检索结果-内蒙古大学图书馆

中南林业科技大学学报 2014年第2期34卷 77-80页

作者：赵娜郑小贤北京林业大学林学院森林资源与环境管理国家林业局重点实验室北京100083

选用福建将乐林场的十块栲属次生林的样地调查数据分析该地区栲属次生林的直径结构,为将乐林场栲类次生林的经营和结构调整提供依据。采用样地调查法获得12块样地的基本数据,将胸径分大、中、小三径级计算各径级比例及q值,用4种概率分... 详细信息

选用福建将乐林场的十块栲属次生林的样地调查数据分析该地区栲属次生林的直径结构,为将乐林场栲类次生林的经营和结构调整提供依据。采用样地调查法获得12块样地的基本数据,将胸径分大、中、小三径级计算各径级比例及q值,用4种概率分布对各样地直径结构进行拟合,检验不同的拟合效果。小径级林木所占比例较大,占到了56.9%～88.1%,中径级和大径级的q值变化较大,Weibull分布拟合效果最好,γ分布次之,正态分布和对数正态分布拟合效果较差。该区栲属次生林的直径分布基本符合异龄林直径分布的特点,可以以q值为参考对大、中级林木进行进一步结构调整研究。

关键词：栲属次生林直径结构径级 Weibull分布 gamma分布 q-值

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福建将乐林场杉木人工林多功能评价初探

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福建农林大学学报（自然科学版） 2013年第3期42卷 269-272页

作者：罗梅郑小贤杜燕刘波云北京林业大学林学院森林资源与环境管理国家林业局重点实验室北京100083

运用主成分分析法,选取小班面积(x1)、树种组成(x2)、郁闭度(x3)、年龄(x4)、平均胸径(x5)、平均树高(x6)、小班蓄积(x7)、坡度(x8)共8个指标构建福建将乐林场杉木人工林结构与风景游憩(Y1)、木材生产(Y2)、涵水保土(Y3)功能的模型:Y1=0... 详细信息

运用主成分分析法,选取小班面积(x1)、树种组成(x2)、郁闭度(x3)、年龄(x4)、平均胸径(x5)、平均树高(x6)、小班蓄积(x7)、坡度(x8)共8个指标构建福建将乐林场杉木人工林结构与风景游憩(Y1)、木材生产(Y2)、涵水保土(Y3)功能的模型:Y1=0.001x1-0.174x2+0.221x3+0.216x4+0.238x5+0.237x6+0.137x7-0.024 x8;Y2=0.584 x1+0.044x2-0.045x3-0.126x4-0.043x5-0.053x6+0.485x7-0.021x8;Y3=0.022x1-0.044x2+0.099x3-0.113x4+0.047x5+0.027x6+0.007x7+0.980x8,并对436个小班进行多功能的等级划分与评价.结果表明:多功能等级为优、良、中等、差、极差的小班比重分别为1.1%、13.8%、60.6%、15.4%、9.2%.评价结果为中等的小班最多,良和优的小班比重小,杉木人工林的整体多功能水平偏低.

关键词：主成分分析杉木人工林多功能评价

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基于深度学习的内蒙古大兴安岭林区火灾预测建模研究

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林业科学研究 2024年第1期37卷 31-40页

作者：张金钰彭道黎张超珺贺丹妮杨灿灿北京林业大学森林资源和环境管理国家林业和草原局重点实验室北京市100083 山西农业大学林学院山西晋中030801 滁州学院地理信息与旅游学院安徽滁州239000

[目的]对内蒙古大兴安岭地区的森林火灾进行预测,为森林防火工作的开展提供重要支持。[方法]以内蒙古大兴安岭林区为研究对象,结合MCD64 A1月度火点产品、地形、气候等数据,构建森林火灾潜在影响因子数据集,分别利用卷积神经网络、随机... 详细信息

