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基于湖南省主要树种模型研建项目中50块马尾松样地的每木胸径和树高实测数据，经数据预处理后，构建了马尾松固定参数相对树高曲线模型和可变参数相对树高曲线模型。基于构建的树高曲线模型，计算林木材积和样地蓄积，并以二元材积公式计算蓄积作为真值，将基于树高曲线模型计算的蓄积、二元材积公式计算蓄积和一元材积公式计算蓄积进行对比。结果表明：固定参数和可变参数相对树高曲线模型的决定系数分别为0.844和0.857,体现了较好的拟合精度；两种方法统计的总体蓄积相对误差均在5%以内，满足林业行业标准要求的允许误差范围；分径级组或分起源统计样地蓄积相对误差，相对树高曲线模型均较一元材积公式表现出更高的精度，能有效避免产生较大偏差。构建的马尾松相对树高曲线模型能应用于生产实践。 相似文献
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海南省主要人工林树种最优树高曲线研究 总被引：2，自引：0，他引：2
《中南林业调查规划》2019,(4)
树高曲线是建立林分生长与收获模型的基础,采用海南省主要人工林树种桉树、马占相思、木麻黄、加勒比松和橡胶树的标准木实测数据,选用11个常用的树高曲线模型进行拟合,以确定系数和均方根误差作为模型评价指标,最终选取各树种的最优树高曲线模型,同时结合各树种二元材积模型对推导的一元材积模型进行检验。结果表明:各树种最优树高曲线模型预估精度较高,均达到了97%以上,新推导的一元材积模型预估精度达到95%以上,完全满足相关行业标准要求,可应用于实际生产;同时各树种最优树高曲线模型也可为海南省主要人工林可持续经营提供技术支撑。 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2020,(11)
【目的】建立立木材积模型,为科学计量评价森林资源、完善森林资源监测体系提供重要依据。【方法】以海南省相思树为研究对象,以胸径和树高为自变量建立二元山本材积式模型、可变参数动态模型,采用以简单幂函数式和树高—胸径模型为基础的二阶回归估计方法建立一元胸径立木材积模型,分析对比建立的一元、二元立木材积模型拟合效果。【结果】1)相思树二元山本材积式模型和可变参数动态模型的确定系数均在0.98以上,平均预估精度均在98%以上。模型整体总体相对偏差(TRB)和平均系统偏差(MSB)均在±3%以内,山本材积式模型在8、20 cm径阶总相对偏差和平均系统偏差超出±3%范围;2)两种方法建立的一元立木材积模型的确定系数均在0.94以上,预估精度均在96%以上。采用分段建模和二阶回归总相对偏差和平均系统偏差趋近于0,而常规方法建模12、16、24 cm以上径阶的总相对偏差均超出5%范围。【结论】可变参数动态模型相较于山本材积式模型拟合精度更高,各径阶误差更小,明显优于山本材积式模型;采用二阶回归估计方法建立的模型能更好地反映材积随胸径大小的变化规律,既提高了模型的切合性能,又能较好地控制各径阶的偏差,明显提升了拟合效果,是建立一元立木材积模型的有效方法。 相似文献
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基于广西森林资源年度监测评价项目中25块杉木样地和25块桉树样地的每木胸径和树高实测数据，从7个传统树高-胸径曲线中筛选出拟合精度最优模型作为基础模型，引入林分优势高和气候因子构建广义非线性模型，通过10折交叉验证法进行检验，并对一元材积公式的估计误差进行评价。结果显示：1)各传统树高-胸径曲线模型中，Richards模型为杉木和桉树最优的基础模型；2)引入了林分优势高和气候因子的杉木和桉树树高-胸径广义非线性模型，拟合精度相对基础模型更高，杉木的R2,MPE和MPSE的值分别为0.797 6,0.58%和13.91%,桉树的R2,MPE和MPSE值分别为0.720 7,0.62%和11.58%;3)采用一元材积公式得到的杉木和桉树总体蓄积与实测蓄积相差较大，其中桉树相对误差为-13.51%,超过了林业行业标准要求范围，运用树高-胸径广义非线性模型和二元材积公式计算总体蓄积，与实测值相对误差不超过0.5%,构建的杉木和桉树树高-胸径广义非线性模型能运用于实践生产。 相似文献
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根据福州市森林资源二类调查数据,利用非线性度量误差联立方程组方法,分别建立基于5种经验生长方程的胸径生长模型和树高曲线模型系统,以均方差(RMSE)、平均绝对偏差(MAD)、决定系数(R~2)和预估精度(P)作为模型评价指标,对比5种模型的拟合效果。结果表明:5种模型的预估精度均大于90%,其中Logistic模型拟合效果最优,胸径生长过程曲线和树高曲线的模型预估精度分别为92.85%和95.15%。经配对t检验,胸径和树高的实测值与预测值之间无明显差异,拟合效果优良。数据分析显示,米槠林分胸径快速生长期滞后于树高快速生长期,均处于林分中、幼龄林时期,然后生长速度逐渐变缓。该模型可以用来描述福州市米槠林分胸径和树高的生长变化规律,在优化模型结构的同时,减少误差对预测结果的影响,并建立了胸径、树高和林龄3者之间的相容性和一致性,为米槠林分的生长预测提供参考。 相似文献
