南方型杨树人工林立地指数表的编制

利用163块标准地资料和95株解析木资料,对多个树高生长模型进行比较分析,选择R ichards生长函数H=a(1-e-bA)c作为南方型杨树优势高生长模型.在分析优势高生长过程的基础上,参照前人的分析结果,确定基准年龄为6 a,立地指数级距为2 m,立地指数等级为7级,龄阶距为1 a.用差分法展开导向曲线,编制了单形立地指数表.应用分组整理后的数据资料,拟合出最优多形立地指数模型,编制了多形立地指数表.结果表明,所编单形与多形立地指数表精度均较高,且多形立地指数表精度更高,适用性也更强.     

辽宁省刺槐人工林立地指数表的编制

应用１５９株刺槐优势木解析木资料。在比较多个树高生长模型基础上,选择Ｒｉｃｈａｒｄｓ７生长方程作为辽宁省刺槐优势高生长模型。在分析优势高生长过程特性的基础上,确定基准年龄为１２ａ。立地指数级距为２ｍ在５￣１５ｍ范围内划分为５个指数级。用差分法展开导向曲线编制了单形立地指数表。应用分组整理后解析木资料。拟合出最优我形立地指数模型。并解决了立地指数曲线不过指数点的问题,编制了多形立地指数表。检验结果表     

伏牛山地区栓皮栎天然次生林地位指数表的编制

编制了伏牛山地区栓皮栎天然次生林地位指数表,以期为当地栓皮栎天然次生林后期的森林经营和天然林保护工作奠定基础。从伏牛山南北坡88株平均优势木解析木数据获得了619对树高—年龄数据对,用SPSS软件对优势木平均树高与年龄的关系进行拟合,从而获得导向曲线方程。根据各龄阶树高变动系数(CH)及标准差(SH)的变化幅度确定基准年龄,根据基准年龄时的优势木树高绝对变动幅度(ΔH)与指数级数量(n)的比值确定指数级距,采用标准差调整法导出地位指数曲线。从9个常用的数学模型中选定对数曲线式模型作为导向曲线;确定基准年龄为45 a,指数级距为1 m;以15指数级树高为基准导出了9~18 m共10条地位指数曲线,最终通过上限排外法编制了伏牛山地区栓皮栎天然次生林的地位指数表。经χ2检验和落点检验后证明所编地位指数表精度较高,能够客观地评价伏牛山地区栓皮栎天然次生林的立地质量。     

阔叶林立地质量分析评价

通过对封山育林区阔叶林和针阔混交林的壳斗科类优势木和立地因子相关的分析,首先依据标准样地壳斗科类优势木的解析数据求解出树高和龄阶的导向曲线,依据标准差编制出壳斗科类阔叶林立地指数表,然后建立数量化理论数学模型,将定性的立地因子与定量立地指数建立多元回归关系,以此来评价和分析不同立地条件通过封山育林培育以壳斗科类为主的阔叶林预计能达到的成效。     

基于一类清查数据的福建省立地质量评价技术

基于森林资源清查的标准木、样木和样地数据,构建主要树种(组)树高曲线,编制立地指数表,用地形和土壤 因子拟合立地指数估测模型。同时,基于林地空间分布数据,估测福建省小班立地指数,得到立地质量等级及分 布。结果表明:1)分等级的树高曲线符合林木生长规律,根据样地等级计算样木树高,筛选优势木,采用Richards 模型的导向曲线和标准胸径编制立地指数表的方法可行;2)地貌、坡位、坡向、坡度和土层厚度是估算华东华中低 山丘陵用材经济林区冶杉木立地指数的主导因子,逐步回归的多元线性模型精度高,拟合结果好;3)福建省小班玉、 域和芋立地质量等级所占比例达82郾58%,认为全省林地质量偏好,其中闽中北地区林地质量最好,而沿海宁德和 泉州属中等偏差,其余市区属中等偏好。基于森林清查资料的立地质量评价方法科学、实用,值得推广。      

