Pilodyn和日本落叶松材性指标的关系

研究79株日本落叶松Pildoyn测定值、木材基本密度与木材纤维特性间的关系.结果表明:Pilodyn测定值、木材密度、生长量南北方向上存在显著差异.Pilodyn测定值和相同方向上的木材密度存在极显著的负相关(-0.454～-0.587),Pilodyn测定值和晚材纤维特性存在极显著的负相关(-0.329～-0.447),而与早材纤维特性的相关关系不显著(-0.015～-0.137).建立各个指标对Pilodyn测定值的通径图,并对该模型进行缩减,得到原模型85%信息的新模型.新模型中木材密度贡献率为46.71%,生长量贡献率为24.47%,晚材管胞长贡献率为28.82%.建立Pilodyn测定值和木材密度线性回归方程,南向方程决定系数(0.425 3)高于北向的决定系数(0.209),南向方程预估精度为98.05%,北向方程预估精度为97.80%,因此以上模型用来预测日本落叶松的木材基本密度是可行和可靠的.     

灰色系统理论预测森林生长量方法的初探

应用灰色系统预测理论，以芜湖市１９９０—１９９６年森林生长量为时间数据序列，建立ＧＭ（１，１）预测生长量模型为：ｘ′ｔ＝９４．９９９３１３３１ｅ０．０９０２５７３４８（ｔ－１）－８６．８７３１３３１回测的最大误差为４％，平均误差仅为１．５７％，回测的精度较高。     

利用航空象片估测林分蓄积生长量与生长率初探

利用落叶松林分和白桦林分连年生长量(Z)与林龄(t)的数学模型;以及落叶松林分和白样林分的蓄积生长率估测模型,模型分别为:Z_落=3.8795t~(-0.3775)、Z_白=4.2252t~(-0.3587);P_(M落%)=0.6225/t、P_(M白%)=0.6413/t。只要在航片上能准确的判读小班林龄,就能估测出小班林分蓄积生长量(Z)及生长率(P%)。而林龄(t)与优势木冠幅(G_k)相关极为紧密,有如下关系:t落=9.2692G_k~(1.4039)(R=0.9927)、t白=16.1089G_k~(1.1964)(R=0.9509)。在航片上可量测优势木冠幅(G_k)得林龄(t),再将林龄(t)代入上式各式,即可得林分蓄积生长量(Z)及生长率(P%)。     

浙西南山地日本扁柏人工林生长过程及模型研究

为研究浙西南山地引种栽培的日本扁柏人工林生长过程及其模型,采用树干解析法进行研究。结果表明:36年生日本扁柏树高、胸径与材积生长量分别达到了11.36 m、13.68 cm、0.089 47 m3,年平均生长量分别为0.32 m·a~(-1)、0.38 cm·a~(-1)、0.002 49 m2·a-1,连年生长量分别为0.25 m·a~(-1)、0.20 cm·a~(-1)、0.004 29 m2·a-1。树高快速生长期为6~12a,胸径快速生长期为6~15a,材积逐年增长。36年生时材积连年生长量大于平均生长量,材积生长没有达到数量成熟。树高、胸径、材积与树龄的拟合方程分别为y树高=11.583 8/(1+e2.845 0-0.1598 36x)、y胸径=12.713 8/(1+e3.949 3-0.257 878x)、y材积=0.116 384/(1+e4.830 0-0.166 335x)。     

桉树生物量估算模型及与IPCC法的对比分析

为构建适用于区域桉树人工林生物量异速生长方程,收集整理桉树林的生物量文献数据,拟合测树因子(胸径和树高)与地上、地下和单株生物量间的回归关系。结果表明:单自变量模型中,基于胸径因子的方程拟合优度高于树高因子。双自变量模型中,树高因子的添加仅对单株生物量拟合优度提高了0.7%～1.5%。模型的预测值与实测值的比较及相容性分析表明,方程lnW=-2.833+2.301ln D+0.352 1lnH对地上生物量预测效果最优,精度达94.6%;方程lnW=-5.175+0.939ln D~2H对地下生物量预测效果最优,精度达66.8%;方程lnW=-2.960+0.896ln DH~2对单株生物量预估效果最优,精度达95.5%。分量模型与单株模型相容性较好。桉树人工林BCEF和R的平均值分别为0.634 1(n=65,SD=0.132)和0.205 6(n=76,SD=0.089)。IPCC法对林分生物量估算精度高于异速生长方程,达到95.3%。因此,建议采用IPCC生物量估算参数法进行区域尺度桉树人工林生物量估算。     

