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浙江舟山地区马尾松地上生物量模型研究 总被引：7，自引：0，他引：7
基于浙江舟山地区马尾松标准地的调查和几种常用的树木单株生物量估测模型,选择单个因子和多因子组合,分别对马尾松地上总生物量、树干生物量、树枝生物量和树叶生物量进行建模,并对各种模型进行误差分析,从中挑选最优的估测模型,可以在一定精度保证下,用于该地区马尾松生物量估测。 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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含地域和起源因子的马尾松立木生物量与材积方程系统 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】建立含地域和起源因子的相容性立木生物量与材积方程系统,为准确估计森林生物量提供依据。【方法】以我国南方主要针叶树种马尾松为研究对象,基于301和104株样木的实测地上生物量、树干材积和地下生物量数据,综合利用哑变量建模方法和误差变量联立方程组方法,建立集地上生物量、树干材积和地下生物量为一体、确保与生物量转换因子和根茎比等变量相容的一元和二元方程系统,并分析立木生物量和材积估计是否受地域和起源的影响。【结果】所建立的马尾松一元和二元相容性立木生物量方程与材积方程,确定系数(R~2)均在0.92以上,其中地上生物量方程的平均预估误差在4%以内,地下生物量方程的平均预估误差在8%以内。对马尾松地上生物量和树干材积的估计,二元模型均显著优于一元模型,其F统计量远大于临界值;但对地下生物量的估计,二元模型反而不如一元模型效果好。不论是一元模型还是二元模型,地域和起源对马尾松地上生物量估计均无显著影响,地上生物量模型具有很好的通用性,同时也进一步印证了曾伟生等(2012)提出的通用性地上生物量模型M=0.3ρD~(7/3)的广泛适用性。对马尾松地下生物量的估计,不同地域的模型存在显著差异;相同直径的林木,总体1地域范围内(长江流域东南部)的地下生物量要大于总体2(长江流域中西部)。对马尾松树干材积的估计,二元模型不受地域和起源影响,但一元模型受起源影响;相同直径的林木,人工林的材积估计值大于天然林。【结论】将哑变量引入误差变量联立方程组,可同时解决多个变量之间的相容性及地上生物量和地下生物量样本单元数不相等时如何联合建模的问题,是切实可行的生物量建模方法;研究所建立的马尾松立木生物量方程、材积方程及其相容的生物量转换因子和根茎比方程,达到相关技术规定预估精度要求,可推广应用。 相似文献
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《森林与环境学报》2015,(1)
福建省马尾松人工林二元立木材积表作为行业标准已经颁布使用了30多年,迫切需要检验和修订。根据2 514株马尾松立木材积数据,采用回归方程和交叉建模检验方法,对福建省现行的二元立木材积方程作适用性检验和修订。结果表明:福建省现行的马尾松人工林二元立木材积方程的估计值标准差为0.114,总相对误差和平均相对误差绝对值均大于10%,平均系统误差大于7%,已经不再适用,需要重新编方程;新建立的二元立木材积方程中的参数很稳定,变动系数均小于2%,估计值标准差为0.06、总相对误差和平均系统误差小于2%、平均相对误差绝对值小于10%;从误差指标来看,方程是适用的。 相似文献
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森林生物量的定量估算为全球碳储量循环及气候变化研究提供了重要的参考依据。以肇庆市马尾松生物量为研究对象,基于SPOT-7影像数据,提取出单波段、波段比值、纹理特征、地形等因子并进行优选,对优选后的变量因子进行分组,生成光谱特征、纹理特征、光谱和纹理特征相结合的3种自变量集,采用偏最小二乘回归法和3种自变量集构建马尾松生物量估测模型并进行优选。结果显示:基于光谱特征构建的马尾松生物量估测模型的决定系数R2为0.81,均方根误差为15.30 t/hm2,误差平均值为-5.65 t/hm2,总预报偏差的相对误差为9.30%;基于纹理特征构建的马尾松生物量估测模型的决定系数R2为0.84,均方根误差为15.69 t/hm2,误差平均值为-4.73 t/hm2,总预报偏差的相对误差为7.78%;基于光谱和纹理特征相结合构建的马尾松生物量估测模型的决定系数R2为0.83,均方根误差为15.24 t/hm2,误差平均值为-5.27 t/hm2,总预报偏差的相对误差为8.67%。由此可知,基于纹理特征构建的马尾松生物量模型要好于其他两种方法,估算精度更高。 相似文献