陕西洛南油松人工林立地质量评价

油松立地质量的划分与评价可以为其人工林的速生丰产培育及可持续经营提供科学依据。根据不同的林龄、海拔、坡向、坡度、坡位等因子,在洛南古城林场设置了63块20 m×30 m的油松人工林样地,调查了样地内的油松树高、胸径、冠幅等生长指标。通过数量化理论Ⅰ,对洛南地区油松人工林进行立地质量评价,并通过数量化理论II建立了陕西洛南油松人工林立地质量类型判别模型。结果表明:1）洛南地区油松人工林树高、胸径随着林龄的增长有着明显的增加,其中油松在第10～20年时生长迅速,随后在第20～40年时生长速度较快。2）以海拔、坡向、坡位、坡度为主要立地因子将油松人工林划分为36个立地类型区。建立油松人工林立地质量评价表,研究区范围内有71.43%的油松人工林样地立地质量评价在中等及以上,结果说明在洛南地区阴坡、高海拔（≥970 m）且平缓坡度下较适宜油松的生长;洛南地区油松人工林种植区域内油松生长情况较好。3）以51组不同立地样本数据进行数量化理论Ⅱ判别分析,得到相应的判别系数矩阵,确定不同立地类型的样本中心点。用12组样本数据对该判别模型进行检验,正确率达91.67%,表明该模型具有良好的判别能力,可以用来判别预测洛南油松人工林的立地质量。     

陕西黄陵油松人工林立地类型划分及评价

【目的】对陕西黄陵地区油松人工林进行了立地类型划分与立地质量评价,以确定油松（Pinus tabulaeformis）适宜的生长环境,为黄陵地区油松人工林的经营管理及油松林生产潜力提升提供参考。【方法】根据不同林龄、林分密度、海拔、坡向、坡位、坡度等因子,在陕西黄陵地区油松人工林区域设置52个20 m×20 m的样地,调查样地内油松树高、胸径、立地环境因子和林分密度等指标,利用数量化理论Ⅰ模型分析各调查因子对油松生长的影响。【结果】（1）在陕西黄陵的油松人工林中,油松的树高、胸径、单株材积随着林龄的增大而增加,但在其生长的20~50年,每10年间油松的生长速率并不相同,其中以30~40年的生长速度最快,而40~50年的生长速度较慢。（2）海拔对油松人工林生长的影响最大,坡度和坡向次之,坡位的影响最小。（3）以海拔、坡度、坡位和坡向为主要立地因子,将研究区油松人工林划分为36种立地类型,75%立地类型的立地质量处在中等及中等以上水平;(4)建立人工林质量评价模型并对黄陵地区油松人工林进行立地质量评价。评价结果显示,92.3%样地为中等或者优,说明黄陵地区油松人工林生长良好。【结论】黄陵地区油松最适宜生长的立地条件为中海拔、缓坡、下坡位、半阴坡。     

漳平市杉木林适宜性立地判定模型研究

以小班的平均树高为立地条件的判定因子,选择土层厚度、坡度、坡向、坡位、海拔和腐殖质层6个因子,通过数量化理论Ⅰ,构建了漳平市杉木林适宜性立地判定模型。结果表明:各因子对杉木生长和林地适宜性的影响均为显著状态,贡献大小依次为:腐殖质层、土层厚度、坡度、坡向、坡位、海拔,构建的模型适合于杉木林的林地适宜性判定。     

帽儿山红松人工林立地质量评价——帽儿山红松人工林立地研究之二

正确地评价森林立地质量和恰当地划分森林立地类型是科学造林、合理经营森林、提高森林生产力的基础。文章为帽儿山红松人工林立地研究之二,在划分了红松人工林立地类型的基础上,又对其立地质量进行了评价。采用数量化多元分析方法,建立了红松人工林优势高与土壤类型、A层厚度、坡向、坡度、坡位、海拔、土壤厚度7项立地因子的数量化回归模型。其复相关系数(0.788 3)达极显著程度。可用于帽儿山地区红松人工林立地生产力预测。所编制的“帽儿山红松人工林立地质量评价表”给出了帽儿山红松人工林立地等级的得分区间,藉此。可将帽儿山红松人工林13个立地类型评为好、较好、差三个等级。     

