[1] 米志英, 高 永, 白存德, 等. 库布齐沙漠沙柳无性快速培育技术对比研究[J]. 中国沙漠, 2008(2):318-321.
[2] 陈国鹏, 赵文智. 毛乌素沙地南缘沙柳(Salix psammophila)丛生枝年龄结构与动态特征[J]. 中国沙漠, 2015, 35(6):1520-1526. doi: 10.7522/j.issn.1000-694X.2015.00001
[3] Li X, Huang Y, Gong J, et al. A study of the development of bio-energy resources and the status of eco-society in China[J]. Energy, 2010, 35(11): 4451-4456. doi: 10.1016/j.energy.2009.04.018
[4] 米志英. 库布齐沙漠沙柳培育关键技术研究[D]. 呼和浩特: 内蒙古农业大学, 2008.
[5] 刘志刚. 典型沙生灌木平茬技术与机具研究[D]. 北京: 中国农业大学, 2013.
[6] 张 岑. 人工平茬沙柳固碳能力的研究[D]. 呼和浩特: 内蒙古农业大学, 2018.
[7] 杨昊天, 李新荣, 王增如, 等. 腾格里沙漠东南缘4种灌木的生物量预测模型[J]. 中国沙漠, 2013, 33(6):1699-1704. doi: 10.7522/j.issn.1000-694X.2013.00254
[8] 赵 蓓, 郭泉水, 牛树奎, 等. 大岗山林区几种常见灌木生物量估算与分析[J]. 东北林业大学学报, 2012, 40(9):28-33. doi: 10.3969/j.issn.1000-5382.2012.09.008
[9] 季 蕾, 亢新刚, 张 青, 等. 吉林金沟岭林场不同密度天然云冷杉林林下主要灌木生物量模型[J]. 浙江农林大学学报, 2016, 33(03):394-402.
[10] 王文栋, 白志强, 阿里木·买买提, 等. 天山林区6种优势种灌木林生物量比较及估测模型[J]. 生态学报, 2016, 36(9):2695-2704.
[11] 童新风, 杨红玲, 宁志英, 等. 科尔沁沙地优势固沙灌木的生物量预测模型[J]. 中国沙漠, 2018, 38(3):553-559. doi: 10.7522/j.issn.1000-694X.2018.00033
[12] 王立海, 邢艳秋. 基于人工神经网络的天然林生物量遥感估测[J]. 应用生态学报, 2008, 19(2):261-266.
[13] 黄家荣, 孟宪宇, 关毓秀. 马尾松人工林直径分布神经网络模型研究[J]. 北京林业大学学报, 2006, 28(1):28-31.
[14] 车少辉, 张建国, 段爱国, 等. 杉木人工林胸径生长神经网络建模研究[J]. 西北农林科技大学学报:自然科学版, 2012, 40(3):84-92.
[15] 王轶夫, 孙玉军, 郭孝玉. 基于BP神经网络的马尾松立木生物量模型研究[J]. 北京林业大学学报, 2013, 35(2):17-21.
[16] 卯光宪, 谭 伟, 柴宗政, 等. 基于BP神经网络的马尾松人工林胸径-树高模型预测[J]. 浙江农林大学学报, 2020, 37(4):752-760.
[17] 刘 鑫, 王海燕, 雷相东, 等. 基于BP神经网络的天然云冷杉针阔混交林标准树高-胸径模型[J]. 林业科学研究, 2017, 30(3):368-375.
[18] 徐步强, 张秋良, 弥宏卓, 等. 基于BP神经网络的油松人工林生长模型[J]. 东北林业大学学报, 2011, 39(12):33-35. doi: 10.3969/j.issn.1000-5382.2011.12.010
[19] 陈佳琦, 赵鹏祥, 祁 宁, 等. 基于BP神经网络的油松人工林树高模型研究[J]. 西北林学院学报, 2020, 35(1):212-217. doi: 10.3969/j.issn.1001-7461.2020.01.32
[20] 唐宽燕. 库布齐沙漠东缘植被动态与环境的关系[D]. 北京: 中国农业科学院, 2017.
[21] Tianyun, Jiazhiqing, Yangxiaohui. Improving shrub biomass estimations in the Qinghai-Tibet Plateau: Age-based Caragana intermedia allometric models[J]. NRC Research Press, 2014, 90(2): 154-160.
[22] 曾伟生, 唐守正. 利用度量误差模型方法建立相容性立木生物量方程系统[J]. 林业科学研究, 2010, 23(6):797-803.
[23] 梁瑞婷, 王轶夫, 邱思玉, 等. 人工神经网络与相容性生物量模型预测单木地上生物量的比较[J/OL]. 应用生态学报: 1-10. [2021-10-01]. https://doi.org/10.13287/j.1001-9332.202201.001.