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以我国南方地区最重要的针叶树种杉木(Cunninghamia lanceolata)为研究对象,采用误差变量联立方程组方法,建立了相容性二元立木材积方程、胸径和地径一元立木材积方程、树高胸径回归模型及地径胸径回归模型。利用3种树高模型和2种地径模型组合了4个相容性立木材积表系列模型联立方程组,通过6项指标进行综合评价,结果表明由最简单的树高模型和地径模型构成的相容性系列材积模型就能取得良好效果,其二元材积表、胸径一元材积表和地径一元材积表的平均预估误差分别为1.31%、3.66%和7.39%,可用于不同目的的杉木林蓄积量估计。 相似文献
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以我国南方地区最重要的针叶树种杉木（Cunninghamia lanceolata）为研究对象,采用误差变量联立方程组方法,建立了相容性二元立木材积方程、胸径和地径一元立木材积方程、树高胸径回归模型及地径胸径回归模型。利用3种树高模型和2种地径模型组合了4个相容性立木材积表系列模型联立方程组,通过6项指标进行综合评价,结果表明由最简单的树高模型和地径模型构成的相容性系列材积模型就能取得良好效果,其二元材积表、胸径一元材积表和地径一元材积表的平均预估误差分别为1.31%、3.66%和7.39%,可用于不同目的的杉木林蓄积量估计。 相似文献
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以北京市最重要的阔叶树种杨树(Populus)为研究对象,利用1 678株样木的材积测量数据,通过采用哑变量模型和误差变量联立方程组方法,建立了毛白杨(P.tomentosa)、速生杨(P.×euramericana)和加拿大杨(P.×canadensis)3个树种(组)的相容性二元立木材积方程、胸径和地径一元立木材积方程、树高胸径回归模型及地径胸径回归模型,并分析了不同树种之间的差异。结果表明:二元立木材积方程的平均预估误差均在2%以内,胸径一元材积方程和地径一元材积方程的平均预估误差也大都在3%以内,达到了立木材积表的编制精度要求。所建模型可为北京市杨树林的蓄积量估计提供准确的计量依据。 相似文献
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论北京市一元立木材积表的数式化方法 总被引：3，自引：1，他引：2
针对目前北京市森林资源连续清查所采用的一元立木材积表没有数式、应用不便的问题,提出了根据胸径、材积成对值及相应的二元材积式,建立内含树高-胸径回归模型的一元立木材积式的方法,并建立了北京市7个树种组的一元立木材积式,为森林资源连续清查的材积估计提供了方便。 相似文献
5.
论广西一元立木材积表的改进方法 总被引：2，自引：0，他引：2
对目前广西森林资源连续清查所采用的一元立木材积表所存在的问题进行了分析．提出了以从一元材积表反推出的树高—胸径数据为基础，通过建立树高—胸径回归模型得到一元立木材积模型的方法，并重新建立了广西6个树种组的一元材积模型，为森林资源连续清查的材积估计提供了更为方便适用的材积公式。 相似文献
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《林业资源管理》2021,(3)
利用北京市14 074株测高样木数据,以二元立木材积估计值为基础,研建北京市13个树种组的树高胸径回归模型,建立新的一元立木材积表,并对新老2套一元材积表的估计误差进行检验和评价。结果显示:现行13个树种组的一元立木材积表对总体蓄积量的估计误差为-1.14%,对各个树种组的蓄积量估计误差在-36.59%～47.76%之间,有11个树种组的一元材积表已超出±5%的允许误差范围;新建13个树种组的一元立木材积表,其平均预估误差(MPE)都在5%以内,总体相对误差(TRE)和平均系统误差(ASE)都在±1%以内。研究表明:北京市13个树种组的老一元立木材积表仅有2个尚能继续使用,其他11个需要修正或更新;新建13个树种组的一元立木材积表,能满足林业行业标准的精度要求。 相似文献
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二元立木材积方程的检验与更新方法探讨 总被引：4，自引：0，他引：4
曾伟生 《中南林业调查规划》2010,29(3):1-5
森林蓄积是森林资源监测的重要指标,用于森林蓄积估计的立木材积表作为行业标准已经颁布使用了30多年,需要进行检验、修订或更新。以东北落叶松(Larix)和南方马尾松(PinusMassoniana)立木材积数据为例,探讨二元立木材积方程的检验和更新方法。结果表明:采用回归方程的适应性检验方法,可以对原来的二元立木材积方程的适应性进行检验;两个树种原来的材积方程存在明显的系统偏差,总相对偏差和平均系统偏差均达到了10%左右,已经不再适用于现阶段的森林蓄积量估计;新建立的两个树种的二元立木材积方程,其平均预估误差都在3%以内,达到了预定的精度要求。 相似文献
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《中南林业调查规划》2018,(3)
以海南省5个主要人工林树种为研究对象,分别采用直接建立树高一元材积模型和二阶回归估计的方法,同时与胸径一元材积模型进行比较,结果表明:在立木材积与单一因子的相关性中,胸径最为紧密,树高次之;由于树高受立地质量影响较大,树高一元材积模型很难满足现行的立木材积表编制技术规程的要求;受树高―胸径模型的精度限制,利用二阶回归估计方法建立的树高一元材积模型难以提高模型预估精度;从模型自变量的选择和样本组织角度,提出了提高模型预估精度的方向。 相似文献
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为实现杉木林蓄积量调查与估测的精准量化,基于林业数表编制作业获取的标准立地245株杉木树高、冠幅、胸径和带皮材积等林业资源调查数据,采用非线性估计法建立11种一元立木材积模型,通过求解模型参数并进行优异比较,渐进拟合出最优的胸径-树高-冠幅三元材积模型。结果表明：1)无论树高、胸径还是冠幅,11种单因子变量估测立木材积的曲线模型均以幂函数的检验参数最优。2)基于模型确定系数判定拟合模型优劣呈现三元>二元>一元。其中,包含树高、胸径和冠幅三元非线性最优材积模型确定系数0.988,总相对误差0.087%,总系统误差0.57%,模型预估精度99.40%。3)胸径-树高-冠幅三元材积模型充分集成了林分结构参数信息,其高精度低误差特点对林业数表编制、森林蓄积量监测具有重要参考价值。 相似文献
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论一元立木材积模型的研建方法 总被引：5，自引：1，他引：5
对建立一元立木材积模型的两种常规方法进行了深入分析,提出了以树高—胸径模型为基础的二阶回归估计方法。利用该方法既可以提高模型切合性能,又能有效控制模型的拟合误差,并以西藏自治区的四旁树一元立木材积模型为例进行了说明。 相似文献
12.