[目的]对内蒙古大兴安岭地区的森林火灾进行预测,为森林防火工作的开展提供重要支持。[方法]以内蒙古大兴安岭林区为研究对象,结合MCD64 A1月度火点产品、地形、气候等数据,构建森林火灾潜在影响因子数据集,分别利用卷积神经网络、随机森林、支持向量机模型对研究区森林火灾的发生概率进行预测与可视化,在此基础上对模型效果进行评价并分析森林火灾空间分布特征。[结果]大兴安岭的主要林火驱动因子按重要性值由高到低排序为海拔、平均气温、总降水量、与水域的距离等;CNN、RF、SVM预测森林火灾发生概率的AUC值分别为0.838、0.794、0.788,CNN的精度最高;CNN能够有效划分出森林火灾易感性极高、极低的区域,有利于划分森林火灾的警示区。[结论]CNN模型比RF、SVM模型更适用于大兴安岭林火发生概率的预测;大兴安岭林火风险的空间分布有明显的区域性,主要发生在东南地区。

关键词：森林火灾预测卷积神经网络森林火灾敏感性

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金沟岭林场落叶松人工林的空间结构特征

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中南林业科技大学学报 2014年第1期34卷 60-63页

作者：李俊郑小贤刘东兰高祥徐光北京林业大学森林资源与环境管理国家林业局重点实验室北京100083 汪清林业局吉林汪清133200

以吉林省汪清县金沟岭林场落叶松人工林为研究对象,利用混交度、大小比数和角尺度3个林分结构参数,分析其不同龄组空间结构。结果表明:各龄组的样地混角度均为0.5,处于中度混交;中龄林为均匀分布,近熟林为团状分布,成熟林为团状或均匀分... 详细信息

以吉林省汪清县金沟岭林场落叶松人工林为研究对象,利用混交度、大小比数和角尺度3个林分结构参数,分析其不同龄组空间结构。结果表明:各龄组的样地混角度均为0.5,处于中度混交;中龄林为均匀分布,近熟林为团状分布,成熟林为团状或均匀分布;中龄林中落叶松处于中庸状态,大部分阔叶树处于中庸或劣态,近成熟林中落叶松和阔叶树逐渐转为亚优势状态。

关键词：落叶松人工林空间结构混角度大小比数角尺度

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基于物种分布模型的兴安落叶松林概率分布区动态研究

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西北林学院学报 2023年第6期38卷 1-9页

作者：庞荣荣刘鸣谦高露双李思杰韩新宇北京林业大学林学院森林资源和环境管理国家林草局重点实验室国家林草局森林经营工程技术研究中心国家林业和草原局森林经营工程技术研究中心北京100083

全球变暖对森林的地理分布有重要影响,兴安落叶松是北方森林生态系统的重要组成部分。因此,有必要准确评价气候变暖对兴安落叶松天然林地理分布的影响,为制定兴安落叶松林的可持续经营提供依据,基于机械布点的方法在东北地区建立了68个... 详细信息

全球变暖对森林的地理分布有重要影响,兴安落叶松是北方森林生态系统的重要组成部分。因此,有必要准确评价气候变暖对兴安落叶松天然林地理分布的影响,为制定兴安落叶松林的可持续经营提供依据,基于机械布点的方法在东北地区建立了68个半径为17.85 m、面积为1000 m^(2)的兴安落叶松天然林临时样圆。从ClimateAP软件获取1950-2017年的气候数据,通过M-K检验判定区域年均温突变点。根据影响兴安落叶松地理分布的8个潜在气候因子变量:年均温(MAT)、最冷月均温(MCMT)、最暖月均温(MWMT)、最冷最暖月温差(TD)、年均降水量(MAP)、秋季降水量(MAPA)、>5℃年积温(DD>5℃)和哈格里夫斯水分亏缺(HCMD),利用MaxEnt模型选取突变前后影响兴安落叶松林地理分布的主导气候因子,探讨突变前、后兴安落叶松林的潜在概率分布区的动态变化。结果表明,研究区年均温度在1984年之后发生突变;突变前、后影响兴安落叶松天然林生长概率分布区的主导因子均为DD>5℃、MWMT和HCMD,且3个因子的累积贡献率均达到85%以上,在突变后主导因子中贡献率最大的因子由>5℃积温(40.21%)转变为最暖月均温(40.29%),这2个时期温度的累积贡献率均高于降水;气候变暖使得兴安落叶松林的潜在气候生长概率分布区整体呈现北移的趋势,且不同概率分布区变化趋势具有差异性。兴安落叶松林不存在区、中概率区和高概率区的面积在突变后均减少,而低概率区的面积增加,兴安落叶松林适生区的总面积整体上仍呈现增加的趋势,其总面积由突变前的131.31万km^(2)扩大至135.55万km^(2)。本研究表明气候变暖对兴安落叶松林不同概率分布区的影响具有区域异质性,该研究结果可为未来兴安落叶松林的可持续经营管理提供科学依据。

