贵州杉木人工标准树高曲线模型

利用试验林和固定样地资料，分析了树高曲线与林龄，立地，密度的关系，得出 高曲线一林龄，立地关系密切，随林龄，立地指数的增大，曲线向右上方移动；而与林分密度关系不大。分析了国内外在树高曲线方面研究情况，针对以往研究中存在的问题，采用再次参数化方法，把立地指数，林龄引入树高曲线模型，创建了１３个树高曲线模型。     

马尾松人工林标准树高曲线模型的研究*

为准确预测林分各径阶高, 用试验林和固定样地资料, 分析了树高曲线与林龄、立地和密度的关系。结果表明树高曲线随林龄、立地指数的增大, 曲线向右上方移动, 而与林分密度无关。分析了国内外树高曲线模型研究状况, 针对研究中存在的问题, 采用再次参数化方法, 把立地指数、林龄引入树高曲线模型, 创建13个新模型。用200块标准地树高曲线资料, 采用迭代法分别进行了拟合。经比较, 选出有生物学意义扩展后Richards函数, 建立了贵州省马尾松人工林标准树高曲线模型(以林龄、立地指数和胸径为自变量)。经检验, 所建树高曲线预测方程可在研究区内应用。     

闽北马尾松人工林密度及立地效应

以闽北地区 80块马尾松人工林标准地资料为基础 ,研究林分蓄积与林分密度和优势木平均高的关系 .建立了林分蓄积与林分密度及优势木平均高的收获模型 M=a1Hb1 Nα- a2 Hb2 Nβ,通过生产弹性、边际产量分析 ,研究了密度效应及优势高效应 ,并根据立地及密度效应模型研究了林分密度、林龄、立地指数对林分蓄积的影响     

屏边杉木林分适宜密度变化规律及其应用的研究

以杉木林分自然稀疏线,立地指数等上层树高线数学模型及参数值,计算杉木不同初始密度,立地指数,林龄（上层树高）生长阶段的林分适宜密度,初始密度、立地指数愈高,其适宜密度愈高,反之,则愈低,这是杉木林分适宜密度的基本变化规律,由此看出,一定立地条件下的适宜密度是随林分生长阶段的不同而变化的一个动态过程,因此,林分适宜密度不是某定值。     

桦木沟林场华北落叶松人工林立地质量评价研究

本文以桦木沟林场华北落叶松人工林为研究对象,按不同林龄(18～45 a)、不同生长类型、不同立地条件林分设置固定标准样地16块,在每块标准样地内进行每木检尺,测定胸径、高度、枝下高、冠幅等林分结构因子的数量特征,并调查和收集林下植被、立地因子(海拔、坡向、坡度、坡位)、经营水平等环境特征。采用样地调查法进行林分结构调查、标准木和林分优势木解析法测定树干生长过程和生物量。用各种立地条件下的树干解析材料,拟合树高与年龄的回归方程式作为导向曲线,再利用树高调整法编制华北落叶松的地位级表及地位指数表。在综合分析影响华北落叶松生长发育的环境因子的基础上,运用多元地位指数法,构建立地质量评价数量化模型。     

兴安落叶松天然林直径分布及产量预测模型的研究

本文采用直径分布的方法建立了预测林分结构与林分产量的模型系统。当现实林分的林龄(A)、地位指数(SI)或优势木和亚优势木平均高(H_D)及林分密度(每公顷株数N或每公顷断面积B)已知时,该模型可以预测各径级株数、平均树高以及林分材积。用未经间伐的大兴安岭天然落叶松林的236块临时样地建立并检验了这一模型系统。 威布尔、S_B、β及综合Г分布拟合实际林分的直径分布,结果表明:综合Г分布拟合最佳,但威布尔分布也较适合。文中提供的模型系统包括:单木材积——D~2H、树高曲线模型;综合Г分布和树高曲线的参数预测模型。为了更适宜地描述现实林分,采用新的方法预测了存活木株数及树高曲线,并建立了地位指数方程。该摸型系统编成计算机软件可以预测目前及未来林分动态变化。     

