木荷人工林货币收获表编制及应用的研究

以顺昌埔上国有林场41年生木荷人工林标准地上分径阶所选取的解析木为对象,拟合了木荷人工林的生长模型和林分各材种出材率与林分平均胸径的回归模型,测算了林分各材种出材量.依据目前木荷木材生产经营的有关技术经济指标,编制了木荷人工林货币收获表,并在此基础上,探讨了货币收获表在确定木荷人工林经济成熟上的具体应用.     

杉木人工林自疏过程密度变化分析方法的研究

采用二次正交旋转组合设计方法 ,建立了影响杉木自疏的海拔、坡位及林分平均胸径与杉木人工林自疏过程密度变化关系的数学模型 ,结果表明林分平均胸径对杉木人工林自然稀疏存在极显著影响 ,坡位与林分平均胸径的交互作用对自疏存在显著影响 .运用遗传算法优化了模型参数 ,在检验模型适应性的基础上应用计算机模拟技术 ,分析了杉木人工林自疏过程密度变化随坡位及林分平均胸径变化的内在规律 ,为杉木人工林密度定量管理提供了科学基础     

人工林土壤养分极化动态理论模型

【目的】建立基于人工林土壤养分循环和枯落物分解的土壤极化模型,旨在为深入认识土壤养分极化成因和预测土壤养分极化趋势提供参考。【方法】从人工林生态系统养分循环规律的角度出发,建立人工林土壤养分极化推理和动态模型,通过实验室分解法和野外调查,对模型中主要参数的确定进行分析。【结果】分别建立了基于养分循环和枯落物分解的人工林土壤养分极化度推理模型及动态模型,并针对油松、落叶松、侧柏、刺槐、小叶杨、白桦和辽东栎等人工林,确定了模型中的主要参数。【结论】由于人工林土壤养分极化受林木对养分的选择吸收利用、枯落物分解等的综合影响,所以从人工林生态系统养分循环规律的角度来建立土壤养分极化动态理论模型是可行的。     

闽北杉木人工林密度效应新模型

应用闽北地区杉木人工林样地资料，探讨了密度效应新模型，并对该模型进行生产弹性分析和边际产量分析，测定了杉木人工林林分密度的生产弹性值和边际产量。     

贵州马尾松人工林经营密度模型初探

为探讨用模拟方法确定人工林的经营密度,本文以贵州马尾松人工林569块常规标准地资料为基础分析,结果表明:这些标准地对目前贵州马尾松人工林具有充分代表性;立木密度对林分平均胸径的影响最为明显,对树高影响较小;林分断面积和蓄积随立木密度的增大而上升,但当立木密度大到一定程度时,它们都有下降的趋势.基于以上分析,用动态规划方法建立了可变间伐间隔期的林分经营密度模型.该模型既符合林分生长的一般规律,又得到实地试验结果的支持,因此建议应用.     

落叶松人工林林分结构与数量成熟龄的研究

利用直径分布的偏态指标及Weibull分布模型,分析现有落叶松人工林的结构状况,提出了落叶松人工林林分结构合理分布的理论参数和相应的经营措施。并以此为基础,通过分析林分生长过程,得出落叶松人工林的数量成熟龄,为合理经营利用落叶松人工林提供了科学的理论依据。     

残差自回归模型在人工林红松树高生长规律预测中的应用

以吉林省通化县三棚林场调查的1株人工林红松解析木数据为基础,拟合树高生长数据,对比传统的树木理论生长模型中的约翰逊-舒马赫(Johnson-Schumacher)生长模型、逻辑斯蒂(Logistic)生长模型、米切利希(Mitscherlich)生长模型、坎派兹(Gompertz)生长模型、理查德(Richards)生长模型的拟合结果.以5种树木理论生长模型中拟合最好的坎派兹生长模型为基础,根据时间序列分析理论,建立残差自回归模型,预测树高生长.结果证明:残差自回归模型,比传统的树木理论生长模型能更好地用于描述红松人工林的树高生长规律.     

