华山松种源对树高生长模型参数的影响

【目的】研究华山松种源对树高生长模型参数的影响,为建立通用的华山松树高生长模型奠定基础。【方法】以湖北省宜昌市大老岭林场华山松种源试验林为研究对象,利用林龄4~10年、24年和32年的树高数据,建立华山松11个种源的基础模型、哑变量模型和非线性混合模型,并对各模型的拟合精度进行比较。【结果】在Richards、Logistic、Schumacher和Korf 4个最常用的树高理论方程中,以Richards方程的拟合效果最好,故选其作为基础模型。哑变量模型和非线性混合模型的检验结果均显示,华山松种源对树高生长模型的渐进参数有显著影响,而对生长速率参数和形状参数无显著影响。对比3种模型的决定系数R2、残差平方和SSE、平均绝对残差|E|和均方根误差RMSE4个精度评价指标发现,哑变量模型和非线性混合模型的精度比基础模型明显提高,二者平均精度的决定系数R2提高1.37%,残差平方和SSE降低18.27%,平均绝对残差|E|降低12.77%,均方根误差RMSE降低9.6%;哑变量模型的拟合精度比非线性混合模型稍高,决定系数R2提高0.1%,残差平方和SSE、平均绝对残差|E|、均方根误差RMSE分别降低1.8%,4%和0.9%。【结论】华山松种源对树高生长模型的渐进参数有显著影响,而对生长速率参数和形状参数无显著影响。在种源数量不多时,利用哑变量模型建立通用的华山松种源树高生长模型是一种较好的方法。     

基于线性混合效应模型的杉木树高-胸径模型

【目的】利用线性混合效应模型分析杉木树高与胸径的关系,为杉木树高测量提供支持。【方法】收集688组有效杉木研究数据,利用最小二乘法构建树高(H)和胸径(DBH)的线性基础模型,同时考虑林分密度效应和海拔效应,在R 3.2.2软件中拟合混合模型,比较基础模型和2种混合模型的赤池信息规则(AIC)、贝叶斯信息规则(BIC)和-2倍对数似然值(-2log lik),在此基础上,引入误差效应方差协方差矩阵及指数函数、幂函数和恒等式函数,筛选较好的混合模型;基于独立验证数据对模型进行验证,选取R~2、|E|、RMSE3个评价指标对模型精度进行评价。【结果】固定模型的AIC=2 089.731,BIC=2 102.151,-2log lik=2 083.732,均大于混合模型,即混合效应模型拟合效果优于固定模型;考虑模型误差效应方差协方差矩阵,加入恒等式异方差函数能够显著提高模型的精度,且含有不同随机参数的混合模型精度不同,引入海拔随机效应的混合模型拟合精度(R~2=0.804 4,|E|=1.553 9,RMSE=2.143 0)高于含有林分密度效应的混合模型(R~2=0.797 0,|E|=1.576 6,RMSE=2.183 0)。【结论】考虑随机效应的混合模型既能反映杉木树高的总体变化趋势,还能体现不同组分间的差异,在估测精度和通用性上均优于固定模型。     

基于非线性混合模型的杉木标准树高曲线1）

树高曲线是研究森林生长和收获的重要基础,以福建省将乐县国有林场29块杉木人工林实测数据为例,首先运用非线性最小二乘法对9个经典常用标准树高曲线方程进行拟合,选出拟合效果最好的模型作为基础模型,利用基础模型及建模数据构建非线性混合效应模型。通过变化混合参数个数,并利用SAS软件进行模拟,选择结果收敛且AIC、BIC值和负二倍对数似然值最小的混合模型作为最优模型,最后利用检验数据与传统非线性最小二乘法进行精度比较。结果表明：方程H＝1．3＋a0 Ha1t （1－e－a 2D－a3g D ） a4在模拟杉木树高的生长趋势效果较好,因此,选为构建非线性混合模型的基础模型。在选择混合参数时,发现当a1和a3同时作为混合参数时,拟合效果最好。综合分析,非线性混合模型比固定模型的模拟精度高,可更好地描述杉木的树高生长。     

