湖南楠木次生林断面积生长模型研究

建立湖南楠木次生林断面积生长预测模型,为林分的生长预测和经营决策提供理论依据和科学指导。以湖南省1989—2014年6期森林资源连续清查样地中的楠木次生林为对象,以5个有生物学意义的理论模型构建断面积生长基础模型;在此基础上,加入与林分生长密切相关的立地指数,构建立地指数模型;为提高模型预测精度,加入含林分密度的随机参数,构建湖南楠木次生林断面积生长混合效应模型。选择5个有生物学意义的理论模型中确定系数(R~2=0.2410)和预估精度(P=98.8213%)最高、残差平方和最小(SSE=2986.1492)的Logistic生长模型作为基础模型;在参数b_1处加入立地指数,构建了湖南楠木次生林立地指数模型,其确定系数提升到0.331 2;以林分密度划分密度等级,构建以林分密度为随机效应的混合效应模型,结果显示,在参数b_4处加入随机参数的模拟,其AIC和BIC值最小,拟合效果显著优于其他模拟(ρ<0.0001);相比基础模型,混合效应模型的ME,MAE,RME,RMAE值均明显降低,确定系数提升到0.946 2,预测精度有所提升。所构建的混合效应模型能够提升林分断面积生长的预估精度,消除林分不同密度等级间的差异,为湖南楠木次生林的合理经营提供了科学依据。     

湖南栎类-马尾松天然混交林单木生长模型研究

建立湖南栎类-马尾松天然混交林单木材积和断面积生长模型,为该林分的提质增量提供科学指导。选取湖南省9个地区共23块栎类-马尾松天然混交林,构建栎类、马尾松单木材积和断面积生长模型。通过分析可知:两种树种的材积和断面积生长模型均以Richards生长模型为最优,其确定系数(R~2)最高,残差平方和(SSE)最小;混合效应模型模拟结果显示,栎类单木材积和断面积生长模型的随机效应在参数a_1处最好,而马尾松的材积和断面积生长模型的随机参数分别为b_1和a_1+b_1;相比基础模型,混合效应模型的拟合精度(P)、确定系数均有所提高,平均误差(ME)、平均误差绝对值(MAE)、相对平均误差(RME)和相对平均误差绝对值(RMAE)均大幅降低。结果表明,天然林林木的材积和断面积生长受树种与立地类型差异的影响较大,而混合效应模型能够充分考虑立地之间的差异,可以很好地解决这一难题。     

基于混合效应的湖南杉木人工林平均高和优势木平均高相关关系模型

[目的]考虑湖南杉木人工林的立地条件、林分密度和林分年龄,基于混合效应构建最适宜的林分平均高与优势木平均高相关关系模型,为湖南杉木人工林的立地质量评价与可持续经营提供理论依据.[方法]以湖南省内设置的512块杉木样地数据为基础,基于基础线性模型,利用数量化方法Ⅰ、k-means聚类和线性混合效应回归建模方法,构建基于混...     

杉木人工林林分断面积生长模型的贝叶斯法估计

以江西杉木人工林为例,以Korf型、Richards型和Hossfeld型3种模型为基础,通过广义代数差分法(GADA)分别建立杉木林分断面积生长模型。结果表明:以Richards型为基础的杉木林分断面积预测精度最高,以Richards型模型为最优模型,分别基于贝叶斯法和传统法(非线性最小二乘法)估计杉木林分断面积生长模型。研究发现,利用贝叶斯法估计杉木林分断面积生长模型,预测精度相当且预测值的可靠性比传统法好。     

