樟子松人工林一级枝条基径模型的研究

以东北林业大学帽儿山实验林场樟子松人工林为研究对象,采用树干解析、枝解析的方法,分别于2007年和2008年在老山施业区选择不同年龄、不同立地和不同密度的樟子松人工林有代表性的林分设置固定标准地15块（其中,2007年设置7块,2008年设置8块）,共获取解析样木53株,实测了2298个一级枝活枝条变量因子（包括总着枝深度（DINC）、方位角（φ）、着枝角度（θ）、基径（BD）、枝长（BL）、弦长（BCL）、弓高（BAH））数据资料。基于理论或经验生长方程,建立了樟子松人工林树冠结构一级枝条基径静态模型,包括平均基径模型和最大最小一级枝条基径模型,并对模型进行了检验,结果表明模型预估效果良好。     

樟子松人工林枝条生长规律的研究

根据标准地和解析木调查资料,以樟子松人工林树冠内活枝为研究对象,探讨同一树木的不同龄阶的枝生长规律,同一林分不同大小树木枝生长的规律,以及不同林分条件下枝生长的规律。结果表明:单株树木枝条长度总生长曲线呈"S"形,连年生长在生长初期达到一最大值后随年龄的增加而逐渐减小;在同一林分中,枝条总生长随着枝龄的增加而持续增长;在不同年龄相同密度林分中,年龄较小的林分枝长连年生长要比年龄较大的树林增长快一些;在相同年龄不同密度林分中,密度较小的林分比密度较大的林分枝长总生长及同期连年生长要快一些。     

樟子松人工林空间结构优化及可视化模拟

为实现人工林的近自然化改造,以帽儿山樟子松人工林为研究对象,以可视化模拟为手段,以林分空间结构优化为目标,以常用空间结构参数(角尺度、混交度、大小比)为切入点,按照森林演替的一般规律构建樟子松人工林的空间结构优化方案,并将其与林分三维可视化模拟模型进行耦合,建立樟子松人工林三维可视化经营模拟系统.模拟实例表明:林分的平均角尺度从0.461提高到0.487,林木分布格局由均匀分布变为随机分布;林分混交度由0.284上升到0.308,混交程度得到提高;林分大小比由0.515变为0.481,林木个体生长的优势程度得到提高;基于林分空间结构的择伐,使林分空间结构得到了显著优化.该系统可以在虚拟森林环境中实现对森林经营过程的模拟、经营方案的评价和优化、林分未来生长状况的预测以及森林经营活动对林分结构的影响,为我国人工林的科学经营和管理提供一个全新的平台.     

人工落叶松枝下高动态研究

林木枝下高直接影响树木的生长和树干形状 ,建立林木枝下高动态模型可以了解林木或林分的生长规律.分析了枝下高与林分密度和树高的关系,利用节子剖析数据,结合落叶松高生长数据,建立了落叶松人工林的枝下高动态预测模型.并讨论了其动态预测模型在整枝高度、树冠基部高度和合理间伐时间的确定中的应用.     

长白落叶松人工林树冠形状的模拟

以长白山地区 2 6a生长白落叶松人工林为研究对象 ,采用枝解析的方法 ,测定了 2 5株林木 (直径 10 5～2 4 9cm)的树冠变量 ,并建立了预测树冠外侧形状的冠形模型。基于枝条着枝深度 (DINC)和林木变量所建立的树冠形状模型包括 :基径、枝长、着枝角度和弦长等预估模型。对于大小相同树木的主要枝条来讲 ,这些树冠变量是随着DINC的增加而增大 ;而林木的胸径 (DBH)和树高 (HT)变量很好地反映了不同大小树木的冠形变化。冠形预测模型预测效果良好 ,充分体现了树冠结构的变化趋势 :树冠形状在树冠的中上部呈抛物线体 ,而在树冠的下部则为近圆柱体。文中所建模型 ,可以合理地描述长白落叶松人工林的树冠形状及其变化规律。     

樟子松人工林树冠内一级枝条空间的分布规律

以东北林业大学帽儿山实验林场樟子松人工林为研究对象,采用枝解析的方法,于2002、2003年共测定53株林木(年龄17～38年,直径8.61～21.5 cm,树高7.48～18.24 m)的树冠变量,建立树冠内一级枝条个数的预估模型,并对一级枝条在树冠内的垂直分布和水平分布规律进行研究.结果表明:一级枝条个数在树冠有效冠内垂直方向上呈现一"多"一"少"的趋势,在有效冠以下,随着着枝深度的增加,枝条个数呈现直线下降趋势;枝条的水平分布可以用均匀圆形分布进行很好地拟合,表明圆形分布统计量是分析枝条方位水平分布非常有用的工具.     

