一、杉木林分自然生长和人为控制密度生长模型研究（论文文献综述）
黄鑫[1]（2021）在《区域尺度马尾松生产力的空间分异、影响因素及模拟预测》文中进行了进一步梳理自工业革命以来,全球CO2浓度急剧上升,气候变暖给人类社会的发展及生产生活带来了严重的影响。森林是陆地生态系统的重要组成部分,也是最重要的碳库,在调节全球碳平衡、缓解温室气体浓度上升方面发挥着不可替代的作用。森林生产力是评估森林固碳能力的重要指标之一,它会受到众多生物和非生物因素的影响。在全球气候变化的大背景下,了解森林生产力在多种时空尺度下对各种因素的响应规律对于森林碳循环研究及碳汇管理政策的制定具有重要意义。本文以我国南方地区重要的人工林造林树种马尾松为研究对象,以“规律探索-实测验证-模型驱动-情景预测”为研究思路,基于大量研究文献构建了我国南方区域尺度的马尾松树干、树枝、树叶、树根、地上部分和乔木层生产力数据库和基于树木年代学的“年轮-气候”关系数据库,基于生产力数据库并结合全国1 km空间分辨率的土壤数据和气象插值数据探讨了马尾松生产力在经纬度和海拔上的空间分异规律与影响因素,并基于树木年轮学分析了马尾松径向生长的季节性气候影响因素及其空间分异规律,揭示了马尾松生产力空间分异特征及其形成原因。根据文献荟萃分析结果分别调查了马尾松生产力关键影响因素的野外典型样地,分析和验证了气温、降水、林分密度和林龄对马尾松生产力的影响;在利用文献数据库和野外实测数据对3-PG（Physiological Principles Predicting Growth）生产力模型进行了区域尺度的马尾松参数化的基础上,模拟了马尾松生产力对未来不同气候情景的响应,以期为马尾松林的科学经营与碳汇管理提供科学依据。本研究取得的主要结论如下:（1）基于区域尺度马尾松生产力数据库的荟萃分析表明,各器官的净初级生产力均表现出了较大的变化幅度,其中树干为0.29～8.71 t·hm-2·a-1、树枝为0.10～2.11t·hm-2·a-1、树叶为0.02～2.31 t·hm-2·a-1、树根为0.07～2.11 t·hm-2·a-1,地上部分（树干、树枝和树叶）为0.88～10.81 t·hm-2·a-1,乔木层为1.04～13.13 t·hm-2·a-1。马尾松器官生产力平均值由大到小依次为:树干(3.51 t·hm-2·a-1)>树根(0.81 t·hm-2·a-1)>树枝(0.69 t·hm-2·a-1)>树叶(0.34 t·hm-2·a-1)。马尾松各器官生产力均随着纬度的升高而表现出显着的降低趋势,而在经度和海拔上未表现出明显的空间分异规律。（2）区域尺度马尾松生产力受到气候条件、土壤性质和林分特征的共同影响,且这些因素对各器官生产力的作用机制和效应大小均有所不同。总体来看,年均温、年降水量、林龄、林分密度、土壤有效磷和有机质含量均表现出与马尾松生产力显着的正相关关系,而7～8月平均高温与马尾松生产力呈显着的负相关关系,树叶生产力与林龄也呈显着的负相关关系。方差分解结果表明,林分特征和气候条件对马尾松生产力的影响比土壤性质的影响更大。研究区内各土壤理化指标的空间变异规律比较复杂,仅土壤有效磷、p H和容重在纬度上表现出了微弱的变异趋势,而降水量的空间变异幅度也相对有限且基本能满足马尾松生长所需。值得注意的是,与马尾松生产力呈显着负相关的7～8月平均高温的空间变异幅度较小（27.94～33.45℃）,说明整个研究区内的马尾松生长均会受到夏季高温的抑制;同时,由于年均温和12月低温随着纬度的降低而显着升高,分布在南亚热带地区的马尾松比中亚热带和北亚热带地区马尾松的生长季更长,因此表现出更高的生产力。可见温度是马尾松生产力在纬度上呈现分异现象的关键因素。（3）基于“年轮-气候”关系数据库的季节性气候对马尾松生长影响的分析表明,在马尾松生长当年及上一年间的各月气候变量中,当年的1～3月气温、6～8月气温和7～9月降水是影响马尾松生产力的关键气候因素。1～3月气温和7～9月降水在绝大多数样点表现出对马尾松生长的促进作用,而6～8月气温则表现为对马尾松生长的抑制作用。马尾松生长主要受当年气温和降水的影响,上一年气候条件对马尾松生长影响的“滞后效应”相对有限。研究样点的温度季节性变幅、温度年度变幅和最干季平均温度对马尾松“年轮-气候”关系的形成具有重要影响。马尾松年轮宽度与6～8月气温表现出显着正相关、负相关和不显着关系的样地在经纬度和海拔上均不存在明显的空间分异现象,因此,季节性气候对马尾松生长影响的分析同样反映出夏季高温对马尾松生产力的抑制效应遍布于整个树种分布区。（4）针对马尾松生产力关键影响因素（气温、降水、林分密度和林龄）的野外样地实测分析结果表明,在同一降水量等级的不同气温梯度上,马尾松生产力从大到小依次为:广西凭祥马尾松林（年均温:22.30℃）>湖南会同马尾松林（年均温:17.50℃）>湖北恩施马尾松林（年均温:11.16℃）,表明马尾松生产力随着样点年均温的升高而升高;在同一气温等级的不同降水梯度上,马尾松生产力从大到小依次为:湖南会同（年降水量:1349.71 mm）>江西千烟洲（年降水量:1617.34 mm）>湖北太子山（年降水量:1116.65 mm）,可见中等年降水量的会同样点具有最高的生产力,而高年降水量的千烟洲样点和低年降水量的太子山样点的马尾松生产力均较低,且二者间差异不显着。随着林分密度的增加,马尾松树高、胸径以及单株木的各器官生物量均显着减小,但林分生产力却随着密度的增加而增加。马尾松单株木生物量随着林龄的增加而变大,中龄林和近熟林生产力无显着性差异,它们均低于过熟林的生产力。样地实测结果总体上与文献荟萃分析结果相吻合,反映了气候条件和林分特征对马尾松生产力的作用规律,也证实了气温对马尾松生产力在纬度上的空间异质性起着重要作用。但各种土壤理化指标在研究样点和不同深度的土层间没有表现出规律性的变异趋势,对马尾松生产力的影响也与荟萃分析得到的结果有所区别,因此土壤性质对马尾松生产力的影响比较复杂且具有一定的不确定性。（5）在基于文献资料数据库和野外样地实测数据对3-PG生产力模型进行区域尺度的马尾松参数化后,运用模型对所有典型样地马尾松的树干及树枝、树叶、树根、地上部分和乔木层总生产力进行了模拟,结果表明马尾松乔木层和地上部分生产力的模拟值与实测值的相关性较高,决定系数R2分别达到了0.77和0.70,相对均方根误差RMSE分别为0.85和0.79 t·hm-2·a-1,说明3-PG模型可以较好地模拟各样点的乔木层和地上部分生产力。但模型对树叶和树根生产力的模拟精度不高,这2个器官的生产力往往会被低估,而与之对应的是对树干和树枝生产力的过高估计。尽管模型对各样点马尾松乔木层和地上部分生产力的模拟效果较好,但树木的生物量分配模式受到气温、降水、光照和土壤条件等众多因素的复杂影响,而马尾松分布区内的生态环境复杂且变幅较大,因此在区域尺度上对模型的生物量分配参数进行统一设定来实现对多个样点马尾松各器官生产力的准确模拟会比较困难。（6）以1981～2010年的气候为基准,利用3-PG生产力模型模拟了各实测样点马尾松乔木层生产力对未来2081～2100年间大气CO2、气温和降水变化的响应。结果表明,研究区内各样点马尾松生产力对不同气候情景的响应规律总体上趋于一致,即马尾松生产力随气温的升高而降低,随CO2浓度和降水量的升高而升高,但降水量对马尾松生产力的影响很小。在未来CO2浓度、气温和降水共同变化的情景下,CO2浓度上升和降水量增加给马尾松生长带来的正效应大于气温上升带来的负效应,因此马尾松生产力总体上呈现出上升趋势。但南亚热带地区广西凭祥样点的马尾松生产力受气温升高所引起的负效应影响较大,在典型浓度路径高排放情景（RCP 8.5）下的生产力模拟值低于基准气候下的生产力,这与其他4个中亚热带和北亚热带地区实测样点的马尾松生产力对该气候情景的正响应规律有所不同。
陈烨铭[2]（2021）在《基于差分方程的Logistic林分密度生长模型构建》文中提出林分密度作为影响林分生长的重要因素之一,可以通过人为活动进行有效的调控,在森林经营管理方面具有积极的作用。林分的自稀疏关系是林分密度管理的要点,常用最大密度线来描述林分的自稀疏关系。目前常见的林分最大密度线构建方法往往依赖于现实林分的高密度数据,并且缺乏密度生长的“极限”概念,无法对林分密度生长的极限值作出有效的估计。为此本研究对林分密度的生长模型进行了构建,并利用生长模型的渐近线参数构建了极限水平的自稀疏线。本研究数据为浙江省森林资源连续清查体系中的1999-2004、2004-2009、2009-2014、2014-2019四个经过配对的相邻间隔期的乔木林固定样地复测数据。分为松类、杉类和阔叶类三个树种大类进行建模。本研究的具体做法:基于Reineke的自稀疏规则构建不受林分年龄结构约束的林分密度指数（SDIP）,通过固定样地的前后期林分密度指数倒数构建差分方程,并基于其非线性差分方程用最小二乘法估计差分方程的参数。通过差分方程构建离散型林分密度生长模型和以名义年龄为自变量的连续型林分密度指数生长模型。研究指出连续型林分密度指数生长模型具有拐点,以及和离散型模型相同的渐近线参数。当自变量t取整数时,连续型模型和离散型模型完全重合。研究中的极限密度是基于密度生长模型的渐近线参数,即密度生长的极限水平而来,一般是大于现实林分中最大密度的。由极限密度作为参数构建的极限密度线,能够突破实际林分最大密度值对边界自稀疏线的限制作用。而分位数回归的方法虽然可以通过改变分位数的取值得到不同分位数下的最大密度线,但是不能逾越现实的林分最大密度值。将三个树种大类四期复测数据合在一起计算,林分极限密度的估计结果（公顷）显示为:杉类（314 967）>松类（310 246）>阔叶类（294 460）,极限密度指数的大小与树种大类的木材密度成负相关,与以往研究结论一致。本研究的创新点（1）构建了不受林木年龄结构约束的林分密度指数,利用复测样地前后期密度指数数据构建了密度差分方程,并推导出了密度微分方程。并通过求解密度微分方程得到了以名义年龄为自变量的连续型林分密度Logistic生长模型。为在具有复测数据但没有年龄数据的情况下构建以名义年龄为自变量的连续型生长模型提供了一个新的途径。（2）提出以差分方程的稳定平衡点或连续型生长模型的渐近线参数作为林分的极限生长密度。并以此构建极限密度线与分位数回归法得到的最大密度线有着本质的区别,后者直接受样地数据的收集情况影响,而前者的影响相对较小。
