一、组合模型在林木生长规律研究中的应用（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》文中指出自工业革命以来,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。
李超[2]（2021）在《中亚热带森林地上生物量遥感估测精度提升方法及影响因素分析 ——以湖南省西北部为例》文中研究说明森林生态系统是陆地上最大的生态系统,在陆地物质循环和能量交换中具有重要作用。森林作为陆地生态系统重要的碳源和碳汇,对全球碳循环具有至关重要的影响。森林生物量是森林生态系统的重要参数,林木储存的碳也是以生物量的形式保留在森林中,估测森林生物量对于监测毁林和森林退化造成的碳排放和碳损失以及分析森林的固碳能力、缓解气候变化具有重要意义。准确的森林生物量估测尤其是森林地上生物量（Forest Aboveground Biomass,AGB）估测,是林学、生态学和全球变化研究的重点。遥感技术的快速发展,弥补了传统地面调查估算AGB的不足,而多源遥感数据的融合,为准确估测大区域森林AGB提供了可能。但是基于遥感的AGB估测精度受多种因素的影响,从而导致了估测结果的不准确问题。因此,探讨基于遥感的AGB精确的估测方法,提高AGB估测精度,分析区域AGB分布,揭示AGB及其估测结果对环境、林分等因素的响应规律,对深入研究区域碳循环、估测区域森林碳汇、提高森林经营水平具有重要的理论和实践意义。本研究以湖南省西北部的大湘西和洞庭湖地区森林为研究对象,融合多源数据及技术进行理论和方法研究,探讨能够实现准确估测AGB、解决AGB估测中的低值高估和高值低估问题的方法,分析AGB及其估测结果的影响因素,以期为森林资源监测及森林经营规划提供精确的数据指导。首先本研究从遥感源数据角度入手,以不同季节（春、夏、秋、冬）一景Landsat 8 OLI和Sentinel-1影像为基础,探讨不同季节的主被动遥感影像在AGB估测中的优劣,选取最优的估测影像的获取季节,之后分析不同的光学影像预处理方式对AGB估测的影响,选取对AGB估测最优的预处理方式组合;其次,结合主被动遥感数据,建立基于主被动遥感的线性模型（LR）,探讨多源传感器结合在AGB估测中的优劣;然后在分析基于主被动传感器的AGB估测LR模型准确性的基础上,结合FCD（Forest Canopy Density）等级和分段模型（Piecewise Model）,分别建立基于LR模型变量的分段模型（PM）和基于不同FCD等级变量筛选的分段模型（PMV）,分析模型优劣,并估算区域AGB;最后,结合样地调查的环境（地形和土壤）、林下、林分和树种多样性因素,利用结构方程模型（Structural Equation Modelling,SEM）探讨和揭示除遥感影像源数据外,林分（生态系统）尺度上影响AGB、AGB估测结果及其估测结果残差的因素。通过研究主要得到以下结论:（1）利用线性模型,分析了主被动遥感季节影像在不同林分类型上的估测表现,确定了光学（Landsat 8）和SAR（Sentinel-1）影像在大范围生物量估测应用时的最优成像季节。Landsat和Sentinel-1影像在所有的林分类型上都是秋季影像的AGB估测结果最好,它们的R2（决定系数）更高,均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）和相对均方根误差（relative RMSE,rRMSE）更小,并且经交叉验证后的AGB分布图中AGB的标准差（Standard Deviation,Std）更小。对于Landsat 8影像,生长旺盛季（夏季）影像在所有林分类型上表现均是最差的（R2≤0.37）,而Sentinel-1的夏季影像仅在针叶林（CFF）上表现最差（R2=0.24）。两种影像都是在混交林（MXF）上估测效果最好（R2≥0.34）,在总林分（所有的样地）上估测效果最差（R2≤0.39）。除MXF外,其余林分类型上均表现为不同季节Landsat的AGB估测结果好于Sentinel-1。（2）Landsat 8影像用于AGB估测时,必须要进行大气校正和地形校正,以消除大气和地形对影像的影响,提高AGB估测精度。所有大气校正后的影像都比未经大气校正的影像具有更好的估测精度,它们的R2差异>0.02（去除MXF后R2差异>0.05）。在所有的林分类型上,基本上所有的Landsat 8地表反射率（Surface Reflectance,SR）数据的R2最优,并且它的RMSE也基本上是最小或第二小的;除MXF外,其他林分类型上SR数据的AGB估测结果与未经大气校正处理的AGB估测结果之间存在显着差异（p<0.05）。所有的地形校正方法均可以在一定程度上减小地形起伏带来的阴、阳坡上的Landsat反射率差异,但是它们校正的好坏和对AGB估测能力存在一定的差异;基于SR数据进行C地形校正的影像在所有林分类型上的AGB估测结果总是最优的,它们的R2与SR数据的R2差异在0.03–0.05之间,它们的估测结果间的差异呈现显着或接近显着的水平（p在0.05左右）。Landsat 8 SR数据进行C地形校正是本研究中对AGB估测最优的处理组合。（3）在所有的林分类型上,利用光学影像对整个研究区的样地AGB进行估测时,估测结果均好于SAR影像,它们的R2差异大于0.07;结合光学和SAR数据可以获得比单传感器更好的估测结果,它们的R2差异大于0.03;主被动遥感结合的线性模型（LR）获得的所有林分类型的AGB估测效果较差,它们的R2<0.4,rRMSE均>45%（除MXF外均>50%）,估测结果极不准确,存在明显的低值高估和高值低估问题。（4）FCD等级是一个影响AGB估测的重要变量,考虑FCD等级的分段模型可以很好地解决LR模型存在的高值低估和低值高估问题。利用K均值聚类对研究区FCD进行分类分级,结合FCD等级利用不同林分类型主被动遥感结合的LR模型变量建立PM（基于LR模型变量的分段模型）模型,PM模型在分段数为3时具有最优的模型效果。根据3个FCD等级,为不同林分类型的不同FCD等级上的AGB进行变量筛选,据此建立PMV（基于不同FCD等级筛选变量的分段模型）模型。PM模型在所有的林分类型上都显着好于LR模型,PM模型的R2在0.46–0.55之间,rRMSE在37.89%–54.04%之间,相比LR模型,R2增加0.18以上,rRMSE减小7%以上。PMV模型在所有林分类型上显着好于LR和PM模型,PMV模型的R2在0.62–0.74之间,rRMSE在29.78%–43.30%之间;相比LR模型,PMV模型的R2增加0.37以上,rRMSE减小15.40%以上;相比PM模型,PMV模型的R2增加0.15以上,rRMSE减小7.00%以上。PM和PMV模型在所有FCD等级上的RMSE和rRMSE都小于LR模型,LR模型在疏和密两个郁闭度等级上分别存在显着的低值高估和高值低估问题,PM和PMV模型则没有。（5）研究区（大湘西和洞庭湖地区）的中部、南部和北部的森林地上生物量值较高,西部森林地上生物量值较低。研究区接近65%的区域森林地上生物量值>60 Mg/ha,仅有不到10%的区域森林地上生物量值>90 Mg/ha,整个研究区的森林地上生物量水平较低。（6）在分析遥感影像源数据影响的基础上,从样地——林分尺度分析发现,AGB、AGB估测值和估测值残差受环境、林下、林分和树种多样性因素共同影响,其中环境（地形和土壤）、林分和树种多样性因素对它们有显着的正向影响,而林下因素对它们有显着的负向影响。各因素除对AGB、AGB估测值和估测值残差具有直接影响外,还通过影响其他因素间接对AGB产生影响,只是间接影响的显着性在不同林分类型上略有不同。在这些因素中,林分因素总是影响最大的（通径系数最大）。利用这些因素,结合SEM方程,方程对AGB实测值的解释能力最强（R2≥0.59）,对AGB估测值的解释能力表现为LR<PM<PMV,对AGB估测值残差的解释能力表现为PMV<PM<LR;在对AGB估测值进行解释时,从LR-PM-PMV的估测值上林分因素和树种多样性因素的通径系数逐渐增加;在对AGB估测值残差进行解释时,从LR-PM-PMV的估测值上林分因素和树种多样性因素的通径系数逐渐减小,但是林下因素和环境因素的通径系数基本一致,说明在考虑林分结构进行AGB估测后,基于遥感的AGB估测结果仍然受到环境和林下因素的影响。
