青冈栎林分空间结构对林下更新的影响

林分空间结构会显著影响其林下幼树更新。为明确其影响林下幼树更新的关键因子,以湖南省青羊湖国有林场青冈栎林天然次生林为研究对象,测量幼树株数密度、树高、地径和冠幅,计算混交度、大小比数、开敞度指数以及聚集指数代表林分空间结构,评价林下幼树更新情况,并用灰色关联度分析方法探究两者间的相关关系。结果表明,青羊湖国有林场13块青冈栎林样地林下更新幼树有6种,分属于4科5属,分别是青冈栎、苦槠、多脉青冈、南酸枣、黄檀、马尾松,青冈栎在更新幼树中占明显优势,是优势树种,幼树重要值为63.09%。青冈栎林各林分空间结构指数与林下更新指数均大于0.5,关联度较高,综合所有林分空间结构指数对林下更新指数关联度的均值来看,对林下更新的影响由大到小为大小比数>开敞度>聚集指数>混交度,大小比数对青冈栎林下更新影响最为显著。在促进青冈栎天然次生林林下更新时,应以调整林木大小分化程度为主,综合考虑林木空间分布格局的调整方案。     

基于不同立地因子的杉木与马尾松地位指数相关模型

偏差较大、精度不够高是地位指数相关模型应用的关键问题.通过科学地划分雪峰山地区的立地因子,有效地选择立地因子,采用SPSS对雪峰山地区324块同时具有杉木和马尾松地位指数值数据的样地进行11种方程的模拟分析,建立了基于立地因子的雪峰山杉木与马尾松地位指数相关模型,模拟效果较好;预测误差绝对差值分布在0~0.7 m之间,95%以上分布在0.3 m左右.解决了地位指数代换偏差较大、精度不够高的问题,提高了模型的实用性能.     

基于混合效应的湖南杉木人工林平均高和优势木平均高相关关系模型

[目的]考虑湖南杉木人工林的立地条件、林分密度和林分年龄,基于混合效应构建最适宜的林分平均高与优势木平均高相关关系模型,为湖南杉木人工林的立地质量评价与可持续经营提供理论依据.[方法]以湖南省内设置的512块杉木样地数据为基础,基于基础线性模型,利用数量化方法Ⅰ、k-means聚类和线性混合效应回归建模方法,构建基于混...     

柞树林直径分布模拟研究

柞树林是我国东北地区分布较广的次生林,对它的研究具有重要意义。分析了两种类型柞树林的直径结构特征,并分别利用4种分布函数即正态分布、Weibull分布、Gamma分布以及对数正态分布对两种类型柞树林的直径分布进行了拟合,同时用卡方统计量对4种分布进行了检验,拟合结果和检验结果表明:在4个拟合分布函数中,Gamma分布用于拟合两种类型柞树林的直径分布效果更好。     

海南木麻黄不同形数对比分析

以海南省216株木麻黄解析木数据为研究对象,计算了胸高形数、实验形数与相对高nh处的正形数(n=1/10,2/10,3/10,4/10,5/10,6/10,7/10,8/10,9/10)等11种形数。采用变异系数、相关分析和回归分析3种方法,对比分析了不同形数的变异程度。根据相对高处直径与胸径的相关关系,建立了3/10h直径预测模型,并对f_(3/10)、f′ _(3/10) 、f_(1.3)与f_∈的材积估算结果进行精度分析。研究结果表明:不同分析方法均显示3/10h处的形数变异性最小,即3/10h处的形数(f_(3/10))最稳定,其均值为0.713。3/10h直径预测模型:d_(3/10)=0.7679d_(1.3)+0.696 4,R~2=0.991 1,MAE=0.389 5,模型模拟效果较好。利用f_(3/10)、f′ _(3/10)、f_(1.3)与f_∈分别估算木麻黄单株材积,其中f_(3/10)模型确定系数(R~2)0.993 1,平均绝对误差(MAE)0.011 53;f′ _(3/10) 模型确定系数(R~2)0.993 3,平均绝对误差(MAE)0.011 52;f_(1.3)模型确定系数(R~2)0.980 1,平均绝对误差(MAE)0.018 17;f_∈模型确定系数(R~2)0.991 4,平均绝对误差(MAE)0.012 67,f_(3/10)、f′ _(3/10) 预估效果要优于f_(1.3)与f_∈,且f′ _(3/10) 预估效果最优,其均值为0.710 5。研究结果将有助于利用形数法求算木麻黄单株材积或林分蓄积。     

