长白落叶松人工林立地指数表和胸径地位级表的编制

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落叶松人工林生物量密度控制图的编制

摘要：以吉林省汪清林业局金沟岭林场的落叶松人工林为研究对象，首先建立了不同立地了不同地位指数级的落叶松生物量林分密度控制图，并检验分析了其在实际生产中的应用，结果表明本研究结果能满足经营需要。
第３３卷第１０期
２０１３年１Ｏ月
中南林业科技大学学报
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｅｎｔｒａｌＳｏｕｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
ｄｉａｇｒａｍｓｗｅｒｅｖｅｒｉｉｅｆｄｔｈｒｏｕｇｈａｃｔｕａｌｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅｒｅｓｕ￣ｓｓｈｏｗｈａｔｔｔｈｅｉｎｔｕｉｔｉｖｅｒｅｓｕＫｓｏｆｔｈｉｓｓａｄｔｙｃａｎｍｅｅｔｈｅｔｏｐｅｒａｔｉｎｇｎｅｅｄｓ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｌａｒｉｘｏｌｇｅｎｓｉｓ；ｂｉｏｍａｓｓ；ｓｔａｔｕｓｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌｏｒｄｅｒ；ｄｅｎｓｉｙｔｃｏｎｔｒｏｌｄｉａｇｒａｍ
２．ＷａｎｇｑｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＢｕｒｅａｕｉｎＪｉｌｉｎＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｗａｎｇｑｉｎｇ１３３２００，Ｊｉｌｉｎ，Ｃｈｉｎａ）

亚热带日本落叶松人工林立地指数表编制

东北林业大学学报JOURNAL OF NORTHEAST FORESTRY UNIVERSITY Vol.44No.2 Feb.2021第49卷第2期2021年2月亚热带日本落叶松人工林立地指数表编制1)刘柄昂彭湃马丰丰(湖南省林业科学院,长沙,410004)宋庆安袁穗波吕勇向祖恒冯骏苏尚敏(湖南省林业科学院)(中南林业科技大学)(龙山县林业局)(湖北省长岭岗林场)(湖北省高岩子林场)摘要日本落叶松是湘西、鄂西高海拔山区引种栽植广泛的树种，以274块样地的优势高一林龄数据为基础，编制亚热带日本落叶松人工林立地指数表。

选择6个常用的数学模型通过曲线回归、非线性回归法拟合导向曲线，编制立地指数表。

研究结果表明：采用R2较高、E ms最低的对数曲线模型作为最优导向曲线；确定了基准年龄为22a,指数级距为2m；以16指数级树高为基准，导出立地指数曲线编成立地指数表。

检验结果表明：所编立地指数表精度高、适用性强，可以良好的反映亚热带地区日本落叶松人工林的立地质量。

关键词日本落叶松人工林;亚热带；立地指数表;导向曲线分类号S7444Site Index Table Preparation for Subtropical Larix kaempferi Plantation//Li u Bing'ang，Peng Pai,Ma Fengfeng (Hunan Academy of Forestry，Changsha410004，P.R.China)；Song Qing'an，Yuan Suibo(Hunan Academy of Forestry)；Lii YoigfCentrnl South University of Forestry&Techgolofy)；Xiang Zuheng(Loiigshan County Forestry Burean)；Feng Jun(Changlingfang Forest Farm of Hubei ProvUce)；Su Shangmin(Gaoyanzi Forest Farm of Hubei ProvUce)// Joornnl of Northeas-Forestre University,4020,49(2)：60-64.With the height-ayc data of Larix kaempferi(rowing in the274plantation sample arens,site index table for subtropicei L.kaempferi plantation was prepared.The site index taOe was prepared Oy choosing sin common mathematical modea and using carve0X0330(and nop-linean0X0330(to fit the yuide carve.The study result shows tha-adopt lovarithmic carve 皿00which has a higher R and the minimum EMS(mean square error)as thc optimai yuiye carve；confirm the basal aye as20a and the yistance between inCexcs is2m.Thc height of larch with index class16as the datumwas taken to derive the site index carve ane prepare the site index taOe.The test result shows tha-the prepareP site index taOe has a high precssion with yoof anplicanilith ad it can weP refect the site qualith of L.kaempferi planteP in suUwopicb areas.KepwrrOs Larix kaempferi plantahon；Subwopicai areas；Site index taOe；G ui O c carve在林分树高生长样本函数空间中，林分立地质量因子的作用是不容忽视的，它不能看成随机因子,随着林龄的增长,对林分树高生长的影响逐渐显现,由于树高较易测定,受林分密度影响较小，利用林分优势高早已成为林业上最常用的评定立地质量的方法［1-°0立地指数是指在某一立地上特定基准年龄时林分优势木的平均高度值3,，常用的编表方法有标准差调整法、变动系数调整法、相对优势高法］、差分方程法3］,其中，标准差调整法和相对优势高法应用较为广泛2］0日本落叶松(Larixkaempferi(Lamb.)Carr),松科，落叶松属，落叶乔木,原产于日本本州岛中部山区，目前在中国，其人工林栽培区已十分广阔，北起黑龙江省林口县，南至湖南省城步县和四川省雷波0)湖南省林业科技计划项目(XLK201805);湖南省林业外资项目管理办公室项目。

长白落叶松人工林立地指数表和胸径地位级表的编制

马炜孙玉军
（省部共建森林培育与保护教育部重点实验室（北京林业大学），北京，１０００８３）
摘要在通过二类清查数据分析长白落叶松人工林主要立地条件的基础上，利用２７块包含未成林期和幼、中、近熟、成熟４个龄级调查样地的样木和解析木基础数据资料，结合树高、胸径与年龄关系的常用树木生长模型，采用相对优势高法编制了长白落叶松人工林的立地指数表，并采用数式法编制了胸径地位级表。结果表明：对数曲线方程ｌｎ圩＝３．１３０１ｎＡ — １．０４１和ｌｎＤ：９．６０５１ｎＡ一１６．３０７分别是立地指数和胸径地位级的最适合的导向拟合曲线以３０ａ为长白落叶松标准年龄．在ｌ２２１ｍ范围内划分ｌ０个立地指数级，编制形成立地指数表和胸径地位级表。检验结果表明所编制的数表精度高、适用性强，可全面、客观地评价该地区长白落叶松人工林林分，也为立地质量评定提供基础数据和理论依据编制的胸径地位级表，不但能预测不同立地条件下林木胸径生长，也可直接用于立地质量评价，对于指导抚育间伐等经营措施的实施有重要意义。关键词长白落叶松；人工林；相对优势高法；数式法；立地指数；胸径地位级
分类号ｓ７９１．３８：ｓ７５８．５ＣｏｍｐｉｌａｔｉｏｎｏｆＳｉｔｅＩｎｄｅｘＴａｂｌｅａｎｄＳｉｔｅＣｌａｓｓＴａｂｌｅｆｏｒＬａｒｉｘｏｌｇｅｎｓｉｓＰｌａｎｔａｔｉｏｎｓ／ＭａＷｅｉ，ＳｕｎＹｕｊｕｎ（ＴｈｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｆｏｒＳｉｌｖｉｃｕｌｔｕｒｅａｎｄＣｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎｏｆＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ＢｅｉｊｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＢｅｉｊｉｎｇｌＯ００８３，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ）／／ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｏｒｔｈｅａｓｔＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ．一２０１３，４１（１２）．－２１～２５．３８

长自落叶松人工林直径分布模型的研究

概密函：）ｆ广１率度数（ｅ，＝ｘｆ
累积分布函数：（＝－ｘ［（～）］，１ｅ一ａｂ）ｐ／
各径阶理论株＝Ⅳ
显。
（）１
２．２参数预测模型的建立
在样本韦布分布参数已求出的基础上，以各分布参数为因变
林分调查因子为自变量，建立多元回归模型，即参数预测模型。（）量，２
１究资料研２００２年在黑龙江省牡丹江地区和桦南县孟家岗林场调查收集了１８块临时标准地。标准地面积８０４—０１ｍ，分布于不同年龄阶．０．ｈ
段、同立地、同密度级，闭度不不郁大于０７的林分中。从中精选了百．余块标准地用于建模和模型检验，数据的统计特征见表１。
误差平均值＝一１ √ ×００；
经复相关系数检验，（０＝．，明上述相关系数均达到Ｒ６）Ｏ４说４极显著水平。参数预测模型已经建立，只要知道林分的年龄、平均直径、公顷株数和地位指数，代人模型求出林分的韦布分布三参数，即确定了林分的直径结构分布。２３参数回收模型的建立．参数回收模型是在全林分生长模型的基础上，用矩法求解分布函数的一阶、阶原点矩，二利用一二阶原点矩与林分特征因子、的关系，联立解得参数ｂｃ值，、即：．
ｆ（『ｅ１Ｘ｝ｐｆ＿
用逐步回归筛选了自变量，筛选Ｆ值和偏相关系数都比较合适的林龄ｔ平均胸径Ｄ，，公顷株数Ｎ，地位指数Ｓ４个因子为自变量，Ｉ建（）３立了三参数预测模型。

长白落叶松人工林胸径和蓄积量变化分析

编排，采用合规的２６块密度运营的生长时段的区别来解析了实际的径阶布局、均衡胸径增长量和总蓄积量，以运营密度表为标准供育４间伐的进度和结果。关键词：长白落叶松；人工林；胸径和蓄积量；中图分类号：￥７９２文献标识码：Ａ文章编号：１６７４ — ９９４４（２０１７）ｌ１ — ０１０４ — ０２
该地区的森林类别较多，人工林中主要是长白落叶松林，大面积造林工程在２Ｏ世纪６０年代迅猛发展，栽种
现实运用中，依照优势木胸径与冠幅的线性联系推测出每株树木的潜伏最大树冠面积。根据测量的６ｌ株长白落叶松优势木胸径（Ｄ）与冠幅（Ｃ）数值，设回归方程，为Ｃ一ａ＋ｂＤ。还需测算林木的树冠投影面积
２Ｏ１７年６月源自ＪｏｕｒｎａｌｏｆＧｒｅｅｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
绦色科技
第１１期
长白落叶松人工林胸径和蓄积量变化分析
夭煜油
（辽宁省林业种苗管理总站，辽宁沈阳１１００３６）
策略。
与林下被压木相比，则树冠大，形成最合适、经济的树冠面积在林分竞争状况下饱满的萌发，因为树冠的面积林木会出现干形结构，出材概率高。因此，林木最好的营养空间取决于优势木树冠面积大小。每株林木具备最合适的成长空间，优良林分完整构造是林分的最适密度的表现。若每株林木的树冠面积都具备相同径阶，包围全部林地面积等于树冠面积之和时，完成最合规的林分构造。所以，适当的林分密度由优势木的树冠面积来

长白落叶松人工林叶面积指数测定

长白落叶松人工林叶面积指数测定宋林;孙志虎【摘要】A model for the estimation of needle biomass of individual larch trees was constructed by surveying needle biomass of 55 analytical trees in 13 to 40-year-old Larix olgensis plantations in Mengjiagang Forest Farm in hilly area of Sanjiang Plain. The needle biomass and leaf area index ( LAI) of different site qualities (11-17 site indexes) , ages (13-40 years) and densities (556-3122 stems·hm-2) of larch plantations were estimated by combining specific leaf area of larch to inventory data, and a LAI model of larch plantations was constructed. The calibration coefficient and a model for correcting the effective leaf area index measured by canopy analytical equipment (LAI-2000) were acquired. The mean specific leaf area of L olgensi s was 12.93 m2·kg-1, and its 95% confidence interval was 12.23-13.63 m2·kg-1. The needle biomass of individual larch trees could be expressed with power function. The LAI and needle biomass of the larch plantations were 5.76-11.04 and 4 455.52-8 535.69 kg- hm-2, respectively. The effective LAI measured by LAI-2000 was 1.77-4.02, which was lower than those actually measured values. The calibration coefficient for correcting the effective LAI measured by LAI-2000 was 1. 45-3. 63. Forest age, density and site quality could affect LAI and calibration coefficient, which could explain 99.9% of the total variation of LAI and calibration coefficient, respectively.%通过测定三江平原丘陵区13 ～40年生长白落叶松人工林中55株标准木的针叶生物量,建立了单本针叶生物量模型,结合每木检尺结果和比叶面积,估算和建立了不同立地条件(立地指数11～17)、不同林龄(13 ～40a)和不同密度(556 ～3122株·hm-2)人工林的针叶生物量、叶面积指数和叶面积指数模型,给出了植被冠层分析仪(LAI-2000)间接测定叶面积指数时的校正系数和校正系数模型.结果表明:长白落叶松比叶面积为12.93m2·kg-1,95％的区间估计为[12.23,13.63]m2·kg-1,单木针叶生物量模型为幂函数模型,叶面积指数为5.76 ～11.04,针叶生物量为4455.52～8 535.69 kg·hm-2；LAI-2000测得的叶面积指数为1.77～4.02,低于实测叶面积指数,LAI-2000测量长白落叶松人工林叶面积指数的校正系数为1.45 ～3.63.林龄、密度、立地条件及其综合作用能够影响长白落叶松人工林叶面积指数和LAI-2000测量叶面积指数时的校正系数,它们能够解释叶面积指数和校正系数变异的99.9％.【期刊名称】《东北林业大学学报》【年(卷),期】2012(040)009【总页数】5页(P6-9,33)【关键词】长白落叶松;比叶面积;叶面积指数【作者】宋林;孙志虎【作者单位】中国吉林森林工业集团有限责任公司,长春,130021;东北林业大学【正文语种】中文【中图分类】S718.55+1.2;S791.22叶面积指数是反映植被冠层结构的重要参数［1］，在生态系统碳通量［2－3］和生产力估计［4］等方面有着广泛的应用。

