森林生物量模型建立主要技术规定
林木生物量的调查方法【张连翔原著】
林木生物量的调查方法【张连翔原著】（生物量；生物量调查；生物量测定;标准地调查；样地调查）森林生物量的测定，不可能像农田或草原生物量的测定那样，将一定面积的森林全部都连根挖出来称重，这样做不但要花费巨大的劳动和很长的时间，而且在实际中往往也是不可能的。
因此需要采取一种变通的方法。
目前在国际上常采用设立所谓“破坏性样地”的方法来进行测定。
其具体步骤和方法如下：一、标准地（或称样地）的建立1、选择标准地的基本原则（1）对所调查林分作全面踏查，掌握林分的特点，选出具有代表性的，即林分特征及立地条件一致的地段设置标准地；（2）标准地不能跨越河流、道路或伐开的调查线，且应远离林缘（至少应距林缘为一倍林分平均高的距离）；（3）标准地必需设置在同一林分内，不能跨越林分；（4）标准地设在混交林中时，其树种、林分密度分布应均匀。
2、标准地的形状和面积（1）标准地形状：样地一般采用正方形或长方形，其一边的长度，最好至少要比该地段的最高树木的树高还要高些。
（2）标准地面积：按标准地上林木株数的多少为标准。
如近熟和成熟林应有100株以上，中龄林150株以上，幼龄林200株。
通常在一般的森林中可取20m×20m，30m×30m或更大些，在树种组成单一，林相整齐而又较密的中、幼林中，可适当减少到100-200m2。
3、标准地的境界测量用罗盘仪测角，用皮尺或测绳量距离。
当林地坡度大于5°以上时，应将测量的斜距按实际坡度改算为水平距离。
在进行标准地境界测量时，规定侧线周界的闭合差不得超过1/200。
4、标准地的位置及略图标准地设置好以后，应标记标准地的地点、测定并记录样地的GPS定位坐标、坡向、坡度、坡位和海拔及在林分中的相对位置，并将标准地设置的大小、形状在标准地调查表上按比例绘制略图。
5、样地的一般记载样地确定后，应按要求进行编号，记录各项自然条件，并把直接观测和简单测定所能得到的项目，尽量的记载下来，例如森林的树种组成、林龄、层次、结构、郁闭度、下木和草本地被植物的状况等等，在人工林中，通过访问还要把造林的措施和经营活动情况记录下来，以便作为分析和讨论中的参考。
立木生物量模型及碳计量参数 圆柏
立木生物量模型及碳计量参数圆柏一、概述圆柏是一种常见的常绿乔木，广泛分布于我国山区。
其独特的针叶和适应能力使其成为森林生态系统的重要组成部分。
本篇文章将介绍圆柏的立木生物量模型以及相关的碳计量参数。
二、立木生物量模型1. 生长模型：根据圆柏的生长特点，我们建立了一个基于冠幅面积、树高、胸径等指标的生长模型。
通过这些指标可以预测树木的生长情况，从而推算出其生物量。
2. 生态位模型：考虑到环境因素如光照、水分、养分等对圆柏的影响，建立了生态位模型，以更准确地评估不同环境条件下圆柏的生物量。
3. 年龄与密度调控模型：随着年龄的增长，圆柏的生长速度会逐渐减慢；同时，林木密度也会影响个体的生长。
因此，我们需要考虑这些因素来综合确定生物量。
三、碳计量参数根据以上建立的模型，我们可以进一步估算圆柏所含碳的总量及其在不同年龄、密度下的分布情况。
以下是几个关键的碳计量参数：1. 单位生物量的碳含量：即每克干物质中含有的碳的数量。
这个数值可以通过实验测定得到，并随树种、生长阶段、环境条件等因素而变化。
2. 年度碳吸收量：指一棵树每年从土壤、空气中吸收的碳数量。
这取决于树的生长状况、环境条件以及气候因素。
3. 碳储存在生物质中的比例：指的是一定数量的有机物中所包含的碳的比例。
这个数值对于准确计算圆柏的碳储量至关重要。
四、应用与展望通过对圆柏立木生物量模型的运用，我们可以更好地了解该物种在森林生态系统中的作用，为其保护和管理提供科学依据。
此外，这些碳计量参数也有助于评估森林整体的碳汇功能，为碳中和目标的实现做出贡献。
未来，随着科技的发展和研究的深入，我们将不断完善圆柏的生物量模型和碳计量方法，提高数据的精确性和可靠性。
同时，我们也期待与其他学科的交叉研究，例如生态学、地理信息系统等，共同推动圆柏及相关领域的研究进展。
五、模型应用与挑战将建立的立木生物量模型和碳计量参数应用于实际工作中，需要考虑到诸多因素，如数据的获取、模型的验证和调整等。
国家森林资源连续清查技术规定补充技术规定
附件1《国家森林资源连续清查技术规定》补充技术规定第一条为进一步完善清查体系，丰富监测内容，加强生态状况监测，深化清查成果分析，在《国家森林资源连续清查技术规定》（林资发[2004]25号）和《〈国家森林资源连续清查技术规定〉补充规定（试行）》（资调字[2005]10号）的基础上，特制定本补充技术规定。
第二条在乔木林调查中，将因人工栽培矮化而形成的，没有明显主干或树高达不到5米的乔木林另行编码记载，代码为118。
第三条在竹林调查中，将竹林细分为散生型竹林（代码1131）、丛生型竹林（代码1132）和混生型竹林（代码1133）。
对毛竹（含非竹林样地内毛竹）增加胸径检尺（精确到1cm）和竹度调查，并做标记，按保留竹（代码11）和新增竹（代码12）记载到“每木检尺记录”。
对全部竹林，选择3株平均竹，量测胸径、竹高和枝下高，记载到“平均样木调查记录”。
