马尾松不同区域相容性立木材积和地上生物量模型

已有很多国内外学者研究立木材积与地上生物量相容性的问题,但是建模过程中考虑区域因子对模型影响的研究相对较少。针对此问题,以重庆市、四川省和湖北省151株马尾松Pinus massoniana的样本数据为例,采用哑变量和非线性联立方程组的方法,建立了不同区域马尾松通用的相容性地上生物量模型、立木材积模型和它们的转换因子模型。结果表明:马尾松不同区域的模型之间存在差异性;哑变量和非线性联立方程组的方法可以有效地解决不同区域模型的差异性和立木材积与地上生物量模型的相容性;马尾松地上生物量和立木材积的二元模型均优于其对应的一元模型;在独立拟合的地上生物量回归模型中引入立木材积因子,可以有效地改善模型的预估效果;构建的马尾松相容性立木材积和地上生物量哑变量模型评价指标满足中国生物量模型的精度要求（预估精度均高于95%,总相对误差均小于2%,平均预估误差则均小于5%）。     

基于哑变量的日本落叶松生长模型研究

【目的】研究北亚热带高山区和暖温带中山区日本落叶松的生长过程,并建立其生长模型,为精确掌握日本落叶松生长过程、科学经营日本落叶松人工林提供参考。【方法】应用北亚热带高山区和暖温带中山区96株日本落叶松解析木数据,根据区域特征引入哑变量的概念,综合运用Excel 2003、ForStat 2.1及SPSS 16.0等软件进行数据处理和生长模型的拟合,分别建立含有哑变量的日本落叶松胸径、树高和材积生长模型。【结果】2个区域日本落叶松的胸径、树高和材积生长情况没有明显差异。含有哑变量的Richards方程对日本落叶松胸径、树高生长拟合效果最好,R2分别达到了0.996 6和0.995 5,均方误差为0.163 2和0.207 7,平均绝对残差为0.349 1和0.436 7;材积生长模型的拟合结果以含有哑变量的二次函数最为理想,R2为0.997 979,均方误差为0.000 018,平均绝对残差为0.003 276。通过对模型的独立性检验,胸径、树高和材积生长模型预估精度均在90%以上。【结论】建立了日本落叶松胸径、树高和材积的哑变量生长模型,该模型可以用来描述北亚热带高山区和暖温带中山区日本落叶松的生长规律,预测其生长指标,解决了不同区域单独建模模型不相容的问题。     

中国东北落叶松立木生物量模型的研建

利用从东北地区采集的150株落叶松(Larix spp.)立木生物量数据,对立木地上生物量和地下生物量通用性模型的建立方法进行了研究。结果表明,非线性模型要优于线性模型,仅用胸径作为预估因子的一元模型的预估精度可达95%以上,可用于大尺度森林生物量的估计。建立根茎比模型对地下生物量进行估计是可行的,预估精度接近90%。建立的落叶松地上生物量模型和地下生物量模型可用于东北地区落叶松生物量估计。     

云南松地上生物量模型研究

森林生物量作为森林生态系统的最基本数量特征,是研究许多林业问题和生态问题的基础,但由于地域的不同,地上生物量及各分项生物量存在差异。以西藏、云南2个省(自治区)的130株实测云南松Pinus yunnanensis生物量数据,分别用传统回归方法和利用引入地理区域为特征的哑变量方法建立了地上总生物量和地上各分项生物量的一元(胸径为自变量)、二元(胸径和树高为自变量)和三元(胸径、树高、冠幅为自变量)模型。结果表明:所建生物量模型中,地上总生物量模型精度最高,预估精度为0.9300~0.9600,其次是树干、树皮和干材生物量模型,预估精度为0.9000~0.9500,树叶生物量模型的预估精度相对较低,其值为0.8500~0.8900,而且所有的模型都满足二元模型的预估精度和确定系数比一元模型高,与三元模型相差不大。引入哑变量后的模型中,不管是一元模型、二元模型还是三元模型,模型的确定系数、预估精度都相应提高,确定系数为0.7300~0.9600,预估精度为0.8800~0.9600,而且估计值的标准误差和平均相对误差都减少了。因此,构建不同区域地上生物量和和各分项生物量模型时,建议引入哑变量,以提高模型精度和适用性,来解决不同地区模型不相容的问题。     

