全 文 ：第 v|卷 第 u期
u s s v年 v 月
林 业 科 学
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¤µqou s s v
毛竹林生态系统经济阈值模型的研究 3
何东进 洪 伟
k福建农林大学林学院 南平 vxvsstl
摘 要 } 如何确定合理的挖笋量是毛竹林丰产经营的关键问题 ∀本文通过在建瓯设立 xs块毛竹林标准地 o
分别建立了毛竹林笋产量预测模型与林分平均胸径预测模型 o在此基础上 o运用经济阈值的手段对毛竹林生
态系统进行研究 o提出了毛竹林生态系统经济阈值的概念及研究方法 o建立了毛竹林生态系统经济阈值模型 o
并结合实例对毛竹林生态系统经济阈值模型的应用给予了说明 ∀本研究不仅丰富了经济阈值的研究内容与
应用范畴 o而且也为毛竹林的优化经营和丰产培育提供新的依据与技术 ∀
关键词 } 毛竹 o生态系统 o经济阈值
收稿日期 }usss p tt p tz ∀
基金项目 }福建省自然科学基金资助项目k≤|ysuzl ∀
Α ΣΤΥ∆Ψ ΟΝ ΕΧΟΝΟΜΙΧ ΤΗΡΕΣΗΟΛ∆ ΜΟ∆ΕΛ ΟΦ
ΠΗΨΛΛΟΣΤΑΧΗΨΣ ΠΥΒΕΣΧΕΝΣ ΕΧΟΣΨΣΤΕΜ
‹¨⁄²±ª­¬± ‹²±ª • ¬¨
k Φορεστρψχολλεγε οφ Φυϕιαν Αγριχυλτυρε ανδ Φορεστρψ Υνιϖερσιτψ Νανπινγvxvsstl
Αβστραχτ} ‹²º·² §¨·¨µ°¬±¨ ·«¨ µ¨¤¶²±¤¥¯¨¤°²∏±·²©¥¤°¥²²¶«²²·§∏ª¬± ¤¦¨µ·¤¬± ¥¤°¥²²¶·¤±§¬¶¤ ®¨ ¼ ³µ²¥¯ °¨ ¬±
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©²∏±§¨§¤¶©²¯ ²¯º¶}
Μ ≅ Πση € κ Ε
Τpt
ι € t
∃ψιεp ι∆ n ∃ψΤεp Τ∆ Πση n ΡΜΩση n
Ρkt p κl
Ωση Ε
Τp σnt
ι€ t
∃ψιεpkιn σl∆ Πβ
n Ρkt p κlΩση Ε
Τpt
ι€ Τp σ
∃ψι εp Τ∆Πβ p Φs Ε
Τ
ι€ t
εp ι∆ q
׫¨µ¨©²µ¨ o·«¬¶³¤³¨µ±²·²±¯¼ ±¨µ¬¦«¨§¤±§§¨√¨ ²¯³¨ §·«¨ µ¨¶¨¤µ¦«¦²±·¨±·¤±§¤³³¯¬¦¤·¬²±o©¬¨ §¯²© ¦¨²±²°¬¦·«µ¨¶«²¯§o
¥∏·¤¯¶²³µ²√¬§¨§¤¶¦¬¨±·¬©¬¦¥¤¶¬¶©²µ·«¨ °¤±¤ª¨ °¨ ±·²© Πηψλλοσταχηψσπυβεσχενσo¤±§º²∏¯§¦²±·µ¬¥∏·¨·²µ¨¤¯¬½¬±ª¬·¶ª²¤¯
²©¶∏¶·¤¬±¤¥¯¨§¨√¨ ²¯³°¨ ±·¤±§«¬ª«¼¬¨ §¯q
Κεψ ωορδσ} Πηψλλοσταχηψσ πυβεσχενσo∞¦²¶¼¶·¨°o∞¦²±²°¬¦·«µ¨¶«²¯§
毛竹k Πηψλλοσταχηψσ ηετεροχψχλαk≤¤µµql¤¶·∏° √¤µq πυβεσχενσk¤½¨ l¯ ’º«¬l是最重要的一种竹类资源 o
具有生长快 !产量高 !用途广和可持续更新等特点 o在竹类资源中占有最大的面积 o约占整个竹林面积的
