[发明专利]耦合多因素影响的华北落叶松人工林生长模型及构建方法

说明书

本发明属于林业技术领域，公开了一种耦合多因素影响的华北落叶松人工林生长模型的构建方法，假设各因素对树木生长的影响彼此独立，且有连乘关系，所述耦合多因素影响的树木生长模型表达式为：TG＝TG_max×f(x₁)×f(x₂)×f(x₃)×......。树木生长存在一个理论最大值，各因素的影响范围变化在0‑1之间，只有当各因素均最优时，树木生长才能达到理论最大值，否则会受相关因素限制。本发明首先通过逐步解耦来确定各因素影响树木生长的函数形式，即基于上外包线法确定树木生长响应各单一因素的函数类型，然后将各单一因素的影响函数连乘，即可实现多因素耦合，建立同时反映多因素影响的树木生长模型。

技术领域

本发明属于林业技术领域，尤其涉及一种耦合多因素影响的华北落叶松人工林生长模型及构建方法。

背景技术

目前，连乘模型常用于耦合多个环境因素对生态系统生理过程影响的研究中，如土壤呼吸模型、气孔导度模型等。这样的建模也用于单株树木生长模型，如现有技术建立了树木生长受树木年龄-树体大小效应(Age-Size Effect)、群集效应(Crowding Effect)及个体效应(Individual Tree Effect)影响的耦合模型。模型表达形式为：

AGR＝G_Max×Age-SizeEffect×CrowdingEffect×IndividualTreeEffect式中，AGR表示绝对树木生长量，G_Max是当所有因素均为最优时的潜在最大树木生长量，Age-SizeEffect、Crowding Effect及Individual Tree Effect分别表示树木年龄-树体大小效应、群集效应及个体效应，这些效应的变化范围均在0-1之间。

上述模型充分考虑了树木年龄-树体大小的影响(Age-Size Effect)、相邻树木对养分竞争的影响(Crowding Effect)以及树木本身固有的内在特性影响(Individual TreeEffect)，能很好揭示样地内单株树木的生长规律，并可预测目标树生长的长期变化规律。但当研究目标不再关注某一个体的生长，而是林分尺度上所有树木生长的平均水平时，这一模型不再适用；最重要的是，该模型不能体现出立地条件的差异及其生长影响。并且关注的变量是固定的(林龄、胸径、与相邻树木个体之间的距离等)，限制了模型应用范围，无法灵活引入其它变量。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：局限在单株树木生长模拟，无法用于林分生长；不能灵活考虑多个变量的影响，尤其缺乏与林分管理密切相关的影响因素，因而无法定量给出林分管理建议。

解决以上问题及缺陷的难度在于：一方面，不同树种的各树木生长指标响应不同影响因素的数量关系可能随树种和生长指标及环境变量-不同而变，无法直接给出固定的响应函数形式。另一方面，野外调查的树木生长同时受到多种因素共同影响，无法通过控制其它因素不变来确定生长对单一因素的响应。

解决以上问题及缺陷的意义为：以森林管理的应用需求或科研需求为导向，建立灵活多变的考虑与需求相关的多个关键因素或生长指标的生长模型，为森林管理决策提供理论依据和技术支持。如：为制定森林多功能经营目标，建立考虑林龄、林分密度及立地条件(海拔、坡向)等多因素影响的那些与森林经营密切相关的林分生长指标(如胸径(DBH)、树高(H))的生长模型，可为生长在不同立地和具有不同林龄的森林多功能经营的密度管理方案制定提供参考依据。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种耦合多因素影响的华北落叶松人工林生长模型及其构建方法。

要实现本发明，即建立能耦合多因素影响的华北落叶松人工林生长模型，需基于已下假设：