基于零膨胀模型和栅栏模型的赣南杉木林林分枯损模型

【目的】分析林分的枯损情况,构建林分水平枯损模型,探讨树木死亡的影响因素,为科学经营和有效管理提供参考依据。【方法】以江西省赣州市2009年森林资源二类调查中地类为纯林的1973块杉木样地为数据源,将样地按4∶1的比例随机划分成模拟数据（1 579块）和验证数据（394块）,分别用于模型的构建和验证。选取基于泊松分布和负二项分布形式的零膨胀模型和栅栏模型等4种模型,以林分枯损株数为因变量,以林分因子、立地因子和气候因子等17个环境因子为自变量,构建杉木林林分水平枯损模型。利用方差膨胀因子（VIF）排除各环境因子间相关性较大的因子;采用赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）和-2倍对数似然函数值（-2logL）3种评价指标分析比较各模型之间的拟合效果,选用平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）等比较其预测效果,筛选出最优林分水平枯损模型。【结果】（1）除最暖月平均温度、最冷月平均温度和无霜期天数外,其余14个环境因子间均不存在多重共线性（VIF<10）。（2）在模型的零部分,各参数估计值均在0.001水平上显著,海拔、林龄和株数密度是影响杉木林林分枯损的重要因子;...     

2022 年 1 期目录

  目的  准确预测林木的生存和枯损是森林生长收获模型系统中十分重要的组成部分。构建基于混合效应模型和生存分析方法相结合的林木生存模型，能够提高林木枯损模型的精度。   方法  以吉林省汪清林业局20块落叶松云冷杉林样地数据为例，基于生存分析方法中常用的6个时间参数分布回归模型（指数分布、Weibull分布、对数正态分布、对数Logistic分布、Gompertz分布及Gamma分布），把林分因子和立地因子作为协变量加入到模型中去，构建林木生存模型。并在此基础上考虑样地的随机效应，并与传统模型的模拟效果进行比较。  结果  研究结果表明，随着单木初始胸径的增加，其枯损的风险降低，生存率提高；随着单木大于对象木断面积值的增加，其枯损的风险增加，生存率降低；随着林分密度的增加，林木枯损的概率增加，生存率降低；立地因子对林木的生存没有显著影响；6个参数分布回归模型中，Weibull分布的模拟精度最高。与固定效应模型相比，Weibull分布模型在考虑样地水平随机效应后，模型的模拟精度获得明显的提高，并且达到极显著程度。  结论  在森林经营中，要提高林木的生存率，需采取科学合理的经营方法和经营时间，避免使林分的密度过大。      

河南省栎类和杨树林分断面积和蓄积生长模型构建

目的建立河南省栎类和杨树林分断面积和蓄积生长模型,为森林可持续经营提供基础数据。方法基于河南省最近3期一类森林资源清查数据,从9个具有生物学意义的备选模型中选出一个最优基础模型。以树种和立地等级作为哑变量,构建林分断面积和蓄积生长模型。结果利用全部样地数据拟合9个备选模型,断面积和蓄积最优生长模型都是Richards形式的模型,决定系数均在0.92以上。引入树种和立地等级作为哑变量后,与基础模型相比断面积和蓄积生长模型拟合精度都有所提高,其决定系数分别为0.98和0.94。结论带树种和立地等级的哑变量模型能同时反映河南省栎类和杨树林分断面积和蓄积生长规律,既减少了建模工作量,又提供了不同林分合并建模的方法。河南省栎类林分断面积和蓄积生长极限值高于杨树;相同林分密度条件下,栎类早期生长速率低于杨树,且栎类和杨树的生长速率均随着立地质量的下降而降低。      

