穆棱地区天然次生林空间结构研究

基于穆棱地区不同针阔比的天然次生混交林标准地调查数据,通过应用角尺度、混交度、大小比数三种参数来描述不同林分的空间结构。研究结果表明：当地天然次生林林分呈随机分布,格局比较稳定;混交程度较高,树种隔离程度随着针阔比的增大而下降;在大小分化方面差异很大,株数较多的针叶树种的大小在针阔比较低的林分内处于劣势地位,而在针阔比较高的林分内处于优势地位,表明随着针阔比的变化,空间结构的变化较大。     

黑龙江东部地区樟子松人工林单木生物量研究

文章研究以黑龙江东部地区不同年龄、不同密度及不同立地条件的樟子松(Pinus sylvestris var. mongolica )人工林作为研究对象,基于 26块标准地中139株标准木的树干解析和生物量数据,以树木各测树因子为自变量建立樟子松人工林单木的树干、树枝、树叶及全树重的生物量预测模型;并研究了不同年龄樟子松林分的生物量结构.研究结果表明:樟子松人工林单木各分量生物量的最优模型形式均为CAR模型,各最优模型的变量主要为胸径(D)和树高(H)因子,D2H能够很好地反映树干的干重,胸径和树高能够很好地反映树枝、树叶及全树重的变化;樟子松单株生物量随着年龄的增大而增加,树干的生物量占全树重的比例随年龄的增大而增大,枝和叶的生物量变化趋势与树干相反,都随着年龄的增大而减小.文中研究的不同年龄阶段樟子松人工林的生物量结构变化规律及相应的预测模型,可为进一步了解樟子松人工林生物量的积累提供依据.     

遗传改良林分生长和收获预估模型的研究进展

随着越来越多的遗传改良材料大规模地应用于工业用材林建设,构建能够反映改良材料本身遗传增益的生长和收获预估模型成为近年来生长模型研究的一个热点问题。本文综述了生长和收获模型的定义、分类及发展趋势,总结了20多年来国内外针对不同遗传改良材料建立生长和收获模型的研究现状,提出了遗传改良林分生长模型的研究展望。     

林分密度研究评述──关于3/2乘则理论*

通过回顾近３０ａ来对植物种群自然稀疏规律──３／２乘则理论的研究结果，全面评价了这一密度理论及其对林分自然稀疏上限线的适合性，并得出结论：林分生长发育过程中，由于树冠形状及林隙发生动态变化，因此不满足３／２乘则。建议采用同一林分的林木大小及林木株数之间动态变化规律，重新建立林分密度理论。     

基于线性混合模型的落叶松人工林节子大小预测模型

以黑龙江省东北部落叶松人工林为研究对象,应用19块标准地中95株解析木(每块标准地选取5株)的节子剖析数据,采用线性混合效应模型理论建立落叶松节子各因子(节子直径、着生角度、长度)的预估模型。结果表明:节子直径、着生角度和长度都随着树木胸径的增大而增大;节子直径随着着生高度的增大先增大后减小;节子角度随着着生高度的增大而逐渐减小;节子长度随着直径的增大而增大。与固定效应模型相比,考虑混合效应所建立的节子大小预测模型其参数估计更为准确,残差分布更加均匀,模型拟合精度明显得到提高(R2约提高了0.3)。独立样本的检验结果表明:各模型的预估精度均在90%以上,说明所建模型可以很好地描述落叶松人工林节子变化规律。     

立木含碳量估算方法比较

【目的】研究立木各分项生物量、含碳量的分配及含碳率的变化规律,探索如何构建其生物量和含碳量可加性模型,并分析5种立木含碳量估算方法(立木含碳量模型法、各分项平均含碳率法、立木加权平均含碳率法、通用含碳率法Ⅰ和通用含碳率法Ⅱ)的预测精度,为全国性生物量和碳储量监测提供可靠的理论与技术知识。【方法】以小黑杨人工林为例,采用聚合型可加性模型建立其生物量、含碳量模型,模型参数估计采用非线性似乎不相关回归模型方法,利用"刀切法"对建立的立木生物量、含碳量模型进行评价。将样木和5种立木含碳量估算方法分别作为区组和处理,利用SAS POC GLM程序进行方差分析。【结果】建立的小黑杨人工林可加性生物量和含碳量模型拟合效果均较好,调整后其确定系数(Ra2)均大于0. 80,平均相对误差(MRE)为-2%～2%,平均相对误差绝对值(MARE)均小于30%,所有模型的预测精度均在85%以上。5种立木含碳量估算方法评价结果表明,立木含碳量模型法和立木加权平均含碳率法具有一定优势,利用通用含碳率0. 45和0. 50估算立木含碳量可能会产生较大误差。【结论】为了使模型参数估计更有效,建立的生物量、含碳量模型应当考虑立木总生物量、含碳量及各分项生物量、含碳量的可加性。本研究建立的立木生物量和含碳量模型可对黑龙江省西部平原小黑杨人工林生物量、含碳量进行很好估算。     

组件开发式森林资源GIS中的数据更新

阐述了基于MapObjects和ADO技术的组件开发式森林资源GIS的资源数据编辑更新功能模块的程序开发思想,并重点介绍了程序中实现此模块对资源数据的编辑更新操作的可逆性和同步性的方法。     

基于空间模型的白河林业局天然红松分布

根据长白山地区白河林业局的772块固定标准地调查数据,分别建立以最小二乘法为基础的全局模型(Logistic和Poisson)和以地理加权回归模型(GWR)为基础的局域模型(GWLR和GWPR)来预估该局天然红松的分布情况。结果表明:天然红松分布受坡度和小班内树木平均胸径的影响最为显著,主要分布在东部和西南部地区,在北部的部分地区也有分布,但数量相对较少。通过比较全局模型和局域模型的AIC值和模型残差的空间相关性指数发现:GWR模型的AIC值明显小于全局模型,并且能够产生更为理想的模型残差,即模型残差的空间相关性明显减小,因此,GWR模型可以有效解决样地间空间异质性问题,有利于提高红松分布的预测精度。本研究将为大区域森林经营中的天然红松分布及其株数估测提供理论依据。      

基于分段回归的人工红松冠形预估模型

利用黑龙江省孟家岗林场79株人工红松解析木4 538个枝条的实测数据,基于样条函数的分段回归技术,通过推导满足冠形曲线生物学约束(即梢头处树冠半径为0,拐点处树冠半径最大)连续分段函数,构建了人工红松的冠形曲线模型(分段抛物线方程、分段单分子式方程和分段幂函数方程)。采用模型的拟合优度指标、模型的检验指标及对模型拐点参数估计的合理性对备选模型进行评价,选出拟合人工红松冠形曲线的最优模型。采用模型再参数化方法,分别分析模型各参数与林木变量之间的相关性,最终在最优冠形曲线模型中加入胸径作为自变量,建立了人工红松树冠形状预估模型。研究结果表明:分段抛物线函数为描述人工红松冠形曲线的最优模型。人工红松冠形曲线参数及树冠大小与林木胸径(DBH)成正相关,经过再参数化后的树冠形状预估模型的调整决定系数(R2a)为0.659 6,估计标准误差(Sy.x)为0.524 5,模型的残差均方(MSE)为0.227 9,预估精度(p)为97.58%。随着DBH增大,红松冠形曲线拐点(相对冠深)出现的范围为0.72~0.95,平均值为0.81。总体上来看,以胸径为自变量、以稍头约束为条件的树冠形状预估模型能够很好的预测人工红松的树冠形状,为进一步估测红松树冠结构提供了基础。      

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。