一、冠长率对树木直径和材积的影响（论文文献综述）
许冰冰[1]（2021）在《湖南杉木人工林单木干形特征及影响因子研究》文中研究说明树木的干形是计算树干材积三要素中的关键因子,常用形数、削度和形率等指标来表达。干形受树木内在因素和外界条件的影响具有明显差异。研究以湖南杉木人工林单木为对象,基于形数和削度两类干形指标,采用变异系数法、方差分析法、Pearson相关性分析、多元逐步回归分析、混合效应模型等方法,从杉木树干的数量属性（形数）及质量属性（削度）,探讨湖南杉木人工林单木干形的稳定性、差异性及显着影响因子,综合分析杉木干形在不同条件下的动态变化规律,建立杉木人工林单木干形指标的综合预测模型。研究结果如下:（1）杉木人工林单木的形数在不同地区、树高级和径阶下的稳定性不同。实验形数（f（?））的稳定性总体上优于胸高形数（f1.3）,但在分区域、树高级和径阶后对比发现,在个别地区（常德市和郴州市）、低树高级（树高级8～10）和小径阶（径阶10～14）下杉木人工林单木的胸高形数稳定性要优于实验形数,但实验形数具有随树木生长其稳定性逐渐提高且优于胸高形数的特征。（2）杉木人工林单木的形数在不同地区、树高级和径阶下的均值存在差异。常德市的杉木平均胸高形数和平均实验形数均最大（分别为0.5915和0.4681）,湘西州的杉木平均胸高形数和平均实验形数最小（分别为0.4710和0.3756）;区域差异整体呈现出自东（衡阳市、邵阳市）向西（湘西州）,由北（常德市、益阳市）往南（永州市、郴州市）逐渐减小的趋势。胸高形数均值与树高和胸径呈负相关,即胸高形数随着树高级和径阶的增大而减小。实验形数随树高级和径阶的增大先增加后减小。（3）Pearson相关分析结果表明,形数与坡度和林分密度呈显着正相关（p<0.05）,即形数随着坡度和林分密度的增大而增大;形数与海拔和年龄呈显着负相关（p<0.05）,即形数随着海拔和年龄的增大而减小。由于形数的变化会受到各个因子的综合作用,因此在相关分析的基础上,采用多元逐步回归分析法进一步筛选出主要影响因子。多元逐步回归分析结果表明:在所选的因子中,海拔、坡度、林分密度、胸径和树高是综合影响杉木人工林形数的关键指标。胸高形数的多元逐步回归方程为:f1.3=0.609-8.382×10-5×HB+0.002×PD+3.334×10-5×N-0.004×H-0.006×D;实验形数的多元逐步回归方程为:f（?）=0.363-5.313×10-5×HB+0.0001 ×PD+3.095×10-5×N+0.009×H+0.004×D（“HB”表示海拔;“PD”表示坡度;“N”表示林分密度）。（4）杉木树干各部位削度的变异程度不同,变异系数范围在0.1015～0.3871区间。不同树高处的变动幅度大小为:0.2<0.4<0.6<0.8<基部。树干中间位置（相对高0.2和相对高0.4）的变动系数较小,而基部和相对位置较高处（相对高0.6和相对高0.8）的变动系数较大。（5）湖南杉木人工林树干各部位的相对削度在不同树高级和径阶下存在差异。随杉木自身的生长表现出的变化规律为:杉木树干中间部位（相对高0.2和0.4）的削度随树高和胸径的增长差异较不明显,但在树干基部及上部（相对高0.6和0.8）的削度差异较为显着,基部削度逐渐减小,上部削度逐渐增大。树高和胸径的增长导致了杉木树干的整体削度变大。（6）杉木树干各部位的削度在不同影响因子下表现出的变化趋势不同。基部的削度随坡度的增大而增大,其余各部位的削度随坡度的增大而减小;树干整体平均削度随坡度的变化表现出的规律较不明显。海拔的变化对杉木人工林树干各部位削度和树干平均削度存在较为显着的影响;基部的削度随着海拔的上升而减小,其余各部位的削度随海拔上升而增大;树干整体平均削度随着海拔的上升而增大。林分密度对杉木树干各部位削度影响尤为明显且规律一致;随着林分密度的增大,树干各部位的削度和树干整体平均削度均会显着下降。杉木人工林最优削度方程为:（?）。利用混合效应模型,将海拔、坡度和林分密度以随机效应的形式加入方程中,结果表明:海拔、坡度和林分密度对削度方程均存在影响,因此在构建描述干形的削度方程中考虑其影响因子是很有必要的。其中,含密度效应的削度方程拟合精度最优,表明密度因子对杉木削度方程的影响最显着。
王科[2]（2020）在《马尾松人工林树冠结构及地上生物量研究》文中研究说明树冠是树木光合作用、蒸腾作用的主要部位,其结构特征影响着树木的生长及各组分产量的分配,对树木生理生态过程的作用巨大。为了解马尾松（Pinus massoniana）人工林的树冠结构特征和生长规律,解决树冠枝条属性因子及林木各组分生物量的估测难点。本文以分布于黔中地区的4个龄组的马尾松人工林为研究对象,在样地调查、枝条解析因子调查、生物量测定和树干解析的基础上,分析不同类型林木的树冠结构和生物量分配规律,构建树冠和枝条属性因子及其生物量的预估模型和林木地上部分各器官生物量的预估模型。可为提高马尾松人工林的生产力和木材质量提供理论依据,也为马尾松人工林的可持续经营奠定基础。主要研究结论归纳如下:（1）在不同龄组及优势等级林木中,树冠各测量因子表现出不同程度的差异。随龄组增加,其枝条数、枝基径、枝长、活枝高和冠长均增加,冠长率降低。随优势等级增加,枝条的数量和平均基径也增加。枝条的基径与枝长、枝天顶角及着枝深度均呈显着的正相关,枝长与天顶角、着枝深度及着枝高度均呈显着正相关。枝条长度和基径的垂直分布规律总体表现为树冠下层大于上层,枝条数量的冠层垂直分布变化与之相反。（2）采用多种方式构建树冠及枝条属性因子的预估模型,其中冠长预估模型以二元（胸径、枝下高）抛物线组合模型的拟合效果最好。总枝条数量模型以冠长为自变量的二次函数最优。从单木水平和枝条水平分别构建枝条长度和基径的预估模型,其单木水平上的模型均以胸径为自变量的二次函数最优,枝条水平的枝长模型以着枝深度、冠长率和活枝高为自变量构建的三元抛物线组合模型为最优,枝条水平的枝基径模型以着枝深度、胸径和冠长为自变量构建的三元抛物线组合模型为最优。（3）枝条生物量模型的构建选择枝基径和枝弦长为自变量,树冠生物量模型的构建选择胸径、活枝高和高径比为自变量。枝条及树冠生物量模型的预估效果均表现出抛物线组合模型>幂指数异速生长模型>逐步线性回归模型。各林木类型的树冠生物量的垂直分布出现差异,树龄小或优势等级低的林木树冠生物量垂直变化的差异不大,树龄较大或较优势的林木树冠生物量主要集中在树冠中层。各林木类型的枝叶生物量比值总体随冠层深度的增加而增加。（4）生物量的器官分配规律在不同龄组和不同优势等级林木中表现出差异,但树干生物量仍然占主要部分。随着树龄的增大,树干生物量所占地上生物量的比例逐渐增大,树枝和树叶的生物量比例逐渐减小,树皮生物量比例呈先增大后减小的规律。除胸径、材积和树高外,活枝高、冠长和冠长率也是影响马尾松生物量的重要因素。但对于大部分器官的生物量模型,仅使用一元幂函数即可。采用总量控制法分别构建不同优势等级马尾松各器官生物量的相容性模型,模型满足了单木总生物量等于各组分生物量之和的条件。
胡雪凡[3]（2020）在《蒙古栎次生林抚育间伐效果及生长模型研究》文中指出蒙古栎次生林常见于我国东北地区,多为阔叶红松林过伐后形成的处于次生演替阶段的森林群落。因之前对蒙古栎树种特性认识不足,缺乏科学的经营管理,现存的多是林地现实生产力较低且生态功能退化的林分。为精准提升蒙古栎次生林质量,探索合理的经营措施,有必要深化蒙古栎次生林对不同抚育间伐方案的短期和长期响应机理研究。本文以吉林省汪清林业局塔子沟林场的蒙古栎次生林为研究对象,基于12块1hm2长期观测样地2013年和2018年两期数据,研究了蒙古栎次生林生长和结构对无干扰（T0）、传统抚育间伐方案（T1）和基于目标树经营的抚育间伐方案（T2和T3）的响应,具体包括单木生长、林分生长、林分非空间结构与空间结构抚育间伐前后的动态变化;在样地调查数据的基础上运用森林生物统计建模方法,结合林分因子和竞争因子,以样地和树种为随机效应,分别构建了相应的非线性两水平混合效应模型来预测蒙古栎次生林单木树高、直径和冠幅生长;根据研建的生长模型对20年后的林木生长进行预测,分析林木的生长动态及对抚育间伐的长期响应。主要研究结果归纳如下:（1）从单木层面看,采取了抚育间伐的样地的生长效果优于对照样地,无论从全部林木还是优势树种（蒙古栎、白桦和红松）来说,T1,T2和T3的单木平均年胸径和材积生长量均高于T0。所有样地中目标树的年平均生长量均高于非目标树,生长率则呈相反趋势,T2和T3对目标树年生长量的促进作用明显优于T1和T0。从林分层面来看,T1,T2和T3对生长的促进作用不如单木层面明显。T2对全林和特小径级断面积和蓄积的年生长量及生长率促进作用最明显,T0对小径级林木年生长量促进作用最大,而T1对中径级的蓄积生长率促进效果最佳。各林层断面积和蓄积年生长量表现为上林层>中林层>下林层,生长率呈相反趋势。T2对各林层的断面积和蓄积生长率促进作用最明显,对下林层和上林层的生长率量促进也优于其他措施,T0对中林层年生长量促进作用最大。