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基于主成分分析的湘乡市森林健康评价: 2024年; 以湘乡市森林资源“一张图”选定的17434个小班为研究对象,采用主成分分析对筛选的郁闭度、平均胸径、每公顷蓄积、坡度、灾害等级等12个指标进行降维分析,对湘乡市主要森林小班进行健康评价。结果表明:处于“亚健康”状态的森林小班最多,数量和面积占比分别达到了51.83%和51.49%,“健康”及以上状态的森林小班数量和面积占比分别为34.86%和33.01%;不同林分类型小班健康评价综合得分也存在差异(马尾松0.422<湿地松0.447<杉木0.456<慢生阔叶树0.540<速生阔叶树0.574<中生阔叶树0.594),阔叶林与针叶林的健康评价综合得分存在显著性差异(P<0.05)。本研究对湘乡市国土绿化项目建设和林地质量精准提升具有指导意义。; 周建武; 关键词：主成分分析

大理苍山世界地质公园森林健康评价被引量：1: 2024年; 基于大理苍山世界地质公园2016年森林资源二类调查数据,从林分生长因子、地形因子、土壤因子、保护状况4个方面共13个指标,采用层次分析法,从森林小班尺度建立森林健康评价指标体系,利用综合指数法对大理苍山世界地质公园森林健康进行评价。结果表明:46.99%的面积被划分为优秀等级,9.65%的面积被归类为良好等级,6.58%的面积被归类为中等等级,5.67%的面积被归类为不良等级,31.10%的面积被归类为退化或丧失状态等级。对于优秀等级的森林,应加强巡护监测和保护;良好和中等等级的森林采取植树造林、土壤保育等恢复措施;不良等级的森林应实施生态修复,防止不良状态蔓延至其他区域;退化等级的森林采取综合治理措施,实现退化森林的修复与再生。; 李建华陈可心成雅容王丽红李锐华; 关键词：森林健康评价层次分析法

湖南壶瓶山国家级自然保护区森林健康评价: 森林是一个以乔木为主，集灌木、草本植物、动物及微生物组成的复杂生物群落结构，是人类赖以生存的基本要素，为人类生存发展提供了物质基础。对其健康评价不仅涉及到森林群落结构特征，还包括立地条件、生态功能、抗风险能力等，具有极高...; 杜静; 关键词：自然保护区森林健康评价熵权法生态功能

基于森林资源清查数据的森林健康评价研究——以易县为例: 2023年; 森林的健康评价是森林可持续经营及森林健康发展主要依据。以河北省第九次森林资源清查数据为基础,以河北省保定市易县为研究对象,选取13种主要因子指标建立一套森林健康量化评价研究指标体系,主要因子包括林分平均胸径(QMD)、林分平均断面积(BA)、林分密度(NT)、林分蓄积量(SV)、Simpson指数(D)、Shannon-Wiener指数(H)、Pielou均匀度指数(J)、混交度(M)、基尼系数(Gini)、胸径的标准差(SDDBH)、角尺度(W)、土壤厚度和郁闭度(CC),对易县区域森林的健康程度进行分析评价。; 刘志炜米雪谷建才肖永青; 关键词：评价指标

我国森林健康评价研究现状分析被引量：1: 2023年; 为科学精准指导森林经营管理,系统总结分析我国森林健康评价研究现状。我国森林健康评价已从定性描述阶段步入定量评估阶段,评价指标选择方面除主要注重生态学指标和环境背景指标外,还加上了社会、经济、人类健康指标,指标体系更全面系统,也更具指导意义;但也有研究者对社会经济、服务功能等方面考虑的较少,影响评价结果的完整性和准确性。评价方法主要有生物指示物评价法、健康距离法、个体评价法、层次分析法、综合评价法、人工神经网络法、主成分分析法等。森林健康评价目前存在的主要问题是森林健康概念与内涵目前并没有统一的概念,对森林进行健康等级划分(健康、亚健康、不健康)存在许多的疑问,评价体系的完善程度以及评价指标体系的合理性直接影响着森林健康评价结果的准确性。未来我国森林健康评价应注意不同地域及不同演替阶段森林健康评价指标选择及其评价标准制定,综合准确便捷反映森林健康状况,森林健康评价与林地经营管理相结合并利用现代新技术新设备。; 袁雪君; 关键词：指标体系

基于SOM神经网络的宜城市森林健康评价: 2023年; 森林健康是生态文明建设中不可或缺的一环。本文基于2022年宜城市森林调查数据,通过主成分分析法排除冗余因子,确定健康评价指标,并运用SOM神经网络模型进行聚类分析,对宜城市森林健康状况进行评价。结果表明:(1)总的来看,宜城市森林优质健康等级最少,占比12.86%,健康等级占比17.14%,亚健康等级占比21.43%,不健康等级最多,占比31.43%,极不健康等级占比17.14%;(2)宜城市森林以幼龄林与中龄林为主,龄组结构较为不合理,中龄林健康状况整体略优于幼龄林;(3)以郁闭度划分,低郁闭度森林健康状况优于高郁闭度森林;(4)以起源划分,人工林健康状况优于天然林。; 林治成杨贵才夏锐康建坤曾冠中张伟; 关键词：森林健康评价主成分分析法 SOM神经网络聚类分析

湘潭县森林健康评价研究: 2023年; 为研究湘潭县的森林健康状况,运用SOM神经网络构建了湘潭县森林健康评价模型,初步得出以下结果:(1)湘潭县的森林健康整体状况较健康,处于较健康以上的森林占森林总面积的77.63%;(2)优质健康和健康等级的森林主要集中在湘潭县南部、西部和东部,不健康和亚健康的森林主要分布在湘潭县北部和中部;(3)湘潭县森林各年龄组段的健康等级以较健康为主,其中健康和优质健康的森林集中分布在中龄林,不健康和亚健康的森林则集中分布在幼龄林和中龄林。这充分反映出森林群落的结构完整性和功能稳定性是影响森林健康程度的重要因素。; 刘弘波李凤武; 关键词：主成分分析

保护地森林健康评价指标体系构建及应用——以神农架国家公园为例: 森林是陆地上最主要的生态系统，拥有分布广泛、资源丰富的特点。其健康状况影响着人类发展与自然资源的可持续性。对森林健康进行评价，是了解森林经营和保护现状，制定经营和保护对策的基础。因不同尺度下森林健康的关注重点不同，且健康...; 李冠增; 关键词：森林生态系统自然保护地国家公园

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