标准树高曲线的研制

以Ｓｕｃｈｕｍａｃｈｅｒ式：Ｈ＝１．３＋αｅ＾－ｂ／Ｄ为基础，分析了模型参数ａ、ｂ与林分因子（优势高Ｈｄ，断面积平均直径Ｄｇ等）的关系，结果表明：ａ与优势高Ｈｄ的最为密切，ｂ与林分因子间的相关不紧密。确立了ａ＝ａ１Ｈｄ＾ｂ１关系式，建立了标准树高曲线模型：Ｈ＝１．３＋ａ１Ｈｄ＾ｂ１ｅ＾－ｂ／Ｄ（简记为ｓｍｋ式）。分析表明：ａ１、ｂ２无地区显著差异，ｂ地区差异显著；作为近似，同一树种各地区间都取统一     

黄山松人工林生物量测定方法的比较

准确测定黄山松林生物量对研究人工林生态系统的产量结构和物质循环规律是非常重要的。本文通过４种方法的比较看出：在福建省泰宁县，一般情况下用Ｗ＝ａ＋ｂＤ＋ｃＤ２经验公式测定效果好，精度高。而在速生阶段黄山松林中，各种方法精度差异不大，故采用公式Ｗ＝ａ＋ｂＤ更为合适。     

闽南麻竹人工林地上部分现存生物量的研究

对闽南地区麻竹人工林地上部分生物量模型及现存生物量结构进行了研究。结果表明：以模型ｍ＝ａ·（Ｄ２Ｈ）ｂ对麻竹地上部分总生物量和秆生物量进行估计较为可靠,而对枝、叶生物量的估计需引进枝下高因子ｈ及模型ｍ＝ａ·Ｄｂ·（Ｈ－ｈ）Ｃ或ｍ＝ａ·Ｄｂ·［（Ｈ－ｈ）／ｈ］Ｃ。闽南地区麻竹人工林地上部分平均现存生物量为３９．５１８ｔ·ｈｍ－２,按年龄分配为：３年生生物量最高,占５９．１７％,其次为２年生、４年生、５年生;按器官分配为：秆生物量最高,占６２．８１％,其次为枝、叶。地上部分总生物量与秆生物量随竹秆高度增加而递减,枝、叶生物量自６～８ｍ区分段分别向秆基及秆梢递减     

林木定向培育密度的研究(Ⅱ)

对林木定向培育密度进一步研究表明，密度公式Ｎ＝１００００·Ｈ／ｗ·ｅ，Ｗ＝ａ·Ｄｂ基式中Ｎ为每公顷株数；Ｈ为林木平均高；ｗ为林木每立方米空间的生物量；Ｄ为林木基径；系数ｂ＝２４９７６６７７；ｅ、ａ为系数。ｂ值是高等植物的一个常数，ｅ值亦不变，ａ则是个变数。经补充调查资料，建立了林木定向培育密度公式倍数式。Ｎ’＝１００００·Ｈ·ｋ／ｗ·ｅ经验证，该式广泛适用于针阔叶树种。     

提高材积表精度的一种有效方法

本文用多项式方程Ｖ＝ｍΣｉ＝０ａｉＤｉ的图形拟合材积Ｖ关于胸径Ｄ的回归方程Ｖ＝ｆ（Ｄ）的图形，并通过加大次数ｍ的方法不断减小拟合误差，从而使得用Ｖ＝ｍΣｉ＝０ａｉＤｉ编制的材积表的度比目前通常采用的一些方程编制的材积表的精度高出许多。当多项式方程的次数ｍ＝Ｂ时，材积表的精度就已经由过去的０．９５４１提高到了０．９８７３。     

