杂种落叶松人工幼龄林林分枯损规律及枯损模型   总被引：1，自引：0，他引：1  

王涛  董利虎  李凤日 《东北林业大学学报》2017,45(5)

根据2003—2015年黑龙江省江山娇实验林场杂种落叶松人工林48块固定样地复测数据,在对不同初植密度(Dp)等级(SD1(Dp2 000株/hm~2)、SD2(2 000≤Dp3 000株/hm~2)、SD3(3 000≤Dp4 000株/hm~2)、SD4(Dp≥4 000株/hm~2))林分的总体枯损趋势以及不同密度等级的株数、蓄积和径阶枯损分布规律分析的基础上,假定相对枯损率同林分年龄呈常数、幂指数、指数关系,利用差分模型结合拟合优度比较得出基础模型,并以初植密度等级作为哑变量构建了林分枯损(存活木株数)模型。结果表明:杂种落叶松林分枯损总体趋势分为3个阶段(林龄7~11 a为阶段1,林龄≥11~15 a为阶段2,林龄≥15~19 a为阶段3),枯损强度呈现强-弱-强的变化趋势,林分密度越大,株数枯损、蓄积枯损强度越大。杂种落叶松直径分布呈单峰山状曲线,且近似于正态分布,径阶枯损分布主要集中在2~12径阶。建议杂种落叶松造林初植密度小于4 000株/hm~2,在林分年龄为15 a时,对林分进行抚育间伐。杂种落叶松人工林林分相对枯损率同林龄的指数函数显著相关,将林分初植密度作为哑变量能明显提高林分枯损模型的拟合效果(R2a由0.77~0.93提高到0.97),该模型适用于预测不同初植密度幼龄林的存活木株数。  相似文献   

黑龙江省东部地区天然椴树单木冠幅预测模型   总被引：2，自引：0，他引：2  

吕乐  董利虎  李凤日 《东北林业大学学报》2019,47(7)

  相似文献   

长白落叶松人工林有效冠高的确定及其影响因子     

白东雪  刘强  董利虎  李凤日 《北京林业大学学报》2019,41(5):76-87

目的以黑龙江省长白落叶松人工林为研究对象，分别从光合作用机理角度以及树干断面积生长量与叶生物量垂直分布规律角度提出了有效冠高（HEC）的确定方法，并分析了影响有效冠高的主要因子。方法首先，根据3株光合作用测定样木不同轮层枝叶在生长季内光合累积碳量对树干的贡献量判定有效冠位置，并分析该位置与累积叶生物量垂直分布的关系，提出基于累积叶生物量垂直分布判定有效冠位置的标准。其次，采用传统方法，通过分析树干断面积增长量与叶生物量的实际垂直分布规律，判定有效冠高。最后，根据实测的19块标准地133株解析木数据，对比两种方法判定的有效冠高的差异，确定有效冠高的判断依据，并分析有效冠高与林木因子及林分因子的关系。结果树冠中各轮层枝叶对树干的净碳贡献量随相对着枝深度（RDINC）的增加表现为“单峰”形式的变化趋势，将净碳贡献量大于0的轮层及以上部分确定为有效冠。3株光合样木有效冠高存在一定差异，分别为2.84、4.73和4.38 m，但有效冠位置对应的相对累积叶生物量分别为87%、90%和86%，均接近于90%，因此，可以采用相对累积叶生物量为90%处的位置作为判定有效冠位置的依据。相较于该方法，采用分析断面积增长量和叶生物量垂直分布规律判定HEC位置的方法虽然存在一定差异，但二者的差异并不显著。林分年龄（Age）是与HEC相关性最高的林分因子，二者呈线性正相关，相关系数达到0.8；单木因子中，接触高（CH）和树高（H）与HEC呈显著的线性正相关关系，相关系数为0.9左右。林分密度（SD）和竞争指数（CI）与HEC呈负相关，但该现象主要是受Age、CH和H的影响。结论采用相对叶生物量累积达到总叶生物量90%所对应的位置作为判定有效冠的依据具有一定可行性，处于该位置之上的相邻轮枝的高度即为有效冠高。有效冠长占总冠长的比例平均为四分之三，最小值为二分之一，本研究结果为长白落叶松幼龄林的人工整枝提供了科学依据。   相似文献   

