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...     

天山雪岭云杉生物量分配格局及异速生长模型

  目的  雪岭云杉Picea schrenkiana是新疆山区重要树种。了解雪岭云杉地上地下生物量分配及碳储量,对新疆森林资源调查具有一定意义。  方法  采用整株收获法分析30株雪岭云杉地上地下生物量分配格局,利用胸径(D)、树高(H)和胸径-树高(D2H、D3/H和DbHc)作为变量建立树干、树枝、树叶、树根、地上及整株生物量异速生长模型。  结果  雪岭云杉树干、树枝、树叶及树根生物量存在显著性差异(P＜0.01)。整株生物量为12.04～2 014.34 kg·株?1,地上和地下生物量分别为10.16～1 475.17和1.88～539.18 kg·株?1,树干、树枝、树叶及树根生物量占整株生物量的56.86%、13.03%、5.96%和24.15%,根冠比为0.08～0.55。植株水平上,建立基于胸径及树高变量的各器官生物量模型,其中树根生物量的最优生物量模型为W＝a(D2H)b,其他器官生物量模型均为W=aDbHc。影响云杉生物量的主要环境因素重要性排序依次为坡位、坡度、海拔及土壤厚度。  结论  基于胸径-树高因素的异速生长模型可以较好地实现雪岭云杉各器官生物量的拟合,可对其生物量及碳储量进行有效估算。图4表3参30     

城市森林主要树种树冠尺度及生长空间需求

目的树冠的大小直接影响树木的生态价值,探明树种合理的生长空间需求对城市森林的规划建设与经营维护有重要意义。方法本文以合肥环城公园内优势度靠前的10个城市森林主要树种为研究对象,运用样方调查法,选取公园6个景区57块固定样地,在对冠幅、胸径及树高等数据调查的基础上,运用线性回归法、异速生长法,利用箱型图检验离群值,比较构建冠幅、树高与胸径的最优模型,并对树木最适宜生长空间大小进行预测。结果不同树种冠幅与胸径、树高与胸径均存在正相关关系,但对两种模型结果进行比较可以发现,除侧柏和栾树外,异速生长模型的决定系数(R2)均大于0.3,R2整体高于一元回归模型;均方根误差(RMSE)分布范围在0.2~0.3之间,整体上小于一元回归;F值除雪松外,均高于一元回归F值。综合比较结果表明,异速生长模型拟合度优于一元回归模型;不是所有树种的冠幅、树高都与胸径高度正相关,在10个树种的研究中,银杏、女贞和椤木石楠的冠幅-胸径模型的拟合度较高,R2分别为0.793、0.757和0.665;银杏、栾树和雪松的树高-胸径模型拟合度较好,R2分别为0.772、0.579和0.547;栾树、侧柏的冠幅-胸径模型相关性较低,R2分别为0.096和0.188;构树、刺槐和桂花的树高-胸径拟合度较差,R2分别为0.065、0.010和0.112;选择分位数回归对异速生长规律进行研究,构建10种树木的异速生长模型并在95%分位数回归下进行讨论,以树木平均胸径15cm为例,预测估算出当胸径为15cm时10种树木在适宜的生长空间中的冠幅和树高大小。结论本文构建的最优模型的参数估计值均显著,说明冠幅、树高变量对合肥环城公园内树木胸径的变化有明显影响,其中冠幅-胸径模型拟合精度略高于树高-胸径模型的拟合精度。      

