排序方式: 共有63条查询结果,搜索用时 15 毫秒
51.
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(HT)、林分平均胸径(Dg)、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(Ra2)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Ra2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. 相似文献
52.
基于1990~2010年黑龙江省大兴安岭地区4期森林资源连续清查的602块固定样地数据,分析了大兴安岭地区天然落叶松林年均枯损木碳释放量、进界木碳储量、碳净增量的动态变化以及随立地质量、林分密度的变化规律。结果表明:该地区各龄组碳释放量在0.133 7~0.484 1 t·hm-2·a,碳释放量随着龄组的增大而增大;进界木碳储量在幼龄林时较大,为0.128 2 t·hm-2·a,近熟林最小,为0.040 0 t·hm-2·a,其他龄组差异不大;碳净增量随着龄组的增大而减小,幼龄林、中龄林、近、成、过熟林分别为1.374 9、0.982 1、0.649 9、0.538 1、0.240 7 t·hm-2·a;相同立地质量条件下,各龄组碳释放量与林分密度成正比。幼龄林、中龄林、成熟林随林分密度的增大进界木碳储量减小,近熟林和过熟林规律不明显。除幼龄林之外,各龄组在林分密度为中时,林分碳净增量最大;相同林分密度条件下,各龄组(近熟林、成熟林无明显规律)碳释放量与立地质量成负相关关系。各龄组(过熟林除外)立地质量越好,进界木碳储量越小;相同林分密度条件下,立地质量越好,碳净增量越大。 相似文献
53.
54.
基于大、小兴安岭地区212块白桦天然林固定样地复测数据和区域内及周边共30个气象站点数据,构建了基于气象因子的单木生长模型.在此基础上,通过分析大、小兴安岭地区林分因子及气象因子的差异,采用哑变量方法构建了含区域效应的单木直径生长模型.结果表明: 生长季最低温度(Tg min)和生长季降雨量(Pg m)是影响两地区白桦胸径生长量的主要气象因素.Tg min和Pg m与胸径生长量均呈正相关关系,但Tg min对胸径生长量的影响程度存在明显的区域差异.引入Tg min和Pg m的单木生长模型比仅含林分因子的单木生长模型的调整后确定系数(Ra2)提高了11%(Ra2=0.56),说明气象因子可以很好地解释该地区白桦生长情况;采用哑变量法构建的含区域效应的胸径生长模型将Ra2提高了18%(Ra2=0.59),且有效解决了模型参数区域不相容的问题.模型检验结果表明,含区域效应的哑变量单木胸径生长模型对大、小兴安岭地区白桦胸径生长量的预估效果最好,平均偏差、平均绝对偏差、平均相对偏差和平均相对偏差绝对值分别为0.0086、0.4476、5.8%和20.0%.基于气象因子的哑变量单木胸径生长模型可以很好地描述大、小兴安岭地区白桦的胸径生长过程. 相似文献
55.
基于激光雷达数据的森林表层土壤机质空间格局反演 总被引:1,自引:0,他引:1
森林土壤是陆地生态系统的主要碳库,其有机质含量是估算碳储量的基础数据,也是评价土壤碳汇功能的重要指标.利用2009年8月采集的凉水自然保护区激光雷达(LiDAR)数据和55块固定样地土壤有机质含量数据,结合偏最小二乘算法,反演森林表层土壤有机质的空间格局,提取并筛选出与土壤有机质分布相关的变量,分析并确定变量(强度、点数、高程、坡度和坡向)值与土壤有机质含量的相关关系,建立土壤有机质含量的预测模型并检验.结果表明:研究区域表层土壤有机质含量与强度、点数和高程3变量呈极显著相关(r分别为0.765、0.423和0.475);基于此3变量的预测模型对研究区域表层土壤有机质含量的预测结果可靠(精度83.3%,R2=0.725,RMSE=1.955).研究区林缘和郁闭度较小林分的表层土壤有机质含量<100 g·kg-1;大部分区域表层土壤有机质含量为I00~ 150 g·kg-1,少部分区域为150 ~318.4 g· kg-1. 相似文献
56.
基于非线性混合模型的红松人工林枝条生长 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 相似文献
57.
