导读:本文包含了单木生长模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:生长,模型,生物量,胸径,次生林,立木,人工林。
单木生长模型论文文献综述
萨如拉,徐加睿,王智慧,张科,于宪军[1]（2019）在《基于树干解析的兴安落叶松人工林单木生长模型研究》一文中研究指出大兴安岭林区兴安落叶松(Larix gmelinii)作为建群种,其人工林资源的面积、蓄积正在不断扩大,成为了大兴安岭林区森林资源的有效补充。利用内蒙古自治区第二林业监测规划院(简称林勘二院)提供的解析木原始数据,采用SPSS V19.0拟合树木生长方程,分别建立了兴安落叶松人工林单木树高和胸径生长模型,对两个模型进行检验、评价,得到其回归系数(R~2)、均方误差(MSE)以及拟合效率(EF),结果均符合模型检验标准,证明模型具有较高的稳定性和估计性。最终确定兴安落叶松人工林树高生长模型为H=22.588(1-e~(-0.032t)),胸径生长模型为■。(本文来源于《林业资源管理》期刊2019年02期）
曹梦,潘萍,欧阳勋志,臧颢,吴自荣[2]（2019）在《基于哑变量的闽楠天然次生林单木胸径和树高生长模型研究》一文中研究指出【目的】通过对闽楠天然次生林胸径和树高生长规律及生长模型的研究,为林木生长预估及林分质量提升经营措施的制订提供参考。【方法】以江西省安福县闽楠天然次生林为研究对象,通过标准地调查及树干解析等方法获取基础数据,按林木竞争压力水平从小到大将林木分为类型1、类型2和类型3,分析胸径和树高的生长规律;选取5种具有生物学意义的生长方程,根据模型拟合优度与评价指标选取最优基础生长模型,在最优模型的基础上构建含竞争类型哑变量的生长模型。【结果】(1)利用树干解析数据分析显示,30～50年为胸径生长速生期,连年生长量最大值达到0.57 cm;35～45年为树高主要生长速生期,连年生长量最大值为0.37 m。(2)胸径最优基础模型为Gompertz方程,模型R~2和预估精度分别为0.756和94.28%,构建的最优哑变量模型的R~2和预估精度分别为0.873和95.71%;树高最优基础模型为修正Weibull方程,模型R~2和预估精度分别为0.856和96.54%,构建的最优哑变量模型的R~2和预估精度分别为0.882和96.96%。(3)由构建的哑变量生长模型拟合的不同竞争类型下的胸径和树高生长曲线得知,胸径和树高总生长量均表现为类型1>类型2>类型3,类型1胸径最大生长量是类型3的1.6倍。【结论】竞争压力对闽楠胸径、树高生长均产生影响,较大的林木竞争压力不利于闽楠生长;构建含有竞争类型哑变量模型的拟合优度及预估精度均优于基础模型,有利于提高建模的精度和模型的适用性。(本文来源于《北京林业大学学报》期刊2019年05期）
莫辉,赵建强[3]（2019）在《木荷单木生长模型构建及生长特征分析》一文中研究指出以木荷Schima superba次生异龄林为研究对象,选取3种经验生长方程和3种理论生长方程拟合木荷单木的直径、树高以及材积的生长过程,然后利用连年生长量与平均生长量的关系分析木荷直径、树高以及材积的生长特征。结果表明,理论生长方程在模拟精度以及生物学解释上均优于经验生长方程,木荷的单木直径最优生长方程为Richards方程:D=37.21×(1-e~(-0.0496×A))~(2.0102),树高最优生长方程为Gompertz方程:H=19.43×e~(-2.7091×e-0.0848×A),材积最优生长方程为Logistic方程:■木荷单木生长模型的构建及生长特征的分析为木荷次生异龄林的质量精准提升提供一定的参考价值。(本文来源于《林业与环境科学》期刊2019年02期）
薛春泉,徐期瑚,林丽平,罗勇,赵菡[4]（2019）在《广东主要乡土阔叶树种单木生物量生长模型》一文中研究指出【目的】选择广东主要乡土阔叶树种樟树Cinnamomum camphora、木荷Schima superba和枫香Liquidambarformosana为研究对象,建立3个树种的单木生物量生长模型,快速精确计量和监测森林碳汇造林项目的碳储量变化。【方法】每个树种按10个径阶均匀分配伐倒90株样木(共270株),以样木的生物量数据为单木生物量,以立木年龄为自变量,分别建立不同起源(天然林和人工林) 3个树种的地上和地下4种方程生物量生长模型,并选择最优模型通过联立方程组总量控制法解决地上各组分(干材、树皮、树枝、树叶)的生长模型相容性问题。【结果】天然林和人工林起源条件下,相同树种在同一生物量生长模型形式下生物量增长的上限值和最大增速年龄均有差异。