一、经验收获表及其在用材林资产评估中的应用（论文文献综述）
华伟平,丘甜,江希钿,盖新敏,黄烺增[1]（2019）在《黄山松林分生物量经验收获表研究》文中提出为解决给大面积林分生物量估算提供估算模型、减少外业工作量等问题,以黄山松为研究对象,构建了兼容性林分生物量模型及全林分收获模型,采用混合蛙跳算法结合交叉建模和检验技术求解林分生物量模型参数,并确定全林分收获模型参数。结果表明,建立的兼容性林分生物量模型的平均系统误差（2.381%）、平均相对误差绝对值（7.964%）均在在±10%内、拟合效果较好,基于立地质量等级为哑变量的地位指数曲线模型、断面积模型、林分蓄积量模型等拟合效果较好、适用。与常规全林分经验收获模型相比,研究先建立可变密度林分模型,再经相对密度模型确定林分平均收获量,并编制黄山松林分生物量经验收获表。研究内容在监测森林生物量和碳储量、制定节能减排和造林计划等方面具有重要的生态环境意义。
刘志坚,潘启云,田震[2]（2019）在《基于信度理论的林木资源资产评估收益法研究》文中指出在当前林业经营体制改革不断深入与林木资源资产交易日益频繁的背景下,对于林木资源资产价值的准确评估具有重要的意义。作为评估林木资产的基本方法,收益法在实际运用中存在预期收益额测算主观性强和采用固定折现率两大缺陷,导致其评估结果不够准确。引入信度理论,通过在先验信息与经验数据的基础上合理估计、预测后验信息,重新修正了林木资源评估收益法中的收益额与折现率,从而使收益法在林木资源资产价值的评估运用中更为精准。
董诗涛,郎晓雪,施凯泽,杨启运,许彦红[3]（2019）在《基于森林资源二类调查数据的思茅松人工林经验收获表的编制》文中认为以云南省澜沧县2016年森林资源二类调查的994个思茅松人工纯林小班数据为研究对象,选用4种生长方程和1种线性回归方程拟合思茅松人工林林木生长过程,利用SPSS19.0和EXCEL2016对5种预选生长模型进行拟合,基于相关指数最大、残差平方和最小的原理,确定了林分平均树高、平均胸径和单位蓄积的最佳生长模型,模型预估精度高达95%以上,对数据T检验结果,其残差均在95%的置信区间。根据拟合的林分平均树高、平均胸径和单位蓄积生长模型及相关公式编制了澜沧县思茅松人工林经验收获表。
张晶[4]（2017）在《安徽省马尾松人工林收获表编制的研究》文中指出地位指数表与收获表作为森林经营管理的重要经营数表,是林分生长及其收获量预估的重要手段。马尾松（Pinus massoniana）是安徽省主要用材树种之一。本研究基于安徽省重点项目（20121016）“杉木、马尾松标准表和材积表编制”在六安、安庆、黄山、宣城等十个城市的318块马尾松临时标准地调查数据,使用SPSS22.0统计分析软件构建林分平均直径、树高等因子生长模型,编制出安徽省马尾松人工林地位指数表和收获表,为马尾松人工林生长的收获预估及可持续经营提供依据。结果如下:（1）采用11个导向曲线模型,以优势木高为因变量,林分年龄为自变量,用麦夸特迭代法得到各模型的参数值、决定系数以及残差平方和,依据决定系数最大、残差平方和最小的模型选择原则,选择Korf模型作为地位指数导向曲线,公式为:Ht = 34.4053·e-5.5454·A-0.5820结合马尾松主伐年龄,将安徽省马尾松人工林标准年龄定为30年,并以2m为地位指数级距,使用相对优势高法编制出安徽省马尾松人工林地位指数表并通过检验。（2）采用 Korf 方程、Mitscherlich 方程、Gompertz 方程和 Richards 方程 4个理论生长方程作为林分平均高和平均胸径的生长模型,并将各模型参数a表示为立地指数（SI）的函数即a1SIa2,用麦夸特迭代法得到各模型的参数值、决定系数以及残差平方和。