第四条对于因人工造林形成的乔木林地、疏林地、灌木林地和未成林造林地的造林地情况做附属说明，即按宜林地造林的林地（代码10），迹地更新的林地（代码20），防护林带（包括田旁、村旁、渠（河）旁）造林的林地（代码30），耕地造林的林地（代码40），城镇、村庄及工矿区内造林的林地（代码50），公路和铁路征地范围内造林的林地（代码60），其他造林的林地（代码90）填写说明，记载到“样地因子调查记录”。
第五条在未成林造林地调查中，增加造林树种、造林年度、苗龄、造林密度、苗木成活（保存）率和抚育管护措施等调查内容，记载到“未成林造林地调查记录”。
其中：造林年度：按初始造林的实际年度填写；苗龄：按造林所用苗木的年龄填写；造林密度：按造林的初植密度填写，单位为“株/公顷”；苗木成活（保存）率：调查时成活苗木株数占初植株数的百分比；抚育管护措施：按灌溉、补植、施肥、抚育、管护等五种措施调查，分别用代码记载（有某项措施其代码为1，无措施其代码为2）；树种组成：按十分法分别记载树种名称和株数比例。
（完整版）森林资源规划设计调查主要技术规定
（完整版）森林资源规划设计调查主要技术规定林资发[2003]61号⽂件附件：森林资源规划设计调查主要技术规定国家林业局⼆00三年四⽉森林资源规划设计调查主要技术规定第⼀章总则第⼀条调查⽬的与任务为了统⼀全国森林资源规划设计调查的技术标准，规范调查范围、内容、程序、⽅法、深度和成果等技术要求，依据《中华⼈民共和国森林法》第⼗四条、《中华⼈民共和国森林法实施条例》第⼗⼀条、第⼗⼆条等制定本规定。
森林资源规划设计调查(简称⼆类调查)是以国有林业局(场)、⾃然保护区、森林公园等森林经营单位或县级⾏政区域为调查单位，以满⾜森林经营⽅案、总体设计、林业区划与规划设计需要⽽进⾏的森林资源调查。
其主要任务是查清森林、林地和林⽊资源的种类、数量、质量与分布，客观反映调查区域⾃然、社会经济条件，综合分析与评价森林资源与经营管理现状，提出对森林资源培育、保护与利⽤意见。
调查成果是建⽴或更新森林资源档案，制定森林采伐限额，进⾏林业⼯程规划设计和森林资源管理的基础，也是制定区域国民经济发展规划和林业发展规划，实⾏森林⽣态效益补偿和森林资源资产化管理，指导和规范森林科学经营的重要依据。
第⼆条调查范围与内容⼀、调查范围森林经营单位应调查该单位所有和经营管理的⼟地；县级⾏政单位应调查县级⾏政范围内所有的森林、林⽊和林地。
⼆、调查内容(⼀)调查基本内容包括：1.核对森林经营单位的境界线，并在经营管理范围内进⾏或调整(复查)经营区划；2.调查各类林地的⾯积；3.调查各类森林、林⽊蓄积；4.调查与森林资源有关的⾃然地理环境和⽣态环境因素；5.调查森林经营条件、前期主要经营措施与经营成效。
(⼆)下列调查内容以及调查的详细程度，应依据森林资源特点、经营⽬标和调查⽬的以及以往资源调查成果的可利⽤程度，由调查会议具体确定：1.森林⽣长量和消耗量调查；2.森林⼟壤调查；3.森林更新调查；4.森林病⾍害调查；5.森林⽕灾调查；6.野⽣动植物资源调查；7.⽣物量调查；8.湿地资源调查；10.森林景观资源调查；11.森林⽣态因⼦调查；12.森林多种效益计量与评价调查；13.林业经济与森林经营情况调查；14.提出森林经营、保护和利⽤建议；15. 其它专项调查。
(完整版)森林资源规划设计调查主要技术规定
林资发[2003]61号文件附件：森林资源规划设计调查主要技术规定国家林业局二00三年四月森林资源规划设计调查主要技术规定第一章总则第一条调查目的与任务为了统一全国森林资源规划设计调查的技术标准，规范调查范围、内容、程序、方法、深度和成果等技术要求，依据《中华人民共和国森林法》第十四条、《中华人民共和国森林法实施条例》第十一条、第十二条等制定本规定。
森林资源规划设计调查(简称二类调查)是以国有林业局(场)、自然保护区、森林公园等森林经营单位或县级行政区域为调查单位，以满足森林经营方案、总体设计、林业区划与规划设计需要而进行的森林资源调查。
其主要任务是查清森林、林地和林木资源的种类、数量、质量与分布，客观反映调查区域自然、社会经济条件，综合分析与评价森林资源与经营管理现状，提出对森林资源培育、保护与利用意见。
调查成果是建立或更新森林资源档案，制定森林采伐限额，进行林业工程规划设计和森林资源管理的基础，也是制定区域国民经济发展规划和林业发展规划，实行森林生态效益补偿和森林资源资产化管理，指导和规范森林科学经营的重要依据。
第二条调查范围与内容一、调查范围森林经营单位应调查该单位所有和经营管理的土地；县级行政单位应调查县级行政范围内所有的森林、林木和林地。
二、调查内容(一)调查基本内容包括：1.核对森林经营单位的境界线，并在经营管理范围内进行或调整(复查)经营区划；2.调查各类林地的面积；3.调查各类森林、林木蓄积；4.调查与森林资源有关的自然地理环境和生态环境因素；5.调查森林经营条件、前期主要经营措施与经营成效。
(二)下列调查内容以及调查的详细程度，应依据森林资源特点、经营目标和调查目的以及以往资源调查成果的可利用程度，由调查会议具体确定：1.森林生长量和消耗量调查；2.森林土壤调查；3.森林更新调查；4.森林病虫害调查；5.森林火灾调查；6.野生动植物资源调查；7.生物量调查；8.湿地资源调查；9.荒漠化土地资源调查；10.森林景观资源调查；11.森林生态因子调查；12.森林多种效益计量与评价调查；13.林业经济与森林经营情况调查；14.提出森林经营、保护和利用建议；15. 其它专项调查。