云冷杉阔叶混交过伐林林分优势高估计方法的研究

[目的]以云冷杉阔叶混交林为对象,比较混交林优势高的估计方法,为混交林立地质量评价提供依据。[方法]在吉林省汪清林业局金沟岭林场,调查53块云冷杉阔叶混交林样地,样地为圆形,面积600 m^2。在每个样地实测6株针阔叶树种优势木的树高和年龄,并采用针叶树的优势高、阔叶树的优势高、算术平均优势高、加权平均优势高4种方法估计林分优势高,通过不同优势高的相关分析、与林分年龄、蓄积量、生产力和密度的关系进行比较。[结果]4种方法得到的林分优势高有显著的相关性,相关系数在0.434~0.980之间;但单用针叶或阔叶树得到的优势高与二者平均高的差别较大,算术及加权平均方法的结果非常接近;4种方法得到的林分优势高与林分蓄积量具有中等的相关性,相关系数在0.358~0.577之间,以断面积加权林分优势高最大,但与林分生产力无显著的相关性;林分优势高受到林分密度的显著影响,与年龄的关系很弱。[结论]对于云冷杉阔叶异龄混交林,4种林分优势高都不能反映立地生产力,需要更多的验证和发展新的立地质量评价指标。     

高职英语 从“心”开始

高职英语教学提高的关健在于调整好学校,老师,学生三者的心态,而不仅仅是加强学生管理,增加语音室就能完成的。     

利用哑变量研究湘西桤木林分优势平均高与平均高的相关关系

林分优势平均高和林分平均高是立地质量评价的2个重要指标。以78块湘西桤木人工林标准地数据为研究对象,采用数量化方法I分析了地名、林分类型、坡度、坡位、坡向、土壤厚度、土壤类型、自然灾害、公顷株数、海拔、年龄和郁闭度11种因子对高比值（林分平均高与优势平均高之比）的显著性影响程度,选出影响显著的主导因子作为哑变量,确定地名和林分类型（绝对纯林和相对纯林）为显著性影响的主导因子,2个因子对高比值具有显著性影响的可靠性为93.70%和99.96%,选取这2个因子作为哑变量,建立了基于哑变量的林分优势平均高与林分平均高非线性模型和常规的非线性模型,采用确定系数、残差均值、绝对残差均值、相对误差均值和精度5个指标,通过对常规、基于地名哑变量和基于林分类型哑变量的3种非线性模型的建模精度和模型适应性检验结果比较,指出基于哑变量的非线性模型优于常规非线性模型,且基于地名哑变量的模型最优。基于地名哑变量、基于林分类型哑变量和常规非线性模型的建模精度分别为98.65%、97.53%、93.43%,建模确定系数分别为0.9389、0.9266和0.9015,建模残差均值分别为2.16E-09、5.53E-09和2.30E-07,建模绝对残差均值1.0631、1.1323和1.8522,建模相对误差均值分别为0.1197、0.2038和0.2932。研究方法和结果有助于提高建模精度,并为建立区域性通用生物数学模型提供了一种思维方法。     

八大公山栎类林分空间结构对林下灌木物种多样性影响分析

林分空间结构会显著影响其林下植被多样性,为明确其影响灌木物种多样性的关键因子,以八大公山栎类天然次生林为研究对象,计算混交度、大小比数、开敞度指数以及聚集指数代表林分空间结构,计算Margalef指数、Pielou指数和Auclair Goff指数评价灌木物种多样性,并利用Pearson相关系数分析方法探究两者间的相关关系。结果表明,八大公山栎类天然次生林的林下灌木物种多样性变化与开敞度和林木聚集指数之间存在着明显的相互影响关系。开敞度与Pielou指数、聚集指数与Auclair Goff指数表现出明显的相互影响关系;随着开敞度的增大,Pielou指数增大,即林下灌木物种均匀度不断增加;随着八大公山栎类聚集指数增加,Auclair Goff指数增加,即林下灌木的物种多样性程度不断增长。因此,以调整树种结构为主,综合研究调整林木空间的格局和分布,尤其在林木开敞度、聚集度方面能够起到提高八大公山栎类天然次生林下灌木物种多样性的作用。     

基于对偶回归的杉木与马尾松地位指数互导模型

应用对偶回归分析法,结合相关系数分析,对雪峰山地区324块同时具有杉木和马尾松地位指数值数据的样地进行对偶回归分析,建立了不同地地貌类型的雪峰山杉木与马尾松地位指数互导模型,模拟效果较好。预测误差值分布稳定,建模的平均相对误差为1.95%,模型适用性检验的平均相对误差为3.18%。不仅解决了地位指数代换偏差较大,精度不够高的问题,而且简化了建模的过程,提高了模型的实用性。