湿地松人工林经验收获表的编制

应用99块湿地松人工林标准地调查资料,以林分年龄、立地指数为自变量,利用Richards模型拟合各林分因子(直径、树高、蓄积等)生产过程;采用非线性麦夸特迭代求解法,确定各林分因子Richards模型参数,并进行模型检验和误差分析,在此基础上依据各林分因子生长模型编制16指数级湿地松人工林经验收获表.     

燕山北部华北落叶松人工林、油松人工林碳汇成本

以木兰围场国有林场管理局47块华北落叶松(Larix principis)人工林样地和37块油松(Pinus tabulaeformi1s)人工林样地的生物量资料建立生物量估测模型,估测了不同林龄期的固碳量.采用重置成本法核算华北落叶松人工林和油松人工林20 a和30a入计期的造林营林成本.在30 a入计期内固定CO2...     

不同起源马尾松与杉木林分树高曲线的拟合及对比

【目的】选择7种模型拟合同一立地条件下马尾松和杉木人工林与天然林的树高生长曲线,并从中选出最优模型,为福建省马尾松和杉木人工林与天然林的合理经营奠定基础。【方法】基于福建省第7次森林资源一类清查数据,以同一立地条件下639株(人工林326株、天然林313株)马尾松标准木及687株(人工林498株、天然林189株)杉木标准木为研究对象,利用二次项方程、幂函数方程、对数方程、S曲线方程4种经验方程及Richards模型、Logistic模型、单分子式模型3种理论方程,拟合马尾松人工林和天然林、杉木人工林和天然林4种林分类型的树高曲线,并以调整决定系数、均方根误差、总相对误差和预估精度为评价指标,选择4种林分类型的最优树高模型。【结果】马尾松人工林与天然林分别以幂函数方程、二次项方程拟合效果较好,预估精度分别达到96.812%和96.474%;杉木人工林和天然林用Richards模型拟合效果最好,预估精度分别达到96.742%和96.495%。【结论】通过比较分析,获得了最适合模拟马尾松和杉木人工林与天然林的树高生长曲线模型。     

一种三维雷暴云起电—放电模式的建立

[目的]研究一种三维雷暴云起电—放电模式的建立。[方法]在一种三维强对流云模式的基础上,选取几种比较成熟、有试验基础的起电机制和放电机制的参数化方案耦合到强对流云模式,使得该三维强对流模式能够模拟起电—放电过程,建立三维雷暴云起电—放电模式。[结果]通过数值模拟的方法建立了一种三维雷暴云起电—放电模式,该模式不仅可以评估不同环境下各种起电机制的相对重要性,而且描绘出雷暴云内电荷中心及电场的形成、闪电的发生位置、传播过程以及对电荷分布的影响,最重要的是可以定量描述雷暴云演变过程中动力、微物理和电过程之间复杂的相对关系。[结论]该研究为进一步研究不同类型雷暴云的闪电特征及其与动力和微物理过程的关系,以及深入探讨雷电活动的预警预报技术提供了有力基础。     

2.4GHz无线信号在苹果园中的衰减模型

为解决苹果园中无线传感器网络的规划和部署问题,研究2.4GHz无线信道在苹果园中的传播特性。在山东省肥城市普通的苹果园进行实地试验。选取对信号传播影响最大的一列果树,发射天线固定在两棵树之间发射信号,分别测量6个高度18个位置点的接收信号强度和丢包率。回归分析结果表明:无论发射天线多高,不同水平高度上的接收信号强度衰减均符合对数路径损耗模型,拟合的决定系数为0.927~0.987。发射天线高度不变时,衰减系数n值能用接收天线高度的二次函数曲线拟合,拟合的决定系数为0.71~0.89;模型参数A和接收天线高度符合线性关系,拟合的RMSE为0.2~1.2。建立以发射天线高度、接收天线高度和传播距离为参数的衰减模型并进行验证试验,结果表明:RMSE为2~5,94%的R2值大于0.9,预测模型能较好的估算收发天线高度不同时的信号强度损耗。     

广州地区茶园昆虫群落结构年中变化的研究

本文以广州地区茶园年中1～12月各月昆虫群落变化情况,根据种数、个体数量、多样性、优势度、均匀度、相似系数等特征,采用极点排序(PO)法进行类聚,可将群落季节格局明显地划分为4个序列;各月份昆虫群落沿群落最大变差的展开顺序依次为1月→2月→3月→12月→11月→8月→4月→10月→9月→7月→5月→6月.用模糊聚类分析法分析,结果相同.     