林朵林场杉木立地分类及质量评价研究

结合森林资源二类调查，以立地因子为依据，运用数量化回归方法，建立一系列方程，对广西林朵林场的林地进行杉木立地类型的划分和立地质量评价研究。结果表明：海拔、坡向、坡位和土层厚度是影响杉木生长的主导因子。所建立的方程具有较高的评价精度。可根据具体情况及对精度要求，选用适当方程。     

黄龙山林区油松人工林立地质量评价研究

以陕西黄龙山林区油松人工林为对象,在现地调查的基础上,运用主成分分析法与数量化理论Ⅰ,根据贡献率排序筛选出4个主导因子(海拔>坡向>坡位>土壤厚度),将样地划分为24个立地类型区,建立了油松人工林立地质量评价模型,对黄龙山人工油松林进行立地质量评价。结果表明,有70.83%的样地立地质量在中等以上。森林立地分类及立地质量评价对于了解林分现状,提升林地景观状态与经营水准,充分发挥森林生产潜力具有重要意义。     

赣南不同立地杉木人工林生产力研究

[目的]研究不同立地杉木人工林生产力差异。[方法]采用标准地法调查不同坡向、坡位、土壤肥力等级对杉木人工林生产力影响。[结果]杉木人工林在不同坡向、坡位、土壤肥力等级方面有明显差异;坡向对杉木生长有一定影响,但更多地表现为坡位上的差异;土壤肥力I级与II、III级在胸径、树高、单株材积方面均有明显差异。[结论]在发展杉木人工林时,选择造林地不但要考虑土壤肥力,同时还要考虑其他相关因子。     

基于机器学习算法的广西桉树适宜性研究

  目的  探索立地因子与桉树Eucalyptus适宜性之间的关系,开展树种适宜性研究,为桉树适宜性研究提供新思路,为科学造林提供支持。  方法  以广西桉树人工林为研究对象,选取广西国有高峰林场的1 883个森林资源小班调查数据,分别运用朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林算法作为树种适宜性评价方法,构建桉树适宜性分类模型。输入为地貌类型、海拔、坡向、坡位、坡度、凋落物厚度、腐殖质层厚度、土层厚度、石砾含量、成土母质,土壤类型等11个立地因子信息,输出为桉树适宜性。  结果  3种算法构建的模型拟合精度依次为63.18%、69.73%、78.03%,泛化精度依次为64.33%、67.93%、78.18%。相比于朴素贝叶斯、支持向量机算法,随机森林算法分类效果更好。立地因子重要性排序由高到低依次为:海拔、土层厚度、坡向、坡度、石砾含量、凋落物厚度、坡位、腐殖质层厚度、土壤类型、地貌类型、成土母质。200~350 m海拔、80~100 cm土层厚度的地区比较适宜桉树生长。  结论  基于机器学习算法构建的桉树适宜性评价模型可以较好地对桉树的适宜性做出预测。     

基于连续清查固定样地生物量的立地质量评价

以浙江省内陆立地区——非岩成土地区山地丘陵的立地为研究对象,用998个森林资源连续清查固定样地作为建模样本,以单位面积生物量年生产量为因变量,采用以生物量为指标的直接评价法,通过逐步回归分析筛选出立地质量主导因子,根据数量化理论I模型,构建立地质量数量化评价模型,评价研究区内各立地类型的立地质量等级,估算区域内各等级林地面积。结果表明：海拔、坡位、坡向、土层厚度、腐殖质层厚度5个因子可作为立地质量评价的主导因子;以生物量作为立地质量评价指标,具有较好的生物学意义;构建的立地质量评价模型,能有效评定研究区的立地质量等级,在林业生产应用中具有现实意义。     

