基于哑变量的日本落叶松生长模型研究

【目的】研究北亚热带高山区和暖温带中山区日本落叶松的生长过程,并建立其生长模型,为精确掌握日本落叶松生长过程、科学经营日本落叶松人工林提供参考。【方法】应用北亚热带高山区和暖温带中山区96株日本落叶松解析木数据,根据区域特征引入哑变量的概念,综合运用Excel 2003、ForStat 2.1及SPSS 16.0等软件进行数据处理和生长模型的拟合,分别建立含有哑变量的日本落叶松胸径、树高和材积生长模型。【结果】2个区域日本落叶松的胸径、树高和材积生长情况没有明显差异。含有哑变量的Richards方程对日本落叶松胸径、树高生长拟合效果最好,R2分别达到了0.996 6和0.995 5,均方误差为0.163 2和0.207 7,平均绝对残差为0.349 1和0.436 7;材积生长模型的拟合结果以含有哑变量的二次函数最为理想,R2为0.997 979,均方误差为0.000 018,平均绝对残差为0.003 276。通过对模型的独立性检验,胸径、树高和材积生长模型预估精度均在90%以上。【结论】建立了日本落叶松胸径、树高和材积的哑变量生长模型,该模型可以用来描述北亚热带高山区和暖温带中山区日本落叶松的生长规律,预测其生长指标,解决了不同区域单独建模模型不相容的问题。     

北亚热带常绿阔叶林林下灌木生物量模型的建立

【目的】灌木是森林生产力的重要组成部分,探索北亚热带地区常绿阔叶林林下灌木生长模型,为森林生物量及其碳储量估算奠定基础。【方法】在安徽南部查湾自然保护区,选取4种常见林下灌木树种(老鼠矢、乌药、朱砂根和香桂),通过野外实测获得地径(D)、树高(H)、地径平方乘树高(D2 H)、冠径树高乘积(CH)、植冠面积(AC)和植冠体积(VC)等模型参数,拟合生物量模型,基于独立检验数据对模型进行验证,获得生物量最优模型。【结果】各灌木树种单器官及全株生物量模型以D2 H和CH为自变量都具有较高的拟合优度(0.815~0.983)和较小的标准误(SEE)。不同灌木树种、不同器官之间的生物量最优模型选用方程均存在一定差异,以幂函数、二项式方程为主,且模型检验精度均较高(总相对误差(RS)30%,平均相对误差绝对值(RMA)20%)。模型的普适性研究表明,叶、枝和根生物量最优通用模型为W=a+bX+cX2(X为D2 H(叶、枝)或CH(根)),拟合效果较优;而全株生物量最优模型为W=1.423 2(D2 H)0.832 4,拟合指数(FI)=0.960,适用于4种灌木叶、枝、根和全株生物量的估算,但根系通用模型的估算精度低于叶、枝与全株的最优生物量通用模型。【结论】基于生物量模型可以精准地估算亚热带地区的灌木生物量。     

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.     

小兴安岭长白落叶松相容性生物量模型的构建

为了提高林木生物量的估测精度,基于长白落叶松标准地调查和标准木生物量,逐步筛选胸径、树高等林木特征因子,构建了单株木、地上部分、树干、根系、树枝、树叶生物量的独立估测模型。根据林木生物量相容性理论,以树干生物量作为控制量,利用单株木生物量中各组分之间的代数关系,通过联立独立模型求解得到单株木相容性模型。同时将样本分为4组,利用5个相对误差指标(即参数变动系数C,总相对误差Rs,平均相对误差E,平均相对误差绝对值Re,预估精度P)来综合评价模型。结果表明,建立的长白落叶松单株木相容性生物量模型结构简单、参数稳定、预估精度较高,可以较全面、客观地反映各组分之间生物量的分配关系,实现模型估计值之间的相容性,提高了林木生物量估测精度。     

中国东北落叶松立木生物量模型的研建

利用从东北地区采集的150株落叶松(Larix spp.)立木生物量数据,对立木地上生物量和地下生物量通用性模型的建立方法进行了研究。结果表明,非线性模型要优于线性模型,仅用胸径作为预估因子的一元模型的预估精度可达95%以上,可用于大尺度森林生物量的估计。建立根茎比模型对地下生物量进行估计是可行的,预估精度接近90%。建立的落叶松地上生物量模型和地下生物量模型可用于东北地区落叶松生物量估计。     

长白落叶松林下灌木生物量模型研究

以长白落叶松人工林林下灌木为研究对象,采用数学模拟的方法,以实测生物量数据为基础,构建灌木层最佳生物量预测回归模型.结果表明:林下常见灌木单株生物量模型以二次多项式及乘幂方程为最佳估算模型,以复合因子基径面积、植干体积、植冠面积及植冠投影体积为最佳模型参数;灌木层混合生物量(WT)模型以复合因子植干体积(VD)为最佳模型参数,其模型方程为WT=9.00×10-6 V2D+0.389VD+57.598(R2 =0.933).     