经比较Gompertz模型拟合效果最好,公式分别为:H = 3.3431.SI0.6657.e-1 7825e-0.0649·A= Dg13.7945.SI0 8180.e-3.1105.e-0.0148 A使用逐步回归法拟合出每公顷株数及每公顷蓄积量的模型,公式分别为:N = 18103.0973 · Dg-1.2553 · H0.3800 M = 0.00171 · Dg1.47076 · H0.92457 · N0.71905根据以上结论联立方程,编制出安徽省马尾松人工林全林分模型收获表并通过检验。（3）采用三参数Weibull分布模型进行各标准地林分直径分布模拟,经x2检验,Weibull分布符合率达92.5%。依据最大似然原理计算各标准地Weibull分布三参数,构建参数a、b和c与林分平均胸径、林分平均直径标准变动系数之间的关系模型,结果为:a = 0.0207 · Dg2-0.1724 · Dg + 4.5404 b =-1.0439 · a + 1.0677 · Dg-0.4651 c = 1.0919 · cvx-1.0282（4）使用Weibull分布三参数模型对80块标准地中的各径阶林木株数进行预估,经x2检验,符合率达83.8%。证明三参数Weibull分布模型适用于描述安徽省马尾松人工林的直径分布预估。并对直径分布收获表的应用作出说明。
郭森榕[5]（2017）在《园林苗木资源资产评估研究》文中认为园林绿化苗木作为重要的林木资产,如何用合理的方法进行经济价值评估是当前森林资源资产评估领域的研究热点。本研究基于森林资源资产评估理论,结合园林绿化苗木资源资产特点,系统地阐述成本法、市场法、收益法的基本原理、应用分析、方法步骤,通过建立科学合理的数学模型,并以常见的园林绿化苗木作为评估案例,对三种评估方法的实际应用进行探讨和对比分析,为今后进一步完善生物性资源资产评估理论和技术提供参考,同时也为园林绿化苗木经营者优化经营以及科学管理提供一定的参考方向,在园林经济生产运用上具有重要的意义。根据本文研究内容,主要研究成果归纳如下:（1）成本法、市场法、收益法在园林绿化苗木资源资产评估中均有适用,与一般资产的成本法、市场法、收益法既有联系也有区别。本研究对园林绿化苗木三种常见的评估方法进行全面、系统的分析,包括基本概述、适用范围及方法步骤。通过实际案例验证三种评估方法的可行性。（2）成本法的两种应用中,生长在苗圃地上的园林绿化苗木侧重从经营者培育苗木的角度出发,以投入的生产成本为核心,适合传统重置成本法公式计算评估值。生长在非苗圃地上的园林绿化苗木,侧重在于拆迁补偿等经济活动中,此时苗木价值测算内容包括苗木费购置、移植费、管护费,用批量评估模型计算这三种费用更为准确。（3）市场法中,运用灰色关联法分析各个参考案例与待评估案例的关联程度,对影响园林绿化苗木价值的因素进行详细分析、筛选出主要影响因素,并对关键因素进行修正,最终确定各个参考案例的权重值,使得各个参考案例之间的差异、关键因子的优劣程度一目了然,利用加权平均数法更加科学,其评估值计算更为合理。（4）收益法中,对于景观用途的园林绿化苗木,以林木生长模型理论为支撑建立单木直径生长模型,结合价格批量评估模型,收集生产经营指标,求出净现值,累加到净现值最大时刻即为该园林绿化苗木评估值。对于产果类的园林绿化苗木（如枇杷、龙眼、核桃等）,利用回归分析法建立多元非线性回归方程求出到此类园林绿化苗木的产量预估模型,用常见的收益法公式进行计算即可。（5）批量评估模型的建立是在走访大量苗圃、寻访多位专家、查阅大量文献、收集大量市场价格数据等工作准备下,将不同园林苗木进行分类统计,如将乔木、灌木、棕榈等分别采取直径、冠幅、树高等林木因子作为自变量,价格作为因变量建立批量评估模型,简单易用。（6）园林绿化苗木的经济成熟龄是指收益法评估中,苗木规格不断增长,在某一时刻卖出苗木得到最大净现值的树龄。理论上来说,不只产果类的园林绿化苗木有经济成熟龄,不同种类、不同品种的园林绿化苗木有各自的经济成熟龄。