田县近年来伐区调查实际造材数据,以林分平均胸径和平均高为自变量,分别以林分总出材率和规格材出材率为因变量,选择理查德方程建立马尾松人工林分一元和二元材种出材率模型。经拟合结果分析,以林分平均胸径D和平均高H的组合D2H作为自变量,其拟合效果和预估精度要高于只用一个平均胸径或平均高的单因子林分材种出材率模型。并编制了林分一元和二元材种出材率表。     

应用数学模型计算角规测树蓄积量的探讨

根据林分蓄积量公式M=GHF1．3和二元立木材积公式V=αD^bH^c推导出角规测树蓄积量公式。结果表明,选取角规绕测点林分平均胸径D、平均树高H及角规断面积G代入上式,即可利用含幂(γ^x)键的电子计算器,便捷、迅速、准确地计算出林分蓄积量。     

思茅松天然林胸径与树高结构的变化

以云南省思茅区思茅松天然林为研究对象,分析了思茅松天然林次生林的林分结构变化,采用Weibull函数拟合林分直径结构,采用幂函数模型拟合树高结构,并采用逐步回归分析拟合参数与环境因子的关系。结果表明:(1)胸径符合Weibull函数分布;其拟合参数a与样地内林木株数(N)和坡向(T ASP)相关,且均呈正相关;b与土壤水解性氮(C HN)、林木优势高(H ST)、林木平均高(H M)和林木株数(N)相关,且均呈负相关;c与林木平均高(H M)相关,且呈正相关。(2)树高符合幂函数分布,其拟合参数a与林分平均胸径(D M)、土壤有效磷(C YP)、土壤水解性氮(C HN)、样地内林木株数(N)呈负相关,与土壤有机质(O M)和总磷(T P)呈正相关;b与土壤pH值呈负相关,与土壤有效磷(C YP)和样地坡度(T SLO)呈正相关。     

西南桦人工林单株生物量的回归模型

通过对林分进行每木调查,以D-H曲线进行平均木选择,分径阶伐倒平均木获得生物量数据。以幂指数模型为基础对西南桦人工林的单株生物量模型进行了模拟,以胸径(D)、树高(H)、1/2树高处直径(D1/2)、胸径平方乘树高(D2H)等作自变量,所选择的树干、树枝、树叶、树根的回归模型分别为:Wt=0.563D2.631、Wb=0.0003D3.6499、Wl=0.0022D2.6063、Wr=1.4×10-7H5.9972。以胸径(D)、树高(H)、1/2树高处直径(D1/2)、胸径平方乘树高(D2H)等作自变量的回归模型均可作为全树生物量预测模型。     

不同林分类型的青冈栎各器官生物量模型

以湖南省青羊湖国有林场青冈栎阔叶混交林和青冈栎针叶混交林2种林分类型的24株青冈栎解析木数据为基础,采用2种常用的模型(w=aD~b,w=a(D~2H)~b)拟合2种林分类型的青冈栎各器官生物量估测模型,并对2种常用模型的预测效果进行方差分析对比,构建不同林分类型下的青冈栎各器官生物量估测模型。结果表明,树叶生物量模型以胸径(D)为单一自变量为宜,树枝和树叶生物量模型以胸径(D)和树高(H)双自变量为宜;不同林分类型下,青冈栎的树叶、树枝生物量模型在0.05水平上存在显著差异,说明区分林分类型构建树叶、树枝生物量模型是必要的。本研究区分林分类型构建的青冈栎各器官生物量模型,模型结构简单,实用性强,可以为青冈栎的生物量估测提高参考。     

将乐地区马尾松标准树高曲线的研究

采用福建省将乐国有林场979组马尾松调查数据,利用R-软件的nls-模块对24种常见树高曲线拟合,并选取精度最高的作为基础模型,通过对基础模型添加变量改进模型,并用调整决定系数adj-R2、误差Bias、均方根误差RMSE对模型精度进行检验。结果表明,模型-13在添加了林分优势木高(Ht)、林分平均胸径(D)、地径(Dd)、林分平均树高(H)、林分每公顷断面积(SBA)林分变量之后,Bias、RMSE减小,adj-R2明显增大,因此,标准树高曲线H=1.3+(a1+a1Ht+a2SBA)+(b+b1 D+b2Dd)/D+(c+c1SBA)能较好地模拟当地马尾松的树高与胸径的关系。     

