以20块落叶松云冷杉林为对象,采用多元逐步回归方法,研究其组成树种的单株木冠幅预测模型.因变量为单株木冠幅,自变量包括胸径、树高、枝下高、树冠比、竞争因子和林分密度.共测定了3099株树木,全部参加了建模.最终建立了长白落叶松、冷杉、红松、云杉、枫桦、水曲柳、色木、白桦和椴树9个树种的冠幅预测模型.结果表明胸径和林分密度是所有树种中影响冠幅的重要因子;模型的调整决定系数在0.34~0.75之间;绝对误差在-0.000114~0.054m之间;相对误差在-0.05443%~3.440%之间;均方根误差在0.360~0.510m之间,相对均方根误差在27.4%~37.4%之间.

【目的】构建兴安落叶松Larix gmelinii天然林3个主要树种组的断面积生长混合效应模型，提高断面积生长模型的预估精度，为兴安落叶松天然林的林分生长动态研究提供参考。【方法】以大兴安岭林区兴安落叶松天然林的主要树种组（兴安落叶松、白桦、栎类）为研究对象，采用四期森林资源连续清查的626块复测样地数据，首先使用多元逐步回归方法建立单木断面积生长模型，其次在最优基础模型的基础上，引入样地随机效应，建立单木断面积生长混合效应模型，最后对模型进行检验。【结果】期初胸径（D）的倒数（1/D）、每公顷株数（N）、大于对象木的胸高断面积和（B_L）、对象木胸径与林分算数平均胸径之比（B_L/D）、海拔（E）以及坡度和坡向的组合（T_c）对兴安落叶松天然林单木断面积的生长有显著影响（P<0.05）。考虑样地随机效应的混合效应模型的赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）明显降低，对数似然值（LogLik）明显增大。引入异方差函数和自相关结构后，提高了混合效应模型预估的精度；混合效应模型的平均绝对误差（Bias）和均方根误差（RMSE）均比基础模型的低，兴安落叶松、白桦、栎类最优混合效应模型的R²分别由0.435提高到0.658、由0.354提高到0.489、由0.307提高到0.379。【结论】与基础模型相比，考虑层次结构的混合效应模型能显著地改善模型的拟合效果，为内蒙古大兴安岭地区兴安落叶松天然林的林分生长动态预测提供了具有生物学意义和统计学可靠性的断面积生长模型。

【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。

利用吉林省汪清林业局金沟岭林场落叶松林分连续观测数据,以计数类模型为基础,分别利用Poisson回归模型、负二项模型、零膨胀模型和Hurdle模型拟合林木进界株数,并通过AIC值,Pearson残差图以及Vuong检验对这些模型进行了详细分析比较。结果表明:Poisson回归模型不适用于模拟林木枯损株数;负二项回归模型相对于Poisson回归模型比较适用,但是对于零枯损过多的数据,这两类模型拟合效果较差;零膨胀模型和Hurdle模型对这类数据有很好的解决办法,而且,零膨胀负二项模型拟合效果最好。

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。

分析了理查德、逻辑斯蒂、单分子及冈珀斯生长方程之间的关系,以理查德方程为基础,研究了其它各方程的特点及性质。运用辽宁省长白落叶松林分观测数据,模拟了Richards等生长方程的林分断面积生长过程,以林分立地指数,疏密度为因变量,建立了多形长白落叶松林分断面积生长曲线模型。通过预测分析表明,Richards生长方程具有适应性强、精度高等特点。

【目的】使用非线性回归、混合效应模型、分位数回归以及分位数组合构建兴安落叶松冠幅模型，为小兴安岭落叶松冠幅的准确预测提供参考。【方法】利用2019年马永顺林场的60块兴安落叶松人工林实测样地数据，分别构建了广义非线性模型、分位数回归模型以及混合效应模型。使用10折交叉检验，在每块样地分别随机抽取1～8株样木对两种分位数组合模型QRc-1（τ=0.1,0.5,0.9）和QRc-2（τ=0.3,0.5,0.7），以及混合效应模型进行校正，确定分位数组合与混合效应模型的最佳抽样方案并进行不同方法的对比分析。【结果】（1）模型拟合结果表明：混合效应模型拟合效果最好；中位数回归为最优的分位数回归模型，中位数回归与非线性模型的拟合统计量比较差异不大，但略优于非线性回归模型。（2）抽样校正的结果表明：当抽样数量大于2株时，模型的排序为：分位数组合QRc-2>混合效应模型>分位数组合QRc-1。（3）交叉检验结果显著性检验表明：两种分位数组合的最佳抽样方案均为4株，混合效应模型的最佳抽样方案为5株。【结论】本研究中混合效应模型和分位数组合都能提升冠幅模型的预测精度，在最佳抽样方案下，分位数组合QRc-2（τ=0.3,0.5,0.7）时的检验统计量略高于混合效应模型的检验统计量，且抽样数更少，更加节约时间和成本，因此选择抽样数为4株的分位数组合QRc-2（τ=0.3,0.5,0.7）作为最终的冠幅预测模型。

