秃杉人工林树高曲线模型研究

利用秃杉人工林标准地调查数据,以理查德为基本方程,采用哑变量的方法,引入立地质量因子,构建以立地质量为哑变量的秃杉人工林树高曲线模型,并将其与二元材积表相结合,测算标准地蓄积量。经交叉建模检验,建立的树高曲线模型,其估算精度接近二元材积表的估计水平。所构建的树高曲线模型在很大程度上减少了野外调查的工作量,提高了工作效率,为中国的森林资源调查提供一定的参考应用价值。     

基于分位数回归的针阔混交林树高与胸径的关系

  目的  基于包含哑变量的非线性分位数回归方法,构建华北落叶松Larix principis-rupprechtii与白桦Betula platyphylla针阔混交林树高与胸径关系的预测模型,对研究混交林中树种结构及立地生产力预测具有重要意义。  方法  以河北省塞罕坝机械林场华北落叶松与白桦针阔混交林为研究对象,利用83块标准地调查数据,基于哑变量分别采用最小二乘法和非线性分位数回归方法,构建不同树种树高与胸径关系模型。  结果  基于包含哑变量的非线性分位数回归预测模型精度高于最小二乘法,其中利用最小二乘法拟合不同树种模型,其确定系数、平均差及平均绝对误差分别为0.787~0.814、1.581~1.877、2.447~2.654;而利用非线性分位数回归不同树种不同分位点模型,其确定系数、平均差及平均绝对误差分别为0.839~0.921、0.213~1.469、0.561~2.322,经过残差分析确定,当分位点τ=0.7时,不同树种树高与胸径关系预测模型精度较高。  结论  与最小二乘法相比,基于非线性分位数构建的包含哑变量不同树种树高与胸径关系的预测模型精度更高。图3表3参33     

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。     

大兴安岭落叶松不同采伐强度的最优树高曲线模型1）

在大兴安岭落叶松林选择18块采伐强度不同的样地,以10种常用的树高曲线模型作为候选模型,比较同一树高曲线、不同采伐强度时,获得的决定系数（ R2）;比较同一采伐强度、不同树高曲线时,获得的R2。结果表明：两种情况获得的R2的极差均较大;前一种情况获得的R2的离散性（ R2的标准差都在0．17左右）,较后一种情况获得的R2的离散性（ R2的标准差大多在0．05以下,仅有一种情况为0．148）大;证明采伐强度,是影响树高曲线模型选择的重要因素。以R2、残差平方和、均方差作为模型优劣的评价指标,对18块样地的10个树高曲线候选模型进行了对比：采伐强度低于15％时,大兴安岭落叶松的树高曲线模型宜选用Richard（1959）模型;采伐强度为15％～40％时,宜选用Logistic模型;采伐强度为40％及以上时,宜选用Weibull（1978）模型。     

日本落叶松种源对树高生长模型参数的影响

以湖北省宜昌市大老岭林场日本落叶松(Larix kaempferi(LAMB.)Carr)种源试验林为研究对象,利用林龄树高数据,应用哑变量方法把种源效应引入Richards方程和Schumacher方程的对数线性回归形式,研究了7个日本落叶松种源对树高生长模型参数的影响。结果表明:Schumacher模型的检验结果,种源对树高生长模型斜率参数或截距参数有显著影响,并且更倾向于种源效应对截距参数的影响;Richards模型的检验结果,种源对树高生长模型的参数有显著影响,但更倾向于种源效应对渐进参数的影响,对速率参数和形状参数也有影响。同一立地不同日本落叶松种源对树高-林龄曲线的渐进参数、截距参数有显著影响,对速率参数、斜率参数、形状参数有影响,应采用不同的生长模型来描述树高生长过程。     

