林分株数线截抽样估计原理的研究

系统地研究了林分株数调查的线截抽样原理与方法。在不同的针叶林和阔叶林中进行了试验,并与传统的样地法进行比较,结果表明,该方法可行、可靠,抽样效率高。样线越长,精度越高,样线长度以截取须７株以上,１０株为好,抽样效率比普通的样地方法高出４倍以上。     

利用修正指数分布描述长白山阔叶异龄林的林分结构

以长白山阔叶林三类清查资料为依据，采用修正指数分布式拟合并预测林分的直径分布。结果表明：随着林分平均直径的增大，林分偏度和峭度逐渐变小，直径分布形状也发生变化。该项研究为预估该类林分各径阶的株数、制定合理的经营措施提供了理论依据。     

论林木直径整化与材积误差

该文研究了林木直径整化与材积理论误差 ,结果表明 :①采用整化径阶计算的与用未整化的实测胸径值计算的林分调查因子相比 ,林分算术平均直径一般无误差 ,而林分平方平均直径和林分材积均产生正误差 ,直径整化后材积偏差的理论值应该为PV =(a2 12d2 )× 10 0 ;②对于服从大多数分布的连续变量 ,如正态分布或近似正态分布 ,采用按区间分组并把它的频率函数当作离散的来计算方差时 ,所得的分组方差 (σ2g)可以修正 ,以提高精度     

天然栎类阔叶混交林林分平均高与平均胸径关系模型

  目的  考虑天然混交林的林分密度、直径结构和树种结构,基于代数差分方程构建最适宜的林分平均高与平均胸径关系模型,为天然混交林的立地生产力估计与可持续经营提供理论依据。  方法  以吉林省天然栎类阔叶混交林为研究对象,利用4期连续调查固定样地数据,基于Richards方程构建4种数据结构类型即typeC、typeD、typeE和typeF的基础代数差分方程,比较分析得出最优数据结构类型;基于最优数据结构类型,以5个林分密度指标即林木株数（N）、林分断面积（BA）、林分密度指数（SDIr）、可加林分密度指数（SDIa）和郁闭度（CD）,5个直径多样性指数即Shannon均匀度指数（ShaI）、Simpson指数（SimI）、McIntosh均匀度指数（MceI）、Gini系数（GinI）和Berger-Parker指数（BerI）,4个树种多样性指数即ShaI、SimI、MceI和BerI,构建并比较分析不同多样性代数差分方程的差异,得出最佳方程为最适宜林分平均高与平均胸径关系模型。  结果  不同数据结构类型的建模效果由好到差排序:typeD > typeC > typeF > typeE。除了typeC,其他3个数据结构类型的模型参数b和r均显著不为零（P < 0.01）,说明typeD拟合的模型参数检验效果最佳。林分密度指标SDIr的建模效果最好。无论使用哪个林分密度指标,其模型参数b₀、r和cSD均显著（P < 0.01）,说明5个林分密度指标的模型参数检验效果均比较理想。直径多样性指数ShaI的建模效果最好。除了GinI,其他4个直径多样性指数的模型参数b₀、r、cSDIr和cDI均显著（P < 0.01）,表明ShaI、SimI、MceI和BerI均为较理想的直径多样性指数。4个树种多样性指数的建模拟合效果和检验数据效果差别不大。BerI的模型参数b₀、r、cSDIr、cShaI和cSP均显著（P < 0.01）,说明BerI是较理想的树种多样性指数。ShaI、SimI和MceI的模型参数b₀、r、cSDIr、cShaI和cSP均不能同时达到0.05显著水平,说明ShaI、SimI和MceI是不理想的树种多样性指数。  结论  typeD是最优的数据结构类型,林分密度、直径多样性和树种多样性对模型均有影响。其中,林分密度指标SDIr、直径多样性指数ShaI和树种多样性指数BerI建立的多样性代数差分方程拟合效果最佳,为最适宜的天然栎类阔叶混交林林分平均高与平均胸径关系模型。      

短叶松同龄纯林林分平均直径的时序分析

根据Box-Jenkins建模原理,将ARIMA模型拟合时间序列的方法用于同龄纯林林分平均直径生长的拟合及预测研究。利用Eviews软件分别对短叶松同龄纯林样地1号、2号、3号的林分平均直径序列建模和预测,选出最优模型形式。然后用样地4的林分平均直径序列对所得到的模型形式进行适应性验证。通过用这4块样地数据对最优模型形式的拟合和预测,结果显示,最优模型形式剔除AR(2)项的AR(3)模型能够较好的拟合平均直径序列,决定系数(R2)分别为0.907 5、0.909 7、0.910 3、0.949 8,并且预测相对误差(Bias)很小(<1%)。在直径生长序列的近期预测中应用时间序列的ARIMA模型方法较为合适。     

