贵州大学硕士研究生开题报告.docx

上传人:b****5 文档编号:7555516 上传时间:2023-01-25 格式:DOCX 页数:16 大小:66.24KB
下载 相关 举报
贵州大学硕士研究生开题报告.docx_第1页
第1页 / 共16页
贵州大学硕士研究生开题报告.docx_第2页
第2页 / 共16页
贵州大学硕士研究生开题报告.docx_第3页
第3页 / 共16页
贵州大学硕士研究生开题报告.docx_第4页
第4页 / 共16页
贵州大学硕士研究生开题报告.docx_第5页
第5页 / 共16页
点击查看更多>>
下载资源
资源描述

贵州大学硕士研究生开题报告.docx

《贵州大学硕士研究生开题报告.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《贵州大学硕士研究生开题报告.docx(16页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。

贵州大学硕士研究生开题报告.docx

贵州大学硕士研究生开题报告

贵州大学

硕士研究生学位论文开题报告

所在学院:

林学院

学号:

41

姓名:

Xxx

学科专业:

森林经理

研究方向:

林业3S与信息技术

开题题目:

基于组件GIS的桉树人工林经营管理决策支持模型研究

导师姓名:

Xxx研究员

入学时间:

2012年9月

填表日期:

2013年10月20日

(本表一式二份,学院、研究生院各一份)

一、论文来源的课题名称、类型及课题编号(属于国家、省、市、自选中的哪一种?

课题名称:

基于组件GIS的桉树人工林经营管理决策支持模型研究

课题类型:

课题编号:

课题来源:

二、研究目的和意义:

1研究目的

由于经济全球化和人们生活水平的提高,对木材的需求量迅速增长,而全球森林资源总量却急剧下降,因此,世界各国都致力于发展工业人工林以缓解这一矛盾。

按树原产于澳大利亚,因其具有速生、高产、优质的特点而被世界各大洲广泛引种栽培,也是我国引种成功的一类树种,更是南方地区速丰林基地的首选树种。

基于地理信息系统的组件GIS是用于构建定制应用的一个完整的嵌入式GIS组件库。

论文将依托组件GIS平台ArcGISEngine,以VisualStudio2008集成开发环境中的VB.NET为编程语言,在搜集、整理、调查获得大量桉树经营管理资料的基础上建立桉树经营管理决策支持模型。

模型包括如下几个子模型:

经营管理预处理模型、立地分类与评价模型、造林设计模型、抚育管护模型、蓄积量预估模型、采伐设计模型。

以上模型相互联系,却又各司其职,发挥不同的功能,旨在合理高效对桉树人工林经营管理工作进行决策。

2研究意义

我国幅员辽阔,拥有大量适宜开展营林工作的宜林地、采伐迹地、火烧迹地以及其它适合造林的地方,充分合理高效的利用这些土地发展人工林经营活动将能缓解甚至逆转社会对木材及木质原料需求的紧张局面。

桉树人工林工作开展较早,但基于计算机信息和属性储存、方案决策方面目前研究较少,桉树人工林经营管理决策机制信息系统和模型研究报道较少甚至基本处于空白,组件GIS在桉树造林决策上的应用将为营造林工作提供理论依据和技术支持。

以组件GIS开发应用为主要手段,结合桉树经营管理理念建立决策支持模型,突破原有桉树经营管理的局限,为桉树人工林科学化、信息化、自动化发展提供了理论支持,为林业工作者在桉树人工林发展上取得突破提供基础数据。

同时桉树人工林经营管理模型的尝试与建立极具现实意义,在技术层面上,组件GIS可以创建独立界面版本的应用程序,能够提供必须的空间数据查询检索和存取功能,同时能够对空间数据进行有效的维护和更新,也可以对现有的应用程序进行扩展,为GIS和非GIS用户提供专门的空间解决方案;为桉树人工林树种、立地、密度、病虫害、抚育、采伐等提供决策分析是组件GIS在林业应用中的新亮点,系统本身提供足够多的控件可以使决策分析更加方便快捷,同时组件GIS可以将GIS软件功能集成到应用软件上,借助GIS软件强大的功能可以为用户提供针对GIS解决方案的应用定制。

三、国内外研究现状和发展趋势(列出主要参考文献):

