基于复杂网络的森林健康评价研究

为了揭示森林生态系统健康状况的发展规律,本研究构建了森林健康评价指标体系,采用复杂网络和综合指数法对森林健康状况进行了评价分析。以广州市大岭山林场216个小班为例,把优势树种和龄组相同的相邻小班合并成景观斑块,构建了小班网络、景观斑块网络,并计算出不同尺度的健康指数。结果表明:小班尺度,优质、健康、亚健康、不健康、病态小班分别是139个、44个、20个、11个、2个;景观斑块尺度,优质、健康、亚健康、不健康、病态景观斑块分别占总面积的75.57%、10.68%、10.13%、2.86%、0.76%;区域尺度,整个区域的森林健康指数为78.62,森林健康等级为健康。研究结果可为森林可持续经营提供科学依据。     

河南南山林场栎类林健康评价研究

以河南南山林场栎类林为研究对象,依据专家咨询法对健康评价指标进行筛选,用层次分析法和熵权法确定指标阈值,构建了栎类林评价指标体系,对栎类林不同生长阶段进行了健康评价和分析。结果表明,栎类林小班中处于优质、健康、亚健康和不健康状态的小班比例分别为2.85%、6.85%、61.40%和28.91%。幼龄林处于优质、健康、亚健康和不健康状态的小班比例分别为0.00%、5.88%、44.12%和50%;中龄林处于优质、健康、亚健康和不健康状态的小班比例为2.99%、10.45%、62.69%和23.88%。南山林场栎类林整体处于亚健康状态。因此,应加强对中幼林的经营管理,以提高栎类林的健康等级。     

北京山区森林健康的多尺度评价

北京山区森林是北京市重要的绿色屏障,其健康状况事关首都生态安全等重大问题。基于森林资源二类调查数据和样地调查数据等,利用多层模糊综合评价法,从林分、景观和区域多尺度对北京山区森林健康状况进行耦合评价。结果表明:在区域尺度上,北京山区森林整体处于亚健康状态;在景观尺度上,18类森林景观要素类型中,健康的森林4类,亚健康的12类,不健康的2类;在林分尺度上,30164个森林经营小班中,亚健康的最多,数量为12226个,面积比例42.21%;不健康和疾病的数量为9534个,面积比例27.57%。因此,北京山区森林急需进行健康经营和管理以提高健康等级。     

河北省小五台山森林生态系统健康评价研究

采用复合功能结构指标法从森林生产力、森林结构、森林服务功能以及受干扰程度4个方面建立小五台山森林健康评价体系共21个指标,结合当地森林生态系统状况,实地调查河北省小五台山森林小班状况,获取各项指标数据,并在林分尺度上进行健康评价并分为4个等级。评价结果显示小五台山自然保护区森林整体呈健康状态,健康和较健康的林地占整个林地面积的80%,亚健康和不健康的林地占20%;其健康状况与其生产力指标和结构指标密切相关。     

生态公益林的经营管理质量评价研究——以镇康南捧河省级自然保护区为例

为探究生态公益林的经营管理质量,解决评价体系缺失与评价标准不科学等问题,以云南省镇康南捧河省级自然保护区的生态公益林管理为例,对其经营管理质量评价体系进行了研究。提出了基于小班评价尺度的评价体系,利用离散系数、熵权以及Pearson相关系数构建评价指标,以此方式来验证建立评价体系的可行性与科学性。结果表明：1300个待评价小班中只有463个达到“优”级别,占比总数的35.61%,并且集中分布在以国家重点保护野生植物为中心的管理范围内;有324个小班达到“良”级别,占比总数的24.92%;有224个属于“不及格”,占比总数的17.23%,“不及格”与“良”小班均分布在不存在国家保护动植物的区域。希望通过该研究能够为相关人员或单位提供评价参考。     

北京八达岭国家森林公园森林健康评价

以森林资源二类调查数据为评价依据,构建八达岭国家森林公园森林健康评价指标体系,运用层次分析法确定各指标的权重,并采用模糊综合评判法对森林健康等级进行评价。结果表明:从评价指标权重来看,树种组成、群落层次结构、林分蓄积量、郁闭度、腐殖质厚度等5个指标对八达岭国家森林资源质量影响较大,5个指标权重之和占总权重的80.8%;北京八达岭国家森林健康等级为中等,属于亚健康状态。亟需采取措施提高园区森林的生物多样性和群落层次结构稳定性,使森林向健康的方向发展。     

