【目的】基于加權(quán)三角網(wǎng)提出的林分空間結(jié)構(gòu)綜合指數(shù)模型,為綜合性評(píng)價(jià)林分空間結(jié)構(gòu)及制定森林經(jīng)營(yíng)決策方案提供一種新的方法模型�！痉椒ā窟x取林木的自身屬性（胸徑、樹高和冠幅）為綜合權(quán)重,建立了一種用于描述林分空間結(jié)構(gòu)單元的加權(quán)三角網(wǎng)。引入微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中C-D生產(chǎn)函數(shù)的相關(guān)理論,構(gòu)建了以全混交度、角尺度和交角競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)3個(gè)參數(shù)作為"投入",以林分整體空間結(jié)構(gòu)綜合指數(shù)作為"產(chǎn)出"的林分空間結(jié)構(gòu)生產(chǎn)函數(shù)模型,從而定義林分空間結(jié)構(gòu)綜合指數(shù)（FSSCI）。以實(shí)驗(yàn)樣地為例,對(duì)基于加權(quán)三角網(wǎng)確定的3個(gè)參數(shù)和FSSCI進(jìn)行適用性評(píng)價(jià)�！窘Y(jié)果】1)天然林樣地加權(quán)前后的3個(gè)空間結(jié)構(gòu)參數(shù)均符合正態(tài)分布;加權(quán)前后的全混交度呈顯著相關(guān),但由于加權(quán)過程中改變了林木的坐標(biāo),導(dǎo)致角尺度和交角競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)不存在相關(guān)性。2)天然林樣地加權(quán)前后的平均FSSCI存在相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)為0.650,Sig.值為0.029;天然林樣地的FSSCI與FSSI′之間存在相關(guān)性,且兩者對(duì)天然林的評(píng)價(jià)結(jié)果基本一致,但FSSI′對(duì)人工林的評(píng)價(jià)結(jié)果為0,無法做出有效的評(píng)價(jià);FSSCI對(duì)林分空間結(jié)構(gòu)的評(píng)價(jià)比傳統(tǒng)方法更為全面�！窘Y(jié)論】基于加權(quán)三角網(wǎng)計(jì)算的3個(gè)空... 

【文章來源】：中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,40(09)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

加權(quán)前后的三角網(wǎng)Fig.1Weightedbeforeandaftertriangularnetwork

82劉玉平，等：基于加權(quán)三角網(wǎng)的林分空間結(jié)構(gòu)綜合指數(shù)模型第9期圖2林木空間結(jié)構(gòu)單元Fig.2Foresttreespatialstructureunit1.5邊緣矯正利用Voronoi圖或Delaunay三角網(wǎng)確定林分空間結(jié)構(gòu)單元時(shí)，位于樣地邊緣的多邊形或三角網(wǎng)不完整，因此將樣地邊緣的林木劃分為中心木是不合理的，需要對(duì)樣地進(jìn)行邊緣矯正[18]。本研究使用Arcmap軟件中的“緩沖區(qū)分析”工具，以樣地邊界向樣地內(nèi)部做距離為2m的緩沖區(qū)分析，位于緩沖區(qū)內(nèi)的林木劃分為邊緣木，只作為鄰近木參與分析計(jì)算，而其余林木既可作為中心木，又可作為鄰近木。矯正結(jié)果如圖3所示。1.6林分空間結(jié)構(gòu)綜合指數(shù)模型的構(gòu)建1.6.1林分空間結(jié)構(gòu)參數(shù)的選取林分空間結(jié)構(gòu)的分析主要集中在林分內(nèi)樹種隔離程度、林木空間分布格局和林木競(jìng)爭(zhēng)狀態(tài)三個(gè)方面，描述指標(biāo)主要有全混交度、角尺度、林層指數(shù)、大小比數(shù)、空間密度指數(shù)和競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)等。本研究選取全混交度、角尺度和交角競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)作為模型參數(shù)，用于描述林分空間結(jié)構(gòu)以上三個(gè)方面的特征，這與徐揚(yáng)洋[14]的研究結(jié)果一致，各參數(shù)的計(jì)算公式如下：1）全混交度c12iiiinMDMn=+，Mci值越大，說明林分空間結(jié)構(gòu)單元內(nèi)的樹種隔離程度越高。2）角尺度11niijjWZn==∑，李際平等[19]基于Voronoi圖確定的林分空間結(jié)構(gòu)單元?jiǎng)澐至私浅叨萕i的評(píng)價(jià)范圍，隨機(jī)分布的取值范圍為[0.327,0.357]，當(dāng)取值為0.342時(shí)，林分空間分布格局最優(yōu)。圖3樣地邊緣矯正結(jié)果Fig.3Resultsofedgecorrectionofsampleplots

82劉玉平，等：基于加權(quán)三角網(wǎng)的林分空間結(jié)構(gòu)綜合指數(shù)模型第9期圖2林木空間結(jié)構(gòu)單元Fig.2Foresttreespatialstructureunit1.5邊緣矯正利用Voronoi圖或Delaunay三角網(wǎng)確定林分空間結(jié)構(gòu)單元時(shí)，位于樣地邊緣的多邊形或三角網(wǎng)不完整，因此將樣地邊緣的林木劃分為中心木是不合理的，需要對(duì)樣地進(jìn)行邊緣矯正[18]。本研究使用Arcmap軟件中的“緩沖區(qū)分析”工具，以樣地邊界向樣地內(nèi)部做距離為2m的緩沖區(qū)分析，位于緩沖區(qū)內(nèi)的林木劃分為邊緣木，只作為鄰近木參與分析計(jì)算，而其余林木既可作為中心木，又可作為鄰近木。矯正結(jié)果如圖3所示。1.6林分空間結(jié)構(gòu)綜合指數(shù)模型的構(gòu)建1.6.1林分空間結(jié)構(gòu)參數(shù)的選取林分空間結(jié)構(gòu)的分析主要集中在林分內(nèi)樹種隔離程度、林木空間分布格局和林木競(jìng)爭(zhēng)狀態(tài)三個(gè)方面，描述指標(biāo)主要有全混交度、角尺度、林層指數(shù)、大小比數(shù)、空間密度指數(shù)和競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)等。本研究選取全混交度、角尺度和交角競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)作為模型參數(shù)，用于描述林分空間結(jié)構(gòu)以上三個(gè)方面的特征，這與徐揚(yáng)洋[14]的研究結(jié)果一致，各參數(shù)的計(jì)算公式如下：1）全混交度c12iiiinMDMn=+，Mci值越大，說明林分空間結(jié)構(gòu)單元內(nèi)的樹種隔離程度越高。2）角尺度11niijjWZn==∑，李際平等[19]基于Voronoi圖確定的林分空間結(jié)構(gòu)單元?jiǎng)澐至私浅叨萕i的評(píng)價(jià)范圍，隨機(jī)分布的取值范圍為[0.327,0.357]，當(dāng)取值為0.342時(shí)，林分空間分布格局最優(yōu)。圖3樣地邊緣矯正結(jié)果Fig.3Resultsofedgecorrectionofsampleplots


本文編號(hào)：3571736