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相对树高曲线模型的研究和应用 总被引：13，自引：0，他引：13
本文针对我国现行一元立木材积表估计立木材积对林分或样地偏差太大，直接利用二元立木材积表野外测绘树高曲线工作量大等实际问题，研究提出了利用相对树高曲线模型将二元立木材积表用于林分和样地立林材积估计的方法，其估计精度可达到近似实测树高曲线法的水平而又不增加野外工作量。 相似文献
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利用海南省按树、木麻黄、马占相思实测数据,采用度量误差模型方法,研究建立树干去皮材积与重量相容性联立方程,并对使用普通非线性回归方法和度量误差模型方法得到的重量估计结果进行对比分析。结果表明：对于带有度量误差的重量模型,使用度量误差模型方法进行估计效果更好;所建立的树干去皮材积与重量相容性联立方程拟合效果均较好,且二元明显优于一元,采用一元材积的重量模型预估精度达到96％以上,采用二元材积的重模型预估精度达到98％以上。 相似文献
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2023年，对福建省南安市12年生土沉香人工示范林进行调查，选择具有代表性的标准木进行树干解析，研究土沉香人工林的生长规律；并利用SPSS软件，采用不同模型对土沉香生长过程进行拟合。结果表明：12年生的土沉香人工林平均树高、胸径及单株去皮材积分别为10.90 m、16.73 cm及0.10359 m3;胸径、树高连年生长量分别在第5、6年达到最高值，而单株材积连年生长量最高值出现在第11年，树高、胸径及材积连年生长量曲线与平均生长量曲线未相交，说明树高、胸径及材积生长处于快速增长阶段，未达到数量成熟期；12年生的土沉香人工林径阶分布整体上呈现正态分布，林分结构比较合理。树高、胸径、材积拟合效果最佳的均为Richards模型，其相关系数R2分别为0.9982、0.9982、0.9997,预测精度分别达到99.91%、99.91%、99.99%,拟合模型精度高，可用于生产实践预测，为土沉香人工林生产经营管理提供参考。 相似文献
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为准确利用形高表测算马尾松（Pinus massoniana）林分蓄积量，以马尾松人工林为研究对象，基于326块样地林分平均胸径、平均树高与形高值的关系，分别拟合得到一元形高模型[FH=■]和二元形高模型（FH=■）。结果表明，在不同产区及不同胸径、树高分段五折交叉检验中，一元、二元形高模型检验结果均理想；其中，一元形高模型总相对误差和平均系统误差均在±3%范围内，平均百分标准误差均小于4%，预估精度达98%以上；二元形高模型总相对误差和平均系统误差均在±1%范围内，平均百分标准误差均小于2%，预估精度达99%以上。以一元形高模型和二元形高模型为基础，分别编制马尾松人工林林分一元形高表和二元形高表，可为准确计算广西马尾松人工林蓄积量和评价人工林质量提供参考。 相似文献
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以北京市最重要的阔叶树种杨树(Populus)为研究对象,利用1 678株样木的材积测量数据,通过采用哑变量模型和误差变量联立方程组方法,建立了毛白杨(P.tomentosa)、速生杨(P.×euramericana)和加拿大杨(P.×canadensis)3个树种(组)的相容性二元立木材积方程、胸径和地径一元立木材积方程、树高胸径回归模型及地径胸径回归模型,并分析了不同树种之间的差异。结果表明:二元立木材积方程的平均预估误差均在2%以内,胸径一元材积方程和地径一元材积方程的平均预估误差也大都在3%以内,达到了立木材积表的编制精度要求。所建模型可为北京市杨树林的蓄积量估计提供准确的计量依据。 相似文献
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【目的】无人机机载激光雷达能够准确地测定单木、林分乃至大尺度森林结构参数(树高和树冠因子)。为应用无人机激光雷达技术准确估测森林蓄积量、生物量和碳储量提供计量依据和技术支撑。【方法】以150株实测马尾松生物量样本数据为研究对象,采用非线性回归估计方法和度量误差联立方程组方法,分析立木材积和地上生物量与树高、树冠因子的相关性,并在此基础上研究建立基于树高和树冠因子的立木材积与地上生物量相容模型。【结果】单株材积和地上生物量与树高因子的相关性最为紧密,其次才是树冠因子;基于树高和冠幅因子的二元材积和地上生物量模型预估精度较高,达到92%以上,再考虑冠长因子的三元模型预估精度改进不大;基于树高和冠幅因子的二元立木材积与地上生物量相容模型估计效果更好,相对于一元相容模型系统而言,二元相容模型拟合效果有较大幅度提高,预估精度达到92%以上。【结论】采用度量误差联立方程组方法可以有效解决基于树高和树冠因子的立木材积与地上生物量相容问题,并且预估精度达到92%以上,所建二元立木材积与地上生物量相容模型可为应用激光雷达技术反演森林蓄积量和生物量提供计量依据。 相似文献
