基于单木生长模型的森林动态模拟系统研究进展

单木生长模型能准确预测林分的生长状况, 对森林经营管理的科学调控具有重要的作用。文中从单木生长模型系统设计的理论假设、与距离相关和与距离无关的单木生长模型系统、单木生长模型的方程设计类型、单木生长模型自变量因子的选择等方面对基于单木生长模型的森林动态模拟系统涉及的关键问题进行了论述, 并对单木生长模型有待深入研究的方向进行了展望, 提出应加强单木生长模型随机效应和单木生长模型向林分尺度扩展的研究, 以期为今后构建高度集约、精确模拟、使用便宜的单木生长模型系统提供参考。     

用二类调查样地建立落叶松单木直径生长模型

根据来自吉林省汪清林业局二类调查的１４个落叶松固定样地的３４６株复测林木数据,建立了与我关的落叶松木平方直径生长最模型。它包含了单木直径生长模型所需考虑的林木大小,立地条件和林木竞争这３个因素,并具有与年龄、地位指数无关的特点,便于实践中应用,逐步回归的结果表明,落叶松单木平方直径生长最模型需要考虑的主要因子是林木直径值、林分断面积和坡度。     

以相对直径为竞争指标的单木直径生长模型研究

选择了Richards,Logistic,Mitscherlich,Gompertz,Modified-Weibull 5个最为常用的单木直径生长理论方程作为基础方程,采取再次参数化的方法将与林木生长密切相关的地位指数(SI)、林分密度(N)、单木竞争指标——相对直径(RD)等因子引入方程,对马尾松人工林的单木直径生长模型进行了研究。结果表明,采用该方法得到的单木直径生长方程具有很好的适应性和很高的预估精度,因为该方程中包含了林木的相对直径RD,当令RD等于1.0时,单木的直径生长模型就反映了林分的平均直径生长,这为从单木生长模型向全林分生长模型的耦合提供了一条途径。     

森林生态系统林木生长与耗水研究进展

森林生态系统林木的生长和耗水是森林水分利用的研究重点,对当前推进节水林发展、抗旱树种筛选具有重要意义。文章对森林生态系统林木生长的研究方法进行了综述,指出常见的林木生长方法有普通测定法、年轮法、树木径向变化记录仪等,并对3个林木生长模型(全林分模型、径阶分布模型、单木生长模型)的优劣和使用范围进行了比较;从叶片尺度、单株尺度、林分尺度和区域尺度分别比较了林木耗水方法的差异和优劣。通过综述,确定各方法的优劣和使用范围,以更好的指导科学实验,得出精确结果。     

用计算机模拟闽粤栲天然林生长模型

通过建立单木生长模型、林木枯死模型和林分生长模型来模拟闽粤栲天然林生长规律,结果表明:用这3个模型对所调查样地内林木蓄积进行预测,作为林木蓄积量理论计算值,以二元材积表查表得到的蓄积量作为林木蓄积量的实际值,其精度可达94.15%。这些模型对于模拟闽粤栲天然林的生长规律具有一定的应用价值。     

基于简单竞争指数的杉木人工林树冠形状模拟

以湖南省株洲市攸县黄丰桥国有林场杉木中龄林为研究对象,用逐步回归的方法建立以单木大小、单木竞争指标为自变量,冠幅、冠长为因变量的函数估算模型,实现林木树冠形状的模拟。研究结果显示:在杉木树冠形状模拟时,与竞争有关的冠幅模型、冠长模型的判定系数R2分别为0.771、0.872,显著高于与竞争无关的冠幅模型、冠长模型的调整的判定系数0.729、0.811,这说明竞争对树冠生长影响的作用是显著的。     

杉木人工林单木断面积生长动态模拟

应用面板数据固定效应模型对杉木人工林单木断面积生长规律进行模拟,在模拟过程中,将胸径(DBH)和活冠比例(LCR)作为自变量,又分别加入密度因子和不同类型的竞争指数,同时引入立地条件和林龄效应来解释单木断面积生长过程中的异质性。结果表明:虽然密度因子与竞争指数有较强的相关性,但是在单木断面积生长中都具有不可忽略的重要影响。立地条件与林龄对单木断面积的拟合偏差在不同的林分密度下略有不同,随立地指数或者林龄增加,其对平均单木断面积拟合偏差的影响也增大。     

