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[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
刘光武 陈晨 王柯力
【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
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
黄家荣 孟宪宇 关毓秀
该文首先以相对直径为输入变量,以累积频率为输出变量,构建了1∶S∶1的林分直径分布BP神经网络模型.用1块具有代表性、26年生、全林伐倒测定每木胸径、树高生长过程的马尾松人工林标准地直径分布数据,作为马尾松人工林的期望分布,对所建模型进行训练、用定性与定量相结合的方法,选出既符合林分直径分布规律,又具有较高拟合准确度的网络模型结构为1∶2∶1,网络对象名为FRdnet2.该模型的总体累积频率拟合准确度达99.5%,径阶累积频率拟合准确度最低93%、最高99.9%、平均99%,径阶频率拟合准确度最低82%、最高99%、平均95%.神经网络建模技术的拟合准确度好,可作为有效的林分直径分布模拟技术.
关键词：
神经网络 马尾松 人工林 林分直径分布
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
卯光宪 谭伟 柴宗政 赵杨 杨深钧
【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(R~2=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。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
黄家荣
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.
[期刊] 林业科学
[作者]
吴承祯 洪伟
马尾松是我国南方主要造林树种 ,在人工林中占有很大比例 ,但其林分经营过程的密度控制问题一直是未能很好解决的问题。在动态规划方法建立的马尾松人工林密度控制模型的基础上 ,以密度二次效应模型为基础、林分立木密度为目标函数 ,提出以净现值最大为标准 ,应用遗传算法优化马尾松人工林经营过程的间伐时间及其保留密度和主伐时间的最优组合方案。马尾松人工林经营过程的密度决策方案优化表明 ,遗传算法与经济评价相结合优化林分间伐时间及其保留密度和主伐时间决策组合效果很理想。马尾松人工林在地位指数 10～ 18之间时 ,均以间伐两次为最优 ,第 1次在 11～ 12a ,第 2次在 16～ 17a ,而主伐年龄以...
[期刊] 林业科学
[作者]
张艳杰 温佐吾
采用全根挖掘法和土钻法,分别测定5种造林密度20年生马尾松林分平均标准木的单木和行间根系生物量,结果表明:平均标准木单木根系总生物量随林分密度的增大而减少,不同级别根系生物量的排序为根桩>粗根>大根>中根>小根,其中根桩和粗根占根系生物量构成的90%以上。行间不同径级根系生物量的排序为中根>细根>小根。不同密度对中根、小根和细根生物量呈现出随密度增加而逐渐变小的趋势。5种密度马尾松林分的根系主要分布在0～30cm的表层土壤中,占根系总生物量的82%以上。随着土层深度的增加,不同密度林分行间根系生物量逐渐减少。数学模型拟合的结果表明,平均标准木单木各级根系生物量与林分平均胸径、平均树高及密度有较...
[期刊] 林业科学研究
[作者]
陈绘画 朱寿燕 崔相富
运用人工神经网络的原理和方法,根据相关系数法和逐步回归法分别选取与马尾松毛虫有虫面积、虫口密度、虫株率相关关系密切的气象因子作为样本的输入特征,分别建立马尾松毛虫有虫面积、虫口密度、虫株率与气象因子的BP网络模型。结果表明:所建立的各BP模型,具有令人满意的拟合精度和预测精度。当隐含层神经元个数为15个,预报因子数为8个时,2组预留有虫面积的2a平均预测误差为3 15%;虫口密度BP模型的隐层神经元个数为8个,预报因子数为6个时,预留样本的平均预测误差为5 91%;虫株率BP模型的隐层神经元个数为4个,预报因子数为5个时,预留样本的平均预测误差为10 65%。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
王轶夫 孙玉军 郭孝玉
以马尾松为例,探索并验证BP神经网络模型在立木生物量估测上的适用性。通过12种算法的筛选、输入变量和输出变量的确定以及隐层节点数的选择,确定最优的模型拓扑结构,构建单隐层BP神经网络模型;对比单输入变量与多输入变量模型、单输出变量与多输出变量模型,并分析模型的输入变量数和输出变量数对模型估测精度的影响;将优选BP模型与传统相对生长模型进行对比以验证BP模型的可行性。结果表明:1)最优BP模型LM-DH-8-WtWaWr的训练算法为Levenberg-Marquardt算法,输入变量为D、H,输出变量为Wt、Wa、Wr,隐层节点数为8。2)输入变量和输出变量的增加不会降低BP神经网络模型的精度。...
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
陈绍玲
利用马尾松人工林优势木树干解析材料,选择合适的生长方程构建了能把地位指数写成年龄和优势高显式表达式的多形地位指数曲线模型,并用遗传算法对其参数作优化求解.误差分析表明:所建立的多形地位指数曲线模型误差小,精度高,便于推广应用.
