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[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
夏洪涛 郭晓斌 张珍 田相林 郭福涛 孙帅超
【目的】基于不同立地质量评价指标，构建杉木大径材林分的树高-胸径模型，评价包含不同立地质量评价指标模型的拟合及预测效果，为大径材林分下的杉木生长预测和经营措施制定提供参考。【方法】以福建省上杭白砂国有林场的大径材杉木人工林为研究对象，选取7个具有代表性的树高-胸径模型，从中筛选出拟合效果最优的模型作为树高-胸径基础模型，在基础模型中分别加入优势高、地位级、地位指数和立地形4个不同立地质量评价指标，并引入样地效应构建非线性混合效应模型，通过交叉检验对不同模型的预测效果进行评价。【结果】在7个树高-胸径候选模型中，选定Richards模型作为杉木大径材林分的树高-胸径基础模型，在基础模型中引入不同立地质量评价指标均可有效提高模型的拟合及检验精度，其中加入优势高的模型表现效果最好。添加样地随机效应后，所有模型的拟合和检验精度均获得了提升，且包含不同立地质量评价指标模型的排序没有变化。其中，以优势高为立地质量评价指标的混合效应模型预测精度最高。最优模型各径级的残差比基础模型更小、更稳定，无偏性更好。【结论】与传统回归方法建立的基础模型相比，加入立地变量和随机效应的树高-胸径模型能更好地描述大径材杉木树高与胸径之间的关系。优势高的表现优于其他立地质量评价指标，立地形与地位指数的效果接近，二者均可以作为杉木大径材林分中地位指数的替代指标。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
汤维 黄朗 杨浩 游文彪 朱光玉
【目的】研究立地因子对湖南杉木平均优势木胸径生长的影响，构建含立地随机效应的立地质量评价模型，以解决杉木立地质量评价的问题。【方法】基于湖南杉木人工林509块样地实测数据，在统计之林软件中使用数量化方法Ⅰ筛选出对杉木平均优势木胸径生长影响显著的立地因子，将立地因子按照标准分级、组合，构建初始立地类型；通过R语言拟合杉木人工林平均优势木胸径与年龄的相关关系，从4种基础生长模型中筛选出最优基础模型；应用K-means聚类将参数值相近的立地类型聚类成立地类型组，并将聚类后形成的立地类型组作为随机效应加入最优基础模型中，构建混合效应模型；通过导算，得到立地质量评价模型。【结果】1）对杉木平均优势木胸径产生显著影响的因子包括海拔、坡位、土壤类型和土壤厚度，影响程度从高到低的顺序为：坡位>土壤类型>土壤厚度>海拔。2)4个候选基础生长模型的拟合精度均较低（R~2=0.641 5～0.642 0），选取单分子式（Mitscherlich）(R~2=0.642 0)作为构建立地质量评价的基础模型。3）考虑立地效应对模型的影响，将不同立地因子及其组合作随机效应进行非线性混合效应模拟，确定系数R~2从0.641 5～0.642 0提高到0.664 2～0.825 8，拟合精度的高低与主导立地因子的显著性紧密相关，其中含立地类型的混合模型模拟精度最高（R~2=0.825 8）。4）以确定系数≥0.95为聚类精度标准将立地类型划分为10个立地类型组，含立地类型组的混合模型在便于应用的同时提高了建模的精度（R~2=0.840 9）。【结论】立地因子对杉木平均优势木胸径生长具有显著影响。同时，将立地因子作为随机效应加入混合模型中能够提高预测的准确性，更适合于多种立地类型下的立地质量评价。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
梁瑞婷 孙玉军 李芸