一种与直径分布型无关的预测林分直径累积分布的方法

本文推导出一组联系林分平均直径生长和直径累积分布生长之间的方程式。根据这些方程建立的全林分生长模型和径阶模型或与距离无关的单木模型之间的关系，可以指导由林分断面积总生长向单木直径生长的分配。采用这一组方程，根据二个不同时间点上算术平均直径和均方平均直径回收生长模型和枯损模型中的参数，保证林分水平预测的结果和径级水平或单木水平预测的结果相容。采用一个误差函数来刻化相同直径林木在生长过程中的分化，证明了忽略这项误差函数可能导致预测的直径分布范围小于实际的范围。因此，加上一个误差函数预测直径分布在一定程度上提高了直径分布预测的精度。最后一个实例说明计算过程。     

基于W_V_Hegyi竞争指数的杉木竞争生长模型研究——以湖南省福寿国有林场杉木生态公益林为例

根据湖南省福寿国有林场杉木生态公益林(幼龄林、中龄林、近熟林)复测数据,通过研究Hegyi,V_Hegyi,W_V_Hegyi三种竞争指数与胸径的相关性,选择相关性最强的W_V_Hegyi竞争指数,构建单木竞争生长模型。以此为基础,用加权平均树高作为胸径生长量的权重,重新构建了单木竞争生长模型,并对W_V_Hegyi竞争指数分布规律进行分析,利用回归分析方法构建径阶竞争指数预估模型和径阶生长模型。通过基于加权胸径生长量与W_V_Hegyi竞争指数构建径阶生长模型,以期为林木从单木到林分的模拟提供新途径。     

白桦人工林单木生长的人工神经网络模型研究

以东北林业大学帽儿山实验林场白桦人工林为研究对象,采用MATLAB中log-sigmoid型函数（logsig）和线性函数（purelin）为神经元的作用函数,用林分内单木相对直径、林分密度指数、林分地位指数和林分年龄作为输入变量,以单木胸径生长量作为输出变量,构建了4：n：1的单木生长的BP人工神经网络模型。用200组单木生长数据对网络模型进行训练和检验,得最适宜的网络结构为4：3：1,均方误差函数mse=0．00160179,总体拟合精度为96．86％。本模型在充分跟踪样本数据的同时,又保持树木生长方程的规律性,可供同类条件的林分在进行经营设计时进行分析、计算和模拟和预测等使用。     

FVS关键字解析及在侧柏人工林经营技术决策中的应用

侧柏Platycladus orientalis是北京山区主要的造林树种,其人工林面积约占全市森林总面积的25.96%,但是目前该地区侧柏人工林普遍存在密度过大、树木生长分化严重、树木生长过慢等一系列问题。为使北京地区侧柏人工林经营技术决策更加科学合理,通过将之前建立的模型应用于美国FVS软件,对侧柏典型林分自然生长和采取经营措施后(主要为疏伐)的生长动态进行了可视化预测和模拟,得到了合理的预测结果。结果表明,33年生3 200株/hm2的侧柏人工林适合采用30%~45%的中弱度机械疏伐。     

北京低山侧柏人工林资源分布与生长状况分析

对北京低山侧柏人工林资源分布及生长状况进行了分析。结果表明:7个山区县侧柏人工林面积为7.84万hm2,幼龄林面积占92.01%,中龄林面积占6.5%;幼龄林蓄积占低山侧柏人工林总蓄积的72.7%,中龄林蓄积占20.9%,近成熟林及过熟林蓄积占的比例较少。不同立地条件下,坡向、坡度对于侧柏的生长影响较大,分布于阳坡的侧柏生长较快。不同立地等级下材积连年生长量和平均生长量在54a时仍未相交。利用Forstat2.0和SPSS 18.0分析软件,模拟不同立地等级侧柏胸径、树高、材积的生长过程,并建立各因子生长模型。结果表明,Richards生长方程能较好地预估北京侧柏人工林的生长。     

徐州人工侧柏林适宜经营密度的研究

根据测定的不同密度侧柏林的每木胸径，绘制不同密度侧柏林的径阶分布曲线。结果表明，密度为10335株／hm^2的侧柏林需要尽快进行间伐，以减少林木之间的竞争。根据侧柏人工林胸径和冠幅的相关关系，编制了适宜的经营密度表，为徐州人工侧柏林的经营管理提供了理论依据。     

