长白落叶松?水曲柳混交林冠幅预测模型

  目的  基于黑龙江省尚志市帽儿山林场和一面坡林场长白落叶松?水曲柳混交林24块标准地的3 164株长白落叶松样木及3 574株水曲柳样木的数据，分别构建了长白落叶松和水曲柳的冠幅模型。  方法  通过分析不同混交方式林分内长白落叶松和水曲柳冠幅的变化规律及其与林木竞争因子的关系，从6种常用的线性和非线性基础冠幅模型中选取最优模型，并将混交比例S_i和树木在混交带内位置P作为哑变量，加入其他树木变量和林分变量，分别构建长白落叶松和水曲柳的冠幅模型，并对所构建的模型进行评价。  结果  长白落叶松和水曲柳冠幅在不同混交比例S_i和混交带不同位置P下差异显著；冠幅与DDH（林木胸径与林分优势木胸径之比）和HDH（林木树高与林分优势高之比）成正相关，与大于对象木的胸高断面积之和（BAL）成负相关，与距离无关的竞争因子可以反映树木的竞争压力，对冠幅具有影响；长白落叶松冠幅与冠长率（CR）成正相关，与高径比（HD）成负相关；水曲柳冠幅与水曲柳优势木平均高（H_0Fra）成正相关，与高径比（HD）成负相关。包含混交比例哑变量S_i和混交带位置哑变量P的长白落叶松和水曲柳冠幅模型拟合冠幅（CW）的R_a2分别为0.564 2和0.545 9，加入树木变量和林分变量后长白落叶松和水曲柳冠幅模型拟合CW的R_a2分别为0.674 5和0.589 6。  结论  包含混交带位置哑变量P、混交比例哑变量S_i、树木变量（CR和HD）、林分变量（H_0Fra）的长白落叶松和水曲柳冠幅模型具有较好的拟合效果及预测精度。因此，本研究所构建的冠幅模型可以很好地预测混交林内长白落叶松和水曲柳的冠幅，为进一步研究混交林树木树冠结构奠定了基础。      

迎春5号杨树心边材及树皮的生长变异特征

根据2020年调查的尚志市林业局18块迎春5号杨树(Populus nigra×P.simonii)人工林样地的90株解析木数据,采用协方差分析、配对t检验、方差分析、多重比较等统计方法,对迎春5号杨树心材、边材、树皮的方位变异、横向变异、纵向变异、林分间变异、株间变异进行研究,并采用回归分析建立心材年轮数、心材半径、边材宽度与形成层年龄的回归模型。结果表明：迎春5号杨树心材、边材、树皮的方位变异不显著。心材半径、树皮厚度随着树干高度增加而减小,而边材宽度在树干基部较大,在树干中间大部分区域随高度变化浮动较小,在接近树梢位置的附近区域随高度增加明显减小。心材、边材、树皮的生长与去皮半径、胸径之间皆存在极显著的关系(P<0.01)。不同林分间的心边材比存在显著差异,各个林分内的心边材比也存在不同程度的株间差异。心边材年轮数随形成层年龄的增加而增加,迎春5号杨树心材形成年龄最早为2 a,且心材与边材的生长速率在12～14 a达到最高,在17 a之后趋于平缓。杨树在生长初期的生长速度过快从而提前达到成熟年龄。     

落叶松人工林直径分布动态预估模型1）

基于小兴安岭地区和长白山地区102块落叶松人工纯林固定标准地复测数据（10 a间隔期）,采用参数预测模型（PPM）系统,建立了前期Weibull分布参数（b1）与前期林分调查因子模型、前期参数c1与b1之间的回归模型、两期参数b2与b1的回归模型、以及两期参数c2与b2之间的回归模型,并采用似乎不相关回归（ SUR）理论,估计了模型的参数;利用“刀切法”选择平均相对误差（ ME ）、平均相对误差绝对值（ MAE ）、预测精度（ P）、相对误差（ B）、误差指数（ IE ）等指标,分别对所建立的参数动态预测方程及直径分布动态预测结果进行了检验。结果表明：所有模型的R2a较好（0．428～0．897）,RMSE均较小（0．37～0．94）,所建立的直径分布动态预测模型具有较好的拟合效果。通过检验,所建立的参数动态模型预估能力较好（－10％＜ME＜－2％,P＞95％）,并能较好地预测落叶松人工林未来直径分布（B0＝4．38％,B1＝12．38％,IE＝524）。     

基于混合效应的杂种落叶松人工幼龄林单木枯损模型

目的利用固定间隔期复测数据,运用不同方法建立杂种落叶松人工幼龄林单木枯损模型,为确定杂种落叶松合理的经营措施和推广应用提供依据。方法基于2003—2015年黑龙江省江山娇实验林场48块样地的复测数据,通过Logistic模型,利用全子集法和最大似然估计构建杂种落叶松单木枯损模型。使用列联表分析和分类率-阈值散点图,确定枯损模型预估时的最佳阈值。引入随机参数,构建样地水平广义线性混合模型。模型估计方法为自适应积分最大似然估计,模型筛选指标为Akaike信息标准(AIC)、贝叶斯信息标准(BIC)以及-2倍对数似然值。通过计算绝对平均偏差(Bias),绘制ROC曲线以及模型预估枯损率与实际枯损率直方图对两种模型的预测结果进行评价比较。结果包含单木(林木胸径,DBH;胸径平方,DBH2)、林分(林分断面积,BA)、竞争(大于对象木树木断面积之和变形,BALD)3个水平变量组合的单木枯损模型拟合效果最佳。杂种落叶松枯损主要发生在小径阶且相对竞争较大时。单木枯损概率随DBH增加逐渐减小,随BALD、BA增加而逐渐增加。最佳阈值有效提高了模型预估效果,方差-协方差结构为无结构矩阵(UN)时,四参数混合模型的拟合结果最佳,其预估的林分枯损率更接近实际林分枯损率。结论混合模型能够更有效地描述和预估杂种落叶松的单木枯损。阈值分析是提高二分类模型预测准确性的有效方法。杂种落叶松作为速生树种,幼龄时期应适时进行抚育间伐以减少枯损发生的概率。      

