一、柳杉削度方程及材种出材率的研究（论文文献综述）
陈玉玲[1]（2020）在《人工林适地适树与生长收获效益评估研究 ——以贵州省杉木和马尾松为例》文中认为我国林业已进入提高森林资源质量、转变发展方式的重要阶段,随着大数据、云计算、物联网等多种信息化技术发展,以数据为基础构建人工林经营信息化体系,使得人工林从造林到采伐的经营过程在科学的管理化体系下进行,已成为发展现代林业、建设生态文明、推动科学发展的时代要求。适地适树和密度控制是人工林经营过程中两个重要内容,其中适地适树量化决策研究中最大的问题是经验主观性较大,同时由于人工林培育专家受地域性限制和知识局限性,导致的培育知识的不全面、获取困难也是需解决问题。密度控制研究中许多林业工作者对其经营过程中最优化控制研究经验比较零碎,缺乏新的信息技术手段将其组装成一个有效实用的体系。因此,有必要深入人工林经营中适地适树量化决策和密度控制决策方法,以数据为基础构建人工林经营信息化体系,从而推动营造林工作更好地开展。鉴于此,本研究以南方贵州杉木和马尾松典型人工用材林为研究对象,利用森林资源小班数据、一类清查数据和解析木数据,开展人工林经营过程中适地适树量化决策、林分密度控制决策和经营效益评估研究。主要研究工作如下:（1）人工林经营中适地适树量化决策研究中,利用决策树CART算法从大量数据中自动提取适地适树规则,解决专家系统中宜林性立地规则知识获取和更新维护问题。实现专家系统的造林设计中适地适树规则的智能提取,为造林地规划设计提供理论依据和辅助决策支撑。（2）人工林经营中密度控制决策研究中,将传统回归与机器学习方法相结合,实现人工林经营林分密度控制决策模型库中相关模型构建,主要包括地位级指数模型、生长收获模型、直径结构动态预测模型、最优林分密度决策模型、经济效益计算模型等。结果表明利用机器学习在模拟林分生长和林分直径结构方面的预测精度优于传统方法,使用遗传算法在最优林分密度决策模型中更是提高了决策方案求解的运算速度,经济效益计算中在增加了碳汇收益后,与单一木材经济收益相比,杉木最大经济效益年均净现值增长1.36倍,林地期望值增长1.42倍;马尾松最大经济收益分别增加了1.60%（MNPV）和5.41%（LEV）。（3）结合上面的研究,实现人工林培育经营智能化决策支持系统平台研建,对前面构建模型以及算法进行实际应用。重点实现了规则提取编辑导入、林分生长收获效益评估、林分经营密度控制智能设计三个功能模块。
许延丽[2]（2019）在《兴安落叶松树干削度和树皮厚度及材积的相容可加性研究》文中提出兴安落叶松是我国东北地区主要用材林树种。通过构建兴安落叶松削度方程可以更好地了解树干干形的变化规律及进行各种材积预测。构建兴安落叶松相容可加性系统,则可以为一致性估算兴安落叶松树干带皮材积、去皮材积和树皮材积提供依据。树干削度和树皮厚度地研究能为科学地管理和经营兴安落叶松提供有效而可靠的手段。本文以大兴安岭地区1281株兴安落叶松解析木数据为基础,综合国内外可加性模型的构建方法,总结了四类六种可加性方法,即单模型估计方法、总量控制方法（含基于带皮直径dob、去皮直径dib和树皮厚度dbt不同逻辑关系的三种方法）、总量分解方法和比例平差方法,并研究了每种方法的构建过程,在此基础上研究了可积分模型和不可积分模型的材积预测方法,分别构建了树干削度和树皮厚度的六种可加性系统,以及相应的树干削度、树皮厚度、树干材积和树皮材积的六种相容可加性系统,实现了树干削度、树皮厚度及相应材积的同步估计,并分别进行了对比分析。本研究的主要结论如下:（1）在备选模型中,Kozak（2004）模型既是最优的树干削度方程,也是最优的树皮厚度方程,Ra2分别为0.9770和0.6704;Max and Burkhart（1976）模型是最优的同时可积的树干削度方程,Ra2为0.9729,与Kozak（2004）做成对t检验表明,结果无显着差异;可积树皮厚度模型（4-1）,Ra2为0.5371,作为基础树皮厚度模型与Max and Burkhart（1976）联立组成可加性系统和相容可加性系统。（2）通过分析Kozak（2004）模型,应用多元回归技术,去掉对模型影响不显着的参数及变量,重构了 Kozak（2004）模型,同时引入了哑变量,解释了三个区域之间的差异,也提升了模型的拟合精度。（3）基于哑变量方法和新构建的Kozak（2004）树干削度和树皮厚度模型,构建了六种可加性系统,其中基于方法5（总量分解法）的树干削度和树皮厚度可加性系统最优,dobdibdbt的拟合结果都较好,Ra2分别为0.9777、0.9685和0.6652,残差分布较为随机,与总体独立检验结果一致,在分段检验对比析中,基于方法5的可加模型系统模型表现仍然良好,且在dobdibdbt各个指标中表现稳定。（4）基于哑变量Max and Burkhart（1976）分段削度方程和树皮厚度模型（4-1）,构建了六种可加性系统,其中基于方法4（总量控制法）的树干削度和树皮厚度可加性系统最优,dobdibdbt的拟合结果都较好,Ra2分别为0.9740、0.9680和0.6532,残差分布随机,与总体独立检验结果一致,在分段检验对比分析中,基于方法4的模型仍然表现最优。（5）基于新构建的Kozak（2004）树干削度和树皮厚度模型六种可加性系统的估计参数,结合Python程序实现的Gauss-Legendre复化积分公式计算出带皮材积、去皮材积和树皮材积的预测值,构建了树干削度、树皮厚度及相应材积的相容可加性系统,其中基于方法5（总量分解法）的树干削度、树皮厚度及相应材积的相容可加性系统最优,dobvdibvdbtv材积的拟合结果都较好,Ra2分别为0.9501、0.9382和0.7853,残差分布较为随机,与总体独立检验结果基本一致。（6）基于Maxand Burkhart（1976）分段削度方程和树皮厚度模型（4-1）构建的可加性系统,通过不定积分获得树干削度和树皮厚度材积公式,构建了树干削度、树皮厚度及相应材积的相容可加性系统,其中方法4（总量控制法dbt=dob-dib/dbtv=dobv-dibv）相容可加性系统最优,dob/dib/dbt和dobv/dibv/dbtv六个模型的Ra2分别为0.9727、0.9667、0.6418、0.9442、0.9351、0.7575,残差分布较为随机,与总体独立检验结果基本一致。（7）基于Kozak（2004）的可加性和相容可加性模型系统和基于Max and Burkhart（1976）分段削度方程和树皮厚度模型（4-1）联立组成的可加性和相容可加性模型系统解释率差异不大,尤其树干削度和树干材积的差异在1%以内。在具体研究和应用中,如果模型系统应用侧重于预测树干上部直径和树皮厚度,建议采用Kozak（2004）可加性模型系统来进行预测。如果侧重于树干总材积、不同的商业标准计算的商品材积和树皮材积,建议采用Maxand Burkhart（1976）相容可加性模型系统来进行预测。
