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[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] 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] 华中农业大学学报
[作者]
庄尔奇 凌远云 叶要妹
选用了湖北省马尾松产区的２２７株平均解析木资料，以Ｒｉｃｈａｒｄｓ函数为基本模型并加以修正，采用Ｍａｒｑｕａｒｄ迭代方法模拟多形曲线方程，编制湖北省马尾松人工林多形曲线地位指数表。经检验，该表模拟精度高，估测误差小，可在生产中使用。
[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] 林业科学研究
[作者]
迟健 李桂英 王伟雄 高智慧 陈家明 蔡富春
根据浙江省２１个县（市）２９０块样地的优势解析木和平均解析木数据，以修正的Ｒｉｃｈａｒｄｓ函数为数学模型，用Ｍａｒｑｕａｒｄｔ迭代法求出优势高、平均高和平均胸径生长曲线的拟合方程，从而编制出多形地位指数表和多形林分生长过程表。拟合方程中引入一系列形状系数（Ｂ１、Ｂ２等），因此对该省不同地区、不同生长条件下具有不同线形的马尾松生长曲线，有较好拟合效果。无论在全省或Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类产区（每区含样地９０～１００块），模拟精度都很高，其中复相关系数达０．９９以上，剩余标准差为０．１～０．３。另据Ｒｅｉｎｅｋｅ（１９９３）关于完满立木度同龄纯林胸径与单位面积株数关系的理论，用函数Ｎ＝Ｃ０＋Ｃ１／（Ｃ２＋Ｄ）...
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
庄尔奇 凌远云 叶要妹
以湖北省马尾松人工林林分生长过程表为基础，根据营林投入产出资料，采用现金流量贴现法编制出马尾松人工经营模型，与人工林多形曲线指数表、立地得分表、林分生长过程表共同构成生长经营模型。可用于预测和评价马尾松人工林的生产力和经济效果。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
王鹏程 庄尔奇 丁贵杰 周政贤
利用湖北省马尾松人工林的样地资料，选用Ｗｅｉｂｕｌ分布，采用参数预估法建立了湖北省马尾松人工林的直径分布模型；选用修正的Ｒｉｃｈａｒｄｓ函数，采用非线性二乘的Ｍａｒｇｕａｒｄｔ迭代法拟合出湖北省马尾松人工林的树高曲线方程。经检验，两模型精度较高。
关键词：
马尾松 直径分布模型 树高曲线方程
[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] 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] 林业科学研究
[作者]
杨锦昌 江希钿 许煌灿 王素萍 尹光天
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。
关键词：
马尾松 直径分布模型 资产评估 经济成熟
[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] 中南林业科技大学学报
[作者]
朱光玉 吕勇 林辉 石军南 张江 孙华 莫登奎 臧卓
地位指数法是当前立地质量评价中广泛采用的一种评定方法。在同一立地上,实现不同树种地位指数之间的转换,建立地位指数相关关系模型有助于立地质量的评定。然而,地位指数相关关系模型中其自变量和因变量均存在度量误差,所以采用常规的回归模型不合理或使用不便利。利用线性度量误差模型,以湖南省雪峰山杉木和马尾松地位指数为研究对象,建立了杉木和马尾松地位指数相关关系模型,并进行精度检验和模型适用性检验,其平均相对误差为5.391%,模型精度比较高。研究结果有助于不同树种间的立地质量评定。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
朱光玉 康立 何海梅 吕勇 银勇平 吴毅
考虑相同或者相近年龄的杉木纯林,其优势木高生长受立地条件的影响较大,对年龄、优势高进行分级,基于树高-年龄分级构造哑变量,采用基于哑变量的非线性回归分析,建立区域性杉木多形立地指数曲线模型,为区域性立地质量评价和生产力预估提供研究思路和方法;同时提出一种合理的构建树高-年龄分级哑变量的思路和方法,并进一步研究分级哑变量如何加在模型参数上较为合理。以湖南不同地区606组杉木纯林优势木平均高-年龄数据为研究对象,采用理查德等4种常用非线性方程进行模拟与分析,找出最优基础模型。采用循环迭代法结合最优基础模型,对
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
叶要妹 凌远云 庄尔奇
数量化地位指数表是评价森林立地质量、预测林地生产力的一种森林经营数表,在立地分类和评价、造林规划设计以及森林经营管理等方面已得到了广泛的应用。本研究采用逐步回归和数量化理论Ⅰ模型编制了马尾松(Pinus massoniana Lamb.)数量化地位指数表。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
罗光浪 何世强 谭伟 戚玉娇
【目的】以评估光学仪器法测定马尾松人工林叶面积指数(LAI)的精度、量化不同因素的影响,以异速生长方程法测定LAI为参考合理校正光学仪器法测量值,为马尾松林LAI的精准测定提供技术支持。【方法】以贵州省黔中地区马尾松人工幼龄林(8 a)、中龄林(13 a)、近熟林(22 a)及成熟林(30 a)为对象,采用半球摄影(Digital hemispherical photography, DHP)和LAI—2200植物冠层分析仪(LAI—2200)两种光学仪器法估测林冠LAI,量化木质比例(Woody-to-total area ratio,木质部面积占叶片和木质部总面积的比例)、集聚指数(Clumping index,冠层水平上的集聚效应)和针簇比(Needle-to-shoot area ratio,簇内水平上的集聚效应,即针叶面积与样簇面积比)对光学仪器测定值的影响。同时以异速生长方程法测定值为参考,评估和校正两种光学仪器法测定LAI的精度。【结果】马尾松针簇比为1.51～1.70,随着林龄的增大呈显著增大趋势(P <0.05);木质比例在0.01～0.14之间,表现为幼龄林<成熟林<近熟林<0.83。【结论】基于异速生长方程法和两种光学仪器法(DHP和LAI—2200)构建的回归方程适用于马尾松人工林有效LAI的校正,而合理量化木质比例、集聚效应及针簇比等误差源是提高光学仪器测定LAI精度的关键。
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