明溪县天然阔叶林地位级指数表编制研究

２０ ２ （ ）５５—５９ ０７，２ ３ ：１ １．
［］ 洪 伟 ， ６ 吴承祯．ａｌ 幂法则模型的遗传算法最优拟合研究． Ｔｙｒ ｏ 福建林学院学报 ， ９ ， （ ） １ ５ １ ７１ １ ： — ． ９ ７
・
２ ・ ２
Ｏ
２ ０
４ ０
６ Ｏ
８ ０
年 龄
图 １ 地位级指数 曲线
・
２ ・ １
林 业 勘察 设 计
（ 建 ） ２ １ 年 第 ２期 福 ０１
表 １ 明溪县天 然阔 叶林地位 级指数 表
５ 小 结
在森林资源清查中， 只要测定林分年龄和平均高 ， 应用天然阔叶林地位级指数表 ， 即可对其立地质量
４ 地位 级指 数表 的编 制
Ｒ＝ ．７３ ０ ９６
参照以往编制杉木、 马尾松地位指数表的基准年龄和指数级距 ， 为便于比较， 本次天然 阔叶林地位级 指数表的基准年龄取 ２ ａ指数级距为 ２ 用标准差调整法展开各等级地位 曲线 ， ０， ｍ， 各地位级指数不同年龄 的树高值计算公式如下 ：
年龄 ５— ５ ； ６ ａ平均 高 ４— ６ ２ｍ。
２ 导 向曲线 的拟 合 ２ １ 方 程选 择 ．
在编制地位级指数表时， 通常将林分平均高与年龄的相关曲线称为导向曲线 ， 它体现了一定区域范围
内林 分平 均树 高的整体 平 均生长水 平 ， 级地位 级指 数 曲线是 以导 向曲线 为基 础 采用 不 同 的方法 按 一 各等
等级做出评价 ， 简便实用 ， 与传统的地位级表相 比， 还可得到直观的数量概念， 体现了更大的优越性。 运用遗传算法拟合林分平均高与年龄关系的导向曲线 ， 不要求对方程求偏导数 ， 方法实用 ， 但需要编
写成 计算 机程 序 ， 则难 以使用 。 否 本文 编制 的天 然 阔叶林 地位 级指数 表 因其 编制材 料来 源 于 明溪县 ， 常情 况 下适 用 于 明溪 县 的 区域 通
３ 树 高 标准 差 回归方程 的拟合
Ｒ＝ ．５２ Ｏ８３
以导 向曲线为基础 ， 按基准年龄时树高值和指数级距展开成地位 曲线簇 （ 即树高生长曲线簇 ） 的方法 有 多种 ， 常用 的是 标 准差调整 法 。该 法需建 立树 高标准差 回归 方程 ， 为此 ， ５年 为一个 龄 阶 ， 以 将样 地资 料
均高生 长模 型据 以编制 地位级 指数 表 。
为了区别于传统的地位级 ， 使天然阔叶林立地质量评价更为直观 ， 本文将基准年龄时的平均高称为地 位级 指数 ， 以明溪县 天然 阔叶林为 研究对 象 ， 研制方 法进行 研究 ， 对其 以便 为林 业 生产应 用提 供定 量依 据 。
ｌ 基础 数据
定的级距展开而成的。正确拟合导向曲线是研制地位级指数表质量的关键 。高质量的导向曲线必须能正 确反映编表树种在用表地区范围的林分平均树高随年龄变化的客观生长规律。 目前 ， 描述林分平均生长 过程 的方程较多， 其中理查德方程以其适应性强 ， 准确性高 ， 且方程中的参数有一定 的生物学意义而在立 地质量评价中得到广泛应用。本研究选择理查德方程建立导 向曲线 ， 方程形式如下 ： Ｙ ａ× １ ｅ （ ｂ） ＝ ［ 一 ｘ 一 ｔ］ ｐ 式中： 为林分平均高 ，为林分年龄 ，、、 为参数。 ｙ ｔ ａｂｃ
３
０ Ｏ ０
评价 ； 选择高适应值的染色体进人下一代 ； 通过遗传、 ③ ④ 变异操作产生新的染色体 ； 不断重复② 一 ⑤ ④ 步 ， 到 预定 的进化 代数 。 直 根据 天然 阔叶林样 地 林 分 年龄 和 平 均 高数 据 ， 以平 均 高 的 理论 值 和 实 际值 的残 差 平 方 和 最 小 作 为 “ 染色体” 适应值的评价指标 ， 采用遗传算法优化求解理查德方程 ， 得到如下导向曲线 ： Ｙ １．７３ｘ １ ｅ （ ００６２） ＝ ７ ０７ ［ 一 ｘ 一 ．５ １ｔ］ ｐ
范围 ， 其使用精度及对其他地方是否合适 ， 需经生产实践的检验并不断充实完善 。
参 考 文 献
［ ］ 骆期邦 ， １ 吴志德 ， 蒋菊生 ， Ｒｅａ ｓ 等． ｉ ｒ 函数拟合多形地位指数模型的研究 ［ ］． ｈｄ Ｊ 林业科学研究 ， ８ ， １ ９ ９
２ ６ ：３ ５ ９ （ ） ５ ４～ ３ ． ［ ］ 骆期邦 ， ２ 曾伟生， 贺东北． 业数表模型理论、 林 方法与实践 ［ ． Ｍ］ 湖南科学技术 出版社 ，０ １ １２— ２０ ：２
林 、勘 察设 计 『
（ 建 ） ２ １ 年 第 ２期 福 ０１
明溪 县 天 然 阔叶林 地 位 级指 数 表 编制 研 究
赖建明
（ 溪 国有林 场 明 摘 要 福建 明 溪 ３５０ ） ６２０
