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。     

混交比例对长白落叶松和水曲柳混交林碳储量及其分配格局的影响

以长白落叶松和水曲柳混交林为研究对象,根据长白落叶松和水曲柳的栽植行数比选择4种不同行状混交比例的林分(类型Ⅰ:5∶3;类型Ⅱ:6∶4;类型Ⅲ:5∶5;类型Ⅳ:1∶1),建立长白落叶松和水曲柳生物量似乎不相关模型,分析林分各林层和生态系统碳储量的差异及其分配规律。结果表明: 不同林分类型的乔木层碳储量为39.86～50.12 t·hm^-2,类型Ⅰ、Ⅱ和Ⅳ的乔木层碳储量显著高于类型Ⅲ;林下植被层碳储量为0.10～0.30 t·hm^-2,类型Ⅱ的林下植被层碳储量显著高于其他类型;凋落物层碳储量为4.43～6.96 t·hm^-2,类型Ⅱ、Ⅲ凋落物层碳储量显著高于其他类型;土壤层碳储量为34.97～54.66 t·hm^-2,类型Ⅱ土壤层碳储量显著高于其他类型。在整个生态系统中,林分类型Ⅰ~Ⅳ碳储量分别为90.43、108.27、85.83、89.92 t·hm^-2,类型Ⅱ生态系统碳储量显著高于其他类型。乔木层和土壤层为生态系统主要碳库,分别占生态系统碳储量的43.3%~55.7%和38.7%~50.5%。建议在未来的营林造林中,以6行长白落叶松和4行水曲柳交替种植。     

基于树种分类的帽儿山阔叶混交林树高-胸径模型

天然林的林分结构复杂、物种多样性丰富,为分析林分生长与制定合理的森林经营决策方案带来了巨大的挑战。树高-胸径关系对于预测林分生长、制定森林管理经营措施具有重要意义。本文基于48块帽儿山阔叶混交林样地的调查数据,根据树种结构、生长特征及生态学特性将23个树种分为4个树种组,通过再参数化方法建立包含林分、林木竞争、树种混交情况及物种多样性变量的广义模型,并建立样地、树种组两水平混合效应模型,利用留一交叉验证法检验模型的预测能力。结果表明：Ratkowsky(1990)模型为最优基础模型,引入优势木平均高、大于对象木断面积之和、树种占比和Shannon指数能更好地解释帽儿山阔叶混交林树高-胸径关系;引入样地、树种组混合效应模型可显著提高模型的预测精度,R_a²为0.83。此外,在相同梯度的环境因素下,喜光树种比耐荫树种表现出更高的树高。本研究利用所构建的树高-胸径模型分析了树种混交及树木功能性状对树高生长的影响,为精准预测阔叶混交林不同树种的树高以及进一步分析阔叶混交林分生长关系提供理论基础。