用多项复合模型预测林分蓄积生长过程

用林分年龄－公顷蓄积量序列，建立多种回归曲线模型进行公顷蓄积量预测，然后利用多项复合模型对多种回归曲线模型预测进行回权平均，得到新的预测值，这样既充分利用各种回归曲线模型预测值的有用信息，又减小了预测误差，提高了预测精度。     

复合预测在马尾松林分蓄积量生长过程中的应用

用林分林龄——公顷蓄积量序列,先用两种方法建立回归曲线模型,进行年龄——公顷蓄积量预测,然后根据两种回归曲线模型预测值,用复合预测方法进行预测,从而减小预测误差,提高预测精度,使预测结果更符合客观实际。     

复合预测在马尾松林分蓄积量生长过程中的应用

用林分林龄－公顷蓄积量序列，先用两种方法建立回归曲线模型，进行年龄－公顷蓄积量预测，然后根据两种回归曲线模型预测值，用复合预测方法进行预测，从而减小预测误差，提高预测精度，使预测结果更符合客观实际。     

应用灰色系统理论预测城峰镇"十五"期间有林地面积与森林蓄积量变化的研究

以永泰县城峰镇1986～1999年历年有林地面积、森林蓄积量数据为基础,应用灰色系统理论与方法,建立灰色预测GM(1,1)模型,以城峰镇“十五”期间的有林地面积与森林蓄积量进行预测。经检验,有林地面积GM(1,1)模型(1986～1999年)预测值的平均误差2.23％,森林蓄积量GM(1,1)模型(1986～1999年)预测值的平均误差1.16％,预测精度较高,可以对“十五”期间城峰镇有林地面积与森林蓄积量进行预测。     

基于哑变量的高山松蓄积量反演模型研究

基于Landsat TM和地面实测样地数据,采用传统线性回归和引入哑变量的线性回归两种建模方法构建香格里拉高山松蓄积量反演模型,并对模型进行验证。研究表明,传统一元和多元线性回归模型的相关系数分别为0.280和0.365,引入哑变量的线性回归模型相关系数为0.602;结合实测检验数据,传统一元、多元线性模型和引入哑变量的模型预测精度分别为61.1%,74.9%和80.3%,引入哑变量的高山松森林蓄积量模型反演精度明显提高,研究结果可为今后基于哑变量的遥感森林蓄积量反演提供一定的依据和参考。     

应用SPSS软件对速生桉人工林生长模型的研究

对广西某林场1809个小班种植的速生桉人工林测得的资料进行拟合,分析了速生桉人工林生长方程的性质.运用SPSS软件的曲线回归拟合S型曲线,建立了速生桉人工林林分蓄积量生长模型.     

基于生长模型的林地“一张图”林分因子更新研究

林地"一张图"是森林资源管理体系的重要平台,运用林分生长模型对林地"一张图"林分因子更新具有现实意义。基于昆明市第4次森林资源二类调查数据,建立了24个树种(组)林分生长模型,通过模型链接实现林分平均树高、平均胸径、每公顷株数、每公顷蓄积和平均蓄积生长量的过程动态模拟。树高生长模型拟合优度R~2介于0.21～0.64之间,胸径生长模型拟合优度R~2介于0.37～0.78之间,蓄积生长模型拟合优度R~2介于0.44～0.92之间;林分生长模型反演昆明市有林地蓄积量预测值与观测值相差37万m~3,云南省蓄积平均生长率反演昆明市有林地蓄积量预测值与观测值相差291万m~3。建立的24个树种(组)林分生长模型,能满足林地"一张图"林分因子更新要求,能动态掌握森林资源消长变化,可为林业政策的制定提供依据。     

湿地松人工林标准表的研究

在连江县收集调查307块湿地松人工林标准地,分别以林分每公顷蓄积量及标准差、林分形数为因变量,以林分平均高为辅助变量,通过多方程的拟合对比,建立合适的林分蓄积量、标准差、形数回归模型,据以编制连江县湿地松人工林标准表。该表经检验精度符合要求,可在大面积森林资源清查中用于测算林分蓄积量。     

