一、系列林分收获表的研制（论文文献综述）
王帅玲[1]（2021）在《湖南栎类次生林生长预估及林分收荻表编制》文中研究说明森林在为人类生存和发展提供物质基础的同时,也发挥了保护生物多样性、防风固沙、保持水土、涵养水源、调节气候等生态功能,森林资源可持续利用是当代人类利用森林资源追求的目标,实现这一目标离不开对森林资源的科学经营和管理。林分生长与收获模型可以准确地监测和预估林分生长动态,也是评价营林效果和制定营林措施的重要依据。湖南省森林覆盖率为59.82%,是我国重要的林区之一,而栎类次生林在湖南省分布广泛,面积大且种类多,本研究以6期（1989—2014年）湖南省国家森林资源连续清查数据中栎类次生林为对象,利用125块以栎类为优势树种或主要树种样地,共195组346个样本数据,综合考虑林分年龄、地位指数级以及林分密度3个影响林分生长的因子,建立了参数化和基于混合效应的湖南栎类次生林分断面积生长率模型及林分断面积生长模型;同时建立了湖南栎类次生林分可变密度模型和编制了可变密度收获表。研究结果可对湖南栎类次生林分的生长动态监测和预测、制定合理营林措施等提供科学理论依据。主要研究结论如下:（1）以常用的2个理论生长方程和4个经验方程,对湖南栎类次生林分断面积生长率—林分断面积的关系进行模拟,其中Weibull模型的拟合效果最优（R2=0.817,P=91.27%,RMSE=1.399）,构建含有林分年龄A、地位指数级SI以及林分密度（林分株数N）的参数化模型（S和N为连续变量）和混合效应模型（SI和N为随机变量）,检验指标以及残差图表明,混合效应模型的预估精度最高（ME=1.111,RMSE=1.326,R2=0.836,P=96.77%）。利用检验数据的期末林分断面积实测值对林分断面积生长率混合效应模型进行F检验（F=1.055<F0.05=3.183）,也说明期末林分断面积实测值和预估值无显着差异。当地位指数级和林分年龄相同时,不同密度的林分断面积生长率起点相同,在一定时间内密度小的林分断面积生长率明显高于密度大的林分,并在生长率下降的过程中趋于接近;生长率速度与林分密度和地位指数成正比,在9（12）地位指数级中,密度Ⅰ的降速最大值在30—35（20—25）年间,密度Ⅱ在 25—30（15—20）年间,密度Ⅲ在 20—25（15—20）年间。（2）用7个常用的理论生长方程拟合湖南栎类次生林分断面积生长模型,Richards生长模型拟合效果最好（R2=0.314,P=92.89%,RMSE=6.21 1）,将地位指数级SI加到代表林分断面积最大值的参数a上和林分株数N加到代表林分断面积的生长速率参数b上构建的混合效应模型（N为随机变量）和参数化模型（N为连续变量）,预估精度相较于基础模型显着提高（P参数化=98.36%、P混合=97.71%、P基础=92.84%）。在A、N及SI中任意两个影响因素相同时,林分断面积总生长量（林分断面积5年间生长量）随着另外一个因素的增加而增加,且密度越大,相邻两个密度的断面积总生长量差距越小;5年间生长量到最大值后密度越大生长量减少速度越快;其他因素相同时,林分株数越多,5年间生长量最大值出现的越早（20年时）,地位指数级越大,断面积5年间生长量越大。（3）通过林分断面积生长模型得到的生长率随着年龄的增长由快速减小到逐渐平稳减小,而由林分断面积生长率模型得到的生长率在林龄为20年之前减速较慢,20—25年快速降低后逐渐平稳减小;当林分年龄在25—70年间,两种模型的林分断面积生长率差值很小。（4）在林分可变密度生长收获模型中,林分密度指数模型和林分平均胸径模型以 Korf 方程为基础模型（RMSE=192.672,R2=0.1837,P=93.41%;RMSE=1.104,R2=0.498,P=97.77%）,且林分密度指数模型中N和参数a以及SI和参数b呈幂函数关系。林分断面积模型将N换成SDI后拟合精度仍较高（R2=0.945,P=97.32%）。将Schumacher模型作为林分蓄积量预估模型拟合精度较高。上述4个模型的确定系数R2均在0.94以上,拟合精度P值均在97%以上,F检验结果（FSDI=0.998、FG=1.019、FD=0.974、FM=1.074均小于临界值F0.05=3.140）均为实际值和理论值差异不显着。因此本文建立的林分模型系统拟合精度较高,可实现科学预估湖南栎类次生林的林分生长动态,为湖南栎类次生林的经营活动提供科学依据。
罗保玥[2]（2020）在《吉林蛟河针阔叶混交林主要树种单木生长模型》文中研究说明天然混交林的形成往往需要多种不同生物和其环境之间长期且持续的相互作用,它不光能为森林当中的大部分生物提供繁衍生息的场地,同时自身也是一个组成极为复杂的动态复合体。目前全球生态环境的保护与改善是热门话题,天然林在其中扮演着不可替代的重要角色。同样,混交林在森林的可持续经营当中也是十分重要的一部分,是必不可少的营林类型之一。随着其面积的不断增长,混交林的经营与管理也面临着诸多挑战,各种问题均表明:必须尽快研究出适合于混交林的林木生长模型,以便对天然混交林未来的生长进行精准预测,也为今后的森林经营管理提供科学有效的参考依据。本文的研究对象为天然次生针阔混交林,该林分位于吉林省蛟河市前进乡的林业实验区,分别在2010和2015年对固定监测样地内528个面积为20 m×20 m样方进行了初测与复测,测量内容包括树木胸径、树高、冠幅以及相对位置,使用经验方程法针对其中的八个主要树种建立了单木生长模型与枯损模型,分别为色木槭（Acer mono Maxim.）、白桦（Betula platyphylla Suk.）、水曲柳（Fraxinus mandschurica Rupr.）、春榆（Ulmus davidiana Planch.）、紫椴（Tilia amurensis Rupr.）、红松（Pinus koraiensis Sieb.et Zucc.）、稠李（Padus racemosa（Lam.）Gilib.）和蒙古栎（Quercus mongolica Fisch.ex Ledeb.）。在建模时林木自身大小因子除胸径外还引入了树高和冠幅,结果显示树高被引入模型的次数明显多于胸径因子被引入的次数,可见树高因子的添加一定程度上提高了单木生长模型的拟合优度。综合对比了八个树种的单木模型发现影响树木生长的最主要因子是林木自身的大小,其次为竞争影响,而立地因子对于树木生长的影响较小。本文所建立的单木模型可以用于预估蛟河天然混交林未来一段时间内的生长状态变化,使得森林可以最大程度的发挥其生态效益和经济效益,各级林业部门在日常工作中也可以此为参考,例如制定森林资源管理准则和确定采伐限额时可以本研究为参照。宏观上可以对我国东北地区天然混交林的经营与管理进行科学指导,促进东北地区实现森林的可持续经营进程。
