本文根据人工林红松木材生长轮密度变异特点 ,采用时间序列分析法 ,建立了人工林红松木材生长轮密度的动态模型 ,对木材生长轮密度进行近期预测 ,预测结果良好。此研究结果实现了木材生长轮内的材质预测 ,为人工林红松的定向培育提供理论依据

为研究不同初植密度对林木生长和材质的影响,该文以小黑杨为研究对象,分析了3种初植密度下林木生长特征和木材材质的差异,并建立了基于林木特征因子的材质评价模型.结果表明:初植密度对林木生长的影响不同,随着初植密度的减小,胸径、尖削度、径高比明显增大,枝下高降低,而树高受初植密度影响不大;初植密度对木材材质影响也不同,随着初植密度的减小,抗弯弹性模量(MOE)、抗弯强度(MOR)有降低趋势,而湿心材、边材面积,幼龄材、成熟材面积,以及幼龄材、湿心材比例均明显增大;基本密度不受初植密度的影响.回归分析表明,MOE、MOR、湿心材、幼龄材面积等材质指标可用树木特征因子及初植密度进行较好地预测,而木材密度...

【目的】木材密度不仅与木材的各种材性密切相关，而且是衡量木材质量与价值的重要指标。采用近红外光谱（Near infrared spectroscopy, NIRS）分析技术能够快速、高效地预测木材密度，避免了传统试验中繁琐的检测步骤。长短期记忆网络(Long short-term memory network, LSTM)作为循环神经网络(Recurrent neural network, RNN)的变体，不仅可以学习序列数据之间的高阶特征信息，而且克服了RNN中的长距离依赖、梯度爆炸与梯度消失等问题。将LSTM与NIRS结合，提出一种能够准确预测樟子松木材气干密度的无损检测技术，为提高NIRS模型预测木材气干密度精度提供理论依据。【方法】该研究以樟子松木材样本为研究对象，用近红外光谱仪获得106个樟子松样本的光谱数据，并在恒温（20±2℃）恒湿（65%±3%）的环境下测定样本的气干密度。通过对比多组预处理方法和特征选择方法，采用Savitzky-Golay卷积平滑（Savitzky-Golay smoothing,SGS）等方法进行预处理，采用竞争性自适应加权算法（Competitive adaptive reweighted sampling, CARS）进行波段选择，剔除NIRS数据中的高频噪声与冗余信息，提升光谱数据质量、建模速度与精度。为验证LSTM模型预测能力，将其与偏最小二乘回归(Partial least squares regression, PSLR)、卷积神经网络(Convolution neural network, CNN)等建模算法对比分析。上述3种算法被分别应用于建立樟子松木材气干密度近红外预测模型。【结果】基于上述3种建模方法建立的NIRS模型均可实现樟子松气干密度的有效预测。且LSTM模型的预测精度与回归拟合度均优于PLSR与CNN模型。其中SGS+CARS处理后的LSTM模型的预测精度最高、泛化性能最强、拟合效果最好（R2=0.959,RMSEP=0.005,RPD=5.033）。【结论】通过对樟子松木材光谱数据与气干密度的采集，建立了一种新型的基于NIRS分析技术与LSTM的木材气干密度检测方法。LSTM预测模型相较于传统的回归模型，模型的预测精度更高，回归效果更好，鲁棒性更强。该检测方法既可保证木材的完整性，又可以提高气干密度的预测精度，实现了对樟子松木材气干密度的快速无损检测，为木材近红外光谱分析提供了可参考的模型与理论依据。

为了找到一种能快捷测定子代试验林材性(木材基本密度、纤维长度)的方法,运用实测的具有正态性的火炬松木材基本密度、纤维长度以及近红外光谱建立预测模型.应用Umscrambler软件,通过比较不同光谱处理方法,选出一阶导数、平滑算法、归一化法相结合的方法为最佳近红外光谱处理方法.并用偏最小二乘法的回归分析建立校正模型,木材基本密度校正模型的决定系数为0.970 0;木材纤维长度校正模型的决定系数为0.966 4.采用外部样品对模型进行验证,得出木材基本密度校正模型的预测标准偏差为0.033 g·cm~(-3),木材纤维长度校正模型的预测标准偏差为0.216 mm,表明建立的模型效果准确可靠.用建立的模型预测火炬松子代测定林的264个样本,测得的数据呈正态分布,表明近红外预测模型可应用于林木遗传测定.

在福建省建瓯市选取1968—1997年间营造的多片木荷纯林和荷杉混交林,系统研究坡位、坡向等生境条件及与杉木混交对木荷人工林生长和木材基本密度的影响。结果表明:坡向和坡位对木荷生长和干形影响显著,但对木材基本密度影响较小。相对于阴坡和中坡,阳坡和下坡的木荷其树冠浓密、树高和冠幅生长量较大,干形略有改善,而阴坡因土壤水湿条件较好有利于木荷胸径的生长。与杉木按适当比例(如荷杉比为1∶3)进行混交,可明显促进木荷胸径、树高和冠幅的生长,并改善了干形。通过比较表明:木荷人工林分叉干发生的几率变化在22.50%～35.75%之间,且以0.5m以下的1叉干为主;对于地处阳坡和下坡的纯林及1∶3荷杉混交林,...

