北京低山地区油松人工林立地指数表的编制及应用

使用252块北京市低山地区油松人工林标准地资料,统计分析各标准地优势木平均树高与年龄的关系,以双曲线式拟合树高生长导向曲线,编制出适用于该地区的油松人工林立地指数表;经X2检验、落点检验和树高生长量检验后证明所编表合格;使用该表对252块标准地进行立地质量评价,结果表明,63%的标准地立地质量处在中等水平;油松最适宜生长的立地条件为阴坡厚土.     

河南省丘陵低山区刺槐人工林立地指数表编制

以河南省9市丘陵低山区刺槐人工林为研究对象,编制该省刺槐人工林立地指数表,共设置219块样地进行样地调查,获得509对优势木树高-林龄数据,并对每个样地抽取1株平均优势木进行树干解析;应用3倍标准差法剔除异常数据,选用Logarithmic curve、Quadratic、Richard等5个常用方程拟合509对优势木树高-林龄数据,通过相关指数和残差平方和指标筛选导向曲线;应用标准差调整法编制立地指数表,并对其进行拟合显著性检验-X²检验和预报精度检验-标准差检验。结果表明：Richard方程效果最优,其相关指数较大,残差平方和较小,同时线形符合树高生长规律,确定为导向曲线;以基准年龄12 a,指数级距为2 m,划分10个立地指数级,并据此编制了立地指数表;经检验证明所编表合格,可用于评价河南省丘陵低山区刺槐人工林的立地质量。     

油松人工林单木树高生长模型研究

使用Richard,Logistic,Korf,Mitscherlich,Schumacher,weibull等6种理论生长方程拟合了不同立地条件下油松人工林单木树高生长过程,从中选出模拟效果最优的生长方程。研究结果显示:三参数理论生长方程Lo—gistic、weibull、Richard、Korf对油松树高生长拟合的精度基本相近,明显高于二参数的Mitscherlich、Schumach—er方程;立地指数显著影响各方程渐进线参数和形状参数,将立地指数引入各理论生长方程中,构建了模拟油松人工林单木树高生长精度最优的预测方程为Logistic式;使用未参加建模的油松解析木数据对构建的预测方程进行T检验,发现预测值与实测值之间无显著差异(P=0.6213>0.05)。可见,本文构建的预测方程可以准确预测油松人工林单木树高生长过程,为油松人工林科学经营提供重要参考。     

溆浦县马尾松人工林立地指数简表编制

以湖南省溆浦县马尾松人工林为研究对象,采用优势木树高与年龄关系的常用数学模型,研制马尾松人工林立地指数导向曲线模型。结果表明:导向曲线方程H=439.93×(1-exp(-0.001×AGE))0.914是最适合的导向拟合曲线;马尾松人工林的标准年龄应定为20年,优势高在11~29 m范围内可划分为9个立地指数级。选用相对优势高法展开导向曲线编制形成立地指数表,检验结果表明所编立地指数表精度高、适用性强,能够客观评价溆浦县马尾松人工林的立地质量。     

峨山县云南松天然林地位指数表的编制

以云南省第四次森林资源规划设计调查中云南松天然林地的小班数据资料为研究对象,统计分析各小班优势木平均树高与年龄的关系,确定云南松天然林的基准年为26 a,以log-modified函数拟合树高生长导向曲线,编制峨山县云南松天然林地位指数表。采用卡方检验和落点检验,检验结果表明,其树高理论值与实际值无显著差异。该表可作为评定峨山县天然云南松林分质量及立地质量优劣的依据。     

