我国西南地区近56年参考作物蒸散量的敏感性分析

参考作物蒸散量(ET_0)是水文气象研究及水资源管理规划中的重要参数。基于1960—2015年我国西南地区96个气象站的逐日相对湿度(RH)、日照时数(n)、风速(u)、最低温度(T_(min))、最高温度(T_(max))和平均温度(T_(mean))资料,采用1998年联合国粮食及农业组织(FAO)推荐的Penman-Monteith公式,计算近56年研究区的ET_0,并分析ET_0对各气象因子的敏感系数。结果表明,近56年我国西南地区的平均ET_0为1 027.11 mm,在空间分布上表现为自东北向西南方向逐渐增大;全区ET_0对气象因子敏感系数的绝对值排序为RHnT_(max)T_(mean)uT_(min),在空间分布上,RH、n、u敏感系数在研究区西部较高,T_(max)敏感系数在以云贵高原的元江、广西盆地的北海为中心的地区较高,T_(mean)敏感系数在研究区东部及云贵高原西南部较高,T_(min)敏感系数在广西盆地地区较高;RH、T_(max)、u、T_(min)敏感系数呈上升趋势,其中T_(max)敏感系数显著(P0.05)上升,其余气象因子的敏感系数呈极显著(P0.01)上升趋势,n敏感系数呈极显著(P0.01)下降趋势,T_(mean)敏感系数变化不明显;RH、T_(max)与n敏感系数的年内变化特征为双峰型曲线,T_(mean)、u、T_(min)敏感系数呈单峰型曲线;全区ET_0的突变时间为1996年,突变时间以前ET_0呈极显著(P0.01)下降的趋势,气候倾向率为-13.437 mm/10年,突变时间后呈显著(P0.05)上升趋势,气候倾向率为21.770 mm/10年。因此可见,西南全区及各分区参考作物蒸散量均对相对湿度的敏感性最高,除四川盆地外,其余分区对日照时数、最高温度的敏感性较高,四川盆地对平均温度的敏感性较高。     

图例在概率论教学中的应用

以蒙提霍尔悖论、事件间的关系和运算、正态分布、全概率公式等为例,具体阐述了教学过程中利用图例讲解概率论中的相关定义、性质和定理的教学方法,以帮助学生加强理解。实践表明,该方法不仅能够直观地揭示相关概念之间的关系,而且有利于提高学生兴趣,激发学生的思维,拓宽学生的解题思路,提高学生的解题能力。     

沙子岭猪生长性状校正公式的制定

<正>生长性状校正公式对于动物遗传评估具有重要的意义。标准的种猪测定多见于瘦肉型猪种,如大约克夏、杜洛克、长白等,且在此基础上都已经有了深入地研究和较为成熟的理论体系。但就目前状况而言,部分地方猪种在这方面的研究还未有完善的性状校正公式,后续的遗传评估等工作也无法开展。沙子岭猪属于国家级畜禽遗传资源保护对象,具有较快的生长速度,性成熟早,5月龄左右即可进行配种,沙子岭猪适配体重在30~50kg左右。     

对用削度方程进行材种理论模拟造材公式的推导

文章通过削度方程和有关材种造材标准对理论摸拟造材公式进行了推导验证,达到了造材标准系统差要求,解决了当前国内外利用削度方程编制出材率表时缺乏材种造材系统完整的造材理论公式问题。     

林分断面积生长率公式探讨

根据林分生长理论，结合原始调查数据，对林业生产中的3种断面积生长率理论公式Meyer式、Pressler式和张角式的特性作了进一步研究，并对3种方法作了具体验证。研究结果表明：3种断面积生长率计算方法有一定差异，当后期与前期平均断面积比值大于1.30时，Meyer方法计算断面积生长率高于其余两种方法，张角法则和Pressler法则十分接近，但张角法更有理论依据。     

应用数学模型计算角规测树蓄积量的探讨

根据林分蓄积量公式M=GHF1．3和二元立木材积公式V=αD^bH^c推导出角规测树蓄积量公式。结果表明，选取角规绕测点林分平均胸径D、平均树高H及角规断面积G代入上式，即可利用含幂(γ^x)键的电子计算器，便捷、迅速、准确地计算出林分蓄积量。     

短轮伐期桉树人工林个体林木特征研究

利用广东高要和广西扶绥两地14个2~10年生桉树林分样地共287株样木,研究短轮伐期桉树人工林个体林木特征指标,并比较现有广西良种桉二元带皮和去皮材积公式估算个体林木材积的准确性,分析不同年龄、林分和径阶林木的出材率。结果表明:带皮和去皮林木的胸高形数为0.504±0.004 2和0.529±0.004 4、实验形数为0.410±0.002 4和0.427±0.002 7、形率为0.657±0.003 4和0.690±0.003 6、高径比为1.22±0.017和1.43±0.019。用广西良种桉二元带皮和去皮材积公式估算单株林木带皮和去皮材积与实际材积高度相关(r>0.99),但估算值普遍偏低,平均分别小3.7%和21.0%;尤以用带皮材积公式估算去皮材积比用去皮材积公式估计要准确,平均只小2.3%。如以6年生以上样地和尾径4 cm以上的去皮林木为实际出材,5个相关样地林分平均出材率为(73.3±4.31)%,最小为54.6%,最大为81.5%。     

A review of stand basal area growth models

Growth and yield modeling has a long history in forestry. The methods of measuring the growth of stand basal area have evolved from those developed in the U.S.A. and Germany during the last century. Stand basal area modeling has progressed rapidly since the first widely used model was published by the U.S. Forest Service. Over the years, a variety of models have been developed for predicting the growth and yield of uneven/even-aged stands using stand-level approaches. The modeling methodology has not only moved from an empirical approach to a more ecological process-based approach but also accommodated a variety of techniques such as: 1) simultaneous equation methods, 2) difference models, 3) artificial neural network techniques, 4) linear/nonlinear regres-sion models, and 5) matrix models. Empirical models using statistical methods were developed to reproduce accurately and precisely field observations. In contrast, process models have a shorter history, developed originally as research and education tools with the aim of increasing the understanding of cause and effect relationships. Empirical and process models can be married into hybrid mod-els in which the shortcomings of both component approaches can, to some extent, be overcome. Algebraic difference forms of stand basal area models which consist of stand age, stand density and site quality can fully describe stand growth dynamics. This paper reviews the current literature regarding stand basal area models, discusses the basic types of models and their merits and outlines recent progress in modeling growth and dynamics of stand basal area. Future trends involving algebraic difference forms, good fitting variables and model types into stand basal area modeling strategies are discussed.