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[期刊] 林业科学
[作者]
李海奎 法蕾
采用树高分级方法,通过双重迭代算法,建立栎类、杉木、马尾松、杨树、落叶松和油松6个全国主要树种的树高-胸径曲线模型。数据来自第7次全国森林资源连续清查的树高测定资料,总样本数118441个,其中建模样本79095个,验证样本39346个。与未分级方法相比,分级后模型的决定系数从0.5203～0.7532提高到0.9438～0.9665;模型参数灵敏度分析和验证模型的应用表明:模型总体稳定,参数可靠,为构建全国所有树种的树高-胸径模型提供可行的方法,有较好的推广价值。进一步考虑林分特点,可以用来进行全国所有现有森林的立地评价。
[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]
李春明 李利学
以西北农林科技大学测量的39块栓皮栎样地数据为例,首先选择非线性最小二乘法对6个常用方程进行模拟,找出模拟精度最高的模型作为基础模型。然后,利用基础模型及模拟数据构建非线性混合效应模型,分别考虑区域效应和样地效应,通过变化混合参数个数并利用SAS软件进行模拟,选择对数似然值、AIC和BIC值最小并且收敛的混合模型作为最优模型。最后利用验证数据与传统的非线性最小二乘法进行精度比较。结果表明:由于h=1.3+[(a1+a2BA+a3ha)exp(b1/D)]+ei考虑了林分断面积和优势木平均高,在模拟单木的树高时精度比其他5个模型高,并且该模型对于描述单木树高的生长趋势效果显著,因此作为构建非线性...
[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] 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] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
李杰
【目的】研究栲树树高曲线模型,为编制福建省将乐地区亚热带常绿阔叶林森林经营数表、指导当地森林经营提供依据。【方法】以将乐地区常绿阔叶林中的栲树为研究对象,以17个栲树林样地中427株栲树胸径、树高实测数据为建模数据,通过分析坡度、坡向和坡位3个地形因子与树高生长之间的相关关系,以Richards方程为基本方程,分别构建基于树高分级和地形分级的栲树树高曲线模型,并与经典树高曲线模型进行精度对比。【结果】基于树高分级的栲树树高曲线模型的决定系数(R~2)最大,为0.630;均方根误差(RMSE)最小,为2.283,表明模型拟合精度较高。基于地形分级的栲树树高曲线模型的平均绝对误差(MAE)和平均相对误差(MRE)分别为1.707和0.163,均为最小,表明该模型预估精度最高。【结论】结合将乐地区实际情况,基于地形分级的树高曲线模型能较为精确地预估栲树树高。
[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] 北京林业大学学报
[作者]
臧颢 雷相东 张会儒 李春明 卢军
以吉林省汪清林业局的蒙古栎阔叶混交林和云冷杉阔叶混交林２４块固定样地中的２ ５９８株红松为研究对象，利用Ｃｈａｐｍａｎ－ＲｉＣｈａＲｄｓ方程建立了不含随机效应与含随机效应的单木树高－胸径简单模型和广义模型。模型拟合和检验的评价指标主要包括调整决定系数（Ｒ＿ａ～２）、平均相对误差绝对值（Ｒｍａ）和均方根误差（ＲｍｓＥ）。对于混合效应模型，设计了随机抽取、抽胸径最大的树、抽胸径最小的树和抽平均木４种抽样方案计算随机参数，通过对比４种抽样设计下模型的误差统计量，分析了不同抽样设计下样本数量和预测精度的关系。结果表明：基于混合效应模型的红松单木树高－胸径模型拟合效果（简单模型的Ｒ＿ａ～２在０．７５３～．．．
[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] 林业科学
[作者]
娄明华 张会儒 雷相东 李春明 臧颢
【目的】考虑林木间的空间自相关,构建基于空间自相关的林木胸径-树高模型,为可持续经营天然混交林提供理论依据。【方法】以天然蒙古栎阔叶混交林为研究对象,选择适宜的线性化林木胸径-树高模型为基础模型(BM),应用3个同步自回归(SAR)模型即空间滞后模型(SLM)、空间误差模型(SEM)和空间Durbin模型(SDM)研究该混交林的林木胸径-树高模型。同时,将Delaunay三角网(DT)矩阵、逆距离一次幂(ID1)、逆距离二次幂(ID2)、逆距离五次幂(ID5)、球状变异函数(SV)矩阵、高斯变异函数(GV
