大兴安岭不同区域兴安落叶松可变指数削度方程

【目的】基于林业上广泛应用的Kozak(1988),Kozak(1994),Kozak(2001)和Kozak(2002)可变指数削度方程,构建适合大兴安岭不同区域兴安落叶松树干削度方程,同时检验不同区域的显著性。【方法】采用大兴安岭3个区域的兴安落叶松样木干形数据,利用SAS软件的非线性回归SUR法拟合4个削度方程,采用调整确定系数(R2adj)、平均误差(MAB)、均方根误差(RMSE)、相对误差(MPB)、预估精度(P%)和多重共线性指标(CN)以及相应的残差分布图等对削度方程进行综合比较分析。区域性检验采用非线性额外平方和方法,该方法需要拟合完整模型和简化模型。【结果】1)Kozak(1988)和Kozak(1994)削度方程拟合和预估精度较高,但是存在较高的多重共线性问题;其他削度方程降低了模型的多重共线性,但可提高对树干上部的预测能力。2)不同区域模型的F检验分析发现,区域3与区域1和区域2的树干削度相差较大,区域1和区域2的树干削度相差较小,任何2个区域的对比检验都是显著的(P0.000 1),说明模型在不同区域不能共用一套参数,应有不同的区域参数估计。3)从不同区域各模型的干曲线模拟可以看出,同一模型在3个区域的干曲线模拟结果不同,尤其模型(3)在3个区域中的干曲线更明显地体现出3个区域的不同。模型(1)、模型(2)和模型(4)在3个区域的干曲线模拟体现在区域1和区域2的模拟结果比较接近,区域3则与其有明显不同,该结果与F检验结果一致。不同区域对树木干曲线有显著影响,削度方程参数估计值在不同区域的错误应用会导致较大误差。【结论】Kozak(2002)可变指数削度方程在拟合统计量、残差分布图和多重共线性等方面都表现出了一致性,预估精度达99%以上,可作为大兴安岭3个区域兴安落叶松的最优削度方程。     

基于立地因子的杉木人工林断面积生长混合效应模型研究

基于湖南省150块杉木人工林样地数据,采用方差分析、回归分析、非线性混合效应模型、K-means聚类等方法,构建了含立地因子的杉木人工林断面积生长混合效应模型。结果显示:1)海拔(HB)、坡度(PD)、坡位(PW)、土壤厚度(TH)、土壤类型(TL)对林分断面积的生长具有显著影响,其显著性顺序为TLTHPDPWHB;2)在8种常用的理论生长方程中,Schumacher(M5)的确定系数最高(R~2=0.7636),被选为林分断面积生长模拟的基础模型;3)将不同立地因子组合的107个立地类型(ST)作为随机效应,构建了非线性混合效应模型,其确定系数(R~2)提高至0.895 1;4)将107个立地类型(ST)聚类为5个立地类型组(STG),进一步构建了杉木断面积生长混合效应模型,其确定系数(R~2)提高至0.920 2。研究表明:基于立地因子的非线性混合效应模型,客观解释了立地因子对杉木人工林断面积生长的影响,提高了林分断面积生长模型的模拟精度。     

海南省松树、橡胶树削度方程模型研建

以海南省松树、橡胶树为研究对象,利用Ormerod提出的基本削度方程模型结构,并在此基础上构建可变参数削度方程模型。通过对固定参数与可变参数削度方程模型的比较分析,可知:所建立的松树、橡胶树带皮和去皮削度方程拟合效果均很好,模型确定系数均达到0.93以上,预估精度在99%以上;而可变参数模型要明显优于固定参数模型,是生产中的首选模型。     

红松人工林树干削度方程的研究

指出了削度方程不仅可用于推算单木及各材种的材积,更可用于林木生长过程的三维可视化重建,是林业生产实践中一种重要工具。以黑龙江省佳木斯市孟家岗林场60株红松人工林单木干形数据为例,以当前国内外林业中常用的简单削度方程、可变指数削度方程和分段削度方程为基础,采用SAS软件中的PROC NLIN模块对各模型参数进行求解,并采用确定系数(R2)、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)对各模型的拟合效果和预测能力进行了评价。结果表明:6种模型的整体拟合效果均相对较高,平均确定系数R2均在0.80以上;相同高度处的直径随着胸径的增加而呈增大趋势,但对树高的变化不够敏感;综合各项指标,该地区红松人工林的最优削度方程为可变指数削度模型(模型6),其模拟和预测R2均可达0.95以上,平均绝对误差均小于0.9cm,均方根误差也小于1.2cm。显然,筛选出的最优削度方程对精确红松人工林单木蓄积及指导合理造材具有重要作用。     

基于非线性混合模型的落叶松树干削度模型

以黑龙江省带岭林业局大青川林场84株人工落叶松解析木数据为例,采用Max和Burkhart分段削度模型作为基础模型,利用SAS软件中的似乎不相关回归过程得到该分段削度模型的4个参数和2个拐点参数同时估计。参数估计显著性检验(P<0.000 1)以及模型检验(F=31 392.30,P<0.000 1)都证明该分段模型能较好地描述落叶松树干干形变化。然后以该分段模型为基础模型,采用非线性混合模型的方法,建立落叶松人工林树干削度混合效应模型。结果表明:当考虑样地效应影响时,b1,b2同时作为混合参数时模型拟合最好;当考虑树木效应影响时,b2,b4同时作为混合参数时模型拟合最好。无论考虑样地效应影响还是考虑树木效应影响,混合模型的拟合精度都比基本模型的拟合精度高,并且考虑树木效应影响要比考虑样地效应影响的精度更高。模型检验结果表明:混合模型通过校正随机参数值能提高模型的预测精度。     

