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[目的]为综合评价林分空间结构,迫切需要构建林分空间结构指标体系、科学对指标权重赋值以及解决定量指标与定性评价结果之间的不确定性映射问题.[方法]在环洞庭湖内的大围山自然保护区、龙虎山国有林场、芦头国有林场等3个区域各设置固定研究样地5块.构建了由全混交度、大小比数、开阔比数、角尺度与交角竞争指数5个指标组成的评价指标... 相似文献
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针对农牧交错带草地生态系统的特点,以P-S-R (Pressure-State-Response)模型为基础,采用熵权法和物元模型构建草地生态安全综合评判模型,对陕北农牧交错带榆林地区12县(区)草地生态安全进行实证分析。结果表明:2019年陕北农牧交错带草地生态安全等级总体上北部高于南部,神木市草地生态安全等级最优;草地生态安全保护治理措施是研究区草地生态安全等级产生差异的主要因素,建议实行分区域生态调控;熵权物元模型在陕北农牧交错带草地生态安全评价中模拟效果较好。 相似文献
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应用动态模型评价森林健康状况,预测树木或林分的生长与收获,以及在不同立地条件下采用某些特定的营林技术措施后林分的动态变化,一直是森林健康评价及管理的核心问题.当前在美国应用的两个森林动态评价及决策模型SIMPPLLE和MAGIS主要是用来评价当前林分状况、模拟林分发展以及预测不同经营管理方式下林分未来的动态变化状况,通过分析不同决策下森林植被的收获状况,选择最优化的管理措施以及实施措施的时间及地点制定最优化决策.针对现阶段中国森林健康评价中,以建立评价指标体系进行静态评价、缺乏空间信息数据和森林健康经营动态变化规律模型等问题,提出今后应针对中国实际情况开展切合实际的研究,开发出以促进森林健康经营为目的的动态预测模型和决策模型,提高森林健康的预测能力,完善森林健康经营综合评价技术体系. 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2015,(10)
SOM神经网络具有无样本自组织学习的功能,能从输入数据中寻找规律,使结果客观、真实。本研究采用1993-2008年五指山市四期一类调查数据,运用SOM神经网络分析森林动态变化,对五指山市森林健康进行评价,并探讨了森林健康等级与龄组和郁闭度之间的关系。结果表明:1993年五指山市森林健康水平较低,Ⅰ等质量占据绝对主导地位,随后森林质量逐步提高,至2008年,五指山市森林健康等级,Ⅲ、Ⅳ等占据主体,森林健康水平得到很大提高,同时在一定范围内,森林表现出小班龄组越大,郁闭度越大,健康等级越高。以上评价结果可为五指山市的森林可持续经营利用提供理论支撑。 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2015,(8)
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。 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2017,(4)
运用主成分分析法、定量和定性相结合的方法构建了新化县森林健康评价指标体系,基于SOM神经网络构建了新化县森林健康评价模型,对新化县森林进行健康评价,利用GIS技术对健康评价结果和森林属性进行了数据对比分析,结果表明:新化县森林的总体健康水平不高,主要以较健康状态为主;森林的健康状况存在明显的空间分布特征,森林的健康状况与人为干扰程度存在明显的相关关系;结合森林起源、林种、龄组、主要优势树种和森林健康等级空间分布进行了对比分析,得出了新化县森林起源、林种、龄组和主要优势树种健康状况的现状和成因。 相似文献
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以福建省顺昌县的杉木纯林、毛竹纯林、杉木马尾松混交林、杉木阔叶混交林、阔叶林等5块样地为对象,从结构性、功能性和抗干扰性等3个方面出发,筛选出15个指标,并利用主成分分析(PCA)实现了研究区森林健康评价。结果显示:福建省顺昌县杉木纯林、毛竹纯林、杉木马尾松混交林、杉木阔叶混交林、阔叶林等5块样地的森林健康综合指数值依次为-0.27、-0.25、0.35、0.53和-0.01,从优到次的排名为:杉木阔叶混交林、杉木马尾松混交林、阔叶林、毛竹纯林、杉木纯林。 相似文献
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《中南林业调查规划》2019,(3)
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。 相似文献
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以韶山市为例,选取人口增长率、人口密度、城市化率等指标构建了城市生态安全评价指标体系,综合熵权法和物元分析建立城市生态安全评价模型,对韶山市2011年-2015年生态安全状况进行了定量评价和分析,结果表明:韶山市生态安全状况逐年上升,目前稳定在安全水平。 相似文献
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《内蒙古林业调查设计》2021,(4)
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.)。 相似文献
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文章对广州市城市森林健康进行评价,在全面踏查基础上,选取样地89块,记录样地信息及其中的乔木和灌木生长情况。将广州城市森林分为行道绿化、森林公园、街心绿地和城市公园4种类型;在林分尺度上,以VOR模型为基础建立评价指标体系,运用专家咨询法、层次分析法确定指标权重,运用综合指标评价法计算广州城市森林健康评价值。结果表明,所有样地综合指数平均值为0.6535(!=0.0091),属于健康等级。其中良好健康样地占22.5%,健康66.3%,亚健康11.2%,说明广州市城市森林总体健康,少数为亚健康;影响城市森林健康的原因主要包括林分结构简单、病虫危害、人为因素3方面。 相似文献
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森林健康评价研究综述 总被引:5,自引:1,他引:4
文章介绍了森林健康的概念及其评价的研究进展,指出了影响森林健康状况的病虫害因素,探讨了森林健康状况评价指标体系的构建、评价的模型与方法以及评价的结果等,同时也对森林健康评价的趋势进行了展望。 相似文献
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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。 相似文献