浙江省林木根径材积表及其数学模型

本文详细阐述了浙江省林木根径材积表编制的基本原理,叙述了编表的基本过程及其一系列数学模型,并对数表的有关精度问题作了说明。     

山西省天然油松林根径立木材积表的编制

通过采集山西省天然油松林的根径、胸径样本数据,依据《根径立木材积表编制技术规程》的技术要求,利用数理统计和回归关系建立天然油松林根径-胸径数学模型,同时进行数学模型检验,最后建立根径材积表,以达到支持生产的目的。     

根径与根径立木材积表内涵及其研究现状综述

在讨论根径、根径立木材积表内涵的基础上,综述了20a来国内根径立木材积表编制研究状况,对“根径”及“根径立木材积表”在实际应用上存在的问题进行探讨并提出改进建议。     

几个树种的根径立木材积表编制

通过运用回归分析的方法，根据树木胸径、地径的相关关系，确定了油松、椴树、柞树、山杨的胸径、地径的回归方程，进而编制了根径立木材积表，为正确预测盗伐量、误伐量提供了依据。     

辽东栎根径材积表编制的研究

利用吕梁山森林经营局１６４块标准地和７１９株辽东栎样木资料，通过二元、一元材积式，并选择最佳的胸径—根径回归关系式，编制出辽东栎立木根径材积式（表），此表可在吕梁山森林经营局辽乐栎林中使用，本编表方法还可供其它地区或其它树种编制根径材积式（表）时参考     

应用望高法求积式编制根径材积表方法的探讨

应用望高法求积原理探讨编制根径材积表的方法，最后选用V＝3．9056g0-0.0045=0.000360675D^2o-0.0045模型为南京紫金山林区编制马尾松根径材积表，其相关系娄秋0．9755，平均误差为－3．56％，实际精度达到85．7％。，     

柞树根径立木材积表的编制

根据树木根径、立木材积的相关关系 ,对 4 19株柞树的根径和立木材积进行回归分析 ,建立了回归方程选优后采用加权最小二乘法估算了材积方程的参数 ,确定了最合理模型 ,进而编制了柞树的根径立木材积表 ,为正确估测盗伐量、误伐量提供了理论上的依据     

应用望高法求积式编制根径材积表方法的探讨

应用望高法求积原理探讨编制根径材积表的方法,最后选用V=3.9056g_0-0.0045=0.00030675D_0~2-0.0045模型为南京紫金山林区编制马尾松根径材积表,其相关系数为0.9755,平均误差为-3.56％,实际精度达到85.57％。     

辽档栎根径材积表编制的研究

利用吕梁山森林经营局１６４块标准地和７１９株辽东栎样木资料，通过二元，一元材积式，并选择最佳的胸径－根径回归关系式，编制出辽东栎立木根径材积式，此表可在吕梁山森林经营局辽乐栎林中使用，本编表方法还可供其它地区或其它树种编制根径材保式时参考。     

基于程序的立木"电子材积表"的编制与应用

以广西二元立木材积公式为依据,采用VB程序设计语言,编制出主要用材树种的"电子材积表"程序.利用该程序,不需查表或手工计算,只需输入或批量导入胸径和树高值,即可求得相应的材积值.     

论北京市一元立木材积表的数式化方法

针对目前北京市森林资源连续清查所采用的一元立木材积表没有数式、应用不便的问题,提出了根据胸径、材积成对值及相应的二元材积式,建立内含树高-胸径回归模型的一元立木材积式的方法,并建立了北京市7个树种组的一元立木材积式,为森林资源连续清查的材积估计提供了方便。     

湖南楠木次生林胸径地位指数表的研制

以湖南省1989—2014年6期一类调查数据为基础,筛选出楠木株数占比大于20%的55块样地共299组年龄-胸径值,编制了楠木次生林地位指数表,为湖南省楠木次生林立地质量评价提供参考依据。用10个常用的数学模型对胸径生长进行拟合,理查德模型的相关系数最大(R^2=0.956),残差平方和最小(SSE=3.950),将其作为导向曲线方程,表达式为D=15.6829(1-e^-0.0457A)^1.0597。以40a为基准年龄,3cm为地位指数级距,得到9、12、15、18和21cm共5条地位指数曲线,分别采用标准差调整法、变动系数调整法和相对优势胸径法进行胸径地位指数表的编制,其中标准差调整法所展开的地位指数表落点检验精度高达(98.96%),不跳级比率为76.67%,且无跳2级或以上的现象,因此以该方法来展开湖南楠木次生林胸径地位指数表。以胸径评价林分立地质量,编制胸径地位指数表,其精度高,适用性强,能较好地反应林木的生长特性。     

