森林空间结构是森林生长过程的驱动因子,对森林未来的发展具有决定性作用。森林空间结构是森林中树木及其属性在空间的分布,包括林木空间分布格局、树种混交和树木竞争等。森林空间结构分析就是基于树木位置及其属性数据,提取森林空间结构信息。《森林空间结构分析》主要介绍森林空间结构分析基本理论、数据调查方法、基于GIS的森林空间结构分析、常绿阔叶林和近自然毛竹林空间结构特征、森林空间结构优化调控模型等。 森林空间结构分析_汤孟平,陈永刚,徐文兵,等_科学出版社_

第1章绪论第1章绪论1?1森林空间结构研究现状森林空间结构是森林生长过程的驱动因子,对森林未来的发展具有决定性作用(Pretzsch,1997)。试图促进森林发展的干扰(如择伐)主要表现为改变森林空间结构(Pommerening,2006)。近年来,欧洲林业发达**(如德国、英国等)为把大面积生态经济效益低的针叶纯林转变为生物多样性和稳定性高的阔叶混交林,纷纷开展以择伐为主要措施的森林空间结构调整研究(Kerr,1999;Hanewinkel
and Pretzsch,2000;Spathelf,2003;Aguirre et al?,2003;Kint et
al?,2003)。而北美**则注重森林空间结构分析,为森林生长和林分动态模拟提供依据(Antos and
Parish,2002;Beland et al?,2003;North et
al?,2004)。这些研究表明,森林空间结构是森林经营的关键要素,已成为研究的焦点。
森林空间结构分析和比较是目前*活跃的研究领域。Aguirre等(2003)用50 m×50
m的固定样地研究了墨西哥Durango天然林的混交度,结果表明,奇瓦瓦云杉(Picea
chihuahuana)、内华达白冷杉(Abies durangensis)和墨西哥柏木(Cupressus
lindleyi)的混交度分别为0?95、0?8和0?47,说明存在较大的种间隔离差异。Beland等(2003)采用Hegyi(1974)竞争指数分析了加拿大魁北克的加拿大短叶松(Pinus
banksiana)纯林、加拿大短叶松与白杨(Populus tremuloides)和美洲桦(Betula
papyrifera)混交林的种内、种间竞争关系,结论认为,白杨和桦树的竞争降低了加拿大短叶松的密度。Pommerening(2006)采用来自德国、希腊、威尔士的4个大小不等的样地(50
m×50 m、40 m×30 m、50 m×40 m、22 m×12
m),用聚集指数、混交度等多个空间结构指数对森林空间结构进行了描述,给出了多尺度、多指数的森林空间结构比较分析方法。
现有森林空间结构研究的另一个显著特点是模拟研究。由于树木生长周期长,短时间内难以得出一般性结论,模拟就成为理解森林空间结构和动态的重要手段(Courbaud
et
al?,2001)。在德国,大面积针叶同龄纯林经营的生态效益和经济效益不理想,**林业局倡导采用近自然林业思想把同龄纯林转变为异龄混交林,但由于缺乏相关研究基础,对大面积森林类型转变的效果尚难以估计。于是,Hanewinkel和Pretzsch(2000)采用模拟欧洲云杉(Picea
abies)从同龄纯林转变为异龄混交林的方法,模拟中采用了聚集指数、分隔指数和Shannon?Wiener指数等,转变的主要措施是择伐劣质的优势或亚优势木,转变后的异龄混交林空间结构得到了明显改善,生物多样性指数提高。与此类似,Kint(2005)对欧洲赤松(Pinus
sylvestris)老龄林转变为阔叶混交林进行模拟研究,应用了聚集指数、分隔指数和混交度等空间结构指数,结果表明,森林转变类型后,各树种的混交度有增加趋势,分布格局从聚集或均匀分布转向随机分布,树木大小多样性提高。可见,森林类型转变不仅要改变树种组成,而且要关注空间结构,目标应当是近自然的结构与功能*优。Courbaud等(2001)模拟了不同择伐方式包括单株择伐和团状择伐对法国阿尔卑斯山欧洲云杉异龄林空间结构与生长的影响。两种择伐方式采伐参数相同,每公顷采伐80株,采伐木胸径47
cm。结果表明:单株择伐增加树木间距,有利于大树(胸径45~50 cm)生长;团状择伐改善光照条件,有利于中等树木(胸径25~30
cm)生长及幼树更新。研究认为,择伐是异龄林经营的关键,也是森林空间结构调整的主要措施。
森林空间结构指数应用于制定森林经营措施的研究还十分少见。一个典型的例子是Kint等(2003)研究通过择伐把针叶林转变为阔叶混交林后森林空间结构的变化。研究中,用聚集指数和混交度等分析比利时Ravels(1908年,人工造林)和Hechtel(1907年,人工造林)两地的欧洲赤松人工林的空间结构变化。Ravels的人工林在1960~1993年多次择伐,代表人为干扰的结果;Hechtel的人工林没有人为干扰,代表竞争和自然稀疏的结果。固定样地面积均为1
