坡位对木荷人工林树高生长的影响

为探讨不同坡位对木荷生长的影响,进行了不同坡位营造木荷的试验研究,结果表明,不同坡位对木荷的树高生长有较大的影响,下坡生长最好,中坡次之,上坡最差;不同坡位对木荷不同时期的影响有较大差异,5年生幼林时,影响较小,不同坡位对木荷树高的影响没有达到显著差异,10年生及以后对木荷的树高生长影响较大,达到极显著差异。     

不同林地清理方式对木荷树高生长的影响

为探讨炼山与不炼山两种林地清理方式对木荷生长的影响,在福建省泰宁国有林场进行了不同林地清理种植木荷的对比试验,结果表明:不同林龄炼山与不炼山对树高生长的影响是各有不同。造林当年,1年生平均树高炼山为0.77m,不炼山为0.66m,炼山林地树高生长显著高于不炼山林地;造林后第3年,3年生平均树高炼山为2.45m,不炼山为2.39m,炼山林地生长量仍高于不炼山林地,但差异很小;造林后第5年,5年生平均树高炼山为3.99m,不炼山为4.25m,炼山林地生长量反而低于不炼山林地,但差异也较小;造林后第10年,10年生平均树高炼山为6.92m,不炼山为7.69m,不炼山林地树高生长量显著高于炼山林地。     

榆林沙区樟子松人工林胸径-树高生长模型研究

为研究榆林沙区樟子松胸径-树高生长模型,填补榆林沙区樟子松在胸径-树高生长模型研究的空白,为榆林沙区樟子松林分生长预测、生产经营管理提供参考依据,以榆林沙区樟子松人工林为研究对象,选用15个常用的胸径-树高生长模型,通过5个评价指标(R²、决定系数(RMSE)、平均绝对残差(MAE)、残差平均和(SSE)、Akaike信息量准则(AIC))进行对比分析拟合,从而进一步确定,适宜的榆林沙区樟子松胸径-树高生长模型。结果表明：除了Gompertz(1825)模型(14号模型)无法输出参数,剩余的模型均可以。在剩余的14个模型中,双曲线型(2号模型)、混合型(5号模型)、二次多项式(6号模型)、Korf(10号模型)、修正Veibull(11号模型)这5个模型评价指标较优,拟合效果较好。综合比较分析可知,这5种基础胸径-树高模型中,修正Veibull模型可以更好地拟合樟子松胸径-树高的关系,精度也比较准确,建议选用修正Veibull模型。     

基于Richards方程的杉木树高生长模型

利用Richards生长方程构建杉木Cunninghamia lanceolata树高生长模型。以福建省三明市将乐县国有林场杉木人工林为研究对象．基于15块杉木人工林标准地野外调查数据。在分析林分相对胸径（出）和相对树高（hR）规律的基础上,拟合了胸径．树高曲线、胸径一株数累积（％）曲线以及树高一株数累积（％）曲线。根据林分结构现状,应用SPSS20统计软件模拟了杉木树高生长模型。结果表明：在95％置信区间内,模型的相关指数达到了0．993,求得参数A=28．606,B=1．094．k=0．031,m=-0．466,且各参数的估计值符合杉木的生长规律。此模型大大提高了林木树高因子的模拟精度．并为实现森林资源的优化配置提供基础数据。图3表3参30     

基于分级的福建将乐地区栲树树高曲线模型研究

【目的】研究栲树树高曲线模型,为编制福建省将乐地区亚热带常绿阔叶林森林经营数表、指导当地森林经营提供依据。【方法】以将乐地区常绿阔叶林中的栲树为研究对象,以17个栲树林样地中427株栲树胸径、树高实测数据为建模数据,通过分析坡度、坡向和坡位3个地形因子与树高生长之间的相关关系,以Richards方程为基本方程,分别构建基于树高分级和地形分级的栲树树高曲线模型,并与经典树高曲线模型进行精度对比。【结果】基于树高分级的栲树树高曲线模型的决定系数（R²）最大,为0.630;均方根误差（RMSE）最小,为2.283,表明模型拟合精度较高。基于地形分级的栲树树高曲线模型的平均绝对误差（MAE）和平均相对误差（MRE）分别为1.707和0.163,均为最小,表明该模型预估精度最高。【结论】结合将乐地区实际情况,基于地形分级的树高曲线模型能较为精确地预估栲树树高。     