贝叶斯统计推断是基于总体信息、样本信息和先验信息的一种统计推断方法,并已成为森林生长模型中的一种重要方法。本文以长白落叶松人工林为对象,基于1 687对林分优势高与年龄数据,利用Richards生长方程构建基于贝叶斯法和经典概率统计法的林分优势高生长模型,探讨贝叶斯统计法拟合小样本量数据的稳定性。分别基于全部样本,以及随机抽取的10%、5%和2%样本,利用经典概率统计法(非线性最小二乘法)、无先验信息的贝叶斯统计法和有先验信息的贝叶斯统计法进行参数估计,分析模型表现和参数分布。模型评价指标包括均方根误差(RMSE)、贝叶斯统计常用的DIC统计值以及参数的可信区间。结果表明:基于小样本的贝叶斯统...

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】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】木材的质量决定了它在生产中的价值,优质的木材往往可以获得更高的利润。但是树干上节子的大小会严重影响木材的质量,而节子是在枝条死亡后形成的,所以通过研究枝条属性,寻找合适的营林控制方式将对提高木材质量具有重要意义。【方法】本研究根据黑龙江省佳木斯市孟家岗林场、林口林业局和东京城林业局的10块长白落叶松人工林标准地中的70株落叶松枝解析数据,分别建立传统的Logistic基础模型以及相应的广义线性混合模型(GLMM)来预测该地区长白落叶松的枝条存活状况,并对模型进行拟合效果评价和独立性检验。【结果】枝

利用兴安落叶松解析木数据,比较了树干去皮直径预测的3种类型模型:Grosenbaugh的比率方程式、回归模型和削度方程。Grosenbaugh的比率方程式有很大的灵活性,没有参数不需要模型拟合。总体评价和模型分段比较表明,回归模型有较小的预测误差,尤其是Cao and Pepper提出的含有带皮直径、树高、相对树高、胸径处的带皮直径和去皮直径变量的模型。由于削度模型不含有带皮直径变量,因此产生较大的去皮直径预测误差。不同类型的模型在森林经营过程中都有一定的适应性。

不同季节测定了 8个种源长白落叶松 4种酶活力 ,分析了它们与生长的关系。结果表明 ,生长快的种源过氧化物酶、多酚氧化酶活力弱 ,抗坏血酸氧化酶、谷氨酸脱氢酶活力强 ;生长慢的种源则相反 ,4种酶活力与长白落叶松的生长速率密切相关。不同季节各种酶活力的聚类分析结果相似 ,且与生长性状的聚类分析结果相一致。回归分析表明 ,过氧化物酶活力与长白落叶松的生长呈显著负相关 ,抗坏血酸氧化酶、谷氨酸脱氢酶活力与长白落叶松的生长呈显著正相关。多酚氧化酶活力与长白落叶松生长的负相关性较低。初步研究表明 ,过氧化物酶、多酚氧化酶、抗坏血酸氧化酶和谷氨酸脱氢酶可成为长白落叶松种源早期选择的生理生化指标

[目的]为了解长白落叶松单木叶生物量与径向生长之间的关系。[方法]以小兴安岭地区长白落叶松为研究对象，结合管道模型理论，研究单木个体水平和单木内不同方位区间水平上的叶生物量与径向生长的关系，分析树冠分布与径向生长之间的相关性。[结果]叶生物量与胸高处和枝下高处树干直径、断面积、边材面积，近1、2、3、5年断面积生长量均呈显著正相关，使用胸高断面积作为预测因子的叶生物量模型拟合效果最好。单木株内不同方位区域的叶生物量与对应的胸径处和枝下高处的树干半径、断面积，近1、2、3、5年断面积生长量均呈显著正相关。[结论]估测单株叶生物量时，使用胸高断面积作为预测因子的预测精度最高。株内不同方位叶生物量与对应方位的树干半径、断面积及断面积生长量均呈显著正相关，树冠偏冠与髓心偏心具有一定的相关性。

几种落叶松树种叶绿体ＤＮＡ的分化及其系统演化关系的含义唐谦，顾万春（中国林业科学研究院林业研究所北京１０００９１）Ｒ．Ａ．ＥｎｎｏｓＴ．Ｈｅｌｇａｓｏｎ（英国爱丁堡大学生态与资源管理学院英国爱丁堡ＥＨ９３ＪＵ）落叶松属是松科中唯一落叶的，同时也具有重...