hm2,分别于1992年和1998年进行两次调查。结果表明,两个样地的聚集指数表现出相似的特点,各树种呈随机或均匀分布趋势,没有一个树种是聚集分布。这是长期随机择伐(Ravels)、竞争与自然稀疏(Hechtel)的结果。强度择伐使Ravels的欧洲赤松接触其他树种的可能性提高,使其混交度增加。而Hechtel,由于竞争引起夏栎(Quercus
robur)死亡,也提高了这个树种的混交度。同时指出,优势树种具有较低的混交度,因为其*近邻木中较少有其他树种。Kint等(2003)的研究结果表明,可以把空间结构指数用于监测经营措施和自然竞争对森林结构的影响,并预测其发展趋势。Kint等(2003)还建议,森林空间结构研究首先应选择未受干扰的森林(如自然保护区),因为掌握森林自然过程对近自然林业十分必要。
近年来,我国也开展了一些森林空间结构研究。在林木空间分布格局研究中,主要采用聚集指数(Clark and
Evan,1954)和Ripley’s K(d)
(Ripley,1977)函数。游水生等(1995)利用聚集指数对福建龙岩市武平县米槠(Castanopsis
carlesii)种群空间分布格局进行了研究。王本洋和余世孝(2005)应用聚集指数研究了广东黑石顶自然保护区针阔混交林的优势种群空间分布格局,并把聚集指数推广到多尺度分析。侯向阳和韩进轩(1997)用Ripley’s
K(d)函数研究了长白山红松(Pinus koraiensis)林主要树种的空间格局。汤孟平等(2003)对Ripley’s
K(d)函数的边缘矫正进行了深入探讨,并应用于天目山常绿阔叶林优势种群空间结构分析(汤孟平等,2006)。研究者用新的指数角尺度研究了林木空间分布格局(惠刚盈等,2004;禄树晖和潘朝晖,2008)。在林木竞争研究方面,Hegyi竞争指数(Hegyi,1974)是我国应用*多的竞争指数(郭忠玲等,1996;金则新,1997;吴承桢等,1997;张思玉和郑世群,2001;邹春静等,2001)。而且,汤孟平等(2007a)已注意到Hegyi竞争指数存在的*近邻木问题,并提出用Voronoi图确定竞争木的新方法。此外,自从惠刚盈和胡艳波(2001)把Gadow和Füldner
(1992)提出的混交度概念引入我国之后,相关研究人员相继开展了许多研究,取得较大进展(安慧君,2003;汤孟平等,2004a;郑丽凤等,2006;惠刚盈等,2008)。
1?2森林空间结构研究趋势
森林空间结构十分复杂,必须开展长期研究,才能建立完整的理论体系。目前,森林空间结构分析的理论和方法仍存在许多有待深入研究的问题,如合理确定*近邻木的方法,以及用混交度取平均值表示林分混交度实际上仍具有非空间结构指数的特征等问题。进一步的研究需要在森林空间结构的林学和生态学意义、**抽样调查与统计分析方法等方面有突破的同时,也将提出一些新的森林空间结构指数。
森林空间结构分析只是掌握森林空间结构特征的手段,与应用联系起来才具有实际意义。正如Pommerening(2006)指出,正确理解森林空间结构是混交异龄林可持续经营的关键,他强调森林空间结构在森林经营中的重要性。但目前大多数研究仅对森林空间结构特征进行诊断、描述和模拟,并未对现实森林经营活动(如择伐等)提供实用依据,这是当前森林空间结构研究面临的问题和难题,有必要直接面向现实森林经营活动开展应用研究。
目前,我国森林空间结构研究明显不足,与林业发达**相比尚有一定差距。也应当看到,我国研究的起点和水平并不低。当德国、英国等开展低效益针叶纯林转变为阔叶混交林模拟研究时,我国率先提出以森林空间结构为目标的结构优化经营思想,并建立了理论模型(汤孟平等,2004b),开展了初步研究(汤孟平等,2004b;胡艳波和惠刚盈,2006;惠刚盈等,2008),出版了学术专著(惠刚盈等,2007;汤孟平,2007),这些进展缩短了与国外的差距。
纵观国内外森林空间结构研究现状,从前的面向现实森林经营活动,开展森林空间结构调控研究将是未来森林空间结构研究的发展方向,因为森林空间结构调控是森林经营活动的本质。森林空间结构调控包括森林空间结构调整和控制,其目的是调整不合理的森林空间结构使之趋于*优状态,或控制森林空间结构维持在*优状态,二者均以可持续发挥森林多种功能为*高经营目标。
第2章研究区概况第2章研究区概况2?1自然条件2?1?1地理位置研究区位于浙江天目山**级自然保护区(简称天目山自然保护区)内。天目山自然保护区地处浙江省西北部天目山脉的中段,地理坐标为北纬30°18′~30°25′、东经119°23′~119°29′,距杭州市**90
