基于单木水平和林分水平的杉木兼容性林分蓄积量模型

杉木林分蓄积量模型的研究,为改善杉木的经营管理、揭示杉木的生长规律提供重要的参考依据。根据模拟对象的不同,可以分为基于单木水平预测杉木林分蓄积量和基于林分水平预测杉木林分蓄积量。本研究通过组合预测法把单木模型和林分模型组合起来,使杉木林分蓄积量预测一体化。利用组合预测法对不同模型的预测结果组合,分散单项模型的预测误差,从而提高预测精度。基于江西杉木固定样地数据,并利用最优加权法计算组合预测模型中各模型的权重系数。结果表明:组合预测法预测杉木林分蓄积量比单项模型(单木模型、林分模型)预测精度高,同时组合预测法可提高杉木林分蓄积量预测模型的兼容性,保证杉木林分蓄积量预测的一致性,为杉木林分蓄积量一体化的研究提供一种思路。

基于混合模型的油松林分蓄积量预测模型的建立

【目的】建立预估精度高的林分蓄积量混合模型,为北京地区不同初期密度油松林分提供个性化模型方程,为森林经营和采伐利用提供重要理论依据。【方法】以北京地区76块油松连续清查样地为研究对象,按初期的油松林分密度(ID)将油松样地分为Ⅰ(ID<400株/hm^2)、Ⅱ(400≤ID<800株/hm^2)、Ⅲ(800≤ID<1 200株/hm^2)、Ⅳ(1 200≤ID<1 600株/hm^2)、Ⅴ(ID≥1 600株/hm^2)5个水平,选用以断面积和优势木平均高为自变量的线性模型构建油松蓄积量基础模型,在基础模型上分别考虑油松林分的密度水平效应、样地效应和嵌套两水平效应,用R语言的nlme模块建立油松混合效应模型,并用平均绝对误差||、均方根误差RMSE、决定系数R^2 3个评价指标检验模型的拟合效果。【结果】拟合嵌套两水平混合模型决定系数R^2为0.998 2,高于密度水平效应和样地效应2个单水平混合模型,且||和RMSE均小于2个单水平混合模型;嵌套两水平混合模型的、RMSE分别为0.069 8和0.100 6,比基础模型降低了78.86%和82.39%。指数函数异方差结构和[ARMA(1,1)]时间序列相关性结构加入混合模型后,模型拟合精度均有一定提高。【结论】单水平和嵌套两水平混合模型拟合精度均高于基础模型,嵌套两水平混合效应模型拟合精度优于基础模型和单水平混合模型,指数函数能够消除数据间的异方差,[ARMA(1,1)]结构能够较好地表达样地间的误差相关性。

基于RS的闽江流域马尾松林分蓄积量估测模型研究

从福建省第5次森林资源一类调查落在闽江流域的样地中抽取马尾松林样地130个,以RS可提取因子及样地林分立地条件因子为可选变量,利用3倍标准差法进行异常数据的筛选,对林分立地条件定性因子进行数量化处理,通过逐步回归构建闽江流域马尾松林分蓄积量估测模型,研究结果所构建的蓄积量估测模型的相关系数为0.735。经模外抽取30个样地对估测模型适用性检验和精度验证表明,在可靠性α=0.01条件下模型估测值与外业实测值无显著差异,模型的林分蓄积量估测精度达85.03%,为此,本研究的蓄积量估测模型对森林经营管理具有现实意义。

不同毛白杨无性系林分蓄积量的长期水氮耦合效应

【目的】研究不同田间持水量和纯氮施用量对毛白杨人工林单位面积上林分蓄积量的影响,确定毛白杨无性系最佳水氮组合方案。【方法】采用裂区试验设计在河北威县林地研究不同水氮耦合处理对不同无性系(BT17,B331,S86,1316)毛白杨林分蓄积量影响。【结果】1)无性系在不同纯氮施用量和田间持水量灌溉条件下单位面积上林分生长量有差异,S86无性系对高水肥处理响应较好,1316无性系响应较差。2)对杨树人工林进行水分灌溉管理措施时,应该设置田间持水量75%以上作为灌溉临界值同时灌溉临界值应考虑造林地区的环境条件、造林密度、林龄等因素。3)杨树人工林单位面积上纯氮施肥量范围是在100~400kg·hm^-2,且施肥量应当根据实验地区肥力等级状况进行酌量加减。【结论】在河北威县S86无性系是在田间持水量75%以上和每株施氮量160g的管理措施下能实现速生丰产的毛白杨无性系,建议在相近地区进行杨树人工林速生丰产林培育时候优先考虑。