黄思猷[3]（2016）在《柳杉生长收获与大径材经营模式研究》文中研究表明本文以柳杉人工林为研究对象,根据在福建省霞浦县杨梅岭国有林场379块标准地数据和97株样木数据以及相关技术经济指标,建立了柳杉全林分模型、林分直径分布模型、削度方程,建立了可变密度收获表和材种出材率表,以此确定柳杉林分的各成熟龄,研究柳杉抚育间伐技术,确定了间伐起始期、间隔期和间伐强度。综合所有成果,建立了柳杉人工林大径材的最优经营模式。根据本文研究内容,主要研究结论归纳如下：（1）本文运用理论生长方程,建立林分年龄、立地指数、林分密度等主要林分因子之间具有相容性的全林分模型系统。其中包括地位指数模型、林分平均高模型、林分相对密度模型、林分断面积生长模型、林分收获模型、自然稀疏模型。使用独立样本对全林分生长收获模型系统做拟合精度与适应性检验,其林分因子总相对误差（E1）在±1%左右,平均相对误差（E2）在±1%左右,平均相对误差绝对值（E3）在9%以下,预估精度在98%以上,F值均小于F。。说明本文建立的模型拟合较好,具有较高的精度,能够满足实际生产实践的要求,可以为柳杉人工林大径材研究提供科学可靠的依据。运用本模型系统,可实现科学预估柳杉人工林的生长动态,为林业实际生产提供科学指导,对柳杉人工林的实际经营、科学研究、展开森林资源资产评估提供数据基础。（2）以林分相对密度P为变量,运用柳杉全林分模型编制了柳杉可变密度收获表。估算各个林分立地条件和密度下的柳杉人工林的平均生长量,从而得到柳杉人工林的数量成熟龄,其成熟龄为21-26年。（3）为了确定合理的林分材种出材率,编制材种出材率表。本文构建合理的林分直径分布模型与削度方程,以模拟不同年龄的各个径阶的株数概率和柳杉的单株干形。以柳杉全林分生长收获模型为基础,按柳杉各材种规格的造材标准,估算了不同条件柳杉人工林的材种出材率,结合柳杉可变密度收获表,得出了不同地位指数与不同初植密度的柳杉人工林的工艺成熟龄。其柳杉大径材的工艺成熟龄为45-49年。其林分的地位指数越高,密度越小其数量成熟龄越小。而柳杉大径材的工艺成熟只有45年以上才能成熟。（4）通过净现值法结合柳杉技术经济指标计算柳杉人工林的经济成熟,得出：18m地位指数林分经济成熟龄为24-25年；20m地位指数林分经济成熟龄为22-23年。柳杉人工林的经济成熟龄与林分地位指数成负相关。随着立地指数的增大,经济成熟龄越小。所以选择立地指数高的林分培育柳杉大径材能够有效的缩短其经济成熟的时间。综合考虑柳杉林分的数量成熟龄、工艺成熟龄与经济成熟龄,分析得出,柳杉大径材只适合在地位指数为18、20m的林分条件下培育。（5）对抚育间伐各个重要技术进行了分析,以林分连年生长量开始下降时,作为抚育间伐的开始年龄。由于林分条件的不同,其不同条件下的林分的抚育间伐开始年龄也有差异。而抚育间伐强度将影响到林分抚育间伐间隔期的长短。通过分析得到柳杉以大径材为培育目的的人工林从12-15年左右开始间伐,强度为20-30%,间隔期为4-6年。具研究显示,不同林分条件的柳杉人工林经间伐后,其主伐年龄比未间伐的人工林要短。因此对于培育目的材种的林分进行间伐,可以缩短培育年限,可以提高其主伐时的收益。（6）本文以两种初植密度,以及适合培育柳杉大径材的两种地位指数18m、20m,结合柳杉材种出材率,计算其最终林木资产价值,得出柳杉人工林大径材优化的经营模式。培育柳杉大径材,地位指数为18m,初植密度为2500株/hm2的林分,经过4次间伐后,即达到成熟年龄,而初植密度为3000株/hm2的林分却要5次间伐。培育柳杉大径材,地位指数为20m,初植密度为2500株/hm2的林分,经过4次间伐,即可获得经济效益最大化,而初植密度为3000株/hm2的林分却要5次间伐,才能达到相同目的。
王玮[4]（2014）在《宝兴县杉木生物量模型的建立和材种出材率表的编制》文中研究说明现代森林经营管理过程中,为了更有效的统计和监测森林资源、制定更科学的森林经营方案,要求人们制定准确、实时的林业数表。目前,学者对生态系统能量和营养循环的研究是以森林生物量为基础的,而林木生物量又是研究森林生物量结构和功能的重要环节,对估算森林生态系统的碳储量和森林生长量具有重要的作用。杉木（Cunninghamia lanceolata）作为四川主要的速生丰产树种之一,建立生物量模型、编制材种出材率表对于推动林业生产经营活动、编制经营方案以及森林资源调查具有重要的作用。本研究在四川省宝兴县不同区域的杉木人工林中随机设置面积20m×20m的标准地92个,共采集205株解析木,其中用于建立削度方程模型的150株,剩余55株作为检验样本；选取92解析木进行各组分生物量测定,其中83个用于生物量模型建立,9个作为检验样本。研究结果表明：（1）本研究主要通过SPSS19.0软件中非线性回归分析确定模型中变量的参数,经多次迭代分析后得到杉木单株立木各组分的生物量最优模型。各组分最优生物量模型为：W全=0.04*（D2H）0.948*e-0.00001291*（D^2*H）2,W干=0.008*（D2H）1.053,W枝=0.041*（D2H） 0699*e-.0.00002776*（D^2*H）^2,W叶=0.006*（D2H）0.931,e-0.00004618*（D^2*H）^2,W地上=0.036*（D2H）0917,W根=0.005*（D2H）1.064*e-0.00005412*（D＾2*H）＾2。（2）从杉木立木生物量分布特征来看,在幼龄时树干和根生物量的百分比、枝与叶生物量的百分比几乎相同：随胸径的增长（6cm-36cm）,树干生物量所占百分比均匀上升,由43.78%上升到75.82%；根生物量所占比例由44.52%下降到18.03%；枝的生物量所占比例由17.18%下降到6.32%；叶生物量所占比例由17.41%下降到6.08%。（3）通过模型的选优和检验,选取d/D=[（H-h）/（H-1.3）]1.509-2.625（h/H）1/4+1.482（h/H1/2+0.197（D/H））为杉木削度方程。方程的总相对误差（RS）为0.47%,平均相对误差（E）为0.79%,平均相对误差绝对值（RMA）为10.10%,预估精度（P）为99.084%,且当满足当h=1.3时,预估直径（d）等于胸径（D）；当任意高度为树高时,即h=H时,预估直径d=0；当预估直径d=0时,估计的高度h=H。（4）运用削度方程编制出宝兴县杉木人工林一元和二元材种出材率表（具体见表5-13、表5-14）。对编制出的一元和二元材种出材率表进行了适应性检验,各材种出材率的平均相对误差（E）均在±3%以内、平均相对误差绝对值（RMA）都在10%左右,预估精度均达到95%,表明编制的杉木一元和二元材种出材率表具有较高适用性。（5）经分析,杉木出材率与材积、杉木出材率与生物量呈现出一定的关系,即出材率随材积和生物量的增大而增大。在此基础上建立了杉木材积-出材率和材积-生物量回归模型,两方程的平均系统误差（E）分别为-3.66%和3.62%,预估精度（P）分别为96.41%和95.56%。可见,两方程的预估精度均达到95%以上,均满足平均系统误差（E）在士5%以内的规定,这表明在没有材种出材率表的情况下,可用杉木材积-出材率和材积-生物量回归方程对杉木出材率进行估算。其表达式分别为：y（出材率）=0.882-0.002/V（材积）；y（出材率）=88.298-165.46/W（生物量）。
李晓景[5]（2013）在《闽北天然阔叶林材种结构分析与生长收获预估模型》文中进行了进一步梳理本文以福建省闽北天然阔叶林为研究对象,应用福建省闽北地区复测的森林资源连续清查的150块固定样地数据,69块临时样地数据,1823株样木的现场造材数据,以及128株生物量样木数据,以统计分析SPSS软件为运算平台,运用测树学、森林经理学、森林资源资产评估等学科的理论和技术方法,分析了闽北天然阔叶林的材种结构规律,构建了材种出材率模型、林分生长预估模型、立木生物量估测模型、灌木、草本生物量模型,以及基于间隔期的生长收获动态预估模型,并探讨了该模型在天然阔叶林林木资产评估的应用,分析了不同情况下林木资产评估值的变化规律。研究结果对闽北地区森林资源动态监测、经营管理、资产评估和以及碳储量测算等有着重要的理论意义和实际应用价值,主要结果如下：（1）应用现场造材资料分析径阶材种结构规律,在此基础上选择合适方程建立材种出率模型并编制了二元径阶材种出材率表。为方便生产应用,在建立了树高曲线模型后,通过二元材种出材率表导出了一元材种出材率表。利用相关数据分析林分材种结构规律,以林分平均胸径和平均高为辅助变量采用联合估计法解决各材种出材率模型不兼容问题,并利用免疫进化算法求算模型参数,研制了林分材种出材率模型。