广西杉木林分相对树高曲线模型研究

为减轻森林资源调查的工作量,满足蓄积量调查的精度要求,利用广西276块杉木(Cunninghamia lanceolata)林标准地资料,选用理查德函数变型的固定参数式和可变参数式建立杉木林分相对树高曲线模型,综合考虑模型拟合决定系数(R^(2))、均方误差(MSE)、总相对误差(TRE)、平均相对误差(MRE)、平均百分比误差(MPE)和预估精度(P)等指标,选择表现较好的模型。结果表明,最佳的杉木林分相对树高曲线模型为理查德函数变型固定参数式模型。将利用模型估算的林分蓄积量与利用二元材积表估算的林分蓄积量形成成对数据,采用配对t检验法对二者均值差异进行检验;结果显示,二者无显著差异,精度达到99.46%。利用理查德函数变型固定参数式模型建立的杉木相对树高曲线方程预估精度高,可在广西区内应用,整体区域模型函数为Rhi=(1-e^(-1.97016))^(-1.55024)×(1-e^(-1.97016Rd_(i)))^(1.55024),中心产区模型函数为Rh_(i)=(1-e^(-1.95913))^(-1.56824)×(1-e^(-1.95913Rd_(i)))^(1.56824),一般产区模型函数为Rh_(i)=(1-e^(-2.10637))^(-1.63569)×(1-e^(-2.10637Rd_(i)))^(1.63569)。

广西桉树相对树高曲线模型研建

为运用相对树高曲线模型快速准确测算桉树林分蓄积,以广西桉树为研究对象,基于336块样地调查数据,以相对直径RD_(i)为自变量、相对树高RH_i为因变量拟合得到最优相对树高曲线模型RH_(i)=(1-e^(-0.512 38))^(-0.826 11)×(1-e^(-0.51 238×RDi))^(0.826 11)。经检验,模型总相对误差和平均系统误差均小于2%,平均百分标准误差小于6%,预估精度大于99.7%;通过分树种、分区域和不同林分平均胸径、平均树高分段检验,模型总相对误差和平均系统误差在5%以内,平均百分标准误差均小于10%,预估精度达98.0%以上,表明研建的桉树相对树高曲线模型适应性和通用性良好,为广西桉树森林资源规划设计调查、伐区设计调查、森林资源资产评估提供一种快捷且精确的林分蓄积估算方法。

马尾松人工林相对树高曲线模型构建

在广西马尾松Ⅰ类、Ⅱ类和Ⅲ类产区设置279块马尾松人工林标准样地,采集每木检尺数据,数据经预处理后选取理查德函数变形的可变参数式与固定参数式模型分别构建马尾松相对树高曲线模型,并以参数变动系数和综合修正决定系数(R^(2))、总相对误差(TRE)、平均系统误差(ASE)、平均百分标准误差(MPSE)及预估精度(P)等指标进行综合评价;同时,对该模型进行分区和分胸径、树高段及独立样本检验。结果显示:构建的最佳广西马尾松人工林理查德函数变形的固定参数相对树高曲线方程为RH_(i)=(1-e^(-c_(1)))^(-c_(2))×(1-e^(-c_(1)RD_(1)))^(c_(2))。其中c_(1)取值为2.2546、变动系数为3.902%,c_(2)取值为1.1982、变动系数为4.953%。该相对树高曲线模型的拟合效果佳,在通用性和适用性方面均表现良好,达到了编制林业数表模型的控制精度。

湖南省马尾松相对树高曲线模型研建

基于湖南省主要树种模型研建项目中50块马尾松样地的每木胸径和树高实测数据,经数据预处理后,构建了马尾松固定参数相对树高曲线模型和可变参数相对树高曲线模型。基于构建的树高曲线模型,计算林木材积和样地蓄积,并以二元材积公式计算蓄积作为真值,将基于树高曲线模型计算的蓄积、二元材积公式计算蓄积和一元材积公式计算蓄积进行对比。结果表明:固定参数和可变参数相对树高曲线模型的决定系数分别为0.844和0.857,体现了较好的拟合精度;两种方法统计的总体蓄积相对误差均在5%以内,满足林业行业标准要求的允许误差范围;分径级组或分起源统计样地蓄积相对误差,相对树高曲线模型均较一元材积公式表现出更高的精度,能有效避免产生较大偏差。构建的马尾松相对树高曲线模型能应用于生产实践。

