导读:本文包含了立地指数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:指数,人工林,模型,杉木,导向,曲线,赤松。
立地指数论文文献综述
罗也,杨雨春,王君,及利,刘婷[1]（2019）在《吉林省长白山区胡桃楸天然次生混交林立地指数模型》一文中研究指出依据吉林省长白山胡桃楸天然次生混交林12个典型区域的坡向、坡位分布,结合胡桃楸龄级,布设样地109块,以年龄-树高数据为材料,编制了吉林省东部山区胡桃楸天然次生混交林立地指数表.结果表明:应用3倍树高标准差法剔除异常数据,最终得到80块379对胡桃楸不同龄级的年龄与树高数据,运用7个数学模型进行比较,确定了单形立地指数导向曲线方程式:H=28.0181(1-e~(-0.0341A))~(1.0503),决定系数R~2为0.85,残差平方和为0.89,基准年龄为50年,指数级距为2 m,得到了16～28 m的7条立地指数曲线.根据不同立地类型,建立了多形立地指数模型,幂函数拟合效果较好,即H=B_0t~(B1),其中B_0=10~(-9)e~(0.9213SI),B_1=-0.2139SI+5.6183,最终得到了多形立地指数模型方程式H=10~(-9)e~(0.9213)~(SI)t~(-0.2139SI)~(+5.6183).指数级差法和落点检验法对2种立地指数模型的精度检验表明,多形立地指数的精确度较高,能够准确地反映胡桃楸不同立地类型间树高生长的差异,可用于吉林省长白山区胡桃楸天然次生混交林立地质量评价.(本文来源于《应用生态学报》期刊2019年12期）
安宇宁,曹怡立,尤国春,杨树军,刘敏[2]（2019）在《辽西北沙地樟子松人工林立地指数表及建筑材出材量表编制》一文中研究指出为了提高樟子松的栽培和经营水平,编制辽西北地区的樟子松立地指数表和出材量表。在辽西北地区,把樟子松以30 a为标准年龄,按照树高划分为8～12共5个立地指数级,并编制立地指数表;参考林业技术规程,划分长度2.5 m、小头去皮直径12 cm以上为建筑材,并根据材积比方程,编制了建筑材出材量表;经检验文中数表适用于辽西北不同立地条件沙地,可以为当地樟子松建筑材经营提供参考。(本文来源于《辽宁林业科技》期刊2019年05期）
唐诚,王春胜,庞圣江,贾宏炎,曾杰[3]（2019）在《广西大青山西南桦人工林立地指数表编制》一文中研究指出立地指数表是评价林木生长状况以及林分生产力的重要工具。为了编制西南桦Betula alnoides人工林立地指数表,于广西大青山林区各种立地设置49块西南桦人工林样地进行生长调查,选取平均优势木1株·样地-1进行树干解析,选用Richards, Weibull, Korf等9个常用方程拟合816对优势高-年龄数据,通过统计指标决定系数(R~2)、平均绝对误差(E_(AMR))、平均相对误差(E_(RMR))和均方根误差(E_(RMSE))的对比分析筛选导向曲线,依据49株优势木的生长过程确定基准年龄和指数级距,应用标准差调整法编制立地指数表,并对其进行落点、拟合显着性和预报精度检验。结果表明:9个模型中, Richards方程的拟合效果最优,其R2最大, E_(AMR), E_(RMR)和E_(RMSE)最小,因而作为导向曲线;西南桦优势高连年生长量和优势高变异系数在15 a后基本稳定,因此确定15 a为基准年龄;基准年龄时优势高变动范围为15.2～25.8 m,考虑到西南桦较为速生,确定2.0 m为指数级距,据此编制了西南桦人工林立地指数表。落点检验表明所编表能解释93.8%的优势木生长状况;χ~2检验表明立地指数表所反映的优势高生长过程与实际生长过程无显着差异;立地指数级和林龄2个方面的误差分析得出,此表预报精度较高。本研究编制的西南桦人工林立地指数表,可应用于广西大青山及类似地区西南桦人工林的立地质量评价、生长潜力预估。(本文来源于《浙江农林大学学报》期刊2019年04期）
范阔,苏晓慧,张艺超,赵天忠[4]（2019）在《运用改进Richards模型预测马尾松人工林立地指数——以广西高峰林场为例》一文中研究指出以广西高峰林场的马尾松人工林为研究对象,选取森林资源二类调查中的海拔高、坡度、坡向、坡位、土层厚度为立地影响因子,采用打分法和灰色关联度分析法计算各立地因子的权重和总得分,将立地因子的总得分与Richards立地指数模型相结合,借助SPSS对模型进行参数估计。结果表明:模型改进后的平均误差和均方根误差比改进前分别降低了7.96%和10.59%,说明改进后的模型,预测林分的优势木高更精准。因此,考虑立地因子影响的Richards模型,为立地质量评价提供了技术支撑。(本文来源于《东北林业大学学报》期刊2019年09期）
