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【目的】研究不同抽样方法对立木材积方程预测精度的影响,为各地编制不同树种材积表及构建立木材积方程提供基础数据抽样技术依据。【方法】以兴安落叶松立木材积方程为例,设计均匀、正态、右偏和左偏4种抽样方法,根据不同数据类型,利用SAS软件中proc surveyselect模块的简单随机抽样(SRS)并结合条件语句对数据进行分径阶抽样。采用Shapiro-Wilk对不同抽样方法下的胸径统计量进行正态性检验。以异速生长方程为基础材积模型,利用S-PLUS软件的广义非线性GNLS模块对模型进行拟合。采用指数函数、幂函数和常数加幂函数对4种立木材积拟合过程中产生的异方差现象进行校正。利用确定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)、平均误差绝对值(MAB)和相对误差绝对值(MPB)对立木材积方程精度进行综合比较分析。【结果】1)指数函数、幂函数和常数加幂函数均能消除4种立木材积方程异方差的影响,加入变量为V^的幂函数消除异方差的效果最好。2)拟合结果表明,相对于均匀模型,正态模型的RMSE下降31.6%,右偏模型的RMSE下降23.1%,左偏模型的RMSE下降33.7%。3)分径阶检验表明,径阶分布在12~28 cm、36~40 cm和44~48 cm时,左偏模型的MAB和MPB均小于均匀、正态和右偏模型,即左偏模型在11组径阶中有6组径阶的MAB和MPB均最小;径阶分布在12~32 cm和44~48 cm时,右偏模型的MAB和MPB均小于均匀和正态模型,即右偏模型在11组径阶中有6组径阶的MAB和MPB均最小;径阶分布在12~32 cm和40~44 cm时,正态模型的MAB和MPB均小于均匀模型,即正态模型在11组径阶中有6组径阶的MAB和MPB均最小。【结论】左偏模型的预测精度比均匀、正态和右偏模型高,右偏模型的预测精度比均匀和正态模型高,正态模型的预测精度比均匀模型高,总体模型检验精度顺序为左偏模型右偏模型正态模型均匀模型。 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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【目的】基于异速生长模型,构建兴安落叶松和樟子松立木材积模型,分析材积模型的误差结构和误差函数。【方法】采用Ballantyne(2013)提出的似然分析法判断兴安落叶松和樟子松立木材积模型的误差结构。为了对比,利用S-PLUS软件的广义非线性GNLS模块拟合非线性模型。针对模型拟合产生的异方差现象,采用误差方差函数(固定方差、指数函数、幂函数和常数加幂函数)消除异方差。采用确定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、绝对误差(Bias)和平均相对误差(MRE)对立木材积模型精度进行综合比较分析。【结果】1)经似然分析法判断,兴安落叶松和樟子松立木材积模型的误差结构是相乘的。2)为了描述立木材积模型构建过程中产生的异方差现象,将固定方差、指数函数、幂函数和常数加幂函数加入到立木材积模型中,所有方差函数都能降低材积模型的异方差性。幂函数消除兴安落叶松材积模型的异方差效果最好,常数加幂函数消除樟子松材积模型的异方差效果最好。3)非线性(相加误差结构)及线性(相乘误差结构)拟合和检验统计量的比较表明,对于两树种,相加和相乘立木材积模型拟合评价指标非常接近,具有相加误差结构的立木材积模型的拟合和检验精度略高于相乘误差结构的立木材积模型。【结论】兴安落叶松和樟子松立木材积模型的误差结构是相乘的。根据非线性及线性模型的拟合和检验评价指标对比发现,对数转换的线性模型并没有表现出绝对优势,而非线性回归却略优于对数转换的线性回归。本文并没有给出绝对和一致的结论,如果模型的预测是最重要的,建议对比非线性和对数转换的线性模型,选择精度较高的误差结构。针对兴安落叶松和樟子松立木材积模型的详细对比分析,建议选择非线性回归分析,即相加的误差结构。 相似文献
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浙江省毛竹竹秆材积模型 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】在精准测定毛竹样竹竹秆材积的基础上,研建浙江省毛竹竹秆材积模型,准确估计毛竹竹秆材积,为毛竹林经营管理提供依据。【方法】在浙江临安、庆元、武义、常山、宁海、安吉、诸暨、余姚、黄岩和泰顺10个县(区、市)调查216株毛竹样竹,采用可测量不规则形状物体体积的排水法测定竹秆材积。