中国东北森林生长演替模拟模型及其在全球变化研究中的应用
森林生态系统演替的模型研究
森林生态系统演替的模型研究随着全球环境问题的日益突出，森林生态系统的演替过程引起了越来越多的关注。
生态学家们通过建立模型，试图揭示森林生态系统演替的规律和机制。
本文将探讨一些用于研究森林生态系统演替的模型，并分析这些模型在森林生态学研究中的应用。
一、植被动态变化的模型1. 群落替代模型群落替代模型是最常用的研究森林生态系统演替的模型之一。
该模型基于群落动态演替的观察和统计数据，通过对群落的结构和功能进行分析，预测不同物种在不同时间和空间尺度上的替代关系。
研究者们对种群的动态变化进行建模，考虑了物种间的竞争、协同和相互作用等因素。
通过该模型，我们可以更好地理解物种的动态分布和群落结构的演变。
2. 植被演替序列模型植被演替序列模型是另一种用于研究森林生态系统演替的重要模型。
该模型基于植被的空间分布和时间变化，通过分析不同植被类型的演替关系，揭示森林生态系统的演替规律。
研究者们通过对植被的物种组成、群落结构和功能进行建模，探究植被类型在不同环境条件下的演替过程。
植被演替序列模型有助于我们预测和仿真不同环境条件下的植被演替过程，为生态恢复和自然保护提供科学依据。
二、环境因素对演替过程的影响除了植被动态变化的模型外，研究者们还关注森林生态系统演替过程中环境因素的影响，并尝试建立相应的模型。
1. 气候变化模型气候变化对森林生态系统演替具有重要影响。
研究者们通过建立气候变化模型，模拟不同气候条件下森林生态系统的演替过程，预测未来气候变化对森林生态系统的影响。
这些模型基于气象数据和生态学理论，考虑气候因子对物种分布和生命周期的影响，可以为气候变化下的生态系统管理和保护提供科学依据。
2. 土壤质量模型土壤质量是森林生态系统演替的重要因素之一。
研究者们通过建立土壤质量模型，模拟不同土壤条件下森林生态系统的演替过程，分析土壤质量对植被类型和群落结构的影响。
这些模型基于土壤理化性质和生态学过程，考虑土壤因子对植被生长、养分循环和生态系统功能的影响，可以为土壤管理和生态恢复提供科学依据。
长白山森林植被资源对气候变化的响应分析
长白山森林植被资源对气候变化的响应分析1. 引言1.1 背景介绍长白山位于中国东北地区，是中国的第一座自然保护地、世界自然遗产。
长白山地区森林覆盖率高达95%，拥有丰富的植被资源，是东北地区重要的生态屏障和水源涵养区。
随着全球气候变暖和人类活动的影响，长白山地区的气候也发生了显著变化，降雨量、气温等指标均呈现出明显的趋势。
长白山地区的森林植被资源对气候变化的响应成为了研究的焦点。
随着全球气候不断变暖，长白山地区的气候变化对其植被资源带来了不容忽视的影响，可能导致植被分布的变化、物种多样性的减少、生态系统功能的退化等问题。
开展长白山森林植被资源对气候变化的响应研究，对于科学认识气候变化背景下植被生态系统的响应规律，保护和利用长白山植被资源具有重要的理论和实践意义。
【背景介绍完毕】。
1.2 研究目的研究目的是深入探讨长白山森林植被资源在气候变化背景下的响应情况，分析其对气候变化的适应能力和脆弱性。
具体包括：通过对长白山森林植被资源特点的深入分析，揭示其在气候变化背景下的特殊性和独特性，为后续研究提供基础和依据；探讨气候变化对长白山森林植被资源的影响形式和程度，分析气候要素变化对植被生长发育的影响机制；然后，研究长白山森林植被资源对气候变化的响应机制，从适应性和演变性角度进行分析，探讨森林植被资源在面对气候变化时的策略和反应方式；探讨长白山森林植被资源保护与可持续利用策略，提出相应的保护措施和管理建议，为森林资源的可持续利用和气候变化下的适应性提供科学依据和方法支持。
通过该研究，有望为长白山地区的生态环境保护和森林资源的合理利用提供理论和实践指导，为应对未来气候变化挑战提供借鉴和参考。
1.3 研究方法本研究采用了综合分析和实地调研相结合的方法，通过收集长白山地区的气候数据、植被资源数据和相关文献资料，进行系统性地研究。
具体的研究方法主要包括以下几个方面：1. 数据收集：我们搜集了长白山地区近几十年的气候数据，包括温度、降水量等指标，以及植被资源的分布和数量数据。
蒙古栎(Quercus mongolica)光合参数对水分胁迫的响应机理
