题名 毛白杨农田防护林林分密度指数模型
被引量：4
1
作者
朱伟杰 高光芹 黄家荣 阚龙攀 王丹丹
机构
河南农业大学林学院
出处
《西北林学院学报》
CSCD
北大核心
2011年第1期151-154,165,共5页
基金
河南省科技攻关项目(0624050007) 河南农业大学博士基金项目(30400242)
文摘
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。
关键词
毛白杨 农田防护林 林分密度指数 人工神经网络 模型
Keywords
Populus tomentosa agricultural afforestation stand density index artificial neural network model
分类号
S727.24
[农业科学—林木遗传育种]
题名 基于改进林分密度指数的栎类天然林最大密度线
被引量：2
2
作者
龙时胜 曾思齐 杨盛扬
机构
中南林业科技大学 南方森林资源经营与监测国家林业和草原据重点实验室
出处
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期13-22,共10页
基金
湖南省教育厅科学研究项目(22B0255) 林业公益性行业科研专项(201504301)。
文摘
【目的】构建栎类天然林最大密度线,探究栎类天然林自稀疏规律,从理论上丰富种群生态学,为天然林林分密度管理与控制提供理论参考。【方法】以湖南省265块栎类天然林连续清查样地为研究对象,对现有林分密度指数进行改进,采用分位数回归和随机前沿分析评估Reineke林分密度指数和改进林分密度指数在构建栎类天然林最大密度线方面的适用性,并对不同林分类型栎类天然林的自稀疏特点进行分析。【结果】与Reineke林分密度模型相比,改进林分密度模型的预测误差显著降低(P<0.05),模型以林分平均胸径和优势树种平均高为基础变量,能够更好诠释林分自稀疏的内涵;随机前沿分析方法在模拟天然林最大密度线模型方面更加客观且精度较高,分位数回归方法也可提供有价值的补充;天然混交林自稀疏过程受林分平均胸径和优势树种平均高的共同影响,林分平均胸径越大,自稀疏速率越快;林分优势树种平均高越大,林分可容纳株数越多。天然林自稀疏速率在不同类型林分之间存在显著差异(P<0.05),栎类相对纯林的自稀疏速率更快、死亡率更高。【结论】构建栎类天然林最大密度线,探究其自稀疏规律,可为栎类天然林自稀疏状态的判别提供定量依据,有助于精准提升栎类天然林林分质量,更好把握天然林的自稀疏动态。
关键词
自稀疏规则 最大密度 线 林分密度指数 天然林 栎类
Keywords
self-thinning rule maximum density-size line stand density index natural forest oak
分类号
S757
[农业科学—森林经理学]
题名 不同林分密度指标的比较研究
被引量：21
3
作者
张连金 惠刚盈 孙长忠
机构
中国林业科学研究院林业研究所 中国林业科学研究院华北林业实验中心
出处
《福建林学院学报》
CSCD
北大核心
2011年第3期257-261,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(30872021)
文摘
用28年生杉木造林密度试验林的逐年观测数据,对林分密度指数、相对植距和优势高—营养面积比3个林分密度指标进行比较分析。结果表明:(1)不同造林密度林分达到一定年龄后,相对植距几乎相等,无法体现不同密度之间的区别,不是一个理想的密度指标;(2)利用Statistica统计软件,通过牛顿迭代法,基于Richards方程分别不同造林密度建立了年龄与林分密度指数和优势高—营养面积比的关系模型,并计算其特征参数,结果表明该模型能对这2种密度指数进行正确预估,且方程极限参数a都随着造林密度的增加而增大,体现了不同密度之间的差别;(3)与林分密度指数相比,优势高—营养面积比由于具有不含参数、适用年龄范围较大和速率参数b较稳定等特点而更加理想。
关键词
杉木 林分密度指数 相对植距 优势高—营养面积比
Keywords
Cunninghamia lanceolata stand density index relative spacing ratio of dominant height to nutrient area
分类号
S753.3
[农业科学—森林经理学]
题名 不同良种与初植密度杉木林分密度指标动态特征
被引量：10
4
作者