以年 龄 为 自变量 ， 林分 平均 高和 标准 差为 因变量 ， 选择 理 查德 方 程作 为导 向 曲线和
按 年龄归 组 ， 算各 龄 阶的树高剩 余标 准差 ， 将其作 为 因变 量 ， 龄为 自变量 ， 计 并 年 同样用 理查 德方 程建立 树
高标 准差 回归 方程 ， 结果 如下 。
】 ６９６ ［ 一 ｘ （ ００７ ６ｔ］ ４７ ， ．０８ｘ １ ｅ 一 ．０８ ８） ０１ ＝ ｐ ．３
１ ， 黄以平． 地位指数多形 曲线 的优化及与 同形 曲线的 比较 ［ ］ 福建林 学 院学报 ， Ｊ，
１９ １ （ ） ９ ６，６ ２ ．
［ ］ 孟宪宇主编． ４ 测树学［ ． Ｍ］ 中国林业出版社，９６２７— ９ ． １９ ： ６ ２３ ［ ］ 江希钿， ５ 庄晨辉 ， 陈信旺， 免疫进化算法在建立地位指数 曲线模型中的应用 ［ ］生物数学学报 ， 等． Ｊ．
标准差回归模型， 根据天然阔叶林样地材料 ， 应用遗传算法求解理查德方程参数 。在此基础上 ， 用标准差调整法编制天然阔叶林地位级指数表， 为天然阔叶林的立地质量评价提供定量依据 ， 有
推 广应 用价值 。
关键 词 阔叶林
中图分类 号
地 位级
模型
遗传 算法
文献标 识码 Ａ
￥５ ．７ ７ ８ ５
度， 本次采用遗传算法。该算法是模拟生物界的遗传和进化过程而建立起来的一种搜索算法 ， 体现着 “ 生 存 竞 争 、 胜劣 汰 、 优 适者 生存 ” 的竞争 机制 。其基本 思想是 从一 组随机 产生 的初 始解 ， 种 群 ” 即“ 开始 搜索 ， 种群中的每一个个体 ， 即问题 的一个解 ， 称为“ 染色体” 。遗传算法通过染色体的“ 适应值” 来评价染色体 的好坏 ， 适应值大的染色体被选择的概率高 ， 相反 ， 适应值小的染色体被选择 的可能性小。被选择 的染色
２ ２参 数求 解 ．
作者 简介 ： 建明（９ １ ）福 建明溪人 ， 赖 １７ 一 ， 工程师 ， 主要从事 营林生产及 资源管理 工作 。
・
２ ・ Ｏ
林 业 勘 察 设计
（ 建 ） ２１ 年第 ２ 福 ０１ 期
理查德方程为非线性模型，，、 三个参数无法用常规的线性最小二乘法求解 ， ａ ｂｃ 为提高模 型的拟合精
（ ） ｉ ￣Ｓ
式中： 为第 ｓ指数级第 ｉ 龄阶的树高 ； ＾ 日 为导向曲线上第 龄阶的树高 ； 为第 Ｓ 指数级基准年龄 时的树高 ， 即该级的地位级指数值； 为导向曲线上基准地年龄时的树高 ；。 Ｓ 为基准年龄时树高标准差理 论值 ； 为第 龄阶树高标准差理论值。 Ｓ 按上式计算各指数级各龄阶树高值 ， 据此可画出地位级指数 曲线图， 图 １ 如 。为便 于应用 ， 分别指数 级 列 出各龄 阶树高 值 的上下 限 ， 即为 地位级 指数表 ， 见表 ｌ 。
重要 的基础工作。森林立地质量的评价方法有多种 ， 常用的评价指标是林分高度 ， 依其所用高度的不同分 为地位级法和地位指数表 ， 其中， 地位级法是以年龄和林分平均树高的关系来评定立地质量的。由于天然 阔叶林的采伐方式为择伐， 优势木平均高的概念不明确， 而林分平均树高又是林分调查的基本因子 ， 因此 ， 采用地位级法评定天然阔叶林立地质量较之以优势木平均高为评价指标的地位指数法更为适宜。地位级 表的编制方法早期 因计算手段落后多为图解法 ， 即采用随手绘曲线的方法确定林分平均高生长过程 ， 该法 因受人为主观因素影响较大现已基本不用 ， 取而代之的是数式法 ， 此法是选用适 当的生长方程建立林分平
体进入下一代。下一代中的染色体通过交叉和变异等遗传操作产生新的染色体 ， 后代” 即“ 。经过若干代 之后 ， 算法 收敛 于最好 的染 色体 ， 染色体 就是 问题 的最 优解 或近优 解 。 该 遗传算法的运行过程可用如下步骤进行表述 ： 随机产生初始种群 ； 以适应度函数对染色体进行 ① ②
在 明溪县 不 同年 龄 和不 同立 地质 量 的天然 阔 叶林 中收集 调查 １５块样 地 ， ９ 每块 样 地 面积 ６６ ６ ｍ ， ６ ．７
郁闭度 ０ ７以上且生长正常未经人为干扰破坏。在每块样地进行每木调查 的基础上 ， ． 实测部分树木的树 高画树高曲线 ， 按林分平均胸径从树高曲线上确定林分平均高。样地林分年龄和平均高分布范围为 ： 平均
立地质 量 （ 又称地位 质量 ） 是对影 响森林 生产能 力 的所 有生境 因子 （ 括气 候 、 包 土壤 和微生 物 ） 的综 合
评价的一种量征指标。森林立地质量的高低对林木产量影响很大 ， 一切森林 经营工作和估计林地生产潜
力， 都必须 区别不同立地分别对待。准确地判断立地质量 ， 确定森林的生产力是开展森林经营活动的一项