木麻黄生长与收获模型系统的研究

利用海南文昌2005年森林资源二类调查的木麻黄工业原料林样地资料,通过参数置换法,构建了以优势高模型为基础,以断面积预估为中心,将蓄积量作为目标变量的生长与收获模型系统。结果表明：组成模型系统的各模型的拟合精度较高,各模型的预估值与观测值差异不显著,适应性较好,能对木麻黄的优势高、断面积和蓄积量生长进行正确预估,可用于研究区木麻黄工业原料林的生长与收获预估。研究方法为一次性调查数据生长模型及类似模型的研建提供了经验和借鉴,并为当前缺少长期定位观测数据和大量解析木数据的森林经营单位编制森林经营方案提供了理论基础。     

基于森林资源连续清查数据的西南地区云南松林分生长模型研究

为掌握西南地区云南松林分生长规律,以森林资源连续清查568块固定样地的云南松林分调查数据为基础,系统研究了云南松林分平均树高、林分断面积、林分立地指数、林分蓄积量因子与林分平均年龄、林分优势木平均高、林分公顷株数等的关系,建立了云南松林分断面积生长和林分收获预估模型。模型拟合结果表明,模型具有较高的精确度和稳定性,可应用于西南地区云南松林的经营管理和收获预估。     

木麻黄工业原料林多形地位指数模型的研究

以木麻黄工业原料林为研究对象,采用Richards非线性生长方程,通过参数置换法,建立了木麻黄多形地位指数模型。结果表明:(1) Richards方程的拟合精度较高,经检验,该模型优势高的理论值和实际值差异不显著,适应性较好,能对木麻黄的优势高生长进行正确预估;(2)研究地区木麻黄工业原料林的基准年龄可确定为3 a;(3)对多形地位指数模型的拐点进行分析,表明该模型能够客观地反映不同立地优势高的生长规律;(4)为推进国内木麻黄数表、模型的研究与应用提供了参考,为木麻黄林分立地质量评价,经营管理提供科技支撑。     

蒙古栎间伐林分和未间伐林分生长模型研究

以Richards和Schumacher模型为原型,利用地位级指数代替地位指数来反映林分的立地质量,通过选取不同的密度指标,分别拟合蒙古栎间伐、未间伐林分的断面积、蓄积量生长模型。结果表明:选用不同的密度指标直接影响着模型的预估效果,林分断面积生长模型选用林分密度指数作为密度指标时预估效果更好,且Schumacher模型要优于Richards模型;林分蓄积量生长模型选用林分断面积作为密度指标时预估效果更好,当认为模型中的渐近值参数只与立地质量相关、而与密度无关时,选用林分断面积作为密度指标的Richards模型要优于Schumacher模型,而在Schumacher模型渐近值参数中引入密度指标后,对林分蓄积量的预估精度又要略优于Richards模型。建议在研究蒙古栎断面积、蓄积量生长模型时,分别选用林分密度指数和林分断面积作为密度指标较好。     

遂昌县杉木人工林现实收获表的编制

本文用在遂昌调查的标准地资料，建立杉木人工林平均胸径、林分平均高、每公顷断面积和林分蓄积量生长方程，以此编制杉木人工林现实收获表，并简单分析遂昌县杉木人工林的生长特点，预估了杉木人工林的年生长量。杉木是遂昌县最重要的用树树种之一，从70年代初大规模人工造林以来，已营造杉木人工林56278hm2，蓄积量1029876m3，如何提高杉木人工林的经营效益，提高林业的经济效益是目前亟需解决的问题。为此本文试图通过对现有杉木人工林的调查，编制现实收获表，为生长预估、森林经营提供理论依据。     

基于机载激光雷达数据估计林分蓄积量及平均高和断面积

基于东北林区191个红松林(Pinus koraiensis)样地的机载激光雷达数据和地面实测数据,首先,通过多元线性回归和非线性回归估计方法,确定林分蓄积量及平均高、断面积的基础回归模型;然后,利用误差变量联立方程组方法,建立基于激光雷达变量的林分蓄积量与平均高、断面积的模型系统。结果显示:建立的多元线性、多元和二元非线性林分蓄积量回归模型,其确定系数R~2分别为0.858,0.846和0.821,平均预估误差MPE分别为2.57%,2.66%和2.85%,平均百分标准误差MPSE分别为26.35%,16.35%和17.88%;利用模型系统对林分平均高、断面积和蓄积量进行估计,其R~2分别为0.597,0.750和0.822,MPE分别为1.90%,2.52%和2.84%,MPSE分别为10.85%,15.28%和17.73%。结果表明:基于机载激光雷达数据估计林分蓄积量、平均高等主要森林参数,非线性模型优于线性模型,而且基于点云高度变量(中位数)和强度变量(75%分位数)的二元非线性模型就能达到比较理想的预估效果;误差变量联立方程组方法,是建立林分蓄积量与平均高、断面积回归模型系统的一种可行方法;所建立的东北红松林平均高、断面积和蓄积量联立模型,其预估精度达到森林资源调查相关技术规定要求,可以在实践中推广应用。     

