组合预测法在林分断面积生长预估中的应用

林分断面积生长模型的研究是林分因子建模中的主要对象,研究提高林分断面积生长模型的预测精度十分重要。组合预测法能够对不同模型的预测结果进行组合,把不同模型的预测误差分散化,从而提高预测精度。基于北京山区油松定期清查数据,根据残差的方差最小原则确定组合预测中各模型的权重,将单木水平预测所得的林分断面积与林分水平预测所得的断面积进行组合预测。结果表明:组合预测法预测林分断面积的精度比单一水平(单木水平、林分水平)预测的精度都高,同时组合预测法也改进了林分断面积预测模型的兼容性。     

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。     

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。     

塞罕坝华北落叶松人工林断面积预测模型

如何实现林分水平和单木水平预测林分断面积的兼容性,并提高不同水平断面积模型的预估精度,在森林经营过程中是一个亟待解决的科学问题。本文以华北暖温带华北落叶松人工林为研究对象,运用105块连续观测的固定样地数据,首先采用Gauss-Newton算法建立林分水平和单木水平断面积生长模型;其次分别采用不同形式的逻辑斯蒂方程对单木生存概率方程进行拟合;最后将不同水平最优预测模型进行组合并建立组合方程,采用最小二乘法估计组合方程参数,以提高对不同水平断面积的预测精度。结果表明:在约束参数法中,林分密度模型、林分断面积预测模型和单木断面积模型均具有较好的预测效果,并均能解释90%以上的变异;在分解法中采用逻辑斯蒂方程来预测单木生存概率和林分密度,经检验获得的ROC曲线下面积为0.906,表明该方程可以较好地预测林木生存概率;在组合预测法中,采用不同水平的最优模型进行组合后的预测效果最佳。在预测林分密度和断面积时,组合预测方程预测精度最高,林分水平模型预测精度次之,单木水平模型预测精度最低。组合预测法能够预测不同水平下的林分密度、立木生存概率、林分断面积及单木断面积,提高了模型预测精度,为预测林分生长动态、空间结构变化及经营效果评价等提供参考依据。      

基于单木生长神经网络模型的林分生长预测

以马尾松Piuns massoniana人工林间伐试验林为研究对象，用单木生长神经网络模型与林分表法的转移概率矩阵模型构建了林分直径分布的动态转移模型，再与径阶材积向量或材种材积向量构成林分生长与收获预测模型。预测检验结果显示，高、中、低密度的林分断面积预测精度依次为94％、95％、97％，蓄积量预测精度依次为92％、94％、96％，表明不计枯损（或采伐）的转移概率矩阵模型对低密度林分的预测比对高密度林分的预测效果好。     

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。     

基于混合模型的油松林分蓄积量预测模型的建立

【目的】建立预估精度高的林分蓄积量混合模型,为北京地区不同初期密度油松林分提供个性化模型方程,为森林经营和采伐利用提供重要理论依据。【方法】以北京地区76块油松连续清查样地为研究对象,按初期的油松林分密度(ID)将油松样地分为Ⅰ(ID400株/hm~2)、Ⅱ(400≤ID800株/hm~2)、Ⅲ(800≤ID1 200株/hm~2)、Ⅳ(1 200≤ID1 600株/hm~2)、Ⅴ(ID≥1 600株/hm~2)5个水平,选用以断面积和优势木平均高为自变量的线性模型构建油松蓄积量基础模型,在基础模型上分别考虑油松林分的密度水平效应、样地效应和嵌套两水平效应,用R语言的nlme模块建立油松混合效应模型,并用平均绝对误差||、均方根误差RMSE、决定系数R~2 3个评价指标检验模型的拟合效果。【结果】拟合嵌套两水平混合模型决定系数R~2为0.998 2,高于密度水平效应和样地效应2个单水平混合模型,且||和RMSE均小于2个单水平混合模型;嵌套两水平混合模型的、RMSE分别为0.069 8和0.100 6,比基础模型降低了78.86%和82.39%。指数函数异方差结构和[ARMA(1,1)]时间序列相关性结构加入混合模型后,模型拟合精度均有一定提高。【结论】单水平和嵌套两水平混合模型拟合精度均高于基础模型,嵌套两水平混合效应模型拟合精度优于基础模型和单水平混合模型,指数函数能够消除数据间的异方差,[ARMA(1,1)]结构能够较好地表达样地间的误差相关性。     

油松人工林林分生长过程动态预测及检验

根据北京山区调查的246块油松人工林固定样地资料,运用理论生长方程,建立了油松人工林林分高和断面积的生长模型,并对其生长过程进行了精度评价及预测检验。结果表明:Compertz、Mitscherlish、Logistic方程拟合油松人工林林分高生长过程时,方程渐近参数受立地指数的影响,将立地指数作为方程自变量时,预测精度最高的是Mitscherlish方程;将立地指数、林分密度指数引入Korf理论生长方程中拟合油松人工林林分断面积生长过程,其模拟精度R2达0.98;对两个模型进行χ2检验,发现观测值和预测值差异不显著,拟合效果良好。研究结果可对北京地区油松人工林的生长动态进行精确预测,为油松人工林的科学经营提供理论依据。     

