蒙古栎天然林单木生长模型研究:Ⅰ.直径生长量模型

【目的】预测蒙古栎天然林的生长和发展,为其合理经营提供依据。【方法】以蒙古栎天然林为研究对象,基于吉林省汪清林业局195块固定样地的两期复测数据,分析蒙古栎林单木直径平方生长量(以下简称直径生长量)与竞争因子、林木大小因子和立地因子的关系,找出影响林木直径生长量的主要因子,并采用逐步回归的方法,建立蒙古栎林的单木直径生长量模型。【结果】最终确定的蒙古栎林单木直径生长量模型的决定系数R2为0.567,预估精度为98.95%,平均误差为4.792 7E-5cm2,平均绝对误差为0.651 2cm2,均方根误差为0.842 1cm2,相对均方根误差为0.255 2。【结论】影响蒙古栎单木直径生长量的最主要因素是林木期初胸径,其次是竞争因子,立地因子对其影响不大。建立的模型形式简洁、统计可靠,可用于吉林省汪清地区蒙古栎天然林的直径生长预测。     

蒙古栎天然林生长模型的研究:Ⅳ进界生长模型

【目的】研究蒙古栎天然林的进界模型,为其合理经营提供依据。【方法】以蒙古栎天然林为研究对象,基于吉林省汪清林业局195块固定样地的2期复测数据,采用两阶段条件法建立蒙古栎天然林分的进界生长模型:首先使用二分类的Logistic回归方法建立进界概率模型,其次使用普通线性逐步回归建立蒙古栎林的进界株数模型,2个模型的自变量均包括海拔、地位级指数、林分每公顷断面积、林分每公顷株数。【结果】最终确定的蒙古栎天然林的进界概率模型χ2检验结果显示,样地实测进界数和预测进界数无显著差异;ROC(Receiver operating characteristic)曲线显示,AUC(Area under curve)值为0.755。进界株数模型的残差大部分为-1.5~1.5,预测株数与实测株数无显著差异,残差未表现出显著的异质性。【结论】检验结果及ROC曲线均显示,所建立的蒙古栎天然林进界概率模型具有较好的解释性和预测性;进界株数模型的检验结果也表明该模型比较合理。因此,所建立模型可用于吉林省汪清地区蒙古栎天然林的进界生长预测。     

蒙古栎天然林单木生长模型的研究:Ⅱ.树高-胸径模型

【目的】预测和研究蒙古栎天然林的生长与发展规律,以更好地经营蒙古栎天然林。【方法】以蒙古栎天然林为研究对象,基于吉林省汪清林业局195块蒙古栎林固定样地的2期复测数据,通过分析已有的16个普通树高曲线模型和16个标准树高曲线模型并对比2种模型的拟合结果,建立蒙古栎林的单木树高曲线模型。【结果】最终确定的蒙古栎林最优普通树高曲线模型的决定系数R²为0.728,调整决定系数R_adj²为0.721,均方根误差为 2.291 m,相对均方根误差为0.158,平均误差为0.118 m,平均绝对误差为1.794 m。最优标准树高曲线模型的决定系数R²为0.907,调整决定系数R_adj²为0.901,均方根误差为1.479 m,相对均方根误差为0.114,平均误差为0.094 m,平均绝对误差为1.381 m。【结论】增加了树木和林分因子的标准树高曲线模型,其精度较普通树高曲线模型有大幅提高。最优的蒙古栎单木标准树高曲线模型自变量包括胸径、林分每公顷株数、林分每公顷断面积、优势木平均高。建立的单木标准树高曲线模型有较好的生物学意义,可为吉林省汪清地区蒙古栎天然林的生长预测提供依据。     

改进的简单竞争指标在单木生长模型中的应用1）

以湖南省攸县黄丰桥国有林场杉木中龄林为研究对象,改进简单竞争指标,采用多元逐步回归和非线性回归的方法建立以单木大小、竞争和立地条件为自变量,单木直径连年生长量为因变量的估算模型,实现单木直径生长量的预测。研究结果显示：单木大小因子平方（ D2）、竞争因子（ CI ）、立地条件（ SL、SLP、E）对模型都有较大的影响,改进后的直径生长模型的决定系数R2为0．763,显著高于改进之前的结果（ R2为0．710）。这说明简单竞争指标模型参数的指数为变量时,直径生长模型的拟合优度得到了显著提升,单木生长模型的预测效果更好。     

