基于混合效应模型的人工红松枝下高模型研建

  目的  基于帽儿山红松人工林63块样地2 972株红松数据,利用非线性混合模型构建红松枝下高模型,为进一步研究生长与收获模型提供理论依据。  方法  本文首先使用8个常用的枝下高模型,选出最优基础模型;其次,研究林分变量或单木变量对枝下高的影响,建立含林分变量的枝下高模型;最终在基础模型和含林分变量模型的基础上,考虑样地效应对红松枝下高的影响,构建红松枝下高基础混合效应模型和广义混合效应模型。模型用4种抽样方式（随机抽取、抽取最大树、抽取最小树、抽取平均树）和8种样本大小（1 ~ 8株树）对基础混合效应模型和广义混合效应模型进行抽样检验。  结果  Logistic模型拟合精度好,符合生物学意义,且模型形式简单,选为最优基础模型。除树高、胸径以外,大于对象木断面积之和、优势木高和冠幅与枝下高有显著相关性,加入后明显提升模型的拟合精度。枝下高广义混合效应模型的拟合效果要优于其他模型。模型检验结果表明:当应用基础混合效应模型预测时,建议抽取胸径最小的4个样本;当应用广义混合效应模型预测时,建议随机抽取4个样本。  结论  枝下高广义混合效应模型在拟合效果和预测精度方面优于其他3种模型,建议将此模型作为人工红松枝下高模型。当应用广义混合效应模型预测时,建议随机抽取4个样本。      

沙地樟子松不同树高-胸径模型比较分析

【目的】比较不同树高(H)–胸径(D)模型精度,确定适合章古台地区樟子松Pinus sylvestris var. mongolica的H-D模型。【方法】以Sibbesen模型为基础模型,将优势木平均高(HT)、胸高断面积(AB)和平方平均胸径(DQM)3个林分变量以不同组合加入基础模型中,分别建立了H-D的基础模型(1个)和广义模型(3个)及对应的基础混合模型(1个)和广义混合模型(3个)。对固定效应模型平均水平预测(FPA)、混合模型的总体平均响应预测(MPA)和主体响应预测(MPS)的精度进行比较。对混合模型在使用随机抽取样本木和抽取平均木(胸径接近平均值的样本)2种抽样方案计算随机参数时分析MPS精度与样本数量的关系。【结果】表征樟子松H-D关系的4种固定效应模型中,含HT和AB的广义模型拟合精度最高,Akaike信息量准则(AIC)=2 167.7,Bayesian信息量准则(BIC)=2 196.3。相同预测变量的各模型预测精度均表现为:MPSFPAMPA,仅含预测变量D的模型的3种预测精度差异最大。广义模型、广义混合模型、基础混合模型预测精度差异不大。使用验证数据检验模型精度时,每块标准地中随机抽取3株样本木计算基础混合模型随机参数时,该模型精度提升最为明显,MAE和RMSE分别降低了57.97%和57.63%;而广义混合模型精度随抽取样本木数量的增多未出现大的变化。【结论】含有林分变量优势木平均高、胸高断面积的广义模型和基础混合模型均能较好地预测沙地樟子松人工林的单木树高。此外,利用混合模型预测树高时,推荐在标准地中随机抽取3株林木测量其树高,并依此来计算随机参数。     