（7）园林绿化苗木销售价格一般与园林绿化苗木的直径（或者地径、米径）、树高、冠幅等因子有着较大的联系,但实际交易过程中园林绿化苗木很难同时满足各种标准,实际操作繁琐,故本研究重点分析单一变量与价格的关系,并对多种变量与价格之间的关系作简单探讨。本研究表明,用单一变量建立的模型比用多变量建立的模型精度更高,且实用性更好。（8）园林绿化苗木生产经营过程中一般都能满足园林绿化苗木良好的生长空间,因此本研究选用与距离无关的单木直径生长模型,采用经验方程法建立模型,以树龄作为回归分析的自变量,直径生长量作为因变量,模型精度高。（9）折现率对评估值和经济成熟龄影响显着,经济寿命期只针对产果类园林绿化苗木。当只有折现率一个变量时,折现率与评估值、经济成熟龄成反比关系;当其他变量一定时,经济寿命期取值越大,剩余收益期限越大,故经济寿命期与评估值成正比,且最后趋于平缓。
郭森榕,江希钿,华伟平[6]（2017）在《核桃林资源资产评估研究》文中研究说明以山西省柳林县核桃人工林为研究对象,运用重置成本法和连年收益现值法对核桃人工林进行资产评估,测算其价值,并分析年龄、产量、折现率、经营期限等因素对测算核桃人工林价值的影响。结果表明,连年收获现值法是测算核桃林价值的最合适的评估方法。该研究内容为合理计算核桃林资产提供科学依据,也为其它经济林的资产评估提供一定的借鉴意义。
马俊[7]（2016）在《秦岭南坡红桦次生林生长收获模型研究》文中研究指明森林具有净化大气、固碳释氧、涵养水源、防风固沙及保护生物多样性等生态功能,同时为人类提供赖以生存的物质和能量,是人类社会发展不可缺少的重要资源。如何科学的经营和管理森林资源,实现森林资源的可持续利用成为人类利用森林资源的核心问题。研究森林生长收获模型能够较为准确的预估林分生长,预测林分动态,对实现森林的可持续经营具有现实意义,同时为科学合理的制定营林措施提供科学依据。秦岭林区是我国重要的林区之一,而红桦林为秦岭林区主要的林分类型之一,本研究以秦岭南坡红桦天然次生林为研究对象,利用标准地调查数据和二类调查数据188个,综合考虑林分立地指数、密度指数、林分年龄和全林分断面积等多个因子,基于已有经验方程拟合全林分模型参数,探索林分生长规律,建立红桦林全林分模型。主要研究结论如下:（1）林分年龄与各林分因子间的关系为:随林分年龄的增大,林分平均胸径、平均树高、林分断面积和蓄积量增大;林分中立木数随林分年龄增大而减少;林分平均生长量随林分年龄增大呈先增大后减小趋势。最大值出现在林分年龄为60年,其平均生长量为3.58 m3/hm2/yr。（2）将立地指数、林分密度指数引入Schumacher方程,建立了秦岭南坡天然红桦林断面积生长方程,实现对不同林龄、立地指数和林分密度条件下断面积的预估;建立了秦岭南坡天然红桦林收获方程,结合林分断面积生长方程对不同年龄和立地条件下的林分收获量进行预估。本研究建立的红桦林为全林分模型,各模型都有较高的置信度,经检验实际值与模型计算的理论值差异性不显着,所建立模型具有较高的精度,能够为秦岭南坡红桦林的科学经营提供理论基础,并对其营林措施的制定具有重要意义。
王骁骁[8]（2016）在《湖南省国有林场森林资源资产负债表研制》文中研究表明森林资源资产负债表的编制,是对传统森林资源的管理体制和管理理念的突破,能够科学地反映森林资源资产存量的动态变化,是评估林业企业经济发展状况好坏、衡量林业企业生态红线保护履职、审计森林资源资产管理责任的重要依据。森林资源资产负债表的编制,对推动和建立有中国特色的绿色国民经济核算体系,逐渐实现中国森林资源核算制度化、常态化具有重要意义。党的十八大召开以后,森林资源资产负债表的编制已经成为必然趋势,要实现和完善国有林场的核算体系和考核机制,森林资源资产负债表是其必要的条件,而对森林资源资产实物量和价值量的计量,森林资源资产负债表是必要前提。