导读:本文包含了林分因子论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:林分,因子,算法,赤松,博白,叶蜂,虫情。
林分因子论文文献综述
孔婷婷,刘爱华,张静文[1]（2019）在《天山野苹果林苹果小吉丁虫虫口密度与林分因子的关系》一文中研究指出为了解天山野苹果林苹果小吉丁虫的发生与林分因子的关系,就海拔、坡度、树高、胸径、枝粗和枝方位等6个因子对苹果小吉丁虫虫口密度的影响进行了分析。结果表明,苹果小吉丁虫的虫口密度在海拔1 350～1450 m显着高于1 150～1 250 m和1 250～1350 m,坡度10°～20°显着高于20°～30°,胸径>30 cm的野苹果树显着高于胸径<30 cm。相关分析表明,苹果小吉丁虫虫口密度与海拔、坡度呈显着负相关,与野苹果树胸径、枝粗呈显着正相关。利用海拔、胸径这2个关键因子与苹果小吉丁虫虫口密度的关系建立多元线性回归方程,以期为苹果小吉丁虫的防控提供一定的依据。(本文来源于《中国植保导刊》期刊2019年11期）
陈恒,莫世琴,施国政,冯光秒[2]（2019）在《台风对博白林场不同树种的危害及其与林分因子的关系》一文中研究指出为了解台风对博白林场不同树种的为害情况及其影响因子,对台风"彩虹"对不同林分位置的39个树种168株树木的受害情况进行了调查。结果表明:(1)不同树种受害情况存在较大差异,针叶树种受害明显轻于阔叶树种;(2)树木的受害情况与其胸径、树高、枝下高、冠幅关系密切,胸径较小、树高较高、枝下高较大、冠幅较大的树木受害较严重;(3)林内的树木受害明显轻于林窗和开阔地的树木,林缘迎风面树木的受害远重于林缘背风面的树木。(本文来源于《防护林科技》期刊2019年10期）
李婷婷,鱼舜尧,吴傲淼,顾栋磊,许航[3]（2019）在《林分因子对云顶山不同人工林林下植物多样性的影响》一文中研究指出该研究采用典型抽样法,以成都云顶山5种人工林——柏木-枫杨林(BF)、银杏-楠木林(YN)、光皮梾木-香樟林(GZ)、枫杨-桤木林(FQ)、柏木林(CB)为研究对象,分析不同人工林的林下植物组成与多样性特征,并确定影响林下植物多样性的主导林分因子,为当地人工林经营管理提供理论依据。结果表明:(1)研究区共记录林下植物168种,隶属于62科130属;5种人工林灌木层与草本层的科属种数均以GZ最多。(2)5种不同人工林灌木层与草本层的优势种数分别为7、4、7、6、4种和5、4、9、9、10种,数量都较少。(3)5种人工林的Shannon-Wiener多样性指数(H)、Simpson优势度指数(H′)、物种丰富度指数(D)、Pielou均匀度指数(J_(sw))均基本表现为草本层>灌木层,BF、GZ灌木层的D略高;灌木层的H、H′、D值均以GZ最大,但不同人工林的J_(sw)差异不显着;草本层的H、H′、D、J_(sw)均基本呈现CB>FQ>GZ>BF>YN趋势,GZ的D值略高于FQ。(4)6个林分因子对灌木层4个物种多样性指数的影响均无显着差异;林分平均树高、平均枝下高、平均胸径、平均冠幅和林分密度是影响草本层H、D的主要因子,但各林分因子对草本层H′、J_(sw)的影响差异不显着。研究认为,林分结构对林下草本层物种多样性的影响更大,平均树高、平均枝下高、平均胸径、平均冠幅、林分密度对草本层多样性有显着影响。(本文来源于《西北植物学报》期刊2019年08期）
胡瑞瑞,梁军,谢宪,黄咏槐,王俊[4]（2019）在《昆嵛山赤松纯林赤枯病特征及与林分因子的关系》一文中研究指出【目的】解析和定量评价林分因子对赤松赤枯病发生(发病率和病情指数)的影响,为昆嵛山赤松纯林的营林措施和赤枯病的预防提供理论指导。【方法】在昆嵛山区域选取林龄相对一致(约34年)的赤松纯林为研究对象,调查林分密度、郁闭度、树高、枝下高、胸径和冠幅6个林分因子及赤枯病的发病率和病情指数,采用方差分析、相关性分析和多重比较分析各项林分因子与赤松赤枯病之间的关系,并通过冗余分析得影响赤枯病发生的关键因子。