不同起源马尾松与杉木林分树高曲线的拟合及对比

【目的】选择7种模型拟合同一立地条件下马尾松和杉木人工林与天然林的树高生长曲线,并从中选出最优模型,为福建省马尾松和杉木人工林与天然林的合理经营奠定基础。【方法】基于福建省第7次森林资源一类清查数据,以同一立地条件下639株(人工林326株、天然林313株)马尾松标准木及687株(人工林498株、天然林189株)杉木标准木为研究对象,利用二次项方程、幂函数方程、对数方程、S曲线方程4种经验方程及Richards模型、Logistic模型、单分子式模型3种理论方程,拟合马尾松人工林和天然林、杉木人工林和天然林4种林分类型的树高曲线,并以调整决定系数、均方根误差、总相对误差和预估精度为评价指标,选择4种林分类型的最优树高模型。【结果】马尾松人工林与天然林分别以幂函数方程、二次项方程拟合效果较好,预估精度分别达到96.812%和96.474%;杉木人工林和天然林用Richards模型拟合效果最好,预估精度分别达到96.742%和96.495%。【结论】通过比较分析,获得了最适合模拟马尾松和杉木人工林与天然林的树高生长曲线模型。     

基于混合模型的油松林分蓄积量预测模型的建立

【目的】建立预估精度高的林分蓄积量混合模型,为北京地区不同初期密度油松林分提供个性化模型方程,为森林经营和采伐利用提供重要理论依据。【方法】以北京地区76块油松连续清查样地为研究对象,按初期的油松林分密度(ID)将油松样地分为Ⅰ(ID400株/hm~2)、Ⅱ(400≤ID800株/hm~2)、Ⅲ(800≤ID1 200株/hm~2)、Ⅳ(1 200≤ID1 600株/hm~2)、Ⅴ(ID≥1 600株/hm~2)5个水平,选用以断面积和优势木平均高为自变量的线性模型构建油松蓄积量基础模型,在基础模型上分别考虑油松林分的密度水平效应、样地效应和嵌套两水平效应,用R语言的nlme模块建立油松混合效应模型,并用平均绝对误差||、均方根误差RMSE、决定系数R~2 3个评价指标检验模型的拟合效果。【结果】拟合嵌套两水平混合模型决定系数R~2为0.998 2,高于密度水平效应和样地效应2个单水平混合模型,且||和RMSE均小于2个单水平混合模型;嵌套两水平混合模型的、RMSE分别为0.069 8和0.100 6,比基础模型降低了78.86%和82.39%。指数函数异方差结构和[ARMA(1,1)]时间序列相关性结构加入混合模型后,模型拟合精度均有一定提高。【结论】单水平和嵌套两水平混合模型拟合精度均高于基础模型,嵌套两水平混合效应模型拟合精度优于基础模型和单水平混合模型,指数函数能够消除数据间的异方差,[ARMA(1,1)]结构能够较好地表达样地间的误差相关性。     

蒙古栎天然林单木生长模型的研究:Ⅱ.树高-胸径模型

【目的】预测和研究蒙古栎天然林的生长与发展规律,以更好地经营蒙古栎天然林。【方法】以蒙古栎天然林为研究对象,基于吉林省汪清林业局195块蒙古栎林固定样地的2期复测数据,通过分析已有的16个普通树高曲线模型和16个标准树高曲线模型并对比2种模型的拟合结果,建立蒙古栎林的单木树高曲线模型。【结果】最终确定的蒙古栎林最优普通树高曲线模型的决定系数R²为0.728,调整决定系数R_adj²为0.721,均方根误差为 2.291 m,相对均方根误差为0.158,平均误差为0.118 m,平均绝对误差为1.794 m。最优标准树高曲线模型的决定系数R²为0.907,调整决定系数R_adj²为0.901,均方根误差为1.479 m,相对均方根误差为0.114,平均误差为0.094 m,平均绝对误差为1.381 m。【结论】增加了树木和林分因子的标准树高曲线模型,其精度较普通树高曲线模型有大幅提高。最优的蒙古栎单木标准树高曲线模型自变量包括胸径、林分每公顷株数、林分每公顷断面积、优势木平均高。建立的单木标准树高曲线模型有较好的生物学意义,可为吉林省汪清地区蒙古栎天然林的生长预测提供依据。     

