共查询到16条相似文献，搜索用时 656 毫秒
1.
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 相似文献
2.
目的密度控制图是一个集设计、展示、评价不同经营措施的有效工具,为同龄林经营提供决策依据。本研究首先是构建热林中心马尾松人工林密度控制图,并在此基础上对马尾松林分密度进行评估,进而构建密度预警图,并根据预警图提出相应的森林经营建议。方法以广西壮族自治区热林中心的马尾松人工林为研究对象,基于2011年建立的238块固定样地调查数据以及2013年和2015年的复测数据,采用Reineke自然稀疏方程,构建马尾松密度控制图,基于最优密度的上下限以及二类调查数据,构建马尾松人工林的密度预警图。结果基于最优密度上下限、优势高模型、材积模型以及地位指数模型构建了热林中心马尾松人工林的密度控制图;根据密度控制图和现有林分的密度情况,构建了热林中心密度预警图,基于此提出了相应的经营建议。结论本研究将热林中心马尾松分为高密度林分,低密度林分以及合理密度的林分,并根据林分所处的状态提出不同的经营建议。高密度的林分,采用疏伐的措施,将林分引向最优密度区间;低密度的林分,采取补植珍贵树种的方式,促使林分朝着合理密度方向发展,落入合理区间的林分,不采取任何与密度调控相关的经营措施,使林分按照原来的经营模式发展,为热林中心马尾松人工林的可持续经营提供决策支持。 相似文献
3.
以河南省博爱县毛白杨农田防护林带为研究对象,应用人工神经网络建模技术,以平均胸径为输入变量,以林分密度为输出变量,建立BP人工神经网络模型,用毛白杨的实际数据进行模型训练,选出的最佳模型,拟合准确度为98.18%,并与Reineke的林分密度指数模型比较,结果进一步表明,人工神经网络是一种有效的林分密度指数模拟技术。 相似文献
4.
目的 探究黄山松Pinus taiwanensis人工林林分空间结构对林下植物多样性影响的主导因子,旨在为营造健康稳定的黄山松人工林提供科学依据。 方法 以河南省大别山区黄柏山林场40年生黄山松人工林为研究对象,计算林分角尺度、混交度、空间密度指数、林层指数、开敞度和Hegyi竞争指数等6个林分空间结构参数和林下草本、灌木以及更新树种植物多样性测度指标,分别采用灰色关联度分析、Pearson相关分析和典型相关分析方法研究了林分空间结构对林下植物多样性的影响。 结果 灰色关联度分析结果表明:所有林分空间结构参数中,与林下草本植物多样性灰色关联度最大的为角尺度,而与灌木和更新植物多样性灰色关联度最大的为混交度。Pearson相关分析结果表明:角尺度与林下草本Shannon多样性指数、Margalef丰富度指数以及灌木Simpson优势度指数呈极显著正相关(P＜0.01),混交度与草本Pielou均匀度指数、灌木Shannon多样性指数和Margalef丰富度指数呈显著正相关(P＜0.05),而空间密度指数与林下更新树种Margalef丰富度指数呈极显著正相关(P＜0.01)。典型相关分析结果表明:6个林分空间结构参数与林下草本、灌木植物多样性指标的整体相关性强,相关系数分别为0.998 5和0.999 5,其中角尺度和混交度对林下灌草植物多样性的影响较大。 结论 黄山松人工林林分空间结构对林下植物多样性产生较为显著的影响,可通过调整林分水平空间结构,优化林分竞争态势及林分垂直空间结构等方式提高黄山松人工林林下植物多样性。表6参34 相似文献
5.