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
高祥 丁贵杰 翟帅帅 陈模芳 杜华东
以龙里林场17 a三种不同密度的马尾松人工林为研究对象,采用逐层全根挖掘法和土钻法对其平均标准木和林分行间根系生物量进行研究。结果表明:马尾松根系总生物量受密度影响显著,C(25.78 t·hm-2)>B(15.77 t·hm-2)>A(12.47 t·hm-2),占根系总生物量(根桩除外)的87.8%以上的根系分布于0~30 cm的土层中,不同径级根系中,以根桩和粗根所占比例最大。林分行间根系生物量受密度影响较大,除中根外,土层深度对小根和细根分布的影响达到显著水平。水平方向,不同径级根系生物量变化趋势各异,细根和小根生物量在距离树干约1 m处达到最高,根系总生物量主要集中在距离树干0.5 ...
[期刊] 浙江林学院学报
[作者]
温佐吾
利用贵州省龙里林场哨上工区同一造林地上前后2次马尾松Pinusmassoniana密度试验林11年生和17年生长情况的调查测定资料,进行2代连栽马尾松人工林生产力水平以及土壤养分状况的比较分析。结果表明,在立地指数16m左右,立地质量中等的造林地,以3种不同密度连续栽培的2代马尾松人工林,第2代林分的平均树高和优势水平均高,均接近或超过第1代林分。所分析的几个土壤养分指标大多数项目均是第2代林分高于第1代林分,基本上未出现生产力水平下降和地力衰退现象。因此,试验研究地区立地指数在16m左右的造林地,第1代马尾松人工林采伐后,可以再次营造第2代马尾松人工林。表3参15
[期刊] 浙江林学院学报
[作者]
丁贵杰
为准确预测林分各径阶高，用试验林和固定样地资料，分析了树高曲线与林龄、立地和密度的关系。结果表明树高曲线随林龄、立地指数的增大，曲线向右上方移动，而与林分密度无关。分析了国内外树高曲线模型研究状况，针对研究中存在的问题，采用再次参数化方法，把立地指数、林龄引入树高曲线模型，创建１３个新模型。用２００块标准地树高曲线资料，采用迭代法分别进行了拟合。经比较，选出有生物学意义扩展后Ｒｉｃｈａｒｄｓ函数，建立了贵州省马尾松人工林标准树高曲线模型（以林龄、立地指数和胸径为自变量）。经检验，所建树高曲线预测方程可在研究区内应用
关键词：
马尾松 人工林 树高曲线 数学模型
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
任谊群 冯仲科
为探索人工神经网络在林分保留密度研究中的应用效果,以马尾松人工林为对象,481块标准地资料为基础数据,用MATLAB的正切“S”形函数tansig为神经元的作用函数,以年龄和密度的标准化、归一化数据为训练样本,构建和训练林分保留密度的人工神经网络模型,并与幂函数进行对比研究.结果表明,密度与年龄的关系用幂函数(y=axb)描述,拟合精度为91.29%;用人工神经网络描述,拟合精度为94.27%.可见,人工神经网络能比常规方法更好地模拟林分密度随年龄的变化规律,特别能有效地模拟经营活动下的复杂过程.
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
王建军 陆元昌 赵秀海 孟京辉 向玮
【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。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
李宇昊 牛青云 孟京辉
[目的]马尾松是我国重要的人工林树种，不但发挥着重要的经济效益，而且在固碳释氧，应对气候变化等生态服务方面发挥着重要的作用。开展抚育间伐，调控林分密度是人工林经营过程中的重要手段，而当前马尾松人工林抚育间伐存在“定性”不“定量”的问题，制约着经营目标的实现。本研究拟构建马尾松人工林碳储量密度控制图，实现马尾松人工林抚育间伐过程中的精准化。[方法]首先，以湖南省马尾松人工纯林为研究对象，基于森林资源连续清查（一类清查）数据，以Reineke自然稀疏模型为基础，构建湖南省马尾松基本密度控制图。其次，将碳储量等高线加入到基本密度控制图上，构建了碳储量密度控制图，增加了以碳储量调控为目标的密度调控功能。再次，基于所构建的密度控制图，以湖南慈利县为例，对马尾松人工林的林分密度合理性进行诊断，生成密度诊断图，并提出相关经营建议。[结果]湖南省慈利县（1）绝大部分马尾松人工林的密度高于合理密度区间，林木对有限的光照、温度、水分等自然资源产生强烈竞争，甚至有些林分会产生严重的自然枯死现象，亟待开展抚育间伐，降低林分密度；（2）少部分林分位于合理密度区间范围内，此时的林分能够充分利用自然资源，林木个体之间处于互相促进的状态；（3）少部分林分密度低于最优密度下限，此时的林地空间没有得到充分的利用，造成林地资源的浪费，亟待开展林下补植作业。[结论]本研究所构建的马尾松林分密度控制图，能够精准指导森林抚育，此外还能够对森林经营单位的林分密度合理性进行诊断，形成林分密度诊断图，进而为合理经营措施的制定提供依据。
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