不同林龄杉木胸径树高与冠幅的通径分析

为了解杉木林分不同发育阶段冠幅因子的变化规律,以及胸径和树高对冠幅因子的影响程度,运用通径分析方法分析了福建将乐林场5种杉木纯林中胸径和树高与冠幅因子之间的关系。结果表明:1)冠幅的增长主要是在中龄到接近成熟这个阶段,冠幅范围主要在0.3~1.8 m;2)杉木林发育不同阶段的冠高率分布在区间0.3~0.9,总平均冠高率为0.50;3)胸径对冠幅具有显著的正向作用,且随着林分的发育,正向作用逐渐增强,树高只在幼龄和过熟阶段对冠幅起正面作用;4)胸径与树高对冠形率均具有显著的负作用,其中,对冠形率起显著作用的主要是树高,这种负作用在近熟林时最小,成熟林时最大。     

杉木人工林南北坡向树高-胸径生长曲线研究

以SPSS为统计工具,将坡向分成南面坡和北面坡,对桃源县杉木人工林的胸径及树高曲线进行了拟合。Compound模型表明:同一胸径下,生长于南面坡的杉木,其树高和生长速度高于北坡;长势好的树木,具有更强的竞争力,生长速度更好。理论分析与实际情况相符,为杉木林的经营与管理提供了科学依据。     

杉木人工林胸径生长神经网络建模研究

【目的】探索神经网络技术对杉木人工林胸径生长的模拟和预测能力,以寻求最优模型。【方法】以江西大岗山杉木人工林为研究对象,依据林木生长理论,用林龄(A)、立地指数(SI)和初植密度(N)3个因子构建平均胸径生长BP模型;通过定量和定性分析相结合的方法对模型选优,并将最佳模型与拓展的Richards模型比较;最后将优化模型应用于未参与建模的样地。【结果】最佳BP模型为Levenberg-Marquardt算法3∶5∶1结构模型（LM351）,R²=0.984,MSE=0.196;拓展的Richards模型R²=0.964,MSE=0.433。LM351模型经校正后,适合预测福建邵武杉木人工林胸径生长规律（R²=0.995)。【结论】LM351神经网络模型在精度上优于传统Richards模型,适于林龄6～28年、立地指数12～17 m、初植密度1 667～9 967株/hm2的杉木林分平均胸径的模拟和预测。     

南方杉木人工林树高曲线模型研究

采用多模型对比选优法,以639组南方杉木人工林胸径-树高调查值为依据,求解了24组树高曲线模型的参数和评价指标.经检验,双曲线、Gompertz和Logistic模型均能取得较好的拟合效果,且模型用于杉木树高估计的精度高于98％;双曲线模型略优于其他模型;杉木人工林胸径和树高呈紧密相关关系,双曲线、Gompertz和L...     

基于线性混合效应模型的杉木树高-胸径模型

【目的】利用线性混合效应模型分析杉木树高与胸径的关系,为杉木树高测量提供支持。【方法】收集688组有效杉木研究数据,利用最小二乘法构建树高(H)和胸径(DBH)的线性基础模型,同时考虑林分密度效应和海拔效应,在R 3.2.2软件中拟合混合模型,比较基础模型和2种混合模型的赤池信息规则(AIC)、贝叶斯信息规则(BIC)和-2倍对数似然值(-2log lik),在此基础上,引入误差效应方差协方差矩阵及指数函数、幂函数和恒等式函数,筛选较好的混合模型;基于独立验证数据对模型进行验证,选取R~2、|E|、RMSE3个评价指标对模型精度进行评价。【结果】固定模型的AIC=2 089.731,BIC=2 102.151,-2log lik=2 083.732,均大于混合模型,即混合效应模型拟合效果优于固定模型;考虑模型误差效应方差协方差矩阵,加入恒等式异方差函数能够显著提高模型的精度,且含有不同随机参数的混合模型精度不同,引入海拔随机效应的混合模型拟合精度(R~2=0.804 4,|E|=1.553 9,RMSE=2.143 0)高于含有林分密度效应的混合模型(R~2=0.797 0,|E|=1.576 6,RMSE=2.183 0)。【结论】考虑随机效应的混合模型既能反映杉木树高的总体变化趋势,还能体现不同组分间的差异,在估测精度和通用性上均优于固定模型。     

不同生长势杉木成熟林胸径-树高生长曲线研究

旨在研究福建省将乐县国有林场地区不同生长势杉木成熟林胸径-树高状况,以福建将乐国有林场不同生长势杉木成熟林为研究对象,采用树干解析的方法获取杉木优势木、中庸木和被压木的胸径-树高实测数据,利用SPSS 19.0拟合3种不同生长势杉木成熟林的胸径-树高模型。建立杉木优势木树高的幂函数模型,ln(H)=0.891×D^0.376;杉木中庸木树高的幂函数模型,ln(H)=0.669×D^0.504;杉木被压木树高的幂函数模型,ln(H)=0.643×D^0.542。结果表明,3种非线性回归模型的判定系数R²都>0.910,D_1.3能够很好解释各器官树高。对指导将乐地区杉木营林生产提供了疏伐选木的依据和抚育采伐开始及采伐强度的信息。     