一类调查与二类调查森林蓄积量数据对接方案分析研究

我国一类调查(森林资源连续清查)与二类调查(森林资源规划设计调查)两种监测体系因调查目的及方法不同，因此监测获取的森林资源数据存在不一致。鉴于此，以保定市为例，开展一类调查与二类调查森林蓄积量数据对接方案分析研究。采用非线性指数模型分树种组构建小班蓄积量预估模型，通过模型反演更新调整保定市内所有小班蓄积量信息，从而获取保定市各县(市、区)森林蓄积量信息；采取平差调整法实现保定市一类调查与二类调查蓄积量监测值对接。研究结果显示：1)分树种组研建的小班蓄积量预估模型评价指标均表现较好，表明模型具有较好的预估能力；2)相比二类调查而言，采用小班蓄积量预估模型监测获取的保定市森林单位蓄积量(34.98 m³/hm²)与一类调查蓄积量监测值对比，其精度为91.06%,较大程度上降低了相对误差，表明了小班蓄积量预估模型监测值的可靠性；3)对模型预估值进一步进行平差调整后，最终实现了一类调查与二类调查蓄积量监测成果对接，表明了研究方案的可行性。可见，研究的技术方案可为各省级行政区历年小班蓄积量监测数据对接更新及今后实现“一套数，一张图”提供技术方法参考。     

马尾松生长和收获模型的研究

利用马尾松人工林标准地材料，选择林分年龄、地位指数和断面积为辅助变量，采用逐步回归技术建立林分材积收获模型。从生长和收获的一致性出发，由材积收获方程对年龄取微分导出材积生长模型，并建立断面积生长模型。从而为预估森林生长量和收获量提供科学依据。     

海南省桉树、木麻黄、马占相思林分形高模型研建

为方便海南省森林资源规划设计调查工作中对桉树、木麻黄和马占相思林分蓄积量估测,通过设置临时样地和收集连清固定样地数据,分别对海南省桉树、木麻黄和马占相思建立了通用的林分形高模型,经模型检验分析后表明:所建林分形高模型预估精度高,达到98%以上;模型TRE指标接近于0,MSE指标也接近于0,不存在系统偏差;模型对于林分蓄积量的预估精度达到97%。模型研建方法可行,在实际森林资源调查中有推广使用的价值。     

黑龙江省小黑杨人工林分生长收获模型研究

基于黑龙江省5期一类调查数据中587个小黑杨人工林样地,建立了小黑杨人工林生长与收获联立方程组预估模型,采用三步最小二乘法估计模型参数。结果表明:模型拟合及检验结果良好,确定系数(R2)均在0.96以上,模型检验精度均在96%以上,可用于估计黑龙江省小黑杨人工林断面积和蓄积量。     

将乐县杉木人工林生长收获一致性模型研究

利用将乐县杉木人工林标准地数据,选择林分年龄、地位指数、断面积为自变量,采用逐步回归技术建立林分材积收获模型。在此基础上,建立了材积生长模型、断面积生长模型,建模结果将为预估杉木人工林的生长量和收获量提供参考。     

湖南楠木次生林生长与收获预估模型

[目的]建立湖南省楠木次生林林分断面积与蓄积相容性生长收获预估模型,为林分的生长预测和经营决策提供理论依据.[方法]以湖南省1989—2014年6期一类清查样地中的楠木次生林为研究对象,建立其林分断面积和蓄积生长的联立方程组,在此基础上,加入样地效应,构建基于混合效应的联立方程系统.[结果]基础模型包括3个含林分变量的...     

杉木人工林收获模型系统的研究*

利用优势木高生长与密度关系相对较小，并且是立地和年龄的函数这一特性以及直径生长的多因子效应等生物学规律，将优势高作为独立变量引入其它相关模型构建了杉木人工林收获模型系统。解决了杉木工林自然生长和伐后生长模拟，建立了标准树高曲线和直径与断面积相容性预估模型以及间伐模拟系统，推导出了由于间伐而引起的非生长性增长的计算公式。     

北京市二类调查小班蓄积量预估模型研究

为解决当前北京市二类调查通过角规绕测技术预估林分蓄积量存在的问题,基于北京市二类调查数据,根据优势树种(组)的不同,将北京市森林划分成10个不同的树种组。在此基础上,利用一类清查数据,以林分蓄积量为因变量,林分参数及立地参数为自变量构建非线性蓄积量预估模型,计算确定系数(R~2)、总相对误差(TRE)、估计值的标准差(SEE)、平均系统误差(MSE)、平均预估误差(MPE)和平均百分标准误差(MPSE),并对模型拟合效果进行评价。结果表明:构建的蓄积量预估模型拟合效果较好,各树种组蓄积量预估模型的确定系数(R~2)均大于0.94,MPE均小于5%,MPSE基本在10%以下,可以应用于北京市二类调查中蓄积量的预估。     