本文以湖南省攸县黄丰桥国有林场为研究对象,初步建立了湖南省国有林场森林资源资产负债的编制方案,采用层次分析法和内容分析法对湖南省国有林场森林资源资产负债表的账户的进行设置,初步构建出4个账户,即林地林木资产账户、森林生态服务功能价值账户、一般资产账户和森林资源资产负债账户,每个账户下再增设科目,再对每个科目进行实物计量和价值计量,并最终形成湖南省国有林场森林资源资产负债表。本研究通过对森林资源资产和森林资源负债的计算,根据会计恒等式：净资产=资产-负债,得到国有林场净资产的变化情况,这是国有林场的经营业绩的直接体现。首次对湖南省国有林场森林资源资产负债表的编制进行了研究,运用了多种方法,查阅了大量的资料,咨询了相关专家,最终形成了编制方案。根据攸县黄丰桥国有林场的实际情况以及该林场2012、2013年度的森林资源统计批量表和财务管理表,运用本文编制的湖南省国有林场森林资源资产负债表进行案列分析,得到2012-2013年攸县黄丰桥国有林场对森林资源的经营状况。
常方园[9]（2015）在《收益法在经济林资产评估中的应用》文中研究说明改革开放以来,随着市场经济体制的不断完善,我国资产评估行业得到了迅速发展,无论是在不动产评估、无形资产评估还是生物资产评估等方面,都有了长足进步。而生物资产评估在我国是新兴领域,主要集中在森林资源资产评估方面,经济林是林木资产的重要组成部分之一,也是林木资产评估的一项基本内容。然而,因为经济林自身的特性和收益途径,使其区分于其他林木资产的评估方法,而必须要依据经济林本身的特点采取相应的评估方法对其进行科学评估。虽然人们已经对经济林资源资产的评估提出了一些相应的评估方法,这些方法也各自具有其特点和适用范围,但是在实际应用时确有各种局限性,甚至存在评估结果失真的问题,比如收益法中折现率和预期收益额的计算不科学,便会直接影响评估结果的准确性。因此,本文研究收益法在经济林评估中的应用,无论是理论还是实践上,都具有现实的意义。本文选取林木资产中极具代表性的经济林为主要研究对象,借鉴国内外关于森林资产价值评估以及经济林价值评估的相关理论和方法,在科学界定了林木资产、经济林价值评估、收益法等相关概念的基础之上,着重分析影响经济林资产价值的因素,并结合经济林的生长特征、资产特点、收获期限等问题,分析现有评估方法的优势和局限,并主要研究收益法的应用问题,利用灰色神经网络模型预测经济林产量,引入时间因素来修正现有折现率的选取问题,以此来改进收益法中的主要参数,最终通过实际案例的分析,来佐证研究成果。本文的研究,旨在丰富资产评估理论体系,完善收益法在经济林评估中的参数选取问题,努力解决经济林评估失真及缺乏公允性的问题,无论对林农、林业企业还是社会经济的稳定健康发展,都具有非常深远的影响。
蒋丽秀,温小荣,陈玉体,郑勇,谢小杰[10]（2014）在《森林资源二类调查数据的经验收获表编制及应用》文中指出针对浙江省缙云县2009年森林资源二类调查的310个杉木人工林小班数据,采用DPS软件的多元非线性回归技术对5种预选生长模型进行拟合,根据相关指数最大、剩余离差最小原则选出最优模型。结果表明,Logistic模型拟合效果最好。使用其方程建立杉木人工林各林分因子生长模型,结合相关公式编制出适合当地的杉木人工林经验收获表,并探讨此表在杉木人工林用材林资产评估方面的具体应用,为缙云县杉木林的经营决策提供依据。
二、经验收获表及其在用材林资产评估中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、经验收获表及其在用材林资产评估中的应用（论文提纲范文）
（1）黄山松林分生物量经验收获表研究（论文提纲范文）
| 1 研究材料 |
| 2 收获模型的选择与设计 |
| 2.1 林分生物量模型的设计 |
| 2.2 地位指数曲线模型的设计 |
| 2.3 林分断面积模型的设计 |
| 2.4 林分平均胸径和株数模型 |
| 3 研究结果 |
| 3.1 基于联合估计法的生物量模型 |
| 3.2 全林分模型 |
