基于TLS引入局部密度因子的落叶松削度方程构建

将局部密度因子引入削度方程,通过地基激光雷达对黑龙江省佳木斯市桦南县孟家岗林场5块落叶松人工林进行扫描,采集的点云数据用于提取落叶松树高、胸径以及不同相对高度处直径,基于Kozak可变指数削度方程构建引入局部密度因子的削度方程,削度方程拟合结果为调整决定系数R^(2)_(adj)=0.935,均方根差RMSE=0.7356,平均偏差Bias=0.8693。研究表明,引入局部密度因子的削度方程具有良好的拟合精度;对比传统Kozak削度方程和引入全局密度因子的削度方程,引入局部密度因子的削度方程拟合效果更好;落叶松的削度方程其局部密度因子的计算范围与树高和胸径呈正相关。试验结果可以为孟家岗林场科学合理的造材提供理论依据,初步揭示了局部密度因子对于落叶松树干干形的影响。

彰武县沙地樟子松削度方程研究

樟子松是辽宁西部地区重要造林树种。为构建沙地樟子松削度预测模型,通过对彰武县42株樟子松解析木数据构建了削度方程,最终得出修正后的Kozak2004式为彰武地区樟子松最优的削度方程模型。

湖北省马尾松人工林削度方程及材种出材率表的研究

以湖北省马尾松为研究对象 ,在分析其干形的基础上 ,提出削度模型 ,进行了分析、比较。结果表明 :Sohmacher所建立的削度模型具有较好预估能力 ,在此削度模型的基础上 ,建立了精确的商品材出材率估测系统 ,该系统可估计马尾松树干上任意直径的干长 ,任意高度处直径 ,商品材积及不同材种出材率 。

日本落叶松削度方程和林分材种出材率表的研究

本文论述了削度方程的类型及其在研制材种出材率表中的重要意义，结合全林分生长模型，林分自然稀疏模型以及林分结构模型编制了日本落叶松林分材种出材率表。经检验精度符合要求。从而为及时准确地掌握林分的材种结构及变化，进行林分材种结构调整，落实限额采伐森林面积提供了重要的理论依据。

分段削度方程2种估计方法比较

【目的】分段削度方程广泛用于模拟树木干形变化,其通常采用最小二乘回归法估计参数,但是最小二乘回归法估计分段削度方程时,拐点参数a_1和a_2(相对树高,值域在0和1之间)经常不能保证落在(0,1)区间内,从而限制了模型的应用。基于以上问题,本文采用双因素自动优选法和最小二乘回归法进行比较,找出分段削度方程最优拟合方法,为构建树木曲线模型和精细化合理造材提供技术支撑。【方法】以Max等(1976)分段削度方程为基础模型,以热带3个主要珍贵树种红椎、格木、柚木共120株解析木为例,分别采用最小二乘回归法和双因素自动优选法构建各树种干形曲线模型,并以决定系数、残差平方和、平均残差、残差方差和均方误差等统计量指标进行比较分析。【结果】最小二乘回归法和双因素自动优选法的拟合精度都高达95%以上,格木、红椎、柚木都满足决定系数相同、残差平方和相同;对于残差方差和均方误差,格木、红椎、柚木都满足双因素自动优选法最小;对于平均残差,格木满足最小二乘回归法最小,而红椎和柚木则满足双因素自动优选法最小,但是2种方法对应的平均残差差距很小;树干曲线预测效果也很相似;双因素自动优选法可保证所估计出的拐点参数在(0,1)区间内,计算简单,拟合结果稳定。【结论】双因素自动优选法能从理论上说明分段削度方程参数a_1和a_2的最优值,因此建议选择双因素自动优选法拟合分段削度方程。

大兴安岭不同区域兴安落叶松可变指数削度方程

【目的】基于林业上广泛应用的Kozak(1988),Kozak(1994),Kozak(2001)和Kozak(2002)可变指数削度方程,构建适合大兴安岭不同区域兴安落叶松树干削度方程,同时检验不同区域的显著性。【方法】采用大兴安岭3个区域的兴安落叶松样木干形数据,利用SAS软件的非线性回归SUR法拟合4个削度方程,采用调整确定系数(R2adj)、平均误差(MAB)、均方根误差(RMSE)、相对误差(MPB)、预估精度(P%)和多重共线性指标(CN)以及相应的残差分布图等对削度方程进行综合比较分析。区域性检验采用非线性额外平方和方法,该方法需要拟合完整模型和简化模型。【结果】1)Kozak(1988)和Kozak(1994)削度方程拟合和预估精度较高,但是存在较高的多重共线性问题;其他削度方程降低了模型的多重共线性,但可提高对树干上部的预测能力。2)不同区域模型的F检验分析发现,区域3与区域1和区域2的树干削度相差较大,区域1和区域2的树干削度相差较小,任何2个区域的对比检验都是显著的(P<0.000 1),说明模型在不同区域不能共用一套参数,应有不同的区域参数估计。3)从不同区域各模型的干曲线模拟可以看出,同一模型在3个区域的干曲线模拟结果不同,尤其模型(3)在3个区域中的干曲线更明显地体现出3个区域的不同。模型(1)、模型(2)和模型(4)在3个区域的干曲线模拟体现在区域1和区域2的模拟结果比较接近,区域3则与其有明显不同,该结果与F检验结果一致。不同区域对树木干曲线有显著影响,削度方程参数估计值在不同区域的错误应用会导致较大误差。【结论】Kozak(2002)可变指数削度方程在拟合统计量、残差分布图和多重共线性等方面都表现出了一致性,预估精度达99%以上,可作为大兴安岭3个区域兴安落叶松的最优削度方程。

