锥栗人工林营养综合指标诊断研究

在叶片中5种主要养分元素测定和分析的基础上,首次应用判别分析法建立了综合指标诊断判别系统,对不同产量类型的锥栗人工林营养进行了判别诊断分析.当将产量水平划分为2类时,采用1维判别分析进行回判,不同的分类方法可得到不同的正判率,高产类及(中产+低产)类的划分所得到的正判率均为100%;而(高产+中产)类及低产类的划分所得到的正判率分别为88.33%和86.67%.将产量划分为高、中、低3类的情况下,用1维判别进行回判的结果其正判率分别是100%、86.70%和83.33%;用2维判别进行回判,则正判率分别为100%、100%和83.33%.因此,类别的划分及判别函数的维数是影响判别诊断分析效果的重要因子.     

广东湿地松引种栽培区划的研究

本文选择了１６个与水热状况有关的气象因子，作Ｒ型主成分分析，结果前５个主成份的累积贡献率达８６．７１％，用前５个主成分坐标作模糊ＩＳＯＤＡＴＡ聚类分析将研究区分为３类，用逐步判别分析建立了各类的分类判别函数，回判准确率达９４％；最后，结合湿地松现有林的生长状况将研究区区划为湿地松引种栽培最适宜区，适宜区，和次适宜区。     

TM遥感数据在森林资源调查中图斑目视判读区划实例分析

利用TM遥感数据，通过迪庆州中甸县森林资源调查目视判读区划实例，对影像判读的关键检验指标——一致率、正判率进行分析，结果表明：一致率为91%，面积地类综合正判率为95.3%，均起过细则规定要求；在不同的建标线路上及不同的地类中均获得了较高的和较为稳定的正判率。     

新疆伊犁果子沟云杉雪枯病预测研究

以新疆天山西部国有林管理局霍城林场果子沟林区的云杉为对象,利用2008-2013年的气象记录数据、雪枯病发生调查数据、森林资源规划设计调查(二类调查)数据和双重筛选逐步回归法、FISHER判别分析法,建立了云杉雪枯病发生期及发生区预测模型,发生期判别模型的相关系数分别为0.999 9,检验样本正判率均达到100%。发生区判别模型的相关系数为:0.817 4,检验样本中发病小班正判率75.00%。     

3S技术在贵州省森林资源清查及其评价中的应用

针对目前我国森林资源清查存在的调查周期长,数据现势性差;统计总体内难以同步,数据可比性差;主观影响大,数据可靠性低等问题,在开展贵州省森林资源清查及评价工作中引进了3S技术。结果表明:林业用地的综合判读精度为93.5%,易判读地区的判对率达97%,不易判别读地区的判对率也在90%以上。本次森林资源清查共涉及林业用地面积8749639hm2,总投资约200万元,平均0.23元/hm2,外业工作历时1年,同传统的森林资源清查方法相比,取得了显著的经济效益和社会效益。     

江西省国营林场数量分类

对江西省１９８７年国营林场资料进行成分分析、聚类分析和判别分析，交处１５１个国营林场划分为５大类，并建立了多元判别函数，其回判正确率为９２．７％。     

TM遥感数据在森林资源调查中图斑目祝判读区划实例分析

利用ＴＭ遥感数据,通过迪庆州中甸县森林资源调查目视判读区划实例,对影像判读的关键检验指标——一致率、正判率进行分析,结果表明:一致率为９１%,面积地类综合正判率为９５．３%,均超过细则规定要求;在不同的建标线路上及不同的地类中均获得了较高的和较为稳定的正判率。     

基于多元统计分析的马尾松人工林健康评价研究——以广西热带林业实验中心为例

为构建一套科学实用的马尾松人工林健康评价体系,为马尾松健康经营提供理论依据。以广西热带林业实验中心的84块马尾松人工林样地为例,选取13个评价指标进行因子分析,计算森林健康指数(FHI)并对FHI值进行Ward聚类,以划分健康等级。此外,研究分析评价了马尾松样地的健康状况,并用判别分析建立Fisher判别函数对健康评价结果进行检验。结果表明:在调查的马尾松人工林中,健康林占32.1%,亚健康林占35.8%,不健康林占32.1%,且不同龄组马尾松人工林健康水平排序为:近熟林>中龄林>成熟林>幼龄林。判别分析与聚类结果具有较好的一致性,其中自身验证法正判率为97.8%,交互验证法正判率为94.3%。因此,构建的指标体系能够科学客观地反映广西热带林业实验中心马尾松人工林的健康状况。     