经检验,模型精度较高,在林业生产上有实用价值。探讨了应用削度方程结合威布尔分布函数、相对树高曲线模型及其他一些辅助方程编制林分材种出材率表的技术方法。（2）利用样地资料建立闽北天然阔叶林林分生长模型并提出预估方法。考虑到立地质量的差异会影响模型的拟合结果,把立地质量分为四个地位等级。将地位等级设为哑变量,建立了地位级指数模型。建立的蓄积量,断面积、平均胸径、平均高等因子的全林分模型以及推导出的闽北天然阔叶林林分自然稀疏模型,可以实现对天然阔叶林小班森林资源数据进行连续预估和动态更新。（3）采用联合估计法解决生物量各分量模型不兼容问题并利用免疫进化算法求解模型参数,建立了闽北天然阔叶林的立木生物量估测模型以及林下灌、草生物量模型,并编制了阔叶林的立木生物量表。（4）提出了用预估间隔期代替林分年龄来建立天然异龄林生长模型的技术。考虑到不同立地质量会影响模型的拟合效果,引入含有立地质量的变量为哑变量,建立起以间隔期为主要辅助因子的林分生长收获动态模型,并利用蚁群算法估计模型参数,为天然异龄林生长收获预估模型的研制提供了新技术途径。用预估间隔期代替林分年龄来建立天然异龄林生长模型,为天然阔叶林资产评估择伐收益法的应用提供了技术保障。在此基础上,探讨了天然阔叶林资产评估技术,分析了择伐强度和利率的变化对林木资产评估值的影响,为提高森林资源资产评估,尤其是天然异龄林资产评估的准确性提供了理论依据。
庄崇洋[6]（2013）在《福建马尾松人工林材种出材率结构规律与模型研究》文中研究表明本文利用正态分布和Weibull分布对直径分布进行研究,通过卡方检验表明：正态分布和Weibull函数都能很好的描述福建马尾松人工林的直径分布,且Weibull的拟合效果更好。相关研究表明在同一林分中,当树高胸径呈幂函数关系时,如果胸径服从Weibull分布,那么其树高分布也服从Weibull分布。通过本次标准地林分树高曲线的研究表明,福建马尾松人工林在树高胸径的关系上满足幂函数,因此福建马尾松人工林的树高结果亦服从Weibull函数分布。本文重点研究福建马尾松人工林的材种出材结构规律,包括径阶材种出材结构和林分材种出材结构。径阶材种出材率是指各材种出材率随径阶的变化情况,而林分材种出材率则是指林分平均胸径和各材种出材率之间的关系。本文结合全省50个标准地的皆伐作业进行数据收集,并采用中央断面求积式求解样木各材种的材积和树干材积,最后运用SPSS软件对福建马尾松人工的材种出材结构规律进行研究。研究内容包括径阶材种结构的一元、二元出材模型,林分材种结构的一元、二元出材模型,以残差平方和和R方来判断模型的拟合精度,并在模型拟合精度满足统计学要求的前提下采用总相对误差（RS）、平均相对误差（E）、平均相对误差绝对值（RMA）、预估精度P和F检验等统计学指标进行检验系统误差和显着性检验,最终得出径阶和林分这两种不同背景下各材种最优的一元、元材种出材结构模型。最后,本文采用简单削度方程和可变削度方程对材种出材结构规律进行讨论,并探讨利用削度方程编制材种出材率表的过程和步骤。
李婷婷[7]（2011）在《浙江开化县林场杉木理论出材率表编制方法研究》文中研究表明为了研制森林经营单位出材率表,在浙江开化县林场杉木人工林区,分别于不同立地条件设置调查36个样地,每个样地面积为20m×30m,除常规样地调查外,选取每个径阶和相应树高级的平均木作为解析木,共有72株解析木,实测每株解析木0.2m、1m、1.3m、2m、3m、4m……梢头底直径的带皮直径和去皮直径,其中用于建模的为52株,剩余20株作为检验样本,解析木以2m为区分段,用中央断面求积法计算样木的带皮材积与去皮材积。利用所测数据运用统计软件SPSS （Statistical Program for Social Sciences）拟合树高曲线模型、去皮胸径预估模型和削度方程,利用程序语言进行理论造材和计算出材率,编制了杉木出材率表。研究结果表明：利用常规调查与解析木数据,计算机理论造材编制的出材率表,经检验完全符合规程的精度要求,所选的削度方程没有明显系统误差,且理论基础扎实,编表结果可靠,可在森林资源调查和林场生产中应用。为了更方便地得到材种出材量,利用Visual Basic语言编程设计杉木出材率（量）查询界面,在已知或未知林分径阶分布的情况下,通过编程计算出材量,提高了森林经营单位工作效率又避免因材种规格的变化需要重新外业调查所造成的资源浪费。最后利用由削度方程推导出的一元材积式所编制的杉木一元材积表,运用相关回归分析法用数学表达式说明出材率与材积之间的关系,通过与出材率表的精度比较,由材积-出材率回归方程直接得到的出材率实际应用误差小,精度高,可在生产实践中直接估算林分出材量,但其精度略低于由出材率表查得的出材率
刘瑞龙[8]（2011）在《兴安落叶松人工林树干削度和材积模型的研究》文中研究说明本文以黑龙江省带岭林业局的不同年龄、不同密度及不同立地条件的落叶松（Larix gmelinii Rupr.）人工林为研究对象,基于21块样地中84株树干解析数据,利用各解析木的相对干形测定数据,采用统计学原理和SAS统计软件非线性回归模型的参数估计方法拟合了4个削度方程,分析和比较了各模型的拟合效果,选出了落叶松人工林最佳削度方程为Max和Burkhart （1976）分段削度模型：x=h/H,ai=拐点.i=1,2.并对此最佳削度方程的预测性能进行综合评价。然后以Max和Burkhart分段削度模型作为基础模型,构建了3个具有不同拐点的树干削度和材积系统,削度和材积系统拥有一套参数。为了使内生变量（Endogenous Variables）误差同时最小化,利用SAS软件PROC MODEL中的似乎不相关回归过程（Seemingly Unrelated Regression-SUR）解决联立方程组模型系统的参数估计。采用确定系数、绝对误差、相对绝对误差、均方根误差、相对均方根误差等模型评价指标对不同模型系统的精度进行比较分析。结果表明：具有2个拐点参数的Max和Burkhart分段削度和材积模型系统拟合精度是最高的。模型检验进一步证明了该模型系统提供了最好的直径和材积预测精度。以Max和Burkhart分段削度模型为基础模型,采用非线性混合模型的方法,建立落叶松人工林树干削度混合效应模型。结果表明：当考虑样地效应影响时,b1、b2同时作为混合参数时模型拟合最好；当考虑树木效应影响时,b2、b4同时作为混合参数时模型拟合最好。无论考虑样地效应影响还是考虑树木效应影响,混合模型的拟合精度都比基本模型的拟合精度高,并且考虑树木效应影响要比考虑样地效应影响的精度更高。模型检验结果也表明了混合模型通过校正随机参数值能提高模型的预测精度。
韩飞[9]（2010）在《落叶松人工林削度方程的研究》文中进行了进一步梳理本文以佳木斯孟家岗林场的不同年龄、不同密度以及不同立地条件的落叶松人工林（Larix olgensis Plantation）为研究对象,基于19块样地中95株树干解析数据和208株实际造材样木数据,利用各标准木的相对干形测定数据,采用非线性回归模型的参数估计方法拟合了5个削度方程,分析和比较了各模型的拟合效果和预估精度,选出落叶松人工林最佳削度方程,对最佳削度方程的预测性能进行综合评价。利用最佳削度方程编制了落叶松人工林材积表,为生产实践提供了理论依据。研究结果表明：（1）建立的树干不同部位去皮直径和带皮直径之间的回归模型能够很好的预估每株样木各相对高处的去皮直径。（2）通过分析、比较和评价各模型,所选出的改进的Lee（2003）式作为落叶松人工林的最佳削度方程不仅灵活性强、容易拟合,而且预测偏差低、预估精度高,可以很好地预估各树种不同林木大小（胸径和树高）给定任意部位（h）的去皮直径（d）和给定任意小头直径（d）时的材长（h）。（3）同时,还对树干分段进行统计指标的计算,找出适合树干不同部位的削度方程,以便更好的确认树干不同部位的形状,得到准确的材积估测。（4）林分密度对树木干形影响较大,密度小的林分干形质量差,几种干形指标分析树木干形结果表明这些指标可以很好的描述树木干形的变化情况,虽然低密度林分生长量大,树木的胸径较大,但是干形比较差,导致木材质量的降低。（5）利用落叶松人工林最佳削度方程编制的落叶松去皮材积表的适应性F检验结果表明,材积差异不显着,实际应用误差小,精度高,说明所编材积表适用于该地区。
