摘要：信息交流不畅与共享困难是我国森林防火监测与预警工作面临的主要问题。该文将Web Service技术应用于PDA林火监测,提出了基于SOA的林火监测系统结构,并对系统中服务端与PDA客户端的Web Service结构布局与运行机制进行了分析与描述,设计开发了Web Service的PDA客户端调用引擎,最后以北京市森林防火扑救指挥系统为基础建立了一个PDA端的火险等级与气象查询服务实例。结果表明基于Web Service的PDA林火监测可有效利用现有防火决策信息服务,实现信息的实时交互与共享,提高林火监测水平。

摘要：天然林资源是国家重要的战略资源与生态资源,在维护国土生态安全、应对气候变化、保护生物多样性等方面发挥着不可替代的重要作用。作为覆盖范围最广、投资规模最大的天然林资源保护工程(简称天保工程)自2000年正式启动以来,对长江上游、黄河上中游地区以及东北、内蒙古、新疆、海南等重点国有林区的森林资源保护修复、区域生态环境改善及经济社会可持续发展等多方面都产生了巨大、深远影响。天保工程二期于2020年结束,全面定量评估天保工程的生态、经济和社会综合效益和国内外的巨大影响,可为全面推进我国天然林资源保护修复提供科技支撑,为后续政策修订提供决策依据。本文基于空间信息技术、样地调查、生态站观测、比较分析等手段,构建了适用于天保工程的综合评价指标体系与评估方法,涵盖森林资源、生态效益、社会经济效益、生态修复措施和政策设计5个方面,对全面贯彻落实国家生态文明战略和《天然林保护修复制度方案》具有重要的现实意义和深远历史意义,为开展全国性的重大生态工程评估提供借鉴和参考。

摘要：【目的】对比分析基于归一化点云分类信息、归一化点云首次回波和冠层高度模型3种算法估算冬奥核心区森林树冠覆盖率的优劣性,探讨样地树冠覆盖率、激光点云密度和冠层高度模型(CHM)栅格分辨率对估算精度的影响,探索最优树冠覆盖率估算方法,为准确掌握冬奥核心区树冠覆盖率信息提供技术支持,促进森林可持续性经营管理。【方法】利用冬奥核心区67块样地机载激光雷达数据和单木检尺数据,采用线性回归拟合树冠覆盖率实测值和估算值,以决定系数(R^(2))和均方根误差(RMSE)为评价指标,比较基于归一化点云分类信息、归一化点云首次回波和冠层高度模型3种算法的树冠覆盖率估算精度,分析样地树冠覆盖率、激光点云密度与树冠覆盖率估算误差的关联性,以及冠层高度模型栅格分辨率对树冠覆盖率估算方法稳定性的影响。【结果】1)基于归一化点云分类信息算法的树冠覆盖率估算精度最高(R^(2)=0.790 1,RMSE=0.124 3),估算误差最低,平均高估1.17%,其次为基于冠层高度模型算法(R^(2)=0.763 8,RMSE=0.134 9),基于归一化点云首次回波算法的树冠覆盖率估算精度最低(R^(2)=0.758 2,RMSE=0.149 1);2)树冠覆盖率与估算误差间无明显相关性,3种算法在树冠覆盖率小于0.4的样地中普遍出现低估现象,在树冠覆盖率0.4~0.8的样地中高估与低估现象相近,在树冠覆盖率大于0.8的样地中普遍出现高估现象;激光点云密度与估算误差间也无相关性,激光点云密度增大并未提高树冠覆盖率估算精度;3)基于冠层高度模型算法稳定性最高,10种栅格分辨率估算的树冠覆盖率无明显差异,R^(2)介于0.755 1~0.762 2之间,RMSE介于0.150 7~0.153 9之间;适用于冬奥核心区树冠覆盖率估算的最佳冠层高度模型栅格分辨率为0.8 m×0.8 m。【结论】通过对冬奥核心区67块样地进行树冠覆盖率估算,体现出基于归一化点云分类信息、归一化点云首次回波和冠层高度模型3种算法的适宜性,基于归一化点云分类信息算法的树冠覆盖率估算精度最高;结合样地树冠覆盖率、激光点云密度和冠层高度模型栅格分辨率综合分析3种算法的优劣性,可为大范围森林树冠覆盖率调查提供技术支持。