利用两水平非线性混合效应模型建立温州地区天然阔叶树树高曲线

以永嘉县四海山林场7 块天然阔叶林样地中602株林木为例,首先选用6种常用的树高曲线方程模拟该阔叶林主要树种的树高曲线,根据决定系数、均方根误差、平均相对误差3个统计量以及残差图检验,确定1个用于构建混合效应模型的基础模型。然后确定树种间的差异和样地间的差异作为随机效应,构建两水平的非线性混合效应模型,并利用AIC、BIC等指标评价不同混合模型的效果。结果表明,在树种水平和样地水平均同时考虑2个参数的随机效应时,模拟温州地区天然阔叶树树高曲线混合效应模型拟合效果最好,能够显著提高模型的拟合精度、大幅度减小模型误差;混合效应模型随机参数的方差协方差表明,天然阔叶树的树高曲线的变化主要受树种的影响,其次是样地的影响。     

基于混合效应和分位数回归的温带针阔混交林树高与胸径关系研究

【目的】基于非线性回归和广义模型构建不同分位数回归和混合效应的树高预测方程,并对比分析非线性模型、不同分位点(τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)模型、广义模型及非线性混合效应模型的拟合效果和预测精度,为研究林分生长和收获提供理论依据。【方法】本研究以吉林蛟河地区针阔混交林的主要树种(红松、色木槭、紫椴和水曲柳)为研究对象,基于21.12 hm²样地数据,首先在11个广泛使用的树高方程基础模型中选定基础模型;其次探究林分变量对树高的影响并构建含林分变量的广义模型;最后在基础模型和广义模型的基础上,构建分位数模型,同时考虑样方效应对树高的影响,构建混合效应模型。【结果】(1)各树种均以Richards模型拟合精度更高,且具有生物学意义,选定为基础模型;考虑林分变量与树高的相关性以及模型收敛性,加入优势木高建立的广义模型能显著提高拟合效果。(2)各树种均为中位数τ=0.5时模型拟合效果最佳,且与非线性回归预测精度相近,红松、色木槭、紫椴和水曲柳最高R²值分别为0.811、0.809、0.724和0.617,...     

基于林木分级的大兴安岭天然兴安落叶松树高曲线研究

【目的】基于林木分级构建大兴安岭地区兴安落叶松的树高曲线模型，为该地区兴安落叶松的生长规律提供理论依据及森林可持续经营提供技术支撑。【方法】以大兴安岭地区翠岗林场56块固定样地数据为基础，根据单木相对直径(d)把林木分为了优势木、平均木、被压木3个等级，依据调整决定系数(R_adj² )最大、均方根误差(RMSE)和赤池信息量(AIC)最小的标准筛选出天然兴安落叶松各等级林木的最优树高曲线基础模型，并进一步评价和比较分位数回归和哑变量回归对兴安落叶松不同等级林木树高曲线模型模拟精度的影响。【结果】天然兴安落叶松树高曲线的最优基础模型均为Wykoff方程；当将林分分级哑变量同时添加在Wykoff方程的参数a和b上时，模型的拟合效果最好,其中兴安落叶松树高曲线模型的调整系数(R_adj²)、均方根误差(RMSE)和赤池信息量(AIC)分别为0.858 8、1.642 4和2 081.902；兴安落叶松中的不同等级林木对应的最优分位数模型与林分整体无差别，均表现为中位数模型最优(即τ=0.5)，其树高曲线的3...     

