导读:本文包含了林分生长模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:柞树,Quercus,mongolica,林分,生长模型
林分生长模型论文文献综述
刘剑,张骁,刘彦佟[1]（2019）在《长白山区天然柞树林林分生长模型的研究》一文中研究指出利用长白山林区天然柞树(Quercus mongolica)林的森林资源调查设计小班数据,对10种常见的林分生长模型进行了研究。结果表明:所拟合的各林分生长模型检验精度均大于98%,拟合结果较好。天然柞树林生长呈现出"慢-快-慢"的林分生长规律。模型(1)、模型(3)、模型(4)和模型(6)符合S型生长曲线,具有较好的生物学意义。通过对逻辑斯蒂方程进行计算,长白山区天然柞树林的速生期为27～70 a。(本文来源于《林业科技通讯》期刊2019年10期）
赵芸,王新杰,江涛,林晨[2]（2019）在《基于度量误差方法的杉木储备林间伐与未间伐林分生长模型研究》一文中研究指出利用湖南永州金洞林场储备林数据,以Richards式和Schumacher式为基础模型,引入经营措施的哑变量,建立基于传统方法和哑变量方法的林分断面积和蓄积生长模型方程组,采用非线性度量误差方法拟合模型参数。经检验,哑变量方法建立的林分断面积和蓄积生长模型的决定系数和预估精度比传统方法建立的生长模型有所提高,而各项误差相应减少,且模型回归效果显着,残差分布更集中于横轴两侧。基于哑变量方法拟合出的林分断面积和蓄积生长模型不仅考虑了抚育间伐对林分生长过程的影响,而且采用非线性度量误差方法联立方程组求解模型参数,也使得林分断面积和蓄积生长模型更具有相容性和一致性。(本文来源于《西北林学院学报》期刊2019年04期）
颜伟,段光爽,王一涵,孙钊,周桃龙[3]（2019）在《河南省栎类和杨树林分断面积和蓄积生长模型构建》一文中研究指出【目的】建立河南省栎类和杨树林分断面积和蓄积生长模型,为森林可持续经营提供基础数据。【方法】基于河南省最近3期一类森林资源清查数据,从9个具有生物学意义的备选模型中选出一个最优基础模型。以树种和立地等级作为哑变量,构建林分断面积和蓄积生长模型。【结果】利用全部样地数据拟合9个备选模型,断面积和蓄积最优生长模型都是Richards形式的模型,决定系数均在0.92以上。引入树种和立地等级作为哑变量后,与基础模型相比断面积和蓄积生长模型拟合精度都有所提高,其决定系数分别为0.98和0.94。【结论】带树种和立地等级的哑变量模型能同时反映河南省栎类和杨树林分断面积和蓄积生长规律,既减少了建模工作量,又提供了不同林分合并建模的方法。河南省栎类林分断面积和蓄积生长极限值高于杨树;相同林分密度条件下,栎类早期生长速率低于杨树,且栎类和杨树的生长速率均随着立地质量的下降而降低。(本文来源于《北京林业大学学报》期刊2019年06期）
吴恒,朱丽艳,刘智军,吴雪琼[4]（2019）在《基于生长模型的林地“一张图”林分因子更新研究》一文中研究指出林地"一张图"是森林资源管理体系的重要平台,运用林分生长模型对林地"一张图"林分因子更新具有现实意义。基于昆明市第4次森林资源二类调查数据,建立了24个树种(组)林分生长模型,通过模型链接实现林分平均树高、平均胸径、每公顷株数、每公顷蓄积和平均蓄积生长量的过程动态模拟。树高生长模型拟合优度R~2介于0.21～0.64之间,胸径生长模型拟合优度R~2介于0.37～0.78之间,蓄积生长模型拟合优度R~2介于0.44～0.92之间;林分生长模型反演昆明市有林地蓄积量预测值与观测值相差37万m~3,云南省蓄积平均生长率反演昆明市有林地蓄积量预测值与观测值相差291万m~3。建立的24个树种(组)林分生长模型,能满足林地"一张图"林分因子更新要求,能动态掌握森林资源消长变化,可为林业政策的制定提供依据。(本文来源于《林业资源管理》期刊2019年02期）
吴恒,朱丽艳,李华,罗春林,吴雪琼[5]（2018）在《昆明市4个主要针叶树种林分断面积生长模型研究》一文中研究指出采用Richards、Schumacher和Korf模型作为林分断面积生长备选模型,运用麦夸特算法、差分进化算法、遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法进行模型参数求解,根据R2和RMSE选择模型拟合结果、算法迭代次数和残差分布,比较各优化算法的效率和参数稳定性。结果表明:华山松、云南松、油杉和柏木地位级表落点检验值分别为97.9%、98.3%、98.1%和98.9%,精度符合要求,能够用于林区林业生产经营活动;优化算法求解模型参数的效率由高到低的顺序为LM>DE>PSO>GA>SA,PSO求解参数的拟合优度较差;针叶树种断面积生长模型更适宜采用Richards模型,Schumacher模型参数拟合结果更稳定。运用优化算法进行林分断面积生长模型参数估计并分析其优劣,对提高模型精度具有重要作用,研究结果为优化算法在生长模型参数估计中的运用提供了依据。(本文来源于《西南林业大学学报(自然科学)》期刊2018年04期）