基于清查数据的立地质量评价方法准确性分析

立地质量的准确评价是森林科学经营的前提,本研究采用四川省第九次森林资源清查数据,筛选符合建模要求的样本,建立树高和蓄积量生长模型,运用单因素方差分析方法对不同因子间基准年龄时林分蓄积量进行分析,并比较不同立地质量评价方法的准确性。结果表明:建立的林分树高和蓄积生长曲线簇能反映不同条件下林分生长差异;海拔、坡度、土壤类型、砾石含量和植被类型会极显著影响立地质量;立地质量评价方法准确性地位级指数优于多元地位指数和森林类型指数,多元地位指数与森林类型指数评价准确性无显著性差异。     

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。     

华北落叶松林分生长模型模拟与预测研究

为掌握华北落叶松人工林林分生长规律,采用林分特征因子年龄、立地指数、密度以及材积建立林分生长模型,根据非线性模型研究方法,获得了林分平均树高模型、密度指数模型、断面积模型和收获模型,且预测精度均达到了80%以上。这说明华北落叶松人工林林分模型不仅具备较高的模拟效果,而且具有较高的预测精度,在生产实践中,为华北落叶松人工林的经营管理提供了基本的理论依据。     

亚热带日本落叶松人工林立地指数表编制

日本落叶松是湘西、鄂西高海拔山区引种栽植广泛的树种,以274块样地的优势高—林龄数据为基础,编制亚热带日本落叶松人工林立地指数表。选择6个常用的数学模型通过曲线回归、非线性回归法拟合导向曲线,编制立地指数表。研究结果表明:采用R2较高、EMS最低的对数曲线模型作为最优导向曲线;确定了基准年龄为20 a,指数级距为2 m;以16指数级树高为基准,导出立地指数曲线编成立地指数表。检验结果表明:所编立地指数表精度高、适用性强,可以良好的反映亚热带地区日本落叶松人工林的立地质量。     

巨尾桉人工林林分因子与林龄的关系模型及样地尺度效应

揭示广西壮族自治区南宁巨尾桉人工林（2~9 a）的林分特征,研究主要林分因子与林龄的相互关系及在不同面积尺度上的适应性。巨尾桉人工林设置20个（30 m×30 m）方形大样地,每个方形样地中分成9个小样地（10 m×10 m）,由4个小样地组成中样地（20 m×20 m）。采用Logistic、Gompertz、Richards和Korf 等4种经验模型模拟林分密度、平均直径、平均高、优势木高、胸高断面积、蓄积量等主要林分因子与林龄的相互关系。巨尾桉人工林林分平均直径、平均高、优势木高等林分与林龄呈极显著正相关,回归关系用Logistic经验模型拟合最好,相应3组检验决定系数（R²）均>0.5,3组测试样地的标准化残差落在［-2,2］带状区域中,表明3个模型在不同面积尺度样地上有较好的适应性;胸高断面积和每公顷蓄积量与林龄呈显著正相关,回归关系分别用Gompertz经验模型和Korf经验模型拟合最好,胸高断面积-林龄模型很好地适应中小样地（100、400 m²）,在大样地（900 m²）中稍差;蓄积量-林龄模型很好地适应大、小样地（100、900 m²）,在中样地（400 m²）中稍差。巨尾桉人工林林分胸径分布呈现近似正态分布,呈现增长型趋势;林分平均直径、平均高、优势木高与林龄回归关系用Logistic经验模型拟合最好,100 m²样地大小已具备反映这3个林分因子与年龄的生长规律;胸高断面积和每公顷蓄积量与林龄回归关系分别用Gompertz经验模型和Korf经验模型拟合最好,胸高断面积、蓄积量与林龄的相关性具有较大的空间异质性;林分密度与林龄无显著相关性。     

