贵州黎平典型马尾松混交林的林分空间结构研究

探究贵州省黎平县典型马尾松混交林的林分空间结构特征,为该地区混交林经营及改造提供理论依据。以黎平县马尾松混交林中的马尾松为研究对象,根据混交树种及混交比例将研究区典型马尾松混交林划分为7种林分类型,分别是马尾松占40%(类型A)、50%(类型B)、70%(类型C)的与多种阔叶混交的针阔混交林,马尾松占30%(类型D)、50%(类型E)、70%(类型F)的与杉木混交的针叶混交林以及马尾松纯林(类型G),采用角尺度、胸径大小比数、树高大小比数、混交度和空间结构综合评价指标,对其空间结构进行分析。结果表明,在研究区中:1)7种林分类型中,马尾松均为轻度聚集分布状态,趋向于随机分布格局;2)类型F中,马尾松的树高、胸径处于中庸状态,其余类型中,马尾松的树高、胸径均处于亚优势状态;3)马尾松混交林的树种混交程度较高,通常在中度混交强度以上,而马尾松纯林处于弱度混交,接近于零度混交;4)林分综合评价排序为类型A>类型D>类型E>类型B>类型F>类型C>类型G;5)典型马尾松混交林中,马尾松的角尺度、胸径大小比数、树高大小比数之间无明显差异性,其空间结构的差异主要受混交度影响,混交林整体向随机分布、林木呈中庸竞争、混交度更高的顶级群落发展,但目前尚未达到自然顶级群落水平。

不同类型马尾松混交林结构与水源涵养功能的耦合关系

[目的]研究马尾松混交林林分结构与水源涵养功能之间的耦合关系,旨在探讨合理的马尾松混交林类型、混交比例及林分结构,为混交林可持续发展和提高森林水源涵养能力提供理论依据。[方法]以贵州省黎平县德顺乡的马尾松混交林为研究对象,对其中典型马尾松×阔叶混交林、马尾松×杉木混交林、马尾松纯林(对照)共15块样地进行立地因子和林木因子进行调查。根据获取的调查数据,对平均胸径、平均树高、枯落物最大持水量、枯落物现存量等9种林分结构因子进行主成分分析,并利用降维后的主成分因子与水源涵养功能进行耦合分析按照建立的林分结构与功能的耦合关系模型,对混交林林分水源涵养功能进行评价。[结果]不同类型林分土壤层厚度、灌草盖度、土壤孔隙度、土壤持水量差异不明显(p>0.05),但样地枯落物现存量、枯落物平均最大持水率、枯落物平均最大持水量、枯落物厚度差异显著(p<0.05)。建立了林分结构与水源涵养功能的耦合线性模型,其中影响林分水源涵养功能的指标主要为林分的平均胸径、平均树高、林分密度指数、树种组成等林分结构指标和枯落物现存量、枯落物最大持水量、枯落物最大持水率等涵养水源功能指标,枯落物最大持水量权重占比最大为14.4%。调查林分水源涵养功能评价值表现为:马尾松×木荷>马尾松×米槠>马尾松×杉木>纯林。[结论]马尾松阔叶混交林水源涵养功能优于马松针叶混交林和纯林,密度为750株/hm 2,郁闭度0.7混交比例为1∶2或2∶1的马尾松—木荷混交林是贵州省黎平县所调查研究区域中水源涵养功能最佳的林分结构。

不同类型马尾松混交林结构与生产功能的耦合关系

【目的】研究马尾松混交林林分结构与生产功能之间的耦合关系,旨在探讨合理的马尾松混交林类型、混交比例及林分结构,为维持群落结构稳定和提高森林生产力提供理论依据。【方法】以贵州省黎平县德顺乡的马尾松混交林为研究对象,对其中典型马尾松×阔叶混交林、马尾松×杉木混交林共12块样地的立地因子和林木因子进行调查,并选择3块马尾松纯林样地作为对照,根据获取的调查数据,对平均胸径、平均高、郁闭度、混交度等9种林分结构因子进行主成分分析,并利用降维后的主成分因子建立林分结构与功能的耦合关系模型,对混交林林分生产功能进行评价。【结果】影响林分生产功能的结构指标主要为林分的平均胸径、平均树高、平均枝下高、林分密度指数以及混交比例。15个样地的生产功能评价值可以分成5个等级,当前马尾松纯林(第Ⅰ类)的生产功能指数最高。混交林中马尾松×杉木混交林(第Ⅱ类)生产功能最佳,以1∶2或2∶1均较适宜,密度在730~950株/hm^(2)之间,混交度为0.3~0.4,郁闭度0.6左右,大小比为0.48~0.49;马尾松×阔叶混交林以2∶1比较适宜,其中马尾松×米槠(1∶1)、马尾松×梾木(1∶1)、马尾松×木荷(2∶1)等都需要调整密度和组成比例。【结论】混交比例不恰当和林分密度偏大是影响马尾松混交林生产功能的两个关键因素,密度和混交比例不适宜的林分都需要进行调整,以提高混交林的生产功能。

基于BP神经网络的马尾松人工林胸径-树高模型预测

【目的】马尾松Pinus massoniana是中国南方主要用材树种,建立高效的马尾松人工林胸径-树高预测模型,可为马尾松人工林经营提供理论指导。【方法】以贵州省黔中地区马尾松人工林为研究对象,基于82块样地(25 m×25 m)的4 284株马尾松单木数据,选取6个常用的广义非线性模型进行拟合,从中筛选出拟合效果最好的模型。使用相同的数据确定最佳隐层节点数量后,经过反复训练建立基于BP神经网络的马尾松胸径-树高预测模型。【结果】在6个广义非线性模型中,拟合效果最佳为Korf模型(R^2=0.650);马尾松适宜的隐藏层节点数为2,适宜的模型结构(输入层节点数∶隐藏层节点数∶输出层节点数)为1∶2∶1,模型预测精度达0.717。【结论】广义非线性模型能较好地拟合马尾松人工林胸径-树高关系,但与BP神经网络模型相比,BP神经网络不需要依赖经验模型,也不用模型筛选,而且BP神经网络模型具有较高的决定系数和较低的均方根误差,拟合精度优于广义非线性模型。图5表5参35。