辽宁省刺槐人工林立地质量评价的研究

选择Ｒｉｃｈａｒｄｓ生长函数Ｈ＝ａ（１－ｅ－ｂＡ）ｃ作为辽宁省刺槐优势高生长模型．用差分法展开导向曲线编制了单形立地指数表；应用分组整理后解析木资料，拟合出最优多形立地指数模型，编制了多形立地指数表．在综合分析影响刺槐生长发育的环境因子基础上，选择了７个立地因子，运用数量化理论Ⅰ方法，建立与立地指数的回归模型，经减少项目法筛选出包含５个因子的立地指数最佳预估方程，编制了数量立地指数得分表．     

亚热带日本落叶松人工林立地指数表编制

日本落叶松是湘西、鄂西高海拔山区引种栽植广泛的树种,以274块样地的优势高—林龄数据为基础,编制亚热带日本落叶松人工林立地指数表。选择6个常用的数学模型通过曲线回归、非线性回归法拟合导向曲线,编制立地指数表。研究结果表明:采用R2较高、EMS最低的对数曲线模型作为最优导向曲线;确定了基准年龄为20 a,指数级距为2 m;以16指数级树高为基准,导出立地指数曲线编成立地指数表。检验结果表明:所编立地指数表精度高、适用性强,可以良好的反映亚热带地区日本落叶松人工林的立地质量。     

广西大青山西南桦人工林立地指数表编制

立地指数表是评价林木生长状况以及林分生产力的重要工具。为了编制西南桦Betula alnoides人工林立地指数表,于广西大青山林区各种立地设置49块西南桦人工林样地进行生长调查,选取平均优势木1株·样地-1进行树干解析,选用Richards,Weibull,Korf等9个常用方程拟合816对优势高-年龄数据,通过统计指标决定系数（R2）、平均绝对误差（E_AMR）、平均相对误差（E_RMR）和均方根误差（E_RMSE）的对比分析筛选导向曲线,依据49株优势木的生长过程确定基准年龄和指数级距,应用标准差调整法编制立地指数表,并对其进行落点、拟合显著性和预报精度检验。结果表明:9个模型中,Richards方程的拟合效果最优,其R2最大,E_AMR,E_RMR和E_RMSE最小,因而作为导向曲线;西南桦优势高连年生长量和优势高变异系数在15 a后基本稳定,因此确定15 a为基准年龄;基准年龄时优势高变动范围为15.2~25.8 m,考虑到西南桦较为速生,确定2.0 m为指数级距,据此编制了西南桦人工林立地指数表。落点检验表明所编表能解释93.8%的优势木生长状况;χ2检验表明立地指数表所反映的优势高生长过程与实际生长过程无显著差异;立地指数级和林龄2个方面的误差分析得出,此表预报精度较高。本研究编制的西南桦人工林立地指数表,可应用于广西大青山及类似地区西南桦人工林的立地质量评价、生长潜力预估。     

北京山区侧柏人工林立地指数表的编制

侧柏是北京市山区主要的造林树种,其人工林面积约占全市森林总面积的25.96%。该文在利用二类清查数据分析侧柏人工林主要分布区立地条件的基础上,利用全市314块调查样地的侧柏优势木资料,采用优势木树高与年龄关系的常用数学模型,研制北京山区侧柏人工林的立地指数表。结果表明:对数曲线方程lgH=0008+0562 lgA是最适合的导向拟合曲线;侧柏人工林的标准年龄应定为40年,在4～13 m范围内可划分为10个立地指数级。选用相对优势高法展开导向曲线编制形成立地指数表。检验结果表明:所编立地指数表精度高、适用性强,能够客观评价北京山区侧柏人工林的立地质量,提高生长和收获模型的精度;同时还能为其相似地区所借鉴,从而使该树种在林业和环境建设方面发挥更重要的作用。      

西宁市南北山河北杨幼龄林立地指数表的编制及应用

通过对西宁市南北山情况的调查,选择以该地区河北杨幼龄林立地指数表的编制作为研究课题。本研究运用测树学和统计学原理,以南北山各标准地优势木树高-年龄数据作为编表材料,选定以乘幂方程y=102.56x~(0.846)为拟合树高生长导向曲线编制出适用于西宁地区的河北杨幼龄林立地指数表;通过落点检验和树高生长量检验表明,如果所编立地指数精度较高,就能客观评价该地区河北杨幼龄林的立地质量,能为同类气候区所借鉴,使该树种在林业和环境建设等方面发挥更重要的作用。     

