蓄积量加权计算森林生长量方法的探讨

森林蓄积量的动态分析是森林资源清查的重要内容之一。森林蓄积量不同于矿藏等其它自然资源,它是一种再生资源。在森林资源清查过程中,确定森林生长量和消耗量的任务是相当繁重的。由于生长量和消耗量占总蓄积量的比重较小,变动很大,要准确地测定需要花费大量人力和物力。本文探讨在二类调查中用蓄积量加权计算森林生长量的方法。     

也谈按相邻样本单元值之差计算系统抽样误差

前言系统抽样具有简化设计、样本单元在总体中均匀分布、便于现地定位,在无周期影响下可取得高于简单随机抽样精度的优点,因此是世界各国常用的森林调查方法之一。但是,到目前为止尚没有恰当的抽样误差估计公式。在森林空间异质总体中借用简单随机抽样公式往往得到过高的系统抽样方差估计值。如何求得系统抽样的真实误差已成为大家关心的问题。     

乔木树种望高比的研究

望高比(B)是胸高形率(q_2)和树干形状指数(r)的函数,是一个比望高更为稳定的干形指标。绝大多数乔木树种的望高比在0.64—0.74之间。由望高比导出的普雷斯勒材积式为V=2B/3g(H+1)=f_pg(H+1),而绝大多数乔木树种的普雷斯勒形数f_p)在0.43—0.49之间。经70株马尾松解析木验证,其材积平均误差仅+0.1％。普雷斯勒形数与树种之间的关系,有待进一步探讨。     

马尾松望高和树高相关关系的研究

望高是良好的干形指标和树干材织指标，用望高－树高相关关系式代入望高法求积式导出二元立木材积式是一种简便、易行和有效的方法。     

乔木树种望高比的研究

望高比（Ｂ）是胸有率（ｑ２）和树干形状指数（ｒ）的函数，是一个比望调理我为的千形指标。绝大多数乔木树种的望高比在０．６４－０．７４之间。由望高比导出的普雷勒材积式为Ｖ－２Ｂ／３ｇ（Ｈ＋１）＝ｆｐｇ（Ｈ＋１），而绝大多数树种的普雷斯勒形数ｆｐ在０．４３－０４９之间，经７０株马尾松的木验证，其材积平均误差仅＋０．１％。普雷斯勒形数与树种之间的关系，有待进一步探讨。     

蓄积净增量预估方法的探讨

森林资源是林业的基础,是研究一切林业问题的核心,是林业各项工作的出发点和落脚点,因此查清查准森林资源、了解其消长变化是关系林业全局的带根本性的工作。蓄积量是重要的森林资源,是森林资源监测的     

应用望高法求积式编制根径材积表方法的探讨

应用望高法求积原理探讨编制根径材积表的方法，最后选用V＝3．9056g0-0.0045=0.000360675D^2o-0.0045模型为南京紫金山林区编制马尾松根径材积表，其相关系娄秋0．9755，平均误差为－3．56％，实际精度达到85．7％。，     

不同密度林分中松树的树干质量

提高材质和增加材积是满足国民经济对这个重要原料需要问题的两个方面。因而营林学的主要任务之一就是为林业生产提供技术方法,以便能在最短期间内提高所培育林木的木材质量。此外,林分结构,特别是密度的合理性,在现阶段营林部门提高森林生产力中起着很大作用。由于缺乏林业劳动力,林场在营造针叶用材林时普遍有减少造林株数和通过营林抚育以增加林木稀疏程度的趋势,因而这一问     

马尾松望高和树高相关关系的研究

望高是良好的干形指标和树干材积指标,用望高-树高相关关系式代入望高法求积式导出二元立木材积式是一种简便、易行和有效的方法。本文研究的马尾松望高H_R=1.0447929+0.577728 332H(r=0.9880)的平均误差为-1.4％,导出的二元立木材积式V=0.385g(H+3)=0.000030d~2(H+3)的平均误差为-1.49％,不仅克服了测定望高的困难,还可以提高二元立木材积式的精度。