生态疏伐对林分密度及直径结构的影响

科学合理的经营措施对于调整林分结构、促进林木生长具有重要作用。以孟滦林场落叶松-白桦混交林为对象,采用对比分析的方法,研究与探讨生态疏伐对林分密度及直径结构变化的影响。结果表明:生态疏伐后林分密度明显降低,林分内林木之间的竞争变小,有利于林木的健康生长;生态疏伐前,直径分布曲线呈左偏,林分中、小径阶树木较多。疏伐后,直径分布曲线稍偏右,且趋于正态分布,林分中、大径阶树木较多。     

基于变量优选的机载激光雷达对林分平均高的反演

森林高度是反映森林数量和质量的重要指标,是森林经营管理的重要基础数据,准确获取森林高度信息一直是林业遥感研究的目标。本研究以广西高峰林场的105块地面实测样地数据和机载激光雷达(Light detection and ranging, LiDAR)数据为基础,从点云数据中提取35个特征变量,分别采用支持向量机-递归特征消除法(SVM-RFE)、轻量级梯度提升机(LightGBM)和主成分分析(PCA)法进行特征筛选,并结合参数模型(LR)和非参数模型(RFR、KNN)对林分平均高进行反演。研究结果表明,不同特征选择方法和估测模型的组合精度差异较大。其中,利用LightGBM进行特征筛选结合KNN回归反演效果最佳,建模的R²和RMSE分别为0.83和1.64 m,验证的R²和RMSE分别为0.81和1.56 m。此外,在SVM-RFE、LightGBM和PCA这3种特征筛选方法中LightGBM的效果最好,无论在RFR模型还是在KNN模型中均能得到较高的R²,优于SVM-RFE和PCA。     

依据BP神经网络的机载LiDAR数据估算林分平均高

以东北虎豹国家公园范围内的针叶纯林为研究对象,结合2018年9月机载LiDAR点云数据和同步地面调查数据,提取半径为15 m的圆形采样尺度下的LiDAR点云特征变量为数据基础,采用BP神经网络算法、逐步回归法分别构建林分算术平均高模型和林分加权平均高模型,实现对林分平均高的估测.其中在利用BP神经网络算法构建模型时分别选择了贝叶斯正则化算法和L-M算法作为神经网络训练算法.结果表明:BP神经网络算法对数据具有更好地解释能力,其构建的林分平均高模型相关系数(R2)均在87％以上,高于逐步回归法构建的林分平均树高模型;林分加权平均高模型精度更高,用样地加权平均高作为实测值时,采用逐步回归算法、BP神经网络L-M算法、BP神经网络贝叶斯正则化算法构建的模型的检验样地数据的决定系数(R2)分别为0.858、0.919、0.908,树高估测精度(P)分别为88.6％、89.8％、91.2％,与以林分算术平均高作为实测值构建的估测模型相比,决定系数(R2)分别提升了4.9％、3.7％、3.4％,估测精度(P)分别提升了2.9％、2.4％、1.5％;BP神经网络的不同训练函数之间无明显性能差异,两种不同训练方法构建的林分平均高模型的决定系数R2及树高估测精度(P)略有差异,但整体相差较小.     

杉木短周期小径材培育模式的林分直径结构及经营要素预测

以6~14年生杉木短周期小径材人工林为研究对象,对其直径结构进行统计分布检验,采用Weibull生长方程对林分直径累积分布进行模拟,并通过动态预测分析立地、林分密度、主伐年龄对培育目标的影响。结果表明:88.3%的样地其林分直径分布为左偏,林分直径分布峭度为负值的样地占所有样地的81.7%,林分平均直径对应的植株数量累积分布率为55.1%,直径结构为Weibull分布的林分占86.7%;两参数Weibull生长方程对各林分直径分布具有较好的适合度(R2>0.99),参数b、c具有明显生物学意义,分别与林分平均直径和直径变异系数呈紧密线性关系(R2=0.986 7、0.885 7)。采用回归法建立直径曲线1-1/e和拐点处参数回收方程,关键点处直径与林分平均直径呈紧密幂函数关系(R2≥0.95),由此构建的林分直径预测系统K-S检验通过率为85%。通过建立林分平均直径与年龄、立地指数和林分密度的多元非线性关系,在对不同关键要素组合模式下林分不同径级立木植株数量动态预测的基础上,比较分析不同要素对培育目标的影响,提出了杉木短周期小径材培育模式关键技术的理论参数。     

基于TanDEM-X数据的林分平均高反演方法研究

以TanDEM-X /TerraSAR-X HH单极化干涉对和GF-2遥感数据为基础,提出结合极化干涉与混合像元分解技术的改进差分法来反演林分平均高,并利用外业数据进行精度验证。结果表明：以植被丰度校正冠层高度模型,林分平均高的估测精度和R²值得到大幅提高,均方根误差也随之降低。因此,本研究提出的方法能有效降低林分低郁闭度产生的混合像元作用对林分平均高反演的影响,提高林分平均高的反演精度。     

