基于森林资源连续清查样地数据的林分林木生长模型研制

以广西森林资源连续清查固定样地的复测样木和样地数据为原始数据,对马尾松、杉木、阔叶树单木和林分生长率模型进行拟合。建立单木生长率模型,预估样地中采伐木生长量,求算其自然状态下未经采伐的样地林分生长量,以此为基础拟合林分生长率模型,初步选出3个较优模型,通过拟合与优化以及精度检验,最终选出最佳模型。在全区样本建模基础上,针对马尾松和杉木不同区域生长差异性,按一元立木材积模型适用区域同步进行分区组织样本建模,结果表明分区建模精度均高于全区样本拟合精度,其能更好地表达林分生长状况。     

人工林生长与收获预测模型的研究

根据森林生长理论 ,分别为人工林未经营林分和经营林分推导、建立了生长与收获预测动态模型。用福建杉木样地数据试验证明所建模型灵活性强、精度高。     

用二类调查样地建立落叶松单木直径生长模型

根据来自吉林省汪清林业局二类调查的１４个落叶松固定样地的３４６株复测林木数据,建立了与我关的落叶松木平方直径生长最模型。它包含了单木直径生长模型所需考虑的林木大小,立地条件和林木竞争这３个因素,并具有与年龄、地位指数无关的特点,便于实践中应用,逐步回归的结果表明,落叶松单木平方直径生长最模型需要考虑的主要因子是林木直径值、林分断面积和坡度。     

小陇山林区油松人工林全林整体模型的研究

按照营造油松(Pinus tabulaeformis)林立地条件进行划分,将适宜、较适宜和不适宜分为Ⅰ级、Ⅱ级和Ⅲ级。选择不同立地类型的幼、中、近、成4个林龄段的典型油松林分设置面积为400m~2的样地,进行复测,固定样地取自未被人为干扰及未遭受自然灾害的自然生长的林分样地40块。没有经过间伐有两次不同监测值的样地共设置34块400m~2的临时样地参与模型的拟合,拟合采用ForStat2.2软件进行计算。建立了小陇山林区油松人工林林分8个林分整体生长预测模型,各参数的平均相对误差和相对均方误都小于11%。获得的全林整体模型可对小陇山林区不同条件下的油松林分的生长进行预测,可对间伐进行预测分析,绘制不同立地指数条件下的林分密度控制图,从而指导小陇山林区油松林分的经营活动。     

基于抽样固定样地的总体进界木株数模型研建

进界生长是森林资源动态变化的重要过程。在临安市1999年和2004年两期固定样地数据的基础上建立进界木株数模型,该模型实际由两个模型组成,分别是进界株数-样地前期活立木株数和进界株数-样地前期活立木平均胸径模型,然后用这两个模型各自建模时的相关指数作为权重,加权得到样地进界木株数模型。结果显示:两个模型建模数据的相关指数分别为0.892 1和0.682 5,检验数据的相关指数为0.713和0.807 7。2004年临安市固定样地内进界木总株数模型估算的相对误差为0.69%,可以看出该模型在建模总体上应用具有较好的预测精度。     

基于空间聚类的杉木生长预测方法

【目的】基于空间聚类对杉木分布区进行分组,在不同组内分别建立杉木生长模型,为适用于全国范围的杉木生长高精度预测提供方法。【方法】以杉木分布的16个省区为研究区,基于第七次、第八次全国森林资源连续清查杉木固定样地复测数据和研究区的地形、土壤、气象等环境数据,采用随机森林-递归特征消除(RF-RFE)算法对影响杉木生长的环境因子进行分析。选择对杉木生长影响较大的前8个环境因子,利用ArcGIS 102的分组分析功能,根据环境相似性对杉木分布区进行分组,分别建立林分分组和未分组蓄积生长率模型。以全国未分组模型作为参考,采用决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)、平均相对误差(MRE)、系统误差(SE)和剩余标准差(S)对建模结果进行分析。【结果】对杉木生长影响较大的前8个环境因子分别为bio4(温度季节变化标准差)、elevation(海拔)、bio3(等温性)、bio8(最湿季度平均温)、bio1(年均温)、bio14(最干月降水量)、bio12(年均降水量)和bio2(昼夜温差月均值)。将研究区划分为7组时可使组内环境相似性最大、组间环境相似性最小。7组中只有4组有杉木样地数据,在4组中采用2种模型分别建立杉木林分生长率模型,与全国未分组模型相比,分组模型的决定系数提高01左右,拟合度更好;分组建模精度也明显提高,RMSE降低05左右,MRE降低6%左右,SE降低3%左右,S降低1左右。【结论】根据环境相似性对研究区分组并在此基础上建立生长模型是一种适用于全国范围杉木生长的高精度预测方法,可用于全国区域范围杉木林分生长量的整体预估和森林资源小班数据的模型更新,为实现主要人工林树种的大区域生长预测提供新的方法。     