zs h ∀随着毛竹林种地位的逐步提高 o人们对毛竹林的研究也不断地丰富和深入 o尤其在毛竹丰产技术
方面研究较多 o国内已有不少学者公开发表了这方面的论文k周芳纯 ot|{y ~黄伯惠 ot|{w ~程有龙 ot|{v ~
洪伟等 ot|{{ ~陈存及 ot||u ~郑郁善 ot||y ~洪伟等 ot||{l ∀这些研究对于指导我国毛竹林科学经营起到
积极的作用 ∀
经济阈值k ¦¨²±²°¬¦·«µ¨¶«²¯§o简称 ∞×l是现代害虫防治的基本决策依据 o也是当今经济昆虫学和害
虫防治中讨论最多的问题 ∀经济阈值概念于 us世纪 xs年代首先由 ≥·¨µ±kt|x|l正式提出 o他把 ∞×定义
为 }害虫的某一密度 o对此密度应采取防治措施 o以防害虫达到经济危害水平k ¦¨²±²°¬¦¬±­∏µ¼ ¯¨ √¨ ¯简称
∞Œl o即引起经济损失的最低虫口密度k≥·¨µ±ot|x|l ∀不少的学者在 ∞×的研究中 o提出了多种不同的定
义k∞§º¤µ§¶ot|yw ~ ‹ ¤¨§¯ ¼¨ ot|zu ~‘²µª¤¤µ§ot|zyl ∀对于经济阈值的争论问题 o盛承发kt|{|l结合棉铃虫
∞×的研究工作 o对经济阈值进行了较为深入的探讨和剖析 o并提出经济阈值的新定义 }/害虫的某一密
度 o达到此密度时应采取控制措施 o否则 o害虫将引起等于这一措施期望代价的期望损失 ∀0k盛承发 o
t|{|l ∀
t 资料来源
研究区设在建瓯市位于福建省北部 uyβtwχ ∗ u{βusχ‘ottzβsuχ ∗ tt|βszχ∞o海拔 y{ ∗ t {uu1u ° o年平
均温度 tz1x ∗ t|1v ε o极端最高气温 wt1w ε o最低气温 p |1x ε oΕ ts ε 的年活动积温在 x sss ε 以上 o年
平均降水量 t ysw ∗ u v|| °° o年平均相对湿度 {s h ∀土壤类型以红壤为主 o其次是黄壤 o土层厚度一般
为 {s ∗ txs ¦°o腐殖质为 x ∗ ws ¦°o土壤质地结构较好 o多为轻壤 !中壤 o少数为砂壤和重壤 o土壤有机质
含量 w1| h ∗ x1w h o³‹值 w1| ∗ x1w ∀
在研究区内共设立了 xs块毛竹林标准地 o每块标准地的面积皆为 s1syz «°u ∀土壤类型以红壤为
主 o海拔 tyx ∗ y{s ° o坡度 tzβ ∗ vzβ o土层厚度 {s ¦°左右 o腐殖质层为 ts ∗ us ¦°o林下植被层生长良好 o
种类以草本和灌木为主 o盖度在 x h ∗ vs h o主要有芒萁 ∆ιχρανοπτερισ πεδαταk‹²∏·ql !五节芒 Μισχαντηυσ
φλοριδυλυσk¤¥¬¯¯ ql !蕨类 Πτεριδιυµ Š¯ §¨!尖叶菝葜 Σµιλαξ αλισανενσισ ‹¤¼q!桃叶石楠 Πηοτινια πρυνιφολια
k‹²²®qi „µ±ql !老鼠刺 Βερβερισϕυλιαναε ≥¦«±¨ ¬§q!山姜 Αλπινιαϕαπονιχαk׫∏±¥ql等 ∀对所设置的 xs块样
地 o调查每块样地各度竹的株数 !林分总株数 !林分平均胸径及产笋量 o作为建立毛竹林笋产量预测模型
与平均胸径预测模型的数据 ∀
u 毛竹林生态系统经济阈值问题的提出
要实现笋用林或笋竹两用林的丰产 !稳产 o最重要的因素在于密度控制 o反映在毛竹林分上就是竹 !