刘敏[3]（2020）在《人工林密度控制图和经济效益模拟技术研究》文中认为人工林对木材生产、净化环境、调节气候等方面有重要影响。我国人工林面积较大,但存在结构不合理、质量不高等问题。因此如何科学合理地经营管理人工林,实现人工林的可持续发展是至关重要的。本文以福建省杉木人工林为研究对象,基于森林资源一类清查数据和标准地调查数据构建林分生长收获模型和林分密度控制模型;研究人工林的经济效益预测算法,通过净现值算法、林地期望值算法以及内部收益率算法等计算人工林的经济效益;利用林分生长收获曲线技术和密度控制图动态绘制技术,研建人工林密度控制图和经济效益模拟系统,辅助林农科学合理地进行决策支持。1.基于收集的森林资源一类清查数据和标准地调查数据,利用R统计分析软件选择并拟合胸径、树高和蓄积量模型等生长收获模型以及等树高线模型、等疏密度线模型、等直径线模型、自然稀疏线和冠幅闭合线等林分密度控制模型,并进行误差检验和残差分析,为人工林密度控制图和经济效益模拟系统提供模型。2.研究杉木人工林的净现值算法、林地期望值算法、内部收益率算法和考虑固碳效益的林地期望值算法等经济效益算法,根据这些算法完成不同立地条件下经济效益收获预测表中经济效益评价指标的计算,进而获得各个经济效益评价指标在不同立地条件下的最优轮伐期,辅助林农获得最大林分效益。3.利用林分生长收获曲线技术将生长收获模型以生长收获曲线的形式展示出来,能够辅助林农预估林分生长收获量,掌握林木的生长规律;利用密度控制图动态绘制技术将密度控制模型以密度控制图的形式展示出来,可以应用于抚育间伐,辅助人工林培育经营作业决策人员科学合理地制定抚育方案。4.对人工林密度控制图和经济效益模拟系统进行需求设计、系统架构设计及数据库设计,对系统的各个功能模块进行分析与设计,利用可视化图表技术将林分生长收获模拟、密度控制图和经济效益图表预测等在系统中以二维图表的形式展示出来,辅助林业经营者进行经营决策。
姜兴艳[4]（2020）在《湖南楠木次生林林分收获表与结构优化研究》文中研究说明楠木为我国二级渐危保护树种,具有较高的医学价值、经济价值及观赏价值,由于人类不合理的采伐及不完善的经营保护措施,野生楠木资源锐减。分析楠木结构特征及生长规律,制定林分结构优化经营方案对楠木资源保护、经营管理及资产评估具有指导意义。本研究利用湖南省1989-2014年森林资源连续清查数据中楠木样地数据,采用Weibull分布、Gama分布、对数正态分布（Logarithmic normal）等概率密度函数对直径分布规律进行拟合,分析楠木直径分布特征。用全混交度、大小比数、角尺度等空间结构参数解析楠木空间结构二元分布特征,以树种优势度、林分空间优势度来描述建群树种及林分整体优势度。对比几种生长理论方程对林分平均胸径、断面积拟合结果,筛选其中拟合精度最高的方程作为备选方程,加入林分类型构建胸径、断面积生长哑变量模型,同样以Reineke方程为基础,加入林分类型哑变量构建自稀疏哑变量模型,模拟楠木次生林生长发育及自然稀疏规律,并编制林分主要收获表。以主要空间结构参数为建模变量,采用乘除法建模思想,构建林分结构目标函数,以非空间结构参数为约束条件,制定楠木次生林结构优化经营方案,以3470号样地作为经营示范,结果表明:（1）楠木次生林直径结构主要服从Weibull分布,其次为Gama分布,其接受率分别为100%和80%,只有部分样地服从对数正态分布。直径分布峰度值、偏度值均大于0,即楠木次生林直径分布较为集中,分布曲线呈左偏的山状曲线。直径分布“q”值显示,所抽取的10块标准地林分直径“q”值均未在[1.2-1.7]范围内,直径结构分布不合理。（2）空间结构二元分布特征显示,林木空间分布格局大多属随机分布状态,同一混交等级上林木优劣程度差异较大,处于劣势、绝对劣势且中弱度混交的林木分布较多,其中处于随机分布但绝对劣势的林木占31.7%;就角尺度-混交度二元分布来看,处于中度混交且随机分布的林木较多,强度、极强度混交且随机分布的林木相对较少。该林分中楠木、杉木为主要建群种,在林分中占绝对优势,树种优势度取值分别为 0.423 和 0.306。（3）Logistic方程对12、15指数级林分断面积生长拟合精度最高,而对于胸径拟合精度最高的基础模型分别为单分子式和Logistic方程,加入林分类型哑变量后林分胸径、断面积生长模型的拟合精度大幅度提高,12指数级胸径、断面积拟合相关系数分别由基础模型的0.780、0.529提升为0.783、0.821,同样15指数级也相应的由0.944、0.623提升到0.959、0.810,模型残差平方和、均方根误差也相应的减少。对比哑变量加在不同参数上的拟合结果发现,将哑变量加在基础模型参数a上对平均胸径的拟合效果比其他情况都要好,而断面积拟合效果最好的则为将林分类型哑变量同时加在参数a和b中。加入林分类型哑变量的自稀疏哑变量模型拟合相关系数比Reineke基础模型高,模型AIC值和SSE值均比Reinek方程小,精度检验结果显示几种哑变量模型总相对误差均小于±5%,拟合精度均在95%以上,所编制的林分主要收获表能准确的反映楠木次生林生长发育过程。（4）将林分空间结构与非空间结构相结合,构建林分结构目标函数,同时对林分进行结构优化经营示范,共确定间伐木26株,株数间伐强度为16.3%,间伐后林分结构大幅改善,树种隔离程度增加,胸径大小分化程度减少,林分所受竞争压力减少,林分中处于随机分布且强度、极强度混交的林木分布增加,在林分中处于优势且树种隔离程度高的林木占比也有所提升,林分空间结构目标函数取值增大,间伐后楠木树种及林分整体空间优势度均有所增加。说明本次结构优化经营活动提高了林分整体结构配置的合理性,经营方案可行,可为湖南省楠木次生林提质增量提供技术参考。