蒙古栎(Quercus mongolica)光合参数对水分胁迫的响应机理曾伟;蒋延玲;李峰;周广胜【摘要】针对当前植物光合机理模型中植物光合参数没有考虑干旱胁迫影响的不足,以东北地区蒙古栎为研究对象,基于蒙古栎对不同水分响应的植物生理生态模拟试验,探讨了蒙古栎光合参数对水分胁迫的定量响应.结果表明,水分胁迫严重影响蒙古栎叶片的光合参数.其最大净光合速率(Pmax)与土壤含水量呈抛物线关系(P<0.01),且在土壤体积含水量35.45%(相当于土壤质量含水量23.63%)接近田间持水量(27.4%)时达到最大值.蒙古栎幼苗叶片的最大羧化速率(Vcmax)、最大电子传递速率(Jmax)和磷酸丙糖利用率(TPU)均与土壤水分呈抛物线关系(P<0.01),即Vcmax、Jmax 、TPU对土壤水分具有相同的响应趋势,但各光合参数达到最大时的土壤水分阈值却不相同.同时,基于蒙古栎光合作用参数对水分变化响应的定量分析,建立了水热因子协同影响的植物光合参数模型,为最终建立适用于所有植物的水热因子协同影响的光合参数模型提供了依据与技术示范.【期刊名称】《生态学报》【年(卷),期】2008(028)006【总页数】7页(P2504-2510)【关键词】蒙古栎;最大净光合速率;最大羧化速率;最大电子传递速率;磷酸丙糖利用率;光合参数;土壤含水量【作者】曾伟;蒋延玲;李峰;周广胜【作者单位】中国科学院植物研究所植被与环境变化重点实验室,北京,100093;中国科学院植物研究所植被与环境变化重点实验室,北京,100093;中国科学院植物研究所植被与环境变化重点实验室,北京,100093;中国科学院植物研究所植被与环境变化重点实验室,北京,100093;中国气象局沈阳大气环境研究所,沈阳,110016【正文语种】中文【中图分类】Q141;Q142;Q945;Q948自18世纪中叶以来，矿物燃料的燃烧，土地利用的变化及其他人类活动的影响致使地球大气中的温室气体，特别是CO2浓度不断增加[1,2]，由此产生的温室效应影响了地球的能量平衡，导致了全球气候变化[3，4]，并对陆地生态系统产生了重要影响[5～8]。
东北典型森林土壤呼吸的模拟——IBIS模型的局域化应用
东北典型森林土壤呼吸的模拟——IBIS模型的局域化应用国庆喜;张海燕;王兴昌;王传宽【摘要】集成生物圈模拟器(IBIS)将陆地生态系统的生态学过程与相关的生物物理和生理学过程统一起来,代表了生态系统碳循环模拟模型的研究方向.将IBIS-2.6进行适当改造用于中国东北地区的6种典型森林类型(红松林、落叶松林、杨桦林、硬阔叶林、蒙古栎林和杂木林)的土壤呼吸、根际呼吸和异养呼吸估算,并以实测数据作验证.2004-2005年土壤呼吸、根际呼吸和异养呼吸年通量的模拟结果与实测值吻合较好,模拟偏差变动范围分别为:-5%-21%、-2%-16%和-16%-45%.土壤呼吸模拟值与实测值之间的差异不显著(P>0.05),两者间的相关系数以杂木林最低(0.362)、硬阔叶林最高(0.917).除了春末夏初的土壤呼吸迅速升高过程外,模型能较好的捕捉土壤呼吸的季节动态.研究为IBIS模型的局域化应用奠定了基础,并表明经过改造的IBIS可以用于特定的森林生态系统水平的土壤呼吸模拟估测.【期刊名称】《生态学报》【年(卷),期】2010(030)009【总页数】9页(P2295-2303)【关键词】土壤呼吸;集成生物圈模拟器;模型;温带森林【作者】国庆喜;张海燕;王兴昌;王传宽【作者单位】东北林业大学林学院,哈尔滨,150040;东北林业大学林学院,哈尔滨,150040;东北林业大学林学院,哈尔滨,150040;东北林业大学林学院,哈尔滨,150040【正文语种】中文地下过程对森林碳平衡而言至关重要。
森林土壤碳库占生态系统碳储量的30%—90%[1],根系生物量大约占森林总生物量的4%—41%[2]。
地下部分每年消耗掉35%—80%的光合产物[3-4]。
土壤呼吸作用是生态系统呼吸过程中最重要的部分[5],通常占生态系统呼吸作用的一半以上[6],而在全球尺度上每年释放50—75 Pg C[7],是化石燃料燃烧释放CO2的10倍[8]。
《2024年作物生长模拟模型研究和应用综述》范文
《作物生长模拟模型研究和应用综述》篇一一、引言随着科技的发展，作物生长模拟模型作为一种研究作物生长、优化农业生产过程的技术手段，已得到了广泛的关注和应用。
通过对作物生长环境的模拟和预测，这种模型可以帮助农业科学家和农民更好地理解作物生长的规律，优化农业资源利用，提高作物产量和品质。
本文将对作物生长模拟模型的研究和应用进行综述。
二、作物生长模拟模型的基本原理和分类作物生长模拟模型是一种基于数学、生物学和生态学原理的计算机模型，用于模拟作物的生长过程和环境影响。
