含度量误差的毛竹相容性生物量模型

相容性生物量模型能解决一套数据估算一套生物量分配结果,避免因采用各最优独立模型导致各分量估计值相加与总量不相等。以毛竹(Phyllostachys edulis)生物量估算为例,建立生物量方程和生物量比值因子方程为基础模型,利用度量误差模型模拟相容性生物量模型系统,比较以生物量方程为基础的总量分级控制法与以生物量比值因子方程为基础的总量直接控制法间的差异,通过联合估计法解决相容性问题。结果表明:改进异速生长方程拟合的毛竹独立生物量模型精度高(R2值达0.83以上),胸径是独立生物量模型的最佳解释变量,竹度对竹杆、地上、地下生物量影响较大,而冠长对树冠(枝、叶)生物量影响较大;以分级联合控制法和直接控制法拟合的相容性生物量模型检验基本一致,综合而言,总量生物量比值因子方程为基础的直接控制法较优。所建立的最佳相容性生物量模型系统,地上、竹杆的平均预测相对误差达到25%以内,模型拟合精度R2均达0.83以上。     

云南松不同区域相容性生物量模型的构建

【目的】探索云南松不同区域相容性生物量模型的构建方法,为云南松生物量建模工作提供技术支撑。【方法】以四川、西藏和云南150株云南松地上生物量实测数据为基础,选取基础生物量模型(一元、二元模型),引入以地理区域为特征的哑变量模型,建立不同省(自治区)云南松的地上总生物量及树干、干材、干皮、树冠、树枝和树叶各项生物量的通用模型;然后采用非线性度量误差联立方程组法,建立地上总生物量与各分项生物量的相容性生物量模型,根据方程构成的不同,该方法又分为比例总量直接控制及代数和控制2种方案;对上述模型的拟合效果进行评价。【结果】基础模型中,各项生物量的二元模型的拟合效果较一元模型明显提高。比例总量直接控制及代数和控制2种方案都能有效解决地上总生物量与各分项生物量间不相容的问题,其中二元模型优于一元模型,比例总量直接控制方案及代数和控制方案的拟合效果基本相当;引入哑变量可以有效地将不同地域的生物量模型融为一体。【结论】引入哑变量可减少工作量、增强模型稳定性;综合考虑模型精度和建模工作量,建议采用非线性度量误差联立方程组代数和控制方案构建相容性生物量模型。     

基于非线性度量误差的杉木相容性生物量模型

以福建将乐国有林场人工杉木生物量实测数据为基础,利用非线性度量误差模型,建立了地上生物量与干材、干皮、树枝和树叶的相容性方程,并对模型的精度和适用性进行了检验。结果表明：非线性度量误差模型方法有效解决了生物量总量与分量之间的相容性问题,建立的相容性方程拟合效果好,预估精度高,可以较全面、客观地反映各分量之间生物量的分配关系。     

天山云杉人工幼林相容性生物量模型

利用国内外常用的林木各分量生物量独立模型 ,即林木生物量相对生长模型 [W =a(D2 H ) b]研究了天山云杉林木各分量的生物量 ,并采用分级控制、比例分配的方法 ,构造了各分量的相容性生物量模型 .结果表明 :所构造的相容性生物量模型 ,不仅解决了各分量独立模型存在的各分量估计值与总量估计值不等的缺陷 ,而且估计精度并没有降低 ,总体上还略有提高     

林木竞争对红松人工林立木生物量影响及模型研究

基于红松人工林生物量实测数据,研究立木总生物量与各分项生物量(树干、树根、树枝和树叶)分配特征,以 及林木竞争对生物量分配的影响,并建立红松人工林立木总量与各分项的生物量模型。结果表明:叶生物量主要 集中在树冠中、下层且在中、下层的分布无显著差异,枝生物量从上层到下层逐渐增加;林木竞争强度与胸径、树 高、树冠比、树干、树枝、树叶和树根生物量呈显著幂函数关系,随着竞争强度的增大,胸径、树高、树冠比、树干、树 枝、树叶和树根生物量均逐渐减小(P 0.05),而根茎比并不受林木竞争强度的影响;树干生物量占总生物量的百 分比有减小的趋势,树枝、树叶生物量占总生物量的百分比有增大的趋势,树根生物量占总生物量百分比与竞争强 度无显著相关性;本文建立了立木总量与各分项生物量模型,所有模型都能对红松立木生物量进行很好的估计。      

基于SPSS相容性林分生物量非线性模型研究

林分生物量是森林生态系统最基本的数量特征,是研究许多林业问题和生态问题的基础.建立林分生物量模型是进行林分生物量估测的主要手段.以往所构建模型存在一个严重的缺陷,即各分量模型与总量模型之间不相容.本研究根据闽江流域杉木林分的生物量实测数据,从模型相容性的定义出发,分析各分量的代数关系,利用SPSS统计分析软件构建了林分各分量的相容性模型.研究结果表明:利用SPSS统计分析软件能够快速地构建各种林分非线性模型;本研究所构建的相容性林分生物量非线性模型预测精度较高,可用于实际生产中,且所采用的方法具有较好的通用性.     

