基于数量化方法的森林蓄积与环境因子关系的研究

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森林蓄积量计算公式

森林蓄积量计算公式森林蓄积量（Forest Stock Volume）是指森林内某一时点上各种树木（主要是木本植物）的总体积。

森林蓄积量是衡量森林资源丰度和永续利用潜力的重要指标，对于森林资源管理和利用具有重要意义。

下面将介绍一种常用的森林蓄积量计算公式以及相关参考内容。

常用的森林蓄积量计算公式是基于样地调查数据的。

样地调查是通过在森林中设置样地，并对样地内的树木进行测量和记录，以获取代表性的树木数据。

通过对多个样地的统计分析，可以估算出整个森林的蓄积量。

一种常见的样地调查方法是样线法（Line-Intercept Sampling）。

样线法是在设置的样线上，记录样线与树干之间的位置关系，并记录树干直径等数据，以利用这些数据进行蓄积量的估算。

通过样线法调查的样地数据，可以用来计算森林各种树木的平均胸径（DBH）和密度。

森林蓄积量的计算公式涉及到森林各种树木的平均胸径和密度。

一种常用的计算公式是森林蓄积量（V）等于森林各种树木的平均胸径的平方乘以密度的和。

公式如下：V = Σ(DBH² * D * π / 4)其中，V表示森林蓄积量，Σ表示总和运算符，DBH表示树木的平均胸径，D表示样地单位面积内树木的密度（个/公顷），π表示圆周率。

需要注意的是，这个计算公式是基于样地调查数据进行估算的，所以需要充分考虑样地的代表性和样地数据的准确性。

另外，计算结果还需要根据实际森林情况进行修正和验证，以提高计算结果的准确性。

在进行森林蓄积量计算时，还需要参考相关的森林资源调查技术与方法。

例如，可以参考国家森林资源调查技术标准，了解关于样地调查、树木测量和数据处理等方面的具体要求和方法。

此外，还可以参考森林资源调查手册、森林资源管理规范和相关科研论文等。

这些参考内容提供了关于森林蓄积量计算的理论基础、方法流程和实际操作指南，对于具体的计算和实践有很大的指导作用。

综上所述，森林蓄积量的计算公式可以通过样地调查数据进行估算，其中，森林各种树木的平均胸径和密度是重要的参数。

森林资源二类调查小班单位蓄积量数学模型研究

８
森林资源二类调查小班单位蓄积量数学模型研究
总第１８期６
森林资源二类调查小班单位蓄积量数学模型研究
刘新胜易红新 ‘ 罗刚 ‘ 吴彩云‘ ’ ’ ’
（．湖北省林业调查规划院武汉Ｉ
陈强 ‘
沈丽 பைடு நூலகம்‘
ｂｕｈｍＢａｅｎｒｄｃｎｈｎｅｔａｉｎ∞ ｓａｄｉｃｅｓｎｈｅｗｏｋｎｆｉｎｙｙａｔｏｓｄｏｅｕｉｇｔｅｉｖｓｉｔｇｏｔｎｎｒａｉｇｔｒｉｇｅｄｅｃ，ｗｅｉｖｓｉａｅｆｓａｄｎｅｔｔｇｄａｔｎ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ｗｕａｏｅｔｒｓｕｃｓｄｓｎａｄｓｒｅ０９ｔｅＥｌｖｎｈＦｉｅＹｅｒＦｒｔＩｖｎｏｙｆｒｓｏｔｈｎｆｒｓｅｏｒｅｅｉｎｕｖｙｉ２０（ｈｅｅｔｖ－ｇｎａｏｅｎｅｔｒｏｈｒ）ｓ
查，从而全面革新了森林蓄积量的调查方法，为建立森林资源动态监测体系探索出了可行途
径。
关键词：类调查；二蓄积量；学模型数
ＳｕｄｎＭａｈｍａｉｓＭｏｅｎｌｔｙｏｔｅｔｃｄｌａｄＶｏｕｍｅｏｂｏｆＳｕｃｍｐａｔｅｔｏｒｍｎｆＦｏｅｔｙＲｅｏｒｅＭａａｅｎｔＩｖｎｔｒｒｓｒｓｕｃｎｇｍｅｎｅｏｙ
ｓｄｅｎｗｈｃｓａｌｈｄｅｖｌｍｅａｄｄｇｔｌｄｌｏｂｏａｔｎｏｇｅｇｕｅｆｅｏｅｔｙｎｓｅｔｉｄｏｉｈｅｔｂｉｅｔｏｕｎｉｉｕｓｈａｍｏｅｓｆｓｃｍｐｒｍｅｔｒａｌａｇｅｆｒｒａＩｕｆｎｒｓ Ⅱ

运用数量化方法估测普洱县森林蓄积量

达到９．％。０３
关键词：数量化模型；森林蓄积；遥感；估测
中国分类号：Ｔ７；Ｓ５・Ｐ９＇８４／文截标识码：Ｂ文章编号：１７－３６（ｏ２ｌ６１１８２ｏ）０一㈣一３０
ＥｔｔｇＦｒｓＶｌｍｅｏｕｒＣｕｔｙＱａｔａｉｅＭｅｈｄｓｍａｉｏｅｔｏｕｆＰｅｏｎｙｂｕｎｉｔｔｏｓｉｎｔｖ
ＹＮＧＸｉｏｓｎＡａ－ｏｇ（ｕｌｎＩｔｕｅｏｏｅｔｎｅｔｙａｄＰａｎｎ，ｕｍｎｎａ５０１Ｃｉ）ＹｒａｎｉｔｆｒｖｎｏｎｌｉＫｎｌｇＹｕｎｎ６０５，ｈｎｎｓｔＦｓＩｒｎｇａ
ＡｂｔａｔＢｓｄｏｈｓｒｃ：ａｅｎｔｅｒｅ
ｅｓｎｉｇｉｖｎｏｙｄｔｆｈｏｅｔｒ＿ｓｎｎｅｔｒａａｏｔｅｆｒｓｅ删
ｏＰｅ￣ｎｙｂｔｚｆｕｘｏｕｔ，ｙｕｉ－ｉｆ
ｉｇｔｅｍａｈｍａｉｄｌｔｂｉｅｃｏｄｎｔｈｔｒｒｔｔｎｄｔｆＬｎｓｔｎｈｔｅｔｍｏｅｅａｌ￣ｄｉａｃｒａｅｗｉｔｅｉｅｐｅｉａａｏａｄａｃｓｓｈｎｈｎａｏＴＭｇｉｅｍａａｄｆｌｅｓｒｄｄｔ．ｔｅｆｒｓｏｕｅｏｎｙｗａｓｉｔｄ．ＴｈｏｃｅｅｐｏｅｕｅｗａｎｅｍａｕｅａａｈｅｔｖｌｍｅｏＰｕｒｕｔｓｅｔｍａｅｉｄｏｆｃｅｃｎｒｔｒｃｄｒｓｆｓｌｏｌｃｉｇｔｅｄｔ０ｉｅｏｅｔａｄｎｐｎｆｒｓｎ，ｔｅｈｏｇｎｌｚ￣ｔｉｔｃｌｔｈａａｏ２Ｏｐｅｓｏｆｒｓｎ，ａｄｏｅｅｔｌｄｈｎｔｒｕｈａａｙｉｈｒｙｅｎｆｃｆｌｏａｇｅ