浅谈场地的液化判别

场地的液化是岩土工程勘察中非常受关注的问题,在各类规范中,场地的液化判别主要是考虑砂土的液化判别,本文主要从液化初判方面着手,通过对比不同规范对不同场地液化初判方法上的异同点,进而对场地的液化判别能有进一步的了解。     

TM遥感数据在中甸县森林资源调查中的应用

利用TM遥感数据，对迪庆州中甸县森林资源调查进行目视判读，对影像判读的关键检验指标－一致率、正判率进行分析，结果表明：（1）一致率为91％；面积地类综合正判率为95．3％。均超过细则规定要求。（2）在不同的建标线路上及不同的地类中均获得了较高的和较为稳定的正判率。     

基于异速生长和理论生长方程的广东省木荷生物量动态预测

【目的】将异速生长方程与理论生长方程相结合,预测广东省木荷生物量动态,为广东省木荷林碳汇计量提供模型和方法,为其他树种碳汇计量提供可借鉴的方法学支持。【方法】基于实测样木生物量调查数据,包括40株树干解析资料,构建由胸径和年龄的理论生长方程以及地上生物量和胸径的异速生长方程组成的模型系,利用非线性度量误差联立方程组,在胸径生长速度分级情况下拟合模型参数;基于3期森林资源连续清查固定样地样木数据,对广东省木荷生物量动态进行预测。采用决定系数( R 2)和均方根误差(RMSE)评价模型拟合效果,通过生物量存量估计误差和增量估计误差判断模型预测效果。【结果】在胸径生长速度分级情况下,理论生长方程中年龄对胸径的解释率达0.95以上,比不分级提高0.166 3,均方根误差下降到1.97 cm,降低2.16 cm以上,预测胸径对地上生物量的解释率提高到近0.82;接近独立异速生物量模型中实测胸径对地上生物量的解释率达0.88以上,比不分级提高近0.30,均方根误差下降到51 kg左右,下降30 kg以上。在胸径生长速度不分级情况下,各期生物量存量估计误差变动幅度在-46.31%~77.45%之间,而分级情况下下降到-16.13%~7.06%;在尺度上,分级与不分级均呈相同规律,即单木误差小于林分误差、林分误差小于区域误差。不分级时,单木水平和区域尺度间的误差不大于10%,而分级时小于8%。不同间隔期生物量增量估计误差,不分级时估计值普遍偏大,在32.57%~115.45%之间,而分级时下降到-6.57%~15.77%之间,在单木尺度上不超过±10%;随着尺度增大,增量估计误差不断增加,不分级时单木水平和区域尺度间的误差介于10%~15%之间,分级时稳定在8%左右。【结论】对于理论生长方程和异速生长方程组成的模型系,分级可极大提高模型精度,减小预测估计误差;生长速度不分级时,仅利用胸径或年龄数据,分级时,则可利用2期胸径数据或1期胸径和年龄数据,就可预测未来生物量动态,简单方便,在森林资源连续清查和碳汇造林的碳汇量计量中具有极大应用价值,区域尺度上的估计误差也可基本满足精度要求。     

樟子松种子园种子播种品质研究

通过对樟子松种子园种子播种品质的测定、统计、分析认为；对球果，种子进行优劣判别时，不能以大小而决定取舍；各无性系结实量的多少主要受单个球果重、球果数、出种率及千粒重等因子的制约、不同无性系间的千粒重、发芽率及发芽相差较大；在今后的留优去劣、淘汰不良无性系时，应根据对种子品质测定的结果，全面地，综合地加以衡量、考虑。     

利用遥感技术对江边林业局进行森林资源调查

选取美国陆地卫星Land-sat-stm1999年3月成像比例尺为1：5万的TM453卫生数据，于2000年1－3月，对江边林业局森林资源进行了外业建标、室内判读和现地验证。结果判读一致率达92．3％，正判率达97．5％。     