基于主成分分析的森林景观格局研究

【目的】为更好地了解洪田村森林景观结构,以2011年和2016年小班调查数据为基础,分析研究洪田村的森林景观格局。【方法】以永安市洪田村2011年实地调查小班数据及2016年二类调查数据为基础,将选取的19个景观指数从内部细化为三类,并采用主成分分析法选取了12个最能表征洪田村森林景观格局的景观指数;借助地理信息系统(Arc GIS),分析了洪田村的森林景观结构及功能。【结果】1)主成分分析筛选的12种景观指数在其所属类别上的因子载荷值均在90%以上,具有很好的代表性,可作为洪田村森林景观格局分析的指标。2)洪田村森林景观要素组成类型单一且分布不均,杉木和硬阔叶树种为主的景观格局占主导优势。3)斑块形状简单抗干扰能力差,景观整体异质性较高。4)灌木林和软阔类树种较低的边缘密度(ED)表明这两种森林景观与其他类型景观之间的能流、物流交换低。【结论】未来对洪田村进行森林景观规划与设计时应着重调整不同森林景观类型的空间布局,合理配置乡土树种(杉木、马尾松)、引进树种(桉树)、灌木林及其他树种的比例。     

南平市延平区人工林健康评价研究

森林健康是森林经营的一种新理念,也是目前森林健康经营的一个方向。近几年来,我国对森林健康经营理念有了一定的认识,对健康森林的多目标、多功能、生物多样性3个方面进行了研究与探讨。南平市延平区是我国南方林业的主要产区,其森林健康意义重大。本文以170个样地的调查数据为基础,构建南平市延平区小班尺度健康评价指标体系,包括4个子系统和15个评价指标。运用专家咨询法与层次分析法相结合确定指标权重,运用模糊综合评价法对南平市延平区人工林健康进行评价。结果表明：南平市延平区人工林的健康等级为亚健康。     

北京市门头沟区侧柏人工林多功能评价研究

以北京市门头沟区侧柏人工林为研究对象,采用定性与定量相结合的方式建立林分指标因子与林分功能的耦合关系模型,评价侧柏人工林各小班的森林多功能等级。结果表明:该区域侧柏森林多功能等级为优、良、中、差、极差的小班数量分别为9、11、23、5、7,占侧柏小班总数的16.36%、20.00%、41.82%、9.09%、12.73%,面积分别为91.3、66.3、145.6、34.1、80.1 hm2,分别占侧柏林总面积的21.87%、15.88%、34.88%、8.17%和19.19%,研究区侧柏人工林多功能水平较好,评价结果符合研究区实际情况。     

大兴安岭盘古林场森林健康评价与分析

以2008年盘古林场森林资源规划设计调查资料、2011年固定样地调查资料以及盘古林场小班尺度森林健康评价结果为数据源来评价景观尺度森林健康,以地类、起源及树种组成作为森林景观区划因子对盘古林场森林景观类型进行划分,从景观结构与格局、景观功能与过程两个方面选取了小班健康指数、分形维数及景观多样性指数3个评价指标,以均方差决策综合分析方法作为指标权重的确定方法,以景观健康指数公式为评价模型对盘古林场森林景观进行健康评价。结果表明:(1)盘古林场主要划分为天然白桦纯林、天然落叶松纯林、天然樟子松纯林、天然云杉纯林、天然山杨纯林、天然针叶混交林、天然阔叶混交林、天然针阔混交林、人工落叶松纯林和人工针阔混交林10种森林景观类型。(2)盘古林场没有健康的森林景观,亚健康森林景观有3种,占林场总面积的78.51%;中健康森林景观类型有4种,占林场总面积的21.03%;不健康森林景观有1种,占林场总面积的0.32%;盘古林场森林健康指数得分总体偏低,多数景观处于亚健康及中健康状况。(3)健康指数得分情况大体为南高北低;在天然林中落叶松林得分最高,针叶混交林其次,而阔叶混交林得分偏低;2种人工林类型得分最低。     

城步苗族自治县森林健康评价

采用主成分分析法筛选出森林健康评价体系的指标,通过Matlab构建SOM神经网络模型,计算出森林健康等级,得出结论:城步苗族自治县森林健康状况较为理想,较健康等级以上的森林面积占总面积的81.70%;在空间分布上呈现出优质健康和健康等级的森林主要集中在城步县中部偏北和中部偏西南,而不健康和亚健康的森林主要零散分布在城步县北部和西南部的特征,且与人为干扰存在一定的相关性;天然林的森林健康状况优于人工林;过熟林和成熟林因群落结构完善、生态系统稳定性高,其健康状况优于他龄组,森林群落结构的完整性和生态系统的稳定性是影响森林健康程度的主要因素。     