3.1国外研究现状

桉树由于速生丰产的特性,是林业工作者人工造林的首选树种之一,因此在理论和技术上的研究较多。

从国外状况看,工业人工林发展始于人工林集约栽培。

以桉树为主的阔叶树种主要在热带非洲地区、亚洲和南美洲北部(以巴西为主)造林,在欧洲南部(主要是西班牙和葡萄牙),其人工林造林面积正在增加[1]。

保存于圣保罗大学Itatinga林业试验站内的40多年生的尾叶桉(E.urophylla)资源(面积2000hm2),是巴西目前大规模造林使用的杂交品系的鼻祖,巴西在桉树营造林方面做出巨大的努力[2]。

为了合理高效地利用桉树人工林木材资源,国外许多木材工业部门都开展了桉树人工林木材性质和加工利用技术的研究,并取得了较成功的经验,特别是澳大利亚、巴西和南非等国已成为世界桉树木材加工利用的成功典范[3]。

巴西自1913年开始从澳大利亚引种桉树,至今仍然是该国速生林主要造林树种[4]。

自70年代中期以来,巴西按树人工林栽培取得了很大的成就,其栽培面积和单位面积材积生长量均跃居世界首位[5]。

早在1925年,新西兰林务局局长麦太金便力主发展辐射松人工集约栽培,因为他预计到天然林资源迟早会枯竭(雷锡禄,1992)。

第二次世界大战后,随着世界性工业化的大发展,出现了木材短缺和环境污染问题,人工林造林才有了真正的发展[6]。

1947年,Piccarolo教授在意大利北部创办了CasaleMonferrato桉树栽培试验研究所,开创了桉树栽培业。

20世纪70年代后期开始,很多国家都在研究速生短轮伐期人工矮林,企图以此方式产生物质,用作木材化工、能源、饲料及制桨造纸业原料。

1992年的《21世纪议程》,联合国环境和发展会议首次提出可持续森林,森林可持续思想,为桉树发展指明了道路[7]。

据估计(FAO,1997),在世界热带地区有85%以上的工业人工林是应用外来树种营造的,如按树、杨树、相思、松树等,并且建立在良种化和集约化经营基础之上,以选择优质林地和优良树种、种源、无性系,采取集约化经营、高投入、高产出为经营策略。

巴西桉树人工林为多代经营,常有第一代和第二代的萌芽体[8]。

为了更加高效率的发展利用桉树,国外林业发达国家还根据引进栽培树种的工业培育目标,如纸浆、板材、人造板、木炭(供炼钢铁)、新炭材、家具等,参考澳大利亚联邦科学和工业组织(CSIRO)所提供的材性资料进行选择[5]。

桉树作为三大世界速生丰产林之一,拥有极其深远的战略意义,发达国家特别重视桉树的遗传改良,以期建立完整的桉树培育、育种、造林体系,达到改良桉树种源提高桉树生产力的作用。

GIS技术是20世纪60年代在欧美发达国家兴起的一门多技术交叉的边缘学科,是在计算机硬件与软件支持下,运用系统工程和信息科学的理论,科学管理和综合分析具有空间内涵的地理数据,以提供规划、管理、决策和研究所需信息的空间信息系统[9]。

这一时期GIS技术的发展多用于学术研究、新技术应用、大量空间数据处理等,而且大多数GIS工作仅限于政府及大学的范围,国际上的交往比较少。

70年代为GIS的巩固发展期,此时注重于空间地理信息的管理。

这一时期在继承60年代技术的基础上,充分利用了计算机技术的强大功能。

但在系统的数据分析能力仍然很弱。

80年代GIS技术得到了飞速的发展,并开始进入实用阶段,GIS应用系统随之出现。

GIS的应用领域迅速扩大,涉及到了社会生活的多种方面。

许多国家制订了适于本国的GIS发展规划,建立了一些政府性、学术性机构;同时商业性的公司大量涌现,并提供专业性服务。

目前,国外GIS已进入了产业化阶段,涌现出一大批以GIS为核心的信息技术产业公司。

具有代表性的较著名的国外GIS软件有:

ArcGIS、MapInfo等[10-13]。

ComGIS(ComponentGIS),即组件式地理信息系统,是指采用组件技术编制地理信息基础平台及其应用系统。

其基本思想是把GIS的各大功能模块划分为若干组件,每个组件完成不同的功能,各GIS组件之间,以及GIS组件与其他非GIS组件之间,通过可视化软件开发工具如VB、VC等,象搭“积木”一样,将它们集成起来,形成最终的GIS基础平台及应用系统[14]。