李晓燕 段爱国 张建国 赵世荣 冯随起
机构
中国林业科学研究院林业研究所 南京林业大学南方现代林业协同创新中心 福建省邵武卫闽国有林场
出处
《林业科学研究》
CSCD
北大核心
2021年第2期72-80,共9页
基金
国家“十二五”科技计划课题“杉木速生丰产林定向培育技术研究(2015BAD09B0101)” 国家“十三五”重点研发计划课题“杉木速生材高效培育技术研究(2016YFD0600302)” 国家自然科学基金面上项目“不同气候区杉木人工成熟林生态系统碳储量格局及其密度效应”(31570619)。
文摘
[目的]探讨不同良种和初植密度杉木林分密度指标的动态特征,筛选适宜于杉木林分的密度指标,为杉木人工林密度管理提供依据。[方法]利用8年生杉木良种和密度互作试验林逐年定位观测数据,分析树冠竞争因子(CCF)、林分密度指数(SDI)、优势高—营养面积比(Z)这3个林分密度指标在不同良种和不同初植密度下的动态变化规律,并进行密度指标对初植密度和林龄的线性回归分析。[结果]在相同良种水平、不同初植密度下,3种林分密度指标随林龄增长的动态变化规律一致,均为随林龄增加而增大,低初植密度下,密度指标随林龄增长拟合直线斜率较小,随初植密度增大,拟合直线斜率增大,反映初植密度越大的林分对林木间竞争激烈程度的影响更强;同一林龄下,均随密度增大而增大,不同密度间差异达极显著水平;在相同初植密度、不同良种水平下,3种密度指标的良种效应差异均不显著,且不存在良种和初植密度的交互作用。[结论]3种林分密度指标在一定程度上可以反映密度信息,在5000~6667株·hm^(-2)的密度范围内,CCF和SDI在不同密度间差异均未达显著水平,此密度范围内难以体现不同密度之间的差别,而Z在研究设置的整个密度范围内不同密度间差异均达显著水平,能明显表示出不同密度之间的差别,适用的密度范围更广,且不含参数,计算简单,可以很好地用于杉木人工林分生长模拟和密度管理。
关键词
杉木 良种 初植密度 树冠竞争因子 林分密度指数 优势高—营养面积比
Keywords
Cunninghamia lanceolata improved variety initial planting density crown competition factor stand density index ratio of dominant height to nutrient area
分类号
S753.3
[农业科学—森林经理学]
题名 基于神经网络的马尾松人工林密度指数模型
被引量：1
5
作者
刘光武 陈晨 王柯力
机构
河南林业职业学院 河南省南召县林业局
出处
《浙江农林大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期100-104,共5页
基金
河南省科技攻关计划项目(172102110239)
文摘
[目的] 通过对马尾松Pinus massoniana人工林密度指数模型的研究,为制定木材产量及质量的提升决策提供参考。 [方法] 以河南省薄山林场马尾松人工林为研究对象,采用147块标准地数据,以林分平均胸径为输入向量,以林分密度为输出向量,建立了林分密度指数人工神经网络(ANN)模型,并与Reineke的林分密度指数模型进行比较。 [结果] ① 薄山林场马尾松人工林最大密度线斜率b为-1.516 3,马尾松标准平均胸径为14 cm,Reineke的林分密度指数模型精度为92.11%,t检验结果显著;②构建了网络结构为1:2:1的林分密度指数ANN模型,模型拟合精度为92.57%,均方误差为0.001 469 7。③无论采用Reineke林分密度指数还是人工神经网络技术,在拟合株数密度随林分平均胸径的变化趋势时,幼龄林组拟合效果都不理想,这与幼龄林组数据数量偏少有关。 [结论] 所建模型可为薄山林场马尾松抚育经营决策提供依据。
关键词
院 森林经理学曰 马尾松曰 人工林曰 林分密度指数 曰人工神经网络
Keywords
forest management Pinus massoniana plantation stand density index antificial neural network (ANN)
分类号
S757.9
[农业科学—森林经理学]
题名 基于自稀疏理论的杉木人工林密度指标研究
被引量：16
6
作者
车少辉 张建国
机构
中国林业科学研究院林业研究所
出处
《植物研究》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期343-347,共5页
基金
