落叶松人工林单木模型的研究

根据吉林省松江河林业局所实测的落叶松人工林(Larix olgensis)临时标准地66块、固定标准地18块以及8块团状枝解析样地资料,通过对林分中优势木生长及树冠结构与动态的分析,提出适于树木生长的Korf方程并用来构造林木的潜在生长函数。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。在单木竞争指标的选择上,通过引进树冠因子,并在与传统的竞争指标相比较的基础上,淡化距离因子的作用,应用优势木相对树冠表面积构造了与距离无关的单木竞争指标,以此建立了落叶松人工林单木生长模型。

基于FVS的北京地区侧柏人工林单木模型的优化

侧柏(Platycladus orientalis)人工林面积约占北京市森林总面积的25.96%,是北京山区造林的主要树种之一,但存在密度过大、树木生长过慢、树木生长分化严重等问题。基于美国FVS(forest vegetation simulator)系统,通过多元线性回归、非线性回归法构建和优化侧柏直径生长量模型、树高生长量模型和材积计算模型,来模拟侧柏人工林的生长过程,为科学经营侧柏人工林提供依据。检验结果表明,优化的3个模型拟合效果和预估效果良好。

日本落叶松人工林单木模型的研究

根据来自长岭岗林场的 4个日本落叶松人林固定标准地 2 0 9株复测林木数据 ,确定了与距离无关的竞争指数指标相对直径 ,引进了阻滞方程作为建模的基础方程 ,然后 ,通过将竞争指数分级 ,求解其参数 ,在此基础上选择了对数曲线作为参数预估模型 ,建立了日本落叶松人工林单木模型 ,该单木模型经检验证明是适用的 .

马尾松人工林与距离有关的单木模型研究

为使单木竞争指标与林分密度具有兼容性 ,以更好地实现马尾松人工林的生长预测 ,就 2 3块马尾松人工林固定样地资料 ,用Hegyi的简单竞争指数作竞争指标 ,按龄级和密度级确定竞争木株数 ,用回归分析方法组建模型 ,对与距离有关的单木模型进行了研究 ,精度分析表明 ,单木生长速率拟合精度 80 %～ 96% ,单木生长状态预测精度平均在 97%以上 ,林分断面积预测精度在 95 %以上 ,说明单木模型预测精度高 ,使用效果好 ,建议进行广泛的研究和应用。

单木模型的研制及优化的研究

本文将简单竞争指数作为杉木人工林的适宜竞争指标，分别各竞争指数级，用阻滞方程描述胸径的相对生长速度与胸径的关系，并对阻滞方程中的参数与简单竞争指数的关系进行了分析。在此基础上，选择双曲线作为参数预估模型，据以建立杉木人工林单木模型。单木模型经过检验证明适用，文中还用改进单纯形法，对单木模型作了进一步的优化，提高了单木模型的拟合效果和预测精度。

适于FVS的杉木单木模型构建

以福建省将乐国有林场杉木(Cunninghamia lanceolata)人工林标准地和解析木数据为依托,使用R语言,构建杉木单木胸径-树高模型、冠幅模型、胸径生长量模型(大树、小树)、树高生长量方程(大树)以及材积模型,并计算树皮因子。通过赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)和对数似然值,结合R2值选择最优模型,并对所建模型进行精度检验。结果表明:各模型的预估精度最高的为树皮因子模型,精度达到99.01%,预估精度最低的模型为直径生长量模型,精度为83.54%,其余模型精度均达到95%以上;经t检验,所有模型估计值与实际值差异不显著,模型均可用于森林植被模拟系统。

闽北杉木人工林单木模型

根据福建省３２块杉木人工林临时标准地和固定标准地资料，采用生长量修正法和Ｒｉｃｈａｒｄｓ生长方程建立了单木潜在直径生长函数和单木直径生长修正函数。选择相对直径（ＲＤ。）和相对植距（ＲＳ）分别作为竞争指标和密度指标，建立直径生长模型。依据树高和直径的关系，引入反映立地质量的优势高为自变量，建立了树高生长模型，为了提高树高拟合效果，对树高残差值分布进行了分析，树高残差遵从正态分布。