陈东升[10]（2010）在《落叶松人工林大中径材优化经营模式的研究》文中指出本研究以黑龙江省落叶松人工林为研究对象,应用全省资源清查数据和孟家岗林场所调查的22块标准地95株解析木数据以及造材样木数据。建立了林分生长与收获模型、直径分布模型、削度方程,分析了林分材种出材率和轮伐期,研究了林分密度效应,应用动态规划获得林分最优密度模型,对间伐技术进行了研究,确定了各林分间伐起始期、间隔期和间伐量,应用动态规划对不同培育目标的林分确定了具体的间伐方式,最终综合上述研究获得不同林分培育大中径材的最优经营模式。研究的主要内容包括：1、以黑龙江省5期固定样地复测数据为基本数据,全面系统地研究了黑龙江省落叶松人工林平均树高、平均直径、林分株数密度、林分断面积、林分蓄积等林分调查因子的生长预估模型。2、本研究利用已知的立地信息,用区域号作为哑变量,代表样地立地信息,在传统模型中引入此哑变量进行回归,拟合各区域的林分调查因子预估模型。解决了各区域分量与总体总量相容一致性的问题。而且在建立林分断面积和林分蓄积量预测模型时采用了建立非线性度量误差变量联立方程组模型,解决了传统回归模型参数估计无法解决的度量误差参数估计问题。提高了模型的精度。3、使用独立检验样本数据对本研究所确定的黑龙江省市县林区落叶松人工林收获模型进行检验,结果表明各模型精度高,适用性强,这说明本次构建的全林分生长模型系统具有较高的精度和稳定性。4、应用建立的林分生长与收获模型,得出不同初植密度和地位级指数下的林分数量成熟龄,落叶松人工林林分的数量成熟龄为20-35年。林分数量成熟龄与地位指数和林分密度成负相关,地位指数高,密度大的林分数量成熟到来的早,且有一定的持续期,随着地位指数的变化,数量成熟龄也随之变化。其中小径材的成熟龄来的较早,而中径材的成熟龄主要集中在30年以上,而大径材只有在50年以上才能成熟。依据相关的造材要求,应用直径分布和削度方程,得到林分各年龄材种的出材率,为确定落叶松工艺成熟龄奠定基础。确定工艺成熟龄为中径材33-40年,大径材为50-55年。采用净现值法计算林分经济成熟,中径材的经济成熟龄为33-41年,大径材经济成熟龄为49-55年,通过敏感性分析发现,对净现值影响最大的因素是木材销售价格,其次是利率的变化,影响最小的是营林成本,而且敏感因素变化对年均净现值的影响随立地等级的降低而增加；即在16地位指数级的条件下,受敏感因素变化的影响最大,因此其面对的风险也最大。综合分析来确定轮伐期。按照上述三种成熟龄,得到以下结论：16地位指数级适合培育中径材,轮伐期为39-41年,18地位指数级培育中径材轮伐期为36-38年,培育大径材的轮伐期为53-55年,20地位指数级培育大径材的轮伐期为49-52年。5、建立了黑龙江省落叶松人工林林分密度效应模型,对生产弹性和边际效应进行了分析,该模型可以很好的反应立木密度和蓄积量的关系。基于密度效应模型,用动态规划的方法导出落叶松人工林最优密度控制模型,较好的反应了随着林龄和地位指数增大,保留株数减小的客观规律。得出了不同立地条件下林分经营的最优密度。6、本研究对间伐起始期、间隔期和间伐强度进行了分析,间伐起始期定为树木连年生长量开始下降期,不同立地、不同初植密度林分的抚育间伐开始期不同,抚育间伐的间隔期除受立地条件、初植密度等因素的制约外,还与上次抚育间伐强度有着密切的关系,文中研究发现落叶松间伐起始期一般在18-24年左右,间隔期一般为4-6年,间伐强度以20%-30%为宜。根据上述分析通过动态规划的方法,确定了各林分培育目标材种的具体间伐方式（间伐起始期、下次间伐时间,间伐强度）,通过间伐研究发现各立地级上的林分间伐后轮伐期有明显缩短,可以尽快的获得要培育的目标材种,这对提高森林的主伐收益是很有益的。7、综合上述研究,通过对不同组合模式的比较后,得到了各立地条件下最优的经营模式,16地位级适合培育中径材,3300株/hm2和4400株/hm2的林分都间伐3次就达到成熟,可以进行主伐,而且该模式的经济效益为最大,内部收益率均大于15%；18地位级以培育大径材为主,密度4400株/hm2的林分需要间伐5次而密度3300株/hm2的间伐4次就可以获得最大经济效益；20地位级主要培育大径材,各密度林分经过间伐4-5次后,将获得最大的经济效益。本研究对于改变我国木材紧缺,加速培育出工业用材林具有重要的意义,为提高落叶松人工林经营水平奠定理论基础。
二、柳杉削度方程及材种出材率的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、柳杉削度方程及材种出材率的研究（论文提纲范文）
（1）人工林适地适树与生长收获效益评估研究 ——以贵州省杉木和马尾松为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.2 项目来源与经费支持 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 适地适树宜林性研究进展 |
| 1.2.2 林分生长与收获预估模型研究进展 |
| 1.2.3 人工林经营密度控制技术研究进展 |
| 1.2.4 人工林经营效益评估研究进展 |
| 1.2.5 人工林经营决策系统研究进展 |
| 1.2.6 问题与发展趋势 |
| 1.3 研究的内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 拟解决的关键问题 |
| 1.3.4 研究的技术路线 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 研究地区概况 |
| 2.1.1 贵州省概况 |
| 2.1.2 锦屏县概况 |
| 2.2 数据收集与整理 |
| 2.2.1 贵州省一清数据收集整理 |
| 2.2.2 锦屏县小班数据收集整理 |
| 2.2.3 贵州省解析木数据收集整理 |
| 2.3 研究涉及理论方法 |
| 2.3.1 重要概念辨析 |
| 2.3.2 研究方法 |
| 3 人工林适地适树宜林性规则研究 |
| 3.1 基于林分潜在生长量的立地质量评价 |
| 3.1.1 研究方法 |
| 3.1.2 结果与分析 |
| 3.1.3 讨论 |
| 3.2 基于决策树算法的宜林性立地规则提取 |
| 3.2.1 研究方法 |
| 3.2.2 结果与分析 |
| 3.2.3 讨论 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 林分生长与收获模型 |
| 4.1 地位级指数模型 |
| 4.1.1 研究方法 |
| 4.1.2 结果与分析 |
| 4.1.3 讨论 |
| 4.2 林分生长与收获模型 |
| 4.2.1 研究方法 |
| 4.2.2 结果与分析 |
| 4.2.3 讨论 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 林分直径结构动态预测模型研究与应用 |
| 5.1 林分直径结构动态预测模型 |
| 5.1.1 研究方法 |
| 5.1.2 结果与分析 |
| 5.1.3 讨论 |
| 5.2 林分材种出材率的确定 |