第11章 森林生物量的测定
幻灯片1第11章森林生物量的测定●内容提要●基本概念●树木生物量的测定●林分生物量的测定幻灯片2第一节概述●森林生物量是森林生态系统的最基本数量特征。
1994年联合国粮农组织在“国际森林资源监测大纲”中就明确规定：森林生物量是森林资源监测中的一项重要内容。
●森林生产力的调查是正确认识、管理和利用森林生态系统的前提。
●森林生物量数据是研究许多林业问题和生态问题的基础。
如森林碳储量计算；森林生产力的测定；研究森林物质循环和能量流动；幻灯片3一、基本概念●总初级生产力(Gross Primary productivity,GPP) ：第一生产者通过光合作用每年生产的有机物质总量。
●净初级生产力(Net Primary productivity,NPP) ：第一生产者通过光合作用每年生产的有机物质除去呼吸消耗部分。
单位：g·m-2·a-1●森林生物量(Forest Biomass) ：指在一定时间内单位空间中森林植物群落在其生命过程中所产干物质的累积量，也称现存量（Standing Crop Biomass）。
用干物质重量来表示，单位： kg／h m2 、g／m2 。
●森林生产量(Forest Production)：是指森林群落中持有绿色叶片的植物，由光合作用所产生的有机物质总量，称为总第一性生产量。
幻灯片4二、树木生物量的组成●树木生物量可以分地上及地下两部分，地下部分是指根重量（WR）；地上部分则包括树干（WS）、树枝（WB）、树叶（WL）和花、果的重量等。
乔木层中的生物量以树干约占全层生物量的65%-75%、枝量7%-13%，叶量2%-ll%、根量ll%-20%。
●森林生物量包括：乔木、灌木、草本植物、苔藓植物、藤本植物以及凋落物生物量等。
乔木层的生物量是森林生物量的主体，一般大约占森林总生物量的90%以上。
幻灯片5二、树木生物量的组成●重量分配比：●重量测定三要素：D、H和冠量●冠量描述因子：树高（h）、枝下高（hb）、冠长（CL）、冠幅（CW）、冠长率（CR％）、树冠圆满度（＝CW/h）、树冠投影比（＝CW/D）幻灯片6三、鲜重与干重●鲜重：树体在自然状态下含水时的重量●气干重：树木伐倒后，在自然大气状态下经过相当期间失去树体内大部分水时的重量。
随机森林模型假设条件
随机森林模型假设条件
1 随机森林模型
随机森林模型是一种常用的机器学习技术，用来帮助你预测结果
并对输入变量进行分类或回归。
它是一种集成学习算法，用于解决最
优特征组合/组合筛选问题。
它与单一决策树不同，它将多个决策树组
合起来，以赢得更好的准确性。
简单地说，随机森林模型使用一组决
策树，并反映树出现结果的不同方式，以获得最佳准确性。
2 假设条件
对于随机森林模型而言，假设条件的主要原则是：1）决策树是独
立的；2）所有样本都有等可能地被决策树所采用；3）每个决策树以
它所选择的特征做出决定；4）总体结果基于决策树以投票方式生成；5）不同树之间不能有相同的决定；6）特征值采用均匀分布。
考虑特征值分布特别重要，因为随机森林模型的运行基于决策树
的运行，而决策树正是基于分布的结果，如果特征值分布不均匀，可
能会导致运行结果的出入。
在使用随机森林模型的时候，最好的策略
就是将输入数据进行归一化地处理，以保证特征值的分布是均匀的。
随机森林模型假设条件是此模型正确运行和产生最佳结果的基础。
如果这些条件不被正确遵守，结果可能是不可预测的，或者不可信任的。
因此，在使用随机森林模型之前，最好能确保输入数据的准确性，以及存在正确的假设条件。
立木生物量模型及碳计量参数
立木生物量模型及碳计量参数立木生物量模型是指通过测定树木的各个部分（如树干、树枝、树叶等）的生物量，以及树木的结构特征（如直径、高度等），建立起来的树木生物量与树木结构特征之间的数学模型。
该模型可以用来估算森林或植被中树木的总生物量，或者根据已知的树木的生物量推算其它的结构参数。
立木生物量模型的基本原理是将树木看作是一个复杂的空间体，由许多相互连接的木材环组成。
通过测定树木的直径、高度和材质密度等参数，可以计算出树木的体积。
然后再根据不同部位（如树干、树枝、树叶）的干重和比例，可以得到树木的生物量。
具体来说，立木生物量模型需要以下几个关键参数：1.直径：树木的直径是衡量树木大小的重要指标。
通常会测量胸径（D0）和胸高直径（DBH），根据测量的直径可以推算出树木的截面积、树干体积等。
2.高度：树木的高度也是树木生物量估算的重要参考指标。
通过测量树木的高度，可以推算出树木的体积和树干生物量。
3.材质密度：树木的材质密度是指单位体积的木材质量。
不同树种的材质密度可能会有所差异，因此需要针对不同树种进行测量和调整。
4.构建函数：利用测量的直径和高度等参数，建立树木的体积和生物量与这些参数之间的关系模型。
常用的立木生物量模型包括线性模型、非线性模型和多变量回归模型等。
根据以上参数和模型，可以对森林或植被中的树木进行生物量估算。
这对于研究森林碳循环、估算森林碳储量以及评估气候变化等方面具有重要意义。
立木生物量模型的应用不仅限于森林生态学领域，还可以在林业、环境保护和气候变化研究等领域发挥重要作用。
通过测量树木的生物量，并结合其他环境因素，可以评估森林系统的健康状况和生态功能，并为保护森林资源、制定合理的林业经营方案和气候变化政策提供科学依据。