[目的 ]基于深度学习算法,建立多隐藏层的杉木树高-胸径神经网络模型,探索一种更高效低偏的树高模型研建方法,提高杉木树高的预测精度。[方法 ]利用福建省将乐国有林场34块杉木样地的2 898组树高-胸径调查数据,基于传统回归建立10个广义树高-胸径模型,筛选出精度最高的模型作为对照。同时基于H2O平台的深度学习算法,建立70个不同结构的树高-胸径DLA模型,通过分析比较,确定最适宜预测杉木树高的模型结构,与传统最优模型进行比较。[结果 ]建立的树高-胸径DLA模型均能较好地描述杉木的树高-胸径间关系,R~2都在0.84以上,大于最优传统模型,RMSE和MAE小于传统模型。精度最高的DLA模型结构包含6个隐藏层,每层各340个神经元。[结论 ]本研究基于深度学习建立的杉木树高-胸径DLA模型,其拟合精度与预测精度略高于传统的广义树高-胸径模型,尤其在预测较高的林木时,更为明显,能够用于研究区杉木树高的预测。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
梁瑞婷 孙玉军 李芸
[目的 ]基于深度学习算法,建立多隐藏层的杉木树高-胸径神经网络模型,探索一种更高效低偏的树高模型研建方法,提高杉木树高的预测精度。[方法 ]利用福建省将乐国有林场34块杉木样地的2 898组树高-胸径调查数据,基于传统回归建立10个广义树高-胸径模型,筛选出精度最高的模型作为对照。同时基于H2O平台的深度学习算法,建立70个不同结构的树高-胸径DLA模型,通过分析比较,确定最适宜预测杉木树高的模型结构,与传统最优模型进行比较。[结果 ]建立的树高-胸径DLA模型均能较好地描述杉木的树高-胸径间关系,R~2都在0.84以上,大于最优传统模型,RMSE和MAE小于传统模型。精度最高的DLA模型结构包含6个隐藏层,每层各340个神经元。[结论 ]本研究基于深度学习建立的杉木树高-胸径DLA模型,其拟合精度与预测精度略高于传统的广义树高-胸径模型,尤其在预测较高的林木时,更为明显,能够用于研究区杉木树高的预测。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
牛思圆 刘鹏举 雷相东 任怡 高影
[目的]基于我国森林资源连续清查（简称“连清”）样地数据，分省区研建全国杉木人工林平均木树高-胸径的最优基础模型，以期为全国各省区杉木人工林的树高预测提供基础模型。[方法]研究范围为杉木人工林分布的15个省份，数据来自第六次、第七次连清样地数据的树高调查表，总样本数为23 239个。选取18种基础生长方程作为候选模型，分别拟合各省区杉木平均木树高与胸径的关系，根据模型的决定系数（R2）、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差（MRE）、均方根误差(RMSE)和平均预估误差（MPE），并结合模型残差分布图，确定各省区最优模型，同时采用5折法验证各省区最优模型的预测能力，最终决定各省区最优树高-胸径模型。[结果]15个省区的杉木最优树高-胸径模型并不相同，四川、云南、重庆、陕西、浙江、江西、湖南、广西的最优模型为模型18(Mitscherlich方程)，江苏、安徽、河南和福建的最优模型为模型16(Hossfeld方程)，广东、湖北、贵州的最优模型分别为模型10（双曲线方程）、模型11(Logistic方程)和模型13(Gompertz方程)，R~2分布在0.602～0.807之间，MAE分布在0.94～1.53 m之间，MRE分布在-2.93%～-4.72%之间，RMSE分布在1.23～2.00 m之间，MPE分布在0.50%～2.77%之间。模型拟合效果较好，满足精度要求，且参数具有生物学意义，可作为全国各省区杉木人工林平均木树高-胸径基础模型。[结论]本研究构建全国杉木人工林分布的15个省区的最优树高-胸径基础模型，能较好的模拟各省区的杉木平均木树高随胸径的变化规律，可以作为全国各省区基本的杉木人工林平均木树高-胸径模型，为各省区杉木人工林的树高预测提供依据。