不同育苗密度对木荷幼苗树高及地径生长的影响

该文采用单因子随机区组设计,以当年生木荷幼苗为试验材料,设置5组育苗密度,研究了不同育苗密度对木荷幼苗树高及地径生长的影响。结果表明:木荷幼苗地径、树高与育苗密度呈显著的线性负相关,木荷幼苗高径比与育苗密度呈线性正相关。     

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。     

基于线性混合效应模型的杉木树高-胸径模型

【目的】利用线性混合效应模型分析杉木树高与胸径的关系,为杉木树高测量提供支持。【方法】收集688组有效杉木研究数据,利用最小二乘法构建树高(H)和胸径(DBH)的线性基础模型,同时考虑林分密度效应和海拔效应,在R 3.2.2软件中拟合混合模型,比较基础模型和2种混合模型的赤池信息规则(AIC)、贝叶斯信息规则(BIC)和-2倍对数似然值(-2log lik),在此基础上,引入误差效应方差协方差矩阵及指数函数、幂函数和恒等式函数,筛选较好的混合模型;基于独立验证数据对模型进行验证,选取R~2、|E|、RMSE3个评价指标对模型精度进行评价。【结果】固定模型的AIC=2 089.731,BIC=2 102.151,-2log lik=2 083.732,均大于混合模型,即混合效应模型拟合效果优于固定模型;考虑模型误差效应方差协方差矩阵,加入恒等式异方差函数能够显著提高模型的精度,且含有不同随机参数的混合模型精度不同,引入海拔随机效应的混合模型拟合精度(R~2=0.804 4,|E|=1.553 9,RMSE=2.143 0)高于含有林分密度效应的混合模型(R~2=0.797 0,|E|=1.576 6,RMSE=2.183 0)。【结论】考虑随机效应的混合模型既能反映杉木树高的总体变化趋势,还能体现不同组分间的差异,在估测精度和通用性上均优于固定模型。     

不同生长势杉木成熟林胸径-树高生长曲线研究

旨在研究福建省将乐县国有林场地区不同生长势杉木成熟林胸径-树高状况,以福建将乐国有林场不同生长势杉木成熟林为研究对象,采用树干解析的方法获取杉木优势木、中庸木和被压木的胸径-树高实测数据,利用SPSS 19.0拟合3种不同生长势杉木成熟林的胸径-树高模型。建立杉木优势木树高的幂函数模型,ln(H)=0.891×D^0.376;杉木中庸木树高的幂函数模型,ln(H)=0.669×D^0.504;杉木被压木树高的幂函数模型,ln(H)=0.643×D^0.542。结果表明,3种非线性回归模型的判定系数R²都>0.910,D_1.3能够很好解释各器官树高。对指导将乐地区杉木营林生产提供了疏伐选木的依据和抚育采伐开始及采伐强度的信息。     

有年龄生长模型应用于无年龄情况研究

许多生长模型含有年龄因子。由于一方面年龄测定困难,另一方面在异龄林中林木的年龄意义不大,导致以年龄为自变量的生长模型在应用中遇到困难。针对森林资源连续清查体系中具有大量重复观测样木数据,但无年龄数据的实际情况．探讨将有年龄模型应用于无年龄情况,为将已有的有年龄生长模型用于森林资源连续清查数据的更新和预测做准备。用浙江省丽水市龙泉市的9株马尾松Pinus massoniana解析木数据建立有年龄的胸径生长模型．然后用丽水市森林资源连续清查体系中重复观测的马尾松固定样木数据进行无年龄情况应用研究。分单点估计和双点估计2种方式进行了试验．单点估计是用前期数据估计理论年龄然后估计后期胸径,双点估计是用前2期数据估计理论年龄和生长指数。然后用于后期胸径的估计。结果表明：单点估计和双点估计的精度都比直接用年龄的高．尤其双点估计具有更高的精度和适应性,它完全可以用于森林资源连续清查数据的更新和预测。图2表5参14     

