為科學(xué)合理地開展森林經(jīng)營管理,提高森林生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量和效益,以浙江省1994—2009年森林資源連續(xù)清查數(shù)據(jù)為研究材料,采用生物量換算因子連續(xù)函數(shù)法計算森林生產(chǎn)力,以平均劃分的原則將經(jīng)度、緯度和海拔3個維度分別劃分成不同的地理梯度帶,用最小顯著差法分別計算差異顯著性,分析杉木林,馬尾松林和闊葉林3個浙江省主要森林類型的生產(chǎn)力地理分異特性及其規(guī)律。結(jié)果表明:(1)浙江省杉木林生產(chǎn)力在經(jīng)度維度上的分異明顯,在緯度和海拔兩個地理維度方向無明顯分異現(xiàn)象。沿經(jīng)度方向,第Ⅰ,Ⅱ梯度帶上浙江省杉木林生產(chǎn)力明顯高于其他梯度帶上的生產(chǎn)力,且隨著時間推移第Ⅰ梯度帶上的生產(chǎn)力與其他梯度帶上的生產(chǎn)力的差異越加顯著。沿海拔方向,各梯度帶上的浙江省杉木林生產(chǎn)力無顯著差異,但隨著時間推移第V梯度帶與其他梯度帶間的差異逐漸顯著,且第V梯度帶上的3期生產(chǎn)力皆高于其他梯度帶上的生產(chǎn)力。(2)浙江省馬尾松林生產(chǎn)力在第1期時在經(jīng)度和海拔兩個地理維度上有明顯分異現(xiàn)象,隨著時間推移分異現(xiàn)象消失,而在緯度地理維度上無明顯分異現(xiàn)象,隨著時間推移分異現(xiàn)象逐漸明顯。沿經(jīng)度方向,第Ⅱ梯度帶上第1期浙江省馬尾松林生產(chǎn)力明顯高于其他梯度帶上的生產(chǎn)力,但隨著時間推移第Ⅱ梯度帶上的生產(chǎn)力與其他梯度帶上的生產(chǎn)力的差異明顯減小,第Ⅱ梯度帶上的第2和第3期生產(chǎn)力與第Ⅲ～Ⅶ梯度帶上的生產(chǎn)力的差異均不顯著。沿緯度方向,各梯度帶上第1至第3期浙江省馬尾松生產(chǎn)力在各梯度帶間均無顯著差異,但隨著時間推移,第Ⅵ、Ⅶ梯度帶上的生產(chǎn)力與其他梯度帶上的生產(chǎn)力的差異逐漸顯著,且生產(chǎn)力值高于其他梯度帶上的。沿海拔方向,第Ⅳ、Ⅴ梯度帶上的浙江省馬尾松林生產(chǎn)力明顯高于其他梯度帶上的生產(chǎn)力,但隨著時間推移,第Ⅴ梯度帶上不再有馬尾松林分布,且第Ⅳ梯度帶上的生產(chǎn)力與其他梯度帶上的生產(chǎn)力的差異逐漸減小。(3)浙江省闊葉林生產(chǎn)力在經(jīng)度、緯度、海拔三個地理維度上均無明顯分異。沿海拔方向,各梯度帶上的浙江省闊葉林生產(chǎn)力在各梯度帶間差異不明顯,第Ⅴ梯度帶上的生產(chǎn)力與其他梯度帶上的生產(chǎn)力的差異相對顯著,生產(chǎn)力值相對高于其他梯度帶上的生產(chǎn)力值。
【學(xué)位單位】：浙江農(nóng)林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：S718.5
【部分圖文】：

浙江省主要森林類型生產(chǎn)力地理分異特性研宄人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ?Ｎｅｕｒａｌ?Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＡＮＮ）模型法是由大量簡單的人元模型相互連接構(gòu)成的非線性系統(tǒng)，能模擬出復(fù)雜系統(tǒng)。浦瑞良等通過ＡＮＮ多元回歸模型方法對森林產(chǎn)量進行了預(yù)測，結(jié)果表明ＡＮＮ模型能產(chǎn)生的預(yù)測好１Ｕ２］。該方法的關(guān)鍵在于作為輸入?yún)?shù)的光譜信息和區(qū)域背景因子以及模型，雖具有較好的預(yù)測效果但不能揭示生物量形成的機理。??．３研究內(nèi)容和技術(shù)路線??３．?１研宄內(nèi)容??本研究基于１９９４一２００９年浙江省森林資源連續(xù)清查數(shù)據(jù)，采用生物量換算因續(xù)函數(shù)法計算森林生產(chǎn)力，以平均劃分的原則將經(jīng)度、緯度和海拔三個維度劃個梯度帶，用最小顯著差法分別計算差異顯著性，分析杉木林，馬尾松林和闊個浙江省的主要森林類型生產(chǎn)力的地理分異特性及其規(guī)律。???３．?２技術(shù)路線??浙江省主要森林類型生產(chǎn)力地理分異特性研究￣??

?浙江省主要森林類型生產(chǎn)力地理分異特性研究???４．?２．?１馬尾松林生產(chǎn)力在經(jīng)度梯度帶上的分異特性??從圖４．８可知：看出馬尾松林在浙江省的１１８°Ｅ？１２２．５°Ｅ范圍內(nèi)都有分布，以??１１９．５°Ｅ為分界可以明顯看出樣地數(shù)量西面少東面多，生產(chǎn)力主要在０？５?ｆｈｍ＋ａ４??之間。??

994一2009年
【參考文獻】

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本文編號：2859443