林木生长模型的建立与应用
林木生长模型的建立与应用林木生长模型是林木生长规律的数学描述，能够帮助我们更好地了解和预测森林生态系统的发展趋势。
本文将探讨林木生长模型的建立方法以及其在实际应用中的意义。
一、林木生长模型的建立方法林木生长模型的建立是基于大量的观测数据和数理统计方法进行的。
以下是建立林木生长模型的一般步骤：1. 数据采集：通过实地调查和测量，采集不同环境下的林木生长数据，包括树高、胸径、树龄等。
2. 数据处理：对采集到的数据进行清洗和整理，排除异常值和错误数据，并进行合理的统计分析。
3. 模型选择：根据处理后的数据，选择适合描述林木生长规律的数学模型，常见的模型包括生长函数模型和状态方程模型。
4. 参数估计：使用统计方法对模型中的参数进行估计，找到最能拟合实际数据的参数取值。
5. 模型验证：使用独立于建模数据的验证数据对模型进行验证，评估模型的拟合精度和可靠性。
6. 模型修正：根据验证结果，对模型进行修正和改进，提高模型的适用性和预测能力。
二、林木生长模型的应用林木生长模型在森林生态学和林业管理中具有广泛的应用价值。
以下是几个应用方面的例子：1. 林业规划和管理：利用林木生长模型可以对不同区域或不同类型的森林进行生长预测和资源评估，为森林经营决策提供科学依据。
例如，根据模型预测的林木生长速率和资源利用率，可以合理规划林区的砍伐和更新策略，确保森林资源的可持续利用。
2. 森林生态系统模拟：通过将林木生长模型与其他生态环境模型相结合，可以模拟森林生态系统的演替过程和生态功能。
这有助于我们理解森林生态系统的动态变化，研究人类活动对森林影响的模拟和评估，以及评估不同干扰因素对森林生态系统的响应。
3. 生态修复与森林监测：在生态修复和森林监测中，林木生长模型可以用来预测被采伐或破坏的森林恢复的时间和效果。
同时，通过实时监测和记录林木生长数据，可以对森林健康状态进行评估和监测。
4. 气候变化研究：林木生长模型还可以用来评估气候变化对林木生长的影响，为应对气候变化提供参考。
宝兴县杉木生物量模型的建立和材种出材率表的编制
宝兴县杉木生物量模型的建立和材种出材率表的编制现代森林经营管理过程中,为了更有效的统计和监测森林资源、制定更科学的森林经营方案,要求人们制定准确、实时的林业数表。
目前,学者对生态系统能量和营养循环的研究是以森林生物量为基础的,而林木生物量又是研究森林生物量结构和功能的重要环节,对估算森林生态系统的碳储量和森林生长量具有重要的作用。
杉木(Cunninghamia lanceolata)作为四川主要的速生丰产树种之一,建立生物量模型、编制材种出材率表对于推动林业生产经营活动、编制经营方案以及森林资源调查具有重要的作用。
本研究在四川省宝兴县不同区域的杉木人工林中随机设置面积20m×20m的标准地92个,共采集205株解析木,其中用于建立削度方程模型的150株,剩余55株作为检验样本；选取92解析木进行各组分生物量测定,其中83个用于生物量模型建立,9个作为检验样本。
研究结果表明：(1)本研究主要通过SPSS19.0软件中非线性回归分析确定模型中变量的参数,经多次迭代分析后得到杉木单株立木各组分的生物量最优模型。
各组分最优生物量模型为：W全=0.04*(D2H)0.948*e-0.00001291*(D^2*H)2,W干=0.008*(D2H)1.053,W枝=0.041*(D2H) 0699*e-.0.00002776*(D^2*H)^2,W叶=0.006*(D2H)0.931,e-0.00004618*(D^2*H)^2,W地上=0.036*(D2H)0917,W根=0.005*(D2H)1.064*e-0.00005412*(D＾2*H)＾2。
(2)从杉木立木生物量分布特征来看,在幼龄时树干和根生物量的百分比、枝与叶生物量的百分比几乎相同：随胸径的增长(6cm-36cm),树干生物量所占百分比均匀上升,由43.78%上升到75.82%；根生物量所占比例由44.52%下降到18.03%；枝的生物量所占比例由17.18%下降到6.32%；叶生物量所占比例由17.41%下降到6.08%。
森林生物量测算方法
20
嵌套式回归建立生物量模型
刘琪璟. 2009. 嵌套式回归建立树木生物量模型. 植物生态学报 2009, 33 (2) 331~337
• 基本原理是以枝轴为基本单位，逐级拟合。 • 此种抽样方法同通常的分层抽样略有不同，即高 级样本单元包含低级样本单元，所以称之为嵌套。 • 由于样本单元之间有包含关系，实际测定的样本 很小，具有快速使用的特点。
4
• 收获法省去建立模型的过程，可以直接用于估算生物量。 • 收获法看起来可靠，但对样地尺度进行全收获极耗时费 力，操作过程损失造成的误差也很大，对大型树木十分 困难，而且对群落造成的破坏很大。 • 即使获得精确的测定结果，由于群落空间异质性的关 系，以一个样地测定的数据代表整个群落或小流域的生 物量，也存在很大的不确定性。 • 因此，在实际工作中，大型乔木树种的生物量测定很少 使用全样地收获法。
程
不同大小枝条直径长度 Diameters and lengths of twigs 枝轴生物量模型 Biomass equation for main branches
