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基于林木分级的大兴安岭天然兴安落叶松树高曲线研究被引量：3: 2023年; 【目的】基于林木分级构建大兴安岭地区兴安落叶松的树高曲线模型,为该地区兴安落叶松的生长规律提供理论依据及森林可持续经营提供技术支撑。【方法】以大兴安岭地区翠岗林场56块固定样地数据为基础,根据单木相对直径(d)把林木分为了优势木、平均木、被压木3个等级,依据调整决定系数(R^(2)_(adj))最大、均方根误差(RMSE)和赤池信息量(AIC)最小的标准筛选出天然兴安落叶松各等级林木的最优树高曲线基础模型,并进一步评价和比较分位数回归和哑变量回归对兴安落叶松不同等级林木树高曲线模型模拟精度的影响。【结果】天然兴安落叶松树高曲线的最优基础模型均为Wykoff方程;当将林分分级哑变量同时添加在Wykoff方程的参数a和b上时,模型的拟合效果最好,其中兴安落叶松树高曲线模型的调整系数(R^(2)_(adj))、均方根误差(RMSE)和赤池信息量(AIC)分别为0.8588、1.6424和2081.902;兴安落叶松中的不同等级林木对应的最优分位数模型与林分整体无差别,均表现为中位数模型最优(即τ=0.5),其树高曲线的3个统计量则依次为0.8498、1.6938和2211.037。经过比较分析可知,以林木分级为哑变量的树高曲线模型拟合效果最好。【结论】含林木分级哑变量的大兴安岭兴安落叶松的树高曲线模型拟合效果优于基础模型,并且具有较好的预测精度和适应性,能反映不同林木等级下的树高、胸径的生长差异,可以为大兴安岭地区兴安落叶松的经营和生长预估提供理论依据。; 董灵波邵威威田栋元刘兆刚; 关键词：林木分级分位数回归树高曲线

峦大杉人工林树冠、根系生长和林木分级的早期密度效应被引量：18: 2018年; 为了解峦大杉林分树冠、根系以及林木分级的密度效应,通过测定福建省12个8年生不同林分密度的峦大杉样地的树冠、根系的生长性状与分级木比例情况,并将12个林分密度样地按照不同密度划分为4种密度类型(2 325～2 475、2 700～2 750、2 800～3 000、3 350～3 375株·hm^(-2)),进行密度类型间的树冠根系生长与各分级木比例等性状的差异性比较。结果显示:(1)林分密度显著影响峦大杉树冠生长和生长竞争指标。树冠冠幅、冠长、树冠率、树冠体积、表面积、树冠生长空间指数和生长空间竞争指数随着密度增加而减少,树冠圆满度、树冠生产效率随着密度增加而增加;峦大杉的冠幅、树冠率和树冠圆满等3个性状显著性变化的密度较冠长明显更小,树冠体积、表面积和树冠生产效率等3个性状显著性变化的密度一致。峦大杉的生长空间竞争指数显著性变化的密度较生长空间指数更小。(2)林分密度显著影响峦大杉的单株根生物量、根幅与根深等根系性状,峦大杉根系生长量与根幅随着密度增加而减少;根深随密度增加而增加;峦大杉单株根生物量、根幅和根深等性状显著性变化的密度一致。(3)林分密度显著影响着峦大杉优势木和被压木比例,但对平均木比例无显著性影响。峦大杉优势木比例与被压木比例显著性变化的密度一致。; 欧建德吴志庄; 关键词：峦大杉人工林树冠林木分级林分密度

次生林林木分级指数及其应用被引量：2: 2017年; 为了更加科学、准确的评价林木在林分中的位置优劣状况,为林木分级提供新方法。以芦头国有林场青冈栎次生林为例,提出林木分级指数概念,筛选得到大小比数、健康指数、空间密度指数、混交度、交角竞争指数5个指标来构建林木分级指数计量模型,基于层次分析法,得到林木分级指数的计量模型为TCI=0.368 3(1-U)+0.279 2H+0.147 9(1-UCI)+0.136 4(1-D)+0.068 2M。采用等间距法得到每个林木等级的林木分级指数值分别为:优势木(0.75~1],亚优势木(0.5~0.75],中庸木(0.25~0.5],被压木(0~0.25]。运用指数计量模型计算得到芦头国有林场2个样地的林木分级指数均值分别为0.602 1和0.583 4,表明2个样地优势木和亚优势木均较多,林木总体生长状况较好。; 钱升平胡晟吕飞舟朱光玉吕勇; 关键词：次生林

