基于相容关系的落叶松树冠形状和树干结构变化规律的研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31170591
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    61.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C1608.森林信息学与森林经理学
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

本研究以落叶松人工林为研究对象,采用树干解析和枝解析技术,揭示不同林分条件下的树冠形状变化规律、枝条在树冠内的空间分布格局、生长发育规律及其与树干生长的相互关系。研究气候因子、生长环境和森林经营措施对落叶松人工林树干结构(树皮数量、生长轮宽度、晚材率和心边材数量等)变化规律的影响。采用度量误差联立方程组模型理论,以林分变量、林木变量和着枝深度等为自变量建立枝条基径、枝长、着枝角度和树冠直径动态预测模型,模拟枝条大小的动态发育过程,预测树冠形状的动态变化规律。采用多层次混合模型(随机效应和时间序列)理论,建立相容的树皮数量模型、生长轮宽度模型、晚材率模型和心边材数量模型。揭示随机效应相关的生理和生态学规律,同时定量研究环境因素(包括气候、立地条件及经营措施)对人工林落叶松树冠形状和树干结构变化的影响程度,为提高落叶松人工林林木生长量和木材质量方面提供科学依据和实践指导。

结项摘要

树冠和树干结构决定木材的产量和质量。本研究以黑龙江省带岭林业局、五营林业局和七台河市林业局落叶松人工林为研究对象,研究了落叶松枝条特征、木材密度、树干干形、树高曲线、树皮因子以及木材解剖性质径向变异。主要结论包括:.1)利用逐步回归技术建立了落叶松枝条基径、长度和角度模型。采用S-PLUS软件中的LME过程,拟合线性枝条基径、长度和角度模型。把幂函数和指数函数加入到枝条基径、长度和角度混合模型中。指数函数和幂函数显著提高了混合模型的拟合效果,并且消除了异方差现象。模型检验结果表明:混合模型通过校正随机参数值能提高模型的预测精度。.2)分别考虑单水平和两水平效应,拟合木材密度混合效应模型。基于单水平和两水平效应的混合模型拟合精度高于传统的基本模型,并且考虑单水平树高效应和两层次效应时的混合模型精度高于考虑单水平样木效应影响的混合模型。模型检验结果表明:混合效应模型不但能反映总体平均木材密度变化趋势,还能反映分组之间的差异。.3)利用非线性混合模型技术构建了含有冠长率、冠长和树冠高度变量的3个树干削度模型。所有模型的参数估计值都是显著的,这充分说明冠长率、冠长和树冠高度变量对落叶松干形的变化有显著影响。含有冠长率的削度模型模拟干曲线表明:冠长率越大,树干削度变化越大, 干形质量越差,树干材积就越少。.4)基于Richards模型,构建了含有林分变量的树高与胸径关系的混合效应模型。模型检验表明:当随机抽取独立样本时,混合模型误差小于固定效应模型。如果随机抽取4个样本校正时,混合模型的误差和均方根误差降低71.8%和42.1%。.5)利用逐步回归技术构建了落叶松树皮因子模型。分别考虑单水平、2水平和3水平效应,拟合线性树皮因子模型。结果表明:基于单水平、2水平和3水平效应的混合模型模拟优于传统的基本模型。当分别考虑区组、样地和树木单水平效应影响时, 考虑树木效应的混合模型模拟优于单独考虑区组和样地效应; 当考虑2水平效应影响时, 样地和树木效应组合中的最优模拟结果优于其它两层次组合模型; 当同时考虑3层次效应影响时的最优模拟结果优于考虑单水平和2水平效应的模拟结果。.课题研究成果为提高落叶松人工林林木生长量和木材质量方面提供科学依据和实践指导。

项目成果

期刊论文数量(19)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Application of nonlinear partial least square algorithm in the modeling of wood density based on near infrared spectroscopy
非线性偏最小二乘算法在近红外光谱木材密度建模中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Energy Education Science and Technology Part A: Energy Science and Research
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yaoxiang Li;Lichun Jiang
  • 通讯作者:
    Lichun Jiang
利用混合模型模拟树冠特征对兴安落叶松树干干形的影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    北京林业大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    姜立春;蒋雨航
  • 通讯作者:
    蒋雨航
基于随机效应的兴安落叶松材积生长模拟
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Chinese Journal of Applied Ecology
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    姜立春;杜书立;李凤日
  • 通讯作者:
    李凤日
基于2层次线性混合模型的落叶松木材密度模拟
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    林业科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李耀翔;姜立春
  • 通讯作者:
    姜立春
大兴安岭不同生态区域兴安落叶松树高曲线的研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    植物研究
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    代忠迪;姜立春
  • 通讯作者:
    姜立春

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其他文献

基于Weibull分布的AMD蚀化岩石统计本构模型
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
    辽宁工程技术大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    姜立春;杜卫卫
  • 通讯作者:
    杜卫卫
水平采空区群离散多自由度动力响应模型
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    姜立春;曾俊佳;王国伟
  • 通讯作者:
    王国伟
基于结构模态的纵向采空区群爆破动力响应研究
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    东北大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    姜立春;肖康;李令鑫
  • 通讯作者:
    李令鑫
基于非线性混合模型的落叶松树干削度模型
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    林业科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    姜立春;刘瑞龙
  • 通讯作者:
    刘瑞龙
典型残矿回采结构模型及稳定性分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    金属矿山
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    姜立春;赵东利
  • 通讯作者:
    赵东利

其他文献

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基于代数相容的针叶树木材密度、削度、材积和树干生物量模型系统
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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