“天潜沔”地区杨树人工林胸径-树高生长模型研究

以天门、潜江、仙桃地区杨树人工林为研究对象,通过2022年在该地区选取48块样地进行每木检尺,共测量731株杨树的生长量情况,作为建模数据。利用R软件对胸径-树高模型进行拟合,选用9个常用的胸径-树高模型。根据决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)、残差平均和(SSE)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)和Akaike信息量准则(AIC)6个评价指标来确定最优模型,同时以天门、潜江、仙桃地区2021年立地条件、初植密度基本一致的10个杨树人工林固定样地的胸径、树高数据为检验数据,检验最优模型的预测能力。结果表明:在1~9号模型中,4号拟合效果最佳,其模型表达式为H=1.0410D-0.0122D^(2),可以作为天门、潜江、仙桃地区杨树人工林胸径-树高基础模型。

巨柏胸径(d_(1.3)<1 m)和树龄的关系研究

为探究巨柏生长规律,分析巨柏胸径与年龄之间的相互关系。本研究选择巨柏集中天然分布区林芝朗县境内巨柏为研究对象,采用随机选取的方法,用生长锥采集胸径处树芯,获得完整的93株巨柏的186根树芯为研究材料,使用线性模型、Logistic模型、抛物线模型、对数模型、指数模型和幂函数模型6种模型对巨柏胸径和树龄的关系进行拟合。研究结果表明:巨柏树龄和胸径具有较大的相关性;指数方程、抛物线方程均能较好地反映巨柏树龄和胸径之间的关系,其中指数模型(y=58.143e^(0.026x))为最佳拟合模型(R=0.868),适用于胸径1 m以下的巨柏树龄的估算。

榆林沙区樟子松人工林胸径-树高生长模型研究

为研究榆林沙区樟子松胸径-树高生长模型,填补榆林沙区樟子松在胸径-树高生长模型研究的空白,为榆林沙区樟子松林分生长预测、生产经营管理提供参考依据,以榆林沙区樟子松人工林为研究对象,选用15个常用的胸径-树高生长模型,通过5个评价指标(R^(2)、决定系数(RMSE)、平均绝对残差(MAE)、残差平均和(SSE)、Akaike信息量准则(AIC))进行对比分析拟合,从而进一步确定,适宜的榆林沙区樟子松胸径-树高生长模型。结果表明:除了Gompertz(1825)模型(14号模型)无法输出参数,剩余的模型均可以。在剩余的14个模型中,双曲线型(2号模型)、混合型(5号模型)、二次多项式(6号模型)、Korf(10号模型)、修正Veibull(11号模型)这5个模型评价指标较优,拟合效果较好。综合比较分析可知,这5种基础胸径-树高模型中,修正Veibull模型可以更好地拟合樟子松胸径-树高的关系,精度也比较准确,建议选用修正Veibull模型。

吉林省主要树种胸径生长率预测模型的研究

基于吉林省第八次和第九次全国森林资源连续清查样地实测胸径数据,构建吉林省主要树种的胸径生长率预测模型。从4种常见的胸径生长率模型中选出最优模型,并对模型的拟合效果进行评价。其中,白桦、枫桦、胡桃楸、蒙古栎、色木槭、山杨的拟合效果比较好,相关系数(R^(2))能达到0.8以上,均方根误差(RMSE)在0.0030~0.0066之间。而春榆、红松、鱼鳞云杉的拟合效果一般,相关系数(R^(2))低于0.6,均方根误差(RMSE)在0.0038~0.0075之间。

不同生长势杉木成熟林胸径-树高生长曲线研究

旨在研究福建省将乐县国有林场地区不同生长势杉木成熟林胸径-树高状况,以福建将乐国有林场不同生长势杉木成熟林为研究对象,采用树干解析的方法获取杉木优势木、中庸木和被压木的胸径-树高实测数据,利用SPSS 19.0拟合3种不同生长势杉木成熟林的胸径-树高模型。建立杉木优势木树高的幂函数模型,ln(H)=0.891×D0.376;杉木中庸木树高的幂函数模型,ln(H)=0.669×D0.504;杉木被压木树高的幂函数模型,ln(H)=0.643×D0.542。结果表明,3种非线性回归模型的判定系数R2都>0.910,D1.3能够很好解释各器官树高。对指导将乐地区杉木营林生产提供了疏伐选木的依据和抚育采伐开始及采伐强度的信息。