小兴安岭长白落叶松相容性生物量模型的构建

为了提高林木生物量的估测精度,基于长白落叶松标准地调查和标准木生物量,逐步筛选胸径、树高等林木特征因子,构建了单株木、地上部分、树干、根系、树枝、树叶生物量的独立估测模型。根据林木生物量相容性理论,以树干生物量作为控制量,利用单株木生物量中各组分之间的代数关系,通过联立独立模型求解得到单株木相容性模型。同时将样本分为4组,利用5个相对误差指标(即参数变动系数C,总相对误差Rs,平均相对误差E,平均相对误差绝对值Re,预估精度P)来综合评价模型。结果表明,建立的长白落叶松单株木相容性生物量模型结构简单、参数稳定、预估精度较高,可以较全面、客观地反映各组分之间生物量的分配关系,实现模型估计值之间的相容性,提高了林木生物量估测精度。     

西伯利亚落叶松天然林立木生物量估算模型研究

[目的]构建西伯利亚落叶松地上、地下及各组分器官的生物量估测模型.[方法]基于54株伐倒样木实测数据,运用相关回归分析方法,构建西伯利亚落叶松各组分生物量估测模型,并对比分析各种模型估测精度.[结果]以胸径、树高构建的落叶松各组分二元估测模型优于一元模型,其中地上、树干、树冠和树枝生物量预估精度提高了2.84; ～5.00;,而树叶和地下生物量仅提高了0.33;和0.15;.落叶松树干生物量和地上总生物量最优估测模型为W=aDbhc、树冠和树枝生物量最优模型为W=a(D3/H)b、树叶生物量最优模型为W=aDb;其中地上总生物量预估精度最高,达96.38;;树叶生物量预估最低,为84.07;;地下生物量以实测数据直接建模法与根茎比建模法对比,根茎比建模法预估精度高,其最优模型精度为90.50;.[结论]研究确定西伯利亚落叶松天然立木单株各组分生物量的最优估测模型,根据现地实测数据,可进行立木生物量估测,但人工落叶松立木生物量和天然落叶松不同林分的生物量估测还有待进一步研究.     

云南松不同区域相容性生物量模型的构建

【目的】探索云南松不同区域相容性生物量模型的构建方法,为云南松生物量建模工作提供技术支撑。【方法】以四川、西藏和云南150株云南松地上生物量实测数据为基础,选取基础生物量模型(一元、二元模型),引入以地理区域为特征的哑变量模型,建立不同省(自治区)云南松的地上总生物量及树干、干材、干皮、树冠、树枝和树叶各项生物量的通用模型;然后采用非线性度量误差联立方程组法,建立地上总生物量与各分项生物量的相容性生物量模型,根据方程构成的不同,该方法又分为比例总量直接控制及代数和控制2种方案;对上述模型的拟合效果进行评价。【结果】基础模型中,各项生物量的二元模型的拟合效果较一元模型明显提高。比例总量直接控制及代数和控制2种方案都能有效解决地上总生物量与各分项生物量间不相容的问题,其中二元模型优于一元模型,比例总量直接控制方案及代数和控制方案的拟合效果基本相当;引入哑变量可以有效地将不同地域的生物量模型融为一体。【结论】引入哑变量可减少工作量、增强模型稳定性;综合考虑模型精度和建模工作量,建议采用非线性度量误差联立方程组代数和控制方案构建相容性生物量模型。     

用哑变量方法构建东北落叶松和栎类分段地上生物量模型

采用单一的非线性方程拟合生物量模型常会导致小径阶林木的估计有偏。以东北地区落叶松和栎类的地上 生物量数据为例,提出采用哑变量方法改进立木生物量估计模型的预估效果,并建立了2 个树种的一元和二元立 木生物量模型。结果表明:哑变量方法能解决小径阶林木的偏估问题,同时能在一定程度上改善对整个模型的预 估效果;所建模型能同时适用于胸径 5 cm 的幼树和胸径逸5 cm 的林木;二元生物量模型的平均预估误差均在 5%以下,可应用于东北地区各类森林资源清查中落叶松和栎类的生物量估计。      

基于哑变量的马尾松生物量模型研究

以重庆、四川和湖北省马尾松生物量实测数据为例,利用哑变量方法分析了林分起源、地域对地上生物量及各分项生物量模型的影响,建立了包含起源、地域因子的哑变量通用模型。结果表明,利用哑变量方法分析林分起源、地域因子对地上生物量及各分项生物量模型影响的方法是可行的;树干、干材、树皮和地上生物量模型仅受地域因子的影响;树冠、树枝和树叶生物量受林分起源和地域因子影响相对较大;地上生物量及各分项生物量三元生物量模型预估精度最大,二元生物量模型次之,一元生物量模型最小;考虑地域、起源的哑变量模型,对地上生物量、树干和干材生物量的预估效果最好,树冠、树枝和树皮生物量次之,树叶生物量的预估效果最差。     

