冬奥核心区华北落叶松和白桦单木冠幅预测模型——组级贝叶斯模型、加性模型和混合效应模型比较

【目的】构建冬奥核心区华北落叶松和白桦单木冠幅预测模型,对比不同模型的优缺点,给出模型选择建议,为获取更多的单木和林分参数提供支撑,为华北落叶松和白桦科学经营决策提供理论依据。【方法】以冬奥核心区4 537株华北落叶松和2 603株白桦为研究对象,首先,选取10种常用冠幅-胸径模型作为备选模型分别拟合华北落叶松和白桦数据,从中选出AIC和BIC最小的模型作为基础模型;然后,在基础模型中进一步添加与冠幅相关系数大的变量作为协变量构建修正模型;最后,在修正模型基础上分别构建华北落叶松和白桦冠幅的非线性最小二乘模型、单水平非线性混合效应模型、加性模型和组级贝叶斯模型。【结果】4种华北落叶松冠幅模型中,加性模型的预测精度最高(R²＿mean=0.704 3,RMSE＿mean=0.512 7),4种白桦冠幅模型中,非线性混合效应模型的预测精度最高(R²＿mean=0.664 3,RMSE＿mean=0.794 4)。在变量方面,华北落叶松和白桦冠幅均随其胸径递增,华北落叶松冠幅随其树高缓慢递增、枝下高递减,白桦冠幅随其冠长率先减小后增大,并受林分密度...     

基于贝叶斯法的针阔混交林树高与胸径混合效应模型

【目的】在多树种多层次针阔混交林中,基于贝叶斯混合效应模型法构建树高与胸径关系的混合效应模型,以提高预测模型参数稳定性,为揭示混交林多树种生长规律、资源分配差异及森林质量精准提升提供科学依据。【方法】以河北省塞罕坝机械林场华北落叶松和白桦针阔混交林为研究对象,基于112块标准地(30 m×30 m)调查数据,选取6个包含不同林分因子的理论方程作为构建混交林不同树种树高与胸径关系的基础模型,选择出拟合精度较高的模型,分别采用两水平非线性混合效应模型法和贝叶斯混合效应模型法构建立包含哑变量的多树种树高与胸径关系模型。【结果】包含林分优势高和林分断面积组合变量的Richards方程拟合效果最好,模型确定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)和绝对误差(Bias)分别为0849 5、2378 6和0365 4;贝叶斯混合效应模型法拟合精度略高于传统非线性混合效应模型法:基于传统非线性混合效应模型法的华北落叶松树高与胸径关系模型的RMSE和Bias分别为0930 4和0103 4,白桦树高与胸径关系模型的RMSE和Bias分别为0982 7和0112 6;基于贝叶斯混合效应模型法的华北落叶松树高与胸径关系模型的RMSE和Bias分别为0910 5和0096 8,白桦树高与胸径关系模型的RMSE和Bias分别为0963 3和0100 2。【结论】基于贝叶斯混合效应模型法构建的非线性混合效应模型,充分考虑混交林多树种树高与胸径关系模型参数的不确定性,模型预测效果更具可靠性和稳定性。     

基于无人机机载激光雷达构建森林蓄积量模型反演及精度分析

基于机载激光雷达点云数据提取的嵩县测区森林资源数据，结合样地调查数据，采用多元线性回归模型，重点分析无人机载激光雷达获取的点云数据在森林蓄积量模型反演方面的精度分析，为河南省森林蓄积量的测算提供参考依据。结果显示：山区栎类蓄积量调整决定系数AdjR2=0.890m³·hm^-2，平均相对误差MSE=0.237 m³·hm^-2，均方根误差RMSE=0.478 m³·hm^-2，结合分层地面样地调查数据对山区栎类蓄积量数据进行多元线性回归模型反演，模型精度为96.01%。无人机机载激光雷达能够自动获取大面积栎类标准地的激光点云数据，可以提取森林的垂直结构信息(高度参数)和水平结构信息(郁闭度)具备三维结构参数提取能力，通过全覆盖的激光雷达数据反演结果以及地面验证两个部分的数据验证，得到的精度测算结果较好，为计算森林蓄积量提供新的方法。     

