油松林分断面积与蓄积量生长模型研究

对北京地区油松林分断面积、蓄积量生长模型进行研究,为建立通用的、相容的断面积、蓄积量生长模型奠定基础。利用北京市油松一类清查数据,以Richards和Shumacher 为基础模型,通过选取不同的密度指标,分别拟合油松林分的断面积、蓄积量生长模型,并选取最优的断面积、蓄积量模型,引入哑变量,将间伐林分和未间伐林分合并建立林分断面积、蓄积量生长模型。结果表明,油松林分的断面积、蓄积的模拟效果都较好,R²分别最高达0.900 0、0.890 0,而且不同的密度指标直接影响模型的预估效果,林分断面积生长模型选用林分密度指数作为密度指标的预估效果更好;林分蓄积量生长模型选用林分断面积作为密度指标时预估效果更好,当在模型中的渐近值参数引入密度指标后,Schumacher模型对林分蓄积量的预估精度又要略优于Richards模型,通过模型的独立性检验,预测精度均在91%以上;而在最优的模型上引入哑变量后的林分断面积、蓄积量模型的R²、预测精度都比常规的模型稍高,R²均在0.900 0以上,预测精度在0.950 0以上。引入哑变量能适当的提高模型的精度,可以用来描述北京地区油松林分在不同措施下的生长变化规律,也解决了不同类型林分合并建模不相容的问题。     

基于度量误差方法的杉木储备林间伐与未间伐林分生长模型研究

利用湖南永州金洞林场储备林数据,以Richards式和Schumacher式为基础模型,引入经营措施的哑变量,建立基于传统方法和哑变量方法的林分断面积和蓄积生长模型方程组,采用非线性度量误差方法拟合模型参数。经检验,哑变量方法建立的林分断面积和蓄积生长模型的决定系数和预估精度比传统方法建立的生长模型有所提高,而各项误差相应减少,且模型回归效果显著,残差分布更集中于横轴两侧。基于哑变量方法拟合出的林分断面积和蓄积生长模型不仅考虑了抚育间伐对林分生长过程的影响,而且采用非线性度量误差方法联立方程组求解模型参数,也使得林分断面积和蓄积生长模型更具有相容性和一致性。     

基于哑变量的油松人工林和天然林生长模型

为准确掌握油松生长过程、改善油松经营管理模式,利用北京地区油松连续清查数据,在Richards模型基础上,考虑林分起源的差异,在模型中引入哑变量,建立北京地区不同林分起源相容性油松林分生长模型。结果表明：所建立的含哑变量的油松生长模型,对油松林分生长模型的拟合效果较好,决定系数高达0.9380和0.9918;油松蓄积量的拟合效果比断面积好,人工林的拟合效果高于天然林。用检验数据对模型进行适应性检验,林分断面积和蓄积量生长模型的预估精度均在90％以上。     

油松林分断面积生长预估模型研究

在森林经营中,间伐林分、未间伐林分分开单独建模存在不相容的问题,有必要对其进行研究,并建立统一的模型。利用森林资源一类清查数据,以Schumacher模型为基础,通过引入哑变量、间伐指标分别建立北京市油松林分断面积生长预估模型,使得间伐林分和未间伐林分能够整合在一起建立统一的模型。经检验,引入哑变量模型对油松林分断面积的预测精度最低,为87．99％;其次是引入间伐指标模型,预估精度为88．36％;综合引入哑变量和间伐指标模型预估精度最高,为88．61％。所建模型对间伐林分和未间伐林分均适用,更方便于在实践中应用。     

基于度量误差方法的油松林分生长模型

为掌握北京地区油松Pinus tabulaeformis生长过程,建立相容的断面积和蓄积模型,通过引入间伐林分与未间伐林分的哑变量,分别建立林分断面积、林分蓄积生长模型,然后从相容的角度出发,建立林分断面积、蓄积量的误差变量联立方程组,并与不含哑变量的传统生长模型的误差变量联立方程组进行比较。经检验,传统误差变量联立方程组中林分断面积和林分蓄积生长模型的预测精度都在92%以上,对油松林分断面积的预测精度高达0.921 5,决定系数高达0.900 1,对油松林分蓄积量的预测精度达到了0.928 3,决定系数高达0.912 3,而引入哑变量的误差变量联立方程组中,模型的预测精度和确定系数稍高,均在93%以上,对油松林分断面积的预测精度高达0.939 8,决定系数达到了0.927 9,对油松林分蓄积量的预测精度在0.930 0以上,决定系数达0.932 8。这说明引入哑变量,一定程度上提高了模型的预测精度,而且所建模型比较合理,形式相对简单,便于应用,不仅使得林分水平上的林分断面积、蓄积量的预测结果具有相容性,同时还考虑了间伐措施对林分生长的影响,达到了林分生长与收获模型整体化研究的目的,为林分的经营管理提供了可靠依据。     