大兴安岭天然林林分生长模型研究

利用林分密度指数(SDI)作为天然林的林分密度测度,来反映天然林区天然林分中林木之间的竞争水平,利用地位级指数(SCI)代替地位指数来反映天然林区林分立地质量。结合这2个因子以Schumacher生长曲线为基本模型形式建立了天然林全林分生长和收获模型,模型包括断面积生长预估模型、林分蓄积量预估模型、郁闭度预估模型和蓄积枯损率模型。从模型的拟合和检验结果来看,模型的效果良好。     

基于机载激光雷达数据的森林蓄积量模型研建

【目的】建立变量相同、结构稳定、具有普适性的基于机载激光雷达数据的森林蓄积量预估模型,为规范森林蓄积量建模与评价提供科学参考,为森林资源调查提供计量依据。【方法】利用东北林区落叶松林、红松林、杨树林和桦树林4种森林类型790块样地的激光雷达数据和地面实测蓄积量数据,首先采用多元线性回归和非线性回归方法,分别建立基于机载激光雷达数据的森林蓄积量回归模型,通过对比分析,确定具有相同变量和统一结构形成的普适性模型;然后采用哑变量建模方法,建立基于相同激光雷达变量的不同森林类型蓄积量模型。【结果】4种森林类型线性蓄积量回归模型的解释变量个数在2～6之间,确定系数(R~2)在0.701～0.827之间;非线性蓄积量回归模型的解释变量个数在2～4之间,R2在0.707～0.818之间。基于点云平均高度和平均强度的落叶松林、红松林、杨树林、桦树林非线性二元蓄积量模型,其R~2分别为0.679、0.814、0.698和0.703,平均预估误差分别为4.26%、2.90%、3.68%和3.83%,平均百分标准误差分别为24.44%、18.23%、21.47%和23.26%。【结论】基于机载激光雷达数据估计森林蓄积量,非线性模型优于线性模型;基于点云平均高度和平均强度的二元蓄积量模型具有普适性,可作为森林蓄积量估计的标准模型;本研究建立的4种森林类型蓄积量模型,其预估精度均达到森林资源调查相关技术规定要求,可在实践中推广应用。     

长白落叶松人工林生长模型的研究

根据黑龙江省孟家岗林场、江山娇林场的固定标准地及吉林省松江河地工的团状枝解析样地调查数据,基于Ｋｏｒｆ生长方程,导出了落叶松人工林分自然稀疏模型和断面积生长 此为核心构造了满足相窝必蝗树高曲线预估模型、林分收获预估模型落地松人工林生长模型系统,用由这４个模型构成的模型系统可模型不同林分的平均胸径、每公顷株数、林分断面积及林分蓄积的生长过程,并与实际林分很接近     

塞罕坝主要天然次生林生长过程表的编制

利用林分生长过程表确定林分生长发育过程,在森林资源资产评估、安排森林经营措施、计算蓄积量、材种出材量和确定森林采伐量等生产经营过程中有着极其重要的作用。本研究以河北省塞罕坝主要天然次生林（白桦,山杨,柞树）为研究对象,在收集多年调查的临时样地数据的基础上,进行筛选、分析,从中选出584块符合条件要求的样地,借助Excel、SPSS11．0和ForStat统计分析软件,对中等立地条件下各树种的主要林分调查因子进行方程拟合,并对生长方程进行检验,分别编制了林分生长过程表,为该地区主要天然次生林的生长收获预估等森林经营活动提供了理论依据。     

北京市主要森林类型蓄积量生物量碳储量模型研建

林分水平的蓄积量、生物量和碳储量模型,是开展森林资源规划设计调查的计量基础。基于北京市2016年森林资源连续清查的1 425个乔木林样地数据,分别利用非线性独立回归估计、误差变量联立方程组和含哑变量的误差变量联立方程组方法,建立了油松林、侧柏林、栎树林、桦木林、榆树林、刺槐林、杨树林、其他硬阔林、其他软阔林、乔木经济林等10种主要森林类型的林分蓄积量、生物量和碳储量模型。结果显示:10种主要森林类型的蓄积量、生物量和碳储量模型的确定系数(R~2)都在0.93以上,总体相对误差(TRE)和平均系统误差(ASE)都在±3%以内且多数趋近于0,平均预估误差(MPE)都在5%以内,平均百分标准误差(MPSE)都在15%以内。结果表明:不同森林类型的蓄积量主要取决于林分断面积和平均高,生物量主要取决于蓄积量和林分平均高;含哑变量的非线性误差变量联立方程组方法,是建立林分水平三储量(森林蓄积量、生物量和碳储量)模型系统的可行方法;所建北京市10种主要森林类型的蓄积量、生物量和碳储量模型,其预估精度达到相关技术规定要求,可以在实践中推广试用;为进一步提高模型的准确度,可采用基于二元模型计算的蓄积量和生物量样地数据对所建模型进行修正。     

林分生长及收获预估

世界林联20世纪70年代开始召开以森林生长和收获模型为主题的国际会议,标志着森林生长和收获模型已成为国际认可的一个独立研究方向。生长和收获模型不仅能够预估未来林分的生长和收获量,同时还能评价各项经营措施(如间伐、施肥等)的效果。