长白山地区天然林林木年龄与胸径的变动关系

受树种多、空间分布复杂和发育阶段各异等的影响,天然林中树木年龄的测定难度很大。以吉林省汪清林业局的天然云冷杉针阔混交林为研究对象,使用8块皆伐标准地的1678株标准木数据,从林木胸径随树龄的变动和相同径阶林木的年龄差异两个方面对林分年龄进行估测。结果表明,幂函数、抛物线方程可以较好地描述胸径生长;幂函数、指数函数、抛物线和对数函数可以较好地描述径阶平均年龄与径阶的关系。建立了7个主要树种的胸径与树龄的方程,可以提高当地的生长与收获模型的精度;相同径阶林木年龄的差异与其生长的环境、空间位置以及周围林木的竞争等有关。

基于冠幅的杉木人工林胸径和树高参数化预估模型

为了研究杉木生长与形态变量的关系,提高模型预估精度,本文根据福建省65块不同密度、林龄分布于6~35年的杉木人工林样地测量数据,选用了Richards理论方程,分别构建了杉木胸径和树高生长模型。在此基础上,分析理论方程中参数与冠幅（CW）的关系,建立两者间的关系函数;使用参数预估法构造胸径和树高的参数化预估模型,并对原模型和参数化模型进行模型检验、残差分析,讨论了冠幅与林木生长之间的关系。结果表明：胸径和树高Richards方程中,参数a与CW呈正比,参数b与CW呈反比,c则与CW呈现出类似正态分布的关系;与传统的理论方程相比,参数化模型提高了杉木胸径树高预估的精度。本文所构建的模型能间接反映林分因子的状态,同时对于分析林木竞争、光合作用、模拟林木三维可视化等方面也提供了一种模式。

基于两水平混合模型的杂种落叶松胸径和树高生长模拟

以江山娇实验林场的16块杂种落叶松密度对比标准地为研究对象,使用非线性最小二乘法,对4种常用胸径和树高生长模型拟合优度进行比较,最终选择Schumacher方程作为混合模型的基础模型。考虑林分效应和林木效应,采用两水平嵌套混合模型的方法,通过R软件进行不同参数混合作用的模拟,选择收敛的AIC、BIC和对数似然值最小的混合模型作为最优模型,最后将其与传统模型进行拟合优度的比较。结果表明:胸径生长模型中将林分效应作用于参数a1、林木效应作用于参数a0和a1,树高生长方程中将林分效应和林木效应作用于参数a0时的混合模型最优,可将胸径和树高生长传统模型的确定系数从0.751 0和0.900 8提高到0.946 3和0.947 4,均方根误差也大幅缩小,并且较好地消除了异方差现象,说明通过构造方差协方差矩阵可以校正随机参数以反映树木之间生长的差异。

基于W_V_Hegyi竞争指数的杉木竞争生长模型研究——以湖南省福寿国有林场杉木生态公益林为例

根据湖南省福寿国有林场杉木生态公益林(幼龄林、中龄林、近熟林)复测数据,通过研究Hegyi,V_Hegyi,W_V_Hegyi三种竞争指数与胸径的相关性,选择相关性最强的W_V_Hegyi竞争指数,构建单木竞争生长模型。以此为基础,用加权平均树高作为胸径生长量的权重,重新构建了单木竞争生长模型,并对W_V_Hegyi竞争指数分布规律进行分析,利用回归分析方法构建径阶竞争指数预估模型和径阶生长模型。通过基于加权胸径生长量与W_V_Hegyi竞争指数构建径阶生长模型,以期为林木从单木到林分的模拟提供新途径。

基于FVS的华北落叶松人工林树高生长量模型研究

基于大量华北落叶松人工林临时样地和解析木数据,选用林木大小和立地条件为自变量,构建起单木树高生长量回归模型,模型相关系数R2为0.516。结果表明,影响华北落叶松单木树高生长量的因素从大到小依次为:林木生长、立地条件。利用检验数据对所建立的树高生长量模型进行检验,预测值2.77m要略高于实测值2.74m,t-检验差异不显著,模型预测效果良好。

