广东省木荷碳密度及其不确定性估计

【目的】基于实测的广东省木荷地上和地下生物量数据及加权平均含碳率,建立单木地上、地下生物量模型,获得区域尺度木荷碳密度及其估计误差,为其他树种的区域尺度碳汇估计提供参考。【方法】参考广东省木荷分布数据,选择并伐倒90株木荷测定地上部分的含碳率和生物量,并从中抽取40株木荷测定地下部分的含碳率和生物量。分地上、地下部分构建生物量随胸径变化的异速模型,利用非线性回归拟合模型参数。基于广东省第八次森林资源连续清查数据,使用Monte Carlo模拟法分地上、地下部分估计区域尺度上木荷的碳密度。采用决定系数、均方根误差和平均预估误差评价单木生物量模型拟合效果,通过均方根误差和相对均方根误差度量区域碳密度估测的不确定性。【结果】广东省木荷地上部分含碳率为0554 9,地下部分含碳率为0548 7;建立的单木地上和地下生物量模型的决定系数分别为0909 8和0793 1,表明木荷单木生物量模型具有良好的拟合优度和预估精度;广东省第八次森林资源清查时的木荷地上碳密度为580±044 t·hm~(-2),不确定性占比762%,地下碳密度为173±017 t·hm~(-2),不确定性占比976%,总碳密度为753±054 t·hm~(-2),不确定性占比723%。【结论】广东省木荷地上和地下部分含碳率均大于南方地区的平均水平,有明显的地域特征。使用Monte Carlo方法可得到稳定可靠的区域尺度的碳密度,并可量化广东省木荷碳密度估计的不确定性。     

江西省不同立地等级的马尾松林生物量估计和不确定性度量

【目的】选择适合的单木地上生物量异速生长模型形式,获得区域尺度马尾松林生物量及其误差在不同立地等级下的估计,为精准估计不同立地质量的森林生物量提供技术支持,进而为森林立地生产力估计提供参考。【方法】在马尾松林3种单木生物量模型g_i=aD_i~b+ε[式(1)]、gi=a(D_i~2H_i)~b+ε[式(2)]、g_i=aD_i~bH_i~c+ε[式(3)]形式下(式中:g_i为单木生物量,D_i为单木胸径,H_i为单木树高,a、b、c为估计参数,ε为残差),运用优势木树高分级法对我国江西省马尾松林占优势的样地进行立地质量分级,采用蒙特卡洛模拟法估计3种模型形式下不同立地质量的单位面积生物量均值和不确定性。【结果】1)3种生物量模型形式的决定系数(R~2)及调整决定系数(R_(adj)~2)均达到0.95以上,拟合效果良好。从综合平均偏差、平均绝对偏差及均方根误差来看,式(3)模型较优。2)用优势木树高等级代替立地等级,利用树高分级法建立优势木树高-胸径模型,曲线的R2为0.907,平均偏差为0.001,平均绝对偏差为0.559,均方根误差为0.027,模型拟合效果良好。相同立地等级的样地成片分布,相对集中,每一立地等级的样地在江西省全境范围内均有分布。3)采用蒙特卡洛法对马尾松不同立地等级下的3种单木地上生物量模型估计结果及误差进行10 000次模拟后,马尾松地上生物量均值和误差的估计结果均达到稳定。在同一单木生物量模型形式下,不同立地等级的地上生物量均值估计结果随着立地等级的升高而增大;相对误差估计值在中间立地等级(3级)时最小,并有随着立地等级升高或降低而增大的趋势。相同立地等级下,3种模型地上生物量均值估计结果为式(1)式(3)式(2);绝对误差和相对误差估计结果为式(2)式(3)式(1)。【结论】1)区域尺度下的3种马尾松单木地上生物量模型从评价指标来看式(3)最好;从生物量估计误差结果相比较,3种模型的估计效果为式(2)好于式(3)好于式(1),带有树高因子的式(2)和式(3)的相对误差较式(1)更小。2)不同立地条件下,立地质量越接近平均水平,单位面积生物量均值估计的相对误差越小。3)结合优势木树高分级对立地等级进行划分,采用蒙特卡洛模拟法对不同立地等级下的生物量均值和误差进行估计,可以得到生物量及估计误差在不同立地条件下的分布。     

