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1.
基于大兴安岭地区100块兴安落叶松天然林样地的调查数据,选用43个基础模型对兴安落叶松(Larix gmelinii)的直径分布和树高分布进行拟合,用10个基础模型对兴安落叶松的树高与直径关系进行回归模拟,求解模型参数值并用均方根误差(RMSE)、和相对误差(Bi)进行检验与评价。结果表明:Exp3P2模型的精度最高,可以很好的拟合兴安落叶松直径分布;柯列尔模型为最优兴安落叶松树高分布模型;树高与直径相关关系模型拟合与检验结果最优为Wykoffl模型。 相似文献
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以大兴安岭兴安落叶松天然林为研究对象,利用固定样地调查数据,研究其结构特征。结果显示:(1)林分整体的直径分布为倒"J"型,6径阶株数最多,Exp3P2函数可以很好的拟合兴安落叶松的直径分布;(2)林分树高分布为单峰偏左曲线,树高8级时,株数最多,柯列尔函数拟合兴安落叶松树高分布精度高;(3)兴安落叶松树高随胸径增大而增加,可以用Wykoff方程表示其相关性;(4)兴安落叶松的胸径与冠幅为正相关关系,Monomolecular函数拟合结果良好;(5)林分平均角尺度0.485,林分呈现随机分布格局;(6)用胸径、树高和冠幅3个指标计算林分平均大小比数均呈现中庸状态;(7)林分平均混交度0.327,属于弱度混交,表明该地区为典型的兴安落叶松天然林。 相似文献
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考虑不同地形和林木竞争对青冈栎树高与胸径关系的影响,构建青冈栎树高与胸径的哑变量模型,为青冈栎次生林的树高预测和可持续经营提供理论依据。以16个青冈栎次生林固定样地为研究对象,通过确定系数（R2）、赤池信息量准则（AIC）、均方根误差（RMSE）和平均预估误差（MPE）4个评价指标,从11个基础模型中筛选出最优的基础模型。利用F统计检验分析了不同坡向和坡度对青冈栎树高与胸径关系的影响,同时对Hegyi简单竞争指标进行了改进。基于坡向、坡度和竞争强度3个哑变量,构建青冈栎树高与胸径的哑变量模型。结果表明,对数模型M2为最优基础模型,其确定系数（R2=0.686）最大,均方根误差（RMSE=1.380）和平均预估误差（MPE=1.242）最小;不同坡向和坡度下,模型的F统计值均大于F临界值;Hegyi改进指标与树高、胸径的相关系数达到-0.452、-0.418,相比Hegyi简单竞争指标有明显提高;基础模型中引入坡向、坡度和竞争强度哑变量后,模型的拟合精度均显著提高,R2提高了0.035,RMSE减少了0.077,MPE减少了0.070%。从林木的水平和垂直空间上构建青冈栎林木竞争指标更加准确,坡向、坡度和林木竞争对青冈栎树高与胸径关系存在显著影响。综合考虑地形与林木竞争的哑变量模型拟合精度更高,能为青冈栎树高生长的预测提供参考。 相似文献
4.
