塔里木河下游阿拉干断面胡杨枝下高对应急输水的响应

根据近5a来对塔里木河下游阿拉干断面胡杨林(Populus euphratica Oliv.)的监测数据和不同离河距离的地下水位监测信息,结合"面"上宏观调查与"点"上典型研究,集中对100hm2长期监测样方内的4499棵胡杨树进行了详细的调查,将胡杨个体实测数据和卫星影像信息进行对比,分析了塔里木河下游胡杨枝下高对应急生态输水的响应。结果显示,塔里木河下游的胡杨具有伴河生长的特性,不同等级枝下高的胡杨都主要分布在距离河道200m的范围,且其分布都与离河道距离呈显著负相关关系;应急输水后,不同离河距离的胡杨枝下高都有不同程度的下降,河道附近100m的范围内下降幅度最大,达到了0.36m,枝下高的下降主要是由于胡杨茎部和基部萌生新枝所引起的,说明应急输水对于胡杨的自然更新产生了积极的影响。

林分密度对油松中龄林生长特征的影响

以平顺县和太原东山25年生的油松人工林为调查对象,通过样地调查,研究林分密度对树高、胸径、枝下高和冠幅等生长特征的影响,以及生长特征指标之间的相互影响。结果表明,林分密度对树高无显著影响,枝下高随林分密度的增大而增大,冠幅、胸径均与林分密度呈显著负相关关系;林分密度为950株/hm2时,树高、胸径、枝下高和冠幅之间相关性均不显著;林分密度为3 050株/hm2时,胸径与树高、胸径与冠幅、冠幅与枝下高显著相关;林分密度为5 600株/hm2时,胸径与树高、冠幅、枝下高,树高与冠幅、枝下高及冠幅与枝下高间均显著相关。

不同建群种下多穗柯作为伴生树种的适应性分析

以野生多穗柯为对象进行每木检尺,研究以木荷、苦槠、杉木为建群种,多穗柯作为伴生树种的生长状况,结果表明:多穗柯常作为伴生树种出现,其适应性因建群种的不同而有所差异,不同建群种对多穗柯的树高、胸径、枝下高、冠幅、材积生长具有显著性影响,在杉木下种植多穗柯,其树高生长量最大(7.40m),苦槠次之(6.15m),木荷最小(5.51m);3类建群种与多穗柯胸径、冠幅生长具有相关性,在杉木下种植表现最佳,木荷次之,在苦槠下种植表现最差;然而,苦槠建群种下的多穗柯枝下高最大(2.76m),与木荷、苦槠下种植的多穗柯相比,杉木下的多穗柯具有更多的材积量,比前两者分别增加了35.33%、31.65%。因此,在人工林种植中,应选择多穗柯与杉木混交,以构造人工林近自然经营模式。

基于多项生长指标的楠木胸径估测模型研究

收集了楠木胸径、树高、枝下高、冠幅等生长指标,分别参照常规的线性、乘幂、指数、对数及双曲线等单因素变量模型,构建了基于多项生长指标的胸径估测方程。结果表明,基于树高、枝下高、冠幅等多项生长指标的胸径估测较单因素变量估测模型效果更优;楠木胸径估测的首选模型为:D=205.6074e-74.0621/H+0.0027e12.3020/h+15.0127e-0.2636/d。

四川江安县人工经营毛竹林分结构特征

通过对江安县毛竹人工林的典型样地调查,利用Weibull分布函数对其年龄、胸径和枝下高的密度分布进行了模拟。结果表明:(1)毛竹人工林株数分布较均匀,且结构较合理,1度竹达598株·hm-2,占林地总株数的16.5%;(2)毛竹人工林分的年龄分布符合三参数Weibull分布函数,其所有样地拟合的可决系数R2达0.99812,各年龄组误差均在3%以内;(3)毛竹人工林分胸径和枝下高分布符合二参数Weibull分布函数,其全部样地拟合的可决系数R2分别为0.99951和0.99819;由于人工干扰的原因,其胸径分布的前4个径阶组和枝下高分布的前3个高阶组的拟合误差较大,最大值分别为31.69%和-30.02%,而其余各组的拟合误差则多在3%以下;(4)毛竹人工林的胸径-年龄和枝下高-年龄具有相似的结构特征,即,成熟龄组的胸径分布呈正态分布,对应的竹高分布则呈现左截尾的非完整的正态分布,而其余龄组则无明显分布特征,这与人为经营活动及其水平是相关的。