基于单木过程模型的杉木林分生长模拟研究

基于林分尺度的3-PG模型原理,在考虑单木林分生理生态过程的基础上,改进了生物量积累和分配子模型,建立适应于单木生长的生理生态过程模型,实现基于单木过程模型的林分生长预测。选择胸径和树高生长量2个指标与实测值对比分析,结果表明:改进模型对胸径和树高生长量的模拟平均精度分别为95.57%和91.16%,均明显高于3-PG模型对应的89.4%和85.18%的平均模拟精度,改进模型的模拟精度显著提高,模拟效果更好。     

蔡家川流域人工刺槐生物量模型的构建与比较

利用蔡家川流域不同立地条件下48株刺槐样木生物量的实测数据,以胸径、树高、冠幅、冠长及胸径、树高的复合因子为自变量,构建生物量异速生长模型、多元线性模型和相容性生物量模型。采用决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)、估计标准误差(SEE)、总相对误差(TRE)、平均相对误差(ARE)和平均百分比误差(MPE)等6个指标对模型进行拟合度和精确度的检验。结果表明:以胸径(DB H)、树高(h)的复合因子构建的生物量模型估测效果较好。3种模型的检验指标均在可接受的范围内,均适用于蔡家川流域刺槐生物量的预测。其中,多元线性模型对树枝、树叶生物量预测效果最佳,预测精度为90.11%和89.72%;相容性生物量模型对总树干、根系和总生物量的预测精度高达91.38%、90.83%、93.90%,并且解决了各器官生物量与总生物量的相容性问题。构建的模型中,相容性生物量模型的估测效果最好,多元线性模型和生物量异速生长模型次之。     

黑龙江省主要碳汇树种生物量异速生长方程研究

通过对黑龙江省人工林和天然次生林中生长的银中杨、小黑杨、山杨、白桦、蒙古栎、红松、樟子松和兴安落叶松等8个主要碳汇树种的树高、胸径和生物量进行实测,以建立不同碳汇树种的生物量异速生长方程。结果表明,以胸径和树高为自变量,各树种的生物量异速生长方程分别为:红松,W=0.211(D2 H)1.037 1;落叶松,W=0.062 9(D2 H)0.876 3;樟子松,W=0.057 9(D2 H)0.929 6;银中杨,W=0.023 9(D2 H)0.988 7;小黑杨,W=0.040 3(D2H)0.925 8;山杨,W=0.007 4(D2 H)1.134 1;白桦,W=0.025 3(D2 H)1.003 5;蒙古柞,W=0.003 8(D2 H)1.209 7。     

柏木无性系和家系含碳量的早期评价与优良品系选择

【目的】探究柏木无性系和家系的早期生长和固碳潜力，为速生高固碳柏木优良品系选择及其推广应用奠定理论基础。【方法】以营建在浙江省开化县林场9年生无性系和家系试验测定林为研究对象，分析其生长性状变异规律，解析各器官生物量和含碳量的分配差异，构建含碳量异速生长方程，并对其固碳潜力进行分析和估测。【结果】柏木无性系的平均树高、胸径和单株材积分别高出家系水平47.81%、28.39%和120.83%；树高、胸径和单株材积在无性系间和家系间均存在极显著差异(P<0.01)，无论家系还是无性系水平，胸径和树高均与生物量、含碳量呈显著正相关，与含碳率无显著线性关系。柏木树干生物量的分配比例最高，含碳量占比最大，而叶的含碳率最高；无性系主要是以牺牲粗根的生物量分配(较家系低3.45%)、增加树枝生物量(较家系高5.55%)和细根生物量(较家系高1.34%)来维持生长优势。以树高、胸径和枝下高为自变量，拟合的含碳量移速生长方程(lnTBS=k₀+k₁lnD+k₂lnH+k₃lnUBH)预测效果最好(除无性系树根含...     