笋的留养密度 !合理的间伐强度和合理的间伐时间的优化组合 ∀然而 o目前在毛竹林经营过程中 o竹农
为了眼前的利益 o滥砍竹材 !滥挖竹笋的现象极其普遍 o不仅使毛竹林的未来产量受到影响 o而且对生态
环境也造成了极大的破坏 o虽然采取有关的行政手段进行限制 o但是不能彻底解决这个问题 ∀因为这种
行政上的干预手段缺乏科学的理论依据和明确的数量性指标 o那么对于某一毛竹林分来说 o应该砍伐多
少的竹材和挖多少的笋才是合理呢 ‚或者说应该留养多少密度的竹材和竹笋才是合理 ‚在合理的立竹
密度研究中 o不同学者提出了不同的标准k陈存及 ot||u ~郑郁善 ot||y ~洪伟等 ot||{l ∀由于在竹材的砍
伐上 o通常要求砍伐 Œ∂ 度以上的毛竹 o而 Œ∂ 度以下的毛竹一般禁止砍伐 o因此 o上述这个问题则主要反
映在对于一定的毛竹林来说 o要挖多少的笋才是科学 !合理的 ‚一旦解决了这个问题 o不仅保证了竹农
当年的收益 o而且可以使毛竹林的经营更加科学 !丰产以及生态环境得到改善 o然而 o尚未见该领域的研
究报道 ∀要解决这个问题 o可以用经济阈值的手段 o因此 o进行毛竹林生态系统经济阈值的研究具有重
要的理论价值和实际意义 ∀
v 毛竹林生态经济阈值的概念及研究方法k何东进等 ousssl
311 毛竹林生态系统经济阈值的概念
根据毛竹林的特点 o并参考盛承发给出的经济阈值的定义 o笔者将毛竹林生态系统经济阈值定义如
下 }在毛竹林生态系统中 o挖笋的某一数量 o达到这个数量时应立即采取停止挖笋的控制措施 o否则将引
起等于挖笋期望收入的期望损失 ∀
312 研究方法
前人在害虫综合治理中开展 ∞×研究时所依据的基本原理是/挽回损失 €防治代价0 o根据本文提
出的毛竹林生态系统经济阈值的概念 o笔者采用如下方法来研究毛竹林生态系统经济阈值 ∀
研究方法 }/不挖笋代价 €未来的产值0 ∀
这里/不挖笋代价0是指一定数量的笋不挖所造成的经济损失 ~/未来的产值0指这些不挖的笋所带
xy 第 u期 何东进等 }毛竹林生态系统经济阈值模型的研究
来的产值 o包括这些数量的笋按照一定的经营措施 !在一定时间内产生的立竹产值与在这段时间内每年
所生产的竹笋产值之和 ∀
w 毛竹林生态经济阈值模型
411 毛竹林生态系统笋产量预测模型
毛竹林生态系统笋产量预测模型是毛竹林生态系统经济阈值模型的基础模型之一 ∀在毛竹林生态
系统中 o影响竹林笋产量的因素有多方面 o其中年龄结构是影响竹林笋产量的重要因子 o因为不同年龄
结构的毛竹林 o其生理代谢能力差异很大 o另外 o由于竹林是通过竹叶进行光合作用来制造其生长所需
的有机物质 o当水肥等条件具备后 o叶面积指数就决定其制造物质的能力 o换句话说 o叶面积指数大 o光
合作用制造的有机物质多 o竹笋的产量也就高 ~反之 o竹笋的产量则较低 o不同年龄结构的毛竹林 o其叶
面积指数不同 o因此 o毛竹林中各年龄株数的分配对毛竹林的生产力起着十分巨大的影响 o也是关系到
毛竹林笋产量高低的主要因素 o所以选择各竹龄株数作为模型的主要因子 o同时考虑到密度对毛竹林的
生产力也存在影响 o而平均胸径则反映了毛竹林总体的平均水平 o综合上述各种因素 o选择毛竹林的各
竹龄株数kŒ∗ ∂ 度l !总株数和林分平均胸径作为建模因子 o以毛竹林的笋总产量为因变量 o建立毛竹林
笋量预测模型 ∀
412 毛竹林林分平均胸径预测模型
毛竹林林分平均胸径预测模型是毛竹林生态系统经济阈值模型的另一个基础模型 ∀毛竹林分平均
