美洲

阿拉斯加林务局欲增加国有林采伐量美国:阿拉斯加土地面积约为1.46亿hm~2,其中森林面积约5000万hm~2,但适合木材生产的用材林仅有480万hm~2,大部分位于狭长的东南部。在用材林面积中,国有林占32%、其他公有林占45%、私有林占23%。在用材林蓄积量中,针叶树占绝对优势,估计约为7.8亿m~3,其中国有林为5.3亿m~3,其他公有林为1.4亿m~3,私有林为1.1亿m~3。国有林蓄积量比例高达68%,而州有林和私有林蓄积量较少。     

我国森林资源现状与新世纪的林业发展战略

国家林业局最近公布了第5次全国森林资源清查结果。本次清查历时5年,对全国30个省、自治区、直辖市进行了清查。目前森林资源现状是:林业用地面积26329.5万hm~2,森林面积15894.1万hm~2,全国森林覆盖率为16.55%;活立木总蓄积量124.9亿m~3,森林蓄积量112.7亿m~3。除台湾省外,全国人工林面积4666.7万hm~2,蓄积量为10.1亿m~3。这一结果说明:     

关于森林

<正>据联合国对179个国家调查结果, 森林面积为34．40亿 hm~2,森林覆盖率达27%。其中,俄罗斯森林面积最大,为 7．55亿 hm~2,巴西5．66亿 hm~2,加拿大为2．47亿 hm~2,美国为2．10亿 hm~2,中国为1．34亿 hm~2。世界现有森林总蓄积量为3840．00 亿 m~3。其中以俄罗斯为最,为842．34 亿 m~3,巴西为650．88亿 m~3,加拿大为 286．71亿 m~3,美国为247．30亿 m~3,扎伊尔为231．08亿 m~3,印度尼西亚为     

基于机载激光雷达点云和随机森林算法的森林蓄积量估测

【目的】基于机载激光雷达点云数据提取的森林高度参数和郁闭度,结合分层地面样地调查数据,采用随机森林算法构建森林蓄积量估测模型,分析机载激光雷达点云数据在森林蓄积量反演方面的潜力,为森林蓄积量高效准确估测提供方法依据。【方法】以直径30 m的地面样圆离散点云数据为数据源,经数据校准等预处理后,利用Li DAR360软件提取森林高度参数(最大高、平均高等)和郁闭度,并将数据随机分成训练数据(70%)和验证数据(30%)。采用随机森林算法构建森林蓄积量估测模型,对仅用高度参数建模以及联合高度参数和郁闭度建模结果进行比较;同时运用R软件VSURF工具包筛选建模变量,对筛选后变量的建模结果进行分析。【结果】仅用高度参数建模的估测精度为R~2=0.75、RMSE=40.07 m~3·hm~(-2)、MAE=29.21 m~3·hm~(-2)、MRE=49.40%,联合高度参数和郁闭度建模的估测精度为R~2=0.79、RMSE=36.23 m~3·hm~(-2)、MAE=26.16 m~3·hm~(-2)、MRE=38.35%。通过变量筛选,建模参数从24个减少至7个,可极大提高运算效率,同时R~2未变化,RMSE从36.23 m~3·hm~(-2)升至36.50 m~3·hm~(-2),rRMSE从31.92%升至32.97%,MAE从26.16 m~3·hm~(-2)降至26.08 m~3·hm~(-2),MRE从38.35%降至38.05%。【结论】机载激光雷达点云数据可以提取森林的垂直结构信息(高度参数)和水平结构信息(郁闭度),具备三维结构参数提取能力。采用随机森林算法,增加林分郁闭度信息可显著提高森林蓄积量估测精度。通过变量筛选,虽然能够降低参数数量,但对模型精度具有一定影响,在建模精度要求较高的情况下,建议使用全变量进行蓄积量估测;而在数据量较大的情况下,建议使用筛选变量进行蓄积量估测。基于机载激光雷达点云数据估测森林蓄积量显著优于光学遥感数据,可为森林蓄积量高效准确估测提供方法依据,能够满足大范围森林蓄积量快速反演需求。     

日本近年来的国产材动向

一、人工林特别是民有林的蓄积增加 根据林野厅资料（表1）表明，2002年日本森林面积为2350．6万hm^2，其中人工林面积1032．1万hm^2，占44％；天然林面积1318．5万hm^2。森林总蓄积量为40．1亿m^3，其中人工林蓄积23．31亿m^3，占60％；天然林蓄积16．8亿m^3。人工林蓄积中98％是针叶树，其中柳杉占了近60％，其余为扁柏占20％，虾夷云杉、库叶冷杉和日本落叶松占12％。民有林的面积和蓄积量分别占人工林的80％和近85％。[第一段]     

严格限额采伐 是实施天然林保护工程重要前提

我区1964年和1988年两次森林资源调查结果对比看,有林地面积由632万hm~2减为549万hm~2,减少13.1％,活立木总蓄积量由7.2亿m~3,减至5.2亿m~3。减少了25％。有林地面积减少,总蓄积量明显下降。森林     