森林蓄积量与生物量转换的CVD模型研究

1 用相对生长法表示的蓄积模型
设树高为 h , 胸径为 d , 则单木的材积用相对生长法可表示为
( d 2 h) V = a′
b′
.
( 1)
其中 , a′ , b′ 为待定的参数 . 对于区域 ( 样地) 内的蓄积计算 ,可用以下 3 种方法 ,即平均断面法、径阶断面均值法和每木法 . 1. 1 平均断面法设某区域 ( 样地) 内的林木数量为 n , 平均树高和平均胸径分别为 h 和 d , 则区域 ( 样地) 内的林木蓄积
对于区域样地内的蓄积计算可用以下3种方法即平均断面法径阶断面平均断面法设某区域样地内的林木数量为则区域样地内的林木蓄积记作径阶断面均值法设区域样地则该区域样地内的林木蓄积可表示为设某区域样地内共有由林木蓄积量推算生物量的cvd模型单木材积与生物量的关系模型单木的生物量作变换顾及式1即可建立起单木材积与生物量b的关系模型即顾及式1则有根据式6右边的表达形式称式6为树木材积转成生物量的cvd模型
- 0. 638 3. 158 6. 081 3. 576 - 4. 334 7. 374 - 2. 010 - 0. 750 - 2. 252
5. 4 17. 2 25. 4 8. 9 6. 5 9. 1 1. 8 0. 5 1. 1 8. 43
- 3. 509 0. 545 3. 684 1. 521 - 5. 912 6. 443 - 2. 349 0. 117 - 0. 540
267
2. 2. 3 每木法
设每木的材积为 V i , 树木总数量为 n , 则区域 ( 样地) 内的林木总生物量为
n
BT = c
i =1
∑V
d i .
( 10)
3 算例与分析

杉木林蓄积量估测的因子选择研究

许炜敏，孙开铭陈友飞，林广发，，郑丽丹，丁凤
（．福建师范大学地理科学学院，福州３００１５０７；
２．福建省福州市林业局，福州３００）５０５
摘要：为提高杉木林蓄积量的估测精度，筛选出对蓄积量有显著解释意义的变量集，本研究采
ｐｏｉｅ．Ｔｈｅｕｔｎｃｔｄｔａｈｅｃｏｃｆｆｃｏｓｕｉｇｔｔｏｓｉｅｙｓｍｉａｏｅｃｔｒｖｎｃｅｒｓｌｓｉｄｉａｅｈｔｔｈｉｅｏａｔｒｓｎｗｏｍｅｈｄｓｖｒｉｌｒｔａｈｏｈ－ｅｎｏｈｃｎｅｆｃｉｅｙｅｉｎａｅｔｉｎｆｃｎｅａｅａｉｂｅｎｉｖｈｅｍａｎｆｃｏｎｏｍａｒａｄｂｔａｆｅｔｌｌｖｍｉｔｈｅｓｇｉａｔｒｌｔｄｖｒａｌｓａｄｓｅｅｔｉａｔｒｉｆｒ — ｉｔｏｕｈｔａｆｃｈｓｉｔｆｖｌｍｅ．Ｉｄｔｏｉｎｏｔｔａｆｅｔｔｅｅｔｍａｅｏｏｕｎａｄｉｎ，ｔｅｃｏｃａｒｖｄｔｏｏｏｉａｕｉｈｈｉｅｃｎｐｏｉｅａｍｅｈｄｌｇｃｌｓｐ— ｐｒｏｓａｌｓｉｇｔｅｐｅｉｔｏｄｌａｄａｃｒｔｌｓｉｔｎｉｅｅｆｒｖｌｍｅｏｔｆｒｅｔｂｉｈｎｈｒｄｃｉｎｍｏｅｎｃｕａｅｙｅｔｍａｉｇＣｈｎｓｏｕ．ｉＫｅｒｓ：ｖｌｍｅ；ｍｕｔｅｏｒｌｔｏｓ；ｆｃｏｐｉｚｔｏｙｗｏｄｏｕｌｉｃｒｅａｉｎｐｌａｔｒｏｔｍｉａｉｎ；ｒｄｅｒｃｎｌｓｓｓｅｗｉｅｒ — ｉｇｔａｅａａｙｉ；ｔｐｓｅ