三江平原丘陵区长白落叶松单木立枯枝研究

以三江平原丘陵区13～48a生长白落叶松人工林为对象，实测了长白落叶松的树高、枝下高、死枝高和立木枯枝现存量，分析了其变动状况和影响因素，建立了相应的统计模型。同林分不同立木的枝下高、死枝高、冠长和立木枯枝现存量的变动系数分别为5．43％～27．84％、6．97％～51．78％、11．80％～25．63％和28．88％～137．57％；随林龄变化，枝下高与树高之比、死枝高与树高之比均呈先增加后稳定的s型曲线变化趋势，冠长与树高之比表现出先降低后稳定的变化趋势；随林龄增加，枝下高、冠长、死枝高和立木枯枝现存量均表现出S型曲线变化趋势；枝下高和冠长的主要影响因素是树高，死枝高和立木枯枝现存量的主要影响因素分别是林龄和胸径。

基于立地类型哑变量的马尾松优势木枝下高模型研究

利用5种具有代表性的枝下高模型对马尾松优势木枝下高进行拟合,依据基础模型的拟合结果,选择较好的模型作为候选模型,并在候选模型的基础上构建以初始立地类型为哑变量的优势树木枝下高模型,确定最优模型,再利用R语言k均值算法对含初始立地类型哑变量的模型拟合结果进行聚类分析,最后以最优候选模型模拟含聚类后的立地类型哑变量,并比较和分析模型不同参数形式的拟合结果,找到最优模型参数模拟形式。研究结果表明:基础模型中,模型M4确定系数最大,为0.3215;聚类后立地类型哑变量模型中,模型M1的参数b_(0)添加哑变量的确定系数最大,为0.7692,采用哑变量模型拟合的效果比基础模型好。论文利用哑变量,能够有效增强模型的实用性和准确性,有助于探索建立马尾松枝下高的区域通用模型。

昆嵛山腮扁叶蜂发生与赤松纯林林分因子的关系

为了解林分因子与昆嵛山腮扁叶蜂发生的关系,为昆嵛山赤松纯林的营林措施和昆嵛山腮扁叶蜂的防控技术提供理论指导,本研究在昆嵛山区域选取林龄相对一致(34±2 a)的赤松纯林为对象,调查林分密度、郁闭度、草本盖度、树高、枝下高、胸径、冠幅7个林分因子以及昆嵛山腮扁叶蜂虫巢数。依据虫情指数的分布范围,将样地分为4组,通过方差分析和多重比较研究了4组样地中各项林分因子的差异性。采用逐步回归法,筛选出影响昆嵛山腮扁叶蜂虫情指数的关键因子,在此基础上通过偏相关分析和单因素方差分析法进一步阐明关键因子与虫情指数之间的关系。结果表明,7个林分因子在4组样地中均存在极显著的组间差异。逐步回归筛选出冠幅、枝下高和林分密度为影响昆嵛山腮扁叶蜂发生的关键因子,根据关键因子建立了虫情指数的线性预测方程。冠幅和枝下高对昆嵛山腮扁叶蜂虫情指数的影响均达到极显著正相关水平(P<0.01),林分密度对昆嵛山腮扁叶蜂虫情指数的影响为极显著负相关(P<0.01)。影响虫情指数的关键因子可能会因林分的不同而不一致,因此要根据关键因子调整林分结构,以达到控制虫害流行的目的。