哑变量在燕山地区华北落叶松人工林生长模型中的应用1）

以燕山地区华北落叶松人工林为研究对象,在收集大量临时样地和解析木资料的基础上,筛选出合适的数据,根据承德市隆化县林管局、木兰林管局和塞罕坝机械林场3个地方的地区特征引入哑变量的概念,利用非线性回归的方法对华北落叶松人工林胸径、树高、材积生长过程进行拟合,结果显示3个地区华北落叶松人工林的胸径、树高、材积生长量没有显著差异。基于哑变量建立了3个地区华北落叶松人工林的胸径、树高、材积生长模型。结果表明：含有哑变量的Schumacher模型对华北落叶松人工林胸径、树高生长过程的拟合效果最好,决定系数R2分别达到了0．9941和0．9929,残差平方和分别为4．7339和6．8849;含有哑变量的二次函数对华北落叶松人工林的材积生长过程拟合最好,决定系数R2为0．9928,残差平方和为0．0023。通过对所建立生长模型的适应性检验,结果表明残差分布比较均匀,预估精度都达到95％以上,说明模型的预估效果比较好。     

杨梅人工林相容性单株生物量模型构建

  目的  构建杨梅Myrica rubra一元相容性单株生物量模型,为杨梅人工林可持续经营及生物量精确估测提供理论依据。   方法  基于48株杨梅标准木实测数据,在以地径、树高、冠幅为自变量建立独立单株生物量模型基础上,运用非线性误差变量模型法,对浙江仙居县杨梅人工林相容性单株生物量模型进行研究。   结果  拟合出的独立单株生物量模型中,以地径(x₁)为自变量的幂函数模型决定系数为最大,叶片生物量(y₁)、枝干生物量(y₂)、根系生物量(y₃)及总生物量(y₀)模型分别为y₁=0.004x₁2.795、y₂=0.003x₁3.048、y₃=0.002x₁3.141和y₀=0.010x₁2.995。以地径、树高、冠幅构建的3个相容性单株生物量模型拟合效果均较好,其中又以地径为自变量的模型决定系数和预估精度最大,模型最优,相关参数c₀、b₀、r₁、r₂、r₃和r₄分别为0.084 0、2.162 7、0.780 0、0.779 9、0.224 3和0.204 5。随地径、树高和冠幅增大,叶片、枝干、根系生物量的分配规律基本相似,枝干、根系生物量占总生物量的比例呈上升趋势,叶片生物量则逐渐下降。各组分生物量随杨梅林龄增大从大到小快速演变为枝干、根系、叶片。   结论  在运用杨梅一元相容性单株生物量模型进行估算时,以地径为自变量的幂函数模型决定系数最大,且模型决定系数和预估精度最大。地径是最适合用于估算杨梅生物量的变量。 图1表4参31     

基于哑变量和因子选择的森林蓄积量估测研究

为提高森林蓄积量遥感估测精度,探讨哑变量技术在蓄积量遥感估测中的作用。以云南省普洱市思茅区为研究区,以Landsat 8 OLI和93块森林资源二类调查角规控制样地数据为基础,使用随机森林（random forest）算法进行遥感变量因子的选择,并以龄组为哑变量分别构建基于哑变量的SVR和PLSR蓄积量估测模型,采用留一交叉验证对结果进行评估。结果表明,使用随机森林算法进行变量的选择有效减少了自变量的维度,提高了计算效率;其次,哑变量引入后,PLSR和SVR 2种回归模型的估测精度都比无哑变量方法有明显的提高,且SVR的估测结果优于PLSR;在引入哑变量后SVR模型的决定系数R²由0.59提高到0.68,相对均方根误差rRMSE由36.76%降低至32.97%,PLSR模型的决定系数R²由0.53提高到0.62,相对均方根误差rRMSE由39.41%降低至35.24%。在森林蓄积量的遥感估测中,哑变量技术的应用可以在一定程度上解决不同蓄积量大小对估测结果造成的影响,进而提高蓄积量的估测精度。     

西藏云杉立木生物量与材积相容性模型研建

利用2011年实测的西藏天然云杉立木生物量与材积数据,采用非线性度量误差联立方程组、分段建模方法,构建了云杉立木地上生物量与树干总材积、地下与地上生物量相容性模型,以及生物量与材积换算、根茎比模型,并分析对比建立的立木地上生物量与材积相容性整体模型与分段模型效果。结果表明:1)将胸径<5cm的幼树与>5cm林木一起进行整体建模,建立的一元和二元立木生物量整体模型预估值在12cm以下径阶产生明显偏差;2)选取合适的分段位置(D=10cm),采用分段建模方法建立的一元立木地上生物量分段模型各径阶偏差明显减小,二元分段模型无系统性偏差;3)研究建立的一元、二元立木地上生物量和材积相容性分段模型的总相对偏差均在±2.5%以内、预估精度均>91.2%,地下生物量分段模型预估精度也>92%。建立的分段模型可用于西藏云杉立木生物量和材积的估计。     

