湖南省杉木林分相容性树高曲线方程组研究

为了掌握杉木Cunninghamia lanceolata天然林与人工林的树高、胸径生长规律,改进杉木的营林生产模式,利用湖南省杉木一类清查数据,选择了6种常用经验方程拟合杉木树高曲线和胸径生长曲线,从中选出最优模型。在此基础上,考虑林分起源的差异,采用引入哑变量的度量误差模型方法建立不同起源林分相容性树高曲线方程组,并分析比较林分各阶段的生长状况。结果表明:引入哑变量后所建立的树高曲线方程组效果更好,在含哑变量的树高曲线方程组中杉木林分平均胸径生长过程曲线、平均树高曲线的拟合决定系数分别为0.820 5,0.758 0,预估精度分别达到了98.30%和98.01%,且其他各项评价指标均优于不含哑变量的树高曲线方程组;通过对比分析各林分不同林龄段的生长状况知:杉木人工林和天然林的总体趋势一致,但在中幼龄阶段,人工林的树高和胸径生长率高于天然林,且人工林的树高与胸径均比天然林先达到最大值。利用引入哑变量的度量误差模型方法建立树高生长模型,不仅考虑度量误差提高了模型精度,还解决了模型间不相容的问题。     

基于BP神经网络的油松人工林树高模型研究

通过分析比较不同算法以及不同输入层因子,构建出最佳的黄龙山区油松人工林树高预测BP神经网络模型。以陕西省延安市黄龙县44块油松人工林样地实测数据为数据源,通过对6种BP神经网络的训练方法进行训练,经过反复筛选找出最优模型并与传统胸径-树高模型作比较;最后将BP神经网络中的输入因子从2个增加到6个后,经过反复训练筛选出最优模型与2因子的BP神经网络模型作比较。结果表明:1）贝叶斯归一化（BR）算法在6种算法中表现最佳,R²和MSE分别为0.963 0和1.168;2）不同隐含层节点数的选取会对BP神经网络模型的建立产生一定的影响,BP神经网络模型的决定系数（R²）随着隐含层节点数的增加呈现先上升后下降的趋势;均方误差（MSE）呈现先下降后上升的趋势,两者都在节点数为10时有极值,此时的模型为最优模型;3）当输入因子为胸径和优势树高时,油松人工林的最优模型结构为（输入层节点数:隐含层节点数:输出层节点数为2∶10∶1）,此时BP神经网络模型对树高预测的决定系数（R²）和均方误差（MSE）分别为0.761 0和1.984 7;当输入因子为胸径、优势树高、林分密度、竞争指数、坡度和坡向时,最优模型结构为6∶10∶1,此时BP神经网络模型对树高预测的决定系数（R²）和均方误差（MSE）分别为0.844 7和1.955 7。由此得出,在建立油松人工林树高BP神经网络模型方面优化类算法要优于启发式下降算法;BP神经网络模型与传统模型相比,BP神经网络模型不需要目标方程结构,并且模拟和预测的精度均要优于传统模型;在原有BP神经网络模型的基础上再引入林分密度、竞争指数、坡度、坡向这些输入因子后所得到的新的BP神经网络模型对树高模型的建立和预测要优于原有BP神经网络模型。     

马尾松人工林直径分布神经网络模型研究

该文首先以相对直径为输入变量,以累积频率为输出变量,构建了1∶S∶1的林分直径分布BP神经网络模型. 用1块具有代表性、26年生、全林伐倒测定每木胸径、树高生长过程的马尾松人工林标准地直径分布数据,作为马尾松人工林的期望分布,对所建模型进行训练、用定性与定量相结合的方法,选出既符合林分直径分布规律,又具有较高拟合准确度的网络模型结构为1∶2∶1,网络对象名为FRdnet2 该模型的总体累积频率拟合准确度达99.5%,径阶累积频率拟合准确度最低93%、最高99.9%、平均99%,径阶频率拟合准确度最低82%、最高99%、平均95%. 神经网络建模技术的拟合准确度好,可作为有效的林分直径分布模拟技术.      