基于混合效应模型的新疆天山云杉单木胸径预测模型构建

【目的】建立新疆天山云杉单木胸径生长模型,以期对天山云杉胸径生长进行预测,为天山云杉经营管理提供理论依据。【方法】以天山云杉为研究对象,基于新疆自治区一类清查数据中70块天山纯林复测样地,样地中测得活立木共计1 914株,随机选取1 531组数据作为训练数据,383组数据作为检验数据。对比分析传统单木胸径模型和混合效应模型在云杉单木胸径模型的应用,在运用R语言的nlme模块构建混合效应模型时考虑密度水平效应、样地效应以及嵌套两水平效应,并用平均绝对误差(E)、均方根误差(RMSE)、平均预估误差(MPE)、总相对误差(TRE)、调整决定系数(R_(adj)~2)来检验模型的拟合效果。【结果】混合效应模型(R_(adj)~2=0.762)优于传统胸径模型(R_(adj)~2=0.505)。混合效应模型中,基于嵌套两水平混合效应模型最好,其平均绝对误差(E)、均方根误差(RMSE)、平均预估误差(MPE)、总相对误差(TRE)、调整决定系数(R_(adj)~2)值分别为0.589 cm、0.804 cm、0.966%、-0.042%、0.899。混合效应模型拟合效果由高到低依次为:嵌套两水平混合效应模型(R_(adj)~2=0.899)样地混合效应模型(R_(adj)~2=0.766)密度水平混合效应模型(R_(adj)~2=0.762)。幂函数能有效消除异方差结构的影响,一阶自回归矩阵AR(1)可以有效消除数据的时间相关效应。【结论】研究求得的天山云杉单木胸径生长混合效应模型可作为新疆天山云杉单木胸径预测的主要模型,其中嵌套密度水平效应和样地效应的混合效应模型对单木胸径的预测效果最好(R_(adj)~2=0.899),此研究表明混合效应模型是新疆天山云杉单木胸径预测的有效方法,为大面积新疆天山云杉单木胸径预测提供理论基础及新的方法。     

2022 年 8 期目录

  目的  建立基于气候因子的兴安落叶松天然林单木直径生长模型用于预测胸径生长,为内蒙古大兴安岭地区兴安落叶松天然林经营管理提供理论依据。  方法  基于内蒙古大兴安岭地区2013、2018年森林资源连续清查数据中的187块兴安落叶松天然林固定样地及样地位置对应的气候数据,运用逐步回归法建立考虑气候因子的传统单木直径生长模型,并在此基础上,加入样地效应构建兴安落叶松单木直径生长混合效应模型。最后,利用独立检验样本数据对基础模型和混合效应模型进行检验。  结果  年平均气温MAT、生长季平均降雨量P_gm是影响该地区兴安落叶松胸径生长量的主要气候因素,二者与胸径生长量均呈正相关。其余显著影响胸径生长量的因子包括初期胸径的倒数（1/DBH）、大于对象木的断面积和（BAL）、每公顷株数（NT）,3个变量都与胸径生长量呈负相关。胸径混合效应模型的决定系数（R2）为0.760 4,平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）分别为0.386 6和0.486 3 cm2。与基础模型相比,混合效应模型的R2提高了0.321 7,MAE和RMSE减少了0.230 6 和0.267 4 cm2。在模型检验中,混合效应模型也呈现出了较好的拟合效果。  结论  基于气候因子的单木直径生长混合效应模型可以较好地描述内蒙古大兴安岭地区的兴安落叶松胸径生长过程。      

马尾松树高-胸径非线性混合效应模型构建

以贵州省东北部地区马尾松人工林为研究对象,基于254块样地的15275株马尾松数据,随机选取80％样地数据用于模型建立,20％样地数据用于模型检验.对11个常用的树高-胸径模型进行拟合,筛选效果最佳的为基础模型,并将密度、优势木平均高、胸高断面积以不同个数及组合形式加入基础模型,筛选最优广义模型.同时考虑样地水平的随机...     

长白山云冷杉针阔混交林幼树树高--胸径模型

采用长白山林区2013年调查的12块1 hm2固定样地中5个树种的幼树树高--胸径数据,用35个树高曲线经验模型进行模拟、筛选。结果表明,Curtis于1967年提出的三次多项式h=a0+a1d+a2d2+a3d3能够很好地拟合5个树种幼树的树高--胸径模型,决定系数(R2)最高可达0.786 5。用独立样本数据对该模型进行检验,结果表明,模型的表现能力良好,能够适用于本地区的云冷杉针阔混交林的幼树树高--胸径模拟。以空间代替时间的方法分析5个树种的幼树树高生长规律,发现色木幼树树高较大;红松和冷杉幼树树高生长类似;云杉幼树树高初期较小,而后期生长很快。本文提出的幼树树高模型可为抚育经营提供参考。      