程冀文[3]（2021）在《近自然经营对森林林分生长的影响》文中提出为了探究不同森林经营方式林分生长动态变化情况,于内蒙古赤峰市旺业甸林场油松人工林、华北落叶松人工林和白桦天然林中中龄林和近熟林设置近自然经营、常规经营和未经营样地,根据2013,2016和2019年3次调查,分析对比不同经营模式下近自然经营、常规经营、未经营样地林分水平结构变化,基于BP神经网络的林木垂直结构变化,林分蓄积量生长量,胸径、胸高断面面积和单木材积量单木生长量,探究不同经营方式下林分生长动态,结果如下:（1）油松人工林、落叶松人工林径阶结构在2013-2019年间呈现正态分布;天然白桦林径阶结构在2013-2019年间均呈现出倒“J”型。对于油松、落叶松、白桦来说,不同经营方式下大径阶树木比例增长量表现为,油松中龄林和近熟林、落叶松中龄林和近熟林、白桦近熟林均为近自然经营（18.09%、15.63%、5.85%、36.82%、6.22%）最大。（2）油松、落叶松、白桦和阔叶杂树BP神经网络评价指标（R2、RMSE、MAE）均优于传统模型。对林木树高级进行分析,发现不同经营方式下大于林木数量随年份增长也随之增长。2013-2019年油松、落叶松、白桦近自然经营方式下大树高级的株树增加量均大于常规经营和未经营。（3）对于油松人工林、华北落叶松人工林和天然白桦林来说,总体上各林分类型各年的林分蓄积量基本都呈现出未经营最大。且林分蓄积量随经营时间的增长也呈现增长趋势。对于蓄积生长量,近自然经营相较于常规经营而言具有更好的促进蓄积生长量增长的趋势,但三种林分的中龄林和近熟林各经营方式间均为表现出显着性差。（4）不同经营方式下林木6a间单木生长量有如下表现:油松中龄林和近熟林、落叶松近熟林单株胸径生长量为近自然经营显着高于其他两种经营方式(0.58、0.69、0.64cm·a-1);落叶松中龄林、白桦近熟林表现近自然经营大于常规经营的趋势,但未表现出显着性差异。胸高断面面积年均生长量和单木材积也表现出相似规律。
马天舒[4]（2021）在《杉木无节材培育技术体系初步研究》文中进行了进一步梳理杉木是我国南方重要的速生用材树种,干形通直、材性优良、用途广泛。但由于杉木枝条多,木材中常常形成较多的节,严重影响了木材的美观,降低了木材的价值。杉木的不同用途对其质量要求不同,杉木装饰板材通常要求无节,因此,杉木高值化装饰材的定向培育已成为一个重要的研究方向,杉木无节材的培育越来越受重视。本研究选择中亚热带不同地理种源、不同林分密度和不同修枝强度的杉木人工幼林为研究对象,探讨了无节材培育的相关技术方法,研究了杉木无节材培育的遗传控制、密度控制和人工修枝等技术措施要点,并对部分地理种源的杉木节子进行解剖实验,研究节的形成和枝条发育特征,得到了以下主要研究结果:（1）通过节的解剖实验和材性分析,发现节子的物理性质与其周围的无节木材存在较大的差异,节的硬度大,颜色深,纤维走向杂乱,无节的木材纹理平整,颜色均一。有节木材的横纹径向全部抗压强度比无节材增加了 40.7%,抗弯强度增加了 26.0%,顺纹抗压强度降低了 19.5%,抗拉强度降低了 25.3%。无论是红心杉、垂枝杉,还是黄枝杉,枝径均与节子宽度呈正相关,即枝径越大,节子宽度越宽,因此可以通过树干外部的枝条宽度来预测内部节子大小。垂枝杉枝少、节小,但节周围被少量皮分隔,局部材性降低;陈山红心杉和黄枝杉节与干材结合紧密。（2）枝条发育特征决定节的属性和修枝难易程度。本研究选取了福建省7个无性系、湖南省4个种源、湖北省2个种源的杉木进行研究,发现不同地理种源的杉木枝条特征存在显着的差异。湖南会同二代良种和会同三代良种的枝长较长、枝径较短、分枝角较大。福建无性系“洋020”枝条短、枝径小,分枝角大,3个指标均与其他无性系差异显着。湖北罗田垂枝杉枝条短小,分枝角大,并与当地其他地理种源差异显着。因此,会同杉木良种、“洋020”和罗田垂枝杉这几种杉木地理种源或无性系可作为当地无节材培育的优质地理种源。无性系造林方式下的杉木遗传力（福建）整体高于实生苗造林的杉木（湖南和湖北）。不同杉木产区中,表型性状较优的地理种源枝条遗传力均达到中等以上,具有较好的遗传效果,选择无性系造林方式可进一步提高优良种源的遗传力。（3）不同林分密度直接影响杉木枝条发育,对无节材的培育存在显着的影响,林分密度越大,枝长越短,枝径越小,但分枝角变化不明显。3333、4444和6666株/hm2的较高林分密度下的节子比2500株/hm2的内生节直径约降低了13.0%、43.5%和47.8%。密度越大的林分,枝条生长发育时间越短。密度最低的950株/hm2下枝条生长时间约为密度最高的6666株/hm2的2倍。枝径的生长时间,950株/hm2可达15年以上,2500株/hm2约12年,3333株/hm2约9年,4444株/hm2约6年,6666株/hm2可达7年,但增速和枝径最大值均小于4444株/hm2。950株/hm2的林分密度枝长生长发育时间可达12年左右,2500株/hm2可达8年,3333株/hm2为7年左右,4444株/hm2约为6年,6666株/hm2仅为5年。分枝角与造林密度无明显的关系。高密度下杉木自然整枝能力较强,造林时可选择高密度的造林方式,等自然修枝高度到达8米左右时,再进行间伐,修除死枝,降低修枝成本,提高木材质量。（4）人工修枝技术是经典的无节材培育技术措施,适当的修枝强度,可以提高杉木人工林的胸径增量,加快杉木生长速度,缩短修枝伤口愈合时间,减少节子感染和变色风险。与不加干扰相比,合理的修枝强度加上间伐或施肥垦复的措施可以提高杉木生长速度。7年生的杉木幼林,40%的修枝强度可以提高杉木胸径增量,促进杉木生长,当修枝强度达到50%时,修枝对杉木生长有抑制作用。而间伐则可以显着提高杉木胸径生长,且间伐对胸径生长的促进作用大于修枝。采用人工修枝培育无节材时,修除无效枝可使杉木胸径生长变快,无节材培育效果较好。在生产实践中,采用遗传控制、密度控制和人工修枝相结合的方法,可有效降低无节材培育成本,减小枝条大小,从而降低节子大小。
委霞[5]（2021）在《基于结构方程模型的福寿林场三种典型林分健康评价》文中指出森林健康（Forest Health）,是指对森林资源进行了科学合理的经营之后,经过林分内生物和非生物因子的双重作用,既可以维持自身的健康存在与正常更新,同时可以充分发挥它的生态服务功能,满足当下与将来全体人类对森林多功能和多层次的生态、经济和社会需求。提高森林资源的面积和质量,保护森林健康,以达到森林资源的可持续经营已成为各国之间的共识。本文以湖南省平江县福寿国有林场天然次生林、杉木混交林和杉木纯林三种典型林分为研究对象,根据林场的实际情况及经营目标,通过查阅文献资料,基于121个固定样本数据,采用头脑风暴法、Delphi法和会内会外法相结合的方式,选取福寿林场森林健康评价指标,构建森林健康评价指标体系。运用结构方程模型确定出各个指标的权重,在此基础上量化分析福寿林场三种典型林分的健康状况,对福寿林场的三种典型林分进行评价,找出影响各林分健康的关键因子,对福寿林场提出精准可行的经营措施。本文主要研究结论如下:（1）福寿林场森林健康评价指标体系的构建。本文根据福寿林场的实际情况及经营目标,通过查阅文献资料以及结合现有外业数据,采用头脑风暴法、Delphi法和会内会外法相结合的方式,选取生产力、土壤情况、结构组织和稳定性4个指标为准则层,平均胸径、平均树高、平均冠幅、单位面积蓄积量、株数密度、土壤有机质、土壤容重、全氮、全磷、全钾、群落层次、全混交度、林层指数、角尺度、火险等级、病虫害危害比例和人为干扰情况等17个指标为指标层,构建森林健康评价指标体系,使其具有较好的适用性。（2）森林健康评价结构方程模型的适配度检验。本文采用结构方程模型确定森林健康评价指标权重。将生产力、土壤情况、组织结构和稳定性四个要素作为一阶因子,将森林健康作为四大要素的二阶因子进行分析,经检验,整体模型的适配度统计量为:CMIN/DF为1.793,介于1-3之间,CFI,TLI的统计值相较于修正前都提高了,均大于0.9,统计量SRMR小于0.08,RMSEA为0.0734,小于0.08,NFI为0.882,接近临界值0.9;内在模型适配度统计量:各路径系数均通过了显着性检验,即P<0.05,表明潜变量之间结构关系存在,生产力、土壤情况、组织结构和稳定性都是森林健康的重要成分;临界比Z的绝对值>1.96,表明测量的指标变量能有效地反映出它所要测量的构念。