具体描述
《新编木材材积表(第2版)》是查对木材体积(简称材积)的一种工具,只要知道木材的检尺尺寸,便可从表中查出其相应的材积数据。因广东科技出版社已出版(进口木材材积表》一书,该书编有原苏联、马来西亚、印度尼西亚、菲律宾、新西兰、日本、美国和加拿大等国的原木材积表,以及热带法语国家的热带林原木材积表,为避免重复,故删去美国斯克莱布诺材积表,原苏联原木材积表和南洋材通用原木材积表。
为便于查对材积,除将原木检尺长带0.5m的(如枕资2.5m和7.5m)编在一起和将胶合板、刨花板、硬质纤维板、细木工板等四个材积表综合编成《人造板通用材积表》外,对表的编排形式也作了一些改进,即由原来四个径级编成一个组合,组合与组合之间的径级材积采用黑体字相间,改为径级不分组合,单厘米数径级和双厘米数径级的材积采用不同字体的排列方法,这样将单厘米径级和双厘米径级的材积明显地区别开来,有利于查对材积。
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用户评价
这本书的封面设计得非常专业，用色沉稳，那种带着木材纹理的背景让人一眼就能感受到内容的严谨和实用性。我是一个林业技术人员，日常工作经常需要进行采伐蓄积量的估算，手头上的老旧表格已经完全跟不上现在的技术标准了。刚拿到《新编木材材积表》的时候，我其实抱着一丝怀疑，毕竟市面上的“新编”很多时候只是换个封面，内容更新寥寥无几。但翻开目录，我立刻被其中细致的分类和丰富的树种覆盖面所吸引。它不仅仅停留在传统的立木材积计算上，还引入了许多关于人工林、异龄林材积模型的探讨，这对我正在负责的一个生态修复项目来说，简直是雪中送炭。特别是其中对于不同材种密度和含水率的校正参数的详细列举，让我能够更精确地进行出材率的预估，大大提升了我们工程预算的准确性。这本书的排版也十分清晰，图表对照直观，即便是不太熟悉最新计量标准的同事，也能很快上手查找对应的数据。
评分我是一个木结构建筑设计爱好者，业余时间经常会研究如何用本土材料进行可持续的建造。我购买这本书的初衷，是想深入了解不同原木在干燥和加工过程中体积会发生怎样的变化，以便在我的设计中能更合理地预留收缩余量。这本书的宏观材积计算固然重要，但真正让我惊喜的是其中穿插的关于木材物理性质与材积系数相互关联的理论探讨。虽然有些公式推导过程对于非专业人士来说略显晦涩，但附带的解释和案例分析，让我对木材的“内在规律”有了更深层次的理解。例如，书中关于坡度、朝向对林木形态影响进而改变材积系数的论述，拓宽了我对自然资源评估的视野。它让我意识到，材积的获取绝非简单的几何测量，而是涉及到复杂的生态环境因素的集成。这本书的深度远远超出了我预期的“工具书”范畴，更像是一部关于森林资源量化哲学的著作。
评分我是一个小型家具作坊的老板，我们主要依赖地方上的木材供应商。过去我们对材积的认定非常依赖经验，往往是看“大概估摸着差不多”就行了。但随着市场对环保和溯源的要求越来越高，我深知不能再沿用老一套的方法了。我买了《新编木材材积表》后，发现它最实用的地方在于其对“常见”树种的表格覆盖率和细分程度。我终于能清晰地区分出，同是“红松”，不同生长地域和年龄段的材积差异到底有多大。最让我感到贴心的是，书里似乎考虑到了我们这类终端用户，在很多复杂公式的最后，都附有一个“简易应用参考值”的表格，虽然不如全公式计算精确，但对于日常快速估算，已经比我们过去那种“拍脑袋”的估算要可靠太多了。这本书的价值在于，它成功地将高深的计量科学，用一种可被非顶尖专家群体所理解和应用的方式呈现了出来，极大地提升了整个产业链的专业化水平。
评分实话实说，我购买这本书的时候，主要目的是想找一本可以作为研究生课程参考的权威教材。坦率地讲，初次阅读时，我对其中大量涉及的计量学原理感到有些吃力，毕竟我更擅长的是木材的力学性能分析。然而，随着我深入到章节中关于抽样方法和误差分析的部分，我发现这本书在科学严谨性上做得非常出色。它没有回避传统材积表计算中固有的局限性，反而用现代统计学工具对这些误差源进行了系统的梳理和量化。比如，书中对不同测量仪器精度对最终结果影响的敏感性分析，这在以往的教材中是很少被如此细致探讨的。对于任何希望在林业计量领域进行深入研究的学生来说，这本书提供了一个极佳的起点，它教会你如何质疑数据背后的假设，并指导你如何构建更稳健的预测模型，而非仅仅是套用现成的表格。
评分作为一名长期从事木材贸易的采购商，我对材积表的精确度和时效性有着近乎苛刻的要求。过去我们主要依赖于供应商提供的估算数据，经常因为量级上的微小差异而导致合同纠纷。这本书的出现，可以说为行业内提供了一个更为公正和标准化的量尺。我特别关注了其中关于小径材和枝丫材材积计算的部分，这通常是传统材积表中最容易出现偏差的地方。这本书提供的计算方法和系数，似乎充分考虑了现代机械化采伐的特点，对那些以往被视为“边角料”的部分也给出了合理的计量标准。我花了整个周末的时间，将我们常采购的几种主要用材树种，用新书中的公式进行了回溯计算，发现其结果比我们旧有的内部参考值平均偏差减小了约1.5%到2%，这个精度提升对于大宗交易而言，价值是难以估量的。它不仅仅是一本技术手册，更像是一份行业规范的奠基石。
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