基于RS技术闽江流域生态公益林林分蓄积量的动态监测

以闽江流域生态公益林中杉木林、马尾松林和阔叶林的林分蓄积量为研究对象,采用遥感(RS)技术,构建林分蓄积量估测模型,对1986、2000和2003年闽江流域生态公益林林分蓄积量进行估测,并对近18 a的森林资源变化状况作了初步分析.结果表明:1986-2003年闽江流域生态公益林林分总蓄积量呈上升趋势;1986、2000和2003年阔叶林的林分蓄积量与针叶林的林分蓄积量的比值分别为1∶1.46、1∶3.06和1∶4.65.

基于RS、GIS的林分蓄积量估测

应用RS、GIS等方法对林分蓄积量的研究结果表明,分别用GIS可提取的因子和TM数据对连续清查间隔期内的不同林分蓄积量进行多元估测,精度均能达到连续清查的要求.

松材线虫病引致的马尾松林分蓄积量损失估计研究

对安徽江淮地区松材线虫病的发病率 (或枯死率 )与林分蓄积量损失关系的调查与分析 ,结果表明 :该病害在 1 4年生以上的松林 ,若每年发病率或枯死率保持在 7%以下、并呈均匀状态分布和及时防治的条件下 ,对林分主伐期的蓄积量无不良影响 ;当年枯死率上升至 7%以上时 ,发病林分蓄积量开始下降。此外 ,病株枯死率在林间的不同分布型对蓄积量损失也有很大影响 ,其损失规律是 :片状分布 >块状分布 >簇状分布 >星状分布。对于不同的枯死率或分布型的发病林分 ,在防治上应采取相应的策略。

林分蓄积量调查的线截抽样原理

系统地论述了林分蓄积量调查的线截抽样原理和方法、并在针叶林和阔叶林中进行了验证。结果表明．其抽样精度高．调查效率和抽样效率均超过样地法。

杉木林分蓄积量不同测定方法的比较

以同一块杉木林分为对象 ,对 9种常用的林分蓄积量测定方法进行对比分析 ,提出了在不同条件下的最佳测定方法 :无测树用表或相关数学模型时以等株径级标准木法较好 ,测树用表或数学模型齐全时最好采用形高表法 .

灰色系统理论在林分蓄积量预测中的应用

应用灰色系统理论与方祛，以甘肃省森林资源监测中心1989—1996年对白龙江-洮河林区调查的林分蓄积量数据为基础，建立灰色预测的GM（1，1）拓扑模型，从中选出精度最高的模型，对白龙江-洮河林区1997-2001年的林分蓄积量进行预测。预测结果经过1997年蓄积量调查数据的实践检验，精度达到99.5％。

用点抽样和乘积估计值法测定林分蓄积量

用点抽样和乘积估计值法测定林分蓄积量宋新民关键词点抽样，乘积估计值，次级样本用角规点抽样，林分每公顷蓄积量为：Ｍ＝ＦＺ－Ｒ（式中，Ｆ为角规断面积因子，Ｚ为样点计数木株数，－Ｒ为林木平均形高）。为了获得－Ｒ值，必须采用角规控制检尺和一元立木材积表。目前...

