Лиственница плотность древесины: Древесина сибирской лиственницы, изделия из массива лиственницы, применение лиственницы в строительстве

Плотность древесины лиственница

К примеру, наблюдается несоответствие в оценке зависимости плотности древесины от ее породы. Где-то указано, что она существует, в иных эта взаимосвязь отрицается. Прежде чем разбираться со значениями данной характеристики, приводить типовые таблицы плотности древесины, стоит выяснить, кто прав и так ли уж она важна для рядового потребителя. Особенно если котел — не пиролизный. В строительстве ремонте плотность древесины, а значит, и прочность, учитывается при выборе пиломатериалов для того или иного конструктивного элемента.

Поиск данных по Вашему запросу:

Схемы, справочники, даташиты:

Прайс-листы, цены:

Обсуждения, статьи, мануалы:

Дождитесь окончания поиска во всех базах.

По завершению появится ссылка для доступа к найденным материалам.

Содержание:

• От чего зависит плотность древесины в зависимости от породы – таблица и рекомендации
• Древесина лиственницы. Основные характеристики
• Твердость древесины по Бринеллю
• О лиственнице
• Лиственница (древесина)
• Характеристики древесины
• Плотность дерева различной влажности.
• Лиственница
• Лиственница. Свойства и характеристики
• Сравнение характеристик лиственницы с другими материалами для строительства и отделки

ПОСМОТРИТЕ ВИДЕО ПО ТЕМЕ: Самая Прочная Древесина Уникальные Свойства Дерева Документальный фильм

От чего зависит плотность древесины в зависимости от породы – таблица и рекомендации

Автор: Ирина Железняк Опубликовано: Март 21, в Чем же обусловлена такая популярность материала? Считается, что это один из моментов адаптации к суровому морозному климату, в котором произрастают деревья. На сегодняшний день более двадцати основных видов лиственницы распространены на территории Северной Америки и Евразии.

Высота дерева лиственницы достигает 50 метров, а диаметр ствола, обычно, в пределах одного метра. Это абсолютно не прихотливое дерево, способно расти на любых почвах и в любых климатических условиях. Лиственница — ядровая древесина. Заболонь узкая, обычно не превышает трех сантиметров. Для строительства и прочих нужд чаще всего используют именно ядровую часть дерева. Древесина лиственницы имеет 12 разных оттенков, а также красивую структуру созданную рисунком годовых колец. Древесина лиственницы тяжелый, твердый и плотный материал.

Плотность лиственницы также одна из самых высоких среди всех известных пород дерева. Из-за своей плотности древесина лиственницы слабо поглощает воду, что делает ее устойчивой к воздействию влаги, дождя или снега. Под воздействием влаги лиственница, напротив, становится еще плотнее, как будто каменеет. Именно из лиственницы изготовлены подводные сваи, на которых строилась Венеция. Через лет при осмотре этих свай оказалось, что они не только не разрушились, а и стали еще крепче, напоминали камень.

Связана эта особенность с особым строением смолы дерева. Древесина лиственницы имеет большую устойчивость к гниению благодаря такому веществу как камедь, которая входит в состав древесины. Из-за большого количества смол в составе лиственницы ей не страшны поражения насекомыми и грызунами. По причинам, описанным выше древесина лиственницы не нуждается в дополнительной обработке химическими составами для защиты материала.

Природа уже позаботилась об этом. Лиственница обладает достаточно хорошей огнестойкостью, примерно в два раза выше, чем сосна, а это уже очень хороший показатель для хвойных пород. Низкая теплопроводность лиственницы позволяет поддерживать комфортную температуру в здании возведенном из этой древесины.

На первый взгляд, огромным минусом такой древесины может показаться стоимость, она достаточно высокая, примерно в два раза выше нежели стоимость дуба, но стоит учесть, что и прослужит древесина лиственницы вам в несколько раз дольше.

Так, что стоимость здесь скорее разумный вклад, чем необдуманная трата. Что касается обработки лиственницы, то здесь тоже есть свои нюансы. Начинается все с сушки. К лиственнице нельзя применять быструю сушку, в таком случае вам не удастся избежать растрескивания внутри ствола. Древесина лиственницы легко поддается тонировке и окрашиванию, но предварительно требуется обессмоливание поверхности. Но плохо склеивается. На сегодняшний день уже существуют специальные технологии склеивания лиственницы, но они доступны не для каждого предприятия.

Что касается распиливания древесины лиственницы, то оно тоже потребует определенной сноровки и специального инструмента. Связано это с высокой твердостью древесины, а также с высоким содержанием смол, которые налипают на инструмент усложняя обработку.

Благодаря ее свойствам, устойчивости к внешним факторам и долговечности ее можно применять везде где только может использоваться дерево. Из лиственницы изготавливают сваи и опоры для линий электропередач, для мостов и других строений.

Используют для строительства кораблей, лодок, причалов, пристаней, для отделки бассейнов, бань и других помещений которые испытывают постоянное воздействие влаги.

Из древесины лиственницы производят оконные рамы, двери, садовую и кухонную мебель, паркетную доску. Лиственницу используют для строительства и внешней отделки зданий, покрытия крыш.

Кроме строительства лиственницу применяют также в медицине. Ее древесина содержит фитонциды, антиоксиданты, эфирные масла и другие компоненты, которые часто используют для применения лекарственных препаратов.

Иногда лиственницу используют также в качестве топлива. Делают это не часто из за высокой стоимости дров из лиственницы и низкой теплоотдачи. Ирина Железняк, Собкор интернет-издания «AtmWood. Дерево-промышленный вестник». Ваше имя. Ваш Е-Mail для связи с Вами. Не публикуется. Работа у нас. Оставить комментарий Нажмите, чтобы отменить ответ.

У природы нет плохой погоды Погода. Метки Дерево бюджет вода вырубка вяз день дерева деревья документ дом дома дорог древесина древесины ива лес леса лесничества лесной лесные лесных лесов лесоруб лесхоз лист лось массив материал объем парк план пожар пород производства сад сосны строительства строительство тур указ факт хозяйство цвет человек щит.

Дерево-промышленный вестник» — независимое профильное украинское интернет-издание на лесную и дерево промышленную тематику. All Rights Reserved В соответствии с нормами ст. Копирование материала разрешено при указании гиперссылки на источник.

Древесина лиственницы. Основные характеристики

Дуб живёт в среднем лет. Диаметр ствола может превышать 2 м. Чем больше возраст дерева, тем выше качество его древесины. В крестьянском хозяйстве считались самыми лучшими дубовый стол, дубовая ступа.

где pw — плотность древесины при данной влажности W, кг/см3; mw — масса для древесины белой акации, березы, бука, граба и лиственницы K р.0б.

Твердость древесины по Бринеллю

Однако и в пределах одной породы наблюдается изменчивость свойств, обусловленная возрастными изменениями дерева, влиянием окружающей среды и наследственными факторами. Особенности строения древесины отражаются на ее плотности. Чем толще клеточные стенки, длиннее волокна и больше содержание поздней древесины в годичных слоях, тем выше плотность древесины в целом. Плотность, в свою очередь, тесно связана с большинством физических и механических свойств древесины. Поэтому, рассматривая закономерности изменения плотности, можно получить представление об изменчивости и других свойств. Изменчивость свойств древесины в отдельном дереве. По радиусу ствола плотность периодически меняется, что особенно заметно у хвойных и кольцесосудистых лиственных пород. Например, у сосны плотность поздних зон в раза выше, чем ранних. По мере удаления от сердцевины по радиусу ствола плотность ранних зон сначала несколько снижается, затем сохраняется постоянной и лишь у самой коры возрастает.

О лиственнице

Значения в виде цифр дают точную картину, на основании которой вы сами решите, какое дерево наиболее подойдет для изготовления межкомнатных дверей. Что такое плотность дерева Прежде чем перейти к цифрам, определимся, что такое плотность древесины и для чего ее нужно знать. Плотностью древесины называют отношение ее массы к объему. Проще говоря, чем кубометр дерева весит больше, тем он плотнее.

Крайне нестабильной является величина, определяющая плотность дерева.