森林蓄积量实施方案

森林蓄积量实施方案一、背景介绍。

森林资源是我国重要的自然资源之一，对于生态平衡和经济发展都具有重要意义。

而森林蓄积量是衡量森林资源质量和数量的重要指标之一，对于科学合理地制定森林管理计划和保护森林资源具有重要意义。

因此，制定森林蓄积量实施方案，对于保护和合理利用森林资源具有重要意义。

二、目标和意义。

1. 目标，制定科学合理的森林蓄积量实施方案，实现森林资源的可持续利用和保护。

2. 意义，通过实施方案，可以提高森林蓄积量的准确性和科学性，为森林资源的管理和利用提供科学依据。

三、实施方案。

1. 调查和监测，建立完善的森林蓄积量调查和监测体系，包括人工取样和遥感监测两种方式，确保数据的准确性和全面性。

2. 数据处理，对采集到的数据进行统计和分析处理，制定科学合理的数据处理方法，确保数据的准确性和可靠性。

3. 技术支持，引入先进的技术手段，如人工智能和大数据分析等，提高森林蓄积量的测算精度和效率。

4. 制定标准，根据国家相关标准和规定，制定森林蓄积量的测算标准和方法，确保测算结果的科学性和可比性。

5. 完善管理，建立健全的森林蓄积量管理制度，包括数据管理、信息共享和监督检查等，确保实施方案的有效实施和持续改进。

四、保障措施。

1. 资金支持，加大对森林蓄积量实施方案的资金投入，确保实施方案的顺利进行和有效实施。

2. 人员培训，加强对相关人员的培训和技术支持，提高他们的专业水平和工作能力，确保实施方案的有效实施和持续改进。

3. 宣传教育，加强对森林蓄积量实施方案的宣传和教育工作，提高社会公众的环保意识和森林资源保护意识，形成全社会共同参与保护森林资源的良好氛围。

五、总结。

制定科学合理的森林蓄积量实施方案，对于保护和合理利用森林资源具有重要意义。

我们将按照上述实施方案，积极推进森林蓄积量工作，努力实现森林资源的可持续利用和保护。

希望通过我们的努力，能够为森林资源的管理和利用提供科学依据，为生态平衡和经济发展做出积极贡献。

面向对象和集成学习算法在森林蓄积量遥感估测中的应用

随机森林（ＲＦ）、Ｋ－最近邻（ＫＮＮ）、支持向量机（ＳＶＭ）、堆叠（Ｓｔａｃｋｉｎｇ）集成算法５种蓄积量估测模型，以决定系数、
均方根误差、相对均方根误差检验模型的估测精度；以森林蓄积量为评价指标，分析面向对象和集成学习算法在森林
蓄积量遥感估测中的应用、构建的依据对象的堆叠算法对森林蓄积量遥感估测效果、依据对象的堆叠算法与常用的
ｏｂｊｅｃｔｓａｎｄｃｏｍｍｏｎｐｉｘｅｌ⁃ｂａｓｅｄｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇ
ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒｓａｎｄｓｔｏｃｋｖｏｌｕｍｅｅｘｈｉｂｉｔｅｄａｔｒｅｎｄｏｆｉｎｉｔｉａｌｌｙｉｎｃｒｅａｓｉｎｇａｎｄｔｈｅｎｄｅｃｒｅａｓｉｎｇｗｉｔｈｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｓｅｇｍｅｎｔａ⁃
第５２卷第６期
２０２４年６月
东北林业大学学报
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＮＯＲＴＨＥＡＳＴＦＯＲＥＳＴＲＹＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ
Ｖｏｌ．５２Ｎｏ．６
Ｊｕｎ．２０２４
面向对象和集成学习算法在森林蓄积量遥感估测中的应用１）
付永浩
李伟坡
张爱军
（河南省林业调查规划院，郑州，４５００４５）
ｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ．Ｔｈｅｓｔａｃｋｉｎｇｅｎｓｅｍｂｌｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｐｒｏｖｉｄｅｄｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅａｎｄｓｔａｂｌｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｃｏｍｐａｒｅｄｔｏ
ｂａｓｅｌｅａｒｎｅｒｓ．Ｏｂｊｅｃｔ⁃ｂａｓｅｄｓｔｏｃｋｖｏｌｕｍｅｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｍａｐｐｉｎｇｏｆｆｅｒｓｇｒｅａｔｅｒｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎｄｃａｎｇｒｅａｔｌｙｍｉｔｉｇａｔｅｔｈｅ “ ｓａｌｔ

森林蓄积量调查数据空间化的方法研究

ｄｙｎａｍｉｃｏｆｔｈｅｔｉｍｂｅｒｖｏｌｕｍｅｉｎａｄｅｔａｉｌｓｃａｌｅ．Ｉｎｔｈｉｓｓｔｕｄｙ，１９８０ｓ ’ ｆｏｒｅｓｔｉｎｖｅｎｔｏｒｙｄａｔａｏｆＣｈｉｎａｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ
第３３卷第１１期２０１３年１１月
中南林业科技大学学报
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｅｎｔｒａｌＳｏｕｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
ｖｏｌｕｍｅｄａｔａｕｓｕａｌｌｙａｒｅｅｘｐｒｅｓｓｅｄｉｎａｔｔｒｉｂｕｔｅｔａｂｌｅｓｗｉｔｈａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｖｅｄｉｖｉｓｉｏｎｓａｓｒｅｃｏｒｄｕｎｉｔｓ，ｓｏｉｔｉｓｄｉｉｃｆｕｌｔｔｏｒｅｌｅｆｃｔｓｐａｔｉａｌ
摘要：森林是陆地生态系统的重要组成部分，蓄积量是森林资源调查的基本指标之一。传统的森林蓄积量调查数据一般以行政单元为记录进行表示，因此，难以在更细尺度上反映蓄积量的空间分布及其变化。以２０世纪
８０年代全国森林资源清查数据为例，在国家和省区两个尺度分别分析森林蓄积量与不同土地利用类型面积和不

林木生长与环境因子关系研究

林木生长与环境因子关系研究在现代社会中，林木的生长与环境因子之间的关系受到了广泛的关注与研究。

环境因子，如光照、温度、水分、土壤养分等，对于林木的生长和发育起着重要的作用。

本文将探讨林木生长与环境因子之间的关系，以及相关的研究成果和启示。

一、光照对林木生长的影响光照是林木生长中最重要的环境因子之一。

光合作用是林木生长过程中产生能量的关键过程，而光照水平则直接影响了光合作用的效率。

研究表明，充足的光照能够促进林木的光合作用和碳合成，从而提高生长速度和生物量积累。

相反，缺乏光照会导致光合作用能力下降，影响林木的正常生长。

二、温度对林木生长的影响温度是另一个重要的环境因子，对于林木的生长和发育也具有显著影响。

适宜的温度条件能够促进林木的新陈代谢和养分吸收，提高生长速率。

然而，过高或过低的温度都会对林木的生长造成负面影响。

过高的温度会导致植物脱水和光合作用受阻，而过低的温度则会抑制植物的新陈代谢和养分吸收。

三、水分对林木生长的影响水分是林木生长不可或缺的环境因子之一。

适宜的水分条件有助于促进植物根系的吸收养分和水分，并维持植物体内的渗透压平衡。

然而，水分过量或不足都会对林木的生长产生不利影响。

水分过多会导致土壤缺氧，阻碍植物根系对氧气的吸收，并可能引发根部腐烂。

缺水则会导致植物失水、凋落和生长停滞。

四、土壤养分对林木生长的影响土壤养分是影响林木生长的重要环境因子之一。

不同种类的林木对土壤养分的要求不尽相同，但普遍来说，充足的养分供应能够促进林木的生长和发育。

例如，氮、磷、钾等主要养分对于植物的生长起着重要的推动作用。

缺乏养分会导致植物生长受限，影响林木的生长速率和生物量积累。

综上所述，林木的生长与环境因子之间存在着密切的关系。

光照、温度、水分和土壤养分等因素对于林木的生长和发育起着重要的调节作用。

因此，在林木的种植、管理和保护中，我们应该充分考虑和优化这些环境因子，以提高林木的生长效率和质量。

虽然已经有大量的研究关注了林木生长与环境因子之间的关系，但仍需要进一步深入和全面的研究。

森林蓄积量调查情况汇报

森林蓄积量调查情况汇报根据最新进行的森林蓄积量调查，我校周边的森林蓄积量情况如下：目前，我校周边森林的总面积为5000亩，其中含有1000亩的座树和4000亩的苗木。

通过对这些森林进行精确测量，我们得出了以下结果：首先，我们发现周边森林的座树蓄积量为2000立方米。

座树主要指直径大于10厘米的树木，这些树都是成年树木，年龄大约在20年以上。

这部分座树的数量约为500棵，平均每棵树木的蓄积量为4立方米。

座树是森林的主要构成部分，对森林的生态环境保护和植物多样性具有重要意义。

其次，我们发现周边森林的苗木蓄积量为800立方米。

苗木主要指直径小于10厘米的树木，这些树一般年龄在10至20年之间。

相比于座树，苗木数量较为密集，平均每亩森林的苗木蓄积量约为0.2立方米。

苗木是森林生态系统中新生代的树木，对森林的再生和更新起着重要的作用。

除了座树和苗木蓄积量的调查，我们还对森林的生物多样性进行了初步的研究。

通过野外考察和生物抽样调查，我们发现周边森林内共生长着10多种常见的树木和30多种草本植物。

其中，常见的树木有松树、柏树、榉树等，这些树种在我校周边环境条件下生长良好，具有较高的生态适应性。

草本植物主要包括矮大豆、艾草、重楼等，它们构成了森林的底层植物群落。

总的来说，我校周边森林的蓄积量情况良好，座树和苗木的蓄积量适中。

然而，我们也应该意识到，随着人类活动的不断发展，森林资源面临着严峻的挑战。

因此，我们应该加强森林的保护和管理，促进森林的可持续利用。

只有这样，我们才能保护好宝贵的森林资源，为后代留下一片绿色的家园。

林木年均生长蓄积量

林木年均生长蓄积量介绍林木年均生长蓄积量是指单位面积的林木在一年内生长的木材量。

它是衡量森林资源可持续利用能力和经济价值的重要指标。

林木年均生长蓄积量的高低直接影响着木材产量、生态环境和经济发展。

影响因素1. 生态环境因素林木年均生长蓄积量受到多种环境因素的影响。

主要的生态环境因素包括： - 气候因素：阳光、温度、降水等影响树木的光合作用和生长速度； - 土壤因素：土壤质地、养分含量、湿度等对树木的根系生长和吸收养分起着重要作用； - 水资源因素：水源充足与否决定了树木的水分供应情况； - 空气质量因素：空气中的污染物会影响到树木的正常生长。