长汀红壤侵蚀区马尾松林生物量估算模型的构建

以长汀红壤侵蚀区马尾松为研究对象,通过整株收获法获取34株马尾松立木材积和生物量,分析不同龄级、径级马尾松材积和生物量分配格局,采用胸径(D)、树高(H)等变量建立立木材积模型,采用材积量(V)、胸径(D)、树高(H)、冠长(C_l)等变量建立树干、树冠及地上生物量模型,进而拟合区域林分生物量模型,使用独立样本检验并比较优选模型估测效果。结果表明:34株马尾松的树龄变化范围为19～42 a,立木材积量和立木生物量变化范围分别为0.004 4～0.194 9、2.733 9～140.331 4 kg/株,树龄与材积量、生物量相关性不显著;各器官生物量分配为干材(57.67±8.28)%、树枝(24.15±7.33)%、树叶(10.79±3.17)%、干皮(7.38±1.39)%,全林分中3个径阶(8、10、12 cm)蓄积量、生物量均超过总量的50%;所有模型确定系数均大于93%,单木模型中,以胸径-树高组合为自变量的模型拟合效果更佳;马尾松立木材积、地上生物量、树干生物量、树冠生物量及林分生物量模型中,各优选模型预估精度均达77%以上,其中立木材积、地上生物量及林分生物量优选模型比已有模型估测值的总相对误差、平均相对误差均有所降低,估测值更接近实际值。因此,通过构建该区域马尾松生物量方程,补充了长汀红壤侵蚀区马尾松立木材积表及生物量表。     

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。      

西伯利亚落叶松天然林立木生物量估算模型研究

[目的]构建西伯利亚落叶松地上、地下及各组分器官的生物量估测模型.[方法]基于54株伐倒样木实测数据,运用相关回归分析方法,构建西伯利亚落叶松各组分生物量估测模型,并对比分析各种模型估测精度.[结果]以胸径、树高构建的落叶松各组分二元估测模型优于一元模型,其中地上、树干、树冠和树枝生物量预估精度提高了2.84; ～5.00;,而树叶和地下生物量仅提高了0.33;和0.15;.落叶松树干生物量和地上总生物量最优估测模型为W=aDbhc、树冠和树枝生物量最优模型为W=a(D3/H)b、树叶生物量最优模型为W=aDb;其中地上总生物量预估精度最高,达96.38;;树叶生物量预估最低,为84.07;;地下生物量以实测数据直接建模法与根茎比建模法对比,根茎比建模法预估精度高,其最优模型精度为90.50;.[结论]研究确定西伯利亚落叶松天然立木单株各组分生物量的最优估测模型,根据现地实测数据,可进行立木生物量估测,但人工落叶松立木生物量和天然落叶松不同林分的生物量估测还有待进一步研究.     

基于无人机影像的银杏单木胸径预估方法

胸径是立木测定的基本因子,自动获取胸径数据是准确高效计算森林蓄积量和生物量的关键。以银杏Ginkgo biloba为研究对象,通过无人机获得影像数据,利用运动恢复结构（SFM）方法生成数字表面模型和正射影像图,进而提取单株银杏的树冠面积（A_c）,冠幅（W_c）及树高（H）。3个参数分别与胸径（D_BH）建立一元回归模型（A_c-D_BH,W_c-D_BH,H-D_BH）,二元回归模型（A_c&W_c-D_BH,A_c&H-D_BH,W_c&H-D_BH）和三元回归模型（A_c&W_c&H-D_BH）。52组拟合样本的结果显示:A_c&W_c&H-D_BH模型的决定系数（R2）最高为0.825 0,均方根误差（E_RMS）最小为0.959 1。19组检测样本的结果显示:A_c&W_c&H-D_BH模型反演的胸径值误差率为4.20%,小于A类森林资源胸径因子允许的误差值（5%）。研究结果表明:通过无人机采集树冠面积、冠幅和树高3个参数,可计算得到较高精度的胸径值。     

基于哑变量的闽楠天然次生林单木胸径和树高生长模型研究

目的通过对闽楠天然次生林胸径和树高生长规律及生长模型的研究,为林木生长预估及林分质量提升经营措施的制订提供参考。方法以江西省安福县闽楠天然次生林为研究对象,通过标准地调查及树干解析等方法获取基础数据,按林木竞争压力水平从小到大将林木分为类型1、类型2和类型3,分析胸径和树高的生长规律;选取5种具有生物学意义的生长方程,根据模型拟合优度与评价指标选取最优基础生长模型,在最优模型的基础上构建含竞争类型哑变量的生长模型。结果（1）利用树干解析数据分析显示,30 ~ 50年为胸径生长速生期,连年生长量最大值达到0.57 cm;35 ~ 45年为树高主要生长速生期,连年生长量最大值为0.37 m。（2）胸径最优基础模型为Gompertz方程,模型R2和预估精度分别为0.756和94.28%,构建的最优哑变量模型的R2和预估精度分别为0.873和95.71%;树高最优基础模型为修正Weibull方程,模型R2和预估精度分别为0.856和96.54%,构建的最优哑变量模型的R2和预估精度分别为0.882和96.96%。（3）由构建的哑变量生长模型拟合的不同竞争类型下的胸径和树高生长曲线得知,胸径和树高总生长量均表现为类型1 > 类型2 > 类型3,类型1胸径最大生长量是类型3的1.6倍。结论竞争压力对闽楠胸径、树高生长均产生影响,较大的林木竞争压力不利于闽楠生长;构建含有竞争类型哑变量模型的拟合优度及预估精度均优于基础模型,有利于提高建模的精度和模型的适用性。      

