基于气候因子的杉木人工林削度方程构建

【目的】基于湖南省永州市75块杉木人工林样地的调查数据,构建含气候因子的杉木人工林树干削度方程,为后续研究气候因子对杉木树干削度的影响提供理论依据。【方法】从4个备选基础模型中选取1个最优的作为基础模型,使用数量化方法Ⅰ筛选出显著的气候因子,在此基础上,将气候因子和林分密度因子通过混合效应模型方法添至最优的基础模型中,确定最优的随机效应添加形式,从而构建含气候因子和林分密度因子的杉木人工林树干削度方程。【结果】Kozak(2004)模型为最优基础模型,其Ra2为0.959 5;夏季平均最高温（Txmax）、生长积温（DD5）为影响树干削度显著的气候因子。单含林分密度因子的杉木人工林树干削度方程的Ra2为0.971 0,均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）分别为0.757 2、0.546 7,而含气候因子和林分密度的杉木人工林树干削度方程Ra2为0.981 6,RMSE和MAE分别为0.603 4、0.431 2,相比最优基础模型Ra2提升了2.3%,RMSE降低了32.56%,MAE降低了34.56%;相比单含林分密度因子的杉木人工林树干削度方程Ra2提升了1.1%,RMSE...     

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。     

湖南省栎类削度方程模型研建

以湖南省栎类为研究对象,基于157株样木的直径-树高干形数据,拟合3种简单削度方程和3种可变参数削度方程。选取常用的模型评价指标,结合模型残差图和模型相对排序法,对6个模型进行综合对比评价,利用“留一法”对模型进行适用性检验。结果表明：6种削度方程的确定系数R²和预估精度P分别超过0.94和99%,模型拟合效果较好;3种简单削度方程在树干基部均存在明显的系统偏差,而可变参数削度方程可有效减少这种系统偏差,拟合效果均优于简单削度方程;从模型评价指标和相对排序值可以看出,除MSE外,模型4的其余5项指标均在6个模型中表现最好,且模型4的整体排序值最小,可作为湖南省栎类的最优削度方程。     

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。     

基于混合效应的杉木人工林冠幅模型

构建杉木(Cunninghamia lanceolata)人工林单木冠幅模型,可以提高杉木冠幅的预测精度,并为杉木人工林的科学经营提供参考依据。以杉木为研究对象,基于江西省崇义县杉木人工林57个样地的7 198株单木数据,对基础模型进行扩展,并构建含林分因子和单木因子的冠幅非线性混合效应模型;采用十折交叉验证方法,以调整后的决定系数(R²_adj)、均方根误差(E_RMS)和平均绝对误差(E_MA)模型评价指标对各模型的预测效果进行评价。结果表明:(1)备选模型中,Logistic模型的预测效果最佳。(2)除胸径以外,有6个指标对冠幅有显著影响(P<0.05)。6个指标分别是地位指数、林龄、基尼系数(Gini系数)、林分密度指数、枝下高和大于对象木的断面积之和。添加协变量构建的广义模型较基础模型更优,R²_adj增加了28.53%,E_RMS和E_MA分别下降了17.80%和15.72%。(3)考虑样地水平随机效应的混...     

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。