人工长白落叶松立木叶面积预估模型

叶面积影响着树木干物质的生产,进而影响树木乃至整个林分的生长,而叶面积准确估计对分析树木和林分生长具有重要作用.本研究基于黑龙江省长白落叶松人工林中76株解析木数据,分别建立枝条层面和单木层面的叶面积预估模型.结果表明: 考虑样木层次随机效应的最优枝条叶面积混合效应模型包含lnBD(BD为枝条基径)、lnRDINC(RDINC为相对着枝深度)和lnCR(CR为冠长率)3个随机效应参数,具体形式为:lnBLA=β₁+(β₂+b₂)lnBD+(β₃+b₃)lnRDINC+β₄lnDBH+β₅lnHT/DBH+(β₆+b₆)lnCR,其中:β_i和b_i分别是模型的固定效应参数和随机效应参数;DBH为树木胸高处直径;HT/DBH为树高与胸径的比值.模型的修正决定系数(R_a²)为0.90,均方根误差(RMSE)为0.5477,平均偏差(ME)为-0.03,平均绝对偏差(MAE)为0.24,预测精度(P)为91%,枝条叶面积预估模型的预估效果较好.以枝条叶面积预估模型为基础,计算树冠叶面积并建立树冠叶面积预估模型,最终形式为:lnCLA=γ₀+γ₁lnDBH+γ₂CR,其中,γ_i为模型参数.似然比检验结果(P>0.05)说明该模型不用考虑样地层次的随机效应.本研究所建立的立木树冠叶面积预估模型的决定系数(R²)为0.87,RMSE为0.3847,拟合效果好,可以很好地预测人工长白落叶松立木树冠叶面积,为以后叶面积分布和光合作用的研究提供了理论基础.     

基于随机效应的兴安落叶松材积生长模拟

基于黑龙江省带岭林业局大青川林场80株人工兴安落叶松解析木数据和Logistic生长模型,分别考虑单木效应和样地效应,利用S-PLUS软件中的NLME过程拟合非线性材积生长模型,采用赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)、对数似然值和似然比检验等模型评价指标对不同模型的精度进行比较.结果表明：当考虑单木效应影响时,b₁、b₂、b₃（分别代表Logistic模型中的渐进、尺度和形状的随机参数）同时作为随机参数时模型拟合效果最好; 当考虑样地效应影响时,b₁作为随机参数时模型拟合效果最好.基于单木效应和样地效应的混合模型的拟合精度高于基本模型（Logistic生长模型）,考虑单木效应影响的混合模型的精度高于考虑样地效应影响的模型.模型检验结果表明,随机效应模型不但能反映单木材积的总体平均变化趋势,还能反映个体之间的差异;随机效应模型通过校正随机参数值能提高模型的预测精度.     

基于beta回归的长白落叶松树干含水率预测模型

为探究人工长白落叶松边材、心材、树皮、树干含水率沿树干的纵向变化规律,本研究结合样地、样木效应,构建了基于beta回归的含水率混合效应模型,采用不限定相对高度(方案Ⅰ)和限定高度在2 m以下(方案Ⅱ)2种抽样方式对模型进行校正。结果表明：边材、树干含水率沿树干向上逐渐增加;心材含水率沿树干向上先略减后增大;树皮含水率沿树干向上先增大后趋于平缓,然后再增加。相对高度、活冠高、林分每公顷胸高断面积、年龄和林分优势高是显著影响长白落叶松木材含水率的因子。方案Ⅰ下,随机抽取2～3个圆盘的含水率测量值来校准模型可以得到稳定的预测精度,树干含水率的平均绝对误差百分比(MAPE)可达7.2%(随机抽取2个),边材、心材、树皮含水率的MAPE可达7.4%、10.5%、10.5%(随机抽取3个);方案Ⅱ下,抽取1.3和2 m圆盘的含水率测量值校准模型最适宜,边材、心材、树皮和树干含水率的MAPE分别达到7.8%、11.0%、10.4%和7.1%。所有beta混合效应回归模型的预测精度都明显优于基础模型。包含样地、样木效应的两水平beta混合效应回归模型可以很好地预测长白落叶松各部位的含水率。     