油松中幼人工林单木胸径生长模型研究

基于大量油松中幼人工林固定复位样地数据,选用林木大小、立地条件和林分竞争因子为自变量构建油松中幼人工林单木胸径生长的线性回归预测模型。模型复相关系数R2为0.699,影响油松单木胸径生长量的因素从大到小依次为竞争因素>立地条件>林木大小;油松单木胸径生长量随坡度增大、海拔升高、林分密度变大而减小;利用油松检验数据库对模型进行预估效果检验发现,油松平均胸径生长量预测值为1.3861略高于实测值1.3753cm,经T检验差异不显著。

气候敏感的青冈栎单木胸径生长模型

【目的】构建气候敏感的青冈栎单木混合效应模型,探索气候对青冈栎胸径生长的长期影响,为未来气候变化下的青冈栎林经营决策提供依据。【方法】基于湖南省芦头林场青冈栎解析木数据,选择Mitscherlich生长方程作为基础模型,构建包含气候变量的再参数化模型和非线性混合效应模型,预测未来3种典型浓度路径(RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5)下2011—2100年青冈栎单木胸径生长。【结果】1)非线性混合效应模型能够准确描述青冈栎单木胸径生长与气候变量之间的复杂关系,在拟合优度、误差水平等方面相比传统回归模型更具优势;2)加入气候变量的青冈栎生长模型能够响应气候变化对林木生长的影响,最冷月均温是影响青冈栎胸径生长最主要的气候变量,并负相关于胸径生长,其他气候变量在统计上不显著没有入选生长模型,对青冈栎生长的影响尚不明确;3)青冈栎胸径生长对不同时期不同气候场景的响应不同,高排放的RCP8.5对青冈栎胸径生长的不利影响更大,低排放的RCP2.6对青冈栎胸径生长的负面影响相对较小,这些影响随时间推移将更加强烈。预计至2100年,30年树龄的青冈栎胸径生长在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5场景下相比气候条件不变时将分别下降6.3%、15.6%和53.1%。【结论】本研究构建的青冈栎单木混合效应模型具有气候敏感、统计可靠和预测有效等优点,研究结果有助于林业工作者在经营实践中应对未来气候变化所带来的挑战。

云南松优势木胸径生长模型研究

以云南省金沙江流域永仁县的云南松天然次生林优势木胸径为研究对象,选择Logistics、Gompertz、Richards、Korf、Levakovic、严格苏马克和Hossfld模型对其进行拟合.通过对总相对误差、平均相对误差、平均相对误差绝对值和预估精度的分析,从中选出最优生长模型.研究结果显示,这些生长模型对云南松天然次生林优势木胸径生长拟合的精度基本相近.最优生长模型为Gompertz模型.

基于气候因子的兴安落叶松天然林单木直径生长模型构建

【目的】建立基于气候因子的兴安落叶松天然林单木直径生长模型用于预测胸径生长,为内蒙古大兴安岭地区兴安落叶松天然林经营管理提供理论依据。【方法】基于内蒙古大兴安岭地区2013、2018年森林资源连续清查数据中的187块兴安落叶松天然林固定样地及样地位置对应的气候数据,运用逐步回归法建立考虑气候因子的传统单木直径生长模型,并在此基础上,加入样地效应构建兴安落叶松单木直径生长混合效应模型。最后,利用独立检验样本数据对基础模型和混合效应模型进行检验。【结果】年平均气温MAT、生长季平均降雨量P_(gm)是影响该地区兴安落叶松胸径生长量的主要气候因素,二者与胸径生长量均呈正相关。其余显著影响胸径生长量的因子包括初期胸径的倒数(1/DBH)、大于对象木的断面积和(BAL)、每公顷株数(NT),3个变量都与胸径生长量呈负相关。胸径混合效应模型的决定系数(R^(2))为0.7604,平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别为0.3866和0.4863 cm^(2)。与基础模型相比,混合效应模型的R^(2)提高了0.3217,MAE和RMSE减少了0.2306和0.2674 cm^(2)。在模型检验中,混合效应模型也呈现出了较好的拟合效果。【结论】基于气候因子的单木直径生长混合效应模型可以较好地描述内蒙古大兴安岭地区的兴安落叶松胸径生长过程。