| 3.3 生物量经验收获表的编制 |
| 4 结论与讨论 |
（2）基于信度理论的林木资源资产评估收益法研究（论文提纲范文）
| 一、国内林木资源价值评估现状 |
| 二、bülmann-straub信度估计模型概述 |
| 三、引入bühlmann-straub信度估计模型后的林木资源资产评估 |
| (一) 引入bühlmann-straub信度估计模型后的收益法 |
| (二) 引入bühlmann-straub信度估计模型的预期收益额确定 |
| (三) 引入bühlmann-straub信度估计模型折现率的确定 |
| 四、结 语 |
（3）基于森林资源二类调查数据的思茅松人工林经验收获表的编制（论文提纲范文）
| 1 研究地概况 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 数据收集与预处理 |
| 2.2 地位指数计算 |
| 2.3 林分因子生长模型选择 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 林分因子生长模型 |
| 3.1.1 平均树高生长模型 |
| 3.1.2 平均胸径生长模型 |
| 3.1.3 单位蓄积量生长模型 |
| 3.2 模型检验 |
| 3.3 林分单位面积株数 |
| 3.4 蓄积平均生长量、连年生长量和生长率 |
| 4 结论与讨论 |
| 4.1 结论 |
| 4.2 讨论 |
（4）安徽省马尾松人工林收获表编制的研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 课题来源 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1.文献综述 |
| 1.1 立地质量评价研究概述 |
| 1.1.1 直接评定法 |
| 1.1.2 间接评定法 |
| 1.1.3 综合评定法 |
| 1.2 收获模型研究概述 |
| 1.3 国内外研究概况 |
| 1.3.1 地位指数表研究概况 |
| 1.3.2 收获表研究概况 |
| 2.引言 |
| 3.研究区概况 |
| 3.1 地理位置 |
| 3.2 地形地貌 |
| 3.3 气候 |
| 3.4 土壤 |
| 3.5 植被概况 |
| 4.研究方法与技术路线 |
| 4.1 研究方法 |
| 4.1.1 标准地设置 |
| 4.1.2 标准地数据采集 |
| 4.1.3 标准地数据处理 |
| 4.2 地位指数表的编制 |
| 4.2.1 导向曲线模型的选择 |
| 4.2.2 地位指数表的编制方法 |
| 4.2.3 地位指数表的检验 |
| 4.3 收获表的编制 |
| 4.3.1 全林分收获表 |
| 4.3.2 直径分布收获表 |
| 4.4 技术路线 |
| 5.结果与分析 |
| 5.1 地位指数表的编制 |
| 5.2 收获表的编制 |
| 5.2.1 全林分收获表的编制 |
| 5.2.2 直径分布收获表的编制 |
| 6.结论与讨论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
（5）园林苗木资源资产评估研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 国内外研究评述 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.6 技术路线 |
| 1.7 创新性 |
| 2 研究基础理论 |
| 2.1 资产的内涵 |
| 2.2 园林绿化苗木资源资产的概念 |
| 2.3 园林绿化苗木资产评估的概念和目的 |
| 2.4 园林绿化苗木资产评估主要价值因素分析 |
| 2.4.1 影响苗木资产评估的价值因子 |
