杉木人工林经营过程最优控制研究

本文以林分生长模型为基础，将林分蓄积量年平均生长量作为目标函数，应用三次设计的方法建立杉木人工林经营过程控制系统，以辅杉木人工林造林设计及其经营过程的最优决策管理．利用此控制系统只需输入立地指数（ｓ）即可对杉木人工林在该立地条件下的最佳初植密度、间伐次数、间伐时间、间伐强度和主伐年龄进行最优决策．该控制系统既可对杉木人工林林分进行生长预测，也可为制定经营方案提供参考依据．     

福建马尾松人工林可变密度收获表的编制

以林龄,地位指数,林分密度指数为自变量因子,由扩展的Ｒｉｃｈａｒｄｓ生长函数结合林分直径分布规律,建立直径的生长模型,运用改进单纯形法最优拟合该生长模型,以此作为基础推算其它因子,编制出福建省马尾松人工林可变密度收获表,为福建省马尾松人工林的节理论依据。     

用动态规划方法探讨油松人工林最适密度

本文采用Richards函数的修正式拟合林分直径生长,并考虑间伐引起的林分直径非生长性增长,将林分平均直径和每公顷株数作为状态变量,将林分价值作为指标函数,建立了离散确定性动态规划模型,求出了油松(Pinus tabulaeformis)人工林各地位级不同年龄、不同初始状态的林分最适经营密度。     

油松林分断面积生长预估模型研究

在森林经营中,间伐林分、未间伐林分分开单独建模存在不相容的问题,有必要对其进行研究,并建立统一的模型。利用森林资源一类清查数据,以Schumacher模型为基础,通过引入哑变量、间伐指标分别建立北京市油松林分断面积生长预估模型,使得间伐林分和未间伐林分能够整合在一起建立统一的模型。经检验,引入哑变量模型对油松林分断面积的预测精度最低,为87．99％;其次是引入间伐指标模型,预估精度为88．36％;综合引入哑变量和间伐指标模型预估精度最高,为88．61％。所建模型对间伐林分和未间伐林分均适用,更方便于在实践中应用。     

抚育间伐对桥山林区油松林乔木层碳储量的影响

本研究尝试利用生长过程表分析间伐对林分生长与收获的影响,探究抚育间伐后油松人工林碳储量的变化,为森林抚育经营和碳汇造林的理论和方法研究探索一条积极的思路。研究选取有5个间伐试验区组设计基础的陕北桥山林区油松人工林,结合生长过程表,通过生物学模型链接,初步构建了综合林分生长、生物量和碳储量预估模型的人工林抚育间伐方案评估体系。结果表明,抚育间伐能明显促进林分生长并显著降低林分的枯损率,抚育间伐的影响效果在间伐后5~12 a比前4 a更为显著。在间伐后5~12 a间,不同保留密度林分的初级生产力恢复到相似水平。抚育间伐后,林分碳储量的增长速度明显加快,但是由于间伐后林分密度的下降,对于单木和林分碳储量的影响并不相同。间伐林分的单木碳储量会明显高于未间伐林分,而间伐林分的乔木层碳储量在12 a后仍低于未间伐林分。分别以蓄积、经济材和碳固存为目标,得到的最佳经营方案都不同。通过各方案收益的比较分析,可以得到最优方案以满足林分经营的多目标需求。     

基于哑变量的云南松蓄积生长模型

为了解云南松林分蓄积生长规律,为更好的经营云南松林分提供理论依据,笔者基于云南省云南松一类清查数据,以Schumacher和Richards模型为基础模型,选取不同的林分密度指标,来拟合云南松林分蓄积生长模型,并在最优基础模型上引入哑变量,将不同林分类型合并,建立同时适用于间伐林分和未间伐林分的蓄积生长模型。结果表明:4个传统生长模型的模拟效果都较好,R~2和预估精度最高分别为0.971 6、96.79%,不同的林分密度指标对模型的预测效果有较大影响,且以选用林分断面积作为林分密度指标的Richards模型的预估效果最好,其预估精度为96.79%。在最优传统生长模型中引入哑变量后,模型的R~2和预估精度都比传统的生长模型稍高,分别达到0.973 0、96.84%。通过对模型的适应性检验,所建的哑变量模型的预估精度超过98%,且对间伐林分的拟合效果更佳,可以用来描述不同措施下云南省云南松林分的蓄积生长规律,也解决了不同类型林分合并建模不相容的问题。     