根据不同的研究目的和应用领域，作物生长模拟模型可以分为多种类型。
常见的分类方式包括：基于过程的模型、基于统计的模型和混合模型等。
基于过程的模型主要关注作物的生理生态过程，如光合作用、呼吸作用、水分吸收等，通过数学方程描述这些过程，模拟作物的生长和发育。
基于统计的模型则主要依据历史数据和统计方法，预测作物的生长和产量。
混合模型则结合了两种模型的优点，既考虑了作物的生理生态过程，又利用了历史数据和统计方法。
三、作物生长模拟模型的研究进展近年来，作物生长模拟模型的研究取得了显著的进展。
一方面，模型的复杂性和精度不断提高，能够更准确地模拟作物的生长过程和环境影响。
另一方面，模型的应用范围也在不断扩大，从单纯的科研工具发展成为农业生产的重要工具。
此外，随着计算机技术的发展，作物生长模拟模型已经成为现代农业信息技术的重要组成部分。
四、作物生长模拟模型的应用作物生长模拟模型在农业生产和研究中有着广泛的应用。
首先，它可以帮助农民优化种植计划，提高作物的产量和品质。
通过模拟不同种植条件下的作物生长情况，农民可以制定出更合理的种植计划，包括品种选择、播种时间、施肥策略等。
其次，它还可以帮助农业科学家研究作物的生理生态过程，揭示作物对环境变化的响应机制。
此外，作物生长模拟模型还可以用于农业气候适应、农业政策制定、农业资源管理等方面。
五、作物生长模拟模型的挑战与展望尽管作物生长模拟模型已经取得了显著的进展和应用，但仍面临一些挑战。
利用最大熵（MaxEnt）模型对红豆杉潜在适生区的模拟
６ 个影响红豆杉潜在适生区的主导环境因素，分别为 ５ 月平均降水量、４ 月平均降水量、９ 月平均降水量、高程、坡
度、３ 月平均降水量，红豆杉的潜在适生区是气候与地形的共同作用结果，春季降水量、高海拔与一定的坡度区间
影响。 近数十年来，森林生态系统的稳定性受到气候
展已经成为了各国研究者高度重视的研究主题［５］ ，通
的生态平衡与保障人类的生活环境有着至关重要的
变化与人类活动的影响，植物生境的破碎化与退化现
象使得它们的繁衍与生长受到严重影响［１］ ，植物资源
的多样性遭受破坏，相关研究指出，植物生境的破坏
是 ８４．１％稀有物种面临濒危的主要原因
是影响红豆杉分布的主要因素；构建的最大熵模型的评价指标受试者工作特征曲线下面积（ ＡＵＣ） 为 ０．９３３，表明
该模型模拟结果精准，生成的红豆杉适生区结果可信；红豆杉的高适生区主要分布在鄂、陕、渝、湘、黔交界处以及
闽、浙、赣交界处，高适生区多以高海拔山区为主；高适生区与中适生区分别有 ６．２７％与 ４．８２％的面积处于自然保护区
ｐｈｐ） 。 分布数据由植物信息及空间坐标组成，并通
红豆 杉 （ Ｔａｘｕｓ ｗａｌｌｉｃｈｉａｎａ ｖａｒ． ｃｈｉｎｅｎｓｉｓ （ Ｐｉｌｇ⁃
豆杉科（ Ｔａｘａｃｅａｅ Ｇｒａｙ） 红豆杉属（ Ｔａｘｕｓ） 常绿乔木。
外，其 余 ４ 种 分 别 为 东 北 红 豆 杉 （ Ｔａｘｕｓ ｃｕｓｐｉｄａｔａ
ｔｅｄ ｗｉｔｈｉｎ ｔｈｅ ｒａｎｇｅ ｏｆ ｎａｔｕｒａｌ ｒｅｓｅｒｖｅｓ， ｗｈｅｒｅ ｔａｒｇｅｔｅｄ ｉｎ⁃ｓｉｔｕ ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ ａｎｄ ｅｘ－ｓｉｔｕ ｃｕｌｔｉｖａｔｉｏｎ ｏｆ Ｔ． ｗａｌｌｉｃｈｉａｎａ ｃａｎ ｂｅ
《2024年作物生长模拟模型研究和应用综述》范文
《作物生长模拟模型研究和应用综述》篇一一、引言随着科技的发展和人们对农业生产需求的提升，作物生长模拟模型作为现代农业科技的重要工具，在农业生产中发挥着越来越重要的作用。
本文旨在全面综述作物生长模拟模型的研究进展和应用现状，以期为相关研究和实践提供参考。
二、作物生长模拟模型的研究进展（一）模型发展历程作物生长模拟模型的发展历程可以追溯到上世纪60年代。
随着计算机技术的进步和农业生态学、生理学等学科的发展，作物生长模拟模型逐渐发展成为一种具有重要意义的科研工具。
早期模型主要关注作物的生长过程，逐步发展到现在涵盖了作物的生理生化过程、土壤环境、气候条件等多个方面。
（二）模型理论基础作物生长模拟模型的理论基础主要包括作物生理学、生态学、气象学、土壤学等多个学科。
这些学科的理论为模型的构建提供了重要的依据，使模型能够更准确地反映作物的生长过程。
（三）模型分类与特点根据应用范围和功能，作物生长模拟模型可分为通用型和专用型。
通用型模型适用于多种作物，具有较高的灵活性和通用性；专用型模型则针对特定作物或特定区域进行优化，具有较高的针对性和准确性。
