高泽兵[1]2008年在《基于RS技术的森林资源动态变化和近自然度评价研究》文中提出本文选取秦岭火地塘林场为研究对象,以森林资源的动态变化和场内次生林的林分近自然度为主要研究内容,以RS和GIS技术的集成应用为主要技术手段,综合研究区1956年航空遥感影像和2004年SPOT5卫片、地形图以及小班调查数据,对研究区资源变化、现有林分与原始林分结构之间的差别进行了研究。在GIS的支持下,探讨了导致资源和林分变化的机制,建立了火地塘林场林分近自然度的驱动因子评价指标体系。在此基础上,采用分层次分析方法,通过GIS的CON函数,对区域林分近自然度进行了自动运算和综合评价。主要结果如下:(1)利用地形图分别对遥感影像进行了严格的校正;基于ERDAS平台,制作了1956年数字正射影像;在对SPOT5的数据融合中,分别对比了常用四种融合变换方式,即HIS变换、K-L变换、Brovey比值变换和小波变换后的效果图,最终选择K-L融合变换后结果作为解译影像;(2)利用两期遥感数据对林场1956年和2004年的资源分布情况进行了分类,分类精度分别为83.93%和92.2%。(3)计算了森林各地类的动态变化度和资源双向动态变化指数。在ARCGIS平台的支持下,研究了不同地形因子影响下的地类变化情况。研究发现海拔高度对地类变化影响较大,地类主要变化发生在中、低海拔区。(4)利用层次分析法分析各驱动因子对林分近自然度的影响权重,并且结合各因子下的单位面积变化度,计算出了某区域内的林分近自然度值,对林场林分的近自度进行了评价,也为进一步森林近自然度的评价提供基础。(5)基于ARCGIS平台,完成林分近自然度的自动计算,实现了自动评价。经过计算评价,林场林分近自然度整体分布在0.68～1之间,总体结构处于一个良好的演替阶段。
吴晓刚[2]2001年在《地理信息系统在秦岭火地塘林场森林资源管理中的应用》文中指出本文首先对秦岭火地塘林场内的森林资源数据进行了归类和整理，在此基础上，利用地理信息系统建立了火地塘林场森林资源信息管理系统。森林资源是林业生产的物质基础，它在国民经济建设和生态环境保护中起着十分重要的作用。为了更好地管理好森林资源，准确监测和预测森林资源的动态变化，应建立一个可持续发展的森林资源管理模式。地理信息系统作为一门新兴的边缘学科和一种先进的计算机管理系统，它具有综合分析和管理各种空间数据的能力，能直接用于规划设计、预测及决策等重要工作之中。地理信息系统应用于林业系统，可以有效地实现对森林资源的信息化管理。本论文以地理信息系统应用软件MAPGIS 5.32和Windows98为支撑平台，建立了火地塘林场森林资源信息管理系统。该信息管理系统汇总了林场区域内的专业数据和自然环境数据，它由7个空间数据库组成：(1)林班；(2)小班；(3)河流；(4)道路；(5)地形；(6)山脊；(7)区域自然环境状况。每个空间数据库都由一个图层和一个与之对应的属性数据库组成。通过信息管理系统的建立，可方便地对各种森林资源信息进行空间信息查询、更新、分析和输出。该森林资源信息管理系统包含了火地塘林场森林资源的基本图形数据和属性数据，根据最新数据资料，可方便地对其进行数据的更新和修改，并且根据实际需要还可进行多种资源信息综合分析和绘制各种林业专题图。信息管理系统的具体功能包括：(1)空间数据输入与编辑：包括属性数据输入与编辑和图形数据输入与编辑。(2)空间信息查询与检索：包括属性查图、图查属性、统计分析、DEM查询等。(3)空间信息分析：包括矢量转栅格、缓冲区分析、空间数据的复合分析、网络分析等。(4)地形分析：包括DEM和DTM模型的生成、叁维分析和查询。(5)信息输出：包括属性数据和图形数据输出；可输出林相图、等高线复合图、DTM图和叁维立体图等。森林资源信息管理系统的建立，可实现秦岭火地塘林场的森林资源管理，对林场区域内的森林资源信息实行量化和定位。并实现对林区内森林资源的动态监测和评价，从而最终为全国森林资源管理和实现森林的可持续发展提供基础数据和科学依据。
