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基于Oracle DBMS的森林资源空间数据库存储优化策略被引量：3: 2008年; 针对当前森林资源数据库应用中海量数据和集中式管理等因素所导致的系统效率问题,在分析ArcSDE的空间数据存储管理机制的基础上,结合应用系统开发,从数据库设计、Oracle DBMS配置、ArcADE配置和数据维护等4个方面总结了基于Oracle DBMS的空间数据库系统优化策略。以福建省省级森林资源空间数据库系统为例,就主要优化策略进行了验证。结果表明:合理调整数据库管理系统(DBMS)和ArcSDE参数(Oracle SGA区大小和ArcSDE索引格网大小,MAXBUFSIZE大小),优化数据库结构设计,采用中间表技术等都可以有效提高查询效率;优化森林资源数据库设计必须考虑合理的逻辑设计和分散的物理设计相结合。; 张茂震唐小明王亚欣张怀清吴东亮; 关键词：森林经理学 ARCSDE ORACLE 空间数据库

浙江省森林生物量动态被引量：42: 2008年; 以浙江省1976至2004年森林资源连续清查资料为数据源,采用基于生物量与蓄积之间关系的生物量转换因子连续函数法,对全省林分生物量和包括林分在内的森林生物量动态进行估计。森林生物量为包括林分、疏林、灌木林、竹林、经济林和四旁树在内的所有林木生物量之和。结果表明,浙江省1976至2004年间森林生物量从1.00828×108Mg上升到2.44426×108Mg;其中,林分生物量由0.5712×108Mg上升到1.51128×108Mg。森林生物量和林分生物量的年平均增长速度分别为5.1%和9.1%。在1999至2004年间,森林生物量和林分生物量增长速度均明显加快,分别达到8.6%和10.1%。在1976至2004年间,全省森林面积年均增长速度为1.0%,森林平均生物量从16.50Mg·hm-2上升到36.59Mg·hm-2。但是,在森林资源总量不断增加的同时,全省林分质量仍维持较低水平。2004年全省林分单位面积生物量为38.40Mg·hm-2,远低于全国平均水平(77.40Mg·hm-2)。研究还表明,利用森林资源连续清查数据和基于单株测树因子的森林生物量模型能够估计大尺度范围内的森林生物量及其动态,但亟待在统一标准下建立和完善覆盖所有树种的生物量模型。; 张茂震王广兴; 关键词：森林资源连续清查森林生物量森林蓄积量

省级森林资源数据共享平台构架及资源整合的研究被引量：7: 2008年; 分析了森林资源数据共享平台的系统需求,并对应用需求的层次性进行了划分,提出了基于网络和数据共享的森林资源信息系统构架,并在此框架下给出了基于数据仓库的数据资源整合的基本思路。; 张茂震唐小明张旸; 关键词：森林资源数据仓库数据共享平台数据整合

基于森林资源连续清查资料估算的浙江省森林生物量及生产力被引量：57: 2009年; 基于1994,1999和2004年浙江省森林资源连续清查数据,采用基于生物量与蓄积之间关系的生物量换算因子连续函数法,对浙江省森林生物量和生产力进行估计。结果表明:全省3期森林生物量分别为1.496亿,1.615亿和2.244亿t。林分平均单位面积生产力在1994—1999年间为1.557t.hm-2a-1,在1999—2004年间为2.060t.hm-2a-1;浙江省森林资源总量不断增加,但林分质量仍然较低,林分单位面积生物量和生产力都远低于全国平均水平;换算因子连续函数法适合于大尺度森林生物量和生产力估算,但在总体单位蓄积很低的情况下可能导致森林生物量被高估。; 张茂震王广兴刘安兴; 关键词：森林资源连续清查生物量生产力蓄积量

基于森林资源清查、卫星影像数据与随机协同模拟尺度转换方法的森林碳制图被引量：24: 2009年; 当前,全球变暖对地球生态系统的影响正引起世界的广泛关注。为减缓其影响进程,让决策者获得准确的碳源/碳汇空间分布信息与动态至关重要。目前面临的重大挑战是如何准确估计森林碳的空间分布和分析估计结果的不确定性。本研究基于森林资源连续清查样地数据和遥感影像数据发展了一个森林碳制图的一般方法。基于序列高斯协同模拟算法,结合样地数据与卫星影像数据进行模拟,将森林碳汇分布图的尺度从30m×30m转换到900m×900m(区域、国家和全球森林碳制图单位大小)。以临安市为例,利用全市2004年森林资源清查样地数据和同年度LandsatTM影像数据,进行研究区森林碳(地上部分)模拟和尺度转换。结果显示,方法准确重现了森林碳空间分布和变异规律,在分布上模拟结果与地面样地属性具有较好的一致性,在数量上模拟结果的总体平均值较地面样地的总体平均值低约24.9%;模拟还提供了其估计结果的不确定性,包括估计值的方差和估计值大于一定阈值的概率,这些可用于不确定性传播模型的模拟分析,进而实现对森林碳估计结果的评价。; 张茂震王广兴周国模葛宏立徐丽华周元中; 关键词：森林资源清查 TM影像

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国家科技支撑计划(2006BAD23B0204-4)