| 2.4.2 园林绿化苗木资产评估基本方法的区别与联系 |
| 2.5 小结 |
| 3 成本法在园林绿化苗木资源资产评估中的应用 |
| 3.1 成本法概述 |
| 3.2 园林绿化苗木重置成本法的基本原理和数学表达式 |
| 3.3 重置成本法的两种应用形式 |
| 3.3.1 生长在苗圃地上的园林绿化苗木评估思路 |
| 3.3.2 生长在非苗圃地上的园林绿化苗木评估思路 |
| 3.4 批量评估模型在园林绿化苗木资源资产评估中的应用 |
| 3.4.1 批量评估模型概述 |
| 3.4.2 计算步骤 |
| 3.4.3 批量评估模型统计分类说明 |
| 3.4.4 常用模型介绍 |
| 3.5 重置成本法评估的重点和难点 |
| 3.6 小结 |
| 4 市场法在园林绿化苗木资源资产评估中的应用 |
| 4.1 市场法概述 |
| 4.2 园林绿化苗木市场法基本原理和数学表达式 |
| 4.2.1 园林绿化苗木市场法基本原理 |
| 4.2.2 园林绿化苗木市场法数学表达式 |
| 4.3 园林绿化苗木市场法适用条件 |
| 4.4 园林绿化苗木市场法程序和评估步骤 |
| 4.5 园林绿化苗木市场法的重点和难点 |
| 4.6 灰色关联分析法在园林绿化苗木市场法中的应用 |
| 4.6.1 灰色关联分析理论概述 |
| 4.6.2 灰色关联分析的基本原理 |
| 4.6.3 灰色关联分析法的计算步骤 |
| 4.7 小结 |
| 5 收益法在园林绿化苗木资源资产评估中的应用 |
| 5.1 收益法概述 |
| 5.2 园林绿化苗木收益法基本原理和数学表达式 |
| 5.3 园林绿化苗木收益法的步骤 |
| 5.4 园林绿化苗木收益法的两种应用形式 |
| 5.4.1 作为景观用途的园林绿化苗木评估思路 |
| 5.4.2 产果类园林绿化苗木评估思路 |
| 5.5 林木生长模型在园林绿化苗木资源资产评估中的应用 |
| 5.5.1 生长方程概述 |
| 5.5.2 园林绿化苗木经济成熟龄概念 |
| 5.5.3 与距离无关的单木生长模型概述 |
| 5.5.4 园林绿化苗木单木生长模型选择 |
| 5.6 收益法的重点和难点 |
| 5.7 小结 |
| 6 案例分析 |
| 6.1 成本法案例分析 |
| 6.1.1 生长在苗圃地上的园林绿化苗木案例分析 |
| 6.1.2 生长在非苗圃地上的园林绿化苗木案例分析 |
| 6.2 市场法案例分析 |
| 6.2.1 传统市场法案例分析 |
| 6.2.2 市场法的改进 |
| 6.3 收益法案例分析 |
| 6.3.1 作为景观用途的园林绿化苗木案例分析 |
| 6.3.2 产果的类经济林园林绿化苗木收益法实例 |
| 6.3.3 园林绿化苗木经济成熟龄分析 |
| 6.3.4 收益法中影响园林绿化苗木价值主要指标分析 |
| 6.4 小结 |
| 7 结论与讨论 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）核桃林资源资产评估研究（论文提纲范文）
| 1 研究区基本概况 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 研究材料 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 评估方法理论分析 |
| 2.2.2 评估方法 |
| (1)重置成本法 |
| (2)连年收获现值法 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 重置成本法计算过程 |
| 3.2 连年收获现值法计算过程 |
| 4 影响核桃林评估值的主要指标 |
| 5 结论 |
（7）秦岭南坡红桦次生林生长收获模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 林分生长和收获模型的分类 |