基于理论模型及其差分方程的湖北省杉木立地指数表研制

以湖北省杉木主要栽培区的92块标准地优势木解析资料为基础数据,利用7种理论生长方程以及其中5种模型的差分方程进行优势高生长模型的拟合,选择较优树高生长模型分别采用导向曲线法和差分方程法编制立地指数表,并通过检验和对比分析选择较适于本地区杉木人工林立地指数表的编制方法和类型。结果表明:理论生长方程及其差分方程构建的树高生长模型均具有良好的拟合优度,两者的决定系数分别超过了0.85和0.98,经模拟检验和残差分析,后者拟合精度明显优于前者,而理查德理论模型及其差分方程均优于其他生长方程构建的模型。选择理查德模型和考尔夫模型差分方程为基础方程,以20a为标准年龄和2m为指数级,分别采用相应的导向曲线法和差分方程法编制单形和多形立地指数表,两者均达到了显著性检验,但多形立地指数表预测精度更高,更适于湖北省杉木人工林的立地评价。     

黑龙江省主要水保树种立地指数表的编制

在黑龙江省 2个主要土壤侵蚀类型区设立了 2 78块标准地 ,利用获得的原始资料 ,通过树高生长散点图的趋势拟合树高生长导向曲线方程 ,以基准年龄分别为 2 0a、15a ,间距为 1m ,编制了 4个水土保持主要造林树种的立地指数表     

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。     

秦岭林区天然次生林与人工林立地质量评价

【目的】以秦岭林区典型的松栎林带为例,采用临时样地、固定样地和解析木3套数据建立立地指数模型和立地形模型,比较天然次生林与人工林立地质量评价差异,为天然次生林立地质量评价提供科学依据和评价方法。【方法】首先对样地直径分布进行SW正态性检验和株数积累分布曲线检验,论证天然次生林编制立地指数表的可行性;然后拟合优势树高生长方程,根据 R2和标准估计误差选择各树种导向曲线模型;依据树高连年生长量曲线与平均生长量曲线相交且趋于平缓、树高变异系数趋于平稳确定基准年龄和基准胸径;分别采用相对优势高法、标准差调整法和变动系数调整法形成立地指数和立地形曲线簇,编制油松、华山松、锐齿栎和落叶松立地指数表和立地形表。运用卡方检验、落点检验和相关性检验分析不同树种立地指数表和立地形表精度差异,采用平均误差、平均绝对误差和平均相对误差比较通用地位级表与立地指数表、立地形表评价立地质量偏差。【结果】各树种卡方检验值均小于卡方检验临界值,符合精度要求。油松和落叶松立地指数卡方检验平均值低于立地形,锐齿栎立地指数卡方检验平均值高于立地形,华山松立地指数与立地形卡方检验平均值差异较小。卡方检验、落点检验和相关性检验综合分析结果表明,立地形适用于天然次生林立地质量评价,而立地指数适用于人工林。与通用地位级表的比较表明,地位级评价立地质量平均误差、平均绝对误差、平均相对误差大于立地指数和立地形,地位级评价落叶松人工林立地质量误差显著大于立地指数。【结论】编制的油松、落叶松立地指数表,华山松、锐齿栎立地形表满足立地质量评价精度要求,能够反映林区天然次生林和人工林立地质量差异,可用于林区立地质量评价和森林经营管理。同时如何解决次生林立地质量评价中混交和异龄的特点、建立更具普遍性的立地指数和立地形模型仍是一个值得深入研究的问题。     

华北地区栓皮栎天然次生林地位指数表的编制

以华北地区71块栓皮栎天然次生林标准地和58株平均优势木解析木的514对树高-年龄数据作为编表材料,从12个数学模型中选定lgH=-0.205 9+0.770 01gA作为导向曲线,基准年龄为50年,指数级距为2 m,运用标准差调整法导出7～17m6条地位指数曲线,最终得到华北地区栓皮栎天然次生林地位指数表.相关系数检验、拟合显著性检验和预报精度检验表明:所编地位指数表精度较高,可用于华北地区栓皮栎天然次生林立地质量评价.     