基于高清航片的小班测树因子估测技术研究

利用高清航片影像特征与小班测树因子的相关关系,通过判读优势树种(组)、冠幅、郁闭度、株数,结合3S和回归模型等技术方法,估测小班平均胸径、平均树高、郁闭度、株数和蓄积量。重点介绍林分优势树种(组)、树种组成、平均胸径、郁闭度的估测方法。利用基于高清航片的小班测树因子估测技术与传统调查方法相比,可以减轻调查工作量,提高工作效率,降低调查成本。     

滇西北云南松生物量模型回归分析

对2010年以及2011年滇西北云南松样地数据进行计算分析,找出滇西北云南松单木及林分生物量模型、林分生产力的差异,结果表明:(1)用胸径(D)、树高(H)、胸径与树高乘积(HD)、胸径平方与树高乘积(D2 H)估测单株云南松生物量的模型以幂模型为佳,精度R2为0.9988~1,显著值均达到了0.000都极为显著,根据云南松的生长特性最终确定(W=0.0479*(D2 H)0.9638(单位:W为kg,D为cm,H为m))为滇西北云南松单木生物量模型,精度R2=0.9999.(2)滇西北云南松种群生物量为8228.3t/hm2,滇西北云南松林群落生物量为8477.065t/hm2.上层生物的生物量占绝对优势,各层次生物量的大小为:乔木层灌木层草本层。     

西藏自治区森林资源清查中数量化林分蓄积量表的编制

各类土地面积和各类型林分单位面积平均蓄积量是森林调查的两项重要指标。数量化林分蓄积量表是通过少量样地材料对影响林分蓄积量变化的各项因子(包括质和量的因子)进行分析研究,估测林分蓄积量的方法。     

福建柏人工林标准表编制的研究

以林分平均高(H)为辅助变量,选择方程G-1=a+bH-1建立疏密度1 0的每公顷断面积(G)模型,配合形高(HF)模型及林分蓄积量(M)的构成公式M=G×HF,编制了福建柏人工林标准表,该表经检验适用,可用于林业生产实践。     

尤溪国有林场杉木人工林林分材种出材率表的编制

采用尤溪国有林场近年来伐区调查设计资料,选择杉木林分平均胸径和平均高为辅助因子,应用多方程分析对比法研制杉木人工林林分一元和二元材种出材率表。结果表明,林分材种出材率与平均胸径D及D2H之间的关系,以Y=aeb/x方程效果最佳,但规格材的拟合效果不如总出材率;采用平均胸径和平均高2个因子编制的林分二元材种出材率表,精度要高于只用平均胸径1个因子的林分一元材种出材率表。所编数表简便实用,在森林资源调查中有应用价值。     

机载LiDAR航带旁向重叠对针叶林结构参数估测的影响

【目的】研究机载LiDAR航带旁向重叠对针叶林林分平均高和森林叶面积指数(LAI)估测的影响,为机载LiDAR点云数据区域森林结构参数估测提供参考。【方法】野外分别测定30块樟子松、33块长白落叶松样地的林分平均高和LAI,对原始LiDAR点云数据进行去噪、点云分类、高程归一化和重叠点移除等处理,从重叠点移除前、重叠点和重叠点移除后的点云数据中分别提取一系列样方点云高度分位数(HP1、HP5、HP10、…、HP99、Hmax和Hmean)和激光穿透指数(LPI),借助留一交叉验证建立并评价樟子松和长白落叶松林分平均高和LAI估测模型的精度,通过对比分析估测模型的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)揭示机载LiDAR航带旁向重叠对针叶林林分平均高和LAI估测的影响。【结果】对樟子松林分平均高估测而言,重叠点移除前林分平均高的最高估测精度(R2=0.873,RMSE=0.940)出现在HP90处,重叠点林分平均高的最高估测精度(R2=0.892,RMSE=0.866)出现在HP80处,而重叠点移除后林分平均高的最高估测精度(R2=0.892,RMSE=0.868)出现在HP55处;对长白落叶松林分平均高估测而言,重叠点移除前、重叠点和重叠点移除后林分平均高的最高估测精度均出现在HP99处,R2分别为0.725、0.719和0.741,RMSE分别为1.196、1.209和1.161。对樟子松LAI估测而言,重叠点移除前估测结果 R2为0.666,RMSE为0.220,重叠点估测结果 R2为0.551,RMSE为0.255,重叠点移除后R2提高到0.794,RMSE降低为0.172;对长白落叶松LAI估测而言,重叠点移除前估测结果 R2为0.654,RMSE为0.110,重叠点估测结果 R2为0.640,RMSE为0.112,与樟子松估测结果一致,重叠点移除后长白落叶松LAI估测精度大幅度提高,R2变为0.762,RMSE变为0.091。【结论】无论是林分平均高还是森林LAI,相邻航带旁向重叠点移除后的估测精度均高于重叠点移除前和重叠点,且樟子松的估测精度高于长白落叶松。对林分平均高而言,樟子松和长白落叶松达到最高估测精度时所对应的点云高度分位数不同。机载LiDAR点云数据相邻航带旁向重叠点的移除可有效提高森林结构参数的估测精度,在未来机载LiDAR点云数据预处理时应加入重叠点移除操作。     

