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不同密度和立地条件对北京山区油松人工林树冠的影响 总被引：3，自引：0，他引：3
使用25块标准地资料,尝试用美国的树冠调查指标对北京山区油松人工林进行初步调查探究,对4种林分密度(500、1000、1500、2000株9hm-2)同龄级(40～50a)油松人工林树冠因子的研究发现:北京山区油松人工林(40～50a)林分密度应控制在1500株·hm-2以下有利于树冠生长;对比分析3种立地条件(低山阴坡厚土、低山阴坡薄土、低山阳坡厚土)下树冠生长情况,结果表明:油松最适宜生长在阴坡厚土条件下;对不同林分密度、立地条件下树冠因子进行相关分析,发现林分密度与冠幅、树冠长度、树冠密度、树冠透光率呈显著负相关;立地条件与树冠透光率呈极显著负相关(相关系数为-0.997),与其他指标相关性较低,说明林分密度对树冠生长的影响较立地条件更大,是影响树冠生长的重要因素,合理调整林分密度有利于树冠的生长。 相似文献
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通过对比各类油松林分类型水平空间结构指数的差异,为应用结构指数调控林分抚育提供依据。以黄龙山林区的57块油松林固定样地为研究对象,基于角尺度（W）、胸径大小比（U）、混交度（M）和密集度（C）探讨油松天然林和人工林空间、不同坡向油松林的空间结构和不同林龄油松林空间结构的差异。结果表明,在角尺度方面,天然林显著高于人工林（P=0.028<0.05）,且极显著高于人工成熟林（P=0.004 7<0.01）,阴坡人工成熟林（AMC）显著低于其余不同林分类型（P<0.05）;胸径大小比数（U）方面,不同林分类型中均无显著差异,但是在径阶分布上天然林的胸径大小比数分布呈双峰,而人工林的呈单峰;在混交度（M）方面,阴坡油松林显著高于阳坡油松林（P=0.002 7<0.05）,中龄林极显著低于成熟林（P=0.009 4<0.01）;在密集度（C）方面,天然林的密集度显著低于人工林的密集度（P=0.000 3<0.05）,阴坡油松林显著高于阳坡油松林（P=0.53>0.05）,成熟林显著高于近熟林（P=0.018<0.05）,天然林极显著低于人工近熟林（P=0.001 2<0.01）。在水平格局分布上,起源影响了油松林分布的均匀与聚集程度;在林木大小分化方面,坡向影响了林木的竞争强度;林分的树冠拥挤程度上,起源影响了油松林的树冠竞争;在林分混交上,坡向和林龄都会影响林分的混交程度,阳坡天然近熟林（NSS）和阳坡人工近熟林（ASS)显示了一个极低的混交度,表明短期单纯抚育或者封育较难提升阳坡油松林的混交度。 相似文献
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油松中幼人工林单木胸径生长模型研究 总被引：4，自引：0，他引：4
基于大量油松中幼人工林固定复位样地数据,选用林木大小、立地条件和林分竞争因子为自变量构建油松中幼人工林单木胸径生长的线性回归预测模型.模型复相关系数R2为0.699,影响油松单木胸径生长量的因素从大到小依次为竞争因素>立地条件>林木大小;油松单木胸径生长量随坡度增大、海拔升高、林分密度变大而减小;利用油松检验数据库对模型进行预估效果检验发现,油松平均胸径生长量预测值为1.3861略高于实测值1.3753cm,经T检验差异不显著. 相似文献
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《沈阳农业大学学报》2019,(6)
