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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

利用误差变量联立方程组建立南方杉木一元立木材积模型和胸径地径回归模型

利用我国南方的杉木实测数据,采用误差变量联立方程组方法,同时建立了胸径一元材积模型、地径一元材积模型和胸径—地径回归模型。结果表明:地径与胸径之间相关紧密,其回归模型的确定系数可以达到0.96以上;地径一元材积模型的预估精度要明显低于胸径一元材积模型。     

建立相似林分样木因子回归模型推算采伐木蓄积

在安化县杉木人工林相似林分内设立样地,测量样地对角线上26株林木的地径、胸径和树高,用Excel软件建立地径与胸径、胸径与树高的回归模型,再测量采伐木地径,用回归模型预测采伐木的胸径和树高,推算采伐木蓄积量。同时,采用地径一元立木材积表法测算林木蓄积量,并与采伐作业设计的二元立木材积表法测算的林木蓄积量相比较。结果表明:采用建立相似林分样木因子回归模型推算采伐木蓄积量方法接近采伐作业设计的蓄积量。     

马占相思工业原料林立木材积表的研建

基于广西工业原料林马占相思人工实生林385株测定样木,对其系列材积表进行建模和编制,并以另外126株样木作为检验。编制结果表明:二元立木材积表采用动态山本式拟合回归模型,相关紧密误差小。一元立木材积表采用了胸径与材积相关,地径与材积相关直接编制;同时,应用二元材积模型进行导算的间接编制。编表过程中拟合并优选了胸径对树高回归模型、胸径根径间回归模型,为其系列材积表的编制及应用创造了条件。通过初步的检验表明,材积表是适用可行的。     

红旗林场杉木地径—元材积及出材率表的编制

利用回归方程建立杉木地径与胸径、树高曲线方程,并结合福建省杉木二元材积公式和出材率表编制了红旗林场杉木地径一元材积表和出材率表,经检验,其精度符合要求,适合红旗林场杉木林分使用．     

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%。     

利用线性混合模型和哑变量模型方法建立贵州省通用性生物量方程

以贵州省人工杉木和马尾松地上生物量数据为例,通过利用线性混合模型和哑变量模型方法,建立了适合不同树种和区域(中心区和一般区)的通用性立木生物量方程,为简化生物量建模工作提供了有效途径。结果表明,相同直径林木的地上生物量估计值随树种、区域的不同存在一定程度的差异,带随机参数的线性混合模型和带特定参数的哑变量模型比总体平均模型的精度高;线性混合模型和哑变量模型方法均同等有效,可推广应用于其它通用性模型(如材积方程)的建立。     

Construction of tree volume equations for Chinese fir plantations in Guizhou Province,southwestern China

Forest volume, the major component of forest biomass, is an important issue in forest resource monitoring.It is estimated from tree volume tables or equations. Based on tree volume data of 1840 sample trees from Chinese fir （Cunninghamia lanceolata） plantations in Guizhou Province in southwestern China, parallel one- and two-variable tree volume tables and tree height curves for central and other areas were constructed using an error-in-variable modeling method. The results show that, although the one-variable tree volume equations and height curves between the central and other areas were significantly different, the two-variable volume equations were sufficiently close, so that a generalized two-variable tree volume equation could be established for the entire province.     

基于RS、GIS的杉木林分蓄积量判读模型研究

以GIS可提取的因子、图像处理后的TM全波段光谱值及其比值为自变量，通过数量化、逐步聚类、逐步回归等方法建立杉木林分蓄积量判读模型，并用不同时相的遥感数据及其同期外业调查数据进行对比、分析。结果表明：所建立的杉木林分蓄积量判读模型线性关系显著，估算结果与外业调查数据基本相符，无显著差弄，估算精度达到广东省森林资源连续清查规程的要求。判读模型可应用于森林连续清查间隔期内广东省杉木林分蓄积量的估算。     

削度方程的研究

从削度方程的概念入手，对削度方程的结构形式进行了深入研究，提出了具有最佳结构的削度方程的一般形式，并以湖南省杉木为例，确定了最佳削度方程的具体形式。试验结果表明，建立的新模型要优于以往发表的任何削度方程     

我国杉木通用性立木生物量模型研究

以我国南方地区的最重要针叶树种杉木为研究对象,综合利用非线性混合模型、哑变量模型和误差变量联立方程组方法,建立了适合杉木不同生长区域（总体）应用的一体化一元和二元地上生物量方程及根茎比函数.结果表明：不同总体的地上生物量模型之间存在显著差异,总体（一）的估计值要大于总体（二）,而地下生物量则差异不明显;地上和地下生物量方程的平均预估误差分别在5％和10％以内,可应用于不同区域的杉木林生物量估计.     

Integrated individual tree biomass simultaneous equations for two larch species in northeastern and northern China

Forest biomass estimation at large scale has become an important topic in the background of facing global climate change, and it is fundamental to develop individual tree biomass equations suitable for large-scale estimation. Based on the measured data of biomass components and stem volume from 100 sample trees of two larch species (Larix gmelinii and L. principis-rupprechtii) in northeastern and northern China, an integrated equation system including individual tree biomass equations, stem volume equation and height–diameter regression model were constructed using the dummy variable model and error-in-variable simultaneous equations. In the system, all the parameters of equations were estimated simultaneously, so that the aboveground biomass equation was compatible to stem volume equation and biomass conversion factor (B_CF) function; the belowground biomass equation was compatible to root-to-shoot ratio (R_SR) function; and stem wood, stem bark, branch and foliage biomass equations were additive to aboveground biomass equation. In addition, the system also ensured the compatibility between one- and two-variable models. The results showed that: (1) whether aboveground biomass equations or belowground biomass equations and stem volume equations, the estimates for larch in northeastern China were greater than those in northern China; (2) B_CF of a larch tree decreased with the growing diameter while R_SR increased with the growing diameter; (3) the proportion of stem wood biomass to aboveground biomass increased with the growing diameter while those of stem bark, branch, and foliage biomass decreased.     

Comparison of model forms for estimating stem taper and volume in the primary conifer species of the North American Acadian Region

? The performance of ten commonly used taper equations for predicting both stem form and volume in balsam fir [Abies balsamea (L.) Mill], red spruce[Picea rubens (Sarg.)], and white pine[Pinus strobus (L.)] in the Acadian Region of North America was investigated.

? Results show that the Kozak (2004) and Bi (2000) equations were superior to the other equations in predicting diameter inside bark for red spruce and white pine, while the Valentine and Gregoire (2001) equation performed slightly better for balsam fir.

? For stem volume, the Clark et al. (1991) equation provided the best predictions across all species when upper stem diameter measurements were available, while the Kozak (2004) and compatible taper equation of Fang et al. (2000) performed well when those measurements were unavailable.

? The incorporation of crown variables substantially improved stem volume predictions (mean absolute bias reduction of 7–15%; root mean square error reduction of 10–15%) for all three species, but had little impact on stem form predictions.

? The best taper equation reduced the predicted root mean square error by 16, 39, and 45% compared to estimates from the widely used Honer (1965) regional stem volume equations for balsam fir, red spruce, and white pine, respectively.

? When multiple taper equations exist for a certain species, the use of the geometric mean of all predictions is an attractive alternative to selecting the “best” equation.