基于混合模型的单木断面积生长模型

森林生长观测数据常常具有层次结构、重复测量等特点,因而不满足普通回归分析中的独立性假设,会得到有偏的参数估计,包含随机效应的混合模型可以灵活地处理这一问题.本文采用混合模型方法,建立东北近天然落叶松云冷杉林中落叶松、红松、云杉、冷杉、慢阔(色木、水曲柳、椴树和枫桦)和中阔(白桦、榆树和杂木)6个树种组的单木5年断面积生长模型.数据来自于20个长期固定观测样地,共得到10756个观测数据,其中随机抽取15个样地的8 034个数据用于建模,其他5个样地的2 722个数据用于模型验证.建立的模型与距离无关,不需要年龄和立地指数.结果表明:起初胸径、林分密度、立地因子和与距离无关的竞争指数都是显著影响林木生长的因子,在实际调查中,这些数据很容易得到;样地内的树木效应在所有模型中均显著;样地间的随机效应只在落叶松模型中显著.与传统的固定效应模型相比,考虑层次结构的混合效应模型显著地改善了模型的表现,决定系数从0.38～0.64提高到O.85～O.89,误差、均方根误差及其相对值均显著减少.模型有一定的生物学意义和统计可靠性.     

基于混合效应模型的杉木单木冠幅预测模型

以湖南省黄丰桥国有林场103块样地共2461株杉木为例,建立单木冠幅模型.由于所调查数据是在不同立地条件下相同样地中重复观察得到,数据间存在明显相关性,为解决此问题,将考虑立地指数和样地对冠幅生长的随机影响,即建立嵌套2水平非线性混合冠幅模型.从12个常用林分模型中选出较好的冠幅直径模型作为构建混合模型的基础模型.除胸高直径外,还考虑其他17个林分或树木因子对冠幅的影响.通过指标AIC(akaike information criterion)和对数似然确定最佳形式参数随机效应组合类型,用指数函数、幂函数以及常数加幂函数3种形式的残差方差模型消除异方差,最后对混合模型和传统回归模型进行比较及评价.结果表明:逻辑斯蒂形式的冠幅直径模型[模型(13)]拟合效果较好,选择为基础模型;胸径、冠底高、树高和样地优势高是影响冠幅的主要因子;幂函数消除异方差效果最好;与立地指数相比,立地指数与样地的嵌套效应对冠幅影响更大;模型(15)的嵌套2水平比总体平均水平和立地指数水平预测精度高,相比于模型(13)有明显改进.本文主要为方法研究,对于其他树种可以用相似方法构建冠幅模型.     

杉木人工林经营的计算机模型-CHIFIR

杉木人工林经营的计算机模型——CHIFIR,是在杉木生长过程表的基础上,考虑不同整地、抚育方法和间伐对杉木生长的影响而建立的,该模型能对杉木生长进行预测和经济分析。根据树冠影响系数(I)对直径生长的影响,考虑了树冠对光的竞争,建立了树冠影响系数与重叠度关系的回归方程。用71个样地的调查资料对模型进行F检验和U检验,模型的预测精度比较好。该模型运用于杉木分布的中带,它可在生产中试用,并可用于杉木经营方式最优化组合的理论计算。     

基于BP神经网络的天然云冷杉针阔混交林标准树高-胸径模型

[目的]以吉林省汪清林业局金沟岭林场12块天然云冷杉针阔混交林样地为对象,基于12 953对实测树高-胸径数据,结合林分优势高分树种(组)建立基于BP神经网络的标准树高模型。[方法]在确定隐层节点数后经过反复训练得到各树种(组)的适宜模型结构,使用相同的建模数据(8块样地)求解两个传统的树高方程,再利用未参与建模的4块样地分别验证模型。[结果]表明:落叶松、云杉的适宜模型结构(输入层节点数:隐藏层节点数:输出层节点数)为2:5:1;红松、中阔(白桦、大青杨、榆树和杂木)的适宜模型结构为2:4:1;冷杉的适宜模型结构为2:8:1;慢阔(色木、水曲柳、黄檗、紫椴和枫桦)的适宜模型结构为2:7:1。[结论]与传统方法相比,BP模型不依赖现存函数,不需要筛选模型形式,而且BP模型各树种R~2高于传统模型,平均绝对误差、均方根误差均小于传统模型,其拟合精度和预测效果均优于传统方程,可以有效地预测树高。     