目的 考虑天然混交林的林分密度、直径结构和树种结构，基于代数差分方程构建最适宜的林分平均高与平均胸径关系模型，为天然混交林的立地生产力估计与可持续经营提供理论依据。 方法 以吉林省天然栎类阔叶混交林为研究对象，利用4期连续调查固定样地数据，基于Richards方程构建4种数据结构类型即typeC、typeD、typeE和typeF的基础代数差分方程，比较分析得出最优数据结构类型；基于最优数据结构类型，以5个林分密度指标即林木株数（N）、林分断面积（BA）、林分密度指数（SDIr）、可加林分密度指数（SDIa）和郁闭度（CD），5个直径多样性指数即Shannon均匀度指数（ShaI）、Simpson指数（SimI）、McIntosh均匀度指数（MceI）、Gini系数（GinI）和Berger-Parker指数（BerI），4个树种多样性指数即ShaI、SimI、MceI和BerI，构建并比较分析不同多样性代数差分方程的差异，得出最佳方程为最适宜林分平均高与平均胸径关系模型。 结果 不同数据结构类型的建模效果由好到差排序:typeD > typeC > typeF > typeE。除了typeC，其他3个数据结构类型的模型参数b和r均显著不为零（P < 0.01），说明typeD拟合的模型参数检验效果最佳。林分密度指标SDIr的建模效果最好。无论使用哪个林分密度指标，其模型参数b0、r和cSD均显著（P < 0.01），说明5个林分密度指标的模型参数检验效果均比较理想。直径多样性指数ShaI的建模效果最好。除了GinI，其他4个直径多样性指数的模型参数b0、r、cSDIr和cDI均显著（P < 0.01），表明ShaI、SimI、MceI和BerI均为较理想的直径多样性指数。4个树种多样性指数的建模拟合效果和检验数据效果差别不大。BerI的模型参数b0、r、cSDIr、cShaI和cSP均显著（P < 0.01），说明BerI是较理想的树种多样性指数。ShaI、SimI和MceI的模型参数b0、r、cSDIr、cShaI和cSP均不能同时达到0.05显著水平，说明ShaI、SimI和MceI是不理想的树种多样性指数。 结论 typeD是最优的数据结构类型，林分密度、直径多样性和树种多样性对模型均有影响。其中，林分密度指标SDIr、直径多样性指数ShaI和树种多样性指数BerI建立的多样性代数差分方程拟合效果最佳，为最适宜的天然栎类阔叶混交林林分平均高与平均胸径关系模型。 相似文献
6.
根据马尾松人工林标准地定位观测资料，通过各种竞争指数的比较筛选，得到较能客观反映马尾松幼龄人工林竞争与生长规律的竞争指数．同时以该竞争指数为基础，结合林分年龄、胸径和拥挤度等因子建立马尾松幼龄人工林全林分竞争生长模型． 相似文献
7.
以薄山林场大岭林区马尾松Masson pine人工林为研究对象，在用单形地位指数BP模型确定本试验区的马尾松人工林地位指数模型的基础上。再次运用BP神经网络建模技术构建立地因子与地位指数关系的模型，以对无林地立地质量进行评价，结果反映所建的BP神经网络模型能较好地对无林地的立地质量进行评价。与Richards生长函数的比较结果表明，Richards生长函数的平均拟合精度为95．19％，平均预测精度为94．32％；BP模型的平均拟合精度为95．66％，平均预测精度为96．02％。与多元回归模型的比较结果表明，多元回归模型的平均预测精度为73．47％，BP模型的平均预测精度为86．06％。 相似文献
8.
以林龄,地位指数,林分密度指数为自变量因子,由扩展的Ｒｉｃｈａｒｄｓ生长函数结合林分直径分布规律,建立直径的生长模型,运用改进单纯形法最优拟合该生长模型,以此作为基础推算其它因子,编制出福建省马尾松人工林可变密度收获表,为福建省马尾松人工林的节理论依据。 相似文献
9.
目的 探讨松材线虫Bursaphelenchus xylophlius病疫木采伐对马尾松人工纯林林分结构的影响，对松材线虫病入侵后的马尾松林分的经营管理有理论和实践价值。 方法 在浙江省杭州市临安区，分别选择松材线虫病危害及周边未受害的马尾松Pinus massoniana人工纯林设置样地并进行调查。 结果 疫木卫生伐12 a后的结果表明:与马尾松纯林相比较，卫生伐之后马尾松重要值显著下降，从100.00%降至38.41%；胸径结构由正态分布变为反J型曲线；树高结构由单层林变为复层林；林木大小个体差异显著增加，两级分化显著加剧；林木分布从均匀分布变为随机分布；林木竞争压力增加，6 cm径阶林木竞争压力最大。 结论 卫生伐促使受害马尾松纯林向混交林演替的速度加快，多个林分结构指标发生了重大变化，单层马尾松同龄纯林演替为复层马尾松落叶阔叶树混交异龄林。图2表4参18 相似文献
10.