Лиственница (древесина)

Автор: Ирина Железняк Опубликовано: Март 21, в Чем же обусловлена такая популярность материала? Считается, что это один из моментов адаптации к суровому морозному климату, в котором произрастают деревья. На сегодняшний день более двадцати основных видов лиственницы распространены на территории Северной Америки и Евразии. Высота дерева лиственницы достигает 50 метров, а диаметр ствола, обычно, в пределах одного метра.

Характеристики древесины

В таблице приведены значения теплопроводности любого типа древесины независимо от породы дерева в зависимости от плотности при различной объемной влажности. При увеличении плотности и влажности древесины ее теплопроводность возрастает, как вдоль, так и поперек волокон дерева. Представлены значения теплопроводности древесины поперек волокон при положительных и отрицательных температурах и при различной влажности. Указана плотность следующих пород: дерево сухое, атласное, пробковое дерево, бальза, бамбук, бук, береза, вишня, гикори, груша, дуб, ель канадская, железное бакаут , ива, камедное, кедр, кизил, клен, красное Гондурас, Испания , липа, лиственница, можжевельник, ольха, орех, осина, остролист, пихта, платан, рожковое, самшит, сандаловое, слива, сосна белая, обыкновенная , тик индийский, африканский , тополь, эбеновое дерево черное , эльм, яблоня, ясень. Плотность сухого дерева в таблице указана в некотором диапазоне, она зависит от породы и места вырубки.

Например, прочность древесины лиственницы на 30−60 % выше, чем у древесины сосны. Зависимость плотности древесины лиственницы при.

Плотность дерева различной влажности.

Чтобы правильно выбрать основу для создания конструкций, отделки или производства элементов обстановки, стоит сначала сравнить все альтернативы и их характеристик, а потом использовать идеальную породу древесины, например, сибирскую лиственницу. Данный материал обладает рядом уникальных эксплуатационных качеств, которые выделяют его среди аналогов на отечественном рынке. Существует список приоритетных параметров, по которым выбирается древесина для изготовления отделочных материалов, строительных конструкций и мебели:. Совокупность всех этих характеристик можно объединить и выразить в одном показателе — плотность древесины.

Лиственница

Лиственница лат. Лиственница — единственный род хвойных, у которых хвоя опадает на зиму. Впрочем, сеянцы лиственницы сохраняют хвою в течение всего года. Благодаря своей исключительной морозостойкости и неприхотливости лиственница распространены очень широко.

Лиственницы представляют собой род опадающих хвойных деревьев и кустарников, включающий в себя около 20 видов и распространённый в северной Евразии и Северной Америке.

Лиственница. Свойства и характеристики

Плотность удельный вес древесины — крайне нестабильная величина. Плотность древесины изменяется в широких пределах даже для одной породы дерева. Значения величины плотности удельного веса древесины — это обобщённые цифры. Практическое значение величины плотности древесины отличается от приведённого усреднённого табличного значения и это не является ошибкой. Калькулятор расчёта веса древесины и щепы Плотность измельчённой древесины и древесных отходов Таблица плотности щепы и измельчённой древесины. Общепринято указывать величину плотности удельного веса древесины в зависимости от породы дерева. За показатель принимается усреднённое значение величины удельного веса, полученное методом обобщения результатов многократных практических измерений.

Сравнение характеристик лиственницы с другими материалами для строительства и отделки

Это один из важнейших показателей качества древесины. Значения плотности разных пород древесины отличаются весьма значительно. Истинная плотность древесины определяется совокупностью веществ, слагающих оболочку клеток. Средняя плотность древесины зависит от влажности и пористости породы.

Лиственница плотность древесины

Свойства и строение Породы и сорта Сушка и заготовка Обработка Инструменты. Древесина лиственницы более прочная, чем у дуба и составляет 96 МПа на 94 МПа при их практически одинаковой плотности. Отличительным признаком древесины лиственницы является также характерная структура и красивая окраска. По строению лиственница относится к ядровым породам. Ее ядровая часть имеет красноватый цвет, а заболонь представлена в виде неширокой полосы с ясными контурами белого или желтоватого цвета.

Поиск данных по Вашему запросу:

Схемы, справочники, даташиты:

Прайс-листы, цены:

Обсуждения, статьи, мануалы:

Дождитесь окончания поиска во всех базах.

По завершению появится ссылка для доступа к найденным материалам.

Содержание:

• Плотность древесины. Таблица значений плотности
• Таблица значений плотности древесины
• Лиственница
• Древесина лиственницы. Основные характеристики
• Лиственница (древесина)
• Сорта и свойства лиственницы
• О лиственнице
• Как завести в загородный дом воду из колодца
• Древесина лиственницы

ПОСМОТРИТЕ ВИДЕО ПО ТЕМЕ: ТОП 10: САМАЯ ДОРОГАЯ ДРЕВЕСИНА В МИРЕ

Плотность древесины. Таблица значений плотности

Чтобы правильно выбрать основу для создания конструкций, отделки или производства элементов обстановки, стоит сначала сравнить все альтернативы и их характеристик, а потом использовать идеальную породу древесины, например, сибирскую лиственницу. Данный материал обладает рядом уникальных эксплуатационных качеств, которые выделяют его среди аналогов на отечественном рынке. Существует список приоритетных параметров, по которым выбирается древесина для изготовления отделочных материалов, строительных конструкций и мебели:.

Совокупность всех этих характеристик можно объединить и выразить в одном показателе — плотность древесины.

Данный параметр отображает соотношение массы изделия из дерева и его объема. В этом контексте можно выделить три категории материалов, которые можно сравнить по перспективности применения:.

Самыми распространенными видами строительных и отделочных материалов из первой группы являются такие хвойные породы, как сосна, ель и кедр.

Доски, брус и оцилиндрованное бревно из сосны повсеместно используют для облицовки и возведения несущих конструкций.

Главное преимущество этой породы дерева — простота обработки и бюджетная стоимость. Сосна относительно легко строгается, особенно вдоль бревна, использование монтажных средств также не вызовет существенных проблем. Если сравнивать эту породу древесины с твердой лиственницей, то обработка сосны потребует намного меньше усилий, но и показатели износоустойчивость такого материала ниже.

С течением времени сосновые доски начнут истираться и деформироваться при критических нагрузках физического и механического характера. Но самые главные свойства, которые обеспечивают сибирской лиственнице такую популярность, и выделяют ее на фоне других хвойных пород древесины — рекордная устойчивость к влаге, критическим перепадам температуры и биологическим факторам, ни один другой строительный материал не может сравниться с ней по этим характеристикам.

Высокая концентрация смол в волокнах защищает их от:. В данную группу входят такие востребованные и распространенный виды натуральных материалов, как дуб, бук, береза, яблоня и ясень. Из-за особенностей строения волокна, размеров ствола, структурных и эксплуатационных свойств лишь некоторые из этих пород рационально использовать при создании пиломатериалов, для возведения несущих конструкций, фасадной и интерьерной отделки. Самым известным вариантом, пожалуй, является дуб. Это очень востребованный материла в мебельной промышленности, в сфере изготовления изделии из массива, интерьерной облицовки и прочей продукции, которая должная сочетать в себе прочность и привлекательный внешний вид.

Преимуществами дуба являются:. Стоит отметить, что сибирская лиственница сравнима по показателям долговечность с дубом, а когда она затвердевает с течением времени, то даже превосходит данную породу древесины по износостойкости.

Тем не менее, по ряду специфических эксплуатационных характеристик лиственница выглядит существенно привлекательнее, а в финансовом контекст ее использование намного рациональнее. Дуб относится к ценным породам древесины, стоимость изделий из него трудно сравнивать с доступной и практичной лиственницей. Но есть и более весомое преимущество для такого выбора. Недостаток дуба — высокая гигроскопичность, материл деформируется при увеличении влажности.

Если сравнивать пиломатериалы для строительства и ремонта, то лиственница лучше, чем многие породы древесины подходит для производства функциональных изделий — фасадной облицовки, досок, напольных покрытий, несущих конструкций. Такая продукция инертна к воздействию пресной и морской воды, не поменяет свою форму и не утратит эксплуатационных преимуществ под воздействием осадков, конденсата, солнечного ультрафиолета.

