森林经营历史对林业发展的哲学思考

文章对森林经营及林业发展历史进行了简要总结及论述,并从5个方面探讨了森林经营历史对林业发展的启示:(1)森林资源的保护和林业的发展是矛盾与对立统一的辩证关系.(2)森林资源的保护和林业的发展应积极发挥人的主观能动性.(3)注重森林资源保护的客观普遍联系.(4)提升森林资源经营管理水平,推动林业快速有序的发展,是全社会所关注的主题,需要抓住矛盾的主要方面,探索保护森林资源最有效的途径.(5)世界各国应该互帮互助,共同发展世界林业,构建全球生态和谐.     

黔中马尾松近熟林空间结构特征及其调控

林分空间结构是描述林分结构极其变化的重要指标,是森林经营与管理成功的标志。利用随机抽样方法在黔中马尾松Pinus massoniana可持续经营管理试点（安顺市平坝区）设置100 m×100 m马尾松近熟林固定样地,采用10 m×10 m网格调查每株林木的树高、胸径和坐标数据,主要以混交度、大小比数和角尺度的一元和二元分布研究马尾松林的空间结构特征。结果表明:①该林分中马尾松在株数和断面积比例上占明显优势,种内竞争对马尾松生长影响很大,整个林分以零度混交为主,空间异质性不高;②在整个林分中,大部分林木处于随机分布,胸径差异不显著,伴生树种主要空间分布格局为集聚分布;③模拟采伐有利于林分空间结构的调控,改善林分空间分布格局,为森林群落的正向演替以及优势种群的健康生长提供了有利空间条件。     

近自然经营对马尾松林不同发展阶段竞争关系的影响

以实施近自然经营措施8a后的幼龄林、中龄林、近熟林3个不同发展阶段的马尾松(Pinus massoni-ana Lamb.)林为研究对象,根据Hegyi竞争指数,探讨近自然经营对马尾松林竞争关系的影响.结果表明:调查林分中马尾松是数量最多的树种且占据绝对优势地位;实施近自然经营措施的林分中马尾松的优势度较对应的对照林分明显降低,主要伴生树种杉木(Cunninghamia lanceolata(Lamb.)Hook)、枫香(Liquidambar formosana Hance)、白栎(Quercus fabri Hance)、麻栎(Quercus acutissima Carruth)等优势度明显提升.随着径级的增大,马尾松林分整体竞争强度逐渐减小,经营林分更为明显.林木的竞争强度与胸径均符合幂函数关系,竞争强度随着个体的增大而减小;经营林分的趋势线比相应对照林分更平缓,更易达到稳定状态.不同发展阶段各树种的竞争强度均表现为经营林分马尾松的竞争强度与相应对照林分相比明显降低;伴生树种的竞争强度明显提升.综上,近自然经营能够有效改善马尾松林竞争关系,加速林分达到稳定状态.     

小陇山2种典型天然林空间结构参数分布特征

采用林分空间结构参数一元分布、二元分布、林分综合指数和距离分析方法,探讨小陇山林区2种典型天然林空间结构特征。结果显示:(1)油松天然林混交度为0.397,树种隔离程度较低,锐齿栎天然林混交度为0.797,混交良好,油松、锐齿栎天然林胸径大小比数分别为0.507、0.485,林分均处于中庸状态,角尺度分别为0.511、0.508,林木分布格局均属随机分布。(2)油松、锐齿栎天然林中相同混交程度或优劣程度的林木大多处于随机分布,相同混交程度或分布格局的林木处于不同优劣程度的林木大致相等。区别在于油松天然林中同一优劣程度或分布格局的林木大多与同种相邻,而锐齿栎天然林中同一优劣程度或分布格局林木大多处于强度和极强度混交。(3)油松、锐齿栎天然林林分空间结构指数(FSSI)分别为0.526、0.739,林分空间结构距离(FSSD)分别为0.788、0.576,锐齿栎林空间结构明显优于油松林。FSSI和FSSD具有极显著的线性关系,FSSD=-1.481 5×FSSI+1.625 7,R²=0.990 6(P < 0.01),二者在表述林分空间结构方面具有较强的一致性。研究表明:二元分布、林分空间结构指数和距离分别是从林木水平和样地水平研究林分空间结构较为有效的方法,可为小陇山林区林分微观结构分析和精细的结构调整提供新途径。     

黔中马尾松成熟林表层土壤养分与林分结构的异质性及其耦合关系

在贵州省安顺市平坝区马尾松成熟林中设置82个10 m×10 m的网格样地,选取土壤有机质、全氮、全磷、全钾、速效氮、速效磷和速效钾等土壤养分指标以及郁闭度、蓄积、密度、胸径多样性指数和树高多样性等林分结构,应用描述性统计、半变异函数方法分析土壤养分及林分结构的异质性特征,应用典型RDA排序方法研究土壤养分与林分结构间的相互作用,以期探明黔中地区马尾松成熟林中土壤养分及林分结构间的耦合关系.结果表明:土壤养分变异系数为16.728%~35.167%,林分结构为11.641%~50.871%,均属于中等变异程度;土壤养分与林分结构均存在强烈的自相关,土壤养分自相关范围为7.800~22.191 m,林分结构为11.40~19.75 m;土壤有机质和速效钾两种土壤养分指标对林分结构的影响最显著,说明这两种土壤养分元素对马尾松林木的分布、生长及发育影响较大.其中,有机质显著影响蓄积、胸径多样性指数和郁闭度;速效钾显著影响树高多样性指数和密度.     