长白落叶松解析木数据参数化3-PG模型

【目的】验证解析木数据参数化3-PG模型的可行性,利用解析木数据标定的模型预测长白落叶松人工林生长变化,为扩展参数化3-PG模型数据源提供依据,为模型数据选择提供参考。【方法】以孟家岗林场长白落叶松人工林为研究对象,基于2019年解析木数据模拟胸径连续观测数据,结合相关公式计算叶、干、根生物量和蓄积量。根据参数敏感性分析结果,采用直接计算、参考文献、迭代拟合和默认参数等方法对3-PG模型进行参数化,利用密度试验林和固定样地数据对模型输出进行精度验证,并对模型输出与地面观测值进行回归分析。【结果】验证结果表明,模型拟合精度很高（P<0.01,n=138）,可以较好反映解析木样地中林分生长变化。胸径、叶干生物量比、干生物量、总生物量和蓄积量的决定系数（R²）在0.95以上,根生物量拟合精度略低（R²=0.88）。密度试验林数据（n=140）和固定样地数据（n=87）与模型输出之间具有较高相关性,各计算量的R²在0.81～0.97之间（P<0.01）。敏感性分析结果表明,当胸径为20 cm时,叶与干生物量分配比（p...     

基于光学遥感的稀疏乔灌木地上部分生物量反演方法

【目的】基于无人机数据采用3种分层方案构建冠层盖度-乔灌木地上部分生物量模型以及基于Landsat8 OLI数据采用3种分层方案构建不同光谱指数-乔灌木地上部分生物量模型,对比分析不同分层方案的乔灌木地上部分生物量模型精度,以期为基于遥感数据的干旱区人工林乔灌木地上部分生物量高精度反演提供理论依据。【方法】在毛乌素沙地实地调查102块30 m×30 m样地,基于高分辨率无人机影像,利用面向对象的机器学习算法获取乔灌草植被覆盖度信息,采用3种分层方案（不分层、基于乔木和灌木2种植被类型分层、基于5个树种分层）构建冠层覆盖度-乔灌木地上部分生物量模型。基于Landsat8 OLI影像,使用6种光谱指数（NDVI、RVI、MSAVI、TCG、NDMI、NIRv）,结合无人机影像解译草本植被覆盖度,采用3种分层方案（不分层、有无草本植被样地分层、3个草本植被覆盖度等级样地分层）构建不同光谱指数-乔灌木地上部分生物量模型。【结果】不分层的冠层覆盖度-乔灌木地上部分生物量模型鲁棒性最差（R²=0.22,n=102）,且估算精度最低(RMSE=14.98 t·hm^-2...     

华北落叶松与白桦混交林树高与胸径关系研究

【目的】建立华北暖温带华北落叶松与白桦针阔混交林树高与胸径关系的非线性混合效应模型,为研究针阔混交林中不同树种相互作用及其生长发育规律提供科学依据。【方法】以河北省塞罕坝机械林场的华北落叶松与白桦针阔混交林为研究对象,基于83块30 m×30 m的标准地调查数据,首先选取5个具有生物学意义的非线性树高与胸径关系基础模型进行拟合,确定最优基础模型;其次通过相关分析确定影响树高生长的主要因子;最后基于最优基础模型和主要因子建立包含哑变量的华北落叶松与白桦针阔混交林树高与胸径关系预测模型。【结果】在5个候选非线性树高与胸径关系模型中,Richard模型具有最好的拟合结果,其模型确定系数(R2=0.918 6)最大,均方根误差(RMSE=2.405 8)及绝对误差(Bias=0.194 5)最小;通过相关分析确定海拔和林分断面积与树高生长均在P 0.01水平上呈现显著性;基于基础模型构建了包含哑变量及主要影响因子的不同树种树高与胸径关系混合效应模型,当随机效应参数作用在林分断面积上时,模型预测精度较高。【结论】基于主要影响因子和包含哑变量的非线性混合效应树高与胸径关系预测模型,能够有效解决混交林中树种及主要因子对树高与胸径关系的影响,提高了预测模型的适用性及预测精度,为混交林森林质量精准提升提供科学依据。     