内蒙古大兴安岭林区不同恢复阶段森林生物量特征与影响因素

目的针对内蒙古大兴安岭林区中火烧、采伐干扰后退化森林生态系统恢复演替进程,研究其林分生物量特征,确定林分、地形和气候因子对林分生物量的影响,建立林分生物量通用模型,进行森林碳汇功能研究。方法利用野外实测的胸径和树高推算生物量。采用方差分析确定林分、地形和气候因子以及恢复时间、干扰类型等对林分生物量有无影响,使用一般线性模型建立林分生物量的多元线性模型,比较退化森林生态系统在不同生境下林分生物量特征。结果（1）不同恢复阶段的林分生物量差异明显,森林各器官的生物量分配有所不同,生物量最大比重多出现在4 ~ 8 cm、14 cm和18 ~ 26 cm径阶。（2）方差分析结果表明,恢复时间、干扰类型、林分优势树种、海拔对林分生物量恢复有显著性影响,而气候因子或气候因子的2个主成分对林分生物量的影响都不显著,2个林分生物量模型的确定系数在0.85以上,可以用来预测退化森林生态系统中的森林生物量。结论不同恢复阶段森林生物量有较大差异,森林乔木各器官生物量分配、径阶分配受到干扰类型和恢复时间影响。林分生物量与时间和海拔成正比,干扰方式与林型会影响林分生物量,研究结果可为大兴安岭林区森林生物量预测以及森林碳库研究提供借鉴。      

基于立木胸径生长率模型的乔木林碳汇潜力评估

树木生长产生巨大碳汇，对于缓解碳排放带来的全球变暖等环境问题具有重要意义。为准确评估森林碳汇，基于第6至第9次国家森林资源连续清查数据建立北京市13个主要树种(组)4种形式的立木胸径年生长率模型，预测树木胸径变化的未来趋势，从而为生物量转换因子连续函数法计算碳储量提供计算依据，最终获得2050年北京市乔木林碳储量和碳密度。结果表明：8个树种(组)胸径的年生长率模型R²都大于0.900，椴树的R²最高为0.960；除柳树、水胡黄(水曲柳、胡桃楸、黄菠萝)外的11个树种(组)RMSE都小于0.5 cm；除杨树、其他硬阔类和榆树之外，Bias都小于1.0 cm。胸径预测精度验证中整体R²较高，刺槐最高(0.951)，其他硬阔类最低(0.766)。预测2050年北京市乔木林碳储量为42.71 Tg C，碳密度为43.35 Mg C·hm^-2。基于胸径年生长率模型的树木生长模拟方法可以有效的提高未来北京市乔木林碳汇潜力评估的整体精度，能够为制定温室气体减排政策、实现2060碳中和目标提供基础。     