福建木荷地上部分相容性生物量模型研究

基于160株木荷样木实测数据,以胸径、树高以及两者的组合变量作为模型的自变量,通过2种方案(总量控制方案与代数和控制方案)非线性度量误差联立方程组估计法,并采用加权回归消除异方差,构建木荷一元、二元独立与相容性生物量模型;基于一元相容性模型,探讨各组分生物量相对于地上总生物量的分配规律。结果表明:2种方案建立的相容性生物量模型拟合效果与估计精度良好且各组分生物量模型拟合情况基本一致,R~2≥0.845、MPE≤4.592%,综合分析采用代数和控制方案较好;在各组分独立模型与相容性模型中,二元生物量模型拟合效果明显优于一元模型,且以D~2H为自变量的二元模型最优;2种方案相容性生物量模型各器官生物量分配规律基本相同,随着胸径增大,树干、干材生物量占地上总量比先增大最后趋于稳定,树冠、树皮和树叶生物量占比先减小最后趋于稳定,树枝生物量占比变化不大;当胸径≥30 cm,占比趋于稳定,树干、干材、树皮、树冠、树枝和树叶生物量占比为74.5%～75.2%、68.9%～69.2%、5.6%～6.1%、24.8%～25.4%、21.5%～22.8%和2.6%～3.2%。     

内蒙古大兴安岭天然白桦生物量估算模型

构建天然白桦预估精度较高的生物量模型，为天然白桦林的生产力估测及生产经营提供科学依据。根据白桦标准木实测数据，选择与生物量分布关系密切且易于人工获取的测树因子(胸径、树高及其组合形式),采用留一交叉验证法，通过比较异速生长模型与相容性生物量模型拟合结果，筛选内蒙古大兴安岭地区天然白桦生物量的最优估算模型。基于异速生长关系建立的2种生物量模型，以胸径和树高组合形式(D²H)为自变量的二元模型优于以胸径(D)为单独预测变量的一元模型，其校正决定系数Adjusted R²介于0.846～0.953。对于相容性生物量模型，以胸径(D)为单独预测变量的一元相容性模型优于以胸径和树高组合形式(D²H)为自变量的二元相容性模型，其校正决定系数Adjusted R²介于0.752～0.961。2种不同方案建立的最优生物量模型的拟合精度均为单株总生物量和树干生物量的模型最好，树枝生物量模型最差，且除树枝外的各项生物量模型的校正决定系数Adjusted R²及其余各项评价指标(ME、RSME、MA...     

基于岭回归的思茅松单木生物量复合模型构建

为进一步提高思茅松单木生物量模型的估计精度,采用与材积兼容的生物量模型构造各分量模型,再筛选出最优模型形式构造了线性和非线性复合模型,通过模型4个评价指标对拟合的简单非线性模型,线性和非线性复合模型进行评价。结果表明:思茅松总生物量线性复合模型系统偏差较小,与数据拟合程度更好,预测精度更高,具有可解释性,并且以该方法构造的生物量模型能进一步提高估计精度。     

基于不同预测变量的橡胶树地上生物量模型

在海南岛范围内，橡胶林种植面积很大，但对于这种经济树种大多评估它的生产效益和经济效益，很少建立生物量估计模型。基于海南岛54株实测生物量数据，建立橡胶树不同组合自变量非线性回归模型和非线性度量误差模型。由于生物量与自变量之间存在非线性关系，在拟合模型时采用最小二乘建模技术。模型的选择基于解释系数（Pseudo-R²）、均方根误差（RMSE）和平均预测误差（MPE）。结果表明，通用模型的解释系数（Pseudo-R²）和平均预测误差（MPE）分别为0.70~0.94、-0.8%~1.1%，选择基于胸径和木材基本密度的二元模型为最优通用模型。以最优通用模型地上生物量估计值为总量，构建各分项生物量相容性模型，其中树干生物量模型的Rseudo-R²、RMSE值分别为0.92、28.4 kg，拟合效果优于树枝和树叶生物量模型。总体来看，添加树高、树冠和木材基本密度因子进行橡胶树地上生物量模型的构建十分必要。     

贵州人工杉木相容性立木材积和地上生物量方程的建立

在国家级森林资源监测中增加森林生物量估计已成为必然趋势,而所需建立的生物量方程应该考虑与立木材积方程的相容性。本文以贵州省人工杉木立木材积和地上生物量数据为例,通过利用度量误差模型方法,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：在胸径基础上再增加树高因子,对立木材积方程的估计效果有明显改进...     

