国家自然科学基金(31070568)
- 作品数：16 被引量：156H指数：8
- 相关作者：李建军刘帅臧颢王传立曹旭鹏更多>>
- 相关机构：中南林业科技大学中国林业科学研究院资源信息研究所湖南文理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖南省自然科学基金湖南省教育厅重点项目更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术生物学更多>>
- 基于MO-GA的洞庭湖森林生态系统经营的理想空间结构模型被引量：5
- 2013年
- 森林生态系统经营的理想空间结构及其表达一直是国内外森林经营研究热点和难点。本研究以洞庭湖湿地森林生态系统为对象,选择混交度、竞争指数、角尺度、大小比数、林层指数、空间密度指数、开阔比数7个因子作为构建森林生态系统理想空间结构模型的多目标函数,将多目标优化转化为遗传种群的遗传进化寻优过程,建立森林空间多目标优化模型。结果表明:针对洞庭湖不同天然次生林群落,优化模型均能输出结构稳定、生态功能完整的森林生态系统经营的理想空间结构(集合),为结构化森林经营提供了优化经营的目标结构及量化标准,对恢复洞庭湖次生林生态功能和健康经营提供了理论依据和技术支撑,为智能信息技术在森林生态系统空间结构优化经营中的应用提供了新的思路。
- 曹旭鹏李建军刘帅张江
- 关键词：森林生态系统洞庭湖
- 南洞庭湖湿地龙虎山次生林林分空间结构研究被引量：4
- 2012年
- 为了优化洞庭湖湿地典型森林类型林分空间结构,充分发挥湿地森林涵养水源、保持水土和调节气候等多项功能,以南洞庭湖湿地龙虎山林场次生林群落为研究对象,依据现代森林生态和森林经理学原理,在现有林分空间结构分析方法的基础上,应用混交度、大小比数分析林分空间结构的树种隔离程度和林木大小分化程度,并提出应用角尺度和空间密度指数在分布角度和林木分布密度上分析林分空间分布格局的新方法,克服了传统研究中用角尺度不能确切反映树木个体之间距离的不足。结果表明:南洞庭湖龙虎山林场次生林林分1、2、3、4的混交度分别为0.29、0.43、0.46、0.16,属于弱度混交与中度混交的过渡类型,树种隔离程度不高,与多次人为干扰有关;平均大小比数分别为0.45、0.43、0.7、0.22,其先锋树种生长优势明显;平均角尺度分别为0.65、0.47、0.53、0.40,平均空间密度指数为0.65,其值分布在[0.485,0.806]的区间,总体分布格局呈均匀分布向随机分布演替的趋势,接近于近自然的随机分布状况。龙虎山林场次生林群落林分空间结构是洞庭湖湿地区域森林生态系统空间结构恢复和近自然经营研究的较理想的森林群落。
- 李建军陈端吕谭骏珊臧颢曹旭鹏
- 关键词：混交度角尺度
- 基于Voronoi图的林分空间模型及分布格局研究被引量：23
- 2014年
- 以南洞庭湖龙虎山次生林为研究对象,建立林分Voronoi图模型,通过该模型表示林分空间结构特征,提取林木空间量化信息。在此基础上,引入变异系数量化Voronoi多边形面积的变化率,将林木空间格局分析转化为计算Voronoi图变异系数,并将计算结果与角尺度作相关性比较。结果表明:林分Voronoi图模型能准确表达林木邻接关系、相邻木距离及角度、空间密度等重要空间信息;大尺度取样时(76m以上),变异系数趋于稳定,林分整体空间格局呈接近随机分布的轻度聚集;Voronoi图变异系数和角尺度存在显著的正相关关系,进一步说明本研究格局分析方法的可行性和有效性;受多种因素影响,乔木层主要树种在不同发育阶段的空间格局表现出强烈的时间和空间动态特性,且小径木多为聚集分布,大径木呈轻度聚集或随机分布。基于Voronoi图的林分空间模型及格局分析方法,从空间上表征林木的生长繁育特性、种内种间关系、资源及环境分布特征,为计算几何方法应用于林分空间经营提供了新的思路。
- 刘帅吴舒辞王红张江李建军王传立
- 关键词：VORONOI图角尺度
- 南洞庭湖次生林优势树种的空间分布格局研究被引量：1
- 2014年
- 以南洞庭湖龙虎山林场次生林群落为研究对象,采用点格局O-ring统计方法,分析了该群落中优势树种青椆和樟树的空间分布特征及树种间的空间关联性。结果表明,林木空间分布格局与空间尺度密切相关,小尺度多呈聚集分布,随尺度增大,聚集度降低;受多种因素影响,青椆种群整体呈聚集分布,但有从聚集向随机过渡的趋势,其小树为强度聚集分布,大树呈轻度聚集或随机分布。而樟树种群整体则呈随机分布,其大树更是趋近于均匀分布;青椆种群的生长总体上与樟树无关,其小树更多的是面临来自种内的激烈竞争,而樟树由于是阳性树种,其小树的生长被大树所抑制,仅上层出现林窗时才可能长成大树。
- 王红刘帅李建军张合平
- 关键词：次生林优势树种点格局分析
- 基于Voronoi图的林分密度测量方法被引量：1
- 2014年
- 林分密度衡量林木对其所占有空间的利用程度,是影响林分生长和发育、木材数量和质量的重要指标。提出一种基于Voronoi图的林分空间密度计测方法,并将其应用于测量洞庭湖区龙虎山林场的天然次生林林分密度。结果表明:基于Voronoi图的林分密度测量方法,可不受林分起源、年龄及立地条件等因素的影响,测量结果具有较高精度,并能反映林木空间利用程度和空间分布格局。