森林资源调查监测年度数据产出方法研究

利用2021年国家林草生态综合监测评价北京市样地数据及相关资料,基于“1/5+4/5”联合估计方案,提出回归抽样估计和回归模型预测2种基本估计方法;同时还针对部分省份存在多个副总体和加密样地等特殊情况,提出了采用分层抽样和联合估计方法产出年度数据,并以北京市森林蓄积量估计为例,以4套方案开展计算。结果显示,基于老样地估计的2套方案,全市森林蓄积量估计精度均在92%以上,其中方案2(基于回归模型预测)的总体抽样精度从方案1(基于回归抽样估计)的92.87%提高到93.87%;采用加密新样地和老样地联合估计的2套方案,全市森林蓄积量估计精度均在94%以上,其中方案4的总体抽样精度从方案3的94.24%提高到94.65%。研究表明：采用回归抽样估计和回归模型预测2种基本方法对当年未调查样地进行数据更新的方法,在实践中是完全可行的;综合利用回归抽样估计、回归模型预测、分层抽样方法和联合估计方法,可以解决存在副总体和加密样地等不同情况下的年度数据产出问题。     

应用GM（1，1）包络灰平面对林木年采伐限额的控制

赤峰市松山区现有林木年蓄积量虽然呈增加趋势，但由于各种因素的影响，使全区林木年蓄积增加量变化幅度较大，为合理采伐利用林木资源，本文根据全区林木年蓄积增长量原始数据列，建立GM（1，1）包络灰平面，并按GM模型建模机理，用微分自吹自擂心合原始数据，求得预测曲线，使预测值落在某一范围内，为确定最佳年采伐限额提供了科学依据。     

速生杨新品种介绍

在树木分类上,全世界共有125种杨树,我国就有50多种,几乎占了一半。在栽植面积上,全世界杨树人工林面积总计400多万公顷。我国已达300多万公顷,超过了其他国家杨树人工林面积的总和。就木材生长速度而言,速生杨一般每年每公顷蓄积量达到9-15立方米,最高可达30-45立方米;一般5-10年可采伐,每公顷蓄积量150-240立方米,可出木材105-165立方米,而其他树种的用材林15-18年生每公顷蓄积量仅达45-75立方米。山东临沂地区6年生杨树每公顷蓄积量最高达293.55立方     

建立相似林分样木因子回归模型推算采伐木蓄积

在安化县杉木人工林相似林分内设立样地,测量样地对角线上26株林木的地径、胸径和树高,用Excel软件建立地径与胸径、胸径与树高的回归模型,再测量采伐木地径,用回归模型预测采伐木的胸径和树高,推算采伐木蓄积量。同时,采用地径一元立木材积表法测算林木蓄积量,并与采伐作业设计的二元立木材积表法测算的林木蓄积量相比较。结果表明:采用建立相似林分样木因子回归模型推算采伐木蓄积量方法接近采伐作业设计的蓄积量。     

基于人工神经网络的森林资源预测研究

应用人工神经网络方法分别建立土地资源预测、森林蓄积量预测、各龄组蓄积量预测三层前馈反向传播神经网络模型对森林资源进行预测模拟.预测结果表明在小样本条件下,森林资源预测神经网络模型预测精度较高,开辟了森林资源预测新途径.     

基于无人机LiDAR特征变量的南方集体林区蓄积量估测

基于广西壮族自治区森林资源年度监测评价成果数据,采用逐步回归选择机载激光雷达特征变量,建立多元线性回归、Logistic回归和随机森林模型,预测南方集体林区桉树、杉木和天然阔叶林样地的蓄积量。结果表明:1)桉树和杉木样地的逐步回归特征变量多为高度和强度变量,而天然阔叶林样地则是间隙率、覆盖度、叶面积指数等综合变量;2)桉树和天然阔叶林样地,随机森林模型的蓄积量估测精度(桉树R~2=0.97,RMSE=12.60m~3/hm~2;天然阔叶林:R~2=0.90,RMSE=18.45m~3/hm~2)高于多元线性回归和Logistic回归模型,而杉木样地在多元线性回归模型中得到了最优的蓄积量估测结果(R~2=0.91,RMSE=24.30m~3/hm~2);3)在3种模型估测精度中,人工桉树和杉木样地均优于天然阔叶林样地。可见,高密度的激光雷达点云可以获取更优的特征变量,针对复杂的样地条件需要灵活选择估测模型实现蓄积量调查,以便为林草部门进行森林资源调查、监测和经营管理提供科学依据。     