随机截距效应在模拟杉木人工林单木胸径生长量中的应用

以江西省杉木人工林4次调查数据为例,建立单木胸径生长量随机截距效应混合模型,分别考虑样地层次、区域层次及多层次的随机截距效应,并在考虑多层次效应时考虑了存在的异方差和自相关问题,最后利用独立的抽样验证数据对模拟结果进行验证。结果表明：林分断面积、对象木胸径、林分内大于对象木的断面积之和与对象木胸径的比值以及海拔对单木胸...     

凉水自然保护区阔叶红松林冠下4个主要树种更新幼树树高生长模型

以黑龙江省凉水国家级自然保护区阔叶红松林为研究对象,基于14块标准地中红松(Pinus koraiensis)、红皮云杉(Picea koraiensis)、冷杉(Abies nephrolepis)、色木槭(Acer mono)等4个主要树种448棵幼树的连年树高生长量数据,从5个备选模型中分别为4个树种选择最优树高生长模型作为基础模型,并采用R语言对4个树种分别构建了样地水平和样木水平的幼树树高生长混合效应模型并进行独立检验。结果表明:4个树种幼树树高随年龄增加而增大,且总体趋势较为明显,在幼树阶段其树高的年增长量差别不大。柯列尔方程或幂函数能较好地拟合4个树种幼树的树高生长过程。将柯列尔方程作为最优基础模型并建立混合效应模型,通过比较赤池信息准则(A_I,C)、贝叶斯信息准则(B_I,C)以及对数似然值(L_L)得出结果,样木水平混合效应模型优于样地水平混合效应模型。与基础模型相比,4个树种样木水平混合模型的调整后确定系数(R_adj²)提高4.16%~20.31%(平均11.13%);均方根误差(R_M,S,E)降幅较大,为83.92%~89.66%(平均86.32%)。模型检验结果显示,相对于基础模型,混合效应模型的平均绝对误差(M_A,E)减小6.8~13.4 cm,平均减小9.78 cm;平均预测误差百分比(M_P,S,E)降幅较大,为14.4%~49.5%(平均30.85%)。说明样木水平混合模型既能提高模型的拟合效果,又能提高模型的预测能力,证明了树高生长的差异主要源于随机效应(即幼树个体差异)。本研究所构建的幼树树高生长模型可以为阔叶红松林的生长模拟和森林演替研究提供基础。     

基于广义可加模型的气候对单木胸径生长的影响研究

基于吉林省汪清林业局落叶松鄄云冷杉林长期固定样地25 年观测数据,采用广义可加模型方法,建立了包含 气候因子的单木胸径生长模型,研究气候因子对单木胸径生长的影响及不同树种的响应差异。结果表明:生长 季逸5 益积温、生长季最低气温、年平均总降水量、月气温差以及年平均气温与年平均总降水量之比5 个气候因子 对该类型的落叶松、红松、冷杉、云杉、慢阔和中阔6 个树种(组)的单木的年平均胸径生长量都有显著的影响,但不 同树种组的气候响应变量和程度不同。对含气候和林分因子的全模型、仅含林分因子的部分模型以及仅含气候因 子的部分模型进行了统计分析,结果显示:3 类模型分别能解释50.8%、45.7% 和29.5% 的胸径生长变异,说明在 局部尺度气候因子对胸径生长的解释能力有限;影响胸径生长的主要因子是单木的期初胸径、大于对象木的断面 积之和、林分每公顷株数和林分断面积平均胸径。      

