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湖南壶瓶山国家级自然保护区森林健康评价

湖南壶瓶山国家级自然保护区森林健康评价

作者：杜静中南林业科技大学

学位级别：硕士

森林是一个以乔木为主,集灌木、草本植物、动物及微生物组成的复杂生物群落结构,是人类赖以生存的基本要素,为人类生存发展提供了物质基础。对其健康评价不仅涉及到森林群落结构特征,还包括立地条件、生态功能、抗风险能力等,具有极高... 详细信息

森林是一个以乔木为主,集灌木、草本植物、动物及微生物组成的复杂生物群落结构,是人类赖以生存的基本要素,为人类生存发展提供了物质基础。对其健康评价不仅涉及到森林群落结构特征,还包括立地条件、生态功能、抗风险能力等,具有极高的综合性。本研究利用湖南壶瓶山国家级自然保护区森林资源二类调查数据和实地调查数据,以样地点为尺度,构建以立地条件、森林结构、生态功能和抗风险能力为主体的森林健康评价体系,通过主成分分析提取健康评价指标,利用综合评价法-熵权法对湖南壶瓶山国家级自然保护区进行森林健康评价,利用空间插值法分析森林健康质量的空间分布特征。研究结果表明:(1)样地特征。91个样地的海拔高度为269～1840m,坡度为7～42°,土壤厚度为25～120 cm,土壤有效氮、磷、钾含量分别为99.2～127.3、4.12～6.89和72.1～112.2 mg.kg-1,从核心区到缓冲区再到实验区,海拔高度逐渐降低,坡度逐渐变缓,土壤厚度逐渐增加,土壤有效氮、磷、钾含量逐渐增加。91个样地乔木蓄积量为18～125 m3·ha-1,郁闭度为0.18～0.82,灌、草层盖度为22%～48%,从核心区到缓冲区再到实验区,蓄积量逐渐增加,郁闭度逐渐增大,灌、草层盖度先上升后下降。91个样地Margalef指数为3.1～12.8,Shannon-Weiner指数为1.9～8.2,土壤有效持水量为268～1150 t·ha-1,从核心区到缓冲区再到实验区,Margalef、Shannon-Weiner指数和土壤有效持水量逐渐增大。核心区抗火灾能力相对较高,抗病虫害能力在三个功能区之间无显著性差异。(2)指标体系筛选。构建了以立地条件、森林结构、生态功能、抗风险能力为准则层,以海拔高度、蓄积量、物种丰富度、火险等级等13个指标为因子层的指标体系,通过熵权法确定各指标权重,4个准则层权整体权重依次是0.345、0.280、0.239和0.136,单一指标中海拔高度权重最高为0.113。(3)综合评价。91个样地中,健康等级为“优质”的样地数量为5个,占比为5.5%;健康等级为“健康”的样地数量为46个,占比为50.5%;健康等级为“亚健康”的样地数量为35个,占比为38.5%;健康等级为“不健康”的样地数量为5个,占比为5.5%;无“病态”样地。对应的森林面积依次是:健康(33391 ha)>亚健康(25784 ha)>不健康(3736 ha)>优质(3657 ha)。Kriging空间插值法表明,从北到南,从核心区到实验区,海拔高度逐渐降低,森林健康质量逐渐增加。

关键词：湖南壶瓶山国家级自然保护区森林健康评价熵权法空间插值法功能区

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森林健康评价指标体系的研究

中南林业科技大学学报 2013年第8期33卷 79-82页

作者：李杰高祥徐光吴润郑小贤北京林业大学森林资源与环境管理国家林业局重点实验室北京100083 吉林省汪清林业局吉林汪清133200 国家林业局调查规划设计院北京100714

在原有研究的基础上提出评价体系框架,并结合实例分析各层次之间的关系。提出了由"调查指标-阈值指标-评价指标-控制指标-目标指标"5个层次构成的森林健康评价指标体系框架。以吉林汪清林业局金沟岭林场杨桦次生林为例,建立森林健康评... 详细信息

在原有研究的基础上提出评价体系框架,并结合实例分析各层次之间的关系。提出了由"调查指标-阈值指标-评价指标-控制指标-目标指标"5个层次构成的森林健康评价指标体系框架。以吉林汪清林业局金沟岭林场杨桦次生林为例,建立森林健康评价指标体系,评价结果表明:该体系层次清晰、指标合理、逻辑清晰,便于实施和控制。该体系为探索森林健康研究的评价手段,丰富其理论研究体系提供了方法参考。

关键词：森林健康评价评价指标体系杨-桦次生林

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基于SOM神经网络的宜城市森林健康评价

南方林业科学 2023年第5期51卷 65-70页

作者：林治成杨贵才夏锐康建坤曾冠中张伟中国地质大学(武汉)·地球物理与空间信息学院湖北武汉430074 中国地质调查局地球物理调查中心河北廊坊065000 中国地质调查局自然资源综合调查指挥中心北京100055