马尾松不同区域相容性立木材积和地上生物量模型

已有很多国内外学者研究立木材积与地上生物量相容性的问题,但是建模过程中考虑区域因子对模型影响的研究相对较少。针对此问题,以重庆市、四川省和湖北省151株马尾松Pinus massoniana的样本数据为例,采用哑变量和非线性联立方程组的方法,建立了不同区域马尾松通用的相容性地上生物量模型、立木材积模型和它们的转换因子模型。结果表明:马尾松不同区域的模型之间存在差异性;哑变量和非线性联立方程组的方法可以有效地解决不同区域模型的差异性和立木材积与地上生物量模型的相容性;马尾松地上生物量和立木材积的二元模型均优于其对应的一元模型;在独立拟合的地上生物量回归模型中引入立木材积因子,可以有效地改善模型的预估效果;构建的马尾松相容性立木材积和地上生物量哑变量模型评价指标满足中国生物量模型的精度要求（预估精度均高于95%,总相对误差均小于2%,平均预估误差则均小于5%）。     

基于混合效应模型的人工红松枝下高模型研建

  目的  基于帽儿山红松人工林63块样地2 972株红松数据，利用非线性混合模型构建红松枝下高模型，为进一步研究生长与收获模型提供理论依据。  方法  本文首先使用8个常用的枝下高模型，选出最优基础模型；其次，研究林分变量或单木变量对枝下高的影响，建立含林分变量的枝下高模型；最终在基础模型和含林分变量模型的基础上，考虑样地效应对红松枝下高的影响，构建红松枝下高基础混合效应模型和广义混合效应模型。模型用4种抽样方式（随机抽取、抽取最大树、抽取最小树、抽取平均树）和8种样本大小（1 ~ 8株树）对基础混合效应模型和广义混合效应模型进行抽样检验。  结果  Logistic模型拟合精度好，符合生物学意义，且模型形式简单，选为最优基础模型。除树高、胸径以外，大于对象木断面积之和、优势木高和冠幅与枝下高有显著相关性，加入后明显提升模型的拟合精度。枝下高广义混合效应模型的拟合效果要优于其他模型。模型检验结果表明:当应用基础混合效应模型预测时，建议抽取胸径最小的4个样本；当应用广义混合效应模型预测时，建议随机抽取4个样本。  结论  枝下高广义混合效应模型在拟合效果和预测精度方面优于其他3种模型，建议将此模型作为人工红松枝下高模型。当应用广义混合效应模型预测时，建议随机抽取4个样本。      

东北云杉相容性立木材积和地上生物量模型研建

以东北云杉为研究对象,利用立木材积和地上生物量实测数据,通过利用总量直接控制和度量误差模型方法,研建相容的立木材积方程、地上生物量方程、生物量转换函数及各分项生物量模型。结果表明:地上生物量模型在引入树高因子后,改善了模型的精度和平均预估误差;所建立的东北云杉一元相容性方程,其立木材积和地上生物量模型的确定系数分别为0.94和0.97,平均预估误差分别为5.36%和3.55%;而二元相容性方程,立木材积和地上生物量模型的确定系数均在0.98以上,平均预估误差控制在3.06%以下。所建立的模型可以用于我国东北云杉林地上生物量的估计。      

2020-12期目录

  目的  基于广义加性模型理论，构建樟子松的广义加性树干削度方程，并和林业上精度较高的变指数削度方程曾伟生等（1997）、Bi（2000）以及Kozak（2004）进行预测精度比较。  方法  以大兴安岭樟子松为研究对象，使用胸径、树高和不同部位高度及该部位树干直径及其变形构建广义加性削度方程，利用R软件mgcv软件包gamm函数对广义加性模型进行拟合，拟合过程中采用6种样条函数:B样条函数（BS）、三次回归样条函数（CR）、Duchon样条函数（DS）、高斯过程平滑样条函数（GP）、P样条函数（PS）和薄板回归样条函数（TP）。使用留一交叉检验法对模型进行检验。  结果  （1）将相对直径作为因变量，将胸径的平方、相对树高的算术平方根和树高作为自变量构建了最优的广义加性削度方程结构。（2）拟合结果表明，除CR外，其他光滑样条函数表现了相似的拟合结果，且均优于变指数削度方程的统计指标。（3）交叉检验结果表明，除CR光滑样条函数外，广义加性模型（BS，DS，GP，PS，TP）总体与拟合结果基本一致，即预测精度都优于曾伟生等（1997）、Bi（2000）和Kozak（2004）模型，其中广义加性模型中BS模型的预测精度最高，变指数削度方程中Kozak（2004）预测精度最高。（4）通过对比BS和Kozak（2004）模型的干曲线模拟发现，Kozak（2004）在预测小树树干上部时误差较大，而BS在模拟小树和大树上都具有较高的精度。  结论  广义加性模型是构建削度方程的一种非参数方法，基于BS样条函数的广义加性削度方程预测精度最高，适合大兴安岭地区樟子松的干形预测。      