基于冠幅比数的次生林林木分级研究被引量：4: 2016年; 为优化蒙栎次生林的林分结构和抚育间伐技术,以汪清林业局蒙栎次生林为研究对象,基于已有的汪清林业局蒙栎自由树冠幅模型,提出了林木冠幅比数的新概念,通过构建林木冠幅比数与林木竞争压力指数的相关模型CCI=1.07-0.001*CSI,采用林木冠幅比数替代林木竞争压力指数,提出一种简便实用的林木分级新方法,即当林木CCI≥0.77为优势木,CCI∈[0.62,0.77)为亚优势木,CCI∈[0.52,0.62)为中庸木,CCI<0.52为被压木。; 吕飞舟石程远朱光玉吕勇; 关键词：次生林林木分级

人工油松风景林的林木分级技术被引量：15: 2014年; 以北京市园林绿化局西山林场的人工油松风景林13个林分中554株林木为研究对象,依据能反映单木形体特征的9个测树指标和树高、胸径、冠幅等林木生长指标,构建林木个体美景度与形态指标、生长指标间的关系模型,并依此进行油松人工风景林林木分级。为了使生长指标更具有通用性,采用综合指数法计算林木的树高、胸径和冠幅的生长势。结果表明:油松单木形态指标和生长指标与美景度值间呈多种规律变化,树高年均生长量、树干通直度、径高比与美景度值间呈二次曲线规律变化;树冠体积、胸径年均生长量、冠幅年均生长量、冠长率、树冠伸展度和生长势与美景度值间呈正线性降低变化趋势;死枝树冠长度占树冠总长度比例与美景度值间呈负线性增加变化趋势。因此,非线性模型能从总体上较好地反映油松形态指标和生长指标与美景度间的关系。根据因子分析结果构建可表征树木冠形、干冠协调性、生长和干形4个综合因子指数,并利用这4个指数构建美景度与单木个体质量特征关系的二次多项式模型。依据二次多项式模型预测的单木美景度值和林木生长势,利用聚类和Topsis方法,将人工油松风景林分为景观主体木(Ⅰ)、景观有益木(Ⅱ)、景观有害木(Ⅲ)3个等级,并进一步划分为景观提景木(Ⅰ1)、景观核心木(Ⅰ2)、景观辅助木(Ⅱ1)、景观潜力木(Ⅱ2)、景观有害木(Ⅲ1)和景观障景木(Ⅲ2)6个亚类。; 毛斌徐程扬李乐陈瑜; 关键词：风景林林木分级美景度生长势油松

杨树林带生长阶段与林木分级的研究被引量：14: 1996年; 依据林带的特殊性，结合树木生长发育和林带结构变化规律，将林带生长阶段划分为幼龄期、中龄期（速生期）和防护成熟期３个时期；采用径级离散度、防护成熟龄、更新龄等量化指标，以杨树林带为例，将３个生长时期定量化；同时依据林带树木对防护效益的贡献和树木的生长状况，将林带树木划分为４级；并给出各生长发育时期的相应的经营措施．; 朱教君姜凤歧; 关键词：杨树林带发育阶段

青冈栎次生林林木分级指数研究: 林木健康状态的分级评价是控制林分内林木间恶性竞争，提高目的树种产量与改善林分结构提升林分质量的关键点，对林木分级方法的研究有着较为重要的现实意义。本文以湖南省青羊湖林场青冈栎次生林为研究对象，利用粗糙集理论筛选指标，利用...; 胡晟; 文献传递