会同杉木人工林的树高分布模型

利用湖南会同县１７０块杉木人工林样地资料,用Ｗｅｉｂｕｌｌ分布函同直径分布规律。并以此为基础,结合树高曲线理论模型,推导出树高分布预估模型,同时进行了精度分析和假设检验。     

贵州杉木人工标准树高曲线模型

利用试验林和固定样地资料，分析了树高曲线与林龄，立地，密度的关系，得出 高曲线一林龄，立地关系密切，随林龄，立地指数的增大，曲线向右上方移动；而与林分密度关系不大。分析了国内外在树高曲线方面研究情况，针对以往研究中存在的问题，采用再次参数化方法，把立地指数，林龄引入树高曲线模型，创建了１３个树高曲线模型。     

榆林沙区樟子松人工林胸径-树高生长模型研究

为研究榆林沙区樟子松胸径-树高生长模型,填补榆林沙区樟子松在胸径-树高生长模型研究的空白,为榆林沙区樟子松林分生长预测、生产经营管理提供参考依据,以榆林沙区樟子松人工林为研究对象,选用15个常用的胸径-树高生长模型,通过5个评价指标(R²、决定系数(RMSE)、平均绝对残差(MAE)、残差平均和(SSE)、Akaike信息量准则(AIC))进行对比分析拟合,从而进一步确定,适宜的榆林沙区樟子松胸径-树高生长模型。结果表明：除了Gompertz(1825)模型(14号模型)无法输出参数,剩余的模型均可以。在剩余的14个模型中,双曲线型(2号模型)、混合型(5号模型)、二次多项式(6号模型)、Korf(10号模型)、修正Veibull(11号模型)这5个模型评价指标较优,拟合效果较好。综合比较分析可知,这5种基础胸径-树高模型中,修正Veibull模型可以更好地拟合樟子松胸径-树高的关系,精度也比较准确,建议选用修正Veibull模型。     

30年生不同生长势杉木的胸径和树高的生长动态

采用树干解析法获取3种不同生长势（优势木、中庸木、被压木）杉木的胸径、树高生长数据,利用ForStat的生长曲线模拟杉木的胸径模型和树高模型,结果表明,Richards生长曲线是分析杉木胸径和树高的适宜生长曲线;3种不同生长势的杉木胸径生长曲线和树高生长曲线均呈“S”状曲线,有较高的相关性。     

不同郁闭度下胸高直径对杉木冠幅特征因子的影响

树冠是树木进行光合作用和呼吸作用的重要场所,冠幅和冠长率直接影响树木的生活力和生产力.以湖南省黄丰桥国有林场103块杉木(Cunninghamia lanceolata)林样地为例,样地按郁闭度CD≥0.8(类型1)、0.7≤CD＜0.8(类型2)、0.6≤CD＜0.7(类型3)、0.5≤CD＜0.6(类型4)和CD＜0.5(类型5)划分5个等级.分析不同等级林分中树木冠幅和冠长率的分布结构以及与胸径的关系,同时利用非线性混合效应模型分析各类型郁闭度对冠幅和冠长率的随机影响.研究结果表明:5种类型的冠幅大小主要分布在区间(2.5-4.0m)之间,分别占65.82％、69.56％、70.79％、58.15％和53.21％,小于1.5m和大于5.0m分布较少;5种类型冠长率主要分布在区间(0.3-0.7)之间,分别占55.69％、71.93％、67.01％、82.22％和79.28％,在区间小于0.2和大于0.8分布较少,大于0.9的冠长率几乎没有;冠幅与胸径之间呈现较弱的线性相关性,而冠长率与胸径之间几乎线性不相关.在相同的胸高直径时,类型5的冠幅最大,而类型1的冠幅最小.对于冠长率,恰好相反,即类型1的冠长率最大,而类型5的冠长率最小;同时给出的冠幅模型(模型11)和冠长率模型(模型14)具有较高的预测精度,在实际应用中可以利用它们对冠幅和冠长率进行预测.     

杉木人工林土壤有机碳的垂直分布特征

以杉木Cunninghamia lanceolata人工林为研究对象,并以不同经营方式的杉木人工林采伐迹地为对照,研究了杉木人工林不同层次土壤中有机碳的垂直分布特征及其与土壤pH值、全氮、C/N比的相关关系.结果表明:杉木人工林土壤有机碳质量分数随着土壤深度的增加而下降,不同层次土壤有机碳质量分数的分异表现为:0～15 cm土层(20.6 g·kg-1)＞15～30 cm土层(17.1 g·kg-1)＞30～45 cm土层(12.4 g·kg-1)＞45～60 cm土层(9.8 g·kg-1)＞60～75 cm土层(8.2 g·kg-1),3种不同经营方式杉木人工林采伐迹地土壤中平均有机碳质量分数依大小顺序排列为:杉木林地(13.6 g·kg-1)＞经济林地(12.3 g·kg-1)＞农用后撂荒地(11.0 g·kg-1).杉木人工林不同层次土壤有机碳质量分数与土壤pH值呈线性正相关,相关系数r≥0.40,与土壤全氮、C/N比呈显著的线性正相关,相关系数分别为r≥0.81和r≥0.87.图2表2参14     

