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相似文献
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1.
湿地松人工林经验收获表的编制   总被引:1,自引:1,他引:0  
应用99块湿地松人工林标准地调查资料,以林分年龄、立地指数为自变量,利用Richards模型拟合各林分因子(直径、树高、蓄积等)生产过程;采用非线性麦夸特迭代求解法,确定各林分因子Richards模型参数,并进行模型检验和误差分析,在此基础上依据各林分因子生长模型编制16指数级湿地松人工林经验收获表.  相似文献   

2.
福建马尾松人工林可变密度收获表的编制   总被引:1,自引:0,他引:1  
以林龄,地位指数,林分密度指数为自变量因子,由扩展的Richards生长函数结合林分直径分布规律,建立直径的生长模型,运用改进单纯形法最优拟合该生长模型,以此作为基础推算其它因子,编制出福建省马尾松人工林可变密度收获表,为福建省马尾松人工林的节理论依据。  相似文献   

3.
长白落叶松人工林林分模型的应用   总被引:9,自引:0,他引:9  
根据在牡丹江地区所调查的16块固定标准地和16块临时标准地的材料以及树干解析数据资料,基于Korf-A型理论生长方程,从林分密度理论和动态林分生长与收获等角度对长白落叶松(LarixolgensisHenry)人工林林分生长和收获模型及应用进行了研究。采用参数化的方法将立地密度因子引入Korf-A型方程,建立了林分断面积生长模型,其渐近参数主要受立地条件影响,而曲线形状参数和生长速率参数则与林分密度和立地条件均有关。以落叶松人工林林分断面积生长模型为核心的全林分模型系统,由满足相容性原则的6个模型所组成:①立地指数曲线;②林分最大密度线;③林分密度(SDI)动态预估模型;④树高曲线动态预估模型;⑤林分断面积生长模型;⑥Schumacher式林分收获模型。采用该模型系统可以模拟不同立地条件(SI及N0)下的林分平均胸径(DBH),平均树高(H),每公顷株数(N),林分断面积(G)和林分蓄积量(M)的生长过程。所建立的林分密度动态模型,预估模型及林分生长和收获模型,可以从单木和林分两个决策水平上模拟落叶松人工林林分动态发育过程,为进一步建立林分经营模型及合理经营长白落叶松人工林提供了良好基础。  相似文献   

4.
【目的】利用3-PG模型估算江苏南部地区杉木人工林各器官生物量和叶面积指数(LAI),为杉木人工林可持续经营提供参考。【方法】以苏南丘陵地区杉木人工林为研究对象,结合当地气候和林分观测历史数据确定3-PG模型参数并运行模型,估算杉木人工林的LAI和林分不同器官生物量随林龄的变化趋势,并对预测值和观测值进行显著性分析。【结果】初始林分密度为4 600株/hm2的杉木人工林在5年时林分达到郁闭,LAI为5.5;干生物量在23年达到最大值,为74.5t/hm2;根和叶的生物量均随着林龄的增加而先增后减,根生物量在第10年达到最大值(17.5t/hm2),叶生物量在第6年达到最大值(10.25t/hm2)。【结论】3-PG模型预测结果较好,除叶生物量外,LAI、干和根生物量预测值均与观测值无显著差异。  相似文献   

5.
利用Richards生长方程构建杉木Cunninghamia lanceolata树高生长模型。以福建省三明市将乐县国有林场杉木人工林为研究对象.基于15块杉木人工林标准地野外调查数据。在分析林分相对胸径(出)和相对树高(hR)规律的基础上,拟合了胸径.树高曲线、胸径一株数累积(%)曲线以及树高一株数累积(%)曲线。根据林分结构现状,应用SPSS20统计软件模拟了杉木树高生长模型。结果表明:在95%置信区间内,模型的相关指数达到了0.993,求得参数A=28.606,B=1.094.k=0.031,m=-0.466,且各参数的估计值符合杉木的生长规律。此模型大大提高了林木树高因子的模拟精度.并为实现森林资源的优化配置提供基础数据。图3表3参30  相似文献   

6.
杉木人工林可变密度收获表的编制   总被引:12,自引:5,他引:7  
利用Richards方程,建立以林分年龄、地位指数、林分密度指数为输入变量,林分总断面积、平均胸径为输出变量的生长模型,误差分析表明该模型适用.在此基础上,编制了杉木人工林可变密度收获表.  相似文献   