无人机遥感影像提取的单木冠幅数据在桉树林分蓄积量估测中的应用

以广西壮族自治区南宁市树木园坛里管理区为研究区域、以桉树(Eucalyptus spp.)人工林为研究对象,在坛里管理区内设置6块20 m×20 m的典型样地,实地测量单木树高、胸径(1.3 m高)、冠幅直径,获得287株桉树样木数据;样地调查同时进行无人机航拍数据采集,获取分辨率为8 cm像素影像(110张),通过正射校正、倾斜校正、投影差校正对无人机影像进行处理,消除环境因子的影响,采用面向对象的影像分析方法对遥感影像上的桉树林提取林分单木冠幅;根据样地实测数据建立冠幅-胸径模型、冠幅-树高模型,将无人机影像提取的修正后的桉树单木冠幅数据代入构建的模型中,选择相关系数最高的模型推算胸径和树高,利用桉树二元材积公式估算样地的蓄积量,分析依据无人机遥感影像提取桉树单木冠幅数据估算林分蓄积量的可行性与精确度。结果表明：利用无人机影像提取冠幅与实测冠幅之间存在显著正相关,提取的平均精度为90.85%,建立的桉树冠幅-胸径曲线估计模型,其中对数函数方程拟合效果最好(决定系数为0.799);桉树冠幅-树高模型,拟合效果最好的是三次方函数方程(决定系数为0.755)。影像提取的单木冠幅,通过模型...     

长白山天然林不同树种树高曲线对比研究

以Weibull方程为基础模型,使用1680株标准木数据,分别为长白山主要的7个树种建立了树高曲线方程。研究发现,针叶树种的树高曲线具有较高的精度,决定系数R^2均在0．8以上,而阔叶树的精度较低,尤其椴树Tilia amurensis和榆树Ulmus pumila的R^2低于0．5。对比针阔叶树的树高曲线发现,在胸径较小时,阔叶树的树高普遍较高,而在胸径较大时．针叶树的树高较大。从相邻径阶的树高之差来看,针叶树的径阶树高生长量普遍较大。由于相同径阶的林木．径阶树高生长量越大,其材积生长量越大。因此,在林分调整采伐时,应尽量保留径阶树高生长量较大的林木。单纯从木材收获的角度出发,在长白山地区,相同径阶下主要针叶树种的采伐顺序应为臭冷杉Abies nephrolepis．红松Pinus koraiensis和红皮云杉Picea koraiensis。     

长白落叶松等几个树种冠幅预测模型的研究

以20块落叶松云冷杉林为对象,采用多元逐步回归方法,研究其组成树种的单株木冠幅预测模型.因变量为单株木冠幅,自变量包括胸径、树高、枝下高、树冠比、竞争因子和林分密度.共测定了3 099株树木,全部参加了建模.最终建立了长白落叶松、冷杉、红松、云杉、枫桦、水曲柳、色木、白桦和椴树9个树种的冠幅预测模型.结果表明:胸径和林分密度是所有树种中影响冠幅的重要因子;模型的调整决定系数在0.34～0.75之间;绝对误差在-0.000 114～0.054 m之间;相对误差在-0.054 43%～3.440%之间;均方根误差在0.360～0.510 m之间,相对均方根误差在27.4%～37.4%之间.      

加格达奇3种森林类型树高-胸径的曲线拟合

基于加格达奇落叶松、樟子松、红松落叶松混合林共400个样本的树高、胸径实测数据,选用11个曲线模型,对模型参数求解,分析树高-胸径的相关性;并采用总误差、平均相对误差、误差及均方根误差这4项值验证拟合精度,探求3种树种的最优拟合模型。结果表明:树高和胸径相关性显著,基于11个模型的树高-胸径曲线拟合参数表明,幂函数模型为最优拟合模型,树高-胸径的关系符合异速生长规律。数据拟合精度的4项误差指标值表明,总体拟合效果理想,精度较高。     