这些都说明该测量模型基本满足其临界值要求,模型整体适配性较好,同时说明本文所设计福寿林场森林健康指标体系模型是合理的。（3）福寿森林健康评价权重的确定结果。土壤情况是影响福寿林场森林健康程度的主要因素,权重为0.2948;生产力要素权重为0.2644;稳定性和结构组织要素权重分别为0.2067和0.2341。土壤的权重结果最大,说明土壤情况对于一个地区森林的健康与否起着至关重要的作用。在生产力和土壤情况要素中,各二级指标因子所占权重差异不大,说明这些因子综合作用于森林生态系统,均对森林健康产生影响。在组织结构要素中,群落层次所占权重最高。说明森林层次越完整,分层越明显,林分就越趋于健康和稳定。在稳定性要素中,火险等级的权重远高于其他指标,因为一旦发生火灾,森林健康会被完全打破。（4）福寿林场森林健康评价结果。依据结构方程模型确定出各评价指标的权重,采用五分法将各评价指标标准划分为五个等级,并分别赋予一定的分值,结合综合指数法确定森林健康评价的模型,得出福寿林场天然次生林、杉木混交林和杉木纯林的21块固定固定标准地的健康状况。评价结果为21块标准地得分均处于2-4分,为中健康和亚健康,其中3块天然次生林综合得分较高（3.7741分-3.9697分）,排名较前,接近健康状态;9块杉木混交林固定标准地中,3块为中健康（2.4171分-2.9311分）,6块为亚健康（3.1997分-3.8515分）,健康程度低于天然次生林;9块杉木纯林固定标准地中,仅3块固定标准地为亚健康（3.1501分-3.2876分）,得分较低,6块固定标准地为中健康（2.1772分-2.9946分）,健康程度在三种林分里最差。三种典型林分的健康综合表现为天然次生林>杉木混交林>杉木纯林。（5）福寿林场森林健康经营措施。针对福寿林场三种典型林分提出了不同的健康经营对策。对于天然次生林,以保育为主,坚持“依托自然条件,模仿自然,加速发育”,进行科学合理地经营,以保证林分快速有效地向顶级生态群落发展,演化为近自然森林生态系统。对于杉木混交林,经营措施以加强管护为主,后期继续补植阔叶树种,促使浅根植物与深根植物相结合,地上部分形成复层树冠,加快林分向以阔叶树种为主的针阔混交林转化。对于杉木纯林,需要加大整改力度,实施半年或一年等周期不同的动态监测与抚育伐除,增加林分透光度以提升林木的生长空间;适地适树引进多种乡土阔叶树种,以调整林分的树种组成,平衡林龄结构,提高林分垂直方向上的空间利用性。
王帅玲[6]（2021）在《湖南栎类次生林生长预估及林分收荻表编制》文中进行了进一步梳理森林在为人类生存和发展提供物质基础的同时,也发挥了保护生物多样性、防风固沙、保持水土、涵养水源、调节气候等生态功能,森林资源可持续利用是当代人类利用森林资源追求的目标,实现这一目标离不开对森林资源的科学经营和管理。林分生长与收获模型可以准确地监测和预估林分生长动态,也是评价营林效果和制定营林措施的重要依据。湖南省森林覆盖率为59.82%,是我国重要的林区之一,而栎类次生林在湖南省分布广泛,面积大且种类多,本研究以6期（1989—2014年）湖南省国家森林资源连续清查数据中栎类次生林为对象,利用125块以栎类为优势树种或主要树种样地,共195组346个样本数据,综合考虑林分年龄、地位指数级以及林分密度3个影响林分生长的因子,建立了参数化和基于混合效应的湖南栎类次生林分断面积生长率模型及林分断面积生长模型;同时建立了湖南栎类次生林分可变密度模型和编制了可变密度收获表。研究结果可对湖南栎类次生林分的生长动态监测和预测、制定合理营林措施等提供科学理论依据。主要研究结论如下:（1）以常用的2个理论生长方程和4个经验方程,对湖南栎类次生林分断面积生长率—林分断面积的关系进行模拟,其中Weibull模型的拟合效果最优（R2=0.817,P=91.27%,RMSE=1.399）,构建含有林分年龄A、地位指数级SI以及林分密度（林分株数N）的参数化模型（S和N为连续变量）和混合效应模型（SI和N为随机变量）,检验指标以及残差图表明,混合效应模型的预估精度最高（ME=1.111,RMSE=1.326,R2=0.836,P=96.77%）。利用检验数据的期末林分断面积实测值对林分断面积生长率混合效应模型进行F检验（F=1.055<F0.05=3.183）,也说明期末林分断面积实测值和预估值无显着差异。当地位指数级和林分年龄相同时,不同密度的林分断面积生长率起点相同,在一定时间内密度小的林分断面积生长率明显高于密度大的林分,并在生长率下降的过程中趋于接近;生长率速度与林分密度和地位指数成正比,在9（12）地位指数级中,密度Ⅰ的降速最大值在30—35（20—25）年间,密度Ⅱ在 25—30（15—20）年间,密度Ⅲ在 20—25（15—20）年间。（2）用7个常用的理论生长方程拟合湖南栎类次生林分断面积生长模型,Richards生长模型拟合效果最好（R2=0.314,P=92.89%,RMSE=6.21 1）,将地位指数级SI加到代表林分断面积最大值的参数a上和林分株数N加到代表林分断面积的生长速率参数b上构建的混合效应模型（N为随机变量）和参数化模型（N为连续变量）,预估精度相较于基础模型显着提高（P参数化=98.36%、P混合=97.71%、P基础=92.84%）。在A、N及SI中任意两个影响因素相同时,林分断面积总生长量（林分断面积5年间生长量）随着另外一个因素的增加而增加,且密度越大,相邻两个密度的断面积总生长量差距越小;5年间生长量到最大值后密度越大生长量减少速度越快;其他因素相同时,林分株数越多,5年间生长量最大值出现的越早（20年时）,地位指数级越大,断面积5年间生长量越大。（3）通过林分断面积生长模型得到的生长率随着年龄的增长由快速减小到逐渐平稳减小,而由林分断面积生长率模型得到的生长率在林龄为20年之前减速较慢,20—25年快速降低后逐渐平稳减小;当林分年龄在25—70年间,两种模型的林分断面积生长率差值很小。（4）在林分可变密度生长收获模型中,林分密度指数模型和林分平均胸径模型以 Korf 方程为基础模型（RMSE=192.672,R2=0.1837,P=93.41%;RMSE=1.104,R2=0.498,P=97.77%）,且林分密度指数模型中N和参数a以及SI和参数b呈幂函数关系。林分断面积模型将N换成SDI后拟合精度仍较高（R2=0.945,P=97.32%）。将Schumacher模型作为林分蓄积量预估模型拟合精度较高。上述4个模型的确定系数R2均在0.94以上,拟合精度P值均在97%以上,F检验结果（FSDI=0.998、FG=1.019、FD=0.974、FM=1.074均小于临界值F0.05=3.140）均为实际值和理论值差异不显着。因此本文建立的林分模型系统拟合精度较高,可实现科学预估湖南栎类次生林的林分生长动态,为湖南栎类次生林的经营活动提供科学依据。
王雪[7]（2021）在《金洞林场闽楠人工林多功能经营密度控制图研建》文中研究说明近自然森林经营是发挥森林多功能的重要经营方式,实现近自然经营的最佳途径是目标树经营,其关键技术在于目标树的选择和不同林分发展阶段的目标树密度的确定,而密度控制图是林分密度的确定最直接有效的方法。本研究以湖南省永州市金洞林场闽楠人工林为研究对象,基于固定样地和临时样地数据,通过构建密度控制图相关模型编制闽楠人工林林分密度控制图,利用林分密度控制图确定人工林全周期经营目标树密度,运用回归分析法得到林分碳储量、土壤最大持水量和林分蓄积量之间的数学关系式,进而绘制多功能密度控制图,实现密度控制图由单一的林分蓄积功能到林分多功能的转变。主要研究内容和结论如下:（1）闽楠人工林全周期经营目标树密度的确定。采用所获得的样地数据,构建闽楠的等树高线、等直径线、最大密度线、等疏密度线和自然稀疏线等模型,通过这五个模型编制闽楠人工林林分密度控制图,利用林分密度控制图得到闽楠人工林在开始目标树选择后的三个阶段目标树的密度分别为:质量选择阶段360-720株/hm2,目标树生长阶段165-330株/hm2,林分蓄积生长阶段65-130株/hm2。（2）闽楠人工林多功能因子与蓄积之间的关系分析。本研究从固碳功能和水源涵养功能两个功能出发,对闽楠人工林的多功能进行分析,林分的多功能随经营时间延续其效益有明显提升,从林分固碳功能来看,闽楠人工林的碳储量在13.92-47.36t/hm2之间,在林分密度最小、林龄最大的林分碳储量最高,林龄最小的林分碳储量最低。从水源涵养功能来看,随着林分密度增大最大持水量也增大,达到一定的林分密度后开始下降。采用回归分析分析多功能因子与蓄积量之间的关系,得到林分碳储量和最大持水量与林分蓄积量之间的数学关系式,其关系式如下:C=0.45×（0.4686×M+8.5182）（碳储量,R2=0.9427）,Y=504.21×Ln（M）+985.16（最大持水量,R2=0.8657）。（3）闽楠人工林多功能密度控制图的研建。基于林分碳储量、最大持水量和蓄积量之间的数学关系式,得到碳储量密度控制图和水源涵养量密度控制图的相关数学模型,利用Origin 2018绘制碳储量密度控制图和水源涵养密度控制图,编制的多功能密度控制图可以对林分碳储量和土壤最大持水量进行预估和定量调查,可以准确预估林分达到饱和状态的时间,从而及时对林分展开科学有效的经营措施,以保证将林分的碳储量和最大持水量维持在最佳状态。（4）金洞林场闽楠人工林的经营建议。通过闽楠人工林林分密度控制图和多功能密度控制图,确定金洞林场闽楠人工林全周期经营目标树密度、林分密度,根据林分密度和目标树密度,对闽楠人工林在对应的时间段进行择伐,以生产力为主要目标时,闽楠人工林在各林分发展阶段的林分密度分别为:林分建群阶段2500株/hm2,竞争生长阶段1680株/hm2,质量选择阶段960株/hm2,目标树生长阶段630株/hm2;从固碳功能出发,闽楠人工林在各林分发展阶段的林分密度分别为:林分建群阶段2500株/hm2,竞争生长阶段1580株/hm2,质量选择阶段920株/hm2,目标树生长阶段580株/hm2;以水源涵养功能为导向时,闽楠人工林的各林分发展阶段的林分密度分别为:林分建群阶段2500株/hm2,竞争生长阶段1620株/hm2,质量选择阶段940株/hm2,目标树生长阶段570株/hm2。根据林分不同的功能需求,对林分展开合理的择伐作业,从而保证闽楠人工林的最大生产力、碳储量和最大持水量。
