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以广西来宾灰木莲阔叶林、杉木针叶林分作为研究对象,分别以树冠竞争指数、Hegyi简单竞争指数作为因变量,3 a内胸径增长量作为自变量,研究林分内林木竞争对单木胸径生长量的影响。结果表明,林木胸径增长量与竞争指数均为负相关,表明林木受到的竞争越大,林木的胸径增长量就越小;作为阔叶树种的灰木莲胸径的增长量比针叶树杉木更容易受到林木树冠竞争的影响;相对于Hegyi简单竞争指数,树冠竞争指数更能说明林木胸径增长量与林木竞争程度的关系。 相似文献
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根据湖南省福寿国有林场杉木生态公益林(幼龄林、中龄林、近熟林)复测数据,通过研究Hegyi,V_Hegyi,W_V_Hegyi三种竞争指数与胸径的相关性,选择相关性最强的W_V_Hegyi竞争指数,构建单木竞争生长模型。以此为基础,用加权平均树高作为胸径生长量的权重,重新构建了单木竞争生长模型,并对W_V_Hegyi竞争指数分布规律进行分析,利用回归分析方法构建径阶竞争指数预估模型和径阶生长模型。通过基于加权胸径生长量与W_V_Hegyi竞争指数构建径阶生长模型,以期为林木从单木到林分的模拟提供新途径。 相似文献
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应用面板数据固定效应模型对杉木人工林单木断面积生长规律进行模拟,在模拟过程中,将胸径(DBH)和活冠比例(LCR)作为自变量,又分别加入密度因子和不同类型的竞争指数,同时引入立地条件和林龄效应来解释单木断面积生长过程中的异质性。结果表明:虽然密度因子与竞争指数有较强的相关性,但是在单木断面积生长中都具有不可忽略的重要影响。立地条件与林龄对单木断面积的拟合偏差在不同的林分密度下略有不同,随立地指数或者林龄增加,其对平均单木断面积拟合偏差的影响也增大。 相似文献
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《林业科学》2021,57(9)
【目的】探索杉木人工林单木胸径生长量变化的驱动因子,比较不同驱动因子的重要性,构建不确定性单木胸径生长模型,为杉木经营管理者科学经营管理杉木人工林提供参考。【方法】以福建省邵武市卫闽林场杉木密度试验林为研究对象,采用贝叶斯模型平均法(BMA)和逐步回归法(SR)分析杉木单木胸径生长量与内部因子(林分变量因子)和气候因子的关系,构建杉木单木胸径生长模型。【结果】杉木单木胸径年均生长量受气候因子影响较小,主要受竞争因子和单木大小因子影响。单木胸径生长量随林分密度、林分平方平均胸径、大于对象木的断面积和、年龄、冬季平均最低温度增加而减小,随期初胸径、胸高断面积、优势木平均高、最冷月平均温度、最热月平均温度、年均降雨量增加而增加。基于SR获得模型的后验概率小于BMA获得最佳模型(最高后验概率)或SR模型不在BMA模型空间前几个后验概率高的模型中。【结论】杉木单木胸径生长量随竞争增加而减小,随温度和降雨增加而增加。贝叶斯模型平均法考虑所有可能变量的组合,能够反映出模型的不确定性。 相似文献
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竞争和气候及其交互作用对杉木人工林胸径生长的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
《林业科学》2021,57(3)
【目的】构建包含竞争指标和气候因子的胸径生长模型,分析竞争和气候及其交互作用对杉木人工林胸径生长的影响,为气候变化背景下模拟抚育间伐、择伐后保留木的生长变化奠定基础,为森林适应性经营中科学合理地对杉木人工林进行间伐、择伐提供依据。【方法】基于江西省赣州市南康区、崇义县和上犹县杉木人工林固定样地数据,采用潜在生长量修正法构建胸径生长模型。利用分位数回归模拟潜在生长量,运用7个环境因子(5个气候因子:调查间隔期的平均温度、最高温度、最低温度、降水量和大于5℃的积温; 2个地形因子:海拔和坡度)反映立地质量对潜在生长量的影响,依据参数显著性和方差膨胀因子确定可作为自变量的环境因子。采用指数函数形式构建修正函数,修正函数的竞争因子包括3个林分密度指标和3个单木竞争指标(2个与距离无关的竞争指标和1个与距离有关的竞争指标),筛选出最优竞争因子后考虑其与5个气候因子间的交互作用对估计精度的影响。通过模型评价,选出估计精度最高的模型添加样地水平随机效应参数,用于分析竞争和气候及其交互作用对杉木人工林胸径生长的影响。使用平均绝对误差(MAE)、平均相对误差绝对值(RMAE)和平均预估误差(MPE)评价模型估计精度。【结果】海拔、调查间隔期的最低温度和降水量对杉木人工林胸径潜在生长量具有显著影响。胸径20 cm时,潜在生长量达到最大值,调查间隔期的最低温度和降水量对潜在生长量最大值呈正向影响,而海拔则呈负向影响。对比各竞争指标构建的胸径生长模型估计精度发现,含与距离无关的竞争指标的生长模型估计精度最高,其次是含与距离有关的竞争指标的生长模型。鉴于气候和竞争的交互作用可提升模型估计精度,对比只在修正函数中考虑竞争因子的模型,考虑交互作用的生长模型MAE降低0.60%~18.69%,MPE降低0.12%~9.72%。竞争因子选用大于对象木的断面积之和,对应的气候因子选用平均温度、最高温度和最低温度进行交互作用的模型估计精度最好,以其作为基础模型并添加样地水平随机效应参数构建最终胸径生长模型,模型估计精度较好,MAE为0.071 1 cm、RMAE为20.37%、MPE为4.90%。基于最终模型发现,除承受竞争压力很小和竞争压力较大的林木外,温度变化可加剧竞争对胸径潜在生长量的修正效应。【结论】分位数回归对胸径潜在生长量的模拟效果较好,气候和竞争的交互作用也可提升模型估计精度,如果建模区域气候变化较大,构建单木生长模型时,建议在模型中考虑气候和竞争的交互作用。 相似文献
