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胥辉: 作品数：156 被引量：1,056H指数：19; 供职机构：西南林业大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划国家林业公益性行业科研专项更多>>; 相关领域：农业科学生物学自动化与计算机技术文化科学更多>>

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双江县膏桐生物质能源林碳汇计量研究被引量：2: 2012年; 依据《中国绿色碳基金造林项目碳汇计量与监测指南》的方法,对云南省双江县膏桐能源林造林项目的碳汇进行计量,计量时间为2007—2026年。结果表明:该项目在2007—2016年均表现为碳源,且在2008年碳源表现最明显,为-85 094.66 t CO2当量,2017年以后开始表现为碳汇,其净碳汇量为18 593.70 t CO2当量,到2026年项目的净碳汇量达到最大,为297 260.8 t CO2当量。; 王俊峰欧光龙金德博胥辉; 关键词：膏桐能源林

基于地理加权回归模型的思茅松生物量遥感估测被引量：18: 2017年; 通过调查云南省景谷县思茅松林120株单木数据,构建思茅松单木生物量模型。结合2005年景谷县TM影像数据及2006年森林资源二类调查小班数据,采用普通最小二乘模型(OLS)和地理加权回归模型(GWR)的方法构建思茅松生物量遥感估测模型。结果表明:地理加权回归模型比普通最小二乘模型具有更好的拟合效果,其决定系数(R2)显著高于OLS模型,Akaike信息指数(AIC)相比降低7.832;两种模型通过独立样本检验可以看出,模型预估精度从OLS模型的72.70%提高至GWR模型的75.06%;通过GWR模型反演计算,研究区内思茅松林单位面积生物量为49.02t/hm^2,比实测数据低1.229%,与实测数据基本吻合,且估算误差优于OLS模型;基于GWR模型估算的景谷县思茅松林总生物量为2.101×107t。可见基于地理加权回归方法估测森林地上生物量的方法是有效的,能提高森林生物量遥感估测模型的拟合和预估精度,可以用于思茅松林的生物量的遥感估算。; 闾妍宇李超欧光龙熊河先魏安超张博胥辉; 关键词：思茅松生物量遥感地理加权回归

昆明市城市森林结构模式在园林中的应用——以金牛公园为例: 2006年; 位于昆明市中心的金牛公园定位为城市生态绿地。文章介绍了该公园的森林结构以及植物群落组成,并分析了公园的生态效益。通过问卷调查,92.2%的市民对金牛公园的景观效果满意。提出了城市森林结构模式在园林应用与发展中的对策。; 高成广胥辉; 关键词：园林绿化

四川省主要乔木林类型碳汇速率及储量动态分析被引量：8: 2021年; 森林生物量是研究森林生态系统中能量流动与物质循环的基础参数,森林碳汇分析对努力争取2060年前实现碳中和具有指导意义。采用四川省4次森林资源连续清查数据,系统比较单木模型法与扩展因子法对生物量和碳储量估算的差异,建立19种主要乔木林类型的固碳速率模型,分析其碳汇潜力及碳储量密度分布变化规律。结果表明:单木模型法与扩展因子法的生物量和碳储量估算结果无统计学差异,森林植被生物量和碳储量密度差异主要源于乔木林类型估算结果的差异;各主要乔木林类型固碳速率模型拟合决定系数均大于0.7,杨树林、桦木林、阔叶混交林、其它软阔类林分和其它硬阔类林分幼龄时期碳储量增长迅速,针阔混交林、冷杉林、油松林、柏木林、针叶混交林、云杉林等成熟时期固碳潜力较大;2002—2017年,四川省森林植被生物量和碳储量密度逐渐增大,呈现由低密度向高密度转移的趋势。; 吴恒胥辉; 关键词：固碳潜力

地形对滇西北高山松火烧迹地更新的影响被引量：5: 2013年; 通过分析地形因子与幼苗发生时间、密度、生长状况的相关关系得出:地形因子对高山松火烧迹地更新影响明显,坡向、坡位对幼苗发生密度有影响,坡度会影响幼苗发生时间,海拔对幼苗发生密度有微弱影响。根据高山松火烧迹地更新随地形因子变化规律给出了合理化建议,火烧迹地更新方式不易大面积采用,仅为下坡及地势平缓地带易采用火烧迹地更新方式。; 叶江霞胥辉吴明山; 关键词：高山松地形滇西北

