兴安落叶松树高曲线模型研究

应用孟家岗林场2011—2012年17块固定样地中85株解析木资料,根据经验方程选择单木树高曲线的基本模型,应用选定的模型对不同立地条件下的落叶松人工林进行树高曲线拟合,再用参数化的方法确定参数与各个林分调查因子之间的关系,从而建立单木树高曲线模型。结果表明:Richards理论模型可作为落叶松人工林单木树高曲线基本模型,其参数与林分的地位级指数(SCI)呈线性关系,而与年龄和密度的关系不明显;最终建立的树高曲线方程为H=(12.380 25+0.740 79 SCI)(1-e~(-0.05D))0.665 29+1.3,其优点是,当0≤H≤1.3时,D的取值可以为零,符合林木生长的生物学特性。     

非线性树高曲线模型的研究

引入失拟检验的理论和方法检验了树高曲线模型的适度,应用全模型和选模型的检验理论 方法对３参数模型的某个参数取定值作了检验,结果表明２参数模型描述树高曲线已经足够,比较了６个２参数树高模型,常用的幂函数式Ｈ＝ａＤ＾ｋ和双曲线式Ｈ＝ａＤ／（Ｄ＋ｂ）以及本文提出的Ｒｉｃｈａｒｄｓ式的特例即Ｈ＝ａ（１－ｅ＾－０．０５Ｄ）＾ｃ均表现推荐作为基本的树高曲线模型。     

基于人工神经网络的树高曲线模型研究

本文利用人工神经网络建模技术,以河南农业大学三区内毛白杨人工林99株的断面积平均直径和树高资料为基础,研建了树高曲线人工神经网络BP模型和幂函数模型。通过两个函数模型的比较表明:人工神经网络建模技术精度高、误差小,具有很强的泛化能力。在用幂函数拟合较差的情况下,人工神经网络也取得很高的精度,其拟合效果具有明显的优势。     

相对树高曲线模型的建立与应用

利用标准地调查资料建立相对树高曲线模型，将此模型与二元立木材积表相结合，用于林分和样地立木材积的估计。其估计精度可达到近似实测树高曲线法的水平，又不增加野外工作量，避免了利用一元立木材积表估计林分或样地立木材积偏差太大的问题。     

相对树高曲线模型的研究和应用

本文针对我国现行一元立木材积表估计立木材积对林分或样地偏差太大，直接利用二元立木材积表野外测绘树高曲线工作量大等实际问题，研究提出了利用相对树高曲线模型将二元立木材积表用于林分和样地立林材积估计的方法，其估计精度可达到近似实测树高曲线法的水平而又不增加野外工作量。     

帽儿山林场椴树林树高曲线模型研究

基于东北林业大学帽儿山实验林场30块样地中724株椴树样木的胸径和树高数据,采用统计软件对常用的树高曲线模型进行了拟合,选择得出该地区的椴树林最优树高曲线模型。     

江苏省杨树树高曲线模型的研制

用江苏省杨树解析木编制了杨树标准树高曲线模型，该模型引入了适宜的林分控制因子（树龄和地位指数），是具有统计学意义的树高曲线模型。经检验，模型有较好的精度，适用于江苏省的杨树树高生长模型。该研究可为江苏省日益发展的杨树人工林的经营管理提供生长预测，并为杨树生产力测定和预估提供数学模型与方法。     

广西杉木林分相对树高曲线模型研究

为减轻森林资源调查的工作量,满足蓄积量调查的精度要求,利用广西276块杉木(Cunninghamia lanceolata)林标准地资料,选用理查德函数变型的固定参数式和可变参数式建立杉木林分相对树高曲线模型,综合考虑模型拟合决定系数(R²)、均方误差(MSE)、总相对误差(TRE)、平均相对误差(MRE)、平均百分比误差(MPE)和预估精度(P)等指标,选择表现较好的模型。结果表明,最佳的杉木林分相对树高曲线模型为理查德函数变型固定参数式模型。将利用模型估算的林分蓄积量与利用二元材积表估算的林分蓄积量形成成对数据,采用配对t检验法对二者均值差异进行检验;结果显示,二者无显著差异,精度达到99.46%。利用理查德函数变型固定参数式模型建立的杉木相对树高曲线方程预估精度高,可在广西区内应用,整体区域模型函数为■,中心产区模型函数为■,一般产区模型函数为■。     

可变参数相对树高曲线模型及其应用研究

用我国现行一元立木材积表估计林分或样地的立木材积偏差很大，而直接利用二元立木材积表，则野外实测树高的工作量又太大。本研究针对这一实际问题，提出了通过建立可变参数相对树高曲线模型，将二元立木材积表直接用于林分或样地立木材积估计的方法，其估计精度可达到接近实测树高曲线法的水平。研究提出的可变参数相对树高曲线模型结构通式为：ＲＨｉ＝。     

