白河林业局红松分布数量预估模型1）

根据长白山地区白河林业局的772块固定标准地调查数据,以及最小二乘法（ OLS）,建立逻辑斯蒂（Logistic）模型来预估该局现时状态有林地的红松分布概率,并采用泊松（Poisson）和负二项分布（Negative binomi-al,NB）模型预估该局现时状态有林地红松的分布数量,并对模型进行了拟合效果评价及独立性检验。结果表明, Logistic模型与数据的拟合效果很好,独立性检验中预测精度也在可接受的范围内,可以利用Logistic模型来预估该局有林地红松的分布概率。与Poisson模型相比,负二项分布模型能够解决因变量的不均匀分布（即过度散布）的问题,因此能够更好地拟合数据。但在独立性检验中,Poisson模型和NB模型的预测精度接近,且都在可接受的范围内,两个模型均可以用来预估该局有林地红松的分布数量。     

城市绿化红皮云杉树冠结构研究

以白城市不同地区9个样点的红皮云杉为研究对象,根据各树冠结构因子实测数据,建立了红皮云杉枝条基径、枝条长度与其着枝深度的关系模型,给出了弦长、着枝角度以及树冠半径的预估模型,并对红皮云杉树冠横断面和纵断面的基本形状进行了描速.     

Richards函数与Schnute生长模型的比较

在分析Richards生长函数的假设和性质的基础上,探讨了Richards方程在实际应用时所出现的两个特例(m<0),并介绍了Schnute生长模型的假设及推导过程。通过详细比较Richards函数与Schnute生长模型的假设、公式推导、参数之间关系以及两个模型的函数表达式和拟合实例,论证了Schnute模型并非为一新的理论生长方程,而与Richards方程完全相同,属于Richards函数的另一种解的表达式。当Richards方程中参数m不受约束时,完全可以拟合一些特殊的生长曲线,结果与Schnute模型完全相同。     

兴安落叶松幼、中龄林生长规律的研究

本文通过内蒙古大兴安岭林区兴安落叶松幼、中龄林可变密度收获表编制过程,根据生长理论,建立时间-立地-密度连续型方程,对该树种不同起源、不同立地、不同密度的林木的直径、树高、断面积和蓄积量的生长规律进行了研究,所得结果即反映内蒙古大兴安岭林区兴安落叶松幼、中龄林的现状,又为编制林业数表和采取相应经营措施提供理论根据。     

MODELS FOR CROWN STRUCTURE OF LARCH PLANTATION

INTRODUCTIONToreflecttree'sgrowthactivityandcompetitioneffectsoftree'sdevelopment,someofcrownvariablescanbeusedtode-velopcompetitionindexes(Mitchelll975,BigingandWensell99O,BigingandDobbertin,l992).Thecrownsizedirectlyinfluencestree'sassimilationanditisoneofthebasicvariableforpredictingincrementoftree.TherefOre,inmanygrowthandyieldmod-els,treecrowndimensionsareoftenusedasanimportantcomponent.Crownvariablesintroducedingrowthmodelsasameanstoimprovethepredictiveabilityandaccuracyoftreeors…     