基于FVS的秦岭地区栓皮栎天然次生林单木模型构建

栓皮栎是珍贵的经济树种和用材树种,经济价值高、用途广泛,在全国均有分布,其中秦岭至大别山一带是其核心分布区之一。以秦岭南北坡栓皮栎天然次生林为研究对象,在陕西省商洛市山阳县、镇安县、西安市周至县和宝鸡市太白县设置临时样地并进行调查,利用104块样地数据和150株解析木数据构建基于FVS系统的栓皮栎5类单木核心生长模型,包括胸径-树高模型、冠幅模型、胸径生长量模型、树高生长量模型和材积模型。结果如下:确定栓皮栎胸径-树高模型表达式为H=1.082e(3.245-17.291/DBH+1)+3.56,冠幅模型表达式为CW=0.257+0.244DBH-0.002DBH2,胸径定期(5年)生长量方程为ln(DDS)=-12.669-0.055A-0.004DBH2+0.117SI-39.181ln(DBH)+43.138ln(DBH+1)+0.013sin(SL),树高生长量模型方程表达式为HTG=6.372+0.025Avg H+0.108Domt H+0.008DBH2-0.254SD+0.168SI+0.038 sin(SL)-3.613 ln(DBH),材积模型方程表达式为V=0.338+11.477DBH-11.582DBH0.997·H0.001+0.002DBH·H。通过拟合与计算,确定树皮调整因子值为1.159 2,树冠竞争因子值上限接近450,林分最大密度指数为923株/hm2。对所建各模型进行t检验和残差分布检验,结果均显示拟合效果较好。所建模型以期为秦岭地区栓皮栎林FVS系统本土化研究奠定基础,为该区域栓皮栎林抚育经营决策提供依据。

基于泰森多边形与人工神经网络的单木模型研究

利用宝天曼自然保护区栎类天然次生林6块标准地的调查数据,采用人工神经网络建模方法,以期初胸径,泰森多边形面积,期初年龄,期末年龄,缓冲区距离直径比为输入变量,期末胸径为目标变量,在MATLAB软件中进行模型训练,建立人工神经网络模型.本研究先用部分数据作为训练样本,完成模型的学习和训练,又用部分数据进行了检验,在精度满足要求时,进行了数据的模拟,由此得到了单木生长模型.这种以GIS与ANN为基础的单木生长模型能很好的预测宝天曼地区天然栎类的期末胸径,具有现实意义.

应用优化建模法构建红松人工林单木直径生长模型

为了提高不完备数据集下红松人工林直径生长模型的预测精度,以1980—2022年黑龙江省75块红松林不同复测间隔期的样地数据(林木胸径、竞争因子和立地等),利用优化建模法构建红松人工林单木直径生长模型,采用单纯形优化算法寻求模拟和实测直径分布差异最小下的模型参数,并利用自举法对模型进行检验。结果表明:优化建模法损失函数的初始参数a=1、b=0.003、c1=c2=1.5时,预测期末林分断面积偏差为0.02 m^(2)·hm^(-2),显著优于由传统归回建模法的精度(林分断面积偏差为0.44 m^(2)·hm^(-2));结合实测数据与视图分析,验证了优化建模法的优势和可靠性,揭示了优化法损失函数与传统回归法构建的直径生长模型之间的差异。因此,优化法损失函数构建的红松人工林生长模型在模拟自然生长中表现优越,为制定科学的森林经营方案提供了技术支持。

湖南省主要树种单木和林分生长率模型研建

以湖南省1999年、2004年、2009年和2014年4期的森林资源连续清查为基础,利用大量、连续、系统的固定样地和样木数据,根据胸径和生长率的一般分布规律,选取常用的生长率回归方程作为基础模型式,采用非线性回归估计方法,构建了11个树种组的单木胸径生长率和材积生长率模型,以及9个树种组的林分蓄积量生长率模型。结果表明:各模型确定系数R~2均在0.88以上,单木生长率模型的总体相对误差和平均预估误差均在4%以内,胸径生长率模型的平均预估误差大部分在10%以内;林分蓄积量生长率模型的平均预估误差和总体相对误差基本在4%以内,蓄积量生长率模型的平均预估误差在20%以内。各项指标表明,拟合模型能满足精度要求,具有较高的实用性,可为湖南省森林资源年度更新和森林经营管理提供技术支撑。

