基于哑变量的闽楠人工林单木树高曲线模型

【目的】通过建立含立地类型哑变量的湖南省金洞林场闽楠人工林单木树高曲线模型,为湖南省金洞林场闽楠人工林的目标树经营和生长预估提供理论依据。【方法】以湖南省金洞林场为研究区域,基于18块闽楠人工林固定样地2019年调查数据,选取了11个具有代表性的树高曲线模型对闽楠人工林树高-胸径关系进行了拟合,从中筛选出了拟合效果最好的模型作为构建哑变量模型的基础模型;通过对18块固定样地进行立地因子调查,采用数量化方法Ⅰ,以各林分的平均木优势高为因变量,立地因子为自变量,对立地因子进行评价,得到影响显著的立地因子,并通过划分等级和聚类分析来划分立地类型;将立地类型做为哑变量添加到基础模型参数及不同组合中,构建基于立地类型哑变量的金洞林场闽楠人工林单木树高曲线模型。【结果】在11个基础模型中,拟合的树高曲线最优基础模型为Weibull方程,其决定系数为0.780 4最大,平均绝对误差(MAE)为1.770 9,均方根误差(RMSE)为2.701 3最小。以Weibull方程作为基础模型,在构建的含立地类型的哑变量模型中,将哑变量添加在参数c上效果最优,决定系数为0.834 9,平均绝对误差(MAE)为1.529 5,均方根误差(RMSE)为2.131 6。对比于基础模型,决定系数提升了6.98%,平均绝对误差(MAE)降低了13.6%,均方根误差(RMSE)降低了26.7%。【结论】含立地类型哑变量的金洞林场闽楠人工林单木树高曲线模型拟合效果优于基础模型,并且具有更高的适用性,能反映不同立地类型下的树高、胸径生长差异,可以为湖南省金洞林场闽楠人工林的目标树经营和生长预估提供理论依据。     

湖北高密度杉木人工林生长规律研究

为研究湖北省高密度杉木人工林生长规律,对鄂东南地区高密度杉木人工林进行标准地调查,获取61块样地数据和183株解析木数据,建立了杉木单木树高、胸径和材积生长模型,根据拟合优度及残差指标,高密度杉木单木胸径和树高生长的最优模型选择理查德模型,单木材积最优模型选择考尔夫模型,所选模型检验精度均较高,达到拟合效果;通过绘制杉...     

四川桤木天然林和人工林的单木生长模型研究

预测和研究四川桤木天然林和人工林的生长与发展规律,以更好地经营四川桤木天然林。以四川桤木天然林和人工林为研究对象,基于实测的树高-胸径数据,通过比较分析9个树高曲线模型,建立四川桤木的单木树高曲线模型。结果显示,最终确定的四川桤木最优树高曲线模型的决定系数R~2为0.794,调整决定系数为0.792,均方根误差RMSE为0.886,相对均方根误差E_(RMSE)为0.045,平均误差ME为0.000,平均绝对误差MAE为2.641。最优的四川桤木单木树高曲线模型自变量为胸径,单木生长模型为H=1.3+27.176×(D/(1+D))~(11.856)。建立的单木树高曲线模型有较好的生物学意义,可为四川省四川桤木天然林和人工林的生长预测提供依据。     

杉木人工林目标树经营技术参数的研究

对浙江省杉木Cunninghamia lanceolata主要分布区51个不同发育阶段杉木人工林典型样地调查,分析不同优势木高杉木人工林的径级结构,并利用126株优势木数据,建立杉木人工林优势木的胸径、树高、冠幅之间关系,得出胸径与树高相关关系的最佳回归方程为:Y=0.361 8X+4.497 9,模型的拟合度R^2=0.796 5(X表示胸径,Y表示树高);胸径和冠幅的相关关系的最佳回归方程为:Y=0.137 9X+0.858 9,模型的拟合度R^2=0.881 6(X表示胸径,Y表示冠幅)。通过对3株50年生杉木人工林大径级林分优势木的树干解析,研究大径级杉木人工林优势木的胸径、树高与材积的生长规律,结果显示生长率都呈现逐年降低趋势,树高较为明显。树高、胸径、材积生长率最大值出现在10年生时分别为5.278 7%,15.069%,25.895%;而50年生时仅为0.273 3%,0.186 9%,0.921 7%。研究提出杉木人工林目标树经营的发育阶段划分、合理密度、目标树数量等关键经营技术参数,为杉木人工林的目标树经营提供理论依据。     

内蒙古大青山华北落叶松人工林生长模型研究

利用内蒙古大青山32株华北落叶松解析木数据,分析研究华北落叶松人工林的树高、胸径、年龄、材积之间的关系,并选取对数模型、理查德模型、考尔夫方程和逻辑斯蒂方程等4个常用的生长模型对树高、胸径、材积生长量进行拟合.结果表明：效果好的生长模型分别为胸径对数模型y=-24.03＋ 11.28×Log（x＋1.99）,树高理查德模型Y=27.27×[1-Exp（-0.041 ×x）]△1 5735,材积理查德模型y=7495.55×[1-Exp（-0.001×x）]△3.13.经F检验（F ＜0.05） =6.94,呈显著.3个预测模型的标准误差、平均百分误差、平均绝对百分误差都非常小,平均相对误差均在±2.5％以内,预测值与实测值无显著差异（p=0.05）.     