基于线性混合效应的红松人工林枝条生物量模型

基于黑龙江省孟家岗林场60株红松解析木3643个枝条生物量的实测数据,利用全部子回归技术建立了枝条生物量模型(枝、叶和枝总生物量模型),最终选择lnw=k₁+k₂lnL_b+k₃lnD_b为枝条生物量最优基础模型.利用SAS 9.3统计软件的PROC MIXED模块建立枝条生物量混合模型,并采用AIC、BIC、对数似然值和似然比等统计指标评价不同模型的拟合效果.结果表明: 红松解析木的叶和枝总生物量混合模型以k₁、k₂、k₃作为随机效应参数的拟合效果最好,而枝生物量混合模型以k₁、k₂作为随机效应参数的拟合效果最好.最后将枝条生物量最优基础模型与最优混合模型进行模型检验.混合模型各项指标优于基础模型,能有效地提高模型的预估精度,并且通过方差协方差结构校正随机参数来反映树木之间的差异.     

利用随机效应模型模拟东北三省胡桃楸地位指数

通过精确模拟东北三省胡桃楸多形地位指数混合效应模型,为胡桃楸立地质量评价提供科学依据,本研究在辽宁、吉林和黑龙江三省23个典型区域内,采用样圆法布设样地197块,测定样地内胡桃楸树高-年龄数据,共得到数据1537组,同时将立地因子进行划分和赋值,应用方差分析和模型拟合进行计算。结果表明: 坡位是影响胡桃楸优势木生长最显著的因素,其次为土壤深度、坡度和坡向等;对8种常见基础模型进行拟合与分析,发现逻辑斯蒂模型H=a/[1+exp(b+cA)]为最优基础模型(R²=0.70),平均绝对误差(MAE)为2.52;对4种主要影响因素进行随机组合,得到随机组合因素最优地位指数模型M_8.15,其R²=0.90,提高了基础模型的拟合精度;采用K均值聚类分组法进一步将初始的立地类型划分为6个立地类型组,按6个立地类型组建立的非线性混合效应模型M_final,即H=(20.1837+u_i)/[1+exp (1.7352-0.0961A)]+ε_ij,其R²=0.92,AIC=912.65,模型的拟合度和精确度显著提高,可以用于东北三省复杂立地类型下胡桃楸立地质量的准确评价。     

基于线性混合模型的红松人工林一级枝条大小预测模拟

基于黑龙江省孟家岗林场60株人工红松955个标准枝数据,采用线性混合效应模型理论和方法,考虑树木效应,利用SAS软件中的MIXED模块拟合红松人工林一级枝条各因子(基径、枝长、着枝角度)的预测模型.结果表明： 通过选择合适的随机参数和方差协方差结构能够提高模型的拟合精度;把相关性结构包括复合对称结构CS、一阶自回归结构AR(1)及一阶自回归与滑动平均结构ARMA(1,1)加入到一级枝条大小最优混合模型中,AR(1)可显著提高枝条基径和角度混合模型的拟合精度,但3种结构均不能提高枝条角度混合模型的精度.为了描述混合模型构建过程中产生的异方差现象,把CF₁和CF₂函数加入到枝条混合模型中,CF₁函数显著提高了枝条角度混合模型的拟合效果,CF₂函数显著提高了枝条基径和长度混合模型拟合效果.模型检验结果表明：对于红松人工林一级枝条大小预测模型,混合效应模型的估计精度比传统回归模型估计精度明显提高.
     