河南省栎类和杨树林分断面积和蓄积生长模型构建

目的建立河南省栎类和杨树林分断面积和蓄积生长模型,为森林可持续经营提供基础数据。方法基于河南省最近3期一类森林资源清查数据,从9个具有生物学意义的备选模型中选出一个最优基础模型。以树种和立地等级作为哑变量,构建林分断面积和蓄积生长模型。结果利用全部样地数据拟合9个备选模型,断面积和蓄积最优生长模型都是Richards形式的模型,决定系数均在0.92以上。引入树种和立地等级作为哑变量后,与基础模型相比断面积和蓄积生长模型拟合精度都有所提高,其决定系数分别为0.98和0.94。结论带树种和立地等级的哑变量模型能同时反映河南省栎类和杨树林分断面积和蓄积生长规律,既减少了建模工作量,又提供了不同林分合并建模的方法。河南省栎类林分断面积和蓄积生长极限值高于杨树;相同林分密度条件下,栎类早期生长速率低于杨树,且栎类和杨树的生长速率均随着立地质量的下降而降低。      

气候对云南松林分生物量的影响研究

基于云南省森林资源连续清查数据和气象站点数据,以为云南松林为研究对象,利用13种基础模型对林分生物量生长进行拟合,选取最优模型引入气象因子,分析林分生物量与不同气象因子的相关性。结果表明:年平均降水量(MAP)和年平均日照时数(MASD)与云南松林分生物量的相关性不显著;年平均温度(MAT)和年平均生物学温度(BT)与云南松林分生物量存在极显著的负相关关系(P0.01);以决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)为指标,选出最优模型为Gompertz模型,R2达到了0.461,RMSE为23.184 t/hm2;分别将MAT、WI、BT、HI气象因子引入最优模型后,模型RMSE和绝对平均相对误差(RMA)均有所降低,R2分别达到0.524、0.532、0.520、0.521;预估精度(P)分别达到73.349%、71.792%、72.863%、62.354%。因此引入气象因子将提高云南松林分生物量生长模型的拟合精度。     

湖南省杉木林分相容性树高曲线方程组研究

为了掌握杉木Cunninghamia lanceolata天然林与人工林的树高、胸径生长规律,改进杉木的营林生产模式,利用湖南省杉木一类清查数据,选择了6种常用经验方程拟合杉木树高曲线和胸径生长曲线,从中选出最优模型。在此基础上,考虑林分起源的差异,采用引入哑变量的度量误差模型方法建立不同起源林分相容性树高曲线方程组,并分析比较林分各阶段的生长状况。结果表明:引入哑变量后所建立的树高曲线方程组效果更好,在含哑变量的树高曲线方程组中杉木林分平均胸径生长过程曲线、平均树高曲线的拟合决定系数分别为0.820 5,0.758 0,预估精度分别达到了98.30%和98.01%,且其他各项评价指标均优于不含哑变量的树高曲线方程组;通过对比分析各林分不同林龄段的生长状况知:杉木人工林和天然林的总体趋势一致,但在中幼龄阶段,人工林的树高和胸径生长率高于天然林,且人工林的树高与胸径均比天然林先达到最大值。利用引入哑变量的度量误差模型方法建立树高生长模型,不仅考虑度量误差提高了模型精度,还解决了模型间不相容的问题。     

黑龙江省主要林分类型林分碳储量预估模型

利用2期黑龙江省森林资源连续清查数据(2005—2010年),根据林分变量和林分碳储量间的关系构建了林分水平的全树碳储量预估模型,并对应不同起源选择不同的模型形式,用加权最小二乘法消除了异方差。由于地域的不同,相同林分类型碳储量可能存在差异,因此在构建的碳储量模型基础上,利用哑变量方法构建考虑不同地域的林分碳储量模型。结果表明:区分起源的林分碳储量模型对于天然林和人工林都具有良好的拟合精度,R~2均大于0.94,模型评价指标中平均相对误差均在±6.00%以内,平均相对误差绝对值基本小于10%,仅黑桦天然林为15.33%。大部分模型的预测精度在95%以上。利用哑变量方法构建的考虑不同地域的林分碳储量通用模型的R~2均大于0.94,平均相对误差均较小,平均相对误差绝对值均在小于8%,预测精度都在95%以上。对于包含区域哑变量的通用模型,在满足相同的林分平均断面积条件及其他变量、参数a、c不变时,不同区域对应的参数b值越大,相应区域碳储量越大;在满足相同的林分平均高(或者林分年龄条件)及其他变量、参数a、b不变时,不同区域对应的参数c值越大,相应区域碳储量越大。     