塞罕坝国家森林公园华北落叶松单木冠幅预测模型

基于河北省塞罕坝国家森林公园华北落叶松纯林4块标准地458株华北落叶松样木数据,构建了华北落叶松单木冠幅预测模型。通过分析华北落叶松冠幅变化规律以及冠幅与林木竞争因子的关系,从6种常用的线性和非线性冠幅模型的基础模型中选取最优模型,加入其他树木变量和林分变量,构建华北落叶松单木冠幅预测模型,并对所构建的模型进行评价。华北落叶松冠幅与冠长率(CR)成正相关,与高径比(HD)成负相关;包含树木变量和竞争因子的华北落叶松冠幅模型拟合冠幅的Ra2分别为0.4845;包含树木变量(CR)、竞争因子(HD)的华北落叶松模型具有较好的拟合效果及预测精度。研究所构建的冠幅模型对华北落叶松的冠幅预测能力较好,为进一步研究华北落叶松树冠结构提供了基础。

青海省不同生境下青海云杉胸径生长模型研究

[目的]研究不同生境压力下青海云杉的林木胸径生长规律及生长模型,为有效保护、合理经营青海云杉林提供经验模型。[方法]利用青海地区青海云杉的树轮数据,计算单木胸径生长量,分析不同起源、不同坡位条件下胸径生长规律,构建单木胸径生长模型,对比与评价不同模型的拟合优度结果。随后选取基础模型,建立考虑起源和坡位的青海云杉单木胸径混合效应模型,采用全部数据对模型进行检验。[结果]总体来看,青海云杉生长到胸高位置后,单木胸径生长量随着年龄的增加呈现下降后平缓变化趋势;青海云杉天然林、人工林单木生长的速生期分别为29—44 a、29—39 a,连年生长量(CAI)和平均生长量(MAI)均在0.40 cm以上,随后天然林单木CAI和MAI的变化平缓,人工林的变化幅度较大。不同坡位的单木胸径生长趋势具有差异。生长模型结果显示,不同起源、坡位条件下各树种最优胸径生长模型的决定系数(R^(2))均在0.913以上,总体相对误差(TRE)和平均系统误差(MSE)均在±2%以内,平均预估误差(MPE)大多在5%以内,平均百分标准误差(MPSE)在35%以内。以Gompertz模型为基础模型构建的混合效应模型的R^(2)为0.702,拟合效果优于基础模型;检验指标TRE为0.03%,MSE为-0.30%,MPE为4.23%,MPSE为29.54%,较基础模型分别下降89.3%、83.5%、20.6%、15.1%。[结论]不同生境条件下青海云杉的胸径生长规律具有差异,天然林的快速生长期持续时间长;所构建的单木胸径生长混合效应模型,可以用于估算青海省不同生境条件下青海云杉的林木胸径生长量变化。

用二类调查样地建立落叶松单木直径生长模型

根据来自吉林省汪清林业局二类调查的１４个落叶松固定样地的３４６株复测林木数据，建立了与距离无关的落叶松单木平方直径生长量模型。它包含了单木直径生长模型所需考虑的林木大小、立地条件和林木竞争这３个因素，并具有与年龄、地位指数无关的特点，便于实践中应用。逐步回归的结果表明，落叶松单木平方直径生长量模型需要考虑的主要因子是林木直径值、林分断面积和坡度。