华伟平,丘甜,叶宏萌,武佳慧,池上评,张传海,盖新敏[5]（2020）在《兼容性黄山松密控图与可变密度收获表的研制》文中提出为编制黄山松密控图（SDMD,林分密度控制图）和可变密度收获表,并解决密控图与可变密度收获表不兼容的问题,研究以密度效应模型为基础模型,通过建立等树高线、等直径线等模型绘制黄山松密控图,并结合地位指数模型导出黄山松可变密度收获表。结果表明,建立的黄山松等树高线和等直径线的相对误差在10.0%范围内,拟合效果较好,可用于编制黄山松密控图。利用混合蛙跳算法估算了以立地质量等级为哑变量的黄山松地位指数模型,结合等树高线和等直径线,编制了立地质量等级为肥沃、地位指数为16 m、密度指数为1 400株/hm2的黄山松可变密度收获表。
华伟平,丘甜,江希钿,盖新敏,黄烺增[6]（2019）在《黄山松林分生物量经验收获表研究》文中研究表明为解决给大面积林分生物量估算提供估算模型、减少外业工作量等问题,以黄山松为研究对象,构建了兼容性林分生物量模型及全林分收获模型,采用混合蛙跳算法结合交叉建模和检验技术求解林分生物量模型参数,并确定全林分收获模型参数。结果表明,建立的兼容性林分生物量模型的平均系统误差（2.381%）、平均相对误差绝对值（7.964%）均在在±10%内、拟合效果较好,基于立地质量等级为哑变量的地位指数曲线模型、断面积模型、林分蓄积量模型等拟合效果较好、适用。与常规全林分经验收获模型相比,研究先建立可变密度林分模型,再经相对密度模型确定林分平均收获量,并编制黄山松林分生物量经验收获表。研究内容在监测森林生物量和碳储量、制定节能减排和造林计划等方面具有重要的生态环境意义。
刘洵[7]（2019）在《湖南栎类次生林生长收获模型研究》文中提出林分生长和收获模型在预估林分生长动态、制定营林措施以及评定森林经营效果等方面有着广泛的用途。本研究以湖南省国家森林资源连续清查的栎类次生林为研究对象,选择数据完整、以栎类为优势树种且林分类型为天然次生林的176个固定样地（1989-2014年共6期）的复测数据作为研究数据。通过提出基于多期林木直径来估算异龄林年龄的方法、研制胸径地位指数表、构建相容性林分生长和收获预测模型、然后在建立的相容性林分模型的基础上加入样地层次的混合效应,建立基于混合效应模型的相容性林分生长和收获模型,为准确预测和模拟未来栎类林分的生长动态,建立符合栎类生长规律的收获表提供理论基础。（1）基于一类清查固定样地的多期直径测定数据,通过设定不同初始年龄的方法,选择理查德方程模拟多条直径-年龄生长曲线,然后依据树高生长到1.3m时的年龄对生长曲线进行准确定位,以此来估算林分单木、径阶以及林分的年龄。采用解析木数据对该方法进行检验,结果显示该方法在估算林分平均年龄和径阶年龄时平均相对误差在10%以内,效果较好,可以应用于科研和实践中。（2）编制湖南栎类天然次生林胸径地位指数表,首先选择逻辑斯蒂方程作为导向曲线方程,根据胸径变动系数随年龄变化趋于平缓时的年龄作为基准年龄,根据基准年龄时胸径的绝对变动幅度以及指数级个数的比值确定指数级距,确定基准年龄为40 a,指数级距为3 cm;然后利用标准差调整法、变动系数调整法以及相对胸径法分别编制湖南栎类天然次生林胸径地位指数表;最后根据胸径理论值和实际值进行卡方检验的结果以及同一个样地的地位指数跳级情况,判别地位指数表的准确程度,结果表明相对胸径法编制的地位指数表精度最高。（3）采用二步最小二乘法和三步最小二乘法对构建的相容性林分生长和收获模型的联立方程组进行拟合,并利用平均误差、平均绝对相对误差、均方根误差（RMSE）、预测精度和决定系数（R2）等评价指标对拟合结果进行精度评价,最终选择误差最小,精度最高的二步最小二乘法进行联立方程组的拟合。模型异方差的问题采用原函数的倒数作为权函数,对联立方程组模型进行修正,根据模型修正后的残差分布图分布均匀,可以说明较好的解决了模型异方差问题。（4）应用混合效应模型方法对相容性林分生长和收获模型进行模拟,最终选择b3作为期初林分蓄积模型的混合效应参数,a2作为期末林分断面积模型的混合效应参数时的模型拟合效果最好。并且考虑模型异方差问题时,选择幂函数作为异方差结构的模拟效果最好;考虑时间序列自相关性时,AR（1）结构矩阵模型作为自相关结构的模拟效果最好。利用验证数据计算混合效应模型的平均误差、平均绝对相对误差、均方根误差（RMSE）以及预测精度四个检验评价指标,发现混合效应模型方法的四个评价指标值均优于加权二步最小二乘法的评价指标值,且混合效应模型方法的残差分布图分布均匀,分布范围也大大减小,说明加入异方差结构和自相关结构的混合效应模型方法的拟合效果要优于加权二步最小二乘法的拟合效果。混合效应模型不仅可以通过不同的方差协方差矩阵结构修正随机效应参数来描述样地间的变化,而且可以通过异方差结构和自相关结构来解释模型异方差的问题和连续测量数据的时间序列相关性。因此,加入混合效应可以有效的提高模型的适用性和预测的准确性。
向博文[8]（2019）在《湖南栎类次生林林分结构调整优化研究》文中研究说明以湖南省国家森林连续清查样地中栎类为优势树种的次生林作为研究对象,用空间结构指数结合生长量选取合适的间伐木,为湖南栎类次生林的结构调整提供优化方法。编制湖南栎类次生林生长过程表,分析林分生长规律;运用邻域分析方法对每一个样地创建Voronoi图,分析林分空间结构特征。根据全混交度、角尺度、大小比数、竞争指数四个主要空间结构指数并运用乘除法的原理构建综合空间结构模型。根据每一株林木的综合空间结构指数选取合适的间伐木进行结构调整。用相容性林分生长收获模型模拟最优断面积,用最优的断面积控制间伐量,使得林木被间伐后,其生长活力能得到提高,在林分结构优化的同时达到提质增量的目的。以2 277号样地为例,通过分析林分的树种结构和直径结构得出林分中栎类树种占比较大,林分径阶分布不合理,小径阶林木较多且生长受抑制;分析林分的全混交度、角尺度、大小比数、竞争指数得出:样地中由于树种较少,其他树种株数偏少,林分平均全混交度为0.1569属于弱度混交,样地平均大小比数趋近0.5,大小林木分布较为均匀,平均竞争指数为6.3774为中等竞争强度,角尺度平均为0.3702趋于团状分布。