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[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] 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] 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] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
车少辉 张建国 段爱国 童书振
【目的】探索神经网络技术对杉木人工林胸径生长的模拟和预测能力,以寻求最优模型。【方法】以江西大岗山杉木人工林为研究对象,依据林木生长理论,用林龄(A)、立地指数(SI)和初植密度(N)3个因子构建平均胸径生长BP模型;通过定量和定性分析相结合的方法对模型选优,并将最佳模型与拓展的Richards模型比较;最后将优化模型应用于未参与建模的样地。【结果】最佳BP模型为Levenberg-Marquardt算法3∶5∶1结构模型(LM351),R2=0.984,MSE=0.196;拓展的Richards模型R2=0.964,MSE=0.433。LM351模型经校正后,适合预测福建邵武杉木人工林胸径生...
关键词：
杉木 人工林 胸径生长模型 BP神经网络
[期刊] 林业科学
[作者]
张雄清 张建国 段爱国
以江西杉木密度试验林为例,分别基于贝叶斯法和传统法(非线性最小二乘法)估计杉木人工林树高生长模型,并在贝叶斯法中考虑无信息先验分布和有信息先验分布。结果表明:利用贝叶斯法估计杉木人工林树高生长模型,预测值的可靠性比传统法好,而且基于有信息先验分布估计杉木人工林树高生长模型要略好于无信息先验分布。这是因为利用生长模型预测杉木人工林树高生长存在着一定的不确定性,使得利用传统的估计方法分析杉木人工林生长模型稳定性比较低,可靠性也相对较差。贝叶斯法综合利用了先验信息和样本信息,而传统法仅利用了样本信息,而且贝叶斯法把模型参数看作是随机变量,更能反映杉木人工林树高生长的本质,预测杉木人工林树高的可靠性更...
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
李春明
以江西省杉木人工林4次调查数据为例,建立单木胸径生长量随机截距效应混合模型,分别考虑样地层次、区域层次及多层次的随机截距效应,并在考虑多层次效应时考虑了存在的异方差和自相关问题,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法相比,采用混合效应模型方法后模型的模拟效果和验证精度均有提高;选择适合的异方差和自相关函数后,模拟结果比只考虑随机截距效应有更好的适应性;实际应用中考虑多层效应要比单层效应模拟效果好。
[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] 北京林业大学学报
[作者]
杜纪山 洪玲霞
根据江西省杉木人工林的 16块密度试验复测样地数据 (株行距为 :2m× 3m ,2m× 1.5m ,2m× 1m ,1m× 1.5m ,1m× 1m) ,分别不同密度指标、不同年龄、不同预估间隔期和不同林分优势高 ,应用负指数模型对蓄积生长率和断面积生长率进行了模拟 ,模型的拟合效果良好 .给出的经验方程可用于森林经理调查中杉木人工林分蓄积数据的更新 ,并具有灵活、方便、准确的特点
关键词：
杉木 蓄积 断面积 生长率 预估模型
[期刊] 林业科学研究
[作者]
覃阳平 张怀清 陈永富 蒋娴 李永亮
以湖南省株洲市攸县黄丰桥国有林场杉木中龄林为研究对象,用逐步回归的方法建立以单木大小、单木竞争指标为自变量,冠幅、冠长为因变量的函数估算模型,实现林木树冠形状的模拟。研究结果显示:在杉木树冠形状模拟时,与竞争有关的冠幅模型、冠长模型的判定系数R2分别为0.771、0.872,显著高于与竞争无关的冠幅模型、冠长模型的调整的判定系数0.729、0.811,这说明竞争对树冠生长影响的作用是显著的。
关键词：
杉木人工林 树冠形状 简单竞争指数 模拟
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
涂宏涛 孙玉军 吴明钦 王明初 杨星华
以福建杉木Cunninghamia lanceolata人工林为研究对象,基于15块样地的33株标准木的解析数据,探讨了树冠平均表面积、最大表面积、平均体积、最大体积4个复合指标的预测模型。结果表明:4个树冠复合指标与胸径、树高、冠长、冠幅之间呈显著相关,相应的增加变量可提高模型的拟合精度,但当模型变量增加到2个以上时,模型精度提高不大。模型检验结果表明,以冠幅和冠长为变量的树冠表面积模型为最优;树冠体积以冠幅、冠长和树高为变量的模型为最优。模型的预估精度P均大于70.3%,说明模型可以较好地预估杉木人工林的树冠表面积和体积。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
刘坤 曹林 汪贵斌 申鑫 曹福亮
【目的】利用3-PG模型估算江苏南部地区杉木人工林各器官生物量和叶面积指数(LAI),为杉木人工林可持续经营提供参考。【方法】以苏南丘陵地区杉木人工林为研究对象,结合当地气候和林分观测历史数据确定3-PG模型参数并运行模型,估算杉木人工林的LAI和林分不同器官生物量随林龄的变化趋势,并对预测值和观测值进行显著性分析。【结果】初始林分密度为4 600株/hm2的杉木人工林在5年时林分达到郁闭,LAI为5.5;干生物量在23年达到最大值,为74.5t/hm2;根和叶的生物量均随着林龄的增加而先增后减,根生物量在第10年达到最大值(17.5t/hm2),叶生物量在第6年达到最大值(10.25t/hm...
[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] 自然资源学报
[作者]
黄贤松 吴承祯 洪伟 洪滔 王艳霞
从收获预估的角度确定森林碳收获大小与林分之间的关系,定义了碳收获和碳收获表的概念。采用二次正交旋转设计设置杉木(Cunninghamia lanceolata)人工林典型标准地,调查测定获取典型样地杉木人工林样木各器官碳含量及碳贮量基本数据,基于相对生长方程以单株胸径、树高、材积为自变量建立杉木人工林单木碳收获量模型,以林分平均胸径、平均树高、密度指数和蓄积量为自变量建立杉木人工林林分碳收获量模型并编制其可变密度碳收获量表。经检验,所建立杉木人工林单木各器官碳收获量模型和林分碳收获量模型预估精度均达95%以上,且模型充分考虑了单株材积和林分蓄积量对碳收获量的影响,具有较强的兼容性和可操作性,在...
关键词：
森林经营学 碳收获 预估技术 杉木人工林
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