芦倩[3]（2021）在《祁连山排露沟流域植被类型变化对径流过程的影响》文中研究指明在西北干旱半干旱地区,山地是重要的水源形成区,有效保护和合理恢复森林植被有利于涵养水源、保持水土资源,充分发挥其水文效益。然而,盲目管理森林植被可能导致径流减少,水资源利用不充分。因此,合理调控森林植被和水资源的关系是必不可少的。祁连山是该地区典型山地水源涵养林区。开展其森林水文研究,有利于探索森林植被与水文过程的相互关系,揭示植被类型变化对径流过程的影响,提出科学合理的水源涵养植被类型模式,对保持生态系统平衡具有重要的意义。本文以祁连山典型流域排露沟为研究区,在传统的定位和半定位观测方法基础上,对流域中森林、草地、灌丛不同植被类型下的水文过程进行试验观测,以期发现水文过程规律及内在联系;基于面向对象分类方法、经典统计学和地统计学空间变异理论、高精度数字制图等方法研究流域植被空间分布特征、土壤物理性质空间分异性以及流域离散化和参数化;进一步结合分布式水文模型,从多点、多指标、多尺度出发,综合同步地研究排露沟流域水文过程及其机理。期望能够为深入理解山区水文过程变化特征及森林植被恢复提供一些新的认识,为提高水源涵养效能和科学管理流域水资源提供决策支持。研究主要结论如下:（1）利用面向对象的高分辨率遥感影像分类方法对排露沟流域进行植被分类,分类总体精度89.08%,总体Kappa系数0.834,分类结果符合流域植被分布现状。流域内青海云杉、草地、灌丛分别主要分布于海拔2600-3400m、2600-3000m、2600-3600m。流域内阴坡、半阴坡、阳坡和半阳坡分别占流域总面积的53.5%、20.7%、12.5%和13.3%。青海云杉是阴坡和半阴坡的优势树种,草地主要分布在阳坡和半阳坡,灌丛在四个坡向均有分布。（2）不同深度土层的土壤水分特征曲线显示:相同土壤水势下,青海云杉、草地、灌丛均在0-10cm土层的土壤水分含量最高,随土层加深到60cm,土壤含水量持续降低。三种植被的土壤砂粒含量、粉粒含量、孔隙度、饱和含水量、饱和导水率、容重、有机碳含量差异显着,粘粒含量没有显着性差异。土壤持水量在相同水势下由大到小依次为:青海云杉、灌丛、草地。（3）基于环境协同变量和C5.0分类决策树算法构建的土壤类型图,经验证后总体精度为89%,Kappa系数为0.83,分类效果良好。土壤容重和土壤质地空间分布预测模型分别采用分类回归树算法和线性逐步回归算法构建,经实地验证点从平均绝对误差和均方根误差两个指标对模型进行评价,均得到了比较理想的制图结果。（4）通过2015-2017年流域气象和径流实测数据分析得到,流域的降水以小降水事件为主,占总降水的89%,大中降水事件占总降水的11%。在流域2700-3300m、3300-3500m高程带,海拔每升高100m,平均降雨量分别增加25.47 mm,减少10.48mm,降雨量随海拔的升高呈先增后减的变化特征。流域温度随海拔的升高呈递减趋势,气温递减率为8.375mm/km。（5）基于DEM数据对流域离散化,共划分出17个子流域,144个水文响应单元。采用2015-2017年的月、日流域实测径流数据对流域SWAT模型进行率定和验证,影响径流变化敏感度较高的参数分别是SCS径流曲线数（CN2）、降雪温度（SFTMP）、最大融雪因子（SMFMX）、融雪基础温度（SMTMP）。最终模型验证的Ens值和R2均大于0.7,模拟值和实测值的拟合效果符合模型评价标准。模拟不同雨量下的径流变化发现:多雨期的径流量模拟结果较好;枯水期结果偏小;大降雨事件下模拟精度较差。SWAT模型适用于排露沟小流域。（6）SWAT模型模拟植被类型变化情景下的径流过程。流域径流量在植被类型为草地、灌丛及其他植被类型组合时增加,在青海云杉时减少。地表径流量在不同植被类型变化情景下,维持于0.09-0.18间,易产生地表径流的植被主要是草地,而非青海云杉和灌丛。相较对照,壤中流在植被类型为青海云杉或与其他植被类型组合时,数值下降。蒸散发量在植被类型为草地时最大。表明流域内植被组合的模式在一定程度上可以降低蒸散发,平衡流域内水分收支,提升流域产水量;而单一的植被模式会减少流域产水量,降低中下游地区水资源的有效利用;同时提出祁连山区五种最佳水源涵养植被类型组合:青海云杉、灌丛+草地、青海云杉+灌丛、灌丛、青海云杉+草地。
李盈昌[4]（2021）在《森林地上生物量的遥感估测模型优化及时空分析方法》文中指出森林是陆地生态系统的重要组成部分,是陆地生态系统中最大的碳库,在吸收大气中的二氧化碳等温室气体、降低温室气体浓度、减缓全球气候变化中发挥着至关重要的作用。森林生物量作为森林生态系统最基本的数量特征,是衡量森林固碳能力、森林生态系统生产力和结构功能的重要指标,是判断森林生态系统碳源和碳汇的重要标志,也是表征森林生态系统功能与生态价值、评估森林碳平衡的重要参数。因此,在气候变化背景下开展区域和全球森林生物量估测研究,不仅可以为陆地生态系统碳循环和全球气候变化的研究提供理论依据,还可以为森林可持续经营提供策略方针,对合理利用森林资源和改善森林生态环境具有重要意义。准确、快速地估测大范围森林生态系统的地上生物量是全球变化研究的热点,尽管基于遥感估测森林地上生物量已经得到了广泛应用,但是提高森林地上生物量遥感估测的准确性仍然是一个挑战。本研究以湖南省湘江流域为研究区,利用1999年、2004年、2009年和2014年的Landsat遥感影像和国家森林资源连续清查样地数据,选择线性回归、随机森林和极端梯度提升三种模型,并根据样地森林类型估测森林地上生物量以及分析森林地上生物量时空变化特征及其驱动因素。研究主要分为三个步骤:第一步,分析建模过程中模型参数优化和变量选择对模型性能的影响,以此得到最优模型并估测研究区森林地上生物量;第二步,分析森林地上生物量估测模型残差的空间自相关性,以此进行生物量残差空间插值并修正原始模型估测结果;第三步,分析森林地上生物量的时空变化特征,并分析引起森林地上生物量变化的驱动因素的空间分异特征。研究结果表明:（1）极端梯度提升模型有大量的参数,模型的性能因这些参数选择不同的值而有很大差异;如果没有选择合适的参数值,极端梯度提升模型更容易过拟合。随机森林模型只有两个参数需要优化,调优过程相对简单,当模型选择较大的决策树数量时更能真实反映模型的性能。线性回归模型采用逐步回归法进行变量选择,随机森林和极度梯度提升模型采用基于变量重要性的方法来选择预测变量,选择合适的变量能够有效提高模型性能,而变量选择对极端梯度提升模型比随机森林模型更为重要;在所选的变量中第3、4和6波段及其纹理变量对各个模型具有重要作用。随机森林模型和极端梯度提升模型对变量重要性赋值方式不同,随机森林模型大多将变量重要性分散在多个变量中,而极端梯度提升模型则倾向于将变量重要性集中在单个变量上。阔叶林、针叶林和混交林三种森林类型的线性回归模型、随机森林模型和极端梯度提升模型中,均是阔叶林的模型精度最高,其次是针叶林,混交林精度最低,按照森林类型建模能够明显提高生物量估测精度;对于同一森林类型,极端梯度提升模型性能优于随机森林模型,而随机森林模型优于线性回归模型。（2）半方差分析是使用克里金法插值之前所必要的步骤,用来分析数据的空间相关性;半方差分析结果显示森林地上生物量残差在空间分布上有较强的空间自相关性,而且全局莫兰指数结果同样表明森林地上生物量残差表现出统计上的显着性聚集,因此可以采用克里金插值法进行空间插值。经过生物量残差空间插值图修正后的森林地上生物量图可以获得相对较低和较高的AGB值,从而降低了低估和高估,使森林地上生物量估测精度得到了明显提高;对校正前后三种森林类型的估测结果进行配对样本t检验,结果显示均在置信区间95%水平上具有显着性差异。（3）研究区1999年、2004年、2009年和2014年森林地上生物量随着年份的增长而增长,森林地上生物量均值分别为54.623Mg/ha、66.242Mg/ha、68.079Mg/ha和77.579Mg/ha。利用转移矩阵、景观指数、重心分布和热点分析等方法分析森林地上生物量的时空变化特征,结果表明研究区森林地上生物量总体上是增加的,森林质量整体上在改善。利用全局普通最小二乘法线性回归进行驱动因子选择,最终选择海拔（ELEV.）、归一化植被指数（NDVI）、年平均气温（TEMP.）、年降雨量（PREC.）、人口数量（POP.）和国内生产总值（GDP）等6个因子;然后利用这些因子构建地理加权回归模型。根据地理加权回归模型中各个驱动因子的回归系数,可以发现这四个年份中植被自然生长（归一化植被指数,NDVI）是引起森林地上生物量变化的最主要正向因素,而气温对植被生长具有重要影响,是引起森林地上生物量变化的另一个主要因素。在驱动因子的作用方面,海拔（ELEV.）和归一化植被指数（NDVI）因子对森林地上生物量变化具有正向影响,且具有逐渐增强趋势;年降雨量（PREC.）对森林地上生物量的变化具有正向作用,但有逐渐减弱趋势;年平均气温（TEMP.）和人口数量（POP.）对森林地上生物量的变化具有负向作用,而且具有逐步增强的趋势;国内生产总值（GDP）对森林地上生物量的影响作用由负向作用转为正向作用,而且具有逐步增强趋势。此外,东南部和南部海拔较高的山区是各个驱动因子作用最强烈的地区,而在中北部低海拔的平原地区作用相对较弱。
马天舒[5]（2021）在《杉木无节材培育技术体系初步研究》文中研究指明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。