基于BP神经网络和支持向量机的杉木人工林收获模型研究

以闽西北杉木人工林为研究对象,选取涵盖中龄林、近熟林、成熟林3个龄组的700个小班作为样地进行调查,以林龄、地位指数、林分密度、平均胸径作为输入变量,单位蓄积量为输出变量,运用BP神经网络和支持向量机2种机器学习方法建立林分收获模型,并采用遗传算法对模型参数进行优化。随机将样本数据分成350个训练样本和350个验证样本,对不同模型的拟合精度、预测精度进行对比分析,其中参数优化后的BP神经网络和支持向量机模型训练样本精度分别达到0.935 37和0.936 33,预测结果精度分别为0.921 30和0.926 97,训练样本和验证样本的总体拟合平均相对误差值均低于7%。分析结果表明,2种模型拟合精度高、预测性能好,为杉木人工林林分收获模拟和预测奠定了基础。为比较2种方法预测结果的差异性,将350个验证样本样地平均分为7组,分别用优化后的2种模型计算各组的预测精度,对预测精度与训练精度的差值进行t检验,结果表明,2种建模方法的预测结果不存在显著性差异,但模型精度的提高对森林资源的精确监测和森林生长动态预测具有重要的理论价值。同时,研究发现支持向量机模型的拟合精度和泛化能力均优于BP神经网络,该方法为收获模型研究提供了新思路。      

北京山区油松人工林单木材积生长量BP神经网络模型

采用综合分析法和相关分析法选定每公顷蓄积量、标准木年龄、标准木树高、标准木胸径为输入变量,以标准木的上个生长季的材积连年生长量为输出变量,建立三层结构的油松(Pinus tabulaeformisCarr.)人工林单木材积生长量BP神经网络模型。利用北京山区78块各类型油松人工林样地调查数据对模型进行训练和仿真模拟。通过综合比较得出网络模型结构为4∶11∶1的网络模型具有最好的模拟效果,训练精度可达94.024%。此模型可以准确、简单、快速的对北京山区油松人工林的单木材积生长量进行有关的分析、计算、模拟和预测。     

基于哑变量的闽楠天然次生林单木胸径和树高生长模型研究

目的通过对闽楠天然次生林胸径和树高生长规律及生长模型的研究,为林木生长预估及林分质量提升经营措施的制订提供参考。方法以江西省安福县闽楠天然次生林为研究对象,通过标准地调查及树干解析等方法获取基础数据,按林木竞争压力水平从小到大将林木分为类型1、类型2和类型3,分析胸径和树高的生长规律;选取5种具有生物学意义的生长方程,根据模型拟合优度与评价指标选取最优基础生长模型,在最优模型的基础上构建含竞争类型哑变量的生长模型。结果（1）利用树干解析数据分析显示,30 ~ 50年为胸径生长速生期,连年生长量最大值达到0.57 cm;35 ~ 45年为树高主要生长速生期,连年生长量最大值为0.37 m。（2）胸径最优基础模型为Gompertz方程,模型R2和预估精度分别为0.756和94.28%,构建的最优哑变量模型的R2和预估精度分别为0.873和95.71%;树高最优基础模型为修正Weibull方程,模型R2和预估精度分别为0.856和96.54%,构建的最优哑变量模型的R2和预估精度分别为0.882和96.96%。（3）由构建的哑变量生长模型拟合的不同竞争类型下的胸径和树高生长曲线得知,胸径和树高总生长量均表现为类型1 > 类型2 > 类型3,类型1胸径最大生长量是类型3的1.6倍。结论竞争压力对闽楠胸径、树高生长均产生影响,较大的林木竞争压力不利于闽楠生长;构建含有竞争类型哑变量模型的拟合优度及预估精度均优于基础模型,有利于提高建模的精度和模型的适用性。      

沙地樟子松不同树高-胸径模型比较分析

【目的】比较不同树高(H)–胸径(D)模型精度,确定适合章古台地区樟子松Pinus sylvestris var. mongolica的H-D模型。【方法】以Sibbesen模型为基础模型,将优势木平均高(HT)、胸高断面积(AB)和平方平均胸径(DQM)3个林分变量以不同组合加入基础模型中,分别建立了H-D的基础模型(1个)和广义模型(3个)及对应的基础混合模型(1个)和广义混合模型(3个)。对固定效应模型平均水平预测(FPA)、混合模型的总体平均响应预测(MPA)和主体响应预测(MPS)的精度进行比较。对混合模型在使用随机抽取样本木和抽取平均木(胸径接近平均值的样本)2种抽样方案计算随机参数时分析MPS精度与样本数量的关系。【结果】表征樟子松H-D关系的4种固定效应模型中,含HT和AB的广义模型拟合精度最高,Akaike信息量准则(AIC)=2 167.7,Bayesian信息量准则(BIC)=2 196.3。相同预测变量的各模型预测精度均表现为:MPSFPAMPA,仅含预测变量D的模型的3种预测精度差异最大。广义模型、广义混合模型、基础混合模型预测精度差异不大。使用验证数据检验模型精度时,每块标准地中随机抽取3株样本木计算基础混合模型随机参数时,该模型精度提升最为明显,MAE和RMSE分别降低了57.97%和57.63%;而广义混合模型精度随抽取样本木数量的增多未出现大的变化。【结论】含有林分变量优势木平均高、胸高断面积的广义模型和基础混合模型均能较好地预测沙地樟子松人工林的单木树高。此外,利用混合模型预测树高时,推荐在标准地中随机抽取3株林木测量其树高,并依此来计算随机参数。     