关键词：
连清样地数据 杉木 树高-胸径模型
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
杜志 陈振雄 李锐 刘紫薇 黄鑫
【目的】建立基于林分优势高和气候因子的杉木树高-胸径非线性混合效应模型，为杉木生长研究和经营管理提供理论依据。【方法】基于2020年国家森林资源年度监测评价广西壮族自治区试点25块杉木样地的每木胸径和树高实测数据及样地位置对应的气候数据，选择7个常用的树高-胸径模型，筛选出模拟精度最高的模型作为基础模型，再引入代表林分竞争、立地条件和气候因子的变量构建广义非线性模型，并在此基础上，加入样地效应构建杉木非线性混合效应模型。最后，运用十折交叉验证法对3种模型进行检验。【结果】Chapman-Richards模型为最佳杉木树高-胸径关系基础模型，林分优势高、林分断面积和年平均降水量与树高生长显著相关，用于构建广义非线性模型，对比分析确定随机参数为3个的组合构造非线性混合效应模型。基础模型、广义非线性模型、非线性混合效应模型的调整决定系数分别为0.674 2、0.797 3和0.857 3，平均绝对误差分别为1.607 5、1.270 1和1.010 6 m，均方根误差分别为2.032 1、1.632 1和1.338 4 m，相对均方根误差分别为20.796 4%、16.703 3%和13.697 3%，混合效应模型呈现出更好的拟合效果。【结论】引入林分优势高和气候因子的杉木树高-胸径非线性混合效应模型可以较好地描述杉木树高胸径曲线，适用于大范围的树高预测。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
杨海宾 张茂震 丁丽霞 于晓辉
【目的】森林立地质量评价是指对立地的宜林性或潜在的生产力进行判断和预测,目的在于建立浙江省杉木Cunninghamia lanceolata人工林立地质量评价数量化理论模型。【方法】提出1个新的立地质量评价指标:最大胸径生长率指标。以最大胸径生长率指标为立地评价指标,以浙江省1994-2009年国家森林资源清查(NFI)数据为基础,从NFI复位样木时间序列数据中提取529个杉木人工林样地优势木最大胸径生长率;结合易于获取的纬度、海拔、坡位、坡向、坡度、土壤类型等立地因子,基于数量化理论Ⅰ方法,建立杉木人工林立地质量评价模型。【结果】模型统计检验值为14.723,模型复相关系数为0.606,达极显著水平,模型效果较理想。基于NFI的最大胸径生长率是立地质量评价的合适指标;坡向、坡位、土壤类型、坡度、纬度、海拔等立地因子对最大胸径生长率贡献依次减弱。【结论】基于NFI和数量化理论Ⅰ的浙江省杉木人工林立地质量评价模型总体指标合理,克服了传统立地质量评价对年龄的依赖,能有效利用NFI历史数据,适用于同龄林和异龄林;构建以最大胸径生长率为指标的立地质量评价模型,能对研究区立地质量进行有效评价,不仅可对现有杉木人工林生产力进行评价,也可以对无林地的生产潜力进行预测。图3表6参23
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
邓祥鹏 许芳泽 赵善超 向玮