基于MODIS时间序列反射率数据的雷竹林LAI反演

本文以雷竹林为研究对象,基于MODIS地表反射率数据构建了归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(SR)、Gitelson绿色植被指数(GI)、增强型植被指数(EVI)和土壤调整植被指数(SAVI)5种植被指数,并将其与MODIS 7个波段原始反射率数据作为遥感变量,采用逐步回归和相关分析两种方法进行变量筛选,结合LAI实测数据构建了逐步回归和BP神经网络两种模型,对雷竹林生态系统观测站点2014年1月-2017年3月LAI时间系列数据进行反演,并将反演结果与同时期MOD15A2 LAI产品进行对比分析.结果表明: SR为唯一入选逐步回归模型的变量;b₁、b₂、b₃和b₇以及5种植被指数与LAI之间的相关性均达到显著水平,可作为BP神经网络模型的输入变量.使用BP神经网络反演得到的LAI与实测LAI之间的相关性显著,R²为0.71,RMSE为0.34,RMSE_r为13.6%,其R²比逐步回归模型提高了10.9%,RMSE降低了5.6%,RMSE_r降低了12.3%,与MODIS LAI相比,其R²提高了54.5%,RMSE降低了79.3%,RMSE_r降低了79.1%.结合MODIS时间序列反射率和BP神经网络模型能够精确地反演雷竹林LAI,为实现基于遥感技术快速监测区域雷竹林LAI提供可行的方法.     

基于非线性混合模型的红松人工林枝条生长

基于黑龙江省孟家岗林场36株红松人工林的枝解析数据,以单分子式和理查德方程作为枝条基径(BD)和枝长(BL)生长模型,分别考虑样地效应和样木效应,利用SAS软件的PROC NLMIXED模块构建了枝条基径和枝长生长的非线性混合模型.采用Akaike信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)、对数似然值(-2Log likelihood)和似然比检验(LRT)等评价指标对所构建模型的精度进行比较.结果表明:当考虑样地效应时,α1、α3和β1、β3分别作为随机参数时基径和枝长生长模型拟合效果最好;当考虑样木效应影响时,α2、α3和β1、β3分别作为随机参数时基径和枝长生长模型拟合效果最好.非线性混合模型不但可反映枝生长总体平均变化趋势,还能反映个体之间的差异.无论考虑样地效应还是样木效应,非线性混合模型的拟合精度都比传统回归模型的拟合精度高,并且考虑样木效应的拟合精度高于考虑样地效应的拟合精度.     

大花序桉心边材变异规律和候选基因挖掘研究

为探究大花序桉(Eucalyptus cloeziana)心材比例差异显著的不同家系间心边材变异规律,挖掘心材变异相关的候选基因,为珍贵用材树种高效培育及育种利用提供基因资源。以18 a生的2个心材比例差异显著的大花序桉家系为材料(家系1和2),各制作解析木3株,沿着树干以1 m为区间分段截取圆盘,测量东西和南北2个方向的带皮直径、去皮直径、总年轮数、边材年轮数、边材直径,并开展心材和边材径向和轴向分析。同时利用各解析木胸径处初生木质部样品进行DNA混池测序,发掘等位基因频率差异显著的SNP位点并挖掘相关功能基因。结果表明,大花序桉边材宽度和心材半径的方位变异中家系2大于家系1,平均差值分别为0.7和5.5 cm,在随树高的变异中,家系1和2的心材半径和心材年轮数的下降速率分别为0.40和0.64及0.43和0.36。两家系间基本密度差异显著,家系1为0.80～0.82 g/cm³,家系2为0.75～0.78 g/cm³。基本密度与树高、横截面半径和心材半径呈显著负相关,与顺纹抗拉强度、弦面硬度和部分力学性质呈显著正相关。利用DNA混池测序共...     