森林健康是生态文明建设中不可或缺的一环。本文基于2022年宜城市森林调查数据,通过主成分分析法排除冗余因子,确定健康评价指标,并运用SOM神经网络模型进行聚类分析,对宜城市森林健康状况进行评价。结果表明:(1)总的来看,宜城市森林优... 详细信息

森林健康是生态文明建设中不可或缺的一环。本文基于2022年宜城市森林调查数据,通过主成分分析法排除冗余因子,确定健康评价指标,并运用SOM神经网络模型进行聚类分析,对宜城市森林健康状况进行评价。结果表明:(1)总的来看,宜城市森林优质健康等级最少,占比12.86%,健康等级占比17.14%,亚健康等级占比21.43%,不健康等级最多,占比31.43%,极不健康等级占比17.14%;(2)宜城市森林以幼龄林与中龄林为主,龄组结构较为不合理,中龄林健康状况整体略优于幼龄林;(3)以郁闭度划分,低郁闭度森林健康状况优于高郁闭度森林;(4)以起源划分,人工林健康状况优于天然林。

关键词：森林健康评价宜城市主成分分析法 SOM神经网络聚类分析

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太行山南麓3种典型人工林健康评价

水土保持研究 2024年第5期 295-303页

作者：靳姗姗夏霁晖谢沛铮陈晓蔚王群星周梦丽闫东锋河南农业大学林学院河南省林业生态建设发展中心

[目的]森林健康评价是进行森林管理的依据，开展森林健康评价能够为实现森林可持续经营目标提供一定理论基础。[方法]以太行山南麓广泛分布的侧柏人工林、栓皮栎人工林和刺槐人工林为研究对象，综合使用主成分分析法、聚类分析法和判别... 详细信息

[目的]森林健康评价是进行森林管理的依据，开展森林健康评价能够为实现森林可持续经营目标提供一定理论基础。[方法]以太行山南麓广泛分布的侧柏人工林、栓皮栎人工林和刺槐人工林为研究对象，综合使用主成分分析法、聚类分析法和判别分析法3种多元统计分析方法，选择林分生产力、立地条件、群落结构、稳定性与可持续能力4个一级指标和21个二级指标构成森林健康评价体系，对其森林健康状态进行评价。[结果]树高、胸径、土壤全K含量、森林火险指数是影响研究区森林健康的主要因子，其主成分因子载荷均大于0.6;在所调查的17块样地中，8个样地森林健康等级为“健康”或“亚健康”(占比和为47.0%),侧柏、栓皮栎和刺槐人工林相应森林健康等级占比和分别是60.0%,33.4%和50.0%,9块样地森林等级为“中健康”或“不健康”(占比和为53.0%),侧柏、栓皮栎和刺槐人工林相应森林健康等级占比和分别是40.0%,66.7%和50.0%。[结论]整体上看，研究区侧柏和刺槐人工林林分健康状况良好，栓皮栎人工林健康状况较差。

关键词：人工林森林健康评价主成分分析聚类分析判别分析

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基于SOM神经网络的新化县森林健康评价

中南林业科技大学学报 2017年第4期37卷 21-26页

作者：刘晓农宋亚斌邢元军国家林业局中南林业调查规划设计院湖南长沙410014

运用主成分分析法、定量和定性相结合的方法构建了新化县森林健康评价指标体系,基于SOM神经网络构建了新化县森林健康评价模型,对新化县森林进行健康评价,利用GIS技术对健康评价结果和森林属性进行了数据对比分析,结果表明:新化县森林... 详细信息

运用主成分分析法、定量和定性相结合的方法构建了新化县森林健康评价指标体系,基于SOM神经网络构建了新化县森林健康评价模型,对新化县森林进行健康评价,利用GIS技术对健康评价结果和森林属性进行了数据对比分析,结果表明:新化县森林的总体健康水平不高,主要以较健康状态为主;森林的健康状况存在明显的空间分布特征,森林的健康状况与人为干扰程度存在明显的相关关系;结合森林起源、林种、龄组、主要优势树种和森林健康等级空间分布进行了对比分析,得出了新化县森林起源、林种、龄组和主要优势树种健康状况的现状和成因。

关键词：森林健康评价主成分分析 SOM神经网络新化县

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基于熵权-云模型的环洞庭湖森林健康评价

中南林业科技大学学报 2020年第11期40卷 119-128页

作者：李显良张贵李建军中南林业科技大学林学院湖南长沙410004 湖南体育职业学院湖南长沙410019

【目的】森林健康评价过程中迫切需要解决评价指标权重赋值的人为主观性,以及定量指标与定性评价结果之间的相互转换问题,从而提高森林健康评价的科学性。【方法】采用熵权法客观计算评价指标的权重,基于云模型方法综合评定森林健康等... 详细信息

