方形样地法测定林分胸高断面积的理论探讨

通过对林分平均胸径100倍圆法理论含义的分析,推导出方形样地(或标准地)的边长等于林分平均胸径的88.62倍时,林分每公顷断面积等于方形样地内的林木株数加上边界上林木株数的一半.文章对该方法的理论成立性、误差分析、操作方法及对林分适应性特点等作了相应的探讨.     

林分平均胸径100倍圆法测定每公顷胸高断面积的理论初探(之三)——方法与特点

提出了林分平均胸径100倍圆法的测树方法、一般操作步骤与技术要求。通过100Dg圆公式含义设计了100倍圆法在生产上可实行的林分平均胸径实测方法,即100Dg圆圆内控制检尺法、100Dg圆随机检尺法、100Dg圆快速估测法、100Dg圆快速估测修正等4种方法,并进行了讨论。     

林分平均胸径100倍圆公式在随机抽样中的理论论证

对文献[1]提出的在林分中作样圆随机抽样,分别采用样圆直径为林分平均胸径100倍和样圆直径为林分平均胸径目测值的100倍园法测定每公顷断面积的新方法,笔者从样本统计分析上分别推导与论证了林分平均胸径100倍圆公式G/hm2=N0与修正公式G/hm2=N.K的理论成立性。     

林分平均胸径100倍圆法测定每公顷断面积的理论初探(之一)

以林分平均胸高直径的100倍为直径作圆形样地,得出林分每公顷胸高断面积等于圆形样地圆内的林木株数加上圆界上林木株数的一半。并根据标准地原理和角规测树原理进行了公式推导,利用了概率论原理对角规在100Dg圆绕测时,对圆外相割株数与圆内相离株数的理论数据近似相等性、互补性的假设进行了分析与论证。     

对《林分平均胸径100倍圆法测定每公顷断面积的理论初探》一文的审稿意见

该文的结论是“以林分平均胸径的100倍为直径作圆形样地，得出林分每公顷胸高断面积等于圆形样地圆内的林木株数加上圆界上林木株数的一半”的结论。     

采用林分平均胸径和株数推算亩蓄积量的研究

通过建立杉木标准地，实测标准地内每株树木胸径，查一元材积表求算亩蓄积量，并算出标准地的平均胸径和林木株数．选择林分平均胸径和株数为辅助变量，林分蓄积量为因变量，采用最小二乘法，建立林分蓄积量预估模型，该模型经检验适用．调查取得杉木平均胸径和亩株数后，利用林分蓄积量预估模型，即可推算亩蓄积量，在林业生产上有推广应用价值．     

林分平均胸径100倍圆法与角规、标准地法测树特征的对比分析

通过林分平均胸径100倍圆法与角规及标准地的测树特征比较分析,阐明了林分平均胸径100倍圆法的原理、工具、方法,该方法具有简便、工效快与操作误差小等优势,认为林分平均胸径100倍圆法是一种具有实践应用研究价值与实用技术推广价值的林分断面积测定的新方法,将成为一项具有广阔前景的实用技术。     

基于机载激光雷达和机器学习的林分平均胸径遥感估测

为探究不同模型对林分平均胸径的预测精度,使用贵州省桂花国有林场马厂工区同步获取的机载激光雷达点云数据和地面实测样地数据,通过提取样地水平的点云特征变量,采用方差膨胀因子分析和皮尔逊相关性检验进行自变量选择,建立机器学习模型估测样地平均胸径。结果表明：1)点云特征变量,如平均冠层高度和高度偏态与林分平均胸径有很强的相关性。2)机器学习模型(随机森林、支持向量机、最近邻算法)优于多元线性回归模型,其中,随机森林的拟合效果最好。随机森林的决定系数(R²)为0.71,均方根误差(RMSE)为2.50。3)通过柳杉纯林、针叶混交林、针阔混交林、马尾松纯林4种森林类型的林分平均胸径预测值与实际值差值,进一步证实随机森林模型精度最高,拟合效果最好。利用机载激光雷达点云数据提取点云特征变量,并构建基于机器学习算法的林分平均胸径估测模型是可行的,该方法的精度能满足森林资源调查的应用需求,可作为辅助林业调查工作的技术手段。     

相对树高曲线法在计算林分蓄积上的应用

实测屏边县51块杉木样地，建立林分相对树高HR、相对胸径DR回归方程，根据样地资料，通过林分平均高、平均胸径及相应径阶值求算相应径阶林木理论高（Hi)，利用二元材积表和各径阶株数求出各径阶材积，各径阶材积累加得林分蓄积。该方法省工省时，精度高，可把蓄积落实到林分各径阶。     

浙江毛竹林分非空间结构特征及其动态变化

利用2004与2009年浙江省两期森林连续清查毛竹样地数据,应用因子分析、聚类分析、相关分析、多元方差分析及核密度估计方法,采用7个指标(样地生物量,样地株数,林分平均胸径,1,2,3和≥4度竹所占比例)描述毛竹林分非空间结构特征。结果表明:毛竹林分非空间结构特征的主导因素依次为年龄结构因子、样地生物量因子、林分平均胸径因子;浙江现有毛竹林老龄化问题较突出,林分中各龄级所占比极不合理,现有经营措施存在较大缺陷,从而使林分生产力衰退;样地株数较少时,林分平均胸径与样地株数几乎没有相关性,但随着样地毛竹株数的增加,表现出一定的负指数关系;影响毛竹林分生物量的主要因素依次是样地株数与林分平均胸径;7个指标中除3度竹所占比例没有显著差异外,其他指标都存在显著差异,使得毛竹林分非空间结构(由7个指标构成)在2004年与2009年存在显著性差异;平均胸径小于8.7 cm的林分随着毛竹的生长所占比重在减少,而平均胸径大于8.7 cm的林分在增加,这也说明2009年林分平均胸径比2004年显著增大,样地株数和林分生物量与林分平均胸径有类似的趋势。研究结果对毛竹林的可持续经营与固碳功能的提高有一定的参考价值。     