西双版纳热带林生长动态模型及可持续经营模拟

为研究中国热带森林的可持续经营方式,在中国西南西双版纳的山地雨林中设置了12块固定观测样地,并在定期观测数据基础上估计林分生长量、林木进界率与径阶保留率等.据此建立林分自然生长的径级分布模型,择伐作业对保留木影响的损伤模型,采伐后由于林窗效应对林木生长影响的经验模型,进界生长模型等热带森林生长动态数学模型并估计了林分初始状态、林分动态转移因子等参数.以森林经营实践的内在逻辑和关键过程为基础设计了森林生长和经营模拟系统的框架概念,应用面向对象的方法设计系统的各个独立程序模块,用VBA 语言与EXCEL结合开发了系统应用软件.应用本模拟系统对西双版纳热带林的择伐经营模式作了所有可能参数组合的模拟经营实验,提出了热带林区国营林场和村寨集体林最适宜的可持续经营指标和标准.     

西双版纳热带林生长动态模型及可持续经营模拟

为研究中国热带森林的可持续经营方式,在中国西南西双版纳的山地雨林中设置了12块固定观测样地,并在定期观测数据基础上估计林分生长量、林木进界率与径阶保留率等.据此建立林分自然生长的径级分布模型,择伐作业对保留木影响的损伤模型,采伐后由于林窗效应对林木生长影响的经验模型,进界生长模型等热带森林生长动态数学模型并估计了林分初始状态、林分动态转移因子等参数.以森林经营实践的内在逻辑和关键过程为基础设计了森林生长和经营模拟系统的框架概念,应用面向对象的方法设计系统的各个独立程序模块,用VBA 语言与EXCEL结合开发了系统应用软件.应用本模拟系统对西双版纳热带林的择伐经营模式作了所有可能参数组合的模拟经营实验,提出了热带林区国营林场和村寨集体林最适宜的可持续经营指标和标准.     

蒙古栎天然林生长模型的研究:Ⅳ进界生长模型

【目的】研究蒙古栎天然林的进界模型,为其合理经营提供依据。【方法】以蒙古栎天然林为研究对象,基于吉林省汪清林业局195块固定样地的2期复测数据,采用两阶段条件法建立蒙古栎天然林分的进界生长模型:首先使用二分类的Logistic回归方法建立进界概率模型,其次使用普通线性逐步回归建立蒙古栎林的进界株数模型,2个模型的自变量均包括海拔、地位级指数、林分每公顷断面积、林分每公顷株数。【结果】最终确定的蒙古栎天然林的进界概率模型χ2检验结果显示,样地实测进界数和预测进界数无显著差异;ROC(Receiver operating characteristic)曲线显示,AUC(Area under curve)值为0.755。进界株数模型的残差大部分为-1.5~1.5,预测株数与实测株数无显著差异,残差未表现出显著的异质性。【结论】检验结果及ROC曲线均显示,所建立的蒙古栎天然林进界概率模型具有较好的解释性和预测性;进界株数模型的检验结果也表明该模型比较合理。因此,所建立模型可用于吉林省汪清地区蒙古栎天然林的进界生长预测。     

应用优化建模法构建红松人工林单木直径生长模型

为了提高不完备数据集下红松人工林直径生长模型的预测精度,以1980—2022年黑龙江省75块红松林不同复测间隔期的样地数据(林木胸径、竞争因子和立地等),利用优化建模法构建红松人工林单木直径生长模型,采用单纯形优化算法寻求模拟和实测直径分布差异最小下的模型参数,并利用自举法对模型进行检验。结果表明：优化建模法损失函数的初始参数a=1、b=0.003、c₁=c₂=1.5时,预测期末林分断面积偏差为0.02 m²·hm^-2,显著优于由传统归回建模法的精度(林分断面积偏差为0.44 m²·hm^-2);结合实测数据与视图分析,验证了优化建模法的优势和可靠性,揭示了优化法损失函数与传统回归法构建的直径生长模型之间的差异。因此,优化法损失函数构建的红松人工林生长模型在模拟自然生长中表现优越,为制定科学的森林经营方案提供了技术支持。     