7.
杉木人工林经营过程最优控制研究   总被引:9,自引:3,他引:6  
本文以林分生长模型为基础,将林分蓄积量年平均生长量作为目标函数,应用三次设计的方法建立杉木人工林经营过程控制系统,以辅杉木人工林造林设计及其经营过程的最优决策管理.利用此控制系统只需输入立地指数(s)即可对杉木人工林在该立地条件下的最佳初植密度、间伐次数、间伐时间、间伐强度和主伐年龄进行最优决策.该控制系统既可对杉木人工林林分进行生长预测,也可为制定经营方案提供参考依据.  相似文献   

8.
人工林生长与收获预测模型的基本方法   总被引:5,自引:2,他引:3  
通过建立林分生长和收获预估模型可以对森林资源数据进行连续预估和动态更新,这对当地林业部门指导生产、实行科学管理具有重要意义.该文参研了以往建立林分生长和收获模型的方法,提出建立林分生长和收获预测模型的一般方法:根据森林生长理论,利用影响林分生长的主要因子(林龄、地位指数和林分密度),把地位指数和林分密度函数引入相关生长模型,并经过合理的模型参数解算、残差分析及误差计算检验,选择最优模型分别建立人工林林分静态和动态生长和收获预估模型.  相似文献   

9.
选取海拔差异明显的大围山杉木人工林作为研究对象,共设置14个样带152块样方,构建了林分生长-立地因子-林分密度因子的结构方程模型。结果表明:对林分生长影响最大的是林分密度因子,总影响系数为-0.904,无间接影响;立地因子对林分生长的总影响系数为0.264,直接路径系数仅为0.018,表明立地因子主要依靠制约林分密度因子来间接影响林分生长。通过适配性检验表明,该模型与实际情况拟合程度较高,能为实际生产过程提供一定帮助,模型整理得出,杉木在大围山地区适合种植在海拔1 100 m以下的地方,将单位面积株数控制在1 500株/hm2左右,并及时疏伐能加快达到经营者的培育目标和经济效益。  相似文献   

10.
福建将乐林场杉木碳储量密度控制图的编制   总被引:2,自引:0,他引:2  
【目的】研究杉木的生长过程,编制杉木碳储量密度控制图,为林业生产提供一种操作方便的碳储量密度控制图编制方法。【方法】以福建省将乐林场的杉木人工林为研究对象,利用1996和2007年两期森林资源规划设计调查数据和固定样地资料,先确定杉木林分3个地位级的划分标准,再根据已有的杉木林蓄积量与生物量之间的关系式,取含碳率为0.5,推算杉木林的生物量和碳储量,最后运用数学建模的方法建立不同立地条件、不同林分密度的杉木碳储量估计模型。【结果】编制了福建将乐林场不同地位级的杉木碳储量林分密度控制图,图中包含了等树高线、等直径线、等疏密度线、最大密度线和自然稀疏线;举例说明了该图的使用方法,对于林分平均直径14.0cm、林分密度2 000株/hm2的Ⅱ地位级的杉木人工林而言,其林分碳成熟龄为20年,此时林分碳储量为57.4t/hm2。【结论】编制的杉木碳储量密度控制图可用来预估福建将乐林场杉木碳储量,但其精度还有待提高。  相似文献   

11.
前茬林分密度对2代4年生杉木林生长的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过建立固定标准地,研究福建南平峡阳国有林场一片29年生、20地位指数级的第1代杉木人工林采伐前的林分密度和采伐后的立地管理措施对第2代4年生杉木林分生长的影响,结果表明,第1代杉木人工林的林分密度对2代4年生杉木林分的生长有极显著影响,最高密度等级(1500株·hm-2以上)的第1代杉木林在采伐后营造的第2代杉木林,其4年生的生长量为最低 采伐后的立地管理措施对2代4年生杉木林分生长的影响不显著 第1代杉木林较高的林分密度可能是杉木连栽地力衰退的重要原因之一  相似文献   

