基于3-PG模型的长白落叶松人工林生长和生物量模拟

【目的】模拟预测森林经营及气候变化下长白落叶松人工林林分生长及生物量变化,以期为长白落叶松人工林经营管理提供科学依据。【方法】以吉林省和龙、舒兰、通化、汪清、长春林区内15块长白落叶松人工林固定样地为对象,基于气候、土壤、林分生长等观测数据,运用3-PG模型模拟了研究区内长白落叶松的生物量及其分配,并模拟了CO_2浓度升高对生物量的影响。【结果】3-PG模型能够较好地模拟林分蓄积和干生物量的生长变化,除叶生物量外(R~2=0.39),各指标的预测值与实际值的相关性较高(R~2在0.62~0.86之间),平均相对误差和相对均方根误差均小于15%。参数敏感性分析表明:土壤肥力等级和生物量分配参数是该模型的关键参数。研究还发现长白落叶松人工林的生物量随CO_2浓度升高而增加。【结论】3-PG模型可以用于长白落叶松人工林的生长模拟。     

森林作业法的历史发展与面向我国森林经营规划的三级作业法体系

从森林作业法的发展历史和概念定义开始,19世纪初期在德国执行的作业法技术体系中,第1级产品目标分为两个大类,第2级按森林形态分为5个小类,第3级按作业方式划分出14个具体的作业法.简要说明了森林作业法技术体系在全球不同区域的演化和应用发展情况;在中国多功能森林经营科学定义的基础上,论述了我国三级结构的多功能森林作业法的...     

基于BP神经网络的长白落叶松人工林林分平均高预测

【目的】研究BP神经网络模型在树高预测中的应用,分析比较不同森林调查因子及不同神经网络训练算法对平均树高预测的影响,为树高预测提供新的方法。【方法】以吉林省长白落叶松人工林为对象,基于168块固定样地的314个观测数据,运用BP神经网络建模技术建立了林分平均树高生长模型。输入因子首先加入年龄,然后依次加入立地因子及林木竞争因子,分析立地因子及林木竞争因子对树高的影响。基于Matlab R2016b中的Sigmoid函数和线性函数为神经元的传递函数,分别采用贝叶斯正则化算法和Levenberg-Marquatdt算法(简称L-M算法)对网络进行训练,对比分析了贝叶斯正则化算法和L-M算法作为训练函数的差异。【结果】与L-M训练算法相比,贝叶斯正则化训练算法具有更好的泛化能力。模型中依次加入年龄、立地因子、林木竞争因子后,树高的拟合精度呈现出相同的上升趋势。采用贝叶斯正则化训练算法,当年龄作为输入因子时,决定系数R²为0.521 0,均方根误差(RMSE)为2.091 7,平均绝对误差(MAE)为1.627 6。加入立地因子后,决定系数R²提高至0.573 6,提高了10.10%,均方根误差(RMSE)为1.973 6,降低了5.65%,平均绝对误差(MAE)为1.579 7,降低了2.94%; 在此基础上,加入林木竞争因子后,决定系数R²为0.845 5,增长了47.40%, 均方根误差(RMSE)为1.187 9,下降了39.81%,平均绝对误差(MAE)为0.968 5,下降了38.69%。【结论】利用贝叶斯正则化BP神经网络可以准确地预测长白落叶松人工林的平均高。立地因子及林木竞争因子能够较好地提升林木生长预测的精度,且林木竞争因子对树高的影响明显大于立地因子。     

国内外森林健康评价指标体系综述

 森林健康评价是当前国内外的热点问题,已成为国内外森林状况评估和森林资源管理的重要手段,但目前森林健康评价指标体系差别较大。对森林健康评价指标的种类和频度进行分析和讨论,发现国外森林健康评价指标主要集中于生态系统本身的属性且相对稳定,国内评价指标则涵盖自然和社会经济等多个方面。与国外相比,国内森林健康指标过多、过泛,部分指标可操作性差,含义不清。需要制定统一和标准的森林健康评价指标,每个指标的阈值可因地域、经营目标、森林类型各异。     

气候变化对落叶松人工林生物量生长的影响模拟

【目的】研究气候变化对落叶松人工林生物量及其生长的影响，为落叶松人工林碳估测和适应性经营决策提供依据。【方法】利用华北和东北地区第6～8次森林资源连续清查落叶松人工纯林固定样地数据，基于理论生长方程建立林分生物量生长模型。并将不同种落叶松作为哑变量，建立了气候敏感的林分生物量生长模型，气候因子为年湿热指数(AHM)。模拟未来气候不变、两种温室气体代表性浓度路径(RCPs)(包括RCP 4.5和RCP 8.5)3种气候变化情景下的林分生物量及其连年生长量，采用两种RCP气候情景与当前情景生物量估计结果的相对差值量化气候变化对林分生物量及其生长的影响。【结果】林分生物量的基础模型、含哑变量的模型、含气候变量和哑变量生长模型的决定系数R²分别为0.938 2、0.947 0和0.950 7,采用哑变量和考虑气候因子能够明显改善模型表现。模型模拟结果表明，与当前情景比较，各树种的林分生物量及其连年生长量在RCP 4.5和RCP 8.5气候变化情景下既有增加也有减少的趋势。对于林分生物量，RCP 4.5和RCP 8.5情景下的相对差值的均值区间分别为-3.02%～2.69%...