尾巨桉人工林立地因子筛选及评价

【目的】探讨尾巨桉栽培区立地因子筛选及立地类型划分,为该地区尾巨桉人工林立地选择特别是大径材培育提供科学依据。【方法】以栽培区7.5年生尾巨桉为研究对象,采用典型抽样法设置40块样地,收集生长数据（树高、胸径、优势高）、气候因子（年日照时数）和地形因子（坡向、坡度、坡位和海拔）数据,分析土壤理化性质,通过主成分分析、数量化理论Ⅰ研究立地因子与林木生长量之间的关系;运用聚类分析,对样地进行生产力等级和立地类型划分。【结果】以坡向、坡度、坡位、海拔、土壤养分等级、土壤质地、土壤密度和年日照时数8个立地因子与尾巨桉优势高建立数量化模型,模型的复相关系数为0.956,达极显著水平（P＜0.01）;数量化模型中,海拔、土壤质地、坡向和年日照时数均与尾巨桉优势高极显著相关（P＜0.01）,年日照时数、海拔和土壤质地对尾巨桉优势高的贡献率达62.75%。根据数量化回归模型和调查样地的立地因子数据,计算得到各样地尾巨桉优势高预测值,进而划分出高、中、低3组优势高生产力等级,尾巨桉优势高分别为27.16 m、24.19～25.45 m和21.77～23.40 m;再以年日照时数、海拔、土壤质地3个立地主导因子划分为10个立地类型。不同生产组间年日照时数和土壤粘粒含量差异显著（P＜0.05）,年日照时数表现为高产组最长,低产组最短,土壤粘粒含量表现为高产组高于中、低产组,海拔表现为高产组显著低于中、低产组,土壤有机质、全P、有效Mg和有效Cu含量均表现为高产组显著高于中、低产组,土壤有效Mn含量表现为高产组显著高于低产组。【结论】影响尾巨桉栽培区人工林生产力的主导立地因子为年日照时数、海拔和土壤质地,尾巨桉在年日照时数较长、海拔较低以及土壤粘粒、有机质、全P、有效Cu、有效Mg和有效Mn含量较高的立地环境中生长更好。     

基于神经网络的马尾松人工林密度指数模型

  目的  通过对马尾松Pinus massoniana人工林密度指数模型的研究,为制定木材产量及质量的提升决策提供参考。  方法  以河南省薄山林场马尾松人工林为研究对象,采用147块标准地数据,以林分平均胸径为输入向量,以林分密度为输出向量,建立了林分密度指数人工神经网络（ANN）模型,并与Reineke的林分密度指数模型进行比较。  结果  ① 薄山林场马尾松人工林最大密度线斜率b为-1.516 3,马尾松标准平均胸径为14 cm,Reineke的林分密度指数模型精度为92.11%,t检验结果显著;②构建了网络结构为1:2:1的林分密度指数ANN模型,模型拟合精度为92.57%,均方误差为0.001 469 7。③无论采用Reineke林分密度指数还是人工神经网络技术,在拟合株数密度随林分平均胸径的变化趋势时,幼龄林组拟合效果都不理想,这与幼龄林组数据数量偏少有关。  结论  所建模型可为薄山林场马尾松抚育经营决策提供依据。     

长白落叶松人工林地位指数及立地形的比较研究

目的以吉林省长白落叶松人工林为对象,分析立地形与地位指数及其与林分生产力之间的关系,检验立地形评价长白落叶松人工林立地质量的可行性。方法基于168块固定样地的314个观测数据,提出了基准胸径确定的方法,即以胸径-年龄的逻辑斯蒂方程为基础,求其拐点纵坐标(即为基准胸径)。以理查兹生长方程分别拟合优势高-年龄、优势高-优势胸径的导向曲线,分别计算各样地的地位指数与立地形,并分析立地形与地位指数以及二者与林分生产力之间的关系。结果立地形与地位指数回归方程的决定系数R2为0.3627,RMSE为1.9930m,平均绝对误差MAE为1.5632m。地位指数、立地形与生产力的相关系数分别为0.6764和0.3203。采用等距划分的方法将计算所得的地位指数与立地形划分为8个等级,地位指数从1至8级各等级所占比例分别为0.64%、3.82%、12.74%、24.84%、32.48%、19.43%、5.10%、0.96%;立地形从1至8级各等级所占比例分别为0%、1.59%、9.24%、42.36%、44.90%、1.91%、0%、0%。结论对于落叶松人工林来说,立地形只能解释36.27%的地位指数变异;地位指数与生产力的相关性远大于立地形与生产力的相关性。对立地形与地位指数采用等距划分的方法进行立地质量等级划分,立地质量等级均呈现出中间多、两头少的趋势,但各等级的样地数量差异较大。总体来说,本研究中立地形不宜作为长白落叶松人工林立地质量评价的指标。      

基于大径材培育下杉木人工林间伐初始期的确定

[目的]研究杉木间伐初始期与立地之间的关系,为大径材培育的间伐初始期的确定提供科学的依据.[方法]采用福建峡阳23年生的杉木人工林的长期定位观测数据,研究目标树胸径连年生长量的变化规律,分析立地指数及不同株数梯度的目标树对杉木人工林首次间伐期的影响.[结果](1)地位指数明显影响林分中幼龄时期目标树的胸径生长速率及连年...     

