利用可变参数和二阶回归方法建立海南省相思树立木材积模型

【目的】建立立木材积模型,为科学计量评价森林资源、完善森林资源监测体系提供重要依据。【方法】以海南省相思树为研究对象,以胸径和树高为自变量建立二元山本材积式模型、可变参数动态模型,采用以简单幂函数式和树高—胸径模型为基础的二阶回归估计方法建立一元胸径立木材积模型,分析对比建立的一元、二元立木材积模型拟合效果。【结果】1)相思树二元山本材积式模型和可变参数动态模型的确定系数均在0.98以上,平均预估精度均在98%以上。模型整体总体相对偏差(TRB)和平均系统偏差(MSB)均在±3%以内,山本材积式模型在8、20 cm径阶总相对偏差和平均系统偏差超出±3%范围;2)两种方法建立的一元立木材积模型的确定系数均在0.94以上,预估精度均在96%以上。采用分段建模和二阶回归总相对偏差和平均系统偏差趋近于0,而常规方法建模12、16、24 cm以上径阶的总相对偏差均超出5%范围。【结论】可变参数动态模型相较于山本材积式模型拟合精度更高,各径阶误差更小,明显优于山本材积式模型;采用二阶回归估计方法建立的模型能更好地反映材积随胸径大小的变化规律,既提高了模型的切合性能,又能较好地控制各径阶的偏差,明显提升了拟合效果,是建立一元立木材积模型的有效方法。     

二元立木材积方程的检验与更新方法探讨

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。     

论北京市一元立木材积表的数式化方法

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。     

论广西一元立木材积表的改进方法

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。     

森林资源连续清查中四种一元材积估计方法的对比分析

国家森林资源连续清查中长期使用的一元立木材积表是否存在偏估,一直是值得关注的问题。利用第八次全国森林资源清查2012年广东省的杉木(Cunninghamia lanceolata)和马尾松(Pinus massoniana)样地调查数据,以二元材积估计结果为基础,对4种一元立木材积估计方法进行了对比分析。结果表明,杉木和马尾松现行一元立木材积表的相对误差均大大超出了±3%的允许范围,本文提出的3种一元材积估计方法都能有效消除材积估计偏差。建议各省参照本文提出的方法,对现行的一元立木材积表进行一次系统检验,对偏差过大者应当及时予以修正或更新。     

北京杨树相容性立木材积系列模型研建

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。     

甘肃省山杏山杨相容性一二元材积模型研建

为建立适用于甘肃省的立木材积模型,获取更为准确的材积表,以甘肃省山杏、山杨为研究对象,采用电子经纬仪进行无损立木精测获取数据,并通过误差变量联立方程组方法,建立了两个树种的二元立木材积方程、一元立木材积方程以及树高-胸径回归模型,为准确估计相应树种的森林蓄积量提供了科学依据。利用经典的二元材积模型山本和藏式及指数树高模型进行联立得到相容性立木材积方程,通过6项指标对所得模型进行综合评价,结果表明:二元材积模型、一元材积模型都能取得良好效果,其中山杏二元材积表、胸径一元材积表的平均预估误差分别为2.12%,2.58%;山杨二元材积表、胸径一元材积表的平均预估误差分别为1.57%,2.01%;所建相容性一二元材积模型可用于甘肃省山杏山杨蓄积量估计。     

西藏冷杉立木生物量和材积模型研建

利用2011年采集的150株西藏天然冷杉数据,采用度量误差联立方程组方法同时进行整体建模和分段建模,分别建立了西藏冷杉一元、二元生物量与材积相容性模型,并分析对比两者拟合效果。结果表明:不论是一元、二元模型,采用整体建模方法都难以准确描述冷杉生物量、材积随胸径变化情况,导致径阶16 cm以下的林木立木材积和生物量估计值均小于实际值,径阶越小,偏差越大,其中4 cm径阶的预估偏差甚至达到了20%~30%;而采用分段建模方法能有效解决上述有偏估计的问题,模型改进效果十分良好,各径阶均无系统偏差;分段建立的地上生物量和立木材积方程,不论一元或二元模型,其预估精度分别达到了93.5%、92.8%以上,一元分段地下生物量方程预估精度也在91.5%以上。     

单木和林分水平一元与二元材积模型的预估精度对比

利用各240株的杉木和马尾松立木材积实测数据,以及100个杉木和80个马尾松样地的调查数据,对基于单木和林分水平一元与二元模型的预估误差进行了对比分析。结果表明:不论是单木水平还是林分水平模型,基于一元模型得到的估计值,其相对误差基本位于-40%~+60%之间,最大极差可以达到2.5倍以上;一元材积估计方法的精度要显著低于二元材积估计方法,国家森林资源连续清查中基于一元材积公式计算的样地蓄积数据,不宜用于森林质量和森林生产力等方面的评估。建议逐步建立各主要树种的二元林分蓄积模型,不断完善森林调查计量体系。     

