基于目標(biāo)樹經(jīng)營的林分收獲分析及信息管理系統(tǒng)研究.pdf

1、現(xiàn)代森林經(jīng)營的目標(biāo)是培育穩(wěn)定健康的森林生態(tài)系統(tǒng)，傳統(tǒng)的以取材為經(jīng)營目標(biāo)的森林經(jīng)營方式不能達到這一目標(biāo)，可持續(xù)多功能森林經(jīng)營指出了實現(xiàn)這一目標(biāo)的具體路線，其中近自然森林經(jīng)營是實現(xiàn)這一經(jīng)營目標(biāo)的有效途徑。在整個森林培育過程中，近自然森林經(jīng)營中所有的林分撫育管理措施都是圍繞目標(biāo)樹為中心進行，目標(biāo)樹的選擇是林分中根據(jù)樹種、優(yōu)勢度、干形、冠型、生活力等方面最好的林木。林木干形的好壞不僅決定木材的品質(zhì)，同時決定了木材收獲量，因此干形的好壞是選擇目標(biāo)

2、樹的一個重要指標(biāo)，一般都選擇干形通直、飽滿的樹木為目標(biāo)樹，目前這一指標(biāo)只能從定性的角度去選擇，論文試圖從定量化的角度去研究目標(biāo)樹的干形，從干形角度解釋目標(biāo)樹取材優(yōu)于一般木，為干形定量化指標(biāo)選擇目標(biāo)樹提供技術(shù)支撐。
　　論文以熱帶林業(yè)實驗中心（簡稱“熱林中心”）三個珍貴樹種紅椎、格木和柚木為對象，每個樹種設(shè)置10塊臨時樣地（共30塊臨時樣地），每塊樣地分別選優(yōu)勢木、亞優(yōu)勢木、平均木和被壓木各1株，將其伐倒后獲取其干形數(shù)據(jù)共120株。

3、重點研究目標(biāo)樹和一般木的干形差異、造材差異和收獲差異。以經(jīng)營單位（熱林中心）動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)抽樣樣地調(diào)查數(shù)據(jù)為對象，通過系統(tǒng)抽樣體系樣地數(shù)據(jù)計算方法和數(shù)據(jù)分析方法對熱林中心及分場進行蓄積預(yù)估、生長量預(yù)估，進一步研究目標(biāo)樹與一般木的蓄積差異、生長量差異;然后基于Weibull三參數(shù)分布函數(shù)對熱林中心系統(tǒng)抽樣馬尾松、杉木和紅椎為例，比較分析其目標(biāo)樹和一般木的造材差異、收獲差異。最后結(jié)合現(xiàn)有信息技術(shù)，以系統(tǒng)抽樣樣地調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，研究基于GIS的

4、目標(biāo)樹經(jīng)營體系的單株木管理系統(tǒng)，并將目標(biāo)樹的收獲與經(jīng)營現(xiàn)狀相結(jié)合，落實在山頭地塊。主要研究結(jié)果如下:
　　1)以簡單削度方程、分段削度方程和可變指數(shù)方程為紅椎、格木和柚木三個珍貴樹種干形曲線基礎(chǔ)模型，基于雙因素自動優(yōu)選算法擬合分段削度方程精度最高、效果最優(yōu);采用雙因素自動優(yōu)選算法分別對每個樹種四個類型（優(yōu)勢木、亞優(yōu)勢木、平均木和被壓木）進行擬合，得到它們各自的干形曲線模型;從材積、胸高形數(shù)、正形數(shù)、實驗形數(shù)、形率、高徑比等幾個方面

5、對實測干形數(shù)據(jù)比較分析，其結(jié)果表明是紅椎、格木和柚木都滿足:對于樹高、胸徑、材積，優(yōu)勢木大于一般木;對于胸高形數(shù)、實驗形數(shù)、高徑比，優(yōu)勢木小于一般木;對于正形數(shù)系列:在0-0.5H優(yōu)勢木正形數(shù)變大的速度小于一般木，而在樹干0.75H時，優(yōu)勢木樹干對應(yīng)直徑變大的速度大于一般木;對于形率:在樹干0.75H時，優(yōu)勢木樹干直徑減小的速度大于一般木;對干形模型比較分析知，任意樹干高處，優(yōu)勢木的絕對直徑大于一般木;在樹干大于(0.75-0.8)時，

