福建柏人工林价值密度效应模型研究

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1、福建柏人工林林分价值密度效应模型研究张惠光收稿日期:2011-12-18;修回日期:作者简介:张惠光,男,1973年11月出生,福建福清人,福建省林业调查规划院高级工程师,从事森林经理和资源管理工作。(福建省林业调查规划院,福建福州350003)摘要:利用在全省福建柏人工栽培区和自然分布区的387块标准地资料,按照连续状态的动态规划方法的建模思想,建立了以木材价值量最大为目标函数的林分最优经营密度模型,探讨了该模型的具体应用,为优化森林经营措施和林木资产评估等提供科学依据。关键词:福建柏;林分价值;密

2、度效应模型林分最优密度一直是林业科学研究的热点问题,也是林分经营过程中需要解决的关键技术之一。目前,在常用的研究林分最优密度的方法中,动态规划由于在理论上的优越性而被广泛应用。然而,由于该法在以往的研究中采用的是固定的间伐间隔期,造成了在林业生产实践中应用不方便。为此,以密度二次效应模型为基础,采用连续状态的动态规划方法来建立可变间伐间隔期的林分经营密度模型,为确定间伐强度、间伐次数和间伐间隔期,取得最大的木材收获提供了科学的依据。研究表明,该模型实用性强,应用方便,不失为一种确定林分最优经营密度的较

3、好方法。但是,该模型是以经营期内材积收获量最大为目标函数建立的,它并不能全面地反映林分的经济利用价值。这是因为,在蓄积量相同的一系列林分中,由于树木大小、木材缺陷以及病腐程度的不同,必然导致林分经济利用价值产生差异。因此,在社会主义市场经济中,以追求经营单位内经济效益为最大的条件下,采用蓄积量最大为目标函数建立的林分经营密度模型在应用中尚有一定的局限性。基于此,对林分密度与价值的关系进行了研究,按照连续状态的动态规划方法的建模思想,建立了以木材价值量最大为目标函数的林分最优经营密度模型,探讨了该模型的

4、具体应用,为优化森林经营措施和林木资产评估等提供科学依据。1材料来源在全省福建柏人工栽培区和自然分布区的安溪、永泰、闽清、闽侯、罗源、福清、仙游、南平等25个县(市、区),分别于不同林龄、立地、密度的福建柏人工林林分中,按典型选样原则调查收集387块标准地,每块标准地面积400~625m2。在每块标准地上进行每木调查,经整理汇总,得到全部标准地各调查因子分布范围:年龄6~40a,平均胸径3.7~27cm,平均高2.3~24.4m,实测部分树木的树高画树高曲线确定林分及径阶平均高,按每100m2选测一株

5、最高木的原则确定优势木平均高。采用福建柏二元材积表计算每块标准地蓄积量。根据每块标准地的平均胸径、平均高和蓄积量,利用削度方程、直径分布模型、相对树高曲线模型、以及各种规格的木材价格,按林分货币收获表的编制原理和方法,计算每块标准地的林木货币毛收入,即林分经济价值,作为研究林分密度变化对价值效应的基础数据。2研究方法2.1林分价值密度效应模型描述密度效应规律的模型称为密度效应模型,它的表现形式有多种,主要包括林分平均单株材积、平均胸径和单位面积蓄积量等平均个体或群体的大小与立木密度之间关系的数学模型。

6、对此,前人已作过较多的研究,但对于密度对林分价值量的效应规律则研究较少,这正是所要探讨的问题之一。林分的经济利用价值主要由林分的木材产量来决定,而林分的木材产量是由各种规格的材种材积构成的,各种规格的材种材积又取决于林木大小、尖削度以及林木株数3个因素,这3个因素均与林分密度紧密相关,使得林分密度与林分木材产量、经济利用价值之间的关系较为复杂。一般地说,密度小的林分其木材产量较低,但大径级材材积占木材产量的比例较大且单价较高;而密度大的林分木材总产量较高,但小径级材积占木材总产量的比例较大且单价较低。

7、因此,在同一生长阶段上,密度对林分价值量的效应可分为相互对立的2种作用:一是促进林分价值增加的正效应,它是由于林分单产随密度增加而引起的;二是抑制林分价值增加的负效应,它是由于林分密度增加导致小径级材材积所占比例增大所引起的。当正效应超过负效应时,林分价值随着密度的增加而上升;正效应抵不住负效应时,林分价值随密度的增加而下降;正效应与负效应平衡时,林分价值量达到最高。密度对林分价值的这种效应规律,可用密度二次效应模型来表示。(1)(1)式中:EZ为林分单位面积的价值量(元/hm2),N为林分株数密度(

8、株/hm2),若用优势高H表示生长阶段,则有将其代入(1)式,得(2)以林分价值量的残差平方和最小作为目标函数,采用改进单纯形法作最优拟合,求得林分以价值量为基础的密度二次效应模型(3)经计算,模型回归优度T=U/(U+Q)×100%=97.75%,复相关系数R=0.9887,因此,模型拟合效果极显著,说明上式可以客观地反映林分密度对林木经济价值的效应规律。2.2模型定量分析(3)式反映了单位面积上的林木总价值与优势高和株数之间的关系,若于两边同除以株数

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