基于胸高处边材面积、胸径和冠基部直径的杉木单木叶生物量预测模型

【目的】基于多个变量分别构建杉木单木叶生物量预测模型，并选择出预测效果最佳的模型，为杉木叶生物量的精准预测提供参考。【方法】以21块不同林龄样地共63株解析木为例，分别基于胸高处边材面积、胸径和冠基部直径3个变量，考虑其他与叶生物量相关的单木和林分因子，以样地为随机效应因子构建非线性混合模型，采用指数函数、幂函数和常数加幂函数消除数据间的异方差性。根据模型评价指标赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)和对数似然值(Log Likelihood)选择最佳模型，并对不同参数的混合模型进行似然比检验。采用留一交叉验证法，计算模型决定系数(R²)、总相对误差(TRE)和平均绝对误差(MAE)，对模型预测效果进行检验。【结果】基于3个变量以幂函数为异方差结构构建的混合模型效果最好，混合模型均优于基础模型，且基于冠基部直径构建的模型预测效果最佳。【结论】以基于冠基部直径构建的非线性混合效应模型(模型16)作为预测杉木单木叶生物量的最佳模型，符合管道模型理论。各变量均具有一定生物学和统计学意义，野外调查较易获取(非破坏性)。模型具有一定实用性，且预测精度较高(R     

温带次生林涡动协方差与清单法碳通量交互对比

【目的】明确东北温带次生林长期CO₂通量与地面碳过程及其不确定性,为提升森林碳通量测算精度提供方法支撑。【方法】选择帽儿山站典型天然次生林,基于2008—2018年涡动协方差(EC)法连续监测的CO₂通量、2008—2019年清单法测算的地面净初级生产力(NPP)和净生态系统生产力(NEP)以及土壤呼吸监测数据,评估2种方法测算CO₂通量的不确定性来源,并比较二者是否具有一致性。【结果】1) EC法测算的11年间平均CO₂净交换量(NEE)为-1.57±0.64t·hm^-2 a^-1,总初级生产力(GPP)为13.56±1.48 t·hm^-2 a^-1,生态系统呼吸通量(Re)为12.00±1.38 t·hm^-2 a^-1,三者不确定性分别为0.47、0.90和1.37 t·hm^-2 a^-1,相对不确定性分别为29.9%、6.6%和...     

基于BP神经网络的沙柳地上生物量预测模型

[目的]以库布其沙漠沙柳为研究对象,建立基于BP神经网络的沙柳生物量模型,探究不同建模因子下的沙柳生物量估算模型变化,以期探究沙柳生物量估算模型的最优形式。[方法]选取6种沙柳生长因子,并根据与生物量相关性大小加入输入变量,从而组成6组不同输入变量,输入变量包含因子数量逐步增加（1～6种）。对比BP神经网络沙柳生物量模型不同输入变量所拟合模型的性能,确定最佳输入变量,并在最优输入变量的基础上,确定BP神经网络隐层数量,经过反复训练,建立基于BP神经网络的沙柳生物量估算模型。[结果]基于BP神经网络的沙柳生物量模型最优结构,即输入层节点数(N_in)∶隐层节点数（N_h）∶输出层节点数(N_out)为：4∶9∶1。其中训练数据R²=0.97,RMSE=0.67,MAE=0.50;测试数据R²=0.96,RMSE=1.10,MAE=0.77。[结论]基于BP神经网络的沙柳生物量,随着输入变量中输入因子的数量不断增加,发现其R²、RMSE、MAE所表现出的模型性能逐渐...     