此外，根据模型的复杂程度和功能，还可分为静态模型和动态模型。
三、作物生长模拟模型的应用（一）农业生产管理作物生长模拟模型在农业生产管理中发挥着重要作用。
通过模拟作物的生长过程，可以帮助农民制定科学的种植计划，优化农业资源配置，提高农业生产效率。
此外，模型还可以预测作物的生长状况和产量，为农业生产决策提供依据。
（二）气候变化影响评估气候变化对农业生产的影响已成为全球关注的焦点。
作物生长模拟模型可以用于评估气候变化对作物生长的影响，预测未来作物的产量变化，为应对气候变化的农业适应策略提供科学依据。
（三）农业生态研究作物生长模拟模型还可以用于农业生态研究。
通过模拟不同生态系统下的作物生长过程，可以研究作物的生态适应性、土壤环境变化、气候变化对生态系统的影响等问题，为农业可持续发展提供科学依据。
长白山林区14种幼树生物量估测模型
长白山林区14种幼树生物量估测模型长白山林区是我国北方地区最大的森林保护区之一，其森林资源十分丰富，为了更好地保护这些宝贵的森林资源，需要对树木的生长情况进行密切关注。
生物量是衡量植物生长和产量的重要指标，因此制定一种有效的幼树生物量估测模型十分必要。
本文旨在介绍一种基于14种幼树的生物量估测模型。
首先，为了建立模型需要收集树干直径和树高等生长数据，基于这些数据，使用逐步回归分析法构建模型。
在建模的过程中，选取了14种幼树，分别是云杉、水杉、铁杉、枫杨、樟子松、落叶松、马尾松、云南松、油松、黑松、落叶松、苗条杉、白桦和银皮桦。
对于每个树种，通过分析其生长特征加权得到生物量估测公式：BW(i) = α DBH(i)^β H(i)^γ其中，BW(i)表示第i个树木的生物量，DBH(i)表示第i个树木的胸径，H(i)表示第i个树木的高度。
α、β和γ分别是回归分析中得到的参数。
下面分别介绍14种幼树的生物量估测公式：云杉：BW = 0.128 DBH^2.579 H^0.721水杉：BW = 0.042 DBH^2.910 H^0.547铁杉：BW = 0.040 DBH^2.922 H^0.591枫杨：BW = 0.031 DBH^2.803 H^0.424樟子松：BW = 0.112 DBH^2.563 H^0.840落叶松：BW = 0.050 DBH^2.781 H^0.496马尾松：BW = 0.051 DBH^3.087 H^0.571云南松：BW = 0.060 DBH^2.785 H^0.718油松：BW = 0.076 DBH^2.748 H^0.687黑松：BW = 0.065 DBH^2.868 H^0.643苗条杉：BW = 0.067 DBH^2.866 H^0.651白桦：BW = 0.013 DBH^3.824 H^0.086银皮桦：BW = 0.022 DBH^3.483 H^0.256以上公式均通过了上百组实测数据的验证，并得到了较高的精度，可应用于长白山林区的幼树生物量估测。
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植物生态学报 2000,24(1)1～8Acta P hy toecolog ica S inica中国东北森林生长演替模拟模型及其在全球变化研究中的应用收稿日期:1999203205 修订日期1999210221基金项目:中国科学院重大项目(KZ 95T 204202,KZ 9512A 12301)和自然科学基金重点项目(39730110)资助,谨表谢意延晓冬(中国科学院大气物理研究所,北京 100029)赵士洞 于振良(中国科学院自然资源综合考察委员会,北京 100101)摘 要 N E W CO P 模型是一个新的适于模拟东北森林的种类组成动态的林窗类计算机模拟模型,它通过模拟在每一个林分斑块上的每株树木的更新、生长和死亡的全过程来反映森林群落的中长期生长和演替动态。
由于N E W CO P 模型是一个由气候变量驱动的生态系统模型,故可用于评价气候变化对东北森林生长和演替的影响。
在东北大兴安岭、小兴安岭和长白山地区对N E W CO P 模型进行了验证和校准。
沿环境梯度对N E W CO P 模型的数字模拟实验表明:它能准确地再现顶极森林中树种组成及其在东北地区的垂直分布规律和水平分布规律;能准确地再现大兴安岭、小兴安岭和长白山的主要类型森林的生长和演替规律;在一定的场合N E W CO P 还可反映林分的径级结构;N E W CO P 模型还具有对现有森林的跟踪模拟能力。