利用两水平非线性混合效应模型建立温州地区天然阔叶树树高曲线

以永嘉县四海山林场7 块天然阔叶林样地中602株林木为例,首先选用6种常用的树高曲线方程模拟该阔叶林主要树种的树高曲线,根据决定系数、均方根误差、平均相对误差3个统计量以及残差图检验,确定1个用于构建混合效应模型的基础模型。然后确定树种间的差异和样地间的差异作为随机效应,构建两水平的非线性混合效应模型,并利用AIC、BIC等指标评价不同混合模型的效果。结果表明,在树种水平和样地水平均同时考虑2个参数的随机效应时,模拟温州地区天然阔叶树树高曲线混合效应模型拟合效果最好,能够显著提高模型的拟合精度、大幅度减小模型误差;混合效应模型随机参数的方差协方差表明,天然阔叶树的树高曲线的变化主要受树种的影响,其次是样地的影响。     

塞罕坝主要立地类型针阔混交林树高曲线构建

地位指数模型是一种有效、可用的评价林分立地生产力过程的方法,然而在多树种、多层次、林分结构复杂的混交林中,如何构建动态地位指数模型并对不同立地条件下混交林立地生产力进行科学合理的评价是一个亟待解决的科学问题。本文运用华北暖温带针阔混交林不同树种348株优势木解析木数据(华北落叶松174株、白桦174株),对基于Bertalanfy-Richards模型、Hossfeld模型和Lundqvist-Korf模型的5种动态地位指数模型在混交林立地质量评价中的适用性进行了研究,并运用线性几何回归方法建立了不同立地类型下混交林树种地位指数转换方程。结果表明:华北落叶松最优模型为基于Bertalanfy-Richards的模型,其指标评价值R2adj为0.948、Bias为0.088、RMSE为1.089;白桦最优模型为基于Lundqvist-Korf的模型,其指标评价值R2adj为0.966、Bais为0.066、RMSE为1.322;不同立地类型(低海拔阳坡、低海拔阴坡、高海拔阳坡、高海拔阴坡)华北落叶松和白桦立地指数相关系数分别为0.87、0.81、0.84、0.91,表明模型拟合较好。经过验证表明,地位指数转换方程适用于不同立地类型混交林立地质量评价及生产力预测。      

基于分段回归的人工红松冠形预估模型

利用黑龙江省孟家岗林场79株人工红松解析木4 538个枝条的实测数据,基于样条函数的分段回归技术,通过推导满足冠形曲线生物学约束(即梢头处树冠半径为0,拐点处树冠半径最大)连续分段函数,构建了人工红松的冠形曲线模型(分段抛物线方程、分段单分子式方程和分段幂函数方程)。采用模型的拟合优度指标、模型的检验指标及对模型拐点参数估计的合理性对备选模型进行评价,选出拟合人工红松冠形曲线的最优模型。采用模型再参数化方法,分别分析模型各参数与林木变量之间的相关性,最终在最优冠形曲线模型中加入胸径作为自变量,建立了人工红松树冠形状预估模型。研究结果表明:分段抛物线函数为描述人工红松冠形曲线的最优模型。人工红松冠形曲线参数及树冠大小与林木胸径(DBH)成正相关,经过再参数化后的树冠形状预估模型的调整决定系数(R2a)为0.659 6,估计标准误差(Sy.x)为0.524 5,模型的残差均方(MSE)为0.227 9,预估精度(p)为97.58%。随着DBH增大,红松冠形曲线拐点(相对冠深)出现的范围为0.72~0.95,平均值为0.81。总体上来看,以胸径为自变量、以稍头约束为条件的树冠形状预估模型能够很好的预测人工红松的树冠形状,为进一步估测红松树冠结构提供了基础。      

长白山主要树种直径生长的多元回归预测模型:以云杉为例

选取长白山地区18块皆伐标准地的949株云杉解析木和78株云杉标准木,建立长白山主要树种直径生长的多元回归预测模型。在生长模型中,首先确定林木直径的潜在生长量,建立疏开木的直径潜在生长方程,然后用反映立地质量、林分密度、对象木与周围相邻木最近距离3个竞争指数所表示的修正函数对直径潜在生长函数进行修正。采用SPSS软件对参数进行拟合,依据相关系数最大,剩余平方和最小得到直径的实际生长模型。该模型可以合理预测长白山地区主要树种一定时期内未来直径大小和林分的直径结构,这对把握林分动态、预估林分生长状态有极其重要的意义。另外,用未参加建模的8块皆伐标准地的432株云杉解析木和23株云杉标准木,对直径生长的多元回归预测模型的拟合度进行检验,结果显示拟合效果很好。     