天目山常绿阔叶林胸高断面积生长量影响因子研究

【目的】研究常绿阔叶林胸高断面积生长模型,探究影响胸高断面积生长量的因素,为常绿阔叶林经营提供理论依据。【方法】以天目山常绿阔叶林为对象,先对胸高断面积生长量与胸径、竞争和地形因子进行相关性分析,随后对不同径级、冠幅等级和竞争等级的胸高断面积生长量进行差异性分析,最后基于岭回归分析法,建立以胸高断面积生长量对数为因变量的单木生长模型,定量描述胸高断面积生长量与胸径、竞争和地形因子的关系。【结果】胸径、冠幅、竞争与胸高断面积生长量的斯皮尔曼(Spearman)相关系数分别为0.531、0.427、-0.340。林木胸高断面积生长量随着林木胸径的增大而增大,不同径级间差异极显著(P<0.01)。林木胸高断面积生长量随着林木冠幅的增大而增大,不同冠幅等级间差异极显著(P<0.01)。不同竞争等级的林木胸高断面积生长量差异极显著(P<0.01),且低度竞争时的林木胸高断面积生长量最大。基于径阶平均值的单木生长模型优于基于单株林木的单木生长模型,且2类模型中胸径因子的回归参数均达极显著水平(P<0.01)。【结论】在天目山常绿阔叶林中影响胸高断面积生长量的主要因子是胸径、...     

基于单木和林分生长率模型的数据更新精度差异性分析

【目的】通过分析生长率模型系统更新数据的差异,为年度监测数据更新提供依据。【方法】采用第六次至第九次全国森林资源连续清查四川省2002、2017、2012和2017年4个年度固定样地调查数据,应用非线性回归估计方法,建立了18个树种（组）单木胸径和蓄积生长率模型,13个主要乔木林类型林分材积生长率模型,胸径一元模型、年龄一元模型和胸径-年龄二元模型,10个主要乔木林类型三储量联立估测模型。【结果】模型拟合的决定系数R2均大于0.9,能够满足林分蓄积生长的模拟更新,解决了蓄积量、生物量和碳储量间计算的兼容性问题,单位面积蓄积量混合效应模型为基于林分因子的储量更新提供了有效的参考。【结论】活立木和林木采用胸径-年龄二元生长率模型更新精度较高,散生木采用单木生长率模型更新精度较高,四旁树采用胸径一元林分生长率模型更新精度较高。     

考虑预估期间林木枯死及采伐影响的杉木单木胸高断面积生长模型研究

单木生长模型以单木为模拟对象,模拟单株林木在一定立地条件下的生长规律,其良好的精度为森林经营措施的制定提供了决策依据。基于两期福建省三明市杉木人工林一类调查数据,以林木生长量为因变量,林木大小、立地条件、林木竞争指数以及基于所有保留木相同的3个竞争指数为自变量,运用R语言,采用多元线性逐步回归,构建杉木胸高断面积生长模型。结果表明,考虑枯死及采伐效应的基于保留木所构建的竞争指数在模型中影响显著,说明预估期间林木采伐及枯死对林木生长的影响显著。在单木生长模型构建中,有必要考虑预估期间林木采伐及枯死效应,从而使模型更具合理性。所做模型还可用来模拟不同采伐强度及不同采伐林木下林分的生长动态,为合理制定采伐措施提供决策依据。     

基于贝叶斯方法的蒙古栎林单木枯死模型

目的贝叶斯统计法在提高模型参数稳定性上有较大的优势,研究贝叶斯方法在单木枯死模型中的应用,改进模型参数的估计方法,为蒙古栎天然林林分生长收获与经营管理提供参考。方法以蒙古栎天然异龄林为对象,基于202块固定样地数据,利用二分类Logistic模型构建基于经典概率统计法、贝叶斯法和分层贝叶斯法的蒙古栎单木枯死模型。随机抽取80%的数据用于建立模型,剩下的20%用于检验模型,利用经典概率统计法（非线性最小二乘法）、有先验信息的贝叶斯统计法和无先验信息的分层贝叶斯统计法进行参数估计,分析模型的表现和参数分布。模型的拟合效果通过计算ROC曲线下的面积AUC（Under Curve）来判断,并利用Pearson-χ2检验来检验模型的拟合优度。结果（1）贝叶斯法与传统极大似然法的估计值相近,且其估计参数的标准差小于传统方法。（2）贝叶斯法估计参数的可信区间最小,比传统极大似然法的置信区间小6.0% ~ 31.8%。层次贝叶斯法估计参数的可信区间最大,比传统极大似然法的置信区间大11.2% ~ 185.0%。（3）拟合效果最好的是层次贝叶斯法,其模型AUC值为0.83,贝叶斯法与传统极大似然法模型的AUC值均为0.73。结论层次贝叶斯法在拟合枯死模型方面具有明显的优势,拟合效果最好,模型预估精度最高。      