油松林分断面积与蓄积量生长模型研究

对北京地区油松林分断面积、蓄积量生长模型进行研究,为建立通用的、相容的断面积、蓄积量生长模型奠定基础。利用北京市油松一类清查数据,以Richards和Shumacher 为基础模型,通过选取不同的密度指标,分别拟合油松林分的断面积、蓄积量生长模型,并选取最优的断面积、蓄积量模型,引入哑变量,将间伐林分和未间伐林分合并建立林分断面积、蓄积量生长模型。结果表明,油松林分的断面积、蓄积的模拟效果都较好,R²分别最高达0.900 0、0.890 0,而且不同的密度指标直接影响模型的预估效果,林分断面积生长模型选用林分密度指数作为密度指标的预估效果更好;林分蓄积量生长模型选用林分断面积作为密度指标时预估效果更好,当在模型中的渐近值参数引入密度指标后,Schumacher模型对林分蓄积量的预估精度又要略优于Richards模型,通过模型的独立性检验,预测精度均在91%以上;而在最优的模型上引入哑变量后的林分断面积、蓄积量模型的R²、预测精度都比常规的模型稍高,R²均在0.900 0以上,预测精度在0.950 0以上。引入哑变量能适当的提高模型的精度,可以用来描述北京地区油松林分在不同措施下的生长变化规律,也解决了不同类型林分合并建模不相容的问题。     

长白山主要树种直径生长的多元回归预测模型:以云杉为例

选取长白山地区18块皆伐标准地的949株云杉解析木和78株云杉标准木,建立长白山主要树种直径生长的多元回归预测模型。在生长模型中,首先确定林木直径的潜在生长量,建立疏开木的直径潜在生长方程,然后用反映立地质量、林分密度、对象木与周围相邻木最近距离3个竞争指数所表示的修正函数对直径潜在生长函数进行修正。采用SPSS软件对参数进行拟合,依据相关系数最大,剩余平方和最小得到直径的实际生长模型。该模型可以合理预测长白山地区主要树种一定时期内未来直径大小和林分的直径结构,这对把握林分动态、预估林分生长状态有极其重要的意义。另外,用未参加建模的8块皆伐标准地的432株云杉解析木和23株云杉标准木,对直径生长的多元回归预测模型的拟合度进行检验,结果显示拟合效果很好。     

利用增长量分配模型的杉木林分生长预测建模

以Richards方程为林分生长预测方程, 结合林分的少量实测和经验数据, 采用最小二乘法求得Richards方程的各个参数重构方程, 根据重构的Richards方程预测林分的整体生长, 然后根据预测量得到平均增长量, 基于"强者越强, 弱者越弱"原则的增长量分配模型, 将增长量合理地分配到每株林木上。在预测林分生长时, 提出一种全林分生长模型到单木生长模型转换的新算法, 即全林分生长模型采用Richards方程预测林分某个生长因子整体的平均增长量, 然后根据增长量分配模型将整体增长量合理分派到每株林木, 实现由整体到个体的转换。采用湖南省攸县黄丰桥林场1块杉木Cunninghamia lanceolata林分样地的实验数据并对其模拟建模。结果表明:该方法可使林分预测建模简便快速, 且建立的生长模型真实度较高。     

人工林生长与收获预测模型的基本方法

通过建立林分生长和收获预估模型可以对森林资源数据进行连续预估和动态更新,这对当地林业部门指导生产、实行科学管理具有重要意义.该文参研了以往建立林分生长和收获模型的方法,提出建立林分生长和收获预测模型的一般方法:根据森林生长理论,利用影响林分生长的主要因子(林龄、地位指数和林分密度),把地位指数和林分密度函数引入相关生长模型,并经过合理的模型参数解算、残差分析及误差计算检验,选择最优模型分别建立人工林林分静态和动态生长和收获预估模型.     

塞罕坝华北落叶松人工林断面积预测模型

如何实现林分水平和单木水平预测林分断面积的兼容性,并提高不同水平断面积模型的预估精度,在森林经营过程中是一个亟待解决的科学问题。本文以华北暖温带华北落叶松人工林为研究对象,运用105块连续观测的固定样地数据,首先采用Gauss-Newton算法建立林分水平和单木水平断面积生长模型;其次分别采用不同形式的逻辑斯蒂方程对单木生存概率方程进行拟合;最后将不同水平最优预测模型进行组合并建立组合方程,采用最小二乘法估计组合方程参数,以提高对不同水平断面积的预测精度。结果表明:在约束参数法中,林分密度模型、林分断面积预测模型和单木断面积模型均具有较好的预测效果,并均能解释90%以上的变异;在分解法中采用逻辑斯蒂方程来预测单木生存概率和林分密度,经检验获得的ROC曲线下面积为0.906,表明该方程可以较好地预测林木生存概率;在组合预测法中,采用不同水平的最优模型进行组合后的预测效果最佳。在预测林分密度和断面积时,组合预测方程预测精度最高,林分水平模型预测精度次之,单木水平模型预测精度最低。组合预测法能够预测不同水平下的林分密度、立木生存概率、林分断面积及单木断面积,提高了模型预测精度,为预测林分生长动态、空间结构变化及经营效果评价等提供参考依据。      