引入林分优势高和气候因子的杉木和桉树树高-胸径模型研建

基于广西森林资源年度监测评价项目中25块杉木样地和25块桉树样地的每木胸径和树高实测数据，从7个传统树高-胸径曲线中筛选出拟合精度最优模型作为基础模型，引入林分优势高和气候因子构建广义非线性模型，通过10折交叉验证法进行检验，并对一元材积公式的估计误差进行评价。结果显示：1)各传统树高-胸径曲线模型中，Richards模型为杉木和桉树最优的基础模型；2)引入了林分优势高和气候因子的杉木和桉树树高-胸径广义非线性模型，拟合精度相对基础模型更高，杉木的R²,MPE和MPSE的值分别为0.797 6,0.58%和13.91%,桉树的R²,MPE和MPSE值分别为0.720 7,0.62%和11.58%;3)采用一元材积公式得到的杉木和桉树总体蓄积与实测蓄积相差较大，其中桉树相对误差为-13.51%,超过了林业行业标准要求范围，运用树高-胸径广义非线性模型和二元材积公式计算总体蓄积，与实测值相对误差不超过0.5%,构建的杉木和桉树树高-胸径广义非线性模型能运用于实践生产。     

“天潜沔 ” 地区杨树人工林胸径-树高生长模型研究

以天门、潜江、仙桃地区杨树人工林为研究对象,通过2O22年在该地区选取48块样地进行每木检尺,共测量731 株杨树的生长量情况,作为建模数据 。利用 R软件对胸径-树高模型进行拟合,选用9个常用的胸径-树高模型 。根据决定 系数（R2）、均方根误差（RMSE）、残差平均和（SSE）、平均绝对误差（MAE）、平均相对误差（MRE）和 Akaike信息量准则 （AIC）6个评价指标来确定最优模型,同时以天门、潜江、仙桃地区2O21年立地条件、初植密度基本 一 致的1O个杨树人工 林固定样地的胸径、树高数据为检验数据,检验最优模型的预测能力 。结果表明：在1~9号模型中,4号拟合效果最佳,其 模型表达式为 H=1. O41OD- O. O122D2,可以作为天门、潜江、仙桃地区杨树人工林胸径-树高基础模型。     

基于分位数回归和哑变量模型的大兴安岭兴安落叶松树高-胸径模型

【目的】基于Richards方程比较分位数回归和哑变量模型对树高-胸径方程预测精度的影响,为林业树高-胸径模型的构建提供新的思路和方法。【方法】利用大兴安岭4个区域的兴安落叶松Larix gmelinii伐倒木胸径/树高实测数据,采用分位数回归和哑变量模型构建树高-胸径模型,并与基本模型进行对比分析。评价指标采用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、确定系数(R2)、赤池信息量(AIC)、贝叶斯信息量(BIC)、平均预测误差百分比(MPE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根百分比误差(RMSPE),同时利用非线性额外平方和法进行区域性检验。【结果】1)Richards树高-胸径模型在9个不同的分位点(τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)都能收敛,且每个区域都有其对应的最优分位数模型,区域1、2、3和4的最优分位数模型所对应的分位数分别是τ=0.7、τ=0.3、τ=0.5和τ=0.3,各区域最优分位数模型与哑变量模型所得结果差异不大,都优于基本模型。2)F检验结果表明哑变量模型的构造是有必要的,区域2和区域4没有显著不同,其他5对区域都有显著不同。3)模型检验结果表明区域1、3、4的最优分位数回归模型都要优于哑变量模型,区域2的哑变量模型没有通过正态性检验(P=0.028 6),因此区域2的最优模型仍然为τ=0.3时的分位数模型。【结论】分位数回归模型和哑变量模型都能够反映不同区域树高-胸径关系的变化,在拟合和检验统计量等方面都表现较好,适合于大兴安岭落叶松树高预测。在进行方法选择时,可以根据数据特征和研究目的进行选择。     