【目的】建立马尾松Pinus massoniana-木荷Schima superba混交林树高-胸径模型,将树种作为哑变量引入模型,考虑模型残差空间自相关和异质性,为混交林树高-胸径模型构建和科学经营提供理论依据。【方法】基于贵州省开阳县马尾松-木荷混交林727组树高-胸径调查数据,构建普通最小二乘法模型(OLS)、广义可加模型(GAM)、线性混合模型(LMM)、地理加权回归模型(GWR)和地理加权回归克里格模型(GWRK)的树高-胸径全林木模型,在此基础上,将树种作为哑变量引入,选择全局莫兰指数(Moran’I)、局域Moran’I和组内方差分析5种模型残差空间自相关与空间异质性,并采用决定系数(R2)、均方误差(MSE)和赤池信息准则(AIC)对模型进行评价。【结果】(1)马尾松-木荷混交林全林木基础模型的拟合精度从低到高依次为OLS、GAM、LMM、GWR、GWRK。(2)将树种作为哑变量引入模型后,各模型拟合精度均高于全林木基础模型。(3)OLS和GAM模型残差的全局Moran’I在α=0.05水平下显著(Z>1.96),局域Moran’I分布图中存... 相似文献
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基于交角的林木竞争指数应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】基于交角的林木竞争指数(CI)简洁,能同时表达出竞争木上方的遮盖和侧翼的挤压。探讨不同林分用胸径(D)或通过胸径-树高(D-H)曲线预估树高后替代实测树高计算该竞争指数的可行性,以期给出基于交角的林木竞争指数的最优经验计算途径。【方法】以3个地区共6块样地的天然林和人工林为研究对象,利用全站仪测定并记录林木坐标、树种、胸径、树高、冠幅和健康状况,并计算和分析各样地林木通过胸径得到的竞争指数(CID),通过胸径-树高曲线预估树高后得到的竞争指数(CI_(D-H))与通过实测树高得到的竞争指数(CIH)间的关系。【结果】不同森林类型林分通过胸径和胸径-树高曲线预估树高后计算得到林木竞争指数的2个经验计算途径都是可行的,且都能表达出通过实测树高计算得到林木竞争指数(CIH)结果的95%以上。2个经验计算途径的效果与胸径-树高曲线模型精度呈显著正相关,当胸径-树高曲线模型精度低(R20.53)时,CI_(D-H)效果略差。【结论】由于CI_(D-H)计算过程较复杂,且当林分胸径-树高曲线模型精度较低时,竞争指数CI_(D-H)的应用效果比竞争指数CI_D略差,因此以胸径替代实测树高可作为该竞争指数的最佳经验计算途径。 相似文献
6.
《西南林业大学学报》2020,(2)
本研究利用大兴安岭阿荣旗、柴河、额尔古纳等7个地区设置的65块标准地中选取的108株天然兴安落叶松解析木实测数据,分析研究其生长规律,应用舒马切尔、单分子式、柯列尔和对数型生长方程对其进行拟合,并对拟合结果进行评价,优选出适应性最强、稳定性最高的单木生长模型。结果表明:天然兴安落叶松树高、胸径、材积生长规律均符合一般树木生长规律。树高和胸径的平均生长量和连年生长量均在20 a时达到最大值,26～28 a左右相等。材积平均生长量和连年生长量均未出现最大值,说明研究区内天然兴安落叶松到70 a时仍未达到数量成熟龄,正处于旺盛生长期。大兴安岭地区天然兴安落叶松最优树高生长模型为单分子式生长方程,最优胸径生长模型为单分子式方程,最优材积生长模型为柯列尔生长方程。本研究可为大兴安岭地区天然兴安落叶松林分结构优化、合理经营提供参考。 相似文献
7.
兴安落叶松3种林型林分生长模型的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》2017,(2)
由于复层异龄林林分结构较复杂,对林木年龄的测定难度很大,通过林木径阶估算林木平均年龄,构建林分平均胸径、平均树高和每公顷公顷蓄积量的生长模型,来预估林分未来的生长状态和特征,对当地兴安落叶松林分的合理经营有一定的指导意义。以兴安落叶松为研究对象,利用201株解析木数据,选择12种生长方程分别对兴安落叶松林木年龄与径阶关系,3种林型林分年龄与平均胸径、林分年龄与平均树高和林分年龄与单位面积蓄积量的关系进行分类拟合。结果显示,兴安落叶松林木年龄与径阶之间存在正相关,并呈一定的规律性变化;年龄与胸径,蓄积的关系采用生长函数是最佳选择;年龄与树高的关系利用二次函数为更合适。 相似文献
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沙地樟子松不同树高-胸径模型比较分析 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】比较不同树高(H)–胸径(D)模型精度,确定适合章古台地区樟子松Pinus sylvestris var. mongolica的H-D模型。【方法】以Sibbesen模型为基础模型,将优势木平均高(HT)、胸高断面积(AB)和平方平均胸径(DQM)3个林分变量以不同组合加入基础模型中,分别建立了H-D的基础模型(1个)和广义模型(3个)及对应的基础混合模型(1个)和广义混合模型(3个)。对固定效应模型平均水平预测(FPA)、混合模型的总体平均响应预测(MPA)和主体响应预测(MPS)的精度进行比较。对混合模型在使用随机抽取样本木和抽取平均木(胸径接近平均值的样本)2种抽样方案计算随机参数时分析MPS精度与样本数量的关系。【结果】表征樟子松H-D关系的4种固定效应模型中,含HT和AB的广义模型拟合精度最高,Akaike信息量准则(AIC)=2 167.7,Bayesian信息量准则(BIC)=2 196.3。相同预测变量的各模型预测精度均表现为:MPSFPAMPA,仅含预测变量D的模型的3种预测精度差异最大。广义模型、广义混合模型、基础混合模型预测精度差异不大。使用验证数据检验模型精度时,每块标准地中随机抽取3株样本木计算基础混合模型随机参数时,该模型精度提升最为明显,MAE和RMSE分别降低了57.97%和57.63%;而广义混合模型精度随抽取样本木数量的增多未出现大的变化。【结论】含有林分变量优势木平均高、胸高断面积的广义模型和基础混合模型均能较好地预测沙地樟子松人工林的单木树高。此外,利用混合模型预测树高时,推荐在标准地中随机抽取3株林木测量其树高,并依此来计算随机参数。 相似文献
9.
