现代森林经营的目标是培育稳定健康的森林生态系统,传统的以取材为经营目标的森林经营方式不能达到这一目标,可持续多功能森林经营指出了实现这一目标的具体路线,其中近自然森林经营是实现这一经营目标的有效途径。在整个森林培育过程中,近自然森林经营中所有的林分抚育管理措施都是围绕目标树为中心进行,目标树的选择是林分中根据树种、优势度、干形、冠型、生活力等方面最好的林木。林木干形的好坏不仅决定木材的品质,同时决定了木材收获量,因此干形的好坏是选择目标树的一个重要指标,一般都选择干形通直、饱满的树木为目标树,目前这一指标只能从定性的角度去选择,论文试图从定量化的角度去研究目标树的干形,从干形角度解释目标树取材优于一般木,为干形定量化指标选择目标树提供技术支撑。论文以热带林业实验中心(简称“热林中心”)三个珍贵树种红椎、格木和柚木为对象,每个树种设置10块临时样地(共30块临时样地),每块样地分别选优势木、亚优势木、平均木和被压木各1株,将其伐倒后获取其干形数据共120株。重点研究目标树和一般木的干形差异、造材差异和收获差异。以经营单位(热林中心)动态监测系统抽样样地调查数据为对象,通过系统抽样体系样地数据计算方法和数据分析方法对热林中心及分场进行蓄积预估、生长量预估,进一步研究目标树与一般木的蓄积差异、生长量差异;然后基于Weibull三参数分布函数对热林中心系统抽样马尾松、杉木和红椎为例,比较分析其目标树和一般木的造材差异、收获差异。最后结合现有信息技术,以系统抽样样地调查数据为基础,研究基于GIS的目标树经营体系的单株木管理系统,并将目标树的收获与经营现状相结合,落实在山头地块。主要研究结果如下:1)以简单削度方程、分段削度方程和可变指数方程为红椎、格木和柚木三个珍贵树种干形曲线基础模型,基于双因素自动优选算法拟合分段削度方程精度最高、效果最优;采用双因素自动优选算法分别对每个树种四个类型(优势木、亚优势木、平均木和被压木)进行拟合,得到它们各自的干形曲线模型;从材积、胸高形数、正形数、实验形数、形率、高径比等几个方面对实测干形数据比较分析,其结果表明是红椎、格木和柚木都满足:对于树高、胸径、材积,优势木大于一般木;对于胸高形数、实验形数、高径比,优势木小于一般木;对于正形数系列:在0-0.5H优势木正形数变大的速度小于一般木,而在树干0.75H时,优势木树干对应直径变大的速度大于一般木;对于形率:在树干0.75H时,优势木树干直径减小的速度大于一般木;对干形模型比较分析知,任意树干高处,优势木的绝对直径大于一般木;在树干大于(0.75-0.8)时,目标树优势木树干直径变细速度大于一般木。2)论文将干形模型技术、数据库技术和编程技术相结合,设计并实现了计算机自动造材工具。采用该工具分别对样地红椎、格木和柚木四个类型的单木进行理论造材,造材结果表明:红椎、格木和柚木都满足目标树优势木的出材量远远大于一般木的出材量,有时达到一般木出材量的2倍,至少也是一般木的1.4倍;对于出材率,红椎、格木和柚木都满足优势木大于一般木;优势木主要生产大径材,其次生产中径材;而一般木主要生产小径材,其次是生产中径材。3)通过对系统抽样调查数据计算分析,蓄积估计结果表明目标树株数成数较少,但目标树蓄积所占成数大于株数成数;而一般木株数成数较大,而其蓄积所占成数小于株数成数,即目标树比平均能生长出更多蓄积。生长量估算结果表明:目标树的生长蓄积速度大于一般木生长蓄积的速度,其中马尾松纯林、杉木纯林、针阔混交、阔叶林、桉树林的目标树年生长量的成数约等于株数所占成数的2倍,而一般木年生长量所占的成数约为一般木所占株数成数的0.8倍;基于林分单位面积(hm2)马尾松、杉木和红椎的造材和货币收获估计结果:近自然经营下,目标树主要生产大径材,其次生产中径材,一般木主要生产中径材和小径材;大径材收益收益主要源于目标树,而小径材收益主要源于一般木。而且随着时间的增加,目标树增长材种蓄积的速度大于一般木,因此基于近自然森林经营下收益远大于传统经营下的收益。4)通过对目标树数据管理内涵分析、功能分析;设计了基于GIS目标树数据管理系统架构和多层次数据管理模式;首次将森林经理科学元数据分为时间维度、数据层次维度、所属项目维度、主体维度、空间位置维度、加工属性维度、存储介质维度和数据格式维度共八个维度,并对相应的维度进行编码;基于系统抽样样地每木检尺数据,实现了单株木空间定位技术,采用空间数据存储模型,将单株木空间数据和属性数据进行统一存储管理。5)实现了基于GIS目标树数据管理实例,实现了相应功能将样单木数据、样地数据与资源数据落实在山头地块,基于系统抽样调查数据预计结果,可以直观预估任意小班的蓄积收获、造材收获和货币收获。论文研究的主要贡献是:1)在分段干形曲线拟合中引进并实现了双因素自动优选算法,解决了分段削度方程采用传统最小二乘回归法估计参数法时,拐点参数1a和2a(相对树高,值域在0和1之间)经常不能保证落在(0,1)区间内的问题,该方法从理论上保证了所寻找的拐点参数最优且计算简单。2)以珍贵树种(红椎、格木和柚木)为例,首次区别目标树和一般木的干形差异、造材差异和收获差异。论证了目标树经营系统可以在发挥生态效益的同时,获取高价值木材。目标树的出材量、出材率和货币收获都大于一般木,目标树主要出大径材和中径材,而一般木主要出中径材和小径材。3)构建了基于GIS的目标树数据经营管理系统,该系统采用多层次数据管理模式,将元数据分为八个维度进行管理,将单株木空间数据和属性数据进行统一存储管理。