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刘平，马履一，王玉涛 著

图书标签:

• 油松
• 人工林
• 生长动态
• 模拟系统
• 林业
• 生态学
• 模型构建
• 应用研究
• 森林管理
• 生物统计

店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 中国林业出版社

ISBN：9787503865220

商品编码：29729875839

包装：平装

出版时间：2012-05-01

基本信息

书名:油松人工林生长动态模拟系统构建与应用研究

：42.00元

售价：29.4元,便宜12.6元,折扣70

作者:刘平,马履一,王玉涛

出版社：中国林业出版社

出版日期：2012-05-01

ISBN：9787503865220

字数：232000

页码：188

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.459kg

编辑推荐

内容提要

刘平等编著的《油松人工林生长动态模拟系统构建与应用研究》的出版，为我国森林植被模拟及营林决策管理系统等方面的研究提供参考，为实现我国森林资源经营管理科学化、数字化、化提供重要的依据。本书共九章节，内容包括森林动态模拟系统研究进展、美国森林植被模拟系统(FVS)剖析、油松人工林径阶结构及林下植物多样性特征、油松人工林树冠模型研制、油松人工林单木胸径生长模型研制等。

目录

作者介绍

文摘

序言

图书简介 本书深入探讨了油松（Pinus tabuliformis）人工林在不同管理措施和环境因子影响下的生长发育规律，旨在构建一个精确、高效的生长动态模拟系统，并在此基础上，研究该系统的实际应用价值，为油松人工林的科学经营和可持续发展提供理论依据和技术支持。 第一部分：油松人工林生长动态模拟系统的理论基础与模型构建 第一章：油松生态学特性与生长发育特点 油松的生物学特性： 详细阐述油松的植物学分类、形态特征、繁殖方式（有性与无性）、对水分、光照、温度、土壤养分等环境因子的生理生态响应。重点分析油松在不同年龄阶段的形态建成的变化，例如幼苗期、幼林期、中龄林、成熟林等，以及这些变化如何影响其在林分中的竞争地位和生长速率。 油松人工林的演替规律： 探讨油松人工林在不同经营方式（如疏伐、间伐、施肥、病虫害防治等）下的群落结构动态。分析人工林相较于天然林在物种组成、林下植被、土壤微生物群落等方面可能存在的差异，以及这些差异如何影响油松的生长。 影响油松生长的关键因子： 梳理并量化分析影响油松生长速度和材积积累的内外部因素。内部因素包括树种特性、遗传变异、个体竞争等；外部因素则涵盖气候条件（年均温、降水量、光照时长、极端天气事件）、土壤条件（土层厚度、质地、肥力、pH值、水分保持能力）、地形地貌（坡度、坡向、海拔）、以及人为干扰（经营措施、病虫害、森林火灾、环境污染）等。针对每个因子，结合已有的科学研究成果，分析其作用机制和潜在影响程度。 第二章：生长动态模拟模型的研究进展与理论框架 森林生长模型分类与比较： 全面回顾和梳理当前森林生长模拟的主流模型类型，包括经验模型、半经验模型、过程模型（如生物生理模型、生态系统模型）。分析各类模型的优势、局限性、数据需求、计算复杂度以及适用范围。重点对比适合模拟针叶林（特别是油松）生长特性的模型。 模型的理论基础： 深入探讨生长模拟模型所依赖的理论基础，例如： 个体为本模型（Individual-Based Models, IBMs）： 强调模拟林分中每个个体树木的生长、死亡、竞争与空间分布，能够更精细地刻画林分动态。 林分为本模型（Stand-Level Models）： 以林分整体的平均生长趋势为模拟对象，数据需求相对较低，计算效率高。 过程模拟模型： 基于光合作用、呼吸作用、水分利用、养分吸收等生理过程，模拟树木的碳氮代谢和能量流动，更能反映环境因子对生长的直接影响。 机器学习与人工智能模型： 探讨利用大数据和先进算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、神经网络（Neural Networks）等，来识别和预测生长模式，提高模型的精度和适应性。 构建生长模拟系统的理论框架： 提出本研究拟构建生长模拟系统的整体理论框架。该框架应包含： 模型结构： 确定采用何种模型结构（如个体为本、林分级、或混合模型），以及模型的关键模块（生长模块、死亡模块、竞争模块、环境因子响应模块等）。 模型参数化： 明确模型所需的关键参数，并探讨参数的来源（文献、实测数据、反演等）和参数化方法。 模型验证与评估： 建立模型验证和评估的指标体系（如R²、RMSE、MAE、Nash-Sutcliffe效率系数等），以及验证方法（如交叉验证、独立样本验证）。 系统集成： 考虑如何将模型模块化、参数化，并与数据管理、结果输出等功能进行有效集成，形成一个完整的模拟系统。 第三章：油松人工林生长动态模拟模型的数学模型构建 基本生长方程： 建立描述油松单木或林分整体年生长量（如胸径、树高、材积）的数学方程。方程的设计应考虑年龄、密度、环境因子等多个变量的影响。例如，采用逻辑斯蒂方程、Gompertz方程或具有自变量形式的回归方程来描述年生长量随年龄的变化。 竞争模型： 引入竞争因子来量化林木之间的竞争关系。