【结果】赤枯病在赤松林中普遍发生,发病样地占调查样地的96.3%。整体上,高密度林(2 956～4 089株·hm~(-2))的发病率和病情指数显着高于低密度林(688～1 822株·hm~(-2))和中密度林(1 823～2 955株·hm~(-2))的发病率和病情指数;疏林(郁闭度<30%)的发病率和病情指数显着低于中疏林(郁闭度30%～70%)和密林(郁闭度>70%)的发病率和病情指数;在不同的树高、枝下高、冠幅和胸径分组中,发病率和病情指数均随着分组值的增大而减小。相关性分析表明:林分密度对赤枯病发病率和病情指数的影响均达到极显着正相关水平(r=0.761,P<0.01;r=0.748,P<0.01);赤枯病的发病率和病情指数也均受到郁闭度的极显着影响(r=0.509,P<0.01;r=0.442,P<0.01);二者与树高均呈极显着正相关(r=-0.443,P<0.01;r=-0.362,P<0.01);赤枯病的发病率和病情指数均随枝下高的增大而极显着减小(r=-0.460,P<0.01;r=-0.419,P<0.01);二者与胸径均呈负相关关系,且相关性极显着(r=-0.425,P<0.01;r=-0.373,P<0.01);随着冠幅的增大,林木发病率和病情指数均极显着降低(r=-0.345,P<0.01;r=-0.381,P<0.01)。冗余分析证明林分密度和枝下高对赤枯病发生的贡献最大。【结论】松赤枯病在昆嵛山区域发生较普遍但不严重,其发病率和病情指数在不同林分因子分组中均有差异,且均受各林分因子极显着影响。RDA分析证明,林分密度和枝下高对松赤枯病影响最显着,建议对昆嵛山区域赤松纯林赤枯病的防治工作要以重要因子为主要调控对象,进行合理修剪和间伐。(本文来源于《林业科学》期刊2019年07期）
吴恒,朱丽艳,刘智军,吴雪琼[5]（2019）在《基于生长模型的林地“一张图”林分因子更新研究》一文中研究指出林地"一张图"是森林资源管理体系的重要平台,运用林分生长模型对林地"一张图"林分因子更新具有现实意义。基于昆明市第4次森林资源二类调查数据,建立了24个树种(组)林分生长模型,通过模型链接实现林分平均树高、平均胸径、每公顷株数、每公顷蓄积和平均蓄积生长量的过程动态模拟。树高生长模型拟合优度R~2介于0.21～0.64之间,胸径生长模型拟合优度R~2介于0.37～0.78之间,蓄积生长模型拟合优度R~2介于0.44～0.92之间;林分生长模型反演昆明市有林地蓄积量预测值与观测值相差37万m~3,云南省蓄积平均生长率反演昆明市有林地蓄积量预测值与观测值相差291万m~3。建立的24个树种(组)林分生长模型,能满足林地"一张图"林分因子更新要求,能动态掌握森林资源消长变化,可为林业政策的制定提供依据。(本文来源于《林业资源管理》期刊2019年02期）
李丹,张俊杰,赵梦溪[6]（2019）在《基于FCM和分水岭算法的无人机影像中林分因子提取》一文中研究指出【目的】研究高精度小型无人机获取林分调查因子方法,将林分调查因子在低空无人机影像上识别并提取出来,获取树高、冠径等测树因子,建立林分因子测量方法,实现经济、高效、快捷、精准的森林资源调查和监测,及时掌握森林资源及相关林分因子的时空变化特征。【方法】以东北林业大学城市林业示范基地樟子松人工林为研究对象,以多旋翼无人机影像为数据源,基于FCM聚类算法和分水岭分割算法以及形态学运算、阈值分割、图像平滑、灰度化、二值化等一系列数字图像处理技术,提取樟子松人工林林分因子。FCM聚类算法和阈值分割法用于提取树梢标记图像,分水岭分割算法对树梢标记图像进行迭代处理从而获得单木树冠分割图像,根据单木树冠分割结果提取单木特征进而计算各林分因子值。【结果】在林地提取中,根据影像的颜色特征绿度分割成功地将林地部分与非林地部分分离开来,确定单木树冠分割范围。在单木树冠分割中,阈值分割法和FCM聚类算法均可有效将树梢标记从林地图像中提取出来;将基于标记的分水岭分割算法用于单木树冠分割取得较好效果,大多数单木树冠被单独分割出来,但某些区域仍然存在一定的欠分割或过分割问题。