紫椴生物量分配格局及异速生长方程

紫椴是东北地区阔叶红松林中重要的阔叶树种,采用整株收获法分析39 株紫椴地上、地下生物量分配格局。 根据胸径(DBH)大小将紫椴划分为3 个等级:小树(1 cmDBH 10 cm)、中树(10 cmDBH 20 cm)和大树 (DBH20 cm)。以不同高度处树干直径作为自变量建立紫椴各器官生物量异速生长模型。结果显示: 1) 随着径 级的增加,紫椴干、根生物量比例先增加后减小而树冠生物量比例先减小后增加,但不同径级间差异不显著; 2) 不 同径级紫椴枝、叶生物量均位于树冠中下层; 3) 紫椴地上、地下生物量之间呈显著线性相关(P 0.001),拟合线 性方程斜率为0.31; 4) 胸径和树高与地上竞争强度均呈显著的指数相关(P 0.001),地上竞争强度并没有影响 树冠比例、茎叶比和根冠比,但与树高胸径比成幂相关(P 0.05); 5) 综合考虑模型的可解释量及回归系数显著 性可知,胸径是预测紫椴不同器官生物量的最可靠变量。更准确地估测紫椴各器官生物量需要针对不同生长阶段 或不同径级建立相应的生物量方程。      

云南红豆杉单木生物量模型选择与树冠调控

拟合并选择云南红豆杉单木生物量模型,明确树冠结构调控技术。以3年生福建省明溪县云南红豆杉原料林为对象,采用4种自变量类型模型,并导入树冠结构特征变量拟合生物量模型;经配对t检验、偏差检验与估算预测精度,优选系列单木生物量模型。比较导入树冠结构特征前后模型的拟合与预测效果,明确并验证树冠结构调控技术。结果表明,采用D²H变量拟合的模型效果最优,其次为DH变量,然后是D²变量,最后是D、H变量。采用D²H变量较D、H变量明显提高模型的拟合与预测效果。导入树冠结构特征后明显提高模型拟合与预测效果。冠幅、冠形率显著影响红豆杉系列单株生物量,促进系列生物量的树冠结构调控重点与方向是促进冠幅宽大;经验证,树冠结构调控技术显著提高系列单木生物量是可行的。自变量类型显著影响模型的拟合与预测效果,选择自变量类型以优化红豆杉单木生物量模型是必要和可行的。导入树冠结构特征因子明显提高单木生物量模型的拟合效果与预测精度。选出4个最优红豆杉单木生物量模型,其决定系数不小于0.862,预测精度均不小于95.18%,M_APE均不大于16.95%,可以用于生产中的生物量预测。     

手持式超站仪摄影测量研建材积模型

精准快速测量立木胸径、树高、材积等基本信息一直是林业调查探索的热点问题。手持式超站仪作为目前市场上较为常见的一款新型森林资源计测仪器,具有无损、高精度、便携、易操作等特点。为获得精准材积模型,解决辽阳地区一元、二元材积表编制问题,提出一种利用手持式超站仪测量研建立木材积模型的方法。手持式超站仪以辽阳当地主要树种樟子松、油松、落叶松、柞树、刺槐、硬阔、软阔、速生杨树、中生杨树、慢生杨树为研究对象,采用手持式超站仪进行立木无损精测获取树高、胸径、材积数据,建立10个树种的一元立木材积模型、二元立木材积模型和树高胸径模型,并通过6项指标对所得模型进行评价。结果表明：10个树种模型中除樟子松外平均系统误差与总相对误差中均保持在3%内,一元材积模型与二元材积模型的决定系数除樟子松外均保持在90%以上,一元材积模型与树高胸径模型的平均百分比标准差除软阔外均取得良好拟合效果。总体来看,一元材积模型、二元材积模型、树高胸径模型均取得良好拟合效果,该方法可用于野外森林资源调查与立木材积模型研建等。     

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。     

长白山云冷杉针阔混交林林木空间利用率混合模型

目的  建立林木空间利用率模型，为天然混交林中不同树种间生产力的比较提供依据，为单木成熟的判断提供参考。 方法  利用林木生长量与树冠大小比值定义林木空间利用率，以长白山地区云冷杉针阔混交林为研究对象，基于20块标准地的2 268株单木数据，建立林木空间利用率混合模型，拟合各树种的空间利用率。 结果  （1）备选指标中蓄积生长量和树冠投影面积之比与胸径相关系数最高，适宜作为计算指标。（2）通过逐步回归，最终选定林木胸径、胸径平方（代表胸高断面积）、树高、冠幅、样地蓄积、针阔比、坡向坡度、竞争指标作为林木空间利用率基础模型的自变量。（3）确定按树种分组，包含胸径平方及截距随机效应参数、指数函数异方差结构的混合模型，经检验，混合模型在建模数据及检验数据中的表现均略优于一般线性模型。（4）利用所构建的混合效应模型，对研究数据进行拟合预测，各树种空间利用率最高时期的胸径分别为云杉约40 cm，冷杉、落叶松、红松、中阔组约37 cm，慢阔组约32 cm。 结论  林木利用率模型得到的数量成熟是以单位营养空间的生产力为基础的，使不同树种间的比较更为合理，且计算结果符合一般林学规律，可以作为该地区云冷杉针阔混交林判定单木成熟及优化林分结构的参考依据。      