融合机载和背包激光雷达的桉树单木因子估测

以海南省五指山市4块人工桉树林共计157株桉树为例,融合背包激光雷达和机载激光雷达点云数据对桉树单木因子进行了估测,探究融合数据在森林资源调查中的适用性。估测结果与实际样地数据对比表明,融合点云数据在胸径的估测上,R²=0.982,RMSE=0.868cm;在树高的估测上,R²=0.895,RMSE=2.005m,优于只使用背包激光雷达数据获取树高精度(R²=0.835,RMSE=2.458m)。基于背包激光雷达点云数据获取的单木胸径精度较高,融合点云数据可改善单一背包点云数据对树高上的估测。     

基于多角度卫星遥感的胡杨林结构参数获取

【目的】基于多角度卫星遥感(MISR)和无人机(UAV)摄影测量技术,采用简单几何光学模型(SGM)和广义简约梯度(GRG)优化方法,反演获取塔里木河下游胡杨林主要结构参数(树高、冠幅、林分密度和覆盖度)。【方法】以塔里木河下游典型河岸林为研究对象,基于野外调查、UAV倾斜摄影测量和MISR数据,构建训练集,采用SGM对场景反射进行分解模拟,获取Walthall背景反射模型参数,评价参数敏感性,建立参数回归方程,运用GRG优化算法反演得到测试集结构参数,利用无人机测量数据进行精度验证和评价。【结果】从UAV倾斜摄影测量数据中提取的树高、冠幅、林分密度数据与实测数据相比,UAV获取的树高、冠幅、林分密度与实测数据的R²分别为0.90、0.84、0.94,均方根误差(RMSE)分别为0.45 m、0.68 m、4.25株·hm^-2。SGM对训练集样地红光模拟反射值与卫星观测反射值的R²最大值为0.99、最小值为0.72、平均值为0.92;反演获取的训练样地树高和覆盖度与参考值相比,覆盖度R²达0.99,...     

基于非线性混合模型的针阔混交林树高与胸径关系

[目的]建立多树种、多层次混交林的树高-胸径生长关系非线性混合效应模型,为研究混交林多树种生长规律提供参考依据。[方法]以河北省塞罕坝国家森林公园华北落叶松-白桦针阔混交林为研究对象,基于87块标准地(20 m×30 m)的4 953株华北落叶松和3 608株白桦单木数据,选取13个具有代表性且具有生物学意义的树高-胸径模型进行拟合,从中筛选出拟合优度较高的模型作为构建混合效应模型的基础模型,并在混合效应模型中加入哑变量以解决样地内不同树种带来的差异。[结果]1)在13个树高-胸径候选模型中,模型13的确定系数最大(R2=0.915 7),绝对误差(Bias=1.200 6)、均方根误差(RMSE=0.129 1)最小,其拟合效果较好。2)以模型13为基础模型建立华北落叶松-白桦混交林树高-胸径关系混合效应模型,华北落叶松混合模型确定系数(R2)为0.926 4,AIC值为319.7,均方根误差(RMSE)值1.070 8,绝对误差(Bias)为0.084 1;白桦混合模型确定系数(R2)为0.918 7,AIC值为297.6,均方根误差(RMSE)为1.102 2,绝对误差(Bias)为0.070 5,表明模型拟合效果较好。3)利用所构建的混合效应模型,以2 cm为一个径阶对华北落叶松和白桦树高进行预测,其树高预测结果与测量值分布一致,表明包含树种哑变量混合效应模型中的参数充分反映出相同径级树高的变异趋势,提高了混交林树高-胸径模型预估精度。[结论]包含哑变量的混合效应生长模型可解决混交林中样地间及样地内树种对树高-胸径生长关系的影响,提高模型精度及适用性,为该地区提高针阔混交林经营水平及经营效果提供科学支撑。     

鄂西日本落叶松人工林碳储量成熟龄研究

为研究鄂西山区日本落叶松人工林林分碳储量变化规律并确定碳储量成熟龄,利用8～41年生日本落叶松人工林87个标准地和249株样木树干生物量测定数据,以建立的单木树干生物量估算方程为基础,利用生物量扩展因子和碳系数推算出各林分单位面积碳储量,构建林分碳储量预估方程。结果表明:该区域日本落叶松人工林平均单株树干生物量为85.334 kg(2.694～395.214 kg),以胸径或树高为变量的一元和二元方程对单木树干生物量的拟合优度均在0.9以上,而二元方程拟合优度和精度更高;林分平均单位面积碳储量为77.465 t·hm^-2(4.573～172.512 t·hm^-2),其中单位面积碳储量为60～120 t·hm^-2的样地占总样地数的64.4%;利用Richards、Korf和Compertz 3个模型对林分碳储量进行预估,林分碳储量及其平均和连年碳积累量均十分相近,其中最大连年碳积累量和最大平均碳积累量分别为6.2和3.9 t·hm^-2左右,峰值林龄分别为13～15 a和23 a。Richards、Go...     