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。      

抚育间伐对桥山林区油松林乔木层碳储量的影响

本研究尝试利用生长过程表分析间伐对林分生长与收获的影响,探究抚育间伐后油松人工林碳储量的变化,为森林抚育经营和碳汇造林的理论和方法研究探索一条积极的思路。研究选取有5个间伐试验区组设计基础的陕北桥山林区油松人工林,结合生长过程表,通过生物学模型链接,初步构建了综合林分生长、生物量和碳储量预估模型的人工林抚育间伐方案评估体系。结果表明,抚育间伐能明显促进林分生长并显著降低林分的枯损率,抚育间伐的影响效果在间伐后5~12 a比前4 a更为显著。在间伐后5~12 a间,不同保留密度林分的初级生产力恢复到相似水平。抚育间伐后,林分碳储量的增长速度明显加快,但是由于间伐后林分密度的下降,对于单木和林分碳储量的影响并不相同。间伐林分的单木碳储量会明显高于未间伐林分,而间伐林分的乔木层碳储量在12 a后仍低于未间伐林分。分别以蓄积、经济材和碳固存为目标,得到的最佳经营方案都不同。通过各方案收益的比较分析,可以得到最优方案以满足林分经营的多目标需求。     

晋西黄土丘陵边缘区油松人工林密度调控与生物量特征

晋西吕梁山基岩山地与黄土丘陵区生态过渡带的植被和土壤具有明显的过渡性和特殊性。以过渡带内黄土丘陵边缘区的油松人工林为对象,分别研究了油松人工林的合理经营密度、生物量和碳密度特征,并在此基础上分析了油松人工林生态系统的管理对策。应用标准样地调查资料,研究油松树冠面积与胸径的相关关系,并构建出拟合精度高（相关系数R=0.875 6）的模型:Y=0.762 4exp(0.166 4*X),其中,Y为树冠面积,X为径阶。应用上述模型,根据径阶计算理论树冠面积和理论密度,在此基础上考虑树冠重叠度的影响,作为理论密度修正,进而编制了不同郁闭度条件下的油松林分合理密度经营表。研究区域内油松人工林年龄范围在16~37 a,乔木层生物量维持在39.97~110.93 t·hm^-2,年均生产力范围在1.04~3.09 t·hm^-2·a^-1,乔木层碳密度范围为19.99~55.47 t·hm^-2,均低于全国其他气候相对湿润的油松产区。该地区油松人工林多存在初植密度过大的问题,经过几十年的生长,很多林分已经开始出现明显的退化特征,建议该地区应适时进行抚育间伐,间伐标准可参照林分生长现状及林分密度管理表来确定。     

基于非线性混合模型的油松天然林树高曲线研究

树高和胸径作为重要的林分因子,二者的异速生长关系是林分生长与收获预估的基础。以北京市古石峪61块油松（Pinus tabuliformis）天然林样地为研究对象,样地按郁闭度CD≥0.6（类型Ⅰ）、0.5≤CD＜0.6（类型Ⅱ）、0.4≤CD＜0.5（类型Ⅲ）、0.3≤CD＜0.4（类型Ⅳ）和CD＜0.3（类型Ⅴ）划分5个等级类型,采用非线性混合模型方法,从26种常用树高曲线中选择拟合精度最高的作为基础模型,以类型和样地作为随机效应,分别基于单水平和嵌套二水平,考虑异方差构建最优的油松天然林树高曲线。采用AIC、BIC和负2倍的对数似然值对不同模型的精度进行比较,并用平均绝对误差、剩余均方根误差和调整后的决定系数对模型进行检验。结果表明,混合参数个数不同,模型预测精度不同;考虑异方差结构的嵌套2水平非线性混合模型预测精度高,调整后的决定系数达0.924 4,剩余均方根误差为0.842 1,可以准确地反映油松树高与胸径的关系,但与以样地作为随机效应的单水平样模型的差异不显著。     

用动态规划方法探讨油松人工林最适密度

本文采用Richards函数的修正式拟合林分直径生长,并考虑间伐引起的林分直径非生长性增长,将林分平均直径和每公顷株数作为状态变量,将林分价值作为指标函数,建立了离散确定性动态规划模型,求出了油松(Pinus tabulaeformis)人工林各地位级不同年龄、不同初始状态的林分最适经营密度。     

巨尾桉人工林林分因子与林龄的关系模型及样地尺度效应

揭示广西壮族自治区南宁巨尾桉人工林（2~9 a）的林分特征,研究主要林分因子与林龄的相互关系及在不同面积尺度上的适应性。巨尾桉人工林设置20个（30 m×30 m）方形大样地,每个方形样地中分成9个小样地（10 m×10 m）,由4个小样地组成中样地（20 m×20 m）。采用Logistic、Gompertz、Richards和Korf 等4种经验模型模拟林分密度、平均直径、平均高、优势木高、胸高断面积、蓄积量等主要林分因子与林龄的相互关系。巨尾桉人工林林分平均直径、平均高、优势木高等林分与林龄呈极显著正相关,回归关系用Logistic经验模型拟合最好,相应3组检验决定系数（R²）均>0.5,3组测试样地的标准化残差落在［-2,2］带状区域中,表明3个模型在不同面积尺度样地上有较好的适应性;胸高断面积和每公顷蓄积量与林龄呈显著正相关,回归关系分别用Gompertz经验模型和Korf经验模型拟合最好,胸高断面积-林龄模型很好地适应中小样地（100、400 m²）,在大样地（900 m²）中稍差;蓄积量-林龄模型很好地适应大、小样地（100、900 m²）,在中样地（400 m²）中稍差。巨尾桉人工林林分胸径分布呈现近似正态分布,呈现增长型趋势;林分平均直径、平均高、优势木高与林龄回归关系用Logistic经验模型拟合最好,100 m²样地大小已具备反映这3个林分因子与年龄的生长规律;胸高断面积和每公顷蓄积量与林龄回归关系分别用Gompertz经验模型和Korf经验模型拟合最好,胸高断面积、蓄积量与林龄的相关性具有较大的空间异质性;林分密度与林龄无显著相关性。