| 5.2.1 树高-胸径模型 |
| 5.2.2 削度方程 |
| 5.2.3 林分材种出材率确定 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 人工林经营密度控制研究 |
| 6.1 林分密度效应分析 |
| 6.1.1 全林分蓄积模型密度效应分析 |
| 6.1.2 抛物线型密度效应模型分析 |
| 6.2 抚育间伐技术 |
| 6.2.1 抚育间伐起始年龄 |
| 6.2.2 林分抚育间伐强度 |
| 6.2.3 抚育间伐间隔期 |
| 6.3 最优林分密度决策模型 |
| 6.3.1 最优林分密度决策模型建立 |
| 6.3.2 动态规划模型求解 |
| 6.3.3 人工林经营过程密度控制遗传算法决策 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 人工林经营效益评估 |
| 7.1 人工林经营技术指标 |
| 7.2 人工林经济效益评估 |
| 7.3 人工林多功能效益评估 |
| 7.3.1 人工林多功能评价模型 |
| 7.3.2 人工林多功能效益评估 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 人工林培育经营智能化决策支持系统平台研建 |
| 8.1 系统需求分析 |
| 8.2 系统设计 |
| 8.2.1 系统流程 |
| 8.2.2 功能结构 |
| 8.2.3 数据库设计 |
| 8.3 系统关键技术研究 |
| 8.3.1 基于决策树算法的规则提取器 |
| 8.3.2 基于遗传算法的密度控制决策 |
| 8.3.3 基于间伐参数的效益评估算法 |
| 8.4 系统实例 |
| 8.4.1 规则提取编辑导入 |
| 8.4.2 林分生长收获效益预测 |
| 8.4.3 林分经营密度控制智能设计 |
| 8.5 本章小结 |
| 9 主要研究结论与创新点 |
| 9.1 主要研究结论 |
| 9.2 创新点 |
| 附件A |
| 附件B |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 致谢 |
（2）兴安落叶松树干削度和树皮厚度及材积的相容可加性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的目的和意义 |
| 1.2 削度方程的国内外研究现状 |
| 1.3 树皮厚度模型的国内外研究现状 |
| 1.4 存在的主要问题 |
| 1.5 研究内容 |
| 1.6 技术路线 |
| 2 研究数据及方法 |
| 2.1 数据的收集和整理 |
| 2.1.1 研究区域 |
| 2.1.2 数据收集 |
| 2.1.3 数据整理 |
| 2.2 模型构建方法 |
| 2.2.1 基础削度方程选择 |
| 2.2.2 树皮厚度模型选择 |
| 2.3 可加性模型构建方法 |
| 2.4 相容可加性模型构建方法 |
| 2.4.1 不可积分的相容可加性模型材积计算方法 |
| 2.4.2 可积分的相容可加性模型构建方法 |
| 2.5 模型参数估计及异方差校正 |
| 2.6 模型评价方法 |
| 2.6.1 模型评价指标 |
| 2.6.2 模型评价相对排序方法 |
| 2.7 模型检验方法 |
| 2.7.1 模型独立检验指标 |
| 2.7.2 模型分段检验 |
| 2.7.3 不同模型/方法成对T检验 |
| 3 树干削度基础模型研究 |
| 3.1 削度方程选择 |
| 3.2 基础削度方程拟合 |
| 3.3 基础削度方程独立检验 |
| 3.4 预测性能分析 |
| 3.4.1 模型分段检验 |
| 3.4.2 不同模型成对T检验 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 树皮厚度模型研究 |
| 4.1 树皮厚度模型选择 |
| 4.2 树皮厚度模型拟合 |
| 4.3 树皮厚度模型独立检验 |
| 4.4 不同模型成对T检验 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 不可积模型可加性研究 |
| 5.1 基础模型优化 |
| 5.1.1 基于哑变量的模型优化 |
| 5.1.2 优化模型拟合 |
| 5.2 树干削度与树皮厚度方程可加性研究 |
| 5.2.1 可加性模型构建 |
| 5.2.2 可加性模型拟合 |
| 5.2.3 可加性模型独立检验 |
| 5.2.4 预测性能分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 可积模型可加性研究 |
| 6.1 基础模型优化 |
| 6.1.1 基于哑变量的模型优化 |
| 6.1.2 优化模型拟合 |
| 6.2 可积树皮厚度模型优化 |
| 6.3 树干削度与树皮厚度模型的可加性研究 |
| 6.3.1 可加性模型构建 |
| 6.3.2 可加性模型拟合 |
| 6.3.3 可加性模型独立性检验 |
| 6.3.4 预测性能分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 不可积模型相容可加性研究 |
| 7.1 相容可加性模型构建 |
| 7.2 相容可加性模型拟合 |
| 7.3 相容可加性模型独立检验 |
| 7.4 预测性能分析 |
| 7.4.1 模型分段检验 |
| 7.4.2 不同方法成对T检验 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 可积模型相容可加性研究 |
| 8.1 相容可加性模型构建 |
| 8.2 相容可加性模型拟合 |
| 8.3 相容可加性模型独立检验 |
| 8.4 预测性能分析 |
| 8.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 附件 |
（3）柳杉生长收获与大径材经营模式研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 林业数表与林分生长收获模型研究现状 |
| 1.3.2 柳杉的生长模型与树表研究 |
| 1.3.3 柳杉人工林经营培育研究现状 |
| 1.3.4 人工用材林大径材经营培育研究 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.6 技术路线 |
| 2 研究地概况与材料收集 |
| 2.1 研究地概况 |
| 2.2 数据收集与整理 |
| 2.2.1 数据收集 |
| 2.2.1.1 样地数据 |
| 2.2.1.2 解析木的选取与测量 |
| 2.2.2 模型的拟合 |
| 2.2.2.1 备选模型的确定方法 |
| 2.2.2.2 参数估计 |
| 2.2.2.3 模型拟合精度检验 |
| 2.2.2.4 模型适应性检验 |
| 3 柳杉人工林生长收获模型 |
| 3.1 地位指数模型 |
| 3.2 林分平均高模型 |
| 3.3 林分密度指标 |
| 3.4 林分断面积生长模型 |
| 3.5 林分收获模型 |
| 3.6 自然稀疏模型 |
| 3.6.1 建模方法 |
| 3.7 林分生长与收获模型检验 |
| 3.8 林分生长收获模型的应用 |
| 3.9 小结 |
| 4 柳杉合理经营轮伐期 |
| 4.1 资料收集和整理 |
| 4.1.1 造材规格 |
| 4.1.2 技术经济指标 |
| 4.2 柳杉材种出材率研究 |
| 4.2.1 柳杉全林分生长收获模型 |
| 4.2.2 直径分布模型 |