在林分因子提取中,提取的林分因子包括林分郁闭度、林地面积、立木株数和平均冠幅,其中林分郁闭度的测量精度为96.67%,林地面积的测量精度为81.23%,立木株数和平均冠幅的测量精度与单木树冠分割中的树梢提取方法(阈值分割法和FCM聚类算法)及分水岭分割中的2个参数(形态学腐蚀的结构元素大小和中值滤波的窗口大小)有关。针对2种树梢提取方法,分别进行参数组合试验,结果显示2种树梢提取方法使用适当参数组合所得各林分因子测量精度均在80%以上,平均测量精度均在90%以上,其中阈值分割法的最高平均测量精度为94.49%,FCM聚类算法的最高平均测量精度为93.17%。【结论】利用无人机拍摄的人工林影像进行森林资源调查,将先进的计算机科学技术和无人机技术应用到林业领域中,可有效提高森林资源调查的效率和精度。本研究提出的林分因子提取方法适用于高郁闭度林分,测量精度满足实际需求。(本文来源于《林业科学》期刊2019年05期）
王小兰,陈甲瑞,杨小林,张传龙[7]（2019）在《尼洋河流域高山松次生林林分因子与林龄的相关性》一文中研究指出【目的】揭示藏东南尼洋河流域高山松次生林的林分特征,研究主要林分因子与林龄的相互关系。【方法】以西藏林芝尼洋河流域17块高山松次生林样地实测数据为依据,测算林分密度、林分平均胸径、林分平均高、优势木平均胸径、优势木平均高、林分胸高断面积、林分蓄积量等主要林分因子,并按照五点取样法在每个样地内设置5个2 m×2 m的小样方进行林下更新苗调查。通过钻取标准木髓芯,运用LINTABTM6年轮分析仪确定林龄,采用回归分析等方法对尼洋河流域高山松次生林主要林分因子与林龄的相互关系进行分析。【结果】尼洋河流域高山松林属于优势种群,且种群稳定,各林分因子与林龄显着相关。林分的胸径分布随林龄增加呈现出中间高两边低的近似正态分布;林分密度与林龄之间存在极显着负相关关系(R~2=0.816);林分平均胸径、平均高、胸高断面积和蓄积量与林龄呈极显着正相关,R~2分别为0.762,0.829,0.853和0.885,其与林龄之间的回归关系用幂函数方程拟合最好;优势木的平均胸径和平均高与林龄也具有极显着相关性,R~2分别为0.790和0.914;林下幼苗更新数量变动较大(更新密度为0～9 000株/hm~2,平均为(2 912±2 986)株/hm~2),且与林龄无显着相关性。【结论】作为尼洋河流域主要建群种之一,该区域高山松次生林林分结构稳定,生长潜力大;主要林分因子与林龄之间存在显着相关性,林下更新苗数量差异较大且与林龄无显着相关关系。(本文来源于《西北农林科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年11期）
杨焕莹,宋建达,周焘,金光泽,姜峰[8]（2019）在《林分、土壤及空间因子对谷地云冷杉林叶面积指数空间异质性的影响》一文中研究指出叶面积指数(LAI)的空间异质性对研究植物的生长状况、分布格局及其对气候变化的响应机制至关重要,然而关于不同因素对解释LAI空间变异相对贡献率的报道尚少。该研究依托小兴安岭9.12 hm~2 (380 m×240 m)谷地云冷杉林固定样地,采用LAI-2200植物冠层分析仪测定了228个小样方(20m×20m)的LAI,基于地统计学方法分析了LAI的空间异质性;测定了每个小样方的28个林分因子和10个土壤因子,利用主轴邻距法(PCNM)量化了空间因子,并采用方差分解的方法解析了林分、土壤、空间因子及其相互作用对LAI空间变异的相对贡献率。结果表明:LAI在37 m尺度内具有强烈的空间自相关,且在不同方向上LAI呈现相异的空间格局;3种因子及其相互作用共同解释了LAI空间变异的50.4%,其中空间因子的贡献率最大,单独解释了LAI空间变异的25.5%;中等树(5cm<胸径≤10cm)的密度和主要树种(冷杉(Abiesnephrolepis)和云杉(Piceaspp.))的胸高断面积均与LAI显着正相关,质量含水率与LAI显着负相关。总体来看,空间自相关对小兴安岭谷地云冷杉林LAI空间异质性的决定作用明显强于林分因子和土壤因子。(本文来源于《植物生态学报》期刊2019年04期）
