【技术实现步骤摘要】
一、
本专利技术涉及一种造林决策支持或规划设计方法，特别是一种异龄混交林最佳树种径阶密度最优经营配置的方法。二、技术背景林分的径阶、树高和密度是林分调查的重要因子，也是森林经营的可靠数据。而他们与蓄积量的关系一直是林业工作者所关注的问题。一种异龄混交林最佳树种径阶密度最优经营配置的方法是通过大量研究，取得数学经验模型，再利用非线性数学模型，建立一元材积模型最佳径阶密度分布模型和二元材积模型最佳径阶密度分布模型，为林决策支持或规划设计提供理论上的依据。三、
技术实现思路
为了提高林决策支持或规划设计，本专利技术的目的就是提供一种异龄混交林最佳树种径阶密度最优经营配置方法。本专利技术的目的是这样实现的：利用定角θ控制定点立木计数抽样木观测，数学模型①k＝(50θ)2，θ以弧度为单位，定角θ控制的定点计数木n≤10；某林分有i＝1，2，...，m个树种，定角θ观测计数抽样木的结果为dij，Hij(dij为胸径，Hij为树高，i为树种，j＝1，2，…，n为计数木抽样木序数)，某计数木的林分密度Nij(棵/km2)，数学模型②某树种材积量的一元材积V1数学模型③为二元材积V2数学模型④其中，ai、bi、ci为第i树种的三个参数，因此，一元材积年度生长量ΔV1数学模型⑤为：二元材积年度生长量ΔV2数学模型⑥为其中，Δdij，ΔHij为下一年胸径和树高的生长量，依解析木模型获取；使林分年度蓄积生长量ΔM1最大的一元径阶分布数学模型⑦为：使林分年度蓄积生长量ΔM2二元径阶分布数学模型⑧为ΔM2=&...
【技术保护点】
一种异龄混交林最佳树种径阶密度最优经营配置的方法，其特征是：利用定角θ控制定点立木计数抽样木观测，数学模型①k＝(50θ)2，θ以弧度为单位，定角θ控制的定点计数木n≤10；某林分有i＝1，2，...，m个树种，定角θ观测计数抽样木的结果为dij，Hij(dij为胸径，Hij为树高，i为树种，j＝1，2，...，n为计数木抽样木序数)，某计数木的林分密度Nij(棵/km2)，数学模型②Nij=kπdij2×4×104;]]>某树种材积量的一元材积V1数学模型③为二元材积V2数学模型④其中，ai、bi、ci为第i树种的三个参数，因此，一元材积年度生长量ΔV1数学模型⑤为：二元材积年度生长量ΔV2数学模型⑥为其中，Δdij，ΔHij为下一年胸径和树高的生长量，依解析木模型获取；使林分年度蓄积生长量ΔM1最大的一元径阶分布数学模型⑦为：使林分年度蓄积生长量ΔM2二元径阶分布数学模型⑧为ΔM2=Σi=1mΣj=1nNij(aibjdijbi-1HijciΔdij+aicidijbiHijci-1ΔHij)...
【技术特征摘要】
1.一种异龄混交林最佳树种径阶密度最优经营配置的方法，其特征是：利用定角θ控制定点立
木计数抽样木观测，数学模型①k＝(50θ)2，θ以弧度为单位，定角θ控制的定点计数木n≤10；
某林分有i＝1，2，...，m个树种，定角θ观测计数抽样木的结果为dij，Hij(dij为胸径，Hij为树高，
i为树种，j＝1，2，...，n为计数木抽样木序数)，某计数木的林分密度Nij(棵/km2)，数学模
型②Nij=kπdij2×4×104;]]>某树种材积量的一元材积V1数学模型③为二元材积V2数学模型④其中，
ai、bi、ci为第i树种的三个参数，因此，一元材积年度生长量ΔV1数学模型⑤为：
二元材积年度生长量ΔV2数学模型⑥为
其中，Δdij，ΔHij为下一年胸径和树高的生长量，依
解析木模型获取；
使林分年度蓄积生长量ΔM1最大的一元径阶分布数学模型⑦为：使林分年度蓄积生长量ΔM2...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。