基于林木分级的大兴安岭天然兴安落叶松树高曲线研究

【目的】基于林木分级构建大兴安岭地区兴安落叶松的树高曲线模型，为该地区兴安落叶松的生长规律提供理论依据及森林可持续经营提供技术支撑。【方法】以大兴安岭地区翠岗林场56块固定样地数据为基础，根据单木相对直径(d)把林木分为了优势木、平均木、被压木3个等级，依据调整决定系数(R_adj² )最大、均方根误差(RMSE)和赤池信息量(AIC)最小的标准筛选出天然兴安落叶松各等级林木的最优树高曲线基础模型，并进一步评价和比较分位数回归和哑变量回归对兴安落叶松不同等级林木树高曲线模型模拟精度的影响。【结果】天然兴安落叶松树高曲线的最优基础模型均为Wykoff方程；当将林分分级哑变量同时添加在Wykoff方程的参数a和b上时，模型的拟合效果最好,其中兴安落叶松树高曲线模型的调整系数(R_adj²)、均方根误差(RMSE)和赤池信息量(AIC)分别为0.858 8、1.642 4和2 081.902；兴安落叶松中的不同等级林木对应的最优分位数模型与林分整体无差别，均表现为中位数模型最优(即τ=0.5)，其树高曲线的3...     

基于WorldView-2影像和随机森林算法的天山云杉蓄积量反演

【目的】研究林地遥感因子与蓄积量的关系来反演天山云杉林分蓄积量,为新疆天然林保护工程实施后天山云杉生态恢复与科学管理提供参考依据。【方法】以新疆天山西部巩留县恰国家西森林公园的天山云杉（Picea schrenkiana var.tianshanica）为研究对象,以样地内每木检尺为依据,基于WorldView-2影像,使用eCognition Developer 提取样地的光谱信息、纹理因子与植被指数三种遥感因子,通过随机森林算法建立模型反演天山云杉林分蓄积量。【结果】提取的24种遥感因子,筛选出对蓄积量影响最大的5种特征变量,分别为NDVI1、NDVI2、RVI2、均一性（Homogeneity）与相关性（Correlation）,建立随机森林回归模型,解释度高达81.27%,决定系数R²=0.8648（P<0.05）,估测样地蓄积量精度为86.38%。【结论】建立的随机森林回归模型可以有效地反演天山云杉林林分蓄积量。     

基于时间序列与横截面数据的吉林省水稻产量预测对比分析

【目的】对比不同模型预测效果,分析各模型预测水稻产量的特点、不足及适用条件,为粮食产量预测问题模型选择提供依据。【方法】从时间序列预测和横截面数据预测两种角度,利用ARIMA、LSTM、SVR、MLP这4种模型,通过吉林省水稻产量、病虫害及其他特征历史数据对吉林省水稻产量进行预测,并对不同模型的预测结果进行了对比分析。【结果】基于ARIMA模型和LSTM模型的时间序列预测结果较好,横截面数据预测中,原始数据经主成分分析PCA降维处理后,可提高模型预测性能。【结论】对于水稻产量预测,应根据掌握的影响产量因素的数据以及趋势延续性情况合理选择预测模型,以达到较理想的预测效果。     

以单木生长模型模拟林分生长

本文讨论林分表法预估林分生长的核心,以单木模型计算树木生长量、转移概率和未来直径分布。结合其它一些林分调查因子的生长方程编制,模拟兴安落叶松(Larix gmenilii)天然林的生长程序(UIMN BAS)。该程序可模拟林分在自然状态和间伐后的生长过程,为定量间伐提供选择依据。     

