FORECAST模型的原理、方法和应用

数学模型是一个重要的工具,可以很好地帮助科学家和政府决策人员进行规划和预测。最近几十年来,数学模型、经验模型和基于过程的计算机模型的大量涌现,为现代生态学的发展做出了巨大的贡献。其中森林生态系统过程模型就是一类非常重要的林业模型。FORECAST模型,是一个基于森林生态系统过程的林分水平模型。它可以模拟多种管理策略对森林的影响,而且能够预测森林生态系统结构和功能的未来发展趋势,帮助我们制定合适的管理策略,为森林生态系统的优化管理服务。主要从FORECAST模型的发展概况、原理、方法和实际应用,并针对目前该模型的优势和局限性进行了简介。

模拟轮伐期长短对杉木人工林氮动态的影响

近年来由于杉木Cunninghamia lanceolata连栽造成生产力日趋下降,已严重影响了杉木人工林的持续经营。运用FORECAST模型模拟杉木人工林在200 a间的生长情况,从而揭示其在不同轮伐期下氮循环的特点。模拟分好、中、差3种立地条件和10,25,50 a等3个不同的轮伐期长度。预测结果显示:杉木人工林氮的吸收量和归还量都随着轮伐期的增长而增加;叶片氮的含量也随着轮伐期的增长而增大;土壤有效氮在25 a轮伐期时下降,而后随着轮伐期变长又有所回升。以中等立地为例,10,25,50 a轮伐期土壤有效氮的200 a的平均值分别为96.24,86.87和96.07 kg.hm-2;吸收氮的平均值分别为49.22,58.44和69.07 kg.hm-2;凋落物形式归还氮的平均值分别为26.75,44.76和60.74 kg.hm-2。随着轮伐期增长,氮的循环系数增大,不同轮伐期的前4个轮伐期(前4代)氮的循环系数分别为0.544,0.766,0.847和0.879。模型预测的氮的吸收量与实测值具有很高的拟合度,达到显著水平。

FORECAST模型在全球针叶林生态系统研究中的应用

FORECAST模型是一个基于森林生态系统过程的林分水平模型,它可以模拟多种管理策略对森林的影响来预测森林生态系统结构和功能的未来发展趋势,帮助我们制定合适的管理策略,为森林生态系统的优化管理服务。本文选取了国内外几种针叶树种,其中包括小干松(Pinus contorta)、欧洲赤松(P.sylvestris)、花旗松(Pseudotsugamenziesii)、杉木(Cunninghamia lanceolata)、云杉(Picea asperata)、长白落叶松(Larix olgensis)、马尾松(Pinus massoniana),对FORECAST模型在其研究上的应用进行简介,通过对各种管理策略的结果分析,探讨各树种的合理管理模式,并利用FORECAST模型解决研究上的不足。