从小的森林样品到一般的单和双峰林分描述( From small forest samples to generalised uni and bimodal stand descriptions )

R Mey G Stadelmann E Thürig H Bugmann J Zell Forest model initialisation forest stand description National Forest Inventories small forest samples tree species composition truncated and mixed diameter distributions Weibull probability density function

森林提供多种服务，面对全球变化，需要适应性管理战略，而这种战略必然必须以模式为基础。然而，大多数局部精确的森林模型都与林分尺度有关，不能很容易地应用于大面积。模型初始化的经验数据通常无法在大空间尺度下获得。国家森林清查提供了具有空间代表性的树木和林分样本，但其样本典型地很小，即每个地块只测量几棵树木，而且被截断，即并非每棵树木都有相同的概率被观测到。为了克服这些问题，我们开发并应用了一种从小样本数据中获得林分描述的方法，并以瑞士NFI为例进行了研究。我们将传统的Weibull函数扩展到（多截尾单峰和双峰形式，适用于具有多callipering阈值的调查设计样本的表示。随后，我们将这些函数应用于一种扩展的参数预测方法中，从代表性样本中导出林分直径分布。此外，我们还利用多项式logistic回归模型预测了林分的物种组成，并将它们与林分的直径分布相联系。9.1%的瑞士NFI样品的直径分布用双峰Weibull函数比单峰Weibull函数更好地描述。单峰和双峰直径模型结合确定物种组成的模型可用于从目标区的单个小样本或整个森林类型预测林分描述。因此，双峰形式适用于捕获具有明显的层下和层上的林分结构。在瑞士，林分的直径分布通常是正偏的。我们的方法可以应用于任何大型的：CALE数据集（例如NFI)，并且允许根据具有空间代表性的站生成初始条件。这些又适用于林分模拟器，它通过模拟现实的和特定的林分发展，同时反映详细的管理措施，允许在大范围内制定适应性的森林管理战略。此外，林分描述可以用来评估树种多样性、更新和收获潜力。

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