我国人工杨树生物量建模和生产力分析

【目的】建立人工杨树生物量模型,分析生产力与气候因子间的关系,为提升我国森林质量提供参考。【方法】基于在全国15个省(区、市)采集的450株人工杨树样木实测地上生物量和147株地下生物量数据,综合利用哑变量建模方法和误差变量联立方程组方法,建立一元和二元立木生物量联立方程组;基于样木胸径、树高和年龄的成对数据,建立与气候因子相关的单木生长模型。根据胸径和树高单木生长模型及二元立木生物量方程,分析气候因子对人工杨树单木生产力的影响。利用全国森林资源连续清查人工杨树林样地调查数据,计算每个样地的生物量和生产力,建立人工杨树林生产力与气候因子间的相关模型,进一步验证气候因子对生产力的影响。【结果】本研究建立的一元和二元人工杨树地上生物量方程,确定系数(R~2)在090以上,平均预估误差(MPE)在5%以内;地下生物量方程的R~2在083以上,MPE在10%以内;含气候因子的胸径和树高单木生长模型,R~2均在070以上,MPE分别在5%和3%以内。人工杨树的胸径、树高生长均与年均气温显著相关,林木年龄为20年,年均气温20℃时的胸径、树高和总生物量分别是年均气温0℃时的24、24和95倍。连清样地数据验证结果表明,年均气温提高10℃,人工杨树林的平均生产力可以提高25 t·hm~(-2)a~(-1);年均气温20℃时的人工杨树林,其平均生产力达到年均气温0℃时的7倍以上,与所建单木生长模型的可比推算结果完全一致。【结论】本研究建立的人工杨树立木地上和地下生物量方程及其相容的生物量转换因子和根茎比模型,达到相关技术规定的预估精度要求,可以推广应用;温度是影响人工杨树生产力的重要因素,随着年均气温升高,人工杨树生产力也相应提高。     

气候敏感的青冈栎单木胸径生长模型

【目的】构建气候敏感的青冈栎单木混合效应模型,探索气候对青冈栎胸径生长的长期影响,为未来气候变化下的青冈栎林经营决策提供依据。【方法】基于湖南省芦头林场青冈栎解析木数据,选择Mitscherlich生长方程作为基础模型,构建包含气候变量的再参数化模型和非线性混合效应模型,预测未来3种典型浓度路径(RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5)下2011—2100年青冈栎单木胸径生长。【结果】1)非线性混合效应模型能够准确描述青冈栎单木胸径生长与气候变量之间的复杂关系,在拟合优度、误差水平等方面相比传统回归模型更具优势;2)加入气候变量的青冈栎生长模型能够响应气候变化对林木生长的影响,最冷月均温是影响青冈栎胸径生长最主要的气候变量,并负相关于胸径生长,其他气候变量在统计上不显著没有入选生长模型,对青冈栎生长的影响尚不明确; 3)青冈栎胸径生长对不同时期不同气候场景的响应不同,高排放的RCP8.5对青冈栎胸径生长的不利影响更大,低排放的RCP2.6对青冈栎胸径生长的负面影响相对较小,这些影响随时间推移将更加强烈。预计至2100年,30年树龄的青冈栎胸径生长在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5场景下相比气候条件不变时将分别下降6.3%、15.6%和53.1%。【结论】本研究构建的青冈栎单木混合效应模型具有气候敏感、统计可靠和预测有效等优点,研究结果有助于林业工作者在经营实践中应对未来气候变化所带来的挑战。     