12.
杉木人工林胸径生长神经网络建模研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
【目的】探索神经网络技术对杉木人工林胸径生长的模拟和预测能力,以寻求最优模型。【方法】以江西大岗山杉木人工林为研究对象,依据林木生长理论,用林龄(A)、立地指数(SI)和初植密度(N)3个因子构建平均胸径生长BP模型;通过定量和定性分析相结合的方法对模型选优,并将最佳模型与拓展的Richards模型比较;最后将优化模型应用于未参与建模的样地。【结果】最佳BP模型为Levenberg-Marquardt算法3∶5∶1结构模型(LM351),R2=0.984,MSE=0.196;拓展的Richards模型R2=0.964,MSE=0.433。LM351模型经校正后,适合预测福建邵武杉木人工林胸径生长规律(R2=0.995)。【结论】LM351神经网络模型在精度上优于传统Richards模型,适于林龄6~28年、立地指数12~17 m、初植密度1 667~9 967株/hm2的杉木林分平均胸径的模拟和预测。  相似文献   

13.
第1茬林分密度对2茬2年生杉木林生长影响   总被引:3,自引:1,他引:2  
通过建立固定标准地,研究福建南平峡阳林场一片29年生第1茬杉木人工林的林分密度对第2茬杉木林的造林成活率和2年生林分生长的影响,结果表明,第1茬杉木林分密度与第1茬林分蓄积量呈显著正相关关系;最高密度等级(1500株·hm-2以上)的第1茬杉木林在采伐后营造的第2茬杉木林,其造林成活率和2年生的生长量最低.第1茬杉木林较高的林分密度不利于对土壤性质具有改良作用的林下植被的发育,导致林地土壤容重显著增大,引起第2茬杉木造林成活率和生长量降低,对长期生产力的维持不利,其对地力的影响程度甚至超过立地管理措施.前茬林分密度过大(密度超过1500株·hm-2)可能是杉木连栽地力衰退的重要原因之一.  相似文献   

14.
29年生杉木林下植物多样性与密度的关系   总被引:11,自引:0,他引:11  
采用定位研究方法对福建南平峡阳29年生(20地位指数级)的一代杉木人工林林下植被多样性与林分密度的关系进行了研究,结果表明,杉木人工林林分密度对林下植物乔木层和灌木层的物种多样性有显著影响,但对草本层和藤本层的物种多样性没有显著影响 林分密度最低(900株·hm-2)的杉木林其林下植被乔木层和灌木层植物多样性显著高于最高林分密度(1500株·hm-2以上)的  相似文献   

15.
  目的  研究杉木间伐初始期与立地之间的关系,为大径材培育的间伐初始期的确定提供科学的依据。  方法  采用福建峡阳23年生的杉木人工林的长期定位观测数据,研究目标树胸径连年生长量的变化规律,分析立地指数及不同株数梯度的目标树对杉木人工林首次间伐期的影响。  结果  (1)地位指数明显影响林分中幼龄时期目标树的胸径生长速率及连年生长量,地位指数越高,林分早期生长速率越大。(2)当胸径连年生长量下降至1 cm以后,22地位指数目标树的胸径连年生长量反而小于18、20地位指数目标树的林分;随着林龄的增加,不同地位指数的目标树的胸径连年生长量趋于相等。(3)全林分(CK)时,18、20地位指数的杉木人工林首次间伐期应在第9年,22地位指数的杉木人工林应在第10年。(4)当选取不同梯度株数(T80、T60、T40)的目标树时,18、20地位指数的林分首次间伐初始时间选择在第13年,22地位指数的林分确定在第11年。  结论  地位指数越大,林分越早进入首次间伐期。基于大径材培育时,18、20地位指数的杉木人工林首次间伐期应控制在9 ~ 13年间,22地位指数的林分首次间伐时间应控制在10 ~ 11年间。实际间伐时间可根据经营林分集约程度、立地质量、经济、人力等条件的实际情况而定,但18、20地位指数的林分间伐时间不应迟于第13年,22地位指数的林分首次间伐时间不应迟于第11年。   相似文献   

