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河北坝上三种饲用树种的年生长模型与饲草产量研究
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作者 袁玉欣 裴保华 王颖 《草业学报》 CSCD 1995年第1期23-29,共7页
通过对河北坝上地区三个常见树种两年的研究说明,三个树种的年生长符合Logistic方程,其生物量显著高于当地天然草地产量,而且其营养价值也很高。三个树种以榆树表现最好,建议其成为坝上地区首先考虑的饲料树种之一。
关键词 饲料林 饲草产量 年生长模型 树种
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不同林分密度指标在杉木单木直径年生长模型的应用 被引量:5
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作者 姜丽 张雄清 +1 位作者 段爱国 张建国 《林业科学研究》 CSCD 北大核心 2022年第4期123-129,共7页
[目的]分析不同林分密度指标在直径生长模型中的应用,对林分密度的精准管理具有重要意义。[方法]以福建邵武杉木(Cunninghamia lanceolata)人工林密度长期试验林28 a连续观测数据为研究对象,基于可变生长率法,对7种不同的林分密度指标... [目的]分析不同林分密度指标在直径生长模型中的应用,对林分密度的精准管理具有重要意义。[方法]以福建邵武杉木(Cunninghamia lanceolata)人工林密度长期试验林28 a连续观测数据为研究对象,基于可变生长率法,对7种不同的林分密度指标在单木直径年生长模型中的应用进行了比较研究,共构建了8种杉木单木直径年生长模型。[结果]8种模型的拟合精度比较高,R^(2)均在0.96以上。相比较含有密度指标的杉木单木直径模型精度高于不含密度指标模型。在所有含有密度指标的模型中,决定系数最高的是以林分密度指数(SDI)为密度指标的模型,其次为以林分断面积BA和Nilson密度指数为密度指标的模型。[结论]基于SDI林分密度指数构建的杉木单木直径模型最优。 展开更多
关键词 杉木 林分密度指标 单木直径年生长模型 可变生长率法
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基于定期调查数据的全林分年生长预测模型研究 被引量:12
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作者 张雄清 雷渊才 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期69-74,共6页
以北京山区油松为研究对象,利用可变生长率法构造油松全林分年生长预测模型,并通过似乎不相关联立估计全林分生长模型的参数。研究结果表明:利用可变生长率法建立全林分年生长预测模型符合林分发展的规律,解决了林分生长预测的阶段无偏... 以北京山区油松为研究对象,利用可变生长率法构造油松全林分年生长预测模型,并通过似乎不相关联立估计全林分生长模型的参数。研究结果表明:利用可变生长率法建立全林分年生长预测模型符合林分发展的规律,解决了林分生长预测的阶段无偏性,同时为林分经营者提供了林分年变化量,而且通过似乎不相关联立估计得到的全林分生长模型参数,没有明显的估计偏差,从而提高了参数估计的有效性。 展开更多
关键词 林学 森林计测学 全林分年生长模型 可变生长率法 似乎不相关联立估计 油松
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不同林分密度指标在杉木林分蓄积量模型的应用研究 被引量:2
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作者 姜丽 张雄清 +1 位作者 段爱国 张建国 《林业科学研究》 CSCD 北大核心 2022年第5期97-102,共6页
[目的]林分密度是反映单木林分中林木株树和竞争的一个重要指标,构建林分生长与收获模型的一个重要变量。选择合适的林分密度指标来构建杉木林分蓄积量模型,提高林分预测精度。[方法]以福建邵武杉木(Cunninghamia lanceolata)人工林密... [目的]林分密度是反映单木林分中林木株树和竞争的一个重要指标,构建林分生长与收获模型的一个重要变量。选择合适的林分密度指标来构建杉木林分蓄积量模型,提高林分预测精度。[方法]以福建邵武杉木(Cunninghamia lanceolata)人工林密度长期试验林28 a连续观测数据为依据,基于可变生长率法,建立了含5种林分密度指标的杉木林分蓄积年生长模型。[结果]模型决定系数R^(2)均在0.979以上,精度高于不含密度指标的对照组模型。在包含密度指标的模型中,精度最高的为每公顷株数N密度模型,其次是相对植距RS密度模型,但是这两个模型参数估计不显著而被舍弃。所有模型的R^(2)数值由高到低顺序为:每公顷株数N林分蓄积量模型(0.9799)、相对植距模型(0.9799)、林分密度指数SDI模型(0.9794)、优势高营养面积比Z模型(0.9793)、Nilson密度指数模型(0.9790)以及不含密度指标模型(0.9728)。[结论]除去N指标和RS指标模型,杉木林分蓄积量模型中表现最好的是以林分密度指数SDI为密度指标的模型。其次,还发现在低造林密度(1667~3333株·hm-2)林分,蓄积生长量要大于中高造林密度(5000~10000株·hm-2)的林分。 展开更多
关键词 杉木 林分密度指标 林分蓄积量年生长模型 可变生长率法
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Modeling Long-term Forest Carbon Spatiotemporal Dynamics With Historical Climate and Recent Remote Sensing Data 被引量:1
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作者 Jing M.Chen 《Science Foundation in China》 CAS 2010年第1期30-56,共27页
Forests have long life cycles of up to several hundred years and longer.They also have very different growth rates at different stages of their life cycles.Therefore the carbon cycle in forest ecosystems has long time... Forests have long life cycles of up to several hundred years and longer.They also have very different growth rates at different stages of their life cycles.Therefore the carbon cycle in forest ecosystems has long time scales,making it necessary to consider forest age in estimating the spatiotemporal dynamics of carbon sinks in forests.The focus of this article is to review methods for combining recent remote sensing data with historical climate data for estimating the forest carbon source and sink distribution.Satellite remote sensing provides useful data for the land surface in recent decades. The information derived from remote sensing data can be used for short-term forest growth estimation and for mapping forest stand age for longterm simulations.For short-term forest growth estimation, remote sensing can provide forest structural parameters as inputs to process-based models,including big-leaf,two-leaf,and multi-layered models. These models use different strategies to upscale from leaf to canopy,and their reliability and suitability for remote sensing applications will be examined here.For long-term forest carbon cycle estimation, the spatial distribution of the forest growth rate(net primary productivity,NPP) modeled using remote sensing data in recent years is a critical input.This input can be combined with a forest age map to simulate the historical variation of NPP under the influence of climate and atmospheric changes. Another important component of the forest carbon cycle is heterotrophic respiration in the soil,which depends on the sizes of soil carbon pools as well as climate conditions.Methods for estimating the soil carbon spatial distribution and its separation into pools are described.The emphasis is placed on how to derive the soil carbon pools from NPP estimation in current years with consideration of forest carbon dynamics associated with stand age variation and climate and atmospheric changes.The role of disturbance in the forest carbon cycle and the effects of forest regrowth after disturbance are also considered in this review.An example of national forest carbon budget estimation in Canada is given at the end.It illustrates the importance of forest stand age structure in estimating the national forest carbon budgets and the effects of climate and atmospheric changes on the forest carbon cycle. 展开更多
关键词 forest carbon cycle forest age DISTURBANCE remote sensing NBP NPP NEP
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