基于林层哑变量的湖南栎类天然次生林断面积生长模型

【目的】基于栎类天然次生林林层分异现象,分析林层效应对林分断面积生长的影响,以林层效应为哑变量建立栎类天然次生林断面积生长模型,为更有效地经营管理湖南栎类天然林提供参考与依据。【方法】基于湖南省内设置的栎类固定样地51块,以调查的样地数据,从6个具有生物学意义的备选模型中选出一个最优基础模型。通过国际林联(IUFRO)的优势高划分、全树高聚类与光竞争高度法划分林层后,以最优模型分别对全林分及主林层、次林层断面积进行拟合,选出最优林层划分方法;根据林层划分结果,构建含林层效应哑变量的林层断面积生长模型。【结果】3种林层划分方法的划分结果均能满足国标(GBT 26424—2010)的要求;断面积生长模型的最优形式为Schumacher形式的模型,林分断面积模型的确定系数(R~2)为0.925 5,各林层断面积模型的确定系数(R~2)均在0.95以上,栎类林最优林层划分方法为国际林联(IUFRO)法,根据其划分结果构建的断面积生长模型的确定系数(R~2)为0.972 1,采用林层效应作为哑变量构建断面积模型有效提升了模型精度,与不分层的全林分断面积模型相比,确定系数(R~2)提高了4.94%,平均绝对误差(MAE)降低了10.23%,总相对误差(TRE)降低了1.19%。【结论】构建含林层效应哑变量模型解决了林层效应对断面积生长预估的影响,同时减少了建模工作量,提高了模型的精度与适用性,对栎类林的林分生长收获与经营管理具有重要意义。     

基于混合效应的杉木人工林冠幅模型

构建杉木(Cunninghamia lanceolata)人工林单木冠幅模型,可以提高杉木冠幅的预测精度,并为杉木人工林的科学经营提供参考依据。以杉木为研究对象,基于江西省崇义县杉木人工林57个样地的7 198株单木数据,对基础模型进行扩展,并构建含林分因子和单木因子的冠幅非线性混合效应模型;采用十折交叉验证方法,以调整后的决定系数(R²_adj)、均方根误差(E_RMS)和平均绝对误差(E_MA)模型评价指标对各模型的预测效果进行评价。结果表明:(1)备选模型中,Logistic模型的预测效果最佳。(2)除胸径以外,有6个指标对冠幅有显著影响(P<0.05)。6个指标分别是地位指数、林龄、基尼系数(Gini系数)、林分密度指数、枝下高和大于对象木的断面积之和。添加协变量构建的广义模型较基础模型更优,R²_adj增加了28.53%,E_RMS和E_MA分别下降了17.80%和15.72%。(3)考虑样地水平随机效应的混...     

杉木人工林单木断面积生长动态模拟

应用面板数据固定效应模型对杉木人工林单木断面积生长规律进行模拟,在模拟过程中,将胸径(DBH)和活冠比例(LCR)作为自变量,又分别加入密度因子和不同类型的竞争指数,同时引入立地条件和林龄效应来解释单木断面积生长过程中的异质性。结果表明:虽然密度因子与竞争指数有较强的相关性,但是在单木断面积生长中都具有不可忽略的重要影响。立地条件与林龄对单木断面积的拟合偏差在不同的林分密度下略有不同,随立地指数或者林龄增加,其对平均单木断面积拟合偏差的影响也增大。     

不同立地类型华北落叶松人工林冠幅与胸径关系研究

以河北省塞罕坝机械林场华北落叶松人工林为研究对象,利用155块标准地(30 m×30 m)调查数据,基于因子分析法和聚类分析法,确定影响华北落叶松人工林冠幅生长主要立地因子,利用主要立地因子划分立地类型,并构建不同立地类型华北落叶松人工林冠幅预测模型。结果表明:海拔、坡度和坡向是影响华北落叶松人工林冠幅生长的主要立地因子,并划分为高海拔和低海拔两个立地类型组。不同立地类型组最优冠幅预测模型分别为:高海拔,CW=-2.5972+0.6211D-0.0098D~2;低海拔,CW=[D/(4.9823+0.2059D)]~2。高海拔组与低海拔组:决定系数R~2分别为0.9795和0.9834,绝对误差(Bias)分别为0.0001和0.8259、均方根误差(RMSE)分别为0.0019和0.65718,通过检验表明不同立地类型组冠幅模型预测精度均较高,可为华北落叶松人工林科学经营提供科学依据。     

