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1.
枝下高是反映树冠特征的重要指标,准确预测枝下高对森林的经营管理和提高林分生产具有重要意义。本研究采用非线性回归构建枝下高广义基础模型,再进一步扩展到混合效应模型和分位数回归模型,通过“留一法”检验对模型的预测能力进行评价和比较。此外,使用4种抽样设计和不同抽样大小对枝下高模型进行校正,选择最佳的模型校正方案。结果表明:基于包含树高、胸径、林分每公顷断面积和优势木平均高的枝下高广义模型、扩展后的混合效应模型以及三分位数组合模型的预测精度均显著提高,混合效应模型略优于三分位数组合模型,最佳抽样校正方案为抽5株平均木。因此,推荐在实践应用中使用混合效应模型,抽5株样地平均木校正预测枝下高。  相似文献   
2.
红松人工林树冠大小与果实产量关系的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
以黑龙江省佳木斯市孟家岗林场红松人工林为研究对象,基于12块样地70株枝解析数据及21块固定样地2008~2010年的结实量数据,利用异速生长方程建立立木树冠体积和表面积预估模型,同时对树冠大小与欠年、平年、丰年的红松结实量进行了相关分析。结果表明:树冠体积和表面积与冠长、胸径、冠幅和树高均显著相关,其中与胸径相关系数最大,与树高相关系数最小。本文所建立的模型确定系数R2都在0.55以上,预测精度大多数在85%以上。利用所建立的树冠体积与表面积模型,我们分析了其对结实量的影响。结果显示,红松人工林结实量与其树冠体积大小以及与树冠表面积大小呈线性关系,其中,结实丰年的结实量与树冠体积以及与树冠表面的线性关系最明显(r=0.726 7-0.733 8),平年次之(r=0.688 8-0.667 5),欠年最差(r<0.5)。总的来说,本文所建立的红松人工林立木树冠体积和表面积单变量和多变量模型能对红松立木树冠大小进行很好的估计,为进一步研究红松人工林结实规律及果材兼用林优化经营提供基础。  相似文献   
3.
基于随机效应的兴安落叶松材积生长模拟   总被引:1,自引:0,他引:1  
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.  相似文献   
4.
帽儿山天然次生林10种主要阔叶树冠径与胸径关系研究   总被引:3,自引:1,他引:3  
戴福  李凤日  贾炜玮  陈禹 《植物研究》2009,29(5):597-602
根据帽儿山天然次生林30块标准地每木检尺的实测数据,建立帽儿山天然次生林10种主要阔叶树冠径与胸径以及胸径和冠径与胸径比值(cd/D)之间的关系,并且简要论述冠径与胸径比值在树木空间、断面积和林分密度和间伐强度的应用。研究表明:胸径在10~30 cm之间,相关系数(R2)在0.8以上时,冠径与胸径关系近似一条直线。通过对不同树种的不同大小树木(cd/D)比值的分析,得出随着胸径的增加的比值是逐渐减小的,并且减小的趋势随着胸径的增加趋于平稳,最后趋于一个常数。  相似文献   
5.
依据黑龙江省孟家岗林场49株人工落叶松1179个圆盘和轮盘数据,分析了心材半径的纵向变化规律.结果表明: 心材半径随树高增高而逐渐减小,与树干外形基本一致,其中去皮半径(XR)、胸径(DBH)及形成层年龄(CA)与心材半径之间关系较显著,利用逐步回归分析建立落叶松心材半径(HR)和面积(HA)模型:HR=b1+b2XR2+b3CA+b4XR, HA=b1+b2DBH·XR+b3CA+b4DBH·XR2.应用AIC、BIC、对数似然值以及似然比检验等模型评价指标,对利用样地、样木效应拟合的心材半径和面积模型进行比较.当考虑样木效应拟合心材半径和面积模型时,将b1、b2、b3作为混合参数得出的模型最好.混合模型的预测精度高于基本模型.在应用上,总体心材半径和面积可以通过混合模型来预测.采用Beta回归模型模拟了心材比例,模型中各参数均显著,决定系数较高,模型模拟效果较好.  相似文献   
6.
大尺度森林生物量的估算方法是人们目前关注的焦点,建立林分生物量模型成为一种趋势.本研究以大兴安岭东部6个主要林分类型为研究对象,构建了其总量及各分项一元、二元可加性林分生物量模型.采用似然分析法判断总量及各分项生物量异速生长模型的误差结构(可加型或相乘型),采用非线性似乎不相关回归模型方法估计模型参数.结果表明: 经似然分析法判断,大兴安岭东部6个主要林分类型总量及各分项生物量异速生长模型的误差结构都是相乘型的,对数转换的可加性生物量可以被选用.各林分类型可加性生物量模型的调整后确定系数为0.78~0.99,平均相对误差为-2.3%~6.9%,平均相对误差绝对值6.3%~43.3%.增加林分平均高可以提高绝大多数生物量模型的拟合效果和预测能力,而且总量、地上和树干生物量模型效果较好,树根、树枝、树叶和树冠生物量模型效果较差.为了使模型参数估计更有效,所建立的生物量模型应当考虑林分总生物量及各分项生物量的可加性.本研究建立的林分总量与各分项生物量模型都能对大兴安岭东部6个主要林分类型生物量进行较好的估计.  相似文献   
7.
