用分段建模方法建立东北落叶松立木材积和生物量方程

以东北落叶松(Larix spp.)立木材积和地上生物量数据为例,通过采用误差变量联立方程组和分段建模方法,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:采用误差变量联立方程组能确保立木材积与地上生物量之间估计结果的相容性,而分段建模方法能有效解决常用模型在小径阶存在的系统偏估问题;本文所建立的分段一元模型,地上生物量和立木材积的总体预估误差均不超过5％;分段二元模型,地上生物量的预估误差基本在4％以内,立木材积的预估误差则小于3％.     

利用度量误差模型和分段建模方法建立云南云杉相容性立木材积和地上生物量模型

以云南云杉实测立木材积和地上生物量数据为例,利用度量误差模型方法和分段建模方法建立相容性的一元和二元立木材积和地上生物量模型。结果表明,无论常规模型还是分段模型二元立木材积模型的相关统计指标得到了大幅度的改进,而二元地上生物量模型的相关指标与一元模型相比差异不大;常规二元立木材积模型在小径阶下存在明显的偏差,分段模型从整体上能够有效地解决系统偏差问题;所建的分段一元立木材积模型和地上生物量模型的平均预估精度分别到了90％和95％,同时分段二元立木材积模型和地上生物量模型的平均预估精度均到了97％。     

新疆云杉一体化立木生物量模型系统研建

[目的]研究建立地上生物量与地下生物量、立木材积之间相容,以及地上生物量与各分量之间可加的一体化生物量模型系统,为准确估计森林生物量提供定量依据。[方法]以新疆自治区的云杉(Picea spp.)为研究对象,基于230株和78株样木的实测地上生物量、树干材积和地下生物量数据,综合利用误差变量联立方程组方法和哑变量建模方法,研究建立集地上生物量、树干材积和地下生物量为一体,兼具相容性和可加性的二元和一元生物量模型系统,并分析一元模型是否受地域的影响。[结果]所建云杉一元和二元一体化生物量模型系统,地上生物量方程的平均预估误差在7%以下,干、皮、枝、叶各分项生物量方程的平均预估误差在10%左右,地下生物量方程的平均预估误差在15%以下,均达到了相关技术规定的预估精度要求。除了干材和树皮生物量的估计效果不如二元模型外,一元模型对其它各项生物量的估计均要优于二元模型。比例控制法和代数控制法均能解决地上生物量与干、皮、枝、叶各分项生物量之间的可加性问题,且两种方法得出的模型预估结果无显著差异。[结论]将哑变量引入误差变量联立方程组,不仅能解决地上生物量和地下生物量样本单元数不相等时如何联合建模的问题,还能同时解决地上生物量与地下生物量和立木材积之间的相容性问题及地上生物量与各分量之间的可加性问题,方法切实可行;对地上生物量、地下生物量及立木材积的估计,含区域因子的哑变量模型均要优于总体平均模型。     

中国西南地区栎类和桦木立木地上及地下生物量模型研建

依据中国西南地区栎类和桦木的立木材积及生物量实测数据,采用度量误差模型的方法,建立栎类和桦木材积相容的地上生物量及地下生物量模型。结果表明,在地上生物量模型中,增加树高因子,立木材积模型的相关统计指标有较大幅度的改进,栎类和桦木二元材积模型的平均预估精度分别达到了97.86%和97.08%,而二元地上生物量模型的相关统计指标并没明显的改进;两树种一元与二元地下生物量模型的相关统计指标差异并不明显,平均预估精度均达到了90%以上。     

中国湿地松立木生物量方程的研建

以我国湿地松154株样木的生物量实测数据为基础,综合利用分段建模方法和非线性误差变量联立方程组方法,建立了与立木材积方程相容的地上生物量方程和生物量转换因子模型,以及与地上生物量方程相容的地下生物量方程和根茎比模型。结果表明:所建地上生物量方程的平均预估误差小于5%,地下生物量方程的平均预估误差小于10%,全树生物量估计的平均预估误差小于3%,完全可满足森林生物量计量的精度要求,从而为我国湿地松林的生物量估计及碳汇能力评估提供了计量依据。     