取大径枝条 Sampling larger branches
各级枝条各选一个测定其所有次级枝条直径 One branch from each order and measure the diameters of all sub-order branches
13
生物量转换因子法
• Brown 和Lugo 于1984 年提出了基于森林植被 材积的生物量估测方法，称为生量转换因子法。 • 国内，方精云等率先利用树干材积推算生物量。
14
• 在研究森林的生物量时可以用林木的蓄积量来推 算，并估测全球主要森林类型的地上生物量。 • 统计表明，林分蓄积量与生物量之间存在良好的 相关关系，因为林分蓄积量包含了森林类型、年 龄、立地条件和林分密度等诸多因素，利用它与 林分生物量之间的关系推算生物量就消除了这些 因素的影响。
主要树种立木生物量模型与碳计量参数
主要树种立木生物量模型与碳计量参数在森林的深处，树木高高耸立，像一个个健壮的守护者。
说到树木，大家可能首先想到的是它们的美丽和庇荫。
但树木背后还有一个更为深奥的秘密，那就是它们的生物量模型和碳计量参数。
听起来有点复杂？别担心，咱们慢慢聊聊这事儿。
生物量模型，简单来说，就是用来估算树木所储存的生物质。
树木不光是高大挺拔，它们的每一片叶子、每一根枝条，甚至根系，都是它们生命力的体现。
想象一下，树木就像一个个储蓄罐，把阳光和养分都存起来，然后慢慢释放。
说到碳计量，这可是个大事儿。
树木通过光合作用，把二氧化碳吸收进来，转化为氧气，简单来说，它们在为我们的呼吸“打工”。
所以，树木越多，吸收的二氧化碳也就越多，咱们的空气自然也就越清新。
可树木的生物量到底怎么测量呢？这就涉及到一些专业的计算方法，比如树干直径、树高等等。
这些参数就像是树木的身份证，告诉我们它们的年龄、健康状况以及它们能够吸收多少二氧化碳。
你瞧，这些小小的数字背后，其实藏着的是生态平衡的秘密。
当我们深入这个话题时，树木的世界就像一个神秘的迷宫。
每一种树木都有它独特的生长习性，有的喜欢阳光，有的则偏爱阴凉。
比如，松树就像个阳光爱好者，直冲云霄；而榆树则比较稳重，扎根在土地里。
这些差异使得它们在碳计量上也表现得各有千秋。
有趣的是，不同的树种在吸收二氧化碳方面的效率也不一样。
科学家们通过建立生物量模型，可以预测每一种树种在不同环境条件下的生长情况，进而制定出更好的保护和管理措施。
树木的生物量和碳计量，不仅仅是科学研究的内容，它们也与我们日常生活息息相关。
想想看，城市里的公园、街道旁的绿树成荫，都是为了给我们提供更舒适的生活环境。
若是把这些树木砍掉，空气中的二氧化碳可就得不到有效的消化了。
就像我们的身体需要维生素一样，地球也需要树木来维持生态平衡。
树木越多，地球越健康，咱们的生活才会更美好。
在我们的生活中，常常可以见到一些树木。
无论是春天的繁花似锦，夏天的浓荫如盖，秋天的果实累累，还是冬天的银装素裹，树木都在以自己的方式装点着生活。
单木生物量模型构建
单木生物量模型构建
单木生物量模型是一种用来估算森林中单棵树木的生物量的模型。
生物量是指树木的质量，包括树木的茎、枝、叶、根和果实等部分。
单木生物量模型可以用来估算森林的生物量总和，从而为森林资源管理、森林碳储存和其他应用提供依据。
构建单木生物量模型的过程如下：
选择样本：选择一定数量的树木作为样本，这些树木的生物量将用来构建模型。
样本的选取应该具有代表性，即能够代表整个森林中不同种类、不同年龄和不同位置的树木。
收集数据：对选定的样本进行测量，收集与生物量相关的数据。
这些数据可能包括树木的高度、胸径、分支结构、叶面积、果实重量等。
建立模型：根据收集的数据，使用统计学方法或机器学习方法建立单木生物量模型。
常见的方法包括线性回归、多项式回归和决策树等。
验证模型：使用已知生物量的树木来验证模型的准确性。
通常使用交叉验证的方法，将样本分成训练集和测试集，用训练集来构建模型，用测试集来验证模型的准确性。
如果模型的预测结果与已知生物量的误差较小，则表明模型较为准确。
应用模型：构建好的单木生物量模型可以用来估算森林中单棵树木的生物量。
可以使用模型对森林中的每棵树木进行预测，并统计出森林的生物量总和。
此外，单木生物
量模型还可以用来研究森林的生物量分布情况，以及影响森林生物量的因素等。
森林生态系统模型建立与应用
森林生态系统模型建立与应用森林是地球上最重要的生态系统之一，对于维护地球生态平衡和提供人类生存所需的资源有着至关重要的作用。
为了更好地了解和管理森林生态系统，科学家们开展了大量的研究和实践，其中就包括建立森林生态系统模型。
本文将介绍森林生态系统模型的建立与应用，并探讨其在森林管理和保护方面的重要性。
一、森林生态系统模型的建立森林生态系统模型的建立是基于对自然界存在的森林生态系统进行观测和数据收集的基础上。
科学家们通过研究不同类型的森林生态系统，收集关于植物生长、物种多样性、土壤环境、气候变化等方面的数据，并运用统计学和计算机模拟等方法进行分析和处理。
通过将这些数据与现有的生态学理论和知识相结合，建立了模拟森林生态系统的数学模型。
森林生态系统模型通常包括以下几个主要组成部分：植物群落模型、动物群落模型、土壤模型和气候模型。
