選用中層疏伐可以增加林分結構的多樣性。這和Zenner (2004)所得 SCI 和胸高直
當林木競爭時期開始，年平均生長量(mean annual increment)會逐漸降低，一 般而言，每年生長量約降低3% (Acker et al., 1998)，故適當的疏伐能紓解林木生存 空間的競爭，增加年平均生長量，更增加木材生產的益處。
表三為 36 年生 10 公頃柳杉人造林，在各強度及各疏伐方式下之疏伐材積、
及材積疏伐率。
表三、不同疏伐率與疏伐方式之材積比較。
株數疏伐率20% 上層疏伐 中層疏伐 下層疏伐
疏伐材積(m3) 1924 806 278
材積疏伐率(%) 41 17 6
株數疏伐率40% 上層疏伐 中層疏伐 下層疏伐
疏伐材積(m3) 3073 1636 830
材積疏伐率(%) 65 35 18
株數疏伐率60% 上層疏伐 中層疏伐 下層疏伐
疏伐材積(m3) 3873 2495 1631
材積疏伐率(%) 82 53 35
*材積疏伐率=100×(疏伐材積/總材積)%。
(三)加入杉木後之 SCI 值
在未處理與各強度中層疏伐後，加入杉木計算SCI 值並比較，SCI 值皆有上升 的趨勢，且上升的幅度在疏伐處理過的樣區，比未處理樣區還多，表示加入他種 林木，不但在未處理樣區中，能增加林分的結構多樣性，經過疏伐之後再栽植苗 木，增加林分結構的效果更好。
故在已出現孔隙的林分，林下栽植苗木可增加結構多樣性。在競爭開始林分，
適當的疏伐加上栽植他種苗木，亦可以增加林分結構多樣性。
(四)樹高、胸高直徑、與高程分布
Zenner (2004)之研究中，SCI 的 z 座標值使用胸高直徑代入計算，故其 SCI 值 結果之差異比例較大，範圍從8.16~13.34 (Zenner, 2004)。本研究 z 座標值使用樹 高代入計算。原因有二：其一，林木樹高生長曲線隨樹種而異，且隨齡級有不同 生長趨勢，故以胸高直徑代表垂直方向的變化，未較樹高精細。其二，以三維空 間而言，將x，y，z 視為真實空間座標的呈現，z 值以樹高計算在維度上單位相同，
沒有單位換算上的問題。
由於本林分為36 年生大小之柳杉人造林，樹高生長趨勢尚未下降，胸高直徑 與樹高曲線間，尚呈現良好正比線性關係。所以將 SCI 計算公式的 z 座標由樹高 替換成胸高直徑時，SCI 值與由樹高計算的 SCI 值分布尚稱一致，故當林分鬱閉初 期，林木尚未減緩樹高生長之際，使用胸高直徑作為 SCI 值計算的參數，可以達 到一樣的效果，且量測胸高直徑在實作上比量測樹高更為容易。
另外由於不同林木生長速度不同，胸高直徑也因為樹種差異性大，如本樣區 內杉木與柳杉的平均胸徑即有很大區分。故使用胸高直徑計算 SCI 值亦可表現不 同林木組成林分中的結構。
由於此樣區為柳杉人造林，柳杉的年齡相同皆為36 年生，故胸高直徑與樹高 分布均勻，而各樣區間的高程差異較生長差異為大，如圖十八。所以 SCI 值加入 高程計算更可以表現出林分因為地形所產生的效應。
圖十八、樣區內胸高直徑、樹高、與高程分布圖。上圖為樣區的胸高直徑分布、
中圖為樹高分布、下圖為高程分布。
然而由於高程測量在森林經營上測量較不容易，且在各分區中除了 G 區和 R 區可能受到地形混合生長差異的影響之外，其餘 SCI 值分布趨勢均屬一致。故只 使用樹高作為SCI 值的參數，尚能代表樣區內林分結構差異。
(五)輔助工具
以輔助工具預先展示林地樣貌，除了參考數據之外，更能幫助充分瞭解林分 結構，由於本實驗採用胸高直徑做為上層、中層、下層疏伐參數。忽略相鄰林木 大小，如果能將相鄰林木大小考量進去，在預先伐除試驗時，當發現伐除的中層 林木位於鄰近位置時，預先做細微調整，當可創造出更大的結構多樣性。
隨著科技日益進步，當未來取得高程資料更加方便之時，在樣區內地形起伏 大的區域，使用高程加上樹高計算林分結構，對於整體林分結構描述而言，效果 更佳。
(六)綜合討論
一、樣區以分區內皆為中層疏伐者，SCI 呈現最大值；以疏伐處理皆為上層或 皆為下層者，SCI 值明顯降低；而分區內混合處理者介於二者之間。
二、處於邊緣的樣區，由於在建構空間三角形的過程之中，易受到邊緣效應 的影響，故變異較大，而全區亦屬於邊緣不規則狀處理，故在全區計算時，將面 積過大之值去掉後，SCI 值提高。
三、在考量使用胸高直徑或是樹高當做 z 值時，由於樹高會在胸高直徑漸大 時生長漸緩，所以在垂直結構上，以樹高較能代表。加上高程更可以看出垂直空 間的結構變化。而使用胸高直徑為測量上的第一手資料，計算出來的 SCI 值亦較 大，容易比較各樣區內，由於生長競爭的差異，即使不同樹種，由於生長速率不 同，胸高直徑的差異明顯，故使用胸高直徑為 SCI 指數之 z 值，亦可以表現出水 平距離上空間結構的差異。
四、SCI 指數為一方便量測及計算之指數，所需參數簡單，只需要立木位置及 胸徑或樹高等生長資料，在資料取得與計算上比一般結構指數容易。並且對於鄰 近林木之變化反應靈敏，對於表現樣區間空間結構上之不同，有很好的功效。
五、許多專家學者同意老熟林擁有豐富的結構變化，然而並非所有研究結果 皆顯示，最複雜的結構發生在老熟林，有些較年輕的過渡林分比老熟林擁有更高 的結構複雜度，此過渡林分具有連結老熟林結構路徑的潛力(Zenner, 2004)。雖然 本研究無法證實產生的結構多樣性與老熟林一致，也由於老熟林除結構複雜度之 條件外，尚需時間因素與林木生長上的限制，但是自人造林中創造出的垂直結構 複雜度，能連接演替至老熟林階段的路徑。
六、使用結構指標來代表生物多樣性比直接量測生物多樣性來的簡單與方 便。由於瞭解結構多樣性與生物多樣性有一定程度的關係，所以有越來越多的林 業研究者開始做林分的全面性林木位置定位，如此可以對於研究結構指標有更詳 細的認識，對於研究林分在時間上發展的瞭解也可以更完整。有了這些工具，林 業經營者在面對經營與保持生物多樣性的衡量上，可以有更有力的依據，能免除 不必要的風險。
七、由於林木的位置，可以藉由模擬方式任意改變其分布，故在林業施業上 可以先在室內進行空間結構之模擬，事前完善規劃欲得到之林分結構，對於多元 化考量的現代林業來說，實為一大得力方針。