基于树高和树冠因子的立木材积与地上生物量相容模型研究

【目的】无人机机载激光雷达能够准确地测定单木、林分乃至大尺度森林结构参数(树高和树冠因子)。为应用无人机激光雷达技术准确估测森林蓄积量、生物量和碳储量提供计量依据和技术支撑。【方法】以150株实测马尾松生物量样本数据为研究对象,采用非线性回归估计方法和度量误差联立方程组方法,分析立木材积和地上生物量与树高、树冠因子的相关性,并在此基础上研究建立基于树高和树冠因子的立木材积与地上生物量相容模型。【结果】单株材积和地上生物量与树高因子的相关性最为紧密,其次才是树冠因子;基于树高和冠幅因子的二元材积和地上生物量模型预估精度较高,达到92%以上,再考虑冠长因子的三元模型预估精度改进不大;基于树高和冠幅因子的二元立木材积与地上生物量相容模型估计效果更好,相对于一元相容模型系统而言,二元相容模型拟合效果有较大幅度提高,预估精度达到92%以上。【结论】采用度量误差联立方程组方法可以有效解决基于树高和树冠因子的立木材积与地上生物量相容问题,并且预估精度达到92%以上,所建二元立木材积与地上生物量相容模型可为应用激光雷达技术反演森林蓄积量和生物量提供计量依据。     

西藏冷杉立木生物量和材积模型研建

利用2011年采集的150株西藏天然冷杉数据,采用度量误差联立方程组方法同时进行整体建模和分段建模,分别建立了西藏冷杉一元、二元生物量与材积相容性模型,并分析对比两者拟合效果。结果表明:不论是一元、二元模型,采用整体建模方法都难以准确描述冷杉生物量、材积随胸径变化情况,导致径阶16 cm以下的林木立木材积和生物量估计值均小于实际值,径阶越小,偏差越大,其中4 cm径阶的预估偏差甚至达到了20%~30%;而采用分段建模方法能有效解决上述有偏估计的问题,模型改进效果十分良好,各径阶均无系统偏差;分段建立的地上生物量和立木材积方程,不论一元或二元模型,其预估精度分别达到了93.5%、92.8%以上,一元分段地下生物量方程预估精度也在91.5%以上。     

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。     

利用度量误差模型方法建立相容性立木生物量方程系统

本文以马尾松(Pinus massoniana)地上生物量数据为例,通过利用度量误差模型方法,研究建立了地上生物量与干、皮、枝、叶4个分量的相容性方程系统。首先,从各个分量所占比例变化特点分析入手,采用比值函数分级联合控制和比例函数总量直接控制2种方案构建了以地上总生物量为基础的相容性方程系统,其中对地上总生物量模型的估计,又采取了独立估计和联合估计2种处理方法。结果表明,分级联合控制方案和总量直接控制方案效果基本相当,而独立估计方法和联合估计方法也几乎没有差异。然后,还对一元、二元和三元模型的拟合效果进行了对比分析,结果显示随着解释变量的增加,估计值的标准误差和平均预估误差会有所下降,但对模型效果的改善幅度并不大。最后,对各个分量占地上总生物量的比例随直径的变化特点进行了分析,结果表明干材生物量所占比例随林木直径的增大而提高,干皮和树叶生物量所占比例则随林木直径的增大而下降,而树枝生物量所占比例相对比较稳定。本文所建立的相容性生物量方程系统,地上总生物量的预估精度达到95%以上,树叶生物量的预估精度最低,但也达到了85%以上。     

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。     

带截距的非线性方程与分段建模方法对立木生物量估计的比较

针对用单一的非线性模型拟合生物量方程会导致小径阶林木的估计明显有偏的问题,以东北落叶松和南方马尾松的地上生物量数据为例,提出采用带截距的非线性方程和分段建模方法来改进对立木生物量的估计,并对二者的预估效果进行了比较。结果表明:两种方法都能有效克服小径阶林木的有偏估计问题,同时对整个模型的预估效果也有一定程度的改善;从对比分析结果看,分段拟合方程的预估效果还要略好一些。     

Modeling compatible single-tree aboveground biomass equations for masson pine (Pinus massoniana) in southern China

Because of global climate change,it is necessary to add forest biomass estimation to national forest resource monitoring.The biomass equations developed for forest biomass estimation should be compatible with volume equations.Based on the tree volume and aboveground biomass data of Masson pine(Pinus massoniana Lamb.) in southern China,we constructed one-,two-and three-variable aboveground biomass equations and biomass conversion functions compatible with tree volume equations by using error-in-variable simultaneous equations.The prediction precision of aboveground biomass estimates from one variable equation exceeded 95%.The regressions of aboveground biomass equations were improved slightly when tree height and crown width were used together with diameter on breast height,although the contributions to regressions were statistically insignificant.For the biomass conversion function on one variable,the conversion factor decreased with increasing diameter,but for the conversion function on two variables,the conversion factor increased with increasing diameter but decreased with increasing tree height.     

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。     

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.