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1.
六盘山林区华北落叶松林测树因子相关性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的]对宁夏林区华北落叶松人工林树高-胸径等林分特征结构进行相关性分析.[方法]采用野外观测的方法,得到华北落叶松人工林树高、胸径、冠幅等林分结构特征指标.[结果]冠幅-胸径存在极弱相关,树高-胸径最优曲线模型为H=2.411+1.425D-0.039D2+0.000427D3(H为树高,D为胸径),树高-冠幅最优曲线模型为H=0.299G0.814(H为树高,G为冠幅),材积-胸径最优曲线模型为V=0.000204D2.406(V为材积,D为胸径).[结论]幂函数曲线模型能够很好地拟合胸径-材积相关性(R2=0.957),所选最优曲线模型V=0.000204D2.406可用来估算华北落叶松人工林胸径、材积的值,从而提高模型预测能力. 相似文献
2.
[目的]调查广西南宁巨尾桉(DH32-28)植苗林各调查因子间的关系。[方法]对在广西南宁树木园新塘和横县林区内生长正常的巨尾桉(DH32-28)植苗林进行调查,分别测定每株树的胸径、树高、年龄等树木调查因子,并对其相关性进行分析,建立胸径与造林时间、树高与造林时间、胸径与树高等因子之间的一系列数学模型,并进行模型的实用性和精度检验。[结果]胸径、树高与造林时间的对数函数关系比较密切,树高与胸径的二次函数模型关系比较密切。胸径与造林时间的关系可以用对数函数模型y=-3.310+4.132lnx来反映,树高与造林时间的关系可以用对数函数模型y=-15.881+8.816lnx来反映,胸径与树高的关系可以用二次函数模型y=0.635+0.822x+0.042x~2来反映。[结论]模型揭示了广西南宁巨尾桉(DH32-28)植苗林各调查因子之间的生长规律性,同时还可以用于桉树人工林林分生长预估中单株树木潜在的生长分析,对桉树人工林的可持续经营利用和森林生态系统恢复具有一定的指导意义。 相似文献
3.
【目的】通过分析造林密度对3年生黄梁木Anthocephalus chinensis幼林的树高、冠幅、枝下高、胸径、单株材积和林分蓄积等的影响,探究造林密度与黄梁木人工幼林生长的关系。【方法】采用完全随机区组设计,共设5个造林密度,分别为625、667、833、1 667和2 500株·hm~(-2)。采用每木检尺法,测量每个小区内9株试验树主要生长指标。采用单因素方差分析和Duncan’s多重极差检验法比较不同造林密度间的差异,采用相关性分析对不同数据组间的相关性进行分析。【结果】造林密度对黄梁木的树高、冠幅、枝下高和林分蓄积生长有极显著影响(P0.01)。树高(y)与密度(x)呈极显著正相关关系,回归方程为y=-4.000 0×10~(-7)x~2+0.001 6x+8.270 3;林分蓄积(y)与密度(x)呈极显著正相关关系,回归方程为y=-1.000 0×10~(-5)x~2+0.112 7x-12.664 0;冠幅(y)与密度(x)呈极显著负相关关系,回归方程为y=15.942 5~(-4.000 0×10~(-5)x)。研究还发现,胸径(y)与冠幅(x)存在极显著正相关关系,回归方程为y=9.661 3x~2-103.950 0x+293.870 0。【结论】就黄梁木幼林而言,造林密度为2 500株·hm~(-2)幼林的树高和林分蓄积最大。 相似文献
4.
以西宁市宁张公路的行道树小叶杨为研究对象,利用Excel根据数据生成散点图,通过图可以看出,树高生长量与胸径生长量、胸径生长量与树冠生长量之间的线形关系,之后求出其相关系数。应用生长相关性分析理论,开展西宁市宁张公路小叶杨的生长相关性分析,并根据生长变量自身的数据序列,建立起小叶杨树高生长与胸径生长、冠幅生长与胸径生长的动态预测模型,建立线型回归方程。结果表明:小叶杨树高与胸径之间的回归方程:y=19.042 8x+4.147 233,求得理论值与实测值之间无明显差异。因此,小叶杨胸径与树高相关极显著,可以用胸径生长预测到树高生长;小叶杨冠幅与胸径之间的回归方程:y=44.095 699x+0.222 465 944,同样理论值与实测值之间无明显差异,因此,小叶杨胸径与冠幅相关显著,可以用胸径生长预测冠幅生长;通过生长预测,能够准确地预测小叶杨的未来生长趋势,能够创造最佳的生长空间,保证树木生长,合理地安排公路绿化部门经营管理。 相似文献
5.