西洞庭湖区杉木林分相对树高曲线模型的研究

为了在森林资源调查中能够方便快捷地估测出具有较高精度的林分蓄积量,以西洞庭湖区96块林分样地资料为基础,建立该区杉木林分相对树高曲线模型。经假设检验(t检验)得该模型估计精度较理想,可达到近似实测树高曲线法的水平,既避免了较大地域范围因形高变异而引起估测立木材积的较大偏差问题,又降低了实际工作中的技术难度和工作量。

海南省主要树种相对树高曲线模型应用研究

利用156块人工林样地，建立了海南省松类、桉类、木麻黄、相思、橡胶等5个主要树种（组）的相对树高曲线模型。经检验，所有5个树种的模型，用于林分材积估计的总相对误差都在±1％以内，相对误差绝对值平均数小于3％，预估精度相当高。此外，还将5个树种合并进行了建模。将总模型分别树种进行材积估计检验，效果也相当理想，仍能满足建模精度要求。

广西速丰桉人工林相对树高曲线模型研究

以广西速生丰产桉树人工林776块样地数据为基础,运用现代建模思想和方法,优选模型结构,研究建立了速生丰产桉树人工林相对树高曲线模型.经检验,桉树人工林合并树种建模和分树种建模的效果同样十分理想,模型用于林分蓄积估计的总相对误差和平均相对误差均在±1%以内,远小于规定的±3%;预估精度达98.5%以上,大于规定的97%;满足林业数表建模要求.

相对树高曲线法在计算林分蓄积上的应用

实测屏边县51块杉木样地,建立林分相对树高H_R、相对胸径D_R回归方程,根据样地资料,通过林分平均高、平均胸径及相应径阶值求算相应径阶林木理论高(H_i),利用二元材积表和各径阶株数求出各径阶材积,各径阶材积累加得林分蓄积。该方法省工省时,精度高,可把蓄积落实到林分各径阶。

可变参数相对树高曲线模型及其应用研究

用我国现行一元立木材积表估计林分或样地的立木材积偏差很大，而直接利用二元立木材积表，则野外实测树高的工作量又太大。本研究针对这一实际问题，提出了通过建立可变参数相对树高曲线模型，将二元立木材积表直接用于林分或样地立木材积估计的方法，其估计精度可达到接近实测树高曲线法的水平。研究提出的可变参数相对树高曲线模型结构通式为：ＲＨｉ＝。

相对树高曲线研究

研究了杉木人工林相对树高曲线基本模型及参数扩展模型，提高了相对树高曲线模型估测精度，初步探讨了树高曲线与林分特征因子间的关系以及“标准树高曲线”设想的局限性。

马尾松人工林相对树高曲线模型及其应用研究

利用标准地调查数据 ,建立马尾松人工林相对树高曲线模型 ,结合二元材积表测算标准地蓄积量。误差分析表明 :应用相对树高曲线模型测定林分蓄积量 ,精度高于一元材积表 ,可达到接近用二元材积表的测算水平 ,且不增加野外调查工作量 ,在实践上有一定应用价值。

相对树高曲线模型的研究和应用

本文针对我国现行一元立木材积表估计立木材积对林分或样地偏差太大，直接利用二元立木材积表野外测绘树高曲线工作量大等实际问题，研究提出了利用相对树高曲线模型将二元立木材积表用于林分和样地立木材积估计的方法。其估计精度可达到近似实测树高曲线法的水平而又不增加野外工作量。

广东省主要树种相对树高曲线模型的研建

在广东省范围内收集了254块样地资料,建立了广东省马尾松、杉木、湿地松、尾叶桉、藜蒴、软阔类、硬阔类等7个树种(组)的相对树高曲线模型。经检验,7个树种(组)的相对树高模型预估精度相当高, 用于材积估计的总相对误差和平均相对误差均在±1％以内,平均相对误差绝对值都在3％以内,最大误差也不超过±5％。用7个树种资料合并建立多树种混合相对树高曲线模型,分树种进行材积估计检验,效果也相当理想。所建模型可广泛应用于广东各类森林资源调查。