其中，植物群落模型描述了森林中不同植物种类的生长、繁殖和相互作用关系；动物群落模型则研究了森林中动物的迁移、食物链、种群数量等因素；土壤模型考虑了土壤的成分、结构和养分循环等；气候模型主要研究了气温、降水和光照等因素对森林生态系统的影响。
二、森林生态系统模型的应用1. 森林管理森林生态系统模型在森林管理中扮演了重要的角色。
通过模拟森林生态系统的运行过程，科学家们可以预测不同管理措施对森林生态系统的影响，从而指导实施最佳的森林管理策略。
例如，模型可以帮助决策者评估不同伐木强度对森林生态系统结构和功能的影响，以达到可持续发展的目标。
2. 生态学研究生态学研究需要大量的实地观测和数据收集工作，然而在某些情况下，例如目标物种数量庞大或者观测条件受限时，实地研究变得困难或不可行。
在这种情况下，森林生态系统模型可以用来进行虚拟实验，模拟不同因素对生态系统的影响。
通过调整模型中的参数，可以预测不同变量之间的关系，并提供新的研究方向和假设。
3. 环境决策支持森林生态系统模型还可以用于环境决策的支持。
林木生长模型建立与预测设计
林木生长模型建立与预测设计林木生长模型建立与预测设计一、引言林木生长模型是指根据种子的发芽和幼苗的生长规律，以及各个生长阶段的生物学特征和环境因素，建立的一种数学模型，用于预测林木的生长趋势和产量。
林木生长模型在林业管理和森林经济中具有重要的应用价值。
本文将讨论林木生长模型的建立过程和预测设计。
二、林木生长模型的建立林木生长模型的建立可以分为两个步骤：数据采集和模型构建。
数据采集是建立模型的第一步。
在这个阶段，我们需要收集林木生长的相关数据，包括种子发芽率、幼苗的生长速度、各个生长阶段的生物学特征等。
同时，我们还需要考虑到环境因素对林木生长的影响，如温度、湿度、日照等。
为了确保数据的准确性和全面性，我们需要在多个林地和多个季节进行数据的收集。
模型构建是建立模型的第二步。
在这个阶段，我们将利用收集到的数据，通过统计学和数学建模的方法，建立起林木生长的数学模型。
常用的模型有线性回归模型、非线性回归模型和时序模型等。
我们可以根据实际情况选择最合适的模型，并进行参数估计和模型拟合，以获得最佳的模型。
三、林木生长模型的预测林木生长模型可以通过已知的数据，预测未来林木的生长趋势和产量，为森林经营和管理提供科学依据。
预测设计可以通过模型仿真和模型预测两个步骤来完成。
模型仿真是指利用建立好的模型，根据已知的数据，推断未知的数据。
通过模型仿真，我们可以了解林木生长过程中的各个环节的变化规律，如种子发芽率的变化、幼苗的生长速度的变化等。
同时，我们还可以对不同环境因素对林木生长的影响进行模拟分析，从而制定相应的管理措施。
模型预测是指利用建立好的模型，根据已知的数据，预测未来的林木生长趋势和产量。
通过模型预测，我们可以预测未来林木的生长速度、树高、胸径等指标，以及未来的林木产量。
这对于森林经济的发展和森林资源的保护具有重要的意义。
四、林木生长模型的应用林木生长模型在林业管理和森林经济中具有广泛的应用。
首先，在森林经济中，林木生长模型可以用来进行森林资源的评估和规划。
林木生长模型与技术
林木生长模型与技术林木生长模型是指对林木的生长过程进行建模和预测的一种方法。
通过建立数学模型，科学家可以更好地理解林木的生长规律，预测未来的生长趋势，并为林业管理提供决策支持。
在现代林业中，林木生长模型的应用已经成为一门重要的研究领域，并且在实践中得到了广泛的应用。
一、林木生长模型的分类根据研究的对象和目的不同，林木生长模型可以分为几种不同的类型。
其中最常见的包括木材生长模型、树冠生长模型和根系生长模型。
1. 木材生长模型木材生长模型主要关注林木的胸径生长和高度生长。
通过收集大量的实测数据和环境因素，如土壤、气候等，可以建立起预测林木胸径和高度生长的数学模型。
这些模型通常包括生长方程和参数估计方法，可以通过输入环境因子来计算林木的生长情况。
2. 树冠生长模型树冠生长模型关注的是林木枝叶的生长和发育。
树冠是林木的重要组成部分，影响着光合作用的效率和木材的生产。
通过对光合作用模型和林木生理特性的研究，可以建立起预测林木树冠生长的数学模型。
这些模型对于林木的营养管理和生长优化具有重要意义。
3. 根系生长模型根系是林木吸收土壤水分和养分的重要器官。
根系的生长情况直接关系到林木的生长和生理功能。
通过对根系结构和生长规律的研究，可以建立起预测林木根系生长的数学模型。
这些模型对于土壤保护、水资源管理和根系疾病防治等方面具有实际应用价值。
二、林木生长模型的应用林木生长模型的应用可以从多个方面来具体分析。
1. 林业经营林木生长模型可以帮助林业经营者做出更精确的决策，如何选择合理的砍伐年限、掌握林木生长的规律等。
通过研究林木生长模型，可以优化经营管理，提高木材产量和质量。
2. 林业规划林木生长模型可以为林业规划提供科学依据。
通过对林木生长趋势的预测和模拟，可以合理规划林业资源的利用和保护，为实现可持续发展提供支持。
3. 生态恢复林木生长模型在生态恢复方面也具有重要意义。
通过预测林木生长和树种组成的变化，可以指导生态恢复工作的实施，帮助选择合适的树种和合理的植被配置方案。
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附件2国家森林资源连续清查森林生物量模型建立暂行办法（试行）第一章总则第一条目的任务森林生物量是森林生态系统的最基本数量特征，是研究许多森林问题和生态问题的基础。