Growth Model System for National Continuous Forest Inventory

A Growth Model System is developed for data updating and forecasting of the national continuous forest inventory. Its design is based on the inherent forest growth laws, and its parameters are estimated by modern regression methods. It is composed of an age-implicit tree model, a diameter-related survival rate model, a recruitment model based on age and number of plots, and an area model. It is suitable for forest resource information updating and forecasting for a large region, e.g., a province. Data of remeasured plots and trees are needed for development of the system. A study case of Jiangxi Province with detailed error analyses is provided. Translated from Forest Research, 2004, 17(4) (in Chinese)     

基于林分生长模型的森林资源年度档案更新技术探讨——以江西省森林资源年度档案更新为例

森林资源档案是森林经营管理的一项重要内容,准确及时的掌握区域森林资源年度更新数据,是实施科学规划合理经营的依据.在吸取当前我国森林资源监测体系相关成果基础上,通过对影响林分生长的自然因素多项因子综合分析,研建林木生长模型和林分生长模型两个层次模型,建立基于林分生长模型的森林资源年度档案更新技术体系.以期为以林地“一张图”为基础的林地保护利用数据年度变更提供参考.     

天然林区小班森林资源数据的更新模型

以吉林省汪清林业局为例,根据１９９７年森林经理调查的８４８块固定样地数据,与全林整体模型方法相结合,建立了适合于天然林区林业局（场）无人为干预小班森林资源数据更新的林分级生长模型组。该组模型包括林分密度指数,平均高,断面积,形高,郁闭度等林分测算因子的生长或变化模型。     

河北省森林火灾发生频数的灰色拓扑预测

以河北省1994—2010年森林火灾发生次数的研究材料为依据,运用灰色拓扑预测方法探讨了森林火灾的发生规律,建立了森林火灾发生次数的灰色拓扑预测模型。结果表明：所建立的灰色拓扑预测模型十分理想,各个模型的平均精度均超过95%,所有模型总的平均精度为98.42%,达到一级精度的标准。这表明拓扑预测模型能定量分析灾害发生次数的变化规律,所得结果具有较好的可靠性,可以为森林防火工作提供一定的参考依据。因此,根据所得模型对2011—2020年河北省森林火灾发生次数进行了预测。     

基于固定样地的县级森林资源动态监测技术方法

2008年杭州市开展了以固定样地为基础的森林资源与生态状况监测,为将所辖县(市、区)的小班数据更新到2008年度,以建德市为例,提出了以小班档案台帐更新、补充调查、复位调查和模型推算更新为监测手段的县级森林资源动态监测技术方法,同时探讨了基于固定样地的小班蓄积量动态模型研建技术。     

思茅松天然次生林林分生长模型的研究

从影响林分生长的立地、年龄、密度3个主要因素出发，利用优势高生长与密度关系相对较小这一特点，在不同立地条件、林分密度、林龄的思茅松天然次生林中设立98块标准地，依据标准地测定的数据，以Logistic和Richards理论方程为基本模型，在模型中引入立地质量，林分密度，林分年龄构建了思茅松天然次生林林分的生长模型系统。研究表明Logistic模型不仅具有良好的预测性，而且具有广泛的适用性，用它作为描述思茅松天然次生林林分生长的基本模型，能很好地表达其生长过程。     

森林资源蓄积量预测技术初探

以福建省三明市森林资源二类调查资料为基础数据,采用VB编程语言,自主开发了森林资源蓄积量预测系统,用GM(1,1)模型、复利公式和BP人工神经网络模型分别对森林资源蓄积量进行宏观预测.3种方法的预测结果显示:BP人工神经网络模型拟合效果较好,其次是灰色系统模型,平均相对误差最大的是复利公式.最后分析了3种方法的优劣,探讨进一步优化的方法.     

Application of Poisson Regression Model and Negative Binomial Regression Model in Forest Fire Forecasting

A Poisson regression model and a negative binomial regression model(NB model) are often used in areas such as medicine and economy,but rarely in the domestic forestry sector,especially in the forest fire forecasting.Based on the data of forest fire occurrences in Daxing’anling region in 1980- 2005,this paper profoundly analyzes the application conditions and test methods of the two models.The AIC method was used to check the fitting level of the models and the capability of the models for forecasting forest fires was discussed.This study provided necessary theoretical basis and data support for the application of the two models in the field of forestry in China.     

辽东栎天然次生林枯损模型的初步建立

利用辽东地区一类清查30块固定样地的数据资料,利用Logistic型回归式初步建立了辽东栎天然次生林的枯损模型,并对模型拟合效果进行了检验,为辽东栎天然次生林生长动态模型的进一步研究与利用奠定了基础。     

豫南杉木生长过程表的编制

收集豫南杉木不同立地指数级标准地资料,利用Richards等经典方程拟合豫南杉木生长的基本模型．编制生长过程表。并对树高、蓄积量等生长方程进行了检验,为豫南地区杉木经营活动提供了理论依据。