该文利用2008年尤溪县一类资源调查样地资料进行回归分析,结果表明:建立的线性回归方程,样地平均胸径对标准木胸径的回归方程:y?=1.594+0.905x,样地平均树高对标准木树高回归方程:y?=0.331+0.985x,样地平均胸径对标准木树高的回归方程:y?=2.800+1.026x,样地平均树高对样地平均胸径的回归方程:y?=-0.482+0.803x,样地平均树高对标准木胸径的回归方程:y?=0.555+0.748x,标准木树高对标准木胸径的回归方程:y?=0.191+0.762x,其方差检验F值分别为345.05、1 123.09、278.83、439.42、212.37和291.77,相关系数t值分别为18.589、34.065、16.695、20.942、14.590、17.091,主要调查因子间的相关性极显著,调查资料可靠性很强;以样地标准木的胸径、树高与样地平均胸径、平均树高为基础数据,建立样地标准木胸径与样地标准木立木材的回归关系,其幂函数回归方程为V=0.00016753D2.357595639,相关系数r值为0.892 9,具有极显著差异,可应用于杉木为优势树种的林分利用样地蓄积量估算值推算林分蓄积量。 相似文献
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《东北林业大学学报》2015,(9)
采用标准木调查法,对鲁西平原4种造林配置(株行距2 m×3 m、2 m×4 m、2 m×5 m和2 m×6 m)5年生杨树试验林的生长和地上生物量进行分析。结果表明:造林配置对5年生杨树单株胸径和地上生物量有显著影响(P0.05),对单株树高影响不显著;单株胸径、树高、冠幅和单株地上生物量总体随造林株行距减小而减小;胸径、树高与树干、枝、叶生物量间均为正相关关系;利用方程y=-0.400 6x2+16.671x-104.12可较好拟合单株地上生物量与单株胸径的关系。以获取单位面积最大地上生物量为目标,株行距2 m×3 m适用于鲁西平原杨树人工林造林。 相似文献
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北京市13 个常见树种胸径估测研究 总被引：3，自引：1，他引：2
随着高分辨率遥感数据、LiDAR 技术在森林资源调查中应用的日益普遍,以及自动快速提取树木冠幅、树高 方法的日益成熟,需要建立新的树木模型来估测其他林分因子,以适应林业调查手段更新和发展的需求。在参考 国内外大量文献的基础上,选择常用的胸径鄄冠幅模型和树高鄄胸径曲线模型,根据北京市178 块森林样地调查数 据,建立了北京市13 个常见树种的胸径鄄冠幅模型,胸径鄄树高模型,胸径鄄冠幅、树高综合模型。结果表明:并不是 所有树种的冠幅、树高都与胸径有高相关性;13 个树种中,只有臭椿、雪松、栾树和加杨的胸径鄄冠幅模型的R2 大于 0郾7,胸径鄄树高模型R2 大于0郾5,胸径鄄冠幅、树高综合模型达到0郾8 以上;油松、杨树、槲栎、圆柏4 个树种的胸径鄄 冠幅模型的R2 小于0郾3;核桃、油松、火炬树、柳树、国槐5 个树种的胸径鄄树高模型R2 低于0郾3。并提出在下一步工 作中,把林龄,林分密度,立地条件如坡度、坡向、海拔、地位级等林分因子与树木冠幅、树高联合建立估测模型来提 高胸径估测的精度。该方法可用于现代遥感技术快速获取树木冠幅、树高之后,根据已有的数据库资料,用树种的 冠幅、树高估测胸径,再推算其他林分因子,实现森林资源的快速调查与更新。 相似文献
8.
冠幅作为林业研究的关键因子，开展冠幅的研究对于精准林业发展具有重要意义。为了更好地利用冠幅对树木其他因子进行预测，选取了北京市松山自然保护区油松、白蜡、蒙古栎等14个常见树种作为研究对象，基于6种回归方程，借助样地实测数据分别建立每个树种的胸径 冠幅和树高 冠幅模型，并针对每个树种筛选出的最优方程进行了精度检验。结果表明，研建的14个树种的模型具有较好的拟合精度，决定系数R2绝大多数都大于0.5，其中，核桃的胸径 冠幅模型最高，R2=0.951，树高-冠幅模型R2=0.887，蒙古栎树高-冠幅模型最低，R2=0.506，也超过了0.5。所建模型的精度评价指标具有一定的统计学意义，对北京市松山地区大面积林分参数的预测预估有重要的参考价值。 相似文献
9.
