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【目的】毛竹叶片小、易卷曲的特点增加了叶面积测量的难度和测量误差,本研究旨在建立快速、便捷、准确测量毛竹叶片面积的模型。【方法】采集7个省份的毛竹叶片,对毛竹叶片形态进行分类,利用叶长、叶宽数据和扫描所得实际叶面积进行建模,并采用均方根误差、卡方、赤池信息量准则和预测精度检验模型的精度,同时与叶面积仪测定结果进行精度比较。【结果】1)根据长宽比,毛竹叶片可以分为3类,分别是类三角形叶片(长宽比≤7.2)、长椭圆叶片(7.2长宽比≤8.3)和细长条叶片(长宽比8.3); 2)对毛竹叶面积和叶形态学指标的相关分析显示,叶片长度与宽度的积对叶面积影响最大,相关系数为0.993; 3)建立以叶片长宽积为自变量的叶形分类拟合模型,其决定系数为0.990 1、均方根误差为0.159 6、卡方值为10.368 1、赤池信息量准则为-6 317.10、预测精度为97.73%,其预测结果最佳,优于叶形不分类的整体拟合和叶面积仪测量结果。【结论】基于叶片形态分类的毛竹叶面积拟合模型仅需测定叶片的长和宽,便可准确预测叶片面积,其精度不但优于叶面积仪与整体拟合结果,而且测量过程快速、便捷。该模型可解决长期困扰的毛竹叶片面积测量难题。 相似文献
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竹子叶片极易卷曲的特性增加了叶面积测量的难度，本研究致力于建立淡竹快速、便捷、准确测量叶片面积的模型。通过对淡竹叶片的形态特点进行分类，将叶面积仪测量面积作为对照，利用叶长、叶宽数据和扫描实际叶面积进行建模，并采用均方根误差、残差平方和、预测精度来检验模型的精度。结果表明：1）根据淡竹叶片的长宽比将叶片分为3类：长宽比≤ 5.770，5.770<长宽比≤ 6.682，长宽比>6.682；2）形态学指标相关性显示，淡竹叶片长宽积与叶面积相关性最大，相关系数为0.990；3）以叶片长宽的积建立了叶形分类拟合模型，模型的预测精度为97.11%，其预测结果优于整体拟合和叶面积仪测量结果。研究提出的淡竹叶片面积分类拟合模型可快速、准确地预测叶片面积，解决了淡竹叶片面积测量难的问题，为淡竹相关的生态学研究和经营生产提供了基础。 相似文献
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【目的】为解决石灰岩山地淡竹生物量、特别是地下生物量测定困难的问题,在江西省瑞昌市石灰岩山地淡竹林中随机选取40株淡竹构建生物量模型。【方法】通过测定构件因子和构件生物量,分析了两者的相关性,并利用二元一次函数、一元二次函数、幂函数等模型对各构件生物量及总生物量进行建模。【结果】(1)淡竹地上及地下部分各构件生物量与胸径、地径、竹高、枝下高密切相关,其中胸径与各构件生物量相关性最为密切(P0.01);(2)地上生物量、地下生物量和总生物量模型R~2均高于0.85,叶、枝、秆和蔸的拟合模型R~2均高于0.75,其次为根(R~2=0.686～0.701),鞭的拟合度最低(R~2=0.302～0.315);(3)经过检验,以胸径为自变量的一元二次函数模型具有良好的拟合精度,为最佳模型,其对地上生物量(R~2=0.975、RMSE=0.163、AIC=-143)、地下生物量(R~2=0.854、RMSE=0.048、AIC=-241)和全株总生物量(R~2=0.94,RMSE=0.287、AIC=-98)均具有较好的预测效果。【结论】筛选出的模型W=aD~2+bD+c,只需获取胸径数据便可以方便、快捷、准确地预测淡竹生物量,这为淡竹林生态经营以及竹林碳汇测算等研究提供了技术支撑。 相似文献
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