北京山区天然栎林直径分布的研究

以偏度、峰度为指标研究了北京山区栎类天然林直径分布特征,运用Weibull分布、Normal分布、Lognormal分布和Gamma分布4种概率密度函数研究了栎树林分的直径分布规律,并利用Kolmogorov-Smirnov(KS)检验法来检验4种概率分布的拟合效果,结果表明:栎树林分中等稍偏小胸径的林木占大多数,Gamma分布拟合效果最好,并建立该分布的参数预估方程.     

杉木林分蓄积生长的密度及立地效应

采用3参数Weibull生长方程,对15块杉木密度试验林26年连续观测数据进行分析,计算了林分材积年平均生长量(MAI,包括净材积年平均生长量(MAInet),总材积年平均生长量(MAIgross));利用相关分析及逐步回归分析,研究了林分净材积(Vnet)和总材积(Vgross=Vnet+枯死木材积累积(∑Vm))年平均生长量的峰值及峰值林龄与初植密度、立地质量的关系。结果表明:(1)MAInet峰值与立地指数呈显著正相关,而受林分密度影响很小,其在立地指数级22 m的样地内平均值比立地指数级12 m的样地增加了8.33 m3·hm-2·a-1;MAIgross峰值与立地质量及林分初植密度均呈正相关(r=0.813 5,p=0.000 4;r=0.926 1,p=0.000 0);(2)MAInet峰值林龄主要受初植密度的影响,初植密度太大或太小对MAInet峰值林龄有显著影响,E密度(1 m×1 m)样地的MAInet峰值林龄平均值比A密度(2 m×3 m)样地的小3.88年,而中间密度的MAInet峰值林龄变化不明显。     

杉木人工林不同密度间伐林分生长优势的变化规律分析

目的 利用杉木密度间伐林探究林分生长优势在间伐处理下的变化规律,为杉木林栽培管理提供有效的管理策略。 方法 以江西省分宜年珠林场青石湾杉木密度间伐林为研究对象,用线性混合效应模型分析了生长优势与林龄、累积间伐强度、保留株数密度以及这些变量相互作用的关系。 结果 在间伐前后,生长优势伴随着累积间伐强度、林龄以及保留株数密度的增加而增加。生长优势的负值未在最后的观测年出现。同一保留株数密度下,生长优势随累积间伐强度的增加而增加。 结论 低密度种植,低密度管理,使得生长优势更趋近于0,有利于林木均衡生长,提高大径材产量。高密度种植,低密度管理不仅在间伐收获小树的同时,伴随着累积间伐强度的增强,生长优势增加,促进林分内大树的生长,从而收获大径材。     

干热河谷植被恢复树种光合与水分生理特性的灌溉效应

植物光合与水分生理特征是植物逆境适应能力评价的重要参考指标。通过监测植物叶水势和光合作用,探讨了干热河谷3个主要植被恢复树种的光合与水分生理特性时空变化规律的灌溉效应。结果表明:灌溉能有效地提高供试树种在3月干季和5月干热季时的叶水势,能显著减轻或解除木豆、大叶相思和印楝在干季或干热季节所受到的光合抑制,发现灌溉效应在干热季节更为显著。灌溉有利于干热河谷逆境条件下的植被恢复。     

林分断面积生长模拟理论与技术研究

林分断面积是众多测树因子中的核心因子。文中对林分断面积生长规律及其模拟技术研究进展进行了综述, 分析了自然生长林分与间伐林分断面积生长的异同, 并重点从生长方程的选取、断面积模型的分类研制、研制途径及间伐指标、林分自变量及密度指标以及单木竞争指标等5个方面探讨了林分断面积模拟研究进展, 指出林分断面积生长模拟理论与技术领域存在的问题及未来研究重点, 以期为相关研究提供借鉴与参考。     

杉木单木枯损率与初植密度、竞争和气候因子的关系

【目的】分析杉木单木枯损率与初植密度、竞争和气候因子的关系,为杉木科学经营管理提供决策依据。【方法】以江西杉木密度试验林为研究对象,选取常用的logit、probit和cloglog 3种二分类变量数据结构模型构建杉木单木枯损率基础模型,并进行选择。以选择出的最优模型为基础,引入样地和样木的随机效应构建杉木单木枯损率混合效应模型。【结果】logit模型的AIC值最小(4 700.419),probit模型次之,cloglog模型最差。考虑样地和样木两水平随机效应的混合效应模型模拟精度最高,其AUC值为0.966 8。初植密度、林分优势高越大,杉木单木枯损率越高;相对直径d/D_g越大,杉木单木枯损率越低;气候越干旱,杉木单木枯损率越高;温度升高,杉木单木枯损率减小。【结论】考虑样地和样木两水平的logit模型能够较好分析杉木单木枯损率与初植密度、竞争、立地和气候因子的关系,并且随着气候干旱发生,杉木单木枯损率提高。     

基于立地混合效应的湖南丘陵平原区杉木多形立地指数模型研究

目的 研究林分立地因子对立地指数的影响,构建含立地混合效应的立地指数模型,以解决区域性立地指数模型精度低的问题。 方法 基于湖南丘陵平原地区360组杉木平均优势木高-年龄数据,利用数量化方法Ⅰ对影响林分优势高生长的立地因子进行显著性分析,并选取P＜0.05的立地因子作为主导因子;采用8种常用的立地指数方程进行基础模型选择,以主导立地因子及其组合作随机效应,确定包含立地效应的立地指数模型。运用AIC、BIC、Log-likelihood和R2等4个评价指标比较不同组合类型的模拟精度,选取最优随机效应组合。采用K-means聚类划分立地类型组,以解决复杂立地类型的模型应用问题。 结果 1）基于数量化方法Ⅰ的显著性分析结果显示：对林分优势高具有显著影响的立地因子有海拔、坡度、坡向与土壤类型,其显著性顺序为土壤类型＞海拔＞坡向＞坡度。2）10个候选基础模型的拟合精度均较低（R2=0.424 3～0.564 4）,本研究选取M4（R2=0.564 4）作为构建多形立地指数曲线的基础模型。3）将不同立地因子及其组合作随机效应构建非线性混合模型,确定系数R2从0.424 3～0.564 4提高到0.565 5～0.808 9,模型拟合精度的高低与主导立地因子的显著性紧密相关,其中含立地类型的混合模型模拟精度最高（R2=0.808 9）。4）以确定系数≥0.99为聚类精度标准,将研究区立地类型划分为11个立地类型组,含立地类型组的混合模型在便于应用的同时,提高了建模精度（R2=0.811 7）。 结论 含立地随机效应的立地指数曲线模型可以显著提高区域复杂立地类型的立地建模精度。