【目的】预测和研究蒙古栎天然林的生长与发展规律,以更好地经营蒙古栎天然林。【方法】以蒙古栎天然林为研究对象,基于吉林省汪清林业局195块蒙古栎林固定样地的2期复测数据,通过分析已有的16个普通树高曲线模型和16个标准树高曲线模型并对比2种模型的拟合结果,建立蒙古栎林的单木树高曲线模型。【结果】最终确定的蒙古栎林最优普通树高曲线模型的决定系数R2为0.728,调整决定系数Radj2为0.721,均方根误差为 2.291 m,相对均方根误差为0.158,平均误差为0.118 m,平均绝对误差为1.794 m。最优标准树高曲线模型的决定系数R2为0.907,调整决定系数Radj2为0.901,均方根误差为1.479 m,相对均方根误差为0.114,平均误差为0.094 m,平均绝对误差为1.381 m。【结论】增加了树木和林分因子的标准树高曲线模型,其精度较普通树高曲线模型有大幅提高。最优的蒙古栎单木标准树高曲线模型自变量包括胸径、林分每公顷株数、林分每公顷断面积、优势木平均高。建立的单木标准树高曲线模型有较好的生物学意义,可为吉林省汪清地区蒙古栎天然林的生长预测提供依据。 相似文献
10.
基于广义代数差分法的长白落叶松人工林地位指数模型 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】森林立地质量评价是森林经营的基础工作,是估计林分生长量和收获量、评价森林生产潜力及确定合理经营措施的重要依据。本文基于60株优势木和亚优势木解析木数据,采用广义代数差分法(GADA)构建了更加灵活的异形地位指数模型,为黑龙江省长白落叶松人工林立地质量的精准评价提供了依据。【方法】选择修正Weibull、Korf和Richards生长方程为基础方程,使用GADA法推导出6个差分地位指数模型,基于1994—2017年在黑龙江省调查的解析木数据,利用非线性最小二乘法进行拟合。结合拟合样本和检验样本计算R2、均方根误差(RMSE)、模拟效率和平均绝对误差等4项指标检验模型的拟合效果与预测能力,初步筛选出较优模型。通过分析比较它们的残差图、地位指数曲线簇进一步筛选出最优模型。将最优模型和使用代数差分法(ADA)推导的模型绘制地位指数曲线簇,并对地位指数为12～22 m曲线的参数、年生长量达到最大值的时间(拐点)和数值进行分析比较。【结果】基于Richards方程h=a(1-e~(-bt))~c,设定自由参数为a=e~(X_0),c=c_2/X_0,X_0=1/2[lnh_1+(lnh_1~2-4c_2ln(1-e~(-bt_1)))~(1/2)]的差分地位指数模型被选为最优模型。其参数的拟合结果为b=0.046 8,c_2=4.675 4,R~2为0.987 4,RMSE为0.749 1,平均绝对误差为0.904 0,模拟效率为97.04%。相比于使用ADA法推导的模型,采用GADA法推导的最优模型能更好地预测优势木树高生长过程。【结论】在推导地位指数模型时,根据GADA法,指定多个参数为自由参数所推导出的差分模型不仅具有良好的拟合效果,也能同时符合多条水平渐近线与曲线多形性的性质,而ADA法只能满足其中一个条件。最优模型的拟合结果表明,随着地位指数的提升,优势木树高生长曲线的渐近最大值(参数)逐渐增大,连年生长量达到最大值(拐点)的时间越早。这说明立地条件越好长白落叶松人工林优势木树高年生长量和最大值越大,且年生长量更早达到最大值。 相似文献
11.
