秩和检验法是非参数统计方法中的一种重要方法。对设置在汪清林业局经过不同间伐强度处理的16块落叶松样地计算断面积生长率及蓄积生长率,利用秩和检验法检验不同间伐强度对林分生长的影响差异是否显著,并与方差分析法进行比较分析。研究结果表明秩和检验法能够替代参数统计中常用的方差分析方法,而且计算简单和方便。

以江西省大岗山实验局不同初植密度的杉木林为研究对象,选择修改的Richards模型形式,考虑样地效应,采用SAS软件进行非线性混合效应模型的模拟,利用AIC和BIC值评价模型模拟效果。在此基础上考虑优势木平均高连续观测数据的时间序列相关性,并把初植密度以哑变量形式考虑进去,再进行混合模型的模拟。最后,利用验证数据对混合模型方法与传统的非线性回归模拟方法进行精度比较。研究结果表明,修改的Richards形式的优势木平均高与林龄关系的非线性混合效应模型,其估计精度比传统的回归模型估计精度明显提高,增加随机效应参数个数能够提高模型的估计精度。一阶自回归误差结构矩阵模型在解释优势木平均高的时间序列相关性时不仅提高了混合模型的模拟精度,而且能够很好的表达连续观测数据间误差分布情况;同时考虑样地的随机效应、观测数据的时间序列相关性及不同初植密度的混合模型模拟精度比传统的非线性回归方法模拟精度高。

利用两水平非线性混合模型对杉木(Cunninghamia lanceolata)优势高进行分析。概述了两水平非线性混合模型并简单介绍了该模型的参数估计方法;选用了5种常见的Richards和Logistic 形式模型作为构建混合模型的基础模型,利用建模数据分别对这些基础模型各自衍生出的19种混合模型进行计算及比较,结果表明:这5种基础模型对应的最佳混合模型分别为模型(3-1) 模型(3-5);最后把这些最佳混合模型及传统的回归模型两两进行比较,结果表明:二水平非线性混合模型拟合效果比传统的回归模型拟合效果要好,并且基础模型4对应的二水平混合模型(式3-4)拟合效果最好。

目的 将生存分析方法和混合效应模型方法相结合，构建林木枯损模型，提高模型的模拟精度。 方法 以吉林省汪清林业局20块落叶松云冷杉林样地数据为材料，基于生存分析方法中的Cox比例风险函数模型方法，把林分因子和立地因子作为协变量加入到模型中去，构建林木的枯损及生存模型，并在此基础上考虑样地水平的随机效应，最后与不考虑样地水平随机效应的模拟效果进行比较分析。 结果 表明，Cox比例风险函数模型在描述林木枯损时，具有很好的适应性。单木初始胸径与林木的风险函数呈反比，与生存率呈正比；大于对象木断面积与风险函数呈正比，与生存率呈反比；初始林分公顷株数与风险函数呈正比，与生存率呈反比；立地因子对林木的枯损及生存没有显著影响。与固定效应模型相比，Cox比例风险函数模型在考虑了样地水平的随机效应后，模型的模拟精度获得明显的提高，并且达到极显著程度。由于大于对象木断面积和初始林分公顷株数两个变量在考虑了样地水平的随机效应后影响不显著，最后只考虑了单木初始胸径一个变量对枯损的影响，与不考虑随机效应相比，差异也达到显著水平。 结论 林木本身的大小对自身的枯损具有明显的影响，胸径小的林木较胸径大的林木更易枯损。在森林经营中，Cox比例风险函数模型的使用，可为森林经营者在确定合理的经营密度上提供很好的科学依据。

目的 通过基于广义线性混合效应模型的方法，建立枯损模型，提高枯损模拟和预测精度。 方法 以1995年在吉林省布设的295块蒙古栎永久样地作为研究对象，基于logistic回归及广义线性混合效应模型方法，考虑单木、林分、气象及立地等因子对枯损的影响，构建单木水平枯损模型。并与传统广义线性模型方法进行比较，采用验证数据进行精度验证。 结果 表明：与固定效应模型相比，考虑样地水平随机效应后，模型的模拟精度获得极大的提高，并且达到极显著程度；在截距和胸径变量上考虑随机效应的模型模拟精度最高；对单木枯损有重要影响的因子中，林分公顷断面积、林分平均年龄及年平均夏季(5—9月)降水量（MSP）与单木枯损概率呈负相关，大于对象木断面积、林分公顷株数、气象因子中的年平均温度（MAT）及上一年8月至当年7月的降雪量（PAS）与单木枯损概率呈正相关，初始单木胸径对枯损的影响比较复杂，要和其他因子结合起来分析。 结论 甄别影响单木枯损的不同来源及重要影响因素，有助于进一步制定科学的森林经营措施。

抚育间伐对森林生长的影响体现在很多方面,包括对林分生产力及其林分因子、林下植被及灌木、林下土壤和天然更新影响等方面。对国内外学者在这些方面的研究进行了综述,简单介绍了抚育间伐对森林生长影响的模型研究进展情况。指出了抚育间伐对森林生长影响研究方面存在的问题及今后的发展趋势。