三江平原丘陵区长白落叶松人工林立木材积表的编制

材积模型和树皮材积模型。结果表明，长白落叶松胸径是根径的０７０７倍，去皮胸径是带皮胸径的０９２７倍，．３．４
树高模型为Ｈ＝１１０—１５．／（２．３７４９Ｄ＋ｌ６６；一元和二元立木材积（ｌ．））模型分别为Ｖ：００００４７８．０８３Ｄ和Ｖ＝．０３００００ＤＨ，根径立木材积（模型为Ｖ＝．０Ｄ）０００２
ｗｓＨ＝１１０—１５．／（＋１６６．ｈｄｌｏｕａｙｓｍａｅｖｌｅ（）ｂｎｒｓｍｐｇｏｕｅ（）ａｄａ２．３７４９Ｄ１．）ＴｅｍｏｅｆｎｒｔｐｇｏｕｓｕｍＶ，ｉａｙｔａｅｌｍｕｖＶｎ
ｒｏｄａｅｒｔｐｇｏｍ（）ｗｒｅｐｃｉｌＶ＝．０８３ＤｏｔｉｔｕａｅｖｌｅＶｅｒｓｅｔｅ００００４７８ｍｅｓｍｕｅｖｙ，Ｖ＝００００Ｄ’ ．０３Ｈ¨ ａｄＶ＝ｎ
ａｅｅｒｂｃ，ｈｌｉｅｅｎｒｔｉｔＤ）ｉｓｅｂｒｄａｅｒ（）ｔｅｈｉｔ（ｓａｒｓａｃｏｊｔｔｅｒａｏｂｔｅｏｄａｅｈｅｅｔｎｗｏｍｅｒ（０，ｎｉａｋｉｔＤ，ｒｅｈＨ）ａｄＤＨ０ｄｍｅｅｇｎＢ（Ｄ）ｈｄｂｅｔｉ．ｈｄｌｏｎｒａｄｂｎｒｓｍａｅｖｌ，ｏｔｉｔｒｔｍａｅｖｌｍｎａｋｖｌｍａｅｎｓｄｅＴｅｕｄｍｏｅｆａｙｎｉａｙｔｐｇｏｍｅｒｏｄａｅｕｐｇｏｅａｄｂｒｏｅｓｕｕｕｍｅｓｕｕ

不同类型长白落叶松人工林各龄期的木材产量评估

ｉＷＡＧＱｎ —ｈｎ
（．ａｔｈｎｎｔｕｅｏｏｓＰａｎｎｎｅｉ，ＳａｅＦｒｓｙＡｍｎｓａｉ，ＪｈａＺｅｉｇ３１０，１ＥｓＣｉａＩｓｔｔｆＦｒｔｌｎｉｇａｄＤｓｎｔｏｅｔｄｉｉｒｔｎｉｕｈｊｎ２０１ｉｅｇｔｒｔｏｎａ２ＮｒｅｓＦｒｓｎｖｒｔ，ＨａｂｎＨｅｏｇｉｎ５００，，ｏｔａｔｏｔＵｉｅｉｈｅｒｙｓｙｒｉｉｎｊｇ１０４ｌａＲＣｉａ．ｈｎ）ＲＣｉａ．ｈｎ
ＴｉｂｒＯｕｔｔＥｖｌｔｏｏｆｅｅｔｎｄＡｇｆｍｅｐｕａｕａｉｎｆＤｉｒｎｔＳａｅｏ
Ｌａｒｘｏｇｎｉａ．ｈｎｐａｅｉａａｉｎ／ｌｅｓｓｖｒｃａｇｉｎｓｓＰｌｎｔｔｏ
ＡｂｔａｔＴｈａｉｌｅｓｓｖｒｃｎｐｉｎｉｐａｔｎｉｅｒｉｉｄｉｔｒｄｓｆｏＩｔＩａｃｒｉｇｔｓｒｃ：ｅＬｒｘｏｇｎｉａ．ｈａｇａｅｓｓｌｎｉｇｓｔｓｗｅｅｄｖｄｅｎｏ７ｇａｅｒｍｏＶＩｃｏｄｎｏｔｅｓｔｎｅｈｉｉｄｘ，ｔｅｓａｄｏｉｆｒｎｌｎｉｅｉｙｉｃｕｎ０ｒｅ／ｈｅｈｔｎｆｄｆｅｔｐａｔｅｎｇｄｎｓｔｎｌｄｉｇ２５０ｔｅｓｍ，３３０ｔｅｓｍａｄ４４０ｔｅｓ０ｒｅ／ｈｎ０ｒｅ／ｈｗｅｅｃｏｅｓｔｅｔｒｅｓｆｒｅａｕｔｏｍｒｈｓｎａｈａｇｔｏｖｌａｉｎ．Ｏｎｔｅｂｓｓｏｅｅａｔｓｕｙｒｓｌｓｈｖｒｇｒｅｈｉｈｆｄｆｅ— ｈａｉｆｒｌｖｎｔｄｅｕｔ．ｔｅａｅａｅｔｅｅｇｔｏｉｒｅｔｓａｄｔｄｆｒｎｇｓｗａａｃｌｔｄ，ｔｅａｅａｅＤＢＨｎｄｉｄｖｄａｏｕｒａｃｌｔｄａｌ．Ｔｈｏｎｔｎｓａｉｅｅｔａｅｓｃｌｕａｅｆｈｖｒｇａｎｉｉｕｌｖｌｍｅｗｅｅｃｌｕａｅｓｗｅ１ｅｃｎ— ｔｏｄｆｓａｅｓｔｓｅｔｂｉｈｄ．Ａｃｏｄｎｏｔｅｍｏｅ，ｔｉｎｎｉｒｌｍｏｅｏｔｎｄｄｎｉｗａｓａｌｓｅｙｃｒｉｇｔｈｄｈｎｉｇｔｍｅ，ｔｉｎｎｎｅｓｔｎｄｔｍｂｒｏｔｈｎｉｇｉｔｎｉｙａｉｅｕ — ｐｔｏｒｘｏｇｅｓｓｖｒｃａｇｉｎｉｌｎａｉｎｏｆｅｅｔａｅｎｅｉｆｒｎｉｏｄｔｏｓｗｅｅｆｇｒｄｏｔｕｆＬａｉｌｎｉａ．ｈｎｐａｅｓｓｐａｔｔｆｄｉｒｎｇｓｕｄｒｄｆｅｅｔｓｔｃｎｉｉｎｒｕｅｕ．ｏｆｅｉＫｅｒｓ：Ｌｉｌｎｉｖｒｃｎｐｅｓｓ；ｐａａｉｎ；ａｅ；ｔｅｕｐｕｖｌａｉｎｙｗｏｄａｒｏｇｅｓｓａ．ｈａｇａｉｎｉｘｌｎｔｔｏｇｉｍｂｒｏｔｔｅａｕｔｏ

不同类型长白落叶松人工林各龄期的木材产量评估

* 收稿日期: 2006- 03- 02 第一作者简介: 朱磊 ( 1979- ) , 男, 贵州织金人, 工程师, 硕士, 主要从事林业市场化与生态经济学的研究。
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西部林业科学
20 06年
同轮伐期的木材间伐产量和主伐产量。Байду номын сангаас供不同树种人工林不同龄期的木材产量评估作参考。
1 评估步骤及方法
为了得到不同类型长白落叶松人工林各龄期主伐和间伐的木材产量, 应先获得不同立地等级林分在不同林龄阶段的平均树高和平均胸径, 计算出平均单株材积。然后, 根据胸径、冠幅和经营密度间的关系, 建立密度定量管理模型, 确定林分各年龄阶段的经营密度。结合最大经营密度和最佳间伐保留密度, 以确定间伐林龄和间伐株数 ( 强度 ) 。间伐株数乘以平均单株材积得到间伐蓄积量, 主伐时林分株数乘以平均单株材积得到主伐蓄积量, 将累计间伐产量加上主伐量乘以出材率即为长白落叶松人工林各龄期木材的总产量。 111 最大评估林龄确定
最大评估林龄是最后一次对林分进行价值评估的林龄, 其取值应等于或大于长白落叶松人工林的最大轮伐期。 1998年, 辽宁省林业科学研究院赵刚等人在作树干解析的基础上对长白落叶松人工林的三种成熟龄进行了研究, 确定其数量成熟龄为 25~ 30年, 经济成熟龄为 25 ~ 35年, 工艺成熟龄因材种而异, 最长的为梁材 50 年。为确保评估林龄大于轮伐期, 本项研究以 60年作为长白落叶松人工林的最大评估林龄。 112 立地等级和造林密度确定
落叶松人工林高生长在一定范围内与其林分密
度关系不大, 主要受立地条件和林龄的影响。立地指数是衡量立地水平高低的重要指标, 可由长白落叶松林地的立地指数曲线得到各立地等级林分优势木的平均高, 利用林分优势木平均高与林分平均高的相关性推算出不同林龄阶段各立地等级林分平均高。 1984年, 姜文南等人经对长白落叶松林进行研究, 得到不同立地等级林分在不同林龄阶段的平均高上下限值。求其上下限值的平均值, 即为不同立地等级长白落叶松人工林在不同林龄阶段的平均高。 114 林分平均胸径及单株材积确定

东北地区两个主要树种地上生物量通用方程构建

东北地区两个主要树种地上生物量通用方程构建符利勇;唐守正;张会儒;张则路;曾伟生【摘要】目前,东北落叶松地上生物量方程主要采用分树种或把不同树种归为一体的方法,但是,既能反映落叶松生物量与自变量的平均关系,又能反映不同树种间生物量差异程度的通用性落叶松生物量方程迄今尚未构建.因此,以东北地区兴安落叶松和长白落叶松地上生物量数据为研究对象,构建一元(自变量为胸径)、二元(自变量为胸径和树高)和三元(自变量为胸径、树高和冠幅)的不同树种生物量通用方程.由于起源和地域的不同,生物量可能会存在一定程度差异,进而,在所构建的不同树种生物量通用方程的基础上,考虑起源和地域的差异,利用哑变量方法构建既能考虑不同树种又能考虑林分起源和不同地域的东北落叶松地上生物量通用方程,并利用加权最小二乘法剔除方程异方差.结果表明:通过哑变量方法构建不同树种生物量模型方法可行;不论是传统的生物量方程,还是只考虑树种或同时考虑树种、起源和地域的通用生物量方程,增加自变量能提高方程预测效果,即,三元生物量方程预测精度最高,二元生物量方程次之,一元生物量方程最低;当同时考虑树种、起源和地域时,方程预测精度最高,只考虑树种的生物量通用方程次之,传统生物量方程最低.因此,如果数据允许,建议构建考虑不同树种、起源和地域的三元生物量方程估计东北地区长白落叶松和兴安落叶松地上生物量.【期刊名称】《生态学报》【年(卷),期】2015(035)001【总页数】8页(P150-157)【关键词】兴安落叶松;长白落叶松;地上生物量;通用方程【作者】符利勇;唐守正;张会儒;张则路;曾伟生【作者单位】中国林业科学研究院资源信息研究所,北京100091;中国林业科学研究院资源信息研究所,北京100091;中国林业科学研究院资源信息研究所,北京100091;吉林省和龙林业局 133500;国家林业局调查规划设计院,北京 100714【正文语种】中文兴安落叶松和长白落叶松是东北地区两个主要落叶松用材树种，以兴安落叶松为例，其面积和蓄积分别占我国寒温带有林地面积和蓄积的55%和70%。

长白落叶松人工林胸径和蓄积量变化分析

长白落叶松人工林胸径和蓄积量变化分析作者：关煜涵来源：《绿色科技》2017年第11期摘要：指出了长白落叶松在退耕还林项目中表现出的效果极为重要，也成为东北地区退耕还林的重要树木之一。

选用长白落叶松不同树龄人工林的60株特点木数据建成林分饱和密度类型，对经营密度表进行了编排，采用合规的26块密度运营的生长时段的区别来解析了实际的径阶布局、均衡胸径增长量和总蓄积量，以运营密度表为标准供育4间伐的进度和结果。

关键词：长白落叶松；人工林；胸径和蓄积量；中图分类号：S792文献标识码：A 文章编号：16749944（2017）110104021 引言因为长久的盲目开垦毁林，对林木防护意识不重视，国内较多地区遭受了风沙灾难及水土流失灾害，使国家经济受损，也损害了生态平衡，乃至对人类的生存现状产生胁迫。

笔者科学编排运营密度表，根据长白落叶松人工林优势木数据，把合规的运营密度运用到造林、蓄积生长和抚育间伐中，对长白落叶松人工林抚育间伐次数、初植密度、经营密度等制定标准，提升长白落叶松人工林资源治理水准，科学合理的为其定制运营策略。

2 研究区概况坐落在某市林场的研究场地，属低山丘陵，坡度起伏小的丘陵漫岗，坡度均在7°，海拔200～400 m，618 mm的年降水量，0.36 ℃的年均温度，≥10 ℃年积温2050 ℃，生长期110～120 d。

以培育在花岗岩上的暗棕土壤为主要土源，土层厚度均在45 cm，石砾较稀少。

该地区的森林类别较多，人工林中主要是长白落叶松林，大面积造林工程在20世纪60年代迅猛发展，栽种时苗龄为2～3年，3330株/hm2为初植密度。

构造简易的长白落叶松人工林，多为同龄纯林、单层林，长白落叶松优势突出。

3 材料与方法3.1 供试林分运营密度不同的长白落叶松人工林中，预设面积为0.06 hm2的60块标准地。

因林分生长是一个持续的历程，由未成林、幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林的整体体系构成标准地。