王彬[6]（2021）在《贝叶斯框架下秦岭松栎林更新、进界与枯损不确定性建模》文中研究指明森林更新、进界与枯损的模拟有助于更深入的了解未来森林群落的演替及多样性的动态变化过程,是林分生长预测和森林经营规划的重要组成部分。然而,由于森林更新、进界与枯损的变化过程受到竞争因子、立地因子、环境因子、人为干扰等多因素的影响,是一个复杂的随机过程,具有很高的不确定性。因此,森林更新、进界与枯损的模拟一直是森林生态系统建模与不确定性研究中的难题。如何定量评价模型预测过程中的不确定性,阐释模型参数对预测不确定性的贡献及意义有助于提升对森林生态系统复杂性和不确定性的认知,为森林生态系统的动态模拟和经营规划提供科学依据。基于上述问题,本论文以秦岭松栎林为主要研究对象,构建基于贝叶斯框架下的森林更新（包括幼树树高生长）、进界与枯损模型,研究模型预测的不确定性,阐释影响更新、进界与枯损的主导因子及其不确定性。主要取得如下结果:（1）以泊松（Poisson）模型、负二项（negative binomial,NB）模型、零膨胀泊松（zero-inflated Poisson,ZIP）模型和零膨胀负二项（zero-inflated negative binomial,ZINB）模型为基础,构建了基于竞争因子、立地因子和气候因子的秦岭松栎林天然更新模型。结果表明:ZINB模型优于其他模型,适用于更新数据过度离散和零数据过多条件下的更新模拟。林分总断面积、光截留、生长季最低温和坡位是影响松栎林中油松天然更新的最关键因子;而林分总断面积、坡向与海拔的组合（CE）、年均温、最热季节降水量是影响锐齿栎天然更新的最关键因子。油松和锐齿栎更新模拟中立地因子相关的参数传递的不确定性高于竞争因子和气候因子,可作为未来研究中进一步优化的主要目标。油松天然更新数量与生长季最低温和最干季节降水量正相关,与最干季节均温负相关;锐齿栎天然更新数量与年均温、生长季最低温和最热季节降水量正相关,与最干季节均温负相关。油松和锐齿栎的天然更新数量对温度的敏感性高于降水。（2）以秦岭松栎林地带性树种油松幼树为研究对象,构建基于贝叶斯框架下的油松幼树树高层次模型,分析模型预测的不确定性来源,阐释模型参数对模型预测的不确定性的贡献及其意义,为提高幼树建模的可靠性提供理论依据。采用马尔科夫链蒙特卡洛抽样方法估计模型参数的联合后验分布,量化模型预测误差的不确定性、输入变量（自变量测量误差）的不确定性及模型参数的不确定性。结合贝叶斯统计框架和全局敏感性分析技术,量化每个参数或参数组合传递到模型输出的不确定性。结果表明:所构建的模型预测的不确定性区间包含了97%的观测点,可较准确覆盖模型中观测数据的随机误差。油松幼树树高5年生长量模拟中最大的不确定性来源是模型预测误差的不确定性,占总体不确定性的51%;其次是模型参数的不确定性,占43%;不确定性比例最小的是输入变量即自变量（树冠竞争因子、光截留）测量误差的不确定性,仅占6%。对油松幼树树高预测不确定性贡献最大的是树冠竞争因子相关的参数,占参数总体不确定性的64.87%,其次是坡度和光截留相关的参数,分别占15.88%和10.02%,与树高相关的参数仅占1.78%,其他参数贡献的不确定性低于1%。油松幼树树高5年生长量与树冠竞争因子、光截留和坡度呈负相关,与当前树高正相关。结合参数的不确定性分析得出,参数不确定性越高,其相关的变量对模型预测结果的影响越不显着。（3）林分进界是描述林分动态变化的主要因子,然而受多种复杂因素影响,调查间隔期内可能有大量的样地没有发生进界现象,即存在高比例的零数据,其预测具有很大不确定性。以秦岭松栎林为例,采用固定样地连续观测数据构建基于贝叶斯框架下的松栎林进界模型。并与全局敏感性分析相结合量化模型中不同来源的不确定性,即模型形式、参数和输入数据（模型随机误差）的不确定性,并阐释每一个参数对模型预测不确定性的贡献及意义。结果表明:ZINB模型在油松和锐齿栎进界模拟中均表现出最高的模拟精度。油松和锐齿栎的进界数量与林分总断面积负相关,与树种密度和地位级指数正相关。锐齿栎树种的进界优于油松,尤其是在锐齿栎树种密度高且立地条件好的林分中具有更大的进界优势。油松树种的进界更多依赖于低的林分断面积,其次在立地条件较差的区域进界数量才有可能接近或大于锐齿栎。油松进界模拟中林分总断面积相关的参数所贡献的不确定性最小,树种密度和地位级指数相关的参数所贡献的不确定性较大;而锐齿栎进界模拟中与树种密度相关的参数所贡献的不确定性最小,林分总断面积和地位级指数相关的参数所贡献的不确定性较大。（4）以秦岭松栎林为研究对象,采用固定样地连续复测数据构建基于竞争因子、立地因子和气候因子的油松和锐齿栎的贝叶斯枯损模型,阐释影响林分枯损的主导因子及其不确定性。结果表明:ZINB模型具有最优的预测精度,适宜模拟数据过度离散和零数据过多条件下的林分枯损。油松枯损数量与林分优势高、油松树种数密度、春季平均温度、年平均夏季降水量正相关,与林分平均胸径和最冷月平均温度负相关。锐齿栎枯损数量与锐齿栎树种密度、坡度、最暖月平均温度正相关,与林分平均胸径和年平均夏季降水量负相关。油松枯损模拟中,与油松树种密度、最冷月平均温度和春季平均温度相关的参数传递的不确定性较小,与林分优势高、林分平均胸径和年平均夏季降水量相关的参数传递的不确定性较大。锐齿栎枯损模拟中,与锐齿栎树种密度、坡度与坡向的组合（SIC）和最暖月平均温度相关的参数传递的不确定性较小,而与林分平均胸径、年平均夏季降水量相关的参数传递的不确定性较大。研究结果为气候变化条件下森林动态预测及经营管理提供了科学依据。总之,森林更新及幼树树高生长、进界与枯损变化过程具有很高的不确定性。基于贝叶斯框架下的建模方法将模型预测过程中的各个要素以概率分布的方式表达,从而对模型预测的不确定性进行量化。该方法可阐释模型中变量及相关参数对预测结果的意义,进而量化解释数据和模型预测的变异。为森林更新、进界与枯损模型参数校正及模型改进提供新的参考依据。
罗天泽[7]（2021）在《基于抚育间伐效应的红松人工林枝条属性模型研究》文中提出为了揭示人工红松（Pinus koraiensis）枝条属性与抚育间伐之间的关系,本研究基于黑龙江省林口林业局和东京城林业局不同抚育间伐强度（未间伐、10～20%、20～30%、30～40%）下的49株人工红松解析木4370组枝解析数据,分析了抚育间伐对林木枝条属性的影响。利用R语言,将林分抚育间伐因子（间伐强度（TI）、间伐年龄（TA））进行量化,采用线性混合模型和非线性混合模型的方法分别对人工红松枝条密度、最大枝条基径和枝条长度进行建模,利用调整决定系数（Ra2）、赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）、对数似然值（Log likelilood）以及似然比检验（LRT）对模型进行评价,利用模型的固定效应动态模拟不同间伐强度、不同大小人工红松的枝条属性随相对着枝深（RDINC）变化的垂直分布规律。研究结果表明:（1）基于抚育间伐效应的枝条密度非线性混合模型结果表明:当样地效应作用于相对着枝深的自然对数（lnRDINC）、相对着枝深的平方（RDINC2）、胸径（DBH）、间伐强度与间伐年龄的比值（TI/TA）时拟合效果最佳,其Ra2为0.7885,RMSE为2.3952。通过最优模型对枝条密度垂直分布规律动态模拟表明:枝条密度在距梢头约35%处达到最大值,林分抚育强度越大,树冠下层枝条存活率越高,枝条密度越大,但不同间伐年龄、不同大小林木间的枝条密度差异不明显。（2）基于抚育间伐效应的最大枝条基径线性混合模型结果表明:抚育间伐样地的最大枝条基径生长量总体上均大于对照样地,且林口林业局枝条基径生长速率明显优于东京城林业局。当样地效应同时作用于截距项、lnRDINC、RDINC2、高径比（HDR）,随机效应方差-协方差结构为无结构（UN）,误差自相关结构为一阶自回归与移动平均结构（ARMA（1,1））时模型拟合效果最佳,其Ra2为0.9243,RMSE为0.1208。通过最优模型对最大枝条基径垂直分布规律动态模拟表明:红松的最大枝条基径在距离梢头55%左右的位置达到最大值,林分抚育强度越大,枝条基径生长量就越大,且不同抚育强度之间差异明显,并在强间伐下达到最大值。（3）基于抚育间伐效应的枝条长度线性混合模型结果表明:枝长累积生长量随着枝条年龄的增加呈明显增大的趋势,各抚育间伐样地的枝长累积生长量总体上显着大于对照样地,且林口林业局枝长生长速率明显优于东京城林业局。当样地效应同时作用于RDINC2、lnRDINC、DBH和TI时模型拟合效果最佳,其Ra2为0.9606,RMSE为0.1380。通过最优模型对枝条长度垂直分布规律动态模拟表明:红松的枝条长度在距离梢头75%左右的位置达到最大值,林分抚育强度越大,枝长生长量就越大,且不同抚育强度之间差异明显,并在强间伐下达到最大值。