《日本木材利用手册》(第二版)举行发布会

<正>经过大半个世纪的可持续经营,日本的森林得到迅速发展,现有森林面积2510万hm~2,森林覆盖率高达66%,其中超过40%的林地是以柳杉、扁柏、落叶松及罗汉松等为主的人工林,树龄超过50年、进入成熟期的林木蓄积量达49亿m~3。近几年来,在满足国内需求的同时,日本木材开始以原木、锯材、集成材、木结构构建等产品形式出口。2009年~2013年的5年间,日本木材(原木)的出口量由3.8万m~3增长到26.5万m~3,其中对中国大陆的出口,由2009年不足0.5万m~3,增长到近13万m3,占其原木出口总量的49%;对中     

河北省油松林面积和蓄积分布规律研究

为了解河北省油松林面积和蓄积量的分布规律,以河北省油松调查数据为依据,对河北省不同地区、不同龄组的油松林面积、平均小班面积、蓄积量和单位面积蓄积量分布规律进行比较。结果表明:①河北省油松林总面积49.23万hm~2,平均小班面积2.646 0 hm~2,总蓄积量2 545.63万m~3,单位面积蓄积量51.71 m~3/hm~2,主要分布在河北省东北部和最西部。②油松林面积和蓄积量承德地区最大,衡水地区和沧州地区最小;平均小班面积邢台最大(4.055 9 hm~2),衡水最小(1.325 2 hm~2);单位面积蓄积量大小排序为:承德(60.15 m~3/hm~2)、张家口(52.26 m~3/hm~2)、邢台(52.13 m~3/hm~2)、唐山(51.97 m~3/hm~2)、保定(41.91 m~3/hm~2)、秦皇岛(37.33 m~3/hm~2)、石家庄(36.55 m~3/hm~2)、邯郸(35.73 m~3/hm~2)、廊坊(27.1 m~3/hm~2)、衡水(14.43 m~3/hm~2)、沧州(6.10 m~3/hm~2);③中龄林面积最多,过熟林面积最少;平均小班面积过熟林最大(3.376 hm~2),幼龄林最小(2.256 hm~2);蓄积量近熟林最大,过熟林最小;单位面积蓄积量随林龄的增加而增加。研究结果旨在为河北省油松适地适树造林及经营管理提供科学依据。     

海南实现森林面积、森林蓄积量、森林覆盖率三增长

正海南省森林面积从建省初期的129.2万hm~2增加到目前的213.6万hm~2,森林覆盖率从38.2%提高到62.1%,活立木蓄积量从0.8亿m~3增加到1.75亿m~3,森林覆盖率从38.2%提高到62.1%,实现森林面积、森林蓄积量、森林覆盖率三增长。红树林面积从2001年的3930hm~2增加到现在的5724hm~2,红树林湿地连片面积大、分布广,现有红树林主要集中分布在一些港湾内,如东寨港、清澜港。中国天然分布的37种红树植物在海南均有分布,包括红榄李、海南海桑、水椰等国内濒危物种。     

日本的森林组合

日本的森林面积为2515hm~2,占国土面积的67％,平均每公顷立木蓄积量为138m~3;人工林面积占森林面积的41％,平均每公顷蓄积达182m~3。该国的林业机械化程度和劳动生产率相当高,已成为世界上林业最发达的国家之一。 日本的国有林只占全国森林面积的31％,97％以上由农林水产省林野厅及其所属的营林(支)局、营业署管理经营。而民     

第六次全国森林资源清查结果发布

国家林业局于近日公布了第六次全国森林资源清查结果及加快林业建设措施的实施状况。清查结果显示：我国现有森林面积1．75亿hm^2．森林覆盖率18-21％．森林蓄积量124．56亿m^3。人工林保存面积0．53亿hm^2．蓄积量15OS亿m^3，人工林面积居世界首位。     

有关森林资源的一些数据

世界森林总蓄积量为3千多亿m~3,其中北美、南美就拥有2千多亿 m~3,占83%;世界人均森林蓄积量为83m~2,而蒙古高达976m~3,高出世界人均蓄积量的10.7倍,墨西哥最少,仅1m~3。世界人均森林占有面积1.04公顷,大     