Наружная отделка из дуба с годами начнет гнить, станет трухлявой, а материалы из антисептической лиственницы — прослужат годами, не теряя первоначальных характеристик. При декорировании интерьеров подобные элементы обстановки насытят воздух хвойными эфирами, что благотворно скажется на здоровье домочадцев.

Ищите скидки в формах заказа! Сравнение характеристик лиственницы с другими материалами для строительства и отделки Назад к списку. Существует список приоритетных параметров, по которым выбирается древесина для изготовления отделочных материалов, строительных конструкций и мебели: прочность; устойчивость к механической деформации; износостойкость. Сравнение сибирской лиственницы с мягкими породами древесины Самыми распространенными видами строительных и отделочных материалов из первой группы являются такие хвойные породы, как сосна, ель и кедр.

Высокая концентрация смол в волокнах защищает их от: насекомых-вредителей и грызунов; гнилостных бактерий, плесни и грибков; коробления и разбухания; мороза, осадков и прочих климатических факторов. Сравнение лиственницы с твердыми породами древесины В данную группу входят такие востребованные и распространенный виды натуральных материалов, как дуб, бук, береза, яблоня и ясень.

Каталог продукции. Расчет пиломатериалов для строительства дома. Преимущества пиломатериалов от производителя. Атмосферная сушка хвойной древесины. Оцилиндрованное бревно или клееный брус — из чего строить дом?

Таблица значений плотности древесины

Одна из причин ограниченного использования — трудности обработки, которые обусловлены строением и свойствами этой древесины. В России широко распространены два вида лиственницы — Larix sibirica Ldb и Larix dahurica Turcz, которые не подвержены гниению. Такая высокая степень биостойкости и великолепные механические свойства позволяют использовать эту древесину в различных областях. Хорошо известно, что и европейская лиственница L. Среди хвойных пород деревьев она характеризуется относительно большим объемом ствола табл. Ширина годичного слоя составляет от 0,4 до 2,2 мм и зависит от геоклиматических условий роста и возраста дерева.

Среднее значение плотности древесины лиственницы при стандартной влажности (12%)кг/м3, абсолютно сухой кг/м3, средняя базисная.

Лиственница

Плотность древесины — это отношение массы древесины к объёму древесины, то есть плотность определяется массой древесного вещества в единице своего объёма. Обычно, в строительстве значение плотности древесины нужно для того, чтобы расчитать массу вес древесины. Плотность у древесины напрямую зависит от её влажности — чем больше влажность, тем больше значение плотности. При определении плотности древесного вещества его массу определяют взвешиванием, а объём рассчитывают по разнице объёма образца древесины и объёма жидкости, заполнившей пустоты в этом образце. Очень тесная связь существует между плотностью и прочностью древесины. Более плотная тяжёлая древесина, как правило, является более прочной. Стоит отметить, что почти вся древесина у хвойных пород деревьев, за исключением лиственницы и некоторых видов сосны, имеет низкую плотность. Так как стандартизированные значения плотности для древесины имееют групповой вид, пришлось полазить по англоязычным справочникам, чтобы собрать значения плотности по породам деревьев. Получилась следующая таблица:.

Древесина лиственницы. Основные характеристики

Лиственницы представляют собой род опадающих хвойных деревьев и кустарников, включающий в себя около 20 видов и распространённый в северной Евразии и Северной Америке. Экономический интерес представляют прежде всего Лиственница европейская лат. Larix decidua , Лиственница сибирская лат. Larix laricina и Лиственница западная лат. Larix occidentalis.

Автор: Ирина Железняк Опубликовано: Март 21, в Чем же обусловлена такая популярность материала?

Лиственница (древесина)

Дуб живёт в среднем лет. Диаметр ствола может превышать 2 м. Чем больше возраст дерева, тем выше качество его древесины. В крестьянском хозяйстве считались самыми лучшими дубовый стол, дубовая ступа. Из дуба гнули ободья, полозья, делали бочонки, кадки, дежки.

Сорта и свойства лиственницы

Решение строить дом из хвойных пород связано с выбором: у лиственницы и сосны немало положительных качеств, и отдать предпочтение той или иной породе непросто. Чтобы процесс принятия решения не затягивался, лучше всего разложить по полочкам основные плюсы и минусы лиственницы и сосны, тогда будет легко понять, какая древесина подойдет для конкретного проекта. Только совсем неопытный человек сможет спутать пиломатериалы из лиственницы и сосны. Оба дерева относятся к хвойным породам, но их совсем несложно различить. Во-первых, свежая сосновая древесина намного светлее лиственничной, а со временем разница становится еще более заметной. Сосна от времени желтеет, а лиственница становится красновато-коричневой. Если положить рядом сосновый и лиственничный брусок, то станет видно, что у лиственницы более красивая структура — узкая заболонь и четко выраженные годовые кольца. Тем, у кого материалы под рукой, можно посоветовать еще один простой тест: проведите ногтем по поверхности с усилием.

Лиственница — древесина различных видов деревьев рода Лиственница ( лат. Larix). Средняя плотность этой древесины — кг/м³ (в зависимости от влажности), причём самая тяжёлая древесина получается при средней.

О лиственнице

Древесина лиственницы обладает многими ценными свойствами, она незначительно уступает древесине дуба по механическим свойствам и обладает замечательным качеством: будучи высушенной, она приобретает значительную прочность и очень слабо подвержена механическому и биологическому воздействиям. Плотность древесины лиственницы существенно зависит от вида и места произрастания. Практика деревянного домостроения показывает, что дома построенные из лиственницы лет тому назад стоят до сих пор.

Как завести в загородный дом воду из колодца

Сосновый брус — качественный материал для строительства, использовать который можно не только для возведения построек, но и для создания элементов мебели. Основными свойствами данного материала можно считать приятный внешний вид, прочность и надежность. Плотная текстура сосны позволяет получить качественное строение, которое прослужит долгие годы. Имеется несколько важных определителей качества пиломатериала, среди которых одна из главных — плотность.

Чтобы правильно выбрать основу для создания конструкций, отделки или производства элементов обстановки, стоит сначала сравнить все альтернативы и их характеристик, а потом использовать идеальную породу древесины, например, сибирскую лиственницу.

Древесина лиственницы

Плотность удельный вес древесины — крайне нестабильная величина. Плотность древесины изменяется в широких пределах даже для одной породы дерева. Значения величины плотности удельного веса древесины — это обобщённые цифры. Практическое значение величины плотности древесины отличается от приведённого усреднённого табличного значения и это не является ошибкой. Калькулятор расчёта веса древесины и щепы Плотность измельчённой древесины и древесных отходов Таблица плотности щепы и измельчённой древесины. Общепринято указывать величину плотности удельного веса древесины в зависимости от породы дерева.

На Руси деревянные дома строили всегда. Материала для строительства было много, за столетия была отработана технология строительства. Сегодня в сельской местности большинство домов ставят из дерева.

Подход к прогнозированию плотности древесины лиственницы с помощью спектроскопии видимого и ближнего инфракрасного диапазонов на основе калибровки параметров и передачи знаний

. 2022 4 октября; 13:1006292.

doi: 10.3389/fpls.2022.1006292. Электронная коллекция 2022.

Чжэю Чжан ¹ , Яосян Ли ¹ , Ин Ли ²

Принадлежности

• ¹ Инженерно-технологический колледж Северо-восточного университета лесного хозяйства, Харбин, Китай.
• ² Колледж энергетики и транспорта, Сельскохозяйственный университет Внутренней Монголии, Хух-Хото, Китай.

• PMID: 36267936
• PMCID: PMC9577256
• DOI: 10. 3389/fpls.2022.1006292

Бесплатная статья ЧВК

Чжэю Чжан и др. Фронт завод науч. 2022 .

Бесплатная статья ЧВК

. 2022 4 октября; 13:1006292.

doi: 10.3389/fpls.2022.1006292. Электронная коллекция 2022.

Авторы

Чжэю Чжан ¹ , Яосян Ли ¹ , Ин Ли ²

Принадлежности

• ¹ Инженерно-технологический колледж Северо-восточного университета лесного хозяйства, Харбин, Китай.
• ² Колледж энергетики и транспорта, Сельскохозяйственный университет Внутренней Монголии, Хух-Хото, Китай.