基于相容性生物量模型的樟子松林碳密度与碳储量研究   总被引：6，自引：3，他引：3  

贾炜玮  李凤日  董利虎  赵鑫 《北京林业大学学报》2012,34(1):6-13

基于不同林龄樟子松人工林生物量调查数据,建立了樟子松林生物量相容性模型,探讨了不同林龄樟子松人工林中乔木层、林下植被层、死地被物层碳密度和碳储量的变化规律。结果表明:樟子松人工林各器官碳密度值的排序为:树叶树枝树干树根;各器官碳密度均随着林龄的增大而增加,27、30、32、36、40和44年生樟子松各器官的平均碳密度分别为449.5、460.2、470.8、485.1、489.2和513.6 g/kg,林下植被与死地被物的碳密度随林龄的变化规律不明显。27~44年期间樟子松人工林群落碳储量都随林龄的增大而增加,从27年生的37.14 t/hm2增加到44年生的168.46 t/hm2,其顺序为:乔木层死地被物层林下植被层,分别占群落总碳储量的90.97%、1.13%和7.90%,乔木层碳储量占主导地位。不同林龄樟子松乔木层、林下植被层和死地被物层年固碳量分别为2.043、0.025 和0.182 t/hm2。研究认为,樟子松人工林群落碳密度及碳储量随林龄的增加变化显著,碳汇作用明显。   相似文献   

应用混合效应法建立的杂种落叶松人工林单木冠幅预测模型     

马爱云  李凤日  董利虎 《东北林业大学学报》2021,49(3):9-14,38

应用2015年调查的黑龙江省江山娇实验林场48块杂种落叶松人工林样地的4129株样木数据,分析了冠幅(C_W)与胸径(D_BH)的相关关系,选出较好的冠幅—胸径线性关系模型作为基础模型;经过再参数化分析,选入对冠幅影响较大的单木因子和林分因子构建冠幅的通用线性模型;再采用混合效应模型的方法建立精确的冠幅预测模型。结果表明:冠幅与胸径呈较好的线性相关,冠长率(C_R)、高径比(H_DR)和林分断面积(B_AS)对冠幅的影响最大,最终构建了样地水平的线性混合效应模型为杂种落叶松人工林单木冠幅预测模型。模型的修正决定系数R_a²为0.6567,比基础模型(R_a²为0.5701)增加了15.19%;均方根误差(R_MSE)和赤池信息准则与基础模型相比,均减少了10%以上;模型采用留一交叉验证法进行检验,其平均绝对偏差(M_AE)为0.3491 m、平均相对偏差绝对值(M_APE)为18.36%,拟合效率(E_F)为0.6164。考虑该模型的实用性,基于留一法,利用随机抽样,对比分析了不同样本量(2,3,4,…,30株树)对随机效应校正下的模型预测效果,结果表明每个样地随机调查5株树的冠幅,即可达到较好的预测效果。  相似文献   

长白落叶松PAL基因SNPs筛选及木质素含量关联分析     

裴晓娜  王璧莹  方志平  赵国辉  张秦徽  尹绍鹏  董利虎  赵曦阳 《分子植物育种》2019,17(13):4220-4228

  相似文献   

人工长白落叶松枝条存活模型   总被引：2，自引：2，他引：0  

王烁  董利虎  李凤日 《北京林业大学学报》2018,40(1):57-66

目的木材的质量决定了它在生产中的价值, 优质的木材往往可以获得更高的利润。但是树干上节子的大小会严重影响木材的质量, 而节子是在枝条死亡后形成的, 所以通过研究枝条属性, 寻找合适的营林控制方式将对提高木材质量具有重要意义。方法本研究根据黑龙江省佳木斯市孟家岗林场、林口林业局和东京城林业局的10块长白落叶松人工林标准地中的70株落叶松枝解析数据, 分别建立传统的Logistic基础模型以及相应的广义线性混合模型(GLMM)来预测该地区长白落叶松的枝条存活状况, 并对模型进行拟合效果评价和独立性检验。结果枝条存活状态受树木自然整枝程度、枝条生长位置和树木间竞争等因素的影响, 在模型中, 冠长率(CR)可以反映树木自然整枝程度, 其参数值为正说明树木自然整枝程度较低时, 枝条大多处于存活状态。枝条相对位置(BRH)和枝条轮数(WHOLE)可以反映枝条的生长位置, 其参数值为负说明处于树冠上部的枝条由于受光充分而长势良好, 而处于树冠下部的枝条由于相互遮蔽而死亡。树高胸径比(HD)可以反映林木间的竞争情况, 其参数值为负说明激烈的竞争环境会使枝条存活概率降低。AIC、RMSE、AUC和模型判断正确率可以用于比较基础模型和广义线性混合模型的预测效果。经计算, 广义线性混合模型的AIC=801.67, RMSE=0.126, 均小于基础模型, AUC=0.9975, 模型判断正确率为97.9%, 均大于基础模型, 说明广义线性混合模型可以有效解决不同个体间存在差异的问题, 有利于提高枝条存活状态的预测精度。独立性检验结果显示模型预测精度良好。结论本研究可为长白落叶松人工林确定合理的经营措施, 提高木材质量提供理论依据。   相似文献   