银杏生物量分配格局及异速生长模型

以苏北地区银杏人工林为研究对象,选取13株进行整株挖掘,分析不同器官生物量的分配格局,以及地上和地下生物量之间的关系;再分别以胸径(D)、树高(H)、D2H、DaHb为自变量建立银杏各器官生物量模型,选择调整决定系数(R_adj2)、残差平方和(SSE)、平均偏差(ME)、平均绝对偏差(MAE)和平均相对误差(MPE)作为选择最优模型的检验指标,根据检验结果筛选出各器官的最优模型。结果表明:13株银杏的整株生物量变化范围为28.50~320.27 kg,树干生物量占总生物量的49.4%~56.6%,树枝生物量占总生物量的12.1%~18.9%,树叶生物量占总生物量的3.8%~5.5%,根生物量占总生物量的26%;地上部分生物量与地下生物量线性方程的斜率为0.35,具有显著的线性相关性(P＜0.01);枝和叶生物量都集中于树冠中部,树冠上层和下层的枝、叶生物量明显低于树冠中层生物量(P＜0.05),上层和下层生物量之间差异不显著(P>0.05),70%根生物量集中0~1.0 m的土层;枝水平上,基于基径和枝长的枝生物量模型解释量超过95%;在各器官生物量最优模型选择上,以D为自变量的W=aDb的叶、枝、地上部分生物量模型要优于其他模型;树干、根和全株生物量则是以W=aDbHc模型最优。银杏各器官生物量表现为干>根>枝>叶,枝和叶生物量垂直分配上,中冠层占最大比例;基于树高和胸径的相对生长模型可以实现对银杏各器官生物量的准确拟合,银杏生物量及碳储量的有效估算。      

东北林区10种主要森林类型的蓄积量、生物量和碳储量模型研建

  目的  林分水平的蓄积量、生物量和碳储量模型或数表,是开展森林资源规划设计调查的必备计量工具。研建东北林区10种主要森林类型的蓄积量、生物量和碳储量模型,既是方法学探索,也为生产实践提供参考成果。  方法  基于东北林区云冷杉林、落叶松林、红松林、樟子松林、栎树林、桦树林、杨树林、榆树林、椴树林和水胡黄林10种主要森林类型的2 000个样地的实测数据,分别利用非线性独立回归估计、非线性误差变量联立方程组和含哑变量的非线性误差变量联立方程组方法,建立了林分水平的蓄积量、生物量和碳储量模型。  结果  基于全部样地通过误差变量联立方程组方法建立的蓄积量、生物量和碳储量总体平均模型,其确定系数分别为0.945、0.805和0.839,而包含森林类型参数的蓄积量、生物量和碳储量哑变量模型,其确定系数分别达到0.959、0.949和0.951。10种主要森林类型的蓄积量、生物量和碳储量模型,确定系数（R2）都在0.86以上,平均预估误差（MPE）都在3%以内,平均百分标准误差（MPSE）大多数在10%以内。蓄积量模型的R2在0.876 ~ 0.980之间,MPE在0.90% ~ 1.95%之间,MPSE在5.14% ~ 11.89%之间;生物量模型的R2在0.864 ~ 0.988之间,MPE在0.66% ~ 2.07%之间,MPSE在3.61% ~ 11.60%之间;碳储量模型的R2在0.866 ~ 0.988之间,MPE在0.67% ~ 1.96%之间,MPSE在3.65% ~ 11.57%之间。  结论  不同森林类型的蓄积量主要取决于林分断面积和平均高,生物量主要取决于蓄积量和林分平均高。含哑变量的非线性误差变量联立方程组方法,是建立林分水平储量模型系统的可行方法。本研究所建立的东北地区10种主要森林类型的蓄积量、生物量和碳储量模型,其预估精度达到森林资源规划设计调查技术规定要求,可以在实践中推广应用。      