基于双哑变量模型预测透光抚育强度对次生林内红松生长的影响被引量：2: 2024年; “栽针保阔”是恢复我国东北阔叶红松林的有效途径,透光抚育能促进冠下红松生长并加快演替进程,但目前有关透光抚育如何影响次生林内红松生长过程仍不清楚。以长白山“栽针保阔”红松林为对象,构建含双哑变量(透光抚育强度和林木分级)的红松胸径和树高生长模型来预测不同透光抚育强度[即对照(未透光)、轻度透光抚育(保留上层郁闭度0.6)、中度透光抚育(0.4)、强度透光抚育(0.2)和全透光(伐除全部上层阔叶树)]林分中红松三级木的生长过程,揭示透光抚育强度对林内红松胸径和树高及高径比的影响规律。结果表明:6个基础模型中,Gompertz为红松胸径(R^(2)=0.46)和树高(R^(2)=0.81)最优基础模型,在基础模型中引入透光抚育强度单哑变量、双哑变量后胸径模型的R^(2)分别提高至0.65和0.89,树高模型的R^(2)分别提高至0.84和0.94;双哑变量模型为预测红松生长的最适模型。被压木胸径生长在整个模拟预测期间(树龄0~80年)均随透光抚育强度增大而递增(增幅为145.8%~933.3%),而平均木和优势木在中期(42年)、中后期(60年)呈此规律。在初期(20年)和中期,全透光与强度透光抚育对红松优势木(64.8%~68.5%)、平均木(100.0%~144.2%)和被压木(138.5%~183.9%)树高生长的影响程度相近,中度透光抚育和轻度透光抚育对其影响相近(24.3%~35.1%、56.0%~92.3%和84.6%~103.2%);在中后期(62年)和后期(80年),红松三级木树高生长均随透光抚育强度增大而递增。各透光抚育强度下红松优势木、平均木和被压木的高径比变化幅度依次增大,分别为0.50~0.95、0.64~1.23和0.73~4.33;仅被压木在树龄0~80年随透光抚育强度增大而递减。因此,透光抚育约40年后,其对红松的胸径生长的促进作用减弱而对树高的促进作用却增强,而且高径比提高,故此时为缓解林木竞争,对轻度透光抚育、中度透光抚育的林分应进行二次透光抚育以�; 郝鑫海牟长城崔雅如姬文慧许文赵海明; 关键词：林木分级

大兴安岭地区兴安落叶松的高径比模型被引量：3: 2023年; 基于大兴安岭地区翠岗林场兴安落叶松天然林的56块样地数据,以指数衰减函数为基础模型,利用再参数化的方法以林木分级为哑变量构建大兴安岭地区兴安落叶松的高径比模型,为大兴安岭地区兴安落叶松不同等级的树木和林分稳定性的评估提供科学依据。结果表明:除胸径以外,优势树高、优势胸径、单木竞争指数与高径比有显著相关性,加入后明显提升模型的拟合精度,而且兴安落叶松高径比广义模型的调整系数、均方根误差和平均绝对误差分别为0.5130、0.1703 m·cm^(-1)和0.1281 m·cm^(-1);将林木分级哑变量添加到广义模型的参数∂_(0)和∂_(2)上时,模型的拟合效果进一步提高,其高径比模型的3个统计量依次为0.5171、0.1696 m·cm^(-1)和0.1277 m·cm^(-1)。经过比较分析,以林木分级为哑变量的广义高径比模型拟合效果最好,不仅优于基础模型,且具有较好的预测精度和适应性。; 邵威威董灵波; 关键词：林木分级高径比

不同坡位香椿人工林生长和林分结构差异被引量：7: 2021年; 研究香椿人工林在不同坡位的生长差异,为香椿人工林的培育生产提供参考。以32~39年生香椿人工林为对象,按照不同坡位(上、中、下)设置样地,测定样地内的香椿生长指标;使用Weibull函数对不同坡位林分直径分布结构进行分析;通过林木分级统计并分析各样地林分特征;解析不同坡位香椿人工林的生长过程。结果表明,试验区香椿人工林呈中高度郁闭,下坡位香椿平均树高为13.71 m,胸径为21.32 cm,南北冠幅为5.29 m,均显著最高,而上坡对应各生长指标显著最低。不同坡位香椿人工林径阶分布的Weibull模型拟合效果为下坡>上坡>中坡,拟合形状参数c均在1.0~3.6,为单峰左偏状分布,c下坡>c上坡>c中坡,下坡趋向于竞争期更稳定的自然稀疏后期。下坡林分林木分级集中在Ⅱ、Ⅲ级,占81.48%,而上坡Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ级林木占比分别为19.23%、21.79%、37.18%、20.51%,并存有少量Ⅴ级木,林木分级分布相对分散。解析香椿人工林生长过程显示,胸径、树高、材积总生长量均为下坡>中坡>下坡。试验区下坡的香椿人工林树高、胸径及冠幅均有生长优势。全试验区林分径阶分布呈单峰左偏状分布,下坡林分趋向于更稳定的自然稀疏后期,且林木分级多集中于Ⅱ、Ⅲ级,胸径、树高、材积总生长量最高。; 胡继文杨桂娟刘振华王俊臣肖遥王军辉麻文俊; 关键词：香椿坡位林木分级

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