孙楠[3]2005年在《秦岭火地塘林场森林资源信息管理系统理论研究》文中进行了进一步梳理森林是人类生存和发展的一种重要的自然资源,作为陆地生态系统的主体和重要的可再生资源,具有周期长、分布地域广、结构复杂等特点,它极易受人为因素及自然力的作用,它的变化会深刻影响全球的气候和环境,以及地球生命支持系统的健康和稳定。 本论文对我国基层林业局(场)的森林资源管理及信息化理论与实践进行了较为深入的研究,同时运用信息科学的理论和方法,以火地塘林场的森林资源管理为例,探讨适合我国国情的森林资源信息管理系统的结构、功能和实现途径。 通过分析传统的森林资源管理方式所存在的问题,从信息科学的角度的理论和方法出发,研究森林资源信息管理系统的模式,并详细的介绍了系统的组成,功能,数据流程,这些对建立各级森林资源信息管理系统将提供有益的帮助。
陈国岭[4]2007年在《基于GIS的秦岭火地塘林场森林景观可视化研究》文中指出森林景观是人们在某一时空点上视野所及的、以森林植被为主体的一种自然景色。近几年来,以森林景观为主要对象的计算机建模和可视化技术成为生态学、森林经理学、自然地理学、植物学等领域的一个研究热点。人们已经开始从简单的几何图形(如圆锥体)表达森林景观中树木的分布研究向着运用建模技术和可视化技术表达大场景的森林景观实时现实方向发展,以便最终生成森林景观的真实感模型。地理信息系统(Geographical Information System,GIS)是一种管理与分析空间数据的计算机系统。目前已发展成为一个跨越空间科学、计算机科学、信息科学及各门自然资源与环境科学等领域的较为完善的科学。GIS叁维可视化功能对森林景观的可视化表达提供了有效工具,在森林资源的可视化管理中有广泛应用。本文以秦岭火地塘林场为研究区域,依据森林资源二类调查资料以及前人研究的成果,利用数据库技术、遥感技术(RS)和GIS技术,主要对该林场森林景观叁维可视化进行研究。旨在总结目前市场上模拟植物的软件及插件,找出模拟树木、森林的最优软件平台或插件;模拟该林场森林景观叁维显示,为该林场森林资源经营管理和教学、科研提供服务。通过本次研究,获得以下主要结论:(1)通过本研究建立的基础数据库(图形、图像、统计数据),为该林场以后的森林资源监测和可持续经营奠定了基础;(2)基于DEM和遥感数字图像建立的森林景观叁维可视化结果,为宏观、快速监测森林景观的变化提供了方法;(3)基于DEM和林相图建立的森林景观可视化结果,弥补了遥感影像分辨率不足产生的信息失真,在林业生产中有良好的应用前景;(4)通过ERDAS Imagine组建森林景观叁维显示及漫游系统,能够实现空间属性的查询和统计分析、二叁维交互式浏览以及“所见即所得”的视觉效果,为林场的数字化、可视化管理提供了手段。
王斌[5]2006年在《火地塘林区景观格局动态及其生态效益研究》文中提出生态系统长期定位观测是国际上为研究、揭示生态系统的结构与功能变化规律而采用的一种研究方法。其中，不同时期生态系统及环境要素的变化规律及其动因与主要类型生态系统服务功能及其价值评价是生态系统结构与功能研究的重要组成部分。本文以1958年、1988年和2004年秦岭火地塘林区森林生态定位站森林资源二类调查资料为主要数据来源，利用GIS软件作为研究手段，选用有代表性的数量分析方法，分析了该林区叁个时期的景观特征、景观格局变化以及人为干扰对林区景观格局的影响。同时，基于森林资源调查资料，运用市场价值法、机会成本法、影子价格法和替代工程法估算了林区主要森林生态系统的服务功能价值。以期揭示人为干扰对林区森林生态系统结构和功能的影响，为今后林区建设、林业资源保护和准确评估森林在全球变化中的作用提供基础数据和一定的理论依据。主要研究结论如下： 1．地形通过影响热量，光照和水分从而影响植被格局，其中海拔是最重要的一个地形影响因子，直接影响热量的分布：其次是坡度和坡位，这两个因子决定小尺度地形的水分状况；最后是坡向与坡面，决定植被的光照条件。海拔从景观尺度影响植被的格局，其它因子从斑块水平影响植被的分布。所有这些因子综合起来看，地形对山地森林植被格局异质性的解释能力大概在23％左右。 2．