基于混合效应模型及EBLUP预测杉木树高生长过程

基于福建省将乐县国有林场15块标准地的30株杉木Cunninghamia lanceolata标准木的解析数据,首先对5个生长方程运用非线性最小二乘法进行拟合,选出拟合效果最好的模型作为基础模型,利用解析木数据构建非线性混合效应树高生长模型。以单株树木作为随机效应,通过变换混合效应参数个数,利用R软件选择赤池信息准则(AIC),贝叶斯信息准则(BIC)最小,对数似然函数(Loglik)值最大的混合效应模型作为最优模型,基于混合效应模型研究经验线性无偏最优预测法(EBLUP)预测树高生长过程的特点。结果表明:Weibull方程中,β1,β2和β3等3个参数都作为混合效应参数的模型模拟精度最高。观测次数相同时,延长观测间隔能够降低预测误差,提高预测精度;观测间隔相同时,增加观测次数,预测精度会提高。     

基于TLS的树高转换模型构建研究

树高是森林资源调查中重要的结构参数,也是森林蓄积量、树木生长模拟及森林碳汇计算的基础因子。以安徽省休宁县西田国有林场的杉木人工林为研究对象,使用地基激光雷达（TLS）采集单株样木的激光点云数据,通过HDScene软件完成测站拼接、去噪等预处理,并直接提取单株杉木树高。同时,联立获取的伐倒样木树高实测值,运用相关分析和回归分析方法构建树高转换模型。结果表明,树高转换模型关系式为y=0.970x+0.312,R²=0.973,RMSE=0.441,并且当树高超过9 m时,TLS树高测量值与伐倒木真实值之间的误差会降低且趋于平稳。该研究提出一种获取高精度树高参数的方法,可为解决传统方法获取树高时精度不高或工作量大等不足提供科学依据。     

杉木人工林Sloboda树高生长模型及其最优拟合研究

本文将德国著名生物统计学家Ｂ．Ｓｌｏｂｏｄａ的树高生长模型应用于杉木人工林的优势高生长模型模拟中，并探讨其遗传算法最优拟合．模拟结果表明，用Ｓｌｏｂｏｄａ的树高生长方程拟合杉木人工林多形指数曲线能获得良好效果     

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...     

杉木人工林南北坡向树高-胸径生长曲线研究

以SPSS为统计工具,将坡向分成南面坡和北面坡,对桃源县杉木人工林的胸径及树高曲线进行了拟合。Compound模型表明:同一胸径下,生长于南面坡的杉木,其树高和生长速度高于北坡;长势好的树木,具有更强的竞争力,生长速度更好。理论分析与实际情况相符,为杉木林的经营与管理提供了科学依据。     

华山松种源对树高生长模型参数的影响

【目的】研究华山松种源对树高生长模型参数的影响,为建立通用的华山松树高生长模型奠定基础。【方法】以湖北省宜昌市大老岭林场华山松种源试验林为研究对象,利用林龄4~10年、24年和32年的树高数据,建立华山松11个种源的基础模型、哑变量模型和非线性混合模型,并对各模型的拟合精度进行比较。【结果】在Richards、Logistic、Schumacher和Korf 4个最常用的树高理论方程中,以Richards方程的拟合效果最好,故选其作为基础模型。哑变量模型和非线性混合模型的检验结果均显示,华山松种源对树高生长模型的渐进参数有显著影响,而对生长速率参数和形状参数无显著影响。对比3种模型的决定系数R2、残差平方和SSE、平均绝对残差|E|和均方根误差RMSE4个精度评价指标发现,哑变量模型和非线性混合模型的精度比基础模型明显提高,二者平均精度的决定系数R2提高1.37%,残差平方和SSE降低18.27%,平均绝对残差|E|降低12.77%,均方根误差RMSE降低9.6%;哑变量模型的拟合精度比非线性混合模型稍高,决定系数R2提高0.1%,残差平方和SSE、平均绝对残差|E|、均方根误差RMSE分别降低1.8%,4%和0.9%。【结论】华山松种源对树高生长模型的渐进参数有显著影响,而对生长速率参数和形状参数无显著影响。在种源数量不多时,利用哑变量模型建立通用的华山松种源树高生长模型是一种较好的方法。     