长白山林区14种幼树生物量估测模型

以长白山林区林下14种幼树为对象,采用收获法对胸径D1.3≤2.5cm的幼树植株进行随机取样,通过对不同树种各器官和全株生物量的统计,建立了幼树生物量的最优估测模型,并进行了实测验证。结果表明:以地径(D0)和地径平方与株高乘积(D20H)为自变量,拟合的14种幼树各器官和全株生物量最优模型为幂函数,并达到了极显著水平,而且都有较大的R2值(0.712～0.983)和较小的SEE值(0.217～1.122)。幼树器官和全株生物量最优回归方程的R2值,从大到小依次为全株生物量地上部分枝地下部分叶。验证结果表明:以地径(D0)为自变量时,建立的幼树器官和全株生物量模型,对生物量的估测结果均较为准确。自变量为地径平方与株高乘积(D20H)时,怀槐、东北槭等8种幼树器官和全株生物量模型对生物量预测效果较好;除红松、拧筋槭等6种幼树部分器官和全株生物量模型估测效果相对较差外,其他模型均可对生物量进行准确估测。     

白桦天然林生物量模型的研究

本文以内蒙古大青山不同树龄、不同立地和不同密度的白桦天然林作为研究对象,设置17块固定标准地,实测标准木17株.利用非线性加权最小二乘法对不同模型分别进行拟合选型,确定了白桦单木各分量的最优估测模型.经各项指标检验,所确定的生物量模型均具有较好的拟合精度和预估水平.白桦各分量生物量的最佳模型为:树干生物量模型W=0.234 E3D-0.642H0.385V,树枝生物量模型W=43.403H0.619V,树叶生物量模型W=4.878E-11D9.675H0.220/(1-H9.455/D9.675),树皮生物量模型W=9.688E6D1.616H-6.592V/(1+H-3.296),木材生物量模型W=279.382D-0.63 V,树冠生物量模型W=140.464D-0.261H0.477V,总量生物量模型W=(8.023E6D2.872H-7.368V).     

北亚热带日本落叶松纸浆林经济成熟龄的确定

为了更加科学地采伐利用北亚热带高山区日本落叶松(Larix kaempferi)工业纸浆林,利用改进后的折现流(Discounted Cash Flow)方法,分析评价了日本落叶松的经济效益,确定了日本落叶松的经济成熟龄,并在经济因素预期变化趋势下得出了日本落叶松的预期经济成熟龄.研究结果表明:立地指数为15、17、1...     

广东红树植物木榄生物量模型

【目的】研究红树植物木榄的生物量预测模型,为有效估算红树植物各器官生物量奠定基础。【方法】以广东湛江红树林自然保护区的木榄(Bruguiera gymnorrhiza)为研究对象,将基径(D)和树高(H)这2个因子派生为多个一元及多元变量,包括D、H、D~2、DH和D~2H,用其作为变量构建直线方程和指数方程来预测木榄各器官(木材、树皮、树冠)、地上部分、地下部分以及全株总生物量,并对直线方程和指数方程的预测效果进行比较。【结果】指数方程对木榄各器官及全株总生物量的预测效果优于直线方程;在所有的一元回归方程中,木榄各器官及全株生物量与D之间具有较强的相关性,决定系数较高,且以D或D~2为预测变量所构建方程的残差平方和(RSS)、均方根误差(RMSE)和赤池信息准则(AIC)值较以H为变量构建的方程小,说明D的预测效果优于H。所有预测模型对木榄地上部分生物量的预测效果均优于地下部分,用D或D与H结合预测地下部分生物量的效果均不理想。双变量指数模型的RSS、RMSE和AIC值普遍较单变量模型小,说明DH和D~2H的统计效力更好,预测效果更佳。D~2H和DH与木榄各器官生物量之间具有较强的相关性,且以D~2H为预测变量的指数模型预测木榄各器官、地上部分及全株生物量的RSS、RMSE和AIC值,以及以DH为预测变量的指数模型预测木榄地下部分生物量的RSS、RMSE和AIC值均较其他模型小。【结论】以D~2H为预测变量的指数模型对木榄各器官、地上部分及全株生物量的预测拟合效果最好,以DH为预测变量的指数模型对木榄地下部分生物量的预测拟合效果最佳,可以将其作为最优的生物量预测模型用于木榄各器官及全株生物量估算。     