杉木密度间伐试验林林分断面积生长效应

通过对26年生杉木密度试验林进行多次间伐后的结果进行比较研究,结果表明:(1)只要人工林立地条件相同,经过足够长的时间,林分断面积最终趋于一致,与是否间伐无关;(2)随间伐次数增加,获得的木材径阶也逐渐增大,未被间伐的保留木则多为大径材;(3)对于立地指数大于16的杉木宜林地,宜采用高密度造林、多次间伐的经营模式,以生产不同规格用材满足木材市场需求,还可提高林分累积断面积的生长量;对于立地指数小于14的杉木宜林地,应该采用稀植造林,以生产小、中径材为主;(4)应在立地条件好、低密度造林条件下培育大径材林木;(5)在立地指数小于14的杉木宜林地,间伐在促进林分断面积生长方面的贡献并不明显,对林分断面积生长起主要作用的因素是立地质量。     

基于林分潜在生长量的立地质量评价方法与应用

【目的】提出一种基于林分潜在生长量的立地质量评价方法,为精准提升森林质量提供可靠依据。【方法】首次严格定义潜在立地生产力概念,推导出潜在生产力和现实生产力的模型和计算方法,提出立地元素-林分元素-林分生长类型-现实生产力和潜在生产力模型-落实到地块的立地质量制图技术流程,并以吉林省针阔混交林为例,利用4期一类清查固定样地数据,基于林分潜在生长量的立地质量评价方法开展案例研究。【结果】影响吉林省林地立地质量的主要立地因子包括地貌、海拔、坡位、坡度、土壤类型和腐殖质层厚度;采用立地类型约束的树高生长分级法,将6个因子组合的立地类型分为5个等级,针阔混交林不同立地等级的林分平均高、断面积和蓄积量生长模型具有较好的生物学意义和统计可靠性,决定系数(R~2)分别为0.991 8、0.986 6和0.984 2; 5个立地等级的潜在蓄积生产力在3.6～5.8 m~3·hm~(-2)a~(-1)间,并给出了立地潜在生长量对应的合理林分密度。【结论】基于林分潜在生长量的立地质量评价方法适用于纯林和混交林,可以回答一定立地的最大生产力及现存林分通过密度调控可以提高多少生产力。     

基于混合效应的湖南栎类与杉木单木断面积生长模型研究

构建栎类（Quercus sp.）杉木（Cunninghamia lanceolata）混交林单木断面积生长模型，为该类 型林分的生产经营提供参考。以湖南省 31 个样地共 1 646 株栎类与 1 154 株杉木为研究数据，7 个常见模 型作为栎类、杉木的单木基础模型，基于样地随机效应构建栎类、杉木的单木断面积混合效应模型。结果 表明，栎类断面积的最优基础模型为 Gompertz，杉木断面积的最优基础模型为 Logistic；栎类断面积混合 效应模型相比于基础模型，决定系数 R2 提高了 0.053，SSE 与 RRMSE 均有所降低；杉木断面积混合效应 模型相比于基础模型，决定系数 R2 增加了 0.035，SSE 与 RRMSE 均有所降低；栎类断面积的成熟年龄在 50 年以后，杉木断面积的生长速率在 30 年左右逐步放缓。文章在栎类、杉木单木模型的基础上进一步加 入样地随机效应，模型拟合精度明显提高，说明栎类、杉木的断面积生长都受到年龄与样地的综合影响。     

不同立地因子对杉木蓄积量的影响

以湖南省杉木(Cunninghamia lanceolata(Lamb.)Hook)人工林为研究对象,研究了立地因子对林分蓄积量的影响。于湖南省衡山县、桃源县、苏仙区、金洞区、遂宁县、新邵县、泸溪县、岳阳县等8处不同地区中布设了26块杉木中龄林标准地,调查了每块标准地的地貌类型、海拔、坡度、坡位、坡向等立地因子以及年龄、郁闭度、林分优势平均高、林分平均胸径等测树因子,采用统计之林软件中数量化方法Ⅰ模块分析了上述因子对公顷蓄积量的影响显著性程度,找出对杉木林分蓄积量有影响的主导立地因子及不同立地因子对蓄积量的影响显著性差异。建立了湖南省杉木人工林林分蓄积量预估模型,为科学营林提供理论依据和参考。     