基于混合效应的大别山地区杉木树高-胸径模型比较

基于安徽省大别山区马鬃岭林场杉木人工林30块样地1087组数据,选用7个常用树高-胸径(H-D)模型(线性模型、Chapman-Richards模型、Logistic模型等),采用最小二乘法拟合并选出最优基础模型(式11,只含D变量的Chapman-Richards模型),然后基于该模型构建含林分变量优势木平均高度、密度的H-D模型(式12),同时考虑样地水平的随机效应,分别基于式11、12构建混合模型(式13、14),并用幂函数、指数函数消除误差异方差,利用决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和平均相对误差绝对值(MAPE)等指标来评价模型的拟合与预测能力,最终获取最优树高预测模型.结果表明:含林分变量的模型的拟合精度(式12,R²=0.863、RMSE=1.381、MAE=0.971)优于基础模型(式11,R²=0.827、RMSE=1.554、MAE=0.101).对于误差方差,幂函数、指数函数均能较好地消除异方差,但幂函数相对最好.混合模型的拟合与预测能力均优于式11、12,但混合模型(式13、14)之间的拟合与预测精度相差不大.基于混合效应的H-D模型(式13)能够较好地描述不同林分间H-D关系的差异,实际运用中可选用该模型来预测杉木树高,具有较高的预测精度.     

吉林省长白山区胡桃楸天然次生混交林立地指数模型

依据吉林省长白山胡桃楸天然次生混交林12个典型区域的坡向、坡位分布,结合胡桃楸龄级,布设样地109块,以年龄-树高数据为材料,编制了吉林省东部山区胡桃楸天然次生混交林立地指数表.结果表明: 应用3倍树高标准差法剔除异常数据,最终得到80块379对胡桃楸不同龄级的年龄与树高数据,运用7个数学模型进行比较,确定了单形立地指数导向曲线方程式: H=28.0181(1-e^-0.0341A)^1.0503,决定系数R²为0.85,残差平方和为0.89,基准年龄为50年,指数级距为2 m,得到了16～28 m的7条立地指数曲线.根据不同立地类型,建立了多形立地指数模型,幂函数拟合效果较好,即H=B₀t^B1,其中B₀=10^-9e^0.9213SI,B₁=-0.2139SI+5.6183,最终得到了多形立地指数模型方程式H=10^-9e^0.9213SIt^{-0.2139SI+5.6183}.指数级差法和落点检验法对2种立地指数模型的精度检验表明,多形立地指数的精确度较高,能够准确地反映胡桃楸不同立地类型间树高生长的差异,可用于吉林省长白山区胡桃楸天然次生混交林立地质量评价.     

黑龙江省红松人工林枝条分布数量模拟

基于黑龙江省佳木斯市孟家岗林场的12块样地65株人工红松解析木的955个枝解析数据,以Poisson回归模型和负二项回归模型作为备选模型,构建了人工红松二级枝条数量分布模型,并采用AIC、Pseudo-R²、均方根误差(RMSE)和Vuong检验对模型的拟合优度进行比较.结果表明: 每轮一级枝条分布数量集中在3~5个,均值为4个,一级枝条分布数量与人工红松自身的枝条属性相关.一级标准枝上二级枝条分布的离散程度较大,利用全部子回归技术构建二级枝条分布数量模型,最终选择以负二项回归模型为基础的E(Y)=exp(β₀+β₁lnRDINC+β₂RDINC²+β₃HT/DBH+β₄CL+β₅DBH)作为二级枝条分布数量最优预测模型(β为参数;RDINC为相对着枝深度;HT为树高;DBH为胸径;CL为冠长).最优模型的Pseudo-R²为0.79,平均偏差接近于0,平均绝对偏差<7.对于所建立的模型,lnRDINC、CL和DBH的参数为正值,RDINC²和HT/DBH的为负值,随着RDINC增大,在树冠内二级枝条分布数量存在最大值.总的来说,所建立的人工红松二级枝条分布数量模型的预测精度为96.4%,可以很好地预估该研究区域人工红松二级枝条分布数量,为以后枝条的光合作用和生物量的研究提供了理论基础.     