基于林分生长模型的天山云杉碳汇潜力估测

为掌握研究区天山云杉(Picea schrenkiana)林分碳储量现状，估算其碳汇潜力，了解其碳汇动态变化过程，分别基于Gompertz、Logistic、Mitscherlich和Schumacher等4个常用生长曲线方程，采用林龄、平均树高、平均胸径和林分密度等指标构建林分蓄积量生长模型，选取最优模型，通过林分生物量-林分蓄积量回归模型和含碳系数建立林分碳储量生长模型，计算不同林分条件下天山云杉生长到180 a的碳密度年均增长量，预测研究区当前、30 a后和60 a后的林分碳储量及碳汇潜力。结果表明，对比不同生长曲线方程后选择Schumacher方程构建林分蓄积生长模型并转化为林分碳储量生长模型，模型精度89.082%,估计值的标准差13.006、总系统误差-0.293、平均系统误差-5.943、决定系数0.895。基于林分碳储量生长模型计算出天山云杉在相同林分密度条件下，随着林分立地条件的变化，林分碳密度0～180 a年平均增长量为0.020～0.641 t/(hm²·a),研究区全域林分碳密度平均增长量为0.299 t/(hm²·a...     

云南松地上生物量模型研究

森林生物量作为森林生态系统的最基本数量特征,是研究许多林业问题和生态问题的基础,但由于地域的不同,地上生物量及各分项生物量存在差异。以西藏、云南2个省(自治区)的130株实测云南松Pinus yunnanensis生物量数据,分别用传统回归方法和利用引入地理区域为特征的哑变量方法建立了地上总生物量和地上各分项生物量的一元(胸径为自变量)、二元(胸径和树高为自变量)和三元(胸径、树高、冠幅为自变量)模型。结果表明:所建生物量模型中,地上总生物量模型精度最高,预估精度为0.9300~0.9600,其次是树干、树皮和干材生物量模型,预估精度为0.9000~0.9500,树叶生物量模型的预估精度相对较低,其值为0.8500~0.8900,而且所有的模型都满足二元模型的预估精度和确定系数比一元模型高,与三元模型相差不大。引入哑变量后的模型中,不管是一元模型、二元模型还是三元模型,模型的确定系数、预估精度都相应提高,确定系数为0.7300~0.9600,预估精度为0.8800~0.9600,而且估计值的标准误差和平均相对误差都减少了。因此,构建不同区域地上生物量和和各分项生物量模型时,建议引入哑变量,以提高模型精度和适用性,来解决不同地区模型不相容的问题。     

尾叶桉地径与胸径、树高、材积相关性分析

【目的】建立尾叶桉地径与胸径、树高、材积的数学模型,为利用地径测算林木立木材积提供测算方法。【方法】实测148株尾叶桉立木的地径、胸径和树高,运用SPSS软件建立尾叶桉地径与胸径、树高、材积的回归模型,进行选优和适应性检验。【结果】研究区尾叶桉地径—胸径、地径—树高、地径—材积最优模型分别为D1.3=0.857D0-0.539、H=0.966D01.048、V=0.0000481D02.749,尾叶桉地径与胸径、树高、材积均显著相关。地径—胸径模型适应性检验的总相对误差为-1.14%、平均相对误差为1.29%,精度为98.46%;地径—树高模型适应性检验的总相对误差为13.07%、平均相对误差为-14.32%,精度为94.88%;地径—材积模型适应性检验的总相对误差、平均相对误差分别为-3.87%、1.69%,精度为94.70%。【结论】选出尾叶桉地径与胸径、树高、材积的3个最优回归模型,其中地径—树高模型总相对误差和平均相对误差过大,不提倡以尾叶桉地径直接估算树高;地径—胸径、地径—材积模型预测误差均在±5%以内,方程预测精度较高,可以用于估算立木材积。