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人工林林木竞争数量指标的对比研究 总被引:1,自引:0,他引:1
选取5种竞争指标,建立人工落叶松林木胸径、树高和冠长与各竞争指标间的相关关系。对比发现,竞争指标CI、RCI、RC1、RC2随胸径的增大呈指数减小。鉴于此,选取5个经验方程进行建模,结果显示,对于胸径和CI、RCI、RC1、RC2间的关系用双曲线和幂函数方程拟合较为适宜。这一研究结果可作为单木生长模型建立的基础,同时,有助于提高人们对竞争指标的认识。 相似文献
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利用杉木人工林现场实际造材样木以及木材价格、生产成本、税费等技术经济指标测算单木纯收益,并建立单木货币预估模型。以年龄、地位指数、林分密度为辅助变量,选择Korf理论生长方程构建杉木人工林全林分模型,结合单木货币预估模型按经营类型编制杉木人工林林分货币收获表。应用林分货币收获表,既可预估林分在各种年龄时的木材产量及与材积有关的林分因子,同时还体现了林分货币收获量,在森林资源经营、资产化管理和资产评估中有实际应用价值。 相似文献
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以相对直径为竞争指标的单木直径生长模型研究 总被引:3,自引:2,他引:1
选择了Richards,Logistic,Mitscherlich,Gompertz,Modified-Weibull 5个最为常用的单木直径生长理论方程作为基础方程,采取再次参数化的方法将与林木生长密切相关的地位指数(SI)、林分密度(N)、单木竞争指标——相对直径(RD)等因子引入方程,对马尾松人工林的单木直径生长模型进行了研究。结果表明,采用该方法得到的单木直径生长方程具有很好的适应性和很高的预估精度,因为该方程中包含了林木的相对直径RD,当令RD等于1.0时,单木的直径生长模型就反映了林分的平均直径生长,这为从单木生长模型向全林分生长模型的耦合提供了一条途径。 相似文献
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以杉木人工林单木树根生物量为因变量,胸径、树高为辅助变量,拟合了18个回归方程。选择相关指数、平均绝对误差、平均相对误差、平均系统误差和预估精度作为评价指标,应用灰色关联分析法对各个方程进行综合评价,筛选出杉木人工林树根生物量模型,为生产应用提供科学依据。 相似文献
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本文用对象木的胸径与8株竞争木的平均胸径比值和8株竞争木与对象木的平均距离的乘积作为竞争指标,根据Von Bertalanffy生长理论,建立马尾松人工林单木生长模型。残差分析及误差计算表明:所建立的单木生长模型适用,精度较高,可用于预估林分内单株木的生长。 相似文献
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用回归正交设计建立柳杉人工林单木生长模型 总被引:3,自引:0,他引:3
将柳杉人工林单株木的胸径、树高、材积 3个因子的生长量作为年龄、地位指数、竞争指数的函数 ,用回归正交设计法建立单木生长模型。误差计算表明 ,该方法是可行的 ,在林业生产上有其实用价值 相似文献
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在VonBertalanffy生长理论的基础上,建立了基于人工神经网络的单木直径潜在生长模型,以相对植距和相对优势度为竞争指标构造了生长修正函数,综合单木直径潜在生长模型和生长修正函数组建了杉木人工林单木直径竞争生长模型,该模型预估精度高,能满足林业生产的需要. 相似文献
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采用31块杉木人工林林分解析标准地资料,以改进的8参数Chapman-Richards函数,分别建立了以地位指数和年龄为解释变量的杉木人工林现实林分胸径,树高,单株材积,单株断面积生长过程的数学模型,用最优分割与模型特性分析相结合的方法,将26年生杉木人工林林分发育过程分为3个时期5个阶段。阐述了应采取的相应培育措施。 相似文献
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[目的]基于我国森林资源连续清查(简称“连清”)样地数据,分省区研建全国杉木人工林平均木树高-胸径的最优基础模型,以期为全国各省区杉木人工林的树高预测提供基础模型。[方法]研究范围为杉木人工林分布的15个省份,数据来自第六次、第七次连清样地数据的树高调查表,总样本数为23 239个。选取18种基础生长方程作为候选模型,分别拟合各省区杉木平均木树高与胸径的关系,根据模型的决定系数(R2)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)、均方根误差(RMSE)和平均预估误差(MPE),并结合模型残差分布图,确定各省区最优模型,同时采用5折法验证各省区最优模型的预测能力,最终决定各省区最优树高-胸径模型。[结果]15个省区的杉木最优树高-胸径模型并不相同,四川、云南、重庆、陕西、浙江、江西、湖南、广西的最优模型为模型18(Mitscherlich方程),江苏、安徽、河南和福建的最优模型为模型16(Hossfeld方程),广东、湖北、贵州的最优模型分别为模型10(双曲线方程)、模型11(Logistic方程)和模型13(Gompertz方程),R2分布在0.602~0.8... 相似文献