长白落叶松等几个树种冠幅预测模型的研究

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篇1：长白落叶松等几个树种冠幅预测模型的研究

长白落叶松等几个树种冠幅预测模型的研究

以20块落叶松云冷杉林为对象,采用多元逐步回归方法,研究其组成树种的单株木冠幅预测模型.因变量为单株木冠幅,自变量包括胸径、树高、枝下高、树冠比、竞争因子和林分密度.共测定了3 099株树木,全部参加了建模.最终建立了长白落叶松、冷杉、红松、云杉、枫桦、水曲柳、色木、白桦和椴树9个树种的冠幅预测模型.结果表明:胸径和林分密度是所有树种中影响冠幅的'重要因子;模型的调整决定系数在O.34～0.75之间;绝对误差在-0.000114～0.054 m之间;相对误差在-0.054 43%～3.440%之间;均方根误差在0.360～O.510 m之间,相对均方根误差在27.4%～37.4%之间.

作 者：雷相东 张则路 陈晓光 LEI Xiang-dong ZHANG Ze-lu CHEN Xiao-guang  作者单位：雷相东,LEI Xiang-dong(中国林业科学研究院资源信息研究所)

张则路,陈晓光,ZHANG Ze-lu,CHEN Xiao-guang(吉林省汪清林业局)

刊 名：北京林业大学学报  ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF BEIJING FORESTRY UNIVERSITY 年，卷(期)： 28(6) 分类号：S758.1 关键词：长白落叶松   混交林   冠幅预测模型  

篇2：孙吴县主要优势树种的SDI动态预测模型

孙吴县主要优势树种的SDI动态预测模型

采用黑龙江省孙吴县170块复测的固定标准地数据,建立了6个主要优势树种(组)的林分密度指数(SDI)动态预测模型,拟合效果良好,可以动态反应该地区林分竞争指标的.变化.

作 者：王丽曼 卢军 陈东升 wang Liman Lu Jun Chen Dongsheng  作者单位：王丽曼,wang Liman(黑龙江省孙吴县辰清林场)

卢军,Lu Jun(中国林业科学研究院)

陈东升,Chen Dongsheng(东北林业大学)

刊 名：林业科技情报 英文刊名：FORESTRY SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION 年，卷(期)： 41(1) 分类号：S7 关键词：林分密度指数   预测模型   全林分模型   模拟  

篇3：水曲柳等树种光合、耗水及萎蔫系数比较研究

水曲柳等树种光合、耗水及萎蔫系数比较研究

对水曲柳等10个树种净光合速率、蒸腾速率的日变化和季节变化、耗水量以及萎蔫系数进行研究的`结果表明,光合速率和蒸腾速率表现出明显的日变化和季节变化,具体的日变化趋势和季节变化规律存在差异,日均净光合速率旱柳>银中杨>紫丁香>白榆>白桦>水曲柳>暴马丁香>黄菠萝>紫椴>胡桃楸;日均蒸腾速率旱柳>白榆>银中杨>黄菠萝>紫丁香>水曲柳>白桦>摹马丁香>紫椴>胡桃楸;单株年耗水量银中扬>旱柳>白桦>紫丁香>白榆>水曲柳>暴马丁香>紫椴>胡桃楸>黄菠萝.萎蔫系教胡桃楸>黄菠萝>旱柳>白桦>紫搬>银中杨>水曲柳>暴马丁香>白榆>紫丁香.

作 者：王晶英 王展 赵雨森  作者单位：东北林业大学,黑龙江,哈尔滨,150040 刊 名：林业科技  PKU英文刊名：FORESTRY SCIENCE & TECHNOLOGY 年，卷(期)： 35(3) 分类号：S718.51 关键词：光合速率   蒸腾速率   耗水量   萎蔫系数  

篇4：长白落叶松种子园各无性系结实量及播种品质差异研究

长白落叶松种子园各无性系结实量及播种品质差异研究

通过对长白落叶松种子园各无性系结实量、种子产量及播种品质等因子的定点研究,基本上掌握了长白落叶松种子园各无性系结实量及播种品质差异,选择出17个优质高产无性系,用选出的优质高产无性系构成新的生产群体,种子产量提高1.3～1.6倍,种子发芽率达到60%(国家Ⅰ级种子标准);各无性系间种子产量、播种品质等因子差异极大.

作 者：刘录 朱弘 张顺霞 王福森 LIU Lu ZHU Hong ZHANG Shun-xia WANG Fu-sen  作者单位：刘录,朱弘,王福森,LIU Lu,ZHU Hong,WANG Fu-sen(黑龙江省森林与环境科学研究院,黑龙江,齐齐哈尔,161005)

张顺霞,ZHANG Shun-xia(黑龙江省龙江县错海林场)

刊 名：防护林科技 英文刊名：PROTECTION FOREST SCIENCE AND TECHNOLOGY 年，卷(期)：2010 “”(2) 分类号：S722.83 关键词：长白落叶松   无性系   结实量   播种品质   差异  

篇5：人工神经网络水质预测模型研究

人工神经网络水质预测模型研究

水质预测物理模型在水环境保护中起着十分重要的`作用,然而由于模型的参数识别问题,使其应用受到很大局限.对人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)水质预测建模作了初步研究.用试错法,以训练时间和测试误差两项指标为依据,对比分析三层、四层网络结构,认为ANN模型适应于水质预测建模,并提出了适合的模型结构、学习速率、传递函数.

作 者：张志 ZHANG Zhi  作者单位：内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院,呼和浩特,010018 刊 名：内蒙古大学学报（自然科学版）  ISTIC PKU英文刊名：ACTA SCIENTIARUM NATURALIUM UNIVERSITATIS NEIMONGOL 年，卷(期)：2006 37(6) 分类号：X522 关键词：水质预测   人工神经网络   建模  

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