基于东北地区378块固定样地和415块临时样地的调查数据和Reineke方程,利用线性分位数回归技术建立了不同分位点(τ=0.90、0.95、0.99)下的长白落叶松人工林最大林分密度与林木平均胸径的关系模型,选出拟合长白落叶松人工林最大密度线的最优模型. 利用人为选取最大的拟合数据,采用最小二乘(OLS)和最大似然(ML)回归同时建立最大密度线模型. 采用极值统计理论的广义Pareto模型推算现实林分特定径阶的极限最大株数,进一步建立极限密度线模型. 将线性分位数回归模型与其他方法进行对比.结果表明: 在全部径阶范围内选取5个最大数据点拟合的方法能够得到现实林分的最大密度线,选取的样点过多会使模拟结果偏离最大密度线,且ML法要优于OLS法. 分位点为0.99的线性分位数回归模型能够取得与ML接近的拟合结果,但分位数回归模型参数的估计结果更稳定. 人为选取拟合数据具有一定的人为性,最终选取分位点为0.99的分位数回归模型为拟合最大密度线的最优模型,参数估计结果为k=11.790、β=-1.586,极限密度线模型的参数估计结果为k=11.820、β=-1.594. 所确定的极限密度线位置略高于最大密度线,但二者差异不明显. 由固定样地数据的验证结果可知,所建立的最大林分密度线及极限密度线能够对现实林分的最大密度及极限密度进行预测,为长白落叶松人工林的合理经营提供依据. 相似文献
58.
樟子松人工林一级枝条基径和枝长模型的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
以东北林业大学帽儿山实验林场樟子松人工林为研究对象,采用枝解析的方法,于2002年、2003年测定了53株林木(年龄17~38 a,直径8.61~21.5 cm,树高7.48~18.24 m)的树冠变量,建立了基于总着枝深度(DINC)和树冠内一级枝条基径(BD)、枝长(BL)的预估模型。对于大小相同树木的一级枝条, 这些树冠变量随着DINC的增加而增大,而林木的胸径(DBH)、树高(HT)变量又很好地反映了不同大小树木的基径和枝长的变化。采用独立检验样本对构建的树冠内一级枝条基径和枝长模型进行了拟合统计量和精度检验,结果表明:模型预测效果良好,精度均达到95%以上。构建的一级枝条基径和枝长模型为进一步合理地描述樟子松人工林树冠的形状及其变化以及三维可视化经营提供依据。 相似文献
59.
运用非线性联立方程组建模理论建立红松立木相容性生物量模型,然后利用模型计算出人工红松各个样地林木各器官和样地总生物量。以林分年龄、林分平均胸径、林分密度等因素为制约条件,讨论分析林分生物量在林木各器官之间的分配规律,并且探究林分年龄、林木大小和林分密度的变化对林分生物量的影响。结果表明:幼龄红松人工林林分生物量与平均胸径成正相关关系;林分密度对林分生物量影响较大,并且随着密度的增大而增大,且最适合的林分密度范围是1 000~1 400株·ha-1;红松人工幼、中龄林林分生物量各器官分配规律相同,表现为树干树根树枝树叶,地上生物量占林分生物量79%左右;林分地上和地下生物量大概呈3.8∶1的比例。 相似文献
60.
森林碳密度及其分配格局是探究森林碳循环和全球碳循环的重要内容。本研究采用样地清查和异速生长方程的方法测定黑龙江省不同地区(小兴安岭南坡、张广才岭东坡、张广才岭西坡和完达山)红松人工幼龄林碳密度及其分配特征。结果表明:(1)不同地区红松人工林植被碳库、碎屑碳库差异显著,土壤碳库和总碳库碳密度差异不显著,分别在35.95~76.36、3.52~11.34、101.96~173.37和154.54~256.78 tC·hm-2波动;各组分分配比例差异显著,分别为18.78%~30.34%、1.79%~5.24%和65.58%~79.43%。(2)不同地区红松人工林乔木层各器官(除树叶)碳密度及其分配均差异显著,干、枝、叶和根的碳密度分别在22.47~47.11、2.30~12.31、2.90~5.80和7.02~17.16 tC·hm-2波动,各器官分配比例在51.98%~64.80%、6.68%~17.19%、6.55%~8.34%和20.23%~22.55%。(3)不同地区红松人工林根冠比(R/S)、土壤碳密度(含碎屑层碳密度)与植被碳密度比(SC/VC)均差异显著,各地区比值范围分别为0.26~0.29和2.31~4.69。(4)胸高断面积与乔木层碳密度、植被碳库和森林生态系统总碳库皆呈极显著正相关关系(P0.01),能够很好地反映其碳密度的动态变化。 相似文献