红松树高-胸径的非线性混合效应模型研究

以吉林省汪清林业局的蒙古栎阔叶混交林和云冷杉阔叶混交林24块固定样地中的2598株红松为研究对象,利用Chapman-Richards方程建立了不含随机效应与含随机效应的单木树高-胸径简单模型和广义模型。模型拟合和检验的评价指标主要包括调整决定系数(R2a)、平均相对误差绝对值(RMA)和均方根误差(RMSE)。对于混合效应模型,设计了随机抽取、抽胸径最大的树、抽胸径最小的树和抽平均木4种抽样方案计算随机参数,通过对比4种抽样设计下模型的误差统计量,分析了不同抽样设计下样本数量和预测精度的关系。结果表明:基于混合效应模型的红松单木树高-胸径模型拟合效果(简单模型的R2a在0.753~0.886之间,RMA在11.3%~15.1%之间,RMSE在1.38~2.01m之间;广义模型的R2a在0.754~0.886之间,RMA在11.1%~15.0%之间,RMSE在1.38~2.01m之间)优于不含随机参数的红松单木树高-胸径模型(简单模型的R2a在0.502~0.868之间,RMA在12.2%~17.8%之间,RMSE在1.42~2.65m之间;广义模型的R2a在0.711~0.877之间,RMA在11.6%~17.2%之间,RMSE在1.41~2.10m之间);包含随机效应的简单模型和广义模型拟合效果没有明显的差异,表明基于混合效应模型的单木树高-胸径简单模型可以很好地描述树高-胸径关系在不同森林类型、不同样地间的差异,因此不需要在树高-胸径模型中增加其他自变量;抽取平均木的抽样设计优于其他3种抽样设计,且抽取4株平均木时,预测精度提升最为明显,综合预测精度和调查成本的考虑,在实践中应用包含随机效应的红松树高-胸径模型时,推荐在样地中抽取4株平均木测量其树高来估计随机参数。      

云南松不同区域相容性生物量模型的构建

【目的】探索云南松不同区域相容性生物量模型的构建方法,为云南松生物量建模工作提供技术支撑。【方法】以四川、西藏和云南150株云南松地上生物量实测数据为基础,选取基础生物量模型(一元、二元模型),引入以地理区域为特征的哑变量模型,建立不同省(自治区)云南松的地上总生物量及树干、干材、干皮、树冠、树枝和树叶各项生物量的通用模型;然后采用非线性度量误差联立方程组法,建立地上总生物量与各分项生物量的相容性生物量模型,根据方程构成的不同,该方法又分为比例总量直接控制及代数和控制2种方案;对上述模型的拟合效果进行评价。【结果】基础模型中,各项生物量的二元模型的拟合效果较一元模型明显提高。比例总量直接控制及代数和控制2种方案都能有效解决地上总生物量与各分项生物量间不相容的问题,其中二元模型优于一元模型,比例总量直接控制方案及代数和控制方案的拟合效果基本相当;引入哑变量可以有效地将不同地域的生物量模型融为一体。【结论】引入哑变量可减少工作量、增强模型稳定性;综合考虑模型精度和建模工作量,建议采用非线性度量误差联立方程组代数和控制方案构建相容性生物量模型。     

玉米籽粒灌浆与积温关系的非线性动态模型

分别用线性与非线性模型建立了描述１９８９年和１９９０年８至１０月份内不同时段积温变化规律的运动模型。验证结果表明，此方法提高了数据拟合的精度。     

基于分层贝叶斯方法的高山松单木生物量模型

以香格里拉市典型森林生态系统高山松林为对象,在前期进行Ⅰ区和Ⅱ区共115株高山松单木地上生物量实测基础上,以异速生长方程为单木生物量基础模型,并采用分层贝叶斯方法、非线性混合模型法、贝叶斯方法和非线性最小二乘法进行异速生长参数拟合,运用决定系数(R²)、估测精度(E)、均方根误差(RMSE)等指标对模型参数拟合效果进行评价。结果表明:1)从拟合精度看,4种方法的模型拟合效果均较好,R²均达到了0.98以上。但分层贝叶斯方法估计结果更优,其R²=0.985 6,E=84.76%和R_MSE=39.75 kg;2)通过对比不同方法的差异发现,加入了区域随机效应的分层贝叶斯方法和非线性混合模型法的拟合效果均优于未加入区域随机效应的贝叶斯方法和非线性最小二乘法。分层贝叶斯方法在拟合高山松单木生物量模型中具有更大优势,模型拟合效果最好。加入了随机效应的分层贝叶斯方法和非线性混合模型法可以提高单木生物量模型的估计精度,采用分层贝叶斯方法进行高山松单木生物量模型参数估测,为大尺度样本数据模型参数估测方法提供新思路。     