相对树高曲线研究

研究了杉木人工林相对树高曲线基本模型及参数扩展模型,提高了相对树高曲线模型估测精度,初步探讨了树高曲线与林分特征因子间的关系以及标准树高曲线设想的局限性。     

思茅松标准树高曲线的研究

以H＝1．3＋aD/(b D)为基础,将模型中引入优势木的树高,建立思茅松天然次生林标准树高曲线H=1.3 (a0 a1Hd)D/(b D),该式能拓宽树高曲线的应用范围,受不同立地条件的影响小,能正确反映不同立地条件下树高随胸径的变化规律,应用方便,同时具有较好的生物学意义,即：胸径D1．3＝0时,树高H＝1．3。     

树高曲线聚类分析研究

针对在大区域森林资源连续清查中使用的一元立木材积表不能适用于该区域内任何县一级调查的问题, 提出了用树高曲线、相对欧氏距离和组平均法, 形式聚合图, 再截树的方法进行聚类分析研究, 使材积表在允许误差范围内, 对相近的县域进行归类, 为所编制的大区域的一元立木材积表适用于县级的调查提供理论依据。图2 表1 参10     

用分位数回归建立的混交林树高生长模型

依据黑龙江省大兴安岭地区落叶松白桦混交林的树高、胸径、活枝高以及树冠的东、南、西、北冠幅数据,利用最小二乘法建立了两树种树高与胸径、树高与活枝高之间的数学模型,并利用线性分位数回归方法建立了不同分位点(τ=0.10、0.25、0.50、0.75、0.90)两树种树高与胸径、树高与活枝高之间的数学模型,分析τ∈(0,1)间距相同的19个分位数点的两树种树高与胸径、树高与活枝高之间的数学模型,得出不同分位数点处胸径、活枝高与树高之间的关系,比较了对照组与间伐组数据所建立模型的差异。     

马尾松人工林标准树高曲线模型的研究

为准确预测林分各径阶高，用试验林和固定样地资料，分析了树高曲线与林龄，立地和密度的关系。结果表明树高曲线随林龄、立地指数的增大、曲线向右上方移动，而与林分密度无关。分析了国内外树高曲线模型研究状况，针对研究中存在的问题，采用再次参数化方法，把立地指数、林龄引入树高曲线模型，创建１３个新模型。用２００块标准地树高曲线资料，采用迭代法分别进行了拟合。经比较，选出有生物学意义扩展后Ｒｉｃｈａｒｄｓ函数，     

基于FVS的华北落叶松人工林树高生长量模型研究

基于大量华北落叶松人工林临时样地和解析木数据,选用林木大小和立地条件为自变量,构建起单木树高生长量回归模型,模型相关系数R²为0.516。结果表明,影响华北落叶松单木树高生长量的因素从大到小依次为:林木生长、立地条件。利用检验数据对所建立的树高生长量模型进行检验,预测值2.77 m要略高于实测值2.74 m,t-检验差异不显著,模型预测效果良好。     

南方杉木人工林树高曲线模型研究

采用多模型对比选优法,以639组南方杉木人工林胸径-树高调查值为依据,求解了24组树高曲线模型的参数和评价指标.经检验,双曲线、Gompertz和Logistic模型均能取得较好的拟合效果,且模型用于杉木树高估计的精度高于98％;双曲线模型略优于其他模型;杉木人工林胸径和树高呈紧密相关关系,双曲线、Gompertz和L...     

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。     

福州市杉木人工林相对树高曲线模型研究

该文对福州市8个国有林场60片伐区的调查数据进行标准化处理,作为杉木相对树高曲线模型的基础数据,选择4个常用的相对树高曲线模型进行回归方程拟合,综合考虑拟合精度R2、Q值以及模型参数个数、模型的生物学意义等指标,认为杉木相对树高曲线的最佳模型为理查德函数变形固定参数模型,数学方程为Rhi=2.151937(1-e-0.3357·Rdi)0.6108。根据该数学方程,可估计各检验样本(伐区)各径阶树木的平均高,从而估计各检验样本的林分蓄积。采用t检验法对20片检验样本的蓄积调查值与估计值成对数据均值差异进行假设检验,结果无显著差异,精度达97.4%,表明该模型可在研究区域内应用。     

