湖南省教育厅科研基金(13C1143)
- 作品数：2 被引量：10H指数：1
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- 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
- 森林空间结构分析中基于Voronoi图的样地边缘校正被引量：9
- 2017年
- 【目的】提出一种新的样地边缘校正方法——Voronoi图结点距离判定,为森林空间结构分析和调控提供技术支撑。【方法】为评估Voronoi图结点距离判定的性能,引入量化评估指标RMSE,采用角尺度、聚集指数和大小比数等空间结构指数构造RMSE,并通过设置不同场景的模拟样地和调查样地,将Voronoi图结点距离判定与其他校正方法进行比较和分析。【结果】缓冲区法、最近邻体校正、Voronoi图结点距离判定虽同属减少样本类校正方法,但各校正方法的性能及效果受到林木样本量、林木空间格局、空间结构指数、样地情况等因素影响,差异很大。缓冲区法虽简单易行,但样本浪费严重,且同时存在漏判和误判2种误差,其校正样地的RMSE曲线通常维持在较高水平。Voronoi图结点距离判定可视为缓冲距离随边界林木实际分布自适应变化的校正方法,具备更强的校正能力,能最大限度地排除样地外林木的边缘干扰,在角尺度、大小比数以及样本量充足的聚集指数计算中均优于其他校正方法,但也存在误判及样本利用率偏低等不足。最近邻体校正的性能介于缓冲区法和Voronoi图结点距离判定之间,其RMSE曲线的整体水平要高于Voronoi图结点距离判定。【结论】林木样本量与样地边缘校正密切相关,对于样地大小和林分密度的任何改变最终都体现在林木样本量的增减上,维持充足的林木样本对于样地校正尤为重要。林木空间分布是影响样地边缘校正的另一重要因素,当林木呈随机分布或均匀分布时,样地边缘校正的重要作用能得到更好体现。此外,样地经过校正后,各类空间结构指数的计算精度均能获得显著提高,且聚集指数的计算需要样地提供充足的林木样本量。
- 刘帅张江李建军周国雄吴舒辞
- 关键词：VORONOI图