黄纹竹出笋及幼竹高生长规律的研究

对扬州大禹风景竹园的黄纹竹(Phyllostachys vivaxcv.Huanwenzhu)出笋、退笋以及幼竹高生长规律进行了研究,结果表明:黄纹竹发笋期在3月下旬—6月下旬;退笋多出现在出笋末期(5月11日—6月30日);高生长的Logistic曲线模型为:H=517.593/(1+e6.505-0.231t),Doseresp生长曲线模型:H=0.367+517.03/(1+102.820-0.100t);生长盛期时,昼夜24 h平均生长量达22.38 cm,白天生长量是夜间生长量的1.29倍。     

四川盆地北缘马尾松人工林生长过程研究

为了研究四川盆地北缘马尾松人工林生长过程,在广元市利州区黑石坡林场采集3株平均木进行树干解析,结果表明:马尾松树高连年生长量速生期在6a~15a,连年生长量与年平均生长量均在10 a生时达到最大值,并于14 a生时相交;胸径连年生长量在第10 a和35 a时两次达到峰值,胸径的速生期出现两个阶段,分别在10 a~14a和30 a~45 a间;材积的连年生长量在40 a生时达到最大值0.024 00 m3,而平均生长量在48 a生时仍未达到最大值,表明材积生长仍未达到数量成熟;利用logistic方程拟合马尾松人工林的胸径、树高和单株材积与林龄的生长方程,分别为Y_H=19.169 36/(1+exp(-0.087 94×(x-24.549 44))、Y_D=34.831 04/(1+exp(-0.079 36×(x-33.776 92))、Y_V=0.636 36/(1+exp(-0.147 32×(x-40.061 83)),拟合精度均在0.98以上,拟合效果显著,预估模型较科学,有实用价值。     

广西北部湾经济区“十二五”期末森林覆盖率的预测分析

以广西北部湾经济区2005～2012年森林覆盖率数据为基础,运用灰色系统预测模型对北部湾经济区“十二五”期末森林覆盖率进行预测,并对模型的精度进行分析和检验.建立GM（1,1）模型经精度检验（C=S1/S2=0.1445; P=P{｜ εi（）0-ε-（0）｜ 0.6745S2}=1 ＞0.95））判为好,预测“十二五”期末森林覆盖率,可为广西北部湾经济区制定相关政策规划提供参考依据.     

甘肃小陇山白皮松生长模型研究

通过研究白皮松生长规律,探讨其生长指标的模型估算,旨在为白皮松的科学经营管理和生态效益评价提供参考。在甘肃小陇山白皮松林内设置4个标准地,采集21株解析木获得白皮松林木生长数据,建立胸径、树高和材积生长模型,并对其生长进行分析研究。比较4种常用的经验和理论函数,建立白皮松生长的最优模型,胸径的最优生长模型为三次曲线函数:D=-2.469+0.252×T+0.015 4×T~2+(-1.38×10~(-4))×T~3(R~2=0.98);树高和材积为幂函数:H=0.122×T~(1.251)(R~2=0.95)和V=(5.438 3×10~(-9))×T~(4.696 1)(R~2=0.94)。白皮松胸径和树高生长呈"慢-快-慢’的生长过程。胸径平均生长量在1~40 a快速增加,在40 a后增长趋于缓慢;树高平均生长量在1~35 a呈增长趋势,35 a后随着年龄的增加缓慢下降;1~20 a材积总生长量增长较缓慢,21 a开始材积总生长量增长迅速,60 a时达到0.620 m~3,材积平均生长量和连年生长量始终保持增长,未达到最大值,还有一定的生长空间。划分白皮松的生长过程为:幼龄林阶段(1~15 a);中龄林阶段(16~58 a);近熟林阶段(58 a)。白皮松胸径、树高和材积最优生长模型均通过检验,可为白皮松树木的生长进行较为精确的估算和预测,也为不同生长阶段白皮松的科学经营提供依据和数据支撑。     