各方程在相同起源和树种条件下所得的生物量上限和拐点年龄差异明显。估计地上生物量时,各树种最优方程形式不同。选择Logistic方程对3个树种地上各组分生物量联立方程组建立相容性生长模型,3个树种干材生物量方程的R_(adj)~2为0.560～0.768,平均预估误差(MPE)为3.05%～6.73%;树皮生物量方程的R_(adj)~2为0.552～0.866,MPE为2.02%～6.27%;树枝生物量方程的R_(adj)~2为0.309～0.706,MPE为3.01%～14.33%;树叶生物量方程的R_(adj)~2为0.495～0.767,MPE为4.16%～7.14%。【结论】比较4种模型的参数及评价指标可知,地上生物量生长最优模型为Logistic方程,地下生物量生长最优模型为Schumacher方程。地上各组分生物量在立木生长的周期中占地上总生物量的比例随着年龄的增长而不断变化。选择Logistic方程对3个树种地上各组分生物量联立方程组建立相容性生长模型,干材和树皮的生物量方程拟合效果相对于树枝和树叶更好。该模型主要适用于在已知年龄的人工碳汇造林的生物量估计;结合含碳系数,可预估未来一定时期内的碳储量及碳汇量。(本文来源于《华南农业大学学报》期刊2019年02期）
施凯泽,欧光龙,吴文君,李超,闾妍宇[5]（2019）在《基于环境与竞争因子的思茅松单木地上生物量生长模型构建》一文中研究指出以云南省普洱市思茅松天然林128株单木数据为研究对象,采用理论方程Richards模型和幂函数经验方程为基础模型,通过统计计算,再引入环境和竞争因子建立思茅松单木地上部分生物量生长模型,并进行独立性验证。结果表明,未引入环境和竞争因子的木材、树皮、树枝、树叶、地上总生物量的决定系数分别为0.742 4、0.765 7、0.476 0、0.483 6、0.728 7,引入环境因子和竞争因子后决定系数有着较大的提升,木材、树皮、树枝、树叶、地上总生物量的决定系数分别达到0.850 8、0.832 3、0.709 8、0.539 9、0.852 5,并且引入环境因子和竞争因子后理论方程的决定系数都要强于经验方程。在预估精度方面,木材、树皮、树枝、树叶、地上总生物量的预估精度达到80.03%、79.91%、51.98%、44.06%、81.07%,除树枝和树叶外均有较高的预估精度。(本文来源于《林业调查规划》期刊2019年01期）
于雷,贾炜玮,刘国成,张海涛[6]（2018）在《张广才岭地区落叶松人工林单木生长模型》一文中研究指出根据张广才岭地区实测的落叶松人工林(Larix Olgensis)固定标准地17块样地资料,通过对林木大小因子,竞争因子,以及立地因子的分析,选择林分密度指数(SDI)作为反映林分中林木之间平均拥挤指标,采用多元线性逐步回归的方法构建与距离无关的落叶松人工林单木生长模型。(本文来源于《林业科技情报》期刊2018年04期）
何潇,赵嘉诚,曹磊,李海奎,徐期瑚[7]（2018）在《广东省枫香单木干材生物量生长模型的研建》一文中研究指出枫香(Liquidambar formosana)是我国闽北林区重要的乡土树种,生长迅速、适应性强,在观赏、药用、用材等方面都有着重要作用。单木模型是林分模型的基础,通过建立单木生物量生长模型,在时间维度上分析林木生物量生长的动态变化,以期为全面评价森林的固碳能力提供科学依据。采用典型抽样的方法,从广东省9个地区的一类样地附近抽取枫香样木40株(天然起源25株,人工起源15株),破坏性实测各组分的生物量并进行树干解析得到样木的生物量生长数据。基于逻辑斯蒂(Logistic)、坎派兹(Gompertz)和理查德(Richards)3种基础生长方程,利用哑变量的方法,建立分起源和立地等级的枫香干材生物量生长模型,以决定系数R2、均方根误差RMSE、总相对误差TRE和平均预估误差MPE 4个指标来评价各模型,进而分析枫香干材生物量的生长过程。结果表明,Richards方程在基础模型中效果最佳(R2=0.61,RMSE=50kg);与Richards方程相比,哑变量模型R2提高了11%,RMSE降低了7.95kg;起源与立地等级对枫香干材生物量均产生了较大影响,在天然起源的高立地等级条件下,枫香干材理论最大连年生长量和平均生长量分别在其生长的第23年和第38年到达。(本文来源于《西北林学院学报》期刊2018年06期）