由此在选择间伐木时,若同时有几株间伐木的综合指数相近时,这几株间伐木中有满足以下条件可以优先作为间伐木选取:（1）小径阶的栎类;（2）全混交度趋于0;（3）大小比数趋于1;（4）竞争指数大于10;（5）角尺度大于0.3702。最终根据最优断面积确定2277号样地的间伐断面积为2.143m2/hm2,根据其它约束条件确定样地间伐木为21株,株数间伐强度为16.27%,且间伐后的林分树种个数与径阶个数都未减少;间伐后,各空间结构指数均有改变,林分的全混交度比间伐前提高了3.70%,林分整体竞争强度降低31.74%,林分的角尺度降低0.46%,林木的分布格局趋于随机分布,林分空间结构指数增加160.12%,间伐后林分的空间结构改善显着。此次调整结果使得林分结构往预期方向靠近,但无法满足预期要求,因此,需要经过长期,多次的结构调整,才能将这类林分结构调整至最优的状态。林分的结构越合理,稳定性就越高,发挥的功能作用就越多。以湖南地区的栎类为优势树种的次生林作为研究对象,分析次生林的生长规律,制定优化空间结构的方案,并结合了间伐量的优化,构建林分空间结构优化模型,模拟每个年龄段的最优断面积预测曲线。为栎类次生林的空间结构优化调控和林分提质增量措施的制定奠定理论基础。
张英凯[9]（2019）在《杉木林分生长分区建模及生长因子辅助自动更新》文中认为森林资源是我国最重要的自然资源之一,对国家的经济发展和生态环境都具有十分重要的作用。为了解决我国森林资源短缺问题,实现森林资源的可持续发展,需要立足我国国情,探索森林生长规律,对森林进行合理经营,提高森林生长速度和产出。本文以实现林分生长预测自动化为目标,通过研究杉木分区建模技术和杉木生长因子辅助自动更新技术,提出了林分生长预测自动化建模方法。在树种分区建模研究部分以杉木（Cunninghamia lanceolata）为目标树种,以杉木分布的16个省（自治区）为研究区,结合研究区的环境因子,利用随机森林算法和随机森林-递归特征消除算法筛选环境因子,基于空间聚类方法对研究区进行分组并建立分组模型。在杉木生长因子辅助自动更新技术部分研究模型数据库和样本数据的构建方法和管理方法,研究模型拟合技术和模型评价技术,实现林分生长自动化预测。最后基于研究的林分生长预测自动化建模方法,以杉木分组数据为样本构建样本库,构建数据库,选择模型库中的模型拟合杉木生长模型并根据模型检验结果选择模型,实现杉木的自动化建模预测和森林资源数据的快速更新。主要研究内容如下:1.基于随机森林和随机森林-递归特征消除的环境因子筛选。选取研究区环境因子（地形、土壤、气候的32个因子）作为特征因子,通过相关分析去除相关性大的环境因子,剩余的15个因子与杉木样地数据集成数据集,利用随机森林和随机森林-递归特征消除两种算法选择对杉木生长状况影响大的环境因子,结果表明:Bio4（温度季节变化标准差）、Elevation（海拔）、Bio3（等温性）、Bio8（最湿季度平均温）、Bio1（年均温）、Bio14（最干月降水量）、Bio12（年均降水量）、Bio2（昼夜温差月均值）这8个因子对杉木生长的影响最大。2.基于空间聚类的杉木研究区分组。以筛选的8个环境因子为特征,利用空间聚类方法对杉木研究区进行分组,经分析,将研究区分为7组。分别建立分组和不分组的杉木生长率模型并检验,结果表明,相比于不分组模型,分组模型的精度有较大提高。3.林分生长预测自动化建模方法研究。查阅资料,整理目前应用较广、精度较高的林分生长模型,研究模型库结构与构建方法;基于建模需求和样本存放需求研究样本库构建方法;研究模型拟合技术和评价技术,提出林分生长预测自动化建模方法。4.林分生长预测自动化建模方法应用。基于前文研究的林分生长预测自动化建模方法,以杉木分组数据为样本构建数据库,构建模型库,基于样本库中的杉木2组数据选择模型库中的单因子模型模拟杉木的胸径生长、树高生长和蓄积生长。根据得到的建模精度表选择精度高的模型,杉木胸径和树高模型选的是Richards模型,杉木蓄积模型选的是Logistic模型,分别将模型结果写入模型数据库中的模型结果表,并用模型结果表中的数据实现对杉木森林资源小班数据的快速更新。本文有以下几个创新点:（1）提出了一种基于环境相似性的杉木分布区分组方法,分组建模方法的提出为主要人工林树种的大区域高精度预测提供了新的方法;（2）提出了林分生长预测自动化建模方法,该方法能够实现森林资源小班数据的快速更新。
方静仪[10]（2019）在《杉木人工林大中径材优化收获技术》文中研究表明森林质量精准提升关键在于人工林收获技术的优化,以优化杉木人工林大中径材收获技术为研究目的,以福建省杉木中心产区杉木人工林为研究对象,调查收集685块固定样地和临时样地林业计测数据,93株杉木解析木测定数据和林业生产实践相关经济指标。通过分析林业计测指标的内在数理联系,研制生长收获预估技术、林分直径结构模型、杉木人工林林分材种出材率,在此基础上推算各类型森林成熟。依据不同培育目标和培育条件测算合理的杉木人工林间伐起始时间、间伐间隔期和间伐强度,形成可供生产指导的杉木大中径材培育经营模式。1、建立以林分断面积模型为核心,涵盖多形地位指数曲线模型、林分平均高生长模型、蓄积生长模型的杉木全林分模型,实现林分生长动态预估。以遗传算法拟合福建省杉木人工林生长预估模型,更贴近生产实践,优化后实现更新和动态预测杉木中心产区杉木森林资源生产。2、运用所研制的杉木人工林生长与收获预估模型,分三种初植密度和三种地位指数分别推算杉木人工林的数量成熟年龄,得到杉木人工林数量成熟龄为1822年。在建立削度方程、分析杉木人工林林分直径结构分布的基础上,结合杉木生长预估技术和杉木造材标准,计算编制杉木材种出材率表,以目的材种材积连年生长量最大为标准推算杉木人工林工艺成熟龄,依据分析得小径材22年,中径材26年,大径材为36年。以6%贴现率为基准,地位指数16时,杉木经济成熟龄为15年;地位指数18时,杉木经济成熟龄为15年;地位指数20时,杉木经济成熟龄为15年。3、杉木人工林间伐技术主要考虑三大要素:间伐起始期、间隔期和间伐强度。间伐技术分析表明杉木人工林间伐起始期在810年左右,间隔期为79年,间伐强度为1630%。推荐杉木人工林经营:初植30004000株/hm2的林分,地位指数为16的林地则以培育中径材为育林目标,通过2次间伐可获得最大收益,地位指数为18和20的林地则以培育大径材为育林目标,均需经过3次间伐方可获得最大收益。