（2）样地内的主要树种为蒙古栎、白桦、红松、色木槭、糠椴、大青杨、水曲柳、落叶松和黑桦。从树种组成来看,蒙古栎次生林保留了地带性植被阔叶红松林的大部分树种,红松、白桦、大青杨和色木槭能较好的适应研究区环境,是蒙古栎的主要伴生树种。T2,T3有助于提高目标树种的优势度,降低主要竞争林木的优势度,更注重优势树种和顶级树种的培育,对提高和维持全林分的树种多样性更有利。从径阶分布来看,各样地抚育间伐前后直径分布均呈现了典型的异龄林特点:倒J型分布,小径级林木所占比重较大,表明样地更新良好,处于蒙古栎、大青杨和白桦等喜阳树种较多的演替早期,相对较稳定。Negative exponential函数能较好拟合抚育间伐前后林分的直径分布情况。径级分布变化表明适度抚育间伐对维持小径级林木在异龄林中的地位很重要。抚育间伐前后q值的变化表明T2和T3有助于保持样地的直径结构稳定性。从空间结构来看,T2和T3对目标树的种间隔离程度、大小分化程度和密集程度三方面的改善程度要优于T1和T0。通过空间结构综合指数的分析来看,T2和T3对目标树的综合空间结构改善效果明显优于T1和T0,而T1对整体空间综合结构的优化程度略高于T2,T3和T0。（3）通过分析林分内竞争关系及其对不同抚育间伐方案的响应可知,蒙古栎次生林样地的主要树种的竞争排序为:蒙古栎>红松>色木槭>糠椴>白桦>大青杨>落叶松>水曲柳>黑桦,且林分和优势树种平均胸径与竞争因子之间的关系都服从幂函数。基于目标树经营的抚育间伐对缓解上林层以及目标树的竞争有明显作用,可维持蒙古栎和红松在林分中的相对重要性,能促进林分的正向演替。（4）与蒙古栎次生林林木树高生长量关系显着的因子有:代表林木自身大小的期初胸径（D）、树高（H）和冠长比（CR）以及反映立地质量的立地生产力指数SPI,这些变量适用于构建蒙古栎次生林单木树高生长量广义模型。与距离有关以及与距离无关的竞争指数对树高生长量的影响均不显着。在广义模型的基础上引入样地和树种作为随机效应,模型拟合精度大幅提升（R2上升51.8%）。混合效应模型预测结果表明,预测蒙古栎次生林单木树高生长效果最好的方式是抽取胸径最大的2株树。（5）期初胸径是对直径生长量影响最大的变量,竞争次之,而立地质量对直径生长的影响不显着。混合效应模型的预测精度较传统模型有较大提升,其R2为0.6805,提高了17.69%,适用于蒙古栎次生林的林木直径生长预测。蒙古栎次生林单木冠幅-胸径模型拟合效果最佳的是Logistic模型。引入树种和样地作为随机效应,且随机效应方差协方差矩阵均为对角矩阵时,模型的拟合效果最佳,R2为0.7311,RMSE为0.8839。交叉验证方法表明基于嵌套在样地水平下的树种水平的混合效应模型预测精度最高,R2达到0.7215,可用于蒙古栎次生林单木冠幅的预测。（6）基于建立的生长模型,预测得到20年后林分的生长数据,以此为基础比较各方案之间生长差异。预测结果表明相对于短期效果,林木的生长速度放缓,4种方案下,单木直径生长量分别下降31.07%,28.36%,28.05%和26.63%。T1,T2和T3目标树的生长降低程度更大,分别下降29.73%,30.30%和28.15%。各方案对林木生长的长期影响与短期影响规律基本一致。
崔晓坤[4]（2020）在《基于大径材定向培育的红松人工林密度、冠幅和冠径比指标研究》文中指出红松（Pinus koraiensis）是我国东北地区的珍贵用材树种,且在我国东北地区存在大面积红松人工林,因此可以作为东北地区人工林大径材培育的主要目标之一。本研究以东北14个地区不同林龄以及不同密度下的红松人工林中的137块固定样地和2500余株红松自由树为研究对象,通过分析林分密度对林分基础生长指标、树冠生长指标和干形指标的影响,进而对东北地区红松人工林大径材定向培育密度及控制标准进行研究,主要结论如下:（1）综合林分基础生长控制指标、干材质量控制指标和树冠控制指标分析得出,现有红松人工林经营林分在20a、40a、60a、70a生时的最适密度分别为1050株·hm-2、640 株·hm-2、370 株·hm-2、310 株·hm2。在最适密度下,20a、40a、60a、70a 红松人工林平均胸径应分别控制在13 cm、23.5 cm、32.5 cm、37cm左右;单株材积控制在0.05 m3、0.35 m3、0.8 m3、1-1.3 m3 左右;林分蓄积在 56 m3·hm-2、200 m3·hm-2、300 m3·hm2、400 m3·hm-2左右;大径材蓄积在 170m3·hm-2、200 m3·hm-2、350 m3·hm-2,20a暂不考虑大径材蓄积;密度对干形影响较小,所有年龄红松人工林高径比在0.5-0.7左右,冠长率20a时在0.9左右,其余均在0.5-0.6之间。20a、40a、60a、70a生时平均冠幅分别在4 m、5 m、7 m、7 m左右。（2）根据大径材控制指标地域差异性分析比较最终选定平均冠幅和冠径比做为基础控制指标。根据红松自由生长状态可知,红松树冠生长并不是无限制生长,100a时冠幅基本停止生长,在10 m左右徘徊,冠径比随着林龄增加而减小,林龄为15a左右时,冠径比达到41.0左右,当林龄达到120a时基本保持在12左右。并且根据自由生长状态下林龄与冠幅、冠径比和树高的模型制定出了红松人工林理想状态下生长预测表,并且根据现有红松人工林现状对现有林分进行了优化密度控制,同样获得现有红松人工林密度优化后的生长预测表。（3）在现有常规培育的红松林分中,通过改变林分密度进行红松大径材的定向培育,是缓解木材紧缺、提高大径材出材率的有效途径。本研究提出的大径材蓄积以及提高20%的评测方法可以为现有常规培育模式培育大径材提供一定的技术指导。如40a红松人工林的常规培育模式一般为800～900株·hm-2之间,以800～900株·hm-2的平均胸径作为区分大径材的判断指标,当密度为640株·hm-2平均大径材提高率达到18%左右,并且部分样地大径材提高率达到23～28%;60a大径材蓄积与密度的关系差异性不显着,可能由于部分样地前期经营基础不一样导致。但是部分地区密度为370株·hm-2时大径材蓄积最高,且部分样地大径材提高率19.1%左右;70a时310株·hm-2与500株·hm-2相比,大径材提高率在33%左右。（4）红松人工林大径材定向培育抚育间伐体系,造林的初植密度以2500株·hm-2或3300株·hm-2为宜。15a生红松冠幅应控制在2.8-4.2 m之间,冠径比在32.6-38.7左右,平均胸径在8.5-10.7 cm。此时应在14-15a左右进行间伐,以保证红松的正常生长,保留密度在1000-1180株·hm-2左右;共需要6次间伐,最终间伐时间可以选为80a生左右,80a生红松冠幅应控制在7.6-8.8 m之间,冠径比在16.4-18.1左右,平均胸径在42.2-55.5cm,保留密度在170-260株·hm-2左右。若要进行较少次数间伐,第一次间伐与上述相同,第二次间伐在20-25a之间,保留密度为460-640株·hm-2左右,第三次间伐在45-50a左右,保留密度170-260株·hm-2。本研究分别分析了不同林龄不同密度下的红松人工林以及自由树的生长状况,根据平均冠幅和冠径比制定出了红松大径材定向培育抚育间伐体系,可以为不同林龄不同经营目标的红松人工林的保留密度以及抚育间伐提供一定的指导。
孙帅超[5]（2019）在《林分结构、竞争与生长动态预测方法研究》文中研究表明森林生长与收获模型是科学合理地进行森林经营规划的基础。随着森林经营的目标由单一木材生产向多功能服务的转变,对异龄林和混交林的生长模拟也变得日益重要,但这在现实中却面临诸多问题。异龄林和混交林的林分条件相对复杂,全林模型并不适用,较为理想的工具是径阶和单木模型,但该类模型的构建对于建模数据和技术的要求较高,因而往往受到制约。例如直径分布模型的预测精度普遍较低,单木生长模型对于长期复测数据的需求,以及模型中不同预测变量（尤其是竞争指标）的选用等。基于上述问题,本论文采用森林生物统计建模方法,对森林生长模拟过程中的林分结构、竞争和直径生长等组分进行了研究,并对不同的建模方法及指标进行了评价。主要研究内容和结果如下:（1）以秦岭松栎林为研究对象,分别按照林分密度、林分平均直径和林分优势高将松栎林划分为不同的类型,利用Weibull分布对其直径结构规律进行研究。结果表明,不同林分条件下的松栎林均呈现出反J形分布,小径阶处的林木株数最多,随着直径的增大林木株数逐渐减少。其中,林分密度和林分平均直径对松栎林的直径分布存在显着的影响,当林分密度较大或林分平均直径较小时,中小径阶的林木株数均明显增多,而代表立地质量的林分优势高对直径分布的影响并不如前两者明显。