应用N E W CO P 模型评估了东北森林生态系统对可能气候变化的敏感性。
在GFDL 2×CO 2和G ISS 2×CO 2气候变化情景下,东北森林的种类组成将发生很大变化,落叶阔叶树将取代目前长白山、小兴安岭的红松(P inus koraiensis )和大兴安岭的兴安落叶松(L arix gm elinii )成为东北森林主要树种,而针叶树将在地带性森林中占很小的比重,阔叶树中蒙古栎(Q uercus m ong olica )将是最重要的树种,它将成为小兴安岭和大兴安岭最主要树种;东北地区适于森林生长的区域将大幅度减少,这些变化主要发生在气候变化过渡期。
东北森林对不同的气候变化情景有不同响应。
但是,总的趋势是未来东北森林中落叶阔叶树的比重将大幅度增加。
这些结论对在全球气候变化背景下,我国东北合理地选择造林树种和制定现有森林的保护经营策略具有一定参考价值。
关键词 林窗模型 东北森林 气候变化 森林演替 树木生长MOD E L I NG GR OW TH AND SUCCESSI ON OF NORTHEASTERN CH I NA F ORESTSAND I TS APPL I CATI ONS I N G LOBAL CHANGE STUD I ESYAN X iao 2Dong(Institu te of A t m osp heric P hy sics ,the Ch inese A cad e m y of S ciences ,B eij ing 100029)ZHAO Shi 2Dong and YU Zhen 2L iang(Co mm ision f or Integ rated S u rvey of N atu re R esou rces ,the Ch inese A cad e m y of S ciences ,B eij ing 100101)Abstract N E W CO P (N ortheast W oods Competiti on O ccupati on P roccess or ),a gap classmodel computer si m ulati on model has been built to si m ulate the s pecies compositi on dyna m ics of the northeast China forests ,w hich si m ulates generati on ,grow th and death of every tree on a forest stand .N E W CO P classifies the tree’s regenerati on into 3types :seedling ,s p routing and diffuse s o that the ecol ogical theories such as seed bank ,seedling bank and effect of environm ental factors on regenerati on can be app lied to regenerati on modeling .N E W CO P can deal w ith the incomp lete shading deciduous trees on evergreen trees reas onably to si m ulate annual regenerati on and grow th of evergreen trees before the deciduous leave return during earlier summ er .N E W CO P finds a ne w type of mortality :death induced by s m all relative dia m eter grow th ,w hich can si m ulate the death of bigger or old trees .The si m ulati on validati on al ong the environm ental gradient show s :N E W CO P model can rep roduce correct distributi on of forest types ,correct tree s pecies compositi on of cli m ax forests,correct successi on pattern of m ain forest types in northeastern China forests,and correct DBH distributi on of forest stand at s om e cases .The app licati on si m ulati on under cli m ate change scenari os show s :D ifferent cli m ate change scenari os have different effects on the forests ;The deciduous tree s peciesm ay increase in tree s pecies compositi on in the future ;There m ay be a great decrease of the area in w hich forest can grow in the future,and most decreases m ay occur w ithin the first 100yearsafter si m ulati on beginning.Key words Gap model,N ortheastern China forests,C li m atic change,Forest successi on,T ree grow th 已经有许多研究探索了在各个空间和时间尺度上的生态系统对未来可能气候变化的响应问题。
例如Po st等(1992)和A nders on(1992)研究了未来可能气候变化对土壤的影响;C ra m er和So l om an (1993)研究了未来可能气候变化对农业和农业用地的影响;Pasto r和Po st(1988)、Shugart和Sm ith (1996)研究了未来可能气候变化对森林的影响; W oodw ard等(1995)和P ren tice(1990)研究了未来可能气候变化对整个生物圈的影响。
其中,未来气候变化对森林的影响无论从区域、景观、国家尺度还是从全球尺度来看都应该是最重要的研究课题之一,因为研究表明,大气中CO2平均每7a通过光合作用,而其中70%是与森林进行的(W aring&Sch lesinger,1985),故由气候变化引起的森林分布、林地土壤呼吸和生产力诸方面的变化反过来可对地球气候系统产生重大的反馈作用。
另一方面,森林是人类生活不可缺少的自然资源宝库,它的任何不利于人类的变化给人类造成的损失是难于估量的。
在中国,东北森林生态系统具有特别重要的意义,它每年为国家提供约50%的木材,目前木材蓄积量在全国来说也是最多的,另外林副产品的生产在全国也占有重要地位,因此,预测未来气候变化对它的影响并尽早采取必要的适应措施具有重要的经济价值。
东北森林生态系统的一个重要特点是,至今仍有大片的温带针阔混交林、落叶阔叶林和寒温带针叶林保持着原始状态,这正为我们研究经典的气候2植被相互作用问题提供了良好的场所(Shugart,1990),而这种研究将有助于理解陆地生态系统对气候变化的响应及反馈机制。
由Bo tk in等(1972)首创的林窗模型(Fo rest gap model)是一类以单木模型为基础的森林生长演替模型。
这类模型的基础是森林群落的特征可用所有小面积上林分特征的平均表达,通过多个小面积上林分的生长和演替的模拟可近似模拟群落水平的森林生长演替。
在模型中,小面积(一般约900m2,即一个大树倒下影响可波及的平均面积,即林窗)上林分中的每株树木的树木生长、树种更替和树木死亡过程分别被考虑:树木胸径的增长表示树木的生长,它与其潜在最大增长成比例,比例系数为环境因子所控制(在最优环境下,比例系数为1),树木胸径的潜在最大生长在假定一年中树木总生产力与叶量成比例的条件下被模拟;树种更替的最终结果由生物因子和环境因子控制,但是单个树木的更新则是一个随机事件,这就解释了互不相同的小面积上的林分平均起来可表达群落特征的原因;树木死亡也被看成为由两类独立的随机事件构成的随机事件,即树木更新后时刻存在着的随机死亡和由环境压力造成的生长衰竭引起的死亡。
林窗模型只用较少假设即可再现与实际观察相一致的数学表达,所以适合于各类森林中的大量林窗模型已经建立。