2. 林木品种因素不同品种的树木具有不同的生长速度和生长习性，从而对林木年均生长蓄积量产生影响。

一些品种的树木生长快速，生长蓄积量高，适合经济林种植；而一些品种的树木生长缓慢，生长蓄积量低，适合风景林或保护林种植。

3. 管理措施因素科学合理的林木管理措施对林木年均生长蓄积量有着重要影响。

常见的管理措施包括： - 森林更新与培育：选择适宜的树木品种，人工种植或天然更新，保证良好的林木生长环境； - 病虫害防治：及时发现和防治林木的病虫害，保障林木的健康生长； - 枝伐与修剪：及时修剪树枝，维持树木的良好生长形态； - 肥料与水分管理：合理施肥和科学浇水，提供充足的养分和水分供给。

测算方法测算林木年均生长蓄积量通常使用样地调查方法。

具体步骤如下： 1. 选择代表性样地：根据林木类型、地形地貌、土壤等特点，选择一定数量的样地作为代表； 2. 样地调查：在每个样地中，测量并记录林木的数量、胸径、生长情况等指标； 3. 数据分析：根据样地调查数据，采用统计学方法计算出林木年均生长蓄积量； 4. 结果推广：将测算结果推广应用到更大范围的森林资源管理和利用中。

森林资源可持续利用林木年均生长蓄积量的测算和分析有助于森林资源的可持续利用。

通过科学合理的管理措施，可以提高林木年均生长蓄积量，实现森林资源的可持续利用和经济增长。

森林碳储量评估模型及气候治理策略

森林碳储量评估模型及气候治理策略随着全球气候变化的不断加剧，减少温室气体排放和增加碳汇成为保护地球生态环境的重要手段之一。

森林作为重要的碳汇，承担着吸收大气中二氧化碳的重要作用。

因此，准确评估森林碳储量并制定有效的气候治理策略至关重要。

本文将介绍森林碳储量评估模型以及相关的气候治理策略。

首先，我们将介绍森林碳储量评估模型。

针对森林碳储量的评估，研究人员提出了多种方法和模型。

其中，常用的方法包括直接测量法、间接推断法和模型模拟法。

直接测量法是一种通过实地测量获取森林土壤和生物体碳含量的方法。

该方法通常采用土壤取样和生物量测量等手段，通过实地取样和分析来计算碳储量。

这种方法具有准确性高、可靠性强的优点，但需要耗费较大的人力和物力。

间接推断法则是通过建立森林生态系统与环境因子之间的数学公式，推算出碳储量。

这种方法适用于大面积森林碳储量评估，可以减少实地工作量和成本，但其估计结果可能存在一定的不确定性。

模型模拟法是通过分析森林碳循环过程和重要影响因素，建立相应的数学模型进行模拟和预测。

这种方法可以更好地理解碳循环机制、预测碳储量变化趋势和设计碳汇管理方案。

但是，该方法的准确性和可靠性依赖于所建立的模型和模拟数据的准确性。

除了以上介绍的评估方法之外，还可以结合遥感技术，通过获取森林的遥感影像数据，利用遥感指数与地面实测数据进行相关性分析，从而推测出森林碳储量。

这种方法具有快速、广覆盖的优势，能够提供大范围、多时相的森林碳储量评估结果。

然后，我们将讨论相关的气候治理策略。

在森林碳储量评估的基础上，制定有效的气候治理策略是实现碳中和目标的关键。

在森林管理方面，可以采取以下几种策略。

首先，合理的森林规划和管理是确保森林生态系统保持良好状态和高效碳吸收能力的基础。

通过科学规划、合理布局和提高管理水平，可以有效保护并提高森林碳储量。

其次，加强森林的动态监测和数据共享，对森林碳储量进行实时监测和评估。

这将有助于及时发现碳储量变化的趋势和原因，并采取相应的管理和保护措施。

结合纹理因子和地形因子的森林蓄积量多光谱估测模型

结合纹理因子和地形因子的森林蓄积量多光谱估测模型森林蓄积量是指一定面积下森林所积累的木材量，是评价森林生产潜力和可持续发展的重要指标之一。

准确估测森林蓄积量对于科学规划森林资源和开展合理经营具有重要意义。

多光谱遥感技术能够提供丰富的地面信息，并且具有广域观测、反复观测等优势，是估测森林蓄积量的有效手段之一。

纹理因子是多光谱遥感影像中反映地物纹理信息的量化指标，它通过对影像中像素间空间关系的分析而得到。

纹理因子包括但不限于均方差、方差、对比度、相关等指标，可以反映地物存在程度、物体间差异性等。

通过对纹理因子的分析，可以发现并建立地物纹理与森林蓄积量之间的关系模型，进而利用多光谱遥感影像的纹理信息进行森林蓄积量的估测。

地形因子是指地形形态的几何和物理特征，包括高程、坡度、坡向等，它们可以反映地形变化的剧烈程度和地势特征等。

地形因子与森林蓄积量之间存在一定的关系，主要表现在坡度、坡向等因子对生长环境的影响以及对植被生长的限制程度之间的联系。

通过对多光谱遥感影像进行地形因子的提取，可以将地形因子与森林蓄积量之间的关系引入多光谱估测模型，提高森林蓄积量估测的准确性和可靠性。

基于纹理因子和地形因子的森林蓄积量多光谱估测模型可以通过以下步骤进行：第一步，利用遥感技术获取森林相关的多光谱遥感影像。

这些影像通常涵盖了不同波段的信息，包括可见光波段、红外波段等。

同时获取对应的地形因子数据，如高程数据、坡度数据等。

第二步，通过影像纹理分析算法提取纹理因子。

一种常用的方法是统计像素间的差异性，计算均方差、方差、对比度等指标。

这些指标能够反映出影像中的纹理信息，亦即不同像元之间的差别。

通过对纹理因子的提取，可以获得影像纹理的特征信息。

第三步，提取地形因子。

根据多光谱遥感影像获取相应的高程、坡度、坡向等地形因子数据。

这些数据能够反映出地形的剧烈程度和地势特征。

第四步，建立森林蓄积量与纹理因子、地形因子的关系模型。

通过统计分析方法，对森林蓄积量与纹理因子、地形因子之间的关系进行建模。

基于数量化理论Ⅳ对森林立地类型划分研究

基于数量化理论Ⅳ对森林立地类型划分研究摘要本文通过对登封林场少林寺林区91个小班二类调查资料，运用数量化理论对侧柏适生立地条件进行研究，为景区防护林的人工营造提供技术支撑和理论依据。