采用林分平均高和密度估计人工林蓄积量

采用2015年广西森林资源连续清查第9次复查中人工林样地调查数据,按树种组(杉木、松树、桉树)建立林分每公顷蓄积量与林分平均高、林分密度(郁闭度、每公顷林木株数)二元非线性模型(不变参数和可变参数),用确定系数(R~2)和平均预估误差(MPE)等6个指标对模型进行评价和检验。结果显示:全部12个模型的总相对误差(TRE)、平均系统误差(MSE)均小于15%,MPE均小于10%,表明采用林分平均高和密度估计林分单位面积蓄积量可取得较好的效果,但可变参数模型的参数的变动系数太大,不宜采用;3个树种组中,不论是不变参数模型还是可变参数模型,以平均高和每公顷林木株数构建的模型的R~2均大于由平均高和郁闭度构建的相应模型的R~2,而剩余标准差(SEE)、MPE则相反,说明每公顷林木株数对林分每公顷蓄积量变动的解释能力优于郁闭度。综合考虑6个统计指标和参数的稳定性,3个树种组的每公顷蓄积量的最优估计模型均为由每公顷林木株数、平均高构建的不变参数模型。     

基于高分辨率遥感影像的森林蓄积量估测

为了快速有效获取《综合开发利用项目》项目区的森林蓄积量,利用SPOT5和Rapid Eye高分辨率遥感影像,结合野外实地调查数据,采用最小二乘回归方法构建森林蓄积量遥感估测模型,估算柬埔寨王国上丁省特许地2012年的森林蓄积量。结果表明:1利用预留独立样本对模型进行精度验证,不分类型的模型的总体预测精度可达到99.37%,分类型的模型的总体预测精度分别可达到99.57%、97.30%、99.41%、96.84%、76.25%;2不分类型建模反演得到2012年研究区的森林总蓄积量为33197465.008 m3,各类型的森林蓄积量分别为16660360.382、7124988.801、5716238.005、4016470.930、186695.185 m3。结果表明利用高分辨率遥感影像快速估测区域森林蓄积量的可行性,也为合理规划和开发利用特许地的森林资源提供参考。     

历史调查数据参与森林调查因子遥感定量估测的研究

森林调查因子估测是森林资源遥感调查的主要内容之一。本文以多元数量化回归估测模型Ⅰ为基础,综合考虑历史调查资料(主要为前期调查因子值)和遥感数据等信息,建立了以小班为估测单元,保留小班平均直径、平均树高、每公顷蓄积量的遥感定量估测模型。经检验,所建立模型具有良好的估测效果。     

福建省森林资源主要指标变化趋势灰色预测

应用灰色系统理论与方法,以1978-2013年全省森林资源连续清查的林地面积、森林面积、森林蓄积量、林地生产率为时间数据序列,分别不同时段建立GM(1,1)拓扑模型,从中选出一个相对误差较小、精度等级较高的模型,对未来时间内(2018年、2023年)的全省林地面积、森林面积、森林蓄积量、林地生产率进行灰色预测,并采用内插法计算出2020年的预测值,旨在为确定福建省2020年森林资源主要指标规划目标提供参考依据。     

云杉二元材积与蓄积量精度分析模型研究

针对如何提高云杉二元材积回归模型参数的回归精度,进而提高其蓄积量的估算精度的问题,采用非线性最小二乘法和附加限制条件的非线性最小二乘法建立了云杉材积模型,并对建模中估计出的模型参数进行精度评定;在斯泊尔模型蓄积量精度估算的基础上,运用每木法计算出云杉蓄积量的精度评定模型,然后利用已建模型估算出的云杉蓄积量进行精度评定,不仅知道所求参数或立木蓄积量的具体数值,还可知道其具体误差范围;通过计算机VB语言编制了建立模型和精度分析程序,实现建模和精度评定的自动化,提高处理大批量木材、蓄积数据的效率和准确性.     

辽宁省东部山区日本落叶松生长差异的研究

利用森林资源规划设计调查的数据成果,分别计算丹东、本溪、抚顺和铁岭4个区域日本落叶松不同林龄的平均每公顷蓄积量,选用Richards方程来建立蓄积生长模型,绘制生长曲线;对4个地区日本落叶松的生长状况进行分析,找出4个地区生长差异的规律,以指导营林生产活动。