基于节子剖析数据的长白落叶松人工林枝条丢失年轮数研究

目的为提高木材质量,本文利用节子剖析数据建立枝条丢失年轮数量的混合效应模型,以达到预测枝条丢失年轮数量的作用,为人工整枝提供一定的理论依据。方法以黑龙江省孟家岗林场长白落叶松人工林为研究对象,基于50棵长白落叶松解析木的1 434个节子数据,以Poisson分布为基础,采用SAS9.4软件中的glimmix模块,建立了节子丢失年轮数量的广义线性混合模型,通过计算相应的指标,选出最优混合模型。结果在考虑树木效应情况下,包含截距、节子高度、节子相对高度的随机效应参数的混合模型为最优混合效应模型;在考虑等级效应的情况下,包含节子相对位置、节子直径的随机参数的混合模型为最优混合效应模型。综合比较,两个混合模型的拟合效果均好于基础模型,其中考虑树木效应的拟合效果最好。模型的拟合结果表明:节子丢失年轮数量与节子着生高度、节子直径密切相关,位于树干基部的直径较大的节子,由于竞争作用,生长受到抑制,但是生存能力强、存活时间长,故而产生丢失年轮的数量较多。着生位置越靠上的节子,生存条件好,产生丢失年轮的数量少。结论通过长白落叶松人工林节子丢失年轮数量混合模型的建立,并对模型的预测效果进行检验,检验结果显示本文的混合模型能对枝条丢失年轮的数量进行预测且偏差较小。在接下来的研究中可以进一步完善,从而为人工整枝提供一定的理论依据。      

广义Schumacher生长方程的推导及其应用

基于树木生长的生物学假设,通过提出衰减方程,导出了广义Schumacher生长方程,并将其分成两种生长类型LI-A型(P>1)及LI-B型(0相似文献   

人工林三维可视化经营技术初探

从4个方面对人工林三维可视化经营技术进展情况进行了论述.     

樟子松人工林的节子寿命及年轮丢失数

分析黑龙江省横头山林场和孟家岗林场14块标准地的樟子松人工林节子寿命、可测年轮和丢失年轮的数量及其变化规律.结果表明:樟子松人工林节子的寿命为2～32年(平均12.3年),可测年轮为1～25个(平均7.9个).绝大多数的死枝节子(占99.8%)会出现丢失年轮的现象,丢失年轮的数量为0～22个(平均为4.4个),88.6%的节子丢失1～7个年轮,丢失的年轮数超过7个的(8～22年)节子仅为11.2%.当林分年龄小于30年时,节子年轮丢失现象并不明显,随着年龄的增大,丢失年轮数急剧增长.丢失年轮的节子数量随着节子着生高度的增加而明显减少,节子的寿命、可观测年轮数、丢失年轮数随节子着生高度的增加而增大,达到最大值后呈稳定状态.节子的年轮数与节子的寿命成正比,呈明显线性递增关系.节子的寿命越长,则节子丢失年轮的数量就越多.樟子松平均丢失年轮数随着树木胸径的增大而增大,但与冠幅成反比.本研究结果为樟子松人工林的人工整枝提供了理论基础.     

基于随机森林模型的陆地卫星-8遥感影像森林植被分类

以黑龙江省漠河县为研究区域,采用陆地卫星-8遥感影像为数据源,结合影像的光谱信息和数字高程模型辅助数据,分别采用最大似然分类法(MLC)和随机森林模型法(RFM)对研究区森林植被进行分类,并分析和评价光谱特征变量对模型的重要性、2种分类方法对森林植被类型分类的适用性。结果表明:随机森林分类方法的总体分类精度为81.65%、卡帕(Kappa)系数为0.812。与传统的MLC方法相比,RFM法均提高了3种森林类型的生产者精度和使用者精度,其中针阔混交林精度提高最多。通过分析特征变量的重要性,发现高程、归一化植被指数、红光波段、近红外波段、短波红外波段对模型分类精度有较重要的影响。说明随机森林模型方法结合多源信息是森林植被类型遥感分类的一种有效手段。     