关键词数量化理论；森林立地类型；划分中图分类号S757 文献标识码 A 文章编号1673-9671-(2012)082-0184-01在社会发展中，生态建设在国民经济建设中的地位越来越重要，林业的发展面临广阔的前景，随着我国退耕还林等一批国家重点林业工程的实施，如何做到适地适树、精确造林，最大限度地提高造林成活率是保证林业事业顺利发展的前提。

林地是森林的载体，是林木生长的基础，立地条件与林木的生长发育息息相关，立地条件中地形地貌、土壤、气候、生物等因子与林木的生长发育联系密切。

立地条件不同，林分生长潜力变现出来的差异很大，对相应的营林技术措施要求也不一样。

所以对森林立地条件进行立地类型划分，是因地制宜和适地适树的重要手段，是森林可持续经营过程中必须要考虑的问题。

现通过对登封林场少林寺林区91个小班二类调查资料，运用数量化理论对侧柏适生立地条件进行研究，为景区防护林的人工营造提供技术支撑和理论依据。

1 研究区概况国营登封林场位于登封市西北部，居嵩山山脉南坡，地理坐标为东经112°44’-113°57’，北纬34°26’—34°33’。

该地区属季风型大陆性气候，年平均气温14.2℃，降雨量为563毫米。

境内土壤自下而上分布着褐土，棕壤两种类型。

在山上部属于棕壤类型，植被覆盖度大（80%左右），坡度较缓。

部分中高山坡度大，冲刷严重，植被覆盖度小（5％左右），属于岩石裸露地带。

林区属暖温带落叶阔叶林区域的南暖温带落叶阔叶林地带，以华北植物区系成分为主，兼有华中、华东，西北、西南等区系成分。

2 资料收集基本资料有以往登封市二类森林调查资料，对某些小班中指标不全的现场进行取样，重新进行测量。

杉木林蓄积量估测的因子选择研究

杉木林蓄积量估测的因子选择研究许炜敏;孙开铭;陈友飞;林广发;郑丽丹;丁凤【摘要】In order to improve the estimatton accuracy of Chinese fir volume and select the variables set to significantly explain the meaning of the volume, this paper used the ridge trace analysis and stepwise regression methods to research the multiple correlations between major evaluation factors of Chinese fir volume estimated model of the state-owned forest farms in Baisha, Minhou County of Fujian province. The results indicated that the choice of factors using two methods is very similar to each oth-er and both can effectively eliminate the significant related variables and sieve the main factor informa-tion out that affect the estimate of volume. In addition, the choice can provide a methodological sup-port for establishing the prediction model and accurately estimating Chinese fir volume.%为提高杉木林蓄积量的估测精度，筛选出对蓄积量有显著解释意义的变量集，本研究采用岭迹分析和逐步回归方法对福建省闽侯白沙国有林场杉木林蓄积量预估模型的主要评价指标因子进行多重相关性研究．结果表明：2种方法对因子的优选结果非常相近，能有效地剔除显著相关的变量，筛选出影响蓄积估测的主要因子信息，为准确估测杉木林蓄积量以及建立预测模型提供方法上的支持．【期刊名称】《亚热带资源与环境学报》【年(卷),期】2012(007)002【总页数】8页(P76-83)【关键词】蓄积量;多重相关性;因子优选;岭迹分析;逐步回归【作者】许炜敏;孙开铭;陈友飞;林广发;郑丽丹;丁凤【作者单位】福建师范大学地理科学学院,福州350007;福建省福州市林业局,福州350005;福建师范大学地理科学学院,福州350007;福建师范大学地理科学学院,福州350007;福建师范大学地理科学学院,福州350007;福建师范大学地理科学学院,福州350007【正文语种】中文【中图分类】S758.5在选择蓄积量估测变量的过程中，如何根据变量提供的信息，分析变量及其形式对估测值动态变化的影响是至关重要的．本研究利用数学中的岭迹分析以及逐步回归分析方法对蓄积量估测的16个自变量进行优化筛选，最终确定能够作为解释估测模型的最佳变量集，以期达到提高杉木林蓄积量估测精度的目的．选取福建省福州市闽侯白沙林场为研究对象．白沙林场位于福建省东部地区，实验区位于该林场的唐山塔和青田顶 2 个工区，地理位置为26°11'29.77″N，119°8'58.61″E．白沙林场属低山丘陵区，海拔在 400 ～ 800 m，属亚热带海洋性季风气候，年均气温19.8 ℃ ，降水量充沛，全年冬短夏长，温暖湿润，气候温和．该地区土壤较为肥沃，以红壤为主，有利于林木的生长，是一个建立以杉木、马尾松中径材为主的速生丰产用材林基地．本研究选取 2005 年 7 月 29 日的 QuickBird 卫星遥感影像作为主要数据源，基础数据资料包括 2008年的 66 个杉木林标准样地的野外调查数据、1 ∶10 000 的地形图、森林资源分布图等．由于野外调查数据与遥感数据获取的时相不一致，本研究将野外调查数据计算得到的样地蓄积量减去相应树龄杉木的年均生长量的结果作为 2005 年蓄积量的近似数据．利用 Erdas 遥感图像处理软件对影像进行几何纠正、大气校正、阴影去除等处理，提取对应样地的灰度值和植被指数，通过1 ∶10 000 的地形图建立数字高程模型 (Digital Elevation Model，DEM) ，提取坡度、坡向、海拔等作为地形因子．岭迹分析法定义:式 (1) 中:K 为岭参数，Ip 为 p 阶单位阵．岭参数是为了改善方阵 XTX 的特征根接近于 0 的程度，使所求参数尽可能达到最优．将 R 各分量作为 K 的函数，当 K 在［0，1］变化时，绘制于平面直角坐标系中以 K 为横坐标，R(k) 为纵坐标的图形称为岭迹，即岭回归系数与 K 的关系图，它可直观反映各影响因子对蓄积量估测的作用及相互关系，故利用特征分析及岭迹图可有效地选择影响蓄积量估测的主要遥感和 GIS 信息，岭迹分析选择自变量应遵循以下基本原则［8］:1) 剔除岭迹图上随K值增大而岭回归系数很不稳定的自变量;2) 剔除岭回归系数随岭参数 K值的增加迅速趋于0的自变量;3) 剔除岭回归系数稳定且绝对值比较小的变量．一般情况下，对计算得出的方阵 XTX 接近于 0 的特征根，分析其所设置的影响蓄积量估测的因子间可能存在的近似线性关系．对分析得出存在近似线性关系的相应变量岭迹图，去掉1个或多个岭回归系数不稳定的自变量．除去掉岭回归系数很小的自变量外，一般还应剔除的因子数量为存在近似线性关系的自变量．多元回归方程定义:式 (2) 中:Y 称为被解释变量，Xj(j=1，2，…，m) 为 m 个自变量，βj(j=0，1，2，…，m) 为m+1个待求参数，μ为随机误差．