以长白山地区 2 6a生长白落叶松人工林为研究对象 ,采用枝解析的方法 ,测定了 2 5株林木 (直径 10 5～2 4 9cm)的树冠变量 ,并建立了预测树冠外侧形状的冠形模型。基于枝条着枝深度 (DINC)和林木变量所建立的树冠形状模型包括 :基径、枝长、着枝角度和弦长等预估模型。对于大小相同树木的主要枝条来讲 ,这些树冠变量是随着DINC的增加而增大 ;而林木的胸径 (DBH)和树高 (HT)变量很好地反映了不同大小树木的冠形变化。冠形预测模型预测效果良好 ,充分体现了树冠结构的变化趋势 :树冠形状在树冠的中上部呈抛物线体 ,而在树冠的下部则为近圆柱体。文中所建模型 ,可以合理地描述...

【目的】消光系数(k)是模拟树冠光分布的重要指标,本研究通过对比常见的获得k值的方法,筛选最优方法,对长白落叶松人工林树冠内光合有效辐射(PAR)进行动态估计。【方法】(1)将实测的PAR数据按3∶1划分为拟合数据和检验数据,利用拟合数据构建k值预估模型(方法 I)。(2)用拟合数据,采用人为设定不同梯度的k值估计树冠PAR,筛选最优的k值(方法 II)。(3)基于叶倾角数据,采用2种不同的平均叶倾角公式(方法 III-1、方法 III-2),对k值进行计算。将检验数据作为独立样本对以上3种方法估计的PAR进行独立性检验。通过对比以上3种方法对树冠内PAR的估计效果,选择最优的k值计算方法,结合气象数据对PAR进行动态估计。【结果】根据实测PAR数据计算的树冠各轮层k值存在较大差异,总体在0.1～1.5之间,且与相对着枝深度(RDINC)呈明显的指数函数或幂函数关系。同时太阳高度角(Sa)、累积叶面积最大值(MCLA)、叶面积密度(NAD)和树冠表面积(CS)对k值的垂直变化也有明显影响。因此方法I将指数函数作为基础模型,以RDINC、Sa、CLA、NAD和CS为自变量建立了k值估计模型,模型的拟合效果较好(R2=0.736,RMSE=0.124)。方法 II中,当k取0.32时对PAR的估计效果最好。利用方法 III计算的各轮层消光系数差异较小,总体在0.3～0.7之间。采用独立样本检验以上3种方法对PAR估计的效果,结果表明方法 I对PAR的估计效果较好(平均误差ME=2.88,平均误差绝对值MAE=117.4,预估精度P=91.53%),方法 II对PAR的估计效果次之(ME=-7.2,MAE=217.5,P=88.12%),方法 III对PAR最差(方法 III-1中ME=121.4,MAE=210.1,P=55.85%;方法 III-2中ME=226.4,MAE=259.0,P=42.93%)。【结论】k值在不同林木、不同轮层及不同的太阳高度情况下并不是一个固定值。本研究建立的k估计模型充分考虑了以上3个重要变量,符合客观实际,且对估计长白落叶松树冠PAR有良好的效果,研究结果为人工长白落叶松树冠内不同位置净光合速率的模拟提供了基础。

以大兴安岭松岭林业局３６株天然兴安落叶松２ ３０６个枝条数据为研究对象，采用误差变量联立方程组方法，构建兴安落叶松枝条基径、枝长和角度联立方程组模型系统，同时对比了４种参数估计方法。结果表明，似乎不相关回归过程ＳＵＲ（Ｓｅｅｍｉｎｇｌｙ ＵｎＲｅｌａｔｅｄ ＲｅｇＲｅＳＳｉｏｎ）法能够解释模型间误差相关性和降低参数估计值的标准误。该系统拟合和检验精度都表现较好，本文所建立的枝条特征联立方程组模型系统能较好地描述兴安落叶松枝条特征和冠形的变化规律。此外，利用非线性混合模型技术构建了含有林分密度变量的枝条基径、枝长和角度联立方程组模型系统。基于参数估计值的显著性以及精度的提高都表明林分密度对枝条基．．．