杉木人工林二元立木材积动态模型的研究

通过对多种二元立木材积方程的拟合和比较，以动态模型Ｖ＝ａＤｂ＋ｃ（Ｄ＋２．３Ｈ）Ｈｄ＋ｅ（Ｄ＋２．３Ｈ）拟合杉木人工林二元立木材积效果最佳。     

林木定向培育密度的研究（Ⅱ）

对林木定向培育密度进一步研究表明,密度公式Ｎ＝１００００·Ｈ／ｗ·ｅ,Ｗ＝ａ·Ｄ基＾ｂ式中Ｎ为每公顷株数;Ｈ为林木平均高;ｗ为林木每立方米空间的生物量;Ｄ为林木基径;系数ｂ＝２．４９７６６７７;ｅ、ａ为系数。ｂ值是高等植物的一个常数,ｅ值亦不变,ａ则是个变数。经调查资料,建立了杉木定向培育密度公式倍数式。Ｎ’＝１００００·Ｈ·ｋ／ｗ·ｅ经验证,该式广泛适用于针阔叶树种。     

非线性树高曲线模型的研究

引入失拟检验的理论和方法检验了树高曲线模型的适度,应用全模型和选模型的检验理论 方法对３参数模型的某个参数取定值作了检验,结果表明２参数模型描述树高曲线已经足够,比较了６个２参数树高模型,常用的幂函数式Ｈ＝ａＤ＾ｋ和双曲线式Ｈ＝ａＤ／（Ｄ＋ｂ）以及本文提出的Ｒｉｃｈａｒｄｓ式的特例即Ｈ＝ａ（１－ｅ＾－０．０５Ｄ）＾ｃ均表现推荐作为基本的树高曲线模型。     

海岸带复合农林业水杉林带生物量估测模型的研究

根据海岸带复合农林业不同立地类型（旱作田和水旱轮作田）水杉林带生物量的测定资料，建立了水杉林带树干、树枝、树叶、地上部分、地下部分及全株生物量模型。经择优分析，确认数学模型ｌｎｙ＝ａ＋ｂ．ｌｎｘ为水杉林中器官生物量的最优估测模型；以树冠体积（ｃ＾２ｈ）估测枝、叶量的效果好于对树干体积（Ｄ＾２Ｈ）的估测效果；其余器官生物量的估测则以Ｄ＾２Ｈ为佳。     

密度指数与林分测树因子数学模型及应用

以落叶松（ＬａｒｉｘｇｍｅｌｉｎｉｉＲｕｐｒ．）天然林标准地为材料，选取３０块大样本标准地，通过Ｎ＝ａＤ－ｂ得出林分测树因子数学模型。Ｇ＝ａＳＤＩｂ（Ｈ－１．３）ｃ式为密度指数、树高与断面积模型；以Ｙ＝ａＳＤＩｂＸｏ式为密度指数与直径、株数、断面积的模型。模型可用于编制树高标准表、直径标准表、密度标准表以及密度控制图等。     

栗树苗期生物量的研究

连续2年使用80株1年生与2年生栗树播种苗为试材,采用全株取样对根、枝干、叶片等各器官生物量进行测定,分析栗树苗期各器官生物量分配情况以及地径、苗高与各组分生物量的相关性,并建立以地径平方乘以苗高(D2H)为自变量,各组分生物量(W)为因变量的回归模型。研究结果表明:栗树苗期随着树龄增加,根生物量所占比例逐渐降低,枝干生物量所占比例逐渐增加,而叶片生物量所占比例变化不大;同一树龄不同苗高分级的苗木株数及其生物量近似于正态分布;单株生物量随幼苗的生长而明显增加;地径平方乘以苗高(D2H)与根、枝干、叶片、地上部分以及全株等各组分生物量(W)的幂函数回归方程模型回归性较高(决定系数R2=0.895 9～0.971 2,平均相对误差绝对值MAPE=16.59%～23.01%),具有一定估测价值。     

Applicability of semi-destructive method to derive allometric model for estimating aboveground biomass and carbon stock in the Hill zone of Bangladesh