天山云杉削度方程与材种出材率表的研究

以天山云杉为研究对象，在分析与描述天山云杉干形的基础上，提出了新的削度模型；并与其它削度模型进行分析、比较，评价了与商品材积估测有关的削度模型的优劣，结果表明：新建削度模型具有较好地满足各项预估目的的能力，在此削度模型的基础上，建立了精确的商品材积估测系统。该系统可估计树干上任意直径的干长、任意高度处直径、商品材积，并用该系统编制了天山云杉二元材种出材率表。

基于非线性分位数回归的落叶松树干削度方程

【目的】采用非线性分位数回归法构建落叶松树干削度方程,比较分析不同分位数(τ=0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9)及其组合分位数的拟合及检验结果,以提高模型预测精度。【方法】基于大兴安岭落叶松干形数据,采用Koenker和Bassett提出的分位数回归法,利用SAS软件的NLP拟合基于各分位数的Max-Burkhart分段削度方程,选取确定系数(R^2)、平均误差(MAB)、均方根误差(RMSE)、相对误差(MPB)和预估精度(P%)对削度方程进行对比分析。【结果】1)Max-Burkhart分段削度方程在9个不同分位点(τ=0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9)均能收敛,说明分位数回归可以提供许多不同分位数的估计结果,进而可预测任意分位点处干形的变化趋势;2)基本模型和分位点处(τ=0.4、0.5、0.6)的分位数模型拟合结果相近,分位数组合(3、5、7、9)可提高模型拟合效果,其中基于3个分位数组合(τ=0.3、0.5、0.7)、5个分位数组合(τ=0.3、0.4、0.5、0.6、0.7)、7个分位数组合(τ=0.1、0.2、0.4、0.5、0.6、0.8、0.9)、9个分位数组合(τ=0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、0.9)在分位数组合相同时分别表现最优;3)模型检验表明,大多数分位数回归组合的检验统计量都优于基本模型和各分位数模型,相对于基本模型,5个分位数组合(τ=0.3、0.4、0.5、0.6、0.7)模型的MPB、MAB、RMSE分别降低13.9%、13.9%、13%。【结论】分位数回归能够提高模型预测精度,基于5个分位数组合的Max-Burkhart分段削度方程在拟合及检验统计量等方面表现较好,适合于大兴安岭落叶松树干削度预测。

应用削度方程研制材种出材率表

利用杉木、马尾松解析木资料,选用参数少而精度高的可变参数削度模型,研究描述干曲线的数学模型,编制一元及二元材种出材率表。利用建立削度方程的方法,可将材种规格直接输入计算机,得到相应材种出材率表,克服了过去材种表各材种固定不变,实际需要材种与表中材种不相符等缺点,使材种表更简便、实用。

角规三维点抽样估测林分蓄积的形点法冠下削度方程

在角规点上,用形点法测定林分蓄积时,需要直接测定林分的高H.然而在现实林分中,树冠重叠,通视较差,测定林分高H颇为困难.为此,该文运用形点法理论对林分冠下树干的形状结构进行解析,发现采用角规三维点抽样直接测定林分冠下的辅助高Hb及其断面积Gb、近似形点高Ha及其断面积Ga和胸高断面积G后,推导其间的相互关系,能自动生成林分形状指数R和林分高H,于是提出了形点法林分冠下削度方程,方程中不含任何经验参数.所以在测定林分蓄积M时,能避开测定林分高H的通视困难,具有较强的通用性、实用性和准确度,并对估计林分材种材积提供实用的理论依据,是对角规测树理论由二维空间向三维空间发展的重要突破.

马尾松可变参数削度方程及应用

利用经孟宪宇改进的 Demaerschlk削度方程 ,描述了马尾松人工林干形变化规律 ,通过对其削度方程中干形参数 B的变化规律的分析 ,建立了以高径比为辅助变量的可变参数削度方程 ;在此基础上 ,提出了二元材种出材率表、一元材种出材表、地径出材率表和林分材种出材率表编表方法 ,为实现数表系列化提供了途径 .