申鑫[8]（2021）在《江苏主要森林林分结构与生理参数估测及生长模拟》文中研究指明随着全球气候变化和人口的增长,以及生态文明建设的需要,提升森林培育的质量和效率,实现森林多种效益和功能的最大化,对于满足人类生态需求、促进经济和社会的可持续发展尤为重要。快速、实时、精确地获取林分结构和林木生理参数是实现森林高效精准培育和可持续经营的重要前提,也是研究森林与社会、环境之间相互作用过程的基础内容。传统的森林林分结构和林木生理参数的获取主要是通过林分实测和实验室观测等来进行,但其通常成本较高且精度和效率受到限制。为此,本研究在江苏省研究区选择了四种典型森林（马尾松、麻栎为主要树种的次生林以及水杉、杨树、银杏人工林）为研究对象,结合多平台、多传感器获取的遥感数据,对林分结构参数（树种、林木直径和树高、单株材积、株数、平均胸径和树高、蓄积量和生物量等）和林木生理参数（叶绿素和类胡萝卜素含量）进行高精度估测,同时结合生理过程模型对林分生长过程进行预测,探索不同培育模式对林分生长的影响规律,以期为森林精准培育过程中林分结构和生理参数的快速高效估测、林分生长模拟和预测提供必要的技术、手段和方法支撑。主要研究结果如下:1、创建了多平台遥感数据集成模型,通过优化信息特征提取、模型构建等方法,实现了快速、准确、无破坏的单株林木树种识别、胸径与材积以及生理参数估测。首先,结合同期获取的机载高光谱和激光雷达数据,在基于点云分割和光照冠层提取的基础上,通过随机森林分类器对次生林进行林木树种识别;同时,通过轻巧型、背负式激光雷达传感器（BLS）获取高密度点云数据,结合树干探测（DBSCAN）及材积模型构建方法,对人工林进行单株林木胸径及材积的快速、精确获取;另外,利用无人机平台获取的高光谱和高密度激光雷达点云数据,结合基于DSM的数据融合方法,建立基于回归方法和辐射传输模型的林木生理参数（叶绿素、类胡萝卜素含量）估测模型并定量分析生理参数在单株林木冠层的垂直分布规律。结果表明:基于点云的分割算法对于单株林木提取精度较高（总体精度=82.9%）,且随机森林分类算法对树种的识别精度较高（总体精度>85.4%）。使用光谱及点云全部特征变量的树种类型识别精度较仅使用光谱特征变量的识别精度高（总体精度提升0.4-5.6%）。与使用完整冠层特征的林木识别结果相比（总体精度=85.4-89.3%）,使用阳光直射部分树冠光谱特征的林木识别精度（总体精度=87.1-91.5%）提升了2.3%;另外,基于密度的有噪空间聚类算法对于单株林木提取精度较高（总体精度=95.77%）。基于背负式激光雷达数据及材积方程的单株林木材积估测精度较高（水杉:R2=0.76,rRMSE=20.02%;杨树:R2=0.98,r RMSE=7.25%）;同时,从无人机高光谱数据中提取的多个植被指数与生理参数相关性较高（Adj-R2=0.85-0.91;r RMSE=5.19-6.38%）。对于水杉和杨树两树种而言,具有一致的垂直分布规律,即低冠层部分（受光影响较小）具有较高的叶绿素和类胡萝卜素含量。另外,单个树冠表面上生理参数的垂直分布特性可能随林木年龄的变化而变化,这可能是由于树冠光合作用能力随林木的生长而发生变化所致。2、创建了多源遥感数据融合模型,发展了结合经验模型和参数优化算法的林分结构参数估测方法,实现了精准、高效、大范围的林分结构参数的获取。首先,利用同时相获取的机载全波形（FWF）激光雷达和高光谱数据,在对脉冲波幅和波形形状进行校正的基础上,结合多元线性回归模型估测森林的林分结构参数（平均胸径、树高、蓄积量和生物量等）;另外,基于无人机系统的多光谱和真彩色影像,利用数字航空摄影测量（DAP）方法生成三维结构点云,并拟合偏最小二乘（PLS）回归模型以估测银杏人工林的林分结构参数。结果表明:在结合全波形激光雷达和高光谱数据的林分结构参数估测中,Lorey’s树高的估测具有相对较高的精度（Adj-R2=0.88,r RMSE=10.68%）,其次是地上生物量的估测（Adj-R2=0.84,r RMSE=15.14%）,而蓄积量的估测具有相对较低的精度（Adj-R2=0.81,r RMSE=16.37%）。仅包含点云特征变量的模型具有较强的森林结构参数估测能力（Adj-R2=0.52-0.81,r RMSE=15.70-40.87%）,而点云、全波形和高光谱特征变量的集成可以提高森林结构参数估测的准确性（Adj-R2=0.68-0.88,r RMSE=10.68-28.67%）;另外,同时包含光谱和结构特征的林分结构参数估测模型精度最高（R2=0.82-0.93,r RMSE=4.60-14.17%）。对模型样本进行分层可以提高估测模型的精度（ΔR2=0-0.07,Δr RMSE=0.49-3.08%）,且其精度随着林分密度的增加而增加。3、构建了水杉、杨树人工林生长过程模型,实现了其林分结构参数和生产力的生长变化预测,探索了不同培育措施对水杉和杨树林分生长的影响机制。首先,通过气候模型Climate AP模拟历史及未来气候数据,并基于3-PG模型,结合实测和遥感数据对水杉、杨树人工林的林分结构参数（林分密度、胸径、干生物量和蓄积量）生长过程进行模拟与验证。同时,对林分初植密度、间伐强度和施肥管理措施进行了梯度调节,以探索不同培育措施对林分生长的影响。结果表明:经遥感估测结果验证,3-PG模型预测林分结构参数准确度较高,其中林分密度精度最高（R2=0.99,r RMSE=5.79%）,其次为蓄积量（R2=0.93,r RMSE=14.18%）和干生物量（R2=0.87,r RMSE=15.79%）,胸径预测精度最低（R2=0.69,r RMSE=16.63%）。对于无间伐水杉样地,前50年胸径生长量为23.22 cm,林分蓄积量为277.54 m3/ha;无间伐杨树样地,前50年胸径生长量为47.63 cm,林分蓄积量为702.61m3/ha。对于有间伐水杉样地,前50年胸径生长量为31.76 cm,林分蓄积量为269.30 m3/ha;有间伐杨树样地,前50年胸径生长量为72.77 cm,林分蓄积量为652.36 m3/ha。在不同培育措施下,随着初植密度的增加,前50年平均胸径生长量逐渐减小,林分蓄积量生长量逐渐增加;随着间伐强度的增加,前50年平均胸径生长量逐渐增加,林分蓄积量生长量逐渐减小;在不同施肥措施下,生长中期进行一次肥料管理有利于林分平均胸径和蓄积量的生长。
罗保玥[9]（2020）在《吉林蛟河针阔叶混交林主要树种单木生长模型》文中研究指明天然混交林的形成往往需要多种不同生物和其环境之间长期且持续的相互作用,它不光能为森林当中的大部分生物提供繁衍生息的场地,同时自身也是一个组成极为复杂的动态复合体。目前全球生态环境的保护与改善是热门话题,天然林在其中扮演着不可替代的重要角色。同样,混交林在森林的可持续经营当中也是十分重要的一部分,是必不可少的营林类型之一。随着其面积的不断增长,混交林的经营与管理也面临着诸多挑战,各种问题均表明:必须尽快研究出适合于混交林的林木生长模型,以便对天然混交林未来的生长进行精准预测,也为今后的森林经营管理提供科学有效的参考依据。本文的研究对象为天然次生针阔混交林,该林分位于吉林省蛟河市前进乡的林业实验区,分别在2010和2015年对固定监测样地内528个面积为20 m×20 m样方进行了初测与复测,测量内容包括树木胸径、树高、冠幅以及相对位置,使用经验方程法针对其中的八个主要树种建立了单木生长模型与枯损模型,分别为色木槭（Acer mono Maxim.）、白桦（Betula platyphylla Suk.）、水曲柳（Fraxinus mandschurica Rupr.）、春榆（Ulmus davidiana Planch.）、紫椴（Tilia amurensis Rupr.）、红松（Pinus koraiensis Sieb.et Zucc.）、稠李（Padus racemosa（Lam.）Gilib.）和蒙古栎（Quercus mongolica Fisch.ex Ledeb.）。在建模时林木自身大小因子除胸径外还引入了树高和冠幅,结果显示树高被引入模型的次数明显多于胸径因子被引入的次数,可见树高因子的添加一定程度上提高了单木生长模型的拟合优度。综合对比了八个树种的单木模型发现影响树木生长的最主要因子是林木自身的大小,其次为竞争影响,而立地因子对于树木生长的影响较小。本文所建立的单木模型可以用于预估蛟河天然混交林未来一段时间内的生长状态变化,使得森林可以最大程度的发挥其生态效益和经济效益,各级林业部门在日常工作中也可以此为参考,例如制定森林资源管理准则和确定采伐限额时可以本研究为参照。宏观上可以对我国东北地区天然混交林的经营与管理进行科学指导,促进东北地区实现森林的可持续经营进程。