福建省林分蓄积量模型的建立

利用福建省杉木、马尾松、阔叶树3个树种组的林分蓄积量表,研究建立了对应的林分蓄积量模型,既为福建省森林资源规划设计调查提供了方便的计算手段,又为其他单位研建林分蓄积量模型提供了借鉴。

基于贝叶斯模型平均法构建杉木林分蓄积量生长模型

[目的]探究杉木林分蓄积量变化的影响因素,为在气候变化背景下科学经营管理杉木人工林提供理论支撑。[方法]以福建邵武卫闽林场的杉木(Cunninghamia lanceolata)人工密度试验林为研究对象,分别利用贝叶斯模型平均法(BMA)和逐步回归法(SR)构建杉木林分蓄积量与林分变量因子(包括初植密度、每公顷胸高断面积、每公顷株数、平方平均胸径、林分优势高、年龄)和气候因子(包括年均气温、最热月平均温度、最冷月平均温度、年均降水量、年均湿热指数、低于0℃天数、夏季平均最高温度、冬季平均最低温度、春季平均气温)的关系模型。[结果]杉木林分蓄积量随着每公顷胸高断面积、平方平均胸径、林分优势高、年龄、夏季平均最高温、春季平均温和低于0℃天数的增加而增加,对于诸多的影响因子,SR法所确定的模型并不在BMA选出的后验概率较高的前5个模型中,模型表现出一定的不确定性,从模型后验概率角度看,SR模型精度较低。[结论]杉木林分蓄积量受到林分变量因子和气候因子的显著影响。相比于SR法,在构建杉木林分蓄积量模型方面,BMA方法考虑了模型的不确定性,模型表现更好。

应用一元材积表法测定胡杨林分蓄积量

通过标准地每木调查,结合一元材积表测定计算胡杨林的林分蓄积量,结果显示:胡杨的一元材积方程为V=0.000484469d2.011854,将各径阶相应单株平均材积按径阶大小顺序排列成表即为一元材积表;4块样地林分平均直径分别为:15.1、15.0、13.7、15.9 cm,在株数累积分布曲线上所对应的株数累积百分数的位置分别为62.9%、60.9%、62.9%、58.24%;4块样地蓄积量分别为275.064 5、227.427 6、230.9296、288.5165 m3/hm2,人工胡杨林分蓄积量为255.4845 m3/hm2。

基于机载激光雷达点云的桉树林分蓄积量估算模型构建

【目的】通过2018年1—2月广西国有高峰林场机载激光雷达数据及地面调查数据,采用参数方法和非参数方法建立回归模型,反演桉Eucalyptus树人工林森林蓄积量。【方法】通过点云提取点云高度参数、点云密度参数、林分郁闭度等点云特征变量,采用参数方法(逐步回归、偏最小二乘回归)和非参数方法(随机森林回归、支持向量机回归)进行林分蓄积量构建,通过与样地实测数据对比,进行模型回归预测性能评估,进而选择出表现最优蓄积量反演模型。【结果】采用留一法对以上4种模型进行验证,结果显示:逐步回归模型R2为0.85、均方根误差(RMSE)为23.93 m^(3)·hm^(−2)、平均绝对误差(MAE)为18.18 m^(3)·hm^(−2);偏最小二乘回归模型R2为0.81、RMSE为26.52 m^(3)·hm^(−2)、MAE为19.94 m^(3)·hm^(−2);核函数为RBF的支持向量回归模型R2为0.88、RMSE为21.35 m^(3)·hm^(−2)、MAE为16.62 m^(3)·hm^(−2);随机森林回归模型R2为0.84、RMSE为24.53 m^(3)·hm^(−2)、MAE为17.41 m^(3)·hm^(−2)。【结论】采用随机森林进行变量筛选后,RBF-SVR模型拟合优度及泛化能力最优;通过逐步筛选法结合方差膨胀因子(VIF)方法优选变量的逐步回归模型次之;最后为随机森林回归模型与偏最小二乘回归模型。可见,在解决林业激光雷达领域中的回归预测问题时,采用非参数方法构建RBF-SVR模型更有优势。本研究建立的4种森林类型蓄积量模型,各模型均有较高精度且符合森林资源调查相关技术规定要求。图6表6参25。