二、系列林分收获表的研制（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、系列林分收获表的研制（论文提纲范文）
（1）湖南栎类次生林生长预估及林分收荻表编制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 林木生长率(量)研究 |
| 1.3.2 混合效应模型研究现状 |
| 1.3.3 栎类树种研究现状 |
| 1.3.4 林分生长与收获模型研究现状 |
| 1.4 课题来源 |
| 1.5 研究内容 |
| 1.5.1 建立林分断面积生长率模型 |
| 1.5.2 建立林分断面积生长模型 |
| 1.5.3 建立林分可变密度生长收获模型 |
| 1.6 技术路线 |
| 2 材料和方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据来源与整理 |
| 2.2.1 数据来源 |
| 2.2.2 数据整理 |
| 3 研究方法 |
| 3.1 林分断面积定期生长率模型 |
| 3.1.1 林分断面积生长率计算方法 |
| 3.1.2 林分断面积生长率基础模型选择 |
| 3.1.3 参数化模型和混合效应模型 |
| 3.2 林分断面积生长模型 |
| 3.2.1 林分断面积基础模型的选取 |
| 3.2.2 混合效应模型与参数化模型构建 |
| 3.3 林分可变密度生长收获模型 |
| 3.3.1 最大密度线和林分密度指数的确定 |
| 3.3.2 林分密度指数模型 |
| 3.3.3 林分断面积模型 |
| 3.3.4 林分平均胸径模型 |
| 3.3.5 林分蓄积量生长预估模型 |
| 3.3.6 编制林分可变密度收获表 |
| 3.4 模型精度评价及适用性检验 |
| 4 结果分析 |
| 4.1 林分断面积生长率 |
| 4.1.1 基础模型选择 |
| 4.1.2 混合效应模型与参数化模型构建 |
| 4.1.3 模型的检验与评价 |
| 4.1.4 林分断面积生长率曲线 |
| 4.1.5 小结 |
| 4.2 林分断面积生长模型 |
| 4.2.1 基础模型构建 |
| 4.2.2 混合效应模型与参数化模型构建 |
| 4.2.3 模型检验与评价 |
| 4.2.4 林分断面积生长曲线 |
| 4.2.5 林分断面积定期生长量 |
| 4.2.6 林分断面积生长率模型和林分断面积生长模型比较 |
| 4.2.7 小结 |
| 4.3 林分可变密度生长收获模型 |
| 4.3.1 最大密度线和林分密度指数的确定 |
| 4.3.2 林分密度指数模型拟合 |
| 4.3.3 林分断面积模型 |
| 4.3.4 林分平均胸径模型 |
| 4.3.5 林分蓄积量预估模型 |
| 4.3.6 林分可变密度收获表编制 |
| 4.3.7 小结 |
| 5 结论与讨论 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 讨论 |
| 5.3 主要创新点 |
| 参考文献 |
| 附录A 林分可变密度收获表 |
| 附录B 攻读学位期间的主要学术成果 |
| 1) 参加项目课题 |
| 2) 发表论文 |
| 致谢 |
（2）吉林蛟河针阔叶混交林主要树种单木生长模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1.引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 天然林生长模型概况 |
| 1.2.2 全林分模型 |
| 1.2.3 径级模型 |
| 1.2.4 单木模型 |
| 1.2.5 林分生长模型的发展趋势 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 2.研究区概况及研究办法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地形地貌 |
| 2.1.2 气候特征 |
| 2.1.3 水文特征 |
| 2.1.4 森林资源 |
| 2.1.5 动植物资源 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 数据采集与处理 |
| 2.2.2 林分特征分析 |
| 2.2.3 单木生长模型 |
| 2.2.4 单木枯损模型 |
| 2.2.5 技术路线 |
| 3.结果与分析 |
| 3.1 林分特征 |
| 3.1.1 主要树种胸径生长量 |
| 3.1.2 主要树种树高生长量 |
| 3.2 单木生长模型 |
| 3.2.1 数据分析 |
| 3.2.2 单木生长模型拟合结果 |
| 3.2.3 单木生长模型评价与检验 |
| 3.3 单木枯损模型 |
| 3.3.1 单木枯损模型的拟合 |
| 3.3.2 单木枯损模型验证 |
| 4.讨论与展望 |
| 5.结论 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 致谢 |
（3）人工林密度控制图和经济效益模拟技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 林分生长收获模型 |
| 1.2.2 林分密度控制图 |
| 1.2.3 林分经济效益预估 |
| 1.2.4 人工林密度控制图和经济效益模拟系统 |
| 1.2.5 小结 |
| 1.3 研究目标和内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究的方法与实验方案 |
| 1.3.4 研究的技术路线 |
| 1.3.5 拟解决的关键问题 |
| 1.4 项目来源与经费支持 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 研究的数据、林学理论方法与信息技术基础 |
| 2.1 数据来源 |
| 2.1.1 研究区域概况 |
| 2.1.2 数据收集 |