蒙古栎?糠椴天然混交林空间格局研究

【目的】天然林的可持续经营是我国乃至世界林业研究的重点。本文以北京市怀柔区渤海镇三岔村蒙古栎-糠椴天然混交林为研究对象,以探究该地区蒙古栎和糠椴天然混交林的空间分布格局及其关联性为目的,为天然林的保护、管理以及抚育间伐等提供科学依据和理论参考。【方法】根据北京市怀柔区渤海镇三岔村蒙古栎-糠椴天然混交林1 hm2样地数据,采用单变量O-ring函数分析方法研究蒙古栎和糠椴的空间分布格局,采用双变量O-ring函数分析方法研究蒙古栎和糠椴的空间关联性,并统计分析其径级结构。【结果】(1)蒙古栎和糠椴的径级结构均呈倒J型分布。(2)林分整体水平、蒙古栎以及糠椴在小尺度上均呈聚集分布;随着尺度增加,聚集强度减弱,逐渐趋于随机分布。(3)蒙古栎与糠椴在小树和中树阶段小尺度上主要表现为聚集分布;随着树木的生长发育,聚集强度减弱,到大树阶段主要表现为随机分布。(4)蒙古栎和糠椴种间空间关联性主要表现为小尺度上负相关为主,随着尺度增加,逐渐趋于不相关。(5)蒙古栎不同生长阶段之间种内关联性主要表现为小尺度负相关为主,其他尺度不相关。(6)糠椴不同生长阶段之间种内关联性主要表现为小尺度正相关为主,大尺度不相关。【结论】该地区蒙古栎和糠椴天然混交林林分结构比较稳定,属于增长型种群;从天然林可持续性经营角度出发,可以进行适当的人为干扰,采用抚育间伐,使林分结构更加合理稳定。     

杉木简单竞争指数及生长模型的研究

杉木胸径生长量随简单竞争指数的增大而减小，二者之间关系用指数函数拟合是适宜的．林分内简单竞争指数的最大值为平均值的１．５～２．１倍，最小值为０．５～０．７倍．林分株数按简单竞争指数的分布可用对数正态分布拟合，由此建立的各竞争指数级林木株数预估模型，结合单木生长模型，可对林分内各生长级的林木株数作出预估，为合理的抚育间伐提供依据．径阶平均竞争指数随直径增大而减小，二者之间关系用指数函数拟合是适宜的，相关系数均在０．９３以上，径阶平均竞争指数预估模型的建立，简化了竞争指数的测算，扩大了单木生长模型的适用范围，为建立从单木到全林分的整体生长模型提供了一条途径．     

基于随机森林算法的落叶松?云冷杉混交林单木胸径生长预测

目的单木生长受气候、林分等多种因子影响,需要利用适当的方法厘清气候以及林分中影响林木生长的主导因子。随机森林等机器学习方法提供了一种新的途径,需要检验利用随机森林算法分析气候和林分因子对林木生长影响的可靠性,为森林生长收获预估提供新的方法。方法以吉林省汪清林业局20块落叶松?云冷杉混交林固定样地25年（1986—2010年）间连续调查数据作为研究材料,候选气候和林分因子52个,利用随机森林算法建立了包含气候和林分的单木胸径生长模型,分析气候和林分因子对单木胸径年平均生长量的影响:基于52个超参数组合（决策树数目ntree = 1 000、决策树每个结点随机选择的预测变量个数mtry = {1, 2, ···, 52}）构建了52个随机森林模型,利用10折交叉验证法分别训练和评估52个随机森林模型;基于完整数据集,利用最优随机森林模型分析自变量对单木胸径年平均生长量影响的相对重要性以及偏依赖关系。结果ntree = 1 000、mtry = 12所对应的模型是52个模型中具有最佳泛化能力的模型,该模型具有最大的交叉验证决定系数R2_cv（R2_cv = 0.54）,以及最小的交叉验证均方根误差RMSE_cv、交叉验证平均绝对偏差MAE_cv和交叉验证相对均方根误差rRMSE_cv（RMSE_cv = 0.14 cm、MAE_cv = 0.10 cm、rRMSE_cv = 50%）。单木胸径年平均生长量受林分因子的影响极大,相对重要性超过80.00%。8个林分因子中,大于对象木的林木断面积之和BAL对单木胸径年平均生长量影响最大,林分每公顷株数N对单木胸径年平均生长量影响最小,其他因子对单木胸径年平均生长量影响介于两者之间;单木胸径年平均生长量随BAL、林分每公顷断面积BA、N以及林分断面积平均胸径D_g的增加而下降,随对象木胸径与林分断面积平均胸径之比RD、林木期初胸径D₀以及对象木胸径与林分中最大林木胸径之比DDM的增加而增加。单木胸径年平均生长量受气候因子的影响较小,相对重要性低于20.00%。44个气候因子对单木胸径年平均生长量的影响均较小（相对重要性均 < 1%）,其中,生长季平均降水量（4—9月）与年均降水量之比Pratio、年总太阳辐射时长Asr、生长季平均降水量（4—9月）与生长季相对湿度（4—9月）之比Gspgsrh以及生长季太阳辐射时长（4—9月）Gssr是前4个相对重要的变量。结论随机森林模型能够较好地解析各变量与单木胸径年平均生长量之间复杂的关系,单木胸径年平均生长量受林分因子的影响极大,而受气候因子的影响较小。总体而言,在局部尺度上,林分因子是影响单木胸径生长的主导因子,而气候因子对单木胸径生长的解释能力有限。随机森林模型具有一定的泛化能力和统计可靠性,产生的变量重要性和偏依赖图具有合理的林学意义。      

