杉木材积式对不同立地杉立木材积估测效果研究

杉木〔Cunninghamia lanceolata(Lamb)Hook〕分布面积宽广,遍及我国整个亚热带地区,是我国的主要用材树种。铜仁地区气候温和、雨量充沛,是杉木的适宜产区。本文旨在通过对铜仁地区不同立地条件实生杉木近、成熟林林分中调查的44株解析木资料进行系列材积式回归模型计算,并与贵州省杉木一元材积式及部颁杉木二元材积式等进行不同立地条件下的杉木材积估测精度比较,探讨各类材积式对不同立地范围内杉立木材积估测精度的影响,为因地制宜利用材积式估测杉立木材积,提高资源蓄积调查统计精度提供依据。     

西藏自治区立木材积非线性联立模型的研究

采用典型抽样 ,选取以高山栎为主的栎类乔木树种 1 5 0株样木和除栎类、桦木类以外的阔叶类乔木树种 1 81株样木 ,建立了西藏自治区栎类和阔叶树的树干、树枝和总材积非线性联立模型 ,有效地解决了立木树干、树枝和总材积间的兼容性问题。经检验 ,树干和总材积模型的总相对误差均在± 1 %以内 ,模型预估精度在 96 %以上 ,模型稳定可靠 ,符合生物学客观规律。其建模方法对以预测为目的的其它树种通用性立木材积非线性联立模型的建立具有普遍意义     

杉木立木材积计测研究——Ⅱ立木材积计测模型研究

立木材积是胸径 (D1.3)、树高(H)和形数 (F) 3个因子之间的函数。以解析木实测D1.3、H、DH/2 的数据 ,以径阶 (D1.3)、树高 (H)为样本值1和样本值 2 ,材积 (V)为函数 ,按二元指数方程建立模型得出 :立木材积计算模型V立 =0 .0 0 0 0 96 6 836 5 7×D1.31.6 7731519×H0 .9784 8792 ;以解析木圆盘带皮、去皮材积的实测值 ,按线性模型方程得出 :V去=0 .884 374 2 2V带- 0 .0 0 0 114 94 819。经F检验 ,在α=0 .0 5时 ,它们的回归效果都是显著的。     

基于微积分的单株立木材积模型模拟

利用微积分方程,模拟单株立木树干材积,根据不同精度的需要,论述两种微积分方程下的材积计算公式。通过量取大量解析木圆盘断面长短轴,得出长短半轴比值。与传统方法相比,方便性强、精确度高,从而为今后活立木材积及林分蓄积的计算提供理论基础与参考依据。为各林业学科提供研究、分析森林的测算理论、方法和技术。同时,为发挥森林的多种效益、保持森林生态平衡、加强森林资源管理、合理利用等提供所需的基础数据。     

甘肃省人工云杉林二元立木材积方程的编制研究

以甘肃省人工云杉林为研究对象,基于收集的680株代表性样木材料,对该区人工云杉林二元材积表的编制进行了研究。结果表明:采用的12种材积备选模型均能较好的拟合材积与胸径、树高的相关关系;通过模型选优,最终确定出11号、12号模型作为甘肃省人工云杉林的二元材积方程式;经适用性检验,林木实际材积与理论材积无显著性差异,材积方程适用于研究区林业生产精度要求,可以为该区人工云杉林林业调查、蓄积估算及科学经营管理提供科学依据。     

单株立木材积测定方法的研究

单株立木材积的测定对林业生产和科学研究工作有着重要的作用,主要的测定方法是通过胸径、树高、上部直径或上部直径的高度来计算干形指数,然后计算单株立木材积。而不同的方法所用上部直径不同。本文用5个树种的解析木,分别对较常见的5种测定方法的测定精度进行了研究。得出的结论为:3/4形点法、0 5形点法、胸高形率法精度较高,绝对形率法、望高法精度较低。建议对干形饱满的树种采用3/4形点法、0 5形点法;对干形尖削的树种采用0 5形点法、胸高形率法。     

根据斯里兰卡加勒比松的树干下部两个直径建立立木材积方程

在斯里兰卡的洪都拉斯加勒比松（Ｐｉｎｕｓｃａｒｉｂａｅａｖａｒ．ｈｏｎｄｕｒｅｎｓｉｓ）林分中，实测３５４株样木的两个下部直径，利用这些数据建立树干材积模型。该模型比传统的利用胸径（ｄｂｈ）和树高的材积函数更适合估算树干材积。在每株样木根段，距地面０．５０、２．２５、４．５０和５．００英尺高处，测定其带皮直径，结果有５个长度不同的区分段。分别利用每一段材积，以简单线性和非线性回归技术估算树干材积，Ｂｏｘ和Ｃｏｘ（１９６４）提出最佳简单线性回归模型的变换形式，从应用的结果看，可提高模型的精度。这表明，以根段材积作为自变量，可以准确地估计树干材积。位于树干２．５０到５．０英尺处的根段材积，是利用西马林求积式计算的，这种根段材积为估计树干材积提供了最好的估计材料。     

论北京市一元立木材积表的数式化方法

针对目前北京市森林资源连续清查所采用的一元立木材积表没有数式、应用不便的问题,提出了根据胸径、材积成对值及相应的二元材积式,建立内含树高-胸径回归模型的一元立木材积式的方法,并建立了北京市7个树种组的一元立木材积式,为森林资源连续清查的材积估计提供了方便。     