胸径在一定程度上代表了毛竹林的平均水平 o也是影响毛竹林产量k包括毛竹产量和笋产量l的重要测
树因子之一 ∀不同年龄结构或者不同密度的毛竹林 o其林分的平均胸径存在差异 ∀对于同一密度的毛
竹林而言 o其林分平均胸径也可能不同 ∀反之 o对于同一平均胸径的毛竹林来说 o其林分的结构也会有
很大的差异 o因此 o探讨毛竹林分平均胸径与立竹密度或与毛竹林分年龄结构之间的关系 o就成为了解
和掌握毛竹林内部规律 o实现毛竹林丰产 !高产和稳产的重要内容之一 ∀笔者认为 o毛竹林立竹密度与
平均胸径之间的关系受林分年龄结构的影响 o平均胸径与立竹密度之间的关系实质上是平均胸径与竹
林不同年龄的株数之间的关系 o而这种关系十分复杂 o很难用事先选定的某种数学模型来加以研究 o因
为这样的研究方法势必存在着人为因素的干扰 o存在着不确定性 ∀因此 o笔者用一种新的方法 o即处理
全局性非线性关系的方法 ) ) ) 人工神经网络来研究毛竹林分平均胸径与各年龄株数及林分总株数之间
的关系 o建立新的平均胸径模拟预测模型 ∀
人工神经网络k„µ·¬©¬¦¬¤¯ ‘¨∏µ¤¯ ‘¨·º²µ®o简称 „‘‘l是源于 us世纪 ws年代 o{s年代中期迅速兴起的
一门非线性科学 ∀神经网络理论中的 Ž²¯ °²ªµ²√定理k文新辉 ot||wl表明 }具有 ν个输入神经元 !u ν n t
个隐含层和 µ 个输出层的 v层 …°人工神经网络可以任意精度逼近任何紧致子集上的连续函数 φ}Ιν ψ
Ρµ ∀这就从数学理论上保证了 „‘‘用于自然经济社会生态系统生产函数建模中的可行性与科学性 o目
前该方法已在许多领域得到广泛的应用k¬³³°¤±±ot|{z ~尹红风 ot||s ~戴诗亮 ot||yl ∀在神经网络模型
中 o最具代表性和应用最广泛的是 …°网络 o它由输入层 !输出层和若干隐含层组成 o通过对许多简单的
神经元作用函数k如 ≥¬ª°²¬§函数l的复合来逼近输入与输出之间的映射 ∀有关 …°算法的过程见文献
k何东进等 ousssl ∀
413 毛竹林生态系统经济阈值模型
假定经营时间为 Τ ¤o并且在 Τ ¤时间内保持如下的经营措施不变 ∀
经营措施 }在 Τ ¤时间内 o原有的林分结构规律保持不变 o由 Μ数量不挖的笋k¶«l所产生的笋增量
每年都挖去一定比例 o设为 κkκ为百分比l o由未挖笋成竹后 o长到第 σ¤就进行采伐 ∀
下面根据毛竹林生态系统经济阈值的定义来建立经济阈值模型 ∀
ktl首先计算 Μ数量笋不挖造成的当年经济损失 o设为 ΛΙ o则 }
ΛΙ € Μ ≅ Π¶« ktl
kul其次计算这 Μ数量笋不挖在 Τ ¤时间内所产生的总收益 o记为 Λu ∀ ≠计算 Τ ¤经营时间内由
yy 林 业 科 学 v|卷
这 Μ数量未挖的笋所带来的笋增量总收益 o记为 Τu¯ ∀根据经营措施 o在 Τ ¤时间内每年挖去 κ比例的
笋增量 o即每年挖去的笋量为 κ ≅ ∃ψιk ∃ψι 为第 ι年的笋增量 oι € t , Τ p tl o在第 Τ ¤挖去所有的笋增
量 ∃ψΤ o因此 Λu¯由k Τp tl ¤内每年挖笋量产生的经济产值与第 Τ ¤的挖笋量产生的经济产值之和 ∀于
是可得下式 }
Λu¯ € κ Ε
Τpt
ι € t
∃ψιεp ι∆ n ∃ψΤεp Τ∆ Π¶« kul
式中 o∃ψι 表示第 ι ¤的笋增量k®ª#«°pulk下同l ∀ 计算 Τ ¤经营时间内由这 Μ数量未挖的笋所产生
的立竹产值 o记为 Λuu ∀ Λuu由 Τ ¤时间内砍伐 σ¤生的毛竹所产生的经济效益k记为 Λuu¯ lk当 Τ Ε σ时l