徐州侧柏林林分密度与林木生长关系的研究

以徐州市侧柏人工林为研究对象,研究50年生侧柏人工林不同经营密度与林分生长之间的关系规律。根据调查数据,绘制了不同密度侧柏林的径阶分布曲线;建立了胸径、单株材积、林分蓄积与密度的相关数学模型;并选出适合徐州石灰岩山地侧柏林生长的最优模型,为徐州市侧柏人工林的密度管理和林分生产力的预测提供科学依据。       

侧柏人工林培育技术研究进展

侧柏由于适应性强,抗严寒、耐干旱瘠薄等特性,现广泛栽培于全国各地,成为我国荒山造林的主要造林树种。目前,我国在侧柏人工林培育技术方面进行了大量的研究,在侧柏的育苗及管理、造林、人工林抚育、混交林培育等方面取得了较大的成就,为我国的侧柏人工林培育提供了重要的理论依据。     

徐州侧柏人工林现状调查与土壤分析

通过林分调查与相关实验,分析了徐州市侧柏林的林分现状,指出了侧柏纯林存在林分结构不合理、物种多样性极低、树木生长缓慢、森林生物量较小、土壤理化性质不利于植物生长、林分结构亟待改造等主要问题。提出了通过抚育间伐、补植树种、开设林窗和加强管理等经营措施来调整现有林分结构的途径。     

林木高径比研究综述

林木高径比是基本测树因子之一。由于精确树高测定困难（特别是在结构复杂的森林中）,对林木高径比的直接相关研究相对较少。文中从林木高径比的研究对象、影响因素、林木高径比与单一测树因子的关系、林木高径比模型模拟、林木高径比与林木遭受风雪灾害的关系5个方面进行综述,以期为进一步研究林木高径比奠定基础。目前大部分研究是针对结构简单、单层同龄的人工针叶纯林,针对分树种和分林层的研究极少且只有国外报道。林木高径比可能受到树龄、树种、竞争、立地和气候等多种因素的影响。胸径、断面积、材积和地径等单一测树因子与林木高径比关系较为紧密,且呈负相关,而树高、冠长、冠幅、树冠面积、冠径、树冠比和树冠闭合百分比等单一测树因子与林木高径比关系较不紧密。目前的林木高径比模型多以胸径为自变量,然后进行多模型优选,所选的最佳模型多为非线性模型;部分研究则在最佳模型中加入其他的自变量,如竞争、立地、林层和树种等因子。多数研究认为,林木高径比越大,林木越容易遭受风雪灾害。     

基于随机森林的杉木标准树高曲线

以湖北省赤壁市国有林场40块杉木人工林实测数据为例,运用随机森林方法,以胸径、优势树高、优势胸径为自变量,建立树高预测模型。首先根据随机森林的置换精度重要性筛选出建模的自变量,并确定决策树的数量和竞争节点变量数,得到决定系数R2为0.9450,均方误差MSE为2.6966的随机森林树高预测模型。利用检验数据对随机森林树高预测模型和传统树高预测模型分别进行精度检验。结果表明：随机森林模型的拟合效果与预测效果都优于该传统树高模型,随机森林模型可以作为有效的树高预测技术。 关键词：杉木;标准树高曲线;随机森林     

The growth and production modeling of individual trees of Eucalyptus urophylla plantations

Individual tree models(ITMs) are classified as growth and production models for projecting current and future forest stands. ITMs are more complex than other growth and production models, show a higher level of detail and, consequently, produce a better modeling resolution. However, the accuracy and efficiency of ITMs have not been properly assessed to date. In this study, we estimated the growth in height, diameter, and individual tree volume of a Eucalyptus urophylla plantation by applying an ITM. We used a continuing forest inventory dataset in which 1554 individual trees within 29 permanent plots were measured in the field over a 6-year period(24 to 72 months). Each individual tree volume was estimated for future tree age. To achieve this, we adjusted the model to predict the height and diameter growth, and the probability of mortality as a function of the competition index. The ITM accuracy was assessed based on the analysis of variance results and, subsequently, the multiple mean comparison test at the 5% significance level. The tree volumes predicted by the ITM for the forest stand aged 72 months,beginning at ages 24, 36, 48, and 60 months, were compared to the field measured tree volume acquired from the 72-month forest inventory that was used as the reference age. Estimated and observed tree volumes were similar when the estimation was based on the 48-month forest plots. These results might help to reduce financial costs of forest inventory because the ITM produces accurate future predictions of forest stand stocks. Our estimated ITM for Eucalyptus plantations using measurement intervals up to 2 years is recommended because it significantly reduced the projected volume discrepancy compared to the field measurements.