李斌成,杜超群,袁慧,吴楚,陈书杭[5]（2019）在《基于理论模型及其差分方程的湖北省杉木立地指数表研制》一文中研究指出以湖北省杉木主要栽培区的92块标准地优势木解析资料为基础数据,利用7种理论生长方程以及其中5种模型的差分方程进行优势高生长模型的拟合,选择较优树高生长模型分别采用导向曲线法和差分方程法编制立地指数表,并通过检验和对比分析选择较适于本地区杉木人工林立地指数表的编制方法和类型。结果表明:理论生长方程及其差分方程构建的树高生长模型均具有良好的拟合优度,两者的决定系数分别超过了0.85和0.98,经模拟检验和残差分析,后者拟合精度明显优于前者,而理查德理论模型及其差分方程均优于其他生长方程构建的模型。选择理查德模型和考尔夫模型差分方程为基础方程,以20 a为标准年龄和2 m为指数级,分别采用相应的导向曲线法和差分方程法编制单形和多形立地指数表,两者均达到了显着性检验,但多形立地指数表预测精度更高,更适于湖北省杉木人工林的立地评价。(本文来源于《中南林业科技大学学报》期刊2019年07期）
徐群[6]（2018）在《不同立地指数引种亚美马褂木的生长分析》一文中研究指出通过对引种在不同立地指数下亚美马褂木的生长规律及其林分生长差异进行综合评价,结果表明,3种立地指数下的林木胸径、树高、单株材积生长变化趋势基本相似,13年生的材积生长量还未达到数量成熟。3种立地指数中以立地指数为16的林分光合作用叶面积最大,林分平均胸径、平均树高、平均蓄积量表现为显着最大,林分生长效应最优,达到福建省阔叶树速生丰产林的培育标准;立地指数14、12的林分生长量水平只达到福建省阔叶树一般用材林标准。(本文来源于《安徽农学通报》期刊2018年17期）
杨传强,李士美,孔雨光,巩延苹,杨志军[7]（2018）在《山东省松类人工林立地指数表的编制与应用》一文中研究指出按照代表性立地条件,通过对山东省黑松、赤松的233块人工林标准地数据的综合分析,验证了黑松、赤松同编一个立地指数表的可行性。黑松、赤松的导向曲线方程为Richards式,其判定系数为0.958 0。运用相对优势高法,编制了山东省松类立地指数表,其基准年龄为30a,指数级距为1m,立地指数级数为5—12m。拟合显着性检验和预测精度检验表明所编地位指数表精度较高,可用于山东省黑松、赤松人工林立地质量评价。用于编表的233块标准地中,59.4%的标准地的立地指数为7—9m指数级,属于中等立地质量。(本文来源于《林业资源管理》期刊2018年02期）
唐诚,王春胜,曾杰,雷渊才[8]（2018）在《立地指数—环境因子模型评价森林立地生产力研究进展》一文中研究指出立地质量评价和林分生产力预估对于树种选择、森林经营决策至关重要。目前常利用优势高直接估测立地指数以评价同龄纯林立地生产力,而对于混交林、异龄林、无林地以及随时间不断变化的立地则很难用该方法进行立地质量评价,往往通过立地指数—环境因子模型模拟,应用环境因子预测立地指数。文中简述了环境因子与立地指数关系研究概况,从研究尺度、数据来源、关键环境因子选择、预测模型及其拟合评价等方面进行综述,并讨论和展望了立地指数—环境因子的未来研究重点,以期为我国人工林立地质量评价和科学经营提供参考。(本文来源于《世界林业研究》期刊2018年04期）
轩俊伟,朱静[9]（2017）在《天山云杉立地指数地统计空间分析》一文中研究指出以天山中部新疆农业大学实习林场为研究区,基于实测的天山云杉立地指数数据,利用地统计理论从最优变异函数模型拟合、空间格局分析、克里金插值等方面对天山云杉立地指数进行了研究分析。结果表明:研究区天山云杉立地指数频率分布符合正态分布,在空间上表现出各项同性和一定的空间自相关性,其最优变异函数理论模型为球形模型;利用普通克里金法对天山云杉立地指数进行空间插值的结果优于反权距离加权法,同时还可生成估测标准差分布图,为科学决策提供了强有力的工具。地统计理论分析方法在天山云杉的立地质量评价、规划管理等方面有一定的应用价值和潜力。(本文来源于《林业资源管理》期刊2017年03期）
