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1.
兴安落叶松天然林直径分布及产量预测模型的研究 总被引：8，自引：1，他引：8
李凤日 《东北林业大学学报》1987,(4)
本文采用直径分布的方法建立了预测林分结构与林分产量的模型系统。当现实林分的林龄(A)、地位指数(SI)或优势木和亚优势木平均高(H_D)及林分密度(每公顷株数N或每公顷断面积B)已知时,该模型可以预测各径级株数、平均树高以及林分材积。用未经间伐的大兴安岭天然落叶松林的236块临时样地建立并检验了这一模型系统。 威布尔、S_B、β及综合Г分布拟合实际林分的直径分布,结果表明:综合Г分布拟合最佳,但威布尔分布也较适合。文中提供的模型系统包括:单木材积——D~2H、树高曲线模型;综合Г分布和树高曲线的参数预测模型。为了更适宜地描述现实林分,采用新的方法预测了存活木株数及树高曲线,并建立了地位指数方程。该摸型系统编成计算机软件可以预测目前及未来林分动态变化。 相似文献
2.
以马尾松Piuns massoniana人工林间伐试验林为研究对象，用单木生长神经网络模型与林分表法的转移概率矩阵模型构建了林分直径分布的动态转移模型，再与径阶材积向量或材种材积向量构成林分生长与收获预测模型。预测检验结果显示，高、中、低密度的林分断面积预测精度依次为94％、95％、97％，蓄积量预测精度依次为92％、94％、96％，表明不计枯损（或采伐）的转移概率矩阵模型对低密度林分的预测比对高密度林分的预测效果好。 相似文献
3.
根据金沟岭林场198块固定样地数据,分别使用逐步回归方法和贝叶斯模型平均法建立东北云冷杉针阔混交林蓄积量生长模型,分析林分蓄积生长与林分因子、气候因子的关系,并比较两种方法的预测效果。结果表明：贝叶斯模型平均法建模时将多个模型组合进行加权建模,减少了冗余变量,建立的模型较逐步回归更为准确;海拔、林分断面积、林分密度、林分平均胸径、低于0℃积温、低于18℃积温、参考蒸发量是影响林分蓄积生长的主要因素;逐步回归的决定系数(R2)为0.95,均方根误差(RMSE)为17.53;贝叶斯模型平均法的决定系数(R2)也为0.95,均方根误差(RMSE)为37.51。 相似文献
4.
采用金沟岭林场30块样地8次观测数据,对3种异龄针阔混交择伐林均衡曲线确定方法进行比较。同时,引入方差值对现有林分的直径分布进行结构稳定性判断,通过非线性规划模型对现有的直径分布进行结构优化调整,并利用矩阵法预测下一周期的直径分布。结果表明:De Liocourt均衡曲线是一个理想状态的曲线;López均衡曲线在不考虑采伐或各径级采伐率相等的情况下比较适用;Schütz均衡曲线既考虑了树木的生长信息,也包括了林分的采伐和枯损信息,较好地描述了林分的真实情况;分别以这3种均衡曲线为标准,对现有林分的直径分布进行结构优化调整后,下一周期的直径分布趋向于稳定。 相似文献
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杉木短周期小径材培育模式的林分直径结构及经营要素预测 总被引：1，自引：0，他引：1
以6~14年生杉木短周期小径材人工林为研究对象,对其直径结构进行统计分布检验,采用Weibull生长方程对林分直径累积分布进行模拟,并通过动态预测分析立地、林分密度、主伐年龄对培育目标的影响。结果表明:88.3%的样地其林分直径分布为左偏,林分直径分布峭度为负值的样地占所有样地的81.7%,林分平均直径对应的植株数量累积分布率为55.1%,直径结构为Weibull分布的林分占86.7%;两参数Weibull生长方程对各林分直径分布具有较好的适合度(R2>0.99),参数b、c具有明显生物学意义,分别与林分平均直径和直径变异系数呈紧密线性关系(R2=0.986 7、0.885 7)。采用回归法建立直径曲线1-1/e和拐点处参数回收方程,关键点处直径与林分平均直径呈紧密幂函数关系(R2≥0.95),由此构建的林分直径预测系统K-S检验通过率为85%。通过建立林分平均直径与年龄、立地指数和林分密度的多元非线性关系,在对不同关键要素组合模式下林分不同径级立木植株数量动态预测的基础上,比较分析不同要素对培育目标的影响,提出了杉木短周期小径材培育模式关键技术的理论参数。 相似文献
6.