6、目標(biāo)樹優(yōu)勢木樹干直徑變細速度大于一般木。
　　2)論文將干形模型技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)和編程技術(shù)相結(jié)合，設(shè)計并實現(xiàn)了計算機自動造材工具。采用該工具分別對樣地紅椎、格木和柚木四個類型的單木進行理論造材，造材結(jié)果表明:紅椎、格木和柚木都滿足目標(biāo)樹優(yōu)勢木的出材量遠遠大于一般木的出材量，有時達到一般木出材量的2倍，至少也是一般木的1.4倍;對于出材率，紅椎、格木和柚木都滿足優(yōu)勢木大于一般木;優(yōu)勢木主要生產(chǎn)大徑材，其次生產(chǎn)中徑材;而一般木主要生產(chǎn)

7、小徑材，其次是生產(chǎn)中徑材。
　　3)通過對系統(tǒng)抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)計算分析，蓄積估計結(jié)果表明目標(biāo)樹株數(shù)成數(shù)較少，但目標(biāo)樹蓄積所占成數(shù)大于株數(shù)成數(shù);而一般木株數(shù)成數(shù)較大，而其蓄積所占成數(shù)小于株數(shù)成數(shù)，即目標(biāo)樹比平均能生長出更多蓄積。生長量估算結(jié)果表明:目標(biāo)樹的生長蓄積速度大于一般木生長蓄積的速度，其中馬尾松純林、杉木純林、針闊混交、闊葉林、桉樹林的目標(biāo)樹年生長量的成數(shù)約等于株數(shù)所占成數(shù)的2倍，而一般木年生長量所占的成數(shù)約為一般木所占株數(shù)成數(shù)

8、的0.8倍;基于林分單位面積(hm2)馬尾松、杉木和紅椎的造材和貨幣收獲估計結(jié)果:近自然經(jīng)營下，目標(biāo)樹主要生產(chǎn)大徑材，其次生產(chǎn)中徑材，一般木主要生產(chǎn)中徑材和小徑材;大徑材收益收益主要源于目標(biāo)樹，而小徑材收益主要源于一般木。而且隨著時間的增加，目標(biāo)樹增長材種蓄積的速度大于一般木，因此基于近自然森林經(jīng)營下收益遠大于傳統(tǒng)經(jīng)營下的收益。
　　4)通過對目標(biāo)樹數(shù)據(jù)管理內(nèi)涵分析、功能分析;設(shè)計了基于GIS目標(biāo)樹數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)架構(gòu)和多層次數(shù)據(jù)管理

9、模式;首次將森林經(jīng)理科學(xué)元數(shù)據(jù)分為時間維度、數(shù)據(jù)層次維度、所屬項目維度、主體維度、空間位置維度、加工屬性維度、存儲介質(zhì)維度和數(shù)據(jù)格式維度共八個維度，并對相應(yīng)的維度進行編碼;基于系統(tǒng)抽樣樣地每木檢尺數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了單株木空間定位技術(shù)，采用空間數(shù)據(jù)存儲模型，將單株木空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一存儲管理。
　　5)實現(xiàn)了基于GIS目標(biāo)樹數(shù)據(jù)管理實例，實現(xiàn)了相應(yīng)功能將樣單木數(shù)據(jù)、樣地數(shù)據(jù)與資源數(shù)據(jù)落實在山頭地塊，基于系統(tǒng)抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)預(yù)計結(jié)果，可

10、以直觀預(yù)估任意小班的蓄積收獲、造材收獲和貨幣收獲。
　　論文研究的主要貢獻是:
　　1)在分段干形曲線擬合中引進并實現(xiàn)了雙因素自動優(yōu)選算法，解決了分段削度方程采用傳統(tǒng)最小二乘回歸法估計參數(shù)法時，拐點參數(shù)a1和a2（相對樹高，值域在0和1之間）經(jīng)常不能保證落在(0，1)區(qū)間內(nèi)的問題，該方法從理論上保證了所尋找的拐點參數(shù)最優(yōu)且計算簡單。
　　2)以珍貴樹種（紅椎、格木和柚木）為例，首次區(qū)別目標(biāo)樹和一般木的干形差異、造材差異