马尾松人工林南北坡向直径分布研究——以杉木河国有林场为例

对杉木河国有林场南北坡向的马尾松人工林,采用正态分布、Weibull分布、Logistic分布、Gamma分布和Lognormal分布5种分布函数,进行直径分布的拟合与验证研究。结果表明:1)样地马尾松平均胸径为17.93 cm,南坡的平均胸径略大于北坡;2)南坡马尾松的直径分布存在普遍的左偏和离散现象,说明其拥有优越的生长空间结构,相比之下北坡则略显不足;3)大部分样地均符合正态分布拟合曲线,尤其是北坡样地,与正态分布的拟合效果显著,而南坡样地的马尾松人工林与Weibull分布的契合度更高,两者之间存在一定的差异。     

滇西秃杉人工林林分直径结构分析

通过对62块典型样地进行调查,采用相对直径株数累积百分数、正态分布函数、Weibull分布函数、Logistic生长函数等对不同密度和不同年龄的秃杉人工林分进行了直径结构分析和函数拟合,并进行了统计检验。研究结果表明：随林分密度减小,直径株数累积百分数曲线规律性右移;在任意的相同株数累积百分数所对应的不同密度的直径,密度越大,直径越小;Logistic生长函数对于腾冲秃杉人工林直径分布的拟合效果优于Weibull分布函数和正态分布函数,可用于该研究区秃杉人工林林分直径分布及生长量预测。     

毛竹胸径分布和竹林生产力的估测

该文通过毛竹样地的胸径及枝下高调查，并运用电子计算机分析研究，结果表明：毛竹胸径、枝下高及鲜重的分布是遵从正态分布，这为毛竹林生产力的抽样及估测提供了理论依据。     

栎类天然次生林直径结构规律初探

选取中南林业科技大学芦头实验林场同一龄组不同立地条件下的13块栎类天然次生林样地,以其内的主要栎类树种甜槠和锥栗为研究对象,利用Weibull分布函数、正态分布函数分别对两种树种的株数和直径相关关系进行模拟,并对其结果进行卡方检验,找出较优的拟合函数;利用Richards模型、Logistic模型及传统的多项式模型,对...     

关于五常市宝龙店林场主要林分类型直径分布的研究

研究应用五常市地区宝龙店林场调查的20块次生林标准地的数据,分析林分的直径分布规律,运用指数分布、正态分布和Weibull分布函数对其进行拟合,用R语言对样地数据进行处理,建立直径回归模型,用分布检验并比较各种分布函数对实际数据的拟合效果。研究结果表明:随着林分树木直径不断增加,林木株数在总体上呈现出减小的趋势。在人工林中,正态分布和Weibull分布的拟合效果较好;在阔叶林中, Weibull分布拟合效果更好。     

基于最小尺度的浙江省毛竹生物量精确估算

以浙江省为例,提出基于最小尺度的区域生物量估算新方法,包含3方面内容:1)利用二元Weibull生存函数推导二元Weibull分布函数,并用二元Weibull分布函数估算浙江省各径阶、各龄级毛竹的总株数;2)利用已有毛竹胸径、年龄二元单株生物量模型f(D,A),计算各径阶、各龄级毛竹的生物量;3)利用公式MT=∑m i=5 ∑n j=1 kijf(Di,Aj) 实现区域尺度生物量的精确估算.用该方法估算得浙江省毛竹总生物量为1.471 6×1010kg.     

南渡江流域木麻黄人工林林分结构研究

以海南南渡江流域木麻黄人工林为研究对象,分析木麻黄人工林林分结构的特点及规律。运用Weibull分布函数和正态分布函数进行直径、树高拟合,并结合χ2检验方法对拟合结果进行检验,结果表明:木麻黄人工林中、小径阶的林木数量居多,林分平均胸径为11.6cm,在3.4²1.3cm变动,林分平均树高为13.6m,在5.221.3cm变动,林分平均树高为13.6m,在5.2²3.5m变动;2种分布函数对木麻黄人工林的拟合效果均可,且Weibull分布函数的拟合精度略优于正态分布;木麻黄人工林林下植被组成简单,多样性较低,且草本层生长较灌木层茂盛。     

思茅松天然林胸径与树高结构的变化

以云南省思茅区思茅松天然林为研究对象,分析了思茅松天然林次生林的林分结构变化,采用Weibull函数拟合林分直径结构,采用幂函数模型拟合树高结构,并采用逐步回归分析拟合参数与环境因子的关系。结果表明:(1)胸径符合Weibull函数分布;其拟合参数a与样地内林木株数(N)和坡向(T ASP)相关,且均呈正相关;b与土壤水解性氮(C HN)、林木优势高(H ST)、林木平均高(H M)和林木株数(N)相关,且均呈负相关;c与林木平均高(H M)相关,且呈正相关。(2)树高符合幂函数分布,其拟合参数a与林分平均胸径(D M)、土壤有效磷(C YP)、土壤水解性氮(C HN)、样地内林木株数(N)呈负相关,与土壤有机质(O M)和总磷(T P)呈正相关;b与土壤pH值呈负相关,与土壤有效磷(C YP)和样地坡度(T SLO)呈正相关。     