【目的】利用线性混合效应模型分析杉木树高与胸径的关系,为杉木树高测量提供支持。【方法】收集688组有效杉木研究数据,利用最小二乘法构建树高(H)和胸径(DBH)的线性基础模型,同时考虑林分密度效应和海拔效应,在R 3.2.2软件中拟合混合模型,比较基础模型和2种混合模型的赤池信息规则(AIC)、贝叶斯信息规则(BIC)和-2倍对数似然值(-2log lik),在此基础上,引入误差效应方差协方差矩阵及指数函数、幂函数和恒等式函数,筛选较好的混合模型;基于独立验证数据对模型进行验证,选取R~2、|E|、RMSE3个评价指标对模型精度进行评价。【结果】固定模型的AIC=2 089.731,BIC=2 102.151,-2log lik=2 083.732,均大于混合模型,即混合效应模型拟合效果优于固定模型;考虑模型误差效应方差协方差矩阵,加入恒等式异方差函数能够显著提高模型的精度,且含有不同随机参数的混合模型精度不同,引入海拔随机效应的混合模型拟合精度(R~2=0.804 4,|E|=1.553 9,RMSE=2.143 0)高于含有林分密度效应的混合模型(R~2=0.797 0,|E|=1.576 6,RMSE=2.183 0)。【结论】考虑随机效应的混合模型既能反映杉木树高的总体变化趋势,还能体现不同组分间的差异,在估测精度和通用性上均优于固定模型。 相似文献
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玉宝 《浙江农林大学学报》2023,40(1):209-216
【目的】分析天然林自然整枝规律,确定表征自然整枝指标及其主要影响因子,为森林抚育、优化林分结构、促进自然整枝提供依据。【方法】以中幼龄兴安落叶松Larix gmelinii天然林为对象,利用32块样地共1 279株立木实测数据,以活枝下高、活枝下高占树高比例、死枝下高、死枝下高占树高比例、活枝下高与死枝下高差作为自然整枝指标同林木和林分因子进行相关分析,探讨不同结构林分自然整枝规律。在此基础上,进行逐步回归分析确定影响自然整枝的主要因子。【结果】兴安落叶松天然林的活枝下高、活枝下高占树高比例、死枝下高、死枝下高占树高比例、活枝下高与死枝下高差平均值分别为4.8 m、46.4%、2.8 m、25.2%、1.4 m。不同密度和聚集系数的林分自然整枝差异极显著(P<0.01)。相关性分析表明：林木胸径、林木树高、林木冠幅、林木年龄、林分平均胸径、林分平均树高、林分密度、聚集系数等因子影响自然整枝。除死枝下高占树高比例以外,其他4个自然整枝指标均受多个因子的影响,但各因子所影响的指标不完全一致。其中,林分密度和聚集系数同死枝下高、死枝下高占树高比例、活枝下高与死枝下高差等3个指标呈显著负... 相似文献
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基于联立方程组的人工樟子松枝下高模型构建 总被引：2，自引：2，他引：0
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天然兴安落叶松林年龄结构的分析 总被引：12，自引：1，他引：12
孟宪宇 《北京林业大学学报》1989,11(3):17-23
本文利用天然兴安落叶松林分7块标准地资料,对林分年龄结构进行了分析。结果表明:林木年龄与林木直径之间存在着A=α+βlog(D)关系,林木年龄与林木树高之间存在着A=α+β(H)关系。另外,在本文中,利用林分年龄结构特征,把天然兴安落叶松林划分为三个类型,并提出了确定林分年龄的方法。 相似文献