国外研究认为,软件复用[15,16]被认为是提高软件生产效率,解决软件危机、提高软件质量和增强软件开放性的主要途径,它对当前软件生长方式和开发模式产生了深远的影响。

美国ESRI公司研制的MapObjects(MO)组件GIS,其功能包括图形编辑、空间查询及运算、空间分析等,开发出的系统不仅简练实用,而且灵活,在MO的基础上可以利用VC和OpenGL开发[17]。

80年代初期,美国开始使各监测站拥有的计算机逐步形成区、县、州以至全国性的网络系统,计算机模拟已广泛应用于森林资源评价、森林资源面积和蓄积调查等领域[18]。

80年代以后,随着网络等信息技术的迅猛发展,计算机在发达国家的森林资源管理工作中得到了日益广泛的应用[19]。

1987年,Reisinger等[20]利用GIS与DSS的集成解决木材收获规划问题[21];Honea等[21]指出把GIS引入DSS将能够为人们更好地解决决策的问题;Herrington等[22]探索DSS在森林管理方面的应用,Carter等[23]研究GIS与木材收获计划模型的集成系统;Davis等[24]应用DSS与GIS的结合帮助评价短期(年度计划)的基于立地的造林规划,并且与长期的战略规划相结合,为整个林分可持续收获最大化制定10年的造林、收获和更新计划。

NED/VS森林资源智能信息管理系统(NED/FVSIntelligentInformationSystemforForestManagement),是NortheastemResearchStation和美国乔治亚大学人工智能中心于2003年联合研发的一套智能化森林资源信息管理系统,其主要作用是为林地森林资源的整体规划、造林实施方案提供分析支持[25]。

由于组件GIS对林业发展具有巨大推动力,发达国家将投入更多人力物力对它进行研究,在未来,非专业的普通用户也能够开发和集成应用系统从而推动GIS大众化进程。

随着组件式的发展和分布式对象技术逐渐成熟,未来的万维网GIS将是基于COM/ActiveX或CORR/Java开发的分布式对象万维网GIS。

同时,降低开发成本和使用复杂性将是林业发达国家极力探索研究的问题,GIS开发应用者,不必掌握专门的GIS开发语言,只需熟悉基于Windows平台的通用集成开发环境,以及组件GIS各个开发控件的属性方法和事件就可以完成应用系统的开发和集成[26]。

3.2、国内研究现状

按树自1890年引人中国,在中国栽培已有100多年历史,由于按树的速生、高产和良好的适应性,在中国热带、南亚热带广泛种植,按树自引人中国以来,在很长一段时间内,只是作为零星种植和四旁绿化,并没有引起人们的注意。

20世纪50年代以来,中国政府先后在广东、广西建立专门经营按树生产的雷州林业局和桂南林业局等,开辟了大规模进行按树生产的先河,但品种只有柠檬按、窿缘按、赤按(少量)、野按、大叶按。

80年代后期,中国政府十分重视按树科研和经营,为此,国家在广东湛江建立了林业部按树研究开发中心,组织协调全国的按树研究工作,并以按树中心为依托,成立了中国林学会按树专业委员会[27]。

针桉树(Eucalyptus)具有速生、丰产、抗逆性强、耐贫瘠、干形较好和用途广泛等优势,已成为我国南方速生丰产林的主要造林树种[28]。

发展桉树人工林不仅是我国国民经济建设的需要,也是我国建设生态林业、发展区域优势、农民脱贫致富的需要[29]。

目前我国桉树人工林面积仅次于印度与巴西,居世界第三位[30],主要分布在我国的广东、广西、海南、云南、福建、四川、江西、湖南等地[31]。

中国种植桉树的省(区)有17个,涉及600多个县(市、区),桉树人工林面积已超过260万hm2,在华南地区,有70%~80%的桉树人工林属于短周期人工林,其中绝大部分的林地采取连栽方式[32]。

在桉树人工林造林对生态环境影响方面,国内学者认为,作为外来树种,桉树的化感作用为其在新生境的生长和生殖提供了新武器[33],是导致桉树人工林生态系统物种多样性减弱的重要原因,因此在营造林是需要充分做好前期准备工作,减少甚至避免桉树人工林对生态环境的影响。