长白落叶松人工林材种出材率表的编制

长白落叶松人工林材种出材率表的编制作者：孙浩然孟庆彬张巍孙楠来源：《绿色科技》2016年第05期摘要：指出了长白落叶松人工林是黑龙江省佳木斯市孟家岗林场主要造林树种，每年的采伐蓄积达到2万m3，搜集了佳木斯市孟家岗林场1398株长白落叶松实际造材数据，拟合长白落叶松的树高曲线并检验，从而计算得出了长白落叶松径阶6～42 cm材种出材率表，出材率在68%～84.2%。

准确计算材种出材率表可以为孟家岗林场乃至佳木斯地区长白落叶松人工林的调查、预估林分材种出材量提供依据。

关键词：长白落叶松；人工林；材种；树高曲线中图分类号：S791.229文献标识码：A 文章编号：1674-9944（2016）05-0115-021 研究区域概况试验地设置在黑龙江省佳木斯市孟家岗林场（东经130°32′42″～130°52′36″，北纬46°20′16″～46°30′50″）。

地处完达山西麓余脉，以低山丘陵为主，平均海拔250 m。

属东亚大陆性季风气候，年平均气温2.7℃，年≥10℃积温2547℃，年平均降水量550 mm，无霜期120 d左右。

地带性土壤为暗棕壤。

2 数据收集与研究方法（1）材料来源。

编制长白落叶松人工林材种出材率表的基础数据来自佳木斯市孟家岗林场实际造材资料，项目结合实际生产，伐倒一定数量的林木进行实际造材，并依据实际造材结果推算林分材种出材量。

各径阶样木的株数统计表如表1。

（2）计算方法。

材积计算公式采用国家颁布的原木材积表（GB4814-84）中的原木材积公式进行计算。

原木材积计算公式。

小头直径在4～12 cm的小径原木材积计算公式为：V=0.7854L×（D+0.45L+0.2）2/10000小头直径在14 cm以上的小径原木材积计算公式为：V=0.7854L×（D+0.5L+0.005L2+0.000125×（14-L）2×（D-10））2/10000式中，V为原木材积（m3）；L为原木检尺长（m）；D为原木检尺径。

