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落叶松云冷杉林矩阵生长模型及多目标经营模拟
引用本文:向玮,雷相东,洪玲霞,孙建军,王培珍. 落叶松云冷杉林矩阵生长模型及多目标经营模拟[J]. 林业科学, 2011, 47(6)
作者姓名:向玮  雷相东  洪玲霞  孙建军  王培珍
作者单位:1. 中国林业科学研究院资源信息研究所 北京100091
2. 安徽工业大学电气信息学院 马鞍山243032
基金项目:国家“十一五”科技支撑课题(2006BAD03A0802); 国家自然科学基金项目(30371157)的部分内容
摘    要:以吉林省汪清林业局金沟岭林场落叶松云冷杉林为研究对象,利用20块样地4次5年间隔的调查数据,建立多树种(组)非线性矩阵生长模型。结果表明:影响进阶、枯损和进界概率的变量包括径阶中值、林分断面积、树种多样性、最小径阶株数和海拔。采用普通最小二乘法和似不相关回归对3个子模型参数进行估计,发现二者无显著差异。采用分树种组不同径阶的预测值和实际值进行卡方检验,结果表明模型可以用于该林分的生长预测。选用木材产量、树种和大小多样性、树木地上碳贮量作为经营目标,按采伐周期和采伐强度设计13种经营方案,利用建立的矩阵生长模型模拟不同经营方案50年的经营效果,发现3个目标下的最优采伐方案并不一致,即相互冲突,需要进行折衷。以相同权重构造综合目标,结果表明13种经营方案中,长周期(15年)低强度(5%)为最优方案,即可以满足对木材生产、保护多样性和增加碳贮量多目标的需要,这说明合理的经营可以实现森林的多个目标。矩阵生长模型可作为多目标森林经营决策的工具,也为我国东北林区落叶松云冷杉林的多目标经营提供了决策依据。

关 键 词:落叶松云冷杉林  矩阵生长模型  树种和大小多样性  地上碳贮量  采伐方案  

Matrix Growth Model and Harvest Scenario Simulation for Multiple Uses of Larch-Spruce-Fir Forests
Xiang Wei,Lei Xiangdong,Hong Lingxia,Sun Jianjun,Wang Peizhen. Matrix Growth Model and Harvest Scenario Simulation for Multiple Uses of Larch-Spruce-Fir Forests[J]. Scientia Silvae Sinicae, 2011, 47(6)
Authors:Xiang Wei  Lei Xiangdong  Hong Lingxia  Sun Jianjun  Wang Peizhen
Affiliation:Xiang Wei1 Lei Xiangdong1 Hong Lingxia1 Sun Jianjun2 Wang Peizhen2 (1.Research Institute of Forest Resources Information Techniques,CAF Beijing 100091,2.School of Electronic Information Engineering,Anhui University of Technology Ma'anshan 243032)
Abstract:Multiple-species nonlinear matrix growth model was developed for larch-spruce-fir forests using 20 long-term permanent plots with 5-year period observations in Jingouling Forest Farm, Wangqing Forestry Bureau, Jilin Province, northeastern China. We found that mortality, upgrowth and ingrowth probability was significantly affected by medium of diameter class, stand basal area, biodiversity in terms of tree species and size, number of trees in minimum diameter class and elevation. The parameters of upgrowth, ...
Keywords:larch-spruce-fir forests  matrix growth model  tree species and size diversity  above-ground carbon storage  harvest scenario  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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