摘要：【目的】伐桩萌条保留密度是萌生林培育经营的关键技术。本研究旨在探索密度对米老排萌生林生长及直径分布的影响,进而确定米老排萌生林的合理经营密度。【方法】以米老排人工林皆伐迹地伐桩萌条为试验对象,采用单因素随机区组试验设计,设计了3种留萌处理(TCA:保留1株/桩,TCB:保留2株/桩,TCC:保留3株/桩),3次重复,共9块固定样地;基于固定样地5年的连续观测数据,对3种不同密度米老排萌生幼林的生长及直径分布进行研究。【结果】(1)除萌后1~3.5年,密度对萌生林平均的胸径、树高和单株材积的生长影响不显著,对萌生林优势木树高生长量影响不显著,对萌生林优势木单株材积的总生长量影响显著(P<0.05),对萌生林优势木胸径总生长量与单株材积连年生长量影响极显著(P<0.01)。(2)萌生林平均胸径、平均树高、优势木平均胸径和优势木平均树高的连年生长量峰值均出现在第2年;林分平均胸径的平均生长量曲线与连年生长量曲线的相交时间在3~4年之间,而林分平均树高的平均生长量曲线与连年生长量曲线的相交时间则在2~5年间。(3)第2年后,萌生林优势高和平均树高的连年生长量呈明显递减趋势。(4)萌生林直径分布遵从单峰正偏山状分布,处于竞争的自然稀疏后期,使用Weibull分布函数对萌生林的直径分布拟合效果良好。【结论】前5年为萌生林径向生长和高生长的旺盛期,合理保留密度及幼林抚育对萌生林的径向生长极为重要。每伐桩保留1~2株萌条的除萌措施,对提高萌生林优势木比例作用明显。

摘要：松花江沿江林区林纸一体化纸厂规模计算机辅助方案设计王介一，纪平，马红关键词计算机应用，纸厂规模，松花江林区松花江沿岸的国有林区，在过去的几十年中为社会提供了大量的木材。但由于林、工脱节，产业分割，企业封闭，初级产品与深加工产品之间的巨大剪刀差，使国有...

摘要：【目的】研究模型和林分因子对区域尺度生物量碳储量转化和扩展系数(BCCEF)的影响,为区域尺度乔木林碳储量估算提供科学、合理的参数和估算方法。【方法】选择我国南方主要树种杉木,以福建、江西、湖南和广东4省固定样地为区组,选用区域内模型和区域外模型,按独立和兼容2种方式从单木到区域扩展,分一元和二元模型进行方差分析,确定稳定的模型;在此基础上,分起源、龄组,以林分平均胸径、平均高、胸高断面积和株数密度为定量因子,采用向后逐步回归和有交互作用的方差分析,确定林分因子与区域尺度地上部分和地下部分生物量碳储量转化和扩展系数之间的关系。【结果】扩展方式和选用模型对2种碳计量参数有显著影响,独立模型估计的参数大于兼容模型,选用模型会对参数造成8%~17%的误差,一元和二元模型对地上部分碳计量参数(BCCEFA)影响不显著,对地下部分碳计量参数(BCCEFR)影响显著;林分因子中起源对2种碳计量参数均有显著影响,天然林的碳计量参数大于人工林,龄组对BCCEFA有显著影响,从幼龄林到过熟林基本上呈下降趋势,而对BCCEFR影响不大,平均高、株数密度和胸高断面积对2种碳计量参数均有显著影响,对BCCEFR的影响大于对BCCEFA的影响,其中平均高、株数密度与2种碳计量参数呈负相关,胸高断面积与2种碳计量参数呈正相关,平均胸径对2种碳计量参数均影响不显著;使用区域内模型的湖南和广东间,除总BCCEFR外,2种总碳计量参数和分起源、龄组参数间差异均不显著,而同样使用区域内模型的福建和江西间,2种总碳计量参数和分起源、龄组的碳计量参数均差异显著。【结论】区域内二元兼容模型估计的2种总碳计量参数最稳定,林分起源、龄组、平均高、株数密度和胸高断面积对碳计量参数影响显著,即使使用同一区域内的模型,省际间林分因子的差异也可能造成碳计量参数的显著差异。