【目的】贝叶斯统计法能够利用先验信息与样本信息去进行统计推断，可有效提升模型参数的可靠程度和稳定性。【方法】本研究以天山云杉林为研究对象，使用3块100 m×100 m天山云杉调查样地数据，利用经典统计方法（极大似然法）、贝叶斯法构建天山云杉树高-胸径模型。利用随机抽样法抽取80%样地数据进行建模，20%样地数据进行检验，对比分析基于经典方法的非线性模型和非线性混合效应模型以及基于贝叶斯法的贝叶斯模型和层次贝叶斯模型的表现和参数分布。【结果】通过对比非线性模型和贝叶斯模型，贝叶斯模型的a、b、c 3个参数置信区间比非线性模型的分别要窄53.86%、46.87%、65.17%。而层次贝叶斯模型和非线性混合效应模型相比，层次贝叶斯模型的固定效应参数置信区间比非线性混合效应模型的要窄37.21%、62.62%、49.31%，但随机效应参数标准差的置信区间更为分散。基于贝叶斯法的模型，其参数标准差均低于基于经典方法的模型。4种树高-胸径模型的拟合结果显示：层次贝叶斯模型的拟合效果优于其他3种模型，其决定系数（R~2）为0.961。拟合精度显示：层次贝叶斯模型的预测精度略高于非线性混合效应模型。【结论】两种混合模型虽然在拟合结果上没有明显区别，但与非线性混合效应模型相比，层次贝叶斯模型在参数估计的稳定性上更好，其预测更具可靠性。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
姜丽 张雄清 段爱国 张建国
[目的]分析不同林分密度指标在直径生长模型中的应用，对林分密度的精准管理具有重要意义。[方法]以福建邵武杉木(Cunninghamia lanceolata)人工林密度长期试验林28 a连续观测数据为研究对象，基于可变生长率法，对7种不同的林分密度指标在单木直径年生长模型中的应用进行了比较研究，共构建了8种杉木单木直径年生长模型。[结果]8种模型的拟合精度比较高，R~2均在0.96以上。相比较含有密度指标的杉木单木直径模型精度高于不含密度指标模型。在所有含有密度指标的模型中，决定系数最高的是以林分密度指数（SDI）为密度指标的模型，其次为以林分断面积BA和Nilson密度指数为密度指标的模型。[结论]基于SDI林分密度指数构建的杉木单木直径模型最优。
[期刊] 林业科学
[作者]
李春明
基于两层次线性混合效应模型方法,建立江西省杉木人工林单木胸径生长量模型。研究所用数据来自于长期观测的固定样地数据,数据库包括82个区域、365个样地、5416株树木共计16248条记录。为了解决不同区域及不同样地之间的差异,本文构建的混合模型分别考虑样地层次、区域层次及两层次的随机参数效应。针对数据存在的重复测量及嵌套结构特性,在模拟时选择合适的异方差和自相关模型矩阵来解决此类问题。最后利用独立的抽样验证数据对模拟结果进行验证。结果表明:林分断面积、对象木胸径、林分内大于对象木的断面积之和与对象木胸径的比值以及海拔对单木胸径生长量有显著影响。与林业中常用的传统最小二乘方法相比,采用混合效应模型...
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
马武 雷相东 徐光 杨英军 王全军
【目的】预测和研究蒙古栎天然林的生长与发展规律,以更好地经营蒙古栎天然林。【方法】以蒙古栎天然林为研究对象,基于吉林省汪清林业局195块蒙古栎林固定样地的2期复测数据,通过分析已有的16个普通树高曲线模型和16个标准树高曲线模型并对比2种模型的拟合结果,建立蒙古栎林的单木树高曲线模型。【结果】最终确定的蒙古栎林最优普通树高曲线模型的决定系数R2为0.728,调整决定系数R2adj为0.721,均方根误差为2.291m,相对均方根误差为0.158,平均误差为0.118m,平均绝对误差为1.794m。最优标准树高曲线模型的决定系数R2为0.907,调整决定系数R2adj为0.901,均方根误差为1...