For different silvicultural measures(forest composioin,planning densiy,thinning and pruning), the mechanical properties of Pinus koraiensis plantations were measured and analyzed. The results showed that the effect of silvicultural measures(forest composioin,planning densiy,thinning) on mechanical ...

本文报道了橡胶树 3个无性系生长轮宽度、木材基本密度和热水浸提物含量变异规律 ,并就橡胶树木材材质改良与资源开发利用进行了讨论。木材基本密度无性系间差异不显著 ,无性系内株间差异显著。PR10 7无性系株内木材基本密度径向上为“递增、稳定”的模式 ,过熟期内木材密度降低 ;纵向上为递增到最大值后减少。株内木材密度变化范围为 0 4 70g·cm- 3～ 0 6 0 5g·cm- 3,变异系数为 3 0 %～ 8 2 %。林分内株间木材基本密度变化范围为 0 4 2 1g·cm- 3～ 0 5 80g·cm- 3,变异系数为 5 16 %～ 7 0 5 %。橡胶木浸提物含量较高 ,株内...

以黑龙江省七台河市林业局金沙林场9株人工落叶松432个样品密度数据为例,利用逐步回归技术构建落叶松木材密度模型:WD=β1+β2RN+β3RN2+β4h。利用S-PLUS软件中的LME过程,分别考虑单水平和多水平效应,拟合线性木材密度混合效应模型。结果表明:基于单水平和多水平效应的混合模型拟合精度高于传统的基本模型,并且考虑单水平树高效应和2层次效应时的混合模型精度高于考虑单水平样木效应影响的混合模型。模型检验结果表明:混合效应模型不但能反映总体平均木材密度变化趋势,还能反映分组之间的差异。

以5年生火炬松为研究对象,采用DA7200近红外光谱成分分析仪扫描火炬松木芯,利用近红外光谱数据,结合偏最小二乘法建立5年生火炬松木材基本密度近红外快速预测模型.比较分析不同预处理模型评价的相关参数,得到一阶导数与平滑算法结合的最佳预处理方法,校正集相关系数达到0.925 2,校正集均方根误差为0.005 7 g·cm~(-3),交互验证集相关系数达到0.796 2,交互验证集均方根误差为0.009 5 g·cm~(-3),外部验证集预测值与实测值具有较高的相关性(R=0.805 7),预测均方根误差为0.013 9 g·cm~(-3).本研究建立的模型能满足对5年生火炬松木材基本密度的快速预测.

【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。图4表1参13

为探讨用模拟方法确定人工林的经营密度,本文以贵州马尾松人工林569块常规标准地资料为基础分析,结果表明:这些标准地对目前贵州马尾松人工林具有充分代表性;立木密度对林分平均胸径的影响最为明显,对树高影响较小;林分断面积和蓄积随立木密度的增大而上升,但当立木密度大到一定程度时,它们都有下降的趋势.基于以上分析,用动态规划方法建立了可变间伐间隔期的林分经营密度模型.该模型既符合林分生长的一般规律,又得到实地试验结果的支持,因此建议应用.

【目的】对人工林红松木材碳素储存量与物理特征的径向变异进行研究,以弥补我国木材碳素储存研究的不足,为提高木材碳素储存量、高效合理地定向培育人工林红松提供理论基础。【方法】首先测定和计算红松木材的各项物理特征及其碳素储存量,再采用回归分析和相关分析方法对木材碳素储存量分别与生长轮密度、生长轮宽度、晚材率和生长速率的径向变异规律进行分析,最后得到它们之间的径向变异规律图、拟合图以及回归方程等。【结果】木材碳素储存量在径向变异上先略微减小,接着随树木的不断生长呈增大趋势,而在树木成熟后又逐渐减小至平稳状态,且波动较大,并与各项物理特征的径向变异趋势在第18年左右有一个峰值。木材碳素储存量与生长轮密度...

提出一种基于过程神经网络的木材生长轮密度长期预测方法。本方法利用输入输出均为时变函数的过程神经网络输出为时变函数的特点,将原始数据拟合为输入函数并表示为一组正交基的展开形式后,使用混合遗传算法训练过程神经网络,得到过程神经网络的输出函数,以此实现木材生长轮密度的一次多步长期预测,通过与传统时间序列预测方法比较,预测精度得到显著提高,并为时间序列长期预测问题提供新方法。

使用扫描电子显微镜观察杉木、马尾松横纹拉应力、顺纹拉应力及冲击载荷作用下的破坏表面 ,结果表明不同的加载方式、加载速度对木材的断裂过程有影响 ;木材的微观构造影响其断裂过程。

本文研究了广西人工林马尾松木材性质的变异及幼龄材与成熟材的差异。结果表明 ,幼龄材与成熟材的分界年龄在 14　 16a ,解剖性质在径向上的变异规律为 :射线比量、树脂道比量、胞壁率、胞腔直径、胞壁厚、管胞长度、管胞宽度和晚材壁腔比是自髓心向外呈递增趋势 ,管胞比量和晚材率为递减趋势 ,早材壁腔比和早材腔径比则近似于一条直线。方差分析结果表明 :树脂道比量、胞壁率、胞壁厚、管胞长度和管胞宽度 ,幼龄材与成熟材差异达显著或极显著水平。 5项木材物理力学性质均为成熟材高于幼龄材 ,且均达差异显著水平。木材性质间的相关分析表明 :木材基本密度与管胞长度、管胞宽度、射线比量、树脂道比量、胞壁率呈显著的...