落叶松人工林树高-胸径模型的研究

本文基于辽宁清原大孤家林场18块落叶松人工林临时样地中的1 041株样木的实测胸径和树高数据,根据二者的关系建立了最优的树高-胸径关系模型。     

陈山红心杉人工林生长过程及其模型模拟

红心杉是杉木中的优良变种,被视为杉木中的珍品,是我国南方重要的人工造林用材树种。采用树干解析方法,测定了红心杉人工林的优势木、平均木和被压木的生长过程,并用模型模拟方法对其生长过程进行了模拟。结果表明:(1)红心杉在生长过程中,最大去皮胸径连年生长量为1.92 cm·a-1,各级木胸径成熟期出现的先后顺序为:优势木、平均木、被压木。(2)各级木树高成熟期变化趋势与胸径相似,树高的最大连年生长量达到了1.5 m·a-1。(3)最大材积的连年生长量为0.017 6 m3·a-1,材积的成熟期与胸径和树高的成熟期差异较大。优势木材积在第18年达最大连年生长量,成熟期在第25年;平均木材积成熟期在第24年;被压木材积成熟期在第25年。(4)通过非线性回归模型模拟,确定了Richards模型为胸径、树高和材积的最佳模拟模型,模拟效果好,精度高。(5)红心杉优势木的形数要比其它产区杉木的形数大,25年红心杉优势木形数为0.56。红心杉是一种初期生长快的速生树种,并且达到成熟期后还可进一步培育。研究结果对红心杉的培育和人工林的经营管理提供了重要的基础数据和科学依据。     

吉林蛟河针阔混交林主要树种树高-胸径模型

[目的]建立吉林蛟河针阔混交林主要树种不同竞争强度个体的树高-胸径关系模型,并探讨竞争强度对树高-胸径关系的影响。[方法]采用蛟河42 hm2成熟林固定样地中4个树种的树高-胸径数据,用Chapman-Richards、Logistic、Korf和Weibull模型这4种应用广泛的经验模型进行树高-胸径曲线拟合,选出适合的最佳模型。[结果]表明:(1)4个树种的12组个体中有7个组的最佳模型形式是Weibull模型,4个组的最佳模型形式为Chapman-Richards模型,只有1组为Korf模型。(2)同一树种的低竞争强度个体和高竞争强度个体的最优模型形式不同。(3)用独立样本数据对最优模型进行检验,模型表现良好。[结论]Weibull模型能够很好地拟合4个树种各竞争强度的树高-胸径关系,能够适用于本地区针阔混交林的树高-胸径模拟,并且竞争强度会影响树高-胸径关系,将各竞争强度个体分别进行树高-胸径拟合可以提高模型预测能力。     

红松人工林树干削度方程的研究

指出了削度方程不仅可用于推算单木及各材种的材积,更可用于林木生长过程的三维可视化重建,是林业生产实践中一种重要工具。以黑龙江省佳木斯市孟家岗林场60株红松人工林单木干形数据为例,以当前国内外林业中常用的简单削度方程、可变指数削度方程和分段削度方程为基础,采用SAS软件中的PROC NLIN模块对各模型参数进行求解,并采用确定系数(R2)、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)对各模型的拟合效果和预测能力进行了评价。结果表明:6种模型的整体拟合效果均相对较高,平均确定系数R2均在0.80以上;相同高度处的直径随着胸径的增加而呈增大趋势,但对树高的变化不够敏感;综合各项指标,该地区红松人工林的最优削度方程为可变指数削度模型(模型6),其模拟和预测R2均可达0.95以上,平均绝对误差均小于0.9cm,均方根误差也小于1.2cm。显然,筛选出的最优削度方程对精确红松人工林单木蓄积及指导合理造材具有重要作用。     

不同地貌杉木人工林胸径树高生长曲线研究

为准确掌握景宁县杉木人工林的生长情况,采用4种生长方程分别拟合杉木胸径树高生长情况,并选择最优生长模型。研究结果表明:多项式方程能够较好的拟合景宁地区杉木林的生长情况,平均决定系数高达0.889;地形因子对杉木生长具有重大影响。     

深度学习和传统方法模拟杉木树高-胸径模型比较

[目的]基于深度学习算法,建立多隐藏层的杉木树高-胸径神经网络模型,探索一种更高效低偏的树高模型研建方法,提高杉木树高的预测精度.[方法]利用福建省将乐国有林场34块杉木样地的2898组树高-胸径调查数据,基于传统回归建立10个广义树高-胸径模型,筛选出精度最高的模型作为对照.同时基于H2O平台的深度学习算法,建立70...     