基于多层感知机的长白落叶松人工林林分生物量模型

目的神经网络模型能避免林分生物量模型建模时自变量共线性与异方差问题,研究多层感知机在林分生物量模型中的应用,为森林经营单位、区域生物量和碳储量的估算提供方法和依据。方法以长白落叶松人工林为研究对象,利用吉林省一类清查固定样地的917组数据,分别建立了基于传统的对数转化后线性模型和神经网络多层感知机的地上生物量和总生物量模型。使用AIC、决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）、相对均方根误差（RMSE_r）和平均绝对误差（MAE）来评价模型。结果估计精度最高的模型是输入单元为林分平均胸径（D）?平均高（H）?林分密度指数（S）?海拔（HB）?坡向（PX）?坡位（PW）、2个隐藏层、隐单元数为40?20的神经网络模型,与传统对数转换线性回归模型相比,地上生物量和总生物量模型的调整决定系数（Adj.R2）分别从0.902 1提高到了0.914 1,从0.897 9提高到了0.908 9;RMSE_r分别从6.330 5%降低到了5.992 2%,从6.490 1%降低到了6.153 6%。包含立地因子的神经网络模型比未包含立地因子的神经网络模型估计精度略有提升,地上生物量与总生物量的Adj.R2分别提高了0.88%和0.99%,RMSE_r分别降低了5.33%和5.46%。结论多层感知机生物量模型的估计精度比传统回归模型略有提高,但它可以避免模型选型和违背传统统计假设的处理等问题,且能够一次性计算地上生物量和总生物量模型,有一定优势。      

毛竹林立地与结构的关系及其对生物量的影响

  目的  研究立地因子和结构因子中影响毛竹Phyllostachys edulis林生物量的主导因子,并解析主导因子之间的关系及其对毛竹林生物量的影响。  方法  在浙江省10个县(市)选择少受人为干扰的毛竹林,设置52个样地,通过随机森林筛选出影响毛竹林生物量的主导因子,在此基础上构造结构方程模型,分析各主导因子对毛竹林生物量的直接、间接和总影响。  结果  立竹度、林分平均胸径和竞争指数是林分结构因子中影响毛竹林生物量的主导因子。土层厚度和海拔高度是立地因子中影响毛竹林生物量的主导因子。结构方程模型分析结果表明:模型中所预设的路径能够被接受,也能较好体现所采集的数据。立竹度、林分平均胸径、竞争指数和土层厚度的总影响为正,对毛竹林生物量有正影响。海拔的总影响为负,对毛竹林生物量有负影响。林分平均胸径对毛竹林生物量的总影响最大,为0.739。立竹度对毛竹林生物量的直接影响大于间接影响。土层厚度对毛竹林生物量的间接影响最大,达0.492。立地因子中,土层厚度对毛竹林生物量的总影响大于海拔高度。海拔高度、土层厚度和竞争指数对毛竹林的间接影响大于直接影响。  结论  毛竹林的主要构件因子立竹度和林分平均胸径与毛竹林生物量的关系最为密切。海拔高度、土层厚度和竞争指数主要通过影响毛竹林的构件因子,间接影响毛竹林生物量。在毛竹林经营中,应当综合考虑立地因子、非空间结构和空间结构及其相互关系对毛竹林生物量的影响,在充分利用立地潜力的基础上,调控毛竹林结构,提高毛竹林生产力。图3表3参40     