陈玉玲[10]（2020）在《人工林适地适树与生长收获效益评估研究 ——以贵州省杉木和马尾松为例》文中认为我国林业已进入提高森林资源质量、转变发展方式的重要阶段,随着大数据、云计算、物联网等多种信息化技术发展,以数据为基础构建人工林经营信息化体系,使得人工林从造林到采伐的经营过程在科学的管理化体系下进行,已成为发展现代林业、建设生态文明、推动科学发展的时代要求。适地适树和密度控制是人工林经营过程中两个重要内容,其中适地适树量化决策研究中最大的问题是经验主观性较大,同时由于人工林培育专家受地域性限制和知识局限性,导致的培育知识的不全面、获取困难也是需解决问题。密度控制研究中许多林业工作者对其经营过程中最优化控制研究经验比较零碎,缺乏新的信息技术手段将其组装成一个有效实用的体系。因此,有必要深入人工林经营中适地适树量化决策和密度控制决策方法,以数据为基础构建人工林经营信息化体系,从而推动营造林工作更好地开展。鉴于此,本研究以南方贵州杉木和马尾松典型人工用材林为研究对象,利用森林资源小班数据、一类清查数据和解析木数据,开展人工林经营过程中适地适树量化决策、林分密度控制决策和经营效益评估研究。主要研究工作如下:（1）人工林经营中适地适树量化决策研究中,利用决策树CART算法从大量数据中自动提取适地适树规则,解决专家系统中宜林性立地规则知识获取和更新维护问题。实现专家系统的造林设计中适地适树规则的智能提取,为造林地规划设计提供理论依据和辅助决策支撑。（2）人工林经营中密度控制决策研究中,将传统回归与机器学习方法相结合,实现人工林经营林分密度控制决策模型库中相关模型构建,主要包括地位级指数模型、生长收获模型、直径结构动态预测模型、最优林分密度决策模型、经济效益计算模型等。结果表明利用机器学习在模拟林分生长和林分直径结构方面的预测精度优于传统方法,使用遗传算法在最优林分密度决策模型中更是提高了决策方案求解的运算速度,经济效益计算中在增加了碳汇收益后,与单一木材经济收益相比,杉木最大经济效益年均净现值增长1.36倍,林地期望值增长1.42倍;马尾松最大经济收益分别增加了1.60%（MNPV）和5.41%（LEV）。（3）结合上面的研究,实现人工林培育经营智能化决策支持系统平台研建,对前面构建模型以及算法进行实际应用。重点实现了规则提取编辑导入、林分生长收获效益评估、林分经营密度控制智能设计三个功能模块。
二、组合模型在林木生长规律研究中的应用（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、组合模型在林木生长规律研究中的应用（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）中亚热带森林地上生物量遥感估测精度提升方法及影响因素分析 ——以湖南省西北部为例（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 选题依据 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 森林生物量遥感估测研究现状 |
| 1.3.2 森林生物量估测中的不确定性 |
| 1.4 研究内容与结构安排 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 结构安排 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 森林地上生物量数据处理 |
| 2.2.1 固定样地数据 |
| 2.2.2 样地生物量计算 |
| 2.3 Landsat数据获取及处理 |
| 2.3.1 Landsat8遥感影像 |
| 2.3.2 Landsat影像处理 |
| 2.3.3 Landsat影像特征因子提取 |
| 2.4 Sentinel-1 影像获取及处理 |
| 2.4.1 Sentinel-1影像处理 |
| 2.4.2 Sentinel-1影像特征因子提取 |
| 2.5 FCD(Forest Canopy Density)模型 |
| 2.6 林分类型划分 |
| 2.7 模型与精度检验 |
| 2.7.1 模型构建 |
| 2.7.2 模型评价和检验 |
| 2.8 软件与执行环境 |
| 2.9 本章小结 |
| 第三章 主被动遥感季节影像对生物量估测的影响研究 |
| 3.1 季节影像数据获取 |
| 3.2 不同季节影像在总林分上的估测比较 |
| 3.2.1 Landsat8影像在总林分上的估测结果 |
| 3.2.2 SAR影像在总林分上的估测结果 |
| 3.3 不同季节影像在不同林分类型上的估测比较 |
| 3.3.1 Landsat8影像在不同林分类型上的估测结果 |
| 3.3.2 SAR影像在不同林分类型上的估测结果 |
| 3.4 不同情境下森林地上生物量分布图质量分析 |
| 3.5 讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 Landsat8影像预处理方式对生物量估测的影响研究 |
| 4.1 Landsat8校正方法介绍 |
| 4.1.1 大气校正 |
| 4.1.2 地形校正 |
| 4.1.3 不同校正处理差异分析 |
| 4.2 不同大气校正方法对生物量估测的影响 |
| 4.3 不同地形校正方法对生物量估测的影响 |
| 4.4 不同处理方式下的生物量分布 |
| 4.5 讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 结合主被动遥感考虑林冠结构对生物量估测的影响研究 |
| 5.1 模型的简介及AGB估测方法 |
| 5.1.1 分段函数及K均值聚类 |
| 5.1.2 随机样本的选取 |
| 5.2 结合主被动遥感的森林生物量估测 |
| 5.3 基于分段函数的森林生物量估测 |
| 5.3.1 分段函数分段数确定及变量筛选 |
| 5.3.2 分段函数估测结果 |
| 5.3.3 模型在不同FCD等级上的表现 |
| 5.4 基于分段函数的区域生物量估测分析 |
| 5.4.1 区域森林生物量分布 |
| 5.4.2 与已有文献中分布结果比较分析 |
| 5.5 讨论 |
| 5.5.1 森林生物量估测的提升 |
| 5.5.2 FCD等级对森林生物量估测的影响 |
| 5.5.3 分段函数中的分段数 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 森林地上生物量估测影响因素分析 |
| 6.1 影响因素分析方法 |
| 6.1.1 SEM模型简介 |
| 6.1.2 因子的选取与说明 |
| 6.1.3 SEM分析 |
| 6.2 森林地上生物量及其估测结果影响因素分析 |
| 6.2.1 因子与生物量之间的关系分析 |
| 6.2.2 基于SEM的森林生物量影响因素分析 |
| 6.2.3 森林地上生物量估测残差影响因素分析 |
| 6.3 讨论 |
| 6.3.1 不同因子对生物量的影响 |
| 6.3.2 因素间的相互作用 |
| 6.3.3 不同因子对生物量估测结果的影响 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.1.1 共性结论 |
| 7.1.2 分项结论 |
| 7.2 主要创新点与展望 |
| 7.2.1 主要创新点 |
| 7.2.2 展望 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 参考文献 |
（3）祁连山排露沟流域植被类型变化对径流过程的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| SUMMARY |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 森林植被变化对径流影响研究进展 |
| 1.3.2 森林植被对径流过程影响研究进展 |
| 1.3.3 水文模型研究进展 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 研究区概况及研究方法 |
| 2.1 祁连山概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌特征 |
| 2.1.3 气候特征 |
| 2.1.4 土壤特征 |
| 2.1.5 植被特征 |
| 2.1.6 水文特征 |
| 2.2 排露沟流域概况 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 观测样地布设 |
| 2.3.2 数据分析方法 |
| 第三章 排露沟流域植被空间分布特征研究 |
| 3.1 ZY-3数据分类 |
| 3.1.1 数据预处理 |
| 3.1.2 研究过程 |
| 3.2 分类实现及精度评价 |
| 3.3 排露沟流域植被分布特征 |
| 3.3.1 植被随高程分布分析 |
| 3.3.2 植被随坡向分布分析 |
| 3.4 讨论 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 排露沟流域土壤物理性质空间分异性研究 |
| 4.1 排露沟流域土壤野外采样 |
| 4.1.1 土壤采样合理性分析 |
| 4.1.2 土壤物理性质测量内容及测量方法 |
| 4.2 不同植被类型下土壤水文物理性质的差异性研究 |
| 4.2.1 典型植被类型土壤水分特征曲线 |