基于Possion回归混合效应模型的长白落叶松一级枝数量模拟   总被引：3，自引：3，他引：0  

王曼霖  董利虎  李凤日 《北京林业大学学报》2017,39(11):45-55

利用广义线性混合模型对长白落叶松一级枝条数量进行研究,以黑龙江省佳木斯市孟家岗林场长白落叶松人工林为研究对象,基于7块标准地49株枝解析样木的596个一级枝条测定数据,利用SAS 9.3软件中的PROC GLIMMIX模块,建立了基于Poisson分布的一级枝条数量的最优基础模型。在此基础上考虑树木效应,构建每半米段一级枝条数量的广义线性混合模型,并利用AIC、BIC、-2log likelihood以及LRT检验对收敛模型的拟合优度进行比较。结果表明:任意参数组合的混合效应模型的拟合效果均好于传统模型,最终将含有DINC、LnRDINC、RDINC2这3个随机效应参数的模型作为长白落叶松每半米段一级枝条数量分布的最优混合效应模型。模型拟合结果显示,LnRDINC、CL的参数估计值为正值,DINC、RDINC2、HT/DBH、DBH的参数估计值为负值,每半米段一级枝条分布数量在树冠范围内存在峰值,模型的确定系数R2为0.669,拟合的平均绝对误差为2.250,均方根误差为3.012。从总体上看,所建立的一级枝条分布数量混合模型不但可以反映总体枝条数量的变化趋势,还可以反映树木之间的个体差异,说明广义线性混合模型确实可以提高模型的模拟精度。所得出的混合模型可以很好地预估该研究区内人工长白落叶松每半米段一级枝条数量的分布情况,为定量研究长白落叶松树冠构筑型和三维可视化模拟提供了基础。   相似文献   

立木含碳量估算方法比较     

董利虎  刘永帅  宋博  周翼飞  李凤日 《林业科学》2020,56(4)

【目的】研究立木各分项生物量、含碳量的分配及含碳率的变化规律,探索如何构建其生物量和含碳量可加性模型,并分析5种立木含碳量估算方法(立木含碳量模型法、各分项平均含碳率法、立木加权平均含碳率法、通用含碳率法Ⅰ和通用含碳率法Ⅱ)的预测精度,为全国性生物量和碳储量监测提供可靠的理论与技术知识。【方法】以小黑杨人工林为例,采用聚合型可加性模型建立其生物量、含碳量模型,模型参数估计采用非线性似乎不相关回归模型方法,利用"刀切法"对建立的立木生物量、含碳量模型进行评价。将样木和5种立木含碳量估算方法分别作为区组和处理,利用SAS POC GLM程序进行方差分析。【结果】建立的小黑杨人工林可加性生物量和含碳量模型拟合效果均较好,调整后其确定系数(Ra2)均大于0. 80,平均相对误差(MRE)为-2%～2%,平均相对误差绝对值(MARE)均小于30%,所有模型的预测精度均在85%以上。5种立木含碳量估算方法评价结果表明,立木含碳量模型法和立木加权平均含碳率法具有一定优势,利用通用含碳率0. 45和0. 50估算立木含碳量可能会产生较大误差。【结论】为了使模型参数估计更有效,建立的生物量、含碳量模型应当考虑立木总生物量、含碳量及各分项生物量、含碳量的可加性。本研究建立的立木生物量和含碳量模型可对黑龙江省西部平原小黑杨人工林生物量、含碳量进行很好估算。  相似文献   

黑龙江省红松人工林立木生物量估算模型的研建     

董利虎  李凤日  贾炜玮 《北京林业大学学报》2012,34(6):16-22

基于红松人工林生物量调查数据,选出了红松人工林总量与各分量最优基础模型,在此基础上利用非线性度量误差联立方程组估计的方法,分别以总生物量和树干生物量为基础分级控制的方案建立了总量及各分量（地上、根、干、枝、叶和树冠）之间相容性生物量模型,并采用加权回归的方法进行异方差的消除。结果表明:最优基础模型和相容性生物量模型的相关指数R2为0.80~0.99,模型拟合率EF为0.82~0.98;在模型的预测精度方面,总生物量和各分量生物量模型的预测精度绝大多数在82%以上,其中树干生物量的预测精度最高,树叶生物量的预测精度最低。总体来看,采用以总生物量为基础分级控制方法建立的相容性模型效果稍好,总量与各分量生物量最优基础模型与相容性模型的各项拟合和检验指标差异不大,这2种形式的生物量模型均能很好地预估红松人工林立木生物量。   相似文献