天然云冷杉针阔混交林立地质量评价

为建立科学、适用、准确的天然林立地质量评价体系,采用123株冷杉解析木对6个竞争指标进行检验,筛选出其中最适合于天然云冷杉针阔混交林冷杉的竞争指标;选用26块皆伐样地及所有解析木中符合条件的冷杉模拟优势木高生长曲线和劣势木高生长曲线,并以此为导向曲线构建适合于天然林立地质量评价的竞争地位指数表。从3个树高生长多元回归预测模型中选择最优模型分析由竞争引起的树高差值,利用竞争地位指数对2个立地类型进行评价。结果表明:1)6个竞争指标中,天然云冷杉针阔混交林最适竞争指标为CI1,统计CI1值发现冷杉各龄阶竞争差异大,随着年龄增大,竞争压力减小;2)构建级距为2m,基准年龄为60年,竞争地位指数分为7级的竞争地位指数表较合理;3)2个立地类型中,3个树高生长多元回归预测模型都以幂指数精度最高;4)利用竞争地位指数表对2个立地类型进行评价表明,1号立地类型属于17m竞争地位指数级,2号立地类型属于15m竞争地位指数级,1号立地质量优于2号立地质量。      

伏牛山区栓皮栎天然次生林地位指数ANN模型构建

研究编制了伏牛山地区栓皮栎天然次生林地位指数表,以期为当地栓皮栎天然次生林后期的经营管理和保护工作奠定基础。根据伏牛山区调查的120块栓皮栎天然次生林标准地和180株平均优势木解析木数据,采用人工神经网络建模技术,建立了优势木平均高ANN模型,拟合精度为98.66%。基准年龄为40a,依据平均优势高与地位指数的关系,编制了地位指数表。用未参加建模的60块标准地数据进行落点检验,检验精度达到96.67%。结果表明,ANN模型构建地位指数模型方法简单,所建模型精度高,应用推广能力强。     

单形和多形地位指数模型的对比研究

本文以杉木为例,根据在南岭山地收集的建模和检验两套样本,以Richards函数为基本模型,对单形和多形地位指数模型进行了对比研究。结果表明:①由于不同地位指数优势高的生长过程曲线簇存在多形特性,多形模型的预估精度明显高于单形模型,而且单形可视为多形的一种特例,因此,在一般情况下,应以建立多形模型为宜;②本文给出的简捷迭代法,只需具备可编程序计算器(如SHARPEL-5100S),便可按现实林分的年龄和优势高实测值,根据所建立的多形地位指数模型,迅速求解地位指数值,既能提高预估精度,便于野外应用,又便于输入计算机处理;③将单形导向曲线方程辰开成地位指数表的几种现行方法,其结果差异较大,而且编成地位指数表应用,有损预估精度和增加计算机处理的麻烦。因此,即使在可以采用单形导向曲线法的情况下,亦应加以改进,以采用生长函数为模型,建立以地位指数为因变量的单形地位指数模型为宜。     

马尾松造纸原料林地位指数曲线模型

用 Korf方程作为优势木高生长曲线模型 ,分别建立同形和多态形地位指数曲线并进行检验比较 .结果表明 :用标准差调整法、比例法、差分方程法建立的同形曲线 ,其估计精度有限 ,较难满足要求 .用 3种不同的方法建立的多态形曲线 ,其估计精度均十分理想 .用单纯形法进一步优化 ,3种方法的优化结果均很显著 .通过比较 ,把优化后精度最高的多态形曲线 H=SI×exp[( 4 .81 46+ 2 4 .5 0 92÷ SI)× ( 2 0 -c- t-c) ],c=0 .5 0 4 6e-0 .0 2 3 7SI选为地位指数曲线模型 ,编制地位指数表     

地位指数多形曲线的优化及与同形曲线的比较

选择Ｒｉｃｈａｒｄｓ方程作为杉木优势木高生长的基本模型，用参数预估法建立多形地位指数曲线，并用改进单纯形法对整体精度作了进一步的优化．在此基础上，与标准差调整法，差分方程法建立的同形曲线作了对比．结果表明：地位指数多形曲线明显优于同形曲线，而二种方法建立的同形曲线精度差别不大．