林分生長、枯損和進(jìn)界模型問題一直是林業(yè)研究的熱點。國內(nèi)外已有不少林分生長與收獲模型的研究綜述。這些研究為我國林業(yè)工作者研究和應(yīng)用林分生長模型提供了很好的指導(dǎo)和方向,也為更好地經(jīng)營森林提供了很好的方法。本研究將分別從討論立地質(zhì)量與年齡對樹高-胸徑模型的影響,林分及單木水平的競爭對枯損的影響及林分中競爭對樹木進(jìn)界的影響三個方面來討論,研究內(nèi)容及結(jié)果如下:本文采用了引入優(yōu)勢木樹高作為樹高-胸徑模型的變量因子,以秦嶺1246棵華山松,419棵油松和2007棵銳齒櫟的實測樹高-胸徑數(shù)據(jù)建立曲線模型。通常樹高的生長與立地質(zhì)量及年齡有著直接的關(guān)系,然而在混交異齡林中,對于年齡的確定存在一定的困難,在這種情況下我們使用優(yōu)勢木高作為一個變量,可以代表立地質(zhì)量和樹齡。比較傳統(tǒng)樹高-胸徑模型、引入優(yōu)勢木樹高后的模型及通過數(shù)學(xué)分級法建立的樹高模型三者進(jìn)行比較,用決定系數(shù)R~2,殘差和平均誤差MRSE等進(jìn)行檢驗。探究樹木大小、樹冠大小、單位株數(shù)與樹木大小關(guān)系等對樹木枯損的影響,并引入通過樹木的空間距離和樹木大小的關(guān)系來研究樹木枯損規(guī)律。因而采用了樹冠競爭因子、林分密度指數(shù)、大于對象木樹木斷面積之和以及大小比數(shù)四種不同的競爭指標(biāo)研究枯損在林分水平和單木水平的規(guī)律。除生長和枯損以外,進(jìn)界也是影響林分動態(tài)變化的重要因素。因而本文中我們將6cm徑階作為進(jìn)界徑階與林分競爭因子相結(jié)合進(jìn)行討論。結(jié)果表明,優(yōu)勢高具有良好的生物學(xué)意義,引入優(yōu)勢木樹高的樹高-胸徑模型精確度更高,能更好的反映當(dāng)?shù)貥浞N胸徑與樹高的生長關(guān)系。并建立相應(yīng)的枯損模型對樹木的枯損率進(jìn)行預(yù)估。討論林分及單木水平的競爭過程以及立地質(zhì)量對進(jìn)界的影響,通過幾個反映林分密度、樹冠因子、樹木胸徑大小及與距離有關(guān)的競爭因子分析進(jìn)界木與枯損之間的規(guī)律,及在不同競爭情況下進(jìn)界的發(fā)生狀況以及立地質(zhì)量對進(jìn)界的影響。并建立林分的進(jìn)界模型對林分樹木進(jìn)界進(jìn)行預(yù)估。
【學(xué)位單位】：西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：S718.5
【部分圖文】：

第三章 基于優(yōu)勢木高的樹高-胸徑模型分級3.1 分地位級擬合結(jié)果將 90 塊分別以華山松、油松和銳齒櫟占優(yōu)勢的固定樣地按照前蘇聯(lián) 20 世紀(jì) 50年代編制的地位級表可分為Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ三級，通過運用表 2-3 中的樹高-胸徑模型對主要樹種進(jìn)行擬合。并對所有擬合結(jié)果分析，經(jīng)過篩選，在傳統(tǒng)樹高模型中，華山松在模型[5]的 R2為 0.623，擬合效果最好，油松、銳齒櫟分別在模型[7]，[4]中擬合效果最好，R2分別為 0.614 和 0.508（表 3-1、3-2）。利用這三個方程對目的樹種分地位級的擬合，并繪制曲線（圖 3-1）。華山松生長前期在不同地位級中的生長趨勢差異不大，而后逐漸產(chǎn)生差異。油松的不同地位級的趨勢線則在幼齡林階段有交叉，即地位級較低的立地中油松前期長勢好于地位級高的樣地，出現(xiàn)這種情況的主要原因可能是油松的數(shù)據(jù)量相比華山松和銳齒櫟相對較少，擬合結(jié)果存在偏差。銳齒櫟的擬合效果最好，即在不同地位級，樹高隨胸徑的生長趨勢也不同。不難得出結(jié)論，樹高的生長與地位級有較大的關(guān)系，地位級越好，樹高的生長趨勢就越好。

圖 3-2 分齡組的不同樹種的樹高曲線 a. 華山松，b. 油松，c. 銳齒櫟Fig. 3-2 The tree height-diameter curve in different age groups by species表3-1 樹高生長模型數(shù)據(jù)擬合結(jié)果Tab. 3-1 Comparison of height-diameter functions of model fitting data set樹種 模型參數(shù)a b c d e華山松[5] 17.45 0.05 1.04(2-4) 1.89 0.76 0.09 1.33(2-5) 26.04 5.11 -0.0090 0.04 0.98油松[7] 14.85 5.67 -0.99(2-4) 0.94 0.96 0.11 1.20(2-5) 12.70 -0.64 0.0001 0.09 1.09銳齒櫟[4] 17.00 6.04 0.15(2-4) 1.25 0.93 0.07 1.08(2-5) 20.36 2.67 -0.0030 0.02 1.23表3-2 樹高生長模型數(shù)據(jù)擬合結(jié)果Tab. 3-2 Comparison of height-diameter functions of model fitting data set

、均方根誤差RMSE和均絕對誤差A(yù)MRES的檢驗數(shù)值均有著顯著提升，其擬合效果最好。圖3-3為各模型對不同樹種擬合出的樹高曲線，其中模型(2-4)在華山松、油松和銳齒櫟中的擬合效果均為最好，可以看出隨著胸徑的不斷增大，銳齒櫟的樹高增長趨勢逐漸變緩而華山松和油松仍呈上升趨勢。

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2813857