基于Boruta和极端随机树方法的森林蓄积量估测

森林蓄积量是反映森林资源数量的重要指标之一。本研究应用Boruta特征选择方法和极端随机树(Extremely randomized trees,Extra-trees)方法,以小班为研究单元,估测龙泉市部分区域森林资源的每公顷蓄积量,为县域尺度森林蓄积量的估测提供新的方法和思路。基于研究区的森林资源二类调查数据、高分二号(GF-2)遥感影像数据、数字高程模型数据,提取多元特征组成原始特征集。通过Boruta选择方法对原始特征集进行筛选,利用Extra-trees方法建立森林蓄积量估测模型,选用十折交叉验证法对模型进行检验,并与随机森林(Random Forest,RF)方法和梯度提升(Gradient Boosting)方法进行对比分析。研究结果显示:1)经过Boruta特征选择方法得出的特征有土层厚度、年龄、郁闭度、海拔、坡度和坡向;2)极端随机树方法采用网格搜索调参得到的最优参数组合为:树的个数为250,树的最大深度为14;3)基于Boruta和极端随机树方法的森林蓄积量估测模型的测试精度为84.14%,R~2为0.92,RMSE为19.65m~3/hm~2,MAE为13.95m~3/hm~2,模型优于随机森林方法和梯度提升方法,表明Boruta特征选择方法结合极端随机树方法估测森林蓄积量可取得更好的效果。     

日本森林资源最新调查数据

2003年10月，日本林野厅公布了时隔7年于2002年实施的森林资源调查结果。最新数据表明，日本森林面积增减幅度不大，为2512万hm^2，但森林蓄积量却突破40亿m^3。这表明林业政策已从过去的扩大造林转变为提高森林质量。1995年调查的森林蓄积量为34．83亿m^3，这意味着7年间森林蓄积年均增加约8000万m^3。     

咸安区森林资源动态变化及分析评价

经调查统计,结果表明:咸安区国土总面积150745.33 hm~2,林业用地面积88340.71 hm~2,非林业用地面积62404.62 hm~2,活立木总蓄积量292.33万m~3,森林覆盖率43.71%。与2009年相比,林地面积增加8277.31 hm~2,乔木林蓄积量增加106.22万m~3,森林覆盖率上升1.71%。经过对咸安区森林资源动态变化分析,全区林地面积逐步增加、森林覆盖率上升、森林质量有待提升。提出了进一步利用信息化技术,完善林地规划、加强管理、提升林地保护和利用效率的建议。     

日本木材为什么不能大规模进入中国

众所周知,日本是森林资源大国家,森林覆盖率高达69%,森林蓄积量超过40亿立方米。同时,日本也是木材进口大国,其国内木材消费量近80%依靠进口。长期以来,日本扮演着森林资源大国和木材进口     

基于无人机LiDAR特征变量的南方集体林区蓄积量估测

基于广西壮族自治区森林资源年度监测评价成果数据,采用逐步回归选择机载激光雷达特征变量,建立多元线性回归、Logistic回归和随机森林模型,预测南方集体林区桉树、杉木和天然阔叶林样地的蓄积量。结果表明:1)桉树和杉木样地的逐步回归特征变量多为高度和强度变量,而天然阔叶林样地则是间隙率、覆盖度、叶面积指数等综合变量;2)桉树和天然阔叶林样地,随机森林模型的蓄积量估测精度(桉树R~2=0.97,RMSE=12.60m~3/hm~2;天然阔叶林:R~2=0.90,RMSE=18.45m~3/hm~2)高于多元线性回归和Logistic回归模型,而杉木样地在多元线性回归模型中得到了最优的蓄积量估测结果(R~2=0.91,RMSE=24.30m~3/hm~2);3)在3种模型估测精度中,人工桉树和杉木样地均优于天然阔叶林样地。可见,高密度的激光雷达点云可以获取更优的特征变量,针对复杂的样地条件需要灵活选择估测模型实现蓄积量调查,以便为林草部门进行森林资源调查、监测和经营管理提供科学依据。     

苏联的森林防火和灭火机械

苏联是世界上森林资源最丰富的国家,森林面积8亿公顷,约占世界森林面积的1/3,森林蓄积量860亿m~3,占世界森林蓄积量的1/4。其中,西伯利亚和远东地区的森林面积约为5亿公顷、总蓄积量约为600亿m~3。为了保护好这些森林,苏联非常重视森林防火工作,研制生产了防火灭火机械,现分别介绍如下:     

第六次全国森林资源清查结果发布

国家林业局于近日公布了第六次全国森林资源清查结果及加快林业建设措施的实施状况。清查从1999年开始，历时5年，动用2万余人，耗资6．1亿元，是我国首次对大陆国土面积全覆盖森林资源的调查，收集数据1．1亿组。清查结果显示：我国现有森林面积1．75亿hm^2，森林覆盖率18．21％，森林蓄积124．56亿m^3。人工林保存面积0．53亿hm^2，蓄积量15．05亿m^3，人工林面积居世界首位。     

日本围绕区域内生态系统推进木质生物质能源利用

日本森林资源丰富,森林总面积2505万hm2,森林覆盖率达67%。其中,人工林面积约为1020万hm2,约占森林总面积的41%;蓄积量已超过52亿m3,平均年增长量约为7000万m3。而且,一半以上的人工林林龄超过50年,已进入主伐期。日本政府希望通过扩大国产材利用,推进木质生物质能源的利用和发展,提高森林资源利用率。同时强调木质生物质发展应致力于未利用间伐材等的利用和热电联产系统的构建。