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文檔簡介
1、林分生長與收獲預(yù)估模型是研究森林生長規(guī)律的數(shù)學(xué)模型,可以用來描述林分的生長過程也可以預(yù)估林分的未來狀態(tài),它不僅是編制修訂各類林業(yè)數(shù)表的基礎(chǔ)也是森林經(jīng)營管理中采取營林措施的主要依據(jù),同時(shí)在林分生物量模型、碳儲(chǔ)量模型、森林經(jīng)濟(jì)成熟研究中亦具有重要作用。紙漿材桉樹人工林作為我國重要的用材林林種,系統(tǒng)的對(duì)其林分生長與收獲模型的研究還沒有。本文以國營雷州林業(yè)局紙漿材桉樹人工林為研究對(duì)象,所測(cè)取的桉樹為輪伐期5年的華桉1號(hào)。于2015年1月至2月期
2、間進(jìn)行了外業(yè)調(diào)查,測(cè)算林分平均胸徑、平均樹高、優(yōu)勢(shì)木平均高、林木株數(shù)、每公頃斷面積、每公頃蓄積量等指標(biāo)作為構(gòu)建模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。應(yīng)用SPSS19.0、EXCEL2010、ForStat2.2等數(shù)理統(tǒng)計(jì)軟件,研究了國營雷州林業(yè)局紙漿材桉樹人工林的地位指數(shù)模型、林分密度指數(shù)模型、斷面積模型、蓄積模型、斷面積預(yù)估模型以及蓄積預(yù)估模型等,系統(tǒng)的構(gòu)建了紙漿材桉樹人工林生長與收獲預(yù)估模型體系。研究結(jié)果對(duì)國營雷州林業(yè)局紙漿材桉樹人工林森林資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、
3、森林評(píng)價(jià)、森林可持續(xù)經(jīng)營和科學(xué)經(jīng)營管理等具有重要的實(shí)踐指導(dǎo)意義。
?。?)建立地位指數(shù)模型。引入了啞變量的導(dǎo)向曲線法分析比較了9種生長方程,經(jīng)比較Logistic方程模擬導(dǎo)向曲線精度最高,適合描述林分優(yōu)勢(shì)木平均高和林分年齡的關(guān)系。基于導(dǎo)向曲線方程用相對(duì)優(yōu)勢(shì)高的方法導(dǎo)算了地位指數(shù)表。經(jīng)檢驗(yàn),結(jié)果表明該地位指數(shù)可以很好的反映紙漿材桉樹人工林的立地質(zhì)量等級(jí),在實(shí)際生產(chǎn)中可以用來評(píng)價(jià)立地質(zhì)量。最后根據(jù)相對(duì)優(yōu)勢(shì)高法反推了地位指數(shù)模型。
4、r> (2)建立林分密度指數(shù)模型。根據(jù)Reineke提出的林分在完滿立木度下單位面積林木株數(shù)與林分平均胸徑之間的關(guān)系,采用多次消去剔除立木度不足的方法模擬林分完滿立木度時(shí)的狀態(tài)。最終確定的參數(shù)b的值與Reineke所證明的常數(shù)-1.605接近,將參數(shù)b代入林分密度指數(shù)方程,得出Reineke林分密度指數(shù)方程。觀察林分密度指數(shù)與年齡的散點(diǎn)圖結(jié)合前人的研究結(jié)果,將林分密度指數(shù)與年齡的關(guān)系看成S形曲線,用Korf方程模擬林分密度指數(shù)與年齡的
5、關(guān)系,將地位指數(shù)與林分初植密度引入模型。求解參數(shù),得出林分密度指數(shù)模型。
?。?)建立斷面積模型。將地位指數(shù)與林分密度指數(shù)引入Bertalanffy提出的同化-異化方程,其中同化反應(yīng)參數(shù)與地位指數(shù)有關(guān),潛在生長率與實(shí)際生長率之間的轉(zhuǎn)化率與林分密度指數(shù)有關(guān)。經(jīng)變換形式和分離變量推導(dǎo)出含有地位指數(shù)、林分密度指數(shù)和年齡三個(gè)自變量的斷面積方程。求解參數(shù),得出斷面積模型。
(4)蓄積量模型直接選用Schumacher模型,該方程
6、包含林分密度指數(shù)、年齡倒數(shù)和斷面積三個(gè)自變量。由于模型引入了密度作為自變量,所以該模型可以反映不同密度下的林分蓄積生長變化規(guī)律。便于后文研究不同初植密度,林分未來蓄積變化情況。求解參數(shù),得出蓄積收獲模型。
(5)預(yù)估模型主要是通過數(shù)學(xué)變換得到模型的通式,林分密度指數(shù)預(yù)估模型和斷面積預(yù)估模型通過現(xiàn)在與未來的比值推導(dǎo)模型通式,而蓄積預(yù)估模型則通過現(xiàn)在與未來相減推導(dǎo)得出模型通式。基于前面的結(jié)果,研究了不同初植密度在不同地位指數(shù)下蓄積
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