思茅松天然成熟林林分直径结构偏度和峰度变化及环境解释被引量：3: 2017年; 以云南省普洱市45块思茅松天然成熟林样地为研究对象,选用偏度和峰度对林分总体、思茅松和其他树种的林分直径结构进行量化,并选用典范对应分析方法,对林分直径结构随林分、地形、土壤和气候因子的变化规律进行分析。结果表明,思茅松林分直径结构分布形态与标准正态分布呈现出较为一致的表现,而其他树种林分直径结构分布形态与标准正态分布的差异较为明显,说明思茅松天然成熟林林分直径结构受到其他树种的影响较大。林分、地形、土壤和气候因子第一排序轴分别解释了林分直径结构变化信息的71.7%、67.1%、60.4%和76.3%,较好的反映了林分直径结构随4种环境因子的变化规律。从4种环境因子与排序轴的相关性来看,林分因子中郁闭度与第一排序轴的相关性最高(0.2263),林分平均高、林分优势高和林分密度指数与排序轴的相关性达到0.23以上;地形因子中海拔与第一排序轴具有最大相关性(0.4602);土壤因子中土壤pH值、全磷与第一排序轴的相关性均超过0.40;气候因子中除最冷月最低温、最湿季均温、最热季均温外,其他8个温度因子与排序轴的相关性均在0.22以上,除降水最大月降水和最湿季降水外,其他6个降水因子与排序轴的相关性均在0.24以上,表明林分直径结构与14个气候因子密切相关。林内总体、思茅松林分直径结构受到环境因子的影响较为显著,与其呈现出较强的规律性,而其他树种与环境因子的规律性不强。; 吴文君胥辉黄明泉李超闾妍宇魏安超熊河先欧光龙; 关键词：林分直径结构偏度峰度环境因子思茅松

基于Landsat8 OLI遥感因子的思茅松地上生物量二阶抽样估测: 2022年; 基于Landsat8 OLI遥感影像和森林资源二类调查数据,选择云南省普洱市镇沅县为研究区,在90%的抽样精度(E)与95%的可靠性指标(tα)的条件下,应用二阶抽样技术,以镇沅县思茅松单位面积AGB、单位面积地上蓄积量、7个单波段及5个植被指数作为抽样标志,对不同抽样方案的抽样总体方差、变动系数、标准误差、绝对误差、估测精度、AGB估测值及估测误差进行分析,并与简单随机抽样、系统抽样对比,分析不同抽样方法应用不同抽样标志的综合效率。结果表明:1)二阶抽样综合效率远远高于简单抽样和系统抽样;2)基于单波段和植被指数的二阶抽样效率普遍优于基于二调数据的,二阶抽样效率最好的抽样标志是ARVI与NDVI,2种植被指数仅需154个样本,较基于二调数据的二阶抽样降低60%的样本量,精度能达到最高,分别为97.50%和97.67%。研究结果说明基于遥感因子的二阶抽样可以大幅提高抽样效率。; 聂靖陆驰陆驰胥辉; 关键词：思茅松

两种生物量模型的比较被引量：30: 2003年; CAR模型和VAR模型是生物量模型研究与应用中最常用的形式 .用再抽样的方法 ,从模型参数的稳定性、模型的预估能力分析、比较了两类模型 ,结果得出 :CAR模型不仅参数估计值稳定 ,而且预估能力强 .; 胥辉; 关键词：森林生物量 VAR模型

森林植被碳密度遥感反演和校准研究被引量：3: 2021年; 采用2002—2017年间的地面监测数据和每年3月份的遥感数据,建立参数模型和BP人工神经网络模型,并进行动态分析;采用2002年不同月度、季度数据以及不同年度数据,分析遥感数据时相和估算尺度对反演精度的影响。结果表明:生物量密度、碳储量密度与遥感指标间的线性关系较弱,Pearson相关系数均小于0.60,不同时期生物量密度、碳储量密度存在显著性差异。相较于参数模型,采用BP人工神经网络生物量密度拟合决定系数平均提高了0.0705,碳密度拟合决定系数平均提高了0.0762。辅助GPS精准定位进行时序数据校准,2002—2017年期间四川省森林植被生物量密度、碳密度呈不断增大的趋势,两者动态变化规律具有一致性。遥感数据反演生物量密度和碳密度均存在明显的高估和低估区间,季度数据和年度数据均没有月度数据的估计效果好,不同估算尺度对遥感反演的相对误差具有显著性的影响。; 吴恒胥辉; 关键词：生物量碳密度遥感反演人工神经网络

思茅松天然林树冠结构模型被引量：11: 2014年; 以云南省普洱市思茅区思茅松天然林为研究对象,采用枝解析调查了34株思茅松样木的树冠数据,分析了一级枝枝长、枝径、着枝角度、弦长和树冠半径5个树冠形状变量的变化规律,分别构建其预估模型;分析了树冠结构变化,分别构建了一级枝轮枝高度预估模型、一级枝枝条数量预估模型和一级枝枝条数量累积预估模型,并采用独立样本进行模型统计精度检验。结果表明:8个预估模型的预测效果良好,精度达到91%以上,尤其是一级枝着枝角度模型和一级枝轮枝高度模型预测精度达到97%以上。研究结果合理准确描述思茅松树冠结构的变化,为思茅松天然林的经营管理提供科学依据。; 欧光龙肖义发王俊峰胥辉刘志灵; 关键词：树冠结构思茅松

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