曾觉民等[34]认为桉树人工林并不会降低原有的生物多样性,只是由于桉树所处的环境条件太恶劣,仅有少数物种能适应的缘故。

陈少雄[35]曾指出,桉树人工林的生物多样性下降是经营者的责任,而非桉树本身的影响,很多地方的桉树人工林中杂草丛生,鸟兽随处可见,即使是在备受争议的雷州半岛的桉树林里,杂草和灌木生长茂密的桉树林也随处可见。

有学者认为,随着桉树人工林的大发展和连栽制度的全面推行,桉树人工林的生态脆弱性进一步凸显,“桉树争论”愈演愈烈,桉树发展已经成为社会广泛关注的焦点[36-40]。

在桉树人工林生长模型研究方面,曾伟生等利用156块人工林样地,建立了海南省松类、按类、木麻黄、相思、橡胶等5个主要树种(组)的相对树高曲线模型[41]。

陈文友调查测定了巨桉一年中的树高、直径生长以确定最佳的施肥时间[42]。

黄从德等运用Weibull分布、反-Weibull分布、Logistic方程三种模型拟合了巨桉短周期工业原料人工林林分直径分布规律结果表明Logistic方程拟合巨桉人工林的直径分布效果较好,并在此基础上分3个立地等级建立了巨桉直径分布收获模型[43]。

梁理勇等采用雷州林业局2002年森林二类调查的刚果12号桉W5无性系林分279块样地材料,进行蓄积量与胸径、树高、密度及其之间关系的探讨分析[44]。

周元满等以Logistic累计分布曲线方程为模型,从Logistic模型的生物学意义出发,对桉树人工林的现实最大生产潜力进行了研究,以探求最大生产潜力的求算方法,确定最佳生产力的时期[45]。

钟慕尧等采用空间代替时间的方法,对不同林龄桉树人工林的空间结构进行了比较研究[46]。

叶金盛在广东省范围内收集了254块样地资料,建立了广东省马尾松、杉木、湿地松、尾叶按、琴葫、软阔类、硬阔类等7个树种的相对树高曲线模型[47]。

周元满等通过设置4种不同的造林密度试验来研究密度对桉树无性系林分生长的影响,并以Richards生长函数为模型拟合了不同造林密度条件下桉树无性系林分生长模拟预测模型[48]。

曾慎松根据巨尾桉人工林样木的地径、胸径及树高观测数据,采用多模型选优法和逐步回归法求解方程,经分析对比后分别建立了地径与胸径、地径与树高相关的2个数学模型[49]。

岑巨延等以广西速生丰产桉树人工林776块样地数据为基础,运用现代建模思想和方法,优选模型结构,研究建立了速生丰产桉树人工林相对树高曲线模型[50]。

郑曼等用525个雷州W5桉树短周期无性系林分样地资料拟合了桉树立地指数模型[51]。

胡喜生等应用全球定位系统(GPS)完成对桉树资源的野外数据调查,采用多种林木直径结构模型对不同地区、不同坡位人工林桉树胸径的分布状况进行拟合分析[52]。

随着桉树人工林在国内的大量发展,更为迫切的选育问题亟待解决和突破。

目前,中国按树育种工作仍以常规育种为主。

利用高新技术如基因组图谱、基因转移和分子标记等开展按树育种前景诱人[27],通过选优、选育,造林成活率、树干干型、材质将更为适合当代人类对林木产品的需求,也是桉树营造林工作的必备基础条件和发展趋势。

组件GIS有着传统技术无法比拟的优势,在中国受到林业工作者和研发人员的足够重视,并从根本上影响着现在和将来组件GIS的发展方向和前景。

造林决策支持模型(AfforestationDecisionSupportModel,简称ADSM)是计算机技术与造林规划设计相结合的产物,是在GIS、ES(ExpertSystme,专家系统)、DSS(DecisionSupportSystem,决策支持系统)等技术的支持下,建立对造林规划决策各环节决策目标的逻辑推理、逻辑运算、地理空间分析、统计运算、数学运算等决策支持模型,同时调用存储在计算机上的造林专家知识,以信息提示、数据参预的方式实现模型解算,从而将造林规划决策在计算机上通过人机交互界面以互操作模式,自动分析数据、自动提取信息、自动完成设计,从而实现了造林规划决策的自动化进程、程序化操作、科学化管理[53]。