逐步回归分析的基本思想是有进有出: 先确定包含若干个自变量 ( 影响总体评价的项目 Xi，1≤i≤m) 的初始集合; 从集合外的自变量中引入1 个对因变量 (Y) 影响最大的变量进入回归方程; 对已选入回归方程中的变量逐个检验，当原引入的变量由于后面变量的引入而变得不再显著时，将其剔除．引入1个变量或剔除1个变量，都为逐步回归的一步，每一步都要进行F检验，以确保每次引入新变量之前回归方程中只包含对因变量影响显著的变量．反复这个过程，直到既无显著变量引入回归方程，也无不显著变量从回归方程中剔除为止［9］．逐步回归优选变量的具体计算步骤如下:1) 建立原始的增广矩阵，计算各因子的方差贡献．2) 引进因子．选出方差贡献最大的因子，设为 Xk，进行显著性检验，若 Xk 因子显著，用高斯－约当法对 Xk作消去运算，将 Xk引入回归方程，否则逐步计算结束．3) 步骤1～2重复3次，即前3次仅引进因子计算，每次引进一个因子后，重新计算各因子的方差贡献，继续引进下一个因子．4) 剔除因子．计算已被引入回归方程因子的方差贡献，选取方差贡献最小的因子，设为 X'k，对设定的显著性水平α 作显著性检验，若 X'k 方差贡献不显著，用高斯－约当法将 X'k 从方程中剔除，否则执行步骤3，继续寻找新因子．每次均先执行步骤4，再执行步骤2，总是先考虑因子的剔除，再考虑因子的引进，直至方程中无因子需剔除，外部也无因子可引进，逐步计算结束［10］．选取研究区66个样地的遥感信息、林分立地因子以及野外调查资料，其中对植被覆盖、植被长势及生物量有重要指示意义的遥感信息有 Qbband1、Qbband2、Qbband3、Qbband4、环境植被指数(EVI)、归一化差异绿度指数 (NDGI)、归一化植被指数 (NDVI)、比值植被指数 (RVI)、光谱变换第一主成分 (PCA1) 、亮度指数 (BI) 、绿度指数 (GI) 等［11-12］; 立地因子包括坡度、坡向、海拔、坡位等;野外调查数据包括平均冠幅以及由株数、林龄、平均树高、平均胸径等实测资料通过人工林二元立木材积表计算得出的杉木林蓄积量等．为去除各评价指标之间由于不同性质、不同量纲和不同数量级的相互影响，通常需要借助数学变换来消除原始指标单位影响以便于比较分析，即转化为无量纲的纯数值［13］．常用的变换方法有: 标准化变换、规格化变换、中心化变换和对数变换等，本研究采用数据标准化对多源数据进行处理，将处理后的数据组成观测阵X．一般情况下，为有效探测各因子间是否存在多重相关性，可利用方差膨胀因子进行判断［14］．各变量的方差膨胀因子计算方法为:式 (3) 中:Ri2 是以第 i个因子 Xi 为因变量，以其他因子为自变量回归时的复相关系数．表1 为各因子的方差膨胀因子计算结果．取所有变量 Xi 中最大的方差膨胀因子为 VIF，一般情况下，如果 0 ＜ VIF ＜ 5 时，不存在复共线性;当 5 ＜ VIF ＜ 10 时，存在较弱复共线性; 当 10 ＜ VIF ＜ 100 时，存在中等或较强复共线性; 当 VIF ＞ 100时，存在严重的复共线性［15］．由表1 可知方差膨胀因子的最大值为 25，根据诊断变量间存在多重相关性程度的准则，结果显示变量间存在着中等或较强的多重相关性．3.2.1 因子特征根分析岭迹分析筛选自变量的原则是:除去岭回归系数较小的因子外，一般筛选的自变量个数取决于存在近似线性关系的个数．通过计算各因子的特征根，由表2分析可知存在6个因子的特征根接近于0，说明影响蓄积量估测的16个因子间至少存在6个近似线性关系，根据岭迹分析筛选自变量的原则，则至少需要筛选出6个因子，具体筛选出哪些因子则需要分析各个因子的岭迹图 (即标准回归系数与 K 关系图)进行判断．3.2.2 岭迹分析筛选自变量以样地的实测蓄积量为因变量，以下根据岭迹分析法对因子进行优选来减少或消除相关性影响．本研究经过不同的因子组合进行分析可知各因子岭迹图曲线不变，为便于区分和判断，将16个因子按变量类别进行分组分析，如图1～4所示．由图1 ～图4 可知，岭回归系数稳定且绝对值较小的自变量有 X4(坡度)、X12(EVI)，而岭回归系数不稳定的自变量为 X2(NDVI)、X15(BI)，岭回归系数随着岭参数 K 值的增加而迅速趋于 0 的自变量有 X13(RVI)、X14(PCA1)．通过对各个因子岭迹图的观察分析以及根据岭回归因子优选原则，筛选出存在近似线性关系的自变量因子，最终确定可作为蓄积量估测模型的最佳变量因子有:平均冠幅、海拔、坡向、坡位、Qbband1、Qbband2、Qbband3、Qbband4、NDGI和 GI等 10 个因子．本研究中一方面由于估测蓄积量的因子较多，另一方面为了便于与岭迹分析法中变量选择方式作比较，以下逐步回归分析将根据变量类别分为 3 组，首先运用 SPSS 统计分析软件对组 Qbband1、Qbband2、Qbband3、Qbband4、EVI进行逐步回归分析．由表3 可看出 Qbband1、Qbband4、Qbband2 和 Qbband3 通过 t检验进入了回归方程．表4为回归模型的拟合过程，由拟合结果可知复相关系数的值随着模型中自变量个数的增加而不断增大，但这并不意味着模型也就越好也未必会减少估计的标准误，于是引入了修正的复相关系数，修正R2值与变量的数目无关，能较确切地反映拟合度．本案例中由R2以及修正的R2值可以看出建立的回归方程和拟合结果较好．表5所示为模拟检验结果，是一个标准的方差分析表，显示回归拟合过程中每一步的方差分析结果．结果表明，当回归方程包含不同的自变量时，其显著性概率值均小于 0.001，即拒绝总体回归系数均为 0 的原假设．因此，最终的回归方程应该包括这 4 个变量，回归模型的 Sig 值为 0，说明通过逐步回归分析方法建立的模型具有较好的拟合效果．表6 所示为回归结果分析，各个自变量的容许值没有出现特别小的数值，各个自变量的 VIF 值分别为1.558、1.635、2.127、2.176，没有出现很大的数值，后面2 个指标说明方程中各自变量之间没有出现共线性问题．该组在逐步回归分析的过程中变量 EVI没有通过 t检验，且对因变量的方差贡献最小，故变量 EVI对其影响不显著可作为剔除对象，最后筛选出的最优变量有band1、band2、band3、band4，该方法的分析结果与岭迹因子分析的结果相一致．同样，应用逐步回归方法对其他几组的因子分析综合可得: Band1、Band2、Band3、Band4、海拔、坡位、平均冠幅、NDGI、GI这些变量通过了显著性检验而进入回归方程的拟合过程，该方法与岭迹分析的结果非常相近．1) 本研究应用岭迹分析和逐步回归2种方法分别对影响蓄积量估测的各类因子进行变量优选，分析结果非常相近，最终确定以平均冠幅、海拔、坡位、坡向、Qbband1、Qbband2、Qbband3、Qbband4、NDGI和 GI作为对蓄积量估测有显著解释意义的评价指标因子．2) 方差膨胀因子可有效判断变量之间是否存在复共线性以及严重程度．3) 岭迹分析法可明确各因子间存在的相互关系以及对蓄积量估测的贡献大小，但人工干预的成分较多，而逐步回归分析法能够有效地筛选出对蓄积量估测有重要解释意义的变量，但是在应用的过程中由于缺少经验导致有关参数的设置难以确定．4) 影响蓄积量生长变化的因子本身结构以及因子之间的关系复杂多样，如何运用数学方法提高杉木林蓄积量的估测精度有待进一步研究．【相关文献】［1］Friedl M A，Davis F W，Michaelsen J，et al．