马尾松毛虫发生量的非线性似乎不相关分析

根据非线性似乎不相关回归原理,建立仙居县1983—2009年马尾松毛虫虫口密度、有虫面积和有虫株率的非线性似乎不相关回归模型,结果表明:虫口密度、有虫面积和有虫株率的非线性似乎不相关模型的拟合精度高于普通最小二乘法的拟合精度;用非线性似乎不相关模型预测未参与建模的2010—2011年4代马尾松毛虫的虫口密度、有虫面积和有虫株率,预测的平均相对误差分别为18.25%,18.17%和14.35%。

基于混合效应模型的相容性削度-材积方程研究

为构建一个能够准确估计树干从地面到任意部位高度的直径和材积的相容性削度-材积方程,以吉林省汪清林业局金沟岭林场的冷杉解析木数据为例,选择基于材积比方程和基于积分方法这2种方法来构建相容性削度-材积方程系统。在模拟时,采用3种参数估计方法来估计2个系统中的削度方程、全树干材积和商品材材积方程的参数,并考虑样木间的随机效应。选择均方根误差和平均绝对残差等指标,对精度进行比较。最后发展出一个能够准确预测树干任意高度的直径、全树干材积和商品材材积的相容性削度-材积方程系统。结果表明,在2个相容性削度-材积系统中,采用削度方程参数估计方法提供了商品材材积和全树干材积的最差预测,似乎不相关参数方法在材积比方程方法构建的相容性削度-材积方程系统中的精度最高,商品材材积参数方法在积分方法构建的相容性削度-材积方程系统中的精度最高。2个相容性削度-材积系统中无论采用商品材材积参数估计方法还是削度方程参数估计方法,在考虑单木的随机效应后,模型的模拟和验证效果都得到很大的提高。基于积分方法的相容性削度-材积方程系统的模拟和验证精度要高于基于材积比方程方法的相容性削度-材积方程系统的模拟和验证精度。总体来说,相容性削度-材积方程系统可以保证削度方程、商品材材积方程和全树干材积方程在形式和算法上相容。

应用不同预测方法对天然蒙古栎含碳质量的估算

利用黑龙江省天然蒙古栎解析木数据,分别构建了一元、二元生物量和含碳量可加性模型系统,采用非线性似乎不相关回归方法对模型的参数进行估计,利用“刀切法”对所构建的模型系统进行检验,通过方差分析对5种不同的含碳量估算方法(各分项平均含碳率法、加权平均含碳率法、通用含碳率Ⅰ、通用含碳率Ⅱ和含碳量模型法)进行了比较。结果表明:所构建的可加性模型均有较好的拟合效果,调整后的相关系数R~2均大于0.95,平均预测误差在-0.04~0.78 kg,平均绝对误差均小于16.47 kg,加入树高因子的总量和树干二元模型预测能力提高显著。对比5种不同的含碳量估算方法,其中含碳量模型法是估算蒙古栎立木含碳量的最优方法,而使用加权平均含碳率0.452 5和通用含碳率0.450 0也均有较好的估算效果。

金沟岭林场天然云冷杉林冠幅模型和估计方法比较

【目的】对比不同冠幅预测方法对云冷杉幼树不同方向冠幅(东、西、南、北、东西、南北、平均冠幅)的预测精度的差异,为天然云冷杉林经营提供一定的理论依据。【方法】利用2013年金沟岭云冷杉3块1 hm^(2)固定样地中云冷杉幼树各向冠幅实测数据,以逻辑斯蒂模型为基础模型,以非线性最小二乘法为基础方法进行模型初步拟合。以1/D、1/D^(0.5)、1/D^(2)作为模型的权函数进行模型异方差的消除。以不加权非线性似乎不相关法、加权非线性似乎不相关法、分位数回归法、非线性最小二乘法分别构建了云冷杉幼树冠幅各组分预测模型。【结果】模型拟合结果显示,分位数回归模型的拟合效果在云冷杉幼树冠幅预测模型中拟合精度最低;相较于分位数回归而言,加权非线性似乎不相关回归模型拟合效果与加权最小二乘模型拟合效果相当。模型拟合效果排序为:加权NSUR≈加权OLS>OLS>QR。以1/D^(2)作为模型的权函数时,模型残差图的异方差趋势被消除最明显,该权函数为最优权函数。【结论】本文中非线性分位数回归模型拟合效果不一定比非线性最小二乘法更好。加权NSUR模型(权函数为1/D^(2))可以为金沟岭林场云冷杉幼树冠幅的预测提供一定的理论基础。