杉木人工林土壤微生物对林分密度的响应

  目的  为研究不同密度杉木Cunninghamia lanceolata人工林土壤微生物对碳源的利用情况及土壤理化性质与微生物多样性的相关关系。  方法  运用Biolog微平板技术,对江西大岗山5种不同密度38年生杉木人工林（密度分别为1 667、3 333、5 000、6 667和10 000株·hm-2,造林前3 a抚育,后基本无人工干扰）土壤微生物的功能多样性进行研究,探讨了土壤微生物碳代谢对林分密度的响应及土壤理化性质与微生物碳代谢的关系。  结果  在杉木存活密度为2 600~4 600株·hm-2时,反映土壤微生物代谢功能多样性的平均颜色变化率较高。该密度范围下土壤微生物多样性高,适合有机质的分解和养分的转化与积累;不同密度杉木人工林土壤微生物对6种碳源的利用量不同,密度在2 600~4 600株·hm-2时,土壤微生物利用的主要碳源为糖类,其次为羧酸类和氨基酸类,但密度小于或超出这一范围时,土壤微生物对羧酸类的利用大于对糖类的利用;主成分分析结果显示:α-D-乳糖对土壤微生物的利用贡献最大,是杉木人工林中利用最多的物质;相关性分析结果显示:全氮和碱解氮与微生物多样性显著相关（P < 0.05）,是微生物利用碳源的决定性因素。  结论  综合考虑微生物碳代谢与土壤理化性质,符合杉木人工林可持续发展要求的理想林分密度为2 600株·hm-2。     

转BpCCR1基因白桦生长适应性分析及优良株系选择

  目的  客观评估7年生转BpCCR1白桦在3个试验地点的生长适应性与稳定性，筛选优良转基因株系，为环境释放及生产性试验提供指导。  方法  以21个转BpCCR1白桦株系及1个野生型白桦株系（WT）为研究对象，测定其在帽儿山、石道河林场、生态实验林场3个试验地点的树高、胸径及材积生长，用AMMI模型分析参试株系与环境的互作效应、遗传稳定性和生长适应性。  结果  方差分析结果显示:树高生长在株系间、地点间以及株系与地点的交互作用上的差异达到极显著水平（P < 0.01）。以各试验点参试株系单株材积均值加上标准差为优良转基因株系选择标准，分别选择出各造林地点的最优株系。帽儿山试验点的入选优良株系是FC18、FC29和FC40，材积分别高于群体均值的72.99%、51.28%和64.39%；石道河林场的入选优良株系是FC7和FC33，材积分别高于群体均值的73.98%和81.51%；生态实验林场的入选优良株系是FC28和FC29，分别高于群体均值的69.89%和73.57%。采用AMMI模型对参试株系的树高性状进行稳定性评价，在帽儿山实验林场和生态实验林场生长稳定性较好的株系是:WT、FC11、FC16、FC19、FC28、FC29、FC30、FC31、C4；在石道河林场生长稳定性好的株系是:FC2、FC7、FC13、FC14、FC18、FC27、FC33、FC40、FC41、C6、C10、C17、C19。根据第一主成分分量IPC1及相对稳定性参数Dg值，对22个参试株系进行稳定性评价，结果显示:FC14、FC29、C19、FC27、FC41、WT、FC13、C4、C10、C6、FC16、FC7、FC28、FC40、C17、FC31、FC18属于高产稳产型株系；FC2、FC11、FC19、FC33属于高产非稳产型株系；FC30属于低产稳产型株系。  结论  转BpCCR1正义链及转反义链均能促进白桦树高生长，根据生长性状，选出17个株系作为在帽儿山林场、石道河林场及生态实验林场生长适应性好的高产株系。      