Biomass estimation using allometric models is a nondestructive and popular method.Selection of an allometric model can influence the accuracy of biomass estimation.Bangladesh Forest Department initiated a nationwide forest inventory to assess biomass and carbon stocks in trees and forests.The relationship between carbon storage and sequestration in a forest has implications for climate change mitigation in terms of the carbon sink in Bangladesh.As part of the national forest inventory,we aimed to derive multi-species biomass models for the hill zone of Bangladesh and to determine the carbon concentration in tree components(leaves,branches,bark and stem).In total,175 trees of 14 species were sampled and a semi-destructive method was used to develop a biomass model,which included development of smaller branch(base dia 7 cm) biomass allometry and volume estimation of bigger branches and stems.The best model of leaf,branches,and bark showed lower values for adjusted R2(0.3152-0.8043) and model efficiency(0.436-0.643),hence these models were not recommended to estimate biomass.The best fit model of stem and total aboveground biomass(TAGB) showed higher model efficiency 0.948 and 0.837,respectively,and this model was recommended for estimation of tree biomass for the hill zone of Bangladesh.The best fit allometric biomass model for stem was Ln(Stem)=-10.7248+1.6094*Ln(D)+1.323*Ln(H)+1.1469*Ln(W);the best fit model for TAGB was Ln(TAGB)=-6.6937+0.809*Ln(D^2*H*W),where DBH=Diameter at Breast Height,H=Total Height,W=Wood density.The two most frequently used pan-tropical biomass models showed lower model efficiency(0.667 to 0.697) compared to our derived TAGB model.The best fit TAGB model proved applicable for accurate estimation of TAGB for the hill zone of Bangladesh.Carbon concentration varied significantly(p 0.05) by species and tree components.Higher concentration(48-49%) of carbon was recorded in the tree stem.     

3种异速生长方程对生物量建模的对比分析

利用5个树种的1 055株样木的生物量实测数据,对3种常用的异速生长方程的建模效果进行比较分析。结果表明,二元生物量模型M=aDbHc的拟合效果通常要好于一元生物量模型M=aDb;基于组合变量的常用二元模型M=a(D2H)b并不适合于各类生物量的估计,仅对树干生物量和干材生物量的估计是有效的,对其它生物量的估计其效果还不如一元模型;建立树冠、树枝和树叶生物量模型时,采用组合变量D3/H可能是合适的。     

喜树种源苗期生物量研究

利用１８个喜树地理种源的５４０株１年生苗木作试验材料,分析了苗期各器官生物量及其相关规律。研究结果表明：各器官生物量（烘干）所占比例为：干２９．５４％,枝９．２０％,叶３０．７５％,根２２．７４％,皮７．７７％,其中以叶片所占比例最大;参试的１８个种源中,以４号福建、８号和９号江西、１１号和１２号湖南种源生物量较大,其中以８号江西南昌种源总生物量和叶片生物量为最大。建立了用苗高（Ｈ）和地径（Ｄ）估     

Biomass equations for four shrub species in subtropical China

Estimation of shrub biomass can provide more accurate estimates of forest biomass and carbon sequestration. We developed species-specific biomass regression models for four common shrub species, Chinese loropetal (Loropetalum chinense), white oak (Quercus fabri), chastetree (Vitex negundo var. cannabifolia), and Gardenia (Gardenia jasminoides), in southeast China. The objective of this study was to derive appropriate regression equations for estimation of shrub biomass. The results showed that the power model and the quadratic model are the most appropriate forms of equation. CA (canopy area, m²) as the sole independent variable was a good predictor of leaf biomass. D ² H, where D is the basal diameter (cm) and H is the shrub height (cm), is a good predictor of branch and root biomass, except for V. negundo var. cannabifolia and the root biomass of L. chinense. For total biomass, D ² is the best variable for estimation of L. chinense and G. jasminoides, and D ² H is the best variable for estimation of Q. fabri and V. negundo var. cannabifolia. Although variables D ², D ² H, and H are the preferred predictors for biomass estimation, CV (canopy projected volume, m³) could be used alone to predict branch, root, and total biomass in shrub species with acceptable accuracy and precision.     