运用电子计算机技术结合多树种多生长数学模型,建立计算机辅助造林设计系统,系统对任一造林地(小班),都能依据其环境因子及预定的经营水平,设计出造林规划方案包括选择最佳造林树种、造林密度以及间伐措施等,并能预测出五种树种(杉木、马尾松、楠木、木荷、樟树)的林分生长动态、在基准年(20年)时各树种的累积材积以及合理密度[54]。

建立浙江省营林技术决策咨询系统针对用户所提供的造林地立地状况和要培育的林种,给出相应的适宜造林树种和不适宜造林树种,并对用户选择的树种进行造林施工设计和造林经济投入分析,获取相应的报表[55]。

应用Maptitude-GIS绘制造林规划设计数字化图,建立造林规划设计属性数据库,对造林地的相关属性信息进行了有效管理[56]。

利用GIS对吉林省主要造林树种进行生态区划及适地适树的研究,以寻找最优造林方案[57]。

利用GIS的空间分析功能,分析大兴安岭林区塔源林场优势树种与海拔、坡度和坡向之间的空间分布格局;绘制了该林场优势树种按海拔、坡度和坡向的空间分布图,并对林分潜在生境和现实分布进行了比较[58]。

嵌入式GIS二次开发软件即组件GIS是当前GIS发展的热点,也是用户运用GIS进行专业应用的最佳选择。

通过组件软件提供的各功能模块,有选择地组合与搭建,建立具有专业应用特色的新型软件平台,其核心是用户的专业,如建立基于GIS的专家系统、决策支持系统时用到组件GIS,可以轻易地实现对空间数据的管理、运算与分析,还能进行专家的推理、决策、决策支持、辅助决策。

造林决策支持系统(ADSS)即是在这种理念下构建和完成的,它的核心是围绕造林规划设计,对各种地理空间数据与信息进行查询、统计、运算和分析,进而指导或直接进行造林规划与决策[59]。

在ESRI公司的二次嵌入式开发工具ArcGISEngine、MapObjects的支持下,系统提出造林决策支持系统中地形因子信息提取的主要思路,并以造林小班的坡向因子为例,分析各种坡向解算方法的精度,实践证明,基于统计理论建立的造林小班信息的自动提取是最为科学的,也是最具有现实意义的[60]。

将按树人工林造林的领域专家知识与构建智能信息咨询系统的技术方法相结合,从而系统的总结按树造林领域的专家知识,用形式化规则将这些领域专家知识存储在计算机内,以实现在按树造林过程中间可以提供指导的作用;最终的目标是:

经过一定阶段的编码,实现本系统,并在基层林场的按树造林中进行试运行,通过检验后可以在基层林场的按树造林中得以应用[61]。

运用计算机和数学方法在己知林地面积条件下,寻找各种不同林分类型在不同立地类型上分别栽植多大面积才能获得最高总产量[62]。

GIS组件化也为WebGIS的开发提供了技术基础和很好的解决方案。

基于组件技术标准研制出来的软件可以与Web浏览器无缝地集成在一起,更容易建立InternetGIS或IntranetGIS信息系统,而且程序执行的速度很快[63]。

采用组件式GIS搭建森林资源管理信息系统的优点就在于,它强大的GIS功能可以较好地满足与各应用部门MIS系统的集成的问题,结合Internet可以实现森林资源的发布与远程数据共享[63]。

由于系统开发受到国内软件工程发展水平的制约,根据实际应用需求进行自我创新能力不强,跟外界交流不畅通,无法及时获取最新的研究进展,对我们来说很多新的设计方法在国外已经应用很长时间,和美国等发达国家的信息系统建设能力仍有很大差距[64]。

因此在组件GIS上的不断创新、实践、开发将是林业真正走上信息化的必由之路。

四、主要研究内容和要求达到的深度:

4.1研究内容

针对贵州桉树经营管理工作,建立基于组件GIS的桉树人工林经营管理决策支持模型。

GIS具有空间数据的高效管理和分析的优势,本文通过基于VisualStudio2008的组件式开发工具ArcGISEngine建立能依托专业软件环境的二次开发平台,建立桉树人工林经营管理决策支持模型对桉树营造林工作进行决策、辅助决策、决策分析、决策支持并提供经营管理信息的相关查询。