基于灰色理论和回归分析的需水量组合预测研究

【目的】建立精度更高的需水量预测模型,为水资源规划提供理论依据。【方法】建立基于灰色预测和线性回归预测的需水量组合预测模型,以深圳大鹏半岛需水量为例,对组合预测模型的预测结果与单独采用灰色预测、线性回归模型预测的结果进行了比较。【结果】单独采用灰色预测模型和线性回归模型进行预测的平均误差分别为6.5%和2.5%,而基于灰色预测和线性回归的组合预测模型的平均误差仅为1%。【结论】组合模型的预测精度较单一模型的预测精度明显提高,并且该模型可以更全面地反映需水量的变化规律。     

北京市蒙古栎单木与年龄无关的生长预测模型研究

为了准确预测林木的生长动态变化、科学经营管理林分,利用定期清查数据,以年龄隐含的单木模型拟合北京市蒙古栎单木胸径、材积和断面积生长预测模型,并进行检验。结果表明:所拟合的3个模型对蒙古栎单木胸径、材积和断面积生长状况的预测效果较好,预测精度分别高达99.72%、99.40%、99.46%,预测精度大小排序为:胸径>断面积>材积。预测精度较高的原因可能是年龄隐含的生长模型以单木自身的观测值为自变量,且蒙古栎生长较慢,短期内不会有太大变化。该模型具有与年龄无关的特点,但建模时有一定的限制条件,要求样地固定、重复观测。     

异龄混交择伐林均衡曲线的组合应用

根据异龄混交择伐林均衡状态直径结构呈现反"J"型分布的特点,利用Kolmogorov-Smirnov检验,得出吉林省汪清林业局金沟岭林场2大区5个小区树木的直径分布均满足负指数分布。利用负指数函数将Schütz均衡模型和López预测矩阵模型进行组合,组合模型同时考虑到了竞争因子等限制因素,且预测结果的相邻径阶的立木株数比率q值分布在1.2~1.5。结果表明:基于负指数函数的组合模型有效的利用了Schütz均衡模型和López预测矩阵模型的优点,既充分考虑了林分的真实情况,又优化了直径分布,保证了预测结果的稳定性,得出了较为合理和稳定的均衡曲线,进而得到较为稳定统一、均衡的林木株数分布。     

基于改进遗传算法-偏最小二乘回归的大坝变形监测模型

【目的】针对常规大坝变形监测回归模型中存在的因子多重相关性干扰和模型拟合效果欠佳问题,进行偏回归模型优化方法研究。【方法】将改进的遗传算法引入大坝变形监测偏回归模型,利用遗传算法强大的自适应全局优化搜索功能,对偏最小二乘回归模型进行优化,建立了基于改进遗传算法-偏最小二乘回归的大坝变形监测模型。【结果】工程实例研究与对比分析表明,改进遗传算法-偏最小二乘回归模型在一定程度上改善了原偏回归模型存在的拟合效果不佳的问题。【结论】改进遗传算法-偏最小二乘回归模型具有较好的拟合与预测能力,有较强的工程实用性。     

基于非线性PLSR模型的地下水水质预测

【目的】针对地下水水质预测中影响因素的非线性关系,采用非线性偏最小二乘回归技术(PLSR)模型进行地下水水质预测研究,为地下水水质的准确预测提供支持。【方法】运用拟线性方法建立非线性PLSR模型,选用核函数对原自变量进行非线性变换,以陕西咸阳市某观测井2001-2009年地下水资料为研究对象,进行地下水硬度预测,并将其与BP网络模型的预测结果进行比较。【结果】利用咸阳市地下水前8年(2001-2008)的水质资料建立非线性PLSR模型,采用该模型对咸阳市地下水2009年硬度进行预测,与实测值相比,非线性PLSR模型、BP网络模型预测结果的平均相对误差分别为0.944%和1.354%,可知非线性PLSR模型具有更高的预测精度和实用性。【结论】基于核函数变化的非线性PLSR模型,将复杂的非线性问题转化为简单的线性问题,简化了计算过程,提高了预测精度,为地下水水质的预测提供了一种新思路。