趋势面分析方法可以有效地用于分析复杂景观中景观要素空间分布的总体趋势，借以把握景观格局的总体特征，揭示景观要素空间分布的规律和控制因素。火地塘林区景观空间格局受综合因素控制，海拔、坡度和坡向等环境因子及其组合状况对研究区生物量的空间分布有显着影响，不同海拔、坡度和坡向上生物量的分布表现出各异的变化规律。 3．森林采伐使得原生和次生森林景观格局发生了变化，这种变化体现在组成景观的类型和数目上，次生森林景观的景观类型数比原生森林景观的类型数增多。干扰引起部分景观类型的消长变化，营林活动使得次生森林景观中增加了大面积的阔叶混交林类型，也使得原生森林景观中大面积存在的山杨林、卜氏杨林和柳林消失。华山松林、栎林、桦木林和云杉林是景观变化过程中稳定存在的景观类型，也是该林区的地带性植被，受到干扰后自主更新能力强，只是在斑块的分布区域和面积大小上发生一定的变化。 4．火地塘林区高强度的外界干扰，增加了该地区的景观多样性和丰富度。由于人类强度干扰，造成火地塘林区一些景观类型退化或消失，一些景观类型范围增加或出现。采伐虽然促进了新的树种发育，但却暂时使森林的演替发生了倒退。采伐后森林植被能
刘华[6]2005年在《秦岭火地塘林区景观格局和主要森林类型碳储量变化的研究》文中认为景观格局分析是研究生态系统结构与功能的重要组成部分,而碳储量的大小是生态系统碳循环和碳平衡研究的基础。本文是在前人部分研究工作的基础上,以1958 年和1988 年秦岭森林生态定位站火地塘试验林场森林资源清查的图文资料为主要数据来源,利用GIS 软件Citystar 4.0 作为研究手段,选用有代表性的格局指数分析该林场在这两个时期的景观类型和特征、景观格局的变化以及人为干扰对林区景观格局的影响。同时基于森林资源清查资料,运用相对生长法建立的生物量模型,估算林区内主要森林类型碳储量的大小和变化。该研究不仅可以揭示人为干扰对林区森林生态系统结构和功能的影响,而且为今后林区建设、林业资源保护和准确评估森林在全球变化中的作用提供基础数据和一定的理论依据。结果表明:1. 火地塘林区在20 世纪6、70 年代大规模的森林砍伐及皆伐后,经过多年的自然更新和人工种植等抚育管理措施的实施,森林已基本恢复。到1988 年止,有林地面积已占到林区总面积91.32 %。这说明了该区域森林植被在受到干扰后可以恢复,而且恢复状况良好。这为我国目前实行的天然林保护工程提供一定的借鉴。2. 根据建立的景观分类原则,将火地塘林区1988 年的次生景观进行了四级划分。其中一级景观中包括10 类景观要素,24 个斑块;二级景观中包括11 类景观要素,共35 个斑块;叁级景观中包括23 类景观要素,85 个斑块;四级景观中包括38 类景观要素,110 个斑块。3. 通过对各级景观要素的斑块、面积和周长特征及异质性进行分析得出,次生景观中有林地面积占整体景观面积的91.32 %,周长是林区总边界长度的93.15 %,斑块的破碎化程度低,成为一级景观的基质;二级景观是在一级有林地的基础上进一步划分为天然次生林和人工林,而天然次生林是表现二级景观特征的主体,由于人为干扰出现的人工林景观类型的破碎度大于天然次生林的;叁级景观按照林分类型对天然次生林和人工林进一步划分,其结果是在次生混交林景观要素在面积、周长特征和优势度上均与纯林景观要素有明显的区别,混交林是控制叁级景观特征的主要景观要素;四级景观中,硬阔叶混交林成为表现景观特征的主体。4. 次生景观空间格局中,各景观要素的空间分布具有垂直异质性,在不同的海拔高度带,景观要素的类型、数目、特征是不同的。在<1600 m 的海拔范围内,是以天然硬阔和软阔混交林为主要的景观要素类型,其所占的面积和多样性指数居所有要素之首,是这一海拔高度带控制景观类型的主要要素;在1600 m～1800 m海拔带中,天然
