系统收获表能预测现实林分在各种经营体系下的生长过程和收获量。本文根据信州落叶松人工林固定标准地观测数据，从林分和单木两个水平分析和建立了生长模型，在此基础上编制了信州落叶松人工林系统收获表，提出系统收获表的一般编制方法。本研究的特点是以现实林分为研究对象，建立全林分生长模型和林分径阶生长模型，将前者的总生长量通过后者分配给各直径阶和树高阶，以保证林分水平的预测结果和单木水平的生长是相容的。

根据华北落叶松人工林标准地和解析木资料,采用生长量修正-分析方法推导和建立了与距离无关的单木生长模型.在建立林木胸径潜在生长函数(疏开木直径生长函数及疏开木冠幅-胸径关系)的前提下,以CCF为基础构造了一个新的林分密度指标:林冠重叠度(COD);在分析论证的基础上,选择了相对直径(Rd)作为林木竞争指标.使用单木模型编制了华北落叶松人工林生长模拟,预测程序-LRGP.BA8.该程序可以模拟华北落叶松人工林在自然状态和问伐情况下的生长过程,因而可以用于选择、设计最优间伐方案和造林密度.

根据黑龙江省孟家岗林场、江山娇林场的固定标准地及吉林省松江河地区的团状枝解析样地调查数据，基于Ｋｏｒｆ生长方程，导出了落叶松人工林分自然稀疏模型和断面积生长模型，以此为核心构造了满足相容性原则的树高曲线动态预估模型、林分收获预估模型落叶松人工林生长模型系统。用由这４个模型构成的模型系统可模拟不同林分的平均胸径、每公顷株数、林分断面积及林分蓄积的生长过程，并与实际林分很接近。

【目的】目前关于林分碳储量随年龄动态变化的模型研究较少,本研究通过建立林分水平的碳储量生长模型系,为区域尺度的森林碳储量动态预估提供方法。【方法】以吉林省长白落叶松人工林为对象,使用立地质量分级算法将所有样地划分为3个立地等级,并将其作为哑变量引入模型系中,使用联立方程组的方法将林分平均高、断面积生长模型和林分碳储量模型3个方程进行联合估计,建立林分碳储量生长模型系。采用调整确定系数(R_(adj)~2)、估计值的标准误(SEE)和平均预估误差(MPE)来评价模型的表现,分析不同立地等级和林分密度指数(SDI)下林分碳储量的生长过程,及林分断面积和平均高对林分碳储量的影响。【结果】(1)林分碳储量生长模型系中林分平均高生长模型、林分断面积生长模型和林分碳储量模型的R_(adj)~2分别为0.879、0.977和0.953,MPE均 1 500株/hm~2时,在40年以后的林分密度对碳储量生长过程基本无影响;林分密度指数控制在1 500～2 000株/hm~2时可实现较快的碳储量生长。(4)林分碳储量随林分断面积和平均高的增加而增加,林分断面积与林分碳储量的关系更为密切。【结论】林分碳储量的生长和立地等级、林分平均年龄、密度、断面积、平均高等因子有密切联系,采用联立方程组方法是建立林分碳储量生长模型系的有效方法。本研究建立的林分碳储量生长模型系可以对林分碳储量动态进行有效预测,为了解林分碳储量的生长过程和森林碳汇评估提供了工具。

【目的】编制落叶松人工林生长过程表，为落叶松人工林经营管理提供科学依据。【方法】以我国东北华北七省（市、区）——北京市、河北省、山西省、辽宁省、吉林省、黑龙江省和内蒙古自治区落叶松人工林为研究对象，基于第5～8次全国森林资源连续清查552块固定样地数据和气象数据，运用3-PG_(mix)过程模型编制落叶松人工林不同立地等级生长过程表。【结果】通过校验得到4种落叶松人工林3-PG_(mix)过程模型参数，林分各变量模型预测值与实测值一致性较高（R~2在0.71～0.96之间），兴安落叶松、长白落叶松、华北落叶松和日本落叶松林分蓄积量的平均误差分别为5.70%、0.95%、4.70%和-4.56%，均方根误差分别为14.88、12.00、16.74和13.11 m3·hm~(-2)。编制的林分生长过程表能够描述林分平均胸径、平均高、株数密度、公顷蓄积量、公顷生物量以及蓄积量和生物量的公顷年均生长量和连年生长量等随林龄增加的动态变化规律，4种落叶松人工林生长过程存在差异，其原因是适生条件、物候期、生长期等生物学特性不同所致，结果具有一定的统计可靠性和生物合理性。【结论】3-PG_(mix)过程模型模拟结果可用于编制落叶松人工林生长过程表，为生长过程表的编制提供一种新的方法。