【目的】森林健康评价过程中迫切需要解决评价指标权重赋值的人为主观性,以及定量指标与定性评价结果之间的相互转换问题,从而提高森林健康评价的科学性。【方法】采用熵权法客观计算评价指标的权重,基于云模型方法综合评定森林健康等级。以湖南省森林资源二类调查结果与通过遥感数据获取的增强植被指数(EVI)和地表温度(LST)为数据来源,通过ArcMap均匀分布采样并进一步去除重复采样点以及其他不符合要求的采样点后,最终选取4627个小班进行森林健康评价。通过定性与定量分析确定了由11个指标组成森林健康评价指标体系;对各指标进行频数分析,建立健康等级与指标取值区间的对应关系;运用熵权-云模型法综合评定各森林小班的健康等级。【结果】在评价的4627个小班中,优质小班数量仅有2个;健康小班数量最多,占总数的46.92%;亚健康小班数量次之,占总数的20.83%;不健康小班与疾病小班数量分别占总数的19.88%与12.32%。环洞庭湖区域整体森林健康程度一般,从分布区域来看,亚健康及以上的小班主要分布在研究区的东部以及南部,该区域主要是以马尾松和杉木为优势树种的针叶林和以栎类为优势树种的阔叶林;不健康小班主要分布在研究区的中部和西北部,该区域主要是平原,以耕地居多,森林小班穿插在其中,小班面积相对较小;疾病小班零散分布在整个研究区。【结论】熵权-云模型法的应用减少了森林健康评价的主观性,实现了评价指标与评价等级之间的不确定性映射,为森林健康的科学评价提供了一种新的思路和方法。

关键词：熵权法云模型森林健康评价环洞庭湖

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基于GIS的将乐林场森林健康评价

中南林业科技大学学报 2016年第4期36卷 51-55页

作者：杨雪春侯绍梅刘东兰郑小贤北京林业大学森林资源与环境管理国家林业局重点实验室北京100083 北京天下图数据技术有限公司北京100083

以福建省将乐林场为研究对象,根据研究区森林调查数据,采用层次分析法构建基于GIS的森林健康评价指标体系。利用GIS的空间分析功能评价森林的健康状况,并制作森林健康等级图。结果表明:将乐林场参与评价的1154个小班大部分处于健康状态... 详细信息

以福建省将乐林场为研究对象,根据研究区森林调查数据,采用层次分析法构建基于GIS的森林健康评价指标体系。利用GIS的空间分析功能评价森林的健康状况,并制作森林健康等级图。结果表明:将乐林场参与评价的1154个小班大部分处于健康状态,占林场总面积的88.761%,各健康等级比重比例依次为:健康(84.803%)、亚健康(10.116%)、优质(3.958%)和不健康(1.123%),结果可为林场森林健康经营提供科学依据。

关键词：森林健康评价评价指标 GIS 将乐林场

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基于复杂网络的森林健康评价研究

中南林业科技大学学报 2015年第8期35卷 13-16,22页

作者：谭三清王湘衡肖维张盛中南林业科技大学理学院湖南长沙410004

为了揭示森林生态系统健康状况的发展规律,本研究构建了森林健康评价指标体系,采用复杂网络和综合指数法对森林健康状况进行了评价分析。以广州市大岭山林场216个小班为例,把优势树种和龄组相同的相邻小班合并成景观斑块,构建了小班网... 详细信息

为了揭示森林生态系统健康状况的发展规律,本研究构建了森林健康评价指标体系,采用复杂网络和综合指数法对森林健康状况进行了评价分析。以广州市大岭山林场216个小班为例,把优势树种和龄组相同的相邻小班合并成景观斑块,构建了小班网络、景观斑块网络,并计算出不同尺度的健康指数。结果表明:小班尺度,优质、健康、亚健康、不健康、病态小班分别是139个、44个、20个、11个、2个;景观斑块尺度,优质、健康、亚健康、不健康、病态景观斑块分别占总面积的75.57%、10.68%、10.13%、2.86%、0.76%;区域尺度,整个区域的森林健康指数为78.62,森林健康等级为健康。研究结果可为森林可持续经营提供科学依据。

关键词：森林健康评价景观斑块复杂网络综合指数法

基于T-S模型的神经网络在小陇山森林健康评价中的应用

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广东农业科学 2012年第3期39卷 167-169页

作者：巨天珍孟凡涛姚晶晶王彦任海峰王蒙张宋智西北师范大学地理与环境科学学院/甘肃省生物电化学与环境分析重点实验室甘肃兰州730070

综合考虑T-S模型的精确性及快速性和BP神经网络的自适应能力,提出了基于T-S模型的模糊神经网络的森林健康评价模型,并利用MATLAB7.5编写程序。以小陇山油松林为例,进行计算,将结果呈送给多位小陇山林业专家,专家们对评价结果均满意。

关键词： T-S模糊模型 BP神经网络森林健康评价小陇山