不同林分密度指标在杉木林分蓄积量模型的应用研究

[目的]林分密度是反映单木林分中林木株树和竞争的一个重要指标,构建林分生长与收获模型的一个重要变量。选择合适的林分密度指标来构建杉木林分蓄积量模型,提高林分预测精度。[方法]以福建邵武杉木(Cunninghamia lanceolata)人工林密度长期试验林28 a连续观测数据为依据,基于可变生长率法,建立了含5种林分密度指标的杉木林分蓄积年生长模型。[结果]模型决定系数R^(2)均在0.979以上,精度高于不含密度指标的对照组模型。在包含密度指标的模型中,精度最高的为每公顷株数N密度模型,其次是相对植距RS密度模型,但是这两个模型参数估计不显著而被舍弃。所有模型的R^(2)数值由高到低顺序为:每公顷株数N林分蓄积量模型(0.9799)、相对植距模型(0.9799)、林分密度指数SDI模型(0.9794)、优势高营养面积比Z模型(0.9793)、Nilson密度指数模型(0.9790)以及不含密度指标模型(0.9728)。[结论]除去N指标和RS指标模型,杉木林分蓄积量模型中表现最好的是以林分密度指数SDI为密度指标的模型。其次,还发现在低造林密度(1667~3333株·hm-2)林分,蓄积生长量要大于中高造林密度(5000~10000株·hm-2)的林分。

应用无人机可见光遥感技术估测林分蓄积量

以云南省富民县典型天然云南松(Pinus yunnanensis)纯林为研究对象,结合无人机影像获取和外业样地调查对林分蓄积量估测。结果表明:利用目视解译方法提取云南松单木冠幅,精度达72%;采用11种模型拟合得到云南松林分不同郁闭度的胸径-冠幅最优回归模型;3个郁闭度等级林分的平均蓄积量估测精度分别达53.12%、78.65%和81.16%。由此可见,中、高郁闭度林分的平均蓄积量估测精度较高,说明了无人机遥感估测林分蓄积量的可行性和适用性。

基于地统计模型的林分蓄积量空间异质性研究

基于云南省昭通市大关县天星镇林分二调数据,以林分蓄积量作为因变量,将郁闭度、平均胸径、平均海拔和坡度作为自变量,采用最小二乘法模型(OLS)和地理加权回归模型(GWR),对林分蓄积量的空间效应进行分析。结果表明:1)距离在6 075 m以内,林分蓄积量在总体上呈现出显著的空间自相关性,且随距离的增大自相关性逐渐减小最后趋于稳定;2)随着间隔距离的增加,基台值逐渐减小,块金值逐渐增加,在距离达到6 075 m时趋于稳定;3)平均胸径、郁闭度和平均海拔与林分蓄积量呈现出正相关性,而坡度与林分蓄积量具有负相关性;4)GWR模型的R2(0.73)和预测精度P(0.60)均大于OLS模型R2(0.34)和预测精度P(0.54)。林分蓄积量在空间尺度上具有异质性,且GWR模型能很好地描述林分蓄积量的空间异质性,采用合理的经营方式以促进林木胸径、郁闭度的生长,同时考虑海拔和坡度的影响,从而促进林分蓄积量的增长。

应用PLS-GA-SVM构建的云南松林分蓄积量遥感估算模型

为提高森林蓄积量遥感预测精度,结合机器学习算法构建单季节林分蓄积量估算模型。以云南省大理州2007年国家森林资源连续清查云南松林样地蓄积量为对象,根据冬季、春季和秋季遥感影像提取研究区的单波段、植被指数和纹理信息共74个因子,采用PLS提取前13个主成分作为自变量,经过GA优化c、g参数的SVM构建云南松林分蓄积量估算模型,探讨单季节SVM的训练效果和泛化能力。研究表明:各季节所有自变量与云南松林分蓄积量相关性较弱;春季遥感数据与秋冬季节遥感数据存在差异;高值低估现象普遍存在,冬季遥感影像构建的PLS-GA-SVM模型效果最好(训练集R^2=0.6690,ERMS=6.7345 m^3),泛化能力最佳;春季遥感数据复杂性较高,无法准确反映预蓄积量变化情况。

雷州刚果12号桉(W5无性系)林分标准表、林分蓄积量表与林分高径比立木材积表的编制

为使在森林资源调查、生产、科研中更有效、迅速、快捷、准确衡量林分的优劣、好坏、疏密度的大小、蓄积量的高低,并为确定疏伐强度的强弱、估算预期目标蓄积量及木材产量提供科学的理论依据,现特编雷州刚果12号桉(W5无性系)林分标准表、林分蓄积量表与林分高径比立木材积表以供应用。