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收集了太行山油松人工林标准地１４８块及其平均解析木１４８株，利用曲线Ｐｖ＝ＡＤＢ分别立地质量等级和密度级编制了材积生长率表。在解析木株数少、直径范围小的民政部下，用解析木各年龄的数据编表，提高了解析木的信息利用率，编邮了满足精度要求的生长率表，编表中使用与生长率公式相对应的直径，避免了不直接对应的误差，应用更为方便。 相似文献
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兴安落叶松 ( L arix gmelini,以下简称落叶松 )是大兴安岭林区的主要树种 ,文章研究落叶松胸径生长率与材积生长率的关系 ,建立数学模型 ,使之通过测算胸径生长率来预测材积生长率 ,为简化材积生长量调查提供了理论依据。 相似文献
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西藏自治区主要树种生长率模型的研建 总被引：2，自引：2，他引：0
利用西藏自治区2001年森林资源连续清查中复查的493个地面样地的复位样木资料,研究建立了冷杉、云杉、柏木、落叶松、华山松、高山松、乔松、栎类、桦类、杨类、硬阔类、软阔类等12个树种(组)的胸径生长率模型,并导算出了其相应的材积生长率模型,为西藏各类森林资源清查估算生长量提供了参考依据,尤其为2006年西藏森林资源连清复查判定保留木胸径测量值是否正常提供了定量依据。 相似文献
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利用第六次至第九次全国森林资源清查河北省2001,2006,2011,2016年4个年度的固定样地调查数据,采用非线性回归估计方法,建立了18个树种组的单木胸径生长率和材积生长率模型,以及12个树种组的林分材积生长率模型。结果表明,单木生长率模型的平均预估误差(MPE)基本都在3%以内,而平均百分标准误差(MPSE)、胸径生长率模型大都在10%以内,材积生长率模型大都在20%左右;林分生长率模型的平均预估误差(MPE)基本都在5%以内,平均百分标准误差(MPSE)大都在25%以内。所建模型可为河北省开展森林资源年度更新提供技术支撑。 相似文献
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曾伟生 《中南林业调查规划》1993,(4):57-58
在各种森林资源调查中,根据生长率推算生长量是一项常见的工作。但是在实际应用中,仍然有人简单地将现时的森林蓄积量与生长率与年数之积作为若干年后的森林生长量预测值。初看起来,这是最简单不过的了,而事实上却存在着对生长率这一概念认识不清的问题,下面就此作一些说明。 1 关于生长率的计算由定义知,生长率是连年生长量与原有总量的百分比。但是连年生长量的确定比较困难,通常都是用若干年的平均生长量代替。于是,围绕着“原有总量”的确定问题,创立了不少计算生长率的公式。其中常见的有如下三种(以材积为例): 相似文献
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落叶松生长率测定方法的探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
落叶松生长率是落叶松资源档案管理的重要资料，其测定方法较多，笔者认为，用复利式生长率比用普雷斯勒式生长率更接近实际值，可达到要求的精度，并可保持计算的系统性。笔者还认为，区分立地条件测定龄级带皮材积复利生长率的方法，比区分立地条件测定龄组去皮材积生长率的方法更科学、实用性更强、使用范围更广，前者可为基地化、规模化栽培落叶松速生丰产林提供科学依据。 相似文献
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采用北京山区油松定期调查数据,比较研究固定生长率法和可变生长率法建立的单木直径年生长量模型和年存活率模型.研究结果表明:利用可变生长率法建立的直径生长模型中,平均偏差(-0.005 9)、平均绝对偏差(0.779 1)、均方根误差(1.0384)分别比固定生长率法的平均偏差(0.097 5)、平均绝对偏差(0.9200)、均方根误差(1.198 3)小,而且其决定系数(0.949 3)也高于固定生长率法的决定系数(0.917 8);在单木存活率模型中,可变生长率法的平均偏差(8.59E-7)、平均绝对偏差(0.088 4)、均方根误差(0.211 7)也分别比固定生长率法的平均偏差(0.002 7)、平均绝对偏差(0.091 1).、均方根误差(0.212 1)小,并且其对数似然值(-4 137.240 0)也比固定生长率法的对数似然值(-4 230.320 0)大.因此,利用可变生长率法建立的单木生长模型预测精度比利用固定生长率法建立的单木生长模型预测精度高,因为前者考虑了林分因子(林分断面积,林分优势高)和单木因子在生长期间的变化引起的单木直径年生长量及存活率的变化. 相似文献
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李春干 《中南林业调查规划》1990,(3):28-32,F003
本文从森林生长量(率)的概念出发,探讨地提出了一种经济简便而又科学的森林生长率计算方法——林分中央木单株材积年龄序列——密度差法,并就材料的收集和整理等关键的理论、技术问题作了较充分的讨论。 相似文献
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利用树干解析资料,采用多方程拟合对比的方法,筛选杉木人工林材积生长率模型,并用遗传算法对模型参数进行优化,据此编制了杉木人工林单木材积生长率表。该表经检验适用,可以满足杉木人工林材积生长量测定、森林资源档案数据更新的需要。 相似文献
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依据１５４株油松解析木材，用幂函数式Ｐ＝ａＡ＾ｂ１００回归方法配置了油松树高，胸径，材积连年生长率回归方程并编表。其回归相关指数分别为０．９４９、０．９５０、０．９４８；估计精度分别为８０％、８７％、８６％、经Ｆ检验，可应用于资源档案的消长分析，确定采伐量及生产。 相似文献