广东省针叶树种蓄积量和生物量生长模型研究

[目的]定量化表征森林蓄积量和生物量与年龄的关系,为预测森林蓄积量和生物量提供依据。[方法]基于广东省3个针叶树种5期连清数据,通过保留木林分平均胸径和林龄之间的关系,分别以生长潜力和生长速度分级、是否考虑竞争、分步和联合建模共8种组合,构建林分蓄积量和生物量生长模型,并评价模型拟合优度;以独立的4期连清数据为验证样本,评价模型的适用性。[结果]（1）不同种模型系确定系数皆在0.980以上,平均预估误差在±1%以内,总体相对误差在±0.5%以内。综合模型拟合和预测效果,以生长速度分级、不考虑竞争的分步模型最优,竞争对模型的适用性影响不大。（2）最优模型蓄积量和生物量的估计误差最大分别为10.36%和10.22%,模型适用性较好,4期估计误差表现为中期高于首末两期。（3）马尾松生长潜力最大,杉木最小,对杉木的估计效果优于马尾松和湿地松。（4）立地质量等级越高,生长量的极值越大,达到最高峰所需年限也更短;同一立地质量下马尾松生长量最大,其次为湿地松,杉木最小。[结论]含参数分级和林分特征的蓄积量和生物量模型,可以反映立地质量对广东省针叶树种蓄积量和生物量预测的影响,为精确估测森林储量提供方...     

青海省不同生境下青海云杉胸径生长模型研究

[目的 ]研究不同生境压力下青海云杉的林木胸径生长规律及生长模型,为有效保护、合理经营青海云杉林提供经验模型。[方法 ]利用青海地区青海云杉的树轮数据,计算单木胸径生长量,分析不同起源、不同坡位条件下胸径生长规律,构建单木胸径生长模型,对比与评价不同模型的拟合优度结果。随后选取基础模型,建立考虑起源和坡位的青海云杉单木胸径混合效应模型,采用全部数据对模型进行检验。[结果 ]总体来看,青海云杉生长到胸高位置后,单木胸径生长量随着年龄的增加呈现下降后平缓变化趋势;青海云杉天然林、人工林单木生长的速生期分别为29—44 a、29—39 a,连年生长量(CAI)和平均生长量(MAI)均在0.40 cm以上,随后天然林单木CAI和MAI的变化平缓,人工林的变化幅度较大。不同坡位的单木胸径生长趋势具有差异。生长模型结果显示,不同起源、坡位条件下各树种最优胸径生长模型的决定系数(R2)均在0.913以上,总体相对误差(TRE)和平均系统误差(MSE)均在±2%以内,平均预估误差(MPE)大多在5%以内,平均百分标准误差(MPSE)在35%以内。以Gompertz模型为基础模型构建的混合效应模型的R2...     

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。     

林木竞争对臭冷杉生物量分配的影响

用不同高度树干直径建立并比较臭冷杉各器官生物量方程,分析林木竞争对臭冷杉地上、地下生物量分配的影响。结果表明:臭冷杉不同高度树干直径中,胸径是预测各器官生物量的最可靠变量;利用不同高度树干直径建立各器官生物量方程均会高估小个体样木(直径≤10cm)的生物量,并且随着直径增大,预测误差也随之增大;臭冷杉地上生物量与地下生物量的比值(T/R)与树木年龄、单株生物量、整株生物量年均生长率及树高年均生长率间均没有显著相关性(P>0.05);随着竞争增强,臭冷杉树干生物量占单株生物量的比例逐渐减小,枝叶生物量比例逐渐增大,而粗根生物量比例则基本保持不变;胸径年均生长率、树高年均生长率及单株生物量年均生长率均随着竞争强度增大逐渐减小,而T/R值并不受林木竞争的影响。     