临安市森林资源消耗量的灰色系统建模

应用灰色系统建模理论与方法，以临安市１９８５～１９９９年森林资源消耗量为时间序列数据，建立ＧＭ（１，１）消耗预测模型为：　回测的最大误差为６．７％，平均误差４．７％，回测精度较高。预测模型经后验差比检验：Ｃ＝０．００３３＜０．３５，小误差频率检验：Ｐ＝１＞０．９５，模型精度为Ⅰ级（表３参４）。     

南方型杨树人工林直径和断面积预估模型的研究

对南方型杨树的主栽无性系I-63杨、I-69杨、I-72杨的直径生长过程进行了差异性检验,结果3个无性系的平均相对误差分别为0.34%、-3.89%和4.23%,直径生长过程表现出良好的相似性。采用不分无性系的混合建模方法建立了南方型杨树人工林断面积直径预估模型-Dg=0.968 1H01.361 4N-0.032H00.540 2,从而得到林分断面积预估模型G=0.000 073 607N02.722 8N1-0.064H00.540 2。     

杉木人工林断面积收获模型建模方法研究

采用二次正交旋转组合设计法、改进单纯形法结合林龄指数建立杉木人工林断面积收获预测模型：Y.=-51．90423＋1．335112x1＋2．882465x2＋0．004396041x3＋0．00173626x1x3;yt=yt·Ft（式中，x1为林龄，x2为地位指数，X3为林分密度，Ft为林龄指数）。此预测模型经50块样地检验，平均精度达97．8％，可以用于编制可变密度收获表。     

Testing site index–site-factor relationships for predicting Pinus contorta and Picea engelmannii×P. glauca productivity in central British Columbia, Canada

Measures of forest productivity for various site conditions are necessary for forest management planning, where timber production is the objective. This study was undertaken to test whether autecological productivity relationships developed for lodgepole pine (Pinus contorta) and interior spruce (Picea engelmannii×P. glauca) using the biogeoclimatic ecosystem classification system of British Columbia are useful as practical field-based procedures to predict site index. Independent data sets consisting of 111 plots for pine and 114 plots for spruce were collected for use in testing the bias and precision of the models. A regression on residuals (predicted minus test values) indicated that the lodgepole pine model was unbiased in estimating site index (p=0.08). However, there was a lack of precision, with a square root of the mean squared prediction error (root-MSPR) of 2.8 m. Only 56% of the test plots had differences from the predicted values of 2.0 m or less. Residual analysis showed that the interior spruce model was biased in estimating site index (p<0.01), generally predicting greater site index than the test values. The model also lacked precision, with a root-MSPR of 3.2 m. Only 44% of the test plots had differences from the predicted values of 2.0 m or less. Forest managers requiring a site-index prediction tool need to decide whether the degree of accuracy precision provided by these models is acceptable.     

杉木人工林材积生长率表编制的研究

利用森林资源连续清查固定样地中的复位样木生长量测定数据,以材积生长率Pv为因变量,年龄T和胸径D为辅助变量,选择Pv=aTbDc为基本模型,采用逐步回归技术建立可变参数的材积生长率模型,并用改进单纯形法优化参数。结果表明:材积生长率表在理论值与实际值差异不显著,且误差小,精度高,在林业生产实践中有应用价值。     

韶关市桉树(尾巨桉、巨尾桉)短周期工业原料林二元材积表的编制

调查收集了金韶关速生丰产林公司20个乡镇不同立地条件、不同林分年龄和不同造林密度下的桉树工业原料林样木527株,利用8个数据模型,采用DPS统计软件进行分析.经适应性检验,筛选出最佳材积生长模型为:V=0.00012D1.8878H0.6362,编制了桉树(尾巨桉、巨尾桉)短周期工业原料林二元材积表.选择的模型4经精度检验,平均误差为-2.05％,系统误差为±2.1％,精度符合林业生产和应用要求.     