长白山典型天然林不同演替阶段物种多样性和结构多样性对生产力影响

【目的】深入探讨物种多样性和结构多样性与生产力关系是科学提高森林生物多样性和生产力的重要前提,对森林经营具有一定的理论指导意义。本研究以长白山3块典型森林群落为研究对象,试图分析处于不同演替阶段的森林群落物种多样性和结构多样性与生产力之间的关系。【方法】利用长白山次生杨桦林、次生针阔混交林和原始椴树红松林代表群落演替的早、中、晚期,分别构建多元线性回归模型比较各个多样性指标与生产力的相关性,在此基础上选择表示物种多样性和结构多样性的最优指标,进而建立结构方程模型比较物种多样性和结构多样性对生产力影响的相对重要性。【结果】研究结果表明:演替早期,物种丰富度和胸径均匀度与生产力关系最为显著,二者对生产力的影响作用近似,但作用力不强;在演替中期,物种丰富度和胸径香农指数与生产力关系最为显著,二者均对生产力具有促进作用,且物种多样性对生产力的作用比结构多样性更强;演替晚期,物种多样性和结构多样性均与生产力没有显著的相关关系。【结论】长白山天然林群落物种多样性和结构多样性与生产力之间的关系与演替阶段有关,演替中期生态位互补作用显著,通过物种多样化组合和结构优化有助于促进群落生产力提升。     

考虑环境因素的杨树生长率模型研究

  目的  杨树是我国栽培数量最多的阔叶树种，其生长快、易繁殖、适应性强、轮伐期短等特点对解决木材供需平衡、促进碳汇、实现碳循环等方面至关重要，探究杨树生长环境影响机制对实现森林资源高效管理、推动生态文明建设具有重要意义。  方法  本研究利用全国森林资源连续清查部分固定样地杨树实测数据，构建未考虑环境因素和考虑环境因素的杨树胸径生长率多元回归模型，结合随机森林（RF）、梯度提升机（GBM）和支持向量机（SVM）算法，对RF、GBM和SVM算法以RMSE最小完成模型最优参数确定，并通过平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和决定系数（R2）进行模型评价，实现环境因子对杨树生长的重要性程度知识挖掘。  结果  杨树胸径生长率主要受其自身胸径大小的影响，且随着胸径的增大而减小，呈现反“J”型趋势；考虑环境因素的回归模型较未考虑环境因素的回归模型R2从0.066提高到了0.403；机器学习算法预测效果明显优于回归模型算法，其中以RF算法精度最高，R2达0.730，预测结果和实际值基本一致；多元回归模型、RF和GBM对模型重要性解释程度规律基本一致，SVM存在微小差异。  结论  回归模型精度虽略低于机器学习算法，但其“白箱”优势可为未来森林资源调查工作中判定其胸径是否存在异常提供依据；杨树生长受环境影响，与地理空间位置关系紧密，温度适宜、降水充沛的低海拔地区以及坡度平缓、坡位较低的北坡区域更适宜杨树生长，密度越大越不利于其生长；在杨树林的营造过程中，应首先考虑造林地理位置、气象气候等因素；其次，考虑林分结构，特别是林分密度合理性；最后，考虑地形结构是否适宜进行杨树林营造工程建设。      

粤北三个林场杉木林立地分类的研究

本文用多元回归分析方法分析了粤北3个林场杉木林的立地指数与立地园子的相关,筛选出影响杉木生长的主导因子是坡位、(?)殖层厚度、土层厚度与海拔调试。根据主导因子,定性定量相结合,划分为2种立地类型小区、6种立地类型组、14种立地类型。同时,导出评估杉木林生产力的预测方程,评价不同立地单元的杉木林生产力。     

萌芽杉木幼龄林植物群落特征

  目的  探索森林恢复方式,改善杉木Cunninghamia lanceolata林林分结构及维护生物多样性,对杉木人工林可持续经营和森林恢复活动具有理论和实践价值。  方法  2017年10月选择浙江省杭州市临安区昔口村二代萌芽杉木幼龄林为研究对象,对其植物群落特征进行实地调查。  结果  昔口村杉木萌芽幼龄林植物种类共104种,其中乔木层植物14种,灌木层植物58种,草本层植物41种,优势植被构成杉木-蓬蘽Rubus hirsutus-蕨Pteridium aquilinum群落;物种丰富度指数、Simpson指数、Shannon-Wiener指数、Pielou指数均为灌木层>草本层>乔木层;林下植被除部分优势种长势较好,多数植物种类数量较少且分布较稀疏。  结论  在改善森林生态系统物种、结构、资源利用方面的异质性时,要考虑当地农户和社区的需求,选择当地乡土阔叶树种、适生阔叶树种进行补植,形成混交林,并辅以科学的抚育措施。