km,辖区总面积4284 hm2(丁炳扬和潘承文,2003;丁炳扬等,2009)。

序
前言
第1章 绪论
1.1 森林空间结构研究现状
1.2 森林空间结构研究趋势
第2章 研究区概况
2.1 自然条件
2.1.1 地理位置
2.1.2 地质地貌
2.1.3 气候
2.1.4 土壤
2.1.5 生物资源
2.1.6 古树名木
2.1.7 森林资源
2.2 人文历史
第3章 样地测设与树木空间数据采集
3.1 引言
3.2 仪器设备
3.2.1 概述
3.2.2 全站仪的结构
3.2.3 南方NTS355型全站仪操作方法
3.3 数据采集方法
3.3.1 样地布设方法
3.3.2 全站仪双边交会法测量原理
3.3.3 样地边桩测设和每木定位的方法
3.4 数据质量分析
3.4.1 测量精度分析
3.4.2 测量误差控制
3.5 小结
第4章 森林空间结构分析的基本理论
4.1 森林空间结构的概念
4.2 林木空间分布格局
4.2.1 聚集指数
4.2.2 Ripley’s K(d)函数
4.3 竞争分析
4.3.1 竞争指数
4.3.2 大树均匀分布的竞争格局
4.3.3 竞争指数与竞争方式
4.3.4 竞争指数的性质
4.4 混交度
4.4.1 简单混交度
4.4.2 树种多样性混交度
4.4.3 两种混交度的比较
第5章 基于GIS的森林空间结构分析
5.1 概述
5.2 竞争分析
5.2.1 问题提出
5.2.2 竞争单元
5.2.3 竞争指数
5.2.4 边缘矫正
5.3 混交度分析
5.3.1 问题提出
5.3.2 混交度计算
5.3.3 边缘矫正
5.3.4 全混交度
5.4 空间分布格局分析
第6章 常绿阔叶林的空间结构特征
6.1 引言
6.2 林木空间分布格局
6.2.1 研究方法
6.2.2 结果分析
6.3 树木竞争
6.3.1 研究方法
6.3.2 结果分析
6.4 树种混交
6.4.1 研究方法
6.4.2 结果分析
6.5 小结
第7章 天目山近自然毛竹林的空间结构
7.1 引言
7.2 研究方法
7.2.1 固定样地调查
7.2.2 毛竹林生长状态
7.2.3 空间结构单元及其边缘校正
7.2.4 空间结构指数
7.2.5 毛竹林生物量
7.2.6 主成分分析
7.3 结果分析
7.3.1 毛竹林生长状态分析
7.3.2 毛竹林年龄结构特征
7.3.3 对象竹的*近邻竹株数与生物量的关系
7.3.4 竞争指数与生物量的关系
7.3.5 年龄隔离度与生物量的关系
7.3.6 聚集指数与生物量的关系
7.3.7 空间结构指数主成分分析
7.4 小结
第8章 森林空间结构优化调控模型
8.1 引言
8.2 森林空间结构优化调控一般模型
8.2.1 目标函数的确定
8.2.2 约束条件的设置
8.2.3 模型建立
8.2.4 模型求解
8.2.5 云冷杉林空间结构优化调控模型
8.2.6 小结
8.3 常绿阔叶林空间结构优化调控模型
8.3.1 模型建立
8.3.2 模型求解方法
8.3.3 空间结构单元与边缘矫正
8.3.4 研究区与样地调查
8.3.5 模型参数确定
8.3.6 模型求解
8.3.7 结果与分析
8.3.8 小结
8.4 毛竹林空间结构优化调控模型
8.4.1 模型建立
8.4.2 空间结构单元与边缘矫正
8.4.3 研究区与样地调查
8.4.4 模型初始参数
8.4.5 模型求解
8.4.6 结果与分析
8.4.7 小结
第9章 森林空间结构分析系统
9.1 系统概述
9.1.1 软件设计思想
9.1.2 系统主要功能与特点
9.2 需求分析
9.2.1 森林空间结构
9.2.2 林分三维可视化
9.2.3 软件功能扩展
9.3 系统功能模块设计
9.3.1 功能设计
9.3.2 数据库设计
9.3.3 关键技术
9.3.4 接口设计
9.4 关键功能模块技术细节
9.4.1 森林空间结构分析
9.4.2 林分三维可视化
9.4.3 软件功能扩展
9.5 系统主要功能模块介绍
9.5.1 地图基本操作
9.5.2 数据管理
9.5.3 分析功能
9.5.4 场景操作
9.5.5 插件管理
参考文献
图版

本书是关于森林空间结构分析理论、方法与应用的专著,详细介绍了森林空间数据采集与森林空间结构分析的理论与方法,提出了基于GIS的森林空间结构分析新方法,**论述了基于GIS的森林空间结构优化调控模型的建立与求解,并给出了森林空间结构分析理论与方法的具体应用实例。
本书可供农林院校师生、林业科技人员和相关决策人员阅读使用。