云南松林主要分布于我国西南的云南林区,由于特殊的气候和地理环境,加之火源多发,使得该地区森林火灾高发频发、火情处置困难,急需在该地区开展快速准确的林火预报预测工作。本论文针对云南林区的主要树种云南松,从计算快捷简便的火险气象模型以及预报结果精度高的火行为模拟模型这2个角度入手,收集并整理国内外的主流模型,利用云南松林历史林火资料、历史气象记录、植被数据和地形数据,测算各预报模型在该地区的预报精度,从中筛选适宜云南松林的林火预报预测模型,同时还在测报结果的基础上分析影响预报精度的主要因素,提出模型的改进思路

分析了云南省安宁市1971年至2000年的气象资料和基础地形数据,结合2006年"3.29"重大森林火灾典型案例,并调查火烧迹地,得到云南松Pinus yunnanensis林飞火发生的火环境特征。结果表明:①干季的气象条件有利于飞火形成,特别是3月份,气温逐渐上升,平均相对湿度、最小相对湿度都达到最小值,分别为53%和3%;最大平均风速、平均风速、大风日数都达到一年中的最大值,分别为29.0 m.min-1,16.3 m.min-1和16.3 d,而降水量不足20 mm,蒸发量高达263 mm;②地形、地势有利于产生飞火,全市相对高差为200~1 000 m的面积占了总面积的60.7%,山高...

【目的】计划烧除是当前应用最广泛有效的森林可燃物管理措施。研究云南松Pinus yunnanensis林地表可燃物进行计划烧除时的火行为特征，可有效清理林地易燃物，降低林地火烧可能性，实现林火管理以预防为主的目的。【方法】使用点烧下山火技术在云南松林开展计划烧除。森林防火期内防火前期，在滇中地区新平县照壁山云南松连续分布区进行外业调查，包括样地设置和野外计划烧除点烧试验，记录烧除过程中火行为的动态变化，包括火蔓延速度、火线强度、火焰温度和高度等，评估烧除效果。【结果】滇中地区防火前期，云南松林地表可燃物含水率为11.99%～12.06%，处于干燥、易燃状态。烧除试验表明：火蔓延速度为0.14～0.29 m·min~(–1)，火线强度为147～332 kW·m~(–1)，火焰温度为386～578℃，火焰最大高度为0.9 m。不同可燃物类型烧除时火行为参数差异显著(P

为提高湖南省森林火险天气等级预测精度，降低空报和漏报比例，基于湖南省各县２００５—２０１５年森林火灾数据及各县气象站对应的同期气象资料，利用变异系数方法确定了日最高气温、风速、相对湿度、降雨量等天气因子的分段区域，设定了各区域的得分值，并运用主成分分析方法确定了不同分段区域对湖南省森林火灾的影响权重，建立了加权森林火险天气指数模型，根据天气指数确定森林火险天气等级。经２０１５年森林火灾数据验证模型精度达到了７４．２％，表明了该森林火险天气等级预测模型具有适用价值。

【目的】明确周期性（烧除周期为1年）计划烧除条件下云南松纯林地表可燃物状态，以及这类可燃物相应的火行为特征，探究计划烧除对云南松地表可燃物火行为的影响，为合理评估计划烧除的生态意义以及林火管理与扑救提供科学依据。【方法】运用野外调查采样与实验室模拟燃烧法，并结合SPSS 23.0软件，对数据进行处理与分析，探究云南省新平县照壁山云南松纯林样地内，计划烧除林分下的可燃物种类、载量、含水率等特征对室内模拟火场温度、火焰高度、热辐射、蔓延速率、烧除率、火强度等火行为的影响。【结果】（1）云南松纯林地表可燃物主要是凋落的松针，外加少量枯落的松枝和球果以及枯死的蕨类，种类较单一且林下可燃物大多为细小可燃物。（2）2018-2020年间，云南松纯林林下地表枯死可燃物含水率的平均值分别为9.39%、8.04%、9.89%，平均载量分别为（0.937±0.303） kg/m~2、（0.926±0.253） kg/m~2、（0.669±0.248） kg/m~2。（3）实验室内模拟火行为包括：火强度为（245.95±130.51） kW/m，火焰高度（0.92±0.22） m，火场温度达（437.5±171.6）℃，热辐射（6.3±0.9） kW/m~2，蔓延速率为（1.1±0.3） m/min，可燃物点着时间为1 s，烧除率为62%左右。（4）自然状态下的云南松的死亡率约为1.33%，在2018、2020年外业调查时，计划烧除下的云南松死亡率分别为0.93%、1.27%，云南松具有一定的抗火性和耐火性。【结论】（1）周期性计划烧除下的云南松纯林：林分郁闭度较大，林下易燃植被较少，以松针凋落物和草类为主。(2)计划烧除可有效减少地表可燃物负荷量，地表可燃物的平均载量不到1 kg/m~2。防火期内，云南松林地表枯死可燃物的含水率低于10%，极易被引燃，但火焰高度在0.5～1.5 m范围内，火强度不高于750 kW/m，属于低强度地表火；火场温度高，热辐射强，火蔓延速度一般，火场可人工控制；实验室模拟烧除率高，燃烧效果好。（3）在易火生境以及对火有一定适应性的林分中，开展周期性计划烧除必要且可行。