小兴安岭长白落叶松相容性生物量模型的构建

为了提高林木生物量的估测精度,基于长白落叶松标准地调查和标准木生物量,逐步筛选胸径、树高等林木特征因子,构建了单株木、地上部分、树干、根系、树枝、树叶生物量的独立估测模型。根据林木生物量相容性理论,以树干生物量作为控制量,利用单株木生物量中各组分之间的代数关系,通过联立独立模型求解得到单株木相容性模型。同时将样本分为4组,利用5个相对误差指标(即参数变动系数C,总相对误差Rs,平均相对误差E,平均相对误差绝对值Re,预估精度P)来综合评价模型。结果表明,建立的长白落叶松单株木相容性生物量模型结构简单、参数稳定、预估精度较高,可以较全面、客观地反映各组分之间生物量的分配关系,实现模型估计值之间的相容性,提高了林木生物量估测精度。     

西藏云杉立木生物量与材积相容性模型研建

利用2011年实测的西藏天然云杉立木生物量与材积数据,采用非线性度量误差联立方程组、分段建模方法,构建了云杉立木地上生物量与树干总材积、地下与地上生物量相容性模型,以及生物量与材积换算、根茎比模型,并分析对比建立的立木地上生物量与材积相容性整体模型与分段模型效果。结果表明:1)将胸径<5cm的幼树与>5cm林木一起进行整体建模,建立的一元和二元立木生物量整体模型预估值在12cm以下径阶产生明显偏差;2)选取合适的分段位置(D=10cm),采用分段建模方法建立的一元立木地上生物量分段模型各径阶偏差明显减小,二元分段模型无系统性偏差;3)研究建立的一元、二元立木地上生物量和材积相容性分段模型的总相对偏差均在±2.5%以内、预估精度均>91.2%,地下生物量分段模型预估精度也>92%。建立的分段模型可用于西藏云杉立木生物量和材积的估计。     

基于联立方程组的人工樟子松枝下高模型构建

目的基于黑龙江省帽儿山实验林场、横头山林场、孟家岗林场的61块樟子松人工林固定样地的5211株样木调查数据,构建了树高模型与枝下高模型的联立方程组。方法首先,从8种常用的标准树高曲线,选出拟合效果较好的2个模型作为树高曲线的备选模型。再以5个枝下高预估模型作为基础模型,通过引入林木及林分变量(林木大小,竞争因子,立地条件)采用最优子集回归法筛选出3个变量少且拟合效果较好的模型作为枝下高备选模型。将树高曲线备选模型与枝下高备选模型分别两两联立,建立树高与枝下高联立方程组模型,采用似乎不相关回归(SUR)对模型参数进行求解。最后,对联立方程组进行评价。结果树高(H)和枝下高(HCB)与林分断面积(G)和优势木平均高(H₀)呈正相关。最优的联立方程组预估树高时调整后相关系数(R_a2)为0.9520,均方根误差(RMSE)为1.17m;预估枝下高时的R_a2为0.9066,RMSE为1.36m,并且模型的各项检验指标数值较小。结论整体来看,联立方程组的拟合效果较好,预估精度较高,同时联立方程组解决了树高与枝下高的内在相关性问题。本文所建立的含林分因子的树高模型与枝下高模型联立方程组可以很好地预估不同林分条件下樟子松人工林的树高和枝下高,为进一步研究樟子松树冠结构和动态提供了基础。      

红松人工林生物量碳密度

在黑龙江省尚志市帽儿山镇东北林业大学老山人工林实验站,20年生红松人工林与天然白桦林和蒙古栎混交林、42年生红松人工林与天然白桦林和蒙古栎混交林中进行了生物量碳密度的测定,结果说明,3种林分类型属蒙古栎红松混交林碳密度最大,为95.24 t·hm-2,超过红松人工纯林13.10%,与桦树红松林持平,同时也做了不同林龄生物量碳密度的比较,属42年生生物量最多,超过20年生的170.13%~276.71%,充分说明,不同林分类型和不同林龄的林分,是影响生物量碳密度的主要因子。在各组分的生物量(组织器官)碳密度差异显著,属树干生物量碳密度最多,约占碳密度总量的48.76%~62.34%,其次为根生物量碳密度也比较多,以各组分生物量碳密度大小排序为树干、根、叶、枝、果。