基于哑变量的闽楠天然次生林单木胸径和树高生长模型研究

目的通过对闽楠天然次生林胸径和树高生长规律及生长模型的研究,为林木生长预估及林分质量提升经营措施的制订提供参考。方法以江西省安福县闽楠天然次生林为研究对象,通过标准地调查及树干解析等方法获取基础数据,按林木竞争压力水平从小到大将林木分为类型1、类型2和类型3,分析胸径和树高的生长规律;选取5种具有生物学意义的生长方程,根据模型拟合优度与评价指标选取最优基础生长模型,在最优模型的基础上构建含竞争类型哑变量的生长模型。结果（1）利用树干解析数据分析显示,30 ~ 50年为胸径生长速生期,连年生长量最大值达到0.57 cm;35 ~ 45年为树高主要生长速生期,连年生长量最大值为0.37 m。（2）胸径最优基础模型为Gompertz方程,模型R2和预估精度分别为0.756和94.28%,构建的最优哑变量模型的R2和预估精度分别为0.873和95.71%;树高最优基础模型为修正Weibull方程,模型R2和预估精度分别为0.856和96.54%,构建的最优哑变量模型的R2和预估精度分别为0.882和96.96%。（3）由构建的哑变量生长模型拟合的不同竞争类型下的胸径和树高生长曲线得知,胸径和树高总生长量均表现为类型1 > 类型2 > 类型3,类型1胸径最大生长量是类型3的1.6倍。结论竞争压力对闽楠胸径、树高生长均产生影响,较大的林木竞争压力不利于闽楠生长;构建含有竞争类型哑变量模型的拟合优度及预估精度均优于基础模型,有利于提高建模的精度和模型的适用性。      

浙江省杉木实生林多形地位指数曲线模型

利用在浙江省各地收集的65株20年生以上杉木实生林详测标准地优势木解析木资料,建立了优势高生长Richards模型。用参数预估法编制了浙江省杉木实生林多形地位指数表。检验结果表明,各指数级曲线平均拟合精度为0.41,预报精度为0.55。与浙江省杉木实生林单形地位指数表相比,精度明显提高。     

广东省枫香单木干材生物量生长模型的研建

枫香（Liquidambar formosana）是我国闽北林区重要的乡土树种,生长迅速、适应性强,在观赏、药用、用材等方面都有着重要作用。单木模型是林分模型的基础,通过建立单木生物量生长模型,在时间维度上分析林木生物量生长的动态变化,以期为全面评价森林的固碳能力提供科学依据。采用典型抽样的方法,从广东省9个地区的一类样地附近抽取枫香样木40株（天然起源25株,人工起源15株）,破坏性实测各组分的生物量并进行树干解析得到样木的生物量生长数据。基于逻辑斯蒂（Logistic）、坎派兹（Gompertz）和理查德（Richards）3种基础生长方程,利用哑变量的方法,建立分起源和立地等级的枫香干材生物量生长模型,以决定系数R²、均方根误差RMSE、总相对误差TRE和平均预估误差MPE 4个指标来评价各模型,进而分析枫香干材生物量的生长过程。结果表明,Richards方程在基础模型中效果最佳（R²=0.61,RMSE=50 kg）;与Richards方程相比,哑变量模型R²提高了11%,RMSE降低了7.95 kg;起源与立地等级对枫香干材生物量均产生了较大影响,在天然起源的高立地等级条件下,枫香干材理论最大连年生长量和平均生长量分别在其生长的第23年和第38年到达。     