• PMID: 36267936
• PMCID: PMC9577256
• DOI: 10.3389/fpls.2022.1006292

Абстрактный

Плотность древесины, как ключевой показатель для измерения свойств древесины, имеет большое значение для повышения эффективности использования древесины и изменения свойств древесины при устойчивом лесопользовании. Спектроскопия в видимом и ближнем инфракрасном диапазоне (Vis-NIR) обеспечивает осуществимое и эффективное решение для определения плотности древесины благодаря преимуществам ее эффективности и неразрушающего действия. Однако спектральные характеристики различны для изделий из древесины с разным содержанием влаги, и изменения внешних факторов могут привести к сбою регрессионной модели. Несмотря на то, что были предложены некоторые методы передачи калибровки и методы глубокого обучения на основе сверточной нейронной сети (CNN), способность моделей к обобщению и точность прогнозирования все еще нуждаются в улучшении. Для задачи прогнозирования плотности древесины Vis-NIR при различной влажности в этом исследовании был предложен гибридный метод глубокого обучения с возможностью автоматической калибровки (Resnet1D-SVR-TrAdaBoost.R2). Недостатка переобучения удалось избежать, когда CNN обрабатывала небольшие выборочные данные, в которых учитывались сложные внешние факторы в реальном производстве, чтобы улучшить извлечение признаков и миграцию между выборками. Прогнозирование плотности методом было выполнено на наборе данных лиственницы с различными условиями влажности, и было обнаружено, что гибридный метод дает наилучшие результаты прогнозирования для калибровочных образцов с различными калибровочными образцами целевой области и содержанием влаги, а производительность моделей была выше. чем у традиционных методов переноса калибровки и миграции. В частности, гибридная модель добилась улучшения примерно на 0,1 в обоих R ² и значений среднеквадратичной ошибки (RMSE) по сравнению с моделью регрессии опорных векторов, переданной методом кусочно-прямой стандартизации (SVR+PDS), который имеет наилучшую производительность среди традиционных методов калибровки. Для дальнейшего подтверждения обобщаемости гибридной модели модель была проверена с использованием образцов, собранных из смешанного содержания влаги, в качестве целевой области. Различные эксперименты показали, что модель Resnet1D-SVR-TrAdaBoost.R2 может эффективно прогнозировать плотность древесины лиственницы с высокой способностью к обобщению и точностью, но требует больших вычислительных ресурсов. Он показал потенциал, который можно расширить для прогнозирования других показателей древесины.

Ключевые слова: перенос калибровки; лиственница; трансферное обучение; видимая и ближняя инфракрасная спектроскопия; плотность древесины.

Copyright © 2022 Чжан, Ли и Ли.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Цифры

Рисунок 1

Блок-схема 1D Resnet…

Рисунок 1

Блок-схема архитектуры 1D Resnet.

Фигура 1

Блок-схема архитектуры 1D Resnet.

Рисунок 2

Принципиальная схема Resnet1D-SVR-TrAdaBoost. R2.

Рисунок 2

Принципиальная схема Resnet1D-SVR-TrAdaBoost.R2.

Фигура 2

Принципиальная схема Resnet1D-SVR-TrAdaBoost.R2.

Рисунок 3

Спектры Vis-NIR для образцов древесины…

Рисунок 3

Спектры Vis-NIR для образцов древесины с различной влажностью (10%, 30%, 50% и…

Рисунок 3

Спектры Vis-NIR для образцов древесины с различной влажностью (10%, 30%, 50% и 70%). Vis-NIR, видимый-ближний инфракрасный диапазон.

Рисунок 4

Двумерные корреляционные спектры длин волн…

Рисунок 4

Двумерные корреляционные спектры длин волн для различной спектральной предобработки. (А) Нулевой. (Б) СГС+СНВ.…

Рисунок 4

Двумерные корреляционные спектры длин волн для различной спектральной предварительной обработки. (А) Нулевой. (Б) СГС+СНВ. r — коэффициент корреляции для оценки корреляций между переменными длины волны. SGS, сглаживание Савицкого–Голея; SNV, стандартная нормальная вариация.

Рисунок 5

Описательная статистика плотности древесины…

Рисунок 5

Описательная статистика плотности древесины в наборе данных с содержанием влаги 10%. (А) Калибровочный набор…

Рисунок 5

Описательная статистика плотности древесины в наборе данных с содержанием влаги 10%. (A) Набор для калибровки. (B) Набор прогнозов.

Рисунок 6

Эффекты количества…

Рисунок 6

Влияние количества целевых доменов на перенос калибровки. (А) Р ^2…

Рисунок 6

Влияние количества целевых доменов на перенос калибровки. (А) Р ² . (Б) RMSE. RMSE, среднеквадратическая ошибка.

Рисунок 7

R ² и значения RMSE…

Рисунок 7

R ² и значения RMSE различных методов передачи калибровки в источнике и…

Рисунок 7

Р ² и значения RMSE различных методов переноса калибровки в исходной и целевой областях. RMSE, среднеквадратическая ошибка.

Рисунок 8

Корреляция между стандартными тестовыми значениями…

Рисунок 8

Корреляция между стандартными тестовыми значениями и предсказанными значениями Vis-NIR, полученными в результате переноса калибровки…

Рисунок 8

Корреляция между стандартными тестовыми значениями и предсказанными значениями Vis-NIR, полученными из моделей переноса калибровки для 30 % (A) , 50 % (B) , 70% (C) и смешанное (D) содержание влаги. Vis-NIR, видимый-ближний инфракрасный диапазон.

Рисунок 9

Остаточный анализ для целевого домена…

Рисунок 9

Остаточный анализ для целевой области с содержанием влаги 70% группа: PLSR+SBC (A) ,…

Рисунок 9

Остаточный анализ для целевой области с содержанием влаги 70% группы: PLSR+SBC (A) , PLSR+PDS (B) , SVR+PDS (C) , Resnet1D-SVR-TrAdaBoost. R2 (D ) .

Рисунок 10

Влияние значения…

Рисунок 10

Влияние значения максимального числа итераций на производительность модели.

Рисунок 10

Влияние значения максимального числа итераций на производительность модели.

См. это изображение и информацию об авторских правах в PMC

Похожие статьи

• Тезисы презентаций на собрании Ассоциации ученых-клиницистов 143 ^rd Луисвилл, Кентукки, 11–14 мая 2022 г.

  [Нет авторов в списке] [Нет авторов в списке] Энн Клин Lab Sci. 2022 май; 52(3):511-525. Энн Клин Lab Sci. 2022. PMID: 35777803

• Определение рН воды с помощью спектроскопии видимого ближнего инфракрасного диапазона и одномерной сверточной нейронной сети.

  Ли Д, Ли Л. Ли Д и др. Датчики (Базель). 2022 3 августа; 22 (15): 5809. дои: 10.3390/s22155809. Датчики (Базель). 2022. PMID: 35957365 Бесплатная статья ЧВК.

• [Фактор влияния для прогнозирования воздушно-сухой плотности Eucalyptus pellita с помощью спектроскопии в ближней инфракрасной области].

  Чжао Р.Дж., Хо Х.М., Шангуань В.В., Ван Ю.Р. Чжао Р.Дж. и др. Гуан Пу Сюэ Юй Гуан Пу Фен Си. 2011 ноябрь;31(11):2948-51. Гуан Пу Сюэ Юй Гуан Пу Фен Си. 2011. PMID: 22242492 Китайский язык.

• Исследование метода определения содержания влаги при обработке зеленого чая на основе технологии машинного зрения и спектроскопии в ближней инфракрасной области.

  Лю З., Чжан Р., Ян С., Ху Б., Луо С., Ли И., Донг С. Лю Зи и др. Spectrochim Acta A Mol Biomol Spectrosc. 2022 15 апр; 271:120921. doi: 10.1016/j.saa.2022.120921. Epub 2022 19 января. Spectrochim Acta A Mol Biomol Spectrosc. 2022. PMID: 35091181 Обзор.

• [Применение спектроскопии отражения в ближней инфракрасной области для прогнозирования химического состава мяса: обзор].

  Тао Л.Л., Ян XJ, Дэн JM, Чжан X. Тао Л.Л. и соавт. Гуан Пу Сюэ Юй Гуан Пу Фен Си. 2013 ноябрь;33(11):3002-9. Гуан Пу Сюэ Юй Гуан Пу Фен Си. 2013. PMID: 24555369Обзор. Китайский язык.

