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针对树高测定困难且不准确的问题,以东北地区的落叶松实测生物量大样本数据为基础,分别建立一元模型和二元模型,以大样本的树高、胸径实测数据为预测变量,研究模型形式和样本抽取范围对落叶松地上生物量预测的影响。结果表明:一元模型在建模样本抽取的范围内,省级尺度和区域尺度的预测值都和二元模型没有显著差异,而在非建模区域,省级尺度和区域尺度均存在显著差异,且所有径阶一元模型的预测值都大于二元模型。在全部的区域,小径阶树木一元模型的预测值均大于二元模型,在建立模型时应引起重视。 相似文献
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【目的】对湖南省现有的杉木二元立木材积模型进行误差分析,建立新杉木二元立木材积模型,为湖南省杉木材积的精准预测提供理论依据。【方法】以湖南省杉木人工林为研究对象,采用配对t检验的方法对原二元立木材积模型进行检验。以山本材积式为基础模型构建固定参数模型、可变参数模型,以区域作为随机变量、哑变量构建混合效应模型和哑变量模型,对拟合结果进行对比分析。【结果】1)对原二元立木材积模型进行配对t检验,结果表明湖南现有的杉木材积模型与实际材积计算值存在显著差异;2)固定参数模型和可变参数模型的确定系数R2都在0.95以上。对检验数据进行检验,模型的总相对偏差(TRB)和平均系统偏差(MSB)均在±3%范围内,利用分径阶的方法进行检验,其固定参数模型在10、22和24 cm径阶的总相对偏差与平均系统偏差均超出±3%范围,其在24 cm径阶的总相对偏差与平均系统偏差均超出±7%,而可变参数模型在各径阶的偏差较小;3)混合效应模型与哑变量模型的确定系数均在0.95以上,从整体上看,哑变量模型的总相对偏差和平均系统偏差趋于0,而混合效应模型在10、12和24 cm径阶的总相对偏差均超出±3%范围。【结论】... 相似文献
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本文就Logistic及其改进模型在杉木人工林胸高断面积模拟中的应用进行了深入探讨.研究表明:在相同林分密度下,随立地指数增加,模型的模拟精度越高立地条件影响越大;在相同立地条件下,所有改进Logistic模型的模拟精度都受到林分密度影响;Logistic及其改进模型的模拟精度与林龄没有任何关系.对于某一具体植物种群,不同形式的Logistic模型的模拟精度主要受模型本身的影响.同另外4种Logistic模型相比,Z-Logistic模型参数最稳定,模拟精度最高,为模拟杉木人工林胸高断面积的首选模型.各改进模型的参数直接影响Logistic模型模拟的曲线形状,可作为形状参数使用. 相似文献
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桉树人工林生长模型研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
桉树人工林生长模型包括传统统计模型和现代动态模型。传统统计模型方法包括单因素回归模型、多元回归模型、灰色系统模型、单一分布拟合法、多模型优选法、逐步回归法及其他改进方法。这些统计模型虽然简单、拟合精度高,但只是静态的经验或半经验模型,并未阐明机理,普适性很差,对于动态反馈也无能为力。现代动态模型主要包括3-PG过程模型、人工神经网络模型和系统动力学模型。与传统统计模型相比,动态模型相对较复杂、精度较低,但能够满足多因素交互、非线性预测、动态模拟、多目标决策的研究要求。文中分析了桉树人工林生长模型的特点、各研究方法的比较及系统动力学在林业中的应用,认为系统动力学模型更适合涉及多因素反馈的桉树人工林生长模型的研究。 相似文献
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林分生长与收获模型的研究现状与发展趋势 总被引：4，自引：0，他引：4
介绍林分生长与收获模型的概念、分类及研究现状,在分析比较单木生长模型、径阶分布模型和全林分模型各自特点的基础上,展望了径阶分布模型的广阔应用前景。 相似文献
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利用第六次至第九次全国森林资源清查北京市2001,2006,2011,2016年4个年度的固定样地调查数据,采用非线性回归估计方法,建立了13个树种组的单木胸径生长率和材积生长率模型,以及10个优势树种组的林分蓄积生长率模型,并对比了林分生长过程模型与林分生长率模型的预估效果,还分析了起源对生长率模型的影响。结果表明：(1)单木生长率模型的平均预估误差全部在3%以内,而平均百分标准误差,胸径生长率模型大都在10%以内,材积生长率模型大都在30%以内;(2)林分蓄积生长率模型的平均预估误差大部分在5%以内,最大的也未超出10%,而平均百分标准误差基本上在20%左右,最大的也未超出35%;(3)基于森林资源清查数据建立的生长过程模型,其效果不如生长率模型,对杨树以外的其他软阔林分类型,其人工林的蓄积生长率要显著大于天然林。以此方法所建模型可为北京市开展森林资源年度监测评价提供技术支撑。 相似文献
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■-m模型中■=α+βm在非线性情况下,不能用α、β的回归值来判断昆虫种群的空间分布型。因此,作者用方差(v)来代替■-m模型中的均数(m),提出了检验昆虫种群空间分布型的■-v模型:■=φ+ψφ。根据■-v模型,推导了新的序贯抽样方程、最大抽样数量公式和确定最适抽样单元大小的公式。当v=a+bm时,■-v模型可被Iwao的■-m模型所代替;在随机分布模型中,v=m,所以■-v模型完全等价于■-m模型,因此Iwao的模型是■-v模型的一个特例。 相似文献