Scaling and uncertainty in the relationship between the NDVI and land surface biophysical variables:An analysi using a scene simulation model and data from FIFE ［J］．Remote Sensing，1995，54(3): 233-246．［2］Spencer R D，Green M A，Blggs P H．Integrating eucalypt forest inventory and GISin western Australia ［J］．Photogrammetric Engineering ＆ Remote Sensing，1997，63(12):1345-1351．［3］Zhang Yan-lin．Application of t Test in modeling of remote sensing data［J］．Journal of Anhui Agricultural Sciences，2010，38(5):2730-2733．［张彦林．t检验在遥感数据建模中的应用［J］．安徽农业科学，2010，38(5):2730-2733．［4］Cai Ti-jiu，Ci Long-jun，Li Chong-gui，et al．Quantitative estimation of biomass based on RS and GIS in Maowusu sandlands［J］．Science of Soil and Water Conservation，2003，1(2):33-37．［蔡体久，慈龙骏，李崇贵，等．基于 RS 和 GIS的毛乌素沙地生物量估测［J］．中国水土保持科学，2003，1(2):33-37．］［5］Yang Cun-jian，Zhang Zeng-xiang，Dang Cheng-lin，et al．The correlation analysis of the Landsat TM data，its derived data，meteorological data and topographic data with the biomass of the tropical forest vegetation of different forest［J］．Remote Sensing Technology and Application，2004，19(4):232-235．［杨存建，张增祥，党承林，等．不同树种组的热带森林植被生物量与遥感地学数据之间的相关性分析［J］．遥感技术与应用，2004，19(4):232-235．］［6］Li Chong-gui，Zhao Xian-wen．Selection of remote sensing ratio wave band for canopy density quantitative estimation ［J］．Scientia Silvae Sinicae，2005，41(4):72-77．［李崇贵，赵宪文．森林郁闭度定量估测遥感比值波段的选择［J］．林业科学，2005，41(4):72-77．］［7］Lai Ri-wen，Meng Xian-yu．Evaluation index factors selection of stand volume pre-evaluation models based on RS and GIS［J］．Journal of Beihua University:Natural Science，2007，8(2):161-165．［赖日文，孟宪宇．基于 RS 和 GIS 林分蓄积预估模型的评价指标因子选择［J］．北华大学学报: 自然科学版，2007，8(2):161-165．］［8］Zhao Xian-wen，Li Chong-gui，Si Lin，et al．Important progress in estimating forest resources ［J］．Engineering Science，2001，3(8):15-28．［赵宪文，李崇贵，斯林，等．森林资源遥感估测的重要进展［J］．中国工程科学，2001，3 (8):15-28．］［9］He Xiao-qun，Liu Wen-qin．The Application of Regression Analysis ［M］．Beijing:China Renmin University Press，2001: 126-129．［何晓群，刘文卿．应用回归分析［M］．北京: 中国人民大学出版社，2001:126-129．］［10］Tang Cheng-you，Guan Xue-wen，Zhang Shi-ming．The Advanced Methods for Mid-long Term Hydrological Forecasting and Its Application ［M］．Beijing:China Waterpower Press，2008．［汤成友，官学文，张世明．现代中长期水文预报方法及其应用［M］．北京: 中国水利水电出版社，2008．］［11］Ma Jun-hong．The study on the remote sensing estimation of forest stock volume:Take the tree farms of Miquan in Xinjiang as an example ［D］．Xinjiang:Xinjiang University，2008．［马俊红．森林蓄积量遥感估测的研究——以新疆米泉林场为例［D］．新疆大学硕士学位论文，2008．］［12］Liu Zhi-hua，Chang Yu，Chen Hong-wei．Estimation of forest volume in Huzhong Forest Area based on RS，GIS and ANN［J］．Chinese Journal of Applied Ecology，2008，19(9):1891-1896．［刘志华，常禹，陈宏伟．基于遥感、地理信息系统和人工神经网络的呼中林区森林蓄积量估测［J］．应用生态学报，2008，19(9):1891-1896．］［13］Li Chong-gui，Cai Ti-jiu．Effect of forest canopy density on stock volume estimation ［J］．Journal of Northeast Forestry University，2006，34(1):15-17．［李崇贵，蔡体久．森林郁闭度对蓄积量估测的影响规律［J］．东北林业大学学报，2006，34(1):15-17．］［14］Wang Hui-wen．Partial Least-Squares Regression-Method and Applications ［M］．Beijing:National Defense Industry Press，1999．［王惠文．偏最小二乘回归方法及其应用［M］．北京: 国防工业出版社，1999．］［15］Zhou Wei．Study on the forest resources volume monitor of Saihanba Mechanical Forest Farm based on GPS，GIS and RS technology ［D］．Hebei:Agricultural Universityof Hebei，2008．［周伟．基于“3S” 技术对塞罕坝机械林场林分蓄积快速估测方法的研究［D］．河北农业大学硕士学位论文，2008．］。