关键词：兴安落叶松气候变暖物种分布模型概率分布区

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1995-2018年黄河流域土地利用变化及驱动力分析

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西北林学院学报 2022年第6期37卷 113-121页

作者：黄钰清李骁尧于强黄华国北京林业大学森林资源和环境管理国家林草局重点实验室北京100083 北京林业大学林学院北京100083

黄河流域土地利用变化会对其生态环境产生影响,分析土地利用变化情况及其驱动力,有利于制定黄河流域土地管理方案及生态环境治理修复措施。基于1995-2018年土地利用数据,使用土地利用动态度模型和土地利用转移矩阵的方法,分析黄河流域... 详细信息

黄河流域土地利用变化会对其生态环境产生影响,分析土地利用变化情况及其驱动力,有利于制定黄河流域土地管理方案及生态环境治理修复措施。基于1995-2018年土地利用数据,使用土地利用动态度模型和土地利用转移矩阵的方法,分析黄河流域土地利用的时空变化特征,利用地理探测器探究黄河流域变化的驱动力。结果表明,1)1995-2018年,草地是研究区的主体,其面积关系为中覆盖度草地>低覆盖度草地>高覆盖度草地。总体上,草地、旱地、灌木林地的面积均呈现上涨趋势,其他土地类型的变化较小。2)有林地的单一动态度最高,达22.1%,其他建筑用地的单一动态度最低,为-3.82%。黄河流域整体综合动态度为0.41%,其中,2015-2018年综合动态度最高,为10.02%。3)在选取的10个地类中,转移矩阵转入和转出面积最大的是中覆盖度草地。4)土地利用变化的驱动力主要由气象、经济和政策3大因素构成,对整个黄河流域而言,气温变化对土地利用变化的解释力最强;而上中下游的主要驱动力存在差异,政策因素对上下游解释力较强,气象因素和经济因素对中游解释力较强。1995-2018年,草地是研究区主要的土地类型,面积占比最大且变化最频繁,应多关注草地的利用。研究通过分析气象因素、经济因素和政策因素对黄河流域不同地区的影响,为黄河流域高质量发展规划提供理论基础。

关键词：黄河流域土地利用动态度转移矩阵地理探测器

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福建三明常绿阔叶次生林物种多样性及群落演替

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西北林学院学报 2015年第5期30卷 39-45页

作者：王俊峰郑小贤北京林业大学森林资源与环境管理国家林业局重点实验室北京100083 西南林业大学云南昆明650224

以福建三明常绿阔叶次生林为研究对象,选择16块样地,分别测定物种组成、重要值、物种多样性指数,并分析多样性指数与群落演替之间的关系。结果表明,调查样地内共有植物物种57科109属169种。按乔木的优势种16块样地划分为6种森林类型,分... 详细信息

以福建三明常绿阔叶次生林为研究对象,选择16块样地,分别测定物种组成、重要值、物种多样性指数,并分析多样性指数与群落演替之间的关系。结果表明,调查样地内共有植物物种57科109属169种。按乔木的优势种16块样地划分为6种森林类型,分别为米槠林、苦槠林、拟赤杨林、黄樟林、栲树林和枫香林,Simpson指数排序为栲树林>枫香林>拟赤杨林>苦槠林>黄樟林>米槠林。结合主要树种的生物学特性将6种森林类型进一步归并为栲类林、拟赤杨林及其他(黄樟林、枫香林)等3种类型。其中,黄樟、枫香林的多样性最高,栲类林次之,拟赤杨林的最小。根据在演替过程中多样性有先增加后降低的变化趋势,将研究区的阔叶次生林划分为3个演替阶段,拟赤杨林为演替的较早期,枫香、黄樟林为中期,栲类林为演替的后期阶段。