将乐县杉木人工林生长收获一致性模型研究

利用将乐县杉木人工林标准地数据,选择林分年龄、地位指数、断面积为自变量,采用逐步回归技术建立林分材积收获模型。在此基础上,建立了材积生长模型、断面积生长模型,建模结果将为预估杉木人工林的生长量和收获量提供参考。     

湖北省杉木人工林立地类型划分及评价

以湖北省杉木人工林为研究对象,选择166块具有代表性的杉木人工林标准地,并测定样地的常规立地因子。利用数量化理论Ⅰ的方法建立了杉木优势高与立地因子之间的关系模型,对研究区杉木人工林进行立地类型划分及立地质量评价。结果表明,所选择的5个立地因子与优势高数量化拟合的复相关系数为0.639;海拔、腐殖层厚度和坡位这3个立地因子对优势高的贡献率达84.99%,且影响均达到极显著水平;采用海拔、腐殖层厚度和坡位3个因子构建研究区杉木人工林立地类型,共划分为22类;按照优、良、中、差4个评价等级对166块样地所属的立地类型进行立地质量评价,得出湖北省杉木人工林在中海拔、土壤湿润、土壤养分含量较高的立地条件下生产力较高,研究区立地质量整体处于中等偏上水平的结论。     

基于气候因子的杉木人工林削度方程构建

【目的】基于湖南省永州市75块杉木人工林样地的调查数据,构建含气候因子的杉木人工林树干削度方程,为后续研究气候因子对杉木树干削度的影响提供理论依据。【方法】从4个备选基础模型中选取1个最优的作为基础模型,使用数量化方法Ⅰ筛选出显著的气候因子,在此基础上,将气候因子和林分密度因子通过混合效应模型方法添至最优的基础模型中,确定最优的随机效应添加形式,从而构建含气候因子和林分密度因子的杉木人工林树干削度方程。【结果】Kozak(2004)模型为最优基础模型,其Ra2为0.959 5;夏季平均最高温（Txmax）、生长积温（DD5）为影响树干削度显著的气候因子。单含林分密度因子的杉木人工林树干削度方程的Ra2为0.971 0,均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）分别为0.757 2、0.546 7,而含气候因子和林分密度的杉木人工林树干削度方程Ra2为0.981 6,RMSE和MAE分别为0.603 4、0.431 2,相比最优基础模型Ra2提升了2.3%,RMSE降低了32.56%,MAE降低了34.56%;相比单含林分密度因子的杉木人工林树干削度方程Ra2提升了1.1%,RMSE...     

基于混合效应模型的杉木人工林蓄积联立方程系统

建立江西杉木人工林基于非线性混合效应方法的林分优势木平均高和断面积模型以及基于对数形式线性混合效应蓄积模型的联立方程组,利用验证数据与传统模型回归方法的模拟结果进行比较分析。结果表明,优势木平均高是联立方程组最基本的组成部分。通过考虑优势木平均高和林分断面积模型中参数的随机效应以及3个因变量间的相关性,则蓄积模型中参数的随机效应可以忽略。优势木平均高决定着林分断面积预测的准确性,而优势木平均高和林分断面积又是预测蓄积的主要误差来源。基于混合效应模型方法的模拟结果明显好于传统回归估计方法。进行预测时,通过解释联立方程组中因变量相互间的相关性,利用已被观测的变量能够提高未观测变量的估计精度。     

杉木人工林收获模型系统的研究*

利用优势木高生长与密度关系相对较小，并且是立地和年龄的函数这一特性以及直径生长的多因子效应等生物学规律，将优势高作为独立变量引入其它相关模型构建了杉木人工林收获模型系统。解决了杉木工林自然生长和伐后生长模拟，建立了标准树高曲线和直径与断面积相容性预估模型以及间伐模拟系统，推导出了由于间伐而引起的非生长性增长的计算公式。     