刘君然 《内蒙古林学院学报》1997,19(2):38-42
以落叶松人工林标准地各径级株数为材料，采用逐步回归方法，以概率单位值与林分因子建立关系式，以此预测不同林分因子、生长阶段分布的变化规律。随着直径、上层高、林龄的增大或密度降低，株数分布范围愈宽、其峰值降低，且在较大径级。筛选结果表明：用三因子（直径、上层高、密度）估计，相关性与精度均比单、双因子高，因此预测更佳，更准。 相似文献
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西双版纳热带林生长动态模型及可持续经营模拟 总被引：5，自引：0，他引：5
为研究中国热带森林的可持续经营方式,在中国西南西双版纳的山地雨林中设置了12块固定观测样地,并在定期观测数据基础上估计林分生长量、林木进界率与径阶保留率等.据此建立林分自然生长的径级分布模型,择伐作业对保留木影响的损伤模型,采伐后由于林窗效应对林木生长影响的经验模型,进界生长模型等热带森林生长动态数学模型并估计了林分初始状态、林分动态转移因子等参数.以森林经营实践的内在逻辑和关键过程为基础设计了森林生长和经营模拟系统的框架概念,应用面向对象的方法设计系统的各个独立程序模块,用VBA 语言与EXCEL结合开发了系统应用软件.应用本模拟系统对西双版纳热带林的择伐经营模式作了所有可能参数组合的模拟经营实验,提出了热带林区国营林场和村寨集体林最适宜的可持续经营指标和标准. 相似文献
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为研究中国热带森林的可持续经营方式,在中国西南西双版纳的山地雨林中设置了12块固定观测样地,并在定期观测数据基础上估计林分生长量、林木进界率与径阶保留率等.据此建立林分自然生长的径级分布模型,择伐作业对保留木影响的损伤模型,采伐后由于林窗效应对林木生长影响的经验模型,进界生长模型等热带森林生长动态数学模型并估计了林分初始状态、林分动态转移因子等参数.以森林经营实践的内在逻辑和关键过程为基础设计了森林生长和经营模拟系统的框架概念,应用面向对象的方法设计系统的各个独立程序模块,用VBA 语言与EXCEL结合开发了系统应用软件.应用本模拟系统对西双版纳热带林的择伐经营模式作了所有可能参数组合的模拟经营实验,提出了热带林区国营林场和村寨集体林最适宜的可持续经营指标和标准. 相似文献
9.
【目的】贝叶斯统计法能够利用先验信息与样本信息去进行统计推断,可有效提升模型参数的可靠程度和稳定性。【方法】本研究以天山云杉林为研究对象,使用3块100 m×100 m天山云杉调查样地数据,利用经典统计方法(极大似然法)、贝叶斯法构建天山云杉树高-胸径模型。利用随机抽样法抽取80%样地数据进行建模,20%样地数据进行检验,对比分析基于经典方法的非线性模型和非线性混合效应模型以及基于贝叶斯法的贝叶斯模型和层次贝叶斯模型的表现和参数分布。【结果】通过对比非线性模型和贝叶斯模型,贝叶斯模型的a、b、c 3个参数置信区间比非线性模型的分别要窄53.86%、46.87%、65.17%。而层次贝叶斯模型和非线性混合效应模型相比,层次贝叶斯模型的固定效应参数置信区间比非线性混合效应模型的要窄37.21%、62.62%、49.31%,但随机效应参数标准差的置信区间更为分散。基于贝叶斯法的模型,其参数标准差均低于基于经典方法的模型。4种树高-胸径模型的拟合结果显示：层次贝叶斯模型的拟合效果优于其他3种模型,其决定系数(R2)为0.961。拟合精度显示：层次贝叶斯模型的预测精度略高于... 相似文献
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基于混合效应的杂种落叶松人工幼龄林单木枯损模型 总被引：1，自引：1，他引：0
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利用2期黑龙江省森林资源连续清查数据(2005—2010年),根据林分变量和林分碳储量间的关系构建了林分水平的全树碳储量预估模型,并对应不同起源选择不同的模型形式,用加权最小二乘法消除了异方差。由于地域的不同,相同林分类型碳储量可能存在差异,因此在构建的碳储量模型基础上,利用哑变量方法构建考虑不同地域的林分碳储量模型。结果表明:区分起源的林分碳储量模型对于天然林和人工林都具有良好的拟合精度,R~2均大于0.94,模型评价指标中平均相对误差均在±6.00%以内,平均相对误差绝对值基本小于10%,仅黑桦天然林为15.33%。大部分模型的预测精度在95%以上。利用哑变量方法构建的考虑不同地域的林分碳储量通用模型的R~2均大于0.94,平均相对误差均较小,平均相对误差绝对值均在小于8%,预测精度都在95%以上。对于包含区域哑变量的通用模型,在满足相同的林分平均断面积条件及其他变量、参数a、c不变时,不同区域对应的参数b值越大,相应区域碳储量越大;在满足相同的林分平均高(或者林分年龄条件)及其他变量、参数a、b不变时,不同区域对应的参数c值越大,相应区域碳储量越大。 相似文献