杉木人工林胸径生长神经网络建模研究

【目的】探索神经网络技术对杉木人工林胸径生长的模拟和预测能力,以寻求最优模型。【方法】以江西大岗山杉木人工林为研究对象,依据林木生长理论,用林龄(A)、立地指数(SI)和初植密度(N)3个因子构建平均胸径生长BP模型;通过定量和定性分析相结合的方法对模型选优,并将最佳模型与拓展的Richards模型比较;最后将优化模型应用于未参与建模的样地。【结果】最佳BP模型为Levenberg-Marquardt算法3∶5∶1结构模型（LM351）,R²=0.984,MSE=0.196;拓展的Richards模型R²=0.964,MSE=0.433。LM351模型经校正后,适合预测福建邵武杉木人工林胸径生长规律（R²=0.995)。【结论】LM351神经网络模型在精度上优于传统Richards模型,适于林龄6～28年、立地指数12～17 m、初植密度1 667～9 967株/hm2的杉木林分平均胸径的模拟和预测。     

基于BP神经网络的马尾松人工林胸径-树高模型预测

  目的  马尾松Pinus massoniana是中国南方主要用材树种,建立高效的马尾松人工林胸径-树高预测模型,可为马尾松人工林经营提供理论指导。  方法  以贵州省黔中地区马尾松人工林为研究对象,基于82块样地(25 m×25 m)的4 284株马尾松单木数据,选取6个常用的广义非线性模型进行拟合,从中筛选出拟合效果最好的模型。使用相同的数据确定最佳隐层节点数量后,经过反复训练建立基于BP神经网络的马尾松胸径-树高预测模型。  结果  在6个广义非线性模型中,拟合效果最佳为Korf模型(R2=0.650);马尾松适宜的隐藏层节点数为2,适宜的模型结构(输入层节点数∶隐藏层节点数∶输出层节点数)为1∶2∶1,模型预测精度达0.717。  结论  广义非线性模型能较好地拟合马尾松人工林胸径-树高关系,但与BP神经网络模型相比,BP神经网络不需要依赖经验模型,也不用模型筛选,而且BP神经网络模型具有较高的决定系数和较低的均方根误差,拟合精度优于广义非线性模型。图5表5参35     

基于度量误差模型方法建立的林分相容性树高曲线方程组

【目的】研究北京市蒙古栎天然林的林分树高生长规律,为林分的科学、合理经营管理提供参考。【方法】根据北京市蒙古栎一类清查数据,以Richards方程为基础,采用度量误差模型方法建立林分相容性平均树高曲线方程组。【结果】经检验,所建模型在置信水平α=0.05时显著,对林分树高、胸径的预估精度分别为96.39%和97.23%。随着蒙古栎林分林龄的增长,胸径生长速生期滞后于树高生长速生期,大约在15年时,林分树高生长速度最快,大约在23年时,林分胸径生长速度最快;而林分树高随其胸径的生长变化则是在林分胸径为10cm左右时生长最快,此后逐渐减缓。【结论】所建立的林分树高曲线联立方程组比较合理,既使得林分树高曲线与林分胸径、树高生长过程曲线之间具有相容性和一致性,也考虑了模型中自变量的度量误差。     

广西巨尾桉立木与林分叶面积估测模型

对巨尾桉立木和林分叶面积开展研究,结果表明,巨尾桉立木叶面积与树高、胸径、枝下高、冠长存在极显著的正相关,且以胸径的拟舍效果最好。建立了巨尾桉立木和林分叶面积估测优化模型,估测结果表明,9年生巨尾桉人工林单株的平均叶面积为（14．96±3．85）m^2,林分的平均叶面积指数为2040±0．72。所建模型可用于同类林分叶面积指数的估算。     

