BP神经网络在森林健康预警中的应用

以河北省北沟林场的森林生态系统健康预警为主线,首先通过定量分析和定性分析相结合的方法对森林健康预警指标进行筛选,确定了预警的指标体系;进而基于BP神经网络的基本原理建立了森林生态系统健康预警模型,对森林生态系统健康状况进行了预警。结果表明,北沟林场森林生态系统整体处于绿色和蓝色警戒内,健康状况良好。

森林健康预警PSR模型

以PSR模型的基本理论为主线,构建了北沟林场人工林生态系统健康状况预警体系。首先利用PSR模型的基本理论,以PSR模型的"压力-状态-响应"为基本框架对森林健康预警指标进行了分类;进而利用RS-粗糙集理论确定森林健康预警指标,建立森林健康预警指标体系;然后利用概率神经网络(PNN)算法对森林健康进行预警;最后针对预警结果提出相应的排警措施。研究结果表明,北沟的森林健康状态整体处于绿色和蓝色警戒内,健康状况良好。

北沟林场天然次生林主要乔木树种种间关系分析

采用χ2检验、Ochiai关联指数、Pearson相关分析和Spearman秩相关分析法对北沟林场天然次生林11种乔木的种间联结和相关性进行了研究,结果表明:所有种对中,呈显著相关和极显著相关的种对数所占比例较少,多数种对间关联程度未达到显著水平,说明林场多数乔木树种间关系不紧密,未形成明显的总体联结性,群落处于相对稳定状态;种间关系分析中,Spearman秩相关分析结果比χ2检验、Ochiai关联度和pearson相关分析的结果灵敏度要高;依照分析结果,结合植物种群的生物学和生态适应特征,将北沟林场天然次生林群落中11种乔木树种划分为3个生态种组,同一生态种组内物种资源利用方式和生态要求相似,联结紧密,而不同组间联结较为松散。

基于BP神经网络的森林生态系统健康预测

森林的健康状况将直接影响全球生态稳定和全人类的可持续发展,而对森林健康预测是人们了解森林生态状况的重要手段。在选定森林健康评价指标的基础上,建立了一个3层BP神经网络模型,并应用于鹫峰国家森林公园森林健康预测。预测验证结果表明,基于神经网络预测森林生态系统健康具有良好的合理性与可靠性。并为了构建一个准确稳定的森林健康预测模型,给出了一些相关建议。

白桦单根的抗拉力学特性研究

为研究根系力学特性,对华北地区白桦(Betula platyphylla)进行单根拉伸,系统分析白桦根系材料的力学特性。结果表明:在同一标距、同一拉伸速率下,抗拉强度与直径存在着负相关关系,且表现为幂函数关系,极限延伸率与直径呈负相关关系,最大抗拉力与直径存在正相关关系;同一拉伸速率下,标距较小的单根有较小的弹性模量和较大的平均抗拉力、平均抗拉强度及平均极限延伸率;以400 mm/min和10 mm/min不同速率拉伸根系,根系在400 mm/min下大多为脆性断裂,易拉断破坏,拉伸速率的变化对抗拉强度和最大抗拉力的影响不显著。对白桦根系的应力应变曲线分析表明,根系直径较小时,随应变增加应力呈线性增大,表现出较好的线弹性关系,直径增大后,应力应变曲线递增缓慢,没有明显的线性区间。根据白桦应力应变曲线的特征,建立并拟合得出了白桦单根本构关系的经验模型,检验表明模型的拟合结果与试验数据基本吻合。

北沟林场天然次生林群落结构与种群分布格局

以河北省围场县北沟林场4 hm2固定大样地为研究对象,采用点格局分布、混交度和大小比数3个林分空间结构参数,分析了天然次生林群落结构和种群空间分布格局.结果表明:天然次生林乔木层共有11个种群,其中山杨和白桦占明显优势,为该层的优势种和建群种;在空间分布上,优势种山杨和白桦呈显著聚集分布,且两个种群之间竞争激烈,而作为主要伴生树种的华北落叶松和五角枫虽也呈聚集分布,但在密度和蓄积量上无法与优势种竞争;受优势种较低的混交度影响,整个天然次生林的平均混交度仅为0.40,伴生树种混交度则表现为中等强度、强度和极强度;天然次生林平均胸径大小比数为0.49,分布较均匀,其中山杨、白桦、华北落叶松和蒙古栎在空间结构单元中较占优势,其他伴生树种优势度不明显.