李明艳[7]2006年在《基于GIS的森林资源监测研究》文中认为森林作为一种重要的资源,包括森林实物资源(林木、林产品和林地等)和森林环境资源(涵养水源、保持水土、培肥地力、纳碳吐养、生物多样性保护、景观游憩及净化环境等)。尤其是后者,日益受到社会各界的关注。随着人们对环境保护的日益重视和关心,森林经营已经从过去着眼于木材资源的开发转向注重多种资源的开发,从过去单纯追求经济效益发展到追求社会、经济和生态的多种效益,向可持续发展的方向迈进,与此同时,森林资源监测已由传统的森林资源的经济利用转向环境保护的目标,特别是在森林健康监测方面,森林资源监测的重要性越来越突出。为了更好的确定森林资源的数量、质量和监测森林资源消长变化、预测森林生长,学者们研究、设计了大量的林木和林分评估模型,以及森林资源评估的方法、指标。但由于数据庞大、指标不统一、以及时效性的问题,因而得不到及时、精确的信息。本文重点介绍了当前我国森林资源监测的主要技术手段,在分析和比较之后,重点介绍了林业高新技术在森林资源调查和森林资源监测中的应用。首先介绍了3S技术RS(遥感)、GIS(地理信息系统)和GPS(全球定位系统)的概念和研究进展,以及在森林资源监测中的应用现状。其次,介绍了应用GIS技术,通过制作各类专题图,获取火地塘林场森林的空间分布格局的方法和步骤。应用数量化Ι模型,探讨了森林活立木蓄积与坡度、坡向、海拔等地形因子的关系。通过了解森林蓄积于立地因子的关系,对森林资源的保护和利用都有重要意义。
王德连[8]2004年在《秦岭火地塘森林集水区径流及水质特征的研究》文中研究表明秦岭南坡是我国南水北调中线工程的主要水源区。火地塘林区位于秦岭南坡中段中心地段，其水量和水质状况将对社会和经济产生重大影响。因此，2002-2004年期间在该林区开展了森林水文效应综合研究：在探讨该林区内火地沟集水区水文变化过程的基础上，分别建立降水、径流与时间的函数模型并分析降水与径流的相关性；对该林区对不同水体进行水质分析并用模糊数学综合评价法对其进行水质分级。研究结果表明：(1) 根据火地沟集水区年径流特征，将该区水文情势可划分为3个时期：① 枯水径流期(11月至来年3月)，径流量占年径流量11.2％，径流主要是地下径流(基流)，变化平稳；② 雪融水径流期(4-5月)，径流量占年径流量9.1％，径流由地下径流、雪融水径流、少量降雨径流组成，以雪融水径流为主；③ 洪水径流期(6-10月)，径流量占年径流量79.7％，径流由地下径流、降雨径流组成，以降雨径流为主。火地沟集水区径流年分配受到气温和降水的影响，森林的水源涵养功能对该集水区径流的时间变化起着重大的调节作用。(2) 四个森林集水区径流水水质间无显着性差异；大气降水与森林集水区径流水水质间具有显着性差异，其差异是由Na、Mg、Ca、K、BOD和pH值6种指标引起的；表示大气降水通过森林生态系统后水质发生了显着变化。(3) 农田试验区径流水与大气降水水质间无显着性差异；但与森林集水区径流水水质有显着性差异，其差异是由Mg、Ca、K、总N、COD、BOD和pH值7种指标引起的。表示森林生态系统和农田生态系统对水质的影响显着不同。(4) 火地沟集水区内，大气降水的物质总输入量为191.361kg／hm~2·a，径流的物质总输出量为218.110kg／hm~2·a，物质总输出量大于物质总输入量，其中对Zn、Fe、Cd、Pb的贮留率分别为82.1％、98.8％、94.7％、91.0％，对总N、Na的贮留率分别为79.8％、70.6％，而对于Mg和Ca元素由于径流输出量高于大气降水输入量，贮滤强度则表现为负值。(5) 火地沟集水区径流水中BOD、COD的平均浓度分别比大气降水中下降了6.99 mg／L，14.66 mg／L，降低率分别为94.8％，69.0％；火地沟集水区径流水中DO平均浓度比大气降水中增加了1.38 mg／L，增加率为19.9％。其余各森林集水区也有相同的规律，表明森林生态系统调节了大气降水中氧平衡指标的浓度，改善了大气降水的水质。(6) 按照模糊数学综合评价方法，用Zn、COD_(cr)、DO、Cd、Pb、NH_4~+-N这6项指标作为评价指标，对森林集水区径流水、农田试验地径流水以及大气降水水质进行综合评价，结果表明：森林集水区径流水水质属Ⅰ级水，水源未受污染，属优良源头水；农田试验区径流水水质属Ⅱ级水，受到轻微污染；大气降水水质属Ⅲ级水，受到一定程度的污染。
