杉木斷梢木立木材積測算方法研究

在國家級森林資源監(jiān)測中增加森林生物量估計已成為必然趨勢,而所需建立的生物量方程應該考慮與立木材積方程的相容性。本文以貴州省人工杉木立木材積和地上生物量數(shù)據(jù)為例,通過利用度量誤差模型方法,研究建立了相容的立木材積方程、地上生物量方程及生物量轉換函數(shù)。結果表明:在胸徑基礎上再增加樹高因子,對立木材積方程的估計效果有明顯改進,而對地上生物量的估計效果則改進不大;對于一元生物量轉換函數(shù),轉換因子隨胸徑的增加而減小;對于二元生物量轉換函數(shù),轉換因子隨胸徑的增加而增大,但隨樹高的增加而減小。本文所建立的一元相容性方程,立木材積和地上生物量的預估精度分別達到97%和96%以上;而二元相容性方程,立木材積的預估精度可達99%以上,地上生物量的預估精度則只比一元方程提高不到0.5個百分點。

通過對小黑楊的伐根直徑、立木地徑和胸徑的大量調查和回歸分析,估算小黑楊伐根的立木材積。建立了小黑楊的伐根直徑與胸徑的經(jīng)驗方程,制定了小黑楊的伐根立木材積表,為楊樹利用伐根估算立木材積提供借鑒方法。

采用155株建模樣本,利用現(xiàn)代建模理論和方法,以山本式固定參數(shù)模型和可變參數(shù)模型建立了廣東省杉木樹種的二元立木材積模型。模型自檢及64株檢驗樣木驗證表明,固定參數(shù)模型和可變參數(shù)模型精度均符合建模要求,能滿足生產(chǎn)需要,但后者具有更優(yōu)的適用性能。

二元立木材積式在實際應用中有較高的準確度,但實際應用非常廢時而且又不容易做到,通常用方便調查的一元(胸徑)材積式來調查立木材積,但精度不高,誤差又大。本研究運用黔東南杉木8309株擬合數(shù)據(jù),分別樹高級(1m級距)對杉木5m、6m2、0m16個樹高級,建立樹高級一元材積式,并用杉木獨立樣本數(shù)據(jù)1547株分樹高級對樹高級一元材積式進行檢驗,達到97%以上的預測精度,從而奠定了樹高級一元材積式在實際應用中的可行性。

杉木人工林為安?？h重要的森林資源,本研究根據(jù)1526株樣木數(shù)據(jù),在分析其干形變化特點的基礎上,建立了符合安?？h實際的杉木人工林二元立木材積動態(tài)模型。經(jīng)適用性檢驗,該模型精度高,其參數(shù)穩(wěn)定可靠,能對樣木客觀規(guī)律作出解釋。模型適合在安?？h使用。

以安徽省楊樹人工林為研究對象,按照立木材積表編制要求,隨機抽取329棵楊樹伐倒木材積資料。以300棵樣木資料為編表樣本,選用3種數(shù)學模型為一元材積的候選模型,利用非線性麥夸特迭代求解法確定各模型參數(shù)、剩余標準差、相關指數(shù)。根據(jù)相關指數(shù)和剩余標準差,確定最優(yōu)一元材積模型為:v=0.0001413d2.4463;以29棵樣木資料為驗表樣本,分別計算一元材積模型理論材積與實際材積的平均相對誤差、平均絕對相對誤差和系統(tǒng)誤差,計算結果分別為-0.75%、14.55%和1.62%。該材積誤差滿足林業(yè)生產(chǎn)材積估算誤差要求。

1 湖南省馬尾松二元立木材積表 h v d 34567891011121314151617181920 40.00230.00310.00380.00450.00530.00600.00670.00740.00810.00880.00950.01020.0109 60.00500.00650.00810.00960.01110.01270.01420.01570.01720.01870.02010.02160.02310.02460.02600.02750.0290 80.00840.01110.01380.01640.01900.02160.02420.02670.02930.03180.03440.03690.03940.04190.04440.0

一、地貌根據(jù)地貌成因原則進行分類,大興安嶺地區(qū)屬中山、低山和臺原。全區(qū)山勢不高,一般海拔700-1000米,高峰大多只14米左右,最高峰奧科里堆山也僅1530米,雖為我國最北山區(qū)卻無常年積雪。該區(qū)雖在地貌上屬中、低山和臺原,但由于流水侵蝕、風蝕和大山冰川作用,以及

ics79.040 b05 db52 貴州省地方標準 db52/t774—2012 柏木二元立木材積生長率表 thebinarystandingtreevolumegrowthpercentagetableofcypress 2012-09-21發(fā)布2012-10-21實施 貴州省質量技術監(jiān)督局發(fā)布 附件4 db52/t774—2012 i 目次 前言................................................................................ii 1范圍..............................................................................1

ics79.040 b68 db52 貴州省地方標準 db52/t773—2012 柏木二元立木材積表 thebinarystandingtreevolumetableofcypress 2012-09-21發(fā)布2012-10-21實施 貴州省質量技術監(jiān)督局發(fā)布 附件1 db52/t773—2012 i 目次 前言................................................................................ii 1范圍..............................................................................1 2術語和定義.............