黑龙江省小黑杨人工林分生长收获模型研究

基于黑龙江省5期一类调查数据中587个小黑杨人工林样地,建立了小黑杨人工林生长与收获联立方程组预估模型,采用三步最小二乘法估计模型参数。结果表明:模型拟合及检验结果良好,确定系数(R2)均在0.96以上,模型检验精度均在96%以上,可用于估计黑龙江省小黑杨人工林断面积和蓄积量。     

东北林区天然白桦相容性生物量模型

基于东北林区天然白桦实测生物量数据,通过2种方案(以总生物量为基础分级控制和以总生物量为基础直接控制)建立天然白桦一元和二元相容性生物量模型,模型参数估计采用非线性度量误差联立方程组估计方法,并采用加权回归的方法进行异方差的消除。结果表明:2种方案所建立的天然白桦一元、二元相容性生物量模型的确定系数R2=0.800～0.988,模拟效率(EF)=0.80～0.97;2种方案所建立的相容性生物量模型的预测精度大多数在80%以上,树枝和树叶生物量模型的预测精度较差,但也在69%以上;所建立的相容性生物量模型中,总生物量和树干生物量模型效果较好,树根、树叶和树枝生物量模型效果较差。总的来说,2种方案所建立的相容性生物量模型都具有一定的精度,都能对天然白桦生物量进行很好的预估,以总生物量为基础直接控制方案所建立的一元和二元相容性生物量模型好于以总生物量为基础分级控制方案所建立的一元和二元相容性生物量模型,所以在进行天然白桦生物量预估时,建议采用以总生物量为基础直接控制所建立的相容性生物量模型。     

基于联立方程组的人工樟子松枝下高模型构建

目的基于黑龙江省帽儿山实验林场、横头山林场、孟家岗林场的61块樟子松人工林固定样地的5211株样木调查数据,构建了树高模型与枝下高模型的联立方程组。方法首先,从8种常用的标准树高曲线,选出拟合效果较好的2个模型作为树高曲线的备选模型。再以5个枝下高预估模型作为基础模型,通过引入林木及林分变量(林木大小,竞争因子,立地条件)采用最优子集回归法筛选出3个变量少且拟合效果较好的模型作为枝下高备选模型。将树高曲线备选模型与枝下高备选模型分别两两联立,建立树高与枝下高联立方程组模型,采用似乎不相关回归(SUR)对模型参数进行求解。最后,对联立方程组进行评价。结果树高(H)和枝下高(HCB)与林分断面积(G)和优势木平均高(H₀)呈正相关。最优的联立方程组预估树高时调整后相关系数(R_a2)为0.9520,均方根误差(RMSE)为1.17m;预估枝下高时的R_a2为0.9066,RMSE为1.36m,并且模型的各项检验指标数值较小。结论整体来看,联立方程组的拟合效果较好,预估精度较高,同时联立方程组解决了树高与枝下高的内在相关性问题。本文所建立的含林分因子的树高模型与枝下高模型联立方程组可以很好地预估不同林分条件下樟子松人工林的树高和枝下高,为进一步研究樟子松树冠结构和动态提供了基础。      

黑龙江西部地区人工小黑杨立木可加性生物量模型

目的森林生物量和碳储量是研究许多林业问题与生态问题的基础。因此,准确测定生物量和碳储量十分重要。建立生物量模型是生物量和碳储量估测的重要手段。以人工小黑杨为研究对象,进行各分项生物量最优模型的选取,构建3种小黑杨可加性生物量模型系统,即基于胸径变量的一元可加性生物量模型系统、基于胸径和树高变量的二元可加性生物量模型系统以及基于最优变量的多元可加性生物量模型系统,为全国性生物量监测提供可靠的理论与技术支持。方法采用聚合型可加性模型来建立生物量模型;模型参数估计采用非线性似乎不相关回归模型方法;采用“刀切法”评价所建立的3种立木可加性生物量模型。结果仅含有胸径的异速生长方程是一种最为简单的模型形式,且具有较高的预测精度。包含树高和树冠属性因子(冠幅和冠长)的生物量模型能提高模型的预测能力,尤其能显著提高树枝、树叶和树冠生物量模型的预测能力。所建立的3种小黑杨可加性生物量模型拟合效果较好,其调整后确定系数(R_a2)均大于0.81,平均相对误差(ME)为-1.0%~10.0%,平均相对误差绝对值(MAE)均小于25%,所有模型的平均预测精度在85%以上。多元可加性生物量模型优于一元可加性生物量模型和二元可加性生物量模型。结论为了使模型参数估计更有效,所建立的生物量模型需要考虑立木总生物量及各分项生物量的可加性。虽然获取树冠属性因子需要花费大量人力和财力,但随着林地环境的变化,多元可加性生物量模型在结合生长模型精确估计小黑杨生物量方面具有一定的优势。总的来看,所建立的立木生物量模型均可对小黑杨生物量进行很好的估算。      

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。