许冰冰[8]（2021）在《湖南杉木人工林单木干形特征及影响因子研究》文中进行了进一步梳理树木的干形是计算树干材积三要素中的关键因子,常用形数、削度和形率等指标来表达。干形受树木内在因素和外界条件的影响具有明显差异。研究以湖南杉木人工林单木为对象,基于形数和削度两类干形指标,采用变异系数法、方差分析法、Pearson相关性分析、多元逐步回归分析、混合效应模型等方法,从杉木树干的数量属性（形数）及质量属性（削度）,探讨湖南杉木人工林单木干形的稳定性、差异性及显着影响因子,综合分析杉木干形在不同条件下的动态变化规律,建立杉木人工林单木干形指标的综合预测模型。研究结果如下:（1）杉木人工林单木的形数在不同地区、树高级和径阶下的稳定性不同。实验形数（f（?））的稳定性总体上优于胸高形数（f1.3）,但在分区域、树高级和径阶后对比发现,在个别地区（常德市和郴州市）、低树高级（树高级8～10）和小径阶（径阶10～14）下杉木人工林单木的胸高形数稳定性要优于实验形数,但实验形数具有随树木生长其稳定性逐渐提高且优于胸高形数的特征。（2）杉木人工林单木的形数在不同地区、树高级和径阶下的均值存在差异。常德市的杉木平均胸高形数和平均实验形数均最大（分别为0.5915和0.4681）,湘西州的杉木平均胸高形数和平均实验形数最小（分别为0.4710和0.3756）;区域差异整体呈现出自东（衡阳市、邵阳市）向西（湘西州）,由北（常德市、益阳市）往南（永州市、郴州市）逐渐减小的趋势。胸高形数均值与树高和胸径呈负相关,即胸高形数随着树高级和径阶的增大而减小。实验形数随树高级和径阶的增大先增加后减小。（3）Pearson相关分析结果表明,形数与坡度和林分密度呈显着正相关（p<0.05）,即形数随着坡度和林分密度的增大而增大;形数与海拔和年龄呈显着负相关（p<0.05）,即形数随着海拔和年龄的增大而减小。由于形数的变化会受到各个因子的综合作用,因此在相关分析的基础上,采用多元逐步回归分析法进一步筛选出主要影响因子。多元逐步回归分析结果表明:在所选的因子中,海拔、坡度、林分密度、胸径和树高是综合影响杉木人工林形数的关键指标。胸高形数的多元逐步回归方程为:f1.3=0.609-8.382×10-5×HB+0.002×PD+3.334×10-5×N-0.004×H-0.006×D;实验形数的多元逐步回归方程为:f（?）=0.363-5.313×10-5×HB+0.0001 ×PD+3.095×10-5×N+0.009×H+0.004×D（“HB”表示海拔;“PD”表示坡度;“N”表示林分密度）。（4）杉木树干各部位削度的变异程度不同,变异系数范围在0.1015～0.3871区间。不同树高处的变动幅度大小为:0.2<0.4<0.6<0.8<基部。树干中间位置（相对高0.2和相对高0.4）的变动系数较小,而基部和相对位置较高处（相对高0.6和相对高0.8）的变动系数较大。（5）湖南杉木人工林树干各部位的相对削度在不同树高级和径阶下存在差异。随杉木自身的生长表现出的变化规律为:杉木树干中间部位（相对高0.2和0.4）的削度随树高和胸径的增长差异较不明显,但在树干基部及上部（相对高0.6和0.8）的削度差异较为显着,基部削度逐渐减小,上部削度逐渐增大。树高和胸径的增长导致了杉木树干的整体削度变大。（6）杉木树干各部位的削度在不同影响因子下表现出的变化趋势不同。基部的削度随坡度的增大而增大,其余各部位的削度随坡度的增大而减小;树干整体平均削度随坡度的变化表现出的规律较不明显。海拔的变化对杉木人工林树干各部位削度和树干平均削度存在较为显着的影响;基部的削度随着海拔的上升而减小,其余各部位的削度随海拔上升而增大;树干整体平均削度随着海拔的上升而增大。林分密度对杉木树干各部位削度影响尤为明显且规律一致;随着林分密度的增大,树干各部位的削度和树干整体平均削度均会显着下降。杉木人工林最优削度方程为:（?）。利用混合效应模型,将海拔、坡度和林分密度以随机效应的形式加入方程中,结果表明:海拔、坡度和林分密度对削度方程均存在影响,因此在构建描述干形的削度方程中考虑其影响因子是很有必要的。其中,含密度效应的削度方程拟合精度最优,表明密度因子对杉木削度方程的影响最显着。
刁娇娇[9]（2021）在《考虑森林干扰和恢复的人工林碳动态模拟及预测研究 ——以浙江省丽水市为例》文中认为生态系统碳循环对全球气候变化具有决定性影响。森林是陆地生态系统中最大的碳库,在实现碳中和目标中扮演重要的角色。人工林的碳汇作用被认为是减缓全球变暖效应的一种可能机制而成为全球变化研究的重要方向之一。森林干扰及恢复模式对碳蓄积能力的影响和碳循环模式对气候变化的影响等研究话题已成为政府和学术界的关注焦点。本研究的总体目标是以浙江省丽水市的3种典型人工林:杉木（Cunninghamia lanceolata（Lamb.）Hook.）、栎类（Quercus L.）和马尾松（Pinus massoniana Lamb.）为例,发展一套基于遥感和模型整合的以提高大地域人工林碳核算精度的综合理论和方法体系,实现南方人工林在年际时间尺度和90 m分辨率空间尺度上碳源汇特征的精确识别。主要研究方法和研究结果如下:（1）本研究利用长时间序列Landsat遥感观测值和植被变化追踪模型（Vegetation Change Tracker,VCT）构建了研究区森林干扰和恢复历史数据集（1989-2019）,据此,定义了3种像元类型:在时间序列内的发生干扰后恢复为森林的像元（Within Period’s disturbance and then Recovered,VCT-IPR）、在时间序列之前发生干扰后恢复为森林的像元（Pre-Period’s disturbance and then Recovered,VCT-PPR）和持续森林像元（Persisting Forest,VCT-PSF）,并提出了人工林年龄空间制图的三层结构框架（（1）利用Landsat时间序列堆栈中干扰斑块光谱上恢复成森林信号的年份减去干扰发生时的年份,再加上2年平均苗龄实现VCT-IPR年龄估算;（2）根据研究区主要树种造林后恢复成林的平均年限进行恢复斑块的年龄赋值实现VCT-PPR年龄估算;（3）采用随机森林-递归特征消除实现VCT-PSF年龄估算。将3种年龄估算模型的结果进行空间整合,然后逐年递推,建立整个研究区的森林年龄逐年空间模式图）,实现了人工林森林年龄年际变化推估。通过对丽水市各县市的森林干扰和恢复面积变化及驱动因素分析,揭示了研究区森林面积和质量突变的驱动因素为森林采伐和极端气候（如冰雪和高温）引起的森林干扰;干扰后人工更新,以及森林保护措施的实施是森林面积增加的主要原因。研究结果进一步表明,1989-2019年间,由于实行了森林保护政策,杉木人工林、马尾松人工林和栎类人工林的平均森林年龄分别增加了18.98 yr,20.81 yr和21.15 yr。本研究所建立的森林年龄模式图可为森林经营管理者按照不同树种经营目标提供森林采伐数量及位置的决策依据,评估森林资源可持续利用状态,改善碳核算精度,准确预测林分未来的发展趋势。（2）以森林清查资料中的森林年龄、活立木生物量碳密度以及实地和文献调查的各碳库关系校准数据等驱动整合生物圈模型（Integrated Biosphere Simulator,IBIS）,探究了杉木人工林、栎类人工林和马尾松人工林在历史平均气候条件下的0-100年碳密度和碳通量的变化;预测了2020-2050年间3种气候情景（RCP 2.6,RCP 4.5和RCP 8.5）下的碳通量变化趋势。研究表明:森林年龄是控制森林碳密度的重要因子,未过熟林分的平均碳密度随年龄增加而增长;碳通量与年降水和年积温均相关,但是碳通量与年积温的相关性高于年降水量。幼龄林和过熟林的净固碳能力较小,而中龄林的净固碳能力较大。具体地,杉木人工林、栎类人工林和马尾松人工林的地上生物量的碳密度曲线都表现为在成熟之前增长速度快,成熟之后增速逐渐变缓;3种人工林净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）大小顺序为:杉木人工林>马尾松人工林>栎类人工林;3种人工林净生态系统生产力（Net Ecosystem Productivity,NEP）变化趋势基本一致,即在生长初期增加,之后随着年龄的增长逐渐减小;净群区生产力（Net Biome Productivity,NBP）的变化趋势为:栎类人工林在100年内都表现为碳汇(0.15～2.5 Mg·ha-1·yr-1),杉木人工林和马尾松人工林分别在63年后和73年后表现为碳源;未来3种气候情景下,NPP、凋落物分解和土壤分解等碳通量都随着CO2浓度的增加而增加,而腐化过程随着CO2的浓度增加而速度减缓。