为探明辽东山区油松人工林的生物量,以辽东山区油松人工林固定样地标准木数据和森林资源清查数据为基础,开展辽东山区不同林分密度油松人工林单株地上生物量分配模式、单株地上生物量模型构建及辽东山区油松人工林乔木层生物量空间分布格局的研究。结果表明:油松人工林枝条生物量、树干生物量和单株地上生物量随林分密度增加均呈现降低的趋势,相似密度条件下,枝条生物量、树干生物量和单株地上生物量随林龄的增加而呈现增加的趋势。油松人工林从中龄林到过熟林,分配到树干的生物量最大,为45.7%～64.1%;分配到枝条的生物量次之,为16.8%～36.0%;分配到叶的生物量最小,为9.8%～19.1%。构建了预测精度较高的油松中龄林、成熟林、过熟林和全龄级单株地上生物量模型,绝对系数R2为0.6926～0.8827。辽东山区油松人工林乔木层总生物量为1.96×107t,其中抚顺市油松人工林乔木层总生物量最大,为1.79×107t;本溪市次之,乔木层总生物量为1.05×106t;丹东市最少,乔木层总生物量为1.05×106t。研究结果为辽东山区油松人工林的合理经营管理和林分生产力的科学评价提供参考。 相似文献
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【目的】对陕西黄陵地区油松人工林进行了立地类型划分与立地质量评价,以确定油松（Pinus tabulaeformis）适宜的生长环境,为黄陵地区油松人工林的经营管理及油松林生产潜力提升提供参考。【方法】根据不同林龄、林分密度、海拔、坡向、坡位、坡度等因子,在陕西黄陵地区油松人工林区域设置52个20 m×20 m的样地,调查样地内油松树高、胸径、立地环境因子和林分密度等指标,利用数量化理论Ⅰ模型分析各调查因子对油松生长的影响。【结果】（1）在陕西黄陵的油松人工林中,油松的树高、胸径、单株材积随着林龄的增大而增加,但在其生长的20~50年,每10年间油松的生长速率并不相同,其中以30~40年的生长速度最快,而40~50年的生长速度较慢。（2）海拔对油松人工林生长的影响最大,坡度和坡向次之,坡位的影响最小。（3）以海拔、坡度、坡位和坡向为主要立地因子,将研究区油松人工林划分为36种立地类型,75%立地类型的立地质量处在中等及中等以上水平;(4)建立人工林质量评价模型并对黄陵地区油松人工林进行立地质量评价。评价结果显示,92.3%样地为中等或者优,说明黄陵地区油松人工林生长良好。【结论】黄陵地区油松最适宜生长的立地条件为中海拔、缓坡、下坡位、半阴坡。 相似文献
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油松个体林木生长的数学模拟 总被引：4，自引：2，他引：4
韩兴吉 《北京林业大学学报》1988,10(1):1-9
运用与距离有关的树木生长模型,根据油松人工林内林木的空间分布格局和树高生长量,引用生长比和郁闭比等概念对树木的枝长生长,树冠扩展过程和林分郁闭过程进行了数学模拟。模型中将树冠内各轮枝的着生状态描绘成状态矩阵的形式。通过状态矩阵结合枝长及着枝深度与叶量的关系确定出各轮枝的叶量和整株树冠的有效叶量。最后通过叶量确定林木的材积生长。 相似文献
7.
油松立地质量的划分与评价可以为其人工林的速生丰产培育及可持续经营提供科学依据。根据不同的林龄、海拔、坡向、坡度、坡位等因子,在洛南古城林场设置了63块20 m×30 m的油松人工林样地,调查了样地内的油松树高、胸径、冠幅等生长指标。通过数量化理论Ⅰ,对洛南地区油松人工林进行立地质量评价,并通过数量化理论II建立了陕西洛南油松人工林立地质量类型判别模型。结果表明:1）洛南地区油松人工林树高、胸径随着林龄的增长有着明显的增加,其中油松在第10～20年时生长迅速,随后在第20～40年时生长速度较快。2）以海拔、坡向、坡位、坡度为主要立地因子将油松人工林划分为36个立地类型区。建立油松人工林立地质量评价表,研究区范围内有71.43%的油松人工林样地立地质量评价在中等及以上,结果说明在洛南地区阴坡、高海拔（≥970 m）且平缓坡度下较适宜油松的生长;洛南地区油松人工林种植区域内油松生长情况较好。3）以51组不同立地样本数据进行数量化理论Ⅱ判别分析,得到相应的判别系数矩阵,确定不同立地类型的样本中心点。用12组样本数据对该判别模型进行检验,正确率达91.67%,表明该模型具有良好的判别能力,可以用来判别预测洛南油松人工林的立地质量。 相似文献
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陕北黄土高原油松人工林林分结构及个体生长 总被引：1，自引：0，他引：1