基于BP神经网络的马尾松立木生物量模型研究

以马尾松为例,探索并验证BP神经网络模型在立木生物量估测上的适用性。通过12种算法的筛选、输入变量和输出变量的确定以及隐层节点数的选择,确定最优的模型拓扑结构,构建单隐层BP神经网络模型;对比单输入变量与多输入变量模型、单输出变量与多输出变量模型,并分析模型的输入变量数和输出变量数对模型估测精度的影响;将优选BP模型与传统相对生长模型进行对比以验证BP模型的可行性。结果表明:1）最优BP模型LM-DH-8-WtWaWr的训练算法为Levenberg-Marquardt算法,输入变量为D、H,输出变量为Wt、Wa、Wr,隐层节点数为8。2）输入变量和输出变量的增加不会降低BP神经网络模型的精度。3）模型LM-DH-8-WtWaWr能够精确地估测马尾松立木生物量,其精度高于传统的相对生长模型。该模型能够一次性地引入多个解释变量,并可以同时估测多个量,从而简化了生物量建模和估测工作,对实际生产具有一定的意义。      

基于立地因子及其交互作用的柠条生物量模型研究

森林碳汇是实现碳中和目标的重要路径之一，精确计算森林碳储量具有十分重要的意义。生物量模型是估测森林生物量、计算森林碳储量的重要手段。以宁夏白芨滩林场的典型灌木树种柠条为研究对象，通过样地调查及样本采集，利用非参数双因素方差分析坡向、坡度2个立地因子及其交互作用对柠条各类(总、地上、茎、叶、根)生物量的影响，并基于哑变量模型，构建了立地因子及其交互作用的生物量模型。结果表明，除坡向与坡度的交互作用对柠条叶生物量影响不显著外(P=0.399)，坡向、坡度及其交互作用对柠条其余各类生物量影响均显著(P<0.01)；在柠条各类生物量模型中，以总基径(D)平方和与平均高(H)的乘积(D_t²H)为自变量、以f_i(x)=a+bx_i为基本形式建立的生物量模型拟合精度较高(总、地上、茎、叶、根生物量模型的adj-R²分别为0.645 2、0.671 0、0.623 2、0.600 0、0.502 0)；以坡向、坡度及其交互作用作为哑变量能够显著提高模型的预估能力，其中，对于叶生物量，以坡度...     

桂西地区不同林龄栎类群落的生物量及其分配格局

根据5个不同林龄15块1000m2样地的调查资料,利用15株不同林龄和径阶的栎类样木数据,建立以胸径平方乘以树高(D2H)为单变量的生物量估算模型。采用样木回归分析法(乔木层)和样方收获法(灌木层、草本层、地上凋落物)获取不同林龄栎类的生物量,并分析了其组成、分配特征及不同林龄生物量的变化趋势。结果表明:栎类林分的总生物量随林龄而增加,5个不同林龄的生物量分别为73.67Mg/hm2、127.47Mg/hm2、149.93Mg/hm2、169.90Mg/hm2、200.65Mg/hm2,其中活体植物的贡献达95.58%以上,地上凋落物的总量不超过4.42%;生物量的层次分配方面乔木层占绝对优势,占93.66%-98.68%,其次为地上凋落物,占1.02%-4.42%,灌木层和草本层生物量较小,分别占0.20%-2.13%和0.03%-0.27%,均随林龄的增加呈递减趋势;乔木层器官分配以干所占比例最高,占46.64%-80.78%,且随林龄而增加,枝、叶、根分别占11.61%-36.80%、1.00%-4.85%和6.61%-11.71%,均随林龄而下降;灌木层器官分配以枝所占比例最高,为32.50%-69.07%,叶和根分别占12.89%-25.00%和18.04%-42.50%;不同林龄栎类草本层生物量大小与林龄成反比例关系,地上部分的生物量大于地下部分的生物量。随着林龄的增加,凋落物呈现升→降→升的趋势。以上研究结果表明,林龄可以影响桂西地区栎类的生物量和分配格局。     

基于岭回归的思茅松单木生物量复合模型构建

为进一步提高思茅松单木生物量模型的估计精度,采用与材积兼容的生物量模型构造各分量模型,再筛选出最优模型形式构造了线性和非线性复合模型,通过模型4个评价指标对拟合的简单非线性模型,线性和非线性复合模型进行评价。结果表明:思茅松总生物量线性复合模型系统偏差较小,与数据拟合程度更好,预测精度更高,具有可解释性,并且以该方法构造的生物量模型能进一步提高估计精度。