桉树无性系多区域联合测试的G×E分析及选优

【目的】对广西、广东和海南的五个地点桉树无性系进行生长性状遗传多样性分析和基因型与环境互作评价,以筛选出优良无性系。【方法】基于3.5年生桉树无性系的树高、胸径、材积、保存率和蓄积量数据。首先联合五个地点数据对各性状进行单因素方差分析和多重比较。然后建立线性混合模型进行单地点和多地点方差分析,以无性系、无性系×重复(地点)为随机效应,得出各性状的方差分量以及各无性系的BLUP值,从而计算各性状的遗传参数值。最后综合AMMI模型与BLUP-GGE模型选择优良无性系及适生环境。【结果】1)该研究表明各生长性状中的不同亲本、无性系、地点之间存在显著差异(P<0.01)。不同亲本中,粗皮桉×韦塔桉的各性状表现较好,其年均材积和蓄积量可达到每株0.069 0 m³、26.6 m³·hm^-2a^-1;不同无性系中,EC245为较为优良的无性系,材积和年均蓄积量可达每株0.090 9 m³、118.46 m³·hm^-2a^-1     

基于机器学习森林生物量反演的哨兵数据精度对比

选取美国弗吉尼亚州东南部和北卡罗来纳州东北部的迪斯默尔沼泽作为研究区,基于Sentinel-1雷达数据和Sentinel-2光学数据,在对影像特征因子提取的基础上,采用随机森林构建生物量反演模型,对比分析了森林地上生物量反演精度。结果表明：基于Sentinel-2影像的随机森林模型的R²、RMSE分别为：0.707、39.521 t/hm²;基于Sentinel-1影像的随机森林模型R²、RMSE分别为：0.601、38.536 t/hm²。从整体来看,不同的变量参与到模型建模最终导致的精度各不相同,基于Sentinel-2影像建模的精度总体上高于基于Sentinel-1影像建模的精度。     

崇礼冬奥核心区华北落叶松人工林结构特征与优化模拟

【目的】以崇礼冬奥核心区华北落叶松人工林为研究对象,开展林分结构特征分析和空间结构优化模拟研究,为制定华北落叶松人工林结构调控措施提供科学依据。【方法】设置3块面积0.09hm²(30m×30m)标准地,基于标准地调查数据分析林分结构特征,以空间结构最优为目标,采用乘除法对角尺度W、混交度M、密集度C、交角竞争指数Ua CI和林层指数S共5个林分空间结构指标进行多目标规划,构建林分空间结构优化模型,对比模拟采伐前后林分空间结构的变化。【结果】3块标准地华北落叶松断面积比例达70%以上,白桦为伴生种,径阶分布在6～26cm之间,均呈近似正态分布,树高分布呈非对称型单峰山状,且峰值均出现在14m树高级。林分平均角尺度■、混交度■、密集度■、交角竞争指数■和林层指数S■分别为0.460、0.106、0.918、0.297和0.363,处于林木均匀分布、低度树种混交、高度树冠竞争和垂直结构分化较差的状态。模拟采伐后采伐强度均低于20%,林分空间结构目标函数值提升13.62%。在■分别提高21.17%和15.23%的同时,■分别下降10.22%和5.19%。【结论】研究区华...     

直干大叶相思二元材积与生长率模型研究

为丰富树种二元材积方程和材积生长率方程,以直干型大叶相思为对象,分别选取6个二元材积备选模型和6个材积生长率备选模型,采用差分演化算法(DEA)求解模型参数,选用相关系数R、决定系数R²、均方差RMSE、卡方系数ChiSquare、F统计量进行精度评价,并采用交叉建模和交叉检验方式进行建模。结果表明,最优的直干大叶相思二元材积方程为山本式模型,R²值为0.960 4、RMSE值为0.000 27;基于山本式的模型改进后,建立的直干大叶相思二元材积方程为V=0.012 423 16d^{-12.920 195 63/d}h^{1.642 516 27},R²值为0.992 1,精度提高了3.30%;材积生长率模型的拟合精度RMSE值在[0.008 3,10.994 9],R²值在[0.865 5,0.972 6],但出现各指标对模型精度的优劣排序不一致的问题;利用TOPSIS法遴选出的最优材积生长率模型为1/Pv=-0.065 917 19+0.132 412 82/t...     