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【目的】本文使用分位数回归和分位数组合对枝下高进行建模和预测,为单木枝下高模型的构建提供新的思路和方法。【方法】利用大兴安岭新林区4个林场的兴安落叶松天然林实测数据,采用非线性回归构建枝下高基础和广义模型并分别扩展到分位数回归。使用三分位数组合(τ=0.1,0.5,0.9)、五分位数组合(τ=0.1,0.3,0.5,0.7,0.9)、九分位数组合(τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)和4种抽样设计(抽最大树、抽最小树、抽平均木、随机抽取)进行预测,比较不同分位数组合的预测效果并分析不同抽样设计对预测精度的影响。同时使用双重交叉检验对非线性回归、最优位数回归和最优分位数组合进行比较。模型拟合和检验的评价指标主要包括平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、相对误差(MPE)和调整确定系数(R2adj)。【结果】(1)无论是非线性回归还是分位数回归,广义模型的拟合MAE较基础模型可降低6%~12%,RMSE可降低6%~10%,检验效果也优于基础模型。枝下高与胸径呈负相关、与样地优势高和每公顷断面积呈正相关。(2)中位数回归在所有分位数中拟合能力最好,且效果与非线性回归相似。分位数回归可以描述枝下高的分布。(3)3种分位数组合都可以对枝下高模型进行预测且效果相差不大,三分位数组合就可以满足枝下高的预测精度。中位数回归的交叉检验结果与非线性回归相似,三分位数组合的预测能力最优,MAE和MPE较非线性回归和中位数回归分别下降了20%和4%左右,R2adj提高了16%左右。(4)基础和广义分位数组合的最优抽样设计分别为抽平均木5株和抽大树7株。【结论】本研究基于三分位数组合(τ=0.1,0.5,0.9)的枝下高模型可以提高预测精度,具体应用基础和广义分位数组合模型的最优抽样设计分别为抽平均木5株和抽大树7株。综合预测精度和调查成本的考虑,在实践中应用分位数组合时,推荐在样地中抽取5株平均木对枝下高进行预测。 相似文献
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森林生长观测数据通常具有连续重复观测的特点,传统方法会得到有偏的参数估计,为准确预测兴安落叶松林分的生长动态,建立预估精度较高的林分生长收获混合效应模型,以期为内蒙古大兴安岭地区兴安落叶松的生长和经营提供科学依据。基于内蒙古大兴安岭地区第六次至第九次（2003-2018）全国森林资源连续清查数据,筛选出以兴安落叶松为优势树种的样地626块,样木株数60 279株。其中501块样地的47 524株兴安落叶松数据用于构建兴安落叶松的胸高断面积生长预估模型,采用剩余的125块样地的12 755株兴安落叶松数据对构建的模型进行独立检验。结果表明,胸径的倒数（1/DBH）、每公顷株数（NT）、比对象木大的胸高断面积之和（BAL）、坡度和坡向的组合（SLcos）对天然林内兴安落叶松的生长有显著影响。相比于传统的基础模型,考虑样地效应的混合效应模型显著地改善了胸高断面积生长预估模型的表现,决定系数（R2）从0.353 7提高到0.488 6,平均绝对误差（Bias）和均方根误差（RMSE）均显著减少。混合效应模型优于传统的基础模型,模型有一定的生物学意义和统计可靠性。 相似文献
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【目的】研究华山松种源对树高生长模型参数的影响,为建立通用的华山松树高生长模型奠定基础。【方法】以湖北省宜昌市大老岭林场华山松种源试验林为研究对象,利用林龄4~10年、24年和32年的树高数据,建立华山松11个种源的基础模型、哑变量模型和非线性混合模型,并对各模型的拟合精度进行比较。【结果】在Richards、Logistic、Schumacher和Korf 4个最常用的树高理论方程中,以Richards方程的拟合效果最好,故选其作为基础模型。哑变量模型和非线性混合模型的检验结果均显示,华山松种源对树高生长模型的渐进参数有显著影响,而对生长速率参数和形状参数无显著影响。对比3种模型的决定系数R2、残差平方和SSE、平均绝对残差|E|和均方根误差RMSE4个精度评价指标发现,哑变量模型和非线性混合模型的精度比基础模型明显提高,二者平均精度的决定系数R2提高1.37%,残差平方和SSE降低18.27%,平均绝对残差|E|降低12.77%,均方根误差RMSE降低9.6%;哑变量模型的拟合精度比非线性混合模型稍高,决定系数R2提高0.1%,残差平方和SSE、平均绝对残差|E|、均方根误差RMSE分别降低1.8%,4%和0.9%。【结论】华山松种源对树高生长模型的渐进参数有显著影响,而对生长速率参数和形状参数无显著影响。在种源数量不多时,利用哑变量模型建立通用的华山松种源树高生长模型是一种较好的方法。 相似文献