| 1.3.1 全林分模型 |
| 1.3.2 径阶分布模型 |
| 1.3.3 单木生长模型 |
| 1.4 影响林分生长的主要因子 |
| 1.4.1 林分年龄 |
| 1.4.2 立地条件 |
| 1.4.3 林分密度 |
| 1.5 研究目的与内容 |
| 1.5.1 研究目的与意义 |
| 1.5.2 研究内容 |
| 1.6 技术路线 |
| 第二章 林分生长收获模型的应用、存在的问题及发展趋势 |
| 2.1 林分生长收获模型的应用 |
| 2.2 林分生长模型研究中存在的问题 |
| 2.3 林分生长模型的发展趋势 |
| 第三章 研究区概况与研究方法 |
| 3.1 研究区概况 |
| 3.1.1 火地塘林区概况 |
| 3.1.2 旬阳坝林区概况 |
| 3.1.3 黄柏塬林区概况 |
| 3.1.4 观音山林区 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 样地设置 |
| 3.2.2 建模方法 |
| 3.2.3 模型检验方法 |
| 3.2.4 数据来源与处理 |
| 第四章 红桦林全林分模型 |
| 4.1 红桦林平均树高模型 |
| 4.2 红桦林密度指数模型 |
| 4.2.1 基准胸径的确定 |
| 4.2.2 密度指数模型的建立 |
| 4.3 优势树高模型 |
| 4.4 立地指数模型 |
| 4.4.1 基准平均年龄的确定 |
| 4.4.2 立地指数模型的建立 |
| 4.5 断面积生长模型 |
| 4.6 林分收获模型 |
| 4.7 秦岭南坡天然红桦林生长过程表的编制 |
| 4.7.1 林分年龄与林分平均胸径、平均树高的函数关系 |
| 4.7.2 秦岭南坡天然红桦林生长过程表 |
| 4.7.3 秦岭南坡红桦林平均生长量的变化 |
| 4.8 林分年龄与林分每公顷株数的关系 |
| 第五章 讨论 |
| 第六章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）湖南省国有林场森林资源资产负债表研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究概述 |
| 2 试验区概况 |
| 2.1 自然地理概况 |
| 2.2 社会经济条件 |
| 2.3 森林资源概况 |
| 2.4 林场经营概况 |
| 3 研究内容与方法 |
| 3.1 主要研究内容 |
| 3.2 研究方法与技术路线 |
| 4 结果与分析 |
| 4.1 湖南省国有林场森林资源资产负债表设计 |
| 4.2 湖南省国有林场森林资源资产负债计量与核算 |
| 4.3 湖南省国有林场森林资源资产负债表编制试点 |
| 5 结论与讨论 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（9）收益法在经济林资产评估中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景及意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 国内外研究动态 |
| 一、国外研究现状 |
| 二、国内研究现状 |
| 三、国内外研究简评 |
| 第三节 研究方法与技术路线 |
| 一、研究内容 |
| 二、研究方法 |
| 三、技术路线 |
| 第四节 本文特色与创新说明 |
| 一、选题新颖 |
| 二、研究思路和方法的创新 |
| 第二章 经济林评估的相关概念界定及理论基础 |
| 第一节 经济林评估的相关概念 |
| 一、生物资产及生物资产评估 |
| 二、森林资源资产评估概述 |
| 三、经济林资产评估 |
| 第二节 经济林评估的理论基础 |
| 一、价值理论 |
