冬奥核心区华北落叶松和白桦单木冠幅预测模型——组级贝叶斯模型、加性模型和混合效应模型比较

【目的】构建冬奥核心区华北落叶松和白桦单木冠幅预测模型,对比不同模型的优缺点,给出模型选择建议,为获取更多的单木和林分参数提供支撑,为华北落叶松和白桦科学经营决策提供理论依据。【方法】以冬奥核心区4 537株华北落叶松和2 603株白桦为研究对象,首先,选取10种常用冠幅-胸径模型作为备选模型分别拟合华北落叶松和白桦数据,从中选出AIC和BIC最小的模型作为基础模型;然后,在基础模型中进一步添加与冠幅相关系数大的变量作为协变量构建修正模型;最后,在修正模型基础上分别构建华北落叶松和白桦冠幅的非线性最小二乘模型、单水平非线性混合效应模型、加性模型和组级贝叶斯模型。【结果】4种华北落叶松冠幅模型中,加性模型的预测精度最高(R^(2)_mean=0.704 3,RMSE_mean=0.512 7),4种白桦冠幅模型中,非线性混合效应模型的预测精度最高(R^(2)_mean=0.664 3,RMSE_mean=0.794 4)。在变量方面,华北落叶松和白桦冠幅均随其胸径递增,华北落叶松冠幅随其树高缓慢递增、枝下高递减,白桦冠幅随其冠长率先减小后增大,并受林分密度影响波动较大,当林分密度为600~800 hm-2时,白桦冠幅随林分密度递减,此时应进行适当补植;当林分密度为800~1 000 hm-2时,白桦冠幅随林分密度递增,并在1 000 hm-2时出现拐点,如果经营目的是为了环境保护,可将林分密度控制在1 000 hm-2左右;当林分密度为1 000~1 200 hm-2时,白桦冠幅随林分密度递减,此时可对林分进行抚育间伐调整林分密度。【结论】冬奥核心区华北落叶松冠幅受胸径、树高和枝下高影响较大,白桦冠幅受胸径、冠长率和林分密度影响较大。无论是预测华北落叶松还是白桦冠幅,组级贝叶斯模型、加性模型和非线性混合效应模型效果均优于非线性最小二乘模型,在仅添加样地随机效应的情况下,首选加性模型和非线性混合效应模型,其次选择组级贝叶斯模型,但考虑到训练组级贝叶斯模型时间长、对表达式敏感等因素,可用别的模型替代时建议不使用组级贝叶斯模型。

长白落叶松等几个树种冠幅预测模型的研究

以20块落叶松云冷杉林为对象，采用多元逐步回归方法，研究其组成树种的单株木冠幅预测模型．因变量为单株木冠幅，白变量包括胸径、树高、枝下高、树冠比、竞争因子和林分密度．共测定了3099株树木，全部参加了建模．最终建立了长白落叶松、冷杉、红松、云杉、枫桦、水曲柳、色木、白桦和椴树9个树种的冠幅预测模型．结果表明：胸径和林分密度是所有树种中影响冠幅的重要因子；模型的调整决定系数在0．34～0．75之间；绝对误差在-0．000114—0．054m之间；相对误差在-0．05443％～3．440％之间；均方根误差在0．360—0．510m之间，相对均方根误差在27．4％～37．4％之间．

大兴安岭地区天然兴安落叶松疏开木冠幅预测模型

基于2016年大兴安岭地区十个林业局的天然兴安落叶松林样地调查数据,实测样地内疏开木的胸径与东、西、南、北四个方向的冠幅。分析疏开木胸径与冠幅之间的关系,采用线性模型和非线性模型作为备选模型,分别构建了天然落叶松的冠幅预测模型,经过拟合优度指标与检验结果进行最优模型的选取。将所有树木按照胸径的变化范围分为3个等级(即DBH≤20 cm、20 cm<DBH≤40 cm、DBH>40 cm),基于选取的最优冠幅预测模型,采用哑变量的方法同时构建了3个等级天然兴安落叶松疏开木冠幅的通用模型,并进一步分析3个等级冠幅模型之间的差别。结果表明:线性模型和非线性模型均能够很好的拟合天然兴安落叶松疏开木的冠幅模型,由拟合优度和检验指标最终选取非线性模型作为基础模型。利用哑变量构建的3个等级疏开木冠幅的通用模型为CW=(0.353 3G_1+0.225 5G_2+1.537 6G_3)DBH^(0.587 5G_1+0.738 5G_2+0.190 4G_3)。其中,DBH≤20 cm、20cm<DBH≤40 cm两个等级的冠幅模型的系数显著不为0,而DBH>40cm的两个系数则没有通过t检验。

古尔班通古特沙漠固沙灌木的冠幅预测模型

以古尔班通古特沙漠中三种类型沙丘(固定沙丘、半固定沙丘和流动沙丘)上主要固沙灌木梭梭(Haloxylon ammodendron)、白梭梭(Haloxylon persicum)、沙拐枣(Calligonum mongolicum)、蛇麻黄(Ephedra distachya)和油蒿(Artemisia ordosica)为研究对象,利用12个基础模型建立了不同沙丘类型上所有灌木和不同类型灌木的冠幅模型。模型拟合结果表明:不论是不同沙丘类型上所有灌木的拟合效果还是不同类型灌木的拟合效果,固定沙丘和半固定沙丘均优于流动沙丘。同时,两个近“S”形模型M7(Gompertz Model)和M12(HossfeldⅠModel)对三种类型沙丘上的固沙灌木均有较好拟合效果;M1(Linear Model)、M2(Quadratic Model)、M3(Power Model)、M6(Logistic Model)、M7、M9(Gauss Model)、M10(Mitscherlinch Model)和M12八个模型适用于研究区绝大部分固沙灌木冠幅模型的模拟。但不同沙丘类型上所有灌木和不同类型的灌木都有不同的最优冠幅模型。研究可为今后该地区相关生态模型建立和防风固沙效益的评价提供科学依据。

不同立地类型华北落叶松人工林冠幅与胸径关系研究

以河北省塞罕坝机械林场华北落叶松人工林为研究对象,利用155块标准地(30 m×30 m)调查数据,基于因子分析法和聚类分析法,确定影响华北落叶松人工林冠幅生长主要立地因子,利用主要立地因子划分立地类型,并构建不同立地类型华北落叶松人工林冠幅预测模型。结果表明:海拔、坡度和坡向是影响华北落叶松人工林冠幅生长的主要立地因子,并划分为高海拔和低海拔两个立地类型组。不同立地类型组最优冠幅预测模型分别为:高海拔,CW=-2.5972+0.6211D-0.0098D 2;低海拔,CW=[D/(4.9823+0.2059D)]2。高海拔组与低海拔组:决定系数R 2分别为0.9795和0.9834,绝对误差(Bias)分别为0.0001和0.8259、均方根误差(RMSE)分别为0.0019和0.65718,通过检验表明不同立地类型组冠幅模型预测精度均较高,可为华北落叶松人工林科学经营提供科学依据。