作者研究了林火对云南松林区土壤理化性质的影响，结果表明，林火对土壤性质有一定的影响，经检验，差异显著．在中、弱度林火的云南松林中，林火前期土壤结构变化不大，表现出容重略有降低，总孔隙度增大，土壤ｐＨ值增加，有机碳和全氮含量减少，速效钾增加等规律．

利用云南省森林资源监测数据对云南松林资源的动态变化进行了研究,结果表明:在1987—2007年的20 a间,云南松林资源总体呈增长趋势,尤其是蓄积量在1997—2002年得益于天然林保护工程,出现了快速上升,5 a净增20.57%,与此同时,过熟林资源一直处于较低水平,优质可用云南松林资源的数量持续减少,濒临枯竭。云南松林分单位面积蓄积量20 a间提高了27.05%,而大径组和特大径组林木蓄积所占比例则呈下降趋势,近、成、过熟林的单株材积从每株0.77 m3降至0.22 m3,表明云南松林质量在总体上提高的同时,可用资源数量仍在快速减少,材种结构低质化倾向加剧。云南松林分林龄结构一直呈现出显著...

云南松Pinus yunnanensis作为中国西南地区的主要建群树种,在西南地区占有重要地位,研建其林分生长模型以及对模型参数进行环境解释,可为气候变暖背景下研究云南松林分的生长动态提供经验模型。基于云南省森林资源连续清查数据和气象数据,以为云南松林为研究对象,结合6种基本理论方程,采用非线性回归方法构建林分平均胸径的生长模型,并对最优模型的参数进行环境解释。结果表明:(1)以决定系数(R2)和均方根误差(ERMS)为指标,从6个基础模型中选定林分平均胸径最优生长模型为坎派兹(Gompertz)模型, R2达到0.648, ERMS为3.384;(2)将各环境影响因子同时引入到2个参数组合位置上时的模型作为解释该环境因子对林分平均胸径生长模型影响的最佳模型形式;(3)各环境影响因子对林分胸径生长模型的影响程度大小排序为湿润指数>海拔>年平均降水量>潜在蒸散量>年平均气温>温暖指数>郁闭度>年均生物学温度>坡度。(4)地形因子和气候因子与林分平均胸径生长之间的关系有正有负,地形因子中的海拔因子对林分平均胸径的影响不大,气象因子中温度对林分平均胸径生长的影响是通过对降水的制约来实现的。

【目的】无人机多光谱遥感影像较可见光影像具有更丰富的光谱信息，在森林蓄积量估测中具有较大潜力。以无人机载多光谱遥感影像为主要数据源，探索森林蓄积量的遥感估测模型，以克服传统地面调查工作量大、耗时长、成本高等弊端。【方法】以滇中地区典型天然云南松Pinus yunnanensis纯林为研究对象，利用无人机多光谱影像提取单波段反射率、各类植被指数、纹理特征等，计算各特征变量的标准地均值；筛选与云南松林蓄积量相关性显著的特征变量，采用多元线性、随机森林、支持向量机建立云南松林蓄积量估测模型，以决定系数(R~2)、平均绝对误差(EMA)、均方根误差(ERMS)、平均相对误差(EMR)评价模型精度。【结果】(1) 3种模型中，随机森林的精度最高(R~2=0.89,EMA=4.69m~3·hm~(-2), ERMS=5.45m~3·hm~(-2), EMR=14.5%)，其次为支持向量机(R~2=0.74, EMA=5.27m~3·hm~(-2), ERMS=8.31m~3·hm~(-2),EMR=13.1%)，最低为多元线性回归模型(R~2=0.35,EMA=10.12 m~3·hm~(-2),ERMS=12.85 m~3·hm~(-2),EMR=28.1%);3种模型在测试集上的估测精度均有所降低，随机森林的模型表现最好，支持向量机次之，多元线性最差。(2) 3种模型在云南松林蓄积量估测中均存在一定的低值高估和高值低估现象。(3)基于无人机多光谱影像估测云南松林蓄积量，纹理特征仍是不可忽视的重要因子。【结论】基于无人机多光谱影像，在不进行单木分割的情景下，提取标准地的单波段反射率、植被指数、纹理特征均值，筛选适用于蓄积量估算的变量构建估测模型。通过对3种模型进行精度评价，随机森林为云南松林蓄积量估测的最佳模型。图2表5参27

