马尾松人工林树高BP模型研究与应用

用BP人工神经网络建立了马尾松人工林树高模型,并在树高模型的基础上,提出了马尾松地位指数计算式,从而编制了地位指数表。结果表明:用人工神经网络建立模型拟合精度为94.76%,检验精度为92.15%,所建模型无系统偏差,人工神经网络很适合建立非线性模型。     

不同起源马尾松与杉木林分树高曲线的拟合及对比

【目的】选择7种模型拟合同一立地条件下马尾松和杉木人工林与天然林的树高生长曲线,并从中选出最优模型,为福建省马尾松和杉木人工林与天然林的合理经营奠定基础。【方法】基于福建省第7次森林资源一类清查数据,以同一立地条件下639株(人工林326株、天然林313株)马尾松标准木及687株(人工林498株、天然林189株)杉木标准木为研究对象,利用二次项方程、幂函数方程、对数方程、S曲线方程4种经验方程及Richards模型、Logistic模型、单分子式模型3种理论方程,拟合马尾松人工林和天然林、杉木人工林和天然林4种林分类型的树高曲线,并以调整决定系数、均方根误差、总相对误差和预估精度为评价指标,选择4种林分类型的最优树高模型。【结果】马尾松人工林与天然林分别以幂函数方程、二次项方程拟合效果较好,预估精度分别达到96.812%和96.474%;杉木人工林和天然林用Richards模型拟合效果最好,预估精度分别达到96.742%和96.495%。【结论】通过比较分析,获得了最适合模拟马尾松和杉木人工林与天然林的树高生长曲线模型。     

杉木人工林直径分布BP模型的研究

以相对直径作为输入向量,以株数累积频率作为输出向量,建立直径分布的BP神经网络模型;用杉木人工林直径分布的实际数据训练,选出的最佳模型,拟合精度为99.03%,检验精度为97.64%,所选模型没有系统偏差.与Weibull分布模型相比,具有较好的拟合效果.研究结果进一步表明,人工神经网络是一种有效的林分直径分布模拟技术.     

林分保留密度的人工神经网络模型研究

为探索人工神经网络在林分保留密度研究中的应用效果,以马尾松人工林为对象,481块标准地资料为基础数据,用MATLAB的正切“S”形函数tansig为神经元的作用函数,以年龄和密度的标准化、归一化数据为训练样本,构建和训练林分保留密度的人工神经网络模型,并与幂函数进行对比研究.结果表明,密度与年龄的关系用幂函数(y=axb)描述,拟合精度为91.29%;用人工神经网络描述,拟合精度为94.27%.可见,人工神经网络能比常规方法更好地模拟林分密度随年龄的变化规律,特别能有效地模拟经营活动下的复杂过程.     

华山松种源对树高生长模型参数的影响

【目的】研究华山松种源对树高生长模型参数的影响,为建立通用的华山松树高生长模型奠定基础。【方法】以湖北省宜昌市大老岭林场华山松种源试验林为研究对象,利用林龄4~10年、24年和32年的树高数据,建立华山松11个种源的基础模型、哑变量模型和非线性混合模型,并对各模型的拟合精度进行比较。【结果】在Richards、Logistic、Schumacher和Korf 4个最常用的树高理论方程中,以Richards方程的拟合效果最好,故选其作为基础模型。哑变量模型和非线性混合模型的检验结果均显示,华山松种源对树高生长模型的渐进参数有显著影响,而对生长速率参数和形状参数无显著影响。对比3种模型的决定系数R2、残差平方和SSE、平均绝对残差|E|和均方根误差RMSE4个精度评价指标发现,哑变量模型和非线性混合模型的精度比基础模型明显提高,二者平均精度的决定系数R2提高1.37%,残差平方和SSE降低18.27%,平均绝对残差|E|降低12.77%,均方根误差RMSE降低9.6%;哑变量模型的拟合精度比非线性混合模型稍高,决定系数R2提高0.1%,残差平方和SSE、平均绝对残差|E|、均方根误差RMSE分别降低1.8%,4%和0.9%。【结论】华山松种源对树高生长模型的渐进参数有显著影响,而对生长速率参数和形状参数无显著影响。在种源数量不多时,利用哑变量模型建立通用的华山松种源树高生长模型是一种较好的方法。     

Richards函数与Schnute生长模型的比较

在分析Richards生长函数的假设和性质的基础上,探讨了Richards方程在实际应用时所出现的两个特例(m<0),并介绍了Schnute生长模型的假设及推导过程。通过详细比较Richards函数与Schnute生长模型的假设、公式推导、参数之间关系以及两个模型的函数表达式和拟合实例,论证了Schnute模型并非为一新的理论生长方程,而与Richards方程完全相同,属于Richards函数的另一种解的表达式。当Richards方程中参数m不受约束时,完全可以拟合一些特殊的生长曲线,结果与Schnute模型完全相同。     

Richards生长函数在107-杨树速生丰产林生长预测上的应用

利用山东省宁阳县3种不同立地条件下的107-杨树速生丰产林临时标准地和解析木调查材料,以 Richards生长函数为基本模型,拟合了不同立地条件下的107-杨树速生丰产林生长模拟预测模型.结果表明,107-杨树速生丰产林的生长规律呈现"S"型曲线,用Richards模型拟合其胸径、树高、材积的生长精度很高,P值均小于0.0001;使用未参加建模的107-杨解析木数据对构建的预测方程进行T检验,发现预测值与实测值之间无显著差异(P均大于0.05).可见,利用所建生长模型可以对107-杨树速生丰产林的生长动态进行预测,为107-杨树人工林的合理经营提供依据.     

Richrds函数在桉树无性系林分生长预测上的应用研究

通过设置4种不同的造林密度试验来研究密度对桉树无性系林分生长的影响,并以Richards生长函数为模型拟合了不同造林密度条件下桉树无性系林分生长模拟预测模型.结果表明,桉树无性系林分的生长规律呈现"s"型曲线,用Richards模型拟合其胸径、树高、材积及蓄积量的生长精度很高,相关指数均在0.996以上,利用所建生长模型可以对桉树无性系林分的生长动态进行预测,为桉树人工林的合理经营提供科学依据.     

Richrds函数在桉树无性系林分生长预测上的应用研究

通过设置4种不同的造林密度试验来研究密度对桉树无性系林分生长的影响,并以Richards生长函数为模型拟合了不同造林密度条件下桉树无性系林分生长模拟预测模型.结果表明,桉树无性系林分的生长规律呈现"s"型曲线,用Richards模型拟合其胸径、树高、材积及蓄积量的生长精度很高,相关指数均在0.996以上,利用所建生长模型可以对桉树无性系林分的生长动态进行预测,为桉树人工林的合理经营提供科学依据.     

5种生长方程在2种藤林生长模型中的应用

利用广西大青山单叶省藤和黄藤人工林多年固定样地调查和采收资料,选择Richards、Korf、Logistic、Gompertz和Mitscherlich等5种理论生长方程,分别建立藤林母茎长、萌茎长和萌蘖数与年龄的相关关系,并对拟合效果进行对比分析。结果表明:除Mitscherlich方程拟合单叶省藤萌茎长时相关指数小于0.90外,其它方程拟合的相关指数均高于0.92;Korf和Rich-ards方程的拟合最高,Gompertz方程次之,而Logistic和Mitscherlich方程的拟合效果最差;与Richards方程相比,Korf方程更能准确描述单叶省藤和黄藤林分的生长特性,更适合于建立单叶省藤和黄藤人工林的生长模型。