"十二五"国家科技支撑计划课题"杉木速生丰产林定向培育技术集成研究与示范"
文摘
量化林分密度是精准林业实现的基础。选择合适的林分密度指标用于杉木人工林的模拟和预测研究。基于同一套数据构建3个林分密度指标,根据这些指标的理论分析和动态变化规律进行选优。理论上,Reneike林分密度指数(SDI)和Curtis相对密度(RD)可互相转换,SDI可作为Nilson密度(SD)指标的特例;杉木人工林分的实证结果表明,SD指标的动态变化规律优于传统的SDI和RD密度,更能反映林分的生长规律;而且具有与立地质量不相关的比较优势。Nilson密度指标可用来模拟和预测杉木人工林的生长和收获。
关键词
杉木人工林 林分密度指数 Curtis相对密度 Nilson林分 密度
Keywords
Chinese Fir plantation stand density index Curtis＇ s relative stand density Nilson＇ s stand density
分类号
S791.27
[农业科学—林木遗传育种]
题名 基于增强回归树的杉木人工林林分断面积模型研究
被引量：4
7
作者
臧颢 黄锦程 刘洪生 欧阳勋志 宁金魁
机构
江西农业大学林学院 江西农业大学鄱阳湖流域森林生态系统保护与修复国家林业和草原局重点实验室 江西省崇义县林业局
出处
《江西农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期553-562,共10页
基金
国家自然科学基金项目(31700563) 全国森林经营科技支撑科研专项协作任务(1692016-05) 江西省教育厅科技计划项目(GJJ160397)。
文摘
【目的】林分断面积是森林生长收获预估中的重要变量。构建基于增强回归树的林分断面积模型,并分析不同林分密度指标和不同立地指标及其交互作用对模拟的影响,为采用增强回归树模拟林分断面积提供一定的参考。【方法】研究以江西省崇义县的杉木人工林为对象,采用增强回归树构建了林分断面积模型,通过交叉验证分析了交互深度、收缩参数和回归树数量的变化对增强回归树预测的影响,并对比分析了2种立地指标(地位级指数和地位指数)、2种密度指标(每公顷株数和林分密度指数)及其交互作用对林分断面积的影响,以此筛选出林分断面积模型中最适的立地指标和密度指标。【结果】(1)经过参数优化的增强回归树能较好的模拟林分断面积,最优模型的MAB为0.5047 m^2/hm^2,RMA为2.29%,RMSE为0.9008 m^2/hm^2;(2)基于林分平均高的地位级指数对林分断面积的模拟效果优于地位指数,因此可在缺少优势高数据时采用地位级指数描述立地质量;(3)林分密度指数对林分断面积的模拟效果明显优于每公顷株数,说明包含了林木大小信息的密度指标能有效的模拟林分断面积;(4)立地和密度的交互作用能在一定程度上提升林分断面积模型精度。【结论】增强回归树能较好的模拟林分断面积,但需要对参数调优,且在需要精确预估林分断面积时,建议考虑立地和密度的交互作用。
关键词
增强回归树 林分 断面积参数优化 地位级指数 林分密度指数
Keywords
boosted regression trees stand basal area tuning site class index stand density index
分类号
S791.27
[农业科学—林木遗传育种]
题名 基于FVS的秦岭地区栓皮栎天然次生林单木模型构建
被引量：6
8
作者
张西 贾黎明 张瑜 郑聪慧
机构
北京林业大学省部共建森林培育与保护教育部重点实验室 广州市白云山风景区管理局麓湖游览区管理处
出处
《北京林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第5期19-29,共11页
文摘
栓皮栎是珍贵的经济树种和用材树种,经济价值高、用途广泛,在全国均有分布,其中秦岭至大别山一带是其核心分布区之一。以秦岭南北坡栓皮栎天然次生林为研究对象,在陕西省商洛市山阳县、镇安县、西安市周至县和宝鸡市太白县设置临时样地并进行调查,利用104块样地数据和150株解析木数据构建基于FVS系统的栓皮栎5类单木核心生长模型,包括胸径-树高模型、冠幅模型、胸径生长量模型、树高生长量模型和材积模型。