吉林金沟岭林场不同密度天然云冷杉林林下主要灌木生物量模型

为了研究吉林省汪清县金沟岭林场林下灌木的生物量,以该林场3种不同郁闭度(0.6,0.8,1.0)的天然红皮云杉Picea koraiensis,鱼鳞云杉Picea jezoensis和冷杉Abies nephrolepis林为研究对象,以灌木生物量实测数据为基础,用R软件拟合了灌木层出现频率较高的13个物种单一物种生物量最优模型和各物种不同器官的最优模型,挑选判定系数R2和方差分析F值较大,剩余标准差E_SEE和平均相对误差E值较小的作为生物量最优模型,以及探索了不同主林层密度下各物种生物量的差异与分配。结果表明:各物种不同器官最优模型除了青楷槭Acer tegmentosum叶和根,花楷槭Acer ukurunduense干为幂函数外,其他多为一元二次方程或二元一次方程;单一物种混合模型多为一元二次方程或二元一次方程。枝、干最优模型的自变量多为D2H(D为地径,H为株高)和CH(C为冠幅,H为株高);根系多采用因子D2H。林下灌木生物量(W)随着林分密度的减小,出现先减小后增大的趋势,即W(0.6)＞W(1.0)＞W(0.8)。图2表4参27     

基于多层感知机的长白落叶松人工林林分生物量模型

目的神经网络模型能避免林分生物量模型建模时自变量共线性与异方差问题,研究多层感知机在林分生物量模型中的应用,为森林经营单位、区域生物量和碳储量的估算提供方法和依据。方法以长白落叶松人工林为研究对象,利用吉林省一类清查固定样地的917组数据,分别建立了基于传统的对数转化后线性模型和神经网络多层感知机的地上生物量和总生物量模型。使用AIC、决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）、相对均方根误差（RMSE_r）和平均绝对误差（MAE）来评价模型。结果估计精度最高的模型是输入单元为林分平均胸径（D）?平均高（H）?林分密度指数（S）?海拔（HB）?坡向（PX）?坡位（PW）、2个隐藏层、隐单元数为40?20的神经网络模型,与传统对数转换线性回归模型相比,地上生物量和总生物量模型的调整决定系数（Adj.R2）分别从0.902 1提高到了0.914 1,从0.897 9提高到了0.908 9;RMSE_r分别从6.330 5%降低到了5.992 2%,从6.490 1%降低到了6.153 6%。包含立地因子的神经网络模型比未包含立地因子的神经网络模型估计精度略有提升,地上生物量与总生物量的Adj.R2分别提高了0.88%和0.99%,RMSE_r分别降低了5.33%和5.46%。结论多层感知机生物量模型的估计精度比传统回归模型略有提高,但它可以避免模型选型和违背传统统计假设的处理等问题,且能够一次性计算地上生物量和总生物量模型,有一定优势。      

杉木人工林灌木层生物量模型构建

目的本研究选择湖南、安徽、江西3省杉木人工林为研究对象,构建乔灌层调查因子与其生物量之间的估算模型。试图获取更为可靠、精准的灌木层生物量估算模型,为提高估算杉木人工林灌木层生物量模型精度提供参考。方法在研究区域进行典型抽样调查,测定不同林龄杉木林上层乔木郁闭度C_s、林分密度D_s(株/hm2)、平均胸径D_m(cm),下层灌木平均高度H(m)、平均地径D(cm)、盖度C、灌木层枝、干、叶、根干鲜质量(kg),通过计算获得乔木层杉木蓄积量V(m3/hm2)、灌木层生物量数据(t/hm2)。通过Pearson相关性分析灌木层结构和乔木层调查因子对灌木层生物量的影响,选取最佳灌木层结构因子为模型参数建立枝叶、干、地上、地下生物量估算模型。将乔木层林分调查因子作为自变量加入模型中,对比分析模型R2在乔木层调查因子作为自变量加入后的变化,并用样本外的数据进行检验,构建估算灌木层生物量更为精确的模型。结果研究结果显示:灌木层各组分生物量模型以幂函数为主,各林龄灌木层地下生物量与自变量D2H获取了最佳模型,R2为0.516~0.955;其余部分生物量以盖度与高度乘积(CH)为自变量获得了拟合效果较好的模型, R2为0.516~0.718。与单独采用灌木层结构因子为预测变量建立的灌木层生物量预估模型相比,乔木层平均胸径D_m作为自变量的加入使中幼龄林除地下生物量以外的各组分生物量模型拟合效果有了显著提高,R2为0.718~0.990;郁闭度C_s的加入使近成过熟林除地下生物量以外的各组分生物量模型拟合效果有了显著提高,R2为0.817~0.886。结论因此,评价和分析乔木林下层灌木生物量,不仅要考虑灌木层自身结构生物量关系,还要考虑到乔木层相关因子的影响,从而建立更符合灌木生物学与生态学相一致的生物学结构模型,本研究可为亚热带地区杉木人工林下层灌木生物量的估算提供参考。      