关键词：常绿阔叶林次生林物种多样性群落演替福建三明

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落叶松人工林生物量密度控制图的编制

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中南林业科技大学学报 2013年第10期33卷 99-102页

作者：向玉国郑小贤刘波云高祥徐光北京林业大学森林资源与环境管理国家林业局重点实验室北京100083 吉林省汪清林业局吉林汪清133200

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条件、不同密度落叶松生物量估计模型,然后编制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... 详细信息

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条件、不同密度落叶松生物量估计模型,然后编制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。

关键词：落叶松生物量地位指数级密度控制图

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金沟岭林场落叶松人工林健康评价研究

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西北林学院学报 2014年第1期29卷 134-137页

作者：周洋郑小贤高祥徐光北京林业大学森林资源与环境管理国家林业局重点实验室北京100083 吉林省汪清林业局吉林汪清133200

以吉林省汪清县金沟岭林场落叶松人工林为研究对象,采用复合结构功能指示法,从生态属性、外界干扰和经营目标三个方面入手,根据样地调查及二类调查数据,依据专家咨询法对健康评价指标进行筛选,用层次分析法赋予指标权重,确定指标阈值,... 详细信息

以吉林省汪清县金沟岭林场落叶松人工林为研究对象,采用复合结构功能指示法,从生态属性、外界干扰和经营目标三个方面入手,根据样地调查及二类调查数据,依据专家咨询法对健康评价指标进行筛选,用层次分析法赋予指标权重,确定指标阈值,构建了不同龄组的落叶松人工用材林健康评价指标体系,对研究对象进行健康评价和分析。结果表明:评价小班总面积768.8hm2,其中健康小班占总面积26.92%,亚健康小班占54.25%,不健康占18.83%;近熟林处于健康状态,中龄林和成熟林处于亚健康状态,建议加强对中龄林和成熟林经营管理,以提高森林健康水平。

关键词：落叶松人工林用材林森林健康评价指标

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基于背包激光雷达的单木材积估测方法研究

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遥感技术与应用 2022年第5期37卷 1071-1083页

作者：马超黄华国田昕刘炳杰温坤剑王鹏杰北京林业大学森林资源和环境管理国家林草局重点实验室北京100083 中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091

背包式激光雷达(Backpack Laser Scanning,BLS)在森林资源调查中具有很大的应用潜力,但在复杂地表情景下,单木材积和林分蓄积量提取精度存在较大不确定性。以广西高峰林场为研究区,利用随机森林方法,基于BLS点云数据对单木材积和样地蓄... 详细信息

背包式激光雷达(Backpack Laser Scanning,BLS)在森林资源调查中具有很大的应用潜力,但在复杂地表情景下,单木材积和林分蓄积量提取精度存在较大不确定性。以广西高峰林场为研究区,利用随机森林方法,基于BLS点云数据对单木材积和样地蓄积量进行估测。首先,对BLS点云进行单木分割,提取单木胸径(DBH)、树高(Htree)、冠幅直径(CD)、冠幅面积(CA)、冠幅体积(CV)、郁闭度(CC)、间隙率(GF)和叶面积指数(LAI)共8个特征参数,并计算56个分层高度指标(高度百分比、累积高度百分比、变异系数、冠层起伏率等)。然后,通过随机森林算法构建单木材积估测模型,并对比各种参数组合的预测精度。得到结果:(1)仅用8个单木结构特征参数进行建模,估测精度为:R^(2)=0.83、RMSE=0.097 m^(3);(2)加入分层高度指标的模型估测精度有所提升:R^(2)=0.87、RMSE=0.087 m^(3);(3)通过Boruta算法进行变量筛选,输入参数从64个减少至52个,估测精度差异不大:R^(2)=0.87、RMSE=0.087 m^(3);(4)样方蓄积量估测精度为:R^(2)=0.97,RMSE=0.703m^(3)·ha-1。结果表明,基于BLS点云建立随机森林单木材积估测模型可以较好地估测单木材积,样方蓄积量估测精度高。

关键词：单木材积背包式激光雷达随机森林算法 Boruta算法

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