| 2.1.3 数据处理与准备 |
| 2.2 林学基础 |
| 2.2.1 人工林经济指标概念解析 |
| 2.2.2 人工林经营模型解析 |
| 2.3 技术基础 |
| 2.3.1 Web开发技术 |
| 2.3.2 R语言 |
| 2.3.3 基于Web的数据可视化技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 林分生长收获模型与密度控制模型 |
| 3.1 林分生长收获模型 |
| 3.1.1 林分直径生长模型构建 |
| 3.1.2 林分树高生长模型构建 |
| 3.1.3 林分蓄积量模型构建 |
| 3.2 林分密度控制模型构建 |
| 3.2.1 林分密度控制基础模型的选择 |
| 3.2.2 模型的拟合 |
| 3.2.3 模型的检验 |
| 3.3 总结 |
| 4 林分经济效益预测模型 |
| 4.1 人工林经营投入产出分析 |
| 4.1.1 投资成本 |
| 4.1.2 木材收入 |
| 4.2 人工林经济效益评价算法 |
| 4.2.1 人工林经营净现值算法 |
| 4.2.2 人工林经营内部收益率算法 |
| 4.2.3 人工林经营林地期望值算法 |
| 4.2.4 考虑固碳效益的人工林经营林地期望值算法 |
| 4.3 人工林经济效益收获预测表算法流程的实现 |
| 4.4 经济效益算法应用实例 |
| 4.4.1 立地条件为好的杉木人工林经济效益 |
| 4.4.2 立地条件为中的杉木人工林经济效益 |
| 4.4.3 立地条件为差的杉木人工林经济效益 |
| 4.4.4 不同立地条件下杉木人工林最优轮伐期 |
| 4.4.5 不同立地条件下杉木人工林经济效益计算结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 林分生长收获曲线与密度控制图动态绘制技术 |
| 5.1 林分生长收获曲线技术 |
| 5.1.1 林分生长收获绘图数据源生成 |
| 5.1.2 林分生长收获曲线绘制 |
| 5.2 林分密度控制图动态绘制技术 |
| 5.2.1 林分密度控制模型计算过程 |
| 5.2.2 林分密度控制图绘制流程 |
| 5.2.3 林分密度控制图绘制实例 |
| 5.2.4 林分密度控制图在抚育间伐中的应用 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 人工林密度控制图和经济效益模拟系统构建 |
| 6.1 系统需求分析与设计 |
| 6.1.1 系统需求分析 |
| 6.1.2 系统工作流程 |
| 6.1.3 系统功能结构 |
| 6.1.4 数据库设计 |
| 6.2 核心功能模块设计与实现 |
| 6.2.1 曲线绘制 |
| 6.2.2 林分密度控制图绘制 |
| 6.3 系统运行实例 |
| 6.3.1 生长收获模拟实例 |
| 6.3.2 经济效益收获预测实例 |
| 6.3.3 林分密度控制图实例 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 致谢 |
（4）湖南楠木次生林林分收获表与结构优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 研究背景 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 研究综述 |
| 1.2.1 林分结构研究进展 |
| 1.2.2 林分结构优化研究进展 |
| 1.2.3 生长收获研究进展 |
| 1.2.4 楠木资源研究 |
| 1.2.5 小结 |
| 1.3 课题来源 |
| 2 研究内容 |
| 2.1 楠木次生林结构特征分析 |
| 2.2 楠木次生林收获表研制 |
| 2.3 结构优化技术研究 |
| 3 材料及方法 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.2 数据来源及处理 |
| 3.3 研究方法 |
| 3.3.1 林分直径结构研究 |
| 3.3.2 林分空间结构分布特征 |
| 3.3.3 林分收获表研制 |
| 3.3.4 自稀疏哑变量模型构建 |
| 3.3.5 主要收获表编制 |
| 3.3.6 结构优化方案设计 |
| 3.3.7 技术路线 |
| 4 结果分析 |
| 4.1 林分结构特征分析 |
| 4.1.1 林分直径结构分析 |
| 4.1.2 林分空间结构特征 |
| 4.1.3 小结 |
| 4.2 收获表研制 |
| 4.2.1 生长方程拟合结果 |
| 4.2.2 林分平均胸径、断面积生长哑变量模型构建 |
| 4.2.3 自稀疏哑变量模型拟合结果 |
| 4.2.4 相容性林分生长收获模型预估 |
| 4.2.5 主要收获表编制 |
| 4.2.6 精度检验 |
| 4.2.7 小结 |
| 4.3 结构优化技术 |
| 4.3.1 结构优化方案设计 |
| 4.3.2 间伐木的确定 |
| 4.3.3 间伐效果分析 |
| 4.3.4 小结 |
| 5 结论及讨论 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 讨论 |
| 6 主要创新点 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读学位期间的主要学术成果 |
| 致谢 |
（6）黄山松林分生物量经验收获表研究（论文提纲范文）
| 1 研究材料 |
| 2 收获模型的选择与设计 |
| 2.1 林分生物量模型的设计 |
| 2.2 地位指数曲线模型的设计 |
| 2.3 林分断面积模型的设计 |
| 2.4 林分平均胸径和株数模型 |
| 3 研究结果 |
| 3.1 基于联合估计法的生物量模型 |
| 3.2 全林分模型 |
| 3.3 生物量经验收获表的编制 |
| 4 结论与讨论 |
（7）湖南栎类次生林生长收获模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 林分生长和收获模型研究进展 |
| 1.4 林分生长和收获模型分类 |