湖南黄丰桥林场杉木树高曲线模拟研制

树高曲线在森林经营和收获调整中具有重要的作用。用湖南省黄丰桥林场40块杉木样地资料,对10个非线性树高曲线模型进行了拟合和检验。结果表明:Kozak函数是模拟树高曲线的理想模型。经检验,建立的杉木人工林树高预测方程可在研究区内应用。     

广东省主要树种相对树高曲线模型的研建

在广东省范围内收集了254块样地资料,建立了广东省马尾松、杉木、湿地松、尾叶桉、藜蒴、软阔类、硬阔类等7个树种(组)的相对树高曲线模型。经检验,7个树种(组)的相对树高模型预估精度相当高, 用于材积估计的总相对误差和平均相对误差均在±1％以内,平均相对误差绝对值都在3％以内,最大误差也不超过±5％。用7个树种资料合并建立多树种混合相对树高曲线模型,分树种进行材积估计检验,效果也相当理想。所建模型可广泛应用于广东各类森林资源调查。     

广西速丰桉人工林相对树高曲线模型研究

以广西速生丰产桉树人工林776块样地数据为基础,运用现代建模思想和方法,优选模型结构,研究建立了速生丰产桉树人工林相对树高曲线模型.经检验,桉树人工林合并树种建模和分树种建模的效果同样十分理想,模型用于林分蓄积估计的总相对误差和平均相对误差均在±1%以内,远小于规定的±3%;预估精度达98.5%以上,大于规定的97%;满足林业数表建模要求.     

西藏自治区相对树高曲线模型的研制

利用西藏自治区 2 0 0 1年森林资源连续清查的 5 5 4个有林地和疏林样地 ,建立了冷杉、云杉、柏木、松类、栎类、阔叶类等 6个树种组的相对树高曲线模型。经检验 ,6个树种组的模型 ,用于林分材积估计的总相对误差有 4个在± 1%以内 ,误差最大的柏木也未超过± 5 % ,预估精度相当高。所建模型可广泛应用于西藏自治区各类森林资源清查     

用胸径和绝对削度估测杉木树高的探讨

为快捷、准确测定杉木树高，采用伐倒木的胸径、绝对削度，建立这两个因子与树高的回归方程．以估测树高。试验结果表明，树高估测精度为94．8％以上，系统误差在0．08％以内。采用树高估测法，还能提高林木蓄积的测定精度，减少出材量的设计误差。     

吉安市主要树种类型相对树高曲线模型的应用研究

针对我国现行一元立木材积表对林分或样地材积估计偏差太大,本研究利用103块样地资料,建立了吉安市杉木、国外松、阔叶树等3个主要树类的相对树高曲线模型。经检验,3个树类的模型用于林分材积估计的总相对误差都在±1%以内,相对误差绝对值平均数小于3.6%。其估计精度可达到近似实测树高曲线法的水平而又不增加野外工作量。此外,还将杉木和国外松人工林合并进行了建模,效果也相当理想,仍能满足建模精度要求。     

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。     

海南省主要树种相对树高曲线模型应用研究

利用156块人工林样地，建立了海南省松类、桉类、木麻黄、相思、橡胶等5个主要树种（组）的相对树高曲线模型。经检验，所有5个树种的模型，用于林分材积估计的总相对误差都在±1％以内，相对误差绝对值平均数小于3％，预估精度相当高。此外，还将5个树种合并进行了建模。将总模型分别树种进行材积估计检验，效果也相当理想，仍能满足建模精度要求。     

落叶松云冷杉林单木树高曲线的研究

本研究以20块近天然落叶松云冷杉林为对象,基于4 309对实测树高-胸径数据,分树种(组)对31种常见的树高曲线进行了拟合.模型评价指标除考虑决定系数、均方误、平均误差、残差图外,还重点考虑模型的预测能力,即模型的预测区间和容许区间.结果表明:选出的树高曲线除落叶松和冷杉为线性模型外,其它均为三参数的Gompertzt和Logistic模型.研究给出了所选模型95%的预测区间及表示90%误差分布的容许区间,他们从统计上提供了模型将来用于预测的可靠性.     

杉木优良家系苗高生长节律分析

在广东省八一林场试验点，对来自全国11个种子园组的110个杉木优良家系的苗高生长节律进行了研究.结果表明种子园组间，7月初以前存在显著差异，以后差异不显著；家系间从6月1日起始终存在极显著差异；与对照比较，91.82%的家系优于对照，经LSD法检验，有39.02%和26.33%的家系分别达较显著和显著水平；9.09%达极显著水平；1年生苗高生长在生长的前期与后期，存在极显著相关性，10月中下旬起，秩次相关系数高且趋于稳定，达0.862～0.912.