| 4.2.3 相对树高曲线模型 |
| 4.2.4 削度方程 |
| 4.2.5 柳杉去皮胸径预估模型 |
| 4.2.6 柳杉人工林材种出材率表 |
| 4.3 柳杉人工林数量成熟龄研究 |
| 4.4 柳杉人工林工艺成熟龄研究 |
| 4.5 柳杉人工林经济成熟龄研究 |
| 4.5.1 柳杉人工林经济成熟龄 |
| 4.6 柳杉大径材人工林主伐年龄的确定 |
| 4.7 小结 |
| 5 柳杉大径材人工林抚育间伐技术 |
| 5.1 抚育间伐原理 |
| 5.2 柳杉人工林抚育间伐强度的确定 |
| 5.3 柳杉人工林抚育间伐起始年龄与结束期的确定 |
| 5.4 柳杉人工林抚育间伐间隔期的确定 |
| 5.5 柳杉人工林抚育间伐技术 |
| 5.6 小结 |
| 6 柳杉人工林大径材经营模式 |
| 6.1 柳杉人工林经营模式的建立方法 |
| 6.2 柳杉人工林大径材经营模式 |
| 7 结论与讨论 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）宝兴县杉木生物量模型的建立和材种出材率表的编制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 林业数表的概述 |
| 2.2 森林生物量研究进展 |
| 2.3 立木生物量模型研究进展 |
| 2.4 材种出材率表研究进展 |
| 2.4.1 材种出材率表编制方法 |
| 2.4.2 削度方程国内外研究现状 |
| 3 研究内容 |
| 4 研究区域概况与研究方法 |
| 4.1 研究区域概况 |
| 4.2 标准地的设置及调查 |
| 4.3 材种出材率表的研究 |
| 4.3.1 树干解析 |
| 4.3.2 材种出材率表的编制 |
| 4.4 生物量模型的研究 |
| 4.4.1 生物量的测定 |
| 4.4.2 建模样本和检验样本 |
| 4.4.3 模型的拟合 |
| 4.5 数据分析与处理 |
| 4.6 技术路线 |
| 5. 结果与分析 |
| 5.1 生物量模型 |
| 5.1.1 全树生物量模型 |
| 5.1.2 干生物量模型 |
| 5.1.3 枝生物量模型 |
| 5.1.4 叶生物量模型 |
| 5.1.5 地上生物量模型 |
| 5.1.6 根生物量模型 |
| 5.1.7 生物量模型的检验 |
| 5.1.8 杉木生物量分布特征 |
| 5.2 材种出材率表 |
| 5.2.1 树高曲线方程 |
| 5.2.2 去/带皮胸径预估模型 |
| 5.2.3 削度方程 |
| 5.2.4 削度方程的检验 |
| 5.2.5 杉木二元材积表 |
| 5.2.6 二元材种出材率表 |
| 5.2.7 一元材种出材率表 |
| 5.2.8 材种出材率表的精度检验 |
| 5.3 材积-出材率回归模型 |
| 5.3.1 材积-出材率回归模型拟合 |
| 5.3.2 材积-出材率回归方程的精度检验 |
| 5.4 生物量-出材率回归模型 |
| 5.4.1 生物量-出材率回归模型的拟合 |
| 5.4.2 精度检验 |
| 6 结论与讨论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 讨论 |
| 6.2.1 削度方程的讨论 |
| 6.2.2 生物量模型的讨论 |
| 7 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）闽北天然阔叶林材种结构分析与生长收获预估模型（论文提纲范文）
| 目录 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与研究内容 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 林分材种结构研究概况 |
| 1.3.2 林分生长收获模型研究概况 |
| 1.3.3 生物量的研究概况 |
| 1.3.4 森林资源资产评估研究进展 |
| 2 研究区域概况 |
| 3 数据收集与方法 |
| 3.1 数据来源与获取方法 |
| 3.1.1 固定样地数据 |
| 3.1.2 临时样地数据 |
| 3.1.3 样木资料数据 |
| 3.1.4 生物量资料数据 |
| 3.2 研究方法和技术路线 |
| 附图 |
| 4 材种结构分析 |
| 4.1 径阶材种结构分析及出材率预估模型 |
| 4.1.1 基础数据 |
| 4.1.2 径阶材种结构分析 |
| 4.1.3 径阶材种出材率模型 |
| 4.1.4 一元材种出材率表 |
| 4.2 林分材种结构分析及预估模型 |
| 4.2.1 基础数据 |
| 4.2.2 林分材种结构分析 |
| 4.2.3 林分材种出材率模型的研制 |
| 4.2.4 林分材种出材率表 |
| 4.2.5 各口径原木结构分析 |
| 4.3 削度方程和直径分布结合预估林分材种出材率 |
| 4.3.1 基础数据 |
| 4.3.2 林分直径结构规律 |
| 4.3.3 削度方程 |
| 4.4 小结 |
| 5 生长模型的研制 |
| 5.1 基础数据 |
| 5.2 地位级指数 |
| 5.2.1 立地质量的影响因素 |
| 5.2.2 地位级指数模型构建 |
| 5.2.3 模型拟合结果 |
| 5.2.4 模型的检验 |
| 5.3 密度指标 |
| 5.3.1 林分密度 |
| 5.3.2 最大密度林分N—Dg方程 |
| 5.4 断面积模型 |
| 5.4.1 拟合方法 |
| 5.4.2 拟合结果及模型检验 |
| 5.5 林分收获模型 |
| 5.6 自然稀疏模型 |
| 5.6.1 模型的推导方法 |
| 5.6.2 求解结果 |
| 5.7 生长模型 |
| 5.7.1 蓄积量预估 |
| 5.7.2 断面积预估 |
| 5.7.3 相对密度的预估 |
| 5.7.4 平均胸径和株数的预估 |
| 5.8 模型的检验 |
| 5.9 小结 |
| 6 生物量研究 |
| 6.1 立木生物量表研制 |
| 6.1.1 基础数据 |
| 6.1.2 研究方法与结果 |
| 6.2 灌木生物量估测模型的建立 |
| 6.2.1 灌木生物量模型构建方法 |
| 6.2.2 灌木生物量建模结果及检验 |
| 6.3 草本生物量模型研制 |
| 6.3.1 草本生物量模型构建方法 |
| 6.3.2 草本生物量模型中参数求解 |
| 6.3.3 草本生物量建模结果及检验 |
| 6.4 小结 |
| 7 天然阔叶林资产评估 |
| 7.1 研究方法与结果 |
| 7.1.1 一般林木所使用的评估方法 |
| 7.1.2 现行天然异龄林的评估方法 |
| 7.1.3 择伐收益法的改进 |
| 7.1.4 基于间隔期的林分生长收获动态模型 |
| 7.1.5 建模结果 |
| 7.2 天然阔叶林评估实例及分析 |
| 7.2.1 择伐作业的收益现值法(择伐收益法) |
| 7.2.2 评估结论成立的假设前提 |
| 7.2.3 评估技术经济指标 |
| 7.2.4 成熟林评估案例 |
| 7.3 小结 |
| 8 结论与讨论 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 论文创新之处 |
| 8.3 讨论与建议 |
| 参考文献 |
| 附表 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 致谢 |
（6）福建马尾松人工林材种出材率结构规律与模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 林分直径分布 |
| 1.3.2 树高分布 |