| 二、森林资源资产化管理理论 |
| 第三章 经济林评估的基本方法 |
| 第一节 经济林评估中三种方法的比较分析 |
| 第二节 不同生长时期经济林资产的评估方法 |
| 一、产前期经济林评估 |
| 二、初产期经济林评估 |
| 三、盛产期经济林评估 |
| 四、衰产期经济林评估 |
| 第四章 收益法在经济林评估中的应用 |
| 第一节 选取收益法进行分析的原因 |
| 一、市场法评估经济林资产存在的缺陷 |
| 二、成本法评估经济林资产存在的缺陷 |
| 三、收益法是较适宜的经济林资产评估方法 |
| 第二节 现行收益法在经济林资产评估中存在的问题 |
| 一、预期收益额的测算主观性强，精准性有待提高 |
| 二、采用固定折现率使得影响风险的因素不能完全反映出来 |
| 三、基础数据的准确性有待提高 |
| 第三节 预期收益额的确定 |
| 一、基于灰色神经网络模型的产量预测 |
| 三、经济林预期产量的测算 |
| 第四节 折现率的确定 |
| 一、经济林评估中折现率的概述及影响因素 |
| 二、引入时间因素对折现率的计算方法加以修正 |
| 第五章 经济林评估案例的分析 |
| 第一节 以传统经验收获表方法对某咖啡经济林资产的评估 |
| 一、折现率（投资收益率）及资金成本 |
| 二、产量及收入预测 |
| 三、成本费用的确定 |
| 四、评估结果 |
| 第二节 以优化后的收益法对该案例进行评估 |
| 一、折现率（投资收益率）及资金成本 |
| 二、产量及收入预测 |
| 三、成本费用的确定 |
| 四、评估结果 |
| 第四节 传统方法与优化后的收益法对比分析 |
| 一、两种方法评估结果比较 |
| 二、产生差异原因分析 |
| 第六章 结论与展望 |
| 第一节 研究结论 |
| 一、收益法是较适宜的经济林资产评估方法 |
| 二、可以使用灰色神经网络来建立经济林产量预估模型 |
| 三、动态折现率的应用弥补固定折现率的不足 |
| 四、通过对收益法进行优化，完善经济林评估方法体系。 |
| 第二节 研究不足 |
| 一、BP模型样本范围不够全面 |
| 二、折现率难以涵盖全部风险因素 |
| 三、方法研究还不够深入 |
| 第三节 研究展望 |
| 一、建立经济林资产评估的参数体系 |
| 二、开发模型的多种融合方式 |
| 三、本文的后续研究有待深入和加强 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、经验收获表及其在用材林资产评估中的应用（论文参考文献）
- [1]黄山松林分生物量经验收获表研究[J]. 华伟平,丘甜,江希钿,盖新敏,黄烺增. 中南林业科技大学学报, 2019(08)
- [2]基于信度理论的林木资源资产评估收益法研究[J]. 刘志坚,潘启云,田震. 西南林业大学学报(社会科学), 2019(02)
- [3]基于森林资源二类调查数据的思茅松人工林经验收获表的编制[J]. 董诗涛,郎晓雪,施凯泽,杨启运,许彦红. 林业调查规划, 2019(02)
- [4]安徽省马尾松人工林收获表编制的研究[D]. 张晶. 安徽农业大学, 2017(02)
- [5]园林苗木资源资产评估研究[D]. 郭森榕. 福建农林大学, 2017(01)
- [6]核桃林资源资产评估研究[J]. 郭森榕,江希钿,华伟平. 武夷学院学报, 2017(03)
- [7]秦岭南坡红桦次生林生长收获模型研究[D]. 马俊. 西北农林科技大学, 2016(02)
- [8]湖南省国有林场森林资源资产负债表研制[D]. 王骁骁. 中南林业科技大学, 2016(02)
- [9]收益法在经济林资产评估中的应用[D]. 常方园. 云南财经大学, 2015(02)
- [10]森林资源二类调查数据的经验收获表编制及应用[J]. 蒋丽秀,温小荣,陈玉体,郑勇,谢小杰. 森林工程, 2014(01)