江南油杉人工林生长规律研究

【目的】研究了江南油杉人工林生长规律,以期为江南油杉人工林合理经营提供科学依据。【方法】在全面调查广西林科院老虎岭实验林场27年生江南油杉人工林基础上,在不同的3个标准样地内选择了12株平均木进行树干解析,深入分析其树高、胸径、单株材积生长规律及形数变化规律。并采用6种林木生长经验模型进行回归分析和比较,选出合适的生长模型。【结果】27年生江南油杉树高、胸径、材积的总生长量随着年龄的增加而增加,其中,树高生长总量为16.9 m,胸径生长总量为20.3 cm,材积生长总量为0.283 685 m^3。江南油杉胸高形数是随着年龄的增加先急剧增加,然后再缓慢下降,形数曲线呈反"J"型变化,胸高形数在第7年后小于1,第24年后曲线变化趋于平稳状态,保持在0.52左右。【结论】1)树高在6~14 a和18~24 a处于较高的增长水平,是江南油杉树高生长的速生期。胸径生长的速生期在6~16 a和18~27 a出现。树高和胸径的连年生长量随年龄的增加而增高增粗,树高的高生长期比胸径高生长期早2 a,树高与胸径的低生长期出现在同年。材积的第1个生长高峰期在1~14 a,在第26年后是材积的第2个生长高峰期。各龄阶胸高形数表明江南油杉的胸高形数大,树高尖削度小。2)通过比较分析6种生长模型对江南油杉胸径、树高和材积的实测值的拟合情况,苏玛克(Schumacher)模型可作为江南油杉树高和胸径生长模型,韦布尔(Weibull)模型可作为材积生长模型。经检验,预测值和实测值的残差及相对总误差均较小,模型精度较高,证明所选择的数学模型预测值与实际生长规律基本吻合。3)27年生江南油杉材积的连年生长量和平均生长量曲线经27 a生长仍未相交,说明江南油杉在27 a内尚未达到数量成熟。通过材积生长模型的推算结果,江南油杉材积年平均生长量与连年生长量相交于48~49 a间,即江南油杉数量成熟年龄为49 a,此时的江南油杉材积生长量为0.942 460 m^3。     

基于无人机影像的森林生物量估测与制图

【目的】森林生物量的精确测定,对于全球气候变化和碳循环研究具有重要的意义。【方法】以东北林业大学城市林业示范基地为研究区域,首先利用无人机平台获取整个研究区域的高分辨率无人机影像;然后在研究区域四种人工林样地中分别选取20 m×20 m的4块建模样方和4块测试样方,通过每木检尺法实测建模样方内林木的树高和胸径数据,建立H-DBH(树高-胸径)估算模型,并结合已有的DBH-SB(胸径-树干生物量)模型得到测试样方的森林生物量数据;在处理后的数字冠层高度模型(DCHM)基础上利用局部最大值法提取树高与树冠中心点位置,建立一种结合无人机影像提取树高与H-SB(树高-树干生物量)经验模型的森林生物量制图方法。【结果】不同样方的H-DBH模型R2均大于0.70,测试样方的总地上生物量平均值为6915.85 kg,总的估测精度为87%。通过ArcGIS软件结合本研究提出的方法快速得到了整个研究区域的地上生物量分布图,估测总地上生物量为4396.18 t。【结论】研究结果可为快速准确的进行森林生物量的估测提供基础数据和技术参考。     

Allometric model of the height–diameter curve for even-aged pure stands of Japanese cedar (<Emphasis Type="Italic">Cryptomeria japonica</Emphasis>)