吉安市主要树种类型相对树高曲线模型的应用研究

针对我国现行一元立木材积表对林分或样地材积估计偏差太大,本研究利用103块样地资料,建立了吉安市杉木、国外松、阔叶树等3个主要树类的相对树高曲线模型。经检验,3个树类的模型用于林分材积估计的总相对误差都在±1%以内,相对误差绝对值平均数小于3.6%。其估计精度可达到近似实测树高曲线法的水平而又不增加野外工作量。此外,还将杉木和国外松人工林合并进行了建模,效果也相当理想,仍能满足建模精度要求。

福州市杉木人工林相对树高曲线模型研究

该文对福州市8个国有林场60片伐区的调查数据进行标准化处理,作为杉木相对树高曲线模型的基础数据,选择4个常用的相对树高曲线模型进行回归方程拟合,综合考虑拟合精度R2、Q值以及模型参数个数、模型的生物学意义等指标,认为杉木相对树高曲线的最佳模型为理查德函数变形固定参数模型,数学方程为Rhi=2.151937(1-e-0.3357·Rdi)0.6108。根据该数学方程,可估计各检验样本(伐区)各径阶树木的平均高,从而估计各检验样本的林分蓄积。采用t检验法对20片检验样本的蓄积调查值与估计值成对数据均值差异进行假设检验,结果无显著差异,精度达97.4%,表明该模型可在研究区域内应用。

相对树高曲线模型的建立与应用

利用标准地调查资料建立相对树高曲线模型，将此模型与二元立木材积表相结合，用于林分和样地立木材积的估计。其估计精度可达到近似实测树高曲线法的水平，又不增加野外工作量，避免了利用一元立木材积表估计林分或样地立木材积偏差太大的问题。

木荷人工林相对树高曲线模型的研究

利用木荷人工林标准地调查数据,分析相对树高的变化规律,结果表明相对树高随相对直径的增大而增大,二者之间关系相当稳定且呈非线性相关。据此建立的木荷人工林相对树高曲线模型,可在不增加野外测绘树高曲线工作量的情况下,结合二元材积表确定林分蓄积量。应用相对树高曲线模型测定林分蓄积量,精度较高,在森林资源调查中有实用价值。

湿地松人工林相对树高曲线方程的研制及应用

相对树高随相对胸径的增大呈上升的非线性变化趋势,不同林分相对树高曲线差异不明显。基于相对树高变化规律,利用标准地胸径和树高的调查数据,建立了湿地松人工林相对树高曲线方程。研究表明,应用相对树高曲线方程配合二元材积表确定林分蓄积量,既减少了野外测绘树高曲线的工作量,又达到了较高的测定精度,在森林资源调查中有重要的实用价值。

总体与林分水平的树高-胸径模型对蓄积量估计的影响分析

基于吉林省汪清林业局的20块落叶林样地的每木胸径和树高实测数据,建立了总体水平和林分水平的树高-胸径回归模型,并对比分析了4种不同方法对蓄积量估计误差的影响。结果表明:对总体蓄积量的估计,4种方法的估计误差相差不大,都在±0.3%以内;而对林分蓄积量的估计,林分模型法的估计误差最小,也在±0.3%以内;总体模型法的估计误差最大,在±7%以内;调整模型法和相对模型法的估计误差都较小,均在±2%以内。本研究提出的调整模型法与相对模型法一样,是值得推荐的基于二元立木材积模型估算森林蓄积量的实用方法。

Excel基于树高模型与二元材积公式联动计算林分蓄积量

测定林分蓄积量是林分调查的主要目的之一,该文介绍使用Excel以树高模型及二元材积公式联动自动计算林分蓄积量的方法,以及使用相对树高曲线模型计算林分蓄积量的方法。利用Excel的插入表格及定义名称功能使得表格数据的引用不受数据增减变动的影响。