杉木人工林树根生物量模型的研究

以杉木人工林单木树根生物量为因变量,胸径、树高为辅助变量,拟合了18个回归方程。选择相关指数、平均绝对误差、平均相对误差、平均系统误差和预估精度作为评价指标,应用灰色关联分析法对各个方程进行综合评价,筛选出杉木人工林树根生物量模型,为生产应用提供科学依据。     

卫闽林场杉木人工林经验收获表的研制

采用理查德方程建立杉木人工林平均胸径、平均树高、单位面积蓄积量和株数的生长模型,结合有关公式编制了杉木人工林经验收获表,该表经检验证明适用,可用于林分生长收获预估和小班资源数据更新。     

基于BP神经网络的天然云冷杉针阔混交林标准树高-胸径模型

[目的]以吉林省汪清林业局金沟岭林场12块天然云冷杉针阔混交林样地为对象,基于12 953对实测树高-胸径数据,结合林分优势高分树种(组)建立基于BP神经网络的标准树高模型。[方法]在确定隐层节点数后经过反复训练得到各树种(组)的适宜模型结构,使用相同的建模数据(8块样地)求解两个传统的树高方程,再利用未参与建模的4块样地分别验证模型。[结果]表明:落叶松、云杉的适宜模型结构(输入层节点数:隐藏层节点数:输出层节点数)为2:5:1;红松、中阔(白桦、大青杨、榆树和杂木)的适宜模型结构为2:4:1;冷杉的适宜模型结构为2:8:1;慢阔(色木、水曲柳、黄檗、紫椴和枫桦)的适宜模型结构为2:7:1。[结论]与传统方法相比,BP模型不依赖现存函数,不需要筛选模型形式,而且BP模型各树种R~2高于传统模型,平均绝对误差、均方根误差均小于传统模型,其拟合精度和预测效果均优于传统方程,可以有效地预测树高。     

云南省主要针叶树种树高曲线模型研建

树高曲线在森林经营和收获调整中有着重要的作用,建立适用于云南省主要针叶树种的树高曲线模型,为其森林经营提供参考。基于云南省两期森林资源连续清查数据,以冷杉、思茅松、云南松、华山松和杉木作为研究对象,选用Richards等15种树高曲线模型作为备选模型,以决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、总体相对误差(TRE)和平均预估误差(MPE)作为模型拟合效果的评价指标。结果表明:Hossfeld方程能较好地描述冷杉和杉木的树高曲线,双曲线方程能较好地描述云南松和华山松的树高曲线,Wykoff方程能较好地描述思茅松的树高曲线;云南松最优树高曲线模型决定系数为0.676,其它针叶树种决定系数均大于0.710。独立样本数据检验表明,各树种最优树高曲线模型均有较好的适用性,对云南省主要针叶树种树高有较好的预测效果。     

青海省不同生境下青海云杉胸径生长模型研究

[目的 ]研究不同生境压力下青海云杉的林木胸径生长规律及生长模型,为有效保护、合理经营青海云杉林提供经验模型。[方法 ]利用青海地区青海云杉的树轮数据,计算单木胸径生长量,分析不同起源、不同坡位条件下胸径生长规律,构建单木胸径生长模型,对比与评价不同模型的拟合优度结果。随后选取基础模型,建立考虑起源和坡位的青海云杉单木胸径混合效应模型,采用全部数据对模型进行检验。[结果 ]总体来看,青海云杉生长到胸高位置后,单木胸径生长量随着年龄的增加呈现下降后平缓变化趋势;青海云杉天然林、人工林单木生长的速生期分别为29—44 a、29—39 a,连年生长量(CAI)和平均生长量(MAI)均在0.40 cm以上,随后天然林单木CAI和MAI的变化平缓,人工林的变化幅度较大。不同坡位的单木胸径生长趋势具有差异。生长模型结果显示,不同起源、坡位条件下各树种最优胸径生长模型的决定系数(R2)均在0.913以上,总体相对误差(TRE)和平均系统误差(MSE)均在±2%以内,平均预估误差(MPE)大多在5%以内,平均百分标准误差(MPSE)在35%以内。以Gompertz模型为基础模型构建的混合效应模型的R2...     

油松人工林单木树高生长模型研究

使用Richard,Logistic,Korf,Mitscherlich,Schumacher,weibull等6种理论生长方程拟合了不同立地条件下油松人工林单木树高生长过程,从中选出模拟效果最优的生长方程。研究结果显示:三参数理论生长方程Lo—gistic、weibull、Richard、Korf对油松树高生长拟合的精度基本相近,明显高于二参数的Mitscherlich、Schumach—er方程;立地指数显著影响各方程渐进线参数和形状参数,将立地指数引入各理论生长方程中,构建了模拟油松人工林单木树高生长精度最优的预测方程为Logistic式;使用未参加建模的油松解析木数据对构建的预测方程进行T检验,发现预测值与实测值之间无显著差异(P=0.6213>0.05)。可见,本文构建的预测方程可以准确预测油松人工林单木树高生长过程,为油松人工林科学经营提供重要参考。