伍小敏,徐春,杨汉波,陈炙,郭洪英[8]（2018）在《四川桤木天然林和人工林的单木生长模型研究》一文中研究指出预测和研究四川桤木天然林和人工林的生长与发展规律,以更好地经营四川桤木天然林。以四川桤木天然林和人工林为研究对象,基于实测的树高-胸径数据,通过比较分析9个树高曲线模型,建立四川桤木的单木树高曲线模型。结果显示,最终确定的四川桤木最优树高曲线模型的决定系数R~2为0.794,调整决定系数为0.792,均方根误差RMSE为0.886,相对均方根误差E_(RMSE)为0.045,平均误差ME为0.000,平均绝对误差MAE为2.641。最优的四川桤木单木树高曲线模型自变量为胸径,单木生长模型为H=1.3+27.176×(D/(1+D))~(11.856)。建立的单木树高曲线模型有较好的生物学意义,可为四川省四川桤木天然林和人工林的生长预测提供依据。(本文来源于《四川林业科技》期刊2018年04期）
林丽平,徐期瑚,罗勇,薛春泉,张宁[9]（2018）在《广东主要乡土阔叶树种单木生长模型构建》一文中研究指出以广东主要乡土阔叶树种樟树(Cinnamomum camphora)、木荷(Schima superba)和枫香(Liquidambar formosana)不同径阶各90株伐倒木为研究对象,以年龄为自变量分起源进行建模,并对其生长规律进行研究。结果表明:(1)在现有立地水平下,广东省樟树、木荷、枫香人工起源的胸径自然生长极值依次为47.8、56.6和50.3 cm,天然起源的胸径自然生长极值依次为44.8、52.6和43.4 cm;人工起源的树高自然生长极值依次为17.0、21.5和20.3 m,天然起源的树高自然生长极值依次为13.3、20.1和18.1 m;人工起源的材积自然生长极值依次为1.437、2.161和3.308 m3,天然起源的材积自然生长极值依次为1.177、1.572和1.366 m3;人工起源的胸径、树高和材积自然生长极值均比天然的要高。(2)拟合出樟树人工林胸径、树高和材积的最优生长模型分别为Schumacher、Gompertz和Schumacher模型,樟树天然林胸径、树高和材积的最优生长模型分别为Gompertz、Richards和Logistic模型;木荷人工林胸径、树高和材积的最优生长模型分别为Schumacher、Richards和Logistic模型;木荷天然林胸径、树高和材积的最优生长模型分别为Gompertz、Schumacher和Logistic模型;枫香人工林胸径、树高和材积的最优生长模型分别为Gompertz、Logistic和Schumacher模型;枫香天然林胸径、树高和材积的最优生长模型均为Logistic模型。(3)模型检验采用樟树、木荷、枫香的胸径、树高和材积最优模型的理论值与实际值进行线性拟合,模型拟合效果都非常显着;胸径的R~2值在0.669 6~0.874 5之间,树高的R~2值在0.580 5~0.873 7之间,材积的R~2值在0.614 8~0.734 7之间。(本文来源于《林业与环境科学》期刊2018年03期）
曹梦[10]（2018）在《闽楠天然次生林单木生长规律及相容性生物量模型研究》一文中研究指出闽楠(Phoebe bournei)为中国特有树种,是国家Ⅱ级重点保护植物,具有重要的生态价值和经济价值。论文以江西省安福县为研究区,以闽楠天然次生林为研究对象,通过标准地调查及树干解析等方法获取数据,按竞争压力从小到大将林木分为类型1、类型2和类型3,分析单木生长规律并拟合其生长模型,编制相关经营数表;在分析林木总生物量及各器官(干、枝、叶、根)生物量分配特征的基础上探讨林木竞争对生物量分配的影响,建立其相容性生物量模型。研究结果可为研究区闽楠天然次生林生长动态的预测及经营措施的制订提供科学依据,同时也可为其他区域闽楠次生林的经营提供参考。主要研究结果及结论如下:(1)树干解析分析表明,闽楠胸径生长速生期为30~50 a,其连年生长量最大值为0.57 cm;树高生长速生期有5~20 a和35~45 a两个阶段,其连年生长量最大值为0.37 m;65 a时材积连年生长量与平均生长量曲线尚未相交,林分生长未达到数量成熟龄;胸径、材积的各生长量均表现为类型1>类型2>类型3,其中,类型1材积总生长量是类型3总生长量的3.7倍,胸径总生长量是类型3总生长量的1.8倍,3种类型的树高及材积生长率没有明显差异。闽楠胸径、树高和材积最优生长模型均为Richard模型,类型1、类型2和类型3林木胸径最优生长模型分别为Gompertz、修正Weibull和Gompertz模型,树高分别为Richard、Richard和Gompertz模型,材积分别为Richard、Gompertz和Richard模型,拟合优度均达到99%以上。