总体与林分水平的树高-胸径模型对蓄积量估计的影响分析

基于吉林省汪清林业局的20块落叶林样地的每木胸径和树高实测数据,建立了总体水平和林分水平的树高-胸径回归模型,并对比分析了4种不同方法对蓄积量估计误差的影响。结果表明:对总体蓄积量的估计,4种方法的估计误差相差不大,都在±0.3%以内;而对林分蓄积量的估计,林分模型法的估计误差最小,也在±0.3%以内;总体模型法的估计误差最大,在±7%以内;调整模型法和相对模型法的估计误差都较小,均在±2%以内。本研究提出的调整模型法与相对模型法一样,是值得推荐的基于二元立木材积模型估算森林蓄积量的实用方法。

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。