基于混合效应模型的人工红松节子属性

基于黑龙江省孟家岗林场60株人工红松1534个节子数据,利用SAS软件中的NLMIXED和GLIMMIX模块构建人工红松节子属性因子(基径、健全节长度、死亡年龄、角度)的混合效应预测模型.采用赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)、对数似然值(-2LL)和似然比检验(LRT)评价指标对所构建模型的精度进行比较.结果表明:考虑树木效应的混合模型模拟精度均高于传统回归模型.含有b_1、b_2随机参数组合的节子基径模型是最优混合效应模型;含有b_1、b_3随机参数组合的节子健全节长度模型是最优混合效应模型;含有节子基径随机参数的广义线性混合模型为节子死亡年龄的最优模型;含有截距、节子基径、健全节长度3种随机效应参数组合的广义线性混合模型为节子角度的最优模型.混合效应模型比传统回归模型更能有效地描述节子属性.红松是东北主要的用材树种,利用节子属性预测模型结合合理的整枝方案可以提高木材质量.     

帽儿山阔叶混交林天然更新幼苗幼树地径-树高模型

基于黑龙江省东北林业大学帽儿山实验林场48块天然阔叶林幼苗幼树调查数据,在8个备选模型中为主要更新树种选择最佳地径(D₀)-树高(H)模型作为基本模型,通过再参数化在基础模型中引入林分因子,并建立样地水平混合效应模型,最后分别对基础模型和混合效应模型进行独立样本检验.结果表明:各树种幼苗幼树的地径-树高关系存在明显的正相关,幂函数或包含幂函数的模型能较好地拟合幼苗幼树地径和树高的关系;基础模型中引入林分因子[林分优势高(H_T)、林分平均胸径(D_g)、林分胸高断面积(BA)]能提高模型的拟合效果,各树种剩余均方根误差(RMSE)下降1.3%～7.4%(平均3.8%),但调整后的决定系数(R_a²)仅仅提高0.1%～1.1%(平均0.6%),赤池信息准则(AIC)下降3.2%～35.2%(平均下降11.4%).对春榆、椴树、水曲柳等10个树种建立混合效应模型,混合效应模型的R_a²比基础模型有所提高,增幅为0.5%～3.5%(平均增加2.2%);RMSE和AIC比基础模型的小,RMSE下降的幅度很大,为3.9%～20.3%,平均下降13.9%,AIC减少4.0%～44.4%(平均减少22.3%).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(MAE)减小0.0001～0.46 m,平均减小0.08 m;平均预测误差百分比(MPSE)降幅较大,为0.1%～6.2%,平均降幅2.0%.说明混合效应模型既能提高模型的拟合效果,又能提高模型的预测能力.本研究构建的阔叶混交林主要更新树种幼苗幼树地径-树高模型为天然阔叶林结构分析和林分生长预测提供了参考.     

Modelling of calcium handling in airway myocytes

Airway myocytes are the primary effectors of airway reactivity which modulates airway resistance and hence ventilation. Stimulation of airway myocytes results in an increase in the cytosolic Ca²⁺ concentration ([Ca²⁺]_i) and the subsequent activation of the contractile apparatus. Many contractile agonists, including acetylcholine, induce [Ca²⁺]_i increase via Ca²⁺ release from the sarcoplasmic reticulum through InsP₃ receptors. Several models have been developed to explain the characteristics of InsP₃-induced [Ca²⁺]_i responses, in particular Ca²⁺ oscillations. The article reviews the modelling of the major structures implicated in intracellular Ca²⁺ handling, i.e., InsP₃ receptors, SERCAs, mitochondria and Ca²⁺-binding cytosolic proteins. We developed theoretical models specifically dedicated to the airway myocyte which include the major mechanisms responsible for intracellular Ca²⁺ handling identified in these cells. These biocomputations pointed out the importance of the relative proportion of InsP₃ receptor isoforms and the respective role of the different mechanisms responsible for cytosolic Ca²⁺ clearance in the pattern of [Ca²⁺]_i variations. We have developed a theoretical model of membrane conductances that predicts the variations in membrane potential and extracellular Ca²⁺ influx. Stimulation of this model by simulated increase in [Ca²⁺]_i predicts membrane depolarisation, but not great enough to trigger a significant opening of voltage-dependant Ca²⁺ channels. This may explain why airway contraction induced by cholinergic stimulation does not greatly depend on extracellular calcium. The development of such models of airway myocytes is important for the understanding of the cellular mechanisms of airway reactivity and their possible modulation by pharmacological agents.     