| 1.3.3 材种出材规律研究现状 |
| 1.3.4 削度方程的研究现状 |
| 1.4 研究内容及方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 技术路线图 |
| 2 研究地概况 |
| 3 数据收集 |
| 4 直径分布和树高分布 |
| 4.1 直径分布 |
| 4.1.1 正态分布函数 |
| 4.1.2 Weibull分布函数 |
| 4.1.3 树高曲线方程 |
| 4.1.4 树高结构分布 |
| 4.2 小结 |
| 5 径阶材种结构规律 |
| 5.1 径阶整体材种出材率模型拟合 |
| 5.1.1 径阶整体一元材种出材率模型的研究 |
| 5.1.2 径阶经济材一元材种出材率模型的拟合 |
| 5.1.3 径阶一元材种出材率模型的实用性检验 |
| 5.1.4 一元径阶材种出材结构模型的调整 |
| 5.2 二元径阶材种出材结构规律研究 |
| 5.2.1 二元整体径阶材种出材率模型拟合 |
| 5.2.2 径阶经济材二元材种出材率模型拟合 |
| 5.2.3 径阶二元材种出材率模型实用性检验 |
| 5.3 小结 |
| 6 林分材种出材结构规律分析 |
| 6.1 林分一元材种出材率模型拟合 |
| 6.1.1 林分整体材种结构规律的拟合 |
| 6.1.2 林分经济材材种一元出材率模型的拟合 |
| 6.1.3 林分一元材种出材率模型实用性检验 |
| 6.2 林分二元材种出材结构模型拟合 |
| 6.2.1 林分整体二元材种出材率的研究 |
| 6.2.2 林分经济材二元材种出材率模型拟合 |
| 6.2.3 林分二元材种出材率模型实用性检验 |
| 6.3 小结 |
| 7 削度方程与材种出材率表 |
| 7.1 简单削度方程 |
| 7.1.1 削度方程的选择 |
| 7.1.2 树皮率方程 |
| 7.1.3 树高方程 |
| 7.1.4 去皮直径模型 |
| 7.1.5 材种出材率编制 |
| 7.2 可变参数削度方程 |
| 7.2.1 基本方程的选择 |
| 7.2.2 干形参数的变化规律 |
| 7.2.3 可变参数削度方程的建立 |
| 7.2.4 可变参数削度方程编制二元材种出材率表 |
| 7.2.5 可变参数削度方程编制一元材种出材率表 |
| 7.3 小结 |
| 8 结论与讨论 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）浙江开化县林场杉木理论出材率表编制方法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1. 引言 |
| 1.1 研究目的 |
| 1.2 研究意义 |
| 2. 研究综述 |
| 2.1 材种出材率表的编制方法现状 |
| 2.2 削度方程 |
| 2.3 树高与胸径的关系 |
| 2.3.1 林木高随胸径的变化规律 |
| 2.3.2 树高曲线方程 |
| 2.4 计算机理论造材 |
| 2.5 径阶分布拟合方法 |
| 2.6 相关分析 |
| 2.7 回归分析 |
| 2.8 数表关系的研究现状 |
| 3. 研究区概况 |
| 3.1 自然条件概况 |
| 3.1.1 气候条件 |
| 3.1.2 地形地貌 |
| 3.1.3 森林资源概况 |
| 3.2 林场概况 |
| 4. 研究内容与研究方法 |
| 4.1 研究的主要内容 |
| 4.2 研究的技术路线与方法 |
| 4.2.1 研究的技术路线 |
| 4.2.2 研究方法 |
| 5. 数据来源 |
| 6. 研究结果及分析 |
| 6.1 树高曲线方程 |
| 6.2 带/去皮胸径预估模型 |
| 6.3 削度方程 |
| 6.4 材积方程的推导 |
| 6.5 削度方程的检验 |
| 6.6 出材率表的编制 |
| 6.6.1 材种规格的确定 |
| 6.6.2 一元出材率表 |
| 6.6.3 二元出材率表 |
| 7. 出材率(量)计算程序设计 |
| 7.1 主要的程序语言 |
| 7.2 程序运行结果 |
| 8. 杉木出材率与材积相关性分析 |
| 8.1 相关性分析 |
| 8.2 回归模型 |
| 9. 材积-出材率回归方程精度检验 |
| 10. 结论与讨论 |
| 参考文献 |
| 导师简介 |
| 个人简介 |
| 致谢 |
（8）兴安落叶松人工林树干削度和材积模型的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 落叶松概述 |
| 1.3 树干形状概述 |
| 1.3.1 树干形状的概念 |
| 1.3.2 树干横断面形状的定义及其一般特征 |
| 1.3.3 树干纵断面的形状及干曲线定义 |
| 1.4 削度方程概述 |
| 1.4.1 削度方程概念 |
| 1.4.2 国内外研究现状 |
| 1.4.3 削度方程存在的问题和发展趋势 |
| 1.4.4 削度方程研究目的和意义 |
| 2 研究地区概况和数据采集 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形与气候 |
| 2.1.3 土壤条件 |
| 2.1.4 水系 |
| 2.1.5 野生动植物资源 |
| 2.1.6 森林资源状况 |
| 2.1.7 社会经济状况 |
| 2.2 数据采集 |
| 2.2.1 标准地设置 |
| 2.2.2 标准地测定 |
| 2.2.3 解析木的选取及测定 |
| 2.2.4 数据整理 |
| 2.2.5 样木调查因子统计量 |
| 3 研究方法 |
| 3.1 削度方程的选择与构建 |
| 3.2 削度方程的拟合 |
| 3.2.1 参数的估计 |
| 3.2.2 拟合统计评价指标 |
| 3.2.3 削度方程的检验 |
| 3.3 削度-材积一致性方程系统的建立 |
| 3.3.1 似乎不相关非线性模型定义 |
| 3.3.2 削度-材积一致性方程系统的建立 |
| 3.3.3 相容模型的参数估计 |
| 3.3.4 模型评价和检验指标 |
| 3.4 混合模型 |
| 3.4.1 混合模型构建 |
| 3.4.2 混合模型评价和检验指标 |
| 3.4.3 模型检验 |
| 3.4.4 技术路线 |
| 4 结果与分析 |
| 4.1 带皮和去皮回归模型 |
| 4.1.1 带皮和去皮回归模型拟合 |
| 4.1.2 削度方程的独立性检验 |
| 4.2 削度-材积一致性方程 |
| 4.2.1 相容模型参数和拐点估计 |
| 4.2.2 相容模型拟合总体评价 |
| 4.2.3 模型拟合分段评价 |
| 4.2.4 相容模型检验 |
| 4.3 非线性混合模型 |
| 4.3.1 基于样地效应混合模型随机参数确定 |
| 4.3.2 基于树木效应混合模型随机参数确定 |
| 4.3.3 模型评价 |
| 4.3.4 模型检验 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（9）落叶松人工林削度方程的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 落叶松的生物学特性 |
| 1.3 课题来源与主要研究内容 |
| 1.4 削度方程国内外研究现状 |
| 1.4.1 削度方程国外研究现状 |
| 1.4.2 削度方程国内研究现状 |
| 1.5 削度方程的分类 |
| 1.6 林分密度对削度方程的影响 |
| 1.7 削度方程存在的问题及发展趋势 |
| 1.8 研究削度方程的目的意义 |
| 2 研究地概况及数据整理 |
| 2.1 研究地区自然概况 |
| 2.2 数据收集及测定方法 |