We derived an allometric model of the height–diameter curve for even-aged pure stands, which was a modification of the earlier model proposed by Inoue (2000a). An individual-dependent allometric equation was used as the height–diameter curve. Using the discriminant analysis method, all trees composed of a stand were stratified into upper and lower trees. It was assumed that both relationships between mean tree height H _m and upper tree height H _u and between mean DBH D _m and mean DBH of upper trees D _u could be described by the time-dependent allometric power equations. The height–diameter curve showed an average relationship between tree height and DBH of a given stand at a given time, and hence it could be assumed that the height–diameter curve contained two points (D _m , H _m ) and (D _u , H _u ). With these assumptions, we derived an allometirc model of height–diameter curve, which allowed the coefficients of the curve to be estimated from mean tree height and mean DBH. The proposed model was fitted to Japanese cedar (Cryptomeria japonica D. Don) data. The error ratio of the allometric model ranged from 2.254% to 13.412% (mean = 6.785%), which was significantly smaller than that of the earlier model. When the error of mean tree height was ±1.0 m or less, the effect of the error of mean tree height on the error ratio was comparatively small. This suggested that the error of ±1.0 m in mean tree height could be accepted in the estimation of height–diameter curve using the allometric model. These features enable us to combine the allometric model with Hirata’s vertical angle-count sampling or growth models. In conclusion, the allometric model would be one of the most practical and convenient approaches for estimating the height–diameter relationship of even-aged pure stands.     

Above- and belowground biomass in a Brazilian Cerrado

Cerrado is a biome that occupies about 25% of the Brazilian territory and is characterized by a gradient of grassland to savanna and forest formations and by high species richness. It has been severely affected by degradation and deforestation and has been heavily fragmented over the past 4-5 decades. Despite the recognized overall ecological importance of the Cerrado, there are only few studies focusing on the quantification of biomass in this biome. We conducted such a case study in the South-East of Brazil in a cerrado sensu stricto (cerrado s.s.) with the goal to produce estimates of above- and belowground biomass and to develop allometric equations. A number of 120 trees from 18 species were destructively sampled and partitioned into the components: leaves, branches and bole. Five models with DBH (D), height (H), D²H and wood density (WD) as independent variables were tested for the development of allometric models for individual tree aboveground biomass (leaves + branches + bole). One model based on basal area (BA) as a stand parameter was also tested as an alternative approach for predicting aboveground biomass in the stand level. Belowground biomass was estimated by subsampling on 10 sample plots. Mean aboveground tree biomass (bole, branches and leaves) was estimated to be 62,965.5 kg ha⁻¹(SE = 14.6%) and belowground biomass accounted for 37,501.8 kg ha⁻¹ (SE = 23%). The best-fit equation for the estimation of individual tree aboveground biomass include DBH and wood density as explanatory variables (R² = 0.898; SEE = 0.371) and is applicable for the diameter range of this study (5.0-27.6 cm) and in environments with similar conditions of the cerrado s.s. sampled. In the stand level, the model tested presented a higher goodness of fit than the single tree models (R² = 0.934; SEE = 0.224). Our estimates of aboveground biomass are higher than reported by other studies developed in the same physiognomy, but the estimates of belowground biomass are within the range of values reported in other studies from sites in cerrado s.s. Both biomass estimates, however, exhibit relatively large standard errors. The root-to-shoot ratio of the sample trees is in the magnitude of reported values for savanna ecosystems, but smaller than estimated from other studies in the cerrado s.s.     

油松侧枝的节间特征及其变异规律

【目的】为阐明油松侧枝的节间特征及其变异规律,了解当年生节间枝条和针叶的异速生长关系,揭示侧枝空间构型、活力和光合产物分配的主要影响因子。【方法】本研究在35 a生油松林内选取了5株标准木的标准枝,通过枝条解析截取了372个节间,采用统计分析和模型模拟等方法对相关问题进行了研究。【结果】结果表明:油松枝条多分为3级,近90%的节间分布在2级和3级枝,直径生长周期为1~4 a、具有针叶着生和光合功能的节间占节间总数的83%;节间直径和长度均随枝级增加而显著下降,均随节间生长周期(或形成时间)的增加而显著增加,后者在枝级间及枝级内的变异均远高于前者,后者受枝级和着生位置光照环境的影响明显高于前者。全枝70%以上的枝条生物量分布在1级枝节间,80%以上的针叶分布在2级和3级枝节间;1级和2级枝的生物量以枝条为主,3级枝以针叶为主。直径生长周期为1~3 a的节间生物量以叶为主,4 a的以枝条为主,4 a以上的以完全以枝条为主。当年生节间的不同特征变量间均成显著的异速生长关系,而非成比例变化。【结论】节间是侧枝的基本单元,其数量、质量、生长发育及其在不同枝级和形成时间的变异,以及其主要构件的异速生长关系是影响侧枝空间构型、活力和光合产物分配的主要因子。     