辽宁省刺槐人工林生产力的研究

应用１９５株刺槐优势木解析木资料,在比较多个树高生长模型基础上,选择Ｒｉｃｈａｒｄｓ生长函数Ｈ＝ａ（１－ｅ＾－ｂＡ）＾ｃ作为辽宁省刺槐优势高生长模型。在分析优势高生长过程的基础上,确定基准年龄为１２年,立地指数级距为２ｍ,在５￣１５ｍ范围内划分为５个指数级,用差分法展开导向曲线编制了单形立地指数表。应用分组整理后解析木资料,拟合出最优多形立地指数模型,并解决了立地指数曲线不过指数点的问题,编制了多     

赤峰市油松人工林地位指数表编制研究

以赤峰市油松人工林为研究对象,设置251块人工林油松标准地以获取数据,对10种常用的导向曲线模型进行拟合,选择对数曲线式为最优导向曲线模型,相关指数达到了0.9957,离差平方和、相对误差等指标均较小。选定的导向曲线模型为H=-2.7021+0.0734A+2.3125×LgA,基准年龄为30年,级距为1m。采用标准差调整法编制了地位指数表。经卡方检验、散点检验和解析木检验证明,所编表合格、精度较高,可以用来评价油松人工林的立地质量。     

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。     

帽儿山林场椴树林树高曲线模型研究

基于东北林业大学帽儿山实验林场30块样地中724株椴树样木的胸径和树高数据,采用统计软件对常用的树高曲线模型进行了拟合,选择得出该地区的椴树林最优树高曲线模型。     

崇阳县杉木人工林地位指数表的编制

作者根据188块标准地和49株优势解析木材料,编制了“崇阳县杉木人工林地位指数表”;同时,以114块标准地的调查数据,建立了优势木树高与平均木树高及年龄的回归关系式,使有林地的立地质量评定更为直观和显明。经检验,编表精度高,可直接应用于生产经营中。     

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。     

基于BP神经网络的马尾松树高曲线模型

基于福建省南平市2013年森林资源清查实测的121对马尾松平均木数据,应用BP神经网络建模技术建立树高预测模型。经反复训练和优选,得到最优模型结构为1∶5∶1,决定系数为0.855,均方误差为2.603 2。结合传统5个树高曲线方程,利用38对平均木检验数据分别对模型进行验证。结果表明:BP神经网络模型拟合和预测效果都优于传统方程,可以作为有效的树高预测技术。     

臭松天然次生林地位指数模型研究

以吉林省汪清林业局臭松天然次生林为研究对象,利用172块小班调查数据、178块复位样地数据及96株解析木数据,根据臭松优势木树高生长现状,分别拟合得到最优导向曲线和多形地位指数模型。分别采用标准差法、指数级差法及落点检验法对2种地位指数模型进行精度检验,结果如下:标准差法显示两种地位指数模型精度都较高;指数级差法表明单形模型跳级的情况都高于多形,无跳级次数低于多形;落点检验法发现单形地位指数曲线簇中,散点溢出曲线簇范围的散点占总散点数的10.7%,而多形地位指数曲线簇中,散点溢出曲线簇范围的散点占总数的2.7%。因而,立地类型多形地位指数模型更适宜于编制吉林汪青臭松天然次生林地位指数表。     

中带及湖北省湿地松立地指数与树高生长模型

对江西湖南及湖北省编制的湿地松立地指数表按统一的编表方法进行了改进，提出了中带（湖南和江西）和湖北省的湿地松人工林立地指数模型和树高生长模型，与原指数表相比较，拟合精度有了较大的提高，各指数级树高生长估测值更趋合理。     

广南县杉木人工林立地指数表的编制

利用广南县306块标准地资料和41株解析木资料,对多个树高生长模型进行比较分析,选择生长函数H=a＋blnA作为该县杉木人工林优势高生长模型.分析优势高生长过程,结合杉木人工林不同年龄林分平均树高分布情况,采用树高的估计量标准误差为分配单位,调整各级指数曲线间距,编制了广南县立地指数表.分析结果表明,所编杉木人工林立地指数表精度较高,适用性强.