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基于小兴安岭地区和长白山地区102块落叶松人工纯林固定标准地复测数据（10 a间隔期）,采用参数预测模型（PPM）系统,建立了前期Weibull分布参数（b1）与前期林分调查因子模型、前期参数c1与b1之间的回归模型、两期参数b2与b1的回归模型、以及两期参数c2与b2之间的回归模型,并采用似乎不相关回归（ SUR）理论,估计了模型的参数;利用“刀切法”选择平均相对误差（ ME ）、平均相对误差绝对值（ MAE ）、预测精度（ P）、相对误差（ B）、误差指数（ IE ）等指标,分别对所建立的参数动态预测方程及直径分布动态预测结果进行了检验。结果表明：所有模型的R2a较好（0．428～0．897）,RMSE均较小（0．37～0．94）,所建立的直径分布动态预测模型具有较好的拟合效果。通过检验,所建立的参数动态模型预估能力较好（－10％＜ME＜－2％,P＞95％）,并能较好地预测落叶松人工林未来直径分布（B0＝4．38％,B1＝12．38％,IE＝524）。 相似文献
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思茅松天然林林分生物量混合效应模型构建 总被引：1，自引：1，他引：1
本研究以云南省普洱市的思茅松天然林为对象,调查了3个位点45块样地的林分地上、根系和总生物量。以幂函数模型为基础构建林分生物量的基本模型;采用混合效应模型技术,考虑区域效应随机效应,选择基本混合效应模型,并分析模型的方差和协方差结构,分别构建3个维量的区域效应随机效应的混合效应模型;考虑林分因子、地形因子和气象因子固定效应,构建含环境因子固定效应和区域效应随机效应的林分生物量混合效应模型。所有模型均采用拟合指标和独立检验指标进行评价。结果表明:1) 从模型拟合情况看,考虑区域效应的随机效应模型均能显著提高一般回归模型的精度;在3类含环境因子固定效应模型中,含地形因子固定效应的区域混合效应模型均具有最低的AIC和BIC值,表现最好;2) 就模型独立性检验看,除地形因子固定效应的林分根系混合效应模型外,其余模型均优于一般回归模型;考虑环境因子固定效应的混合效应模型与普通区域效应混合模型相比,各个维量模型的独立性检验指标表现不一,但总体上差异不大;3) 综合考虑模型拟合和独立性检验结果,除林分根系生物量选择普通区域效应混合模型外,另2个维量均选择含地形因子固定效应和区域效应随机效应的混合效应模型。 相似文献
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基于贝叶斯法的长白落叶松林分优势高生长模型研究 总被引：3，自引：2，他引：1
贝叶斯统计推断是基于总体信息、样本信息和先验信息的一种统计推断方法,并已成为森林生长模型中的一种重要方法。本文以长白落叶松人工林为对象,基于1 687对林分优势高与年龄数据,利用Richards生长方程构建基于贝叶斯法和经典概率统计法的林分优势高生长模型,探讨贝叶斯统计法拟合小样本量数据的稳定性。分别基于全部样本,以及随机抽取的10%、5%和2%样本,利用经典概率统计法(非线性最小二乘法)、无先验信息的贝叶斯统计法和有先验信息的贝叶斯统计法进行参数估计,分析模型表现和参数分布。模型评价指标包括均方根误差(RMSE)、贝叶斯统计常用的DIC统计值以及参数的可信区间。结果表明:基于小样本的贝叶斯统计与大样本的经典概率统计的拟合结果相近,但贝叶斯统计法估计的参数稳定性强,且抽样5%时的RMSE值最小。有先验信息的贝叶斯统计拟合结果优于无先验信息的贝叶斯统计拟合结果,参数分布也较为集中,不确定性小;有先验信息贝叶斯统计和经典概率统计的参数分布区间有较大重叠。另外,有先验信息贝叶斯统计对3种不同样本量的拟合结果显示,参数标准差以及模型RMSE值都是在抽样5%时最小,说明用贝叶斯统计的拟合精度及参数确定性与样本量大小也有一定关系。研究验证了贝叶斯统计在利用先验信息、基于小样本量进行森林生长建模时的优越性。 相似文献