结构化森林经营对东北阔叶红松林森林质量的影响

目的通过分析结构化森林经营对东北阔叶红松林森林质量形成的中长期影响,探索森林经营对林分质量提升的响应机理。方法在吉林蛟河林业试验区设置6块面积为100 m × 100 m的样地,其中,目标样地1块、经营样地4块和对照样地1块。经营样地采用结构化经营方法,长期观测记录样地数据,借助Excel Pivot Tables、R 3.4.3、Origin 2015、Winkelmass等软件进行系统对比分析,研究结构化森林经营对林分生产力、林分密度、林分结构以及林分综合状态的影响。结果实施结构化森林经营,使经营林分年均蓄积生长量（均值）较对照林分提高17.28%,生长率提高17.60%;林分断面积年均增量（均值）提高42.86%,生长率提高47.37%;林木枯损率降低57.22%,显著提高了林分生产力。且实施结构化森林经营使主要针叶树种优势度保持较高水平,林分水平格局为随机分布,是理想的天然林格局。林分中高混交且随机分布的最佳微结构体始终保持较高比例,而低混交且非随机分布的劣势结构体比例很低并有下降趋势;经营使林分的综合状态迅速获得优化,林分状态维持稳定,但是经营效果的保持还需要持续定期的后续经营。结论结构化森林经营能够精准提升东北阔叶红松林的森林质量,既能提高林分生产力又能优化林分空间结构。      

用林分生长模型更新小班主要调查因子的方法研究

小班的单位面积株数、平均胸径、平均树高、平均单株材积、平均年龄、单位面积蓄积等是森林小班最基本的特征数据,是森林资源小班调查的主要因子。以复位固定样地数据为基础,建立林分生长模型系统,包括单木材积模型、株数模型和进界模型等,并将该模型系统用于浙江省林业重点县仙居县的小班数据更新,结果较好。     

基于随机森林算法的落叶松?云冷杉混交林单木胸径生长预测

目的单木生长受气候、林分等多种因子影响,需要利用适当的方法厘清气候以及林分中影响林木生长的主导因子。随机森林等机器学习方法提供了一种新的途径,需要检验利用随机森林算法分析气候和林分因子对林木生长影响的可靠性,为森林生长收获预估提供新的方法。方法以吉林省汪清林业局20块落叶松?云冷杉混交林固定样地25年（1986—2010年）间连续调查数据作为研究材料,候选气候和林分因子52个,利用随机森林算法建立了包含气候和林分的单木胸径生长模型,分析气候和林分因子对单木胸径年平均生长量的影响:基于52个超参数组合（决策树数目ntree = 1 000、决策树每个结点随机选择的预测变量个数mtry = {1, 2, ···, 52}）构建了52个随机森林模型,利用10折交叉验证法分别训练和评估52个随机森林模型;基于完整数据集,利用最优随机森林模型分析自变量对单木胸径年平均生长量影响的相对重要性以及偏依赖关系。结果ntree = 1 000、mtry = 12所对应的模型是52个模型中具有最佳泛化能力的模型,该模型具有最大的交叉验证决定系数R2_cv（R2_cv = 0.54）,以及最小的交叉验证均方根误差RMSE_cv、交叉验证平均绝对偏差MAE_cv和交叉验证相对均方根误差rRMSE_cv（RMSE_cv = 0.14 cm、MAE_cv = 0.10 cm、rRMSE_cv = 50%）。单木胸径年平均生长量受林分因子的影响极大,相对重要性超过80.00%。8个林分因子中,大于对象木的林木断面积之和BAL对单木胸径年平均生长量影响最大,林分每公顷株数N对单木胸径年平均生长量影响最小,其他因子对单木胸径年平均生长量影响介于两者之间;单木胸径年平均生长量随BAL、林分每公顷断面积BA、N以及林分断面积平均胸径D_g的增加而下降,随对象木胸径与林分断面积平均胸径之比RD、林木期初胸径D₀以及对象木胸径与林分中最大林木胸径之比DDM的增加而增加。单木胸径年平均生长量受气候因子的影响较小,相对重要性低于20.00%。44个气候因子对单木胸径年平均生长量的影响均较小（相对重要性均 < 1%）,其中,生长季平均降水量（4—9月）与年均降水量之比Pratio、年总太阳辐射时长Asr、生长季平均降水量（4—9月）与生长季相对湿度（4—9月）之比Gspgsrh以及生长季太阳辐射时长（4—9月）Gssr是前4个相对重要的变量。结论随机森林模型能够较好地解析各变量与单木胸径年平均生长量之间复杂的关系,单木胸径年平均生长量受林分因子的影响极大,而受气候因子的影响较小。总体而言,在局部尺度上,林分因子是影响单木胸径生长的主导因子,而气候因子对单木胸径生长的解释能力有限。随机森林模型具有一定的泛化能力和统计可靠性,产生的变量重要性和偏依赖图具有合理的林学意义。      