另外,研究中还根据不同优势树种的划分对松栎林内各主要树种的直径结构进行了研究,发现各树种在作为优势树种时的林木株数和平均直径均明显大于其作为伴生树种的松栎林类型,其中油松（Pinus tabuliformis）在其优势林中近似于正态分布,而华山松（Pinus armandii）和锐齿栎（Quercus aliena var.acuteserrata）在各自优势林中则为正偏的山状分布。（2）基于Weibull分布,为秦岭松栎林及各组成树种分别建立林分直径分布模型,并对不同的建模方法进行评价。模型构建中采用矩估计法和混合估计法分别对Weibull参数进行预测,并应用极大似然估计法（MLER）、累积分布函数法（CDFR）和修正的累积分布函数法（MCDFR）分别进行模型拟合。模型评价结果表明,矩估计法的表现优于混合估计法,而三种拟合方法中CDFR的综合表现最好。另外,对模型预测误差的分析表明,研究中开发的林分直径分布模型总体预测效果良好,平均预测误差随着直径增大而逐渐减小,这是由于大径阶的林木株数相对较少所造成的。应用该直径分布模型,能够实现利用有限的林分信息对松栎林各树种的林分直径分布的预测。（3）以火炬松（Pinus taeda）人工林为研究对象,基于单木存活率模型和直径生长模型,对6个与距离无关的单木竞争指标在不同模型组分中的预测效果进行评价。根据计算原理的不同,模型评价时将这6个竞争指标划分为三个不同的“家族”:大小比,包含直径比（DR）和断面积比（BR）;相对地位指标,包含大于对象木的断面积之和（BAL）和累积分布函数（CDF）;分割的密度指标,包含分割的林分密度指数（Partitioned SDI）和分割的相对密度（Partitioned RD）。研究结果表明,加入竞争指标能够显着地提高单木模型的预测效果,但不同的单木竞争指标适用于不同的预测目标。其中,包含直径比的存活率模型的预测效果最好,而对于直径生长模型,两个相对地位指标的表现都很好,其中CDF的相对排名最高。（4）利用油松林的临时样地单期调查数据,结合木芯样本分析数据,实现了单木直径生长模型的构建。等效性检验的结果表明直径生长量的预测值和实测值之间没有显着差异,模型的总体预测效果良好。模型构建过程中分别考虑了林木大小、立地质量和林分及单木水平的竞争情况等因子作为预测变量,对模型中的变量分析表明,立地质量和竞争压力分别与直径生长量呈正相关和负相关,而林木直径大小则对直径生长量起到先促进后抑制的作用,这些都与林分内林木的基本生长规律相符合。另外,通过对比林分水平和单木水平的竞争条件,发现单木竞争指标（BAL）对直径生长的抑制作用要高于林分竞争指标（BA）。该研究中采用的直径生长建模方法能够在一定程度上弥补复测数据缺失所带来的阻碍,为森林生长建模提供新的途径和思路。
赵凯[6]（2019）在《北京山区侧柏人工风景林林内景观视觉质量及其与色彩斑块的耦合机制》文中研究表明侧柏（Platycladus orientalis）是北京山区人工风景林的主要造林树种,目前对侧柏林的研究主要侧重于美学质量评价和低效林改造,虽然景观质量评价的方法日趋成熟,但尚缺乏应用于生产实践的侧柏人工风景林景观质量分级标准,同时,目前鲜有对林内结构与色彩间耦合关系,以及色彩对景观质量的影响机理研究。因此,本文研究了侧柏人工风景林林内结构与美景度（SBE）的关系,并确定了便于生产实践操作的林内景观质量分级标准,同时,研究了林内结构与林内色彩斑块的耦合关系及其变化规律,并探讨了色彩对北京山区侧柏人工风景林林内景观质量的影响机理。本文主要研究内容如下:（1）根据胸径和树高的平均生长量与连年生长量变化过程,北京市侧柏人工林林龄40年以下为幼龄林,40-80年阶段为中龄林。无论是幼龄林还是中龄林,林木的直径生长、材积生长均处于较强的生长过程中,不同立地条件对树木直径和材积生长的影响较大。（2）通过林内结构指标与美景度（SBE）相关分析发现:林下有效空间与美景度呈极显着正相关（p<0.01）,平均胸径、径高比、透视距离与美景度呈显着正相关（p<0.05）,林分密度、平均枝下高、灌木盖度、郁闭度与美景度呈显着负相关（p<0.05）,而其他林内结构指标与美景度（SBE）相关性不显着。单因素方差分析结果表明:仅郁闭度（p=0.016）、林下有效空间（p=0.016）在不同美景度等级间的差异达到显着水平。（3）通过因子分析构造了 3个相互独立的结构因子,分别为林内拥挤因子（F1）、林内开阔因子（F2）和林下高度因子（F3）,其累计贡献率达到83.93%,能够较好反映林分的全部信息。同时,分别采用线性回归、二次多项式回归和二次多项式逐步回归进行拟合,得到美景度-林内结构因子模型。其中,二次多项式逐步回归模型的R2最大（R2=0.571,p<0.001）,模型的拟合精度最高,因而能够更好地解释美景度与林内结构的关系。（4）以3个结构因子的方差贡献率为权重构造结构质量指数F,并兼顾林内美景度（SBE）,采用TOPSIS法将北京山区侧柏人工风景林林内景观质量划分为3个等级,依次定义为优质景观林（Ⅰ级）、良好景观林（Ⅱ级）和低质景观林（Ⅲ级）。林内景观质量较高的林分主要特征为:较高的美学质量和林分结构质量,树木粗壮、长势较好,林分密度不宜过大,枝下高较高且林下灌木较低矮,具有一定的林下空间,林内可进入性较高。（5）7个色彩斑块指标均与美景度（SBE）相关性显着,其中,斑块色彩均匀性（SHEI）、斑块分裂指数（DIV）、斑块分离度（SPL）、色彩斑块对比度（CPC）与美景度（SBE）极显着正相关（p<0.01）;CPB与美景度（SBE）显着负相关（p<0.05）;LPI、SHDI与美景度（SBE）极显着负相关（p<0.01）。而单因素方差分析表明:仅有 SHDI（p=0.040）、SHEI（p=0.040）和 SPL（p=0.045）3 个指标在不同美景度等级间差异显着。（6）林内结构与色彩斑块各因子间的关联度均在0.6左右,属弱协调程度。其中耦合关联度较大的指标包括:林内拥挤因子（F1）与斑块分离度（SPL）和色彩斑块对比度（CPC）;林内开阔因子（F2）与最大斑块指数（LPI）、斑块色彩多样性（SHDI）和色彩斑块对比度（CPC）;林下高度因子（F3）与最大斑块指数（LPI）、斑块色彩多样性（SHDI）、斑块色彩均匀性（SHEI）、斑块分离度（SPL）和色彩斑块对比度（CPC）。侧柏人工风景林林内景观色彩斑块与林内结构属中等关联程度,林内结构因子对色彩斑块的影响存在差异:不同林内结构因子所影响的色彩斑块指标、同一林内结构因子在不同水平上所影响的色彩斑块指标以及对色彩斑块的影响程度不尽相同,两者间存在相对复杂的耦合关系。
严铭海[7]（2019）在《湿地松人工林主要林业数表模型的研究》文中提出湿地松是福建省重要造林树种,该树种具有速生性和适应性强的优良特性,木材利用途径多,同时也是亚热带地区大面积造林树种。为了对湿地松人工林的生长动态进行预估和为合理经营提供基础数据支撑,考虑目前湿地松林业数表模型的研究较少,如果套用马尾松模型则易产生误差,有必要对湿地松进行单独的研究,对其主要林业数表进行重新编制。因此通过在福建省湿地松人工林适宜生长地区收集相关资料和数据,研究其主要林业数表模型,并编制了湿地松人工林一元材积表、二元材积表、地径材积表、出材率表和收获表等。文章研究内容和结果如下:（1）通过收集多种前人建立的一元、二元、地径材积模型,根据5个模型评价指标以及TOPSIS分析法对模型进行优选得到:19个二元材积方程中最优方程为:V= 0.00004176D2H-0.00000001D3H-0.000004629D2Hlg D;6个一元材积方程中最优方程为:V=0.000128435D2.51921;7 个地径材积方程中最优方程为:V= 0.0007276D01/8632652。筛选出的最优一元、二元、地径材积模型均通过了适用性检验,用于编制一元材积表、二元材积表和地径材积表。（2）选择5种削度方程,利用5个评价指标以及TOPSIS分析法进行选优,对最优模型进行适用性检验。根据最优削度方程、去皮胸径模型、树高生长曲线方程以及各材种规格,结合计算机编程得到湿地松一元材种出材率表。（3）选用了湿地松人工林优势木平均高作为评价立地质量的指标,选择理查德方程作为导向曲线方程并利用遗传算法求解,并建立了的树高标准差回归方程,再运用树高标准差调整法展开树高生长曲线簇,最后建立了湿地松人工林地位指数曲线图和地位指数表。（4）选用Richard方程拟合林分平均胸径和断面积,构建与立地质量有关的模型,再构建包含林分年龄、断面积、立地质量的蓄积量模型,最后编制了地位指数为13的湿地松人工林经验收获表。（5）建立了湿地松人工林林分密度指标方程,利用Richards方程构建立了包含林分密度和立地质量为变量的断面积生长方程,利用形高模型和新建立的断面积模型,按给定的林分密度指数、地位指数,可得到湿地松人工林的可变密度收获模型。（6）选用生长量修正法建立单木模型,利用相对直径作为竞争指标,通过湿地松优势木生长数据以及Korf方程建立潜在生长函数,再对模型进行修正,得到胸径生长量模型。（7）运用R软件进行数据分析,采用最小二乘法拟合胸高处树皮厚度、任意高度处树皮厚度、相对树皮厚度和去皮直径这4类树皮厚度模型,并对模型进行优选。本研究筛选出4个模型,分别用于拟合胸高处树皮厚度、任意高度处树皮厚度、相对树皮厚度和去皮直径。以上4个模型拟合精度高,均不存在多重共线性问题,且模型没有异方差或经过变量变换得到较好的修正。