基于联立方程组的人工樟子松枝下高模型构建

目的基于黑龙江省帽儿山实验林场、横头山林场、孟家岗林场的61块樟子松人工林固定样地的5211株样木调查数据,构建了树高模型与枝下高模型的联立方程组。方法首先,从8种常用的标准树高曲线,选出拟合效果较好的2个模型作为树高曲线的备选模型。再以5个枝下高预估模型作为基础模型,通过引入林木及林分变量(林木大小,竞争因子,立地条件)采用最优子集回归法筛选出3个变量少且拟合效果较好的模型作为枝下高备选模型。将树高曲线备选模型与枝下高备选模型分别两两联立,建立树高与枝下高联立方程组模型,采用似乎不相关回归(SUR)对模型参数进行求解。最后,对联立方程组进行评价。结果树高(H)和枝下高(HCB)与林分断面积(G)和优势木平均高(H₀)呈正相关。最优的联立方程组预估树高时调整后相关系数(R_a2)为0.9520,均方根误差(RMSE)为1.17m;预估枝下高时的R_a2为0.9066,RMSE为1.36m,并且模型的各项检验指标数值较小。结论整体来看,联立方程组的拟合效果较好,预估精度较高,同时联立方程组解决了树高与枝下高的内在相关性问题。本文所建立的含林分因子的树高模型与枝下高模型联立方程组可以很好地预估不同林分条件下樟子松人工林的树高和枝下高,为进一步研究樟子松树冠结构和动态提供了基础。      

城市森林主要树种树冠尺度及生长空间需求

目的树冠的大小直接影响树木的生态价值,探明树种合理的生长空间需求对城市森林的规划建设与经营维护有重要意义。方法本文以合肥环城公园内优势度靠前的10个城市森林主要树种为研究对象,运用样方调查法,选取公园6个景区57块固定样地,在对冠幅、胸径及树高等数据调查的基础上,运用线性回归法、异速生长法,利用箱型图检验离群值,比较构建冠幅、树高与胸径的最优模型,并对树木最适宜生长空间大小进行预测。结果不同树种冠幅与胸径、树高与胸径均存在正相关关系,但对两种模型结果进行比较可以发现,除侧柏和栾树外,异速生长模型的决定系数(R2)均大于0.3,R2整体高于一元回归模型;均方根误差(RMSE)分布范围在0.2~0.3之间,整体上小于一元回归;F值除雪松外,均高于一元回归F值。综合比较结果表明,异速生长模型拟合度优于一元回归模型;不是所有树种的冠幅、树高都与胸径高度正相关,在10个树种的研究中,银杏、女贞和椤木石楠的冠幅-胸径模型的拟合度较高,R2分别为0.793、0.757和0.665;银杏、栾树和雪松的树高-胸径模型拟合度较好,R2分别为0.772、0.579和0.547;栾树、侧柏的冠幅-胸径模型相关性较低,R2分别为0.096和0.188;构树、刺槐和桂花的树高-胸径拟合度较差,R2分别为0.065、0.010和0.112;选择分位数回归对异速生长规律进行研究,构建10种树木的异速生长模型并在95%分位数回归下进行讨论,以树木平均胸径15cm为例,预测估算出当胸径为15cm时10种树木在适宜的生长空间中的冠幅和树高大小。结论本文构建的最优模型的参数估计值均显著,说明冠幅、树高变量对合肥环城公园内树木胸径的变化有明显影响,其中冠幅-胸径模型拟合精度略高于树高-胸径模型的拟合精度。