| 4.2.2 不同植被类型下土壤水文物理性质的差异性分析 |
| 4.3 土壤物理性质空间异质性及分布特征研究 |
| 4.3.1 研究区不同土层有机碳含量空间分布特征 |
| 4.3.2 植被类型对土壤有机碳空间异质性的影响 |
| 4.3.3 研究区土壤质地空间分布特征 |
| 4.4 排露沟流域高精度数字土壤制图 |
| 4.4.1 数据源介绍 |
| 4.4.2 环境因子构建 |
| 4.4.3 环境因子的筛选 |
| 4.4.4 空间数据挖掘 |
| 4.4.5 精度评价 |
| 4.5 土壤物理性质空间预测模型 |
| 4.5.1 土壤容重模拟结果分析 |
| 4.5.2 土壤质地模拟结果分析 |
| 4.5.3 模拟结果评价 |
| 4.6 讨论 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 排露沟流域径流过程模拟研究 |
| 5.1 流域空间离散化与参数化 |
| 5.1.1 流域水系提取 |
| 5.1.2 流域离散化 |
| 5.1.3 流域空间参数化 |
| 5.2 SWAT模型简介 |
| 5.2.1 SWAT模型概述 |
| 5.2.2 SWAT模型原理 |
| 5.2.3 SWAT模型模拟方法 |
| 5.2.4 SWAT模型输入数据 |
| 5.2.5 SWAT模型校准与验证 |
| 5.3 基于SWAT模型的排露沟流域径流过程模拟 |
| 5.3.1 流域气象特征 |
| 5.3.2 流域径流特征 |
| 5.3.3 流域径流过程模拟 |
| 5.3.4 不同雨量情况下的径流模拟分析 |
| 5.4 讨论 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 排露沟流域植被类型变化情景下对径流过程影响 |
| 6.1 研究方案设计 |
| 6.2 流域尺度植被组合模式的水文效应 |
| 6.3 不同植被组合情景下流域径流变化 |
| 6.4 不同植被类型组合下流域水量平衡指标的变化 |
| 6.5 排露沟流域最佳水源涵养效能植被类型 |
| 6.6 讨论 |
| 6.7 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 论文的创新性 |
| 7.3 不足与展望 |
| 7.3.1 研究中的不足 |
| 7.3.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 在读期间发表论文和研究成果等 |
| 导师简介 |
（4）森林地上生物量的遥感估测模型优化及时空分析方法（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 森林生物量估测方法 |
| 1.2.2 森林生物量时空变化的驱动因素 |
| 1.2.3 研究现状评述 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据处理 |
| 2.2.1 森林资源调查数据 |
| 2.2.2 遥感数据 |
| 2.2.3 土地覆盖数据 |
| 2.2.4 气候数据 |
| 2.2.5 社会经济数据 |
| 2.3 建模方法 |
| 2.3.1 线性回归 |
| 2.3.2 随机森林 |
| 2.3.3 极端梯度提升 |
| 2.4 软件与执行环境 |
| 第三章 森林地上生物量建模优化过程 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 模型参数优化方法 |
| 3.1.2 模型变量选择方法 |
| 3.1.3 生物量模型评价指标 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 参数优化对模型性能的影响 |
| 3.2.2 变量选择对模型性能的影响 |
| 3.2.3 模型估测精度评价 |
| 3.3 讨论 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 结合残差校正的森林地上生物量制图 |
| 4.1 研究方法 |
| 4.1.1 结合空间插值提高生物量估测精度 |
| 4.1.2 空间插值方法 |
| 4.1.3 评价指标 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 生物量残差探索性分析 |
| 4.2.2 生物量残差空间插值评价 |
| 4.2.3 模型估测精度评价 |
| 4.3 讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 森林地上生物量时空变化及驱动力分析 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 时空变化分析方法 |
| 5.1.2 驱动因子分析方法 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 森林地上生物量时空变化分析 |
| 5.2.2 森林地上生物量变化的驱动因子分析 |
| 5.3 讨论 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 存在的不足与研究展望 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 参考文献 |
（5）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 |
（6）贝叶斯框架下秦岭松栎林更新、进界与枯损不确定性建模（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 森林更新模拟 |
| 1.2.2 幼树树高模拟 |
| 1.2.3 林分进界模拟 |
| 1.2.4 林分枯损模拟 |
| 1.2.5 贝叶斯方法在不确定性建模中的应用 |
| 1.3 秦岭松栎林更新、进界与枯损问题 |
| 1.4 研究目的及科学问题 |
| 1.5 研究内容及技术路线 |
| 第二章 贝叶斯理论与不确定性建模 |
| 2.1 贝叶斯理论 |
| 2.2 不确定性与全局敏感性 |
| 2.2.1 泰勒级数法 |
| 2.2.2 Sobol指数法 |
| 2.3 贝叶斯参数估计 |
| 2.3.1 Metropolis-Hastings算法 |
| 2.3.2 Gibbs算法 |
| 2.3.3 算法的收敛性 |
| 2.4 贝叶斯不确定性分析 |
| 第三章 森林更新模拟 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 建模数据 |
| 3.1.2 模型结构 |
| 3.1.3 贝叶斯建模 |
| 3.1.4 模型评价与验证 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 模型选择与评价 |
| 3.2.2 参数收敛性诊断 |
| 3.2.3 参数不确定性分析 |
| 3.2.4 更新预测与气候敏感性 |
| 3.3 讨论 |
| 3.3.1 贝叶斯框架下四种计数模型的更新模拟表现 |
| 3.3.2 模型中参数传递的不确定性量化 |
| 3.3.3 气候敏感性的更新不确定性预测 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 幼树树高模拟 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 建模数据 |
| 4.1.2 建模方法 |
| 4.2 结果与分析 |
| 4.2.1 模型评价与验证 |
| 4.2.2 参数不确定性传递分析 |
| 4.2.3 模型预测的不确定性 |
| 4.3 讨论 |
| 4.3.1 模型预测中不确定性来源与量化 |
| 4.3.2 模型的适用性与变量敏感性 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 林分进界模拟 |
| 5.1 材料与方法 |
| 5.1.1 建模数据 |
| 5.1.2 建模方法 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 模型评价及模型形式不确定性 |
| 5.2.2 模型参数传递的不确定性分析 |
| 5.2.3 预测误差的不确定性 |
| 5.2.4 样本量对模型预测不确定性的影响 |
| 5.2.5 模型预测及其对变量的敏感性 |
| 5.3 讨论 |
| 5.3.1 贝叶斯框架下的进界模型的不确定性 |
| 5.3.2 参数传递的不确定性量化 |
| 5.3.3 不同变量下林分进界不确定性预测 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 林分枯损模拟 |