广西西南地区巨尾桉与红椎混交造林试验研究

选取10年生巨尾桉纯林(1 650株·hm^-2)与按2∶1行状混交的巨尾桉×红椎林(巨尾桉1 100株·hm^-2∶红椎550株·hm^-2)为对象,采取典型的样地方法,对2种林分生长、土壤养分含量及其林分稳定性进行调查研究,探寻巨尾桉适宜的混交模式,以促进桉树人工林可持续经营。结果表明:1)巨尾桉×红椎混交林中巨尾桉胸径、枝下高、冠幅和单株材积生长均显著高于巨尾桉纯林(P＜0.05),但树高生长差异性不显著。2)巨尾桉×红椎混交林的林分总蓄积量为126.44 m³·hm^-2,比较接近巨尾桉纯林(129.84 m³·hm^-2)。3)混交林上层土壤速效N、速效P和速效K含量分别比巨尾桉纯林增加16.31、0.43 mg·kg^-1和16.65 mg·kg^-1。4) 10年生时,混交林的种间关系协调,红椎生长尚未受到巨尾桉较大影响,但混交林中巨尾桉、红椎的胸径小于其各自平均胸径的立木比例分别占57.88%和52.42%,林分结构存在不稳定的趋势。因此,建议适时开展抚育间伐,改善林分结构和调整种间关系,以期充分发挥混交效益。     

巨尾桉人工林林分因子与林龄的关系模型及样地尺度效应

揭示广西壮族自治区南宁巨尾桉人工林（2~9 a）的林分特征,研究主要林分因子与林龄的相互关系及在不同面积尺度上的适应性。巨尾桉人工林设置20个（30 m×30 m）方形大样地,每个方形样地中分成9个小样地（10 m×10 m）,由4个小样地组成中样地（20 m×20 m）。采用Logistic、Gompertz、Richards和Korf 等4种经验模型模拟林分密度、平均直径、平均高、优势木高、胸高断面积、蓄积量等主要林分因子与林龄的相互关系。巨尾桉人工林林分平均直径、平均高、优势木高等林分与林龄呈极显著正相关,回归关系用Logistic经验模型拟合最好,相应3组检验决定系数（R²）均>0.5,3组测试样地的标准化残差落在［-2,2］带状区域中,表明3个模型在不同面积尺度样地上有较好的适应性;胸高断面积和每公顷蓄积量与林龄呈显著正相关,回归关系分别用Gompertz经验模型和Korf经验模型拟合最好,胸高断面积-林龄模型很好地适应中小样地（100、400 m²）,在大样地（900 m²）中稍差;蓄积量-林龄模型很好地适应大、小样地（100、900 m²）,在中样地（400 m²）中稍差。巨尾桉人工林林分胸径分布呈现近似正态分布,呈现增长型趋势;林分平均直径、平均高、优势木高与林龄回归关系用Logistic经验模型拟合最好,100 m²样地大小已具备反映这3个林分因子与年龄的生长规律;胸高断面积和每公顷蓄积量与林龄回归关系分别用Gompertz经验模型和Korf经验模型拟合最好,胸高断面积、蓄积量与林龄的相关性具有较大的空间异质性;林分密度与林龄无显著相关性。     

巨尾桉一、二代林生长规律比较

研究闽南巨尾桉U6的一代林、二代萌芽林的胸径、树高和材积生长规律,构建生长模型。经方差分析,一、二代林之间的胸径、树高和材积平均生长量有显著差异,从林地利用效率考虑,应注重一代林的经营。巨尾桉人工林在闽南地区引种发展潜力大,适合作为短周期工业原料林。     

桂南巨尾桉人工林生长及经济效益分析

对广西上思县平广林场连续年龄系列(1-6年)巨尾桉人工林生长量进行测定,并估算其经济效益。结果表明:巨尾桉连续年龄系列胸径年总生长量为4.0-15.3 cm,年平均生长量和连年生长量分别为3.4、2.6 cm;树高年总生长量为5.0-19.2 m,年平均生长量和连年生长量分别为4.3、3.2 m;林分立木年总蓄积量为7.7-289.7 m3·hm-2,年平均蓄积量和连年蓄积量分别为33.6、48.3 m3·hm-2。回归分析表明,胸径、树高和林分蓄积年总生长量分别与树龄呈紧密的对数和直线关系(R2=0.9638-0.9898)。因此,可根据不同树龄段估测其胸径、树高和林分蓄积年总生长量。本研究中,当林分生长至6年时,其产出∶投入=2.3∶1.0,年均纯经济收入达12246元·hm-2。     