基于冠幅的杉木人工林胸径和树高参数化预估模型

为了研究杉木生长与形态变量的关系,提高模型预估精度,本文根据福建省65块不同密度、林龄分布于6~35年的杉木人工林样地测量数据,选用了Richards理论方程,分别构建了杉木胸径和树高生长模型。在此基础上,分析理论方程中参数与冠幅(CW)的关系,建立两者间的关系函数;使用参数预估法构造胸径和树高的参数化预估模型,并对原模型和参数化模型进行模型检验、残差分析,讨论了冠幅与林木生长之间的关系。结果表明:胸径和树高Richards方程中,参数a与CW呈正比,参数b与CW呈反比,c则与CW呈现出类似正态分布的关系;与传统的理论方程相比,参数化模型提高了杉木胸径树高预估的精度。本文所构建的模型能间接反映林分因子的状态,同时对于分析林木竞争、光合作用、模拟林木三维可视化等方面也提供了一种模式。      

基于一类清查资料的森林资源生长预估

采用一类清查数据,利用立地分级方法构建平均树高、平均胸径和林分密度的生长模型,应用于森林资源调查中相关因子的更新。同时,根据森林蓄积量、生长量和消耗量与平均年龄、平均树高、平均胸径和林分密度等林分因子之间的关系,构建估测模型。通过辽宁省鞍山市森林资源年度动态监测的应用示范研究,结果表明:生长模型可用于更新二类调查数据,蓄积等预估模型可以有效反映森林资源的年度消长;本方法能够提高地区森林资源年度监测能力,并增强森林资源监督管理的针对性和时效性。      

杉木人工林多种立地指数曲线簇的展开和比较

选择Richards生长函数作为开化杉木人工林林分优势高和林龄导向曲线建模的基本模型,采用比例法、标准差法、差分方程法以及多导向平移法等展开了4簇立地指数曲线。通过拟合精度检验,发现标准差法展开的曲线簇拟合误差较大,而其余3种方法的拟合结果均较理想,误差不超过半个指数级(1m)。作者认为在目前的杉木经营水平下,差分方程法更为简便实用。     

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.     

基于BP神经网络连栽桉树人工林生长量预测

以广西国有东门林场雷卡分场的3个连栽代次的尾巨桉(Eucalyptus urophylla×E.grandis)人工林为研究对象,以林分的林龄和林分密度作为输入变量,分别以林分的平均胸径和树高为输出变量,构建了6个2∶n∶1的BP人工神经网络模型。用林分前5 a的数据对网络进行训练,第6、7年数据进行测试,经过大量训练选取最优模型后,得出以2∶2∶1的结构训练的模型最优,林分平均胸径的3个BP网络模型平均预测精度分别为99.09%、98.35%和96.37%,平均树高的3个BP网络模型平均精度分别为96.22%、96.48%和96.6%。回归分析证明模型的拟合效果良好。模型可用来分析、模拟和预测相似条件下桉树人工林林分随林龄增长整个生长阶段的生长量变化情况。     

基于森林资源二类调查数据的杉木人工林收获表编制

应用旌德县庙首林场198个杉木人工林小班数据,选用3种林分因子生长模型拟合杉木人工林林木生长过程,用非线性麦夸特迭代求解法,确定各模型参数、剩余离差、相关指数等;根据相关指数最大、剩余离差最小原则,确定最佳杉木人工林林分因子最佳生长模型。结果表明,理查德模型拟合效果最好,直径(D)=455.409 9SI0.197 6(1-e-0.000 2 t)0.753 4,树高(H)=8.926 8SI0.370 2(1-e-0.029 4 t)1.103 9,蓄积(M)=98.808 5SI0.306 3(1-e-0.132 3t)4.709 7。根据上述模型编制的杉木人工林经验收获表,可以为庙首林场杉木人工林林分收获预估及森林经营决策提供依据。