人工长白落叶松树干边材、心材和树皮密度预测模型

基于黑龙江省林口林业局、东京城林业局和东北林业大学帽儿山实验林场的35株人工长白落叶松的解析样木数据,构建长白落叶松的边材、心材和树皮密度的Beta回归模型,采用赤池信息准则、决定系数、平均绝对偏差、均方根误差和似然比检验对模型的拟合优度进行比较评价,进而选取边材、心材和树皮密度的最优模型,最后采用刀切法对选择出的最优模型进行检验,评价模型预测能力。结果表明: 边材、心材和树皮密度的最优模型的自变量不完全相同,其中,边材密度与树木年龄、树高、相对高度和相对高度的平方关系较好,而心材密度最优模型的自变量为年生长量、相对高度和相对高度的平方,树皮密度最优模型的自变量为树木年龄、年生长量、相对高度和相对高度的平方。对最优模型分析可知,从树干基部到树梢,边材密度逐渐减小,心材密度先减小后增加,树皮密度先增加后减小。本研究所建立的Beta回归模型可以预估该研究区域的人工林内长白落叶松的边材、心材和树皮任意位置的木材密度,为树干平均密度和生物量的研究奠定基础。     

晋西黄土区水肥调控对苹果-玉米间作系统玉米灌浆期穗位叶光合生理特性的影响

以晋西黄土区典型的苹果-玉米间作系统为研究对象,设置了双因素三水平水肥耦合试验,分析不同水肥调控措施下玉米灌浆期穗位叶光合生理特性.本试验根据玉米及苹果适宜的水分和养分条件设置9(3×3)个处理(W₁F₁、W₂F₁、W₃F₁、W₁F₂、W₂F₂、W₃F₂、W₁F₃、W₂F₃、W₃F₃),设置的3个灌溉水平为:田间持水量(Fc)的50％(W₁)、65％(W₂)和85％(W₃), 3个施肥量水平为:N 289 kg·hm^-2+ P₂O₅118 kg·hm^-2+ K₂O 118 kg·hm^-2(F₁)、N 412.4 kg·hm^-2 +P₂O₅168.8 kg·hm^-2 +K₂O 168.8 kg·hm^-2(F₂)、N 537 kg·hm^-2 + P₂O₅ 219 kg·hm^-2 +K₂O 219 kg·hm^-2(F₃),另设一组无水肥补给的空白对照(CK).结果表明: 不同水肥调控方式对光合指标日变化趋势无明显影响,但水肥补给可提高作物净光合速率(P_n)的峰值,降低作物日水分利用效率(WUE)最大值,延长气孔开放时间,影响胞间CO₂浓度(C_i)最低值的出现及维持时间;各处理光合作用的限制因素均为非气孔因素.蒸腾速率(T_r)、气孔导度(g_s)均与距树行距离呈极显著负相关(P<0.01),水分利用效率则与距树行距离呈显著正相关(P<0.05);距树行距离平均每增加1 m, T_r可减少0.56~1.41 mmol·m^-2·s^-1,g_s可减少0.028～0.093 mol·m^-2·s^-1,WUE可增加0.08~1.00 μmol·mmol^-1.灌水施肥可以显著提高净光合速率、蒸腾速率、气孔导度日均值;降低水分利用效率的日均值;W₃F₁拥有最高的净光合速率日均值(10.64 μmol·m^-2·s^-1)、水分利用效率日均值(3.05 μmol·mmol^-1)、气孔导度日均值(0.295 mol·m^-2·s^-1)以及较低的蒸腾速率日均值(4.32 mmol·m^-2·s^-1).多元回归分析结果显示,在拔节-灌浆期内,灌水总量为1300 m³·hm^-2、施肥总量为525 kg·hm^-2时,作物净光合速率最大,理论值为10.32 μmol·m^-2·s^-1.因此,W₃F₁为最利于间作系统作物光合效率改善的水肥调控模式.