云南松地上生物量模型研究

森林生物量作为森林生态系统的最基本数量特征,是研究许多林业问题和生态问题的基础,但由于地域的不同,地上生物量及各分项生物量存在差异。以西藏、云南2个省(自治区)的130株实测云南松Pinus yunnanensis生物量数据,分别用传统回归方法和利用引入地理区域为特征的哑变量方法建立了地上总生物量和地上各分项生物量的一元(胸径为自变量)、二元(胸径和树高为自变量)和三元(胸径、树高、冠幅为自变量)模型。结果表明:所建生物量模型中,地上总生物量模型精度最高,预估精度为0.9300~0.9600,其次是树干、树皮和干材生物量模型,预估精度为0.9000~0.9500,树叶生物量模型的预估精度相对较低,其值为0.8500~0.8900,而且所有的模型都满足二元模型的预估精度和确定系数比一元模型高,与三元模型相差不大。引入哑变量后的模型中,不管是一元模型、二元模型还是三元模型,模型的确定系数、预估精度都相应提高,确定系数为0.7300~0.9600,预估精度为0.8800~0.9600,而且估计值的标准误差和平均相对误差都减少了。因此,构建不同区域地上生物量和和各分项生物量模型时,建议引入哑变量,以提高模型精度和适用性,来解决不同地区模型不相容的问题。     

基于哑变量和因子选择的森林蓄积量估测研究

为提高森林蓄积量遥感估测精度,探讨哑变量技术在蓄积量遥感估测中的作用。以云南省普洱市思茅区为研究区,以Landsat 8 OLI和93块森林资源二类调查角规控制样地数据为基础,使用随机森林（random forest）算法进行遥感变量因子的选择,并以龄组为哑变量分别构建基于哑变量的SVR和PLSR蓄积量估测模型,采用留一交叉验证对结果进行评估。结果表明,使用随机森林算法进行变量的选择有效减少了自变量的维度,提高了计算效率;其次,哑变量引入后,PLSR和SVR 2种回归模型的估测精度都比无哑变量方法有明显的提高,且SVR的估测结果优于PLSR;在引入哑变量后SVR模型的决定系数R²由0.59提高到0.68,相对均方根误差rRMSE由36.76%降低至32.97%,PLSR模型的决定系数R²由0.53提高到0.62,相对均方根误差rRMSE由39.41%降低至35.24%。在森林蓄积量的遥感估测中,哑变量技术的应用可以在一定程度上解决不同蓄积量大小对估测结果造成的影响,进而提高蓄积量的估测精度。     

丹清河林场天然次生林林分蓄积量生长模型

以黑龙江省哈尔滨市丹清河林场的主要次生森林类型为对象,基于小班调查数据,利用Richards、Mistcherlich、Logistic、Gompertz和Schumacher 5种理论生长方程,建立了林分蓄积量生长模型,采用模型拟合统计量、误差及残差分布对模型进行评价和检验。结果表明:白桦林、柞木林Richards模拟结果最好;人工落叶松林、天然阔叶林、天然针叶混交林Logistic模拟最好,天然针叶林Schumacher模拟最好。为该地区森林生长预测和经营优化提供了参考和依据。     

云南松林分平均高生长模型及模型参数环境解释

目的云南松作为我国西南地区的主要建群树种,在西南地区占有重要地位,研建其林分平均高生长模型以及对模型参数进行环境解释,可为气候变暖背景下研究云南松林分的生长动态提供经验模型。方法基于云南省森林资源连续清查数据和气象数据,以云南松林为研究对象,结合7种理论生长模型,采用非线性回归方法构建林分平均高生长模型,并对最优模型的参数进行环境解释。结果对选定的7种理论生长模型进行拟合,以调整R2和均方根误差(RMSE)为模型拟合精度指标,从中选出林分平均高最优生长模型,将标准化的环境影响因子引入到最优生长模型参数中,对最优模型的参数进行环境解释。经方差分析可知,引入环境影响因子后的模型与基础模型之间有显著差异,研究取得了较好的结果,模型具有一定的适用性。结论(1) 从7个理论生长方程中选定林分平均高最优生长模型为逻辑斯蒂(Logistic)模型,调整R2达到0.616,均方根误差RMSE为2.328 m。(2)将环境影响因子引入到不同参数组合位置时表现最优的模型形式,作为该环境因子对林分平均高生长模型的参数环境解释,各环境因子引入后,模型拟合效果明显提高。调整R2后,提高最显著的是将湿润指数同时引入到参数a、b、c位置上时的模型形式,其拟合效果提高了5.375%;提高最低的是将土壤厚度因子同时引入到参数a、b、c位置上时的模型形式,其拟合效果提高了1.938%。(3)各环境影响因子对林分平均高生长模型的影响程度大小排序为:湿润指数>年均降水量>海拔>潜在蒸散量>年均温度>温暖指数>年均生物学温度>坡度>土壤厚度。(4)地形因子和气候因子与林分平均高生长之间的关系有正有负,地形因子中的海拔因子对林分平均高的影响不大,气象因子中温度对林分平均高生长的影响是通过对降水的制约来实现的。