| 1.4.1 全林分模型 |
| 1.4.2 径阶分布模型 |
| 1.4.3 单木生长模型 |
| 1.5 混合效应模型 |
| 1.5.1 混合效应模型概述 |
| 1.5.2 混合效应模型在林业上的应用 |
| 1.6 课题来源 |
| 1.7 研究内容 |
| 1.7.1 湖南栎类次生林年龄估算 |
| 1.7.2 湖南栎类次生林胸径地位指数表研制 |
| 1.7.3 湖南栎类次生林相容性林分生长和收获模型的建立 |
| 1.7.4 基于混合效应的相容性林分生长和收获模型的建立 |
| 1.7.5 技术路线 |
| 2 材料和方法 |
| 2.1 研究材料 |
| 2.1.1 研究区概况 |
| 2.1.2 研究数据来源 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 非线性混合效应模型 |
| 2.2.2 模型的评价以及检验 |
| 3 湖南栎类次生林年龄估算 |
| 3.1 单株林木信息采集 |
| 3.2 直径生长模型筛选 |
| 3.3 生长曲线的准确定位 |
| 3.4 适用性检验 |
| 4 湖南栎类次生林胸径地位指数表研制 |
| 4.1 数据分析 |
| 4.2 导向曲线方程的选择和拟合 |
| 4.3 基准年龄和地位指数级距的计算 |
| 4.4 胸径地位指数表的编制 |
| 4.4.1 标准差调整法 |
| 4.4.2 变动系数调整法 |
| 4.4.3 相对胸径法 |
| 4.5 胸径地位指数表的检验 |
| 4.5.1 卡方检验 |
| 4.5.2 胸径地位指数表适用性检验 |
| 5 相容性林分生长和收获模型 |
| 5.1 数据分析 |
| 5.2 联立方程组模型的建立 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.4 异方差修正 |
| 6 基于相容性林分生长和收获的混合效应模型 |
| 6.1 混合效应参数的确定 |
| 6.1.1 单个模型混合效应参数的确定 |
| 6.1.2 联立方程组模型混合效应参数的确定 |
| 6.2 考虑方差协方差结构矩阵 |
| 6.2.1 异方差 |
| 6.2.2 考虑时间序列相关性 |
| 6.3 模拟结果 |
| 6.4 模型检验 |
| 结论与讨论 |
| 结论 |
| 创新点 |
| 讨论 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读学位期间的主要学术成果 |
| 致谢 |
（8）湖南栎类次生林林分结构调整优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 研究背景 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.1.1 研究目的 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 林分结构 |
| 1.2.2 与距离无关的非空间结构 |
| 1.2.3 与距离有关的空间结构 |
| 1.2.4 林分综合空间结构模型 |
| 1.2.5 林分密度对生物量的影响 |
| 1.2.6 林分生长量的优化 |
| 1.3 研究内容 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 气候条件 |
| 2.1.3 地貌土壤 |
| 2.1.4 栎类资源 |
| 2.1.5 数据来源 |
| 2.1.6 数据处理 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 树种组成 |
| 2.2.2 直径结构 |
| 2.2.3 林分空间结构单元的确定 |
| 2.2.4 边缘校正 |
| 2.2.5 空间结构指数的选取 |
| 2.2.6 最优断面积生长量的确定 |
| 2.2.7 技术路线图 |
| 3 非空间结构分析 |
| 3.1 树种组成 |
| 3.2 直径结构 |
| 3.3 q值定律 |
| 3.4 林分密度指数 |
| 3.5 林分相容性生长收获模型 |
| 3.6 湖南栎类次生林正常收获表的编制 |
| 3.6.1 现实林分生长过程表的编制 |
| 3.6.2 现实林分生长过程表的编制 |
| 3.7 最优生长量的确定 |
| 3.7.1 最优断面积的确定 |
| 3.7.3 湖南次生栎林断面积生长规律 |
| 3.7.4 不同胸径地位指数下的林分断面积生长状况 |
| 3.7.5 林分最优断面积的确定 |
| 3.8 小结 |
| 4 林分空间结构的分析 |
| 4.1 边缘校正 |
| 4.2 空间结构单元的确定 |
| 4.3 全混交度的分析 |
| 4.4 大小比数分析 |
| 4.5 竞争指数分析 |
| 4.6 空间分布格局分析 |
| 4.7 小结 |
| 5 林分空间结构优化 |
| 5.1 目标函数的确定 |
| 5.2 间伐木的确定标准 |
| 5.3 结果分析 |
| 5.3.1 空间结构指数变化 |
| 5.3.2 间伐木的确定 |
| 6 结论与讨论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 讨论 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读学位期间的主要学术成果 |
| 致谢 |
（9）杉木林分生长分区建模及生长因子辅助自动更新（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的与意义 |
| 1.1.3 项目来源与经费支持 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 生境分组研究现状 |
| 1.2.2 林分生长模拟研究现状 |
| 1.2.3 发展趋势及存在问题 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.3.1 研究目标和内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 数据处理与研究方法 |