结果如下:确定栓皮栎胸径-树高模型表达式为H=1.082e(3.245-17.291/DBH+1)+3.56,冠幅模型表达式为CW=0.257+0.244DBH-0.002DBH2,胸径定期(5年)生长量方程为ln(DDS)=-12.669-0.055A-0.004DBH2+0.117SI-39.181ln(DBH)+43.138ln(DBH+1)+0.013sin(SL),树高生长量模型方程表达式为HTG=6.372+0.025Avg H+0.108Domt H+0.008DBH2-0.254SD+0.168SI+0.038 sin(SL)-3.613 ln(DBH),材积模型方程表达式为V=0.338+11.477DBH-11.582DBH0.997·H0.001+0.002DBH·H。通过拟合与计算,确定树皮调整因子值为1.159 2,树冠竞争因子值上限接近450,林分最大密度指数为923株/hm2。对所建各模型进行t检验和残差分布检验,结果均显示拟合效果较好。所建模型以期为秦岭地区栓皮栎林FVS系统本土化研究奠定基础,为该区域栓皮栎林抚育经营决策提供依据。
关键词
秦岭地区 栓皮栎天然次生林 单木生长模型 树冠竞争因子 林分密度指数
Keywords
Qinling Area Quercus variabilis natural secondary forest individual tree growth model crown competition factor stand density index
分类号
S757.1
[农业科学—森林经理学]
题名 马尾松造纸原料林生长收获预估模型的研究
被引量：22
9
作者
江希钿 杨锦昌 刘玉明
机构
福建林学院 青山纸业股份有限公司
出处
《福建林学院学报》
CSCD
北大核心
2001年第1期1-5,共5页
基金
福建省自然科学基金资助项目(B0010019)
文摘
以年龄、地位指数、初植密度为辅助变量 ,利用 Korf方程建立林分密度指数动态预估模型 ,从模型相容性思想出发 ,研制了马尾松造纸原料林全林分模型 ,模型经检验精度高、误差小 ,且能反映林分测树因子动态变化及因子之间关系的基本规律 ;
关键词
马尾松 林分密度指数 全林分 模型
Keywords
masson pine stand density index whole stand mode
分类号
S791.248
[农业科学—林木遗传育种]
S758
[农业科学—森林经理学]
题名 纸浆材桉树人工林生长与收获预估模型研究
被引量：2
10
作者
李宗俊 莫燕卿 莫晓勇 赵雪丽 刘萍
机构
华南农业大学林学与风景园林学院
出处
《林业资源管理》
北大核心
2017年第1期31-36,共6页
基金
桉树高效培育技术研究(2016YFD0600505) 广东省林业科技创新专项(2013KJCX013-01 +1 种基金 2015KJCX026) 广东省省级科技计划项目(2014B020202013)
文摘
以国营雷州林业局纸浆材桉树人工林为研究对象,基于2015年1—2月调查的190块标准地数据,应用SPSS 19.0,For Stat 2.2软件,研究纸浆材桉树人工林生长与收获预估模型。结果表明:密度指数模型为SDI=1.7470No^(1.0951)e^(-3.7637t0.05-0.1742L);断面积模型为G=16.7828L^(0.1529)(1-e^(-1.0125×10-8SDI-2.1970t))^(0.5554);蓄积模型为M=e^(2.3641+0.0988L-3.0557t-1G0.9126)。研究结果可为国营雷州林业局纸浆材桉树人工林生长收获预估、森林成熟龄确定以及森林资源管理提供理论依据。
关键词
纸浆材桉树人工林 林分密度指数 生长收获预估
Keywords
Eucalyptus pulpwood, plantation, SDI, growth and yield forecast
分类号
S757.2
[农业科学—森林经理学]
题名 孙吴县主要优势树种的SDI动态预测模型
被引量：2
11
作者
王丽曼 卢军 陈东升
机构
黑龙江省孙吴县辰清林场 中国林业科学研究院 东北林业大学
出处
《林业科技情报》
2009年第1期14-15,共2页
基金
国家林业局"948"项目"森林多目标经营规划决策支持技术及软件的引进"资助
文摘
采用黑龙江省孙吴县170块复测的固定标准地数据,建立了6个主要优势树种(组)的林分密度指数(SDI)动态预测模型,拟合效果良好,可以动态反应该地区林分竞争指标的变化。
关键词
林分密度指数 预测模型 全林分 模型 模拟
Keywords
stand density index（SDI） prognosis model whole stand model simulation
分类号
S758
[农业科学—森林经理学]
