目的 探讨目标树经营对针阔混交林单木生长的影响，为针阔混交林群落生态恢复演替和森林质量精准提升提供技术支撑。 方法 以吉林省汪清林业局的云冷杉针阔混交林为研究对象，区分不同径级和不同树种，使用方差分析判断目标树经营与对照间、不同自由生长空间（FTG）之间目标树的胸径、材积生长量差异。 结果 1）与对照相比，除径级Ⅲ的材积生长量差异不显著外，目标树经营下的各径级目标树的胸径和材积生长量均差异显著，随着径级的增大，目标树的生长提升效果下降明显；2）目标树经营对先锋树种目标树生长的提升或抑制作用不显著，但能显著促进顶级树种和伴生树种目标树生长，且顶级树种更优；3）随着自由生长空间的增加，不同径级目标树的生长量均增大，但径级Ⅲ的材积生长量差异同样不显著；各径级胸径生长量在自由生长空间为4时（FTG4）最大，材积生长量在自由生长空间为3时（FTG3）最大；与经营前相比，最少需要多释放出2个方向的自由生长空间才会显著促进目标树生长；4）紫椴适合疏开2～3个生长方向，臭冷杉适合疏开2～4个生长方向，红松和鱼鳞云杉适合疏开3～4个生长方向。 结论 目标树经营可以显著促进目标树的生长，且有利于群落的恢复演替；云冷杉针阔混交林的目标树经营应重点关注中小径级，其次是大径级；目标树应按照不同树种的适宜性，释放2～4个方向的自由生长空间。

目的 以马尾松人工纯林为对象，分析其近自然化改造后森林质量变化和树种发育情况，为此类人工纯林的近自然化经营提供参考和决策依据。 方法 2007年在广西凭祥中国林科院热带林业实验中心对马尾松纯林开展近自然改造试验并设置样地20块，其中经营样地16块、对照样地4块；于2007年第一次全面调查获得本底数据之后，冬季执行目标树抚育择伐；2008年春执行6个阔叶树种4种组合的林下补植作业；2016年实施第二次目标树抚育伐；2007年后，每2年执行1次样地复测调查，共获取了7期数据。对7期监测数据的重要值指数、平均胸径和纯生长量等指标进行统计，从树种组成、林分结构、林分生长等方面对马尾松人工林近自然化改造效果进行分析和评价。 结果 近自然化改造的马尾松人工纯林经过13 a后，林分逐步过渡到异龄复层混交林结构。林下补植的6个树种的重要值均处于前10名，林分中出现了安息香、油桐等树种的天然更新。近自然化改造的马尾松林的林木从5 cm起测径阶到55 cm径阶范围内均有分布，呈现出经营措施促进下快速形成混交异龄林格局的发展动态；而未作处理的对照林分依然呈同龄纯林的径级分布。就生长而言，近自然化改造林分生长量显著高于对照林分，并且林分生长量主要集中于较大径阶林木，实现了林分价值的显著提升。 结论 人工纯林近自然化改造中，调整树种组成是最关键的经营措施；扩大径级结构分布范围是针叶纯林近自然化改造的基本指标；近自然化改造显著提高了森林的生长量和蓄积量；同时促进了土壤微生物发育，改善了森林土壤和生态系统整体质量。

目的 以长白山天然云冷杉针阔混交林为研究对象，分析凋落物的现存量及持水性能和养分归还量等，从水源涵养和养分归还两方面阐述森林凋落物的生态功能。 方法 基于等距离网格布点法，在4块1 hm²样地上采集凋落高峰期前（8月下旬）半分解层的凋落物样品400个，并对其生态功能指标进行测定分析。 结果 4块云冷杉针阔混交林样地半分解层凋落物现存量均值为19.50 t·hm^-2；持水量均值为5.56 t·hm^-2，持水率均值为64.08%；全碳（C）、全氮（N）和全磷（P）的养分浓度均值分别为421.68、18.86和1.26 g·kg^-1，养分归还量均值依次为8.16、0.36和0.02 t·hm^-2，养分利用效率大小顺序为P > N > C。 结论 天然云冷杉针阔混交林各样地间虽存在差异，但其半分解层凋落物的水源涵养和养分归还等生态功能均较好，林下凋落物分解速度较快，持水性能较好，养分归还量较多

运用建模工具软件、采用可视化建模的方法及标准的建模语言,比较系统地介绍了通用且符合"数字林业标准与规范"的县级森林资源信息管理系统的设计思想、主要内容及建立方法。内容包括:(1)系统开发思想与方法;(2)系统设计目标与要求;(3)系统分析及设计;(4)县级森林资源管理系统开发方法等。

以吉林省旺清林业局金沟岭林场为例,在地面调查数据和LandsatTM多光谱卫星遥感数据的基础上,以ER.DAS遥感影像处理系统和MapInfo地理信息系统支持,利用基于二类调查数据取证遥感分类技术,对其森林景观进行分类和评价,得到金沟岭林场森林景观空间分布图及空间格局分析结果。本研究提出的一套实用技术方法可为宏观上快速提取森林景观要素及空间格局状态提供技术参考,结果可为进一步森林景观规划和设计提供依据。

叶面积和比叶面积是植物生长过程中的重要参数。本研究基于河北木兰围场实测油松数据,通过winSEEDLE种子和针叶图像分析系统获得油松522个单个针叶的表面积LA、针叶长度L、针叶宽W、针叶周长P,分别建立了以针叶长、针叶宽、针叶周长等形状属性为自变量的叶面积估计模型和以针叶干质量为自变量的叶面积估计模型。用总相对误差、平均相对误差、平均相对误差绝对值、均方根误差、预估精度5个统计量来检验模型的误差和拟合优度,经检验模型LA=-2.761+0.464 L+6.608 W和LA=1.345+0.501 X分别为这两种模型中最好,X为针叶干质量。通过对算术平均法、比估计法、最小二乘法3种方法的比较,得到油松的比叶面积为7.08 m2·kg-1。本研究为油松叶面积的估计提供了一个简单可靠的方法。