用BP人工神经网络建立了马尾松人工林树高模型,并在树高模型的基础上,提出了马尾松地位指数计算式,从而编制了地位指数表。结果表明:用人工神经网络建立模型拟合精度为94.76%,检验精度为92.15%,所建模型无系统偏差,人工神经网络很适合建立非线性模型。 相似文献
11.
目的 研究间伐强度对马尾松人工林冠下套种阔叶树生长的影响,为马尾松人工纯林向针阔混交林转化和阔叶树种潜在价值的开发提供科学依据。 方法 以广西凭祥马尾松人工林为研究对象,设置3种不同间伐强度（80%、50%和30%）的试验样地,间伐后冠下套种大叶栎、红锥、灰木莲、格木4种阔叶树,分析间伐强度对阔叶树胸径、树高和冠幅生长的影响,并利用相关分析检验影响套种树生长的关键因子。 结果 不同强度间伐9年后阔叶树的结构特征和生长状况存在显著差异,大叶栎和灰木莲的生长量随间伐强度的增大而增加,格木受采伐强度影响不显著。不同强度间伐后大叶栎的胸径、树高生长速度均为最快,且伐后3年就出现快速生长;红椎的冠幅生长在80%和50%强度增加较快,间伐5年后生长加快;格木在间伐后9年间生长最慢。相关性分析表明,马尾松林分密度、林下灌木盖度、土壤厚度和土壤有机质对套种阔叶树的生长均有显著影响。 结论 间伐后林分的生长空间和环境条件得到有效的改善,林下套种的阔叶树都出现了不同程度的快速生长,但也因间伐强度和树种特性的不同而产生差异,不同树种在中高强度的间伐下,生长速度更佳。在制定“间伐 + 套种”的经营措施时,应该考虑适当延长间伐间隔时间和树种生态学特性,马尾松人工林中高强度间伐（80%或50%）后,建议选用大叶栎、灰木莲进行冠下套种,发挥适应性强和生长迅速的优势,提升人工林的生态功能;低强度（30%）间伐后宜套种红椎和格木以培育长周期、高价值的大径材。 相似文献
12.
目的 森林碳储量是生态系统结构与功能的重要指标，掌握森林碳储量现状有利于森林资源管理。激光雷达能够用于监测森林资源，但是存在森林参数估测的模型多、变量不确定和缺乏林分三维结构解析意义的变量等问题，因此，需要选择合适的林分解析变量和模型。 方法 借助无人机激光雷达点云数据与样地调查数据，以内蒙古自治区赤峰市喀喇沁旗旺业甸人工林为研究对象，分别使用多元线性模型与多元乘幂模型以不同变量对林分碳储量进行估测，选出最优模型并进行精度评价。 结果 研究表明:（1）模型方法而言，非线性模型的检验效果优于线性模型的检验效果:非线性模型（R2为0.66 ~ 0.86，rRMSE为23.51% ~ 9.91%），线性模型（R2为0.52 ~ 0.85，rRMSE为27.70% ~ 12.38%）。（2）模型使用平均高、郁闭度为基础变量，以穷举法筛选出来的变量组合，估算森林参数得出最佳模型，其中非线性模型以激光点云平均高、郁闭度、高度变动系数和叶面积变动系数的估算精度最高（R2=0.86，rRMSE=9.91%）。 结论 通过激光雷达估测人工林碳储量时，加入垂直结构变量可以提高模型拟合效果，非线性模型比线性模型更适合人工林碳储量的估测。 相似文献
13.
目的 分析不同间伐保留密度及不同氮、磷肥施用量对杉木Cunninghamia lanceolata成熟林生长和材种结构的影响,为高效培育大径材杉木提供理论依据。 方法 选择27年生立地指数大于22的杉木人工林,采用正交试验设置9块标准地,间伐保留密度设为300、600和825株·hm?2,氮肥施用量设为0、100、200 g·株?1,磷肥施用量设为0、250、500 g·株?1。 结果 间伐保留密度过大会限制杉木成熟林胸径增加,间伐保留密度过小会降低林分蓄积量,间伐和施肥均能有效促进单株材积增长,较高氮肥施用量能够促进杉木胸径、树高和平均单株材积的生长,氮、磷肥混合施用能够更有效地增加林分蓄积量的积累。间伐保留密度及氮、磷肥施用量3个因素均显著影响杉木成熟林大径材出材量 (P＜0.05),间伐保留密度和磷肥施用量对杉木成熟林大径材出材率具有显著影响 (P＜0.05),而氮肥施用量的影响较小。在立地指数为22条件下,能够使杉木成熟林大径材出材量和出材率最高的处理为间伐保留密度825株·hm?2、氮肥施用量200 g·株?1、磷肥施用量250 g·株?1。 结论 高立地指数下,杉木成熟林大径材培育过程中,保留适宜的间伐密度,并增施氮肥和磷肥,能有效促进杉木大径材出材率和出材量。图6表4参27 相似文献
14.