可以考虑基于树冠重叠度、距离、林下光照、地下根系竞争等多种竞争指标，建立竞争方程，并将其纳入生长模型。 环境因子响应函数： 为模型中的关键变量（如光合速率、水分利用效率、养分吸收速率）构建响应函数，描述其随气候、土壤等环境因子的变化而产生的动态调整。例如，为降雨量、温度、土壤肥力等设置阈值和响应曲线。 死亡模型： 建立描述林木死亡率的模型。死亡率可以与林木个体特征（如大小、健康状况）、林分密度、病虫害发生概率、经营措施等相关联。 模型方程组的建立与求解： 将上述各模块的方程进行整合，形成一个包含多个相互关联的方程组。探讨不同模型结构下方程组的数学求解方法，包括解析解、数值解（如欧拉法、龙格-库塔法）等。 模型参数的估计与优化： 详细阐述模型参数估计的方法，如最大似然估计、最小二乘法、贝叶斯方法等。介绍参数优化算法，如遗传算法、模拟退火算法等，用于提高模型拟合度和预测精度。 第二部分：油松人工林生长动态模拟系统的应用研究 第四章：模拟系统的开发与参数化 系统架构设计： 明确模拟系统的整体架构，包括用户界面（GUI）、数据管理模块、核心模拟引擎、结果分析模块、可视化模块等。可以选择合适的开发平台和编程语言（如Python、R、C++等）来实现。 数据采集与预处理： 详细说明用于系统参数化和验证的实测数据来源，包括： 样地数据： 长期定位监测样地的树木生长、存活、更新、林分结构、土壤理化性质、气候数据等。 遥感数据： 卫星影像（如Landsat、Sentinel）、无人机影像等，用于获取大范围的林分覆盖度、生物量、叶面积指数等信息。 模型参数数据库： 收集已有的油松或其他相似松树的生长参数、生理生态参数等。 数据清洗与整理： 介绍数据质量检查、异常值处理、数据格式统一等预处理步骤。 模型参数化过程： 详细描述如何利用收集到的数据对模型参数进行估计和校准。例如，如何选择合适的样地数据与模型方程进行回归分析，如何利用遥感数据反演关键环境因子，如何利用文献数据进行初步参数设置。 模型验证与精度评估： 采用独立样地数据或不同时期的历史数据对模型进行验证。计算模型预测值与实测值之间的误差指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R²）、模拟效率系数（NSE）等，并进行详细的误差分析。 第五章：模拟系统在油松人工林经营管理中的应用 未来生长预测与材积估算： 不同情景模拟： 基于模拟系统，模拟不同气候变化情景（如温度升高、降水模式改变）、土壤肥力变化情景下的油松人工林生长趋势。 长期材积预测： 预测未来不同时期（如10年、20年、50年）油松人工林的平均胸径、树高、蓄积量等关键指标，为木材生产计划提供依据。 空间异质性模拟： 若系统支持个体为本模拟，可进一步模拟不同空间位置、不同竞争地位的油松个体生长差异，实现更精细的材积估算。 经营管理策略优化研究： 疏伐方案模拟： 模拟不同疏伐强度、疏伐时间、疏伐方式（如对径级、龄组的区分）对林分生长、材积积累、周转时间、经济效益的影响，为制定最优疏伐方案提供科学依据。 施肥效果评估： 模拟不同种类、不同用量、不同施肥时机的肥料对油松生长和土壤养分的影响，评估施肥的经济效益和环境效益。 皆伐与更新模式模拟： 模拟不同皆伐年龄和更新方式（如人工更新、天然更新）对林分更新成功率、早期生长以及未来林分结构的影响。 生态功能模拟与评估： 碳汇功能评估： 利用模拟系统估算油松人工林的年碳固定量、生物量碳储量，并模拟不同经营措施对碳汇潜力的影响。 水源涵养功能评估： 结合水分模型，模拟不同林分结构和经营管理对土壤持水能力、蒸腾散失等的影响，从而评估其对水源涵养功能的影响。 生物多样性影响模拟： 探讨不同林分结构（如单层林、多层林）和林下植被覆盖度变化对林内微环境（光照、湿度）的影响，间接评估对生物多样性的潜在影响。 第六章：模拟系统的应用效果评估与展望 实际应用案例分析： 选择具有代表性的油松人工林区域，利用构建的模拟系统进行实际经营管理方案的模拟与评估，并与传统的经验管理方法进行对比，展示模拟系统的优势和应用效果。 经济效益与社会效益评估： 结合材积预测和经营方案模拟，量化分析不同管理策略可能带来的经济效益（如木材产量、林业产值）和社会效益（如碳汇、生态改善）。 系统局限性分析： 客观分析当前模拟系统的局限性，例如：数据获取的难度、模型参数的不确定性、环境因子复杂相互作用的简化处理、模型未能涵盖的生态过程（如病虫害爆发的随机性、极端气候事件的精确模拟）等。 未来发展方向： 模型精度提升： 引入更高精度的遥感数据、更精细的土壤模型、更完善的生理生态过程模型，进一步提高模型的预测精度。 数据同化技术应用： 结合实时监测数据（如气象站、通量塔）和遥感数据，利用数据同化技术，实时更新模型状态，提高模拟的动态性和准确性。 多尺度模拟： 发展能够连接单木、林分、区域乃至更大尺度的模拟系统，实现多尺度的信息集成与分析。 集成化平台构建： 将模拟系统与GIS、数据库、决策支持系统等进行深度集成，构建一个集数据管理、模型模拟、结果分析、决策支持于一体的综合性平台。 生态系统服务功能评估： 进一步拓展模拟系统在生态系统服务功能（如固碳、释氧、水源涵养、生物多样性维持、土壤保持）定量评估方面的应用。 本书旨在为油松人工林的科学经营管理提供一套基于模型模拟的科学决策工具，从而促进油松人工林的可持续发展，最大化其经济、社会和生态效益。