首先,基于异速生长方程和寺崎渡方程,以胸径(D)和胸高节长(L)为自变量,选择1个一元模型(M_1)和4个二元模型(M_2～M_5),利用全部样本建立5个毛竹竹秆材积模型;然后,采用似然函数法分析模型误差结构,确定应当采用对数回归或非线性回归模型进行模型拟合,通过For Stat2.2软件进行回归拟合,得到参数估计值;最后,根据参数估计值t检验值、4个模型评价检验指标(包括调整确定系数R_a~2、估计值标准差SEE、平均偏差ME和平均系统误差MSE)的比较分析,选择模型参数稳定、预估精度高、最适宜的浙江省毛竹竹秆材积模型。【结果】采用似然函数法对竹秆材积模型误差结构进行分析,求得5个基础模型赤池信息量准则(AICc),计算ΔAICc大于2,模型误差项为乘积型,应采用对数回归拟合材积模型。5个竹秆材积模型参数稳定(t检验值的绝对值均大于2),各模型调整确定系数(R_a~2)均在0.95以上,估计值标准差(SEE)和平均系统误差(MSE)均接近于0,模型拟合效果较好,模型M_2拟合预估效果最佳。分径阶进行模型拟合效果与预估精度的评价检验,5个模型在不同径阶的预估精度均较好,中等径阶时的预估精度和拟合优度最佳,而在最小径阶(4.0～5.9 cm)与最大径阶(14.0～15.9 cm)相对差一些。校正后的对数模型预估精度并无显著提高。【结论】排水法是准确测量毛竹竹秆材积的有效手段;似然函数法是进行模型误差结构分析比较与模型拟合方式选择的较好方法;引入竹高和胸高节长变量后,模型拟合优度和预估精度指标优于一元模型;考虑实践中胸高节长较竹高更易准确测量,且模型M_5相较M_2具有更高的拟合优度和预估精度,预估毛竹竹秆材积的最优模型为基于胸径-胸高节长的模型M_5,即V=0.191 2D~(2.114 9)e~(-6.841 1/L)。 相似文献
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长白山西坡天然次生林水曲柳和胡桃楸材积表的编制 总被引：1，自引：0，他引：1
以长白山西坡天然次生林中水曲柳和胡桃楸为研究对象,进行根径(D0.0)、去皮胸径(D去)、树皮率(P)、树高(H)和胸径(D)关系的研究,结合解析木结果,建立一元和二元立木材积(V)模型、根径立木材积(V)模型和树皮材积(V皮)模型。水曲柳和胡桃楸的胸径分别是根径的0.729 9倍和0.765 8倍,去皮胸径是带皮胸径的0.978 9倍和0.975 0倍,树皮率模型分别为P=129.1956D-0.6129和P=275.4582D-0.819,树高模型分别为H=36.007-693.244(D+19.687)-1和H=29.255-318.636(D+8.972)-1;水曲柳和胡桃楸的一元立木材积模型分别为V=0.0002D2.31和V=0.0004D2.1232,二元立木材积模型分别为V=0.000048D2.01077H0.870343和V=0.000042D1.772558H1.174785,根径立木材积模型分别为V=0.0001D0.02.4347和V=0.0004D0.02.0698;水曲柳和胡桃楸的一元树皮材积模型分别为V皮=0.0002D1.8668和V皮=0.0003D1.7812,二元树皮材积模型分别为V皮=0.000019D1.452649H1.14834和V皮=0.000062D1.556608H0.714036。 相似文献
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三江平原丘陵区长白落叶松人工林立木材积表的编制 总被引：2，自引：0，他引：2
以三江平原丘陵区佳木斯市孟家岗林场的长白落叶松人工林为研究对象,进行根径（D0.0）、去皮胸径（D去）、树高（H）同胸径（D）关系的研究,结合解析木结果,建立一元和二元立木材积模型、根径立木材积模型和树皮材积模型。结果表明,长白落叶松胸径是根径的0.730 7倍,去皮胸径是带皮胸径的0.942 7倍,树高模型为H=121.0-13 754.9/（D＋116.6）;一元和二元立木材积（V）模型分别为V=0.000084738D2.7516和V=0.000 03D1.88737H1.19248,根径立木材积（V）模型为V=0.0002D0.022652;一元和二元树皮材积（V皮）模型分别为V皮=0.000051724D2.1911和V皮=0.000 059D2.311560H-0.163587。 相似文献
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西南桦人工林树皮厚度模型模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
《林业科学》2017,(7)
