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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

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

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

基于Voronoi图的林分空间模型及分布格局研究被引量：26: 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

洞庭湖森林生态系统空间结构均质性评价被引量：11: 2013年; 以东、南、西洞庭湖区域君山岛、龙山、赤山岛龙虎山林场、明朗山、常德林场、和洑林场和桃源县天然次生林为对象,借鉴生态学有关生态系统内部均衡和均质原理,在森林生态系统(斑块)尺度,从空间结构的混交、竞争、空间分布格局3个方面分析提出空间优化的均质性目标、均质性指数及均质性评价方法和评价标准。结果表明:15个洞庭湖湿地调查林分平均均质性评价指数为0.2517。均质性评价的5个等级中处于1级和2级的林分为12个,占80%,处于3级的林分只有3个,仅占20%。说明洞庭湖各林分整体上在空间结构、生长环境和树种优势度等方面不具有明显优势,离理想空间结构差距太大;按照高程不同,洞庭湖湿地从湖沼到丘陵岗地,林分空间结构均质性特征逐渐增强。森林生态系统空间优化均质性目标及均质性指数的提出是森林可持续经营空间途径的拓展,为森林经营的理想空间结构及其表达探索一条新途径。; 李建军刘帅张会儒邝祝芳王传立张江曹旭鹏; 关键词：洞庭湖湿地林分空间结构

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

基于改进PSO的洞庭湖水源涵养林空间优化模型被引量：20: 2013年; 以结构化森林经营思想为理论基础,从与水源林涵养水源、保持水土功能密切相关的林分物种组成(树种混交)、种内及种间竞争、空间分布格局、垂直结构4个方面选择混交度、竞争指数、角尺度、林层指数、空间密度指数、开阔比数作为水源林健康经营和林分空间结构优化的目标函数,建立洞庭湖水源林林分多目标空间优化模型,应用改进的群智能粒子群算法求解林分空间结构优化模型,并针对模型输出的目标树空间结构单元制定周密的经营策略。研究结果表明,优化模型能准确定位林分空间关系的薄弱环节,调控措施能显著改善林分空间结构,有利于促进森林生态系统的正向演替,为恢复洞庭湖水源林生态功能和健康经营提供理论依据和技术支撑。应用优化模型进行水源涵养林健康经营突破了传统森林经营模式,为智能信息技术在森林空间经营中的应用提供了新的思路。; 李建军张会儒刘帅邝祝芳王传立臧颢曹旭鹏; 关键词：林分空间结构粒子群优化森林健康经营

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湖南省自然科学基金(10JJ2022)