评分☆☆☆☆☆

阅读《油松人工林生长动态模拟系统构建与应用研究》这本书，我最期待的部分是如何将理论研究与实际的林业生产紧密结合起来。我并非林业领域的专家，但我对科学研究成果如何转化为解决实际问题的工具抱有浓厚的兴趣。书中“模拟系统构建”这一章节，我希望它能展现出一种清晰的逻辑和严谨的科学方法。它是否会从油松的生物学特性出发，逐步构建出能够反映其生长发育过程的数学模型？我尤其关心模型中的参数是如何确定的，例如，是否存在基于大量实测数据的回归分析，或是基于现有生态学理论的推导？另外，我想了解模型的精度如何评估，是否会通过与独立的观测数据的对比来验证模型的可靠性？而在“应用研究”方面，我非常渴望看到书中能给出具体的案例分析，展示该模拟系统是如何为油松人工林的科学管理提供指导的。例如，它是否能帮助预测不同经营策略（如密植、稀疏、提前采伐）对林分生长速度、材积积累以及抗逆性（如抗旱、抗风）的影响？这本书如果能提供这样一种能够指导实践的工具，那么它将不仅仅是一篇学术论文的集合，更可能成为指导油松人工林可持续经营的宝贵参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《油松人工林生长动态模拟系统构建与应用研究》一下子就抓住了我的兴趣。我一直对森林生态系统如何随着时间推移而演变，以及人类活动（如人工造林）对其产生的影响很感兴趣。虽然我不是林业专业出身，但我对自然界的生长规律充满了好奇。我希望这本书能够提供一种严谨而又易于理解的方式来阐述油松人工林的生长过程。比如，它是否会深入探讨影响油松生长的关键环境因素，例如光照、水分、土壤养分以及气候变化？书中关于“模拟系统构建”的部分，我期望能看到一些关于模型设计理念、数据收集方法以及模型验证过程的介绍。我特别希望了解，作者是如何将复杂的生态过程转化为可量化的模型参数，又是如何通过实际观测数据来检验模型的准确性的。另外，关于“应用研究”的这部分，我非常期待书中能展示出一些具体的应用案例，例如如何利用这个模拟系统来指导林业管理实践，预测不同管理措施（如疏伐、施肥）对森林生长周期的影响，甚至是如何评估森林碳汇能力的变化趋势。这本书如果能做到这一点，那无疑会是一份非常有价值的研究成果，不仅对专业人士，对像我这样的自然爱好者来说，也能提供宝贵的知识和见解。