海南省桉树生长率模型研建

利用海南省1998年、2003年和2008年森林资源连续清查中,复查的3 642株桉树保留木、135个桉树实测样地资料,研究建立了桉树胸径生长率、材积生长率和林分材积生长率模型。所建模型拟合效果良好,无明显系统偏差,建立的桉树胸径生长率模型预估精度达96%以上,一元、二元林分材积生长率模型预估精度均在99%以上,可为以后海南省开展各类森林资源调查估算桉树生长量提供参考依据。     

海南省主要人工林树种树高一元材积模型构建

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。     

一元立木材积表的适用精度检验方法探讨

国家森林资源连续清查中长期使用的一元立木材积表,其适用精度如何,一直是值得关注的问题。以第九次全国森林资源清查2014年陕西省的栎类(Quercus spp.)样地调查数据为基础,对其采用的4个栎类一元材积表的适用精度检验方法进行探讨。利用栎类样地的466组平均胸径和平均树高数据,以及全部平均高测定样木的1 447组胸径和树高成对数据,按2套方案分别建立4个栎类的新的树高曲线,从而形成4个新的一元材积表,并与原来的材积表进行对比,计算总体相对误差。结果表明:原一元材积表有2个的估计误差在±3%以内,另外2个的估计误差超出了±5%,误差最大的达到了-10%左右。因此,长期使用固定不变的一元材积表可能会导致材积估计结果出现偏差,建议每10年或20年对一元立木材积表(模型)进行适用精度检验,对偏差过大的一元材积表应该及时予以修正。     

东北落叶松相容性立木材积和地上生物量方程研建

以东北落叶松立木材积和地上生物量数据为例,通过改进模型的结构形式,采用误差变量联立方程组的方法,研究建立了相容的立木材积方程、地上生物量方程及生物量转换函数。结果表明:与常用的非线性模型相比,在材积方程和生物量方程中增加截距常数,能显著改进模型的拟合效果;建立的一元相容性方程,地上生物量和立木材积的预估误差均不超过5%;二元相容性方程,地上生物量的预估误差约为4%,立木材积的预估误差则小于3%。     

海南省马占相思生长率模型研建

利用海南省1998年、2003年和2008年森林资源连续清查中复查的759株马占相思保留木、42个马占相思实测样地资料,研究建立了马占相思胸径生长率、材积生长率和林分材积生长率模型。结果表明:研建的模型拟合效果良好,无明显系统偏差;建立的马占相思胸径生长率模型预估精度达91%以上,一元和二元林分材积生长率模型预估精度均在98%以上,可为以后海南开展各类森林资源调查估算马占相思生长量提供参考依据。     

西藏自治区相对树高曲线模型的研制

利用西藏自治区 2 0 0 1年森林资源连续清查的 5 5 4个有林地和疏林样地 ,建立了冷杉、云杉、柏木、松类、栎类、阔叶类等 6个树种组的相对树高曲线模型。经检验 ,6个树种组的模型 ,用于林分材积估计的总相对误差有 4个在± 1%以内 ,误差最大的柏木也未超过± 5 % ,预估精度相当高。所建模型可广泛应用于西藏自治区各类森林资源清查     

河北省主要树种单木和林分生长率模型研建

利用第六次至第九次全国森林资源清查河北省2001,2006,2011,2016年4个年度的固定样地调查数据,采用非线性回归估计方法,建立了18个树种组的单木胸径生长率和材积生长率模型,以及12个树种组的林分材积生长率模型。结果表明,单木生长率模型的平均预估误差(MPE)基本都在3%以内,而平均百分标准误差(MPSE)、胸径生长率模型大都在10%以内,材积生长率模型大都在20%左右;林分生长率模型的平均预估误差(MPE)基本都在5%以内,平均百分标准误差(MPSE)大都在25%以内。所建模型可为河北省开展森林资源年度更新提供技术支撑。     

海南省主要人工林树种最优树高曲线研究

树高曲线是建立林分生长与收获模型的基础,采用海南省主要人工林树种桉树、马占相思、木麻黄、加勒比松和橡胶树的标准木实测数据,选用11个常用的树高曲线模型进行拟合,以确定系数和均方根误差作为模型评价指标,最终选取各树种的最优树高曲线模型,同时结合各树种二元材积模型对推导的一元材积模型进行检验。结果表明:各树种最优树高曲线模型预估精度较高,均达到了97%以上,新推导的一元材积模型预估精度达到95%以上,完全满足相关行业标准要求,可应用于实际生产;同时各树种最优树高曲线模型也可为海南省主要人工林可持续经营提供技术支撑。     

西藏自治区一元立木材积模型的研究

利用西藏自治区 2 0 0 1年森林资源连续清查样地的每木检尺资料 ,对建立一元立木材积模型的方法进行了研究 ,提出了分段二次回归估计方法。利用该方法建立了西藏自治区冷杉、云杉、柏木、松类、阔叶类等 1 1个树种组的一元立木材积模型 ,总相对误差都在± 1 %以内     

含地域和起源因子的马尾松立木生物量与材积方程系统

【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。     

杉木相容性立木材积表系列模型研建

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。