武平县2个桉树品种前期生长及抗冻性

对武平县尾叶桉U6、巨尾桉DH3229 2个桉树品种前期(1、2和3年)生长及抗冻害能力进行了对比分析。结果表明:1年生尾叶桉U6的胸径、树高均极显著地大于巨尾桉DH3229;2年生巨尾桉DH3229抗冻害能力极显著地大于尾叶桉U6;3年生巨尾桉DH3229的胸径、树高均极显著地大于尾叶桉U6。综合2个桉树品种前期生长及抗冻害情况,武平县发展桉树速丰林宜选择巨尾桉DH3229。     

尾叶桉和巨尾桉叶面积的测算模型研究(摘要)(英文)

[目的]为构建尾叶桉和巨尾桉叶面积优化测算模型。[方法]以尾叶桉和巨尾桉为研究对象,对其叶面积与几个叶形特征值的相关性进行了研究。[结果]2个树种的叶形特征值存在一定差异,各自的叶面积与叶长、叶宽、叶周长、叶长×叶宽、叶的长宽比、形状因子等均存在显著性相关,可以与叶面积构建回归模型。其中,利用尾叶桉和巨尾桉的叶长×叶宽值构建的2个叶面积测算模型效果最好,具有较高的精度和实际应用价值。[结论]该研究为这2个树种的研究提供了一种简便、有效的叶面积测算方法。     

尾巨桉人工林营养元素积累及其生物循环特征

根据广西高峰林场界牌分场4.5 a的定位观测与分析,对1.5～4.5年生尾巨桉人工林的5种营养元素(N、P、K、Ca和Mg)的积累和生物循环特征进行了研究。结果表明:尾巨桉不同器官营养元素质量分数存在明显差异,以树叶营养元素质量分数最高,其次是树皮和树枝,最低是树干;1.5～4.5年生尾巨桉人工林营养元素积累量为452.19～850.54 kg/hm2,随生物量的增加而增大,其中乔木层营养元素积累量占70.92%～80.73%,林下植被层占13.84%～22.99%,地表现存凋落物层占4.63%～6.48%;林分营养元素年净积累量为150.72～224.93kg/(hm2.a),其中干材年净积累量随林龄增加而减少,同一器官各营养元素年净积累量与各器官营养元素积累量变化顺序一致,即为Ca或K>N>Mg或P;1.5、2.5、3.5、4.5年生各林分营养元素年吸收量分别为282.62、298.81、241.46和204.95 kg/(hm2.a),年归还量分别为68.83、73.88、63.42和54.23 kg/(hm2.a),循环系数分别为0.88、0.53、0.39和0.30,周转期分别为4.66、7.61、9.83和12.51 a。     

尾巨桉和厚荚相思人工林水源涵养功能研究

为了了解尾巨桉Eucalyptus urophylla×E.grandis和厚荚相思Acacia crassicarpa人工林的水源涵养功能,对相似立地条件下尾巨桉和厚荚相思人工林的林冠层、林下植被层、枯枝落叶层和林地土壤的贮水性能进行比较分析.结果表明,尾巨桉和厚荚相思人工林林分不同结构层次的持水量大小顺序均为土壤层(0～40 cm)>枯枝落叶层>林冠层>林下植被层,厚荚相思人工林林冠层、枯枝落叶层和土壤层的持水量及渗透性能均高于巨尾桉,但林下植被层则呈相反趋势.尾巨桉和厚荚相思人工林的林分总持水量分别为1 852.82和1917.72 t/hm2,林分单位面积水源涵养总价值分别为1 241.39和1 284.87元/hm2.     

桉树枝瘿姬小蜂在尾巨桉幼林扩散为害研究

在崇左市江州区以零星分布在林中的已受桉树枝瘿姬小蜂(Leptocybe invasa Fisher&La Salle)严重为害的巨园桉(Eucalyptus grandis×E.tereticornis)DH201-2植株作为虫源株,研究其产生的桉树枝瘿姬小蜂对由尾巨桉(Eucalyptus urophylla×E.grandis)DH32-29组成的幼林自然扩散为害情况。结果表明:以虫源株为中心约100 m2范围内尾巨桉DH32-29平均受害株率69.6%,平均有虫瘿株率51.9%,受害植株中平均枝条受害率20.4%,平均有虫瘿枝率1.9%。根据受害植株中有虫瘿枝率,巨园桉DH201-2虫源株所产生的桉树枝瘿姬小蜂对尾巨桉DH32-29扩散为害程度为轻度。