| 6.1 材料与方法 |
| 6.1.1 建模数据 |
| 6.1.2 建模方法 |
| 6.2 结果与分析 |
| 6.2.1 模型评价 |
| 6.2.2 参数不确定性量化及分析 |
| 6.2.3 模型预测的敏感性分析 |
| 6.3 讨论 |
| 6.3.1 贝叶斯框架下的四种计数模型预测能力比较 |
| 6.3.2 模型中不同参数传递的不确定性量化 |
| 6.3.3 竞争、立地与气候敏感性的林分枯损不确定性预测 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 结论与研究展望 |
| 7.1 研究特色与创新之处 |
| 7.2 研究结论 |
| 7.2.1 森林更新模拟 |
| 7.2.2 幼树树高模拟 |
| 7.2.3 林分进界模拟 |
| 7.2.4 林分枯损模拟 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（7）基于抚育间伐效应的红松人工林枝条属性模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究概况 |
| 1.3.1 抚育间伐研究进展 |
| 1.3.2 枝条属性研究进展 |
| 1.4 存在的问题及发展趋势 |
| 1.5 研究的主要内容 |
| 1.6 技术路线 |
| 2 研究区域概况和数据采集 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.1.1 林口林业局 |
| 2.1.2 东京城林业局 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.2.1 标准地设置 |
| 2.2.2 解析木选取及枝解析 |
| 2.2.3 数据整理 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 研究方法 |
| 3.1 红松枝条属性规律分析 |
| 3.1.1 枝条密度 |
| 3.1.2 最大枝条基径 |
| 3.1.3 枝条长度 |
| 3.2 混合模型的构建 |
| 3.2.1 非线性混合模型 |
| 3.2.2 线性混合模型 |
| 3.3 模型评价与检验 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 结果与分析 |
| 4.1 不同抚育间伐强度对枝条密度的影响 |
| 4.1.1 枝条密度方差分析 |
| 4.1.2 基于抚育间伐效应的枝条密度模型 |
| 4.1.3 混合模型随机参数的确定 |
| 4.1.4 随机效应方差-协方差结构的确定 |
| 4.1.5 误差项方差-协方差结构的确定 |
| 4.1.6 模型评价与检验 |
| 4.1.7 基于最优混合模型枝条密度垂直分布规律模拟 |
| 4.2 不同抚育间伐强度对最大枝条基径的影响 |
| 4.2.1 最大枝条基径规律分析 |
| 4.2.2 基于抚育间伐效应的最大枝条基径模型 |
| 4.2.3 混合模型随机参数的确定 |
| 4.2.4 随机效应方差-协方差结构的确定 |
| 4.2.5 误差项方差-协方差结构的确定 |
| 4.2.6 模型评价与检验 |
| 4.2.7 基于最优混合模型最大枝条基径垂直分布规律模拟 |
| 4.3 不同抚育间伐强度对枝条长度的影响 |
| 4.3.1 枝条长度规律分析 |
| 4.3.2 基于抚育间伐效应的枝条长度模型 |
| 4.3.3 混合模型随机参数的确定 |
| 4.3.4 随机效应方差-协方差结构的确定 |
| 4.3.5 误差项方差-协方差结构的确定 |
| 4.3.6 模型评价与检验 |
| 4.3.7 基于最优混合模型枝条长度垂直分布规律模拟 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与讨论 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 东北林业大学硕士学位论文修改情况确认表 |
（8）江苏主要森林林分结构与生理参数估测及生长模拟（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 林分结构与生理参数估测研究现状 |
| 1.2.2 林分生长研究现状 |
| 1.3 研究问题及内容 |
| 1.3.1 研究目的和问题 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 第二章 研究区概况 |
| 2.1 国营虞山林场 |
| 2.2 国营东台市林场 |
| 2.3 邳州铁富银杏基地 |
| 2.4 研究材料 |
| 第三章 基于机载高光谱和激光雷达数据的林木树种识别 |
| 3.1 材料与方法 |
| 3.1.1 地面数据调查 |
| 3.1.2 遥感数据获取 |
| 3.1.3 数据预处理 |
| 3.1.4 光谱特征计算 |
| 3.1.5 单株林木提取 |
| 3.1.6 激光雷达特征计算 |
| 3.1.7 光照树冠提取 |
| 3.1.8 光谱特征变量及其选择 |
| 3.1.9 随机森林及其应用 |
| 3.2 结果 |
| 3.2.1 单株林木提取 |
| 3.2.2 光照树冠提取 |
| 3.2.3 树种识别及其精度 |
| 3.3 讨论 |
| 3.3.1 数据融合与树种识别 |
| 3.3.2 PCS单株林木提取 |
| 3.3.3 光谱及点云特征变量 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 基于背负式激光雷达数据的单株林木胸径及材积估测 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 地面数据调查 |
| 4.1.2 激光雷达数据获取及其预处理 |
| 4.1.3 树干探测及胸径估算 |
| 4.1.4 单株林木分割 |
| 4.1.5 树干直径提取及削度方程构建 |
| 4.1.6 立木材积模型构建及应用 |
| 4.2 结果 |
| 4.2.1 单株林木提取 |
| 4.2.2 胸径、树高提取及其精度 |
| 4.2.3 削度方程拟合及优化 |
| 4.2.4 材积方程及其应用 |
| 4.3 讨论 |
| 4.3.1 单株林木提取 |
| 4.3.2 胸径提取 |
| 4.3.3 材积估测 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 基于机载激光雷达及光学影像的林分蓄积量和生物量等参数估测 |
| 5.1 全波形激光雷达和高光谱数据的林分结构参数估测 |
| 5.1.1 材料与方法 |
| 5.1.2 结果 |
| 5.2 无人机载多光谱和真彩色影像数据的林分结构参数估测 |
| 5.2.1 材料与方法 |
| 5.2.2 结果 |
| 5.3 讨论 |
| 5.3.1 全波形Li DAR和高光谱数据林分结构参数估测 |
| 5.3.2 无人机影像数据的林分结构参数估测 |
| 5.3.3 全波形激光雷达和高光谱特征变量 |
| 5.3.4 影像数据的光谱与结构特征变量 |
| 5.3.5 多光谱与真彩色影像点云 |
| 5.3.6 精度与效率 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 基于无人机高光谱和激光雷达数据的林木生理参数估测 |
| 6.1 材料与方法 |
| 6.1.1 地面数据调查 |
| 6.1.2 实验室量测 |
| 6.1.3 遥感数据获取 |
| 6.1.4 无人机高光谱和激光雷达数据融合 |
| 6.1.5 经验模型估测生理参数 |
| 6.1.6 辐射传输模型估测生理参数 |
| 6.1.7 生理参数垂直分布 |
| 6.1.8 冠层生理参数及光合能力随年龄的变化 |
| 6.2 结果 |
| 6.2.1 经验模型构建及精度验证 |
| 6.2.2 辐射传输模型及其估测精度 |
| 6.2.3 生理参数区域范围分布 |
| 6.2.4 生理参数在单株林木冠层内的分布 |
| 6.2.5 生理参数分布随年龄的变化 |
| 6.2.6 冠层光合作用强度随年龄的变化 |
| 6.3 讨论 |
| 6.3.1 基于DSM的数据融合算法与生理参数三维分析 |
| 6.3.2 高光谱特征变量及其可用性 |
| 6.3.3 影响生理参数冠层分布的可能性因素 |
| 6.3.4 不同年龄单株林木的冠层光和能力 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 基于生理过程模型的林分生长模拟 |
| 7.1 材料与方法 |
| 7.1.1 地面数据调查 |
| 7.1.2 遥感数据获取及处理 |
| 7.1.3 研究区历史气候数据获取 |
| 7.1.4 模型参数优化及输出 |