[目的]研究杉木间伐初始期与立地之间的关系,为大径材培育的间伐初始期的确定提供科学的依据.[方法]采用福建峡阳23年生的杉木人工林的长期定位观测数据,研究目标树胸径连年生长量的变化规律,分析立地指数及不同株数梯度的目标树对杉木人工林首次间伐期的影响.[结果](1)地位指数明显影响林分中幼龄时期目标树的胸径生长速率及连年... 相似文献
15.
目的 冠幅是树冠结构的重要特征因子，直接影响树木的生产力和生命力，郁闭度是反映森林冠层结构与密度以及评价森林经营管理采伐强度的重要指标之一。利用无人机可以云下飞行，易于获取图像，精度高，低成本等优势，研究无人机影像上提取树冠参数的方法，使无人机影像提取林木树冠参数的操作系统化，实现精准高效的森林资源清查和监测。 方法 以福建将乐林场杉木人工纯林为研究对象，采用四旋翼无人机影像为数据源，基于面向对象分类的方法，将杉木纯林的树冠参数从无人机影像中提取出来。面向对象分类的方法需要先利用ESP工具选取最优分割尺度，然后根据影像的分割结果将树冠对象聚为一类，进而统计每个树冠对象栅格像素个数计算出树冠冠幅面积以及林分郁闭度。 结果 面向对象分类有效地对高郁闭度林分进行了树冠的提取。在分割尺度为70时，单木树冠分割效果最好，树冠被单独分割出来，但也存在一定的过分割以及未分割的问题，以至于部分单木的丢失。分割结束后，对分割对象进行特征空间的优化，选取适当的分类特征，最终将研究区分为树冠和林隙两类。通过统计每个对象栅格点数，计算得出的林分因子包括林分郁闭度，树冠面积。以地面实测数据作为参考，冠幅面积提取精度为0.829 1，林分郁闭度测量精度为0.973 1。 结论 研究结果表明，基于无人机高分辨率影像的树冠参数提取在高郁闭度林分同样适用，能有效提高森林资源调查的效率并且能够满足森林资源调查的精度。 相似文献
16.
目的 研究立地因子和结构因子中影响毛竹Phyllostachys edulis林生物量的主导因子，并解析主导因子之间的关系及其对毛竹林生物量的影响。 方法 在浙江省10个县(市)选择少受人为干扰的毛竹林，设置52个样地，通过随机森林筛选出影响毛竹林生物量的主导因子，在此基础上构造结构方程模型，分析各主导因子对毛竹林生物量的直接、间接和总影响。 结果 立竹度、林分平均胸径和竞争指数是林分结构因子中影响毛竹林生物量的主导因子。土层厚度和海拔高度是立地因子中影响毛竹林生物量的主导因子。结构方程模型分析结果表明:模型中所预设的路径能够被接受，也能较好体现所采集的数据。立竹度、林分平均胸径、竞争指数和土层厚度的总影响为正，对毛竹林生物量有正影响。海拔的总影响为负，对毛竹林生物量有负影响。林分平均胸径对毛竹林生物量的总影响最大，为0.739。立竹度对毛竹林生物量的直接影响大于间接影响。土层厚度对毛竹林生物量的间接影响最大，达0.492。立地因子中，土层厚度对毛竹林生物量的总影响大于海拔高度。海拔高度、土层厚度和竞争指数对毛竹林的间接影响大于直接影响。 结论 毛竹林的主要构件因子立竹度和林分平均胸径与毛竹林生物量的关系最为密切。海拔高度、土层厚度和竞争指数主要通过影响毛竹林的构件因子，间接影响毛竹林生物量。在毛竹林经营中，应当综合考虑立地因子、非空间结构和空间结构及其相互关系对毛竹林生物量的影响，在充分利用立地潜力的基础上，调控毛竹林结构，提高毛竹林生产力。图3表3参40 相似文献
|