陈治羊[8]（2018）在《北京市平原河岸林结构特征分析》文中研究说明森林结构是森林生态系统中最为重要和基础的特征。研究森林的结构特征,是探索森林的前提条件,也是分析森林状况的重要环节。为了给今后河岸林的建设和管理提供参考和借鉴,本研究以北京市“五河十路”绿色通道工程的河岸林为研究对象,对三种不同功能类型和三种不同河岸类型林分进行调查研究,从物种组成结构、大小组成结构、垂直方向和水平方向的空间结构等方面对其结构特征进行分析,研究不同类别林分其结构的异同性,探讨其形成原因和对环境的影响。主要研究结果和结论总结如下:（1）北京市河岸林的高频度树种集中于少数几个种,尤其是杨柳科植物占比较大,而且杨柳科植物的重要值也占据绝对优势地位。但这样高频的运用少数树种,呈现景观重复单一的结果。87.5%的灌木的频度都低于10%。乡土草本植物在比例和数量上均有较大挖掘潜力。可观赏树种种类较多,种植数量较少,对景观的改善作用不明显。防护型河岸林的有景季节较景观防护型和游憩型森林少。（2）河岸林植物的多样性受人为活动干扰较大,在不同功能型和不同河岸类型呈现不同规律,总体来看,草本植物的多样性指标高于乔木植物并高于灌木植物。聚居区距离与物种数、丰富度指数、多样性指数呈极显着的正相关关系,与均匀度指数呈显着的正相关关系,人为活动干扰的确对河岸林的多样性有显着影响。（3）三种功能型河岸林的林木径级组成、树高组成、冠幅组成,偏度均大于0,成正偏态分布。总体来看,林分中林木个体较小,且集中分布于较小范围内,因此在合适地域培养大树是今后的主要目标。（4）北京市河岸林的乔、灌、草比与北京地区合理的乔、灌、草比还有较大差距。现有河岸林大多为双层型和单层型结构模式,复层型结构模式的河岸林需要加强建设。河岸林所有样方的聚集指数值均大于1,乔木多呈均匀分布,人工化严重,林地观赏效果较差。
张森森[9]（2017）在《基于混合效应模型的可变密度可变指数削度方程构建研究》文中进行了进一步梳理杉木（Cunninghamia lanceolata）是我国重要乡土针叶用材树种,第八次全国森林资源清查显示杉木人工林面积和蓄积现已达到全国人工林优势树种的首位。因此,在森林资源调查中需要准确的评估和预测杉木人工林的蓄积量。削度方程在精确预测树干直径和材积有着非常重要的作用。目前国内缺乏对基础模型的系统性比较分析,尤其少见针对杉木的可变指数削度方程的构建,可变密度可变指数削度方程的构建。故本文以江西年珠林场密度试验林为研究对象,拟利用混合效应模型建立针对杉木的可变密度可变指数削度方程和材积预测模型。主要研究结论如下:（1）可变指数削度方程拟合优度最好,其次是分段削度方程,最后是简单削度方程。多个可变指数削度方程彼此间的拟合优度没有较为明显区别。从30个削度方程中选择出Zeng（1997）、Bi（2000）、Kozak（2004）、Sharma（2004）4个拟合优度最高的可变指数削度方程作为基础模型。（2）针对选择的基础模型建立基于样地效应、基于样木效应和基于嵌套两水平效应的混合效应模型。混合效应模型可以提高模型拟合精度,考虑样地效应时,混合效应模型的调整决定系数提高0.00160.0020,但不能消除观测值之间的自相关性。考虑样木效应和嵌套两水平的混合模型的调整决定系数均比基于样地效应提高0.01040.0117,且可以消除大部分观测值之间的自相关性。Kozak（2004）可变指数削度方程在基于样木效应和嵌套两水平混合模型中表现了最高的预估精度,但由于基于样地效应的混合模型结构比嵌套两水平混合模型简单,故选择基于样木效应的Kozak（2004）混合模型作为最优削度方程。（3）在结论（2）的基础上建立了包含密度因子的可变指数削度方程。在削度方程中加入密度因子后,提高了削度方程的拟合精度,调整决定系数达到0.9945。不同密度下的树干表现出不同的削度,树干的削度随着密度的增大而逐渐减少,减少的程度也随密度的增大而降低。（4）利用建立的包含密度的可变指数削度方程对杉木进行材积预测,可变指数削度方程预测法的平均偏差、均方根误差、平均绝对偏差和相对误差均小于二元材积表法和简单削度方程积分求积法。三种方法在高径比和胸高形树较低的范围内预测材积精度较差,但是在高径比和胸高形树较高范围内,三种预测材积方法精度较高。三种方法中,包含密度的可变指数削度方程预测材积精度最高。
梅光义[10]（2017）在《杉木人工林生长模型与多功能经营模拟研究》文中研究指明杉木（Cunninghamia lanceolata）是我国南方重要的用材树种,有生长快、材质佳、种植面积大等特点。在发展生态林业大背景下,开展杉木人工林的多功能经营技术分析,可为杉木林分生态服务价值的景观规划、大径材培育、碳汇交易提供关键技术和数据。本文采用典型样地法、树干解析法和生物量全获法,在福建省将乐国有林场,获取不同类型（林龄、密度、立地）杉木人工林生长与收获数据。在搜集国内外大量的生长与收获模型表达式进行精度对比的基础上,选取了冠高模型、树干削度方程、直径分布模型、树高曲线模型、冠幅模型、直径模型、株数动态模型、立地质量评价模型、林分密度模型、形数模型的最优方程,并基于非线性混合效应模型法、非线性模型法、线性模型法等数理统计手段,对削度方程、直径生长方程等进行合理改进。在大量、系统杉木生长与收获模型基础上,结合德国引进的Forestsimulator系统,对杉木林分的蓄积量、生物量和景观质量进行评估和不同经营措施影响模拟。主要研究结论如下:（1）杉木在树高、胸径和材积生长过程结果中,生长临界点在20 a,杉木的基础年龄应选择20a;树干生长到胸高的位置大约需要2.1 a;数量成熟龄为34a。以树干圆盘横断面几何面积为基础,在几何平均半径、算术平均半径、最短半径和最长半径的统计分析中,几何平均半径统计结果具有最高精度。（2）在生长与收获模型中,描述杉木最优削度方程模型是d/D=（?），研究也表明，削度方程参数越多可能会带会更复杂的结构，容易造成共线性问题。Wellbull直径分布函数中参数a和b与林龄存在明显相关性,参数 c 与林龄无关,改进后得到直径分布模型是F=1-exp（-（d/（10.34*ln（A）-12.61））2.9619）。重构的直径生长方程是:D=137.2830*SI0.0300*N-0.2340*RD0.9840*（1-exp（-0.0935*A0.8180））。通过耦合的方法,耦合单木和林分的直径、树高、断面积和材积（蓄积量）生长与收获模型。（3）在林分调查因子的蓄积量、生物量和景观质量功能模型中,杉木单木二元材积方程为:V=4.798×10-5× D2 ×H0.9137。通过对生物量模型及其参数的分析,发现单木材积（TV）、木材密度（WD）和生物量木材密度转化系数（BECF）对生物量模型的估测精度影响较大,最高精度的生物量表达式是:ln（TB）=-0.3766+0.9685ln（TV）+0.9365ln（WD）)+0.1538ln（BECF）;单木生物量系数:bi=exp（-0.0703+0.9780ln（TV）+0.0213ln（WD）+1.0166ln（BECF））,那么林分的生物量就可以写成:SB=SV/TV*bi。林分景观质量与林分平均胸径的关系为:SSBE=0.21884*DBH+3.1741;林分景观质量模型与林分平均树高关系为:SSBE=0.2497*H+2.6526;单木景观质量与单木胸径之间的关系为:TSBE=0.4394*DBH2+1.5158*DBH+42.741;单木景观质量与树高之间的关系为:TSBE=3.6784*H1.4128,单木景观质量和林分景观质量之间的关系是:SSBE=2.7076*ln（TSBE）-7.2653。当林分平均胸径和林分平均树高分别小于8.4 cm和9.8 m时,郁闭度与林分景观质量呈现负相关关系,也就是郁闭度越大,林分景观质量越低;当林分平均胸径和林分平均树高分别大于8.4cm和9.8 m时,郁闭度与林分景观质量呈现正相关关系;类似的,在实验形数中,胸径在8.0 cm附近出现了明显分界点。说明对杉木单木或林分的幼树或幼龄林的划分具有一致性,而且在相关问题的研究结论上具有完全相反的结论,因此杉木树种的研究应以8.0 cm为幼树、幼林分界点。（4）新构建的杉木生长与收获方程具有精度更高、适用Forest simulator等特点,能较好的嵌套于Forest simulator系统中,可以通过Forest simulator系统开展林分生长过程和经营规划模拟。在假定单一变量改变的条件下,通过Forestsimulator系统生长模拟运行,发现株数密度3000株/hm2、间伐模式为生长伐、间伐强度比0.9的林分生长与收获量最大。不同的立地指数对单木和林分平均树高影响显着,随着立地指数的增加而不断提高,立地指数从12到26,林分平均树高增加了 17.13m。立地质量越高林分平均直径也越大,但是变化的幅度相对树高来说更小,林分平均直径增加了5.35cm。在林分更新条件下,杉木人工林从纯林逐渐演替为异龄林,直径分布结构在77a时变为负指数分布,伴生树种也不断增加,逐渐演替为混交林,可在不同时期进行收获一定量的目标树,实现可持续经营。