基于空间结构的杉木树冠生长可视化模拟

[目的]定量研究杉木林分中不同空间结构对林木冠形生长变化的影响,实现基于空间结构的杉木树冠生长可视化模拟。[方法]以湖南省攸县黄丰桥国有林场为试验区,在林分中选择并划分空间结构单元,进行冠形和空间结构数据调查,将林木东南西北4个方向的活枝下高、冠高、冠幅作为林木冠形描述因子,将周围木影响距离、相对树高定义为水平空间结构参数Ph和垂直空间结构参数Pv,使用多元逐步回归的分析方法,分析冠形描述因子与年龄、水平、垂直空间结构参数的关系,建立不同空间结构下杉木冠形的生长变化模型。基于B样条曲线模拟杉木冠形,构建不同生长阶段的三维杉木模型,结合三维动态渲染技术,实现杉木树冠生长的可视化模拟。[结果]通过对年龄和水平、垂直空间结构参数的逐步回归分析,结果表明:林木活枝下高、冠高和年龄、垂直空间结构参数呈现显著相关关系,模型决定系数R~2分别为0.754和0.813;林木各向冠幅和年龄、水平空间结构参数呈现极显著相关关系,模型决定系数R~2为0.623。基于杉木树冠生长模型和三维动态渲染技术,实现了树冠在东南西北不同方向的生长可视化。[结论]通过划分空间结构单元的方法选择研究目标并进行数据调查,使用逐步回归的方法,分析杉木冠形数据和年龄与空间结构数据的关系,建立树冠各方向活枝下高、冠高、冠幅的生长模型,结合三维动态渲染技术,使用MOGRE三维渲染引擎作为工具,实现了基于空间结构的杉木树冠生长可视化模拟。     

人工落叶松枝下高动态研究

林木枝下高直接影响树木的生长和树干形状,建立林木枝下高动态模型可以了解林木或林分的生长规律．分析了枝下高与林分密度和树高的关系,利用节子剖析数据,结合落叶松高生长数据,建立了落叶松人工林的枝下高动态预测模型．并讨论了其动态预测模型在整枝高度、树冠基部高度和合理间伐时间的确定中的应用．     

樟子松人工林生物量模型的研究

以不同年龄、不同密度的樟子松(Pinus sylvestris var.mongolica)人工林为研究对象,基于8块标准地40株标准木的树干解析、枝解析的生物量数据,通过比较分析,研究不同大小树木因子(胸径、树高、冠幅等)与单木各分量(树干、枝、叶)生物量之间的关系,应用统计分析软件建立樟子松单木各部分生物量的回归模...     

基于节子分析技术构建落叶松人工林树冠基部高动态模型

【目的】基于节子分析技术构建落叶松人工林树冠基部高动态预测模型,分析落叶松树冠衰退规律及其影响因素,为制定合理的经营措施提供理论依据。【方法】以2007年设立的8块落叶松人工林标准地获取的40株解析木数据为基础数据,采用节子分析技术,得到树冠基部高随年龄的动态变化数据,应用传统线性模型、理查德和逻辑斯蒂非线性模型构建落叶松树冠基部高动态模型。【结果】传统线性模型、理查德和逻辑斯蒂非线性模型可较好拟合树冠基部高动态变化过程,模型参数均具有统计意义(P0.01),以理查德方程为基础模型构建的树冠基部高模型拟合效果最好,加入权重因子可消除异方差,降低估计参数标准误,提高预测精度,模型的确定系数(R~2)为0.904,绝对误差(Bias)和均方根误差(RMSE)分别为0.002和1.251,最优落叶松树冠基部高模型形式为HCB=(3.146+0.036CCF+0.225Bas+0.788HT-0.481CL)(1-e~(-0.086 t))~(4.278)。【结论】树冠基部高动态变化过程与林分发育规律一致,符合"S"形生长曲线,可通过树冠竞争因子(CCF)、林分断面积(Bas)、调查当年的树高(HT)和冠长(CL)解释,解释率达90.4%。树高、树冠竞争因子和林分断面积增大会导致树冠基部高上升,加速落叶松树冠衰退。竞争对树冠的影响较敏感,落叶松人工林10～41年间,树冠竞争因子大(187.33)的林分冠长率从75%下降到36%,而树冠竞争因子小(105.82)的林分冠长率从75%下降到40%;落叶松人工林树冠基部高平均每年上升0.66 m。本研究构建的树冠基部高动态模型可较好模拟落叶松人工林树冠基部高动态变化过程,利用单木和林分变量能够解释落叶松人工林树冠衰退趋势。通过检验验证,基于节子分析技术获取的树冠基部高数据构建的动态模型精度较高,可作为一种获取长期树冠动态变化数据的有效手段。