基于模拟测算法的森林合理年伐量确定与应用

森林合理年伐量的科学测算是优化森林结构和实现森林资源可持续发展的关键。以贵州省国有浪风关林场为例,采用模拟测算法确定马尾松用材林的合理年伐量,并与传统公式法进行对比。结果表明：1)基于模拟测算法确定30 a为马尾松用材林的最优经理期和轮伐期,合理年伐面积为19.88 hm²,年伐蓄积为4 807.11 m³。2)在未来30 a的模拟经营过程中,龄组结构逐渐趋于稳定,中龄林和近熟林面积占比逐渐减小,幼龄林和成过熟林面积占比逐渐增大,模拟经营后的马尾松用材林成过熟林面积占比可稳定处于42.86%,龄组结构呈理想分布。3)与传统公式法相比,模拟测算法具有更加科学的测算机理、更加灵活的适应能力、更加精准的测算过程和更加客观的测算结果。采用模拟测算法来确定森林合理年伐量,能够为指导森林经营和实现森林资源的永续利用提供科学的参考依据。     

环境因子对秦岭锐齿栎群落物种分布及多样性的影响

【目的】探讨秦岭锐齿栎群落物种分布及多样性与环境因子间的关系,并确定关键影响因子。【方法】在秦岭南坡火地塘林区锐齿栎群落中共设置典型样地30个,分乔、灌、草3层进行群落学调查,通过计测样地物种重要值、Shannon-Wiener物种多样性指数以及海拔、坡度、坡向、坡位、土壤全氮、全磷、全钾、有机质、pH、含水量和土层厚度11个环境因子,采用冗余分析(RDA)探讨锐齿栎群落物种分布与各环境因子间的关系,偏RDA法分析各个环境因子对物种分布的总效应和净效应,用通径分析法探析环境因子对物种多样性的影响。【结果】(1)坡度、土壤全磷和全氮含量对物种分布的净效应达显著水平(P0.05),且影响强度为坡度全磷全氮,其他环境因子净效应不显著(P0.05)。(2)坡向对物种多样性的直接作用最大,土层厚度次之,直接通径系数分别为0.730和0.370。【结论】土壤和地形因子均会影响秦岭锐齿栎群落物种的分布及其多样性,其中坡度是影响秦岭火地塘锐齿栎群落物种分布最主要的环境因子,其次是土壤全磷和全氮含量;坡向与土层厚度是影响锐齿栎群落物种多样性的关键环境因子。     

不同龄组柳杉人工林林分结构分析

选取平坝大坡林场的5个龄组21个样地为研究对象,利用基于R软件的forestSAS软件包,通过树种组成、胸径分布、树高分布、林分密度和林木分布格局来分析林分空间结构,并评价其林分空间异质性.结果表明:研究区域树种组成单一,林木优势度不明显,林分垂直结构简单,林木太密集使之可利用空间小,林分空间分布格局较为均匀;大坡林场柳杉林分空间结构异质性弱,林分结构多样性低,林分不稳定.     

小陇山林区天然林林种结构优化决策研究

选用坡度、坡向、植被盖度、裸岩率和农田分布特点5个主要指标划分小陇山林区天然林生态脆弱性等级,基于林种分布区域的生态脆弱性强弱,运用AHP结构层次分析法确定小陇山天然林林种优化方案。结果表明:小陇山天然林分布地段生态脆弱性强,现有林种一般脆弱（一级）等级面积占天然林总面积的5.12%,比较脆弱（二级）占24.62%,非常脆弱（三级）占43.35%,极端脆弱（四级）占26.90%;优化调整结果确定了小陇山天然林适宜发展的林种结构为水源涵养林49.10%、水土保持林14.65%、自然保护林18.60%、风景林8.66%、商品林8.99%;对各林种在生态脆弱等级中的分布结构做出科学规划,即降低水源涵养林和水土保持林在各等级中所占面积比例,提高商品林、自然保护林和风景林的分布比例,其目的为该地区森林分类经营的实施和天然林保护提供科学依据。     

基于BP神经网络的马尾松人工林胸径-树高模型预测

  目的  马尾松Pinus massoniana是中国南方主要用材树种，建立高效的马尾松人工林胸径-树高预测模型，可为马尾松人工林经营提供理论指导。  方法  以贵州省黔中地区马尾松人工林为研究对象，基于82块样地(25 m×25 m)的4 284株马尾松单木数据，选取6个常用的广义非线性模型进行拟合，从中筛选出拟合效果最好的模型。使用相同的数据确定最佳隐层节点数量后，经过反复训练建立基于BP神经网络的马尾松胸径-树高预测模型。  结果  在6个广义非线性模型中，拟合效果最佳为Korf模型(R2=0.650)；马尾松适宜的隐藏层节点数为2，适宜的模型结构(输入层节点数∶隐藏层节点数∶输出层节点数)为1∶2∶1，模型预测精度达0.717。  结论  广义非线性模型能较好地拟合马尾松人工林胸径-树高关系，但与BP神经网络模型相比，BP神经网络不需要依赖经验模型，也不用模型筛选，而且BP神经网络模型具有较高的决定系数和较低的均方根误差，拟合精度优于广义非线性模型。图5表5参35