以湖南省株洲市攸县黄丰桥国有林场杉木中龄林为研究对象,用逐步回归的方法建立以单木大小、单木竞争指标为自变量,冠幅、冠长为因变量的函数估算模型,实现林木树冠形状的模拟。研究结果显示:在杉木树冠形状模拟时,与竞争有关的冠幅模型、冠长模型的判定系数R2分别为0.771、0.872,显著高于与竞争无关的冠幅模型、冠长模型的调整的判定系数0.729、0.811,这说明竞争对树冠生长影响的作用是显著的。

利用黑龙江省孟家岗林场长白落叶松人工林间伐标准地定位观测数据，基于间伐林分断面积与相同年龄、相同立地、相同保留木株数的未间伐林分的断面积，随时间趋于一致的假设，根据未间伐人工林林分断面积生长的一般预测模型导出了间伐林分的断面积生长预测模型，同时，结合抚育间伐技术指标的确定，进行间伐林分的动态模拟。

【目的】基于节子分析技术构建落叶松人工林树冠基部高动态预测模型,分析落叶松树冠衰退规律及其影响因素,为制定合理的经营措施提供理论依据。【方法】以2007年设立的8块落叶松人工林标准地获取的40株解析木数据为基础数据,采用节子分析技术,得到树冠基部高随年龄的动态变化数据,应用传统线性模型、理查德和逻辑斯蒂非线性模型构建落叶松树冠基部高动态模型。【结果】传统线性模型、理查德和逻辑斯蒂非线性模型可较好拟合树冠基部高动态变化过程,模型参数均具有统计意义(P

【目的】以黑龙江省长白落叶松人工林为研究对象,分别从光合作用机理角度以及树干断面积生长量与叶生物量垂直分布规律角度提出了有效冠高(HEC)的确定方法,并分析了影响有效冠高的主要因子。【方法】首先,根据3株光合作用测定样木不同轮层枝叶在生长季内光合累积碳量对树干的贡献量判定有效冠位置,并分析该位置与累积叶生物量垂直分布的关系,提出基于累积叶生物量垂直分布判定有效冠位置的标准。其次,采用传统方法,通过分析树干断面积增长量与叶生物量的实际垂直分布规律,判定有效冠高。最后,根据实测的19块标准地133株解析木数据,对比两种方法判定的有效冠高的差异,确定有效冠高的判断依据,并分析有效冠高与林木因子及林分因子的关系。【结果】树冠中各轮层枝叶对树干的净碳贡献量随相对着枝深度(RDINC)的增加表现为"单峰"形式的变化趋势,将净碳贡献量大于0的轮层及以上部分确定为有效冠。3株光合样木有效冠高存在一定差异,分别为2.84、4.73和4.38 m,但有效冠位置对应的相对累积叶生物量分别为87%、90%和86%,均接近于90%,因此,可以采用相对累积叶生物量为90%处的位置作为判定有效冠位置的依据。相较于该方法,采用分析断面积增长量和叶生物量垂直分布规律判定HEC位置的方法虽然存在一定差异,但二者的差异并不显著。林分年龄(Age)是与HEC相关性最高的林分因子,二者呈线性正相关,相关系数达到0.8;单木因子中,接触高(CH)和树高(H)与HEC呈显著的线性正相关关系,相关系数为0.9左右。林分密度(SD)和竞争指数(CI)与HEC呈负相关,但该现象主要是受Age、CH和H的影响。【结论】采用相对叶生物量累积达到总叶生物量90%所对应的位置作为判定有效冠的依据具有一定可行性,处于该位置之上的相邻轮枝的高度即为有效冠高。有效冠长占总冠长的比例平均为四分之三,最小值为二分之一,本研究结果为长白落叶松幼龄林的人工整枝提供了科学依据。

