基于加权Voronoi图的林木竞争指数

以福寿山林场25年生的杉木生态公益林为研究对象,通过分析林木竞争指数与胸径生长因子的相关关系,得出二者为负相关,从而确定加权Voronoi图的权重为胸径倒数(W),借助Arcgis软件里的加权Voronoi图工具,通过加权Voronoi图的方法来确定竞争单元,提出基于加权Voronoi图的W_V_Hegyi竞争指数,最后将W_V_Hegyi竞争指数与Hegyi、V_Hegyi竞争指数进行对比分析,结果表明:1) 3种竞争指数与胸径相关性强弱排序为:W_V_HegyiV_HegyiHegyi;2) 3种竞争指数与胸径服从幂函数关系,曲线拟合度排序为:W_V_HegyiV_HegyiHegyi;3) 样地竞争指数平均值排序均为:V_HegyiW_V_HegyiHegyi。通过以上比较分析证明,W_V_Hegyi竞争指数比Hegyi、V_Hegyi竞争指数能更准确地反映林木间的竞争关系。      

林火对景观格局的影响及其应用

运用林火生态和景观生态学理论,通过林火生态特性、生态过程及景观研究方法,阐述了林火对景观格局的影响;分析了林火与景观结构、功能、动态、格局和景观多样性的相互关系;简要概括了目前对林火与景观格局的研究和应用现状。     

林业决策支持系统设计模式探讨

本文根据林业的特点,应用系统工程的原理和方法,对林业决策支持系统的设计模式进行了探讨。并提出了设计准则。实践表明,按照上述方法设计的林业决策支持系统,运行切实可靠,能达到预期目的。因而可供进行该系统设计时参考。     

人类干扰对森林景观类型相关性的影响研究

根据人类干扰对森林景观变化效果大小,把对森林景观产生作用的人类干扰类型分为调控型和变迁型,建立了定量评价人类干扰对森林景观类型相关性影响的综合测度模型.结果表明,人类干扰调整了森林景观的总体格局,改变了森林景观类型间的相关性;从森林景观与人工景观、管理景观的相邻度可以衡量人类干扰的影响程度;人类干扰因素的复杂性及各因素间的关联性,导致各因素对干扰机理存在模糊性,要进一步把握干扰影响的内在规律,必须结合其它方法.     

会同杉木人工林的树高分布模型

利用湖南会同县１７０块杉木人工林样地资料,用Ｗｅｉｂｕｌｌ分布函同直径分布规律。并以此为基础,结合树高曲线理论模型,推导出树高分布预估模型,同时进行了精度分析和假设检验。     

基于GM(1,1)的天然次生林空间结构预测

【目的】系统地分析已有天然次生林林分空间结构数据,通过灰色模型预测天然次生林林分空间结构各指标未来的发展趋势,对天然林经营具有十分重要的意义。【方法】以湖南大围山自然保护区典型次生林为研究对象,依据结构化森林经营理论,选取了混交度、竞争指数、角尺度、空间密度指数、开阔比数、大小比数、林分综合均质性指数作为天然次生林林分空间结构合理性评价与预测的量化指标,构建了基于GM(1,1)的天然次生林林分空间结构灰色预测模型。模型将2008年林分空间结构各指标的平均值作为初始值,并在研究区设置了面积为20 m×20 m的5个研究样地(M1,M2,M3,M4,M5),利用保护区2008-2018年典型样地林分空间信息,预测了研究区调研样地2019年-2021年林分空间结构各指标未来的变化趋势。【结果】利用精度检验机制对该模型的精确度进行了有效性检验,检验结果表明,所有指标预测合格概率P合=71.43%,良好的概率P良好=22.86%,优的概率P优=5.71%,表明该预测模型符合精度检验要求。【结论】样地未来3 a各指标整体变化尺度不大,林分空间结构基本稳定。从各指标在2008-2018年时空上的变化规律来看,各样地林分平均竞争指数、平均大小比数及平均空间密度指数是影响林分均质性指数的关键指标。     

林权变更中时空信息分析

分析了林权变更中的时间变化特点,以及随着时间变化林地空间与属性变化情况,在此基础上对林权变更中的时空信息进行组织与管理,实现时空信息管理系统时空查询和历史回溯功能。     

用Hopfield网络模型解决林种树种结构优化问题

叙述了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的优化并采用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络建立了林种树种结构优化模型，经计算机查结果是可靠的；其目标函数可为非线性，与线性规划相比，春应用前景更广，为林业系统结构优化提供了一种新的方法。     

木质颗粒燃料生产成本分析

木质颗粒燃料比其他生物质能源更容易实现大规模生产和使用,最适宜替代传统化石能源。对比分析表明,我国木质颗粒燃料的生产总成本不到国外的三分之一,规模化生产木质颗粒燃料价格略低于煤炭。     

基于ANN模型的森林景观研究

利用人工神经网络(ANN)模拟了天鹅山林场景观格局与森林景观类型所占面积百分比的关系,并对各景观类型面积所占百分比对景观格局的影响进行了预测,为景观优化对策提供了一条新的思路。结果表明人工神经网络方法非常适于研究森林景观格局驱动因素和森林景观格局的非线性对应关系,模型体现了较高的可靠性和操作性。