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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
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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
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47.
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