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41.
【目的】对Kozak方程进行修正,采用树木易测因子为预测变量,构建人工樟子松树冠外部轮廓预估模型,为研究树木生理和树木竞争提供依据,为模拟单木树冠表面积和树冠体积奠定基础。【方法】基于黑龙江省14块固定样地70株人工樟子松解析木907个最大枝条数据,以Kozak方程基本形式为基础并对其进行修正,选出构建人工樟子松树冠外部轮廓基础模型的最优模型形式。在最优模型基础上,建立分别考虑样地效应、样木效应及同时考虑样地和样木效应两水平的非线性混合效应模型。利用R软件的nlme软件包求解非线性混合效应模型参数,采用AIC、BIC、-2LL对混合效应模型中不同随机效应参数组合形式、不同随机效应矩阵、方差-协方差矩阵和方差函数进行比较,选出最优模型形式,并对人工樟子松外部轮廓随树木因子的变化规律进行探讨。以林分密度为哑变量,构建不同密度的人工樟子松树冠外部轮廓预估模型。【结果】人工樟子松树冠外部轮廓预估模型因子包含胸径(DBH)、冠长率(CR)和高径比(HD)。与基础模型相比,分别考虑样地效应、样木效应的混合模型能够显著提高模型拟合效果,外部轮廓模型差异主要来源于样木效应。以样木为单水平的混合效应模型中,a2、a6为随机参数,对角矩阵为方差-协方差矩阵形式,ARMA(1,1)为解释组内方差的矩阵,采用幂函数消除异方差的模型形式为最优模型。同时考虑样地和样木效应两水平混合模型的拟合效果较单水平混合模型有所提高。以两水平混合模型的固定效应部分模拟外部轮廓与树木因子之间的关系,在分别固定另外2个变量的情况下,树冠半径随着DBH、CR增大均逐渐增大,树冠上半部分半径随着HD增大而增大,下半部分半径随着HD增大而减小。外部轮廓拐点的变化范围为0.6250~0.9170,拐点平均位置为0.8413,随着林木在林分中被压强度增大,拐点位置向树冠基部移动。密度小于1000株·hm^-2林分中单木的冠形与1000~2000株·hm^-2和大于2000株·hm^-2林分中单木的冠形区别很大。【结论】修正后的Kozak模型满足梢头处半径为0、在整个树冠范围内存在拐点且拐点唯一的特性,能够对人工樟子松树冠外部轮廓进行合理模拟及预测。两水平非线性混合效应模型可显著提高模型拟合效果,能够在树冠外部轮廓模型中应用。  相似文献   
42.
长白落叶松人工林生长模型的研究   总被引:6,自引:3,他引:6       下载免费PDF全文
根据黑龙江省孟家岗林场、江山娇林场的固定标准地及吉林省松江河地工的团状枝解析样地调查数据,基于Korf生长方程,导出了落叶松人工林分自然稀疏模型和断面积生长 此为核心构造了满足相窝必蝗树高曲线预估模型、林分收获预估模型落地松人工林生长模型系统,用由这4个模型构成的模型系统可模型不同林分的平均胸径、每公顷株数、林分断面积及林分蓄积的生长过程,并与实际林分很接近  相似文献   
43.
以黑龙江省七台河市林业局金沙林场9株人工落叶松2 790个样品数据为例,选择6个常用方程进行非线性回归分析,把拟合精度最高的修正Logistic模型作为微纤丝角基础模型y=b1/[1+ exp(b2x)]+b3,然后,利用S-PLUS软件中的NLME过程,拟合非线性微纤丝角模型.采用AIC、BIC、对数似然值和似然比检验等模型评价统计指标对不同模型的精度进行比较分析.结果表明:当对微纤丝角-年龄关系进行拟合时,b1,b2,b3同时作为混合参数时模型拟合效果最好.把相关性结构包括复合对称结构(CS)、一阶自回归结构AR(1)、一阶移动平均结构MA(1)及一阶自回归与移动平均结构[ARMA(1,1)]加入到微纤丝角最优混合模型中,一阶自回归与移动平均模型[ ARMA(1,1)]显著提高了微纤丝角混合模型的拟合精度.模型检验结果表明:混合模型通过校正随机参数值能提高模型的预测精度.因此,混合模型在应用上不仅能反映总体微纤丝角预测,而且能通过方差协方差结构和误差相关性结构校正随机参数来反映个体微纤丝角差异.  相似文献   
44.