建立森林生物量模型的目的是制定森林植被（包括乔木、灌木和草本）生物量计量标准，为评价森林生产力和森林质量，以及监测我国的森林固碳释氧能力提供基础依据。
同时，增加森林枯落物储量调查建模，结合森林生物量，以满足森林碳汇现状与碳汇能力变化估算需要。
主要任务是通过采集所需的乔木、灌木、草本和枯落物等建模样本，建立森林生物量和枯落物储量模型，实验测定相应的固碳系数和储能系数。
第二条主要内容（一）样本采集。
包括乔木层（含竹类、下木，下同）、灌木层、草本层3个层次的生物量样本及枯落物层储量样本。
（二）系数测定。
实验测定样品的含水率、含碳系数与储能系数。
（三）模型建立。
森林生物量分别按乔木、竹类、灌木和草本建立回归模型，其中乔木和竹类建立单木回归模型，灌木建立单木或样方回归模型，草本建立样方回归模型。
枯落物储量按样方建立回归模型。
第三条建模单元（一）乔木生物量建模单元原则上参照原农林部标准立木材积表（LY208－77）的分区和树种（组）确定。
竹类生物量建模单元原则上按散生、丛生竹种类型，分毛竹类、刚竹类、其他散生竹类、簕竹、绿竹、其他丛生竹类确定建模单元。
灌木和草本生物量建模单元原则上在森林植被群落内按建群种确定。
枯落物储量建模单元原则上按森林的优势树种（组）确定。
（二）各省、自治区、直辖市可在上述原则要求的基础上，根据各自需求，并结合本地实际，进一步细化乔木、竹类、灌木、草本和枯落物建模单元。
第四条精度要求（一）回归模型精度。
乔木和竹类生物量模型精度在90％以上，灌木和草本生物量模型精度在85%以上，枯落物储量模型精度80%以上。
（二）系数测定精度。
含水率、含碳系数和储能系数的实验测定精度要求在98％以上。
第二章样本采集第五条前期准备生物量建模承担单位根据本暂行办法编制操作细则，制定工作方案，组建调查队伍，建立质量管理制度，开展技术培训，并做好以下准备工作：（一）调查表格和地形图等基础资料的准备。
（二）各种调查工具和仪器设备的准备。
（三）各类森林资源调查成果及相关资料（树木志、植物志、植物图鉴等）的收集。
第六条样木（方）采集（一）基本要求森林生物量建模样本的采集应遵循以下要求：1. 样本数量应满足建模的精度要求，原则上每个单元的建模样本数不少于50个，检验样本数不少于10个。
否则应根据需要适当增加样本数量。
2. 乔木生物量模型样本原则上按5个以上径阶组（从最小径阶到最大径阶等距划定）均匀分布，且每个径阶组内的样本量要尽量按树高级均匀分布，并考虑冠幅、冠长等因子差异；灌木和草本生物量模型样本原则上按盖度、高度等因子等级均匀分布；枯落物储量模型样本原则上按厚度等级均匀分布。
3. 样本选取应综合考虑地域分布、立地条件、龄组结构等因素，确保所采集的样本具有充分的代表性。
4. 生物量样本采样时间应集中在森林植物生长旺盛期进行。
5. 采集样本时，应填写样本采集地点生境要素记录（见附表1）。
（二）采集方法1. 乔木样木选取。
根据建模样本的分配要求，按径阶组分不同的树高级选取目标径阶标准样木。
选择的标准样木，应为没有发生断梢、分叉的生长正常的树木，原则上不能选用林缘木和孤立木。
样木选定后，准确量测其胸径、冠幅、枝下高等因子。
树干鲜重测定。
伐倒选取的标准木，准确量测树干长度，将树干均匀分为十个区分段，测定各个区分段（0、1/10、2/10、3/10……9/10）的直径（分带皮直径和去皮直径），并在1/10、3/10、7/10处截取圆盘（3-5cm厚），测定每个圆盘和各区分段的鲜重。
伐倒标准木和截取圆盘过程中产生的木屑或木片也应计入树干鲜重。
枝、叶（含花和果）鲜重测定。
将树冠分上、中、下3层，按顺序测定每个带叶枝条的鲜重，计算每层的平均带叶枝鲜重。
按各层平均带叶枝鲜重分别选取3-5个标准枝，对标准枝摘叶后，分别测定枝量和叶量，根据每层标准枝鲜重推算出各层枝、叶的鲜重和整个树冠的枝、叶重。
树根鲜重测定。
以树干基部为中心，将全部树根挖出，分别根茎、粗根（直径为0.3cm以上）、细根（直径为0.3cm以下）称其鲜重。
各调查因子相应填入附表1、附表2。
对于下木，参照后面主干明显的灌木进行样本采集。
2. 灌木灌木模型分林下灌木与林外灌木建立。
对于主干明显，且相对高大的灌木，采用整株收获法分干、枝（含叶）、根称其鲜重。
对于无明显主干、丛生的灌木群落，设置边长2m×2m的样方，调查记录灌木优势种名、株数、平均高、平均地径和平均盖度，采用全部收获法将样方内所有灌木挖出，分别地上部分和地下部分称其鲜重。
各调查因子相应填入附表1、附表2。
3. 草本在林下选取符合样本建模要求的地段，设置边长1m×1m的样方，调查记录草本优势种名、平均高和覆盖度，采用全部收获法将样方内所有草本挖出，分别各草类的地上部分和地下部分称其鲜重。
各调查因子相应填入附表1、附表2。
4. 枯落物在林下选取符合样本建模要求的地段，设置边长为1m×1m 的样方，调查记录乔木优势树种和枯落物平均厚度，收集每个样方的森林枯落物，并称其重量。
各调查因子相应填入附表1。
第七条样品采集样品采集是指从样本中抽取有代表性的样品，供实验测定含水率、含碳系数和储能系数。
（一）基本要求1. 采样时，须注意样品的代表性和均匀性，以确保所采样品能代表样本的整体状况。