长白落叶松人工林多目标经营模式研究

第４７卷㊀第２期２０２３年３月南京林业大学学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＥｄｉｔｉｏｎ）Ｖｏｌ．４７，Ｎｏ．２Ｍａｒ．，２０２３㊀收稿日期Ｒｅｃｅｉｖｅｄ：２０２２⁃０１⁃２１㊀㊀㊀㊀修回日期Ａｃｃｅｐｔｅｄ：２０２２⁃０４⁃２７㊀基金项目：国家自然科学基金区域创新发展联合基金项目（Ｕ２１Ａ２０２４４）；国家自然科学基金面上项目（３２０７１７５８）；中央高校基本科研业务费专项资金项目（２５７２０２０ＢＡ０１）㊂㊀第一作者：宋磊（８４７３６８８２９＠ｑｑ．ｃｏｍ）㊂∗通信作者：金星姬（ｘｉｎｇｊｉ＿ｊｉｎ＠１６３．ｃｏｍ），高级工程师㊂㊀引文格式：宋磊，金星姬，ＰＵＫＫＡＬＡＴｉｍｏ，等．长白落叶松人工林多目标经营模式研究［Ｊ］．南京林业大学学报（自然科学版），２０２３，４７（２）：１５０－１５８．ＳＯＮＧＬ，ＪＩＮＸＪ，ＰＵＫＫＡＬＡＴ，ｅｔａｌ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｍｕｌｔｉ⁃ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｃｈｅｄｕｌｅｓｏｆＬａｒｉｘｏｌｇｅｎｓｉｓｐｌａｎｔａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｎｊｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＥｄｉｔｉｏｎ），２０２３，４７（２）：１５０－１５８．ＤＯＩ：１０．１２３０２／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－２００６．２０２２０１０３４．长白落叶松人工林多目标经营模式研究宋㊀磊１，金星姬１∗，ＰＵＫＫＡＬＡＴｉｍｏ１，２，李凤日１（１．东北林业大学林学院，森林生态系统可持续经营教育部重点实验室，黑龙江㊀哈尔滨㊀１５００４０；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＦｏｒｅｓｔＳｃｉｅｎｃｅｓ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥａｓｔｅｒｎＦｉｎｌａｎｄ，Ｊｏｅｎｓｕｕ１１１，８０１０１）摘要：ʌ目的ɔ我国林业目前处于提高森林资源质量和转变发展方式的关键阶段，林分水平的经营决策对科学制订森林经营规程㊁提高森林质量具有重要意义㊂利用模拟⁃优化系统，探究不同林分条件下的最佳经营模式，可为提高黄花落叶松（Ｌａｒｉｘｏｌｇｅｎｓｉｓ）（俗名长白落叶松）人工林多目标经营水平提供理论基础和实施方案㊂ʌ方法ɔ以标准长白落叶松人工幼龄林为研究对象，利用多属性效用函数和妥协性分析构建包括净现值㊁大径材产量和林木碳储量的多目标经营模型，链接林分生长模型与粒子群优化算法，优化不同经营方程并提出经营模式㊂ʌ结果ɔ在不同造林密度（２５００和３３００株／ｈｍ２）及不同地位指数（１６２２ｍ）下两种多目标方程（ＭＯＦ１和ＭＯＦ２）估算的林分主伐年龄为５４９６ａ，净现值为３８０４７．８１０９１９４．９元／ｈｍ２，大径材年均产量为１．８４．４ｍ３／（ｈｍ２㊃ａ），轮伐期内年均林木碳储量为５９．７１０３．１ｔ／（ｈｍ２㊃ａ）㊂随着林木碳储量权重的增加（从ＭＯＦ１到ＭＯＦ２），大径材产量提高，但净现值降低㊂ʌ结论ɔ本研究提出的多目标经营模式可以满足对木材产量㊁质量和经济效益的需求，同时兼顾了森林碳储量，其中多目标经营方程ＭＯＦ１是权衡各目标效益的折中方案，研究结论对提升我国森林多功能经营管理水平具有重要借鉴意义㊂关键词：长白落叶松（黄花落叶松）人工林；多目标经营模式；净现值；大径材产量；碳储量中图分类号：Ｓ７５７㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标志码：Ａ开放科学（资源服务）标识码（ＯＳＩＤ）：文章编号：１０００－２００６（２０２３）０２－０１５０－０９Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｍｕｌｔｉ⁃ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｃｈｅｄｕｌｅｓｏｆＬａｒｉｘｏｌｇｅｎｓｉｓｐｌａｎｔａｔｉｏｎｓＳＯＮＧＬｅｉ１，ＪＩＮＸｉｎｇｊｉ１∗，ＰＵＫＫＡＬＡＴｉｍｏ１，２，ＬＩＦｅｎｇｒｉ１（１．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＳｕｓｔａｉｎａｂｌｅＦｏｒｅｓｔＥｃｏｓｙｓｔｅｍＭａｎａｇｅｍｅｎｔＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ＳｃｈｏｏｌｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙ，ＮｏｒｔｈｅａｓｔＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５００４０，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＦｏｒｅｓｔＳｃｉｅｎｃｅｓ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥａｓｔｅｒｎＦｉｎｌａｎｄ，Ｊｏｅｎｓｕｕ１１１，８０１０１，Ｆｉｎｌａｎｄ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ʌＯｂｊｅｃｔｉｖｅɔＡｔｐｒｅｓｅｎｔ，Ｃｈｉｎａｓｆｏｒｅｓｔｒｙｉｓｉｎａｃｒｉｔｉｃａｌｓｔａｇｅｏｆｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｑｕａｌｉｔｙｏｆｆｏｒｅｓｔｒｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄｔｒａｎｓｆｏｒｍｉｎｇｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｐａｔｔｅｒｎ．Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔｄｅｃｉｓｉｏｎｓａｔｔｈｅｓｔａｎｄｌｅｖｅｌａｒｅｏｆｇｒｅａｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｆｏｒｆｏｒｍｕｌａｔｉｎｇｆｏｒｅｓｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｃｈｅｄｕｌｅｓｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃａｌｌｙａｎｄｉｍｐｒｏｖｉｎｇｆｏｒｅｓｔｑｕａｌｉｔｙ．Ｉｎｔｈｉｓｓｔｕｄｙ，ａｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ⁃ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｗａｓｕｓｅｄｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｃｈｅｄｕｌｅｓｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｔａｎｄｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｏｆｌａｒｃｈ（Ｌａｒｉｘｏｌｇｅｎｓｉｓ）ｐｌａｎｔａｔｉｏｎｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｐｒｏｖｉｄｅａｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｆｏｕｎｄａｔｉｏｎａｎｄｓｉｌｖｉｃｕｌｔｕｒａｌｐｌａｎｎｉｎｇｆｏｒｍｕｌｔｉ⁃ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆｌａｒｃｈｐｌａｎｔａｔｉｏｎｓ．ʌＭｅｔｈｏｄɔＭｕｌｔｉ⁃ａｔｔｒｉｂｕｔｅｕｔｉｌｉｔｙｆｕｎｃｔｉｏｎａｎｄｃｏｍｐｒｏｍｉｓｅａｎａｌｙｓｅｓｗｅｒｅａｐｐｌｉｅｄｔｏｃｏｎｓｔｒｕｃｔａｎｏｂｊｅｃｔｉｖｅｆｕｎｃｔｉｏｎｆｏｒｍｕｌｔｉ⁃ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｆｏｒｅｓｔｒｙｉｎｃｌｕｄｉｎｇｎｅｔｐｒｅｓｅｎｔｖａｌｕｅｓ，ｌａｒｇｅｌｏｇｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，ａｎｄｆｏｒｅｓｔｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｄｕｒｉｎｇｔｈｅｒｏｔａｔｉｏｎ，ｂａｓｅｄｏｎｓｔａｎｄａｒｄｙｏｕｎｇｌａｒｃｈｐｌａｎｔａｔｉｏｎｓ．Ｂａｓｉｃｇｒｏｗｔｈａｎｄｙｉｅｌｄｍｏｄｅｌｓｌｉｎｋｅｄｗｉｔｈｔｈｅｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚｅｆｏｒｅｓｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｏｂｊｅｃｔｉｖｅｆｕｎｃｔｉｏｎｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏｐｒｏｐｏｓｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓｆｏｒｌａｒｃｈｐｌａｎｔａｔｉｏｎｓ．ʌＲｅｓｕｌｔɔＴｈｅｒｏｔａｔｉｏｎｌｅｎｇｔｈｓｗｉｔｈｔｈｅｔｗｏｍｕｌｔｉ⁃ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｕｔｉｌｉｔｙｆｕｎｃｔｉｏｎｓ（ＭＯＦ１ａｎｄＭＯＦ２）ｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｌａｎｔｉｎｇｄｅｎｓｉｔｉｅｓ（２５００ｔｒｅｅｓｐｅｒｈｍ２ａｎｄ３３００ｔｒｅｅｓｐｅｒｈｍ２）ａｎｄｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｉｔｅｉｎｄｉｃｅｓ（１６－２２ｍ）ｗｅｒｅ５４－９６ｙｅａｒｓ；ｔｈｅｎｅｔｐｒｅｓｅｎｔｖａｌｕｅｒａｎｇｅｄｆｒｏｍ３８０４７．８ｔｏ㊀第２期宋㊀磊，等：长白落叶松人工林多目标经营模式研究１０９１９４．９ｙｕａｎ／ｈｍ２，ｔｈｅｍｅａｎａｎｎｕａｌｌａｒｇｅｌｏｇｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｗａｓ１．８－４．４ｍ３／ｈｍ２，ａｎｄｔｈｅａｖｅｒａｇｅｆｏｒｅｓｔｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｗａｓ５９．７－１０３．１ｔ／ｈｍ２ｄｕｒｉｎｇｔｈｅｒｏｔａｔｉｏｎ．Ｗｉｔｈｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｗｅｉｇｈｔｏｆｆｏｒｅｓｔｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅ（ｆｒｏｍＭＯＦ１ｔｏＭＯＦ２），ｌａｒｇｅｌｏｇｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｉｎｃｒｅａｓｅｄ，ｂｕｔｗａｓａｃｈｉｅｖｅｄａｔｔｈｅｃｏｓｔｏｆｔｈｅｒｅｄｕｃｅｄｎｅｔｐｒｅｓｅｎｔｖａｌｕｅ．ʌＣｏｎｃｌｕｓｉｏｎɔＴｈｅｍｕｌｔｉ⁃ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｃｈｅｄｕｌｅｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｅｓｔｕｄｙｃａｎｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｌｙｓａｔｉｓｆｙｔｈｅｄｅｍａｎｄｆｏｒｗｏｏｄｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，ｑｕａｌｉｔｙ，ａｎｄｅｃｏｎｏｍｉｃｐｒｏｆｉｔａｂｉｌｉｔｙ．Ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ，ｃａｒｂｏｎｓｔｏｒａｇｅｏｆｔｈｅｆｏｒｅｓｔｉｓｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄ．Ｔｈｅｍｕｌｔｉ⁃ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｕｔｉｌｉｔｙｆｕｎｃｔｉｏｎＭＯＦ１ｉｓａｃｏｍｐｒｏｍｉｓｅｂｅｔｗｅｅｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｂｊｅｃｔｉｖｅｓ．Ｔｈｉｓｓｔｕｄｙｐｒｏｖｉｄｅｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｅｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｍｕｌｔｉ⁃ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｆｏｒｅｓｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔｉｎＣｈｉｎａ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｌａｒｉｘｏｌｇｅｎｓｉｓｐｌａｎｔａｔｉｏｎ；ｍｕｌｔｉ⁃ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｃｈｅｄｕｌｅｓ；ｎｅｔｐｒｅｓｅｎｔｖａｌｕｅ；ｌａｒｇｅｌｏｇｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ；ｃａｒｂｏｎｓｔｏｃｋ㊀㊀人工林多功能价值的发挥需要科学合理的经营活动来实现［１］，更重要的是在其经营过程中明确经营目标㊁量化经营措施和指标㊁平衡各经营目标间的矛盾，从而真正体现其多重价值㊂模拟和优化作为林分水平森林经营规划过程中直接有效的现代技术手段，对制订森林经营规程㊁编写森林经营方案以及指导林业生产具有重要的意义㊂目前，我国的木材消耗量依然稳居世界前列，近半数木材要靠进口，而进口来源逐年受限［２］㊂黄花落叶松（Ｌａｒｉｘｏｌｇｅｎｓｉｓ）（下文中用俗名长白落叶松表示）是东北林区主要的造林和用材树种之一，在我国速生丰产林建设中占有及其重要的地位［３］㊂然而，据第九次森林资源清查数据显示，黑龙江省落叶松人工林平均单位面积蓄积量仅为７４．