[目的 ]建立林分生物量模型,分析不同因子对林分生物量的影响,为区域尺度生物量的估算提供模型和依据。[方法 ]以东北和华北地区7个省份的落叶松人工林为研究对象,利用第8次一类清查固定样地数据,采用普通最小二乘方法和稳健回归方法建立林分生物量模型。采用主成分分析和相关分析法筛选气候变量,建立气候敏感的林分生物量模型(包括地上生物量A_(GB)和总生物量T_(GB))。使用决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)和相对均方根误差(rRMSE)评价模型。将各因子的解释率分解为独立解释和共变部分,量化不同因子的解释率。[结果 ](1)最优基础模型形式为变量直接引入,最优A_(GB)和T_(GB)模型R~2分别为0.967、0.953,地上部分的大于总量。普通最小二乘回归和稳健回归结果类似,稳健回归稍优于普通最小二乘回归,基于稳健回归的最优A_(GB)模型的RMSE、rRMSE要比对应的普通最小二乘回归模型分别低0.046 t·hm~(-2)、0.085%,对于T_(GB)则分别低0.059 t·hm~(-2)、0.081%。(2)A_(GB)和T_(GB)与湿热指数(AHM)相关系数较大,分别为-0.350和-0.363,气候敏感的林分生物量模型进一步提升了的模型预测效果,A_(GB)的R~2提高了0.41%,而RMSE和r RMSE降低了6.85%;T_(GB)的R~2提高了0.63%,误差统计量降低了6.79%。(3)A_(GB)和T_(GB)的林分因子独立解释分别为87.37%、82.32%,气候因子独立解释分别为0.40%、0.60%,共变部分分别为9.33%、9.98%,林分因子的解释率远大于气候因子,共变部分较大。[结论 ]当林分生物量模型的建模数据质量较高时,稳健回归和普通最小二乘回归建立的模型差异不大,但气候因子对林分生物量具有显著影响,需要建立气候敏感的林分生物量模型进行生物量估计。

[目的 ]建立林分生物量模型,分析不同因子对林分生物量的影响,为区域尺度生物量的估算提供模型和依据。[方法 ]以东北和华北地区7个省份的落叶松人工林为研究对象,利用第8次一类清查固定样地数据,采用普通最小二乘方法和稳健回归方法建立林分生物量模型。采用主成分分析和相关分析法筛选气候变量,建立气候敏感的林分生物量模型(包括地上生物量A_(GB)和总生物量T_(GB))。使用决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)和相对均方根误差(rRMSE)评价模型。将各因子的解释率分解为独立解释和共变部分,量化不同因子的解释率。[结果 ](1)最优基础模型形式为变量直接引入,最优A_(GB)和T_(GB)模型R~2分别为0.967、0.953,地上部分的大于总量。普通最小二乘回归和稳健回归结果类似,稳健回归稍优于普通最小二乘回归,基于稳健回归的最优A_(GB)模型的RMSE、rRMSE要比对应的普通最小二乘回归模型分别低0.046 t·hm~(-2)、0.085%,对于T_(GB)则分别低0.059 t·hm~(-2)、0.081%。(2)A_(GB)和T_(GB)与湿热指数(AHM)相关系数较大,分别为-0.350和-0.363,气候敏感的林分生物量模型进一步提升了的模型预测效果,A_(GB)的R~2提高了0.41%,而RMSE和r RMSE降低了6.85%;T_(GB)的R~2提高了0.63%,误差统计量降低了6.79%。(3)A_(GB)和T_(GB)的林分因子独立解释分别为87.37%、82.32%,气候因子独立解释分别为0.40%、0.60%,共变部分分别为9.33%、9.98%,林分因子的解释率远大于气候因子,共变部分较大。[结论 ]当林分生物量模型的建模数据质量较高时,稳健回归和普通最小二乘回归建立的模型差异不大,但气候因子对林分生物量具有显著影响,需要建立气候敏感的林分生物量模型进行生物量估计。

以长白落叶松工业人工林为对象,在综合分析数量成熟、工艺成熟和经济成熟得出基本轮伐期的基础上,借鉴纸浆材人工林复合轮伐期的概念,确定出2种复合轮伐模式的技术要点。比较2种复合轮伐模式与相对应基本轮伐模式的木材收获量及经济收获量,并进行风险分析。结果表明:复合轮伐模式1比2次基本轮伐得到的经济材和商品材分别多28.2872 m3.hm-2(10.34%)和28.1734 m3.hm-2(10.04%),经济收获量多4906.67元.hm-2(4.50%);复合轮伐模式2比2次基本轮伐得到的经济材和商品材分别多20.9167 m3.hm-2(7.36%)和20.7635 m3.hm-2(7.61%)...