基于表面主要缺陷的锯材外观质量量化评价方法

【目的】提出一种锯材外观质量量化评价方法,探索锯材外观质量数字化检测与评价分级的可行性,为实现锯材外观质量的实时在线检测提供基础理论和技术支撑。【方法】建立由密闭暗室、光源、工业相机等组成的锯材表面缺陷在线检测系统,在稳定光环境下采集样本锯材彩色图像。基于图像处理技术开发软件试验系统,实现对锯材缺陷的检测和识别。分别建立节疤、孔洞和裂缝缺陷外观质量评价模型,并据此提出外观质量综合量化评价方法;通过与国家标准对照,验证本研究提出方法的科学性和可行性。【结果】量化评价方法与锯材材质指标等级进行对照,二者线性相关系数为0.85;锯材材质指标等级除了2级和3级对应的综合量化评价值分布比较分散、等级之间数据有部分交叉外,其他等级之间对应的综合量化评价值分布几乎没有交叉。量化评价方法与集成材层板外观质量要求进行对照,二者线性相关系数为0.88;锯材材质指标等级4级对应的综合量化评价值分布比较集中,与其他等级之间没有数据交叉;锯材材质指标等级1级、2级和3级相邻等级对应的综合量化评价值分布比较分散,等级之间数据有部分交叉,不相邻等级间数据分布没有交叉。【结论】综合量化评价值与依据有关国家标准确定的锯材材质指标等级、集成材层板外观质量要求的线性相关性相对较好,可为实现锯材外观质量数字化检测与评价奠定基础;通过调整模型有关影响系数,可满足不同树种和不同应用需求,以达到较好评价效果。     

川西米亚罗林区云冷杉林健康状况评价

采用目标法和专家咨询法,建立一套结构由目标层、准则层和指标层组成的森林群落健康评价指标体系,其中准则层包括群落结构完整性、林分稳定性、林分生长状况3个方面,指标层包括郁闭度、下木总盖度、建群种平均胸径等9个指标.以森林小班为评价单元,对四川省阿坝州川西林业局301林场云、冷杉林进行森林群落健康状况评价.结果显示:301林场健康林分占有比例最小,其中健康云杉林面积占云杉林面积的13.82%,健康冷杉林面积占冷杉林面积的1.46%.亚健康林分比例最大,亚健康云杉林面积占云杉林面积的83.46%,亚健康冷杉林面积占冷杉林面积的76.03%.不健康林分比例也比较小,不健康云杉林面积占云杉林面积的2.71%,不健康冷杉林面积占冷杉林面积的22.51%.最后初步分析造成目前这种森林群落健康状况的主要原因.     

天津市生态防护林林分质量调查与评价

为保证天津市“十四五”造林绿化规划的科学性、针对性和可实施性,针对高速公路、高铁、一级河道两侧100~150 m绿色廊道,从森林分布、森林结构和森林健康3方面,对小班的林分质量进行调查,并按层次权重分析法汇总各评价指标分数,得到典型森林小班质量等级后,利用航片影像特征将结果反推至剩余森林小班,最后获得了绿色廊道林分质量情况。     

北京市八达岭林场森林健康评价研究

应用SPSS16.0数学统计软件,采用定性与定量相结合的方法确定森林健康评价指标体系,包括结构性指标、功能性指标和适应性指标3大类8个指标,使用层次分析法赋予指标权重,基于ArcGIS9.2对八达岭林场121个小班进行森林健康评价。结果表明,该林场78.24%的林分处于健康和亚健康状态,主要由天然阔叶林、天然灌木林和人工针叶林组成。须采取切实可行的森林经营管理措施,提高经营管理水平,发挥森林更大的综合效益。     

基于两期无人机影像的针叶林伐区蓄积量估算

【目的】提出一种基于两期无人机影像的针叶林伐区蓄积量估算方法,为促进无人机数据在多类型林业样地资源调查中的深度应用提供依据。【方法】以福建省三明市将乐县金森林业股份有限公司伐区森林小班为试验区,首先,利用无人机遥感获取分辨率优于10 cm的两期影像,经Pix4D软件处理得到点云数据,在此基础上将小班区域未采伐前的林冠点云匹配到采伐后的小班地形点云上;然后,通过布料模拟滤波算法(CSF)分离匹配后的林冠点云和地形点云,采用自然领域插值法分别将林冠点云数据插值生成数字表面模型(DSM)、地形点云数据插值生成数字高程模型(DEM),二者相减获得冠层高度模型(CHM);接着,基于改进的局域最大值法搜索冠层高度模型中的林冠顶点,提取树高;最后,根据野外采集的400株马尾松和杉木树高、胸径数据,建立5个适用于福建省马尾松和杉木的胸径-树高模型,选择相关系数最高的模型推算胸径,并利用福建省单木材积公式估算小班区域蓄积量。【结果】1)两期无人机数据的点云匹配能较好消除陡峭地形对树高提取的影响;2)改进的局域最大值法可有效减少固定窗口搜索林冠顶点时出现的多提和漏提错误;3)小班区域估算株数为339株,实测株数为366株,估算的平均树高为18 m,实测平均树高为19 m,估算蓄积量为182 m~3,实测蓄积为199 m~3,株数、树高和蓄积量的估算精度均较高。【结论】借助无人机遥感技术,可实现森林蓄积量自动化估算,降低传统野外调查成本,推动森林资源的快速调查和更新。     