同时，应保证样品的纯洁性，避免混入杂质，影响实验分析结果。
2. 应建立样品档案管理制度，采集的样品应进行系统编号，并与记录表一一对应。
3. 采集的样品应尽快进行实验分析，否则应置于通风干燥处妥善保存。
（二）采样方法乔木的树干样品在1/10、3/10和7/10圆盘中按扇形面积截取；树枝样品从树冠上、中、下3层的标准枝中分别截取；树叶样品从各层标准枝所摘的叶混合后选取；树根样品分根茎、粗根和细根3个部分截取。
采用单株测定的灌木，参照乔木样品采集方法分别选取干、枝（含叶）、根样品；采用样方调查的灌木，分别按地上和地下部分选取样品。
草本分别地上和地下部分选取混合样品。
枯落物选取混合样品。
（三）采样数量乔木分干（带皮）、枝、根3个部位各采样3个，叶采样1个。
采用单株调查的灌木，干（带皮）、枝（含叶）、根3个部位各采样1个；采用样方调查的灌木，分地上和地下部分各采样1个。
草本分别地上和地下部分各采样1个。
枯落物每个样方采样1个。
（四）样品重量每个样品重量原则上要求为500g左右。
对较大或较小的样木，可酌情增减样品重量。
各样品采样情况相应填入附表3。
第三章实验测定第八条含水率测定含水率是指样品中水的含量。
具体测定方法是：将外业采集的样品先置于150℃恒温下烘2小时，再在85℃恒温下烘5小时进行第一次称重，然后每隔2小时称重1次，直至两次重量相对误差≤1.0%时，将样品取出放入玻璃干燥器皿内冷却至室温再称其干重，计算每个样品的干鲜重比和含水率，并按材积加权法计算样木的含水率。
含水率测定情况填入附表3。
第九条含碳系数测定含碳系数是指植物体中的有机碳占植物体有机物总质量的百分比。
具体采用干烧法（高温电炉灼烧）测定，即从已烘干的干物质中选取5g，研磨粉碎并均匀混合，称取约20mg试样，放入有机元素分析仪中进行样品有机元素（C、H、O、N等）含量分析，测定其碳元素含量。
每个样品2－3次重复，每次重复测定的误差控制在±0.1%以内，取误差为±0.1%的2次测定结果的平均值作为样品的含碳系数。
含碳系数测定情况填入附表3。
第十条储能系数测定植物热值（储能量）以干质量热值（GCV）(每克干物质在完全燃烧条件下所释放的总热量）和去灰分热值(AFCV)（除去灰分含量后的纯净干物质的热值）两个指标来表示，通常以兆焦耳/千克（MJ/kg）为单位。
灰分是指植物体矿物元素氧化物的总和。
干质量热值测定采用氧弹法，即从已烘干的干物质中选取5g，研磨粉碎并均匀混合，称取约1g试样放入热量计中测定热值含量。
测定环境温度在20℃左右，每份样品2－3次重复，每次重复测定的误差控制在±0.1%以内，每次实验前用苯甲酸标定。
灰分质量的测定采用干灰化法，即样品在马福炉550℃下灰化5小时后测定其灰分质量。
去灰分热值=干质量热值/（1-灰分质量/干物质总质量）。
储能系数测定情况填入附表3。
第四章模型建立第十一条建模准备（一）数据输入对检查验收合格的外业采集记录表，采用统一数据库格式输入计算机。
数据输入实行双轨制作业。
（二）数据计算以建模树种（组）为单位，根据各样本的鲜重和含水率计算出样本各部分（干、根、枝、叶）的绝干重（生物量）和总生物量。
第十二条模型选择（一）乔木模型乔木生物量模型采用以下两种通式：M i ＝f(D,H)∙V 或 M i ＝f(D,H,Wd,Wl)∙V式中M i 为样木的树干、树根、树枝、树叶生物量或总生物量，D 为样木胸径，H 为树高，Wd 为冠幅，Wl 为冠长，V 为材积。
具体结构式应根据建模数据的变化规律确定，如二元生物量模型可以设计为V H D a M ib i i )(2=，其中a i 、b i 为常数项。
竹类和下木生物量模型一般采用如下通式：M i ＝f(D,H)式中M i 为样木的干、根、枝叶生物量或总生物量，D 为胸径，H 为竹类或下木高度。
（二）灌木模型灌木单株生物量模型采用以下通式：M i ＝f(D,H)式中M i 为灌木的干、枝、根生物量或总生物量，D 为灌木地径，H 为灌木高度。
具体结构式应根据建模数据的变化规律确定，如可以设计为ib i i H D a M )(2=，其中a i 、b i 为常数项。
灌木样方生物量模型采用以下通式：M i ＝f(D,H,S)式中M i 为灌木样方的地上、地下部分生物量或总生物量，D 为样方平均地径，H 为样方平均高，S 为覆盖度。
（三）草本模型草本样方生物量模型采用以下通式：M i＝f(H,S)式中M i为草本样方的地上、地下部分生物量或总生物量，H 为样方平均高，S为覆盖度。
（四）枯落物模型枯落物储量模型采用以下通式：M＝f(H)式中M为样方枯落物储量，H为枯落物厚度。
第十三条参数计算利用有关统计软件（SPSS、SAS或ForStat2.0软件），采用最小二乘法建立乔木、灌木、草本生物量模型和枯落物储量模型。
当回归模型检验存在有异方差时，要采用加权最小二乘法估计各模型的参数，权函数选用2)w （f（x）为回归模型结(f/1x构式）来消除异方差对参数估计的影响，确保模型的通用性。
如果同时建立总量和各分量的生物量模型，还要考虑模型之间的兼容性。
第十四条模型检验（一）模型自检利用建模样本的实测生物量和模型估计生物量计算总相对误差、平均系统误差、相对误差绝对值平均数和预估精度等统计指标，同时观察残差分布是否随机，以评价模型是否达到预定要求。