福建柏多形地位指数表编制

根据福建省建柏人工栽培区20年生以上林分优势木的解析木数据,以修正的 Richards 函数为数学模型,用 Marquardt 迭代法求出优势高生长曲线的拟合方程,从而编制出福建柏多形地位指数表。     

闽东柳杉人工林立木材积表和地位指数表的编制

本文根据258株柳杉样木资料，编制了一元和二元立木材积表，其模型为V=aDb和V=aDbHc，所编制的材积表经过检验证明适用。根据70株优势木的树于解析材料，用Richards方程编制多态形地位指数表。     

浙江省马尾松人工林多形地位指数表及林分生长过程表的编制

根据浙江省２１个县２９０块样本的优势解析木和平均解析木数据，以修正的Ｒｉｃｈａｒｄｓ函数为数学模型，用Ｍａｒｑｕａｒｄｔ迭代法求出优势高，平均高和平均胸径生长曲线的拟合议程，从在则编制出多形地位指数表和多形林分生长过程表，拟合方程中引入一系列形状系数，因此对该省不同地区、不同生长条件下具有不同线形的马尾松生长曲线，有较发拟俣效果。     

落叶松人工林地位指数表的编制

落叶松生长快、材质好、用途广,适应性强,是黑龙江省东部山区主要造林树种。一面坡林场从1956年建场以来营造了大面积的落叶松人工林,现有数万亩已经郁闭成林,并于1972年开始间伐利用。由于立地条件不同,林木生长发育和林地生产力存在明显差     

东北地区天然水曲柳地位指数表和立地形表的编制

在东北三省调查水曲柳临时样地198块,收集234株优势木数据和19株解析木数据,通过对查数年龄木芯的严格筛查,剔除了被压木,确定用于编表的数据845组。用9个函数式对水曲柳的年龄与优势木高、胸径与优势木高分别进行模拟,通过相关系数和剩余标准差的比较,选择了理查德函数式作为导向曲线模型。地位指数级14～30 m,级距2 m,用相对树高法展开曲线簇。经过相关系数检验、X²检验和落点检验,地位指数表与立地形表符合要求,立地形精度更高。通过木芯年轮的疏密来筛选优势木,可有效地提高立地形表精度。     

峨眉冷杉人工林地位指数表的编制

根据峨眉冷杉人工林209块标准地调查材料,(标准地面积0.06～0.1hm~2,林木株数不小于100株),编制了峨眉冷杉人工林地位指数表,为评定该树种立地质量和经营效果提供了依据。     

河北省太行山区白桦次生林地位指数表的编制

依据在不同立地条件，不同年龄的白桦林分中，选取的１０２块标准和８株解析木所取得的数据，采用Ｈ＝ａ＋ｂ√Ａ模型和树高标准差调整法，编制成桦树地位指数表。     

马尾松次生林地位指数表的编制

选用8个导向曲线模型对标准地内马尾松平均优势木的树干解析资料进行拟合。经筛选,确定Cubic函数作为最佳导向曲线模型,用标准差调整法编制了马尾松地位指数表,并对其精度进行了检验,经相关分析表明,该地位指数表精度高,实用性强。     

从多形地位指数曲线模型中直接求解地位指数值的简捷迭代解法

一、引言就建立多形地位指数曲线一类反映生物生长规律的模型而言,一个好的数学模型,不仅要求对样本资料应具有灵活的切合性能,最小的拟合残差,尽可能少的参数并能做出生物学解释,而且应具备应用简捷和便于在生产中推广的优点。据国外学者以及     

基于多形曲线法的林分地位指数研究

以生长于一平浪林场的云南松林为研究对象,利用该林分小班的二类调查数据进行了单形树高生长导向曲线,多形树高生长导向曲线构建并编制地位指数表的研究。结果表明,运用多形曲线法,假设不同立地条件下的树高生长曲线不相同,利用不同形状不同发展趋势的多形曲线来描述各立地条件下的林分生长状态,它能够解决单形曲线法在样地的树龄、立地分布不均时,导致的导向曲线的斜率偏高或偏低的现象。由此表明,建立多形导向曲线法编制地位指数表很有价值。     

太行山区油松人工林地位指数表的编制

收集了太行山范围内人工林标准地３０９块，利用理查德方程配置树高导向曲线，相关系数达０．９４，拟合效果最佳，能反映树木生长的规律。     

思茅松人工林地位指数表的编制与应用

以lgH=a b／A等6个数学模型拟合收集到的166块思茅松人工林标准地优势木树高导向由线，结果选用拟合效果较好的Riehards函数模型：H=26．6907(1-e^-0．049999A)^0.9515编制地位指数表。基准年龄为20年，用标准差调整法导出思茅松人工林11～23间7条地位指数曲线，经连续树高值检验、落点检验，结果表明，该地位指数表编制精度为91．1％，可用于思茅、版纳等地区的思茅松人工林立地质量评价和生长过程预测。     

太行山天然次生林主要树种地位指数表的编制

依据１９６块标准地和９６株优势木解析资料编制了太行山油松、辽东栎、蒙古栎、栓皮栎等４个天然次生林树种的地位指数表，各表经检验均达到精度要求，可应用于科研及营林生产，并为林分生产力评价、立地类型和经营类型的划分奠定了基础。     

用人工神经网络构建多形地位指数模型

以马尾松人工林132株优势木树干解析数据为训练样本,用145块标准地优势木平均高数据为检验样本,把林分年龄和地位指数或优势木平均高作为输入变量,将优势木平均高或地位指数作为输出变量,通过构建人工神经网络逆模型的途径,分别建立了多形地位指数曲线式和计算式模型。结果表明,多形地位指数曲线式的总体拟合精度为99.64％,总体预测精度达96％以上,比传统技术构建的多形地位指数模型能较真实地模拟各地位级的多形曲线;多形地位指数计算式的总体拟合精度为98.81％,用于计算地位指数,省去用迭代法计算地位指数的工作量。基于BP神经网络模型多形地位指数模型,对马尾松人工林地位指数测定提供指导作用,可为森林立地质量评价提供理论依据。     

晋中东部山区油松人工林地位指数表的编制

为了评价立地质量,用１５５块油松人工林标准地,用三个数学模型进行拟合,最后选定用模型１gＨ＝０．１４２９＋０．５１５３１gＡ编制地位指数表,基准年龄为２５a,用变 异系数法导出６,７,８,９四条地位指数曲线。经用相关指数检验和优势木解析木进行Ｘ＾２检验,结果表明：该地位指数表适用于晋中东部册区的油松人工林。