天山云杉削度方程的研究

基于天山云杉干形曲面特征及其表征模型 ,本研究提出了天山云杉削度方程 :d =a1D(a2 +a3 H +a4 DH) H(a5+a6D+a7DH) (H-h) a8,并提出以干形作为评价削度方程的林学指标。经比较 。

削度方程和林分直径结构在编制材种表中的重要意义

该文论述削度方程的类型及其在研制材种出材率表中的重要意义,也论述了林分直径分布在林分结构、森林调查及研制林分材种出材量表中的重要作用。介绍了使用一致性削度方程和Weibull直径函数研制材种出材率表和林分材种出材量表的技术和方法。对于研制材种出材率表和材种出材量表的一些技术和方法问题也进行了讨论。

理论造材:削度方程和出材率表的编制

本文提出了计算机理论造材仅根据削度方程和单株带、去皮胸径的转换关系式两个模型，可不必由削度方程推导材长方程和材积比方程。以相关指数、均方误为指标，结合残差图分析，选择了杉木、落叶松的削度方程；结合标准树高曲线，则可仅根据优势高为任一具体林分编制（一元）单株出材率表（特称之为自动调整出材率表）。

基于非线性混合效应模型的3个针叶树种削度方程研究

以96块云冷杉林中的3个主要优势树种解析木数据为例,基于混合效应模型方法,选择2个常用的削度方程,构建红松、冷杉和云杉树木的削度方程,并与传统方法进行模拟效果比较,采用验证数据进行精度验证。结果表明:这3个树种削度方程在考虑混合效应模型方法后,AIC、BIC和-2logL指标值均明显下降,说明混合模型的模拟效果都比传统模型的模拟精度高。利用确定系数、均方根误差及绝对平均残差3个指标进行评价,模拟与验证数据均支持此结论。考虑3个树种2个拐点的Max等的分段削度方程,都高于Kozak等的简单削度方程的模拟和验证精度。

海南省桉树、木麻黄、马占相思削度方程研建

建立削度方程是编制材种出材率表的首选方法和基础。本文以海南省桉树、木麻黄、马占相思为研究对象,利用Ormerod(1971)提出的削度方程为基本削度方程,并在此基础上构建了可变参数削度方程进行模型研建。通过比较分析,结果表明:所建立的海南省桉树、木麻黄和马占相思3个树种的削度方程拟合效果均好,复相关系数基本上在0.96以上,预估精度在99.0%以上,无系统偏差,具有较好的适用性;且可变参数削度方程明显优于基本削度方程,是生产上的首选模型。

苍梧县杉木削度方程与材积比方程研究

在苍梧县共青林场等集体林场的伐区,随机量测样木548株,年龄为20～21年,直径分布6～26cm,树高6～16m,按2m区分段,量测各段中央处的带皮直径、去皮直径,并现场造材,记录不同材种的出材率。并选择模型7为最适宜削度方程,方程11为最适宜材积方程,确定了不同材种不同材长的出材率,编制了苍梧县杉木出材率表。

树干削度方程研究概述

树干削度方程研究概述胥辉（新疆农业大学，乌鲁木齐８３００５２）秦安臣（河北农大林学院，保定０７１０００）关键词削度方程；材种；出材率中图分类号Ｓ７５８．１ＡＲＥＶＩＥＷＯＮＴＨＥＳＴＵＤＩＥＳＯＮＳＴＥＭＴＡＰＥＲＥＱＵＡＴＩＯＮＯＦＴＲＥＥＳＸｕＨ...

县级区域材种出材率表编制中削度方程的建立研究

建立削度方程是编制材种出材率表的基础.以寻甸县境内的人工华山松造材样木为研究对象,选择有代表性的或拟合效果较好的一些削度方程对其削度方程进行拟合,根据精度分析,选择d/D=0.076 7+2.259 7[(H-h)/(H-1.3)]-3.070 7[(H-h)/(H-1.3)]2+1.716 9[(H-h)/(H-1.3)]3模型作为编制华山松人工林单株木材种出材率表的最佳削度方程.经分别与检验样本树干的各部位直径实测值与削度方程理论估计值的差异进行检验,表明模型无系统偏差,检验指标的绝对值小,方程的拟合效果好,具有较好的适用性.

黑龙江东部地区落叶松人工林削度方程研究

文章以佳木斯孟家岗林场的不同年龄、不同密度及不同立地条件的落叶松人工林为研究对象,选取130株样木,测定每株样木15个相对高处的带皮直径,采用非线性回归模型的参数估计方法拟合5个削度方程,根据所计算各削度方程的拟合统计量和残差分析,选择最佳削度方程。研究结果表明,模型V-修正Kozak(1994)式为拟合效果最好的落叶松人工林可变参数削度方程。该模型拟合精度高,而且预测误差低、预估精度高,可以很好地估计落叶松不同林木大小任意部位的去皮直径或任意小头直径时的材长,为编制落叶松人工林材种出材率表提供基础。