付尧[9]2016年在《杉木人工林生态系统生物量及碳储量定量估测》文中指出森林作为陆地上最大的碳储库,其对全球碳循环的调节控制作用非常重要,如何能快速且精准的对森林生态系统的生物量和碳储量进行估测显得非常重要。本研究以福建省叁明市将乐县杉木人工林为研究对象,研究了不同龄级杉木人工林乔木层、林下灌草层、凋落物层及土壤层的含碳率,进而对杉木人工林生态系统的生物量及碳储量进行了定量估测。同时建立了基于高分辨率卫星影像的杉木人工林乔木层生物量、碳储量反演模型,并对研究区杉木人工林进行了估算。主要研究结论如下：(1)杉木属于浅根系植物,单株生物量主要集中在地上部分,地上部生物量占76.09%～78.49%,地下部分占21.51～23.91%。除幼龄林外,其它龄级林木各器官生物量均为B树干>B树根>B树枝>B树叶。杉木地下根系生物量分布规律是B20-40cm＞B10-20cm ＞B40-60cm＞B60-80cm＞B80cm以上,地下不同粗细等级根系生物量分布规律在不同龄级都表现为B大根>B粗根>B中根>B细根。(2)通过含碳率测定结果可知,杉木地上部分的含碳率大于地下部分含碳率。杉木整株平均含碳率为46.97%。相同器官含碳率在各年龄阶段无显着差异,相同年龄阶段不同器官间差异性显着。地上部分各器官平均含碳率为C。>C桔枝>C树干>C活桧>C树枝。其中针叶含碳率在各器官中最高,平均含碳率为49.58%。去皮树干为47.62%,树皮47.31%,活枝为47.45%,枯枝为47.81%；杉木地下部分平均含碳率为44.44%,且C大根>C中根>C细根>C粗根。其中杉木大根平均含碳率为46.66%,粗根为45.80%,中根为46.17%,细根为46.13%；(3)杉木人工林林下植被的含碳率为C灌木层>C草本层，其中林下灌木层平均含碳率为43.56%,枝、叶、根平均含碳率分别为含碳率44.49%、43.50%、42.71%；草本层平均含碳率为36.10%,地上、地下平均含碳率分别为41.72%、30.47%；杉木林下凋落物的平均含碳率为40.41%,且C未分解层>C平分解层>C完全分解层。土壤的有机碳含量随着土壤深度的增加而减小,同一土层深度不同林龄下的土壤有机碳含量差异显着,同一林龄的不同土层深度的土壤有机碳含量差异性显着。(4)根据林木生物量的相容性理论,以总生物量为基础,直接控制各器官或组分的生物量,采用模型联合估计的方法建立了杉木总体生物量估计的相容性模型,总体估计精度达到93.4%。分析结果显示杉木人工林生态系统生物量随着林分年龄的增加而增加,成熟林达到最大值,而后急剧下降。其中乔木层生物量所占比例最高,随着林分年龄不同,约为89.17～223.01t·hm-2；灌木层生物量为约0.44～13.27t·hm2,草本层生物量为约1.61～4.90 t·hm-2,凋落物层生物量为约2.97～5.75t·hm-2。(5)杉木人工林生态系统总的碳储量在幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林和过熟林中分别为182.61,182.29,243.69,245.16和210.05 t·hm-2。其中,植被层占总碳储量的44.49%～61.95%,凋落物层占总碳储量的0.73%～1.25%；土壤层占总的碳储量37.20%～54.76%。植被层以乔木层碳储量最大,占96.47%～97.76%,林下植被碳储量占2.24%～4.50%。(6)利用样地调查数据,从6种树冠面积-胸径模型中选择拟合精度最高的模型(CA=a+b D+c D2)作为基础模型,考虑不同样地会对树冠产生不同的影响,将样地做为随机效应,建立了杉木树冠面积-胸径混合线性效应模型(LME模型),从模型验证结果可以看出,考虑异方差结构和随机效应的LME模型能够显着提高模型的预估精度,杉木林树冠面积-胸径关系模型的模拟精度的adj-R2从0.3267提高到0.4953,而验证精度的adj-R2从0.0889提高到0.3127。