【目的】开展西南桦人工林树皮厚度模型模拟,为估算西南桦材积、出材量以及树皮蓄积量奠定基础。【方法】通过树干解析获取各区分段的带皮直径、去皮直径和树皮厚度等信息,按照约75%和25%的比例随机分为建模和检验数据集。选取13个模型,运用最小二乘法进行拟合,并对模型参数进行显著性检验(显著性水平0.05)。对于参数检验显著的模型,依据偏差、绝对偏差、均方误差和决定系数4个统计指标,应用相对排序法评价模型拟合优度。采用配对t检验方法检验模型的有效性,剔除预估值和实测值差异显著的模型,进一步诊断保留模型的共线性以及异方差性,最终筛选出适于拟合西南桦人工林树皮厚度的模型。【结果】模型参数显著性检验结果表明,在13个模型中,模型(2)和(5)有参数与零差异不显著(P≥0.05),其余模型的所有参数均显著(P0.05)。依据统计指标对11个模型进行综合排序,模型(3)和(4)拟合胸高处树皮厚度的效果相近,优于模型(1);模型(7)对于任意高度处树皮厚度的拟合效果优于模型(6);模型(8)拟合相对树皮厚度的效果优于模型(9);模型(11)和(13)对去皮直径的拟合效果优于模型(10)和(12)。t检验结果表明,模型(9)、(12)和(13)的预估值与实测值差异显著,予以剔除。剩余8个模型中,模型(4)存在较弱共线性,其他模型均不存在共线性问题。由残差图分析和怀特检验可知,模型(1)、(3)和(4)不存在异方差性,模型(6)、(7)、(8)、(10)和(11)均存在明显的异方差性,通过变量变换其异方差性得到较好修正。【结论】拟合西南桦胸高处树皮厚度、任意高度处树皮厚度、相对树皮厚度和去皮直径4个树皮因子,宜分别选用模型(3)、(7)、(8)和(11)。林业调查工作中胸径容易测定,且人工林年龄数据容易获取,任意高度处直径可用林分速测镜快速测定,这些模型的应用简单可行。树皮厚度除受年龄、树高、胸径等林木因子影响外,还可能受立地因子影响,未来需综合考虑以提高模型拟合精度。 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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【目的】为了探究国产高分二号(GF-2)影像在林分蓄积量估测中的潜力,并找到最佳的蓄积量估测模型。【方法】本次实验以内蒙古旺业甸林场为研究区,以高分二号卫星影像为信息源,结合2017年10月份调查的75块样地以及同时期的GF-2影像数据,提取波段特征、植被指数和纹理特征等43个遥感因子作为候选变量,利用Pearson相关系数选择出与蓄积量显著相关的6个变量,采用多元线性回归模型(MLR)、BP-神经网络模型(BP-ANN)、随机森林模型(RF)、支持向量机模型(SVM)和K邻近模型(KNN)进行蓄积量的估测。以决定系数(R^2)、均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(RRMSE%)作为5种模型的评价指标,选择出旺业甸林场的最佳蓄积量估测模型,并绘制了研究区的森林蓄积量分布图。【结果】4种机器学习模型的结果明显优于传统的线性模型,其中随机森林(RF)模型和K邻近模型(KNN)均得到了较高的精度,其中RF模型的R^2为0.66,均方根误差为55.2 m^3/hm^2,相对均方根误差为28.1%,KNN模型的R^2为0.64,均方根误差为57.6 m^3/hm^2相对均方根误差为29.3%。【结论】在利用高分二号数据进行旺业甸林场蓄积量估测时,RF和KNN模型在估测针叶林蓄积量时相比于其他模型可以取得更好的结果。 相似文献
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【目的】建立湖南省楠木次生林林分断面积与蓄积相容性生长收获预估模型,为林分的生长预测和经营决策提供理论依据。【方法】以湖南省1989—2014年6期一类清查样地中的楠木次生林为研究对象,建立其林分断面积和蓄积生长的联立方程组,在此基础上,加入样地效应,构建基于混合效应的联立方程系统。【结果】基础模型包括3个含林分变量的内生变量,模型M1、G2、M2拟合的确定系数(R2)分别为0.860、0.907、0.778;相比基础模型,混合效应模型不仅在R2上有所提高(0.960,0.913,0.915),其平均误差(Bias)和均方根误差(RMSE)也有明显的降低;对比残差分布图,发现混合效应模型拥有分布范围更小、分布更均匀的残差值;通过对比混合效应模型不同模拟的AIC、BIC值,同时结合似然比(LRT)检验,确定了M1、G2和M2的随机参数分别为(β1,β3)、(β6)和(β1,β3,β6)。【结论】基于混合效应的湖南楠木次生林相容性联立方程系统能够提高模型的精度与适用性,更准确地预估该林分的生长与收获,为其经营管理提供科学依据。 