二、冠长率对树木直径和材积的影响（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、冠长率对树木直径和材积的影响（论文提纲范文）
（1）湖南杉木人工林单木干形特征及影响因子研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 树木干形的研究进展 |
| 1.3.2 杉木干形的研究进展 |
| 1.4 课题来源 |
| 1.5 主要研究内容与技术路线图 |
| 1.5.1 主要研究内容 |
| 1.5.2 技术路线图 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理条件 |
| 2.1.2 气候条件 |
| 2.1.3 植被资源 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 杉木干形指标的计算 |
| 2.3.2 杉木干形指标的稳定性分析 |
| 2.3.3 杉木干形指标的差异性分析 |
| 2.3.4 杉木干形的影响因子研究 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 杉木人工林单木形数的特征及影响因子研究 |
| 3.1.1 杉木人工林单木形数的稳定性分析 |
| 3.1.2 杉木人工林单木形数的差异性分析 |
| 3.1.3 杉木人工林单木形数的影响因子研究 |
| 3.1.4 小结与讨论 |
| 3.2 杉木人工林单木削度的特征及影响因子研究 |
| 3.2.1 杉木人工林单木削度的稳定性分析 |
| 3.2.2 杉木人工林单木削度的差异性 |
| 3.2.3 杉木人工林单木削度的影响因子研究 |
| 3.2.4 小结与讨论 |
| 4 结论与讨论 |
| 4.1 结论 |
| 4.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 附录A 攻读学位期间的主要学术成果 |
| 致谢 |
（2）马尾松人工林树冠结构及地上生物量研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.5 论文结构 |
| 2 研究区概况、材料及方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据的采集与分析 |
| 2.3 模型的构建方法 |
| 3 马尾松的树冠结构及其生物量模型 |
| 3.1 树冠结构特征 |
| 3.2 树冠测量因子预估模型 |
| 3.3 枝条及冠层生物量模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 马尾松单木生物量分配及异速生长模型 |
| 4.1 地上各器官生物量的分配 |
| 4.2 地上部分各器官生物量模型 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 讨论 |
| 5.1 马尾松树冠枝条垂直分布规律 |
| 5.2 马尾松枝条解析因子模型 |
| 5.3 马尾松枝条及树冠生物量模型 |
| 5.4 马尾松单木生物量分配规律 |
| 5.5 马尾松单木生物量异速生长模型 |
| 6 主要结论、创新点及展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（3）蒙古栎次生林抚育间伐效果及生长模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状综述 |
| 1.2.1 目标树经营及研究进展 |
| 1.2.2 抚育间伐对林分生长和结构的影响研究进展 |
| 1.2.3 林木生长模型研究进展 |
| 1.2.4 项目来源与经费支持 |
| 1.3 研究目标和主要内容 |
| 1.3.1 拟解决的科学问题和研究目标 |
| 1.3.2 研究主要内容 |
| 1.4 研究技术路线 |
| 2 研究材料与方法 |
| 2.1 研究材料 |
| 2.1.1 研究区概况 |
| 2.1.2 数据来源 |
| 2.1.3 数据预处理 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 抚育间伐对生长和结构的影响 |
| 2.2.2 蒙古栎次生林生长模型构建方法 |
| 3 不同抚育间伐方案对林木生长的影响 |
| 3.1 不同抚育间伐方案对单木生长的影响 |
| 3.1.1 不同抚育间伐方案对胸径生长的影响 |
| 3.1.2 不同抚育间伐方案对材积生长的影响 |
| 3.1.3 不同抚育间伐方案对优势树种生长的影响 |
| 3.2 不同抚育间伐方案对林分生长的影响 |
| 3.2.1 不同抚育间伐方案对各径级林木生长的影响 |
| 3.2.2 不同抚育间伐方案对各林层林木生长的影响 |
| 3.3 小结 |
| 4 不同抚育间伐方案对林分结构的影响 |
| 4.1 不同抚育间伐方案对非空间结构的影响 |
| 4.1.1 树种组成 |
| 4.1.2 直径分布变化 |
| 4.2 不同抚育间伐方案对空间结构的影响 |
| 4.2.1 目标树结构单元的空间结构指标 |
| 4.2.2 林分树种空间隔离程度 |
| 4.2.3 林分空间分布格局 |
| 4.2.4 林分大小分化程度 |
| 4.2.5 林分密集程度 |
| 4.2.6 空间结构综合指数 |
| 4.3 小结 |
| 5 不同抚育间伐方案对林木竞争的影响 |
| 5.1 竞争木确定 |
| 5.2 林分期初竞争状态分析 |
| 5.3 林分竞争对不同抚育间伐方案的响应 |
| 5.3.1 各林层竞争强度对不同抚育间伐方案的响应 |
| 5.3.2 优势树种竞争对不同抚育间伐方案的响应 |
| 5.3.3 种内种间竞争对不同抚育间伐方案的响应 |
| 5.3.4 目标树竞争对不同抚育间伐方案的响应 |
| 5.4 蒙古栎次生林林分竞争指数与胸径的关系 |
| 5.5 小结 |
| 6 蒙古栎次生林单木树高生长模型构建及预测 |
| 6.1 研究方法 |
| 6.1.1 数据来源 |
| 6.1.2 基础模型 |
| 6.1.3 变量选择 |
| 6.1.4 树高生长量两水平嵌套混合效应模型 |
| 6.1.5 树高生长量混合效应模型的预测 |
| 6.2 模型选择 |
| 6.2.1 基础模型选择 |
| 6.2.2 广义模型 |
| 6.2.3 树高生长量混合效应模型 |
| 6.3 模型预测 |
| 6.4 模型评价 |
| 6.5 小结 |
| 7 蒙古栎次生林单木直径生长模型及冠幅胸径模型构建 |
| 7.1 蒙古栎次生林单木单木直径生长模型 |
| 7.1.1 研究数据和方法 |
| 7.1.2 研究结果 |
| 7.2 蒙古栎次生林单木冠幅胸径模型 |
| 7.2.1 研究数据和方法 |
| 7.2.2 研究结果 |
| 7.3 小结 |
| 8 林木生长对不同抚育间伐方案的长期响应 |
| 8.1 蒙古栎次生林林木生长预测 |
| 8.2 单木生长对不同抚育间伐方案的长期响应 |
| 8.2.1 胸径和材积生长对不同抚育间伐方案的长期响应 |
| 8.2.2 优势树种生长对抚育间伐方案的长期响应 |
| 8.2.3 单木生长对不同抚育间伐方案短期和长期响应比较 |
| 8.3 林分生长对不同抚育间伐方案的长期响应 |
| 8.4 小结 |
| 9 结论与讨论 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 讨论 |
| 9.2.1 不同抚育间伐方案对蒙古栎次生林生长的影响 |
| 9.2.2 不同抚育间伐方案对林分结构的影响 |
| 9.2.3 不同抚育间伐方案对蒙古栎次生林林木竞争的影响 |
| 9.2.4 蒙古栎次生林单木树高生长模型 |
| 9.2.5 蒙古栎次生林单木直径生长模型和冠幅胸径模型 |
| 9.3 创新点 |
| 参考文献 |
| 在读期间的学术研究 |
| 致谢 |
（4）基于大径材定向培育的红松人工林密度、冠幅和冠径比指标研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 红松和红松林 |
| 1.1.2 大径材及其供求现状 |
| 1.1.3 优质大径材培育的必要性和迫切性 |
| 1.2 红松人工林大径材培育及研究进展 |