和第 Τ ¤Œ∂ 度以下的毛竹所产生的经济效益k记为 Λuuul之和 o当 Τ小于 σ¤时 oΛuu¯等于 s ∀ Λuut和 Λuuu的
表达式如下 }
Λuut € ΡΜΩ¶« n
Ρkt p κl
Ω¶« Ε
Τp σnt
ι € t
∃ψιεpkιn σl∆ Π¥ kvl
Λuuu € Ρkt p κlΩ¶« Ε
Τpt
ι € Τp σ
∃ψι εp Τ∆Πχ¥ kwl
这里 Πχ¥表示第 Τ ¤Œ∂ 度以下立竹k¥l竹材的平均价格k元#根 p tl o由于 Œ∂ 度以下的竹子包括 Œ∗ ŒŒŒ度 o
其单根平均价格一般要小于 Π¥ o因此 o在本文中不妨设 Πχ¥ € Π¥ p t ∀于是就可以得到 Λuu的值如下 }
Λuu € Λuut n Λuuu € ΡΜΩ¶« n
Ρkt p κl
Ω¶« Ε
Τp σnt
ι € t
∃ψιεpkιn σl∆ Π¥ n Ρkt p κlΩ¶« Ε
Τpt
ι € Τp σ
∃ψι εp Τ∆Πχ¥ kxl
kvl计算在 Τ ¤时间内对由这 Μ数量未挖的笋长成竹林后的需的抚育管理费k Φl ∀在 Τ ¤经营时
间内 o每年的抚育管理费可能不完全一样 o为了简便起见 o本文假定每年的抚育管理费都一样 o不妨设为
Φs o于是可以得到 Τ ¤时间内总的抚育管理费为 }
Φ € Ε
Τ
ι € t
Φs εp ι∆ € Φs Ε
Τ
ι € t
εp ι∆ kyl
综合kul与kvl的计算结果 o就可以得到在 Τ ¤经营时间内 o由 Μ数量的笋不挖所产生的总效益
kΛul如下 }
Λu € Λut n Λuu p Φ kzl
于是根据毛竹林生态系统经济阈值的概念及其研究方法/不挖笋代价 €未来的产值0 o即 Λt € Λu o就可
以得到毛竹林生态系统经济阈值模型如下 }
Μ ≅ Π¶« € κ Ε
Τpt
ι € t
∃ψιεp ι∆ n ∃ψΤεp Τ∆ Π¶« n ΡΜΩ¶« n
Ρkt p κl
Ω¶« Ε
Τp σnt
ι € t
∃ψιεpkιn σl∆ Π¥
n Ρkt p κlΩ¶« Ε
Τpt
ι € Τp σ
∃ψι εp Τ∆Πχ¥ p Φs Ε
Τ
ι € t
εp ι∆ k{l
解上式得 Μs o即为该毛竹林分的经济阈值 ΕΤµ } ΕΤµ € Μs ∀
各符号的涵义说明如下 }
Π¥为竹材的平均价格k元#根 p tl ~Π¶«为笋的平均价格k元#®ªptl ~∆为贴现率 ~Ρ为成竹率ks  Ρ 
t1sl ~Ω¶«为笋的平均重量k®ª#个 p tl ~Τ为经营时间k¤l ~Μ为挖笋量k®ª#«°pul ~ΕΤµ 为毛竹林生态系统
经济阈值k®ª#«°pul ~κ为每年挖去 Μ数量不挖的笋所产生的笋增量的比例 ~¶为未挖笋成竹后砍伐的
年龄 ~ƒs 为每年的抚育管理费 ∀其中 oΠ¥ !Π¶« !∆可根据当年市价确定 oΡ !Ω¶«由不同的毛竹林分调查后
确定 ~Τ !κ !σ!Φs 由具体的经营措施确定 ∀作为毛竹林生态系统经济阈值模型应用的示范 o在本文下面
的实例中以上各参数k除 Μ与 ΕΤµ 外l均为设定值 ∀
414 应用实例
w1w1t 毛竹林笋产量预测模型 利用标准地的调查资料 o以k Ξt ∗ Ξx o∆ oΝlz个变量为自变量 o进行回
zy 第 u期 何东进等 }毛竹林生态系统经济阈值模型的研究
归分析 o得到笋产量预测模型如下 }
ψ € wy qxsv z| p s qywt wwv zξt n t quw| vwtξu n s qzyv xyt vξv n s qvz{ |yu |ξw
