用人工神经网络构建多形地位指数模型

以马尾松人工林132株优势木树干解析数据为训练样本,用145块标准地优势木平均高数据为检验样本,把林分年龄和地位指数或优势木平均高作为输入变量,将优势木平均高或地位指数作为输出变量,通过构建人工神经网络逆模型的途径,分别建立了多形地位指数曲线式和计算式模型。结果表明,多形地位指数曲线式的总体拟合精度为99.64％,总体预测精度达96％以上,比传统技术构建的多形地位指数模型能较真实地模拟各地位级的多形曲线;多形地位指数计算式的总体拟合精度为98.81％,用于计算地位指数,省去用迭代法计算地位指数的工作量。基于BP神经网络模型多形地位指数模型,对马尾松人工林地位指数测定提供指导作用,可为森林立地质量评价提供理论依据。     

湿地松多形与单形地位指数曲线模型的对比研究

选用吉安地区湿地松栽培区10个县(市)的385株具有代表性的平均优势木.以理查德(Richards)函数为基本模型.采用标准差法、变动系数法、相对树高法、比例法,差分方程法和多形曲线等展开成地位指数曲线。通过拟合精度检验.结果表明:由于不同地位指数优势木树高的生长过程曲线簇存在着多形特性.多形模型的预估精度明显高于单形模型。因此.以建立多形模型为宜。     

Richards多形地位指数模型研建新方法——参数置换法

以杉木为例,探讨了基于导向曲线的Richards多形地位指数模型的研建新方法——参数置换法。研究发现:利用差分方程途径可以直接推导出全新的Richards多形地位指数模型。该模型在标准年龄较低(T=4 a)时能对优势高生长进行正确预估,并且其参数值与导向曲线的模型参数拟合结果非常接近。研究还进一步从绝对平均误差(MAE)、相对平均误差(MRE)、均方根误差(RMSE)、决定系数(R2)和修正决定系数(R2adj)等5个方面对导向曲线参数值替代非同形曲线的模型参数值的有效性进行了分析。结果表明:替代与否各指标间几乎无差异,亦即用导向曲线参数值直接替代非同形曲线的模型参数值是可行的。这一研究结果为在事先无地位指数表的情况下利用临时样地的年龄-树高调查数据或间隔数据进行立地质量评价提供了可能,还为直接通过导向曲线实现多形地位指数建模提供了方法。     

森林资源动态预测方法的研究Ⅰ.杉木、马尾松人工林多形地位指数曲线的编制

本文以杉木、马尾松人工林为例，根据在福建省南平、三明等地区收集的标准地和树干解析资料，选用Ｒｉｃｈａｒｄｓ函数为树木生长曲线模型，推导出适合南方杉木、马尾松人工林的多形地位指数曲线综合模型，并对单形和多形地位指数曲线进行了对比研究，结果表明多形地位指数曲线的拟合精度明显高于单形地位指数曲线。     

臭松天然次生林地位指数模型研究

以吉林省汪清林业局臭松天然次生林为研究对象,利用172块小班调查数据、178块复位样地数据及96株解析木数据,根据臭松优势木树高生长现状,分别拟合得到最优导向曲线和多形地位指数模型。分别采用标准差法、指数级差法及落点检验法对2种地位指数模型进行精度检验,结果如下:标准差法显示两种地位指数模型精度都较高;指数级差法表明单形模型跳级的情况都高于多形,无跳级次数低于多形;落点检验法发现单形地位指数曲线簇中,散点溢出曲线簇范围的散点占总散点数的10.7%,而多形地位指数曲线簇中,散点溢出曲线簇范围的散点占总数的2.7%。因而,立地类型多形地位指数模型更适宜于编制吉林汪青臭松天然次生林地位指数表。     

森林资源动态预测方法的研究：I. 杉木,马尾松人工林多形地位指数…

本文以杉木，马尾松人工林为例，根据在福建省南平，三明等地区收集的标准地和树干解析资料，选用Ｒｉｃｈａｒｄｓ函数为树木生长曲线模型，推导出适合南方杉木，马尾松人工林的多形地位指数曲线综合模型，并对单形和多形地位指数曲线进行了对比研究，结果表明多形地位指数曲线的拟合精度明显高于单形地位指数曲线。     

马尾松人工林多形地位指数曲线模型的建模方法

利用马尾松人工林优势木树干解析材料,选择合适的生长方程构建了能把地位指数写成年龄和优势高显式表达式的多形地位指数曲线模型,并用遗传算法对其参数作优化求解.误差分析表明：所建立的多形地位指数曲线模型误差小,精度高,便于推广应用.     

Richards函数拟合多形地位指数曲线模型的研究

本文以Richards函数为基本模型,讨论了不相交多形地位指数曲线的拟合。解决了标准年龄时树高与指数值不一致的问题;给出了根据树高和年龄求指数的实用迭代公式;探讨了标准年龄不同,指数曲线形状是否会变化的问题;最后讨论了本文所用的杉木多形地位指数曲线模型的一些特性。     

浙江省马尾松实生林地位指数表的编制

根据大量系统的样地资料和树干解析材料,运用6种方法建立模型,通过检验分析,确定三参数建立的多形地位指数曲线模型为浙江省马尾松地位指数曲线的最优模型。并编制出地位指数表。该表精度高,可直接应用于生产经营。     

福建省马尾松多形地位指数曲线模型的研究

根据528组优势木树干解析数据,采用Korf生长方程,通过改进单纯形法,建立了马尾松多形地位指数曲线模型。分析表明:建立的马尾松人工林、天然林多形地位指数曲线模型误差小、精度高,具有推广应用价值。     

