青冈栎次生林林分形高模型构建

探索林分形高模型的构建与评价方法,可为湖南省青冈栎林分蓄积量的精准测定提供理论依据。以芦头林场和青羊湖林场的青冈栎次生林为研究对象,基于35个样地的1055株单木实测数据,建立青冈栎次生林一元、二元林分形高模型。由孔兹干曲线推导出青冈栎树高曲线以计算林分条件平均高,基于林分形高与林分平均胸径、林分条件平均高的一元、二元相关关系,选取6个一元模型和8个二元模型,以决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)、解释方差(EA)、平均绝对误差(MAE)和模型预估精度(P_(1))作为评价指标。经过评估和比较,选定一元林分形高模型为f(D)=2.8707×D^(0.2618)、f(H)=2.0224+0.3395×H和二元林分形高模型为f(D,H)=0.5906×exp(-0.0083×D)×H、f(D,H)=(0.7102-0.0701×logD)H和f(D,H)=2.4799×(D^(2)×H)^(0.1092)。通过留一交叉验证和配对T检验对模型进行检验,结果显示一元、二元林分形高模型均具有较高的精度和较强的适用性,进一步验证了以林分平均胸径和林分条件平均高构建林分形高模型的方法合理可行,可为其它类型的林分形高模型构建和林分形高表的编制提供示范和参考。

海南省松树和橡胶树林分形高模型研建

通过设置临时样地和收集连清固定样地数据,分别建立了海南省松树和橡胶树的通用林分形高模型,经模型检验分析后表明:所建林分形高模型预估精度高,达到99%以上;模型TRE指标接近于0,MSE指标等于0,不存在系统偏差;模型对于林分蓄积量的预估精度达到98%。模型研建方法可行,在森林资源调查中有推广使用价值。

海南省桉树、木麻黄、马占相思林分形高模型研建

为方便海南省森林资源规划设计调查工作中对桉树、木麻黄和马占相思林分蓄积量估测,通过设置临时样地和收集连清固定样地数据,分别对海南省桉树、木麻黄和马占相思建立了通用的林分形高模型,经模型检验分析后表明:所建林分形高模型预估精度高,达到98%以上;模型TRE指标接近于0,MSE指标也接近于0,不存在系统偏差;模型对于林分蓄积量的预估精度达到97%。模型研建方法可行,在实际森林资源调查中有推广使用的价值。

利用标准表建立贵州主要树种组林分平均形高模型的研究

森林蓄积量是森林资源调查和监测的重要指标。针对目前贵州省森林资源调查所采用的标准表没有数式(模型),应用不便的问题,提出利用标准表导算林分平均形高,建立贵州省6个树种组平均树高——平均形高回归模型,为森林资源二类调查及连续清查林分蓄积估算提供参考。