马尾松人工林直径分布收获模型系统包括三大部分,即林分因子模型、Weibull分布参数回收模型和林分收获模型。此模型系统保证了林分变量间的一致性,实现了林分结构和产量(蓄积量和出材量)的动态预测,为用材林林木资产评估、确定森林的经济成熟提供了必要的技术手段。

如何实现林分水平和单木水平预测林分断面积的兼容性,并提高不同水平断面积模型的预估精度,在森林经营过程中是一个亟待解决的科学问题。本文以华北暖温带华北落叶松人工林为研究对象,运用105块连续观测的固定样地数据,首先采用Gauss-Newton算法建立林分水平和单木水平断面积生长模型;其次分别采用不同形式的逻辑斯蒂方程对单木生存概率方程进行拟合;最后将不同水平最优预测模型进行组合并建立组合方程,采用最小二乘法估计组合方程参数,以提高对不同水平断面积的预测精度。结果表明:在约束参数法中,林分密度模型、林分断面积

利用优势木高生长与密度关系相对较小，并且是立地和年龄的函数这一特性以及直径生长的多因子效应等生物学规律，将优势高作为独立变量引入其它相关模型构建了杉木人工林收获模型系统。解决了杉木人工林自然生长和伐后生长模拟，建立了标准树高曲线和直径与断面积相容性预估模型以及间伐模拟系统，推导出了由于间伐而引起的非生长性增长的计算公式。

植物生物量及其分配模式是全球碳循环研究的重要内容之一。为提高我国不同尺度森林生物量碳的估算和模型模拟等的准确性,该文采用标准木法研究了华北落叶松人工林典型分布区(关帝山、五台山中山和亚高山、五台山山间盆地、塞罕坝林区)的单木生物量相对生长模型、林分生物量及其分配模式的动态变化。结果表明:①林分生物量随林龄的增加而增加,但不同分布区林分生物量的生长过程存在有一定的差异。林龄较小时各区林分生物量的差别很小,但随着林龄的增加各区之间的差异逐渐变大。在五台山中山和亚高山,林分生物量在林龄25年左右时基本达到稳定,而五台山山间盆地则在林龄35年左右时才基本达到稳定,并且这两个分布区的最大林分生物量都小于...

[目的]构建落叶松人工林单木和林分水平的相容性生物量模型,使之既在数据采集区域内能够表征不同水平下的差异程度,又具有较强的通用性。[方法]基于64株长白落叶松人工林样木生物量实测数据和40个每木检尺样地数据,在考虑和未考虑林龄2种情形下,利用哑变量和非线性似然无关回归方法相结合,构建单木和林分水平的一元相容性生物量模型。[结果]表明:(1)地上及全株生物量模型单木水平下的R～均大于0.95,林分水平下的R～均大于0.78,(2)利用哑变量考虑林龄因素后,单木水平下各评价指标总体稳定,参数b值范围从0.905 5～2.512 5减小为1.047 0～2.202 8。林分水平下R~2提升0.201 9,参数b值范围从0.071 1～1.560 7减小为0.781 1～1.055 1;且具有更小的TRE、MPE和MSE。(3)利用对数转换的线性回归模型,全株及各组分生物量模型残差的分布趋势均平行于横轴。[结论]非线性似然无关回归和哑变量相结合的方法灵活、建模过程简单、模型稳定性好,适用于不同因素下落叶松人工林相容性生物量模型构建。林龄因素对林分模型拟合效果的改善更显著,在建模过程中,单木模型可以不考虑林龄的影响,而林分模型需要考虑林龄的影响。

塞罕坝华北落叶松人工林的叶生长过程从每年４月下旬起至６月上旬完成。在叶生长过程中，叶长、叶面积和叶干重的增长曲线呈Ｓ型，其动态可用Ｌｏｇｉｓｔｉｃ生长函数描述，叶宽的增长过程可用Ｍｉｃｈａｅｌｉｓ－Ｍｅｎｔｅｎ方程描述。

[目的]探讨不同间伐强度对林木生长的影响并找出影响林分生长的关键土壤因子。[方法]在山西省沁源县好地方林场华北落叶松人工林设置12块抚育间伐试验样地,开展轻度(间伐强度15%)、中度(间伐强度35%)、重度(间伐强度50%)抚育间伐并设置对照样地,以树木平均胸径、平均树高、平均枝下高、平均冠幅、乔木层生物量与生产力为林木生长指标,利用方差分析与多重比较分析不同间伐强度林分生长特征,结合土壤因子运用相关性分析研究林木生长量与土壤因子的关系。[结果]表明:华北落叶松人工林经中度、重度间伐2年与4年后,各树木生长指标与对照样地相比均显著增加;间伐在减少林分内乔木层生物量的同时能显著提高乔木层生产力,各时间段及间伐强度下乔木层生产力均表现为重度>中度>轻度>对照;间伐可提高土壤有机碳(SOC)、土壤全氮(TN)、土壤全磷(TP)含量,减缓土壤养分的流失;华北落叶松人工林平均胸径生长量与SOC、TN呈显著正相关,平均冠幅生长量与土壤含水率(MC)、SOC、TN、TP显著正相关。[结论]间伐可促进华北落叶松人工林单株林木胸径和冠幅生长,增大林木单株冠径比与生产力,在本研究的3个间伐强度中,50%的重度间伐是最适间伐强度。华北落叶松人工林内土壤有机碳与土壤全氮含量较为丰富,土壤全磷含量较少,土壤pH为弱酸性,SOC、TN、TP是影响华北落叶松人工林生长的重要土壤因子。