| 1.2.1 立地选择 |
| 1.2.2 密度控制 |
| 1.2.3 修枝 |
| 1.2.4 研究评述 |
| 1.3 研究的目的及意义 |
| 2 研究区概况与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 样地设置 |
| 2.2.2 林分调查 |
| 2.2.3 自由树调查 |
| 2.3 数据统计分析方法 |
| 3 大径材培育林分基础生长控制指标的研究 |
| 3.1 林分基础生长控制指标选择 |
| 3.2 研究结果 |
| 3.2.1 密度对胸径生长的影响 |
| 3.2.2 密度对树高生长的影响 |
| 3.2.3 密度对红松林分蓄积量和大径材蓄积的影响 |
| 3.3 讨论 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 大径材培育干形质量控制指标的研究 |
| 4.1 干形质量指标选择 |
| 4.2 研究结果 |
| 4.2.1 密度对枝下高和冠长率的影响 |
| 4.2.2 密度对红松人工林高径比的影响 |
| 4.3 讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 红松大径材培育树冠控制指标的研究 |
| 5.1 树冠指标选择 |
| 5.2 研究结果 |
| 5.2.1 密度对红松人工林冠幅和冠径比的影响 |
| 5.2.2 密度对红松人工林树冠表面积和树冠体积的影响 |
| 5.2.3 密度对红松人工林树冠竞争的影响 |
| 5.3 讨论 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 基于红松人工林大径材培育林分生长预测 |
| 6.1 大径材控制指标地域差异性分析 |
| 6.2 自由生长状态下生长和形态指标分析 |
| 6.3 红松人工林大径材定向培育林分生长预测 |
| 6.3.1 以红松自由生长为基础的林分生长预测 |
| 6.3.2 根据现有红松人工林经营及生长获得的控制表 |
| 6.4 讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 基于技术指标评测结果的红松大径材定向培育体系与模式 |
| 7.1 技术指标评测结果概述 |
| 7.2 技术体系与模式的依据与描述 |
| 7.2.1 技术体系与模式 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（5）林分结构、竞争与生长动态预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 林分生长模型概述 |
| 1.2.2 林分直径分布模型 |
| 1.2.3 竞争指标研究 |
| 1.2.4 单木直径生长和存活率模型 |
| 1.3 科学问题和研究目标 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 数据和研究方法 |
| 2.1 模型设计与构建 |
| 2.1.1 林分直径Weibull分布模型 |
| 2.1.2 单木水平的竞争指标 |
| 2.1.3 单木直径生长和存活率模型 |
| 2.1.4 生物统计学回归技术 |
| 2.2 建模数据 |
| 2.2.1 建模数据需求 |
| 2.2.2 临时样地数据 |
| 2.2.3 固定样地数据 |
| 2.2.4 木芯样本处理与分析 |
| 2.3 模型评价与验证 |
| 2.3.1 模型评价指标 |
| 2.3.2 模型交叉验证 |
| 第三章 松栎林直径结构规律研究 |
| 3.1 数据统计 |
| 3.2 林分因子的划分 |
| 3.3 不同林分条件下的松栎林直径分布 |
| 3.3.1 林分密度 |
| 3.3.2 林分平均直径 |
| 3.3.3 林分优势高 |
| 3.4 松栎林各主要树种的直径分布 |
| 3.4.1 各松栎林类型中的不同树种 |
| 3.4.2 不同类型松栎林中的同一树种 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 林分直径分布模型的开发与应用 |
| 4.1 数据统计 |
| 4.2 通用预估模型 |
| 4.3 Weibull参数的预测 |
| 4.3.1 矩估计法 |
| 4.3.2 混合估计法 |
| 4.4 模型拟合 |
| 4.4.1 极大似然估计法(MLER) |
| 4.4.2 累积分布函数法(CDFR) |
| 4.4.3 修正的累积分布函数法(MCDFR) |
| 4.5 模型评价 |
| 4.5.1 评价指标 |
| 4.5.2 相对排名 |
| 4.6 结果与分析 |
| 4.6.1 各树种组的回归方程 |
| 4.6.2 矩估计法vs.混合估计法 |
| 4.6.3 三种拟合方法的评价 |
| 4.6.4 模型性能 |
| 4.6.5 案例分析 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 不同单木竞争指标的评价 |
| 5.1 数据统计 |
| 5.2 存活率和直径生长模型 |
| 5.3 竞争指标 |
| 5.3.1 直径比(DR) |
| 5.3.2 断面积比(BR) |
| 5.3.3 大于对象木的断面积之和(BAL) |
| 5.3.4 累积分布函数(CDF) |
| 5.3.5 分割的林分密度指数(Partitioned SDI) |
| 5.3.6 分割的相对密度(Partitioned RD) |
| 5.4 竞争指标家族 |
| 5.5 模型评价 |
| 5.5.1 评价指标 |
| 5.5.2 相对排名 |
| 5.6 结果 |
| 5.7 讨论 |
| 5.7.1 简单相关系数 |
| 5.7.2 竞争指标家族 |
| 5.7.3 不同模型的最优竞争指标 |
| 5.7.4 潜在的间伐影响 |
| 5.8 小结 |
| 第六章 基于临时样地数据的单木直径生长模型 |
| 6.1 油松林分数据 |
| 6.2 直径生长模型 |
| 6.3 基于回归的等效性检验 |
| 6.4 结果与分析 |
| 6.4.1 参数估计 |
| 6.4.2 变量分析 |
| 6.4.3 模型检验结果 |
| 6.4.4 局限性和推广性 |
| 6.5 小结 |
| 第七章 结论与讨论 |
| 7.1 松栎林直径结构规律 |
| 7.2 林分直径分布模型开发 |
| 7.3 不同单木竞争指标的评价 |
| 7.4 基于单期调查数据的直径生长模型开发 |
| 7.5 主要创新点 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）北京山区侧柏人工风景林林内景观视觉质量及其与色彩斑块的耦合机制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 前言 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 风景林景观质量评价的研究进展 |
| 1.2.1 林分结构质量评价 |
| 1.2.2 美学质量评价 |
| 1.2.3 健康质量评价 |
| 1.2.4 生态服务功能质量评价 |
| 1.3 风景林景观质量影响因素的研究进展 |
| 1.3.1 林分结构对景观质量的影响 |
| 1.3.2 视觉美学结构对景观质量的影响 |
| 1.4 风景林景观质量分级的研究进展 |
| 1.5 风景林景观质量调控技术的研究进展 |
| 1.6 林分结构与质量耦合关系的研究进展 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 区域概况 |
| 2.1.1 地理位置及地形地貌 |
| 2.1.2 气候条件 |
| 2.1.3 土壤条件 |
| 2.1.4 水文条件 |
| 2.1.5 植被条件 |
| 2.2 试验区概况 |
| 2.2.1 西山林场概况 |
| 2.2.2 九龙山林场概况 |
| 2.2.3 金海湖试验区概况 |
| 3 研究方法 |
| 3.1 群落调查方法 |
| 3.1.1 样地设置 |
| 3.1.2 样地指标调查 |
| 3.2 指标选择与计算 |
| 3.3 色彩斑块选择与计算 |
| 3.4 美景度评价方法 |
| 3.4.1 评判者的选取 |
| 3.4.2 评判过程 |
| 3.4.3 美景度值计算 |
| 3.4.4 美景度等级划分 |
| 3.5 因子分析 |
| 3.6 TOPSIS分级法 |
| 3.7 耦合模型构建与耦合等级划分 |
| 3.7.1 灰色关联度模型构建 |
| 3.7.2 耦合协调度等级划分 |
| 3.8 技术路线 |
| 4 结果分析 |
| 4.1 侧柏人工风景林生长发育规律研究 |