Посмотреть все похожие статьи

использованная литература

1. 1. Ахмад М., Абдулла М., Мун Х., Хан Д. (2021). Обнаружение болезней растений в несбалансированных наборах данных с использованием эффективных сверточных нейронных сетей с пошаговым переносом обучения. Доступ IEEE 9, 140565–140580. doi: 10.1109/access.2021.3119655 — DOI
2. 1. Аладе А. А., Нагизаде З., Весселс К. Б., Штольце Х., Милиц Х. (2022). Адгезионные характеристики меламин-мочевиноформальдегидных швов эвкалипта, обработанного азолом меди, при различных условиях процесса склеивания. Строительство Строительные материалы 314, 125682. doi: 10.1016/j.conbuildmat.2021.125682 — DOI
3. 1. Аленкастр-Миранда М. , Джонсон Р. М., Кребс Х. И. (2021). Сверточные нейронные сети и трансферное обучение для проверки качества различных сортов сахарного тростника. IEEE транс. Инд Инф. 17 (2), 787–794. дои: 10.1109/tii.2020.2992229 — DOI
4. 1. Алвес А., Хевиа А., Симоэс Р., Махада Дж., Алия Р., Родригес Дж. (2020). Улучшение пространственной синхронизации данных рентгеновского и ближнего инфракрасного спектров для прогнозирования профилей плотности древесины. Вуд науч. Технол. 54 (5), 1151–1164. DOI: 10.1007/s00226-020-01207-z — DOI
5. 1. Аслам Б. , Зафар А., Халил У. (2021). Разработка интегрированного алгоритма глубокого обучения и машинного обучения для оценки потенциальной опасности оползней. Мягкие вычисления 25 (21), 13493–13512. doi: 10.1007/s00500-021-06105-5 — DOI

Аллометрические уравнения и параметры плотности древесины для оценки надземной и древесной биомассы в лиственничных лесах Каяндера (Larix cajanderi) северо-востока Сибири Исследования), под редакцией: Осава А., Зырянова О., Мацуура Ю., Каджимото Т. и Вейн Р., Springer, Дордрехт, Нидерланды, 41–58, https://doi.org /10.1007/978-1-4020-9693-8, 2010. 

Александр, Х. Д., Мак, М. К., Гетц, С., Лоранти, М. М., Бек, П. С. А., Эрл, К., Зимов, С., Давыдов, С., и Томпсон, К.С.: Модели накопления углерода во время послепожарной сукцессии в лиственнице Каяндера ( Larix cajanderi ) Леса Сибири, Экосистемы, 15, 1065–1082, https://doi. org/10.1007/s10021-012-9567- 6, 2012. 

Александер, М.Э.: Расчет и интерпретация интенсивности лесных пожаров, Кан. J. Ботаника, 60, 349–357, https://doi.org/10.1139/b82-048, 1982. 

ASTM International: ASTM D2395-14: Стандартные методы испытаний плотности и удельного веса (относительной плотности) древесины и древесных материалов, ASTM International, Западный Коншохокен, Пенсильвания, США, https: //doi.org/10.1520/D2395-14, 2014. 

Бэйл, Дж. С., Мастерс, Г. Дж., Ходкинсон, И. Д., Омак, К., Беземер, Т. М., Браун, В. К., Баттерфилд, Дж., Бус, А. , Coulson, J.C., Farrar, J., Good, J.E.G., Harrington, R., Hartley, S., Jones, T.H., Lindroth, R.L., Press, M.C., Symrnioudis, I., Watt, A.D., and Whittaker, J.B.: Травоядные в исследованиях глобального изменения климата: прямое влияние повышения температуры на травоядных насекомых, Glob. Change Biol., 8, 1–16, https://doi.org/10.1046/j.1365-2486.2002.00451.x, 2002. 

Барталев С. А., Белворд А. С., Ерхов Д. В., Исаев А. С.: Новая карта земного покрова Северной Евразии, полученная с помощью SPOT4-VEGETATION, Int. J. Remote Sens., 24, 1977–1982, https://doi.org/10.1080/0143116031000066297, 2003. J. Forest Res., 2, 49–53, https://doi.org/10.1139/x72-009, 1972. 

Бернер, Л. Т., Александр, Х. Д., Лоранти, М. М., Ганзлин, П., Мак, М. С. , Давыдов С.П. и Гетц С.Дж.: Аллометрия биомассы ольхи, карликовой березы и ивы в бореальных лесных и тундровых экосистемах крайнего северо-востока Сибири и северо-центральной части Аляски, Forest Ecol. Manag., 337, 110–118, https://doi.org/10.1016/j.foreco.2014.10.027, 2015. 

Бонан, Г. Б., Поллард, Д., и Томпсон, С. Л.: Влияние бореальной лесной растительности на глобальный климат, Природа, 359, 716–718, https://doi.org/10.1038/359716a0, 1992. 

Бонан , Г. Б., Чапин, Ф. С., и Томпсон, С. Л.: Бореальные леса и экосистемы тундры как компоненты климатической системы, Изменение климата, 29, 145–167, https://doi.org/10.1007/BF01094014, 1995. 

Bond -Ламберти, Б. , Ван, К., и Гауэр, С.Т.: Надземная и подземная биомасса и аллометрические уравнения площади заболони для шести бореальных видов деревьев северной Манитобы, Кан. J. Forest Res., 32, 1441–1450, https://doi.org/10.1139/x02-063, 2002. 

Браун, Дж. К.: Метод плоского пересечения для отбора проб объема топлива и площади поверхности, Forest Sci., 17, 96–102, 1971. Министерство сельского хозяйства США, Лесная служба, Экспериментальная станция межгорных лесов и пастбищ, Огден, Юта, General Tech. Rep. INT-16, 24 стр., 1974. 

Браун, Дж. К. и Руссопулос, П. Дж.: Устранение погрешностей в методе плоских пересечений для оценки объемов малых видов топлива, Forest Sci., 20, 350–356, 1974. 

Браун, Дж. К., Оберхеу, Р. Д., и Джонстон, К. М.: Справочник по инвентаризации поверхностного топлива в виде биомассы во внутренних районах Запада, Министерство сельского хозяйства США, Лесная служба, Межгорная лесная и пастбищная экспериментальная станция, Огден, Юта, Генерал , Тех. Отчет INT-129, 48 стр. , https://doi.org/10.2737/INT-GTR-129, 1982. 

Браун, С., Гиллепси, А. Дж. Р., и Луго, А. Э.: Методы оценки биомассы для тропических лесов с приложениями к данным инвентаризации леса, Forest Sci., 35, 881–9.02, 1989. 

Бьюч, Р. Р. и Рагг, Д. Дж.: Отношения биомассы для компонентов пяти миннесотских кустарников, Министерство сельского хозяйства США, Лесная служба, Северо-центральная лесная экспериментальная станция, Сент-Пол, Миннесота, Рез. Пап. NC-325, https://doi.org/10.2737/NC-RP-325, 1995. 

Байрам, Г. М.: Сжигание лесного топлива, в: Лесные пожары: контроль и использование, под редакцией: Дэвис, К. П., МакГроу -Hill, New York, 61–89, ISBN 978-0-07-015484-1, 1959. 

Кэмпбелл, Дж. С., Лифферс, В. Дж., и Пиелоу, Э. К.: Уравнения регрессии для оценки биомассы отдельного дерева осины дрожащей: оценка их применимость более чем к одной популяции, Forest Ecol. Манаг., 11, 283–29.5, https://doi.org/10.1016/0378-1127(85)-9, 1985. 

Чевычелов А. П., Босиков Н.П. Природные условия // Крайний Север: биоразнообразие растений и экология Якутии ( Plant and Vegetation), под редакцией: Троевой Е. И., Исаева А. П., Черосова М. М. и Карпова Н. С., Springer, Дордрехт, Нидерланды, 1–23, https://doi.org/10.1007/978-90- 481-3774-9, 2010. 