肉桂人工林间伐试验研究

对肉桂人工林间伐试验研究表明,5年生时实施间伐能明显改善林内的光环境,利于林木的光合作用,促进林木的生长和有机物质的积累。间伐强度20%~50%的各林分总生物量(包括因间伐移除的生物量)均明显高于不间伐的对照林分,经济效益明显提高,其中以间伐强度30%~50%,保留密度为3500~4500株/hm2的林分经济效益最高,投入产出比高达1:7.5~7.7。综合各因素的分析,以轮伐期8~10年的兼收型林分为培育目标,5年生时可根据林木长势、初植密度以及林木分化情况实施间伐。     

基于BP神经网络的华北落叶松小班蓄积预估模型研究与应用

林分蓄积是衡量小班林分生产力的重要指标。选择华北落叶松人工林小班数据,对以年龄、公顷株数和立地指数为自变量,小班公顷蓄积为因变量的BP (back propagation)神经网络模型和多元回归模型进行研究。研究结果表明:①BP神经网络参数最优组合:三层网络结构包括输入层3个神经元,隐含层10个神经元和1个神经元,输出层1个神经元,R语言算法选用含有动量的自适应梯度下降法,MATLAB软件算法选择Levevberg-Marquardt法;②多元回归模型中,生长理论方程为基础修正函数"Logistic+幂函数"组合的修正模型V=SI~(0.977 2)N~(0.510 3)0.500 1/[1+44.226 1exp(-0.146 6t)]表现最优,其决定系数R~2为0.721 8;③BP模型预测精度最高,其次是多元回归模型和材积表法。基于以上研究,为了提高BP模型的实用性,通过JAVA和R语言编程方式,将构建BP神经网络小班蓄积预估模型存储到收获预估模型的模型库中,在人工林收获预估中实现BP模型的调用,实现从经典的数学模型形式向智能化软件方向发展,提高BP模型在实际生产中的可操作性,为森林经营作业提供决策支持。     

基于人工神经网络的杉木可变密度蓄积量收获预估模型

采用人工神经网络方法拟合杉木林分蓄积量与立地质量、林龄、林分密度之间的非线性关系,建立了杉木可变密度蓄积量收获预估BP网络模型,并对所建立的模型进行精度检验.检验表明,所建模型预测精度高,可应用于森林经理调查、数据更新与经营决策优化以及编制可变密度收获表.     

小陇山林区抚育间伐对华山松人工林生长的影响

通过样地设置调查和复测,分析了抚育间伐对小陇山林区华山松林木胸径、树高的生长和材积的影响,探讨了华山松人工林的间伐强度,间伐开始期、间隔期等间伐技术。结果表明,抚育间伐强度对华山松的平均胸径生长有极显著影响,但并不能促进华山松树高的生长;对该林分首次间伐基本是适宜的林龄为20 a。第2次抚育间伐选择林分林龄为30 a比较合适。间伐间隔期为10 a;首次间伐时,林分保留密度为2 700株·hm^-2,由此推算,并考虑林分的尽快郁闭和山区更新的实际情况,华山松人工造林初植适宜密度应为4 500株·hm^-2。     

毛白杨农田防护林林分密度指数模型

以河南省博爱县毛白杨农田防护林带为研究对象,应用人工神经网络建模技术,以平均胸径为输入变量,以林分密度为输出变量,建立BP人工神经网络模型,用毛白杨的实际数据进行模型训练,选出的最佳模型,拟合准确度为98.18%,并与Reineke的林分密度指数模型比较,结果进一步表明,人工神经网络是一种有效的林分密度指数模拟技术。     

基于单木生长神经网络模型的林分生长预测

以马尾松Piuns massoniana人工林间伐试验林为研究对象，用单木生长神经网络模型与林分表法的转移概率矩阵模型构建了林分直径分布的动态转移模型，再与径阶材积向量或材种材积向量构成林分生长与收获预测模型。预测检验结果显示，高、中、低密度的林分断面积预测精度依次为94％、95％、97％，蓄积量预测精度依次为92％、94％、96％，表明不计枯损（或采伐）的转移概率矩阵模型对低密度林分的预测比对高密度林分的预测效果好。     

贵州杉木人工林生长收获模型系统的研究

为建立经营模型系统和提高森林培育的定量化管理水平用多年积累的各类试验林、固定样地等资料．在立地盾量评价基础上．利用优势高(Ho)受密度和人为干扰小的特点．把以作为独立变量引入有关模型．采用计算机模拟方法。建立了自然状态下直径和断面积生长预测模型、直径分布和树高曲线模型、疏伐木和疏伐后林分平均高、平均胸径预测模型、疏伐后林分平均胸径生长预测模型、优化密度等模型．形成了以立地质量评价为起点的生长收获模型系统．解决了密度控制、林分结构和生长收获的动态预测、疏伐效益分析．疏伐带来的非生长性增长等问题．模型系统经验验．可在相应研究区域内应用。