小兴安岭天然林不同树种的树高曲线模型

选用10种树高曲线模型作为候选模型,以决定系数(R~2)、残差平方和(S_(se))和均方差(M_(se))作为模型优劣的评价指标,对小兴安岭天然林中的云杉(Picea asperata)、红松(Pinus koraiensis)、水曲柳(Fraxinus mandschurica)、椴树(Tilia tuan)4种树种的树高曲线模型进行优选。结果表明:云杉、红松和椴树的最优模型均为Logistic模型,水曲柳的最优模型为抛物线模型;云杉和红松两种针叶树种,最优模型的优势不明显,水曲柳和椴树两种阔叶树种最优模型的优势较明显;比较R~2的大小,得出较适合小兴安岭云杉和红松两种针叶树种的树高曲线模型(R~20.8),对小兴安岭阔叶树种的适用程度不具有普遍性,对椴树的适用性好(R~2最大达0.94),对水曲柳的适用性较差(R~20.8)。对水曲柳的树高进行分段研究得出:水曲柳在树高低于9 m时,树高曲线模型较适宜(R~20.8),其中抛物线模型为最优模型;树高较高时,没有适用的树高曲线模型。     

马尾松人工林标准树高曲线模型的研究*

为准确预测林分各径阶高, 用试验林和固定样地资料, 分析了树高曲线与林龄、立地和密度的关系。结果表明树高曲线随林龄、立地指数的增大, 曲线向右上方移动, 而与林分密度无关。分析了国内外树高曲线模型研究状况, 针对研究中存在的问题, 采用再次参数化方法, 把立地指数、林龄引入树高曲线模型, 创建13个新模型。用200块标准地树高曲线资料, 采用迭代法分别进行了拟合。经比较, 选出有生物学意义扩展后Richards函数, 建立了贵州省马尾松人工林标准树高曲线模型(以林龄、立地指数和胸径为自变量)。经检验, 所建树高曲线预测方程可在研究区内应用。     

基于冠幅比数的次生林林木分级研究

为优化蒙栎次生林的林分结构和抚育间伐技术,以汪清林业局蒙栎次生林为研究对象,基于已有的汪清林业局蒙栎自由树冠幅模型,提出了林木冠幅比数的新概念,通过构建林木冠幅比数与林木竞争压力指数的相关模型CCI=1.07-0.001*CSI,采用林木冠幅比数替代林木竞争压力指数,提出一种简便实用的林木分级新方法,即当林木CCI≥0.77为优势木,CCI∈[0.62,0.77）为亚优势木,CCI∈[0.52,0.62）为中庸木,CCI<0.52为被压木。     

长白山主要针叶树种最优树高曲线研究

树高曲线是建立林分生长与收获模型的基础。该文使用吉林省汪清林业局金沟岭林场的465株冷杉、423株云杉和251株红松标准木数据,分别选用10种树高曲线,对模型参数进行求解,并用决定系数R2、残 差和MD、均方根误差RMSE 对模型精度进行检验。结果表明,唐守正树高曲线能较好地模拟当地主要树种的树高与胸径的关系;所选出的最优树高曲线可以用于长白山地区针阔混交林中的云杉、冷杉和红松。      

基于非线性混合模型的杉木标准树高曲线1）

树高曲线是研究森林生长和收获的重要基础,以福建省将乐县国有林场29块杉木人工林实测数据为例,首先运用非线性最小二乘法对9个经典常用标准树高曲线方程进行拟合,选出拟合效果最好的模型作为基础模型,利用基础模型及建模数据构建非线性混合效应模型。通过变化混合参数个数,并利用SAS软件进行模拟,选择结果收敛且AIC、BIC值和负二倍对数似然值最小的混合模型作为最优模型,最后利用检验数据与传统非线性最小二乘法进行精度比较。结果表明：方程H＝1．3＋a0 Ha1t （1－e－a 2D－a3g D ） a4在模拟杉木树高的生长趋势效果较好,因此,选为构建非线性混合模型的基础模型。在选择混合参数时,发现当a1和a3同时作为混合参数时,拟合效果最好。综合分析,非线性混合模型比固定模型的模拟精度高,可更好地描述杉木的树高生长。