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
董晨 吴保国 张瀚
为了研究杉木生长与形态变量的关系，提高模型预估精度，本文根据福建省６５块不同密度、林龄分布于６～３５年的杉木人工林样地测量数据，选用了ＲｉｃｈａＲｄｓ理论方程，分别构建了杉木胸径和树高生长模型。在此基础上，分析理论方程中参数与冠幅（ｃＷ）的关系，建立两者间的关系函数；使用参数预估法构造胸径和树高的参数化预估模型，并对原模型和参数化模型进行模型检验、残差分析，讨论了冠幅与林木生长之间的关系。结果表明：胸径和树高ＲｉｃｈａＲｄｓ方程中，参数ａ与ｃＷ呈正比，参数ｂ与ｃＷ呈反比，ｃ则与ｃＷ呈现出类似正态分布的关系；与传统的理论方程相比，参数化模型提高了杉木胸径树高预估的精度。本文所构建的模型能间接反映．．．
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
朱兆廷 孙玉军 梁瑞婷 马佳欣 李佳怡
【目的】无人机遥感的迅速发展为胸径预估提供了新方向，本研究适用于通过无人机遥感技术提取样地单木树冠因子后，估算胸径及林分每公顷断面积等指标，实现精准高效的森林资源监测与管理。【方法】根据福建省将乐国有林场33块杉木人工林地面调查数据，利用10种传统模型与2种机器学习方法分别对单木胸径进行估测，并基于不同的自变量组合形式来分析不同因子对胸径估测的影响。【结果】根据传统模型参数拟合结果可以看出，树冠半径与胸径呈显著正相关，林分密度、偏冠因子及竞争指数与胸径均呈显著负相关。传统模型建模过程中所引入最优竞争指数为树冠重叠内角相关的CI2，模型逻辑斯蒂模型拟合结果最优，幂函数（有截距）模型次之。而在使用检验数据进行估测时，幂函数（有截距）有着最好的估测效果。随机森林模型均具有较好的拟合效果，使用检验数据进行估测，不同竞争指数对模型拟合提升程度不同，与树冠重叠面积相关的竞争指数CI3取得了最好的效果。支持向量回归模型拟合优度小于随机森林，略大于传统模型。对胸径进行估测时，包含与竞争木大小相关的竞争指数CI4的模型为最优模型。【结论】传统模型和机器学习模型在拟合与估测单木胸径上均取得了一定的效果，利用机器学习模型效果更优。在模型的不同自变量组合中，加入有关树冠的竞争指数能使模型预测精度提高，决定系数R~2增加，E_(MA)、E_(RMS)及A_(IC)减小。传统模型的最优竞争指数为重叠内角相关的竞争指数CI2，在机器学习方法中与对象木和竞争木大小相关的竞争指数CI3和CI4也取得了较好的效果。此外，偏冠指数对于胸径估测的提升效果仍需进一步验证。
关键词：
胸径估测 林木竞争 随机森林 支持向量机
[期刊] 林业科学研究
[作者]
曹光球 费裕翀 路锦 黄樱 郑宏 林开敏 季春杉 曹世江
[目的]探讨林下植被不同管理措施对培育杉木大径材林分土壤酶活性及土壤质量的影响。[方法]本研究以培育杉木大径材林分为研究对象,分析了林下植被保留(UP)、林下植被去除(UR)和林下套种(IP)3种林下植被管理措施培育杉木大径材林分土壤酶活性差异,并以土壤酶作为土壤生物活性指标,结合土壤物理和化学性质,利用主成分分析法对土壤质量进行综合定量评价。[结果]IP处理提高了0～20 cm土层蔗糖酶活性,而20～40、40～60 cm土层3种林下植被管理措施间土壤蔗糖酶活性差异较小;相比于UR和IP处理,UP处理提高了土壤过氧化氢酶活性,脲酶活性则相反,UR和IP处理间土壤脲酶和过氧化氢酶活性差异较小;3种林下植被管理措施下,土壤酸性磷酸酶活性高低排序为IP>UR>UP,多酚氧化酶活性高低排序为UP>IP>UR;林下植被不同管理措施间土壤脲酶、蔗糖酶和多酚氧化酶活性差异较大,其中,多酚氧化酶对于林下植被管理措施的响应更灵敏,且能反映于较深土层;除酸性磷酸酶活性外,其余土壤酶活性均具明显表聚性,且随土层加深而递减。有机质和水解性氮含量与各种土壤酶活性具有极显著或显著正相关;有效磷含量与蔗糖酶、脲酶和酸性磷酸酶活性呈极显著正相关;速效钾含量与蔗糖酶、过氧化氢酶和多酚氧化酶活性呈极显著正相关;土壤物理性质与土壤酶活性相关性较弱。将土壤酶活性作为土壤质量指标之一,结合土壤物理性质和化学性质,通过主成分分析提取出3个主成分,反映了原信息量的75.31%。林下植被不同管理措施的土壤质量指数排序均为:IP>UP>UR。[结论]培育杉木大径材林分中,林下套种楠木的林下植被管理措施对于保持和提升土壤质量效果最佳,其次为林下植被保留措施,林下植被去除措施的效果较差。
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