《Scandinavian Journal of Forest Research》2012,27(3):193-198
Abstract The volume of bark is a function of bark thickness and tree diameter, thus bark and tree volume calculations depend on accurate determination of bark thickness. Bark thickness is affected by a number of inherent and external factors. The purpose of this study was to examine the factors affecting bark thickness and to derive models predicting bark thickness for Picea orientalis (L.) Link. This study indicated that bark thickness at breast height was strongly correlated with geographical aspect, tree age and diameter classes, and bark thickness increased as tree age or diameter class increased in sunny or shady aspect. Diameter over bark at breast height explained 50% of the variations in double bark thickness at breast height on shady aspects and 68% of the variations in double bark thickness of P. orientalis at breast height on sunny aspects. By adding tree age to the functions, the coefficient of determination increased by 1–2%. Thus, not only tree ages and diameters, but also the aspect in which trees grow should be taken into account to calculate the amounts of wood and bark in P. orientalis. 相似文献
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广东省湿地松二元立木材积模型的编制 总被引：2，自引：0，他引：2
采用150株建模样本,以山本式固定参数模型和可变参数模型建立了广东省湿地松二元立木材积模型,模型自检及41株检验样木验证表明:固定参数模型和可变参数模型的精度均符合要求,能满足生产需要,但以可变参数模型具有更优的适用性能。 相似文献
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广东省杉木树种二元立木材积可变参数模型研究 总被引：2，自引：0，他引：2
采用155株建模样本,利用现代建模理论和方法,以山本式固定参数模型和可变参数模型建立了广东省杉木树种的二元立木材积模型。模型自检及64株检验样木验证表明,固定参数模型和可变参数模型精度均符合建模要求,能满足生产需要,但后者具有更优的适用性能。 相似文献
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利用100份I-69杨的解析木材料对6个常用的材积方程进行了拟合,确定I-69杨的单木材积方程V带皮=4.374923×10-5D1.697228H1.200482,检验结果表明模型无系统偏差,平均误差为+0.92%,平均相对误差为+1.36%,平均相对误差绝对值为5.81%,模型具有较好的适用性。 相似文献
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Arturo A. Alvarado-Segura Karen I. De La Cruz-De La Cruz 《Journal of Sustainable Forestry》2020,39(6):595-607
ABSTRACT Tree-stem volumes constitute critical measurements for forest management. We propose a general two-criterion procedure for choosing the most reliable and robust volume equation(s), among a set of them previously fitted in a forest. Also, the proposal can be used as an additional criterion when fitting new equations to a single sample. Through simulated volumes, we considered how well a model estimates the volume generated by itself (the more accurate estimation, the better) and measured a model’s variability of the mean errors when it estimates volumes rebuilt by other models (the lower variability, the better). The procedure is exemplified with volume equations of Pinus patula in the Forestry Management Unit 1302 in Hidalgo, Mexico. In the example, we found that a linearized form of the combined-variable equation results reliable and robust. This selection coincided with the one made with data of a recent 150 trees sample (validation), where the rebuilt-estimated mean volume differs 0.034 m3 from the observed mean volume; it represents around US$2.6. Therefore, it is shown that simulation becomes an effective tool to identify equations that do not reproduce the volume of trees well in the current forest and helps to choose reliable and robust equations. 相似文献
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广西速丰桉人工林相对树高曲线模型研究 总被引：1，自引：1，他引：1
以广西速生丰产桉树人工林776块样地数据为基础,运用现代建模思想和方法,优选模型结构,研究建立了速生丰产桉树人工林相对树高曲线模型.经检验,桉树人工林合并树种建模和分树种建模的效果同样十分理想,模型用于林分蓄积估计的总相对误差和平均相对误差均在±1%以内,远小于规定的±3%;预估精度达98.5%以上,大于规定的97%;满足林业数表建模要求. 相似文献