通过对湖南省祁阳县大江林场马尾松的生长、林下草本植物多样性以及地形因子的关系进行调查与分析。结果表明：(1)马尾松生长因子树高、胸径、枝下高、冠幅与坡度呈显著或极显著相关关系(P＜0.05或P＜0.01);(2)从相关系分析可得,马尾松生长因子对林下草本植物多样性影响程度的大小顺序为郁闭度(-0.911**)＞枝下高(-0.645**)＞胸径(-0.608*)＞树高(-0.555*)＞冠幅(-0.200) (*P＜0.05;**P＜0.01);(3)生态因子坡位与Margalef丰富度指数(R)与Simpson指数(D)呈极显著或显著负相关(P＜0.01或P＜0.01),说明在湖南省祁阳县大江林场坡位是影响马尾松林下草本植物多样性的主要生态因子。 相似文献
10.
《上海农业学报》2016,(6)
以在河北省平泉县东山栽植的288株4年生菌料刺槐林为试验材料,以生长量因子树高、地径、冠幅以及地径平方与树高乘积为自变量,以立木地上部分(不含树叶)生物量即自然风干质量为因变量,应用SPSS 17.0软件对数据进行统计和回归分析,构建生物量估测模型。对初选出的20个估测模型采用决定系数R~2和SEE值进行模型拟合效果检验,优选出4个估测模型。对优选出的4个估测模型以总相对误差(RS)、平均相对误差(EE)、平均相对误差绝对值(RMA)和预估精度(P)进行预测精度验证,最后确定最优估测模型。结果显示,优选的4个估测模型为:以冠幅作自变量的线性方程y=4.746x-8.278、幂函数y=0.451x~(2.309)、对数函数y=14.867ln(x)-10.210和以地径作自变量的复合函数y=1.426×1.252~x,通过RS、EE、RMA、P预测精度验证,都可以用来预测刺槐地上部分(不含树叶)生物量。以冠幅作自变量的幂函数y=0.451x~(2.309)预测该生物量更为准确,预测精度更高,线性方程y=4.746x-8.278次之。相关性和回归分析表明,生长量因子树高、地径、冠幅相互之间均呈极显著正相关,冠幅与地径的相关系数高达0.905,冠幅与树高的相关系数最低,为0.695。对其线性回归方程检验后认为,以地径作自变量,以冠幅作因变量的线性方程y=0.282x+1.296,决定系数R~20.8,SEE值很小,可靠性比较高,可以通过地径来预测冠幅的大小。 相似文献
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虎杖主要农艺性状的相关及通径分析 总被引：1，自引：0，他引：1
为探明虎杖主要农艺性状间及其与单株产量间的相关关系,为虎杖育种和高产栽培提供参考,对采自川渝两地19份虎杖资源的主要农艺性状进行相关和通径分析。结果表明:9个主要农艺性状与单株产量(y)的相关系数绝对值为主根粗(x8)茎叶鲜重(x9)分枝数(x4)茎粗(x2)主根长(x6)冠幅(x5)株高(x1)主茎叶数(x3)侧根数(x7)。最佳回归方程y=-84.867+6.900x3-46.376x4+1.238x5+225.457x8+0.983x9,R2=0.909,F=23.988**,即主茎叶数、分枝数、冠幅、主根粗和茎叶鲜重是影响虎杖单株产量的主要因素。茎叶鲜重对单株产量的直接效应最大,其次是分枝数,第三是主根粗。茎叶鲜重、分枝数和主根粗是虎杖品种选育的主要目标性状和高产栽培的主攻方向。虎杖高产株型为茎叶茂盛,分枝数较少,主根较粗,主茎叶数、冠幅适中的植株。 相似文献
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城市森林主要树种树冠尺度及生长空间需求 总被引：2，自引：0，他引：2
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栓皮栎是珍贵的经济树种和用材树种,经济价值高、用途广泛,在全国均有分布,其中秦岭至大别山一带是其核心分布区之一。以秦岭南北坡栓皮栎天然次生林为研究对象,在陕西省商洛市山阳县、镇安县、西安市周至县和宝鸡市太白县设置临时样地并进行调查,利用104块样地数据和150株解析木数据构建基于FVS系统的栓皮栎5类单木核心生长模型,包括胸径-树高模型、冠幅模型、胸径生长量模型、树高生长量模型和材积模型。结果如下:确定栓皮栎胸径-树高模型表达式为H=1.082esup>3.245-17.291DBH+1+3.56,冠幅模型表达式为CW=0.257+0.244DBH-0.002DBH2,胸径定期(5年)生长量方程为ln(DDS)=-12.669-0.055A-0.004DBH2+0.117SI-39.181ln(DBH)+43.138ln(DBH+1)+0.013sin(SL),树高生长量模型方程表达式为HTG=6.372+0.025AvgH+0.108DomtH+0.008DBH2-0.254SD +0.168SI+0.038 sin(SL)-3.613 ln(DBH),材积模型方程表达式为V=0.338+11.477DBH-11.582DBH0.997·H0.001+0.002DBH·H。通过拟合与计算,确定树皮调整因子值为1.159 2,树冠竞争因子值上限接近450,林分最大密度指数为923株/hm2。对所建各模型进行t检验和残差分布检验,结果均显示拟合效果较好。所建模型以期为秦岭地区栓皮栎林FVS系统本土化研究奠定基础,为该区域栓皮栎林抚育经营决策提供依据。 相似文献