| 4.1.1 侧柏人工林生长阶段划分 |
| 4.1.2 侧柏人工林生长动态的立地分异 |
| 4.2 侧柏人工风景林结构特点分析 |
| 4.2.1 侧柏人工风景林林分结构频度分析 |
| 4.2.2 侧柏人工风景林林木分化程度研究 |
| 4.3 侧柏人工风景林林内结构与美景度的相关关系研究 |
| 4.3.1 林分结构与美景度间的相关分析 |
| 4.3.2 视觉美学结构与美景度间的相关分析 |
| 4.3.3 不同美景度等级间林内景观要素差异研究 |
| 4.3.4 侧柏人工风景林林内美景度-结构模型构建 |
| 4.4 侧柏人工风景林结构与美学机理的耦合关系研究 |
| 4.4.1 色彩斑块与美景度的关系研究 |
| 4.4.2 结构与色彩斑块间的耦合关系研究 |
| 4.4.3 结构因子与色彩斑块间变化规律研究 |
| 4.5 侧柏人工风景林林内景观质量分级 |
| 4.5.1 TOPSIS分级 |
| 4.5.2 林内景观质量分级标准 |
| 5 结论与讨论 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 致谢 |
（7）湿地松人工林主要林业数表模型的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.4 国内外研究现状分析 |
| 1.4.1 材积表国内外研究概况 |
| 1.4.2 材种出材率国内外研究概况 |
| 1.4.3 削度方程国内外研究概况 |
| 1.4.4 立地质量评价国内外研究概况 |
| 1.4.5 生长收获模型国内外研究概况 |
| 2 材料与研究方法 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.2 材料收集 |
| 2.3 数据处理 |
| 2.4 研究方法 |
| 2.5 技术路线 |
| 3 材积表的研制 |
| 3.1 模型形式 |
| 3.2 模型质量评价指标 |
| 3.3 基于TOPSOS法的模型评价 |
| 3.4 二元材积表 |
| 3.4.1 结果分析 |
| 3.4.2 模型适用性检验 |
| 3.4.3 二元材积表的编制 |
| 3.5 一元材积表 |
| 3.5.1 结果分析 |
| 3.5.2 模型适用性检验 |
| 3.5.3 一元材积表的编制 |
| 3.6 地径材积表 |
| 3.6.1 结果分析 |
| 3.6.2 模型适用性检验 |
| 3.6.3 地径材积表的编制 |
| 3.7 小结 |
| 4 材种出材率表的编制 |
| 4.1 削度方程 |
| 4.2 去皮胸径模型 |
| 4.3 树皮率模型 |
| 4.4 树高曲线模型 |
| 4.5 一元材种出材率表的编制 |
| 4.6 小结 |
| 5 地位指数表的编制 |
| 5.1 导向曲线的选择 |
| 5.2 树高标准差回归方程的建立 |
| 5.3 地位指数表的编制 |
| 5.4 小结 |
| 6 经验收获表的编制 |
| 6.1 林分胸径模型 |
| 6.1.1 胸径生长方程的选择 |
| 6.1.2 与立地质量有关的胸径生长方程 |
| 6.1.3 方程参数确定 |
| 6.2 林分断面积 |
| 6.2.1 断面积方程的选择 |
| 6.2.2 与立地质量有关的断面积方程 |
| 6.2.3 方程参数确定 |
| 6.3 林分蓄积量模型 |
| 6.4 湿地松经验收获表 |
| 6.5 小结 |
| 7 可变密度收获模型 |
| 7.1 林分密度指标 |
| 7.2 林分断面积 |
| 7.3 形高模型 |
| 7.4 可变密度收获模型 |
| 7.5 小结 |
| 8 单木生长模型 |
| 8.1 研究方法 |
| 8.2 竞争指标的选择 |
| 8.3 潜在生长函数 |
| 8.4 潜在生长量修正函数 |
| 8.5 模型的检验 |
| 8.6 小结 |
| 9 树皮厚度模型 |
| 9.1 树皮厚度 |
| 9.2 研究方法 |
| 9.2.1 数据采集 |
| 9.2.2 模型形式 |
| 9.2.3 模型质量评价指标 |
| 9.2.4 模型优选方法 |
| 9.2.5 模型检验方法 |
| 9.3 模型拟合结果与分析 |
| 9.3.1 模型拟合参数检验 |
| 9.3.2 模型拟合质量评价 |
| 9.3.3 模型检验 |
| 9.4 模型拟合效果和分析 |
| 9.5 小结 |
| 10 结论与讨论 |
| 10.1 结论 |
| 10.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的学术论文与研究成果 |
（8）北京市平原河岸林结构特征分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 1.1 论文的研究目的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 关于河岸林带的研究进展 |
| 1.2.2 关于防护林的研究进展 |
| 1.2.3 关于森林结构的研究进展 |
| 1.2.4 河岸林研究展望 |
| 2 自然概况 |
| 2.1 区域概况 |
| 2.2 研究地概况 |
| 3 研究方法 |
| 3.1 样地选择与设置 |
| 3.2 实地调查内容 |
| 3.3 河岸森林功能类型及河岸类型划分 |
| 3.3.1 功能类型划分 |
| 3.3.2 河岸类型划分 |
| 3.4 各项指标计算方法 |
| 4 结果分析 |
| 4.1 河岸林的物种组成结构分析 |
| 4.1.1 物种的科属种构成 |
| 4.1.2 树种的重要值分析 |
| 4.1.3 物种多样性组成 |
| 4.1.4 观赏多样性 |
| 4.2 大小组成结构分析 |
| 4.2.1 总体平均大小构成 |
| 4.2.2 径级组成 |
| 4.2.3 树高分布 |
| 4.2.4 冠幅组成 |
| 4.3 林分垂直结构 |
| 4.3.1 生活型组成 |
| 4.3.2 冠长组成 |
| 4.3.3 层次结构 |
| 4.4 林分水平结构 |
| 4.4.1 林分密度 |
| 4.4.2 林分郁闭度 |
| 4.4.3 林分单位面积胸高断面积 |
| 4.4.4 水平聚集指数 |
| 5 结论与讨论 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 讨论与展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 第一导师简介 |
| 第二导师简介 |
| 致谢 |
（9）基于混合效应模型的可变密度可变指数削度方程构建研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 国内外研究现状 |
| 1.2 研究目标和主要研究内容 |
| 1.2.1 关键的科学问题和研究目标 |
| 1.2.2 主要研究内容 |
| 1.2.3 研究技术路线 |
| 第二章 基于非线性混合效应的杉木可变指数削度方程 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 研究地概况 |
| 2.2.2 数据来源 |
| 2.2.3 基本模型选择 |
| 2.2.4 混合效应模型建立 |
| 2.3 评价标准 |
| 2.4 结果与分析 |
| 2.4.1 基础模型的选择 |
| 2.4.2 混合效应模型构建 |
| 2.4.3 模型检验 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 包含密度的可变指数削度方程 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 数据来源 |
| 3.2.2 基础模型 |
| 3.2.3 构建密度因子 |
| 3.2.4 构建混合效应模型 |
| 3.3 评价标准 |
| 3.4 结果与分析 |
| 3.4.1 包含密度因子的削度方程构建 |
| 3.4.2 包含密度因子的混合效应模型建立 |
| 3.4.3 包含密度因子的模型验证 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 削度方程在材积预测中的应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.2.1 中央断面积区分求积法 |
| 4.2.2 二元材积表法 |
| 4.2.3 简单削度方程积分求积法 |
| 4.2.4 包含密度的可变指数削度方程求积法 |
| 4.3 评价标准 |
| 4.4 结果与分析 |
| 4.4.1 三种材积预测方法的精度比较 |
| 4.4.2 三种材积预测方法分高径比比较 |