日本落叶松生长过程与林分结构特征研究

以长岭岗林场日本落叶松为研究对象,通过调查分析不同龄级林分胸径、树高及材积等生长量指标,以揭示日本落叶松生长过程和林分特征。结果表明,日本落叶松胸径生长拟合方程D=5.838 lnt-5.241 1;树高拟合方程为H=1.110 3t~(0.8917),树高与胸径之间拟合方程H=2.474 6e~(0.1527D),材积拟合方程V=0.000 1t~(2.2518),各拟合方程效果显著(R~2大于0.98)。从胸径、树高株数累积分布曲线和平均生长量来看,日本落叶松幼龄林胸径、树高生长较快,但由于林分密度大,胸径生长没有达到最优状态;中龄林胸径、树高生长稳定;近熟林分胸径生长量和高生长量都放缓,林分内枯立木、濒死木占有一部分,其林分健康状况欠佳;成熟林多为日本落叶松与柳杉行间混交,林分状况良好。     

湖北省湿地松人工林整体生长模型的研究

根据我省湿地松人工林林分标准地调查材料 ,选用不同的数学函数模拟出我省湿地松林分平均树高、平均直径的生长模型 ,以及林分单位面积立木株数的估测模型。以立地指数、年龄和初植密度为控制因子 ,拟建了一套完整的湿地松整体林分的生长模型     

采用立木材积表计算林分蓄积量的一个必须纠正的错误方法

在林分蓄积量调查中,当取得林分平均每公顷断面积G、平均胸径和相应的平均树高后,一个常见于角规测树的计算林分每公顷蓄积量的错误做法是,根据从所采用的立木材积表中查出单株材积V(或相应的单株形高值hf),按以下二式计算林分平均每公顷蓄积量M M=G/g×V (1)     

CASIO_(fx-3800p)营林调查设计M-D-N统一运算程序

在林业生产过程中,经常需要求算林分单位面积上的蓄积量(M)、断面积(G)、立木株数(N)及平均胸径(D)。无统一运算程序,往往需要分别计算。这样工作量既大、又易出错,还需查找或记忆单株立木材积,给实际工作带来诸多不便。为此,作者根据多年营林调查设计经验,编制了求算这些调查因子的统一运算程序,以供借鉴。     

西藏自治区森林资源清查中数量化林分蓄积量表的编制

各类土地面积和各类型林分单位面积平均蓄积量是森林调查的两项重要指标。数量化林分蓄积量表是通过少量样地材料对影响林分蓄积量变化的各项因子(包括质和量的因子)进行分析研究,估测林分蓄积量的方法。数量化理论是多元分析的一支,它是一种通过数量化方法将非数量因子(例如坡向、坡度、坡位等立地因子)数量化,从而更好地解决预测问题的方法。     

利用航空象片估测林分蓄积生长量与生长率初探

利用落叶松林分和白桦林分连年生长量(Z)与林龄(t)的数学模型;以及落叶松林分和白样林分的蓄积生长率估测模型,模型分别为:Z_落=3.8795t~(-0.3775)、Z_白=4.2252t~(-0.3587);P_(M落%)=0.6225/t、P_(M白%)=0.6413/t。只要在航片上能准确的判读小班林龄,就能估测出小班林分蓄积生长量(Z)及生长率(P%)。而林龄(t)与优势木冠幅(G_k)相关极为紧密,有如下关系:t落=9.2692G_k~(1.4039)(R=0.9927)、t白=16.1089G_k~(1.1964)(R=0.9509)。在航片上可量测优势木冠幅(G_k)得林龄(t),再将林龄(t)代入上式各式,即可得林分蓄积生长量(Z)及生长率(P%)。