(2)闽楠最优带皮一元立木材积模型为V=0.000869D~(1.954719),最优去皮一元材积模型为V=0.000922D~(1.931255),拟合精度均达到99.9%以上;最优带皮与去皮根径材积模型分别为V=0.000835D~(1.863416)和V=0.000777D~(1.880267),拟合精度达到99.8%以上。(3)不同枝径级(2、4、6、8 cm)的一级枝、次级枝、叶生物量分配比均差异显着(P<0.05),枝条生物量集中于树冠下层,且显着高于上层生物量(P<0.05);各器官生物量占整株生物量的比值表现为树干>树根>树枝>树叶,不同胸径级(14、18、22、26、30 cm及以上)树根生物量分配比差异显着(P<0.05),其余各器官生物量分配比均差异不显着(P>0.05)。(4)林木竞争指数CI与胸径、胸径-树高比呈极显着幂函数相关(P<0.01),与树高冠长比呈显着指数函数相关(P<0.05),与树高无显着相关性(P>0.05),与干、枝、叶、根、树冠和全株生物量均呈显着幂函数相关(P<0.05)。(5)基于非线性度量误差法建立的相容性生物量模型对全株、地上、根、树冠、干、枝、叶的预估精度分别为91.8%、91.0%、90.2%、85.1%、91.6%、86.8%、71.0%,具有较好的拟合效果。(本文来源于《江西农业大学》期刊2018-06-01）
单木生长模型论文开题报告
（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：
【目的】通过对闽楠天然次生林胸径和树高生长规律及生长模型的研究,为林木生长预估及林分质量提升经营措施的制订提供参考。【方法】以江西省安福县闽楠天然次生林为研究对象,通过标准地调查及树干解析等方法获取基础数据,按林木竞争压力水平从小到大将林木分为类型1、类型2和类型3,分析胸径和树高的生长规律;选取5种具有生物学意义的生长方程,根据模型拟合优度与评价指标选取最优基础生长模型,在最优模型的基础上构建含竞争类型哑变量的生长模型。【结果】(1)利用树干解析数据分析显示,30～50年为胸径生长速生期,连年生长量最大值达到0.57 cm;35～45年为树高主要生长速生期,连年生长量最大值为0.37 m。(2)胸径最优基础模型为Gompertz方程,模型R~2和预估精度分别为0.756和94.28%,构建的最优哑变量模型的R~2和预估精度分别为0.873和95.71%;树高最优基础模型为修正Weibull方程,模型R~2和预估精度分别为0.856和96.54%,构建的最优哑变量模型的R~2和预估精度分别为0.882和96.96%。(3)由构建的哑变量生长模型拟合的不同竞争类型下的胸径和树高生长曲线得知,胸径和树高总生长量均表现为类型1>类型2>类型3,类型1胸径最大生长量是类型3的1.6倍。【结论】竞争压力对闽楠胸径、树高生长均产生影响,较大的林木竞争压力不利于闽楠生长;构建含有竞争类型哑变量模型的拟合优度及预估精度均优于基础模型,有利于提高建模的精度和模型的适用性。
（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。
单木生长模型论文参考文献
[1].萨如拉,徐加睿,王智慧,张科,于宪军.基于树干解析的兴安落叶松人工林单木生长模型研究[J].林业资源管理.2019
[2].曹梦,潘萍,欧阳勋志,臧颢,吴自荣.基于哑变量的闽楠天然次生林单木胸径和树高生长模型研究[J].北京林业大学学报.2019
[3].莫辉,赵建强.木荷单木生长模型构建及生长特征分析[J].林业与环境科学.2019
[4].薛春泉,徐期瑚,林丽平,罗勇,赵菡.广东主要乡土阔叶树种单木生物量生长模型[J].华南农业大学学报.2019
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[6].于雷,贾炜玮,刘国成,张海涛.张广才岭地区落叶松人工林单木生长模型[J].林业科技情报.2018
[7].何潇,赵嘉诚,曹磊,李海奎,徐期瑚.广东省枫香单木干材生物量生长模型的研建[J].西北林学院学报.2018
[8].伍小敏,徐春,杨汉波,陈炙,郭洪英.四川桤木天然林和人工林的单木生长模型研究[J].四川林业科技.2018
[9].林丽平,徐期瑚,罗勇,薛春泉,张宁.广东主要乡土阔叶树种单木生长模型构建[J].林业与环境科学.2018
[10].曹梦.闽楠天然次生林单木生长规律及相容性生物量模型研究[D].江西农业大学.2018
论文知识图