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陈振雄贺鹏肖前辉冯强 《中南林业调查规划》2016,(4):53-56
以海南省加勒比松为研究对象,以山本材积式为模型基础,分别采用常规建模方法 (直接建立一元材积模型)和分段建模方法建立加勒比松一元立木材积模型,并对两种方法进行比较。结果表明:两种方法建立的一元材积模型精度较高,均到达95%以上,且整体上差异不大;相对于常规方法,利用分段建模方法建立的一元材积模型在各个径阶上均能保证总相对误差和平均系统误差)在±5%以内,因此型的全面切合性能更好,是生产上的首选模型。 相似文献
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为建立适用于甘肃省的立木材积模型,获取更为准确的材积表,以甘肃省山杏、山杨为研究对象,采用电子经纬仪进行无损立木精测获取数据,并通过误差变量联立方程组方法,建立了两个树种的二元立木材积方程、一元立木材积方程以及树高-胸径回归模型,为准确估计相应树种的森林蓄积量提供了科学依据。利用经典的二元材积模型山本和藏式及指数树高模型进行联立得到相容性立木材积方程,通过6项指标对所得模型进行综合评价,结果表明:二元材积模型、一元材积模型都能取得良好效果,其中山杏二元材积表、胸径一元材积表的平均预估误差分别为2.12%,2.58%;山杨二元材积表、胸径一元材积表的平均预估误差分别为1.57%,2.01%;所建相容性一二元材积模型可用于甘肃省山杏山杨蓄积量估计。 相似文献
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针对我国现行一元立木材积表对林分或样地材积估计偏差太大,本研究利用103块样地资料,建立了吉安市杉木、国外松、阔叶树等3个主要树类的相对树高曲线模型。经检验,3个树类的模型用于林分材积估计的总相对误差都在±1%以内,相对误差绝对值平均数小于3.6%。其估计精度可达到近似实测树高曲线法的水平而又不增加野外工作量。此外,还将杉木和国外松人工林合并进行了建模,效果也相当理想,仍能满足建模精度要求。 相似文献
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依据中国西南地区栎类和桦木的立木材积及生物量实测数据,采用度量误差模型的方法,建立栎类和桦木材积相容的地上生物量及地下生物量模型。结果表明,在地上生物量模型中,增加树高因子,立木材积模型的相关统计指标有较大幅度的改进,栎类和桦木二元材积模型的平均预估精度分别达到了97.86%和97.08%,而二元地上生物量模型的相关统计指标并没明显的改进;两树种一元与二元地下生物量模型的相关统计指标差异并不明显,平均预估精度均达到了90%以上。 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2015,(12)
为了精确拟合南京地区马尾松林木胸径、树高与材积的相关关系,基于28块20 m×20 m的方形样地的531株马尾松样木数据,分别采用山本式材积模型和多元非线性混合效应模型拟合了马尾松胸径、树高与材积的相关关系。结果显示:山本式材积模型的相关指数为0.964 92,估计值的标准误为0.004 0,总相对偏差、平均相对误差、平均预估误差和平均相对误差绝对值均小于3%,多元非线性混合效应模型的相关指数为0.99997,估计值的标准误为0.000 049 85,总相对偏差、平均相对误差、平均预估误差和平均相对误差绝对值均小于0.3%,表明两个材积模型有很高的拟合优度和精度,适应性检验结果显示,山本式二元材积模型和多元非线性混合效应材积模型的平均相对误差、总相对偏差、平均相对误差绝对值、绝对残差和标准偏差均小于3%,统计量F值小于临界值,表明两个材积模型的适应性较强;与山本式二元材积模型相比,多元非线性混合效应材积模型的拟合优度和精度更高,适应性更强。 相似文献
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以我国南方地区最重要的针叶树种杉木(Cunninghamia lanceolata)为研究对象,采用误差变量联立方程组方法,建立了相容性二元立木材积方程、胸径和地径一元立木材积方程、树高胸径回归模型及地径胸径回归模型。利用3种树高模型和2种地径模型组合了4个相容性立木材积表系列模型联立方程组,通过6项指标进行综合评价,结果表明由最简单的树高模型和地径模型构成的相容性系列材积模型就能取得良好效果,其二元材积表、胸径一元材积表和地径一元材积表的平均预估误差分别为1.31%、3.66%和7.39%,可用于不同目的的杉木林蓄积量估计。 相似文献
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漳州市桉树人工林(尾叶桉、巨尾桉、尾巨桉)二元材积表的编制 总被引：3，自引：0，他引：3
在福建省漳州市11个林场设置70块样地并实测350株桉树人工林样木的胸径、树高和材积,应用改进单纯形法拟合22个二元材积方程,并筛选最优方程编制桉树人工林二元材积表,结果表明:二元材积的通用模型V=a0(a1 a2d)a3(a4 a5h)a6,拟合效果优于其他方程,其相关系数R2=0.993 8,残差平方和Q=0.003 363,利用该方程编制的桉树二元材积表能满足林业生产上的精度要求。 相似文献