林木蓄积量测定网载.ppt
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1、第5章 林分蓄积量测定,内容提要标准木法材积表法标准表法及平均实验形数法目测法,概述,林分中全部林木的材积称作林分蓄积量(Stand Volume),简称蓄积(记作M)。林分蓄积量的测定方法很多,可概括为实测法和目测法两大类。目测法是以实测法为基础的经验方法。实测法又可分为全林实测和局部实测。全林实测法因工作量大,常常受人力、物力等条件的限制,仅在林分面积小的伐区调查和科研验证等特殊需要的情况下采用。最常用的还是局部实测法。,第一节 标准木法,标准木 林分或标准地中,具有平均材积大小的树木。标准木法 采用典型取样的方法,按一定要求选取标准木,伐倒区分求积,用标准木材积推算林分蓄积量的方法。这种
2、方法在没有适用的调查数表或数表不能满足精度要求的条件下,是一种简便易行的测定林分蓄积量的方法。标准木法可分为平均标准木法和分级标准木法。,一、平均标准木法(Huber,1825),(1)设置标准地,并进行标准地调查。根据标准地每木检尺结果,计算出林分平均直径(Dg);(2)测树高(1530株),用数式法或图解法建立树高曲线,并求出林分平均高(HD)。(3)在林分内按 Dg(1 5)和HD(1 5),且干形中等标准,选13株标准木,伐倒并用区分求积法测算其材积。(4)计算标准地的蓄积量,并按标准地面积换算成单位面积蓄积(m3/hm2)。实例见p129表5-1.,二、分级标准木法,为提高蓄积测算精
3、度,可采用各种分级标准木法。先将标准地全部林木分为若干个径级(每个径级包括几个径阶),在各级中按平均标准木法测算蓄积,而后叠加得总蓄积:式中:ni 第i级中标准木株数;k分级级数(i1,2,k);Gi第i级的断面积;Vij,Gij 第i级中第j株标准木的材积及断面积。,(一)等株径级标准木法,由乌里希(Urich V,1881)首先提出。该法是将每木检尺结果依径阶顺序,将林木分为株数基本相等的35个径级,分别径级选标准木测算各径级材积,各径级材积叠加得标准地蓄积。具体测算方法见p125表52。,(二)等断面积径级标准木法,哈尔蒂希(Hartig R,1868)首先提出依径阶顺序,将林木分为断面
4、积基本相等的35个径级,分别径级选标准木计算该径级的材积积,将各径级材积合计得林分蓄积。具体测算方法见p131表53,(三)径阶等比标准木法,德劳特(Draudt,1860)提出。分别径阶按一定株数比例(一般取10)选测标准木,根据每木检尺结果,按比例确定每个径阶应选的标准木株数(两端径阶株数较少,可合并到相邻径阶);然后根据各径阶平均标准木的材积推算该径阶材积,最后各径阶材积相加得标准地总蓄积。若根据各径阶标准木材积与胸径或断面积相关关系,绘材积曲线或材积直线,则可按径阶查出各径阶单株平均材积。可下式计算林分或标准地蓄积:,第二节 立木材积表法,在森林调查中,为了提高工作效率,一般常采用预先
5、编制好的立木材积表确定森林蓄积量,这种方法称为材积表法。材积表(立木材积表)按树干材积与其三要素之间的函数关系编制,载有各种大小树干单株平均材积的数表。根据胸径一个因子与材积的函数关系编的表称为一元材积表。根据胸径、树高两个因子与材积的函数关系编制的表称为二元材积表。在林业生产中,最为常用的材积表是一元材积表。,一、一元材积表,根据胸径一个因子与材积的函数关系编制的材积数表称为一元材积表。一元材积表未考虑树高和干形对材积得影响。即胸径相同的立木,其材积则不同。所以,一元材积表适用于相同立地条件下得一定局部地区,使用范围较小,故一元材积表又称作地方材积表。它不能用于查单株树木的材积,只适于计算林
6、分蓄积。一元材积表只需测定胸径一个因子,利用比较方便,我国林业生产中广泛应用,1直接编制一元材积表的方法与步骤,(1)资料收集与整理分别树种、分别使用地区编制,因在不同地区树高曲线的差异较大。因此,先确定编表树种的适用范围。样本数量:在一个地区(林业局)样本数量一般要求在200300株以上。抽样原则:采用随机取样的原则,选取该地区不同立地、不同径阶、不同树高的样木。测定方法和要求:样木伐倒后用同一种工具、同一种区分求积法计算其材积。,(1)资料收集与整理,将各样木的胸径(D)、树高(H)及材积(V)建立计算机数据库作为编制和检验材积表的基础数据,并剔除异常数据。在收集编表资料时,应同时收集编表
7、和检验表两套样本,用编表样本编表,用检验样本检验所编材积表的精度。目前在编制材积表时,并不像过去那样将实测数据按径阶分组后,求算各径阶样木的平均胸径和平均材积,而是将每个样木作为一个样本。,(2)编制一元材积表,用图解法确定方程类型:根据各编表样木的胸径与材积,在计算机上以胸径为横坐标、材积为纵坐标作散点图,根据散点的分布趋势,选择合适的方程类型。最优材积方程的选择:编制一元材积表的方程类型很多,常用的方程下表所示。一元材积表的整理。,一元材积回归方程,最优材积方程的选择:,如何拟合和选择最优经验方程是编表的关键。利用编表样本数据,分别采用不同的一元材积方程进行拟合。对于线性回归方程,可采用普
8、通的最小二乘法求解模型参数,而非线性回归模型的参数估计方法则需采用阻尼最小二乘法,如麦夸脱(Marquardt)迭代法,即由给定的模型初始参数值,通过反复迭代得到模型的参数估计值。对材积方程进行参数估计的同时,计算一些拟合统计量。根据所计算的各方程的拟合统计量,选择其中SSE最小、MSE、Syx最小、相关系数(或相关指数)最大的材积方程,并应考虑最接近图解法的散点分布趋势的方程式作为编表的材积式。,模型的拟合统计量,A.剩余离差平方和(SSE):,B.剩余均方差(MSE):,C.剩余标准差(Sy.x):,D.相关指数(R2):,式中:p方程参数个数;n样本数。,黑龙江省齐齐哈尔地区小黑杨人工林
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