向导式地对造林规划设计进行决策使造林规划设计人员能够简洁、轻松、便利地获取造林规划需要的各种资料及相应的运算结果;抚育管护是经营管理的重要环节,通过抚育管护模型可以针对树种、立地情况建立抚育、追肥、森林火灾、病虫害防治、管护等咨询模型或决策模型以实现桉树经营管理的合理化、科学化、自动化、信息化;蓄积是桉树人工林生产的主要目标之一,是桉树价值的直接体现,通过桉树人工林生长的趋势、规律建立蓄积估测模型对桉树产量进行估测;采伐设计模型对具体采伐行为作出定量决策,对于不同龄组、不同树种、不同配置方式系统会对采伐设计模型进行分析,分别根据树种的数量成熟龄、经济成熟龄、工艺成熟对树木采伐进行决策分析。

经过分析,本文将从如下几个模型对桉树人工林:

经营管理预处理模型、立地分类与评价模型、造林设计模型、抚育管护模型、蓄积量预估模型、采伐设计模型。

研究内容主要包括:

(1)经营管理预处理模型:

是桉树人工林经营管理各个模块的基础,是决策分析的前期准备工作,在桉树人工林经营管理的前期数据准备阶段,为造林规划设计提供数据支持,主要包括地形数据模型和土壤数据模型。

(2)立地分类与评价模型:

立地条件是林地生产力的体现,是进行造林规划设计的关键,分类因子按地貌类型—母岩—坡度—土层厚度四级控制,根据系统速度和质量的情况需要选择对造林影响权重最大的因子进行控制。

研究立地分类与评价模型,是以造林地地形信息、土壤信息、气候信息为基础,对造林小班进行立地分类与评价,为以后的造林树种模型决策、营林技术措施决策分析及造林密度调控提供依据。

(3)造林设计模型:

造林设计涉及点较多,本文以造林树种、营林技术措施、造林密度调控三个子模型来体现。

桉树树种亚型较多,不同的地理环境下适宜大量发展的桉树人工林不尽相同、甚至出现完全不能适应的现象,本文将依据适地适树原则严格控制树种决策机制,使树种选择更加合理规范,提高桉树人工林产量;营林技术是桉树经营管理至关重要的一步,合理与否关系到能否顺利达产,模型知识库当中将会记录栽植模式、配置方式、造林地清理、整地、造林方式及时间等一系列关键技术,通过判断、决策分析识别这些关键点并决定最优的营林技术措施;造林密度又叫初植密度或栽植密度,是指造林时单位面积种植的林木株数或栽植点数,通过对桉树过往成功案例和经验数据对桉树造林密度进行决策控制。

(4)抚育管护模型:

抚育管护是经营管理的重要环节,为确保桉树营造林成活率和产量需进行合理、科学的管护。

管护模型依托组件GIS和ArcGIS平台为抚育、追肥、森林火灾、病虫害防治、管护提供知识数据库,方便查询和决策。

(5)蓄积量预估模型:

在经验方程的基础上,依托模型本身自动化、信息化的特性,为桉树人工林建立蓄积量预估模型,分析并计算未来蓄积量,为产量、经营效益分析提供数据支持。

(6)采伐设计模型:

合理、有序、安全的进行采伐是确保桉树质量和产量的重要工序,采伐设计模型能为林业管理者、森林经营者、采伐设计人员提供作业指导方法和决策支持,系统将为不同龄组、不同树种、不同配置方式提供模型分析,分别就树种的数量成熟龄、经济成熟龄、工艺成熟龄进行判断并对采伐行为进行决策。

4.1研究路线

本项研究运用面向对象的思想,对桉树人工林经营管理资料进行采集和研究,在VisualStudio2008平台上利用VB.NET语言和ArcGISEngine组件对模型进行分析、设计、编程、测试和前台界面实现,最后实现桉树人工林经营管理决策支持模型的建立。

研究技术路线如图4-1。

(1)试验区选择:

桉树造林规划是一项特殊的工作,不同地区不同环境所形成的小气候如温度、土壤、地形皆有不同,立地类型划分方法不同,根据适地适树的原则所采用的树种也不同,同种树种在不同立地所展现的生产力不同,因此,进行经营管理决策支持模型研究首先是要选择试验区。

(2)基础数据搜集、调查、整理:

包括地形图、地质图、土壤分布图、土地利用现状图、林地利用保护规划图、森林资源分布图、林相图等图件资料,以及桉树立地指数表、用材林标准地位指数表、立

展开阅读全文
相关资源
猜你喜欢
相关搜索

当前位置:首页 > 法律文书 > 判决书

copyright@ 2008-2022 冰豆网网站版权所有

经营许可证编号:鄂ICP备2022015515号-1