基于TLS数据的单木胸径和树高提取研究

利用TLS测量森林参数(树高、胸径和林分密度等)不仅节省人力,而且还能提高工作效率,目前已成为快速获取树木几何参数的有效方法之一。本文利用地基激光雷达数据,提出了一种半自动方式提取单木参数的方法。首先,利用发射脉冲与接收回波脉冲的形状偏差和强度对原始点云数据中的“飞点”和噪点进行滤除;然后,配准各站点云数据;接下来采用不同目标回波过滤方法滤除部分树叶点和其他非树干点;抽稀、合并各站点云数据,对合并后的点云数据水平分层并生成对应的灰度影像;对灰度影像采用Hough变换方法估测单木位置和胸径;对Hough变换检测层数较少的结果采用椭圆拟合方法重新检测;最后,结合Hough变换和椭圆拟合检测结果从点云数据中提取单木位置、胸径和树高。用小兴安岭凉水自然保护区的白桦天然次生林对算法进行了检验,5块多站扫描样地单木识别的平均精度为72.16%,将所提取的单木位置、胸径和树高与外业实际测量数据对比,结果一致性较高。5块多站扫描样地的胸径和树高均方根误差分别为2.38、2.55、3.58、2.21、1.92 cm和4.31、3.87、2.34、5.00、3.47 m。      

人工林生长与收获预测模型的基本方法

通过建立林分生长和收获预估模型可以对森林资源数据进行连续预估和动态更新,这对当地林业部门指导生产、实行科学管理具有重要意义.该文参研了以往建立林分生长和收获模型的方法,提出建立林分生长和收获预测模型的一般方法:根据森林生长理论,利用影响林分生长的主要因子(林龄、地位指数和林分密度),把地位指数和林分密度函数引入相关生长模型,并经过合理的模型参数解算、残差分析及误差计算检验,选择最优模型分别建立人工林林分静态和动态生长和收获预估模型.     

随机截距效应在模拟杉木人工林单木胸径生长量中的应用

以江西省杉木人工林4次调查数据为例,建立单木胸径生长量随机截距效应混合模型,分别考虑样地层次、区域层次及多层次的随机截距效应,并在考虑多层次效应时考虑了存在的异方差和自相关问题,最后利用独立的抽样验证数据对模拟结果进行验证。结果表明：林分断面积、对象木胸径、林分内大于对象木的断面积之和与对象木胸径的比值以及海拔对单木胸...     

广西江南油杉人工林冠幅与胸径 相关性研究及应用

以广西南宁、玉林不同地点人工林江南油杉样地数据为基础,通过回归模型进行分析,回归方程分别为C=0.264D0.877、C=0.414D0.794,该回归方程能较好的描述其冠幅和胸径的相关关系,相关系数均在0.9 以上,并在此基础上编制广西南宁、玉林江南油杉林分适宜经营密度表,为其人工林遗传育种、定量间伐提供数据参考。     

连栽红心杉土壤酶活性及其林木生长量研究

为了研究连栽对红心杉林木生长量和土壤酶活性的影响,笔者运用空间替换时间、相关性以及通径分析方法,对比第1(G1)、2(G2)、3(G3)代红心杉人工林的林木生长特性,探讨土壤酶活性对红心杉生长量的影响程度和机理。结果表明：红心杉的生长量随连栽代数的增加而降低;天然林以及第1、2、3 代红心杉林地中的脲酶活性随着土层的加深均显著降低(P＜0.05);磷酸酶和过氧化氢酶活性分别对红心杉的胸径和树高生长具有强烈的直接作用,直接通径系数分别为1.115 和1.085。连栽导致红心杉林木生长量和土壤酶活性逐代降低,且红心杉林木生长量受磷酸酶和过氧化氢酶活性影响较大。     

利用机载激光雷达数据提取单株木树高和树冠

机载激光雷达是一种主动遥感技术。在林业应用方面,高采样密度激光雷达能够获取单株木三维结构特征,采用不同的数据处理方法,可以得到不同精度的单株木参数。该文利用高采样密度的机载激光雷达数据（离散回波,平均激光点间隔0.52 m、平均光斑直径0.3 m）,研究了单株木的树高提取技术和树冠边界识别算法,针对单株木的树冠特征,提出了一种双正切角树冠识别算法;最后,使用重庆铁山坪林场的9个外业样地数据,对单株木树高和冠幅,以及样地平均树高和平均冠幅进行了验证。结果表明,单株木树高和冠幅的R2分别为0.34和0.03,样地平均树高和平均冠幅的R2分别为0.97和0.71,样地尺度的相关性明显高于单株木尺度的相关性。