８ｍ３／ｈｍ２，年生长量低于２ｍ３／（ｈｍ２㊃ａ）㊂因此，迫切需要针对林分现状利用模拟⁃优化技术，在权衡大径材产量和经济收益的同时兼顾林木碳储量，制定合理有效并易于执行的经营模式，从而有效开展长白落叶松人工林多功能经营，以解决人工长白落叶松林分质量差㊁生产力低及生态服务功能弱等问题㊂林分水平经营决策系统旨在为实现经营者一个或多个目标的前提下，通过模拟和优化技术获得林分最优经营措施，将传统野外试验搬进实验室，故成为进行科学决策的有效工具［４］㊂它实质上是一种特殊的数学模型系统，一般包括林分生长与收获模拟㊁规划模型的建立（目标方程和约束条件）㊁决策变量（经营措施）的选择及利用优化算法进行模型求解等过程［５］㊂长期以来，常用经济收益度量法将经营目标及约束条件包含在目标函数中，如Ｐａｓａｌｏｄｏｓ⁃Ｔａｔｏ等［６］以土地期望价为目标，建立了海岸松（Ｐｉｎｕｓｐｉｎａｓｔｅｒ）林最佳轮伐期㊁采伐时间和采伐强度的回归模型；Ｐｕｋｋａｌａ［７］以净现值为经营目标，比较了云杉（Ｐｉｃｅａａｓｐｅｒａｔａ）㊁松树纯林及与桦树混交林的预期优化和适应性优化结果；Ｐａｌａｈí等［８］基于ＳＰＩＮＥ系统确定了不同地位指数下樟子松（Ｐｉｎｕｓｓｙｌｖｅｓｔｒｉｓ）林的最佳经营措施㊂但这些研究仅测算了经济价值，对于森林的非木质林产品㊁森林的生态服务功能和社会价值的度量仍然存在很多问题㊂近些年来，多属性效用理论被广泛应用于林分水平多目标经营规划中，如Ｊｉｎ等［９］构造了木材净现值㊁木材产量㊁碳储量和松籽产量４个目标的多目标函数，并与单一目标下的经营结果进行比较；Ｐｅｎｇ等［１０］建立了包含净现值㊁木材产量和碳储量３个目标的效用函数，确定长白落叶松人工林最佳间伐次数；Ｓｅｌｋｉｍäｋｉ等［１１］分析并确定了欧洲冷杉（Ａｂｉｅｓａｌｂａ）异龄林木材净现值㊁侵蚀保护和生物多样性之间的权衡关系㊂虽然这些研究中将多目标转化成效益值融合到经营方程中，但通常采用的优化算法为Ｈｏｏｋｅ＆Ｊｅｅｖｅｓ及其他非线性规划方法㊂这类算法的主要问题是当经营决策变量过多时优化结果的稳定性欠佳㊂针对这一问题，Ｐｕｋｋａｌａ［１２］提出了群体算法，并应用到芬兰异龄林的林分结构优化中［１３］㊂李建军等［１４］建立洞庭湖水源涵养林空间结构多目标优化模型，并利用群体算法中的粒子群优化算法求解；Ｊｉｎ等［１５］采用二级元优化的方法搜索群体算法的最佳参数值，发现当优化问题更复杂时粒子群算法具有显著优势㊂为此，本研究以黑龙江省长白落叶松人工林为研究对象，考虑大径材产量㊁净现值和林木碳储量３个经营目标，依据多属性效用理论构建多目标经营模型，通过妥协性分析确定最佳权重，并利用粒子群优化算法进行求解，为揭示长白落叶松人工林多目标经营机制及制定不同林分条件下的经营模式提供理论依据和技术支持㊂１㊀材料与方法１．１㊀研究区概况本研究中长白落叶松人工林生长于黑龙江省的孟家岗林场（１３０ʎ３２ᶄ １３０ʎ５２ᶄＥ，４６ʎ２０ᶄ ４６ʎ３０ᶄＮ）㊁林口林业局（１２９ʎ４０ᶄ １３０ʎ３４ᶄＥ，４５ʎ５１ᶄ ４５ʎ５９ᶄＮ）㊁东京城林业局（１２８ʎ０７ᶄ１５１南京林业大学学报（自然科学版）第４７卷１３０ʎ０２ᶄＥ，４３ʎ３０ᶄ ４４ʎ１８ᶄＮ）㊁帽儿山林场（１２７ʎ１８ᶄ １２７ʎ４１ᶄＥ，４５ʎ２０ᶄ ４５ʎ２８ᶄＮ）㊁黑龙宫林场（１２７ʎ３７ᶄ １２７ʎ５６ᶄＥ，４５ʎ２３ᶄ ４５ʎ３５ᶄＮ）㊁元宝林场（１２８ʎ１０ᶄ １２８ʎ３３ᶄＥ，４５ʎ０８ᶄ ４５ʎ１８ᶄＮ）和勃利县林业局（１３０ʎ０６ᶄ １３０ʎ１６ᶄＥ，４５ʎ１６ᶄ ４６ʎ３７ᶄＮ）㊂研究区域属于寒温带与温带大陆性季风气候，年均气温２．３３．５ħ，年平均降水量５００８００ｍｍ，无霜期１００１４０ｄ㊂１．２㊀数据来源及林分经济参数本研究所必需的基础数据包括不同立地下的幼龄林标准林分㊁林分基础模型和计算目标方程所需的经济参数㊂１．２．１㊀幼龄林标准林分及其基础模型首先，收集研究区域内不同林分条件下的长白落叶松人工林标准地共计１２６块（其中幼龄林５５块，林龄１０ａ），其面积为０．０４０．０９ｈｍ２，具体统计信息见表１㊂再利用此数据应用两参数Ｗｅｉｂｕｌｌ函数［１６］描述长白落叶松人工林直径分布㊂两参数Ｗｅｉｂｕｌｌ分布的概率密度函数为：表１㊀长白落叶松人工林林分因子统计信息Ｔａｂｌｅ１㊀ＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｓｔａｎｄｆａｃｔｏｒｓｏｆＬａｒｉｘｏｌｇｅｎｓｉｓｐｌａｎｔａｔｉｏｎｓ统计项目ｓｔａｔｉｓｔｉｃｉｔｅｍ林分年龄／ａｓｔａｎｄａｇｅ林分平均胸径／ｃｍｓｔａｎｄＤＢＨ林分优势高／ｍｓｔａｎｄｄｏｍｉｎａｎｔｈｅｉｇｈｔ林分密度／（株㊃ｈｍ－２）ｓｔａｎｄｄｅｎｓｉｔｙ林分断面积／（ｍ２㊃ｈｍ－２）ｓｔａｎｄｂａｓａｌａｒｅａＷｅｉｂｕｌｌ参数Ｗｅｉｂｕｌｌｆｕｎｃｔｉｏｎｂｃ最小值ｍｉｎ７５．６７．０２６７０．７５５．８６１．９７最大值ｍａｘ６７２８．２３３．２４４８３４８．０８３３．４７１０．６５平均值ｍｅａｎ２６１３．７１７．８１５５６１７．７８１６．１７４．６２标准差ＳＤ１４５．１５．４８９０６．０１６．００１．３１㊀㊀注：ｂ．尺度参数ｓｃａｌｅｐａｒａｍｅｔｅｒ；ｃ．形状参数ｓｈａｐｅｐａｒａｍｅｔｅｒ㊂㊀㊀ｆ（ｄ）＝ｃｂæèçöø÷ｄｂæèçöø÷ｃ－１ｅｘｐ－ｄｂæèçöø÷ｃéëêêùûúú㊂（１）式中：ｄ是林木胸径，ｂ是尺度参数，ｃ是形状参数㊂ｄ㊁ｂ㊁ｃ＞０㊂建立的长白落叶松人工林Ｗｅｉｂｕｌｌ参数ｂ和ｃ的预测模型如下：ｂ＝１１．７７＋１．１７８ˑ Ｄ－１．５４７ˑ１０－４ˑＮ－０．３７８ˑｌｎ（Ｈｄｏｍ）；（２）ｌｎｃ＝１．０６２＋０．０３９ˑ Ｄ－０．００６ˑＧ㊂（３）式中：Ｄ为林分平均胸径，ｃｍ；Ｎ为林分密度，株／ｈｍ２；Ｈｄｏｍ为林分优势高，ｍ；Ｇ为林分断面积，ｍ２／ｈｍ２㊂参数ｂ的模型Ｒ２为０．９９４，参数ｃ的模型Ｒ２为０．４９０㊂最后，假设长白落叶松人工林１０ａ时的株数保存率为造林密度的８５％，并利用公式（１）（３）预测不同立地条件下的幼龄林标准林分（表２），作为初始林分模拟数据㊂表２㊀幼龄林标准林分基本信息Ｔａｂｌｅ２㊀Ｂａｓｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｙｏｕｎｇｓｔａｎｄａｒｄｓｔａｎｄｓ地位指数／ｍｓｉｔｅｉｎｄｅｘ林分优势高／ｍｓｔａｎｄｄｏｍｉｎａｎｔｈｅｉｇｈｔ各林分平均胸径／ｃｍｓｔａｎｄＤＢＨ３３００株／ｈｍ２２５００株／ｈｍ２１６５．２４．９５．２１８６．３５．４５．７２０７．３６．０６．３２２８．５６．６６．９㊀㊀在长白落叶松人工林经营周期内，以Ｄｏｎｇ等［１７］建立的长白落叶松生长模型㊁董利虎等［１８］建立的生物量方程㊁高慧淋等［１９］建立的最大密度线和聂璐毅等［２０］建立的削度方程为基础，进行本研究中林分生长预测及模拟不同经营措施下的林分动态变化㊂１．２．２㊀经济参数计算目标方程时所包括的经济参数有贴现率㊁木材价格和经营成本㊂其中，贴现率固定为３％，各规格材的立木价格来源于７个研究区域近３年的林木拍卖均价（表３），经营成本包括造林时的苗木和整地费９０００元／ｈｍ２，幼龄林抚育费为９６０元／（次㊃ｈｍ２），共５次㊂表３㊀长白落叶松人工林各材种规格及立木价格Ｔａｂｌｅ３㊀ＴｉｍｂｅｒａｓｓｏｒｔｍｅｎｔｓａｎｄｓｔｕｍｐａｇｅｐｒｉｃｅｓｏｆＬ．ｏｌｇｅｎｓｉｓｐｌａｎｔａｔｉｏｎｓ规格材ａｓｓｏｒｔｍｅｎｔ小头去皮直径／ｃｍｍｉｎｉｍｕｍｔｏｐｄｉａｍｅｔｅｒｕｎｄｅｒｂａｒｋ最短长度／ｍｍｉｎｉｍｕｍｐｉｅｃｅｌｅｎｇｔｈ立木价格／（元㊃ｍ－３）ｓｔｕｍｐａｇｅｐｒｉｃｅ大径材ｌａｒｇｅｌｏｇ２６４８５０中径材ｍｅｄｉｕｍｌｏｇ１８４７００小径材ｓｍａｌｌｌｏｇ１２４５８０１．３㊀多目标经营优化模型构建１．３．１㊀目标方程本研究组合可加性效用函数（公式４）和惩罚２５１㊀第２期宋㊀磊，等：长白落叶松人工林多目标经营模式研究函数，构建净现值（ＮＰＶ，式中记为ＶＮＰ）㊁大径材产量（ＬＬＰ，式中记为ＰＬＬ）和林木碳储量（Ｃ）的多目标方程㊂同时，为对比不同经营目标间的经营效果，另构建ＮＰＶ单目标方程㊂可加性效用函数：Ｕ＝ðｍｉ＝１ｗｉｊｕｉ（ｑｉ）㊂（４）式中：Ｕ为总效用值；ｍ为经营目标个数；ｗｉｊ为目标ｉ中ｊ变量的权重值，变量包括ＶＮＰ㊁ＰＬＬ和Ｃ，ｊ＝１，２，３；ｕｉ（ｑｉ）为子目标ｉ的效用函数㊂其中，各子目标的权重依据妥协性分析确定㊂单目标方程ＯＦ１（式中记为ＦＯ１）：ＦＯ１＝ＶＮＰ＝ðＲｔ＝１Ｉｔ－Ｃｔ（１＋ｉ）ｔ㊂（５）式中：ＶＮＰ为净现值，ｔ为经营期，Ｉｔ为经营期ｔ内的收入，Ｃｔ为经营期ｔ内的支出，ｉ为贴现率，Ｒ为轮伐期㊂多目标方程（ＭＯＦｉ，式中记为ＦＭＯｉ）：ＦＭＯｉ＝ｗｉｊ（ＶＮＰ／ＶＮＰ，ｍａｘ）＋ｗｉｊ（ＰＬＬ／ＰＬＬ，ｍａｘ）＋ｗｉｊ（Ｃ／Ｃｍａｘ）㊂（６）式中，ＶＮＰ㊁ＰＬＬ和Ｃ分别表示轮伐期内的净现值㊁大径材收获量和林木碳储量㊂ＶＮＰ，ｍａｘ㊁ＰＬＬ，ｍａｘ和Ｃｍａｘ分别为仅考虑ＮＰＶ㊁ＬＬＰ和Ｃ时的最大值，各变量通过除以相应的最大值以消除量纲的影响㊂１．３．２㊀约束条件根据森林采伐作业规程［２１］及大量林分的经营模拟试验结果，本研究在系统内部利用惩罚函数设置的经营约束条件包括：①间伐时断面积强度低于２０％，同时满足株数强度低于４０％；②间伐方式为下层伐㊂１．３．３㊀决策变量本研究所选取的经营决策变量包括：间伐次数㊁间伐时间以及间伐强度和方式㊂其中，不同造林密度下的间伐次数分别为２次（２５００株／ｈｍ２）或３次（３３００株／ｈｍ２）［９－１０］㊂间伐强度和方式用Ｌｏｇｉｓｔｉｃ函数［７］计算，具体参数由系统优化确定㊂ｐ（ｄ）＝１１＋ｅｘｐ［ａ１（ａ２－ｄ）］㊂（７）式中：ｐ（ｄ）表示胸径为ｄ时的采伐比例；ａ２为间伐强度，为５０％时对应的林分平均直径；ａ１为间伐方式，由于选用的采伐方式为下层伐［２１］，故此为负值㊂因此，本研究所包括的决策变量个数＝间伐次数ˑ３＋１㊂即每次间伐包括距离前一次间伐的时间㊁间伐强度曲线的参数ａ１和ａ２共３个决策变量，皆伐包括距离最后一次间伐的时间１个决策变量㊂１．３．４㊀优化方法利用粒子群优化算法对目标方程进行优化求解，即搜索目标方程最大时的经营措施组合㊂在每次迭代中，粒子通过跟踪两个极值（个体极值和全局极值）来更新自身的位置，当最大迭代次数溢出或者粒子群搜索到设定的最优位置时迭代终止［１４］㊂本研究设定算法参数为：群体大小５０，迭代次数１５０，惯性权重０．９，学习因子为２．０㊂２㊀结果与分析２．１㊀目标方程的权重分析综合考虑长白落叶松人工林的生物学特性㊁大径材培育目标和基础模型的应用范围，本研究在固定碳储量的权重下（０㊁０．１和０．２），以造林密度３３００株／ｈｍ２，地位指数１８ｍ的标准林分为例，通过改变净现值和大径材产量的权重进而分析目标间的协同关系，并绘制了净现值与年均大径材收获量（图１Ａ）和年均碳储量（图１Ｂ）的妥协关系曲线㊂图１㊀在不同碳储量权重下，净现值与年均大径材收获量（Ａ）及年均碳储量（Ｂ）的妥协关系曲线Ｆｉｇ．１㊀Ｔｈｅｔｒａｄｅ⁃ｏｆｆｃｕｒｖｅｓｏｆｎｅｔｐｒｅｓｅｎｔｖａｌｕｅ（ＮＰＶ）ｖｅｒｓｕｓａｎｎｕａｌｌａｒｇｅｌｏｇｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ（Ａ）ａｎｄａｎｎｕａｌｃａｒｂｏｎｓｔｏｃｋ（Ｂ）ｆｏｒｔｈｅｗｅｉｇｈｔｓｏｆｃａｒｂｏｎｓｔｏｃｋａｔ０，０．１ａｎｄ０．２结果表明，若偏向选择以碳储量为目标时，必将以降低经济收益（３％２０％）为代价，净现值与碳储量呈明显的线性负相关，因此很难确定折中关系㊂当不考虑固碳功能时，与碳储量权重为０．１和０．２相３５１南京林业大学学报（自然科学版）第４７卷比，年均大径材产量减少７％和９％，年均碳储量减少６％和８％㊂然而，净现值与大径材的妥协关系明显，综上分析，最终确定ＭＯＦ１（式中记为ＦＭＯ１）和ＭＯＦ２（式中记为ＦＭＯ２）目标方程形式如下：㊀ＦＭＯ１＝０．７ＶＮＰＶＮＰ，ｍａｘæèçöø÷＋０．２ＰＬＬＰＬＬ，ｍａｘæèçöø÷＋０．１ＣＣｍａｘæèçöø÷；（８）㊀ＦＭＯ２＝０．６ＶＮＰＶＮＰ，ｍａｘæèçöø÷＋０．２ＰＬＬＰＬＬ，ｍａｘæèçöø÷＋０．２ＣＣｍａｘæèçöø÷㊂（９）２．２㊀标准林分优化结果分析２．２．１㊀不同经营目标对优化结果的影响总体上看，各经营目标随着立地质量的提高，其总效用值及相关数量指标也逐步增加，但轮伐期却明显缩短（表４）㊂当林木碳储量的权重增加１０％时（从ＭＯＦ１到ＭＯＦ２），虽然年均大径材产量提升２０％１１０％，但净现值降低了６％２６％，轮伐期至少延长了４ａ，最多长达３０ａ㊂表４㊀两种造林密度下不同立地和经营目标的优化结果Ｔａｂｌｅ４㊀Ｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｉｔｅｉｎｄｅｘｅｓａｎｄｏｂｊｅｃｔｉｖｅｓｗｈｉｔｈｔｗｏｐｌａｎｔｉｎｇｄｅｎｓｉｔｉｅｓ地位指数／ｍｓｉｔｅｉｎｄｅｘ林分密度／（株㊃ｈｍ－２）ｄｅｎｓｉｔｙ目标方程ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｆｕｎｃｔｉｏｎ优化结果ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔＲＬＰＬＬＰＮＰＶＣＳＵ１６ＯＦ１５９８．５１．７５８９０３．２５７．４２５００ＭＯＦ１６１８．７１．８５８８８２．１５９．７０．２９２１ＭＯＦ２７５９．０２．７４９０３３．３８１．８０．３１８７ＯＦ１５２８．８０．７６７３８７．３５０．０３３００ＭＯＦ１６６８．２２．０５１４９４．３６２．１０．２６４４ＭＯＦ２９６９．１４．２３８０４７．８１０３．１０．３４６３１８ＯＦ１５８９．５２．０７４２３２．０６１．３２５００ＭＯＦ１５９９．６２．１７３３６４．０６３．５０．３３５７ＭＯＦ２７２９．８３．４５９４３３．４８１．９０．３６３９ＯＦ１４８９．７０．９８１４２３．１４７．５３３００ＭＯＦ１６３９．５２．２６８８７３．５７０．８０．３２３９ＭＯＦ２８２１０．２４．４５８４５２．１９２．４０．３９５２２０ＯＦ１５７１１．０２．９８５０５８．２６８．７２５００ＭＯＦ１５８１１．１３．０８３１４５．３７１．８０．４０４２ＭＯＦ２６９１１．０４．０７２３６１．９８４．９０．４１８０ＯＦ１４７１１．２１．２９８０３３．１４８．１３３００ＭＯＦ１５８１２．０２．５９３１５３．０７２．００．４２６２ＭＯＦ２７０１１．８３．７７９９１２．４８４．６０．４３５５２２ＯＦ１５６１２．１２．９１０９２７１．１６５．６２５００ＭＯＦ１５６１２．２３．０１０５６８３．３７１．００．４７４３ＭＯＦ２６０１２．３３．６９６０９０．１７７．１０．４７１１ＯＦ１４５１２．７２．０１１６２２０．５５７．０３３００ＭＯＦ１５４１３．４２．４１０９１９４．９７０．２０．４７９５ＭＯＦ２６０１３．１３．０１０３０１６．５７６．２０．４７８２㊀㊀注：Ｒ．轮伐期ｒｏｔａｔｉｏｎｌｅｎｇｔｈ，ａ；ＬＰ．年均原木总收获量ａｎｎｕａｌｌｏｇｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，ｍ３／（ｈｍ２㊃ａ）；ＬＬＰ．年均大径材收获量ａｎｎｕａｌｌａｒｇｅｌｏｇｐｒｏ⁃ｄｕｃｔｉｏｎ，ｍ３／（ｈｍ２㊃ａ）；ＮＰＶ．