朱光玉,康立,何海梅,吕勇,银勇平[10]（2017）在《基于树高-年龄分级的杉木人工林多形立地指数曲线模型研究》一文中研究指出考虑相同或者相近年龄的杉木纯林,其优势木高生长受立地条件的影响较大,对年龄、优势高进行分级,基于树高-年龄分级构造哑变量,采用基于哑变量的非线性回归分析,建立区域性杉木多形立地指数曲线模型,为区域性立地质量评价和生产力预估提供研究思路和方法;同时提出一种合理的构建树高-年龄分级哑变量的思路和方法,并进一步研究分级哑变量如何加在模型参数上较为合理。以湖南不同地区606组杉木纯林优势木平均高-年龄数据为研究对象,采用理查德等4种常用非线性方程进行模拟与分析,找出最优基础模型。采用循环迭代法结合最优基础模型,对树高和年龄进行分级,找出最佳的分级结果并构建哑变量:(1)先给定初始龄阶间距值3年,对各龄阶树高进行20种分级方法,得到不同树高分级方法所对应的哑变量,采用含哑变量的非线性回归分析方法进行树高-年龄相关关系模拟,并分析、对比建模精度与效果,找出最优的树高分级方法及结果;(2)基于最优树高分级结果,考虑17种不同的龄阶划分方法,得到17种不同龄阶所对应的哑变量,采用含哑变量的非线性回归方程模拟树高-年龄相关关系,并分析、对比建模精度与效果,找出最优的龄阶划分方法及结果;(3)基于(2)中最优龄阶,重复1)的研究工作,得到最优的树高分级结果及所对应的哑变量,即最优哑变量。基于最优哑变量,考虑到哑变量加在不同的参数上模型模拟预测效果可能不一致,采用7种不同加哑变量的方法,进行树高-年龄生长曲线模拟,并对比、分析其模拟效果,模型检验采用确定系数(R2)、绝对平均误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和残差4个指标,找出最优模型,并绘制多形立地指数曲线图。通过对4种非线性模型的建模精度分析与比较得到理查德方程最优,模型表达式为:H=a×[1-exp(-b×Age)]c,其确定系数(R2)为0.799 644;基于最优模型,采用含哑变量的非线性回归分析,利用循环迭代法分析不同树高、年龄分级的模型模拟精度与结果,指出龄阶间距为5、树高分9级所得哑变量最优;基于最优哑变量,考虑7种哑变量模型模拟方法,得到哑变量加在参数a、b上最优,其确定系数(R2)、绝对平均误差(MAE)、均方根误差(RMSE)分别为:0.953 029、0.836 93、1.119 938,残差值均匀分布在横轴(预测值)两侧,表明模型模拟效果较好。本研究采用含哑变量的回归分析与循环迭代法,系统的构建了湖南杉木多形立地指数曲线模型,不仅明显提高了模型的精度:确定系数从0.799 644增加到0.953 029,而且为区域性立地质量评价和生产力预估模型的构建提供了可行思路和方法。(本文来源于《中南林业科技大学学报》期刊2017年07期）
立地指数论文开题报告
（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：
为了提高樟子松的栽培和经营水平,编制辽西北地区的樟子松立地指数表和出材量表。在辽西北地区,把樟子松以30 a为标准年龄,按照树高划分为8～12共5个立地指数级,并编制立地指数表;参考林业技术规程,划分长度2.5 m、小头去皮直径12 cm以上为建筑材,并根据材积比方程,编制了建筑材出材量表;经检验文中数表适用于辽西北不同立地条件沙地,可以为当地樟子松建筑材经营提供参考。
（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。
立地指数论文参考文献
[1].罗也,杨雨春,王君,及利,刘婷.吉林省长白山区胡桃楸天然次生混交林立地指数模型[J].应用生态学报.2019
[2].安宇宁,曹怡立,尤国春,杨树军,刘敏.辽西北沙地樟子松人工林立地指数表及建筑材出材量表编制[J].辽宁林业科技.2019
[3].唐诚,王春胜,庞圣江,贾宏炎,曾杰.广西大青山西南桦人工林立地指数表编制[J].浙江农林大学学报.2019
[4].范阔,苏晓慧,张艺超,赵天忠.运用改进Richards模型预测马尾松人工林立地指数——以广西高峰林场为例[J].东北林业大学学报.2019
[5].李斌成,杜超群,袁慧,吴楚,陈书杭.基于理论模型及其差分方程的湖北省杉木立地指数表研制[J].中南林业科技大学学报.2019
[6].徐群.不同立地指数引种亚美马褂木的生长分析[J].安徽农学通报.2018
[7].杨传强,李士美,孔雨光,巩延苹,杨志军.山东省松类人工林立地指数表的编制与应用[J].林业资源管理.2018
[8].唐诚,王春胜,曾杰,雷渊才.立地指数—环境因子模型评价森林立地生产力研究进展[J].世界林业研究.2018
[9].轩俊伟,朱静.天山云杉立地指数地统计空间分析[J].林业资源管理.2017
[10].朱光玉,康立,何海梅,吕勇,银勇平.基于树高-年龄分级的杉木人工林多形立地指数曲线模型研究[J].中南林业科技大学学报.2017
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