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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The objective of this study was to develop general (multispecies) models for prediction of total tree, merchantable stem and branch volume including options with diameter at breast height (dbh) only, and with both dbh and total tree height (ht), as independent variables. The modelling data set was based on destructively sampled trees and comprised 74 trees from 33 tree species, collected from four forest reserves located in different ecological zones of Malawi. The dbh and ht ranges for the data set were 5.3–111.2?cm and 3.0–25.0?m, respectively. A number of alternative model forms were tested and the final model selection was based on root mean square error (RMSE) values calculated using a leave-one-out cross-validation procedure. The model performances and the evaluations of the finally selected models (R? 2 range 0.72 to 0.92; RMSE range 38% to 71%; mean prediction errors range ?1.4% to 1.3%) suggest that all models can be used over a wide range of geographical and ecological conditions in Malawi with an appropriate accuracy in predictions. The appropriateness of the developed models was also supported by the fact that the mean prediction errors of these models were much lower than the mean prediction errors (range ?23.6% to 48.9%) of some previously developed models tested on our data. 相似文献
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【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。 相似文献
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气候敏感的马尾松生物量相容性方程系统研建 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】构建气候敏感的马尾松生物量相容性方程系统,分析气候因子对马尾松各分项生物量的影响,为森林碳汇监测和森林可持续经营提供技术支撑。【方法】基于150株马尾松单木生物量数据,采用非线性联立方程组法构建气候敏感的马尾松生物量相容性方程系统,各分项生物量(干材、干皮、树枝、树叶和地上总生物量)选用以直径和树高为自变量的二元生物量方程作为基础模型,利用一阶交叉验证法对所构建的生物量相容性方程系统进行评价。【结果】与传统未考虑气候因子的各分项生物量模型相比,气候敏感的马尾松生物量相容性方程系统预测精度明显提高,且该生物量相容性方程系统可定量描述不同气候带亚区生物量的差异程度,保证干材、干皮、树枝和树叶与地上总生物量相容。【结论】气候敏感的马尾松生物量相容性方程系统能有效分析气候因子对各分项生物量的影响,可应用于其他树种的生物量预估。 相似文献
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利用兴安落叶松解析木数据,比较了树干去皮直径预测的3种类型模型:Grosenbaugh的比率方程式、回归模型和削度方程。Grosenbaugh的比率方程式有很大的灵活性,没有参数不需要模型拟合。总体评价和模型分段比较表明,回归模型有较小的预测误差,尤其是Cao and Pepper提出的含有带皮直径、树高、相对树高、胸径处的带皮直径和去皮直径变量的模型。由于削度模型不含有带皮直径变量,因此产生较大的去皮直径预测误差。不同类型的模型在森林经营过程中都有一定的适应性。 相似文献