北京西山油松人工林结构特征研究

以西山试验林场近自然经营试点区建立的11块中龄油松人工林样地为依据,对油松林分的结构特点、表达模型和树种多样性格局进行了分析。结果表明：油松人工林林分平均密度为1069株／hm^2,平均胸径为13．7cm,平均高为8．6m,蓄积量为86．36m3／hm^2。应用正态分布、Weibull分布、对数正态分布、Gamma分布和Beta分布拟合直径和树高结构,发现正态分布拟合直径分布和树高分布效果最好,也符合人工林的林分结构规律;油松人工林层次结构简单,物种多样性较低,乔木层、灌木层和草本层的Shannon—wiener指数、均匀度指数分别为0．355、0．726、0．160和0．372、0．651、0．266;幼苗更新各高度级均以构树和栾树为主,他们分别占总体更新树种的72．2％和10．2％。     

福寿林场杉木人工林不同林龄直径结构研究

以福寿林场杉木人工林为研究对象,利用正态分布、Weibull分布、对数正态分布、Gamma分布4种分布函数分别对3个林龄9块样地的直径分布进行了拟合研究。结果表明:偏度系数均为正值,直径分布偏向中小径阶,6年生杉木偏度最大,13年生偏度最小。峰度系数6年生杉木均为正值,直径分布较集中,13年生、20年生杉木大都为负值,直径分布较离散。6年生杉木用对数正态分布和Gamma分布拟合效果好,13年生杉木用Weibull分布拟合效果好,20年生杉木拟合效果均不理想。     

毛竹笋竹两用林改建大径竹林技术初报

选择朝北的山坡或山岙地的笋竹两用林林分,通过采取增加竹林密度和选粗壮的竹笋留养新竹的技术措施将笋竹两用林改建为毛竹大径材林分。经过3年的试验,结果显示,新竹平均胸径增加0.94 cm;大径材(胸径≥ 12 cm)株数所占比重提高了17.98个百分点;林分竹材产量增加34.3%;大径竹材产量提高14.8%;每度新竹产值增加36.6%。表明毛竹笋竹两用林改建大径竹林是可行的。     

毛竹疏残林人工改造技术试验初报

采取对照、劈山清杂、全垦、施复合肥料、施饼肥5种技术措施,对毛竹疏残林进行人工改造。经过对毛竹林分出笋、成竹、胸径3个指标连续4 a的观测调查,结果表明不同人工改造措施总体上促进了毛竹林的生长;随着人工改造措施实施时间(次数)的延长,各年度间毛竹林分出笋、成竹、胸径3个指标均有极显著、显著性差异;各人工改造技术处理间出笋数差异极显著、胸径差异显著,而成竹数差异不显著。q检验结果表明,不同的人工改造措施对毛竹林生长的正效作用排列依次为施复合肥料>施饼肥>全垦>劈山清杂>对照。     

黄甜竹丰产林地下竹鞭结构生长规律研究

本文通过对黄甜竹丰产林16块标准地的地下竹鞭、地上竹高、胸径等因子的系统调查,了解黄甜竹地下竹鞭的结构、生长规律以及在土层中分布情况,并分析黄甜竹生物量与竹高、胸径等林分各因子的相互关系,采用线性回归和幂函数方程对其生物量进行数学模型拟合,讨论并论述了改善林下竹鞭结构的生长发育规律和提高黄甜竹生物量的指导方法,从而为黄甜竹丰产栽培技术研究提供科学的理论依据.     

Fitting irregular diameter distributions of forest stands by Weibull, modified Weibull, and mixture Weibull models

Irregular diameter frequency distributions of forest stands include multimodal structure of mixed-species stands, highly skewed and highly irregular shapes of uneven-aged stands, and rotated sigmoid form of old-growth stands. In this study, a traditional two-parameter Weibull model, a modified two-parameter Weibull model, and a finite mixture of two-parameter Weibull models were used to fit four artificial example plots. The model fitting and comparison results indicate that the mixture Weibull model is more flexible to fit various irregular diameter distributions, while the traditional Weibull model fails in every case to adequately describe these frequency distributions. The modified Weibull model is a good choice for fitting the “rotated-sigmoid” diameter distribution of an uneven-aged old-growth stand. However, it may not be sufficient when a diameter frequency distribution is multimodal or highly irregular in shape.     