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【目的】研究北亚热带高山区和暖温带中山区日本落叶松的生长过程,并建立其生长模型,为精确掌握日本落叶松生长过程、科学经营日本落叶松人工林提供参考。【方法】应用北亚热带高山区和暖温带中山区96株日本落叶松解析木数据,根据区域特征引入哑变量的概念,综合运用Excel 2003、ForStat 2.1及SPSS 16.0等软件进行数据处理和生长模型的拟合,分别建立含有哑变量的日本落叶松胸径、树高和材积生长模型。【结果】2个区域日本落叶松的胸径、树高和材积生长情况没有明显差异。含有哑变量的Richards方程对日本落叶松胸径、树高生长拟合效果最好,R2分别达到了0.996 6和0.995 5,均方误差为0.163 2和0.207 7,平均绝对残差为0.349 1和0.436 7;材积生长模型的拟合结果以含有哑变量的二次函数最为理想,R2为0.997 979,均方误差为0.000 018,平均绝对残差为0.003 276。通过对模型的独立性检验,胸径、树高和材积生长模型预估精度均在90%以上。【结论】建立了日本落叶松胸径、树高和材积的哑变量生长模型,该模型可以用来描述北亚热带高山区和暖温带中山区日本落叶松的生长规律,预测其生长指标,解决了不同区域单独建模模型不相容的问题。 相似文献
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【目的】探讨采用二元分布描述林分空间结构特征的优越性并应用于实践。【方法】对秦岭中段20和40年生华北落叶松人工林典型样地进行调查,利用林分空间结构分析软件Winkelmass 1.0和Excel 2007计算林分空间结构指标的二元分布,即混交度-大小比数、大小比数-角尺度、角尺度-混交度。【结果】20年生华北落叶松林分中,处于不同优劣程度和混交等级组合的林木株数基本相等;相同优劣程度或相同混交等级的多数林木处于随机分布,而处于相同分布格局且不同优劣程度或不同混交等级的林木株数比例基本相等。40年生华北落叶松林分中,处于不同优劣程度的绝大多数林木周围无其他伴生树种;相同混交状况或相同优劣程度的林木大多处于随机分布;最常见的结构单元为参照树周围相邻木为相同树种且呈随机分布。20和40年生华北落叶松林分中,处于优势、高度混交和随机分布组合的林木相对频率值分布不合理。【结论】通过实例证实二元分布是研究林分空间结构特征较为有效的方法,可为林分结构优化和决策提供借鉴和指导。 相似文献
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基于高分一号PMS的新疆落叶松林分郁闭度遥感定量估测 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】探索高分一号卫星影像在新疆落叶松林林分郁闭度估测中的应用潜力,为高分一号卫星影像用于林分郁闭度定量估测提供技术方法。【方法】以新疆布尔津林场为研究区,以阿尔泰山西段新疆落叶松林为试验对象,基于高分一号PMS多光谱影像和DEM数据,利用遥感和GIS技术,采用多元逐步回归和BP神经网络2种方法对新疆落叶松林分郁闭度进行估测。【结果】从模型验证结果可以看出,BP神经网络模型(决定系数R~2=0.713,均方根误差RMSE=0.082,相对均方根误差rRMSE=0.175,估测精度EA=82.401%)对新疆落叶松林林分郁闭度的估测要明显优于多元逐步回归模型(R~2=0.692,RMSE=0.085,rRMSE=0.182,EA=81.680%),且BP神经网络模型建模时R~2=0.714,与其精度验证时的R~2=0.713非常接近,说明模型的稳定性良好。【结论】2种模型的估测精度均高于80%,这说明高分一号PMS数据在新疆落叶松林林分郁闭度估测方面具有一定的潜力。 相似文献