广东省针叶树种蓄积量和生物量生长模型研究

目的 定量化表征森林蓄积量和生物量与年龄的关系,为预测森林蓄积量和生物量提供依据。 方法 基于广东省3个针叶树种5期连清数据,通过保留木林分平均胸径和林龄之间的关系,分别以生长潜力和生长速度分级、是否考虑竞争、分步和联合建模共8种组合,构建林分蓄积量和生物量生长模型,并评价模型拟合优度;以独立的4期连清数据为验证样本,评价模型的适用性。 结果 （1）不同种模型系确定系数皆在0.980以上,平均预估误差在±1%以内,总体相对误差在±0.5%以内。综合模型拟合和预测效果,以生长速度分级、不考虑竞争的分步模型最优,竞争对模型的适用性影响不大。（2）最优模型蓄积量和生物量的估计误差最大分别为10.36%和10.22%,模型适用性较好,4期估计误差表现为中期高于首末两期。（3）马尾松生长潜力最大,杉木最小,对杉木的估计效果优于马尾松和湿地松。（4）立地质量等级越高,生长量的极值越大,达到最高峰所需年限也更短;同一立地质量下马尾松生长量最大,其次为湿地松,杉木最小。 结论 含参数分级和林分特征的蓄积量和生物量模型,可以反映立地质量对广东省针叶树种蓄积量和生物量预测的影响,为精确估测森林储量提供方法学支持,也为其他地区林分水平生长模型的构建提供借鉴。     

昆明市主要树种数量化蓄积量表的编制研究

利用前期昆明市森林资源规划设计调查成果资料,在数据库中提取地类为纯林的资源数据,在纯林的数据库进行等距抽取967个样品组成样本,涉及昆明市14个县(区、市),选择影响林木蓄积主要因子,应用数量化理论Ⅰ的方法研究其相关关系,建立蓄积预测模型,编制昆明市主要树种数量化蓄积量表,可用于对昆明市林地蓄积量预测分析和评价林地生产力水平。     

盗伐立木材积测算方法及其应用

提出了盗伐立木材积测算的4种方法——脏木测定法、标准木法、标准地法、查表法,并界定了适用条件。探讨了盗伐立木材积测算工作中二元立木材积表选用和地径一元材积表的编制与应用方法。     

杉木相容性立木材积表系列模型研建

以我国南方地区最重要的针叶树种杉木（Cunninghamia lanceolata）为研究对象,采用误差变量联立方程组方法,建立了相容性二元立木材积方程、胸径和地径一元立木材积方程、树高胸径回归模型及地径胸径回归模型。利用3种树高模型和2种地径模型组合了4个相容性立木材积表系列模型联立方程组,通过6项指标进行综合评价,结果表明由最简单的树高模型和地径模型构成的相容性系列材积模型就能取得良好效果,其二元材积表、胸径一元材积表和地径一元材积表的平均预估误差分别为1.31%、3.66%和7.39%,可用于不同目的的杉木林蓄积量估计。     

理论造材:削度方程和出材率表的编制

本文提出了计算机理论造材仅根据削度方程和单株带、去皮胸径的转换关系式两个模型,可不必由削度方程推导材长方程和材积比方程。以相关指数、均方误为指标,结合残差图分析,选择了杉木、落叶松的削度方程;结合标准树高曲线,则可仅根据优势高为任一具体林分编制(一元)单株出材率表(特称之为自动调整出材率表)。     

样木解析法及其在材积表编制中的应用研究

提出了一种材积表编制样本资料收集的新方法———样木解析法。即在标准地中采用随机或机械抽样方法选取样木,进行树干解析,获得样木生长过程;通过建立树皮系数与树皮率回归模型,将样木解析后的各龄阶去皮直径和去皮材积转化为带皮直径和带皮材积,一株样木可获得龄阶数个编表样本。经四川农业大学实习林场楠木一元材积表、二元材积表编制实践,有减少编表样本收集工作量、消耗林木少的优点,且能达到精度要求,同时,也为珍稀树种材积表编制样本资料收集提供了新的方法。     

杉木林分蓄积量不同测定方法的比较

以同一块杉木林分为对象,对9种常用的林分蓄积量测定方法进行对比分析,提出了在不同条件下的最佳测定方法无测树用表或相关数学模型时以等株径级标准木法较好,测树用表或数学模型齐全时最好采用形高表法.     

沙松人工林一元和二元立木材积表的编制

编表材料来源于黑龙江省东南部5个林业局标准地的解析木，采用非线性回归模型迭代法拟合材积方程的参数，对方程进行残差分析和参数估计，在此基础上对材积表进一步进行误差估计和精度检验。     

二元立木材积方程的检验与更新方法探讨

森林蓄积是森林资源监测的重要指标,用于森林蓄积估计的立木材积表作为行业标准已经颁布使用了30多年,需要进行检验、修订或更新。以东北落叶松(Larix)和南方马尾松(PinusMassoniana)立木材积数据为例,探讨二元立木材积方程的检验和更新方法。结果表明:采用回归方程的适应性检验方法,可以对原来的二元立木材积方程的适应性进行检验;两个树种原来的材积方程存在明显的系统偏差,总相对偏差和平均系统偏差均达到了10%左右,已经不再适用于现阶段的森林蓄积量估计;新建立的两个树种的二元立木材积方程,其平均预估误差都在3%以内,达到了预定的精度要求。