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[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)  [作者] 许崇华  崔珺  黄兴召  余鑫  徐小牛  
[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] 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] 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] 北京林业大学学报  [作者] 王宝莹   梁瑞婷   谢运鸿   邱思玉   孙玉军  
【目的】探索树高-胸径模型构建新方法,将分位数回归与非线性混合效应法相结合应用于树高-胸径模型构建,以此提高模型的拟合精度。【方法】利用2018年福建省将乐国有林场30 m×30 m固定样地1 306株杉木的实测树高、胸径数据,从4个树高-胸径模型中筛选拟合效果最好的为基础模型,基于基础模型分别采用非线性混合效应、分位数回归以及非线性分位数混合效应构建树高-胸径模型。采用评价指标均方根误差(RMSE)、调整后决定系数(Ra~2_(dj))和均方差(MSE),对各模型的拟合结果进行评价比较,采用赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)以及对数似然函数值(Loglik)比较各最优模型的拟合精度和预测精度。【结果】根据评价指标对比显示,Logistic模型为基础模型。非线性混合效应模型的拟合效果最优(AIC为3 953.986,BIC为3 988.199,Loglik为-1 969.993),非线性分位数混合效应模型(AIC为3 979.418,BIC为4 028.293,Loglik为-1 979.709)次之。模型拟合效果排序为非线性混合效应模型>非线性分位数混合效应模型>基础模型>分位数回归模型。比较各模型的残差图可知各模型均不存在异方差现象,预测效果排序为非线性混合效应模型>非线性分位数混合效应模型>基础模型>分位数回归模型。【结论】本研究将分位数回归与非线性混合效应法相结合,该方法对分组数据结构中不同分位点个体间的差异与关联做出解释,提高了模型的稳定性以及拟合精度,将该方法应用到树高-胸径关系的研究上是一个可行的思路,为构建树高-胸径模型提供新方法。
[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] 林业科学  [作者] 符利勇  李永慈  李春明  唐守正  
选择2种2水平非线性混合模型对杉木林胸径生长量进行分析,其中模型1为一般的2水平非线性混合模型,模型2在模型1的基础上进一步考虑固定效应参数随某一特定因子水平变化而变化。本文通过对这2种模型的分析,首先确定构建2水平非线性混合模型的基础模型,然后对模型1衍生出的665种模型及模型2衍生出的2703种模型进行计算和比较:对于模型1,有57种模型计算收敛,当形参b0同时考虑区组和样地效应、而b4和b5只考虑区组效应时,模型拟合效果最好,因此把该模型作为模型1的最佳拟合模型;对于模型2,有24种模型计算收敛,当形参b5同时考虑区组和样地效应、b1只考虑区组效应并且固定效应b0的取值与各区组水平有关时...
[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] 浙江农林大学学报  [作者] 王明初  孙玉军  
基于福建省将乐县国有林场15块标准地的30株杉木Cunninghamia lanceolata标准木的解析数据,首先对5个生长方程运用非线性最小二乘法进行拟合,选出拟合效果最好的模型作为基础模型,利用解析木数据构建非线性混合效应树高生长模型。以单株树木作为随机效应,通过变换混合效应参数个数,利用R软件选择赤池信息准则(AIC),贝叶斯信息准则(BIC)最小,对数似然函数(Loglik)值最大的混合效应模型作为最优模型,基于混合效应模型研究经验线性无偏最优预测法(EBLUP)预测树高生长过程的特点。结果表明
[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。
[期刊] 林业科学  [作者] 符利勇  张会儒  唐守正  
从理论上介绍一阶线性化算法和一阶条件期望线性化算法求解非线性混合效应模型参数,并利用这2种算法分别对杉木优势木平均高进行拟合(选用常用的Logistic模型作为基础模型,把区组作为随机效应因子)。结果表明:2种算法对杉木优势木平均高进行拟合时精度都很高。通过对2种线性化算法进一步比较可得,在分析单木水平非线性混合效应优势木平均高模型时,2种算法拟合效果非常接近,因此在实际应用中可以选择其中任意一种算法对杉木优势木平均高进行拟合。
[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。
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