湿地松多形地位指数曲线模型的研究

根据大量具有代表性的湿地松平均优势木资料，讨论了湿地松地位指数曲线的标准年龄。选用改进了的８参数Ｃｈａｐｍａｎ－Ｒｉｃｈａｒｄｓ函数，用Ｍａｒｑｕａｒｄｔ迭代方法，建立了以地位指数和年龄为解释变量的湿地松多形不相交地位指数曲线模型，由模型直接求出各指数的指数曲线。     

杉木地位指数多形性研究

本文应用Ｒｉｃｈａｒｄｓ方程拟合杉木多形地位指数曲线的基本模型Ｈ＝ａ（１－ｅ－ｋａ）ｂ，并采用黄金分割等方法求出各参数值ａ、ｂ、Ｋ，得到杉木多形地位指数表，为合理经营杉木提供了理论依据。     

福建柏人工林地位指数曲线模型的研究

利用福建柏人工林优势木树干解析材料,选择McDill——Amateis生长方程建立多形地位指数曲线模型。结果表明：McDill——Amateis方程能够很好地描述福建柏人工林优势高生长规律,是研制多形地位指数曲线的一个理想的生长方程,在森林立地质量评价中有实际应用的价值。     

福建柏人工林地位指数曲线模型的研制

基于福建省福建柏主产区72株优势木的解析数据,按照地位指数(SI)与林分优势高(H)均能表示为年龄(T)显示表达式的原则,构建多形地位指数模型,保证基准年龄时优势高与地位指数的一致性。得到多形地位指数曲线模型的2种表达形式:H=1/((0.035305+0.044454/SI)×(1-20/T)+(1.988836+35.49874/SI)×(1/T2-1/20/T)+(20/SI/T)),SI=(0.044454×(1-20/T)+35.49874×(1/T2-1/20/T)+20/T)/(1/H-0.035305×(1-20/T)-1.988836×(1/T2-1/20/T))。经检验,所拟合的模型精度高,具有实用价值,可在林业生产上用于评价福建柏人工林的生产力。     

杉木人工林多形地位指数曲线模型的研究

本文根据大量有代表性的杉木人工林单株优势木，选用改进的８参数Ｃｈａｐｍａｎ－Ｒｉｃｈａｒｄｓ函数，用Ｍａｒｑｕａｄｔ迭代法，建立了以地位指数和年龄为解释变量的杉木人工林多形不相交地位指数曲线模型，由模型直接求出各指数级的指数曲线。     

应用McDill-Amateis方程建立杉木人工林地位指数曲线模型的研究

根据杉木人工林优势木树干解析材料，应用McDill—Amateis方程建立多形地位指数曲线模型，为立地质量评价提供科学依据。     

基于多形曲线法的林分地位指数研究

以生长于一平浪林场的云南松林为研究对象,利用该林分小班的二类调查数据进行了单形树高生长导向曲线,多形树高生长导向曲线构建并编制地位指数表的研究。结果表明,运用多形曲线法,假设不同立地条件下的树高生长曲线不相同,利用不同形状不同发展趋势的多形曲线来描述各立地条件下的林分生长状态,它能够解决单形曲线法在样地的树龄、立地分布不均时,导致的导向曲线的斜率偏高或偏低的现象。由此表明,建立多形导向曲线法编制地位指数表很有价值。     

Richards函数拟合多形地位指数曲线模型的研究

<正> 当样本资料收集后,要建立一个好的地位指数曲线模型,关键在于选择好数学模型和拟合方法。就建立树高生长过程一类反映生物生长规律的模型而言,一个好的数学模型,不仅要求对样本资料应具有灵活的切合性能,最小的拟合残差和尽可能少的参数,而且其参数应具有生物学意义,从这些基本要求出发,对Richards函数在建立多形地位指数曲线模型中的应用进行了研究,并根据改进后的8参数Richards函数,分别建立了杉木、马尾松多形     

杉木人工林优势高生长模拟及多形地位指数方程

采用差分法构建以Korf等 6种理论生长方程为基础的多种多形地位指数方程 ,探讨它们的多形表达涵义 ,并对其模拟性能进行了较为全面的分析 ,得到结论 :(1)基于理论生长方程 ,通过差分法可以构建具有良好生物学基础的多形优势高方程 ;(2 )理论生长方程的拐点取值情形对其模拟优势高生长的精度具有至关重要的影响作用 ;(3)差分方程较方程原型更适合于大范围数据的拟合 ,如数据基础为地区或产区层次时 ,其拟合效果明显要好 ;(4 )多形优势高方程展现出了较高的模拟精度 ,其中以Korf、Richards、Weibull方程的 2参数多形表达式及Sloboda方程的 3参数多形表达式为佳 ,采用优良的多形优势高生长模型可以构建说理性完备的多形地位指数方程。     

木麻黄工业原料林多形地位指数模型的研究

以木麻黄工业原料林为研究对象,采用Richards非线性生长方程,通过参数置换法,建立了木麻黄多形地位指数模型。结果表明:(1) Richards方程的拟合精度较高,经检验,该模型优势高的理论值和实际值差异不显著,适应性较好,能对木麻黄的优势高生长进行正确预估;(2)研究地区木麻黄工业原料林的基准年龄可确定为3 a;(3)对多形地位指数模型的拐点进行分析,表明该模型能够客观地反映不同立地优势高的生长规律;(4)为推进国内木麻黄数表、模型的研究与应用提供了参考,为木麻黄林分立地质量评价,经营管理提供科技支撑。