长白落叶松树冠光分布的动态模拟

目的消光系数（k）是模拟树冠光分布的重要指标,本研究通过对比常见的获得k值的方法,筛选最优方法,对长白落叶松人工林树冠内光合有效辐射（PAR）进行动态估计。方法（1）将实测的PAR数据按3∶1划分为拟合数据和检验数据,利用拟合数据构建k值预估模型（方法I）。（2）用拟合数据,采用人为设定不同梯度的k值估计树冠PAR,筛选最优的k值（方法II）。（3）基于叶倾角数据,采用2种不同的平均叶倾角公式（方法III-1、方法III-2）,对k值进行计算。将检验数据作为独立样本对以上3种方法估计的PAR进行独立性检验。通过对比以上3种方法对树冠内PAR的估计效果,选择最优的k值计算方法,结合气象数据对PAR进行动态估计。结果根据实测PAR数据计算的树冠各轮层k值存在较大差异,总体在0.1 ~ 1.5之间,且与相对着枝深度（RDINC）呈明显的指数函数或幂函数关系。同时太阳高度角（S_a）、累积叶面积最大值（MCLA）、叶面积密度（NAD）和树冠表面积（CS）对k值的垂直变化也有明显影响。因此方法I将指数函数作为基础模型,以RDINC、S_a、CLA、NAD和CS为自变量建立了k值估计模型,模型的拟合效果较好（R2 = 0.736,RMSE = 0.124）。方法II中,当k取0.32时对PAR的估计效果最好。利用方法III计算的各轮层消光系数差异较小,总体在0.3 ~ 0.7之间。采用独立样本检验以上3种方法对PAR估计的效果,结果表明方法I对PAR的估计效果较好（平均误差ME = 2.88,平均误差绝对值MAE = 117.4,预估精度P = 91.53%）,方法II对PAR的估计效果次之（ME = ? 7.2,MAE = 217.5,P = 88.12%）,方法III对PAR最差（方法III-1中 ME = 121.4,MAE = 210.1,P = 55.85%;方法III-2中 ME = 226.4,MAE = 259.0,P = 42.93%）。结论k值在不同林木、不同轮层及不同的太阳高度情况下并不是一个固定值。本研究建立的k估计模型充分考虑了以上3个重要变量,符合客观实际,且对估计长白落叶松树冠PAR有良好的效果,研究结果为人工长白落叶松树冠内不同位置净光合速率的模拟提供了基础。      

Logistic方程统计建模及对红松单木生长的拟合

以多元统计分析原理与方法为工具,对Logistic方程进行建模,同时对初始预测值进行了加权修正,进一步完善了Logistic模型的拟合曲线,指出了以往对于初始预测值认识上的不足.而改进后的初始预测值会优化系统预测.本研究方法与以往的拟合方法相比,其优点是避免了某一个初始值对整个预测系统的影响,并把这种方法应用于红松单木...     

基于混合效应的杂种落叶松人工幼龄林单木枯损模型

目的利用固定间隔期复测数据,运用不同方法建立杂种落叶松人工幼龄林单木枯损模型,为确定杂种落叶松合理的经营措施和推广应用提供依据。方法基于2003—2015年黑龙江省江山娇实验林场48块样地的复测数据,通过Logistic模型,利用全子集法和最大似然估计构建杂种落叶松单木枯损模型。使用列联表分析和分类率-阈值散点图,确定枯损模型预估时的最佳阈值。引入随机参数,构建样地水平广义线性混合模型。模型估计方法为自适应积分最大似然估计,模型筛选指标为Akaike信息标准(AIC)、贝叶斯信息标准(BIC)以及-2倍对数似然值。通过计算绝对平均偏差(Bias),绘制ROC曲线以及模型预估枯损率与实际枯损率直方图对两种模型的预测结果进行评价比较。结果包含单木(林木胸径,DBH;胸径平方,DBH2)、林分(林分断面积,BA)、竞争(大于对象木树木断面积之和变形,BALD)3个水平变量组合的单木枯损模型拟合效果最佳。杂种落叶松枯损主要发生在小径阶且相对竞争较大时。单木枯损概率随DBH增加逐渐减小,随BALD、BA增加而逐渐增加。最佳阈值有效提高了模型预估效果,方差-协方差结构为无结构矩阵(UN)时,四参数混合模型的拟合结果最佳,其预估的林分枯损率更接近实际林分枯损率。结论混合模型能够更有效地描述和预估杂种落叶松的单木枯损。阈值分析是提高二分类模型预测准确性的有效方法。杂种落叶松作为速生树种,幼龄时期应适时进行抚育间伐以减少枯损发生的概率。      

基于大比例尺航片的单株立木坐标提取

以凉水林场1:8 000大比例尺航片上的树冠影像为基础,通过栅格矢量转换、转换算法调整及图层矢量编辑生成了红松(Pinus koraiensis)树冠多边形图层。在ArcGIS中对该图层通过VBA(Visual Basic For Applica-tions)编程调用多边形属性算法,提取红松树冠多边形的重心作为红松立木的坐标,并与实地实时动态差分法RTK(Real-Time Kinematic)精确定位面积为9 hm2的阔叶红松林样地内红松立木坐标数据进行了检验与分析。结果表明,对于胸径(HDB)达到30 cm以上的红松,其坐标提取精度达到90%以上,且径阶越高,提取精度越高。