基于贝叶斯法的针阔混交林树高与胸径混合效应模型

【目的】在多树种多层次针阔混交林中,基于贝叶斯混合效应模型法构建树高与胸径关系的混合效应模型,以提高预测模型参数稳定性,为揭示混交林多树种生长规律、资源分配差异及森林质量精准提升提供科学依据。【方法】以河北省塞罕坝机械林场华北落叶松和白桦针阔混交林为研究对象,基于112块标准地(30 m×30 m)调查数据,选取6个包含不同林分因子的理论方程作为构建混交林不同树种树高与胸径关系的基础模型,选择出拟合精度较高的模型,分别采用两水平非线性混合效应模型法和贝叶斯混合效应模型法构建立包含哑变量的多树种树高与胸径关系模型。【结果】包含林分优势高和林分断面积组合变量的Richards方程拟合效果最好,模型确定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)和绝对误差(Bias)分别为0849 5、2378 6和0365 4;贝叶斯混合效应模型法拟合精度略高于传统非线性混合效应模型法:基于传统非线性混合效应模型法的华北落叶松树高与胸径关系模型的RMSE和Bias分别为0930 4和0103 4,白桦树高与胸径关系模型的RMSE和Bias分别为0982 7和0112 6;基于贝叶斯混合效应模型法的华北落叶松树高与胸径关系模型的RMSE和Bias分别为0910 5和0096 8,白桦树高与胸径关系模型的RMSE和Bias分别为0963 3和0100 2。【结论】基于贝叶斯混合效应模型法构建的非线性混合效应模型,充分考虑混交林多树种树高与胸径关系模型参数的不确定性,模型预测效果更具可靠性和稳定性。     

基于贝叶斯模型平均法和逐步回归法构建杉木单木胸径生长模型

【目的】探索杉木人工林单木胸径生长量变化的驱动因子,比较不同驱动因子的重要性,构建不确定性单木胸径生长模型,为杉木经营管理者科学经营管理杉木人工林提供参考。【方法】以福建省邵武市卫闽林场杉木密度试验林为研究对象,采用贝叶斯模型平均法(BMA)和逐步回归法(SR)分析杉木单木胸径生长量与内部因子(林分变量因子)和气候因子的关系,构建杉木单木胸径生长模型。【结果】杉木单木胸径年均生长量受气候因子影响较小,主要受竞争因子和单木大小因子影响。单木胸径生长量随林分密度、林分平方平均胸径、大于对象木的断面积和、年龄、冬季平均最低温度增加而减小,随期初胸径、胸高断面积、优势木平均高、最冷月平均温度、最热月平均温度、年均降雨量增加而增加。基于SR获得模型的后验概率小于BMA获得最佳模型(最高后验概率)或SR模型不在BMA模型空间前几个后验概率高的模型中。【结论】杉木单木胸径生长量随竞争增加而减小,随温度和降雨增加而增加。贝叶斯模型平均法考虑所有可能变量的组合,能够反映出模型的不确定性。     

杉木幼龄林分断面积生长的良种与密度效应研究

[目的]探讨不同良种和初植密度对杉木幼龄期断面积生长的影响及其互作效应,以揭示在这两个控制因子下杉木林断面积生长发育规律。[方法]以2012年春在福建省邵武卫闽国有林场营造的杉木良种和初植密度互作试验林为研究对象,根据8年的逐年定位观测资料,分析2个杉木种子园良种(第1代种子园良种和第3代种子园良种)和4种初植密度(1 667、3 333、5 000、6 667株·hm~(-2))控制下的林分断面积生长动态效应。[结果]初植密度对林分断面积生长具有极显著影响,同一林龄下,初植密度越高,林分断面积生长愈大。林分断面积生长的良种效应差异不显著,但低初植密度下(1 667和3 333株·hm~(-2)),第3世代良种的断面积生长要高于第1世代良种,且随林龄增长这种现象愈明显。方差分析结果表明良种和初植密度间交互效应不显著,多重比较结果表明:低初植密度下,良种对断面积生长的正效应和密度对断面积生长的正效应具有叠加效应,且随林龄增长这种叠加效应愈明显,而高初植密度下(5 000和6 667株·hm~(-2)),不同良种和密度组合下的断面积生长差异不显著。[结论]低初植密度下,杉木幼龄林分断面积生长的良种和密度效应具有叠加效应,第3世代良种初植密度为3 333株·hm~(-2)的断面积生长显著高于第1世代良种初植密度为1 667株·hm~(-2),随初植密度增大,良种对林分断面积生长的影响程度逐渐减弱。