江西省吉安地区火炬松地上生物量分配特征及模型研建

【目的】探讨火炬松地上生物量分配模式随树木大小的变化规律,建立地上各组分及总量的可加性生物量模型系统,为江西省吉安地区火炬松人工林生物量和碳汇能力准确评估提供有效手段。【方法】以安福县武功山林场的火炬松人工林为研究对象,分不同径阶利用收获方法共采集了35株火炬松的干材(去皮树干)、树皮、树枝和树叶生物量,通过计算各组分生物量占地上总量的比例,分析火炬松地上生物量的分配模式及其随树木大小的变化趋势。以胸径(D)、树高(H)为预测变量,探讨各组分的最优生物量模型形式,采用似乎不相关模型建立可加性生物量模型系统,并通过赋予特定的权函数消除模型异方差,利用留一交叉法对模型的预测效果进行验证。【结果】随着林木个体的逐渐长大,干材和枝条生物量比例呈上升趋势,而树皮和树叶生物量比例呈下降趋势。D是各组分生物量模型最重要的预测变量,模型系数极显著且拟合效果良好(R_(adj)^(2)为0.91~0.97),H变量的加入有助于提高干材和树皮生物量模型的拟合优度,但不利于树枝和树叶模型的改进,且H作为独立变量时模型系数不显著。与国外火炬松生物量模型相比,本文模型预测效果良好(R_(adj)^(2)>0.9),误差较小,总相对误差(TRE)基本在±1%以内。【结论】林木个体大小是地上生物量分配特征的主要影响因素,地上各组分生物量占比大小依次为树干>树枝>树叶。干材和树皮生物量模型以D2H为自变量拟合效果最优,而树枝和树叶模型基于单一变量D即可获得最优效果,基于各组分最优预测变量建立的可加性生物量模型系统预测精度较高,可以在吉安地区火炬松人工林生物量测算中推广使用。

三种林分生物量估算方法的比较

区域森林生物量的估算方法是人们目前关注的焦点,建立林分生物量模型成为一种趋势.本文以吉林省落叶松人工林固定样地为例,采用非线性似乎不相关回归法构建2种林分生物量模型,即基于林分变量的林分生物量模型(模型系统Ⅰ)和基于生物量换算系数的林分生物量模型(模型系统Ⅱ),给出落叶松人工林固定生物量换算系数值,并比较了3种林分生物量估算方法的预估精度.结果表明:所建立的2种林分生物量模型中,总生物量和树干生物量模型拟合和预测效果较好,其R_a^2>0.95,且均方根误差(RMSE)、平均预测误差(MPE)和平均绝对误差(MAE)都较小.树叶和树枝生物量模型拟合和预测效果相对较差,其模型的R_a^2<0.95.模型系统Ⅰ和模型系统Ⅱ的预测精度均优于固定生物量换算系数法.基于生物量换算系数的林分生物量模型属于材积源生物量法,其本质与基于林分变量的林分生物量模型不同,但二者的预测效果相当.固定生物量换算系数的预测能力较差,将生物量与蓄积量之比假定为恒定常数是不恰当的.此外,为了使模型参数估计更有效,所建立的生物量模型应当考虑林分总生物量及各分项生物量的可加性.