基于Pella-Tomlinson生物经济模型的东、黄海鲐资源开发策略

根据1998—2015年中国鲐灯光围网生产的统计数据、日本西海区水产研究所的评估结果和相关经济数据,基于Pella-Tomlinson模型推算东、黄海鲐的最大可持续产量(maximum sustainable yield,MSY)、生物经济平衡点(bioeconomic equilibrium,BE)和最大经济产量(maximum economic yield,MEY)以及相应的捕捞努力量。考虑不同的管理目标,对f_(MSY)、f_(BE)和f_(MEY)取不同权重,设计出10种不同的捕捞计划,比较在不同捕捞方式下鲐5年、10年和20年的生物效益、经济效益和社会效益。研究发现:东、黄海鲐的资源丰度逐年下降;加强捕捞努力量的投入会对经济效益、产量和资源量造成严重的影响;权衡生物、经济和社会目标,确定策略10为最适捕捞策略,即f_(MSY)、f_(BE)和f_(MEY)的权重取值分别为0.25、0.25和0.50,此策略下5年内累计的利润和产量分别为30.19亿元和132.02万t,5年后的资源量为86.73万t。     

基于松弛试验的蓖麻籽压榨非线性流变模型

【目的】揭示蓖麻籽压榨过程中的流变特征.【方法】利用单轴压榨试验装置进行应力松弛试验,获取了松弛过程中应力与时间关系.基于试验结果和半理论半经验法,利用改进的广义Maxwell模型建立了蓖麻籽压榨非线性流变模型,使用非线性回归法分段对模型参数进行求解,并将模型计算值与试验结果对比.【结果和结论】综合对比结果可知:模型模拟值与应力松弛试验结果吻合较好,该模型能较好的模拟压榨应变大于0.65时蓖麻籽的非线性流变特性.     

中国地方鹅种生长曲线拟合和比较分析

运用Logistic、Gompertz和von Bertalanffy3种生长模型分别对太湖鹅、五龙鹅、皖西白鹅、四川白鹅、三花鹅1～13周龄生长曲线进行拟合和比较分析。结果发现,3种模型均能较好地拟合各个鹅种的生长曲线(R2>0.96),但不同鹅种的最优拟合模型不尽相同。太湖鹅的最优拟合模型为Gompertz,三花鹅的最优拟合模型为Logistic,五龙鹅、皖西白鹅和四川白鹅的最优拟合模型为von Bertalanffy。总体来说von Bertalanffy拟合鹅生长曲线效果较好。利用最优拟合模型进一步分析模型拟合参数,皖西白鹅最早到达生长拐点,三花鹅最晚到达生长拐点。四川白鹅生长性能优良,无论绝对生长还是相对生长始终都处于曲线上方;三花鹅的生长速度则比较均匀。     

基于SPSS相容性林分生物量非线性模型研究

林分生物量是森林生态系统最基本的数量特征,是研究许多林业问题和生态问题的基础.建立林分生物量模型是进行林分生物量估测的主要手段.以往所构建模型存在一个严重的缺陷,即各分量模型与总量模型之间不相容.本研究根据闽江流域杉木林分的生物量实测数据,从模型相容性的定义出发,分析各分量的代数关系,利用SPSS统计分析软件构建了林分各分量的相容性模型.研究结果表明:利用SPSS统计分析软件能够快速地构建各种林分非线性模型;本研究所构建的相容性林分生物量非线性模型预测精度较高,可用于实际生产中,且所采用的方法具有较好的通用性.