福建柏树高线性估测模型的多生长指标优化研究

树高是林木的主要生长指标之一,也是森林资源调查中的一个重要指标;林木树高生长往往可以反映其所在林地的质量。利用40株福建柏样木调查数据,基于以胸径为自变量的福建柏树高一元线性估测模型,引入枝下高与冠幅指标,建立了多元线性回归模型,并比较了二者的估测效果。结果表明:利用相同的建模数据拟合的福建柏树高多元线性回归模型的决定系数R~2较一元线性回归模型高0.0309,剩余标准差S低0.0612,估测精度高0.0047,说明引入同样对树高具有显著影响的枝下高和冠幅2个生长指标后,单独以胸径为自变量的福建柏树高线性回归模型得到了优化,估测结果的稳定性更强。     

木荷林下种植草珊瑚的生长效果研究

通过对木荷林冠下套种草珊瑚,调查分析不同郁闭度、不同坡向的成活率、保存率和生长情况,结果表明,不同郁闭度的木荷林下种植草珊瑚的当年成活率相差不大,而3年后的保存率差别明显,郁闭度0.9林冠下套种的造林保存率较低、草珊瑚生长不良,而郁闭度0.6的林冠下套种生长好,造林保存率也高。不同坡向的木荷林下种植草珊瑚的当年成活率和3年后的保存率相差不大,草珊瑚生长为南坡优于西南坡,西南坡优于东南坡。     

红松树高-胸径的非线性混合效应模型研究

以吉林省汪清林业局的蒙古栎阔叶混交林和云冷杉阔叶混交林24块固定样地中的2598株红松为研究对象,利用Chapman-Richards方程建立了不含随机效应与含随机效应的单木树高-胸径简单模型和广义模型。模型拟合和检验的评价指标主要包括调整决定系数(R2a)、平均相对误差绝对值(RMA)和均方根误差(RMSE)。对于混合效应模型,设计了随机抽取、抽胸径最大的树、抽胸径最小的树和抽平均木4种抽样方案计算随机参数,通过对比4种抽样设计下模型的误差统计量,分析了不同抽样设计下样本数量和预测精度的关系。结果表明:基于混合效应模型的红松单木树高-胸径模型拟合效果(简单模型的R2a在0.753~0.886之间,RMA在11.3%~15.1%之间,RMSE在1.38~2.01m之间;广义模型的R2a在0.754~0.886之间,RMA在11.1%~15.0%之间,RMSE在1.38~2.01m之间)优于不含随机参数的红松单木树高-胸径模型(简单模型的R2a在0.502~0.868之间,RMA在12.2%~17.8%之间,RMSE在1.42~2.65m之间;广义模型的R2a在0.711~0.877之间,RMA在11.6%~17.2%之间,RMSE在1.41~2.10m之间);包含随机效应的简单模型和广义模型拟合效果没有明显的差异,表明基于混合效应模型的单木树高-胸径简单模型可以很好地描述树高-胸径关系在不同森林类型、不同样地间的差异,因此不需要在树高-胸径模型中增加其他自变量;抽取平均木的抽样设计优于其他3种抽样设计,且抽取4株平均木时,预测精度提升最为明显,综合预测精度和调查成本的考虑,在实践中应用包含随机效应的红松树高-胸径模型时,推荐在样地中抽取4株平均木测量其树高来估计随机参数。      

上海市主要造林树种的胸径-树高模型研究

胸径和树高是森林调查中2个主要的调查因子。随着遥感技术的发展,在大区域的森林资源调查中,可以很容易地测量单株树的高度,其精度与传统的地面测量方法相当。最近几年,林业研究者构建了一系列胸径-树高方程来通过机载雷达所测的树高来估计树木的胸径,然而,大多数的模型都只是将树高作为唯一的变量来研究胸径-树高模型,却很少将冠幅与树高和胸径两者结合来研究胸径-树高模型。利用6种常用的胸径-树高模型,以上海市主要造林树种:池杉(n=241株)、柳树(n=82株)、木兰类(n=119株)、女贞(n=512株)、水杉(n=469株)、杨树(n=138株)、榆树类(n=235株)、樟树(n=1 129株)为研究对象,基于R2、平均偏差和平均绝对偏差为评价指标,对这6种胸径-树高方程的模拟精度进行评价和比较,最终得到了各树种对应的最优模型结果。结果表明,模型(3)适用于榆树类、女贞和柳树;而模型(5)则适用于池杉、木兰类、水杉、杨树和樟树。模型(3)和(5)相对于其他4个模型来说有着更加准确的模拟精度。研究结果可为该地区通过机载雷达调查森林提供基础。