吴恒,朱丽艳,吴雪琼[6]（2018）在《基于生长模型的速生阔叶树种林分碳汇潜力研究》一文中研究指出【目的】比较不同立地条件和林分密度下速生阔叶树种的碳汇潜力,旨在为碳汇造林提供决策依据。【方法】采用昆明市第4次森林资源二类调查数据,选取桤木(Alnus cremastogyne)、银荆(Acacia dealbata)、蓝桉(Eucalyptus globulus)和直干桉(Eucalyptus maideni)林分作为研究对象,运用优化算法求解林分断面积生长备选模型Richards、Schumacher和Korf参数;将林分断面积生长模型和单木生物量模型与各器官含碳率链接,模拟不同立地条件和林分密度下林分碳储量生长过程;采用林分碳储量平均增长量和连年增长量分析各速生阔叶树种林分碳汇潜力。【结果】桤木、银荆、蓝桉和直干桉林分断面积生长模型拟合决定系数分别为0.94,0.89,0.92和0.84;优化算法求解参数迭代次数从小到大顺序为麦夸特算法、粒子群算法、差分进化算法、模拟退火算法和遗传算法,Schumacher模型和Korf模型拟合参数欧式距离小于Richards模型,但Korf模型和Schumacher模型的拟合参数稳定性优于Richards模型。地位级为Ⅲ级、林分密度指数为800时15年生桤木、银荆、蓝桉和直干桉林分碳储量分别为13.81,20.33,38.89和45.27t/hm~2。单因素方差分析表明,林龄为1~5年时各树种林分间碳储量生长不存在差异(α=0.10),林龄为6~10和11~15年时各树种林分间碳储量生长存在极显着差异(α=0.01);桤木、银荆、蓝桉和直干桉林分碳储量平均增长量最大值分别为1.14,1.76,3.10和3.11t/(hm~2·年),连年增长量最大值分别为1.34,2.18,3.66和3.41t/(hm~2·年)。【结论】建立的速生阔叶树种生长模型可用于林分碳储量生长分析,优化算法能对生长模型更好地进行参数估计,各树种的固碳潜力顺序为直干桉>蓝桉>银荆>桤木。(本文来源于《西北农林科技大学学报(自然科学版)》期刊2018年08期）
朱光玉,胡松,符利勇[7]（2018）在《基于哑变量的湖南栎类天然林林分断面积生长模型》一文中研究指出【目的】建立含林分类型或立地类型哑变量的栎类林分断面积生长模型,为湖南栎类天然林林分断面积生长收获和预估提供理论支持。【方法】以湖南省5个区域51块栎类天然混交林样地为研究对象,选取6个具有生物学意义的理论生长方程,构建含年龄、平均优势高及林分密度指标的林分断面积生长模型,比较不同理论生长方程与密度指标对栎类天然林断面积模型拟合效果的影响,从中筛选出拟合优度较高的模型作为构建哑变量模型的基础模型;考虑混交林立地类型的差异与优势树种的聚集分布,划分林分类型与立地类型,并分别作为哑变量加入基础模型参数及其组合中,比较林分类型哑变量模型、立地类型哑变量模型与基础模型模拟效果的差异。【结果】以株树密度作为密度指标的断面积生长模型决定系数(R~2)在0.47~0.51之间,P值均小于93%,以林分密度指数作为密度指标的断面积生长模型决定系数(R~2)在0.85~0.92之间,P值均大于95%,说明密度指数模拟效果优于株树密度模拟效果,其中含年龄、平均优势高与林分密度指数的Schumacher模型决定系数最大(R~2=0.924 2),模拟效果最优。以Schumacher模型作为基础模型,构建含林分类型或立地类型的哑变量的模型,基础模型、林分类型模型、立地类型模型的决定系数分别为0.924 2、0.979 8、0.997 6,以立地类型作哑变量的模型要优于基础模型与林分类型模型。【结论】含哑变量模型可以有效解决天然混交林优势树种分布与立地类型差异对断面积预估的影响,提高建模的精度与模型的适用性。(本文来源于《南京林业大学学报(自然科学版)》期刊2018年02期）
刘福辉[8]（2018）在《福建省杉木林分生长动态预测模型的研制》一文中研究指出以福建省杉木固定样地多次调查数据为基础,以林分平均胸径、平均树高、单位面积蓄积量的初始值、间隔期、地位级指数为输入变量,预估值为输出变量,选择理查德方程构建杉木林分生长动态预测模型。为保证人工林和天然林林分生长动态预测结果的逻辑关系,采用哑变量的数学处理方法将人工林和天然林合并建模。建模过程中,引入智能算法中的蚁群算法来估计模型参数,取得较为理想的建模结果,为其他林业数表模型的建模提供参考依据。构建的杉木林分生长动态预测模型精度满足要求,在林业生产实践中有推广应用价值。(本文来源于《林业勘察设计》期刊2018年01期）