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针对贝叶斯长记忆随机波动模型的单步Gibbs抽样算法效率低下的问题，通过对模型在状态空间框架下的近似表示，将向前滤波向后抽样算法引入对波动变量的估计过程中，同时在贝叶斯框架下分析了模型参数的满条件后验分布，设计出Gibbs联合抽样算法.更进一步，在对模型进行参数估计的基础上，提出波动变量的向前多步预报分布的估计方法.模拟实验结果表明：联合Gibbs抽样算法能够在保证估计精度的基础上得到优于单步Gibbs抽样方法的抽样效率，对预报分布的特征分析可用于对金融时间序列的风险控制. 相似文献
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差分生长模型的应用分析与研究进展 总被引：5，自引：1，他引：4
差分生长模型是一种特殊的混合参数模型,通过指定一个随林分而变化的参数来解释不同林分生长曲线间的差异。由于这一特征,差分生长模型在生长收获预估中得到了广泛应用。本文一般性地介绍了差分生长模型在林分和单木生长过程中的应用、差分方程的数学性质及数学性质间的相互关系;从统计角度详细论述了变量初值y1的统计意义和与y1相关联的随机误差e1对预测的影响作用;由于差分生长模型最新研究成果主要在于方程推导、参数估计和预测误差分析等方面,因此详细讨论了模型推导方法中的广义代数差分法(GADA)、主要的参数估计方法和预测误差分析方法。 相似文献
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畜禽基因组选择中贝叶斯方法及其参数优化策略 总被引：1，自引：1，他引：0
品种选育在畜禽育种中占十分重要的地位,基因组选择作为畜禽育种的新兴技术手段而备受关注。其优点为可以缩短世代间隔,加快遗传进展,可以不依赖于表型进行选择。2001年,Meuwisen提出基因组选择的概念后,基因组选择首先应用于奶牛育种,至2014年8月,国际公牛组织已有34个成员国在其国家奶牛育种群中应用基因组选择。随着基因组选择的不断推广应用,提高基因组育种值估计准确性的问题有待于解决,当前对基因组选择方法的研究和探讨正在不断深入,有效的模型及算法对提高基因组育种值估计的准确性具有重大现实意义。至今已有17种贝叶斯方法相继被提出,本文简要介绍了基因组选择中的经典BayesA和BayesB方法,其中BayesA假设所有位点都有效应,BayesB假设部分位点有效应,且这部分有效应的位点所占的比例很小,它们的假设模型和算法都不相同。Meuviwisen提出经典贝叶斯方法后,其它贝叶斯方法犹如雨后春笋般涌出,这些新方法的提出,都是基于经典贝叶斯方法原理,对假设模型和算法进行适当改进,以期对模型中的参数进行优化。如BayesC方法在BayesB的基础上对模型中的π值进行优化,BayesCπ和 BayesDπ是在BayesC的基础上进行改进,这两种方法假设各位点的效应方差是相同的,而BayesC假设各位点的效应方差是不同的,BayesDπ又是在BayesCπ基础上对效应方差服从尺度逆卡方分布中的尺度参数进行优化。Bayes Lasso的思想和BayesA一样,不同之处在于它假设标记效应服从另一种分布-拉普拉斯分布,所以标记效应的后验分布也随之改变。BayesRS方法假设各位点的效应方差是按占一定比例的总遗传方差分配的。其它的贝叶斯方法也都是在前人研究的基础之上对模型中的先验假设进行变换和模型中的参数进行优化,以期寻找最适合群体的假设模型和参数。目前广泛应用的贝叶斯算法仍是经典贝叶斯算法以及BayesCπ,这是由于它们计算结果的稳定性和较高的基因组育种值估计准确性。在这3种贝叶斯算法中,基因组育种值估计准确性基本上是BayesB＞BayesCπ＞BayesA,但某些性状计算的基因组育种值准确性结果并非如此。相对于经典贝叶斯方法,参数优化过程在一定程度上提高了基组育种值估计的准确性。总之,在经典贝叶斯方法的基础上,贝叶斯方法的改进算法及其参数优化策略围绕着以提高基因组育种值估计的准确性为目的,通过生物遗传算法与实际的群体情况相结合,寻找最适的假设模型和参数优化策略,丰富和拓展了基因组选择算法,并能使得基因组育种值更具参考价值。由于中国的动物育种历程与国外育种差距甚远,利用基因组选择可以加快畜禽育种进程,进而还可以培养新品系,丰富遗传资源。同时对基因组选择在中国的方法研究及应用进行了介绍,面对基因组选择的种种优点,全基因组选择育种技术势在必行。此外,文章还探讨了畜禽基因组选择中贝叶斯方法及其参数优化策略存在的主要问题和今后研究的热点,以期为获得更加可靠和快捷的基因组选择算法提供参考。 相似文献