浙江天童灌木层树种个体生物量分配及模拟

根据不同生活型树种标准木实测数据,比较个体生物量器官分配状况以探索其生长策略;同时建立了该地区灌木层主要树种的生物量回归模型,并与全收割法测量数据比较,检验模型估算精度。结果表明,相对常绿树种,天童灌木层落叶树种分配较多的生物量于地上部分来获取更多光照资源以满足自身生长需要;灌木树种分配较多生物量于树叶,相比之下,乔木树种则更多地累积树干和根系生物量;各生活型树种器官生物量模型以幂函数为主,树干和地上部分模型拟合度最好;应用于样地生物量估算,树干模型精度最高,树叶模型精度最低;地上部分生物量回归模型能较为准确地估算灌木层生物量,与实测值误差仅为0.47 %,表明该模型适用于地区灌木层生物量的测算。     

高精度保证下的浙江省森林植被生物量评估

为准确评估浙江省森林植被生物量,以2009年浙江省森林资源连续清查第一手野外调查数据为数据源,以样地为评估基本单元,采用单株生物量模型法(乔木,毛竹Phyllostachys edulis,杂竹,下木和灌木),单位面积生物量模型法(草本)和单位面积生物量法(矮化乔木林、灌木经济林),测算了样地水平的森林植被生物量.在此基础上,运用系统抽样统计方法,将样地水平微观数据转换到全省宏观尺度,评估了全省总体的森林植被生物量,提供了主要评估结果的估计精度和估计区间.结果显示:2009年,浙江省森林植被总生物量为37 010.732×104t.主要森林植被类型中,乔木林群落为29 096.269×104t,竹林群落3 762.964×104t,灌木林群落1 747.953×104t.在P＜0.05的可靠性保证下,森林植被总生物量估计精度为96.64％,估计区间为35 767.171×104～38 254.293×104t;乔木林群落9558％,估计区间为27 810.214×104～30 382324×1 04t;竹林群落89.13％,估计区间为3 353.930×104～4 171.998×104t;灌木林群落90.00％,估计区间为1 573.158×104～1 922.748×104t.可见,采用以上方法测算的浙江省各类森林植被生物量评估结果,均有很高的精度保证和较好可信度.     

广东省含参数分级的阔叶林分生物量生长模型

  目的  建立区域尺度林分生物量生长模型,为预测未来某一时段广东省天然阔叶林生物量和碳储量提供方法学支持。  方法  基于广东省1997—2017年5期森林清查数据,选择栎类、木荷和其他软阔类等6个阔叶树种为优势树种的203个天然林样地,以参数分级反映立地质量差异,以竞争指数表示密度影响,以分步建模（一元非线性回归法）和联合建模（非线性联立方程组法）区别建模方式,采用理论生长方程构建胸径生长模型估计林龄进而构建多种林分生物量生长模型,以决定系数和平均预估误差等4个指标评价模型拟合优度;对拟合优度较高的模型,以2002—2017年4期连清的183块样地为检验样本,用总相对误差来验证其应用效果。  结果  对比模型拟合效果和区域尺度及样地水平上的估计精度,以探究林分密度、不同参数分级、分级方法和建模方法共4项影响因素对生物量生长模型的效果,结果表明:非线性联立方程组法优于分步建模法;与生长速度有关的参数b分级模型优于与生长潜力有关的参数a分级模型;考虑林木竞争和分级方程中加入竞争指数对优化模型性能影响不大。参数b分级、自变量和分级方程皆不含竞争指数的联合模型（模型10）为最优模型,其生物量生长模型确定系数R2为0.970 1;预测4期生物量时,估计效果较好,后期估计误差明显低于前期,如采用模型10预估栎类2002—2017年区域尺度生物量时,4期的估计误差分别为6.22%、15.27%、4.80%、?1.84%。  结论  以Richards理论生长方程为基础构建林分生物量生长模型来估测区域尺度生物量是一种可行的方法,为评估未来某一时段区域尺度森林生态系统的固碳能力提供依据,也为其他区域的林分生物量生长模型研建提供参考。      

