基于GM(1,1)的华山松生长量预测研究

以94 a树龄华山松Pinus armandii解析木数据为研究对象,利用GM(1.1)灰色预测模型,基于数值分析软件DPS,建立了华山松生长量预测模型并验证,解决了林木生长量的预测难题。灰色模型预测值C=0.2652(很好),p=1.0000(很好),结果表明GM(1,1)模型预测精度较高,预测可靠。验证了GM(1,1)灰色预测在林木生长量预测中应用的正确性,该模型在华山松生长量预测方面有较强的实际应用价值。

基于BP神经网络连栽桉树人工林生长量预测

以广西国有东门林场雷卡分场的3个连栽代次的尾巨桉(Eucalyptus urophylla×E.grandis)人工林为研究对象,以林分的林龄和林分密度作为输入变量,分别以林分的平均胸径和树高为输出变量,构建了6个2∶n∶1的BP人工神经网络模型。用林分前5 a的数据对网络进行训练,第6、7年数据进行测试,经过大量训练选取最优模型后,得出以2∶2∶1的结构训练的模型最优,林分平均胸径的3个BP网络模型平均预测精度分别为99.09%、98.35%和96.37%,平均树高的3个BP网络模型平均精度分别为96.22%、96.48%和96.6%。回归分析证明模型的拟合效果良好。模型可用来分析、模拟和预测相似条件下桉树人工林林分随林龄增长整个生长阶段的生长量变化情况。

小陇山林区天然山核桃单木生长量预测

应用理查德方程建立小陇山山核桃天然林单株年龄与林木生长间的回归模型,比较好的预测其单株林木的生长。为研究山核桃天然林生长过程和进一步建立林分生长模型提供了重要的依据。

运用随机森林模型对北京市林分蓄积生长量的预测

林分蓄积生长量是森林资源监测的一个重要内容,也是林业经营的决策依据。利用北京市第6~8次森林资源连续清查数据和ClimateAP软件中提取的气候信息,建立了基于随机森林的林分蓄积生长量预测模型,对北京市林分蓄积生长量进行了预测。结果表明:运用随机森林的针叶林、阔叶林、针阔混交林的林分生长模型的R 2分别为0.93、0.94、0.89,拟合效果良好;预测北京市2021年林分蓄积生长量平均值为58.1073 m^3/hm^2,变化范围为7.2846~388.7756 m^3/hm^2,蓄积量平均值由大到小的顺序为针叶林、针阔混交林、阔叶林。

小陇山林区天然山核桃林生长量预测

应用查理德方程(RIC HARDS)建立小陇山山核桃天然林单株年龄与林木生长间的回归模型,预测其单株林木生长。利用平均胸径与平均冠幅以及郁闭度与树冠重叠度的函数关系,预测其林分合理经营密度,进而实现对林分生长量的预测,为科学经营山核桃提供依据。

面向松树生长量的灰色模型GM(1,1)预测研究

以94a树龄华山松(Pinusarmandii)解析木数据为原始资料,充分剖析灰色模型GM(1.1)数学原理,包括GM(1,1)模型一般形式、辩识算法、预测值的还原、模型预测值检验等数学规则,利用DPS数据处理系统9.50版,建立华山松GM(1,1)预测模型并检验,解决了名木古树生长量的预测难题.得到预测模型参数C=0.2652(很好),p=1.0000(可靠).验证了灰色模型GM(1,1)在松树生长量预测可靠性,该数学模型在面向树木随机生长预测方面有很好的应用前景.

北京市侧柏人工林全林分模型建立与研究

该文以北京市森林资源一类调查中侧柏的数据为基础,以Rechards方程为模板,通过SPSS统计建模工具进行拟合,建立了包括侧柏的树高模型、立地指数模型、林分密度模型、断面积模型、全林收获模型、林分生长模型在内的全林分模型。林分生长模型保持了与收获模型的相容性,在此基础上利用林分生长模型,可根据现在的林分收获量预测未来某一时期的林分蓄积量。通过检验证明,该北京侧柏人工林全林分的林分生长模型有很强的适用性,为有关林业部门确定最优密度指数、立地指数等因子来改善侧柏的经营方式提供了依据。

北京落叶松人工林全林分模型研建

以北京森林资源一类调查中侧柏的数据为基础,以Rechards方程为模版,通过spss统计建模工具进行拟合,建立了包括落叶松的树高模型、立地指数、林分密度、断面积指数、全林收获模型、林分生长模型在内的全林分模型。林分生长模型保持了与收获模型的相容性,在此基础上利用林分生长模型,可根据某一时期的林分收获量预知未来某一时期的林分蓄积。通过检验证明,此北京落叶松人工林全林分的林分生长模型有很强的适用性,为有关林业部门确定最优密度指数、立地指数等因子来改善落叶松的经营方式提供了依据。