辽宁省主要树种组林分树高生长率模型的研究

采用超总体理论编制辽宁省主要树种组林分平均树高生长率通用模型,以2005年森林资源二类调查资料为原始数据,涵盖全省所有地区所有树种(组)在不同地理位置和不同立地条件的生长水平.根据自然条件特点将全省划分为3个区,共划分18个树种组, 建立4种模拟方程,通过拟合与优化及结果精度的检验选出了各树种组的树高生长率模型.     

辽宁东部地区主要树种组林分平均胸径生长率模型的研究

该文采用超总体理论编制辽宁省东部地区主要树种组林分平均胸径生长率通用模型,以2005年森林资源二类调查资料为原始数据,涵盖辽宁东部7个市31个县（市、区）8个树种（组）在不同地理位置和不同立地条件的生长水平。建立4种模拟方程,通过拟合与优化及结果精度的检验选出了各树种组的平均胸径生长率模型。     

河北省主要树种单木和林分生长率模型研建

利用第六次至第九次全国森林资源清查河北省2001,2006,2011,2016年4个年度的固定样地调查数据,采用非线性回归估计方法,建立了18个树种组的单木胸径生长率和材积生长率模型,以及12个树种组的林分材积生长率模型。结果表明,单木生长率模型的平均预估误差(MPE)基本都在3%以内,而平均百分标准误差(MPSE)、胸径生长率模型大都在10%以内,材积生长率模型大都在20%左右;林分生长率模型的平均预估误差(MPE)基本都在5%以内,平均百分标准误差(MPSE)大都在25%以内。所建模型可为河北省开展森林资源年度更新提供技术支撑。     

北京市主要树种单木和林分生长率模型研建

利用第六次至第九次全国森林资源清查北京市2001,2006,2011,2016年4个年度的固定样地调查数据,采用非线性回归估计方法,建立了13个树种组的单木胸径生长率和材积生长率模型,以及10个优势树种组的林分蓄积生长率模型,并对比了林分生长过程模型与林分生长率模型的预估效果,还分析了起源对生长率模型的影响。结果表明：(1)单木生长率模型的平均预估误差全部在3%以内,而平均百分标准误差,胸径生长率模型大都在10%以内,材积生长率模型大都在30%以内;(2)林分蓄积生长率模型的平均预估误差大部分在5%以内,最大的也未超出10%,而平均百分标准误差基本上在20%左右,最大的也未超出35%;(3)基于森林资源清查数据建立的生长过程模型,其效果不如生长率模型,对杨树以外的其他软阔林分类型,其人工林的蓄积生长率要显著大于天然林。以此方法所建模型可为北京市开展森林资源年度监测评价提供技术支撑。     

用EXCEL计算林分平均胸径

利用Microsoft EXCEL软件在重复计算方面的优势,对林分平均胸径进行计算,实际使用效果良好。     

采用林分平均胸径和株数推算亩蓄积量的研究

通过建立杉木标准地，实测标准地内每株树木胸径，查一元材积表求算亩蓄积量，并算出标准地的平均胸径和林木株数．选择林分平均胸径和株数为辅助变量，林分蓄积量为因变量，采用最小二乘法，建立林分蓄积量预估模型，该模型经检验适用．调查取得杉木平均胸径和亩株数后，利用林分蓄积量预估模型，即可推算亩蓄积量，在林业生产上有推广应用价值．     

湖南省主要树种单木和林分生长率模型研建

以湖南省1999年、2004年、2009年和2014年4期的森林资源连续清查为基础,利用大量、连续、系统的固定样地和样木数据,根据胸径和生长率的一般分布规律,选取常用的生长率回归方程作为基础模型式,采用非线性回归估计方法,构建了11个树种组的单木胸径生长率和材积生长率模型,以及9个树种组的林分蓄积量生长率模型。结果表明：各模型确定系数R²均在0.88以上,单木生长率模型的总体相对误差和平均预估误差均在4%以内,胸径生长率模型的平均预估误差大部分在10%以内;林分蓄积量生长率模型的平均预估误差和总体相对误差基本在4%以内,蓄积量生长率模型的平均预估误差在20%以内。各项指标表明,拟合模型能满足精度要求,具有较高的实用性,可为湖南省森林资源年度更新和森林经营管理提供技术支撑。     

林分生态因子平均高与胸径的测算

文章论述了林分平均高和优势平均高与平均胸径的测算方法,林分平均高同胸径之间的关系,林分平均高与平均胸径在森林调查中的重要作用。只有正确的测算林分平均高与平均胸径,才能更好地利用和发挥森林资源的生态作用,促进人与自然和谐发展。     

BP神经网络在林分平均胸径生长预估中的应用

以2005年12月～2007年3月期间在滇中地区调查的55块云南松天然次生林标准地数据为实验数据，阐述在MATLAB平台上如何使用BP神经网络建立林分平均胸径生长模型，并对所建模型效果进行评价．     

辽宁东部山区日本落叶松胸径生长率模型研究

将日本落叶松林分平均木的解析木21株数据,用ForStat软件计算了年龄间距5年所对应的胸径生长率,获取158组数据。通过对经验模型改进获取13个参考模型,将158组数据代入1stopt软件计算初始值,通过建模方程评价及适用性检验,获取了最优胸径生长率模型。通过对胸径生长率模型的研究预估了未来几年的林分蓄积,以便最大限度减少野外调查工作量。     

云南松优势木胸径生长模型研究

以云南省金沙江流域永仁县的云南松天然次生林优势木胸径为研究对象,选择Logistics、Gompertz、Richards、Korf、Levakovic、严格苏马克和Hossfld模型对其进行拟合.通过对总相对误差、平均相对误差、平均相对误差绝对值和预估精度的分析,从中选出最优生长模型.研究结果显示,这些生长模型对云南松天然次生林优势木胸径生长拟合的精度基本相近.最优生长模型为Gompertz模型.     