胡瑞瑞,梁军,谢宪,黄咏槐,苑晓雯[9]（2019）在《昆嵛山腮扁叶蜂发生与赤松纯林林分因子的关系》一文中研究指出为了解林分因子与昆嵛山腮扁叶蜂发生的关系,为昆嵛山赤松纯林的营林措施和昆嵛山腮扁叶蜂的防控技术提供理论指导,本研究在昆嵛山区域选取林龄相对一致(34±2 a)的赤松纯林为对象,调查林分密度、郁闭度、草本盖度、树高、枝下高、胸径、冠幅7个林分因子以及昆嵛山腮扁叶蜂虫巢数。依据虫情指数的分布范围,将样地分为4组,通过方差分析和多重比较研究了4组样地中各项林分因子的差异性。采用逐步回归法,筛选出影响昆嵛山腮扁叶蜂虫情指数的关键因子,在此基础上通过偏相关分析和单因素方差分析法进一步阐明关键因子与虫情指数之间的关系。结果表明,7个林分因子在4组样地中均存在极显着的组间差异。逐步回归筛选出冠幅、枝下高和林分密度为影响昆嵛山腮扁叶蜂发生的关键因子,根据关键因子建立了虫情指数的线性预测方程。冠幅和枝下高对昆嵛山腮扁叶蜂虫情指数的影响均达到极显着正相关水平(P<0.01),林分密度对昆嵛山腮扁叶蜂虫情指数的影响为极显着负相关(P<0.01)。影响虫情指数的关键因子可能会因林分的不同而不一致,因此要根据关键因子调整林分结构,以达到控制虫害流行的目的。(本文来源于《生态学杂志》期刊2019年05期）
李金钎[10]（2019）在《活立木经济价值与林分因子相关模型的研究》一文中研究指出本文利用2007—2018年林场招标山场的林分因子及招标产生的经济价值等数据,建立活立木价值与林分因子的相关关系模型,对活立木经济价值与林分因子模型拟合研究。研究出材量、蓄积量、平均胸径、平均树高、株数、面积、树种比例(成数)对活立木经济价值的影响,为林场科学合理测算活立木价值提供一定的理论依据。(本文来源于《绿色财会》期刊2019年02期）
林分因子论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了解台风对博白林场不同树种的为害情况及其影响因子,对台风"彩虹"对不同林分位置的39个树种168株树木的受害情况进行了调查。结果表明:(1)不同树种受害情况存在较大差异,针叶树种受害明显轻于阔叶树种;(2)树木的受害情况与其胸径、树高、枝下高、冠幅关系密切,胸径较小、树高较高、枝下高较大、冠幅较大的树木受害较严重;(3)林内的树木受害明显轻于林窗和开阔地的树木,林缘迎风面树木的受害远重于林缘背风面的树木。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
林分因子论文参考文献
[1].孔婷婷,刘爱华,张静文.天山野苹果林苹果小吉丁虫虫口密度与林分因子的关系[J].中国植保导刊.2019
[2].陈恒,莫世琴,施国政,冯光秒.台风对博白林场不同树种的危害及其与林分因子的关系[J].防护林科技.2019
[3].李婷婷,鱼舜尧,吴傲淼,顾栋磊,许航.林分因子对云顶山不同人工林林下植物多样性的影响[J].西北植物学报.2019
[4].胡瑞瑞,梁军,谢宪,黄咏槐,王俊.昆嵛山赤松纯林赤枯病特征及与林分因子的关系[J].林业科学.2019
[5].吴恒,朱丽艳,刘智军,吴雪琼.基于生长模型的林地“一张图”林分因子更新研究[J].林业资源管理.2019
[6].李丹,张俊杰,赵梦溪.基于FCM和分水岭算法的无人机影像中林分因子提取[J].林业科学.2019
[7].王小兰,陈甲瑞,杨小林,张传龙.尼洋河流域高山松次生林林分因子与林龄的相关性[J].西北农林科技大学学报(自然科学版).2019
[8].杨焕莹,宋建达,周焘,金光泽,姜峰.林分、土壤及空间因子对谷地云冷杉林叶面积指数空间异质性的影响[J].植物生态学报.2019
[9].胡瑞瑞,梁军,谢宪,黄咏槐,苑晓雯.昆嵛山腮扁叶蜂发生与赤松纯林林分因子的关系[J].生态学杂志.2019
[10].李金钎.活立木经济价值与林分因子相关模型的研究[J].绿色财会.2019
论文知识图