天然赤松根径与立木材积相关关系的研究

利用分布于延边地区不同立地条件下的３９１ 株天然赤松解析木资料,分析回归了赤松根径与立木材积的相关关系,并运用拟合不足检验法,确定了最佳模型．     

均匀分布法预估未来直径分布改正因子计算公式的研究

本文分析了均匀分布和非均匀分布的进级株数的情形，并利用作图法推导出均匀分布法预估未来直径分布改正因子的计算公式。     

山杨天然林林分结构的研究

本文利用７３块山杨标准地资料，研究分析了山杨天然林的林分结构，验证了ｆ（Ｄ）＝ａＤＢ十Ｋ关系成立，林分直径分布遵从Ｗｅｉｂｕｌｌ分布时，其林分树高分布、年龄分布也遵从Ｗｅｉｂｕｌｌ分布的理论。结果表明，山杨天然林多属单层同龄纯林，且直径结构表现出了很强的规律性；在直径较小的山杨林分中，其直径分布为正偏，峰度较显著。当林分平均直径大于８ｃｍ，其分布为负偏，用Ｗｅｉｂｕｌｌ分布函数拟合时，在年龄较小，林分平均直径小于６ｃｍ时，其形状参数１．５＜Ｃ２；当林分平均直径大于７ｃｍ时，形状参数２＜Ｃ３。     

人工林桉树胸径分布模型的研究

应用全球定位系统(GPS)完成对桉树资源的野外数据调查,采用多种林木直径结构模型对不同地区、不同坡位人工林桉树胸径的分布状况进行拟合分析。结果表明,威布尔分布模型较好地表达了各地区桉树的直径分布结构,拟合效果最好,并分析其直径结构特征,为科学地进行桉树人工林定向培育提供可靠的理论依据。     

垦复干扰对糙花少穗竹秆径分布的影响

应用4种分布函数对6个垦复糙花少穗竹林样地全部立竹及其各龄级的秆径分布进行拟合,并以1个未垦复样地为对比,结果表明,各样地拟合效果最好的均是Weibull分布.垦复样地的立竹总体平均秆径和幼龄竹平均秆径均大于未垦复样地.垦复样地的秆径分布峰度值均较大,秆径各径阶分布相对集中而有利于竹林管理.各样地的总体秆径分布偏度均为正值,分布曲线右偏,但垦复样地的幼龄竹秆径分布则为左偏,秆径结构还需进一步调整.各种垦复措施相比,劈山和多次浅翻均在短时间内提高了大径阶立竹的数量,不利于长期地力维持;而浅翻施肥和全锄使立竹秆径偏度为正值且大小适当,是效果较好的垦复措施.     

戴云山红楠种群直径分布规律

应用5种概率分布律对戴云山国家级自然保护区红楠种群的直径结构进行拟合,比较不同类型的拟合效果。结果表明,β分布函数能较好地表达红楠种群的直径分布结构,拟合效果最好,正态分布函数次之;不同群落类型的红楠种群直径分布均符合β分布,偏度大部分呈正偏,峰度值均为负,表明红楠种群直径分布范围较大。其研究结果对红楠林的合理经营具有重要意义。     

种苗茎粗对草莓生长发育及产量和品质的影响

以草莓品种‘明宝’为试验材料,研究日光温室栽培条件下4种不同茎粗的种苗(≤0.6 cm,0.6～0.8 cm,0.8～1.0cm,>1.0 cm)对草莓生长发育及产量和品质的影响。结果表明:茎粗>1.0 cm的种苗,花蕾数最多,始花期比另外3种茎粗的种苗提前2～5 d,果实采收期也延长3～8 d;平均单株产量高达257.48 g,分别比茎粗≤0.6 cm、0.6～0.8 cm、0.8～1.0 cm的种苗的平均单株产量提高了39.7%、22.6%、17.5%;同时其平均单果重、果实蛋白质含量和可溶性固形物含量也显著高于其他3种茎粗种苗。     

基于累积风险评价与多目标优化分配的区域水污染物总量控制

水环境污染已成为制约我国城乡发展的关键因素之一,然而高风险优先管控区识别及水污染物总量控制方案制定尚缺乏系统性研究。本研究融入居民、政府、企业三方利益主体风险防范潜力指标,构建基于“压力-状态-响应”系统的控制单元水环境风险综合评价体系,识别各控制单元风险管控等级;在此基础上,构建区域水污染负荷多目标分配模型,对四川洪雅县的氨氮(NH₃-N)总量进行分配。结果表明：研究区内青衣江下游洪川镇和余坪镇为高风险管控单元,其中洪川镇主要受工业废水排放影响,余坪镇受规模化畜禽养殖和工业废水排放共同影响;根据综合最优分配方案,洪川镇和余坪镇NH₃-N的削减率分别为19.7%和18.9%,洪雅县NH₃-N总削减率为16.3%。本研究在实现各控制单元公平、高效削减水污染物的同时,获得了较高的区域总削减率,可为区域水环境管理策略制定提供科学参考。