广东省含参数分级的阔叶林分生物量生长模型

  目的  建立区域尺度林分生物量生长模型,为预测未来某一时段广东省天然阔叶林生物量和碳储量提供方法学支持。  方法  基于广东省1997—2017年5期森林清查数据,选择栎类、木荷和其他软阔类等6个阔叶树种为优势树种的203个天然林样地,以参数分级反映立地质量差异,以竞争指数表示密度影响,以分步建模（一元非线性回归法）和联合建模（非线性联立方程组法）区别建模方式,采用理论生长方程构建胸径生长模型估计林龄进而构建多种林分生物量生长模型,以决定系数和平均预估误差等4个指标评价模型拟合优度;对拟合优度较高的模型,以2002—2017年4期连清的183块样地为检验样本,用总相对误差来验证其应用效果。  结果  对比模型拟合效果和区域尺度及样地水平上的估计精度,以探究林分密度、不同参数分级、分级方法和建模方法共4项影响因素对生物量生长模型的效果,结果表明:非线性联立方程组法优于分步建模法;与生长速度有关的参数b分级模型优于与生长潜力有关的参数a分级模型;考虑林木竞争和分级方程中加入竞争指数对优化模型性能影响不大。参数b分级、自变量和分级方程皆不含竞争指数的联合模型（模型10）为最优模型,其生物量生长模型确定系数R2为0.970 1;预测4期生物量时,估计效果较好,后期估计误差明显低于前期,如采用模型10预估栎类2002—2017年区域尺度生物量时,4期的估计误差分别为6.22%、15.27%、4.80%、?1.84%。  结论  以Richards理论生长方程为基础构建林分生物量生长模型来估测区域尺度生物量是一种可行的方法,为评估未来某一时段区域尺度森林生态系统的固碳能力提供依据,也为其他区域的林分生物量生长模型研建提供参考。      

广东省森林土壤养分异质性析因

  目的  分析不同环境因子对森林土壤养分的影响,探讨造成森林土壤养分异质性的原因,为森林经营和森林立地质量评价提供依据。  方法  基于广东省全国森林资源清查土壤调查数据,以有机质（OM）、碱解氮（AN）、有效磷（AP）和速效钾（AK）为因变量,以地理因子、地形因子、土壤因子和林分因子四大类20个变量（10个定性因子,10个定量因子）为自变量,基于一般线性模型,采用向后剔除法筛选主效应因子,引入定性和定量因子交互,分析森林土壤养分的影响因子及影响程度。定量因子进行多元线性回归分析,定性因子通过多重比较分析水平间的差异。  结果  （1）对土壤养分影响较大的环境因子包括3个地理因子（经度、纬度和流域）、3个地形因子（海拔、坡位和坡度级）、4个林分因子（林下植被盖度、平均胸径、平均年龄、优势树种）。（2）影响因子对不同土壤养分的解释程度不一。AN的解释程度较高,均在0.30以上;OM和AK的解释程度在0.25以上;AP的解释程度较低,在0.20以上。交互作用显著提高了土壤养分的解释程度,平均增加0.141。其中AN提高到接近0.50,OM和AK分别超过0.45和0.40,最低的AP超过0.30。（3）通过多重比较分析,优势树种、流域、坡位不同土壤养分的不同水平间存在显著性差异。  结论  影响广东省森林土壤异质性的因素包括地理因子、地形因子和林分因子。不同土壤养分的影响因子并不完全相同,纬度、流域、海拔、坡位、成土母岩、平均胸径、平均年龄和优势树种8个因子对大多数土壤养分因子有影响。土壤养分中,OM和AN的解释程度较高,AP和AK的解释程度较低。交互作用显著提高了影响因子对土壤养分的解释程度。本研究提出的含定性因子的主效应筛选方法和引入一阶定性因子和定量因子交互,可以显著提高土壤养分的解释程度,对类似问题的解决有参考价值。      

略论如何培养和提高当代大学生的综合素质

大学生的综合素质主要体现在思想品德素质、科学文化素质、心理素质、健康素质等,高校教育工作者要通过卓有成效的细致工作培养、引导大学生全面提高综合素质。要建立新型的师生关系,以良好的人格魅力感染影响学生;加强人文素质教育,引导大学生从传统文化中汲取营养;培养优秀的大学精神和校园文化陶冶学生的精神世界;帮助大学生提高情商,加强人际关系及集体精神和团队意识的培养;加强心理健康教育,提高大学生的心理素质;发挥网络优势,加强与学生的沟通、交流、引导与管理。     

广东省针叶树种蓄积量和生物量生长模型研究

[目的]定量化表征森林蓄积量和生物量与年龄的关系,为预测森林蓄积量和生物量提供依据。[方法]基于广东省3个针叶树种5期连清数据,通过保留木林分平均胸径和林龄之间的关系,分别以生长潜力和生长速度分级、是否考虑竞争、分步和联合建模共8种组合,构建林分蓄积量和生物量生长模型,并评价模型拟合优度;以独立的4期连清数据为验证样本,评价模型的适用性。[结果]（1）不同种模型系确定系数皆在0.980以上,平均预估误差在±1%以内,总体相对误差在±0.5%以内。综合模型拟合和预测效果,以生长速度分级、不考虑竞争的分步模型最优,竞争对模型的适用性影响不大。（2）最优模型蓄积量和生物量的估计误差最大分别为10.36%和10.22%,模型适用性较好,4期估计误差表现为中期高于首末两期。（3）马尾松生长潜力最大,杉木最小,对杉木的估计效果优于马尾松和湿地松。（4）立地质量等级越高,生长量的极值越大,达到最高峰所需年限也更短;同一立地质量下马尾松生长量最大,其次为湿地松,杉木最小。[结论]含参数分级和林分特征的蓄积量和生物量模型,可以反映立地质量对广东省针叶树种蓄积量和生物量预测的影响,为精确估测森林储量提供方...     

天然次生林碳储量生长模型与固碳能力驱动力研究

【目的】针对采伐干扰后天然恢复的次生林，建立其碳储量生长模型及对应的碳汇模型，分析不同因子对固碳能力的驱动作用，为固碳能力量化评价提供科学依据。【方法】基于吉林省第9次森林资源连续清查固定样地数据筛选出的111个采伐后形成的天然次生林样地数据，采用Richards理论生长方程，以样地平均木的碳储量为因变量，以样地平均年龄为自变量，通过对年龄分组和迭代算法建立碳储量分级生长模型，通过对碳储量分级生长模型中的年龄求导得到碳汇分级生长模型。采用决定系数(R²)和均方根误差(RMSE)评价模型拟合效果。以地理因子、地形因子、气候因子、土壤因子和林分因子为自变量，基于一般线性模型，引入定性和定量因子交互作用，分析固碳能力的驱动力。【结果】(1)天然次生林碳储量分级生长模型的R²为0.965 6,RMSE为2.61 kg，具有很好的拟合优度。(2)各个分级碳汇量最大的年龄分别为8、10、13、17和29年，以1 000株/hm²的密度计算，5年时间的阈值为1.84 t/hm²，到30年时增加到10.78 t/h...