环境因子与天然林蓄积量重要性关系

环境因子与天然林蓄积量重要性关系廖佩莹;王雅楠;丘甜;华伟平;郑士超;周艳;饶贵川【期刊名称】《武夷学院学报》【年(卷),期】2024(43)3【摘要】森林蓄积量的研究对了解森林生态系统、林分生产力、森林生物量具有重要意义,探究影响4种树种(组)林分蓄积量变化的因子,为后期建立天然林生长模型构建提供理论支撑。

以福建省最新一次的森林资源连续清查中的天然马尾松、阔叶林树种(组)、针阔混交树种(组)、针叶混交树种(组)的蓄积量为研究对象,气象、地貌等环境因子为自变量,利用决策树回归、随机森林回归、adaboost回归、梯度提升树回归(GBDT)、CatBoost回归、ExtraTrees回归、XGBoost回归、LightGBM回归方法分析环境因子对4种天然林树种(组)蓄积量的影响情况开展探讨。

结果表明:梯度提升树回归(GBDT)能较好地拟合各环境因子与4种树种(组)蓄积量的关系,4种树种(组)蓄积量R2均为0.999,MSE、RMSE、MAE、MAPE均在0.1范围内;林分年龄与蓄积量的密切关系,重要性达0.50以上;气象和地貌因子对4种树种(组)蓄积量的重要性存在差异,建议在具体建模过程中应进行剥离分析。

【总页数】7页(P20-26)【作者】廖佩莹;王雅楠;丘甜;华伟平;郑士超;周艳;饶贵川【作者单位】武夷学院生态与资源工程学院;武夷学院商学院;福建农林大学林学院;武夷山国家公园科研监测中心【正文语种】中文【中图分类】S771.8【相关文献】1.天然林树木数量及木材蓄积量的简易调查法2.甘肃省天然林区森林资源蓄积量及用材林消长变化3.贵州马尾松天然林蓄积相关因子的主成份分析4.甘肃省兴隆山天然林下苔藓凋落物蓄积量及持水特性5.主被动遥感特征优化的天然林森林蓄积量估测——以新疆巩留县为例因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

运用数量化方法估测普洱县森林蓄积量

运用数量化方法估测普洱县森林蓄积量
杨晓松
【期刊名称】《林业调查规划》
【年(卷),期】2002(027)001
【摘要】根据普洱县森林遥感调查资料,利用卫星影像特征判读数据与地面实测数据建立数学类型,估测森林蓄积量.首先将200块有、疏林地数据输入数据本中,然后分析其与优势树种、龄组、郁闭度、海拔、坡向、坡度的关系,结果把样地分为针叶林、阔叶林、针阔混交林三个类型分别建立数学模型,以估测每公顷蓄积量.数学模型的建立是根据数量化模型的原理来编程,并通过计算机的不断调试,直到可行为止.蓄积量比较精度达到90.3%.
【总页数】4页(P49-52)
【作者】杨晓松
【作者单位】云南省林业调查规划院,云南昆明,650051
【正文语种】中文
【中图分类】TP79;S758.4
【相关文献】
1.基于GF-1 PMS影像和k-NN方法的延庆区森林蓄积量估测 [J], 王海宾;彭道黎;高秀会;李文芳;;;;
2.运用GF-1影像光谱和纹理信息构建森林蓄积量估测模型 [J], 刘伯涛; 李崇贵; 郭瑞霞; 刘思涵; 马婷
3.基于Boruta和极端随机树方法的森林蓄积量估测 [J], 韩瑞;吴达胜;方陆明;黄宇
玲
4.基于逐步回归的XGboost方法的森林蓄积量估测 [J], 黄宇玲;吴达胜;方陆明
5.运用Sentinel-2遥感影像数据估测森林蓄积量 [J], 李坤;吴达胜;方陆明;刘建超因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

山西太岳山森林群落分布及其与环境因子的关系

山西太岳山森林群落分布及其与环境因子的关系王慧敏;毕润成;庞春花【摘要】研究太岳山群落分布及其与环境因子之间的关系,旨在为深入研究太岳山群落资源、生境和群落学特征奠定基础,亦为太岳山资源开发利用提供理论依据和实践参考.以山西太岳山森林群落为研究对象,从海拔1600～2200 m,海拔每上升100 m设置1个样地,每个样地由8个10 m×10 m的样方组成,并分别在每一个样方内取2个5 m×5 m的灌木样方和4个1 m×1 m草本样方,共7个样地,50个样方.根据7个样地50个样方的调查数据,采用多元回归树(MRT)对群落进行分类;采用典范对应分析(canonical correspondence analysis,CCA)进行排序分析,旨在研究太岳山森林群落的植被分布格局.结果如下,(1)MRT分类将植被划分为6个群落类型.(2)太岳山森林群落样方与环境因子的CCA排序结果显示,12个环境因子对物种分布的解释量为40.78％,Monte Carlo置换检验结果显示,制约森林群落类型分布格局的主要环境因子是海拔、坡度、坡向和土壤pH值.(3)利用偏典范对应分析(PCCA)定量分离地形、土壤及其交互作用对植被格局总体变异的影响,分析表明,土壤因子和地形因子解释了物种格局变化的40.78％,其中地形因子占13.61％,土壤因子占19.53％,地形因子与土壤因子交互作用解释的部分为7.64％.地形因子和pH值对太岳山森林群落的分布影响最大,是决定植物群落空间分布的主导因子.【期刊名称】《生态环境学报》【年(卷),期】2018(027)007【总页数】6页(P1218-1223)【关键词】太岳山;森林群落;环境因子;多元回归树;典范对应分析【作者】王慧敏;毕润成;庞春花【作者单位】山西师范大学现代文理学院,山西临汾 041004;山西师范大学生命科学学院,山西临汾 041004;山西师范大学现代文理学院,山西临汾 041004;山西师范大学生命科学学院,山西临汾 041004【正文语种】中文【中图分类】Q968.1;X17植物的空间分布格局是植物与环境相互作用、共同发展的结果（冯云等，2008）。

基于C5.0与Apriori算法的森林生物量等级评价与因子关联分析

基于C5.0与Apriori算法的森林生物量等级评价与因子关联分析王霓虹;高萌;李丹;刘立臣【摘要】针对生物量影响因子量化研究较少、方法单一及区域生物量评价不足且基于单个树种生物量模型进行评价时工作量过大的问题,以孟家岗林场的三类小班清查数据为基础,选取与生物量水平相关的11个因子,利用C5.0算法进行生物量决策树建模,并进一步利用Apriror算法进行生物量强影响因子的关联规则挖掘.结果表明:生物量决策树模型的分类预测精度为88.78％,生物量影响因子的量化结果分别为树高(0.348)、胸径(0.225)、林分类型(0.196)、龄级(0.162)、郁闭度(0.134)、坡度(0.096)、海拔(0.074)、坡向(0.065)、立地类型(0.052)和坡位(0.037);得到707条置信度在80％以上、支持度在10％以上的因子关联规则,揭示了生物量影响因子间的隐含关联关系.建立的生物量决策树模型能为快速的区域生物量预测和评价提供模型参考,建立的关联规则评估模型能够为以碳汇为目标的森林生产与经营提供客观评价指标.【期刊名称】《中南林业科技大学学报》【年(卷),期】2015(035)003【总页数】6页(P1-6)【关键词】森林生物量评价;生物量影响因子;C5.0算法;Apriori算法;关联分析【作者】王霓虹;高萌;李丹;刘立臣【作者单位】东北林业大学,黑龙江哈尔滨150040;东北林业大学,黑龙江哈尔滨150040;东北林业大学,黑龙江哈尔滨150040;东北林业大学,黑龙江哈尔滨150040【正文语种】中文【中图分类】S757.2在全球温室效应形势较为严峻的情况下，森林在吸收CO2及释放O2上的作用日益凸显[1-2]，为此，在“京东协议书”背景下进行的碳汇林经营与交易成为近年的研究热点，而森林生物量与森林碳汇相辅相成[3-5]，在森林生物量量化研究基础上，进行区域生物量等级评价，并分析影响生物量水平的因子及其间存在的关联关系，能够为以碳汇为目标的森林生产与经营提供参考。