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。

以黑龙江省七台河市林业局金沙林场114株人工兴安落叶松树干干形数据为例,利用非线性混合模型技术拟合Max-Burkhart分段削度方程。结果表明:当利用SAS软件的PROC NLMIXED模块对Max-Burkhart模型进行拟合时,引入随机参数b1、b2、b3时模型拟合最好;随机参数b1与冠长率和冠长呈负相关,与树冠高度呈正相关;随机参数b2与冠长率和冠长呈正相关,与树冠高度呈负相关;随机参数b3与冠长率、冠长、树冠高度没有显示出相关性。利用随机参数b1、b2、b3与树冠特征的相关性构建了含有冠长率、冠长和树冠高度变量的3个模型,并且所有模型的参数估计值都是显著的,这充分说明冠长率、冠长和树...

以东北林业大学帽儿山实验林场樟子松人工林为研究对象,采用树干解析、枝解析的方法,分别于2002和2003年在老山施业区选择不同年龄、不同立地和不同密度的樟子松人工林有代表性的林分设置固定标准地15块(2002年设置7块,2003年设置8块),共获取解析样木53株,实测2298个一级枝活枝条变量因子(包括总着枝深度、方位角、着枝角度、基径、枝长、弦长、弓高)数据资料。基于理论或经验生长方程,建立樟子松人工林树冠结构静态模型及树冠动态生长模型。采用VC++6.0语言为开发平台,结合OpenGL开放式图形库,将生长模型与形态结构模型结合,建立樟子松人工林树冠动态三维图形可视化模拟系统,实现基于实测数...

分析兴安落叶松天然林分级木和林分冠生长特性,建立冠幅生长及单株冠、枝、叶生物量模型。结果表明:1)年龄36～39年、密度983～3263株·hm-2林分和年龄54～61年、密度1101～2241株·hm-2林分,随林分密度增加,分级木冠幅差距趋于减小;冠长占树高比例及冠长与冠幅比值增加;优势木、平均木和被压木平均冠积分别达22.479,15.296,6.179和26.864,11.154,8.192m3。2)年龄36～39年和54～61年林分优势木、平均木和被压木平均单株冠生物量分别为0.0082,0.0049,0.0009和0.0079,0.0038,0.0014t;占单株地上生物量平均比例...

【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。

对截面尺寸为100mm×100mm的人工林落叶松髓心方材进行系列高频真空干燥试验,分析研究不同高频真空干燥条件下干燥质量和干燥速度的变化规律,获得合理的高频真空干燥工艺基准;为了进一步减少试材表裂,干燥前对试材进行切口和过热蒸汽预处理。结果表明:沿试材长度方向的中心位置切口和过热蒸汽预处理都能有效减少试材表裂,提高干燥质量。

【目的】以林木易测因子为预测变量,构建黑龙江省人工落叶松树冠最大外部轮廓及内部轮廓(未着叶部分)的预估模型,为进一步估计人工落叶松树冠表面积、树冠体积和树冠生物量提供依据。【方法】基于佳木斯市孟家岗林场49株解析木的枝解析数据,树冠外部轮廓模型采用分段回归技术,构建带有约束条件并满足生物学意义的连续性分段曲线模型,即在梢头处树冠半径为"0",在整个树冠内外部轮廓的拐点的存在是唯一的,且在拐点处树冠半径达到最大值;内部轮廓直接采用线性模型进行模拟。分析模型参数与林木变量之间的相关性,将关系密切的树木变量或变

以马尔柯夫过程理论为基础对长白落叶松工业人工林进行了模拟密度控制，提出了合理的培育密度和相应的抚育间伐对象。结果表明：马尔柯夫过程理论确能反映长白落叶松工业人工林的直径转移过程，这对于定量分析长白落叶松工业人工林直径分布的动态规律，从而拟定合理的密度控制措施非常有益；长白落叶松工业人工林成林后的密度控制间伐无论从培育森林方面，还是从取得木材、加大林分收益方面考虑，都应该以间伐小径阶的林木为主；２０－２５龄长白落叶松工业人工林的经营密度以０．７为最佳。