目的以黑龙江省长白落叶松人工林为研究对象,分别从光合作用机理角度以及树干断面积生长量与叶生物量垂直分布规律角度提出了有效冠高(HEC)的确定方法,并分析了影响有效冠高的主要因子。方法首先,根据3株光合作用测定样木不同轮层枝叶在生长季内光合累积碳量对树干的贡献量判定有效冠位置,并分析该位置与累积叶生物量垂直分布的关系,提出基于累积叶生物量垂直分布判定有效冠位置的标准。其次,采用传统方法,通过分析树干断面积增长量与叶生物量的实际垂直分布规律,判定有效冠高。最后,根据实测的19块标准地133株解析木数据,对比两种方法判定的有效冠高的差异,确定有效冠高的判断依据,并分析有效冠高与林木因子及林分因子的关系。结果树冠中各轮层枝叶对树干的净碳贡献量随相对着枝深度(RDINC)的增加表现为“单峰”形式的变化趋势,将净碳贡献量大于0的轮层及以上部分确定为有效冠。3株光合样木有效冠高存在一定差异,分别为2.84、4.73和4.38 m,但有效冠位置对应的相对累积叶生物量分别为87%、90%和86%,均接近于90%,因此,可以采用相对累积叶生物量为90%处的位置作为判定有效冠位置的依据。相较于该方法,采用分析断面积增长量和叶生物量垂直分布规律判定HEC位置的方法虽然存在一定差异,但二者的差异并不显著。林分年龄(Age)是与HEC相关性最高的林分因子,二者呈线性正相关,相关系数达到0.8;单木因子中,接触高(CH)和树高(H)与HEC呈显著的线性正相关关系,相关系数为0.9左右。林分密度(SD)和竞争指数(CI)与HEC呈负相关,但该现象主要是受Age、CH和H的影响。结论采用相对叶生物量累积达到总叶生物量90%所对应的位置作为判定有效冠的依据具有一定可行性,处于该位置之上的相邻轮枝的高度即为有效冠高。有效冠长占总冠长的比例平均为四分之三,最小值为二分之一,本研究结果为长白落叶松幼龄林的人工整枝提供了科学依据。   相似文献   
45.
46.
47.
A derivation of the generalized Korf growth equation and its application   总被引:4,自引:0,他引:4  
lntroductionFivegrowthequationsamonggreatmanyofpfantgrowthmodeIsareoffenusedindescribingthebio-IogicalprocessofpIantsorpopulationsovertime(inTable1).ThelogisticequationisusedprobablytheonemostfrequentlyusedinsimuIatingthepopuIationdynamicsinecoIogy.lnthisequation,therelativegroWthrateofplantsisexpressedasadecIininglin-earfunctionofthesizeandinfIectionp0intofitscurvecorrespondstoone-haIf0ffinaIsize(yme.)Withthecharacteristics,theequationwasoffenusedjnpre-dictingbioIogicalpopulation.However…  相似文献   
48.
樟子松节子的大小及分布   总被引:2,自引:0,他引:2  
以不同树龄、不同密度的樟子松(Pinus sylvestris var.mogolica)人工林为研究对象,基于6块标准地中30株样木树干解析和节子剖析数据,揭示节子的垂直分布和水平分布规律,分析不同林分条件下节子分布规律的变化。结果表明:节子直径的垂直分布趋势是从伐根到大约树高的45%处逐渐增加,然后向上逐渐减小,但减小趋势趋于平缓;节子的水平分布服从均匀分布;不同林分条件下,樟子松节子的垂直分布状况不相同,随着林分密度的增大,节子直径的最大值逐渐减小,而且最大节子在树干上的位置也逐渐升高;随着林分树龄的增大,节子直径的最大值也逐渐增大,但是最大值出现的位置不变。节子直径最大值可以通过林分密度、胸径和枝下高建立的模型来描述;节子的频数分布呈现正态分布的趋势。  相似文献   
49.
凉水自然保护区森林景观结构动态   总被引:1,自引:0,他引:1  
以凉水自然保护区1974年、1989年和1999年3期森林资源调查成果为主要信息源,在地理信息系统软件的支持下,通过分析景观指数,对凉水自然保护区3个时段的景观格局作了系统分析。研究表明:1974年至1999年,与其它森林景观要素相比红松林景观要素的面积大、斑块数目多,优势度指数高,它对凉水自然保护区森林景观的结构功能起着控制作用。应用景观内部结构指数,对保护区内的森林景观要素进行了分析,表明红松林、针叶混交林和针阔混交林景观要素是以成、过熟林为主,而且红松林景观要素的年龄结构具有多样性。  相似文献   
50.
基于相容性生物量模型的樟子松林碳密度与碳储量研究   总被引:3,自引:3,他引:3  
基于不同林龄樟子松人工林生物量调查数据,建立了樟子松林生物量相容性模型,探讨了不同林龄樟子松人工林中乔木层、林下植被层、死地被物层碳密度和碳储量的变化规律。结果表明:樟子松人工林各器官碳密度值的排序为:树叶树枝树干树根;各器官碳密度均随着林龄的增大而增加,27、30、32、36、40和44年生樟子松各器官的平均碳密度分别为449.5、460.2、470.8、485.1、489.2和513.6 g/kg,林下植被与死地被物的碳密度随林龄的变化规律不明显。27~44年期间樟子松人工林群落碳储量都随林龄的增大而增加,从27年生的37.14 t/hm2增加到44年生的168.46 t/hm2,其顺序为:乔木层死地被物层林下植被层,分别占群落总碳储量的90.97%、1.13%和7.90%,乔木层碳储量占主导地位。不同林龄樟子松乔木层、林下植被层和死地被物层年固碳量分别为2.043、0.025 和0.182 t/hm2。研究认为,樟子松人工林群落碳密度及碳储量随林龄的增加变化显著,碳汇作用明显。   相似文献   
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