p s q{{v vtw wξx n s qusx utz { Ν n s qtuv wvu ∆ k Ρ € s q|x33l k|l
式中 oξι 表示 ι度竹株数k株#«°pulkι €Œ∗ ∂ 度l ~Ν表示毛竹林总竹株数k株#«°pul ~∆表示竹林平均
胸径k¦°l ~ψ表示竹林笋总产量k®ª#«°pul ∀
式k|l所建立的回归方程相关指数很大 o经 Φ检验 Φ€ w| quz  Φs qst kz owul € v qts o达到极显著水
平 o说明用k|l式作为毛竹林分笋产量估算模型是可行的 ∀
w1w1u 毛竹林林分平均胸径预测模型k何东进等 ousssl 选择一个 v层 …°网络 o利用 xs块样地资料中
的 vs块数据作为学习k导师l信息进行训练 o其余 us块作为模型预测效果检验之用 o其中输入量选为毛
竹林分的 Œ!ŒŒ!ŒŒŒ!Œ∂ 及 ∂ 度竹株数和林分总株数 o输出量选为毛竹林分平均胸径 o隐含层节点数依文
献tl中原则 o取为 Μ€ uΛn t € tvkΛ为输入层的因子数l o网络初始状态的连接权值和阈值皆取大于 s
小于 s1v的随机数 o学习率取为 s1zx o冲量因子取为 s1vx o网络输出以网络误差 Ε € Ε
Ν
ϕ€ t
k οϕ p ψϕlu € °¬±
来考核网络的学习情况 o直到使 Ε达到最小 ∀当学习了 y |ss次时 oΕ € s1uxw s|y z达到最小 o训练后
的网络权值与阈值k即毛竹林林分平均胸径预测模型l o结果列于表 t中 ∀
tl望月义产 q日本机械协会论文集k„编l qt||u oxz }t |uu ∗ t |u| q
表 1 毛竹林分平均胸径人工神经网络预测模型
Ταβ . 1 Τηε αρτιφιχιαλ νευραλ νετωορκ µ οδελ οφ µεαν ∆ .Β . Η φορ Πηψλλοσταχηψσ πυβεσχενσστανδ
项 目 Œ·¨° Ωιϕ或 Γϕ
隐含层阈值
‹¬§¨ 2¯ √¨¨ ¯·«µ¨¶«²¯§
s qxut y|
s qu|{ wu
s qut{ |w
s qtxs wx
s qvsy {x
s qvvy ty
s qstu vs
s qsvy |z
s quuv {y
p s qsu{ zy
s quut yu
s qsxv y{
s qutz vt

输入层与隐含层连接权值
• ¬¨ª«·¥¨·º¨¨ ±
¬±³∏·2¯ √¨¨ ¯ ¤±§«¬§¨ 2¯ √¨¨ ¯
s1tws wy
s1tss |t
s1utz zy
s1tyt sv
s1uxs xu
s1us| tv
s1wus vy
s1s{u x{
p s1svs ww
s1vyz xu
s1uwv wv
s1tv{ {w
s1tw| wt
s1uyz {u
s1sy| vx
s1tx{ zy
s1tws ty
s1ut{ tx
s1tus |s
s1uyy {t
p s1sxw yx
s1tz| zs
s1uu| tt
s1ttt xw
s1vw| {w
p s1usw tu
p s1sxv uu
s1u{s |v
s1s{z yu
s1tyw t{
s1tyx wv
s1sxt v|
s1ttt {s
s1txt s|
t1tzt us
s1uyy vu
s1vts sw
p s1vuy tw
p s1tx| tz
s1sys tt
s1zvu tz
s1uwv yv
s1t{z wx
p s1sxs wx
s1vtx z|
s1tvw st
t1vy| ||
s1uzu sv
s1usw tt
s1uwz uy