为了阐明陕北黄土高原不同县人工油松同龄纯林林分结构特点,为陕北黄土高原油松人工林经营管理提供依据。通过样地调查,对陕北黄土高原神木、绥德、吴起、延川、黄龙、宜川等8个县油松人工林的林分结构和林木个体生长及其影响因素进行了对比研究。结果表明,黄龙和宜川两县的直径和树高分布遵从于正态分布。由北向南,平均胸径、平均树高、平均冠幅和平均冠高逐渐增加;黄龙和宜川两地油松人工林林下有1~10年生的幼苗(树),数量丰富,生长正常;年均降水量和1月平均最低气温对油松人工林的生长影响显著,纬度和无霜期影响次之;黄龙和宜川两县人工油松林可以自我更新,个体生长发育正常,是人工栽培适宜地区;两县以北年均降水量小于550mm的地区,油松人工林天然更新不良,今后人工林培育需要谨慎选择生境。 相似文献
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油松人工林单木胸径生长量与竞争因子的关系 总被引：2，自引：0，他引：2
《沈阳农业大学学报》2016,(3)
为构建高精度的油松人工林生长模型,准确预估油松人工林生长动态变化,利用北京、辽西、辽东调查的185块油松人工林固定样地复测数据,选择13个与距离无关的竞争因子,利用相关性评价法研究油松人工林单木胸径生长及与竞争因子的关系。结果表明:北京地区油松人工林单木胸径定期生长量频率呈反"J"型分布,而辽东和辽西地区的则呈单位左偏分布;北京地区油松人工林单木胸径定期生长量最大,生长量分布范围为1~5.1cm,80%以上随机分布在1~3cm附近,平均为2.27cm,其次是辽东地区,生长量分布范围为0.15~2.15cm,70%以上随机分布在0.1~1cm附近,平均为1.74cm,辽西地区油松胸径生长量最小,生长量分布范围为0.11~4.38cm,70%以上随机分布在0.1~3cm附近,平均为0.78cm;3个地区油松人工林单木胸径定期生长量与13种竞争因子的相关性不完全相同,但是均与竞争指数(CI)、大于对象木的林木断面积之和(BAL)、胸径与断面积平均直径之比(DBD)、林分平均直径与胸径之比(QMD)、大于对象木的竞争指数(CILS)这5个竞争因子相关性较大;油松人工林单木胸径定期生长量与竞争指数、大于对象木的林木断面积之和、林分平均直径与胸径之比、大于对象木的竞争指数这4个指标呈显著负相关,表明油松人工林单木胸径生长量随着竞争效应的加剧,生长受到抑制,生长量降低;与胸径与断面积平均直径之比呈显著正相关,表明林木胸径越大,所获得的生长空间、营养空间越多,竞争能力越强,林木胸径生长量越高。因此,竞争指数、大于对象木的林木断面积之和、胸径与断面积平均直径之比、林分平均直径与胸径之比、大于对象木的竞争指数这5个竞争因子是构建高精度的油松人工林生长模型的关键因子。 相似文献
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油松人工林林分生长过程动态预测及检验 总被引：5，自引：0，他引：5
根据北京山区调查的246块油松人工林固定样地资料,运用理论生长方程,建立了油松人工林林分高和断面积的生长模型,并对其生长过程进行了精度评价及预测检验。结果表明:Compertz、Mitscherlish、Logistic方程拟合油松人工林林分高生长过程时,方程渐近参数受立地指数的影响,将立地指数作为方程自变量时,预测精度最高的是Mitscherlish方程;将立地指数、林分密度指数引入Korf理论生长方程中拟合油松人工林林分断面积生长过程,其模拟精度R2达0.98;对两个模型进行χ2检验,发现观测值和预测值差异不显著,拟合效果良好。研究结果可对北京地区油松人工林的生长动态进行精确预测,为油松人工林的科学经营提供理论依据。 相似文献
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不同林龄杉木胸径树高与冠幅的通径分析 总被引：2，自引：0，他引：2