| 2.2.1 标准地设置 |
| 2.2.2 标准地测定 |
| 2.2.3 解析木的选取及测定 |
| 2.2.4 树干解析及测定 |
| 2.2.5 数据整理 |
| 2.2.6 样木调查因子统计量 |
| 3 研究方法 |
| 3.1 去皮和带皮直径回归模型的建立 |
| 3.2 削度方程的建立 |
| 3.3 描述干形的指标 |
| 3.4 应用削度方程编制二元材积表 |
| 3.5 模型的拟合 |
| 3.6 模型的检验 |
| 3.7 技术路线 |
| 4 结果与分析 |
| 4.1 去皮和带皮直径回归模型 |
| 4.1.1 去皮和带皮直径回归模型拟合 |
| 4.1.2 去皮和带皮直径回归模型检验 |
| 4.2 削度方程的建立和独立性检验 |
| 4.2.1 削度方程的拟合 |
| 4.2.2 削度方程的残差分析 |
| 4.2.3 削度方程的独立性检验 |
| 4.3 削度方程的分段比较 |
| 4.3.1 削度方程的分段拟合 |
| 4.3.2 削度方程的分段检验 |
| 4.4 林分密度对削度方程的影响 |
| 4.4.1 密度等级分类 |
| 4.4.2 落叶松人工林不同林分密度干形分析 |
| 4.5 应用削度方程编制二元材积表 |
| 4.5.1 二元材积表 |
| 4.5.2 二元材积表的独立性检验 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（10）落叶松人工林大中径材优化经营模式的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景(或引言) |
| 1.2 工业人工林的发展背景 |
| 1.3 国内外人工林研究动态及发展趋势 |
| 1.4 工业人工林发展中存在的问题 |
| 1.5 本项研究的主要内容 |
| 1.6 本项研究的目的和意义 |
| 1.7 本研究的技术路线 |
| 2 研究地区概况及数据收集整理 |
| 2.1 研究地区概况 |
| 2.1.1 黑龙江省概况 |
| 2.1.2 孟家岗林场具体概况 |
| 2.2 数据的收集与整理 |
| 2.2.1 黑龙江全省数据的整理 |
| 2.2.2 孟家岗林场数据收集与整理 |
| 2.3 模型的拟合和检验 |
| 2.3.1 模型的拟合 |
| 2.3.2 模型的独立性检验 |
| 3 林分生长与收获模型 |
| 3.1 林分生长模型的分类与概述 |
| 3.1.1 林分生长模型的分类 |
| 3.1.2 林分生长模型的国内外研究现状 |
| 3.1.3 林分生长模型的发展趋势及存在的问题 |
| 3.2 地位级指数 |
| 3.2.1 地位级指数导向曲线 |
| 3.2.2 哑变量的导向曲线法 |
| 3.2.3 导向曲线拟合结果 |
| 3.3 林分密度指数(SDI) |
| 3.3.1 最大密度林分N-Dg方程 |
| 3.4 林分生长与收获模型 |
| 3.4.1 断面积生长预估模型 |
| 3.4.2 林分蓄积量预估模型 |
| 3.4.3 联立方程组的建立 |
| 3.5 落叶松人工林株数动态预估模型 |
| 3.6 林分生长与收获模型的检验 |
| 3.7 林分生长和收获模型的应用 |
| 3.7.1 落叶松人工林未来林分调查因子的估计 |
| 3.8 落叶松人工林生长预测 |
| 3.9 本章小结 |
| 4 落叶松人工林合理轮伐期 |
| 4.1 国内外研究现状及发展趋势 |
| 4.1.1 林分直径结构的研究概况 |
| 4.1.2 材种出材率的研究进展 |
| 4.1.3 轮伐期研究现状及发展趋势 |
| 4.2 落叶松人工林直径分布模型 |
| 4.2.1 Weibull函数模拟林分直径分布 |
| 4.2.2 参数回收模型 |
| 4.2.3 三参数Weibull分布函数的参数求解 |
| 4.3 落叶松材种出材率的研究 |
| 4.3.1 造材数据的收集和造材规格 |
| 4.3.2 落叶松削度方程的拟合 |
| 4.3.3 备选模型的比较 |
| 4.3.4 拟合结果 |
| 4.3.5 削度方程的检验 |
| 4.3.6 带皮直径预估模型 |
| 4.3.7 树高曲线方程 |
| 4.3.8 伐根带皮和去皮材积方程 |
| 4.3.9 单株材种出材率表 |
| 4.3.10 林分材种出材率确定的原理及基本方法 |
| 4.4 数量成熟龄的确定 |
| 4.5 工艺成熟龄的确定 |
| 4.6 经济成熟龄的确定 |
| 4.6.1 常用的经济成熟指标 |
| 4.6.2 落叶松人工林经济成熟龄的确定 |
| 4.6.3 敏感性分析 |
| 4.7 主伐年龄的确定 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 落叶松人工林密度效应的研究 |
| 5.1 林分密度研究综述 |
| 5.2 林分密度效应模型 |
| 5.3 合理经营密度的确定 |
| 5.3.1 应用密度效应模型确定经营密度 |
| 5.3.2 应用树冠面积确定经营密度 |
| 5.4 林分最优密度模型 |
| 5.4.1 动态规划模型的基本要素 |
| 5.4.2 动态规划的基本定理和基本方程 |
| 5.4.3 控制变量和状态变量 |
| 5.4.4 状态方程、边界条件和目标函数 |
| 5.4.5 林分最优密度模型的导出 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 抚育间伐技术 |
| 6.1 抚育间伐的研究状况 |
| 6.1.1 抚育间伐对林分生长因子的影响 |
| 6.1.2 抚育间伐对林分生产力及生物量的影响 |
| 6.1.3 抚育间伐对林分生长影晌的模型研究 |
| 6.2 理论推导 |
| 6.3 间伐强度确定 |
| 6.3.1 根据树高定量间伐 |
| 6.3.2 根据胸高断面积定量间伐 |
| 6.3.3 根据经营密度表定量间伐 |
| 6.4 间伐起始年限 |
| 6.5 抚育间隔期的确定 |
| 6.6 落叶松人工林间伐技术 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 落叶松人工林优化经营模式 |
| 7.1 优化经营模式的建立方法 |
| 7.2 优化经营模式 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
四、柳杉削度方程及材种出材率的研究（论文参考文献）
- [1]人工林适地适树与生长收获效益评估研究 ——以贵州省杉木和马尾松为例[D]. 陈玉玲. 北京林业大学, 2020
- [2]兴安落叶松树干削度和树皮厚度及材积的相容可加性研究[D]. 许延丽. 东北林业大学, 2019(01)
- [3]柳杉生长收获与大径材经营模式研究[D]. 黄思猷. 福建农林大学, 2016(09)
- [4]宝兴县杉木生物量模型的建立和材种出材率表的编制[D]. 王玮. 四川农业大学, 2014(07)
- [5]闽北天然阔叶林材种结构分析与生长收获预估模型[D]. 李晓景. 福建农林大学, 2013(06)
- [6]福建马尾松人工林材种出材率结构规律与模型研究[D]. 庄崇洋. 福建农林大学, 2013(01)
- [7]浙江开化县林场杉木理论出材率表编制方法研究[D]. 李婷婷. 北京林业大学, 2011(10)
- [8]兴安落叶松人工林树干削度和材积模型的研究[D]. 刘瑞龙. 东北林业大学, 2011(10)
- [9]落叶松人工林削度方程的研究[D]. 韩飞. 东北林业大学, 2010(03)
- [10]落叶松人工林大中径材优化经营模式的研究[D]. 陈东升. 东北林业大学, 2010(12)