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

发布时间：2024-07-02 00:56

　　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...

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【学位级别】：博士

【部分图文】：

图2.2马尾松测量的胸径、全树高和树龄关系及其频率分布

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22图2.2马尾松测量的胸径、全树高和树龄关系及其频率分布Figure2.2TheDBH,THGTandAGErelationshipsofthetreemeasurementsandtheirfrequencydis....

图3.1杉木和马尾松林分立地宜林性分布

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28表3.2平均年龄-平均树高生长量分位数法拟合结果Table3.2FittingresultsofAGE-H-Quantilemethod分位数编号杉木马尾松AmrAICAmrAIC1/3112.159886.032....

图4.6杉木不同机器学习回归训练结果

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60图4.6杉木不同机器学习回归训练结果Figure4.6ThetrainingresultsofmachinelearningregressionforChinafir

图8.7规则提取编辑导入界面

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152图8.7规则提取编辑导入界面Figure8.7Ruleextractioneditimportinterface8.4.2林分生长收获效益预测林分生长收获效益评估，选择“树种”，输入“林分密度”、“地位级指数”和....

本文编号：3999448