林分生长模型建立方法

在林分生长模型建立中,通过分析变量间的显著影响选择变量．研究模型的评价与检验指标等方法,为建立优选模型提供参考．文中对最小二乘拟合模型中的异方差和多重共线性问题进行了分析,提出了加权最小二乘法、逐步回归剔除法等处理方法．     

基于竞争势的林分生长量分配模型研究

以湖南省攸县黄丰桥林场杉木林分2008年至2011年每木检尺调查结果为数据源,开展对开阔比数模型fo,简单竞争因子模型fH和竞争压力指数模型fCSI的研究,提出一个新的林木综合竞争因子即竞争势模型fC=1/(fo+fH+fCSI),计算结果经过残差分析方法剔除异常,以竞争势为依据将林分总体生长量分配到林木个体,构建林分生长量分配模型.为了验证模型的准确性,对比分别以fC、fH、fCSI三个模型为依据的林分生长量分配结果,计算通过模型分配到个体的生长量与个体实际生长量之间的相关指数分别为0.6,0.44,0.29.分析结果表明竞争势模型可以作为林分生长可视化模拟中林分生长量向个体分配的一个依据,为林分生长可视化模拟提供有效支持.     

林分生长和收获模型研究进展

文中介绍了全林分模型、径级模型和单木模型3种林分生长和收获模型的特点及国内外应用情况, 并提出近几年的发展趋势。     

林分内竞争对林木胸径生长量的影响研究

以广西来宾灰木莲阔叶林、杉木针叶林分作为研究对象,分别以树冠竞争指数、Hegyi简单竞争指数作为因变量,3 a内胸径增长量作为自变量,研究林分内林木竞争对单木胸径生长量的影响.结果表明,林木胸径增长量与竞争指数均为负相关,表明林木受到的竞争越大,林木的胸径增长量就越小;作为阔叶树种的灰木莲胸径的增长量比针叶树杉木更容易...     

不同林分密度指标在杉木林分蓄积量模型的应用研究

目的 林分密度是反映单木林分中林木株树和竞争的一个重要指标,构建林分生长与收获模型的一个重要变量。选择合适的林分密度指标来构建杉木林分蓄积量模型,提高林分预测精度。 方法 以福建邵武杉木(Cunninghamia lanceolata)人工林密度长期试验林28 a连续观测数据为依据,基于可变生长率法,建立了含5种林分密度指标的杉木林分蓄积年生长模型。 结果 模型决定系数R2均在0.979以上,精度高于不含密度指标的对照组模型。在包含密度指标的模型中,精度最高的为每公顷株数N密度模型,其次是相对植距RS密度模型,但是这两个模型参数估计不显著而被舍弃。所有模型的R2数值由高到低顺序为：每公顷株数N林分蓄积量模型（0.979 9）、相对植距模型（0.979 9）、林分密度指数SDI模型（0.979 4）、优势高营养面积比Z模型（0.979 3）、Nilson密度指数模型（0.979 0）以及不含密度指标模型（0.972 8）。 结论 除去N指标和RS指标模型,杉木林分蓄积量模型中表现最好的是以林分密度指数SDI为密度指标的模型。其次,还发现在低造林密度（1 667～3 333 株·hm−2）林分,蓄积生长量要大于中高造林密度（5 000～10 000 株·hm−2）的林分。     

林分断面积生长模型研究评述

林分断面积生长模型是林分生长和收获预估模型的体系的主要组成部分。在对常用的新面积生长模型Ｒｉｃｈａｒｄｓ型和Ｓｃｈｕｍａｃｈｅｒ型分析的基础上，总结出断面积生长模型研究中应注意的４个问题；（１）选择的自变量应为３个，即立地质量指标、年龄和林分密度指标；（２）间伐林分模型应与未间伐林分模型同时考虑，进而详细介绍了用于间伐林分断面积预估的被压指数法；（３）间伐指标的构造需要伐前和后伐后的林分因子；（４     

黑龙江省小兴安岭北坡林分生长率模型的建立

通过采集的120 890株编表样木数据,编制了黑龙江省小兴安岭北坡的主要林分生长率表,确定了y=a＋blnx（y—林分生长率,x—林分年龄）为林分总长率和净生长率回归模型。经检验,本生长率表精度较高、适用性强,可供生产经营单位、管理部门和科学研究使用。     

Integrated Stand Growth Model of Mongolian Oak and Its Application

This paper established an integrated stand growth model of Mongolian oak(ISGM_oak) using the data from 61 permanent sample plots measured in 1997 and 2007.ISGM_ oak is a group of nonlinear simultaneous equations.The method of nonlinear error-in-variable simultaneous equations is used to estimate the parameters of ISGMoak with the statistical software Forstat 2.0,so the parameter estimation of the group of correlated equations in ISGMoak is unbiased and the equations are compatible.Model validation using bootstrap method showed that both the average relative error and square error are less than 15 percent.The ISGM_ oak model can be used to simulate the stand growth with different values of site index,stand density and to draw stand density management diagram for decision-making.