（3）结合森林干扰数据集、森林年龄数据以及碳密度和碳通量数据建立了研究区土地利用变化和碳场景模型（Land Use and Carbon Scenario Simulator,LUCAS）,分析了研究区1989-2019年3种主要人工林森林生态系统碳源汇的变化趋势及驱动因素,预测了2020-2050年在未来气候条件和干扰模式下碳源汇的变化趋势。根据历史扰动和假设无扰动设计对照实验,采用改进模型定量分析扰动因子和非扰动因子对森林碳源汇的影响。研究结果表明,年龄结构反映了森林生态系统扰动的空间和时间变化,决定着其碳积累量的大小,扰动不仅在短时间内改变区域碳循环,也会影响干扰之后的森林再生长;1989-2019年,3种人工林生态系统碳库总量呈上升趋势（增加了0.16～0.22 Tg C）,各碳库中活立木生物量增加比例最高。未来30年3种气候模式下栎类人工林总生态系统碳储量均高于历史平均气候条件,且随CO2浓度的增加而增加,但是杉木和马尾松人工林的总生态系统碳储量均小于历史平均气候条件下的碳储量。通过对碳通量的影响因素进行双因素方差分析,表明干扰和气候因素对碳通量的影响无交互作用（P>0.05）,且两种因素均显着（P<0.05）影响未来30年研究区3种主要人工林生态系统的碳通量。本研究结合VCT算法发展的森林干扰和恢复历史,以及多种观测数据,驱动全球植被动态模型（IBIS）和系统模型（LUCAS）,刻画了浙江省丽水市森林生态系统碳时空动态变化及碳循环过程。研究方法和结果不仅对于评估丽水市森林生态系统碳循环模式具有关键支持作用,也为最终建立适用于我国南方森林生态系统的碳循环耦合模型提供方法基础,实现在不同尺度上模拟森林生态系统结构和功能的目的,为更准确估算未来森林碳汇对碳中和的贡献提供了理论借鉴。
李显良[10]（2020）在《基于云模型的多尺度环洞庭湖区森林健康评价研究》文中进行了进一步梳理以系统科学、林学、生态学和森林可持续经营等理论为指导,以环洞庭湖区的森林健康评价为研究对象,从森林健康的内涵入手,利用样地调查数据、森林资源二类调查数据与遥感数据,从典型样地、小班与景观三个尺度开展森林健康评价研究。将云模型首次运用于森林健康评价研究之中,运用熵权法确定各尺度中评价指标权重,丰富了森林健康评价理论与方法。主要研究内容和研究结论如下:（1）构建了不同尺度下的森林健康指标体系。①在研究区内沅江市龙虎山林场、汨罗市桃林林场等十个基本调查单元（林场）内共选取60个典型样地,调查分析了样地中树种类型、胸径、树高等相关指标,从结构性指标与功能性指标等方面进行了典型样地特征分析,选取了多样性指数等10个指标组成典型样地森林健康评价指标体系。②借助森林资源二类调查、遥感监测数据,从结构指标、活力指标、可持续指标和抗干扰性指标等四个方面,通过定性、定量分析后筛选出11个评价指标构成了小班森林健康评价指标体系。③利用森林资源二类调查数据和哨兵2号MSI数据,将环洞庭湖区的森林景观划分为24种类型,并计算了各种类型的景观指数,通过指标筛选,最终构建了由聚集指数等8个指标组成的景观健康评价指标体系。（2）分析了现有森林健康评价方法,在研究相关评价方法的理论与原理的基础上,首次将熵权-云模型法应用于森林健康评价中。运用熵权-云模型法对环洞庭湖区不同尺度下的森林健康进行了评价,得到了如下结果:①60个典型样地的森林健康状况总体较好,处于健康等级1级至V级的样地数分别为7、19、28、6、0个;②通过对等距间隔抽取的4627个小班的评价得知,环洞庭湖区的整体健康水平一般,处于最高健康等级的小班仅有2个,占0.04%;健康等级为Ⅱ级的小班数为2171个,占46.92%;健康等级为Ⅲ级的小班数为964个,占20.83%;健康等级为Ⅳ级与Ⅴ级的小班数为920个与5 70个,分别占比19.88%与12.32%,说明存在严重健康风险的小班不少;③通过对研究区的24种景观类型进行评价,景观层次的森林健康状况总体较好,所有景观类型的健康等级处于中间等级,其中处于Ⅱ至Ⅳ等级的景观分别为5类、15类与4类。（3）为验证云模型法用于森林健康评价的适应性与优势,将基于乘除法原理的多目标规划方法和云模型法的研究区森林健康评价结果分别与单因子最低值和中值予以比较分析。基于乘除法原理的多目标规划评价法的结果趋向于单个因子的最低值,结果过于极端,而云模型法的评价结果则与单因子中值整体相对吻合,证明了云模型法用于森林健康评价的优势。（4）依据三个尺度的评价结果,分别从不同视角提出了研究区森林健康经营措施,为针对性地开展森林经营提供了科学依据。典型样地森林健康评价为维护与提高样地内部整体结构稳定性提供参考,提出了环洞庭湖区的杨树林等典型优势树种及血防林等功能性树种的经营对策;依据小班尺度的森林健康评价结果,有针对性地为各健康等级森林小班经营与管理提出了优化策略;景观尺度的健康评价结果为森林景观规划与景观质量提升提供了科学依据,从研究区的立地水平、景观规划与调整以及景观类型水平等提出了优化措施。本文从典型样地、小班与景观三个尺度评价了研究区的森林健康状况,首次将云模型应用于森林健康评价领域,很好地解决了评价过程中定量指标与定性评价结果间的相互映射问题;熵权法有效解决了指标权重赋值的主观性;多尺度评价有助于多视角掌握森林健康状况,从而为生产经营与生态保护提供科学依据;遥感技术的充分运用,有效弥补了调查数据的不全面性与不及时性,提高了森林健康评价的效率与有效性。
二、杉木林分自然生长和人为控制密度生长模型研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、杉木林分自然生长和人为控制密度生长模型研究（论文提纲范文）
（1）区域尺度马尾松生产力的空间分异、影响因素及模拟预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略语表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 森林生产力的研究概述 |
| 1.2.2 森林生产力的计量方法 |
| 1.2.3 马尾松生产力影响因素 |
| 1.3 研究目标、内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 1.3.3 研究技术路线 |
| 2 研究区概况及研究对象 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 气候特点 |
| 2.3 地质地貌 |
| 2.4 土壤条件 |
| 2.4.1 北亚热带黄棕壤 |
| 2.4.2 中亚热带红壤 |
| 2.4.3 南亚热带砖红壤性红壤 |
| 2.5 马尾松的生物学和生态学特性 |
| 3 基于生物量累积的马尾松生产力空间分异及影响因素 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 生物量和生产力数据库建立 |
| 3.3 生产力影响因素 |
| 3.3.1 林分特征 |
| 3.3.2 气候条件 |
| 3.3.3 土壤性质 |
| 3.4 数据统计分析 |
| 3.5 结果与分析 |
| 3.5.1 数据库林分特征统计 |
| 3.5.2 马尾松NPP统计特征 |
| 3.5.3 马尾松NPP的空间分异 |
| 3.5.4 马尾松NPP影响因素分析 |
| 3.5.5 马尾松分布区环境条件的空间变异 |
| 3.6 讨论 |
| 3.6.1 马尾松NPP的影响因素 |
| 3.6.2 纬度对马尾松NPP的影响 |
| 3.6.3 不确定性分析 |
| 3.7 小结 |
| 4 基于树木年代学的马尾松生产力影响因素及空间分异 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数据源与研究方法 |
| 4.2.1 马尾松“年轮-气候”关系的数据库建立 |
| 4.2.2 数据库基本信息 |
| 4.2.3 关键气候要素的识别及其空间分异 |
| 4.2.4 样地气候特征比较 |
| 4.2.5 敏感性分析 |
| 4.2.6 统计分析方法 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 数据库年表统计特征 |
| 4.3.2 马尾松生长对气温和降水的敏感性对比 |
| 4.3.3 马尾松年轮宽度与月均温的关系 |
| 4.3.4 马尾松年轮宽度与月降水量的关系 |
| 4.3.5 基于关键气候要素的样地空间分异 |
| 4.3.6 关键气候要素的空间分异 |
| 4.3.7 影响马尾松“年轮-气候”关系的样地气候特征识别 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 马尾松生长对气温和降水响应的敏感性 |
| 4.4.2 影响马尾松生长的关键气候要素 |
| 4.4.3 影响马尾松“年轮-气候”关系的样地气候特征 |
| 4.4.4 滞后效应 |
| 4.4.5 创新与不足 |
| 4.5 小结 |
| 5 基于样地实测的马尾松生产力梯度变异及影响因素 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 研究方法 |
| 5.2.1 样地设置与选择 |