森林生物量作为森林生态系统的最基本数量特征，是研究许多林业问题和生态问题的基础，但由于地域的不同，地上生物量及各分项生物量存在差异。以西藏、云南２个省（自治区）的１３０株实测云南松Ｐｉｎｕｓ ｙｕｎｎａｎｅｎｓｉｓ生物量数据，分别用传统回归方法和利用引入地理区域为特征的哑变量方法建立了地上总生物量和地上各分项生物量的一元（胸径为自变量）、二元（胸径和树高为自变量）和三元（胸径、树高、冠幅为自变量）模型。结果表明：所建生物量模型中，地上总生物量模型精度最高，预估精度为０．９３０ ０～０．９６０ ０，其次是树干、树皮和干材生物量模型，预估精度为０．９００ ０～０．９５０ ０，树叶生物量模型的预估精．．．

Yunnan Pine is the predominant woody tree in southwestern China as well as one of important forest resource in China.The paper give a study to Yunnan pine forest in mid-Yunnan province and Weibull distribution were β distribution were used to fit and forecast the diametral distribution regularity of...

【目的】研究地上、地下枯落物输入变化对土壤呼吸及其组分的影响,为滇中高原云南松林土壤碳库管理提供数据参考。【方法】在云南玉溪磨盘山的云南松林内,基于枯落物添加和去除实验(DIRT, Detritus input and removal treatments),测定6种处理(对照(CK)、双倍枯落物(DL)、去除枯落物(NL),去除有机层和A层上部(O/A-Less)、去除根系(NR)和无输入(NI))林地的土壤呼吸及土壤温湿度,分析不同处理林地的土壤呼吸、土壤呼吸组分及其与具有该组分的林地土壤呼吸之间的关系。【结果】1)观测期内,不同处理、不同月份间土壤呼吸速率差异极显著(P <0.01),不同处理土壤呼吸速率以7月最高,3月最低,不同处理对土壤温湿度无显著的影响。2)基于DIRT处理的土壤呼吸组分估算结果显示,根系对土壤总呼吸的年贡献分别为33.65%和48.40%,枯落物层对土壤总呼吸的年贡献分别为14.49%、29.95%、19.86%、28.82%;通过单因素线性和非线性模型对不同估算方式得到各组分的分析结果显示,RR2(根系呼吸)、LR4(枯落物层呼吸)和MR(土壤有机质呼吸)分别最能代表云南松林地根系、枯落物层和土壤有机质的呼吸速率,其对土壤总呼吸的贡献分别为48.30%、28.76%、38.79%。【结论】改变枯落物输入对林地土壤呼吸及各呼吸组分产生了显著影响,且由于枯落物输入的不同,各呼吸组分受其影响程度也不同。

【目的】对云南省玉溪市磨盘山云南松天然次生林5种营养元素(N、P、K、Ca、Mg)的含量、积累、分配及其随林龄变化的趋势进行研究,为云南松林养分利用及森林生态服务功能价值核算提供基础数据。【方法】选取15,30和45年生云南松天然次生林为研究对象,在各林龄林地中各设置3个20m×20m的标准样地,对样地内的乔木层按照叶、枝、干、根取样,灌木分叶、枝、根取样,草本分地上部分和地下部分取样,凋落物全部取样,同种植物的相同器官取混合样品,所有样品取回后在实验室进行生物量和营养元素含量的测定与分析。【结果】云南松不同器官营养元素含量大小次序为树叶>树枝>树根>树干;各器官营养元素含量均以N最高,其次是...

【目的】预测思茅松在云南省的潜在分布区，探讨影响思茅松潜在分布的主导环境变量，为思茅松适地适树、科学经营提供依据。【方法】基于多次全国森林资源清查云南省固定样地数据确定思茅松现实分布点，选取影响林分生长的19个生物气候变量、3个地形变量和11个土壤变量，采用最大熵模型（Maxent）模拟思茅松在云南的潜在分布区，通过受试者工作特征曲线下面积AUC(Area Under Curve)评价模型精度，使用刀切法（Jackknife method）分析环境变量对思茅松潜在分布区影响的重要程度，最后通过思茅松存在概率逻辑值（P）采用相等间隔法对思茅松潜在分布区进行分类。【结果】思茅松Maxent模型预测结果准确性极好，10折交叉验证AUC的均值为0.921。根据模型各因子的最终贡献率，影响思茅松潜在分布的主要环境变量为温度和降水，其次是土壤、地形因子；刀切法检验结果显示，影响思茅松潜在分布区排名前五的主导环境变量为最干季平均温度（Bio9）、等温性（Bio3）、最湿月降水量（Bio13）、最湿季平均温度（Bio8）和降水量的季节性（Bio15）。思茅松的核心适宜区主要分布普洱市，其次是临沧市和西双版纳州，玉溪市和红河州有少量分布。【结论】最大熵模型能够很好的预测云南省思茅松的潜在分布区，筛选出影响思茅松潜在分布区的主导环境变量及其阈值合理，形成的思茅松潜在分布适宜性等级图可为思茅松适地适树、科学经营提供依据。