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
曹梦 潘萍 欧阳勋志 臧颢 吴自荣 杨阳 占常燕
【目的】通过对闽楠天然次生林胸径和树高生长规律及生长模型的研究,为林木生长预估及林分质量提升经营措施的制订提供参考。【方法】以江西省安福县闽楠天然次生林为研究对象,通过标准地调查及树干解析等方法获取基础数据,按林木竞争压力水平从小到大将林木分为类型1、类型2和类型3,分析胸径和树高的生长规律;选取5种具有生物学意义的生长方程,根据模型拟合优度与评价指标选取最优基础生长模型,在最优模型的基础上构建含竞争类型哑变量的生长模型。【结果】(1)利用树干解析数据分析显示,30～50年为胸径生长速生期,连年生长量最大值达到0.57 cm;35～45年为树高主要生长速生期,连年生长量最大值为0.37 m。(2)胸径最优基础模型为Gompertz方程,模型R~2和预估精度分别为0.756和94.28%,构建的最优哑变量模型的R~2和预估精度分别为0.873和95.71%;树高最优基础模型为修正Weibull方程,模型R~2和预估精度分别为0.856和96.54%,构建的最优哑变量模型的R~2和预估精度分别为0.882和96.96%。(3)由构建的哑变量生长模型拟合的不同竞争类型下的胸径和树高生长曲线得知,胸径和树高总生长量均表现为类型1>类型2>类型3,类型1胸径最大生长量是类型3的1.6倍。【结论】竞争压力对闽楠胸径、树高生长均产生影响,较大的林木竞争压力不利于闽楠生长;构建含有竞争类型哑变量模型的拟合优度及预估精度均优于基础模型,有利于提高建模的精度和模型的适用性。
[期刊] 林业科学
[作者]
王冬至 张冬燕 张志东 黄选瑞
［目的］建立多树种、多层次混交林的树高－胸径生长关系非线性混合效应模型，为研究混交林多树种生长规律提供参考依据。［方法］以河北省塞罕坝国家森林公园华北落叶松－白桦针阔混交林为研究对象，基于８７块标准地（２０ ｍ×３０ ｍ）的４ ９５３株华北落叶松和３ ６０８株白桦单木数据，选取１３个具有代表性且具有生物学意义的树高－胸径模型进行拟合，从中筛选出拟合优度较高的模型作为构建混合效应模型的基础模型，并在混合效应模型中加入哑变量以解决样地内不同树种带来的差异。［结果］１）在１３个树高－胸径候选模型中，模型１３的确定系数最大（Ｒ２＝０．９１５ ７），绝对误差（Ｂｉａｓ＝１．２００ ６）、均方根误差（Ｒｍ．．．
[期刊] 林业科学
[作者]
王冬至 张冬燕 李永宁 张志东 李大勇 黄选瑞
【目的】在多树种多层次针阔混交林中,基于贝叶斯混合效应模型法构建树高与胸径关系的混合效应模型,以提高预测模型参数稳定性,为揭示混交林多树种生长规律、资源分配差异及森林质量精准提升提供科学依据。【方法】以河北省塞罕坝机械林场华北落叶松和白桦针阔混交林为研究对象,基于112块标准地(30 m×30 m)调查数据,选取6个包含不同林分因子的理论方程作为构建混交林不同树种树高与胸径关系的基础模型,选择出拟合精度较高的模型,分别采用两水平非线性混合效应模型法和贝叶斯混合效应模型法构建立包含哑变量的多树种树高与胸径关系模型。【结果】包含林分优势高和林分断面积组合变量的Richards方程拟合效果最好,模型确定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)和绝对误差(Bias)分别为0849 5、2378 6和0365 4;贝叶斯混合效应模型法拟合精度略高于传统非线性混合效应模型法:基于传统非线性混合效应模型法的华北落叶松树高与胸径关系模型的RMSE和Bias分别为0930 4和0103 4,白桦树高与胸径关系模型的RMSE和Bias分别为0982 7和0112 6;基于贝叶斯混合效应模型法的华北落叶松树高与胸径关系模型的RMSE和Bias分别为0910 5和0096 8,白桦树高与胸径关系模型的RMSE和Bias分别为0963 3和0100 2。【结论】基于贝叶斯混合效应模型法构建的非线性混合效应模型,充分考虑混交林多树种树高与胸径关系模型参数的不确定性,模型预测效果更具可靠性和稳定性。
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