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基于加权三角网和免疫算法的林分空间结构优化研究

李丹  
【摘要】:森林空间结构反映林木间相互作用情况,对森林长期的稳定发展有着重要意义。本研究以湖南省芦头林场样地数据和模拟样地数据为研究对象,考虑林木自身大小对其和周边林木相互作用关系强弱的影响,将林木胸径、树高和冠幅生成综合权重,对Delaunay三角网确定的空间结构单元中中心木与相邻木之间的距离进行加权。实现林木物理坐标转换为逻辑坐标,林木大小属性转变为空间属性,改变林木之间相互作用的拓扑关系。本文主要内容和结果如下:(1)将不同大小的林木看成不同竞争力状态的个体,提出基于Delaunay三角网模型的加权方法,生成加权空间结构单元。对中心木的相邻木数量进行统计得出,加权前后相邻木的数量均以5株最为常见。加权后自然样地和模拟样地中分别有26.99%和23.62%的相邻木数仍然保持不变,林木的相邻木数量变化幅度较小。加权林木空间结构单元中,中心木到其相邻木的平均距离增量随中心木的综合权重增加而减小,表明加权方法所得到的林木拓扑关系更能准确表征林木之间相互作用关系的强弱。(2)对加权空间结构指数及均质性指数的适用性进行分析。采用图示法和计算法对加权前后空间结构指数进行正态分布检验:加权前7个空间结构指数在两种方法验证的条件下均一致显示符合正态分布。加权后大小比、竞争指数、开阔比和空间密度指数利用不同方法所检验出的结果存在一定的偏差。综合考虑加权前后所有空间结构指数基本符合正态分布。从加权前后空间结构指数的Spearman相关性分析看出,大小比数、林层指数、混交度和开阔比加权前后分别呈显著相关性,说明以上加权空间结构指数是描述林分空间结构的有效指数;加权前后的竞争指数和角尺度均不存在显著相关性,但加权的竞争指数和角尺度在对空间结构的描述上更准确。加权前后均质性指数相关性分析显示,除N5外所有样地的加权前后均质性指数均为显著正相关;配对样本T检验显示除N1和N2之外,其余样地的加权前后均质性指数之间均存在显著性差异。说明加权均质性指数对林分的空间结构评价仍然具有适用性,且结果分析更科学合理。(3)以大小比数、林层指数等7个加权指数为空间结构优化目标,以林木大小多样性、径级多样性和间伐量为约束条件,构建加权空间结构优化间伐模型。用人工免疫算法求解并制定间伐方案。选用样地N4进行实验分析,结果进一步验证了加权空间结构间伐优化模型的可靠性和免疫算法求解优化模型的可行性。本文对加权后林分空间结构指数及均质性指数适用性进行了分析,在此基础上完善了林木空间结构间伐优化模型,为林分空间结构的合理优化提供理论依据,为森林的健康经营提供新的思路和途径。


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