| 4.4.3 三种材积预测方法分胸高形数比较 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间的学术研究 |
| 致谢 |
（10）杉木人工林生长模型与多功能经营模拟研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外森林生长与收获模型研究进展 |
| 1.2.1 混合效应模型在林业上应用进展 |
| 1.2.2 生物量预估模型研究进展 |
| 1.2.3 树干削度及方程研究进展 |
| 1.2.4 影响木材干形要素研究进展 |
| 1.2.5 森林景观质量预测模型研究进展 |
| 1.2.6 直径分布模型研究进展 |
| 1.3 国内外森林经营规划研究进展 |
| 1.3.1 森林规划系统 |
| 1.3.2 规划目标及变迁 |
| 1.3.3 规划策略设置及选择 |
| 1.3.4 经营规划约束条件 |
| 1.4 Forest simulator模拟系统研究进展 |
| 1.4.1 系统发展历程 |
| 1.4.2 系统工作流程 |
| 1.4.3 系统模块分布 |
| 1.5 经营模拟存在的主要问题 |
| 1.6 研究内容 |
| 1.7 技术路线 |
| 2 研究区概况与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 气候条件 |
| 2.1.3 土壤条件 |
| 2.1.4 植被概况 |
| 2.1.5 社会经济概况 |
| 2.1.6 森林资源概况 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 GIS几何测定法 |
| 2.2.2 削度方程法 |
| 2.2.3 非线性混合效应模型 |
| 2.2.4 非线性模型构建 |
| 2.2.5 数据收集与整理 |
| 2.2.6 模型检验及优劣评价 |
| 3 树干生长过程与统计分析 |
| 3.1 树干生长过程分析 |
| 3.1.1 胸径生长过程 |
| 3.1.2 树高生长过程 |
| 3.1.3 材积生长过程 |
| 3.2 直径统计方法比较分析 |
| 4 生长与收获基础模型构建 |
| 4.1 冠高模型 |
| 4.1.1 冠高定义及模型表达式 |
| 4.1.2 冠高数据准备 |
| 4.1.3 冠高模型拟合及检验 |
| 4.2 树干削度方程 |
| 4.2.1 基础表达式选择 |
| 4.2.2 基础模型改进 |
| 4.2.3 削度方程因变量结构选择 |
| 4.2.4 随机效应参数估计值策略与选择分析 |
| 4.3 直径分布模型 |
| 4.3.1 Weibull分布模型及参数估计 |
| 4.3.2 三参数Weibull分布函数改进 |
| 4.3.3 二参数Weibull分布函数改进 |
| 4.3.4 直径分布模型分析 |
| 4.4 树高曲线模型 |
| 4.4.1 模型的选择 |
| 4.4.2 最佳模型的确定 |
| 4.5 冠幅模型 |
| 4.5.1 模型选择及拟合 |
| 4.5.2 模型检验 |
| 4.6 带皮与去皮直径树皮厚度及其与树高关系模型 |
| 4.6.1 带皮直径与去皮直径的关系模型 |
| 4.6.2 树皮厚度与树干高度关系模型 |
| 4.7 算术平均胸径和林分平均胸径的关系 |
| 4.7.1 算术平均胸径和林分平均胸径模型拟合 |
| 4.7.2 算术平均胸径和林分平均胸径模型检验 |
| 4.8 株数动态模型 |
| 4.8.1 未来林木株数预测模型拟合 |
| 4.8.2 未来林木株数预测模型检验 |
| 4.9 立地质量评价模型 |
| 4.9.1 地位指数表编制 |
| 4.9.2 地位指数曲线模型 |
| 4.10 林分密度模型 |
| 4.10.1 最大密度林分方程N-Dg |
| 4.10.2 林分密度指数 |
| 4.11 胸高形数与实验形数模型 |
| 4.11.1 胸高形数 |
| 4.11.2 实验形数 |
| 4.12 胸径生长模型 |
| 4.12.1 基础模型选择 |
| 4.12.2 模型再次参数化 |
| 4.12.3 模型拟合及评价 |
| 4.12.4 模型检验 |
| 5 生长与收获基础模型耦合 |
| 5.1 单木生长与收获模型 |
| 5.1.1 单木树高生长模型 |
| 5.1.2 单木断面积生长模型 |
| 5.1.3 单木材积生长模型 |
| 5.2 林分生长与收获模型 |
| 5.2.1 林分平均胸径生长模型 |
| 5.2.2 林分平均树高生长模型 |
| 5.2.3 林分断面积生长模型 |
| 5.2.4 林分蓄积量生长模型 |
| 6 多功能模型构建 |
| 6.1 二元材积方程 |
| 6.1.1 模型表达式结构 |
| 6.1.2 模型参数的确定 |
| 6.1.3 模型检验 |
| 6.2 生物量方程 |
| 6.2.1 立木生物量基础方程选取 |
| 6.2.2 单木生物量模型改进 |
| 6.2.3 林分生物量模型改进 |
| 6.2.4 树干生物量模型 |
| 6.2.5 生物量通用模型优势分析 |
| 6.2.6 单株生物量预估参数比较 |
| 6.2.7 削度生物量方程积分系统构建 |
| 6.3 景观质量预测模型 |
| 6.3.1 单木景观质量与林分景观质量关系 |
| 6.3.2 景观质量与调查指标关系 |
| 6.3.3 林分景观质量随郁闭度和林分平均直径变化规律 |
| 6.3.4 不同模型结果对比 |
| 7 生长过程与多功能经营模拟 |
| 7.1 系统模拟基础设置 |
| 7.1.1 系统模拟条件设置 |
| 7.1.2 系统模拟数据选择 |
| 7.2 不同经营措施样地数据模拟 |
| 7.2.1 不同林龄下林分参数模拟 |
| 7.2.2 不同间伐强度比设置下林分模拟 |
| 7.2.3 不同间伐方式设置下林分模拟 |
| 7.2.4 不同立地质量设置下林分模拟 |
| 7.2.5 含有更新模型设置下林分模拟 |
| 7.3 不同初植密度随机数据模拟 |
| 7.3.1 林分平均直径随初植密度变化 |
| 7.3.2 林分平均树高随初植密度变化 |
| 7.3.3 林分平均蓄积量随初植密度变化 |
| 7.3.4 林分平均生物量随初植密度变化 |
| 7.3.5 林分平均景观质量随初植密度变化 |
| 7.3.6 林分平均株数密度随初植密度变化 |
| 7.4 杉木林分最佳经营模式模拟 |
| 7.4.1 林分直径分布结构随林龄变化 |
| 7.4.2 林分平均直径随林龄变化 |
| 7.4.3 胸径树高曲线随林龄变化 |
| 7.4.4 林分平均树高随林龄变化 |
| 7.4.5 林分平均蓄积量随林龄变化 |
| 7.4.6 林分平均生物量量随林龄变化 |
| 7.4.7 林分平均景观质量随林龄变化 |
| 7.4.8 林分平均株数密度随林龄变化 |
| 7.4.9 林分年采伐蓄积量随林龄变化 |
| 7.5 生长过程与经营模拟效果评价与技术分析 |
| 7.5.1 国内外分析对比 |
| 7.5.2 杉木林分质量精准提升途径 |
| 7.5.3 景观尺度多数据融合经营规划 |
| 8 结论、创新点与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 展望 |
| 8.3.1 模型改进升级 |
| 8.3.2 研究对象多类 |
| 8.3.3 景观数据融合 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 个人成果清单 |
| 致谢 |
四、冠长率对树木直径和材积的影响（论文参考文献）
- [1]湖南杉木人工林单木干形特征及影响因子研究[D]. 许冰冰. 中南林业科技大学, 2021
- [2]马尾松人工林树冠结构及地上生物量研究[D]. 王科. 贵州大学, 2020(04)
- [3]蒙古栎次生林抚育间伐效果及生长模型研究[D]. 胡雪凡. 中国林业科学研究院, 2020(01)
- [4]基于大径材定向培育的红松人工林密度、冠幅和冠径比指标研究[D]. 崔晓坤. 东北林业大学, 2020
- [5]林分结构、竞争与生长动态预测方法研究[D]. 孙帅超. 西北农林科技大学, 2019
- [6]北京山区侧柏人工风景林林内景观视觉质量及其与色彩斑块的耦合机制[D]. 赵凯. 北京林业大学, 2019(04)
- [7]湿地松人工林主要林业数表模型的研究[D]. 严铭海. 福建农林大学, 2019(10)
- [8]北京市平原河岸林结构特征分析[D]. 陈治羊. 北京林业大学, 2018(04)
- [9]基于混合效应模型的可变密度可变指数削度方程构建研究[D]. 张森森. 中国林业科学研究院, 2017(02)
- [10]杉木人工林生长模型与多功能经营模拟研究[D]. 梅光义. 北京林业大学, 2017(04)