Коэн, Дж., Скрин, Дж. А., Фуртадо, Дж. К., Барлоу, М., Уиттлстон, Д., Куму, Д., Фрэнсис, Дж., Детлофф, К., Энтехаби, Д., Оверленд Дж. и Джонс Дж.: Недавнее усиление Арктики и экстремальная погода в средних широтах, Nat. Geosci., 7, 627–637, https://doi.org/10.1038/ngeo2234, 2014. 

Comeau, P.G. and Kimmins, J.P.: Надземная и подземная биомасса и производство скальной сосны на участках с различным режимом влажности почвы, Can. J. Forest Res., 19, 447–454, https://doi.org/10.1139/x89-070, 1989. 

Cunia, T.: Метод взвешенных наименьших квадратов и построение таблиц объемов, Forest Sci., 10 , 180–191, 1964. 

Де Гроот, В. Дж., Кантин, А. С., Фланниган, М. Д., Соя, А. Дж., Гоуман, Л. М., и Ньюбери, А.: Сравнение режимов пожаров в бореальных лесах Канады и России, Forest Ecol. Манаг., 294, 23–34, https://doi.org/10.1016/j.foreco.2012.07.033, 2013. 

Delcourt, C.: delcourtc/larix-allometry: первый выпуск кода larix-allometry (v1.0.0 ), Zenodo [code], https://doi.org/10.5281/zenodo.7079233, 2022. 

Delcourt, C.J.F. and Veraverbeke, S.: Полевые измерения для оценки надземной и древесной биомассы в лиственничных лесах Каяндера на северо-востоке Сибири , Zenodo [набор данных], https://doi.org/10.5281/zenodo.7049450, 2022. 

Делиль, Г. П. и Вудард, П. М.: Константы для расчета топливных нагрузок в Альберте, П. М. Канадская лесная служба, Северный лесной центр, Эдмонтон, Альберта, Заметка об управлении лесным хозяйством 45, https://d1ied5g1xfgpx8.cloudfront.net/pdfs/11688.pdf (последний доступ: 7 сентября 2022 г.), 19.88. 

ФАО: Глобальная оценка лесных ресурсов 2020: Основной отчет, Рим, Италия, https://doi.org/10.4060/ca9825en, 165 стр., 2020.  

Финер, Л., Маннеркоски, Х., Пийрайнен , С., и Старр, М.: Запасы углерода и азота в старовозрастных смешанных лесах из ели европейской в ​​восточной Финляндии и изменения, связанные со сплошными рубками, Forest Ecol. Manag., 174, 51–63, https://doi.org/10.1016/S0378-1127(02)00019-1, 2003. и Гоуман, Л.М.: Влияние изменения климата на глобальные лесные пожары, Int. J. Wildland Fire, 18, 483–507, https://doi.org/10.1071/WF08187, 2009 г..

Фридман Б., Желязны В., Бодетт Д., Флеминг Т., Джонсон Г., Флемминг С., Герроу Дж. С., Форбс Г. и Вудли С.: Последствия для биоразнообразия изменения количества мертвого органического вещества в управляемых лесах // Окружающая среда. Rev., 4, 238–265, https://doi.org/10.1139/a96-013, 1996. 

Goodale, C.L., Apps, M.J., Birdsey, R.A., Field, C.B., Heath, L.S., Houghton, R.A. , Jenkins, J.C., Kohlmaier, G.H., Kurz, W., Liu, S., Nabuurs, G.-J., Nilsson, S., and Shvidenko, A.Z.: Forest Carbon Sinks in the Northern Hemisphere, Ecol. Апл. , 12, 891–899, https://doi.org/10.2307/3060997, 2002. 

Гауэр, С. Т., Изебрандс, Дж. Г., и Шериф, Д. В.: Распределение и накопление углерода в хвойных, в: Физиология ресурсов хвойных: приобретение, распределение и Использование, под редакцией: Смит, В. и Хинкли, Т., Academic Press, 217–254, https://doi.org/10.1016/C2009-0-02454-4, ISBN 978-0-08-092591-2, 1995. 

Гауэр, С.Т., Фогель, Дж.Г., Норман, Дж.М., Кучарик, С.Дж., Стил, С.Дж., и Стоу, Т.К.: Распределение углерода и наземная чистая первичная продукция осины, сосна обыкновенная и ель черная насаждения в Саскачеване и Манитобе, Канада, J. ​​Geophys. Рез.-Атм., 102, 29029–29041, https://doi.org/10.1029/97JD02317, 1997. 

Гауэр, С. Т., Кучарик, С. Дж., и Норман, Дж. М.: Прямая и косвенная оценка индекса площади листьев, fAPAR и чистой первичной продукции наземных Ecosystems, Remote Sens. Environ., 70, 29–51, https://doi.org/10.1016/S0034-4257(99)00056-5, 1999. 

Грэм, Р. Л. и Кромак, К.: Масса, питательные вещества содержание и скорость разложения мертвых стволов в тропических лесах Национального парка Олимпик, Кан. J. Forest Res., 12, 511–521, https://doi.org/10.1139/x82-080, 1982. 

Герни, К.Р., Лоу, Р.М., Деннинг, А.С., Рейнер, П.Дж., Бейкер, Д., Буске, П., Брувилер, Л., Чен, Ю.Х., Сиаис, П., Фан , С., Фунг, И.Ю., Глор, М., Хейманн, М., Хигучи, К., Джон, Дж., Маки, Т., Максютов, С., Масари, К., Пейлин, П., Пратер, М., Пак, Б.С., Рандерсон, Дж., Сармьенто, Дж., Тагучи, С., Такахаши, Т. и Юэн, К.В.: На пути к надежным региональным оценкам источников и поглотителей CO ₂ с использованием моделей атмосферного переноса, Природа , 415, 626–630, https://doi.org/10.1038/415626a, 2002. 

Густафсон, Э. Дж., Швиденко, А. З., Стертевант, Б. Р., и Шеллер, Р. М.: Прогнозирование воздействия глобальных изменений на биомассу и состав лесов на юге центральной Сибири, Ecol. Appl., 20, 700–715, https://doi.org/10.1890/08-1693.1, 2010. 

Хардинг, Р. Б. и Григал, Д. Ф.: Уравнения для оценки биомассы отдельных деревьев для выращиваемой на плантациях белой ели в северной Миннесоте, Можно. J. Forest Res., 15, 738–739, https://doi.org/10.1139/x85-122, 1985. 

Harmon, M.E., Franklin, J.F., Swanson, F.J., Sollins, P., Gregory, S.V. , Латтин, Дж. Д., Андерсон, Н. Х., Клайн, С. П., Аумен, Н. Г., Седелл, Дж. Р., Лиенкампер, Г. В., Кромак, К., и Камминс, К. В.: Экология грубого древесного мусора в экосистемах умеренного климата, Adv. Экол. Рез., 15, 133–302, https://doi.org/10.1016/S0065-2504(08)60121-X, 1986. 

Хаксли, Дж. С. и Тейсье, Г.: Терминология относительного роста, Природа, 137, 780–781, https://doi.org/10.1038/137780b0, 1936. 

Исаев А.П., Протопопов А.В., Протопопова В.В., Егорова А.А., Тимофеев П.А., Николаев А.Н., Шурдук И.Ф., Лыткина Л.П., Ермаков Н.Б., Никитина Н.В., Ефимова А.П., Захарова В.И., Черосов М.М., Николин Е.Г., Сосина, Н. К., Троева Е. И., Гоголева П. А., Кузнецова Л. В., Пестряков Б. Н., Миронова С. И., Слепцова Н. П. Растительность Якутии: элементы экологии и социологии растений // Крайний Север: растительное биоразнообразие и экология Якутии. (Растение и растительность), под редакцией: Троевой Е. И., Исаева А. П., Черосова М. М. и Карпова Н. С., Springer, Дордрехт, Нидерланды, 143–260, https://doi.org/10.1007/978-90-481-3774-9, 2010. 

Дженкинс, Дж. К., Хойнаки, Д. К., Хит, Л. С., и Бердси, Р. А.: Оценщики биомассы в национальном масштабе для древесных пород США, Forest Sci., 49, 12– 35, 2003. 

Каджимото Т., Мацуура Ю., Софронов М. А., Волокитина А. В., Мори С., Осава А. и Абаимов А. П.: Надземная и подземная биомасса и чистая первичная продуктивность Larix gmelinii насаждение близ Туры, Средняя Сибирь, Tree Physiol., 19, 815–822, https://doi.org/10.1093/treephys/19.12.815, 1999. 

