理论生长方程对杨树解析木材积生长模拟的研究开题报告

1. 研究目的与意义

中国具有丰富的杨树资源，杨树天然林约300万公顷，杨树人工林约600万公顷，是世界杨树人工林的4倍。加强对杨树人工林生长规律的研究，确定其数量成熟，有利于开展集约经营，充分发挥林地和林木的生产潜力。为此，本研究将运用传统生长模型和神经网络模型，分析杨树人工林生长规律，运用解析木数据为江苏杨树品种简历合适的生长模型，预测生长期状况，为合理培育该树种资源提供参考。

2. 国内外研究现状分析

为了充分拟合树木的生长过程，国内外学者做了大量的探索研究，在传统理论方程中，主要包括Richards、Logistic、Gompertz、Mitscherlich、Korf、Weibull，研究方法集中在方程的拐点区间和方程参数对拟合精度的探讨上。神经网络技术是20世纪末迅速发展起来的一门高新技术，对非线性过程能够最大程度地模拟，与传统的理论方程相比，能提高生长方程的拟合精度，非常适合于解决林业问题。

赵贝贝教授利用山东省宁阳县3种不同立地条件下的107杨树速生丰产林临时标准地和解析木调查材料，以Richards生长函数为基本模型，拟合了不同立地条件下杨树生长模拟预测模型。结果表明，杨树生长规律呈现S型曲线，用Richards模型拟合其胸径、树高、材积的生长精度很高，可以利用所建生长模型杨树速生丰产林的生长动态进行预测。阚龙攀，黄家荣，赵俊卉等人利用黑龙江省落叶松解析木为样本，采用Richards、Logistic、Gompertz、Mitscherlich、Korf、Weibull等6种常用的生长方程和BP神经网络对林分胸径和树高进行模拟。

3. 研究的基本内容与计划

（一）研究的内容和过程

（1）资料收集样木解析。即在标准地中采用随机或机械抽样方法选取样木，截取圆盘，进行树干解析，获得样木生长过程；通过建立树皮系数与树皮率回归模型，将样木解析后的各龄阶去皮直径和去皮材积转化为带皮直径和带皮材积，一株样木可获得龄阶数个编表样本。

（2）数据分析制作模型。分别了解学习神经网络模型和richards、logistic、korf、webull三次曲线等传统建模方法，将年龄、胸径、树高生长量的数据样本代入方程，利用matlab进行编程模拟，分别求出各个方程相应的参数。对于bp神经网络，则利用matlab的nntool工具箱进行拟合。

4. 研究创新点

对树木生长过程的研究，前人往往主要集中研究Richards、Logistic、Korf、Webull等六种传统的方程，并且大多集中讨论方程参数的求解和拐点的位置。神经网络建模技术作为一门迅速发展起来的高新技术，能够对非线性过程最大程度的模拟。在本次研究中，将神经网络和传统建模方法放在一起，通过拟合精度比较，比较优劣，从而获得最佳模型。为林业生产指导又提供了新的选择。