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。

北京市蒙古栎单木与年龄无关的生长预测模型研究

为了准确预测林木的生长动态变化、科学经营管理林分,利用定期清查数据,以年龄隐含的单木模型拟合北京市蒙古栎单木胸径、材积和断面积生长预测模型,并进行检验。结果表明:所拟合的3个模型对蒙古栎单木胸径、材积和断面积生长状况的预测效果较好,预测精度分别高达99.72%、99.40%、99.46%,预测精度大小排序为:胸径>断面积>材积。预测精度较高的原因可能是年龄隐含的生长模型以单木自身的观测值为自变量,且蒙古栎生长较慢,短期内不会有太大变化。该模型具有与年龄无关的特点,但建模时有一定的限制条件,要求样地固定、重复观测。

改进的简单竞争指标在单木生长模型中的应用

以湖南省攸县黄丰桥国有林场杉木中龄林为研究对象,改进简单竞争指标,采用多元逐步回归和非线性回归的方法建立以单木大小、竞争和立地条件为自变量,单木直径连年生长量为因变量的估算模型,实现单木直径生长量的预测。研究结果显示:单木大小因子平方(D2)、竞争因子(CI)、立地条件(SL、SLP、E)对模型都有较大的影响,改进后的直径生长模型的决定系数R2为0.763,显著高于改进之前的结果(R2为0.710)。这说明简单竞争指标模型参数的指数为变量时,直径生长模型的拟合优度得到了显著提升,单木生长模型的预测效果更好。

天然林单木生长模型研究进展

根据天然林异龄、复层、树种混交的特点,提出了建立天然林单木生长模型的5个难点:林木年龄、立地质量、林木竞争、树种组成、林木枯损和进阶的表达问题;介绍了目前针对这些问题所进行的研究;对已经建立的天然林单木生长模型进行分析,得出其目前存在的4个特点;总结出天然林单木生长模型的发展趋势。

基于树冠竞争因子的落叶松人工林单木生长模型

基于黑龙江省佳木斯市孟家岗林场落叶松人工林14块固定标准地的两期调查数据(2007、2009年),通过分析树冠变量与林木生长的关系,构建了2个树冠竞争指数(CIa、CIb),并将其作为单木竞争指标构建了落叶松人工林与距离有关的单木生长模型。研究结果表明:文中提出的二个树冠竞争指数优于Hegyi竞争指数(CI),落叶松各个竞争指数与林木断面积生长量相关性大小顺序为CIb>CIa>CI。随着对象木影响圈的扩大,竞争指数趋于稳定,对模型的拟合效果有所提高。林木大小是影响落叶松单木生长的主要因子,胸径越大,单木生长量越大。通过引入与距离有关的树冠竞争指数将单木模型的拟合优度提高了5.6%。本文构建的与距离有关的单木生长模型可以很好地预估人工落叶松单木的断面积生长量。

基于多水平非线性混合效应蒙古栎林单木断面积模型

以吉林省汪清林业局184块样地中的10 111株蒙古栎为例,首先选用线性函数、Richards函数、Logistic函数、指数函数等7种常用函数形式,分析4个因变量(后期胸径、后期胸高断面积、直径增量和胸高断面积增量)与前期胸径的影响,确定一个用于构建混合效应模型的基础模型。然后确定同时考虑林场效应和林场与样地交互效应时基础模型中最优的形式参数构造形式,利用逐步回归方法确定模型中所包含的林分变量,并分析和比较用来消除异方差的3种常用残差方差函数(指数函数、幂函数和常数加幂函数),最后检验模型预测效果。结果表明:Wykoff模型且因变量为后期胸高断面积拟合效果较好,故作为基础模型;除前期胸高直径(D)外,当考虑坡度正切(ST),对象木胸高直径与样地算术平均直径的比(RAD),样地胸高总断面积(TBA),样地中大于对象木直径所有树木的胸高断面积和(GSBA),对象木胸高断面积与样地算术平均胸高断面积的比(RABA)和对象木胸高断面积与样地胸高总断面积的比(RBA)等林分变量时能进一步提高模型预测精度;对于残差方差,指数函数、幂函数和常数加幂函数都能消除异方差,但幂函数效果最好;当模型同时考虑林场效应和林场与样地交互效应时预测精度最高。