海子坪天然水竹无性系种群结构初步研究

通过对云南省海子坪省级自然保护区境内分布的大面积天然水竹林进行调查,以竹类无性系种群生态学理论为基础,运用分析软件进行分析研究,结果表明：（1）海子坪水竹无性系种群年龄结构的总体趋势是随着分株年龄的增大,在整个种群中所占的分株比例逐渐减少;（2）海子坪天然水竹无性系种群出现低矮化和纤细化的衰退现象;（3）根据地径、胸径与分株高度的规律拟舍出天然水竹无性系种群分株高度的一元线性方程分别为H=0．9631＋1．7493X地、H=1．5007＋1．6588X胸。     

青石冈林场木荷直径结构研究

以湖南青石冈林场木荷人工林为研究对象,分析了木荷直径结构规律。运用威布尔分布(Weibull)、正态分布、对数正态分布和伽马(Gamma)分布进行直径拟合,并结合X2对拟合结果进行检验,结果表明:木荷林分平均胸径为10.4cm,在5.1～37.1cm之间变动,全距32.0cm,径阶分布范围不大;小径阶的林木数量居多(6～12cm),累计百分比已达到83.7%;4种分布函数中,威布尔分布拟合效果最好,其次是对数正态分布,但两者的差异不大,均可用于预测木荷林直径结构。     

Juvenile diameter distributions of loblolly pine characterized by the two-parameter Weibull function

Diameter distributions of juvenile loblolly pine (Pinus taeda L.) were characterized utilizing a two-parameter Weibull distribution to aid in forecasting and simulation of young stands. Juvenile diameter distributions were studied to gain insight into the effects of various stand-level factors. Results show that diameter distributions in juvenile loblolly pine stands can be successfully characterized with the two-parameter Weibull function. Repeated measures analysis detected significant planting density, age, and age by planting density interaction effects for the scale and shape parameter estimates from the two-parameter Weibull distribution. Using parameter recovery techniques, estimated diameter distributions were derived from easily attainable stand-level characteristics (i.e. basal area per hectare, planting density, age, and quadratic mean diameter). A thorough understanding of juvenile diameter distributions should prove especially useful for operational planning of stands on short rotations that require estimates of productivity at early ages.     

环洞庭湖防护林主要建群种生物量模型构建

根据环洞庭湖防护林的森林群落和树种分布特点,在研究区域共设置122个典型样地,样地根据气候区、立地条件、林分类型、群落结构、林龄等因素综合布设,实测样株生物量,利用树木各部分生物量之间存在相关关系,以树高、胸径为变量构建各分量生物量模型通式,共构建了马尾松、白栎、杨树、枫香、刺槐5个主要建群种生物量模型,模型结构为W=a(D2H)b。模型测算因子简单易得,各模型均具有较好的拟合精度和预估水平。     

Comparison of selected statistical distributions for modelling the diameter distributions in near-natural <Emphasis Type="Italic">Abies</Emphasis>–<Emphasis Type="Italic">Fagus</Emphasis> forests in the Świętokrzyski National Park (Poland)

The aim of the study is to compare selected theoretical distributions (normal, lognormal, Weibull, gamma, logistic, and exponential) in describing the tree diameter (DBH) distributions of mixed near-natural forests consisting of fir Abies alba Mill. and beech Fagus sylvatica L. growing in various vertical structures. Tree DBH data were collected between 1997 and 2008 from 51 sample plots established in the Świętokrzyski National Park in Poland. The empirical data represent differentiated DBH distributions, ranging from almost symmetric to extremely asymmetric ones. The chi-square test and the modified Kolmogorov–Smirnov test were chosen for the goodness-of-fit testing. In addition to the test statistics, the bias (B), the root mean square error (RMSE) and the graphical method (quantile–quantile plots) were used. In one-storied stands, the most suitable distributions were the normal and logistic distributions; in two-storied and multilayered stands, the Weibull and gamma distribution were the most suitable; and in selection stands, the exponential distribution was the most appropriate to describe the DBH distribution. The order of precision of the tested distributions (from the highest to the lowest) was Weibull, gamma, logistic, normal, exponential, and lognormal. The normal and exponential distribution should be applied only to one-storied and selection forests, respectively. The least suitable distribution for DBH distribution modelling was the lognormal one.     

基于BP神经网络的泉州湾红树株高预测模型

在分析测量数据的基础上,提取红树的平均基径、基径数、平均胸径、胸径数等特征参数,建立了预测红树株高的人工神经网络模型。采用Levenberg-Marquardt优化算法改进了BP神经网络算法;采用训练好的BP神经网络模型对距堤坝25,50,75 m 3个采样点的株高进行预测,预测值和实测值的均方根误差分别为0.000 6,0.002 2,0.004 1,相关系数分别为0.99,0.95,0.94。结果表明利用BP神经网络对红树株高进行预测是可行的。