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：2021-04-30 04:00
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...
【文章来源】：北京林业大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：192 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
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
本文编号：3168796
【文章来源】：北京林业大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：192 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
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
本文编号：3168796
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