以吉林省汪清林业局金仓林场2块面积为0.25 hm2的蒙古栎天然中龄林固定样地为对象,采用8个竞争指标,研究蒙古栎天然林种内、种间竞争状态。研究结果表明,该林分竞争激烈,蒙古栎与其他各树种存在种间竞争,但其主要竞争压力来自种内,种外竞争压力主要来自黑桦与白桦。其它树种的竞争主要为种间竞争。蒙古栎竞争能力处于中等,白桦与黑桦最强。各竞争指标结果存在差异性,但均能反映蒙古栎天然林竞争状态。蒙古栎竞争强度与胸径存在幂函数关系,竞争强度随个体大小的增大而减小。

以吉林省汪清林业局184块样地中的10 111株蒙古栎为例,首先选用线性函数、Richards函数、Logistic 函数、指数函数等7种常用函数形式,分析4个因变量(后期胸径、后期胸高断面积、直径增量和胸高断面积增量)与前期胸径的影响,确定一个用于构建混合效应模型的基础模型。然后确定同时考虑林场效应和林场与样地交互效应时基础模型中最优的形式参数构造形式,利用逐步回归方法确定模型中所包含的林分变量,并分析和比较用来消除异方差的3种常用残差方差函数(指数函数、幂函数和常数加幂函数),最后检验模型预测效果。结果表明:Wykoff模型且因变量为后期胸高断面积拟合效果较好,故作为基础模型;除前期胸高直径(D)外,当考虑坡度正切(ST),对象木胸高直径与样地算术平均直径的比(RAD),样地胸高总断面积(TBA),样地中大于对象木直径所有树木的胸高断面积和(GSBA),对象木胸高断面积与样地算术平均胸高断面积的比 (RABA)和对象木胸高断面积与样地胸高总断面积的比(RBA)等林分变量时能进一步提高模型预测精度;对于残差方差,指数函数、幂函数和常数加幂函数都能消除异方差,但幂函数效果最好;当模型同时考虑林场效应和林场与样地交互效应时预测精度最高。

目的 探讨蒙古栎各龄组适宜的抚育间伐方案，为吉林省蒙古栎天然次生林的抚育间伐提供依据。 方法 以5期吉林省森林资源连续清查数据为基础，筛选蒙古栎幼龄林、中龄林和近熟林，划分5级蓄积间伐强度：强度1（0~10%）、强度2（10%~20%）、强度3（20%~30%）、强度4（30%~40%）、强度5（40%~50%），对比未间伐林分，研究不同龄组林分对不同间伐强度在各观测间隔（5、10、15和20 a）的蓄积生长率的变化规律。 结果 （1）伐后各时间段蓄积生长率随间伐强度增长的趋势：幼龄林先持平，再快速上升，最后快速下降；中龄林先缓慢增长，最后快速下降；近熟林，伐后5 a与10 a，先快速增长，后快速下降直至平缓，而伐后15 a与20 a，先快速增长，后平缓下降。（2）伐后各时间段峰值出现的间伐强度范围：幼龄林都在20%~35%之间，中龄林由伐后5 a和10 a的15%~35%之间至伐后15 a与20 a的20%~40%之间，近熟林由伐后5 a和10 a的15%~25%之间至伐后15 a与20 a的15%~35%之间。（3）各间伐强度级蓄积生长率均值相对于未间伐提升显著的有：幼龄林：强度3与强度4；中龄林：强度2、强度3和强度4；近熟林：强度2和强度3。（4）随着时间的推移，不同间伐强度与未间伐之间的蓄积生长率的差异越来越小。 结论 吉林省蒙古栎天然次生林，各龄组适宜的间伐强度：幼龄林为25%~35%；中龄林为20%~35%；近熟林为15%~30%。

目的 基于我国森林资源连续清查（简称“连清”）样地数据，分省区研建全国杉木人工林平均木树高-胸径的最优基础模型，以期为全国各省区杉木人工林的树高预测提供基础模型。 方法 研究范围为杉木人工林分布的15个省份，数据来自第六次、第七次连清样地数据的树高调查表，总样本数为23 239个。选取18种基础生长方程作为候选模型，分别拟合各省区杉木平均木树高与胸径的关系，根据模型的决定系数（R²）、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差（MRE）、均方根误差(RMSE)和平均预估误差（MPE），并结合模型残差分布图，确定各省区最优模型，同时采用5折法验证各省区最优模型的预测能力，最终决定各省区最优树高-胸径模型。 结果 15个省区的杉木最优树高-胸径模型并不相同，四川、云南、重庆、陕西、浙江、江西、湖南、广西的最优模型为模型18（Mitscherlich方程），江苏、安徽、河南和福建的最优模型为模型16（Hossfeld方程），广东、湖北、贵州的最优模型分别为模型10（双曲线方程）、模型11（Logistic方程）和模型13（Gompertz方程），R²分布在0.602～0.807之间，MAE分布在0.94～1.53 m之间，MRE分布在−2.93%～−4.72%之间，RMSE分布在1.23～2.00 m之间，MPE分布在0.50%～2.77%之间。模型拟合效果较好，满足精度要求，且参数具有生物学意义，可作为全国各省区杉木人工林平均木树高-胸径基础模型。 结论 本研究构建全国杉木人工林分布的15个省区的最优树高-胸径基础模型，能较好的模拟各省区的杉木平均木树高随胸径的变化规律，可以作为全国各省区基本的杉木人工林平均木树高-胸径模型，为各省区杉木人工林的树高预测提供依据。