s1twz |z
s1uzz {w
p s1st| s{
s1tzw vy
s1twx |v
p s1tut y{
s1tty vu
s1ts{ sv
s1uvv xt
s1suu |w
s1suz xv
s1s|| {z
s1utt |t
s1t{z zy
s1tyz yu
s1tvx yu
s1uty v{
s1vwy v{
s1tww yx
s1vtz yt
s1tyu t{
p s1tyt st
s1uts tz
s1tuu uz
s1sxw {x
p s1swt ys
s1sz| ts
s1sxs |w

输出层与隐含层连接权值
• ¬¨ª«·¥¨·º¨¨ ± «¬§¨ 2¯ √¨¨¯ ¤±§²∏·³∏·2¯ √¨¨ ¯
p t1vwx zu
p s1xxx yx
u1uvv ss
s1u|t us
p s1{{| s{
p s1y{{ wu
s1svw ts
s1wxw {z
p s1zyx u{
s1vwu yx
s1vwz {z
s1uxz uy
p s1s|{ zz

输出层阈值
’∏·³∏·2¯ √¨¨¯ ·«µ¨¶«²¯§ p t quww tv
表 2 不同林分结构毛竹林的经济阈值 ≠
Ταβ . 2 Τηε εχονοµιχαλτηρεσηολδσ οφ Π . πυβεσχενσστανδσ ωιτη διφφερεντ στρυχτυρεσ
ΝΠ
k®ª#«°pul
∆Π
¦°
毛竹林分结构
⁄¬©©¨µ¨±·¶·µ∏¦·∏µ¨¶²© ΠqπυβεσχενσΠk®ª#«°pul
Œ ŒŒ ŒŒŒ Œ∂ ∂
ψΠ
k®ª#«°pul
ΕΤµΠ
k®ª#«°pul
t uss {1x wxs uux vzx txs s t u|x1ux xvt1zx
t {ss ts1s vss wxs wxs vzx vzx t zwu1ux yyv1zx
u zzx tt1s vzx yzx zxs yss vzx u vx{1|s {vw1|s
v wxs |1s yss zxs zxs zxs yss u vst1vs {tz1{s
x wss {1s |zx t wux t uss t tux yzx v zut1{s t t|z1tx
≠ Π¥ € y qsk¼∏¤±#¶«²²·ptl ~Π¶« € t quk¼∏¤±#®ªptl ~Ω¥ € w qsk®ª#¬±§¬√¬§∏¤¯ p tl ~Φs € txsk¼∏¤±#
¤pt«°pul ~Τ € zk¤l ~Ρ € s q{ ~κ€ tΠv ~∆€ s qsz ~Σ € z q
利用训练结束后的 …°
模型k表 tl o对 us组数据进
行预报 o平均预测精度为
{|1uy h o 较 回 归 模 型
k{u1|v h l与幂函数模型
k{z1zx h l的预测效果好 ∀
w1w1v 毛竹林生态系统经
济阈值模型的应用 毛竹林
生态系统经济阈值的研究 o
除了丰富毛竹林的科学研究
{y 林 业 科 学 v|卷
外 o还必须为毛竹林的生产经营服务 o为毛竹林的科学管理 !高产 !丰产和稳产提供科学依据与理论指
导 ∀为此 o本文就几种不同的毛竹林分 o根据所建立的毛竹林生态系统经济阈值模型来确定其经济阈
值 ∀
现假定有 x种不同的毛竹林分如表 u所示 o有关参数设定值见表 u下注 o利用本文建立的笋产量预
测模型 !平均胸径人工神经网络模型和经济阈值模型 o就可以求得它们各自的笋产量kψl和经济阈值
k ΕΤµl o结果亦列于表 u中 ∀
其中 ΕΤµ 的求解过程在电子计算机上进行 o流程图如图 t所示 }