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以江西省吉安市闽楠天然次生林作为研究对象,通过八邻域平移法确定对象木,分别采用四邻体法、Voronoi图法选取竞争木,并基于Hegyi简单竞争指数重新构建含胸径、树高、冠幅及林木间距等因子的综合竞争指数,利用Pearson相关分析法和曲线拟合比较分析不同方法选取竞争木的简单竞争指数与综合竞争指数的优劣。结果表明:1)简单竞争指数和综合竞争指数与胸径、树高及冠幅之间均呈极显著负相关(P<0.01);2)综合竞争指数与胸径、树高及冠幅的相关性和拟合度均高于简单竞争指数;3)基于Voronoi图法构建的简单竞争指数和综合竞争指数与胸径、树高及冠幅的相关性和拟合度均高于基于四邻体法构建的简单竞争指数和综合竞争指数。研究结果可为闽楠天然次生林的合理经营与保护等措施的制订提供参考依据。 相似文献
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行道树是城市园林植物的重要组成部分，研究其科学合理的种植密度对于城市园林植物的规划设计和管理养护具有重要意义。以海口市建成区椰子等10种行道树为研究对象，分别进行“树高?胸径”和“冠幅?胸径”相关性分析，并通过SPSS软件对调查数据进行回归分析，比较决定系数R2，P值等相关数据后，通过拟合精度检验值（总误差、平均误差、平均相对误差）检验拟合效果，最终从8个预选模型中选出各树种的“树高?胸径”和“冠幅?胸径”最优生长模型。结果表明，10种行道树的“树高?胸径”和“冠幅?胸径”相关性显著，各自的“树高?胸径”和“冠幅?胸径”最优生长模型准确度较高，20个最优模型中，幂函数模型和S模型居多。 相似文献
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长白落叶松?水曲柳混交林冠幅预测模型 总被引：1，自引：1，他引：0
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基于分段回归的人工红松冠形预估模型 总被引：1，自引：0，他引：1
利用黑龙江省孟家岗林场79株人工红松解析木4 538个枝条的实测数据,基于样条函数的分段回归技术,通过推导满足冠形曲线生物学约束(即梢头处树冠半径为0,拐点处树冠半径最大)连续分段函数,构建了人工红松的冠形曲线模型(分段抛物线方程、分段单分子式方程和分段幂函数方程)。采用模型的拟合优度指标、模型的检验指标及对模型拐点参数估计的合理性对备选模型进行评价,选出拟合人工红松冠形曲线的最优模型。采用模型再参数化方法,分别分析模型各参数与林木变量之间的相关性,最终在最优冠形曲线模型中加入胸径作为自变量,建立了人工红松树冠形状预估模型。研究结果表明:分段抛物线函数为描述人工红松冠形曲线的最优模型。人工红松冠形曲线参数及树冠大小与林木胸径(DBH)成正相关,经过再参数化后的树冠形状预估模型的调整决定系数(R2a)为0.659 6,估计标准误差(Sy.x)为0.524 5,模型的残差均方(MSE)为0.227 9,预估精度(p)为97.58%。随着DBH增大,红松冠形曲线拐点(相对冠深)出现的范围为0.72~0.95,平均值为0.81。总体上来看,以胸径为自变量、以稍头约束为条件的树冠形状预估模型能够很好的预测人工红松的树冠形状,为进一步估测红松树冠结构提供了基础。 相似文献
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千烟洲湿地松中幼林树冠生物量及生长量分析 总被引：3，自引：0，他引：3
运用枝条解析法对江西省千烟洲19年生湿地松Pinus elliottii枝条生物量及生长量进行估算,建立了树冠生物量及生长量回归模型。结果如下：枝生物量（WR）与枝径（DB）间呈WB=0．0178DB^3.0061的幂函数相关,r^2为0．8408。分枝断面积合计（ATB）与胸径（DBH）间呈ATB=1、8502DRB^1.5418的幂函数相关,r^2为0．75097树冠生物量（Wc）与胸径间呈WC=7．1059 DBH^2.5965的幂函数相关,r^2为0．9205。树冠生物量模型的参数估计及分组检验结果表明：方程的总相对误差在允许范围内．顸估精度总体在90％左右。树冠生长量（Y）与胸径生长量（x）间呈Y=29．354 lx^2.554的幂函数相关,r^2达0．9566。图3表1参23 相似文献