为了解杉木林分不同发育阶段冠幅因子的变化规律,以及胸径和树高对冠幅因子的影响程度,运用通径分析方法分析了福建将乐林场5种杉木纯林中胸径和树高与冠幅因子之间的关系。结果表明:1)冠幅的增长主要是在中龄到接近成熟这个阶段,冠幅范围主要在0.3~1.8 m;2)杉木林发育不同阶段的冠高率分布在区间0.3~0.9,总平均冠高率为0.50;3)胸径对冠幅具有显著的正向作用,且随着林分的发育,正向作用逐渐增强,树高只在幼龄和过熟阶段对冠幅起正面作用;4)胸径与树高对冠形率均具有显著的负作用,其中,对冠形率起显著作用的主要是树高,这种负作用在近熟林时最小,成熟林时最大。 相似文献
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以油松人工林样地数据为基础,分别建立油松人工林胸径—冠幅模型、胸径生长模型,对黄龙山林区油松人工林进行模拟抚育与预测。结果表明:(1)模拟抚育后,林分平均胸径均有较大幅度增长,种群密度大于4 000株/hm2的样地和2 000~4 000株/hm2的样地抚育后平均胸径相似。(2)种群密度在2 000株/hm2以下的林分在抚育后第6 a可再次进行抚育。(3)种群密度在2 000株/hm2以上的林分在抚育后第9 a可再次进行抚育。 相似文献
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不同龄组长白落叶松种内及种间竞争研究 总被引：2，自引：2，他引：0
14.
15.
【目的】研究陇东地区甘肃省庆阳市油松人工林多功能发挥情况,构建评价模型,为该地区森林经营提供科学依据。【方法】以庆阳市油松人工林为研究对象,在下属7县选取63块样地进行调查,采用层次分析法构建多功能评价指标体系,从油松人工林涵养水源、固碳放氧、生物多样性保护和优质种源保存4种功能中筛选11项评价指标,结合调查数据和专家打分的方式确定各指标权重,计算各样地的多功能贡献总分,采用正态等距划分将处于不同地区的油松林多功能评价指标划分为5个等级。【结果】庆阳地区油松人工林多功能发挥水平最高的是水源涵养功能,其次是生物多样性保护功能;固碳放氧功能和优良种源保存功能发挥水平偏低。油松人工林多功能发挥高效、较高效、中效、较低效和低效的比例分别为12.7%、25.4%、31.75%、25.4%和4.76%,总体多功能发挥一般,发挥最好的地区是正宁县,最差的地区为镇原县。【结论】运用层次分析法能有效进行森林多功能评价,应采取经营抚育措施提高庆阳市森林多功能的发挥。 相似文献
16.
根据广西区杉木(Cunninghamia lanceolata)、马尾松(Pinus massoniana Lamb)、桉树(eucalyptus)3种人工林分布情况,按其在各县市的分布权重选取不同龄级(幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林、过熟林)典型样地,样地面积20m*50m,采用网格法采集表层土壤(0cm-10cm),采用稀释平板涂抹法测定土壤微生物数量,氯仿熏蒸法测定土壤微生物生物量。结果表明:3种人工林各林龄阶段土壤可培养微生物中,细菌数量占有绝对优势,幼龄、中龄、过熟龄阶段微生物数量大小顺序为:杉木>桉树>马尾松,杉木幼龄、马尾松、桉树近熟林微生物数量在各自的林型中最大。微生物生物量碳(Cmic)在杉木幼龄林、马尾松中龄林、桉树过熟林最大,微生物生物量氮(Nmic)在杉木过熟林、马尾松和桉树幼龄林最大,微生物生物量磷(Pmic)在杉木成熟林、马尾松幼龄林、桉树近熟林最大,杉木Cmic、Nmic、Pmic随着林龄的递增呈现出先降低后上升的趋势,马尾松和桉树微生物量随林龄的变化规律不明显。土壤Nmic与土壤细菌数量、真菌数量具有显著的(P<0.05)分形关系,其余的微生物量和微生物数量均不存在分形关系。 相似文献
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长白落叶松?水曲柳混交林冠幅预测模型 总被引：1，自引：1，他引：0
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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 总被引：3，自引：2，他引：1
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。 相似文献