评分☆☆☆☆☆

我对《油松人工林生长动态模拟系统构建与应用研究》这本书的兴趣，很大程度上源于我对动态模型在生态学领域应用的关注。我一直觉得，仅仅描述静态的森林状况是远远不够的，我们需要能够理解和预测森林如何随着时间和社会经济因素而变化。因此，书中关于“模拟系统构建”的部分，我期待它能呈现出一种科学而又富有创新性的建模思路。它是否会借鉴经典森林生长模型，并根据油松的特点进行改进？或者，它是否会采用一些更现代的建模方法，比如基于个体为中心的模型（IBM）或者基于过程的模型？我特别好奇，模型中是如何考虑不同生长阶段的油松个体之间的竞争关系，以及如何模拟不同年份的生长波动？而在“应用研究”方面，我希望这本书能展示出该模拟系统在政策制定和科学决策中的实际作用。它是否能帮助分析不同生态保护政策对油松人工林长期效益的影响？或者，它是否能用于评估不同气候变化情景下，油松人工林的生存和生长潜力？这本书如果能为我们描绘出一幅油松人工林未来发展的蓝图，并提供相应的管理建议，那么它将具有深远的理论和实践意义。

评分☆☆☆☆☆

对于《油松人工林生长动态模拟系统构建与应用研究》这样一本偏重于系统构建和应用研究的书籍，我最大的好奇点在于其“系统”的构成和“应用”的深度。我希望这本书能为我揭示一个完整的、具有操作性的模拟平台。它是否会包含详细的软件开发或模型实现的技术细节？比如，书中是否会提及所使用的编程语言、算法，以及如何处理数据输入和输出？更重要的是，我希望看到的是，这个系统是如何被“应用”到实际的林业管理中的。它是否能够解决当前油松人工林管理中存在的具体难题？例如，对于如何合理确定采伐抚育的强度和频率，或者如何评估不同土壤改良措施对油松生长速度的影响，这本书是否能提供量化的、基于模拟的答案？我非常期待书中能展示一些图形化的成果，比如模拟的林分生长曲线、不同情景下的材积预测图，或是空间分布的动态变化示意图。这些直观的展示能够让我更清晰地理解模拟系统的能力和价值。这本书如果能做到内容扎实、技术先进，同时又能解决实际问题，那它将是一本极具价值的参考书。

评分☆☆☆☆☆

我之前曾偶然接触过一些关于森林生态学和遥感应用的研究，对于利用现代技术来监测和分析森林状况的潜力深感震撼。所以当看到《油松人工林生长动态模拟系统构建与应用研究》这个书名时，我立刻联想到了这本书可能融合了这些前沿技术。我猜想，书中“模拟系统构建”的部分，很可能涉及到一些数据驱动的建模方法，甚至可能运用了地理信息系统（GIS）和遥感影像来获取森林的空间分布和结构信息。书中是否会介绍如何将卫星遥感数据、地面调查数据以及其他环境数据集成到模拟模型中？我特别好奇，作者是如何处理不同尺度、不同类型的数据，并将其有效地纳入到模拟框架中的。对于“应用研究”部分，我非常期待看到这本书如何为油松人工林的科学管理提供决策支持。例如，它是否能够帮助林业工作者预测不同砍伐强度和轮伐期对森林长期产量和生态功能的影响？或者，它是否能够模拟不同病虫害爆发情景下森林的健康状况和恢复能力？如果这本书能够提供这样一套工具，那么它在提高森林资源利用效率、保障生态安全方面将具有重要的实际意义。我对这本书在方法论上的创新和实践应用上的深度都充满期待，希望它能为我们理解和管理人工林提供新的视角和工具。