基于增强回归树的杉木人工林林分断面积模型研究

【目的】林分断面积是森林生长收获预估中的重要变量。构建基于增强回归树的林分断面积模型,并分析不同林分密度指标和不同立地指标及其交互作用对模拟的影响,为采用增强回归树模拟林分断面积提供一定的参考。【方法】研究以江西省崇义县的杉木人工林为对象,采用增强回归树构建了林分断面积模型,通过交叉验证分析了交互深度、收缩参数和回归树数量的变化对增强回归树预测的影响,并对比分析了2种立地指标(地位级指数和地位指数)、2种密度指标(每公顷株数和林分密度指数)及其交互作用对林分断面积的影响,以此筛选出林分断面积模型中最适的立地指标和密度指标。【结果】(1)经过参数优化的增强回归树能较好的模拟林分断面积,最优模型的MAB为0.504 7 m~2/hm~2,RMA为2.29%,RMSE为0.900 8 m~2/hm~2;(2)基于林分平均高的地位级指数对林分断面积的模拟效果优于地位指数,因此可在缺少优势高数据时采用地位级指数描述立地质量;(3)林分密度指数对林分断面积的模拟效果明显优于每公顷株数,说明包含了林木大小信息的密度指标能有效的模拟林分断面积;(4)立地和密度的交互作用能在一定程度上提升林分断面积模型精度。【结论】增强回归树能较好的模拟林分断面积,但需要对参数调优,且在需要精确预估林分断面积时,建议考虑立地和密度的交互作用。     

蒙古栎天然林单木生长模型研究:Ⅰ.直径生长量模型

【目的】预测蒙古栎天然林的生长和发展,为其合理经营提供依据。【方法】以蒙古栎天然林为研究对象,基于吉林省汪清林业局195块固定样地的两期复测数据,分析蒙古栎林单木直径平方生长量(以下简称直径生长量)与竞争因子、林木大小因子和立地因子的关系,找出影响林木直径生长量的主要因子,并采用逐步回归的方法,建立蒙古栎林的单木直径生长量模型。【结果】最终确定的蒙古栎林单木直径生长量模型的决定系数R2为0.567,预估精度为98.95%,平均误差为4.792 7E-5cm2,平均绝对误差为0.651 2cm2,均方根误差为0.842 1cm2,相对均方根误差为0.255 2。【结论】影响蒙古栎单木直径生长量的最主要因素是林木期初胸径,其次是竞争因子,立地因子对其影响不大。建立的模型形式简洁、统计可靠,可用于吉林省汪清地区蒙古栎天然林的直径生长预测。     

基于非线性混合模型的栓皮栎树高与胸径关系研究

以西北农林科技大学测量的39块栓皮栎样地数据为例,首先选择非线性最小二乘法对6个常用方程进行模拟,找出模拟精度最高的模型作为基础模型。然后,利用基础模型及模拟数据构建非线性混合效应模型,分别考虑区域效应和样地效应,通过变化混合参数个数并利用SAS软件进行模拟,选择对数似然值、AIC和BIC值最小并且收敛的混合模型作为最优模型。最后利用验证数据与传统的非线性最小二乘法进行精度比较。结果表明:由于h=1.3+［(a1+a2BA+a3ha)exp(b1/D)］+ei考虑了林分断面积和优势木平均高,在模拟单木的树高时精度比其他5个模型高,并且该模型对于描述单木树高的生长趋势效果显著,因此作为构建非线性混合模型的基础模型。利用AIC、BIC和对数似然值来评价非线性混合模型的效果,结果表明:考虑区域效应的影响时,a2、a3、b1同时作为混合参数的模拟效果最好;考虑样地效应的影响时,a1、b1同时作为混合参数的模拟效果最好。无论考虑区域效应影响还是考虑样地效应影响,混合模型的拟合精度都比固定模型的模拟精度高,并且考虑样地效应影响要比考虑区域效应影响的精度更高。      