(7)利用高分辨率卫星影像,基于控制标记符分水岭分割算法,结合形态学图像分析方法对杉木人工林不同年龄阶段的单木树冠进行了提取,总的来说幼龄林、成熟林和过熟林阶段,树冠的提取的精度较高,而在中龄林和近熟林阶段,树冠的精度较差,其中幼龄林株数精度平均达到96.02%,用户精度达到82.93%。中龄林株数精度平均达到85.11%,用户精度达到60.46%。近熟林株数精度平均达到79.77%,用户精度达到54.00%,成熟林株数精度平均达到83.92%,用户精度达到69.65%。过熟林株数精度平均达到93.15%,用户精度达到79.96%。(8)利用基于高分辨率卫星影像的树冠面积提取结果,结合线性混合效应杉木树冠面积-胸径模型对杉木胸径进行预估,并结合乔木生物量预估模型对杉木人工林不同发育阶段的杉木乔木生物量进行预估,结果显示杉木林各生长阶段林分乔木层生物量预估精度分别为67.57%,71.94%,73.05%,96.10%和93.15%。
谈多多[10]2016年在《黄龙山林区松栎混交林空间结构及林分可视化研究》文中提出延安市黄龙山林区是陕西省五大林区之一,作为庇护渭北高原和关中地区的绿色屏障,有“黄河流域绿洲”的美称。松栎混交林是黄龙山林区重要的林分类型。本研究利用1hm2(100m×100m)典型天然次生松栎混交林样地来研究其空间结构特征、主要树种空间分布格局和种间关联性,并初步进行了模拟可视化经营研究。主要结论如下:(1)样地内胸径大于1cm的树种为21种,乔木株数密度是2467株/hm2,林木密度较大。重要值位于前4的树种是油松、辽东栎、白桦和茶条槭,其重要值分别为25.16%、20.33%、19.82%和8.22%,将它们归为主要树种。林分的平均胸径是9.9cm,平均树高是8.2m,林分的胸径分布符合倒“J”形曲线,林分的树高分布是近似正态分布曲线。(2)样地内林分的平均混交度是0.654,平均大小比数是0.496,平均角尺度是0.548。4种主要树种油松、辽东栎、白桦和茶条槭的平均混交度分别是0.50、0.72、0.69、和0.69,平均大小比数分别是0.50、0.52、0.32和0.66。(3)油松、辽东栎和白桦在0~50m研究尺度上呈集群分布,茶条槭种群空间分布格局稍微复杂,在0~31m尺度上为集群分布,31m之后为随机分布。在较大的尺度上,油松、辽东栎和白桦都有朝随机分布变化的趋势。在整个研究尺度上,油松与辽东栎、油松与白桦、辽东栎与白桦都呈不显着的正相关关系,茶条槭与其他主要树种在大部分研究尺度上表现为不显着的负相关关系。本研究计算出的总体联结系数是1.01,研究样地内树种总体上呈现出弱的正关联。(4)在调查数据的基础上,利用SVS的“Tree Designer”工具,设计出了油松和辽东栎的树形,并选取林分内有代表性的小样地数据进行了林分可视化的实现,初步探究了可视化经营的操作。
参考文献：
[1]. 基于RS技术的森林资源动态变化和近自然度评价研究[D]. 高泽兵. 西北农林科技大学. 2008
[2]. 地理信息系统在秦岭火地塘林场森林资源管理中的应用[D]. 吴晓刚. 西北农林科技大学. 2001
[3]. 秦岭火地塘林场森林资源信息管理系统理论研究[D]. 孙楠. 西北农林科技大学. 2005
[4]. 基于GIS的秦岭火地塘林场森林景观可视化研究[D]. 陈国岭. 西北农林科技大学. 2007
[5]. 火地塘林区景观格局动态及其生态效益研究[D]. 王斌. 西北农林科技大学. 2006
[6]. 秦岭火地塘林区景观格局和主要森林类型碳储量变化的研究[D]. 刘华. 西北农林科技大学. 2005
[7]. 基于GIS的森林资源监测研究[D]. 李明艳. 西北农林科技大学. 2006
[8]. 秦岭火地塘森林集水区径流及水质特征的研究[D]. 王德连. 西北农林科技大学. 2004
[9]. 杉木人工林生态系统生物量及碳储量定量估测[D]. 付尧. 北京林业大学. 2016
[10]. 黄龙山林区松栎混交林空间结构及林分可视化研究[D]. 谈多多. 西北农林科技大学. 2016
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