一个新的通用性相对生长生物量模型

针对West等(1997;1999)提出的理论生物量模型与经验模型存在显著差异的问题,对应用最广的一元生物量模型M=aDb的2个参数进行专题研究。首先,基于几何学的观点推导出参数b的理论值为7/3(≈2.33),与大量已有研究结果的对比表明,该理论参数值能够很好地描述地上生物量与胸径之间的平均相对生长关系;然后,利用包含1441株样木的5组立木生物量数据对新提出的通用性理论模型进行验证;最后,分析参数a与木材密度ρ之间的相关性,并建立二者之间的线性回归模型。新的模型既简单明了,又能反映不同树种之间的生物量差异,可为建立用于区域性和国家级森林生物量估计的通用性生物量模型提供可行途径。     

中国西南地区栎类和桦木立木地上及地下生物量模型研建

依据中国西南地区栎类和桦木的立木材积及生物量实测数据,采用度量误差模型的方法,建立栎类和桦木材积相容的地上生物量及地下生物量模型。结果表明,在地上生物量模型中,增加树高因子,立木材积模型的相关统计指标有较大幅度的改进,栎类和桦木二元材积模型的平均预估精度分别达到了97.86%和97.08%,而二元地上生物量模型的相关统计指标并没明显的改进;两树种一元与二元地下生物量模型的相关统计指标差异并不明显,平均预估精度均达到了90%以上。     

基于不同立地质量的杉木生物量遥感估测

[目的]研究不同立地质量对杉木生物量遥感估测精度的影响,为进一步提高和完善森林生物量遥感监测体系提供一种新的思路和方法。[方法]以2007年建德市森林资源二类调查数据和TM影像为研究材料,采用蓄积量—生物量换算因子连续函数法计算杉木林生物量和地位级法评价立地质量等级,比较杉木立地质量好、中等、差和不分地位等级4种生物量遥感估测模型,并进行精度检验。[结果]表明:(1)以TM遥感影像主成分分析中第一主成分为自变量的模型拟合效果最好,决定系数R2均在0.69以上,最高0.855。(2)利用预留独立样本对模型精度进行验证,不分地位级总体估测精度为87.78%,分立地质量等级好、中、差3种类型总体估测精度分别为97.37%、95.82%、98.23%。分不同立地质量类型可以提高杉木生物量遥感估测精度。[结论]研究结果为森林生物量遥感估测提供一种改进的思路,且为提高森林生物量和碳储量遥感估测精度提供一种参考方法。     

北京市大兴区毛白杨生物量模型的研建

以北京市大兴区毛白杨为研究对象，结合测量数据和统计学软件SPSS来拟合生物量模型，通过模型评价指标选取各器官的最优数学模型。模型共包括4部分，分别是：总量、树干、树枝和树叶，单位为kg。结果表明，建立的毛白杨各器官生物量模型预估精度达到97％以上。最终筛选出总量及各部分生物量模型分别是：总量：W=0．024（D^2H）^1.003；树干：W=0．016（D^2H）^1.007；树枝：W=0．006D^1.99H^1.002；树叶：W：0．002（D^2H）^0.975。由于分量生物量模型具有不相容性，因此本研究采用平差法即以总量按比例分配的方法解决生物量模型的兼容性问题。     

带截距的非线性方程与分段建模方法对立木生物量估计的比较

针对用单一的非线性模型拟合生物量方程会导致小径阶林木的估计明显有偏的问题,以东北落叶松和南方马尾松的地上生物量数据为例,提出采用带截距的非线性方程和分段建模方法来改进对立木生物量的估计,并对二者的预估效果进行了比较。结果表明:两种方法都能有效克服小径阶林木的有偏估计问题,同时对整个模型的预估效果也有一定程度的改善;从对比分析结果看,分段拟合方程的预估效果还要略好一些。