净现值ｎｅｔｐｒｅｓｅｎｔｖａｌｕｅ，元／ｈｍ２；ＣＳ．轮伐期内的年均碳储量ａｎｎｕａｌｃａｒｂｏｎｓｔｏｃｋｄｕｒｉｎｇｔｈｅｒｏｔａｔｉｏｎｌｅｎｇｔｈ，ｔ／（ｈｍ２㊃ａ）；Ｕ．效用值ｕｔｉｌｉｔｙ㊂下同㊂Ｔｈｅｓａｍｅｂｅｌｏｗ．㊀㊀在此，以多目标方程ＭＯＦ１例，当造林密度为２５００株／ｈｍ２时，地位指数从１６到２２ｍ，轮伐期缩短了５ａ，年均木材收获量㊁大径材收获量㊁净现值和轮伐期内的林木年均碳储量分别增加４０％㊁６７％㊁７９％和１９％；当立地质量相同但造林密度增加到３３００株／ｈｍ２时，轮伐期平均延长４５ａ，年均木材收获量㊁净现值和效用函数值在地位指数为１６和１８ｍ时减少，而在２０和２２ｍ时增加，因此，推断中等立地以下的林分最佳造林密度为２５００株／ｈｍ２，中等立地以上的林分最佳造林密度为３３００株／ｈｍ２㊂在不同林分密度和立地条件下，相较于单目标，多目标方程ＭＯＦ１轮伐期延长１１５ａ，年均木材收获量增加１％７％㊁年均大径材产量增加３％１８６％，轮伐期内的林木年均碳储量增加４％５０％；与多目标方程ＭＯＦ２相比，ＭＯＦ１的轮伐期缩短４３０ａ，净现值增加６％３５％㊂综上，不同经营决策者应根据其经营偏好及可承受的经营周期等４５１㊀第２期宋㊀磊，等：长白落叶松人工林多目标经营模式研究因素，综合评价后进行选择㊂从数量角度分析，多目标经营方程ＭＯＦ１兼顾了经济效益㊁年均大径材产量和轮伐期内的林木年均碳储量，是权衡各目标效益的折中方案㊂以地位指数２０ｍ为例，绘制不同经营目标及不同造林密度下的林分蓄积变化曲线和间伐强度曲线，结果见图２㊂根据间伐强度曲线可获得不同径阶下的采伐强度，乘以该径阶的样木株数即可确定不同径阶的采伐株数，这为林业基层单位有效推广经营模式提供数量化的依据㊂Ａ．２５００株／ｈｍ２２５００ｔｒｅｅｓｐｅｒｈｅｃｔａｒｅ；Ｂ．３３００株／ｈｍ２３３００ｔｒｅｅｓｐｅｒｈｅｃｔａｒｅ；ａ．蓄积生长曲线ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｇｒｏｗｉｎｇｓｔｏｃｋｖｏｌｕｍｅ；ｂ．不同径阶的收获比例ｈａｒｖｅｓｔｐｅｒｃｅｎｔａｇｅｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄｉａｍｅｔｅｒｃｌａｓｓｅｓ；１．ＯＦ１；２．ＭＯＦ１；３．ＭＯＦ２㊂图２㊀两种造林密度下不同经营目标的长白落叶松蓄积生长曲线和不同径阶的收获比例Ｆｉｇ．２㊀Ｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｇｒｏｗｉｎｇｓｔｏｃｋｖｏｌｕｍｅａｎｄｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｈａｒｖｅｓｔｐｅｒｃｅｎｔａｇｅｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄｉａｍｅｔｅｒｃｌａｓｓｅｓｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｏｂｊｅｃｔｉｖｅｓｗｉｔｈｔｗｏｐｌａｎｔｉｎｇｄｅｎｓｉｔｉｅｓ２．２．２㊀不同经营目标最佳经营模式根据不同经营目标下的最优结果，将生长和采伐过程汇总整理得出了不同经营目标在不同林分条件下的经营模式（表５），便于林业基层单位应用㊂随着林木碳储量权重的增加，间伐时间及轮伐期整体推后，保留株数增加㊂以多目标方程ＭＯＦ１为例，地位指数从１６ｍ到２２ｍ时，间伐时间提前２８ａ，保留株数降低３％１５％；在同一地位指数下，造林密度从２５００到３３００株／ｈｍ２时，间伐时间提前２６ａ，保留株数增加２９％５３％㊂因此当５５１南京林业大学学报（自然科学版）第４７卷造林密度较高或立地条件较好时需对林分尽早间伐㊂表５㊀两种造林密度不同经营目标的长白落叶松人工林经营模式Ｔａｂｌｅ５㊀Ｏｐｔｉｍａｌｓｃｈｅｄｕｌｅｓｏｆｌａｒｃｈｐｌａｎｔａｔｉｏｎｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｂｊｅｃｔｉｖｅｓｗｉｔｈｔｗｏｐｌａｎｔｉｎｇｄｅｎｓｉｔｉｅｓ造林密度／（株㊃ｈｍ－２）ｐｌａｎｔｉｎｇｄｅｎｓｉｔｙ间伐处理ｔｈｉｎｎｉｎｇｔｒｅａｔｍｅｎｔ地位指数／ｍｓｉｔｅｉｎｄｅｘ林龄／ａｓｔａｎｄａｇｅ保留株数／（株㊃ｈｍ－２）ｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｒｅｍａｉｎｉｎｇｔｒｅｅｓ蓄积强度／％ｔｈｉｎｎｉｎｇｉｎｔｅｎｓｉｔｙｏｆｖｏｌｕｍｅＯＦ１ＭＯＦ１ＭＯＦ２ＯＦ１ＭＯＦ１ＭＯＦ２ＯＦ１ＭＯＦ１ＭＯＦ２２５００第１次间伐ｔｈｅｆｉｒｓｔｔｈｉｎｎｉｎｇ１６２３２３２１１０１０１０３０１５６０ɤ１８ɤ１８ɤ１７１８２１２２２０９７０９７０１５２０ɤ１８ɤ１８ɤ１６２０２０２２２０９００９３０１４５０ɤ１６ɤ１６ɤ１７２２１９２１２０８８０８８０１４００ɤ１８ɤ１６ɤ１４第２次间伐ｔｈｅｓｅｃｏｎｄｔｈｉｎｎｉｎｇ１６３６３４３８６３０６２０１０５０ɤ１８ɤ１８ɤ１８１８３４３３３８６２０６１０９８０ɤ１７ɤ１７ɤ１７２０３２３３３８６１０６１０９６０ɤ１８ɤ１８ɤ１８２２３０３２３３５９０６００９５０ɤ１８ɤ１８ɤ１９主伐ｆｉｎａｌｃｕｔｔｉｎｇ１６５９６１７５１８５８５９７２２０５７５８６９２２５６５６６０３３００第１次间伐ｔｈｅｆｉｒｓｔｔｈｉｎｎｉｎｇ１６２４２１２１１２２０１３６０１９６０ɤ１５ɤ１７ɤ１８１８２３２０１８１２００１３３０１８８０ɤ１５ɤ１４ɤ１８２０２２２０１８１１９０１２００１８８０ɤ１６ɤ１３ɤ１６２２１９１６１６１１７０１１６０１７５０ɤ１６ɤ１３ɤ１２第２次间伐ｔｈｅｓｅｃｏｎｄｔｈｉｎｎｉｎｇ１６３０３０３６８５０９５０１３４０ɤ１６ɤ１６ɤ１９１８２９２９３６８２０９２０１２７０ɤ１８ɤ１５ɤ１９２０２８２７３５８００８３０１１９０ɤ１８ɤ１４ɤ１８２２２７２６３１７９０８１０１０８０ɤ１５ɤ１４ɤ１８第３次间伐ｔｈｅｔｈｉｒｄｔｈｉｎｎｉｎｇ１６４０４７５９５８０６６０８３０ɤ１８ɤ１４ɤ１８１８３７４５５９５７０６４０８３０ɤ１７ɤ１５ɤ１８２０３５４３４８５６０５８０８２０ɤ１７ɤ１３ɤ１８２２３３３９４５５５０５６０７４０ɤ１９ɤ１２ɤ１４主伐ｆｉｎａｌｃｕｔｔｉｎｇ１６５２６６９６１８４８６３８２２０４７５８７０２２４５５４６０３㊀讨㊀论以黑龙江省长白落叶松人工林为例，采用林分水平的多目标经营优化技术建立包括净现值㊁大径材产量和林木碳储量的经营模型㊂优化结果表明，在采伐强度和采伐方式的双重约束下：①随着碳储量权重的增加，年均大径材收获量提升２０％１１０％，轮伐期内年均碳储量增加９％６６％，轮伐期延长４３０ａ，间伐时保留株数增加２６％６９％，但净现值下降６％２６％；②在同一目标，同一造林密度下，随着立地质量的提高，间伐时间提前１１４ａ，保留株数降低３％１９％，轮伐期缩短３３６ａ；③在同一目标㊁同一立地下，随着造林密度的增加，间伐时间平均提前３ａ，以提高保留木生长量，因此当造林密度较高或立地条件较好时林分应尽早开始间伐㊂近年来，随着环境的不断恶化以及森林生长状况监管不及时㊁经营措施不当导致的水土流失㊁生物多样性锐减及碳汇能力下降等生态问题备受关注［２２］，因此，建立森林多功能经营规划模型揭示森林多种效益之间的协同机制成为林业基础研究的热点问题㊂然而，以往的研究多集中在木材和碳储６５１㊀第２期宋㊀磊，等：长白落叶松人工林多目标经营模式研究量的联合生产问题［２３－２５］，忽视了大径级林木资源储备的重要性㊂随着落叶松人工林培育目标的转变，传统技术规程不再适用㊂因此如何制订更全面且适用性强的经营模式成为当今林业发展过程中亟须解决的科学问题㊂模拟⁃优化系统是研建森林多目标经营规划模型，进行森林多功能经营决策的重要工具㊂本研究利用长白落叶松人工林模拟⁃优化系统权衡取舍经济效益㊁大径材产量和碳储量的数量关系，提出了不同经营目标下的立木度调控的机制，对人工落叶松多目标经营模式进行了有益探索，但现阶段还存在一些问题有待进一步研究：１）虽然本研究中组合削度方程和材种规格㊁价格进行商品材估算，但材种规格分类方法相对简化，并未充分优化利用木材价值㊂基于不同材长的原木材积计算过程是在指定材长范围内，以阶梯式计算第一阶段纸浆材㊁锯材等材种材积㊂这种关系很难用平滑的回归模型来描述，因为材积阶越值在林分经营优化过程中将对采伐时间造成一定影响［２６］㊂因此，有必要在林分水平优化问题中兼顾造材优化，提升决策能力㊂２）本研究仅用数量优化的方法对乔木层地上，地下部分的碳储量进行优化分析㊂除乔木层外，森林土壤层㊁凋落物层及林下灌草层均具有固碳能力，由于这些成分均存在显著的空间异质性，且很难通过模型定量模拟［２７］，目前无法将其纳入经营模型中㊂但不同森林类型固碳功能的差异有待于进一步研究㊂３）利用模拟⁃优化系统制订森林经营模式时，常见的初始林分确定方法包括两种：①根据直径分布方程预测的标准林分；②实测幼龄林分数据，一般要求各林分条件下不少于８０块㊂两种方法各具优势，前者可针对具体林分给出预期经营优化的结果，后者则要根据所有样地优化结果，建立相应的经营决策模型，推广性更强㊂不论哪种方法，与传统的密控图和林分收获表相比，在进行立木度调控时不仅明确了经营目标还考虑了权衡取舍［６，２８］㊂４）林分水平经营决策属于中长期规划问题，这一过程必将充满不确定性因素的干扰㊂影响决策最主要的不确定性来源主要包括：调查数据㊁林分生长预测㊁林产品价格㊁决策者偏好和自然干扰５个方面［２９］㊂因此，利用确定性模型进行林分经营决策时存在泛化能力弱等问题，这无疑降低了经营方案的适用性㊂如何开展森林的适应性经营和管理，将不确定因素量化并耦合到模拟⁃优化系统中，进行适应性经营优化有待于进一步研究，目前在决策者对风险态度的不确定性［３０－３１］㊁林木生长和木材价格的随机性［７，３２］和林分更新的不确定性［３３］方面已有部分研究成果㊂综上所述，虽然该研究为长白落叶松人工林的多功能经营提供了一定的理论和技术支持，但如何综合考虑多种不确定性因素的干扰，进行适应性经营优化，多角度揭示人工林多目标经营机制有待进一步研究㊂参考文献（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）：［１］陆元昌，ＳＣＨＩＮＤＥＬＥＷ，刘宪钊，等．多功能目标下的近自然森林经营作业法研究［Ｊ］．西南林业大学学报，２０１１，３１（４）：１－６，１１．ＬＵＹＣ，ＳＣＨＩＮＤＥＬＥＷ，ＬＩＵＸＺ，ｅｔａｌ．Ｓｔｕｄｙｏｎｏｐｅｒａ⁃ｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｔｏｗａｒｄｓｃｌｏｓｅ⁃ｔｏ⁃ｎａｔｕｒｅｆｏｒｅｓｔｂａｓｅｄｏｎｍｕｌｔｉ⁃ｆｕｎｃｔｉｏｎｐｕｒｐｏｓｅｓ［Ｊ］．ＪＳｏｕｔｈｗｅｓｔＦｏｒＵｎｉｖ，２０１１，３１（４）：１－６，１１．ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．２０９５－１９１４．２０１１．０４．００１．［２］沈国舫．伐木本无过，森林可持续经营更有功［Ｎ］．中国科学报，２０２２－０３－２８（１）．［３］白东雪，刘强，董利虎，等．长白落叶松人工林有效冠高的确定及其影响因子［Ｊ］．北京林业大学学报，２０１９，４１（５）：７６－８７．ＢＡＩＤＸ，ＬＩＵＱ，ＤＯＮＧＬＨ，ｅｔａｌ．ＤｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｏｆｈｅｉｇｈｔｔｏｅｆｆｅｃｔｉｖｅｃｒｏｗｎｆｏｒｐｌａｎｔｅｄＬａｒｉｘｏｌｇｅｎｓｉｓｔｒｅｅｓ［Ｊ］．ＪＢｅｉ⁃ｊｉｎｇＦｏｒＵｎｉｖ，２０１９，４１（５）：７６－８７．ＤＯＩ：１０．１３３３２／ｊ．１０００－１５２２．２０１９００１６．［４］李明阳，申世广，吴翼，等．南京紫金山风景林多情境规划方法研究［Ｊ］．南京林业大学学报（自然科学版），２００７，３１（５）：２９－３３．ＬＩＭＹ，ＳＨＥＮＳＧ，ＷＵＹ，ｅｔａｌ．ＡｓｔｕｄｙｏｎｓｃｅｎａｒｉｏｐｌａｎｎｉｎｇｏｆｓｃｅｎｉｃｆｏｒｅｓｔｉｎＺｉｊｉｎｓｈａｎＭｏｕｎｔａｉｎｏｆＮａｎｊｉｎｇ［Ｊ］．ＪＮａｎｊｉｎｇＦｏｒＵｎｉｖ（ＮａｔＳｃｉＥｄ），２００７，３１（５）：２９－３３．ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－２００６．２００７．０５．００７．［５］ＤＡＶＩＳＬＳ，ＪＯＨＮＳＯＮＫＮ，ＢＥＴＴＩＮＧＥＲＰ，ｅｔａｌ．Ｆｏｒｅｓｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔ：ｔｏｓｕｓｔａｉｎｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ，ｅｃｏｎｏｍｉｃ，ａｎｄｓｏｃｉａｌｖａｌｕｅｓ［Ｍ］．Ｉｌｌｉｎｏｉｓ：Ｗａｖｅｌａｎｄ，２００５：８０４ｐ．［６］ＰＡＳＡＬＯＤＯＳ⁃ＴＡＴＯＭ，ＰＵＫＫＡＬＡＴ，ＲＯＪＯＡＬＢＯＲＥＣＡＡ．Ｏｐ⁃ｔｉｍａｌｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆＰｉｎｕｓｐｉｎａｓｔｅｒｉｎＧａｌｉｃｉａ（Ｓｐａｉｎ）ｕｎｄｅｒｒｉｓｋｏｆｆｉｒｅ［Ｊ］．ＩｎｔＪＷｉｌｄｌａｎｄＦｉｒｅ，２０１０，１９（７）：９３７－９４８．ＤＯＩ：１０．１０７１／ＷＦ０８１５０．［７］ＰＵＫＫＡＬＡＴ．Ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｃｏｖｅｒｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆｂｏｒｅａｌｆｏｒｅｓｔｗｈｅｎｔｉｍｂｅｒｐｒｉｃｅｓａｎｄｔｒｅｅｇｒｏｗｔｈａｒｅｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ［Ｊ］．ＦｏｒＥｃｏｓｙｓｔ，２０１５，２（１）：６．ＤＯＩ：１０．１１８６／ｓ４０６６３－０１５－００２８－５．［８］ＰＡＬＡＨÍＭ，ＰＵＫＫＡＬＡＴ．ＯｐｔｉｍｉｓｉｎｇｔｈｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆＳｃｏｔｓｐｉｎｅ（ＰｉｎｕｓｓｙｌｖｅｓｔｒｉｓＬ．）ｓｔａｎｄｓｉｎＳｐａｉｎｂａｓｅｄｏｎｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ⁃ｔｒｅｅｍｏｄｅｌｓ［Ｊ］．ＡｎｎＦｏｒＳｃｉ，２００３，６０（２）：１０５－１１４．ＤＯＩ：１０．１０５１／ｆｏｒｅｓｔ：２００３００２．［９］ＪＩＮＸＪ，ＰＵＫＫＡＬＡＴ，ＬＩＦＲ，ｅｔａｌ．ＯｐｔｉｍａｌｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆＫｏ⁃ｒｅａｎｐｉｎｅｐｌａｎｔａｔｉｏｎｓｉｎｍｕｌｔｉｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｆｏｒｅｓｔｒｙ［Ｊ］．ＪＦｏｒＲｅｓ，２０１７，２８（５）：１０２７－１０３７．ＤＯＩ：１０．１００７／ｓ１１６７６－０１７－０３９７－４．