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以江西杉木人工林为例,以Korf型、Richards型和Hossfeld型3种模型为基础,通过广义代数差分法(GADA)分别建立杉木林分断面积生长模型。结果表明:以Richards型为基础的杉木林分断面积预测精度最高,以Richards型模型为最优模型,分别基于贝叶斯法和传统法(非线性最小二乘法)估计杉木林分断面积生长模型。研究发现,利用贝叶斯法估计杉木林分断面积生长模型,预测精度相当且预测值的可靠性比传统法好。 相似文献
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利用吉林省汪清林业局金沟岭林场落叶松林分连续观测数据,以计数类模型为基础,分别利用Poisson回归模型、负二项模型、零膨胀模型和Hurdle模型拟合林木进界株数,并通过AIC值,Pearson残差图以及Vuong检验对这些模型进行了详细分析比较.结果表明:Poisson回归模型不适用于模拟林木枯损株数;负二项回归模型相对于Poisson回归模型比较适用,但是对于零枯损过多的数据,这两类模型拟合效果较差;零膨胀模型和Hurdle模型对这类数据有很好的解决办法,而且,零膨胀负二项模型拟合效果最好. 相似文献
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[目的]研究5种不同密度林分土壤剖面养分含量的变化规律。[方法]以广西大青山37年生杉木密度试验林为研究对象,测定了A(1 667株·hm-2)、B(3 333株·hm-2)、C(5 000株·hm-2)、D(6 667株·hm-2)、E(10 000株·hm-2)5种密度下0 100 cm土层土壤养分含量。利用单因素方差分析和多重比较判断不同密度和不同土层土壤养分含量的差异。[结果]表明:(1)杉木人工成熟林大多数土层土壤有机质、全氮、碱解氮、全磷、有效性铁含量在A、B等低密度林分中最高,并且在0 30 cm的土壤中,随密度的增加表现出总体下降的变化趋势,而土壤pH值与全钾、速效钾随密度的增加而上升,交换性钙与交换性镁含量受密度影响不明显;(2)土壤有机质、全氮、碱解氮、有效磷、速效钾、交换性钙、交换性镁和有效性铁含量均随土层深度的增加而明显下降,0 30 cm表层土壤的降幅较大,密度对不同土壤深度养分含量的变化具有一定影响。[结论]初植密度对杉木人工成熟林土壤养分含量影响明显,低初植密度更有利于杉木人工林土壤肥力的长期维持,南亚热带杉木林密度对土壤养分的影响深度可达60 cm。 相似文献
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采用30年生未间伐的杉木人工林连续观测数据,研究了不同林龄立地质量、林分密度对林分材种结构的影响。结果表明:初植密度相同时,立地质量越好各材种出现时间及达到最大出材率的时间越早,22立地指数初植密度1 667株·hm-2的小径材最大出材率出现时间较16立地指数初植密度1 667株·hm-2早4 a,中径材最大出材率出现的时间早6 a;立地指数相同时,随初植密度增加小径材出材率的峰度及峰值均减小,20立地指数样地中,初植密度为1 667株·hm-2的小径材出材率峰值较初植密度为10 000株·hm-2的高17%,而初植密度对中径材、大径材影响不大;在林分发展的不同时期,林分密度对材种出材率的影响不同,30年生时林分蓄积相近的但初植密度不同的样地,初植密度越大小径材出材率越高,大径材出材率越低。 相似文献
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对来源于湖南省的38个杉木无性系在广西柳州市21年生试验林各生长性状进行了调查与分析,发现中林龄杉木无性系间的胸径、树高、单株材积及树冠指标生长量均存在显著或极显著的差异;无性系树高、胸径、材积、枝下高、冠长及冠幅等性状重复力为58.65%87.19%,均达50%以上,表现为中等以上重复力,说明杉木无性系生长性状及树冠性状具有较高的遗传稳定性;无性系生长性状胸径、树高及材积与树冠性状冠长、冠幅均呈显著或极显著正相关;从38个供试杉木无性系中筛选出88号、68号、300号等3个优良杉木无性系,单株材积分别达0.494 8、0.438 9、0.412 9 m3,较优良种源、改良代种子园种子及优良家系组成的5个实生对照平均值分别高出43.59%、27.37%和19.82%。 相似文献
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样本量对MaxEnt模型预测物种分布精度和稳定性的影响 总被引:10,自引:0,他引:10
以实际调查的4个物种的34个不同样本量(5,6,8,10,15,20,25,30,40,50,60,70,80,90,100,120,150,180,200,220,250,300,350,400,450,500,550,600,650,700,800,900,1 000,1 200)为例,模拟计算分析不同的样本量对MaxEnt物种分布模型的精度和稳定性的影响.结果表明:总体上来看,样本量的大小对MaxEnt模型预测物种空间分布的精度影响不大,在样本量较小时,精度不稳定,随着样本量的增大(训练数据在样本量50左右,检验数据在样本量120左右),MaxEnt模型的预测精度越来越稳定. 相似文献
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黔南地区气象因子与森林火灾发生次数之间的关系 总被引:2,自引:0,他引:2
对黔南区春季防火期森林火灾数据进行分析,分别引入Poisson回归模型、负二项模型、零膨胀负二项模型和Hurdle模型拟合该地区火险天气森林火灾发生数,并对这些模型进行逐步筛选。结果表明:Poisson回归模型不适用于处理过度离散的数据,负二项回归模型相对于Poisson回归模型,比较适用于过离散数据;但是对于零个数过多的数据,这2类模型拟合效果较差,零膨胀负二项模型和Hurdle模型对这类数据有很好的解决办法。零膨胀负二项模型和Hurdle模型拟合效果优于其他2种模型,而且Hurdle模型好于零膨胀负二项模型。 相似文献
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林分断面积组合预测模型权重确定的比较 总被引:2,自引:0,他引:2
引入组合预测方法以提高林分断面积预测的精度及2类模型(林分水平模型和单木水平模型)预测林分断面积的兼容性。组合预测法能够充分利用各单个模型的有效信息,从而提高预测精度,而单个模型权重的选取对提高组合预测法的精度至关重要。本研究基于北京山区油松连续清查数据,利用误差平方和法、方差协方差法和最优加权法确定林分断面积组合预测模型的权重。结果表明:组合预测法能够提高预测精度,同时利用最优加权法所建立的林分断面积组合预测模型其预测精度最高,方差协方差法次之,误差平方和法预测精度最低。 相似文献