吉林蛟河天然阔叶红松林下5种灌木生物量估算模型

以吉林蛟河地区天然红松阔叶林林下常见的5种灌木为研究对象,分乔木型灌木﹝地面分枝少、主干明显,包括卫矛(Euonymus alatus)、东北鼠李(Rhamnus yoshinoi)﹞和典型灌木﹝地面分枝多、主干不明显,包括长白茶藨(Ribes komarovii)、暖木条荚蒾(Viburnum burejaeticum)、鸡树条荚蒾(Viburnum sargentii)﹞,以易测因子通过回归分析构建了单种各器官和全株(丛)生物量模型。结果表明:最优生物量模型均为幂函数模型或一次线性模型,除长白茶藨的丛当年枝生物量模型和丛多年枝生物量模型在0.01水平上显著以及暖木条荚蒾的当年枝生物量模型在0.05水平上显著外,其余模型均在0.001水平上显著。以植株个体为单位的生物量模型中,除东北鼠李叶生物量和枝生物量与植灌体积Vc相关性最好外,其余各器官生物量和全株生物量均与地径D或地径平方与树高的乘积D2H相关性最好。典型灌木的叶、当年枝、多年枝、枝、茎和地上生物量以分支个体为单位构建的生物量模型要好于以丛为单位构建的生物量模型,但地下生物量和全丛生物量模型正好相反,因此,以丛为单位构建地下生物量和全丛生物量模型为典型灌木的生物量估算提供了简便可行的方法。     

滇西北云南松人工林林分生物量研究

[目的]森林生物量和生产力是反映森林生态系统功能的基本参数,是研究森林碳平衡的重要手段,研究云南松林分生物量将为评估云南森林碳汇能力提供重要依据。[方法]通过在滇西北宁蒗县翠玉和红桥乡设置云南松样地,对样地进行了每木检尺和标准木生物量调查,建立了云南松单木各器官生物量与测树因子回归模型,并计算了云南松林分乔木层各器官生物量分配及乔木层、草本及灌木层生物量大小。[结果]云南松乔木层各器官的生物量分配为：树干〉树枝〉树根〉树叶,各器官生物量中,树叶生物量所占比例最小。另外,由于样地海拔较高,土层较薄,林分平均生物量和生产力相对较低。[结论]云南松生产力在平均胸径为15.3 cm时达到最高峰,随后开始下降。     

天山云杉人工幼林相容性生物量模型

利用国内外常用的林木各分量生物量独立模型 ,即林木生物量相对生长模型 [W =a(D2 H ) b]研究了天山云杉林木各分量的生物量 ,并采用分级控制、比例分配的方法 ,构造了各分量的相容性生物量模型 .结果表明 :所构造的相容性生物量模型 ,不仅解决了各分量独立模型存在的各分量估计值与总量估计值不等的缺陷 ,而且估计精度并没有降低 ,总体上还略有提高     

海南甘什岭热带低地雨林不同演替阶段根系的生物量特征

热带地区植物根系生物量的研究对预测气候变化条件下土壤碳库的变化和热带雨林次生演替地下生态学过程的认识具有重要意义。在海南三亚市甘什岭自然保护区内,选取4个植被恢复阶段（草本群落、灌木群落、40 年次生林和60 年次生林）,利用平均标准木机械布点法采集0～100 cm根系样品,研究根系生物量、不同根系径级组成结构以及地下垂直分布规律。研究结果表明:（1）甘什岭热带低地雨林不同演替阶段根系生物总量在5.23～28.98 t·hm?2,植被恢复演替（正向）显著地增加了根系生物量,其中草本至灌木阶段不显著;（2）木本植物群落根系生物量以粗根（>2 mm）为主,最高占其总生物量的89.76%,草本则以细根（≤2 mm）为主,占其总生物量的53.53%以上;随着甘什岭植被的恢复,粗根占根系生物量的比例逐渐增加,细根占根系生物量的比例逐渐减小。（3）甘什岭热带低地雨林近80%的根系生物量集中分布在 0～20 cm 土层中,随着土壤剖面深度的增加,根系生物量大幅度减少,草本群落生物量在土壤剖面中的垂直变化规律呈指数回归,其余各恢复演替阶段呈幂函数回归。（4）根系生物量模型中,树高、D2H（胸径的平方与树高的乘积）与根系生物量拟合最好,在实践应用中,可根据林木的树高和D2H估测甘什岭地区植被根系生物量。本研究结果为进一步研究甘什岭热带低地雨林植物群落地下碳素分配及土壤碳库变化奠定基础,还可为估算我国热带低地雨林地区植被根系生物量和生产力提供参考。