根据凉水自然保护区28块典型阔叶红松林样地的5个林分空间结构参数和18个影响因子数据,采用典范对应分析(CCA)方法,对凉水自然保护区阔叶红松林林分空间结构与影响因子间关系进行分析。研究结果表明:(1)研究区域阔叶红松林整体具有较好的林分空间结构,其水平分布格局主要表现为随机分布,树木生长整体处于中庸状态,林木的整体混交程度较高;(2)林分空间结构的CCA排序较好的揭示了该区林分空间结构与影响因子的关系;CCA第一排序轴反映了林龄、坡度、阔叶比和坡向的变化,第二排序轴反映了坡向、土壤有机质和平均胸径的变化,上述6因子的组合是决定林分空间结构特征的主要影响因子;(3)影响林分空间结构的变量中,地形、土壤和林分因子共解释了林分空间结构变化的59.20%,其中纯地形因子占30.68%,纯林分因子占19.01%,纯土壤因子占8.21%,未能解释部分为40.80%。  相似文献   
8.
基于树冠竞争因子的落叶松人工林单木生长模型   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于黑龙江省佳木斯市孟家岗林场落叶松人工林14块固定标准地的两期调查数据(2007、2009年),通过分析树冠变量与林木生长的关系,构建了2个树冠竞争指数(CIa、CIb),并将其作为单木竞争指标构建了落叶松人工林与距离有关的单木生长模型。研究结果表明:文中提出的二个树冠竞争指数优于Hegyi竞争指数(CI),落叶松各个竞争指数与林木断面积生长量相关性大小顺序为CIbCIaCI。随着对象木影响圈的扩大,竞争指数趋于稳定,对模型的拟合效果有所提高。林木大小是影响落叶松单木生长的主要因子,胸径越大,单木生长量越大。通过引入与距离有关的树冠竞争指数将单木模型的拟合优度提高了5.6%。本文构建的与距离有关的单木生长模型可以很好地预估人工落叶松单木的断面积生长量。  相似文献   
9.
基于抚育间伐效应的长白落叶松人工林两阶段枯死模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
1972和1974年分别在黑龙江省江山娇林场及孟家岗林场设置10块长白落叶松人工林固定样地(8块抚育间伐样地、2块对照样地),采用连年复测数据,分析抚育间伐对人工长白落叶松样地枯死与单木枯死的影响.基于二分类变量Logistic回归,建立了样地枯死及样地内单木枯死概率的两阶段模型(Ⅰ:抚育间伐后样地水平枯死概率模型;Ⅱ:枯死样地中单木水平枯死概率模型),采用广义估计方程(GEE)方法对模型参数进行估计.根据敏感度和特异度曲线相交点确定枯死概率最优临界点.结果表明: 样地数据按照抚育间伐次数分为4组分别建模(模型1~模型4).在模型1中,地位指数、林分年龄的自然对数、抚育间伐年龄及强度为显著自变量;模型2~模型4采用主成分分析法建模,主成分包含林分年龄、每公顷株数、平均胸径及抚育间伐因子,说明抚育间伐因子对样地枯死概率有显著影响.抚育间伐对枯死样地中单木枯死概率无显著影响,单木枯死概率模型中显著性自变量为林分初植密度、年龄、林木胸径的倒数及林分中大于对象木的所有林木断面积之和.样地枯死概率模型及单木枯死概率模型Hosmer和Lemeshow拟合优度检验均不显著,模型AUC均在0.91以上,估计正确率均超过80%,说明模型拟合效果较好.  相似文献   
10.
刘强  董利虎  李凤日  李想 《生态学杂志》2016,27(9):2789-2796
以2014年黑龙江省帽儿山林场14年生人工长白落叶松为研究对象,对比分析了各项光合指标、环境因子及光合生理参数在冠层内的空间差异性,并探讨了净光合速率(Pn)与其他指标的关系.结果表明: 在树冠垂直方向,上层Pn、气孔导度(gs)和蒸腾速率(Tr)显著高于中层和下层,胞间CO2浓度(Ci)表现为下层>中层>上层;光合有效辐射(PAR)从上层外部到下层内部呈显著降低趋势,水汽压差(VPD)和叶片温度(Tl)表现为上层显著高于中层和下层,相对湿度(RH)则无显著差异;最大净光合速率(Pn max)、暗呼吸速率(Rd)、光补偿点(LCP)和光饱和点(LSP)均表现为上层>中层>下层,下层比上层分别降低32.7%、55.8%、80.2%和51.6%,表观量子效率(AQY)表现为下层>中层>上层,下层分别是中层和上层的1.2和1.3倍.水平方向,光合指标和环境因子的差异性主要体现在树冠上层,PngsTr、PAR和VPD表现为树冠外部显著高于树冠内部,而Ci和RH差异不显著;Pn maxRd、LCP和LSP表现为外部>内部,内部比外部分别降低0.4%、37.7%、42.0%和16.4%,而AQY在内部比外部高0.7%.Ci是限制Pn的主要生理因子,PAR是影响Pn的主要环境因子,尤其在弱光区域PAR对Pn的影响十分明显.因此,在模拟和预估树木冠层光合作用时,考虑空间异质性有一定的必要性.  相似文献   
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