| 5.2.2 生产力的测定方法 |
| 5.2.3 土壤样品的采集与测定方法 |
| 5.2.4 气候变量 |
| 5.2.5 数理统计分析 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 马尾松生产力及其影响因素在气温梯度的变化 |
| 5.3.2 马尾松生产力及其影响因素在降水梯度的变化 |
| 5.3.3 马尾松生产力及其影响因素在密度梯度的变化 |
| 5.3.4 马尾松生产力及其影响因素在林龄梯度的变化 |
| 5.3.5 马尾松生产力影响因素的综合分析 |
| 5.4 讨论 |
| 5.4.1 气候条件对马尾松生产力的影响 |
| 5.4.2 林分特征对马尾松生产力的影响 |
| 5.4.3 马尾松生产力影响因素的对比验证 |
| 5.5 小结 |
| 6 基于3-PG模型的马尾松生产力模拟预测 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 研究材料与方法 |
| 6.2.1 研究区概况 |
| 6.2.2 3-PG模型原理 |
| 6.2.3 模型参数 |
| 6.2.4 模拟精度评价 |
| 6.3 结果与分析 |
| 6.3.1 模型拟合及验证 |
| 6.3.2 马尾松NPP对未来气候变化情景的响应 |
| 6.4 讨论 |
| 6.4.1 区域尺度马尾松NPP的模拟 |
| 6.4.2 马尾松NPP对气候变化的响应 |
| 6.5 小结 |
| 7 主要结论及展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 特色与创新 |
| 7.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录 Ⅰ.区域尺度马尾松生物量数据库 |
| 附录 Ⅱ.基于树木年代学的马尾松“年轮-气候”关系数据库 |
| 附录 Ⅲ.马尾松“年轮-气候”关系数据库5 个随机子集的敏感性分析结果 |
| 攻读博士期间论文成果与学术研究 |
| 致谢 |
（2）基于差分方程的Logistic林分密度生长模型构建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 引言 |
| 1 文献综述 |
| 1.1 林分密度与生长的关系 |
| 1.2 常见林分密度指标方法 |
| 1.3 自稀疏关系下的林分密度评定方法 |
| 1.4 差分方程在林业上的应用 |
| 1.5 存在的问题 |
| 2 研究数据与内容 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 实验数据及预处理 |
| 2.3 研究内容 |
| 2.4 技术路线 |
| 3 密度指数生长模型构建 |
| 3.1 差分方程及其离散解和连续解 |
| 3.2 林分密度指数构建 |
| 3.3 林分密度指数生长模型构建 |
| 4 建模结果与极限密度线构建 |
| 4.1 参数估计结果 |
| 4.2 模型检验结果 |
| 4.3 极限密度曲线构建 |
| 5 分位数回归模型 |
| 5.1 分位数回归模型与原理 |
| 5.2 分位数方法建模结果 |
| 6 结果与分析 |
| 6.1 在无年龄数据情况下构建基于年龄的生长模型 |
| 6.2 离散模型和连续模型具有相同的参数 |
| 6.3 分位数回归法与极限密度法的比较 |
| 6.4 不同时期模型稳定性分析 |
| 7 结论、创新点与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 致谢 |
（3）近自然经营对森林林分生长的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 森林经营研究进展 |
| 1.2.2 森林经营对林分生长的影响 |
| 1.2.3 林木胸径树高模型研究进展 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 地理位置 |
| 2.2 气候特征 |
| 2.3 地质地貌 |
| 2.4 土壤特征 |
| 2.5 植被特征 |
| 3 研究内容与方法 |
| 3.1 研究内容 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 样地布设 |
| 3.2.2 乔木生长情况的调查 |
| 3.2.3 模型建立 |
| 3.2.4 林分蓄积生长量 |
| 3.2.5 单木生长量 |
| 3.2.6 数据处理 |
| 3.2.7 技术路线图 |
| 4 结果与分析 |
| 4.1 不同经营方式下林分水平结构变化 |
| 4.1.1 林分径阶变化 |
| 4.1.2 林木径阶比例分布 |
| 4.1.3 小结 |
| 4.2 不同经营方式下林分垂直结构变化 |
| 4.2.1 林木胸径-树高模型 |
| 4.2.2 林分树高级分布 |
| 4.2.3 小结 |
| 4.3 不同经营方式下林分蓄积动态变化 |
| 4.3.1 不同时间间隔下林分蓄积量 |
| 4.3.2 林分蓄积生长量 |
| 4.3.3 小结 |
| 4.4 不同经营方式下对林木单木生长量变化 |
| 4.4.1 胸径生长量 |
| 4.4.2 胸高断面面积生长量 |
| 4.4.3 单木材积生长量 |
| 4.4.4 小结 |
| 5 讨论 |
| 5.1 林分水平结构变化 |
| 5.2 林分垂直结构变化 |
| 5.3 林分蓄积动态变化 |
| 5.4 林木单木生长量 |
| 6 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（4）杉木无节材培育技术体系初步研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 杉木节的形成规律 |
| 1.2.2 无节材培育遗传控制技术 |
| 1.2.3 林分密度效应与无节材培育 |
| 1.2.4 人工修枝术研究进展 |
| 1.3 研究目的意义与内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 研究区概况与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 湖北省罗田县 |
| 2.1.2 湖南省会同县 |
| 2.1.3 江西省陈山林场 |
| 2.1.4 福建省洋口林场 |
| 2.1.5 云南省富宁县 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 节的测量方法 |
| 2.2.2 枝条测量方法 |
| 2.2.3 密度控制方法 |
| 2.2.4 修枝实验及测量方法 |
| 2.3 数据分析 |
| 2.3.1 遗传参数的估算 |
| 2.3.2 Logistic模型参数的计算 |
| 2.3.3 伤口愈合速率的计算 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 杉木节的属性 |
| 3.1.1 节对木材的影响 |
| 3.1.2 枝径与节的关系 |
| 3.1.3 讨论与小结 |
| 3.2 无节材培育遗传控制技术 |
| 3.2.1 不同种源杉木生长性状差异性分析 |
| 3.2.2 不同种源杉木遗传变异分析 |
| 3.2.3 讨论与小结 |
| 3.3 无节材培育密度控制技术 |
| 3.3.1 造林密度对杉木枝条生长的影响 |
| 3.3.2 Logistic模型预测不同密度杉木枝条生长特征 |
| 3.3.3 讨论与小结 |
| 3.4 无节材培育人工修枝技术 |
| 3.4.1 不同修枝强度下杉木生长差异 |
| 3.4.2 修枝伤口愈合情况 |
| 3.4.3 讨论与小结 |
| 4 主要结论、创新点及研究展望 |
| 4.1 结论 |
| 4.2 创新点 |
| 4.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的主要学术成果 |
| 致谢 |
（5）基于结构方程模型的福寿林场三种典型林分健康评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究背景 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 森林健康的内涵 |
| 1.4.2 森林健康评价体系 |
| 1.4.3 森林健康评价指标权重的确定方法 |
| 1.4.4 当前森林健康经营存在的问题 |
| 1.5 研究内容 |
| 1.6 技术路线图 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 气候土壤水文 |
| 2.1.4 自然资源 |
| 2.1.5 社会经济情况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.2.1 固定标准地设置 |
| 2.2.2 数据调查内容 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 森林健康评价指标体系的构建方法 |
| 2.3.2 森林健康评价指标的计算方法 |