图 t 经济阈值模型求解流程图
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模型ktl表示笋产量模型 ~模型kul表示胸径神经网络模型 ~模型kvl表示毛竹林生态系统经济阈值模型 ∀ ²§¨ k¯tl okul ¤±§
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x 小结与讨论
目前 o全国各地都在扩大毛竹林的种植面积 o经营毛竹林已成为脱贫致富的重要途径之一 o但是 o毛
竹林的产量普遍比较低 o其中一个关键的因素在于未能很好地解决毛竹林的合理挖笋量问题 o在毛竹林
研究中引入经济阈值的手段与方法 o就能科学地解决这个问题 ∀
不同年龄的毛竹 o其养笋 !产笋的能力不同 o从毛竹的生长过程分析 o年龄不同的毛竹养笋 !产笋的
能力大小依次为 }ŒŒ度 !ŒŒŒ度竹 Œ∂ 度竹  Œ度竹  ∂ 度竹 o本文所建立的毛竹林笋产量模型能较好地
反映毛竹的实际生长特点 o另外 o从模型的相关指数以及 Φ检验结果看 o达到极端显著 ∀
毛竹平均胸径预测模型是进行毛竹林生态系统经济阈值研究的另一个基础模型 ∀本文运用人工神
|y 第 u期 何东进等 }毛竹林生态系统经济阈值模型的研究
经网络方法来建立毛竹林分平均胸径与年龄结构 !林分立竹度的关系 o所建模型的平均预测精度为
{|1uy h o说明用该方法建立的毛竹林分平均胸径预测模型效果良好 ∀
本文所建立的毛竹林生态系统经济阈值模型是某个经营措施条件下的一种范例 o不同的经营措施
其阈值模型不完全相同 o但进行经济阈值研究的思路与方法则不变 ∀另外 o笔者在前人研究的基础上所
提出新的经济阈值的概念和研究方法全面 !合理与否还有待于进一步的商榷 ∀
参 考 文 献
陈存及 q毛竹林分密度效应的初步研究 q福建林学院学报 ot||u otuktl }|{ ∗ tsw
程有龙 q花年毛竹林增产潜力及培育技术的研究 q竹子研究汇刊 ot|{v oukul }zt ∗ {t
戴诗亮 q人工神经网络用于人体振动响应的分析 q清华大学学报k自然科学版l ot||y ovyk{l }{z ∗ |u
何东进 o洪 伟 o吴承祯 q毛竹林生态系统经济阈值研究框架的探讨 q福建林学院学报 ousss ousktl }wu ∗ wx
何东进 o洪 伟 o吴承祯 q毛竹林林分平均胸径模拟预测模型的研究 q林业科学 ousss ovyk专刊 tl }tw{ ∗ txv
洪 伟 o王居暖 q毛竹产量新模型研究 q竹子研究汇刊 ot|{{ ozktl }t ∗ tu
洪 伟 o郑郁善 o邱尔发 q毛竹丰产林密度效应研究 q林业科学 ot||{ ovwk专l }t ∗ x
黄伯惠 q红土丘陵毛竹丰产栽培技术的研究 q竹子研究汇刊 ot|{w ovkul }{s ∗ |t
盛承发 q害虫经济阈值的研究进展 q昆虫学报 ot|{| ovukwl }w|u ∗ w||
文新辉 q时间序列神经网络预测方法 q电子科学学刊 ot||w otykxl }wxy ∗ wyv
尹红风 q人工神经元网络信息处理原理 q模式识别与人工智能 ot||s ovktl }t ∗ tv
郑郁善 q毛竹丰产林密度效应研究 q福建林学院学报 ot||y otykwl }vwv ∗ vwy
周芳纯 q毛竹林丰产技术研究总结报告 q竹类研究 ot|{y oxkvl }t ∗ v|
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sz 林 业 科 学 v|卷