以吉林省敦化市樟子松人工針葉林為研究對象,隨機抽取142株樟子松(pinussylvestrisvar.mongolicalitv.)為編表樣木,選用一元材積方程候選模型,利用非線性麥夸特迭代求解法確定各模型參數(shù)、剩余標準差、相關指數(shù)。根據(jù)相關指數(shù)和剩余標準差,選出最優(yōu)一元材積模型和樹高曲線方程。以75株樟子松樣木資料為驗表樣本,對樣本數(shù)據(jù)進行處理。適用性檢驗結果表明,材積表估計的系統(tǒng)誤差小于3%,滿足林業(yè)生產(chǎn)材積估計的精度要求。因此本文所編敦化市樟子松人工針葉林出材率表適用于敦化地區(qū),可以在生產(chǎn)中推廣應用。

以林木市場價格為基礎,采用原木法對杉木人工林的經(jīng)濟收益價值的估算進行實證分析,并對其應用范圍和應用價值進行了研究,為林木經(jīng)營者提供了做出最佳林木產(chǎn)出決策的思路和建議。

以東北落葉松立木材積和地上生物量數(shù)據(jù)為例,通過改進模型的結構形式,采用誤差變量聯(lián)立方程組的方法,研究建立了相容的立木材積方程、地上生物量方程及生物量轉換函數(shù)。結果表明:與常用的非線性模型相比,在材積方程和生物量方程中增加截距常數(shù),能顯著改進模型的擬合效果;建立的一元相容性方程,地上生物量和立木材積的預估誤差均不超過5%;二元相容性方程,地上生物量的預估誤差約為4%,立木材積的預估誤差則小于3%。

1510.0046741 2410.0050271 3310.0048781 4210.0036251 5110.002291 6110.0032381 輸入木頭長度 l (m) 輸入木頭小頭 直徑d (cm) 木頭方量v (m3) 0.023731096 單價 （元/m3） 合計總價 輸入此種木頭 的數(shù)量 (根) 合計木材 方量v (m3)

原木材積表（米） 序號 小 徑 1.21.41.61.82.02.22.42.62.83.03.23.43.63.84.04.24.44.64.85.05.25.45.65.8 100.0110.0130.0150.0170.0190.0220.0240.0260.0290.0310.0340.0370.0400.0420.0460.0480.0510.0540.0580.0610.0640.0680.0710.075 120.0150.0180.0210.0240.0270.0300.0330.0370.0400.0430.0470.0500.0540.0580.0620.0680.0690.0740.0780.0820.0860.0910.09

材積表 volumetable 木材計量用表。是測樹數(shù)表的一種。按計量的對象有原木、立木和原條材積表； 對于鋸材還有計量板方材材積表。板方材材積表是用長、寬、厚的乘積制成，比較簡 單。原木、原條和立木材積表是通過研究和建立材積與其他各因子的相關關系，把難 以測定的材積指標表示為容易量測的粗度、長度等因子的函數(shù)形式，列出相關數(shù)表， 供計量材積時查用。表中所列數(shù)值是大量單根木的平均材積值，對某一個體來說，都 存在大小不同、有正有負的誤差。因此，使用材積表應以測量許多個體求其總材積為 目的，才能保證必要的精度，而且森林面積越大，計量個體越多，總材積的測算精度 越高。 木材成為商品的早期，計量方法是粗放的。早在幾百年前，法國用垛（標準垛約 128立方英尺,相當于3.62立方米）、德國用兩匹馬牽引一車裝載量為單位計量燒材材 積。18世紀中葉，求算材積的數(shù)學公式相繼問世，1786年

cm22.22.42.52.62.833.23.43.63.844.24.44.64.855.2 140.00410.00470.00530.00560.00590.00660.00730.0080.00880.00960.01040.01130.01220.01320.01420.01520.01630.0175 260.00790.00890.010.01050.01110.01220.01340.01470.0160.01730.1870.02010.02160.02310.02470.02630.0280.0298 380.0130.0150.0160.0170.0180.020.0210.0230.0250.0270.0290.0310.03

劍閣地區(qū)屬四川盆地北部山區(qū),總面積30.9萬hm~2,其中:林業(yè)用地13.7萬hm~2,占44.3％。森林資源總蓄積343.7萬m~3,其中柏木資源蓄積299.0萬m~3,占87.0％,素稱“柏木之鄉(xiāng)”。利用地徑調查材料,編制柏木地徑一元立木材積表,可以幫助森林資源監(jiān)測固定樣地中被伐樣木的模擬復原,以及在查處盜伐、亂砍濫伐森林案件中,測算被伐的蓄積。現(xiàn)將編制方法及結果介如下,供同行參考。

通過典型抽樣方法調查了海南省10個縣(市)的桉樹樣本,以山本材積式作為基本模型,對可變參數(shù)的動態(tài)模型進行了模型研建;采用回歸分析方法,對數(shù)據(jù)進行分析處理與模擬;通過對各指標的比較分析,均具有較高的復相關系數(shù)、較小的標準誤差和穩(wěn)定的模型參數(shù),擬合結果良好,模型精度高,適用性強。

以我國南方地區(qū)的最重要針葉樹種——杉木為研究對象,采用誤差變量聯(lián)立方程組和啞變量模型方法,建立適合不同杉木生長區(qū)域(總體)應用的相容性立木材積方程、地上生物量方程及生物量轉換因子函數(shù)。結果表明:二元立木材積方程和地上生物量方程均優(yōu)于其相應的一元模型;不同總體的模型之間存在顯著差異,總體a的模型估計值要大于總體b;一元和二元地上生物量方程的平均預估誤差均在3%以內,可應用于不同區(qū)域的杉木林生物量估計。

文章基于樹干解析數(shù)據(jù),得出巴林人工落葉松二元立木材積表的多項式關系。

立木腐朽和木材腐朽與菌類、樹齡、直徑、環(huán)境等因素密切相關,這些因素是導致立木和木材變色甚至腐朽的根本原因。立木腐朽和木材腐朽是兩個完全不同的概念,認真分析立木腐朽和木材腐朽的成因,以探索出有效的防治措施和提高木材價值利用率。