| 7.1.5 模型预测及精度验证 |
| 7.1.6 不同培育措施对林分生长的影响 |
| 7.2 结果 |
| 7.2.1 研究区历史及未来气候数据 |
| 7.2.2 林分生长过程模拟 |
| 7.2.3 3-PG模型估测精度验证 |
| 7.2.4 不同初植密度对林分生长的影响 |
| 7.2.5 不同间伐强度对林分生长的影响 |
| 7.2.6 不同施肥管理方式对林分生长的影响 |
| 7.3 讨论 |
| 7.3.1 模型参数及生长过程模拟 |
| 7.3.2 培育措施对人工林生长过程的影响 |
| 7.3.3 不同树种的生长差异 |
| 7.4 小结 |
| 第八章 主要结论与展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 本文创新点 |
| 8.3 研究展望 |
| 附录Ⅰ 符号与参数说明 |
| 攻读学位期间发表的学术成果 |
| 参考文献 |
（9）吉林蛟河针阔叶混交林主要树种单木生长模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1.引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 天然林生长模型概况 |
| 1.2.2 全林分模型 |
| 1.2.3 径级模型 |
| 1.2.4 单木模型 |
| 1.2.5 林分生长模型的发展趋势 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 2.研究区概况及研究办法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地形地貌 |
| 2.1.2 气候特征 |
| 2.1.3 水文特征 |
| 2.1.4 森林资源 |
| 2.1.5 动植物资源 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 数据采集与处理 |
| 2.2.2 林分特征分析 |
| 2.2.3 单木生长模型 |
| 2.2.4 单木枯损模型 |
| 2.2.5 技术路线 |
| 3.结果与分析 |
| 3.1 林分特征 |
| 3.1.1 主要树种胸径生长量 |
| 3.1.2 主要树种树高生长量 |
| 3.2 单木生长模型 |
| 3.2.1 数据分析 |
| 3.2.2 单木生长模型拟合结果 |
| 3.2.3 单木生长模型评价与检验 |
| 3.3 单木枯损模型 |
| 3.3.1 单木枯损模型的拟合 |
| 3.3.2 单木枯损模型验证 |
| 4.讨论与展望 |
| 5.结论 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 致谢 |
（10）人工林适地适树与生长收获效益评估研究 ——以贵州省杉木和马尾松为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.2 项目来源与经费支持 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 适地适树宜林性研究进展 |
| 1.2.2 林分生长与收获预估模型研究进展 |
| 1.2.3 人工林经营密度控制技术研究进展 |
| 1.2.4 人工林经营效益评估研究进展 |
| 1.2.5 人工林经营决策系统研究进展 |
| 1.2.6 问题与发展趋势 |
| 1.3 研究的内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 拟解决的关键问题 |
| 1.3.4 研究的技术路线 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 研究地区概况 |
| 2.1.1 贵州省概况 |
| 2.1.2 锦屏县概况 |
| 2.2 数据收集与整理 |
| 2.2.1 贵州省一清数据收集整理 |
| 2.2.2 锦屏县小班数据收集整理 |
| 2.2.3 贵州省解析木数据收集整理 |
| 2.3 研究涉及理论方法 |
| 2.3.1 重要概念辨析 |
| 2.3.2 研究方法 |
| 3 人工林适地适树宜林性规则研究 |
| 3.1 基于林分潜在生长量的立地质量评价 |
| 3.1.1 研究方法 |
| 3.1.2 结果与分析 |
| 3.1.3 讨论 |
| 3.2 基于决策树算法的宜林性立地规则提取 |
| 3.2.1 研究方法 |
| 3.2.2 结果与分析 |
| 3.2.3 讨论 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 林分生长与收获模型 |
| 4.1 地位级指数模型 |
| 4.1.1 研究方法 |
| 4.1.2 结果与分析 |
| 4.1.3 讨论 |
| 4.2 林分生长与收获模型 |
| 4.2.1 研究方法 |
| 4.2.2 结果与分析 |
| 4.2.3 讨论 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 林分直径结构动态预测模型研究与应用 |
| 5.1 林分直径结构动态预测模型 |
| 5.1.1 研究方法 |
| 5.1.2 结果与分析 |
| 5.1.3 讨论 |
| 5.2 林分材种出材率的确定 |
| 5.2.1 树高-胸径模型 |
| 5.2.2 削度方程 |
| 5.2.3 林分材种出材率确定 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 人工林经营密度控制研究 |
| 6.1 林分密度效应分析 |
| 6.1.1 全林分蓄积模型密度效应分析 |
| 6.1.2 抛物线型密度效应模型分析 |
| 6.2 抚育间伐技术 |
| 6.2.1 抚育间伐起始年龄 |
| 6.2.2 林分抚育间伐强度 |
| 6.2.3 抚育间伐间隔期 |
| 6.3 最优林分密度决策模型 |
| 6.3.1 最优林分密度决策模型建立 |
| 6.3.2 动态规划模型求解 |
| 6.3.3 人工林经营过程密度控制遗传算法决策 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 人工林经营效益评估 |
| 7.1 人工林经营技术指标 |
| 7.2 人工林经济效益评估 |
| 7.3 人工林多功能效益评估 |
| 7.3.1 人工林多功能评价模型 |
| 7.3.2 人工林多功能效益评估 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 人工林培育经营智能化决策支持系统平台研建 |
| 8.1 系统需求分析 |
| 8.2 系统设计 |
| 8.2.1 系统流程 |
| 8.2.2 功能结构 |
| 8.2.3 数据库设计 |
| 8.3 系统关键技术研究 |
| 8.3.1 基于决策树算法的规则提取器 |
| 8.3.2 基于遗传算法的密度控制决策 |
| 8.3.3 基于间伐参数的效益评估算法 |
| 8.4 系统实例 |
| 8.4.1 规则提取编辑导入 |
| 8.4.2 林分生长收获效益预测 |
| 8.4.3 林分经营密度控制智能设计 |
| 8.5 本章小结 |
| 9 主要研究结论与创新点 |
| 9.1 主要研究结论 |
| 9.2 创新点 |
| 附件A |
| 附件B |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 致谢 |
四、组合模型在林木生长规律研究中的应用（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]中亚热带森林地上生物量遥感估测精度提升方法及影响因素分析 ——以湖南省西北部为例[D]. 李超. 南京林业大学, 2021
- [3]祁连山排露沟流域植被类型变化对径流过程的影响[D]. 芦倩. 甘肃农业大学, 2021
- [4]森林地上生物量的遥感估测模型优化及时空分析方法[D]. 李盈昌. 南京林业大学, 2021(02)
- [5]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)
- [6]贝叶斯框架下秦岭松栎林更新、进界与枯损不确定性建模[D]. 王彬. 西北农林科技大学, 2021
- [7]基于抚育间伐效应的红松人工林枝条属性模型研究[D]. 罗天泽. 东北林业大学, 2021
- [8]江苏主要森林林分结构与生理参数估测及生长模拟[D]. 申鑫. 南京林业大学, 2021
- [9]吉林蛟河针阔叶混交林主要树种单木生长模型[D]. 罗保玥. 北京林业大学, 2020(02)
- [10]人工林适地适树与生长收获效益评估研究 ——以贵州省杉木和马尾松为例[D]. 陈玉玲. 北京林业大学, 2020