材积表材积对林分蓄积量调查的影响分析

一元立木材积表是目前林分蓄积量调查的常用数表,经实际材料的对比,认为材积表是林分调查蓄积量偏高的因素之一。     

桂东区杉木地径与胸径、树高、材积相关分析

利用广西昭平县2009年二类调查控制样点的数据中的杉木的地径和胸径、树高为样本数据,并通过SPSS统计分析软件和数理统计知识,对地径与胸径、树高和材积的相关关系进行分析,分别建立地径与胸径、地径与材积的相关关系或曲线回归模型,最后选出最优模型,从而可利用模型由地径推算胸径和材积。结果表明,地径与树高存在显著正相关性,且地径6~20 cm径阶与胸径之间最佳的回归模型为D1.3=-0.199+0.851D地,地径22~40 cm径阶与胸径之间回归模型为D1.3=-1.652+0.913D地,精度是98.7%;同时地径与胸径也存在显著的正线性相关性,地径与材积的回归模型为V=0.000 082D地2.486 79,精度为95.2%。本次所建立的模型精度在允许范围内,可应用到实际中。     

贵州省人工马尾松立木材积和地上生物量方程研建

以贵州省人工马尾松样木的立木材积和地上生物量数据为基础,建立省级总体平均模型和以区域作为特定参数的哑变量模型及线性混合模型,并对中心区和一般区2类区域性模型与省级总体平均模型之间的差异进行对比分析和预估效果检验。结果表明:对立木材积和地上生物量估计而言,区域特定的模型与总体平均模型之间以及哑变量模型和线性混合模型之间并没有显著差异。本文所建模型为贵州省马尾松人工林的蓄积量和生物量监测评估提供计量依据,所用方法为建立其他含特定参数的通用性模型提供可行途径。     

辽宁樟子松人工林树木胸径与树高、材积的相关关系

在收集辽宁地区1 761株樟子松样本的胸径、树高与材积的资料基础上,利用统计学原理,对樟子松的胸径与树高、材积分别进行了8种不同的曲线回归分析,得出胸径与材积最优回归方程为V=0.000 165D2.278 86,胸径与树高的最优回归方程为H=0.519 024+0.818 875D-0.023 36D2+0.000 818D3。     

大兴安岭地区樟子松人工林材积表的编制

利用 8 5 3株随机样木资料 ,编制了大兴安岭地区樟子松人工一元材积表和二元材积表 ,经检验材积表适用     

基于激光雷达数据的东北林区航空林分材积表编制

利用东北林区云冷杉林、落叶松林、樟子松林、红松林、栎树林、桦树林、杨树林、榆树林、椴树林和水胡黄林10种森林类型的1947个样地的激光雷达数据和地面实测蓄积量数据,首先通过多元线性回归和非线性回归方法,分别建立基于机载激光雷达数据的森林蓄积量回归估计模型,并通过对比分析,确定统一形式的基础回归模型;然后利用哑变量建模方法,建立基于不同森林类型参数和相同激光雷达变量的蓄积量模型。结果表明,研究建立的10种森林类型的线性蓄积量回归模型的解释变量个数在2~7之间,确定系数在0.460~0.858之间;非线性蓄积量回归模型的解释变量个数在2~4之间,确定系数在0.461~0.846之间。基于点云平均高度和平均强度建立的10种森林类型的二元蓄积量模型(研究称之为标准模型),其确定系数在0.440~0.815之间,平均预估误差在2.88%~4.42%之间,平均百分标准误差在16.76%~25.52%之间,预估精度基本达到森林资源规划设计调查技术规定要求。依据研究建立的10种森林类型的蓄积量模型,可以编制基于激光雷达数据的航空林分材积表,在森林资源调查实践中推广应用。