应用Hooke&Jeeves算法对长白落叶松人工林多目标经营的优化

根据长白落叶松人工林单木生长模型,运用HookeJeeves求解算法确定了林分初植密度为3 300株/hm~2时,以不同立地的林分木材价值和碳储量同时最大为经营目标的最优经营模式,并分析经营目标对优化结果的影响以及经济参数的敏感性。结果表明:林分初植密度为3 300株/hm~2时,各立地条件下林分最优间伐次数为3次。地位指数16、18、20 m的林分多目标优化的轮伐期分别为50、46、43 a;木材平均产量分别为7.897、9.429、11.070 m~3·hm~(-2)·a~(-1)。随着碳储量权重的增大,碳储量对经营目标最为敏感。在相同立地条件下,随着贴现率的增大,轮伐期延长,净收入、净现值和碳储量减少,木材产量增加。对于相同贴现率,立地质量越好,木材产量、净现值、年均净收入和碳储量越大,轮伐期越短。年均净收入和净现值受木材价格的影响较大,且与木材价格呈现正相关关系,而木材产量和碳储量受木材价格的影响不大。碳储量、净现值、木材产量和年均净收入对营林成本不敏感,木材价格提高或者营林成本降低均能缩短轮伐期。     

杨圆蚧发生规律的研究

１９９３～１９９４年在黑龙江大庆市对杨圆蚧的发生规律进行了野外调查，并通过资料分析的方法对其进行了研究，结果表明：小黑杨（Ｐｏｐｕｌｕｓｘｉａｏｈｅｉ）、小青黑杨（Ｐｐｓｅｕｄｏｓｉｍｏｎｉ×ｎｉｇｒａ）比中东杨（Ｐｂｅｒｃｌｉｅｎｓｉｓ）抗虫性强。杨圆蚧在树干上的分布（累积虫口密度）为：树干中部＞上部＞下部，树干上东北方位的蚧虫数量比西南方位多。调查结果还表明：杨树从３～４年生开始被害，７～９年生被害最严重。杨圆蚧的危害，林缘比林内重、林带比片林重。通过对黑龙江省１０个市县杨圆蚧发生面积与温度、湿度等气象因子关系的研究，建立了杨圆蚧发生面积的多元线性回归预测模型，经检验证明，用该模型进行初步预测是可靠的。     

基于MapObjects和ArcIMS的森林资源信息发布和管理的应用

以大兴安岭塔河林业局为研究对象,首先采用组件式GIS即VB6.0+MO2.2和ADO结合的开发模式,建立了后台管理系统,并阐述该系统所实现的森林资源数据的动态更新、统计分析、双向查询、动态生成林业统计报表以及电子地图等功能.其次,将动态更新后的森林资源数据,通过Internet网络,采用JSP技术以及ArcIMS9.0建立网络平台发布系统.结果表明:信息技术在林业生产管理中应用的巨大生产力,实现森林资源数据与信息充分共享,并为森林资源的现代化管理提供服务,能够很好地满足基层林业部门的需要.     

黑龙江省红松人工林立木生物量估算模型的研建

基于红松人工林生物量调查数据,选出了红松人工林总量与各分量最优基础模型,在此基础上利用非线性度量误差联立方程组估计的方法,分别以总生物量和树干生物量为基础分级控制的方案建立了总量及各分量（地上、根、干、枝、叶和树冠）之间相容性生物量模型,并采用加权回归的方法进行异方差的消除。结果表明:最优基础模型和相容性生物量模型的相关指数R2为0.80~0.99,模型拟合率EF为0.82~0.98;在模型的预测精度方面,总生物量和各分量生物量模型的预测精度绝大多数在82%以上,其中树干生物量的预测精度最高,树叶生物量的预测精度最低。总体来看,采用以总生物量为基础分级控制方法建立的相容性模型效果稍好,总量与各分量生物量最优基础模型与相容性模型的各项拟合和检验指标差异不大,这2种形式的生物量模型均能很好地预估红松人工林立木生物量。      

林木竞争对红松人工林立木生物量影响及模型研究

基于红松人工林生物量实测数据,研究立木总生物量与各分项生物量(树干、树根、树枝和树叶)分配特征,以 及林木竞争对生物量分配的影响,并建立红松人工林立木总量与各分项的生物量模型。结果表明:叶生物量主要 集中在树冠中、下层且在中、下层的分布无显著差异,枝生物量从上层到下层逐渐增加;林木竞争强度与胸径、树 高、树冠比、树干、树枝、树叶和树根生物量呈显著幂函数关系,随着竞争强度的增大,胸径、树高、树冠比、树干、树 枝、树叶和树根生物量均逐渐减小(P 0.05),而根茎比并不受林木竞争强度的影响;树干生物量占总生物量的百 分比有减小的趋势,树枝、树叶生物量占总生物量的百分比有增大的趋势,树根生物量占总生物量百分比与竞争强 度无显著相关性;本文建立了立木总量与各分项生物量模型,所有模型都能对红松立木生物量进行很好的估计。