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【目的】建立湖南省马尾松次生林单木断面积与材积生长模型,为林木的生长预估提供理论依据。【方法】以湖南省2014年一类清查样地中的20块马尾松次生林为研究对象,选取5个具有生物学意义的生长方程,建立马尾松断面积和材积随年龄变化的基础模型,在此基础上,加入以样地为随机效应的随机参数,构建基于混合效应的湖南马尾松次生林单木断面积和材积生长模型。【结果】断面积生长最优基础模型为Logistic方程,其确定系数(R2=0.746)和预测精度(P=98.13%)最大,残差平方和(SSE=0.025)最小;材积生长最优基础模型为Richards方程,其R2为0.703,预测精度为97.20%,SSE为1.034;混合效应模型模拟结果显示,断面积和材积生长模型的随机参数均为μ1、μ2、μ3。混合效应模型的拟合效果较基础模型有显著提升,其中断面积生长模型的R2由0.746提升到0.974,平均误差Bias由0.000 26降低到0.000 01;材积生长模型的R2由0.703提升到0.984,平均误差Bias由0.001 73降低到0.000 13。两个模型的预测精度较对应的基础模型均有所提升。【结论】含样地效应的混合效应模型拟合效果和预测精度均优于基础模型,具有更高的适用性,可为该林分的可持续经营提供科学指导。 相似文献
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本文以马尾松(Pinus massoniana)地上生物量数据为例,通过利用度量误差模型方法,研究建立了地上生物量与干、皮、枝、叶4个分量的相容性方程系统。首先,从各个分量所占比例变化特点分析入手,采用比值函数分级联合控制和比例函数总量直接控制2种方案构建了以地上总生物量为基础的相容性方程系统,其中对地上总生物量模型的估计,又采取了独立估计和联合估计2种处理方法。结果表明,分级联合控制方案和总量直接控制方案效果基本相当,而独立估计方法和联合估计方法也几乎没有差异。然后,还对一元、二元和三元模型的拟合效果进行了对比分析,结果显示随着解释变量的增加,估计值的标准误差和平均预估误差会有所下降,但对模型效果的改善幅度并不大。最后,对各个分量占地上总生物量的比例随直径的变化特点进行了分析,结果表明干材生物量所占比例随林木直径的增大而提高,干皮和树叶生物量所占比例则随林木直径的增大而下降,而树枝生物量所占比例相对比较稳定。本文所建立的相容性生物量方程系统,地上总生物量的预估精度达到95%以上,树叶生物量的预估精度最低,但也达到了85%以上。 相似文献
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基于异速生长和理论生长方程的广东省木荷生物量动态预测 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】将异速生长方程与理论生长方程相结合,预测广东省木荷生物量动态,为广东省木荷林碳汇计量提供模型和方法,为其他树种碳汇计量提供可借鉴的方法学支持。【方法】基于实测样木生物量调查数据,包括40株树干解析资料,构建由胸径和年龄的理论生长方程以及地上生物量和胸径的异速生长方程组成的模型系,利用非线性度量误差联立方程组,在胸径生长速度分级情况下拟合模型参数;基于3期森林资源连续清查固定样地样木数据,对广东省木荷生物量动态进行预测。采用决定系数( R 2)和均方根误差(RMSE)评价模型拟合效果,通过生物量存量估计误差和增量估计误差判断模型预测效果。【结果】在胸径生长速度分级情况下,理论生长方程中年龄对胸径的解释率达0.95以上,比不分级提高0.166 3,均方根误差下降到1.97 cm,降低2.16 cm以上,预测胸径对地上生物量的解释率提高到近0.82;接近独立异速生物量模型中实测胸径对地上生物量的解释率达0.88以上,比不分级提高近0.30,均方根误差下降到51 kg左右,下降30 kg以上。在胸径生长速度不分级情况下,各期生物量存量估计误差变动幅度在-46.31%~77.45%之间,而分级情况下下降到-16.13%~7.06%;在尺度上,分级与不分级均呈相同规律,即单木误差小于林分误差、林分误差小于区域误差。不分级时,单木水平和区域尺度间的误差不大于10%,而分级时小于8%。不同间隔期生物量增量估计误差,不分级时估计值普遍偏大,在32.57%~115.45%之间,而分级时下降到-6.57%~15.77%之间,在单木尺度上不超过±10%;随着尺度增大,增量估计误差不断增加,不分级时单木水平和区域尺度间的误差介于10%~15%之间,分级时稳定在8%左右。【结论】对于理论生长方程和异速生长方程组成的模型系,分级可极大提高模型精度,减小预测估计误差;生长速度不分级时,仅利用胸径或年龄数据,分级时,则可利用2期胸径数据或1期胸径和年龄数据,就可预测未来生物量动态,简单方便,在森林资源连续清查和碳汇造林的碳汇量计量中具有极大应用价值,区域尺度上的估计误差也可基本满足精度要求。 相似文献