应用机器学习模型与线性模型预测森林蓄积生长量的精度

为了探究不同模型对森林蓄积生长量的预测精度和影响因素，以吉林省汪清金沟岭林场为研究区，利用林场198个固定样地(20 m×20 m)中的乔木数据，建立多元线性回归(MLR)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、最近邻法(KNN)模型，分析树木蓄积生长量与林分因子、地形因子和气候因子的关系，并比较不同模型的预测精度。结果表明：森林蓄积生长量与林分每公顷断面积(B_A)、大于对象木断面积(B_L)、海拔(A_L)、林分密度(N)、年均降水量(P)显著相关，与平均胸径(D)、坡向(A_s)、坡度(S_L)、年均气温(T)并不相关；不同模型的预测结果存在差异，随机森林(RF)方法所有测试指标最佳；随机森林方法得出的平均蓄积生长量预测值为51.45 m³·hm^-2,该模型均方根误差(R_MSE)最低(4.62),决定系数(R²)最高(0.91)。     

基于贝叶斯方法的蒙古栎林单木枯死模型

目的贝叶斯统计法在提高模型参数稳定性上有较大的优势,研究贝叶斯方法在单木枯死模型中的应用,改进模型参数的估计方法,为蒙古栎天然林林分生长收获与经营管理提供参考。方法以蒙古栎天然异龄林为对象,基于202块固定样地数据,利用二分类Logistic模型构建基于经典概率统计法、贝叶斯法和分层贝叶斯法的蒙古栎单木枯死模型。随机抽取80%的数据用于建立模型,剩下的20%用于检验模型,利用经典概率统计法（非线性最小二乘法）、有先验信息的贝叶斯统计法和无先验信息的分层贝叶斯统计法进行参数估计,分析模型的表现和参数分布。模型的拟合效果通过计算ROC曲线下的面积AUC（Under Curve）来判断,并利用Pearson-χ2检验来检验模型的拟合优度。结果（1）贝叶斯法与传统极大似然法的估计值相近,且其估计参数的标准差小于传统方法。（2）贝叶斯法估计参数的可信区间最小,比传统极大似然法的置信区间小6.0% ~ 31.8%。层次贝叶斯法估计参数的可信区间最大,比传统极大似然法的置信区间大11.2% ~ 185.0%。（3）拟合效果最好的是层次贝叶斯法,其模型AUC值为0.83,贝叶斯法与传统极大似然法模型的AUC值均为0.73。结论层次贝叶斯法在拟合枯死模型方面具有明显的优势,拟合效果最好,模型预估精度最高。      