用巴叶斯[Bayes]准则判别林分立地类型

作者根据巴叶斯的判别理论,用与林分立地类型密切相关的林分因子,建立判别函数式。在实际工作中可先凭经验判定林分立地类型,再通过判别函数或计算的方法,两者紧密结合,就可准确无误地确定林分立地类型,为拟定营林措施提供理论根据。     

闽楠轻基质育苗容器规格与分级培育试验

为优化闽楠优质轻基质容器苗培育方案,开展轻基质育苗容器规格和苗期分级培育对闽楠1 a生容器苗生长和苗木质量的影响研究,结果表明,在基质配比和缓释肥加载量相同的情况下,闽楠容器苗的地径和苗高生长随着容器规格的增大显著加快,采用4.5 cm×10.0 cm规格的轻基质容器可满足1 a生闽楠容器苗生长需求,既提高优质苗出圃率,又利于降低育苗成本;苗期分级分隔培育试验则发现,分级分隔与否虽对平均苗高影响不明显,但分级分隔培育使苗高生长更加均匀整齐,显著促进苗木侧须根和地径生长,提高了1 a生闽楠苗木质量,大幅度提高合格苗出圃率和Ⅰ级苗率,分别达79.01%和50.62%。     

马尾松种源主要性状聚类和差别分析的研究

对９年生马尾松种源试验林的８种性状进行分析。基结果表明，除虫害外，各种性状在种源之间存在极显著的差异，并主要受遗传控制。用Ｑ型系统聚类法和逐步判别分析法研究了马尾松种源，将马尾松种源分成Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ四个等级，并建立了判别函数，判别结果总准确率达到了９５．６０％。     

马尾松种源主要性状聚类和判别分析的研究

对９年生马尾松种源试验林的８种性状进行了分析。其结果表明，除虫害外，各种性状在种源之间存在极显著的差异，并主要受遗传控制。用Ｑ型系统聚类法和逐步判别分析法研究了马尾松种源，将马尾松种源分成Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四个等级，并建立了判别函数，判别结果总准确率达到了９５．６０％     

人工林杨木材性对单板层积材强度的贡献率

本文提出了衡量单板层积材强度中实木材性所占份额的贡献率概念,以揭示实木材性对单板层积材强度的贡献程度.以人工林杨木为对象,研究了实木材性对单板层积材强度的贡献率.结果表明,实木材性好或单板层积材中的单板较厚时,贡献率较高.材性较优的69杨和材性居中的72杨、材性较差的63杨3个无性系杨木的平均贡献率分别为74.34%、67.48%、64.72%,厚度为3.565mm、2.614mm、1.545mm单板组配的单板层积材中的平均贡献率分别为74.00%、67.48%和58.06%.研究的6项强度性能中,杨木实木材性对抗剪强度、弹性模量和冲击韧性的贡献率较高,约为80%.     

基于国产资源卫星遥感影像正判率及其影响因素分析

根据全国一体化监测试点工作布设样地的情况,在湖南省内抽取40个4 km×4 km的大样地,基于国产资源卫星影像进行遥感区划判读,并对其结果进行实地调查验证。结果表明,各地类综合正判率达到了77.85%,林地的正判率最高,达到了98.57%;各地类正判率与其面积成正相关,其它调查因子判读难度较大,国产资源卫星影像能够基本解决林地与非林地之间的界线问题;影响遥感正判率的主要原因是遥感影像特征不明显,占所有误判比重的80.53%,人为因素影响占18.25%。     

卫星影像目视解译森林资源调查数据中存在的问题及对策

采用1997年2月的Landsat-5 TM数据作为遥感信息源,进行普洱县森林资源遥感调查,其小班因子判对率为92.8%,地类判对率为92.1%.工作中存在的问题有①卫星影像反映的信息特征不突出;②判读人员对影像特征掌握不完全;③建立的解译标志在某些方面不足,造成某些判读因子的随意性;④补充调查的详细程度不够;⑤非遥感资料的利用不充分;⑥专家智能的发挥不够.针对以上问题,提出了解决的办法.