- 王红张合平刘帅
- 关键词：VORONOI图
- 模糊综合评价法在九万山自然保护区综合评价中的应用被引量：12
- 2015年
- 以广西九万山国家级自然保护区为研究对象,建立自然保护区综合评价层次结构模型,采用模糊综合评价法对其进行综合评价。结果表明,准则层中生态质量评价的得分最高,社会经济评价的得分次之,管理体系的得分最低,说明九万山自然保护区的生态质量状况良好,保护价值很高,但保护管理力度还需进一步加强;指标层中多样性、文化科研价值两个评价指标的得分较高,而管理条件和管理措施两个评价指标的得分相对较低,说明该自然保护区的物种资源非常丰富、生态系统类型多样,具有很高的文化科研价值,但该保护区也存在基础设施薄弱、法规建设滞后、自养能力不强、科研人才缺乏等亟待解决的问题;最后,得出目标层的综合评价得分为93.3,评价等级为1级,表明该保护区生态质量状况良好,保护价值很高,管理体系基本完整,社会经济价值很高,能满足该自然保护区可持续发展的需要。
- 刘德晶邓立斌陈端吕邓丽群
- 关键词：模糊综合评价法国家自然保护区
- 基于知识粒度的森林生态系统健康评价指标赋权方法被引量：14
- 2014年
- 依据系统科学原理,从影响森林健康包括的系统活力、系统组成、系统恢复力和林地环境等方面筛选13个指标构建森林健康评价指标体系;针对健康评价取值未知(无决策属性)的状况,利用粗糙集理论的属性重要度分析各指标因子对森林健康的影响程度,提出将基于知识粒度和属性重要度的森林健康评价指标赋权法。根据二类调查和样地调查数据,以湖南省大围山自然保护区8个次生林群落和2个人工林样地为应用实例,结果表明:森林健康评价指标体系的林分郁闭度、林分蓄积量、叶面积指数等13个指标在大围山自然保护区森林健康评价中的权重与专家打分法得到的结果基本相符,并且对样地进行了评价,其中只有1个处于健康,7个处于亚健康,2个处于不健康。与层次分析法、主成分分析法等赋权方法相比,基于粗糙集的森林健康评价指标赋权法不需要提供任何先验信息,以森林健康系统相关信息为分析依据,直接从反映森林健康的指标数据中挖掘各因子之间的相关性及其重要度,不依赖专家经验,信息量越大,所得权重越客观。该评价指标赋权法真实有效,评价结果更符合客观实际,为森林健康评价和健康经营提供理论依据。
- 刘素芝何小东李建军
- 关键词：森林健康评价知识粒度属性重要度赋权
- 水源涵养林健康评价指标系统的结构解析被引量：11
- 2014年
- 针对森林健康评价指标过多、过泛、可操作性不强、含义不清的现状,在深入分析西洞庭湖区水源涵养林结构特征的基础上,从系统活力、林分结构、系统恢复力、林地环境和森林经营5个方面筛选30个指标建立林分尺度水源涵养林健康评价指标体系。依据系统科学原理,应用改进解析结构模型法系统分析了水源涵养林健康评价指标系统的结构层次关系和指标之间的相互关系,提出了经结构解析的水源涵养林健康评价指标系统。在此基础上,应用熵修正与AHP赋权相结合的方法对指标及因子进行定量化研究。结果表明:水源涵养林健康评价指标系统是一个5级递阶系统,单位面积蓄积量、林分平均树高、林分平均胸径、年蓄积生长量等处于第1级系统的指标对水源涵养林健康影响最大,处于第5级系统指标(枯死倒立木株数)对水源涵养林健康影响最小。经过系统结构解析使建立的森林健康评价指标系统结构层次关系明晰,结构关系良好,根据递阶系统层次关系得到较合理的指标权重,可信度提高,且更符合实际情况,可望为水源涵养林健康评价和健康经营实践提供理论依据。
- 李建军张会儒熊志祥王传立刘帅
- 关键词：水源涵养林森林健康评价
- 水源涵养林多功能经营结构优化模型初探被引量：12
- 2012年
- 从林分空间结构、树种结构和林木健康状况三个方面筛选7个因子,应用非线性多目标规划法确定水源涵养林多功能经营结构优化目标,定义目标函数-林分空间结构均质性指数,以林分树种多样性和空间结构等为约束条件建立水源涵养林多功能经营结构优化模型。以择伐和补植为优化的经营措施,对南洞庭湖湿地区域现实次生林典型林分进行空间结构优化实践。结果表明,通过模型的空间结构优化和调整,研究林分的空间结构得到了明显的改善,且树种多样性和林分健康状况并未降低。说明建立的优化模型能较有效地指导水源林多功能经营和林分结构优化以及生态系统的稳定,且实际使用方便,可操作性强,对保护和恢复水源林生态系统具有重要的现实意义。
- 李建军张会儒王传立臧颢曹旭鹏
- 关键词：水源涵养林林分空间结构
- 毛竹导热系数非线性拟合的PSO-BP模型
- 2012年
- 应用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)训练多层前馈(back propagation,BP)神经网络,提出毛竹导热系数的PSO-BP模型,将神经网络的学习过程映射为粒子群体的迭代寻优过程,达到优化神经网络权值及阈值的目的。结果表明:毛竹导热系数PSO-BP模型在泛化性能、拟合精度、训练及验证误差等方面均优于标准BP网络模型。
- 吴舒辞刘帅李建军沈学杰王传立
- 关键词：神经网络粒子群优化算法