云南松林分平均高生长模型及模型参数环境解释

目的云南松作为我国西南地区的主要建群树种,在西南地区占有重要地位,研建其林分平均高生长模型以及对模型参数进行环境解释,可为气候变暖背景下研究云南松林分的生长动态提供经验模型。方法基于云南省森林资源连续清查数据和气象数据,以云南松林为研究对象,结合7种理论生长模型,采用非线性回归方法构建林分平均高生长模型,并对最优模型的参数进行环境解释。结果对选定的7种理论生长模型进行拟合,以调整R2和均方根误差(RMSE)为模型拟合精度指标,从中选出林分平均高最优生长模型,将标准化的环境影响因子引入到最优生长模型参数中,对最优模型的参数进行环境解释。经方差分析可知,引入环境影响因子后的模型与基础模型之间有显著差异,研究取得了较好的结果,模型具有一定的适用性。结论(1) 从7个理论生长方程中选定林分平均高最优生长模型为逻辑斯蒂(Logistic)模型,调整R2达到0.616,均方根误差RMSE为2.328 m。(2)将环境影响因子引入到不同参数组合位置时表现最优的模型形式,作为该环境因子对林分平均高生长模型的参数环境解释,各环境因子引入后,模型拟合效果明显提高。调整R2后,提高最显著的是将湿润指数同时引入到参数a、b、c位置上时的模型形式,其拟合效果提高了5.375%;提高最低的是将土壤厚度因子同时引入到参数a、b、c位置上时的模型形式,其拟合效果提高了1.938%。(3)各环境影响因子对林分平均高生长模型的影响程度大小排序为:湿润指数>年均降水量>海拔>潜在蒸散量>年均温度>温暖指数>年均生物学温度>坡度>土壤厚度。(4)地形因子和气候因子与林分平均高生长之间的关系有正有负,地形因子中的海拔因子对林分平均高的影响不大,气象因子中温度对林分平均高生长的影响是通过对降水的制约来实现的。      

东北温带森林林分结构与生产力关系研究

目的探讨林分结构与森林生产力之间的关系及其驱动机制,为合理改善林分结构,优化森林生态系统功能,提高林分生产力提供科学依据。方法以东北地区温带森林为研究对象,采用机械布点的方式在东北地区7座温带森林分布的主要山脉上设置了327个调查取样点,调查面积共计32.7 hm2。研究以26 348株活立木的野外调查数据为基础,利用结构方程模型探讨了基于大尺度条件下物种多样性和结构多样性对森林生产力的作用路径和大小,分析了温度、降水和林分优势高与森林生产力之间的关系及其驱动机制。结果在结构方程模型中:（1）物种多样性和结构多样性与生产力之间的关系都呈显著正相关,且二者间有很强的相关性;（2）温度和降水对生产力没有直接影响,而是分别通过影响结构多样性和物种多样性作用于生产力;（3）林分优势高对生产力也无直接影响,通过影响林分结构作用于森林生产力,且影响比温度和降水更大。结论中国东北温带森林林分生产力的直接驱动因子是结构多样性和物种多样性,气候和林分优势高是通过作用于林分结构间接影响森林生产力。研究结果为东北地区温带森林的可持续经营和管理提供了理论依据,具有重要的现实意义。      

基于BP神经网络的广东省针阔混交异龄林立地质量评价

目的针阔混交异龄林的地位指数计算一直是立地质量评价中的难点,国内外对针阔混交异龄林的地位指数模型的研究较少,为建立更精确的针阔混交异龄林地位指数模型,把神经网络模型引入针阔混交异龄林的立地质量评价。方法以广东省针阔混交异龄林为研究对象,建立基于神经网络方法的林分优势高模型以及针阔混交林地位指数模型,除年龄因子外,加入了海拔、坡度、坡向、坡位、土壤厚度、腐殖层厚度等立地因子,另外考虑针叶树种与阔叶树种的断面积比重对针阔混交异龄林样地地位指数的影响,并建立针阔混交异龄林的地位指数的计算模型。结果针阔混交林的地位指数的最大值为21.4 m,最小值为6.1 m,平均值为13.7 m,中位数为13.6 m,标准差为3.2 m,地位指数的最大值与最小值的差值为15.3 m。结论从结果中可以反映出,广东省地貌复杂且破碎,山多平地少,立地状况差异较大;另外由于广东省林地树种及树种比例具有复杂多样性的特征,导致基准年龄的差异较大。故地位指数的变异较大。本研究在计算针阔混交林的地位指数时,加入了海拔、坡度、坡向、坡位、土壤厚度、腐殖层厚度等立地因子,提高了针阔混交林地位指数的预估精度。研究结果为针阔混交异龄林地位指数的计算提供了精度更高的方法。