| 2.1 数据来源 |
| 2.1.1 杉木样地数据 |
| 2.1.2 环境数据 |
| 2.2 样地、环境数据处理方法 |
| 2.2.1 杉木样地数据处理 |
| 2.2.2 气候数据 |
| 2.2.3 土壤数据 |
| 2.2.4 DEM数据 |
| 2.2.5 环境因子相关性分析 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 随机森林算法原理 |
| 2.3.2 空间聚类方法概述 |
| 第三章 杉木分区建模方法研究 |
| 3.1 基于随机森林模型的杉木立地因子筛选 |
| 3.1.1 杉木样地立地指数计算 |
| 3.1.2 基于随机森林模型的环境因子选择 |
| 3.2 基于随机森林-递归特征消除(RF-RFE)的环境因子筛选 |
| 3.3 环境因子筛选结果分析 |
| 3.4 基于空间聚类的杉木研究区分组研究 |
| 3.4.1 杉木研究区分组 |
| 3.4.2 杉木研究区分组结果与分析 |
| 3.4.3 分组建模及模型验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 林分生长预测自动化建模系统设计 |
| 4.1 林分生长预测自动化建模方法框架设计 |
| 4.2 模型数据库设计 |
| 4.2.1 林分生长预测模型数据库设计 |
| 4.2.2 模型数据库管理功能设计 |
| 4.3 样本数据库设计 |
| 4.3.1 样本数据库结构 |
| 4.3.2 样本数据库管理 |
| 4.4 模型拟合方法与评价 |
| 4.4.1 模型拟合方法 |
| 4.4.2 模型评价指标 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 林分生长预测自动化建模方法应用实例 |
| 5.1 创建样本数据库并导入样本数据 |
| 5.2 模型库构建 |
| 5.3 模型建模结果与分析 |
| 5.4 森林资源小班数据更新 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间的学术研究 |
| 致谢 |
（10）杉木人工林大中径材优化收获技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 前言 |
| 1.1 研究内容和目标 |
| 1.2 研究方法和技术路线 |
| 1.2.1 模型拟合 |
| 1.2.2 模型检验方法 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内的研究现状 |
| 2 材料收集 |
| 2.1 研究地概况 |
| 2.2 材料与资料 |
| 2.2.1 林业计测数据的来源 |
| 2.2.2 林业生产技术指标 |
| 3 杉木人工林生长收获模型 |
| 3.1 地位指数曲线模型 |
| 3.1.1 备选模型的选择 |
| 3.1.2 多形地位指数曲线模型 |
| 3.2 林分平均高的生长模型 |
| 3.3 林分密度 |
| 3.3.1 林分密度指数 |
| 3.3.2 林分密度指数与林龄、地位指数的关系 |
| 3.3.3 林分密度指数动态预估模型 |
| 3.4 林分断面积生长模型 |
| 3.4.1 选择生长方程 |
| 3.4.2 建模结果 |
| 3.5 林分平均直径模型 |
| 3.6 林分形高模型 |
| 3.7 林分蓄积量生长预估模型 |
| 3.8 林分生长收获模型的应用 |
| 3.8.1 预测林分生长收获 |
| 3.8.2 小结 |
| 4 杉木大中径材经营合理轮伐期的分析 |
| 4.1 林分生长收获预估 |
| 4.1.1 林分因子模型 |
| 4.1.2 林分直径分布模型 |
| 4.1.3 相对树高曲线模型 |
| 4.1.4 削度方程 |
| 4.1.5 去皮胸径方程 |
| 4.1.6 树皮率方程的建立 |
| 4.1.7 杉木人工林材种出材率 |
| 4.2 森林成熟 |
| 4.2.1 数量成熟龄 |
| 4.2.2 工艺成熟龄 |
| 4.2.3 经济成熟龄 |
| 4.3 结果分析 |
| 4.3.1 杉木人工林经济成熟的价值变化规律 |
| 4.3.2 主要因素对森林成熟的影响 |
| 4.4 小结 |
| 5 杉木人工林大中径材经营模式分析 |
| 5.1 抚育间伐技术及其原理 |
| 5.2 林分抚育间伐强度 |
| 5.3 抚育间伐起始年龄 |
| 5.4 抚育间伐间隔期 |
| 5.5 杉木人工林间伐技术 |
| 5.6 经营模式的建立方法 |
| 5.7 杉木大中径材经营模式 |
| 6 结论与讨论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、系列林分收获表的研制（论文参考文献）
- [1]湖南栎类次生林生长预估及林分收荻表编制[D]. 王帅玲. 中南林业科技大学, 2021(01)
- [2]吉林蛟河针阔叶混交林主要树种单木生长模型[D]. 罗保玥. 北京林业大学, 2020(02)
- [3]人工林密度控制图和经济效益模拟技术研究[D]. 刘敏. 北京林业大学, 2020
- [4]湖南楠木次生林林分收获表与结构优化研究[D]. 姜兴艳. 中南林业科技大学, 2020(02)
- [5]兼容性黄山松密控图与可变密度收获表的研制[J]. 华伟平,丘甜,叶宏萌,武佳慧,池上评,张传海,盖新敏. 武夷学院学报, 2020(03)
- [6]黄山松林分生物量经验收获表研究[J]. 华伟平,丘甜,江希钿,盖新敏,黄烺增. 中南林业科技大学学报, 2019(08)
- [7]湖南栎类次生林生长收获模型研究[D]. 刘洵. 中南林业科技大学, 2019(01)
- [8]湖南栎类次生林林分结构调整优化研究[D]. 向博文. 中南林业科技大学, 2019(01)
- [9]杉木林分生长分区建模及生长因子辅助自动更新[D]. 张英凯. 中国林业科学研究院, 2019(03)
- [10]杉木人工林大中径材优化收获技术[D]. 方静仪. 福建农林大学, 2019(10)