霍振江[9]（2018）在《基于林分动态生长模型的小班资源档案更新研究》一文中研究指出建立森林资源档案是森林资源管理的重要组成部分,森林资源档案必须及时进行更新和完善,体现森林资源的动态变化,分析森林资源消长变化,以便更加科学地森林经营。小班档案更新是森林资源档案更新的基础,其精度决定了森林资源档案更新的可靠性。但是在一个林业局小班数量大、树种组成复杂,归类套用生长量(率)进行计算,不仅档案更新计算工作量大,而且不能考虑各个小班的郁闭度(疏密度)、年龄等差异而计算精度得不到保证。以内蒙古大兴安岭森林为例,探讨了由密度、年龄、地位级指数控制的叁元可变密度动态生长模型在小班资源档案更新中的应用。结果表明,所建立的林分动态生长模型系统能够满足不同间隔期林分蓄积、断面积、公顷株数、平均胸径和平均树高等调查因子动态更新的需要。研究结果可为小班数据更新奠定可靠基础。(本文来源于《林业资源管理》期刊2018年01期）
王金池,冉启香,邓华锋,黄国胜,王雪军[10]（2018）在《基于度量误差方法的油松林分生长模型》一文中研究指出为掌握北京地区油松Pinus tabulaeformis生长过程,建立相容的断面积和蓄积模型,通过引入间伐林分与未间伐林分的哑变量,分别建立林分断面积、林分蓄积生长模型,然后从相容的角度出发,建立林分断面积、蓄积量的误差变量联立方程组,并与不含哑变量的传统生长模型的误差变量联立方程组进行比较。经检验,传统误差变量联立方程组中林分断面积和林分蓄积生长模型的预测精度都在92%以上,对油松林分断面积的预测精度高达0.921 5,决定系数高达0.900 1,对油松林分蓄积量的预测精度达到了0.928 3,决定系数高达0.912 3,而引入哑变量的误差变量联立方程组中,模型的预测精度和确定系数稍高,均在93%以上,对油松林分断面积的预测精度高达0.939 8,决定系数达到了0.927 9,对油松林分蓄积量的预测精度在0.930 0以上,决定系数达0.932 8。这说明引入哑变量,一定程度上提高了模型的预测精度,而且所建模型比较合理,形式相对简单,便于应用,不仅使得林分水平上的林分断面积、蓄积量的预测结果具有相容性,同时还考虑了间伐措施对林分生长的影响,达到了林分生长与收获模型整体化研究的目的,为林分的经营管理提供了可靠依据。(本文来源于《浙江农林大学学报》期刊2018年01期）
林分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：
利用湖南永州金洞林场储备林数据,以Richards式和Schumacher式为基础模型,引入经营措施的哑变量,建立基于传统方法和哑变量方法的林分断面积和蓄积生长模型方程组,采用非线性度量误差方法拟合模型参数。经检验,哑变量方法建立的林分断面积和蓄积生长模型的决定系数和预估精度比传统方法建立的生长模型有所提高,而各项误差相应减少,且模型回归效果显着,残差分布更集中于横轴两侧。基于哑变量方法拟合出的林分断面积和蓄积生长模型不仅考虑了抚育间伐对林分生长过程的影响,而且采用非线性度量误差方法联立方程组求解模型参数,也使得林分断面积和蓄积生长模型更具有相容性和一致性。
（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。
林分生长模型论文参考文献
[1].刘剑,张骁,刘彦佟.长白山区天然柞树林林分生长模型的研究[J].林业科技通讯.2019
[2].赵芸,王新杰,江涛,林晨.基于度量误差方法的杉木储备林间伐与未间伐林分生长模型研究[J].西北林学院学报.2019
[3].颜伟,段光爽,王一涵,孙钊,周桃龙.河南省栎类和杨树林分断面积和蓄积生长模型构建[J].北京林业大学学报.2019
[4].吴恒,朱丽艳,刘智军,吴雪琼.基于生长模型的林地“一张图”林分因子更新研究[J].林业资源管理.2019
[5].吴恒,朱丽艳,李华,罗春林,吴雪琼.昆明市4个主要针叶树种林分断面积生长模型研究[J].西南林业大学学报(自然科学).2018
[6].吴恒,朱丽艳,吴雪琼.基于生长模型的速生阔叶树种林分碳汇潜力研究[J].西北农林科技大学学报(自然科学版).2018
[7].朱光玉,胡松,符利勇.基于哑变量的湖南栎类天然林林分断面积生长模型[J].南京林业大学学报(自然科学版).2018
[8].刘福辉.福建省杉木林分生长动态预测模型的研制[J].林业勘察设计.2018
[9].霍振江.基于林分动态生长模型的小班资源档案更新研究[J].林业资源管理.2018
[10].王金池,冉启香,邓华锋,黄国胜,王雪军.基于度量误差方法的油松林分生长模型[J].浙江农林大学学报.2018