基于混合效应的湖南马尾松次生林单木生长模型

【目的】建立湖南省马尾松次生林单木断面积与材积生长模型,为林木的生长预估提供理论依据。【方法】以湖南省2014年一类清查样地中的20块马尾松次生林为研究对象,选取5个具有生物学意义的生长方程,建立马尾松断面积和材积随年龄变化的基础模型,在此基础上,加入以样地为随机效应的随机参数,构建基于混合效应的湖南马尾松次生林单木断面积和材积生长模型。【结果】断面积生长最优基础模型为Logistic方程,其确定系数(R2=0.746)和预测精度(P=98.13%)最大,残差平方和(SSE=0.025)最小;材积生长最优基础模型为Richards方程,其R2为0.703,预测精度为97.20%,SSE为1.034;混合效应模型模拟结果显示,断面积和材积生长模型的随机参数均为μ1、μ2、μ3。混合效应模型的拟合效果较基础模型有显著提升,其中断面积生长模型的R2由0.746提升到0.974,平均误差Bias由0.000 26降低到0.000 01;材积生长模型的R2由0.703提升到0.984,平均误差Bias由0.001 73降低到0.000 13。两个模型的预测精度较对应的基础模型均有所提升。【结论】含样地效应的混合效应模型拟合效果和预测精度均优于基础模型,具有更高的适用性,可为该林分的可持续经营提供科学指导。     

湖南楠木次生林生长与收获预估模型

【目的】建立湖南省楠木次生林林分断面积与蓄积相容性生长收获预估模型,为林分的生长预测和经营决策提供理论依据。【方法】以湖南省1989—2014年6期一类清查样地中的楠木次生林为研究对象,建立其林分断面积和蓄积生长的联立方程组,在此基础上,加入样地效应,构建基于混合效应的联立方程系统。【结果】基础模型包括3个含林分变量的内生变量,模型M1、G2、M2拟合的确定系数(R2)分别为0.860、0.907、0.778;相比基础模型,混合效应模型不仅在R2上有所提高(0.960,0.913,0.915),其平均误差(Bias)和均方根误差(RMSE)也有明显的降低;对比残差分布图,发现混合效应模型拥有分布范围更小、分布更均匀的残差值;通过对比混合效应模型不同模拟的AIC、BIC值,同时结合似然比(LRT)检验,确定了M1、G2和M2的随机参数分别为(β1,β3)、(β6)和(β1,β3,β6)。【结论】基于混合效应的湖南楠木次生林相容性联立方程系统能够提高模型的精度与适用性,更准确地预估该林分的生长与收获,为其经营管理提供科学依据。     

四种针叶低效林单株生长模型构建

以碳汇林基线情景低效针叶林,包括日本落叶松、杉木、马尾松、湿地松为研究对象,利用收集和调查的生物量与解析木实测数据,选择不同数学模型,通过曲线回归、非线性回归方法拟合模型参数,建立4个树种的单株生物量模型、胸径生长模型和树高生长模型。结果表明:4个树种的单株生物量模型、胸径生长模型采用相关系数较高、MSE值最小的幂函数模型、S模型拟合效果最好;4个树种的树高生长模型形式各异,日本落叶松、湿地松以Logistic模型拟合效果最好,杉木以抛物线模型拟合效果最好,马尾松以S模型拟合效果最好;检验结果表明,所建日本落叶松、杉木、马尾松、湿地松的生长模型预估精度均达到了95%以上,且都通过了F检验。