Каджимото Т., Мацуура Ю., Осава А., Абаимов А. П., Зырянова О. А., Исаев А. П., Ефремов Д. П., Мори С., Койке , Т.: Размерно-массовая аллометрия и распределение биомассы двух видов лиственницы, произрастающих на сплошной криолитозоне в Сибири, Forest Ecol. Manag., 222, 314–325, https://doi.org/10.1016/j.foreco.2005. 10.031, 2006. 

Каджимото Т., Осава А., Усольцев В. А., Абаимов А. П.: Биомасса и продуктивность лесных экосистем лиственницы сибирской, в: Экосистемы вечной мерзлоты: лиственничные леса сибирской (экологические исследования), под редакцией: А. Осава, О. Зырянова, Ю. Мацуура, Т. Каджимото и Р. Вейн. , Springer, Дордрехт, Нидерланды, 99–122, https://doi.org/10.1007/978-1-4020-9693-8, 2010. 

Касишке, Е. С. и Турецкий, М. Р.: Недавние изменения в пожарном режиме в Североамериканском бореальном регионе – Пространственные и временные закономерности горения в Канаде и на Аляске, Geophys. Рез. Lett., 33, L09703, https://doi.org/10.1029/2006GL025677, 2006. 

Кер, М. Ф.: Уравнения биомассы для семи основных морских видов, Канадская лесная служба, Центр морских исследований леса, Информационный отчет M-X-148, https://d1ied5g1xfgpx8.cloudfront.net/pdfs/7771.pdf (последний доступ: 7 сентября 2022 г.), 1984. 

Койке Т., Мори С., Зырянова О. А., Каджимото Т., Мацуура Ю. , Абаимов А. П. Особенности фотосинтеза деревьев и кустарников, растущих на северных и южных склонах Центральная Сибирь, в: Экосистемы вечной мерзлоты: сибирские лиственничные леса (экологические исследования), под редакцией: Осава А., Зырянова О., Мацуура Ю., Каджимото Т. и Вейн Р., Спрингер, Дордрехт, Нидерланды, 273–287, https://doi.org/10.1007/978-1-4020-9693-8, 2010. 

Лестандер, Т. А., Лундстрем, А., и Финелл, М.: Оценка функций биомассы для расчет доли коры и содержания золы в очищенном топливе из биомассы, полученном из основных бореальных пород деревьев, Can. Дж. Форест Рес., 42, 59–66, https://doi.org/10.1139/x11-144, 2012. 

Лифферс, В. Дж. и Кэмпбелл, Дж. С.: Биомасса и рост Populus tremuloides на северо-востоке Альберты: оценки с использованием иерархии размеров деревьев, Can. J. Forest Res., 14, 610–616, https://doi.org/10.1139/x84-111, 1984. 

Мацуура, Ю. и Хиробе, М.: Почвенный углерод и азот и характеристики почвенных активных Слой в области вечной мерзлоты Сибири, в: Экосистемы вечной мерзлоты: лиственничные леса Сибири (экологические исследования), под редакцией: Осава А. , Зырянова О., Мацуура Ю., Каджимото Т. и Вейн Р., Спрингер, Дордрехт, Нидерланды, 149–163, https://doi.org/10.1007/978-1-4020-9693-8, 2010. 

McRae, D.J., Alexander, M.E., and Stocks, B.J.: Измерение и описание поведения топлива и поведения при пожаре в предписанных Бернс: Справочник, Канадская служба лесного хозяйства, Центр лесных исследований Великих озер, Су-Сент. Мари, Онтарио, Информационный отчет O-X-287, 44 стр., https://d1ied5g1xfgpx8.cloudfront.net/pdfs/8963.pdf (последний доступ: 7 сентября 2022 г.), 1979. 

Miesner, T., Herzschuh, U ., Пестрякова Л.А., Вечорек М., Захаров Е.С., Колмогоров А.И., Давыдова П.В., Крузе С. Структура лесов и запасы отдельных деревьев северо-восточной Сибири вдоль климатических градиентов // Сист. науч. Обсудить данные. [препринт], https://doi.org/10.5194/essd-2022-152, в обзоре, 2022 г. 

Мур, Дж. Р.: Аллометрические уравнения для прогнозирования общей надземной биомассы лучистой сосны, Ann. Forest Sci., 67, 806, https://doi. org/10.1051/forest/2010042, 2010. 

Motulsky, H. and Christopoulos, A.: Подгонка моделей к биологическим данным с использованием линейной и нелинейной регрессии: Практическое руководство для подгонки кривой, Oxford University Press, 352 стр., ISBN 9780198038344, 2004. 

Налдер, И. А., Вейн, Р. В., Александр, М. Э., и де Гроот, В. Дж.: Физические свойства топлива из валежной и поваленной круглой древесины в северных широтах. леса западной и северной Канады, межд. Дж. Дикий огонь, 9, 85–99, https://doi.org/10.1071/WF00008, 1999. 

Никлас, К. Дж.: Аллометрия растений: масштабирование формы и процесса, University of Chicago Press, 412 стр., ISBN 9780226580807, 1994. 

O’Hara, K.L.: Структура насаждений и повышение эффективности использования пространства после прореживания одновозрастных насаждений дугласовой пихты, Can. J. Forest Res., 18, 859–866, https://doi.org/10.1139/x88-132, 1988. 

Осава, А.: Реконструированное развитие стеблевого образования и лиственной массы и их вертикальное распределение у лиственницы японской. , Физиол. дерева, 7, 189–200, https://doi.org/10.1093/treephys/7.1-2-3-4.189, 1990. 

Осава, А. и Зырянова, О.А.: Введение, в: Экосистемы вечной мерзлоты: лиственничные леса Сибири (экологические исследования) , под редакцией: Осава А., Зырянова О., Мацуура Ю., Каджимото Т. и Вейн Р., Springer, Дордрехт, Нидерланды, 3–15, https://doi.org/10.1007 /978-1-4020-9693-8, 2010. 

Осава, А., Мацуура, Ю., и Каджимото, Т.: Характеристики вечномерзлых лесов Сибири и возможные реакции на потепление климата, в: Экосистемы вечной мерзлоты: Сибирь Лиственничные леса (экологические исследования), под редакцией: Осава А., Зырянова О., Мацуура Ю., Каджимото Т. и Вейн Р., Спрингер, Дордрехт, Нидерланды, стр. 459.–481, https://doi.org/10.1007/978-1-4020-9693-8, 2010. 

Пан Ю., Бердси Р. А., Фанг Дж., Хоутон Р., Кауппи П. Э., Курц В.А., Филлипс О.Л., Швиденко А., Льюис С.Л., Канаделл Дж.Г., Сиаис П., Джексон Р.Б., Пакала С.В., Макгуайр А.Д., Пиао С., Раутиайнен А., Ситч, С. и Хейс Д. : Крупный и стойкий поглотитель углерода в лесах мира, Science, 333, 988–993, https://doi.org/10.1126/science.1201609, 2011. 

Parresol, B. R.: Оценка биомассы деревьев и насаждений: обзор с примерами и критическими сравнениями, Forest Sci., 45, 573–59.3, 1999. 

Пеннер, М., Пауэр, К., Мухайрве, К., Телье, Р., и Ван, Ю.: Ресурсы лесной биомассы Канады: получение оценок на основе инвентаризации лесов Канады, Канадская лесная служба, Тихоокеанское лесное хозяйство Центр, Виктория, Британская Колумбия, Информационный отчет BC-X-370, 33 стр., ISBN 0-662-25716-2, 1997. 

Пикард, Н., Сен-Андре, Л., и Генри, М.: Руководство по построению аллометрических уравнений объема деревьев и биомассы: от полевых измерений к прогнозированию, Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций, Рим, Италия, и Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement, Монпелье, Франция, 215 стр., E -ISBN 9789251073476, 2012. 

Основная группа разработчиков R: R: язык и среда для статистических вычислений, R Foundation for Statistical Computing, Вена, Австрия, https://www. R-project.org/ (последний доступ: 14 марта 2022 г. ), 2021. 