| 2.3.3 森林健康评价指标权重的确定方法 |
| 2.3.4 森林健康评价指标评分标准的确定方法 |
| 2.3.5 森林健康评价综合指数计算方法 |
| 2.3.6 森林健康评价等级 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 福寿林场森林健康评价指标体系 |
| 3.1.1 评价指标的选取原则与思路 |
| 3.1.2 森林健康评价指标初选 |
| 3.1.3 森林健康评价指标的二次筛选 |
| 3.1.4 森林健康评价指标的三次筛选 |
| 3.2 森林健康评价指标值分析 |
| 3.2.1 生产力指标 |
| 3.2.2 土壤指标 |
| 3.2.3 组织结构指标 |
| 3.3 基于SEM的森林健康评价指标权重的确定 |
| 3.3.1 结构方程模型的构建 |
| 3.3.1.1 理论模型 |
| 3.3.1.2 研究假设 |
| 3.3.1.3 模型检验 |
| 3.3.1.4 阶验证性因子分析 |
| 3.3.1.5 二阶验证性因子分析 |
| 3.3.2 指标权重确定结果 |
| 3.3.3 森林健康评分值的计算 |
| 3.4 福寿林场森林健康评价结果 |
| 3.5 福寿林场森林健康经营对策与建议 |
| 4 结论与讨论 |
| 4.1 结论 |
| 4.2 创新点 |
| 4.3 讨论 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读学位期间主要学术成果 |
| 致谢 |
（6）湖南栎类次生林生长预估及林分收荻表编制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 林木生长率(量)研究 |
| 1.3.2 混合效应模型研究现状 |
| 1.3.3 栎类树种研究现状 |
| 1.3.4 林分生长与收获模型研究现状 |
| 1.4 课题来源 |
| 1.5 研究内容 |
| 1.5.1 建立林分断面积生长率模型 |
| 1.5.2 建立林分断面积生长模型 |
| 1.5.3 建立林分可变密度生长收获模型 |
| 1.6 技术路线 |
| 2 材料和方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据来源与整理 |
| 2.2.1 数据来源 |
| 2.2.2 数据整理 |
| 3 研究方法 |
| 3.1 林分断面积定期生长率模型 |
| 3.1.1 林分断面积生长率计算方法 |
| 3.1.2 林分断面积生长率基础模型选择 |
| 3.1.3 参数化模型和混合效应模型 |
| 3.2 林分断面积生长模型 |
| 3.2.1 林分断面积基础模型的选取 |
| 3.2.2 混合效应模型与参数化模型构建 |
| 3.3 林分可变密度生长收获模型 |
| 3.3.1 最大密度线和林分密度指数的确定 |
| 3.3.2 林分密度指数模型 |
| 3.3.3 林分断面积模型 |
| 3.3.4 林分平均胸径模型 |
| 3.3.5 林分蓄积量生长预估模型 |
| 3.3.6 编制林分可变密度收获表 |
| 3.4 模型精度评价及适用性检验 |
| 4 结果分析 |
| 4.1 林分断面积生长率 |
| 4.1.1 基础模型选择 |
| 4.1.2 混合效应模型与参数化模型构建 |
| 4.1.3 模型的检验与评价 |
| 4.1.4 林分断面积生长率曲线 |
| 4.1.5 小结 |
| 4.2 林分断面积生长模型 |
| 4.2.1 基础模型构建 |
| 4.2.2 混合效应模型与参数化模型构建 |
| 4.2.3 模型检验与评价 |
| 4.2.4 林分断面积生长曲线 |
| 4.2.5 林分断面积定期生长量 |
| 4.2.6 林分断面积生长率模型和林分断面积生长模型比较 |
| 4.2.7 小结 |
| 4.3 林分可变密度生长收获模型 |
| 4.3.1 最大密度线和林分密度指数的确定 |
| 4.3.2 林分密度指数模型拟合 |
| 4.3.3 林分断面积模型 |
| 4.3.4 林分平均胸径模型 |
| 4.3.5 林分蓄积量预估模型 |
| 4.3.6 林分可变密度收获表编制 |
| 4.3.7 小结 |
| 5 结论与讨论 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 讨论 |
| 5.3 主要创新点 |
| 参考文献 |
| 附录A 林分可变密度收获表 |
| 附录B 攻读学位期间的主要学术成果 |
| 1) 参加项目课题 |
| 2) 发表论文 |
| 致谢 |
（7）金洞林场闽楠人工林多功能经营密度控制图研建（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 林分密度研究进展 |
| 1.3.2 密度控制图研究进展 |
| 1.3.3 林分多功能研究进展 |
| 1.3.4 目标树经营研究进展 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.4.1 闽楠人工林全周期经营目标树密度研究 |
| 1.4.2 林分多功能因子与蓄积之间的关系分析 |
| 1.4.3 林分多功能密度控制图研建 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 气候水文土壤 |
| 2.1.4 植被状况 |
| 2.1.5 社会经济情况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.2.1 样地设置 |
| 2.2.2 数据调查 |
| 2.2.3 数据处理 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 林分密度控制图相关模型 |
| 2.3.2 林分多功能分析方法 |
| 3 闽楠人工林全周期经营目标树密度研究 |
| 3.1 闽楠人工林密度控制图研建 |
| 3.1.1 密度控制图模型 |
| 3.1.2 闽楠人工林林分密度控制图的绘制 |
| 3.1.3 树高生长曲线 |
| 3.2 闽楠人工林全周期目标树密度研究 |
| 3.2.1 闽楠人工林林分密度控制图应用 |
| 3.2.2 全周期经营目标树密度 |
| 3.3 小结 |
| 4 闽楠人工林多功能与蓄积之间的关系分析 |
| 4.1 固碳功能 |
| 4.2 水源涵养功能 |
| 4.3 多功能因子与蓄积量之间的关系分析 |
| 4.4 小结 |
| 5 闽楠人工林多功能密度控制图研建 |
| 5.1 碳储量密度控制图研建 |
| 5.1.1 碳储量密度控制图的相关模型 |
| 5.1.2 碳储量密度控制图绘制 |
| 5.1.3 碳储量密度控制图应用 |
| 5.2 水源涵养量密度控制图研建 |
| 5.2.1 水源涵养量密度控制图的相关模型 |
| 5.2.2 水源涵养量密度控制图绘制 |
| 5.2.3 水源涵养量密度控制图应用 |
| 5.3 小结 |
| 6 闽楠人工林的经营建议 |
| 6.1 多功能的密度控制图的对比 |
| 6.2 闽楠人工林的经营建议 |
| 7 结论与讨论 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 讨论 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读学位期间的主要学术成果 |
| 致谢 |
（8）湖南杉木人工林单木干形特征及影响因子研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 树木干形的研究进展 |
| 1.3.2 杉木干形的研究进展 |
| 1.4 课题来源 |
| 1.5 主要研究内容与技术路线图 |
| 1.5.1 主要研究内容 |
| 1.5.2 技术路线图 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理条件 |
| 2.1.2 气候条件 |
| 2.1.3 植被资源 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 杉木干形指标的计算 |
| 2.3.2 杉木干形指标的稳定性分析 |
| 2.3.3 杉木干形指标的差异性分析 |
| 2.3.4 杉木干形的影响因子研究 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 杉木人工林单木形数的特征及影响因子研究 |
| 3.1.1 杉木人工林单木形数的稳定性分析 |
| 3.1.2 杉木人工林单木形数的差异性分析 |
| 3.1.3 杉木人工林单木形数的影响因子研究 |
| 3.1.4 小结与讨论 |
| 3.2 杉木人工林单木削度的特征及影响因子研究 |
| 3.2.1 杉木人工林单木削度的稳定性分析 |
| 3.2.2 杉木人工林单木削度的差异性 |
| 3.2.3 杉木人工林单木削度的影响因子研究 |
| 3.2.4 小结与讨论 |
| 4 结论与讨论 |
| 4.1 结论 |
| 4.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 附录A 攻读学位期间的主要学术成果 |
| 致谢 |