BP神经网络在林分平均胸径生长预估中的应用

以2005年12月～2007年3月期间在滇中地区调查的55块云南松天然次生林标准地数据为实验数据，阐述在MATLAB平台上如何使用BP神经网络建立林分平均胸径生长模型，并对所建模型效果进行评价．     

雷州刚果12号桉W5无性系林分蓄积量与胸径树高密度及其之间关系的探讨

采用雷州林业局2002年森林二类调查的刚果12号桉W5无性系林分1071块样地中279块样地材料，进行蓄积量与胸径、树高、密度及其之间关系的探讨分析。分析结果表明：胸径是影响林分蓄积量的主要因素，其次是树高与密度；树高与胸径关系密切，呈正相关，但两者的生长随着造林密度的加大而显著下降。因此，进行W5无性系林分密度试验，提出合理的造林密度，是提高其单位面积蓄积量的关键。     

Development of a stand density management diagram for Santalum album plantations in Karnataka,India

Stand density management diagrams are average stand-level models that graphically display the relationship between stand yield, density, height and diameter throughout the various stages of forest development in even-aged stands. These are useful tools for designing, displaying and evaluating alternative density regimes in even-aged forest ecosystems to achieve a desired future condition. In this paper, we present a stand density management diagram constructed for sandalwood stands in Karnataka state of India. The relationship between stand density, dominant height, quadratic mean diameter, relative spacing and stand volume is exhibited in one graph. The relative spacing index was used to characterise the growing stock level. Two equations were fitted to the data collected from 19 sample plots measured annually for three years: one relates quadratic mean diameter with stand density and dominant height, whereas the other relates total stand volume with quadratic mean diameter, stand density and dominant height.     

马尾松人工速生丰产林林分生长模拟与最适密度管理技术研究

以固定样地观测和临时样地调查相结合的办法收集林分现实生长与经间伐或间伐设计后所保留群体的生长资料;以固定样地观测资料为依据,以林分平均胸径连年生长量及胸径度离散度的指标,确定不同地位指数林分间伐的起始年龄;采用Ｒｉｃｈａｒｄｓ函数模拟合理密度与生长水平下的林分平均树高及胸径生长;并采用间伐或间伐设计前,后林分生长标准的调查资料,以地位级指数,林林分平均胸径及胸径离散度为自变量建立起人工速生丰产林的     

水曲柳单木生长模型的研究

根据黑龙江省、市、县576块水曲柳固定样地的解析木数据,在水曲柳单木直径生长模型中引入林木大小、竞争和立地条件因素,采用回归的方法建立水曲柳单木直径生长模型。研究表明：水曲柳单木生长模型与该林木自身的大小（lnD）、林分平均胸径（Dg）、对象木直径与林分中最大林木直径之比（DDM）以及土壤有较大的关系。林木的直径越大其生长量越大;竞争因子DDM说明水曲柳单木直径越大;其定期生长量越小;立地因子土壤表明,土层越浅其生长的越快。模型的检验精度为94%,说明模型具有良好的拟合效果,可用于实际的生产中。     

结合自适应阈值与峰值的LiDAR林分平均高反演方法研究

随着激光雷达获取的点云密度不断增加,提取样地尺度的林分平均高成为可能。但样地尺度林分平均高的提取精度与树种之间的关系尚不明确,急需一种能适应各种树种的林分平均高提取方法。以广西国有高峰林场为例,采用机载LiDAR点云数据生成的冠层高度模型(Canopy height model,CHM),结合地面实测的201个样地数据,提出了一种结合自适应阈值与峰值的林分平均高提取算法,并分析了树种对提取精度的影响。结果表明:1)不同树种的林分平均高提取精度存在差异,杉木精度最高,而桉树和其他阔叶树种精度次之;2)自适应阈值结合峰值的算法能够较好提取林分平均高(R²=0.75,RMSE=3.11m,rRMSE=22.07%),并且对于不同的树种都有较强的稳健性;3)阔叶树种和针叶树种对不同的提取方法存在敏感性差异。研究提取的林分平均高可为森林蓄积量与生物量反演研究提供依据和参考。     

全国杉木人工林间伐表编制的研究

根据全国各带，区，各指数级杉木林分生长过程，编制了８～２２指数级相应的间伐表共５组（即南带，北带，中带东区，中区和西区）利用５３块间伐标地材料，以ｙ＝ａ＋ｂｘ模型，求出间伐后的平均高和平均胸径的回归经验式，该表与利用杉木林分密度管理图编制的间伐表进行检验比较，误差在１．９％～２．６７％之间，间伐开始期，则视初植密度的大小，与指数级的高低而异，间伐终止期，一般为１５ａ，最大不超过１８ａ，且与初植密度