［１０］ＰＥＮＧＷ，ＰＵＫＫＡＬＡＴ，ＪＩＮＸＪ，ｅｔａｌ．Ｏｐｔｉｍａｌｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆｌａｒｃｈ（ＬａｒｉｘｏｌｇｅｎｓｉｓＡ．Ｈｅｎｒｙ）ｐｌａｎｔａｔｉｏｎｓｉｎＮｏｒｔｈｅａｓｔＣｈｉｎａｗｈｅｎｔｉｍｂｅｒｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎａｎｄｃａｒｂｏｎｓｔｏｃｋａｒｅｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄ［Ｊ］．ＡｎｎＦｏｒＳｃｉ，２０１８，７５（２）：１－１５．ＤＯＩ：１０．１００７／ｓ１３５９５－０１８－０７３９－１．［１１］ＳＥＬＫＩＭÄＫＩＭ，ＧＯＮＺÁＬＥＺ⁃ＯＬＡＢＡＲＲＩＡＪＲ，ＴＲＡＳＯＢＡＲＥＳＡ，ｅｔａｌ．Ｔｒａｄｅ⁃ｏｆｆｓｂｅｔｗｅｅｎｅｃｏｎｏｍｉｃｐｒｏｆｉｔａｂｉｌｉｔｙ，ｅｒｏｓｉｏｎｒｉｓｋｍｉｔｉｇａｔｉｏｎａｎｄｂｉｏｄｉｖｅｒｓｉｔｙｉｎｔｈｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆｕｎｅｖｅｎ⁃ａｇｅｄＡｂｉｅｓａｌｂａＭｉｌｌ．ｓｔａｎｄｓ［Ｊ］．ＡｎｎＦｏｒＳｃｉ，２０２０，７７（１）：１２．ＤＯＩ：７５１南京林业大学学报（自然科学版）第４７卷１０．１００７／ｓ１３５９５－０１９－０９１４－ｚ．［１２］ＰＵＫＫＡＬＡＴ．Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ⁃Ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓｉｎｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｓｔａｎｄｍａｎａｇｅｍｅｎｔ［Ｊ］．ＳｉｌｖａＦｅｎｎ，２００９，４３（２）：２６１－２７４．ＤＯＩ：１０．１４２１４／ｓｆ．２１１．［１３］ＰＵＫＫＡＬＡＴ，ＬÄＨＤＥＥ，ＬＡＩＨＯＯ．Ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆｕｎｅｖｅｎ⁃ｓｉｚｅｄｓｔａｎｄｓｏｆＦｉｎｌａｎｄ［Ｊ］．Ｆｏｒｅｓｔｒｙ，２０１０，８３（２）：１２９－１４２．ＤＯＩ：１０．１０９３／ｆｏｒｅｓｔｒｙ／ｃｐｐ０３７．［１４］李建军，张会儒，刘帅，等．基于改进ＰＳＯ的洞庭湖水源涵养林空间优化模型［Ｊ］．生态学报，２０１３，３３（１３）：４０３１－４０４０．ＬＩＪＪ，ＺＨＡＮＧＨＲ，ＬＩＵＳ，ｅｔａｌ．ＡｓｐａｃｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｗａｔｅｒｒｅｓｏｕｒｃｅｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎｆｏｒｅｓｔｉｎＤｏｎｇｔｉｎｇＬａｋｅｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄＰＳＯ［Ｊ］．ＡｃｔａＥｃｏｌＳｉｎ，２０１３，３３（１３）：４０３１－４０４０．ＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０１２０７２８１０７２．［１５］ＪＩＮＸＪ，ＰＵＫＫＡＬＡＴ，ＬＩＦＲ．Ｍｅｔａｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｓｔａｎｄｍａｎａｇｅ⁃ｍｅｎｔｗｉｔｈｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ⁃ｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓ［Ｊ］．ＣａｎＪＦｏｒＲｅｓ，２０１８，４８（６）：６９７－７０８．ＤＯＩ：１０．１１３９／ｃｊｆｒ－２０１７－０４０４．［１６］ＢＡＩＬＥＹＲＬ，ＤＥＬＬＴＲ．Ｑｕａｎｔｉｆｙｉｎｇｄｉａｍｅｔｅｒｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｗｉｔｈｔｈｅｗｅｉｂｕｌｌｆｕｎｃｔｉｏｎ［Ｊ］．ＦｏｒＳｃｉ，１９７３，１９（２）：９７－１０４．ＤＯＩ：１０．１０９３／ｆｏｒｅｓｔｓｃｉｅｎｃｅ／１９．２．９７．［１７］ＤＯＮＧＬＨ，ＰＵＫＫＡＬＡＴ，ＬＩＦＲ，ｅｔａｌ．Ｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇｄｉｓｔａｎｃｅ⁃ｄｅｐｅｎｄｅｎｔｇｒｏｗｔｈｍｏｄｅｌｓｆｒｏｍｉｒｒｅｇｕｌａｒｌｙｍｅａｓｕｒｅｄｓａｍｐｌｅｐｌｏｔｄａｔａ：ａｃａｓｅｆｏｒＬａｒｉｘｏｌｇｅｎｓｉｓｉｎｎｏｒｔｈｅａｓｔＣｈｉｎａ［Ｊ］．ＦｏｒＥｃｏｌＭａｎａｇ，２０２１，４８６：１１８９６５．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｆｏｒｅｃｏ．２０２１．１１８９６５．［１８］董利虎，李凤日，金星姬．长白落叶松生长模型系统［Ｍ］．北京：中国林业出版社，２０２１：１０７－１３４．ＤＯＮＧＬＨ，ＬＩＦＲ，ＪＩＮＸＪ．ＧｒｏｗｔｈｍｏｄｅｌｓｙｓｔｅｍｏｆＬａｒｉｘｏｌｇｅｎｓｉｓ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＣｈｉｎａＦｏｒｅｓｔｒｙＰｕｂｌｉｓｈｉｎｇＨｏｕｓｅ，２０２１：１０７－１３４．［１９］高慧淋，董利虎，李凤日．基于分位数回归的长白落叶松人工林最大密度线［Ｊ］．应用生态学报，２０１６，２７（１１）：３４２０－３４２６．ＧＡＯＨＬ，ＤＯＮＧＬＨ，ＬＩＦＲ．Ｍａｘｉｍｕｍｄｅｎｓｉｔｙ⁃ｓｉｚｅｌｉｎｅｆｏｒＬａｒｉｘｏｌｇｅｎｓｉｓｐｌａｎｔａｔｉｏｎｓｂａｓｅｄｏｎｑｕａｎｔｉｌｅｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ［Ｊ］．ＣｈｉｎＪＡｐｐｌＥｃｏｌ，２０１６，２７（１１）：３４２０－３４２６．ＤＯＩ：１０．１３２８７／ｊ．１００１－９３３２．２０１６１１．０２６．［２０］聂璐毅，董利虎，李凤日，等．基于两水平非线性混合效应模型的长白落叶松削度方程构建［Ｊ］．南京林业大学学报（自然科学版），２０２２，４６（３）：１９４－２０２．ＮＩＥＬＹ，ＤＯＮＧＬＨ，ＬＩＦＲ，ｅｔａｌ．ＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｔａｐｅｒｅｑｕａｔｉｏｎｆｏｒＬａｒｉｘｏｌｇｅｎｓｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｗｏ⁃ｌｅｖｅｌｎｏｎｌｉｎｅａｒｍｉｘｅｄｅｆｆｅｃｔｓｍｏｄｅｌ［Ｊ］．ＪＮａｎｊｉｎｇＦｏｒＵｎｉｖ（ＮａｔＳｃｉＥｄ），２０２２，４６（３）：１９４－２０２．ＤＯＩ：１０．１２３０２／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－２００６．２０２１０８０５０．［２１］国家林业局．森林采伐作业规程：ＬＹ／Ｔ１６４６２００５［Ｓ］．北京：中国标准出版社，２００５．ＳｔａｔｅＦｏｒｅｓｔｒｙＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＰｅｏｐｌｅｓＲｅｐｕｂｌｉｃｏｆＣｈｉｎａ．Ｃｏｄｅｏｆｆｏｒｅｓｔｈａｒｖｅｓｔｉｎｇ：ＬＹ／Ｔ１６４６２００５［Ｓ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＳｔａｎｄａｒｄｓＰｒｅｓｓｏｆＣｈｉｎａ，２００５．［２２］张会儒，雷相东，李凤日．中国森林经理学研究进展与展望［Ｊ］．林业科学，２０２０，５６（９）：１３０－１４２．ＺＨＡＮＧＨＲ，ＬＥＩＸＤ，ＬＩＦＲ．ＲｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓａｎｄｐｒｏｓｐｅｃｔｓｏｆｆｏｒｅｓｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｃｉｅｎｃｅｉｎＣｈｉｎａ［Ｊ］．ＳｃｉＳｉｌｖａｅＳｉｎ，２０２０，５６（９）：１３０－１４２．ＤＯＩ：１０．１１７０７／ｊ．１００１－７４８８．２０２００９１５．［２３］董灵波，孙云霞，刘兆刚．基于碳和木材目标的森林空间经营规划研究［Ｊ］．北京林业大学学报，２０１７，３９（１）：５２－６１．ＤＯＮＧＬＢ，ＳＵＮＹＸ，ＬＩＵＺＧ．Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇｃａｒｂｏｎａｎｄｔｉｍｂｅｒｏｂｊｅｃｔｉｖｅｉｎｔｏｆｏｒｅｓｔｓｐａｔｉａｌｐｌａｎｎｉｎｇｍａｎａｇｅｍｅｎｔ［Ｊ］．ＪＢｅｉｊｉｎｇＦｏｒＵｎｉｖ，２０１７，３９（１）：５２－６１．ＤＯＩ：１０．１３３３２／ｊ．１０００－１５２２．２０１６０１６６．［２４］戎建涛，雷相东，张会儒，等．兼顾碳贮量和木材生产目标的森林经营规划研究［Ｊ］．西北林学院学报，２０１２，２７（２）：１５５－１６２．ＲＯＮＧＪＴ，ＬＥＩＸＤ，ＺＨＡＮＧＨＲ，ｅｔａｌ．Ｆｏｒｅｓｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔｐｌａｎ⁃ｎｉｎｇｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｉｎｇｖａｌｕｅｓｏｆｔｉｍｂｅｒａｎｄｃａｒｂｏｎ［Ｊ］．ＪＮｏｒｔｈｗｅｓｔＦｏｒＵｎｉｖ，２０１２，２７（２）：１５５－１６２．ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－７４６１．２０１２．０２．３２．［２５］ＢＡＣＫÉＵＳＳ，ＷＩＫＳＴＲÖＭＰ，ＬÄＭÅＳＴ．Ａｍｏｄｅｌｆｏｒｒｅｇｉｏｎａｌａｎａｌｙｓｉｓｏｆｃａｒｂｏｎｓｅｑｕｅｓｔｒａｔｉｏｎａｎｄｔｉｍｂｅｒｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ［Ｊ］．ＦｏｒＥｃｏｌＭａｎａｇ，２００５，２１６（１－３）：２８－４０．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｆｏｒｅｃｏ．２００５．０５．０５９．［２６］ＰＵＫＫＡＬＡＴ．Ｏｐｔｉｍａｌｃｒｏｓｓｃｕｔｔｉｎｇ：ａｎｙｅｆｆｅｃｔｏｎｏｐｔｉｍａｌｓｔａｎｄｍａｎａｇｅｍｅｎｔ？［Ｊ］．ＥｕｒＪＦｏｒｅｓｔＲｅｓ，２０１７，１３６（４）：５８３－５９５．ＤＯＩ：１０．１００７／ｓ１０３４２－０１７－１０５７－０．［２７］董灵波，蔺雪莹，刘兆刚．大兴安岭盘古林场森林碳汇木材复合经营规划［Ｊ］．北京林业大学学报，２０２０，４２（８）：１－１１．ＤＯＮＧＬＢ，ＬＩＮＸＹ，ＬＩＵＺＧ．Ｆｏｒｅｓｔｃａｒｂｏｎｓｉｎｋ⁃ｔｉｍｂｅｒｃｏｍ⁃ｐｏｕｎｄｍａｎａｇｅｍｅｎｔｐｌａｎｎｉｎｇｏｆＰａｎｇｕＦｏｒｅｓｔＦａｒｍｉｎＧｒｅａｔＸｉｎｇａｎＭｏｕｎｔａｉｎｓｏｆｎｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎＣｈｉｎａ［Ｊ］．ＪＢｅｉｊｉｎｇＦｏｒＵｎｉｖ，２０２０，４２（８）：１－１１．ＤＯＩ：１０．１２１７１／ｊ．１０００－１５２２．２０１９０３３１．［２８］ＧＯＮＺÁＬＥＺ⁃ＯＬＡＢＡＲＲＩＡＪＲ，ＧＡＲＣＩＡ⁃ＧＯＮＺＡＬＯＪ，ＭＯＬＡ⁃ＹＵＤＥＧＯＢ，ｅｔａｌ．ＡｄａｐｔｉｖｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｒｕｌｅｓｆｏｒＰｉｎｕｓｎｉｇｒａＡｒ⁃ｎｏｌｄｓｓｐ．ｓａｌｚｍａｎｎｉｉｓｔａｎｄｓｕｎｄｅｒｒｉｓｋｏｆｆｉｒｅ［Ｊ］．ＡｎｎＦｏｒＳｃｉ，２０１７，７４（３）：５２．ＤＯＩ：１０．１００７／ｓ１３５９５－０１７－０６４９－７．［２９］ＰＡＳＡＬＯＤＯＳ⁃ＴＡＴＯＭ，ＭÄＫＩＮＥＮＡ，ＧＡＲＣＩＡ⁃ＧＯＮＺＡＬＯＪ，ｅｔａｌ．Ａｓｓｅｓｓｉｎｇｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙａｎｄｒｉｓｋｉｎｆｏｒｅｓｔｐｌａｎｎｉｎｇａｎｄｄｅｃｉｓｉｏｎｓｕｐｐｏｒｔｓｙｓｔｅｍｓ：ｒｅｖｉｅｗｏｆｃｌａｓｓｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｓａｎｄｉｎｔｒｏ⁃ｄｕｃｔｉｏｎｏｆｎｅｗａｐｐｒｏａｃｈｅｓ［Ｊ］．ＦｏｒｅｓｔＳｙｓｔ，２０１３，２２（２）：２８２－３０３．ＤＯＩ：１０．５４２４／ｆｓ／２０１３２２２－０３０６３．［３０］ＰＵＫＫＡＬＡＴ，ＫＡＮＧＡＳＪ．Ａｍｅｔｈｏｄｆｏｒｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇｒｉｓｋａｎｄａｔｔｉ⁃ｔｕｄｅｔｏｗａｒｄｒｉｓｋｉｎｔｏｆｏｒｅｓｔｐｌａｎｎｉｎｇ［Ｊ］．ＦｏｒＳｃｉ，１９９６，４２（２）：１９８－２０５．ＤＯＩ：１０．１０９３／ｆｏｒｅｓｔｓｃｉｅｎｃｅ／４２．２．１９８．［３１］ＣＯＵＴＵＲＥＳ，ＲＥＹＮＡＵＤＡ．Ｍｕｌｔｉ⁃ｓｔａｎｄｆｏｒｅｓｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔｕｎｄｅｒａｃｌｉｍａｔｉｃｒｉｓｋ：ｄｏｔｉｍｅａｎｄｒｉｓｋｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｍａｔｔｅｒ？［Ｊ］．ＥｎｖｉｒｏｎＭｏｄｅｌＡｓｓｅｓｓ，２００８，１３（２）：１８１－１９３．ＤＯＩ：１０．１００７／ｓ１０６６６－００７－９１２１－７．［３２］ＺＨＯＵＭ，ＬＩＡＮＧＪＪ，ＢＵＯＮＧＩＯＲＮＯＪ．Ａｄａｐｔｉｖｅｖｅｒｓｕｓｆｉｘｅｄｐｏｌｉｃｉｅｓｆｏｒｅｃｏｎｏｍｉｃｏｒｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｏｂｊｅｃｔｉｖｅｓｉｎｆｏｒｅｓｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔ［Ｊ］．ＦｏｒＥｃｏｌＭａｎａｇ，２００８，２５４（２）：１７８－１８７．ＤＯＩ：１０．１０１６／ｊ．ｆｏｒｅｃｏ．２００７．０７．０３５．［３３］ＭＩＩＮＡＪ，ＨＥＩＮＯＮＥＮＪ．Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｆｏｒｅｓｔｒｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔｕｓｉｎｇａｍｕｌｔｉｌｅｖｅｌｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅｍｏｄｅｌ［Ｊ］．ＦｏｒＳｃｉ，２００８，５４（２）：２０６－２１９．ＤＯＩ：１０．１０９３／ｆｏｒｅｓｔｓｃｉｅｎｃｅ／５４．２．２０６．（责任编辑㊀孟苗婧㊀郑琰燚）８５１。