兴安落叶松立木材积和树皮材积可加性模型研建

【目的】确保立木材积和树皮材积预测的一致性并提高预测精度。【方法】以大兴安岭兴安落叶松为研究对象,分别采用控制法和分解法研建了可加性模型系统。利用SAS统计软件模型模块proc model中的NSUR法进行拟合及参数估计。拟合结果采用确定系数(R2)和均方根误差(RMSE)进行评价;检验结果则通过确定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、平均相对误差(MRE)、平均误差绝对值(MAB)和相对误差绝对值(MPB)进行评价。【结果】从模型的整体评价结果来看,两种方法的拟合和检验效果均很好,基于分解法构建的模型略优于基于控制法构建的模型;不同径阶的检验表明,对于中等径阶的树木(20≤D<36 cm),基于控制法的模型相对较好,而对于小径阶(5≤D<20 cm)和大径阶的树木(D≤36 cm),基于分解法的带皮、去皮、树皮材积模型的预测精度要比基于控制法的各立木材积模型要稍好。【结论】总的来说,两种可加性模型系统均能很好地预测单木带皮材积、去皮材积和树皮材积,并确保得到满足一致性的预测结果,在具体应用时可根据实际情况选择适合的可加性材积模型系统。     

滇西南巨尾桉人工林木根径、胸径与树高模型研究

为研究巨尾桉人工林林木根径、胸径与树高数学模型,在滇西南的双江县选取138株（其中建模样本103株,检验样本35株）树干健全、通直圆满、无分杈的巨尾桉人工林样木,采集其根径与树高、胸径与树高成对数据。利用SPSS 21.0回归分析,分别建立线性方程、对数曲线、指数曲线和Logistic曲线等11个数学模型,以决定系数（R²）、估计值的标准误（SEE）、均方差（RMSE）、平均绝对偏差(MAD)、相对误差（RS）、模型预估精度（P）、显著性(Sig)P值作为模型评价指标,对比11个模型的拟合效果。结果表明,11个根径—树高模型显著性（Sig）P<0.001,其中有9个模型的预估精度大于97%,回归方程达到极显著水平,拟合效果较好;11个胸径—树高模型显著性（Sig）P<0.001,其中9个模型的预估精度大于97%,回归方程达到极显著水平,拟合效果也较好。通过对各项评价指标进行比较分析,确定三次项曲线H=a₀+a₁DR+a₂DR²+a₃DR³是拟合效果最好的根径—树高数学模型,代入拟合参数后的根径—树高数学模型表达式为H=11.069901-0.729389DR+0.096782DR²-0.001984DR³;线性方程H=a₀+a₁D是拟合效果最好的胸径—树高数学模型,代入拟合参数的胸径—树高数学模型表达式为H=4.818702+0.891217D。     

四种算法用于近红外测定制浆材材性的对比研究

采集了常见制浆材(桉木、相思木及杨木)样品的近红外光谱,测定了样品的基本密度、综纤维素、木质素和苯醇抽出物含量,用人为控制水分的方法测定了样品的水分含量。对原始光谱进行预处理后,分别运用偏最小二乘法(PLS)、LASSO算法、支持向量机法(SVR)和人工神经网络法(BP-ANN)建立基本密度、水分含量、综纤维素、木质素和苯醇抽出物含量的预测模型。对预测模型进行独立验证,结果显示:LASSO算法建立的基本密度和综纤维素模型性能最优,其预测均方根误差(RMSEP)分别为0.006 3 g/cm~3和0.49%,绝对偏差(AD)范围分别为-0.008 8~0.009 6 g/cm~3和-0.85%~0.87%;PLS建立的水分含量模型及苯醇抽出物模型最优,RMSEP值分别为1.21%和0.24%,AD范围分别为-1.99%~2.03%和-0.35%~0.38%;SVR建立的木质素模型最优,RMSEP值为0.43%,AD范围为-0.76%~0.74%,均满足制浆造纸工业中对误差的要求。     

内蒙古大青山华北落叶松人工林生长模型研究

利用内蒙古大青山32株华北落叶松解析木数据,分析研究华北落叶松人工林的树高、胸径、年龄、材积之间的关系,并选取对数模型、理查德模型、考尔夫方程和逻辑斯蒂方程等4个常用的生长模型对树高、胸径、材积生长量进行拟合.结果表明：效果好的生长模型分别为胸径对数模型y=-24.03＋ 11.28×Log（x＋1.99）,树高理查德模型Y=27.27×[1-Exp（-0.041 ×x）]△1 5735,材积理查德模型y=7495.55×[1-Exp（-0.001×x）]△3.13.经F检验（F ＜0.05） =6.94,呈显著.3个预测模型的标准误差、平均百分误差、平均绝对百分误差都非常小,平均相对误差均在±2.5％以内,预测值与实测值无显著差异（p=0.05）.