基于TSA-BP神经网络的企业产品市场占有率预测模型

在分析了现有的各种市场占有率预测模型的基础上，把产品市场占有率的时间序列作为ＢＰ神经网络的输入与输出，建立了预测模型，并对１９９９年部分品牌彩电的市场占有率进行了实证分析，结果表明，所建模型具有很高的预测精度，是一种值得推广的预测方法。     

基于BP神经网络的农村用电量预测的研究

农村用电量预测是县级供电部门的重要工作之一，其受国民生产总值和上年度用电量的影响，具有一定的随机性。利用BP神经网络建立了农村用电量预测模型。通过应用实例分析表明，预测结果和实际结果有很好的一致性。     

两次拟合灰色模型在中长期电力负荷预测中的运用

针对普通灰色预测模型在预测过程中当历史数据有较大波动时预测精度较差的问题，对两次拟合等维灰色预测模型进行研究，并对其进行改进，通过对华北某地区用电量的建模预测验证其有效性。两次拟合灰色预测模型是利用一次拟合的结果重新建模，经研究发现当历史数据有较大波动时，利用两次拟合灰色预测模型进行预测可以提高模型的精度。     

有机聚合物中场诱导激子解体的动力学过程

目的通过理论计算及其结果分析,对影响有机太阳能电池光电转换效率的主要因素提供有价值的理论线索。方法基于包含链间相互作用的扩展的Su—Schrieffer-Heeger（SSH）模型,利用非绝热分子动力学方法,研究了两条耦合的有机共轭聚合物链中场诱导链间极化子激子的动力学演化过程。结果当电场达到临界值,链间极化子激子将克服链间相互作用而形成自由的带电极化子。结论由于链间极化子比链内极化子激子更容易被电场解体,从而有利于荷电载流子的生成。     

BP神经网络在小麦赤霉病气象预测中的应用*

 应用BP神经网络的方法建立四川资中小麦赤霉病发病的预报模型,为预防小麦赤霉病发病提供科学依据。根据四川资中小麦赤霉病发生发展的气象生理指标及历年该病发生的统计资料,借助人工神经网络强大的函数映射能力,采用Fletcher-Reeves算法的变梯度反向传播算法——Traincgf,建立了小麦赤霉病发病的气象预报模型。该模型不需要事先确定数学模型,拟合与预测的平均绝对偏差分别为0.01,0.05,优于多元线性回归模型的0.17,0.29。BP神经网络预报模型的拟合精度和预报精度都较高,优于多元线性回归模型,能很好地实现预期效果,对小麦赤霉病发病的预测预防工作具有一定的指导意义。     

基于决策树的农业气象灾害等级预测模型

在讨论数据挖掘技术的基本概念、决策树方法的基础上,结合牡丹江地区部分县区风雹灾害数据样本,采用决策树C4.5分类算法,建立了农业气象灾害等级决策树预测模型。通过该预测模型可预测各地直接经济损失程度,为该领域的数据挖掘提供了合理的挖掘模式,并得出了有效的分析结论。     

比利时CARAH马铃薯晚疫病预测模型在宁夏南部山区的应用

[目的]寻找适合宁夏南部山区应用的马铃薯晚疫病预测模型。[方法]采用比利时CARAH预测模型于2006年、2007年对宁夏西吉县马铃薯晚疫病进行预测并对田间发病情况进行观察,研究该模型的应用效果。[结果]采用比利时CARAH模型预测马铃薯晚疫病的发生更接近实际的情况,预测结果与田间实际发病观察结果时间误差仅2~3 d。从有效防治马铃薯晚疫病的角度来看,宁夏南部干旱山区应采用4 h湿润持续期评分的标准进行预测,它能更准确的反映田间病害发生情况,利用其预测结果指导田间防治更准确及时。[结论]比利时CARAH马铃薯晚疫病预测模型是适合预测宁夏南部山区马铃薯晚疫病发生的理想模型,可以直接应用于生产中。