摘要：【目的】以带状皆伐后米老排人工林为对象,研究其保留带和皆伐迹地种子雨及沉水种子的时空动态,旨在为米老排人工林更新采伐设计及促进天然更新提供科学依据。【方法】在米老排人工林带状皆伐后,分别在保留带和皆伐迹地内各布设3个固定样地,连续2年观测种子雨。采用单因素方差分析和t检验的方法对不同样地的种子雨组成进行分析。采用幂函数、指数函数及其对数转化函数模型,建立皆伐迹地内种子雨及沉水种子密度随离开林缘距离变化的分布预测模型。【结果】种子雨散落的起始期在9月下旬至10月中旬、高峰期在10月下旬至12月中旬、消退期在12月下旬至翌年1月上旬;在保留带内,种子雨密度及沉水种子密度的空间异质性不明显,年际差异也不显著;在皆伐迹地内,部分离林缘等距离样点间的种子雨密度与沉水种子密度的空间异质明显(P<0.05),年际差异也显著(P<0.05);在皆伐迹地,种子雨的沉水种子百分比随离林缘距离增加呈先增后降的变化;保留带的种子雨及沉水种子在林缘外皆伐迹地扩散的空间分布可用指数函数转换的线性模型较好描述,其最远扩散距离分别为25和20 m。【结论】成熟米老排人工林用于天然更新的种源充足,不存在限制;如果米老排人工林采伐时间是从12月至翌年1月底,因种子已散落且足够,故在满足国家有关人工林采伐政策的前提下,可用皆伐或不受宽度限制的带状皆伐;若在不是种子集中散落期且种子活力已丧失的时间采伐,如在6~9月,宜用带状采伐,且其适宜宽度及最大带宽为35与40 m。

摘要：【目的】基于空间聚类对杉木分布区进行分组,在不同组内分别建立杉木生长模型,为适用于全国范围的杉木生长高精度预测提供方法。【方法】以杉木分布的16个省区为研究区,基于第七次、第八次全国森林资源连续清查杉木固定样地复测数据和研究区的地形、土壤、气象等环境数据,采用随机森林-递归特征消除(RF-RFE)算法对影响杉木生长的环境因子进行分析。选择对杉木生长影响较大的前8个环境因子,利用ArcGIS 10.2的分组分析功能,根据环境相似性对杉木分布区进行分组,分别建立林分分组和未分组蓄积生长率模型。以全国未分组模型作为参考,采用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、平均相对误差(MRE)、系统误差(SE)和剩余标准差(S)对建模结果进行分析。【结果】对杉木生长影响较大的前8个环境因子分别为bio4(温度季节变化标准差)、elevation(海拔)、bio3(等温性)、bio8(最湿季度平均温)、bio1(年均温)、bio14(最干月降水量)、bio12(年均降水量)和bio2(昼夜温差月均值)。将研究区划分为7组时可使组内环境相似性最大、组间环境相似性最小。7组中只有4组有杉木样地数据,在4组中采用2种模型分别建立杉木林分生长率模型,与全国未分组模型相比,分组模型的决定系数提高0.1左右,拟合度更好;分组建模精度也明显提高,RMSE降低0.5左右,MRE降低6%左右,SE降低3%左右,S降低1左右。【结论】根据环境相似性对研究区分组并在此基础上建立生长模型是一种适用于全国范围杉木生长的高精度预测方法,可用于全国区域范围杉木林分生长量的整体预估和森林资源小班数据的模型更新,为实现主要人工林树种的大区域生长预测提供新的方法。

摘要：随着科研体制改革和科研责任制的建立,科研管理工作的信息量与日俱增。对于信息的存贮、检索和分析的要求逐步提高,常规的管理方法和手段已不能适应新形势的发展,研究应用微机进行计算机管理势在必行。

摘要：从3个方面概述适应性群团抽样技术的研究现状和发展趋势:1)分析影响适应性群团抽样技术效率的主要因素——最初抽样方法的设计、网络的大小和数量、标准值的大小和邻域形式的设计;2)介绍适应性群团抽样的不同设计、试验模拟研究和估计方法;3)概述适应性群团抽样技术在稀疏群团分布的鱼类、鸟类和植被资源的调查应用研究。最后,指出适应性群团抽样技术在生态因子和资源调查应用研究方面的发展趋势。