形率对白桦单木材积和生物量预测精度的影响

【目的】以大兴安岭地区白桦为研究对象,构建含有形率的材积模型,并与部颁东北地区白桦二元材积模型和传统基础材积模型进行比较,同时结合生物量转换因子,研究形率对单木生物量的影响,为单木材积和生物量的精准预测提供科学依据。【方法】将树干上15个形率引入传统基础材积模型分别构建二元和三元单木材积模型,应用R软件GNLS模块拟合各模型,引入方差函数消除各材积模型拟合过程中产生的异方差现象。以相对误差绝对值(MPB)、平均误差绝对值(MAB)、均方根误差(RMSE)和确定系数(R²)为评价指标对各模型进行对比分析,采用交叉检验法对模型进行检验。【结果】1)形率引入可显著提高材积模型拟合效果,当取相对树高为40%时,带有形率q_0.4的二元和三元材积模型拟合效果均表现最好;2)交叉检验结果表明,形率引入材积模型使得材积预测精度显著提高,相较传统一元模型(1)和二元模型(2),引入形率的二元模型(14)和三元模型(15)的均方根误差分别降低38.9%和45.8%; 3)与东北地区当前使用的二元材积模型(5)相比,引入形率的二元模型(14)的RMSE、MAB和M...     

高山松林生态系统研究进展

高山松(Pinus densata)林是我国西南山区特有的森林类型,是西南地区重要的碳库,具有较高的生态保育价值。目前关于高山松林群落类型与结构、生态系统功能等的研究比较零散,无法为高山松林的科学保护与管理以及资源的合理开发利用提供系统的理论支撑。基于系统查阅的相关文献和著作,对高山松林群落类型与结构特征、生物量与生产力和生态系统水源涵养能力进行了综述。结果表明：(1)高山松林已知的群落类型包括6个群系9个群丛组6个群丛;(2)成熟林群落生物量为81.24～318.79 t·hm^-2,其中乔木层为79.39～311.53 t·hm^-2,乔木层碳密度为49.543～103.24 t·hm^-2,年生产力为5.48～18.07 t·hm^-2·a^-1,其中乔木层为4.29～14.23 t·hm^-2·a-1;(3)林冠截留率为24.32%～28.87%,苔藓层、凋落物层和土壤(0～30 cm)最大持水量分别为8.69 t·hm^-2、117.27...     

点云密度对机载激光雷达大区域亚热带森林参数估测精度的影响

【目的】点云密度是影响机载激光雷达数据获取和预处理成本的关键因素,探明点云密度对森林参数估测精度的影响,为机载激光雷达大区域森林调查监测应用技术方案的优化提供参考依据。【方法】基于我国广西一个亚热带山地丘陵区域获取的机载激光雷达和样地数据,通过系统稀疏方法,将全密度点云(4.35点·m^-2)分别稀疏至4.0、3.5、3.0、2.5、2.0、1.5、1.0、0.5、0.2和0.1点m^-2,得到11个样地尺度的点云数据集,包括1个全密度和10个稀疏密度点云数据集;应用配对样本t检验方法,分析4种森林类型(杉木林、松树林、桉树林和阔叶林)中稀疏密度点云和全密度点云之间12个激光雷达变量的差异;通过变量和结构固定的多元乘幂模型式,分别采用不同密度点云数据集对林分蓄积量(VOL)和断面积(BA)进行估测,比较模型优度统计指标决定系数(R²)、相对均方根误差(rRMSE)和平均预估误差(MPE)的差异,并应用t检验方法分析稀疏密度点云VOL和BA估测值均值和全密度点云相应估测值均值的差异。【结果】1)点云密度较低时,稀疏密度点云分位...