基于分位数回归的华北落叶松干形曲线模拟

干形是反映树干外部形态的重要指标,也是评价干材价值的重要依据,而削度方程是描述树木干形好坏的一个重要定量指标,其对干形模拟的准确性直接决定着树干材积和森林蓄积的估算结果。以河北省塞罕坝机械林场华北落叶松人工林为研究对象,基于4个常见的简单削度方程,模拟了260株样木的干形曲线,采用调整后决定系数(Ra^2)、均方根误差(RMSE)、平均误差(ME)和平均误差绝对值(MAE)评价模型的拟合效果和检验效果,筛选最优的基础模型,并利用分位数回归技术,构建人工华北落叶松干形曲线模型。结果表明,4个简单削度方程中,Kozak方程对华北落叶松干形的拟合效果最好(Ra^2=0.934,RMSE=1.985cm),检验结果也是最优的(ME=0.125cm,MAE=1.212cm)。因此,基于Kozak方程,结合分位数回归技术建立了华北落叶松干形曲线,相较于基础模型,分位数回归模型的拟合优度进一步提高。当分位点设置为0.1时,模型对靠近下部和上部的树干干形拟合效果较好;当分位点设置为0.5时,模型对位于中部的树干干形拟合效果较好;当分位点设置为0.9时,模型对树干基部的拟合效果较好。可见,分位数回归技术使模型具有更强的灵活性。     

海南省桉树、木麻黄、马占相思削度方程研建

建立削度方程是编制材种出材率表的首选方法和基础。本文以海南省桉树、木麻黄、马占相思为研究对象,利用Ormerod(1971)提出的削度方程为基本削度方程,并在此基础上构建了可变参数削度方程进行模型研建。通过比较分析,结果表明:所建立的海南省桉树、木麻黄和马占相思3个树种的削度方程拟合效果均好,复相关系数基本上在0.96以上,预估精度在99.0%以上,无系统偏差,具有较好的适用性;且可变参数削度方程明显优于基本削度方程,是生产上的首选模型。     

大海林林业局落叶松人工林削度方程的研究

以大海林林业局太平沟林场不同年龄、不同密度及不同立地条件的落叶松人工林为研究对象，采用非线性回归模型的参数估计方法拟合5个削度方程，通过计算每个削度方程的拟合统计量来确定最优削度方程模型；最后通过独立检验样本数据对5个模型进行检验，验证模型Ⅲ为最优削度方程。     

基于修正Kozak方程的人工樟子松树冠轮廓预估模型

【目的】对Kozak方程进行修正,采用树木易测因子为预测变量,构建人工樟子松树冠外部轮廓预估模型,为研究树木生理和树木竞争提供依据,为模拟单木树冠表面积和树冠体积奠定基础。【方法】基于黑龙江省14块固定样地70株人工樟子松解析木907个最大枝条数据,以Kozak方程基本形式为基础并对其进行修正,选出构建人工樟子松树冠外部轮廓基础模型的最优模型形式。在最优模型基础上,建立分别考虑样地效应、样木效应及同时考虑样地和样木效应两水平的非线性混合效应模型。利用R软件的nlme软件包求解非线性混合效应模型参数,采用AIC、BIC、-2LL对混合效应模型中不同随机效应参数组合形式、不同随机效应矩阵、方差-协方差矩阵和方差函数进行比较,选出最优模型形式,并对人工樟子松外部轮廓随树木因子的变化规律进行探讨。以林分密度为哑变量,构建不同密度的人工樟子松树冠外部轮廓预估模型。【结果】人工樟子松树冠外部轮廓预估模型因子包含胸径(DBH)、冠长率(CR)和高径比(HD)。与基础模型相比,分别考虑样地效应、样木效应的混合模型能够显著提高模型拟合效果,外部轮廓模型差异主要来源于样木效应。以样木为单水平的混合效应模型中,a2、a6为随机参数,对角矩阵为方差-协方差矩阵形式,ARMA(1,1)为解释组内方差的矩阵,采用幂函数消除异方差的模型形式为最优模型。同时考虑样地和样木效应两水平混合模型的拟合效果较单水平混合模型有所提高。以两水平混合模型的固定效应部分模拟外部轮廓与树木因子之间的关系,在分别固定另外2个变量的情况下,树冠半径随着DBH、CR增大均逐渐增大,树冠上半部分半径随着HD增大而增大,下半部分半径随着HD增大而减小。外部轮廓拐点的变化范围为0.6250~0.9170,拐点平均位置为0.8413,随着林木在林分中被压强度增大,拐点位置向树冠基部移动。密度小于1000株·hm^-2林分中单木的冠形与1000~2000株·hm^-2和大于2000株·hm^-2林分中单木的冠形区别很大。【结论】修正后的Kozak模型满足梢头处半径为0、在整个树冠范围内存在拐点且拐点唯一的特性,能够对人工樟子松树冠外部轮廓进行合理模拟及预测。两水平非线性混合效应模型可显著提高模型拟合效果,能够在树冠外部轮廓模型中应用。     

黑龙江东部地区落叶松人工林削度方程研究

文章以佳木斯孟家岗林场的不同年龄、不同密度及不同立地条件的落叶松人工林为研究对象，选取130株样木，测定每株样木15个相对高处的带皮直径，采用非线性回归模型的参数估计方法拟合5个削度方程，根据所计算各削度方程的拟合统计量和残差分析，选择最佳削度方程。研究结果表明，模型V-修正Kozak（1994）式为拟合效果最好的落叶松人工林可变参数削度方程。该模型拟合精度高，而且预测误差低、预估精度高，可以很好地估计落叶松不同林木大小任意部位的去皮直径或任意小头直径时的材长，为编制落叶松人工林材种出材率表提供基础。