湘潭县森林健康评价研究

为研究湘潭县的森林健康状况,运用SOM神经网络构建了湘潭县森林健康评价模型,初步得出以下结果：(1)湘潭县的森林健康整体状况较健康,处于较健康以上的森林占森林总面积的77.63%;(2)优质健康和健康等级的森林主要集中在湘潭县南部、西部和东部,不健康和亚健康的森林主要分布在湘潭县北部和中部;(3)湘潭县森林各年龄组段的健康等级以较健康为主,其中健康和优质健康的森林集中分布在中龄林,不健康和亚健康的森林则集中分布在幼龄林和中龄林。这充分反映出森林群落的结构完整性和功能稳定性是影响森林健康程度的重要因素。     

立地因子对松江河林业局森林生态功能等级的影响

本文利用松江河林业局森林资源调查小班数据库,分析了不同立地因子对乔木林小班森林生态功能等级的影响。结果表明：在不同坡位上,平地森林生态功能等级为“好”的小班数量最多,所占百分比为52.6%,其次为中部和下部。在不同坡向上,西北坡森林生态功能等级为“好”的小班数量最多,所占百分比为53.3%;半阴半阳坡森林生态功能等级为“好”的小班数量最多,所占百分比为51.6%,与阴坡和阳坡差距较大。随海拔等级的升高,森林生态功能等级为“好”的小班数量所占百分比逐渐升高。     

基于SOM神经网络的通辽市库伦旗森林健康评价

森林健康是森林可持续经营的前提。在森林健康众多研究方法中,SOM神经网络(Self Organizing Maps)能够减少主观因素的影响,是较为先进的人工智能评价方法。文章对内蒙古自治区通辽市库伦旗森林健康进行评价,运用主成分分析法选取评价指标,建立森林健康评价指标体系,运用SOM神经网络模型进行聚类分析,结论如下:(1)优质小班、健康小班面积之和占比53.72%,库伦旗乔木林总体健康程度较好;(2)以起源划分,人工林中优质和健康小班面积占比51.89%,天然林中96.72%都是优质小班;(3)以龄组划分,幼龄林和中龄林小班健康情况好于其他小班;(4)以优势树种划分,榆树(Ulmus pumila L)和樟子松(Pinus sylvestris var. mongolica Litv.)小班健康情况好于杨树(Populus L.)、油松(Pinus tabuliformis Carr.)。     

天然混交林最优林分状态的π值法则

【目的】提出一个全新的林分状态合理性评价方法,为森林经营决策奠定科学基础。【方法】依据多指标综合评价原则,提出基于单位圆的林分状态评价方法,并利用该方法对我国天然锐齿栎混交林和红松阔叶林进行林分状态分析。【结果】现实林分状态优良程度取决于林分状态指标所构成的闭合图形面积大小,该面积与最优林分状态值(期望值)之比即是对现实林分状态最为恰当的度量。而最优林分状态值(期望值)恒等于单位圆面积π,此即为最优林分状态的π值法则。与常用的多指标体系比较分析的专业图表雷达图的本质区别在于,本文所提出的单位圆方法能够直接给出最优林分状态期望值。研究给出现实林分状态的计算公式并划定5个等级区间,指出林分状态可从林分空间结构(林分垂直结构和林分水平结构)、林分年龄结构、林分组成(树种多样性和树种组成)、林分密度、林分长势、顶级树种(组)或目的树种竞争、林分更新、林木健康8方面加以描述,这8方面能够表征林分主要的自然属性,且对应的每个指标值都是可操作的并能够及时收集到准确的数据。为凸显指标的先进性和实用性,文中提到的多数指标均采用最新研究成果并给出可选的测度方法。林分状态指标的归一化处理是林分状态评价的关键,应用本文提出的方法对我国天然红松阔叶林和锐齿栎混交林的林分状态进行分析发现,评价结果直观可靠,符合现实林分的客观实际。【结论】本文提出的基于单位圆的林分状态评价方法,特别是其中最优林分状态的π值法则,可为森林经营决策奠定科学基础,也可为不同地区不同类型森林健康质量评价提供分析工具。