包括气候变量的大尺度柏木胸径单木生长模型

利用多期森林资源连续清查的近3 000株柏木单木生长数据,建立了2种中北亚热带地区柏木单木胸径生长的大尺度统一模型,模型调整后决定系数都超过0.6。其中全模型包括更多林分的因子,方便模型则只包括易于从地形和林相图等中获取的变量,更方便大尺度上的应用。这些模型都包括气候变量。结果表明,对于大尺度上的柏木生长,地理位置和年均积温影响最大。这些模型为研究大尺度上的森林生态系统生产力和气候变化提供了工具。

碳汇林主要建群种树高和胸径生长模型构建

依据湖南省碳汇林的主要类型,利用"八五"到"十二五"期间课题组自有研究成果,并进行补充调查;以碳汇林的17个主要建群种作为研究对象,综合考虑林分类型、立地状况、群落结构等因子布设固定样地194个,按径阶组划分不同的树高级用以选取目标径阶标准样木共计1 098个,采用树干解析木法,利用Richard、Logistic、Korf、Mitscherlich、Schumacher、Weibull等6种理论生长方程分别进行拟合。得出拟合效果最优的主要建群种树高和胸径生长模型,所有最优模型相关系数均达到了0.9以上,通过评价与检验,各模型均具有较好的拟合精度和预估水平。

张广才岭地区落叶松人工林单木生长模型

根据张广才岭地区实测的落叶松人工林(Larix Olgensis)固定标准地17块样地资料,通过对林木大小因子,竞争因子,以及立地因子的分析,选择林分密度指数(SDI)作为反映林分中林木之间平均拥挤指标,采用多元线性逐步回归的方法构建与距离无关的落叶松人工林单木生长模型。

基于海南省连清资料建立松树和橡胶树材积生长率模型

利用海南省连清资料编制了松树和橡胶树单木胸径生长率模型、单木材积生长率模型和林分材积生长率模型。所建模型精度较高,无明显系统偏差,可直接用于林业实际生产中。

太白山北坡太白红杉(Larix chinensis)胸径生长规律研究

应用5种常用的生长模型分别对太白红杉林源中心、适生区及高山林线范围内的太白红杉平均胸径生长过程进行拟合,选择了最优模型,并分析其生长量变化规律。结果表明:二次方程模型最适用林源中心和适生区太白红杉胸径的生长,而高山林线范围内胸径生长需通过幂函数和Logistic方程分段拟合;林源中心和适生区的连年生长量和年平均生长量均大于高山林线处,分别达0.30和0.20cm;在高山林线处,树龄70a左右年平均生长量达最大值,而林源中心和适生区均在40a左右达到最大,早于高山林线处。

广玉兰生长模型的研究

以合肥市内道路、公园和单位附属绿地的广玉兰为对象,据外业调查数据,选择Richards,logistic,Gompertz,Weibul和S曲线5种生长方程,研究广玉兰胸径、树高、冠幅与年龄的相关关系,并对拟合效果进行对比分析,建立生长模型。道路上广玉兰的胸径生长模型为Y=4 807.694 25/((1+6 222.541 45×exp(0.060 55X))^(1/1.357 46)),树高生长模型为Y=11 162.752 7/((1+18 677.171 3×exp(-0.049 999X))^(1/1.199 5)),冠幅生长模型为Y=18.316 3×(1-exp(-((X-3.190 7)/183.413 8)^0.468 129));公园和附属绿地内广玉兰的胸径生长模型为Y=64.832 8/((1-0.447 484×exp(-0.056 236X))^(1/-0.124 092)),树高生长模型为Y=18.972 1/((1+0.128 150×exp(-0.095 568X))^(1/0.024 720)),冠幅生长模型为Y=812.463 8×(1-exp(-((X+9.152 7)/593.934 1)^1.678 9))。