DB21∕T 2034-2012 根径-胸径、地径-胸径对照表落叶松

DB21∕T 2034-2012 根径-胸径、地径-胸径对照表落叶松代替 DB21/T 1268—2003B 68DB21辽宁省地点标准DB 21/ TXXXX—2012根径—胸径、地径—胸径对比表落叶松XXXX –XX –XX公布XXXX –XX –XX实施辽宁省质量技术监督局公布（报批稿）目次前言II1范畴12术语和定义13树种（组）与建模单元划分14数学模型14.1根径—胸径模拟方程14.2地径—胸径模拟方程25适用范畴36误差范畴37落叶松（组）根径—胸径对比表37.1抚顺市落叶松（组）根径—胸径对比表 47.2本溪市落叶松（组）根径—胸径对比表 57.3丹东市落叶松（组）根径—胸径对比表 67.4丹东市落叶松（组）根径—胸径对比表 77.5鞍山市落叶松（组）根径—胸径对比表 87.6其它地区落叶松（组）根径—胸径对比表9 8落叶松（组）地径—胸径对比表108.1抚顺市落叶松（组）地径—胸径对比表 10 8.2本溪市落叶松（组）地径—胸径对比表 12 8.3丹东市落叶松（组）地径—胸径对比表 13 8.4铁岭市落叶松（组）地径—胸径对比表 14 8.5鞍山市落叶松（组）地径—胸径对比表 15 8.6其它地区落叶松（组）地径—胸径对比表16表1落叶松（组）根径—胸径模拟方程参数表 2表2落叶松（组）地径—胸径模拟方程参数表 3表3适用范畴一览表3表4抚顺落叶松（组）根径—胸径对比表4表5本溪市落叶松（组）根径—胸径对比表5表6丹东市落叶松（组）根径—胸径对比表6表7丹东市落叶松（组）根径—胸径对比表7表8鞍山市落叶松（组）根径—胸径对比表8表9其它地区落叶松（组）根径—胸径对比表 9表10抚顺市落叶松（组）地径—胸径对比表10表11本溪市落叶松（组）地径—胸径对比表12表12丹东市落叶松（组）地径—胸径对比表13表13铁岭市落叶松（组）地径—胸径对比表14表14鞍山市落叶松（组）地径—胸径对比表15表15其它地区落叶松（组）地径—胸径对比表16前言本标准按照GB/T 1.1-2009 给出的规则起草。

黑龙江省落叶松人工林地位级指数导向曲线模型

黑龙江省落叶松人工林地位级指数导向曲线模型
杨帆;董利虎
【期刊名称】《森林工程》
【年(卷),期】2015(031)005
【摘要】基于黑龙江省的落叶松人工林固定样地数据,利用逻辑斯蒂方程、单分子式、理查德方程、舒马切尔方程和考尔夫方程构建其地位级指数曲线模型,并进行最优方程的选取.以最优地位级指数方程为基础,采用区域作为哑变量构建其地位级指数方程.结果表明:理查德方程为落叶松人工林最优地位级指数曲线;以理查德方程为基础所构建的哑变量地位级指数曲线模型具有较好的拟合效果,其Ra2大于0.7,RMSE小于1.83;所建立的落叶松人工林地位级指数曲线模型的平均相对误差在±6％内,平均相对误差绝对值都小于20％;所建立的3个区域地位级曲线模型的预测精度都在97％以上.
【总页数】5页(P19-23)
【作者】杨帆;董利虎
【作者单位】国家林业局调查规划设计院,北京100714;东北林业大学林学院,哈尔滨150040
【正文语种】中文
【中图分类】S718
【相关文献】
1.长白落叶松人工林立地指数表和胸径地位级表的编制 [J], 马炜;孙玉军
2.立地质量等级为哑变量的黄山松地位级指数模型的研制 [J], 华伟平;丘甜;江希钿;黄烺增;盖新敏
3.福建柏地位级指数曲线模型的研制 [J], 江传阳
4.落叶松人工林地位指数级导向曲线模型的研究 [J], 高洪亮;贾炜玮
5.华北落叶松人工林叶面积指数与立地指数、密度、林龄关系模型研究 [J], 王雄宾;徐成立;余新晓;李洁
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人工落叶松胸高形数研究

人工落叶松胸高形数研究-园林人工落叶松胸高形数研究田建民，林建立，杨凯（内蒙古自治区呼伦贝尔市牙克石市巴林林业局，巴林022183）摘要：基于树干解析数据，得出人工落叶松胸高形数与胸径和树高整体均为多项式关系。

关键词：人工落叶松；胸高形数；胸径；树高中图分类号：S758.5文献标识码：B收稿日期：2015-01-14作者简介：田建民（1966 -），男，河北省滦县人，林业工程师，胸高形数是测定林木材积的重要因子之一，并随林木胸径、树高等因子的变化而变化。

虽然各种文献中关于落叶松（Larixgmelinii（Rupr.）Kuzen）胸高形数的研究并不鲜见，但具体到每一个地区的研究确很少。

文章基于树干解析数据，探讨巴林林业局人工落叶松胸高形数与胸径和树高的变化规律。

1 研究材料研究材料为林分郁闭度0.6以上、林龄30a以上、以5a为一个龄阶的28株解析木。

2 研究过程2.1 模型建立胸高形数f=v/（dxdxπxh/40000）式中：f——胸高形数；d——林木胸径（cm）；π——圆周率；h——林木树高。

根据胸高形数与胸径、树高的散点趋势，选择多项式、指数、对数、幂、倒数等函数，进行模型拟合比较，结果列于表1。

2.2 模型评价胸高形数与胸径、胸高形数与树高、胸高形数与年龄的5个模型中，相关指数（1）式最大，总相对相差（3）式最低，相对相差平均值、相对相差绝对值平均值（1）最低，相对相差分布（1）式基本均匀。

形高与胸径的5个模型中，相关指数（1）式最大，总相对相差（3）式最低，相对相差平均值、相对相差绝对值平均值（4）最低，相对相差分布（1）、（4）式基本均匀。

3 研究结果基于本研究资料和2.2的评价结果，得出如下研究结论：3.1 胸高形数与胸径胸高形数与胸径多项式模型最好，基本趋势是随着胸径的增加而递减，其模型为：f=0.869164-0.041177 xd+0.001073 xd2．详见表2。

3.2 胸高形数与树高胸高形数与树高呈多项式形式，以15.5m为界线，之前呈现递减趋势，之后则随着林龄的增加而略微增大，其模型为：f=0.916381-0.05824xh+0.001938xh2，详见表3。

地位指数表的编制

实验五、地位指数表的编制一、目的1.了解编制地位指数表编制资料的收集方法；2. 学习与掌握用数式法直接编制地位指数表编制的方法和步骤。

3. 利用计算机编制某一树种的地位指数表。

二、仪器用具计算机。

三、方法步骤地位指数是指依据林分优势木的平均高（H T）与林分年龄（A）的相关关系，用标准年龄（或基准年龄）时林分优势木平均高的绝对值作为评定林地生产力的指标。

所编制的数表，称为地位指数表，如表5—1，用此表中的数据所绘制的曲线称作地位指数曲线，如图5—1中所示。

地位指数实质上是林分在“标准年龄”时优势木的平均高。

采用地位指数指标评定林分地位质量，实际上，就是不同的林分都以在标准年龄（A I）时的优势木平均高作为比较林地生产力的依据。

地位指数表，通常应用于同龄林或相对同龄林分评定地位质量，一般分别地区、分别树种编制地位指数表。

使用地位指数表时，先测定林分优势木平均高和年龄，由地位指数表上即可查得该林分林地的地位指数级。

例如，小兴安岭红松天然林地位指数表（表5—1）基准年龄为100年（A I=100年），某现实红松天然林，林分年龄为120年，优势木平均高为25m，由表5—1和图5—1中可查得地位指数为“22”，这意味着该林分在标准年龄（100年）时优势木平均高达22m，表明该红松天然林地的生产力较高。

与地位级法相比，地位指数是一个能够直观反映立地质量的数量指标，而地位级则只能给予相对等级的概念。

另外，优势木高受林分密度和树种组成的影响较小，并且优势木平均高的测定工作量比林分条件平均高的测定工作量小，因此，地位指数成为常采用的评定立地质量的方法。

图5—1 小兴安岭红松天然林地位指数曲线图表5—1 小兴安岭红松天然林地位指数表（标准年龄：100年）（单位：m）年龄（年）地位指数级12（11-13）14（13-15）16 18 20 22 2420 4.58～5.40 ～6.23 ～7.06 ～7.90 ～8.73 ～9.57 ～10.40 40 6.80～8.03 ～9.27 ～10.50 ～11.74 ～12.98 ～14.22 ～15.46 60 8.49～10.02 ～11.56 ～13.10 ～14.65 ～16.19 ～17.73 ～19.281. 资料的收集（1）确定标准地的数量根据未来用表地区范围的大小及编表树种的生长状况，确定标准地的数量，一般要求每个树种在300块以上为宜。

长岭岗林场日本落叶松人工林立地指数表的编制

长岭岗林场日本落叶松人工林立地指数表的编制
马友平;艾训儒;宋鄂平;马家龙
【期刊名称】《湖北民族学院学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2001(019)001
【摘要】用150株日本落叶松优势木平均树高年龄资料，根据树高生长过程特性，在比较多个树高生长模型的基础上，选择Richards生长方程H＝a(1－e-bA)c作
为日本落叶松树高生长模型;通过优势木解析木资料分析，确定基准年龄为20年，立地指数级距为2m, 在10－22m范围内划分7个指数级；用比例法展开导向曲
线编制立地指数表。

检验结果表明，所编立地指数表精度高，适应性强，能客观地评价长岭岗林场日本落叶松人工林生境质量。

【总页数】4页(P24-27)
【作者】马友平;艾训儒;宋鄂平;马家龙
【作者单位】湖北民族学院资源与环境科学系,;湖北民族学院资源与环境科学系,;湖北民族学院资源与环境科学系,;建始县景阳镇人民政府,
【正文语种】中文
【中图分类】S758.57;S742.270.6
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1.长白落叶松人工林立地指数表和胸径地位级表的编制 [J], 马炜;孙玉军
2.长岭岗林场日本落叶松主要病虫害发生现状及防治对策 [J], 陈亮;汪建亚;蔡三山;曹健;喻单宁;张金堂;罗治建
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4.铜仁地区杉木（人工林）立地指数表及数量化立地质量评定表的编制 [J], 安黔宁;徐金胜
5.亚热带日本落叶松人工林立地指数表编制 [J], 刘柄昂;彭湃;马丰丰;宋庆安;袁穗波;吕勇;向祖恒;冯骏;苏尚敏
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