（9）考虑森林干扰和恢复的人工林碳动态模拟及预测研究 ——以浙江省丽水市为例（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究综述 |
| 1.2.1 森林生态系统碳循环研究进展 |
| 1.2.2 森林生态系统碳循环影响因子研究进展 |
| 1.2.3 目前研究存在的不足 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 选题依据 |
| 1.5 研究思路与技术路线 |
| 1.5.1 研究思路 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第二章 研究区概况及数据获取和处理 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 气候条件 |
| 2.1.4 主要森林类型和植物种类 |
| 2.2 数据获取和处理 |
| 2.2.1 森林调查数据 |
| 2.2.2 Landsat时间序列数据 |
| 2.2.3 气象数据 |
| 2.2.4 地表数据 |
| 2.2.5 模型校准数据 |
| 2.3 软件与执行环境 |
| 2.3.1 软件编译环境 |
| 2.3.2 图形与统计工具 |
| 2.3.3 图像处理工具 |
| 第三章 森林变化和森林年龄制图 |
| 3.1 材料和方法 |
| 3.1.1 算法原理 |
| 3.1.2 森林变化制图 |
| 3.1.3 基于干扰和恢复历史的林分类型定义 |
| 3.1.4 人工林森林年龄制图的三层架构 |
| 3.1.5 结果验证 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 森林干扰和森林恢复 |
| 3.2.2 森林年龄制图 |
| 3.2.3 森林年龄变化 |
| 3.2.4 结果验证与精度评估 |
| 3.3 结论与讨论 |
| 3.3.1 结论 |
| 3.3.2 讨论 |
| 第四章 基于IBIS模型的碳密度和碳通量模拟 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 IBIS模型原理 |
| 4.1.2 IBIS模型的改进 |
| 4.1.3 IBIS模型的校准 |
| 4.1.4 模型模拟 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 碳密度和碳通量潜力模拟 |
| 4.2.2 未来气候条件模拟 |
| 4.2.3 未来气候情景下碳通量的模拟 |
| 4.2.4 气候因子与碳通量的关系分析 |
| 4.2.5 模拟结果验证 |
| 4.3 结论与讨论 |
| 4.3.1 结论 |
| 4.3.2 讨论 |
| 第五章 基于LUCAS模型的森林碳源汇的模拟和预测 |
| 5.1 材料与方法 |
| 5.1.1 LUCAS模型原理 |
| 5.1.2 模拟情景设置 |
| 5.1.3 模型输入参数处理 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 丽水市森林碳源汇的时空分布 |
| 5.2.2 干扰对丽水森林碳汇的影响 |
| 5.2.3 不确定性分析 |
| 5.2.4 未来情景下森林年龄和树种面积变化 |
| 5.2.5 未来情景下森林碳源汇的变化 |
| 5.3 结论与讨论 |
| 5.3.1 结论 |
| 5.3.2 讨论 |
| 第六章 主要结论和研究展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 本研究特色与创新点 |
| 6.3 存在不足及展望 |
| 6.3.1 存在的不足 |
| 6.3.2 展望 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 参考文献 |
| 附录 术语列表 |
（10）基于云模型的多尺度环洞庭湖区森林健康评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 森林健康评价与森林健康经营研究进展 |
| 1.3.2 典型林分健康评价与经营技术研究进展 |
| 1.3.3 森林景观结构与质量提升研究进展 |
| 1.3.4 森林健康评价方法研究进展 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 研究区概况及数据来源 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 自然地理 |
| 2.1.2 森林资源 |
| 2.1.3 社会经济 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.2.1 样地调查数据 |
| 2.2.2 二类调查数据 |
| 2.2.3 遥感监测数据 |
| 3 相关理论与方法 |
| 3.1 理论基础 |
| 3.1.1 系统科学中的森林健康理论 |
| 3.1.2 景观生态学 |
| 3.1.3 近自然经营理论 |
| 3.1.4 森林健康与可持续发展 |
| 3.2 熵权法 |
| 3.3 云模型 |
| 3.3.1 云模型的定义 |
| 3.3.2 云模型的性质 |
| 3.3.3 云模型的数字特征 |
| 3.3.4 云的分类及产生过程 |
| 3.4 熵权-云模型综合评价 |
| 3.5 基于乘除法的多目标规划评价 |
| 4 典型样地尺度的森林健康评价 |
| 4.1 典型样地概况 |
| 4.1.1 典型样地确定原则 |
| 4.1.2 典型样地概况 |
| 4.2 样地数据处理 |
| 4.2.1 边缘校正 |
| 4.2.2 林分空间结构单元确定 |
| 4.3 典型样地健康特征分析 |
| 4.3.1 结构指标分析 |
| 4.3.2 功能性指标分析 |
| 4.4 典型样地森林健康评价 |
| 4.4.1 典型样地森林健康指标解释 |
| 4.4.2 基于云模型的典型样地森林健康评价 |
| 4.4.3 评价结果及对比分析 |
| 4.4.4 典型样地森林健康经营措施 |
| 4.5 小结 |
| 5 小班尺度的森林健康评价 |
| 5.1 数据来源与数据处理 |
| 5.2 评价指标体系的建立 |
| 5.2.1 评价指标设计原则 |
| 5.2.2 评价指标构成 |
| 5.2.3 小班尺度指标测度 |
| 5.3 小班尺度森林健康指标筛选 |
| 5.3.1 定性指标筛选 |
| 5.3.2 定量指标筛选 |
| 5.3.3 评价指标体系的确定 |
| 5.4 实证研究 |
| 5.4.1 评价参数选定及标准 |
| 5.4.2 计算指标权重 |
| 5.4.3 计算云模型参数和隶属度 |
| 5.4.4 评价结果分析 |
| 5.4.5 小班健康优化策略 |
| 5.5 小结 |
| 6 景观尺度的森林健康评价 |
| 6.1 森林景观区划 |
| 6.1.1 森林景观区划基本原则 |
| 6.1.2 景观区划的主要因子 |
| 6.1.3 环洞庭湖森林景观区划结果 |
| 6.2 评价指标体系的建立 |
| 6.2.1 评价指标体系内容 |
| 6.2.2 景观尺度指标测度 |
| 6.2.3 景观尺度的健康评价指标计算及分析 |
| 6.2.4 景观尺度的健康评价指标筛选 |
| 6.2.5 景观健康评价指标标准 |
| 6.3 基于景观的森林健康评价 |
| 6.3.1 权重计算 |
| 6.3.2 评价矩阵建立 |
| 6.3.3 评价结果 |
| 6.4 森林景观质量提升策略 |
| 6.5 小结 |
| 7 结论与讨论 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 讨论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的主要学术成果 |
| 致谢 |
四、杉木林分自然生长和人为控制密度生长模型研究（论文参考文献）
- [1]区域尺度马尾松生产力的空间分异、影响因素及模拟预测[D]. 黄鑫. 华中农业大学, 2021
- [2]基于差分方程的Logistic林分密度生长模型构建[D]. 陈烨铭. 浙江农林大学, 2021(02)
- [3]近自然经营对森林林分生长的影响[D]. 程冀文. 内蒙古农业大学, 2021(02)
- [4]杉木无节材培育技术体系初步研究[D]. 马天舒. 中南林业科技大学, 2021(01)
- [5]基于结构方程模型的福寿林场三种典型林分健康评价[D]. 委霞. 中南林业科技大学, 2021(02)
- [6]湖南栎类次生林生长预估及林分收荻表编制[D]. 王帅玲. 中南林业科技大学, 2021(01)
- [7]金洞林场闽楠人工林多功能经营密度控制图研建[D]. 王雪. 中南林业科技大学, 2021(01)
- [8]湖南杉木人工林单木干形特征及影响因子研究[D]. 许冰冰. 中南林业科技大学, 2021
- [9]考虑森林干扰和恢复的人工林碳动态模拟及预测研究 ——以浙江省丽水市为例[D]. 刁娇娇. 南京林业大学, 2021
- [10]基于云模型的多尺度环洞庭湖区森林健康评价研究[D]. 李显良. 中南林业科技大学, 2020