16.
  目的  分析不同间伐保留密度及不同氮、磷肥施用量对杉木Cunninghamia lanceolata成熟林生长和材种结构的影响,为高效培育大径材杉木提供理论依据。  方法  选择27年生立地指数大于22的杉木人工林,采用正交试验设置9块标准地,间伐保留密度设为300、600和825株·hm?2,氮肥施用量设为0、100、200 g·株?1,磷肥施用量设为0、250、500 g·株?1。  结果  间伐保留密度过大会限制杉木成熟林胸径增加,间伐保留密度过小会降低林分蓄积量,间伐和施肥均能有效促进单株材积增长,较高氮肥施用量能够促进杉木胸径、树高和平均单株材积的生长,氮、磷肥混合施用能够更有效地增加林分蓄积量的积累。间伐保留密度及氮、磷肥施用量3个因素均显著影响杉木成熟林大径材出材量 (P<0.05),间伐保留密度和磷肥施用量对杉木成熟林大径材出材率具有显著影响 (P<0.05),而氮肥施用量的影响较小。在立地指数为22条件下,能够使杉木成熟林大径材出材量和出材率最高的处理为间伐保留密度825株·hm?2、氮肥施用量200 g·株?1、磷肥施用量250 g·株?1。  结论  高立地指数下,杉木成熟林大径材培育过程中,保留适宜的间伐密度,并增施氮肥和磷肥,能有效促进杉木大径材出材率和出材量。图6表4参27  相似文献   

17.
杉木桤木混交林生长量与土壤肥力的研究   总被引:7,自引:1,他引:6  
在福建省南平市峡阳镇18地位指数的第1代杉木林采伐迹地上营造杉木纯林和杉木桤木混交林(混交比例2∶1).造林后10 a,对立地条件一致的2种人工林的生长量和土壤肥力进行了比较研究.结果表明,杉木桤木混交林林分蓄积量大于杉木纯林,但差异未达显著水平(P>0.05);杉木桤木混交林中的杉木平均胸径、树高和单株材积生长量均显著大于纯林杉木(P<0.05),但混交林中桤木生长比杉木差,其胸径和单株材积生长量均显著小于混交林中的杉木(P<0.01).10年生杉木桤木混交林的土壤性质(主要是0-10 cm和10-20 cm层次的速效性养分、全N和有机质)比杉木纯林有所改善,但只有水解性N在0-10 cm和10-20 cm层次显著(P<0.05)高于杉木纯林.  相似文献   

18.
为构建稳健、实用的木材纵向弹性模量预测模型,以人工林杉木木材为研究对象,分别测定了同一非标无疵小试样的气干密度、微纤丝角和顺纹抗拉弹性模量,构建了以木材密度或微纤丝角为单一变量及二者的特定组合为自变量的3种纵向弹性模量预测模型。结果表明,3种预测模型的预测精度存在显著差异。以密度与微纤丝角比值为自变量所构建的预测模型的决定系数最高、预测残差标准差最小。该模型证实,密度和微纤丝角共同影响木材的顺纹抗拉弹性模量。对于杉木,影响其顺纹抗拉弹性模量的关键因子是密度。   相似文献   

19.
以65块云南省普洱地区思茅松人工林圆形样地数据和sentinel-2多光谱影像数据为研究对象,利用林分平均高与林分密度(每公顷株数、林分疏密度、植被覆盖度、叶面积指数)估测思茅松人工林林分地上生物量。分析思茅松人工林林分地上生物量与林分密度指标的相关性;采用参数模型(不变参数模型和可变参数模型)和非参数模型(包括支持向量机、随机森林和BP神经网络)探索平均高和林分密度等变量估测林分思茅松人工林地上生物量。结果表明:思茅松人工林林分地上生物量与每公顷株树、林分疏密度、植被覆盖度、叶面积指数呈显著正相关(r>0.5);在构建思茅松人工林地上生物量的所有模型中,每公顷株数-林分平均高构建的可变参数模型(R2=0.966 0,RMSE=10.05 t·hm^-2)效果最优,林分平均高-林分疏密度构建的RF模型(R2=0.901 7,RMSE=19.37 t·hm^-2)次之,林分平均高-植被覆盖度构建的RF模型(R2=0.748 4,RMSE=33.36 t·hm^-2)最差;林分密度-平均高的地上生物量模型与实测地上生物量的相关性较高(R2=0.966 0),反演误差值较低(RMSE=10.05 t·hm^-2);叶面积指数比植被覆盖度对林分地上生物量变动有更好的解释能力,每公顷株数对林分地上生物量变动的解释能力好于林分疏密度。  相似文献   

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