Рандерсон, Дж. Т., Лю, Х., Фланнер, М. Г., Чемберс, С. Д., Джин, Ю., Гесс, П. Г., Пфистер, Г., Мак, М. К., Треседер, К. К., Уэлп, Л. Р., Чапин , Ф. С., Харден, Дж. В., Гулден, М. Л., Лайонс, Э., Нефф, Дж. К., Шур, Э. А. Г., и Цендер, К. С.: Влияние бореальных лесных пожаров на потепление климата, Наука, 314, 1130–1132, https:/ /doi.org/10.1126/science.1132075, 2006. 

Ротермель, Р. К.: Математическая модель для прогнозирования распространения огня в горючих материалах дикой природы, Министерство сельского хозяйства США, Экспериментальная станция межгорных лесов и пастбищ, Огден, Юта, Рез. Пап. INT-115, 40 стр., 1972. 

Руссопулос, П. Дж. и Джонсон, В. Дж.: Оценка запаса топлива для нескольких видов деревьев в Озерных штатах, Министерство сельского хозяйства США, Лесная служба, Северо-Центральная лесная экспериментальная станция, Сент-Пол, Миннесота, Рез. Пап. NC-88, 1973. 

Сакетт, С. С.: Размер частиц древесного топлива и удельный вес юго-западных видов деревьев, Министерство сельского хозяйства США, Лесная служба, Экспериментальная станция лесов и пастбищ Скалистых гор, Форт-Коллинз, Колорадо, Исследовательская заметка RM- 389, 1980.  

Савамото Т., Хатано Р., Сибуя М., Такахаши К., Исаев А.П., Десяткин Р.В., Максимов Т.К.: Изменения чистой экосистемной продукции, связанные с лесными пожарами в таежных экосистемах , близ Якутска, Россия, Почвовед. Plant Nutr., 49, 493–501, https://doi.org/10.1080/00380768.2003.10410038, 2003. 

Шарлеманн, Дж. П. В., Таннер, Э. В. Дж., Хидерер, Р., и Капос, В.: Глобальный почвенный углерод : понимание и управление крупнейшим наземным резервуаром углерода, Carbon Manag., 5, 81–9.1, https://doi.org/10.4155/cmt.13.77, 2014. 

Щепащенко Д., Швиденко А., Усольцев В., Лакида П., Луо Ю., Василишин Р., Лакида И., Миклуш Ю., См. Л., МакКаллум И., Фриц С., Кракснер Ф. и Оберштайнер М.: Набор данных о структуре лесной биомассы для Евразии // Sci. Дата, 4, 170070, https://doi.org/10.1038/sdata.2017.70, 2017а.

Щепащенко Д., Швиденко А., Усольцев В., Лакида П., Луо Ю., Василишин Р., Лакида И., Миклуш Ю., См. Л., Мак-Каллум И., Фриц С., Кракснер Ф. и Оберштайнер М.: База данных участков биомассы, PANGEA [набор данных], https://doi. org/10.1594/ПАНГАЕЯ.871465, 2017б.

Щепащенко Д., Швиденко А., Усольцев В., Лакида П., Луо Ю., Василишин Р., Лакида И., Миклуш Ю., См. Л., Мак-Каллум И., Фриц С., Кракснер Ф. и Оберштайнер М.: База данных деревьев биомассы, PANGEA [набор данных], https://doi.org/10.1594/PANGAEA.871491, 2017c.

Schmitt, M.D.C. и Grigal, D.F.: Обобщенные уравнения оценки биомассы для Betula papyrifera Marsh., Can. J. Forest Res., 11, 837–840, https://doi.org/10.1139/x81-122, 1981. 

Шульце Э.-Д., Шульце В., Кох Х., Арнет А., Бауэр Г., Келлихер Ф.М., Холлингер Д.Ю., Выгодская Н.Н., Кузнецова , В. А., Согачев А., Циглер В., Кобак К. И. и Исаев А.: Надземная биомасса и азотное питание в хронопоследовательности нетронутых насаждений даурского Larix в Восточной Сибири, Can. J. Forest Res., 25, 943–960, https://doi.org/10.1139/x95-103, 1995. 

Serreze, M.C., Barrett, A.P., Stroeve, J.C., Kindig, D.N., and Holland, M.M. : Появление наземного арктического усиления, Криосфера, 3, 11–19. , https://doi.org/10.5194/tc-3-11-2009, 2009. 

Siewert, M.B., Hanisch, J., Weiss, N., Kuhry, P., Maximov, T.C., and Hugelius, G. .: Сравнение запасов углерода в экосистемах вечной мерзлоты сибирской тундры и тайги при очень высоком пространственном разрешении // Журн. Геофиз. Res.-Biogeo., 120, 1973–1994, https://doi.org/10.1002/2015JG002999, 2015. 

Smith, B.W. and Brand, G.J.: Аллометрические уравнения биомассы для 98 видов трав, кустарников и небольших деревьев , Министерство сельского хозяйства США, Лесная служба, Северо-Центральная лесная экспериментальная станция, Сент-Пол, Миннесота, Исследовательская записка NC-299, https://doi.org/10.2737/NC-RN-299, 1983. 

Sprugel, DG: Исправление смещения в логарифмически преобразованных аллометрических уравнениях, Экология, 64, 209–210, https://doi. org/10.2307/1937343, 1983. 

Stuenzi, S.M., Boike, J., Gädeke, A., Herzschuh, U., Kruse, S., Pestryakova, L.A., Westermann, S., и Langer, M.: Чувствительность вечной мерзлоты, защищенной экосистемой, при изменении структуры бореальных лесов, Environ. Рез. Письма, 16, 084045, https://doi.org/10.1088/1748-9326/ac153d, 2021. 

Тер-Микаелян, М. Т. и Корзухин, М. Д.: Уравнения биомассы для шестидесяти пяти видов деревьев Северной Америки, Forest Ecol. Manag., 97, 1–24, https://doi.org/10.1016/S0378-1127(97)00019-4, 1997. 

Томас, Г. и Раунтри, П. Р.: Бореальные леса и климат, К. Дж. Рой . Метеор. Soc., 118, 469–497, https://doi.org/10.1002/qj.49711850505, 1992. 

Усольцев В.А. Лесная биомасса Северной Евразии: база данных и география, РАН, УрО, Ботан. Сад, Екатеринбург, ISBN 5769112018, 2001. 

Усольцев В. А., Колтунова А. И., Каджимото Т., Осава А. и Койке Т.: Географические градиенты годовой продукции биомассы из лиственничных лесов в Северной Евразии, Eurasian J. For. Res., 5, 55–62, 2002. 

Van Wagner, CE: Метод пересечения линий при отборе проб лесного топлива, Forest Sci., 14, 20–26, 1968. 

Van Wagner, CE: Условия для начала и распространение коронного огня, Кан. Ж. Лесного хозяйства, 7, 23–34, https://doi. org/10.1139/x77-004, 1977. 

Ван Вагнер, К.Э.: Практические аспекты метода пересечения линий, Канадская лесная служба, Центр морских исследований леса, Фредериктон, Нью-Брансуик, Информационный отчет PI-X-12E, 11 стр., ISBN 0-662-11816- 2, 1982. 

Уокер Д. А., Рейнольдс М. К., Дэниелс Ф. Дж. А., Эйнарссон Э., Эльвебакк А., Гулд В. А., Катенин А. Э., Холод С. С., Маркон С. Дж., Мельников Э. С., Москаленко Г. Н.Г., Талбот С.С., Юрцев Б.А. и другие члены группы CAVM: Карта растительности Циркумполярной Арктики, J. Veg. наук, 16, 267–282, https://doi.org/10.1111/j.1654-1103.2005.tb02365.x, 2005.

Waring, R. H., Thies, W. G., and Muscato, D.: Рост ствола на единицу площади листьев: мера силы дерева, Forest Sci., 26, 112–117, 1980. 

Warren, W. G. and Olsen, PF: Метод пересечения линий для оценки отходов лесозаготовок, Forest Sci., 10, 267–276, 1964. Лес штата Мэн, США, Forest Ecol. Манаг., 257, 1623–1628, https://doi.org/10.1016/j.foreco.2009..01.023, 2009. 

Уортон, Э.