Larix olgensisの植物の最大冠幅モデルとその応用

科学分野:

• 森林と林業
• 生態学と環境科学
• 定量的な生態学

背景:

• 森林の量と炭素貯蔵量の正確な推定は,持続可能な森林管理に不可欠です.
• 茂み密度指数 (SDI) で測定される茂み密度は,個々の木の成長と茂みレベルの生産性に影響を与える重要な要因です.
• 過去のモデルでは 森林密度の違いが 重要な指標に与える微妙な影響が 見過ごされていることが多いのです

研究 の 目的:

• ラリックス・オルゲンシス植物の最大冠幅の予測モデルを開発し,SDI (スタンド・デンシティー・インデックス) の異なるグレードで検証.
• スタンドの密度がスタンドの量と炭素貯蔵に与える影響を定量化する.
• ラリックス・オルゲンシスの植林地での 精密な群集密度調整の基礎となる.

主な方法:

• ラリックス・オルゲンシス植物の 55 件の調査データを活用した.
• グラフは平均 ±標準偏差を用いて3つのSDIグレード (I,II,III) に分類される.
• ロジスティック方程式,ダミー変数,定量回帰 (0.90,0.95,0.99) を用いて最大冠幅予測モデルを開発した.
• クローン・プロジェクション・エリア・メソッドを用いたスタンド・マネジメント・デンシティー・テーブルをまとめました.
• SDIのグレードが棚卸し量と炭素貯蔵量に与える影響を定量化した.

主要な成果:

• 冠の最大幅モデルでは,SDIグレードの間で有意な差異が示され,0.90クォンチルは最高のシミュレーションを提供しました.
• 定量回帰モデルは,基本的なロジスティックモデルと比較して,精度 (R²_adjを0.20) を大幅に改善し,エラー (RMSEを0.15) を減少させた.
• SDIグレードを無視すると,低密度スタンド (SDI I) で大幅な過大評価 (26.16 m3·hm2−) が,高密度スタンド (SDI III) で過小評価 (85.13 m3·hm2−) が発生した.

結論:

• Larix olgensisの植え付け量と炭素貯蔵量に大きく影響するので,SDIのグレードを考慮する必要がある.
• SDIグレードを考慮しないことは,炭素吸収能力の不正確な評価につながり,低密度層を過大評価し,高密度層を過小評価します.
• Larix olgensisのプランテーションにおける精密な品質改善と正確な炭素貯蔵の評価のために,SDIグレードに基づくスタンド密度規制の実施は不可欠です.