以黑龙江省东北部落叶松人工林为研究对象,应用19块标准地中95株解析木(每块标准地选取5株)的节子剖析数据,采用线性混合效应模型理论建立落叶松节子各因子(节子直径、着生角度、长度)的预估模型。结果表明:节子直径、着生角度和长度都随着树木胸径的增大而增大;节子直径随着着生高度的增大先增大后减小;节子角度随着着生高度的增大而逐渐减小;节子长度随着直径的增大而增大。与固定效应模型相比,考虑混合效应所建立的节子大小预测模型其参数估计更为准确,残差分布更加均匀,模型拟合精度明显得到提高(R2约提高了0.3)。独立样本的检验结果表明:各模型的预估精度均在90%以上,说明所建模型可以很好地描述落叶松人工林节...

以黑龙江省五营林业局丽林林场30株人工落叶松2190个枝条长度和角度数据为例,利用逐步回归技术建立落叶松枝条长度和角度模型:BL=b1+b2DINC+b3DINC2+b4DBH·DINC2,BA=b1+b2DINC+b3DINC2+b4DBH·DINC。利用S-PLUS软件中的LME模块,考虑树木效应拟合线性枝条长度和角度模型。采用AIC、BIC、对数似然值和似然比检验等模型评价统计指标对不同模型的拟合效果进行比较分析。结果表明:当拟合枝条长度和角度模型时,b1,b2,b3同时作为混合参数时模型拟合最好。为了描述混合模型构建过程中产生的异方差现象,把幂函数和指数函数加入到枝条长度和角度混合模型...

以黑龙江省五营林业局丽林林场30株人工落叶松2 190个枝条基径数据为例,利用逐步回归技术建立了落叶松枝条基径模型:BD=b1+b2DINC+b3DINC2+b4DBH.DINC2。然后,利用S-PLUS软件中的LME过程,拟合线性枝基径模型。采用AIC、BIC、对数似然值和似然比检验等模型评价统计指标对不同模型的拟合效果进行比较分析。结果表明:当拟合枝条基径模型时,b1、b2、b3同时作为混合参数时模型拟合最好。为了矫正混合模型构建过程中产生的异方差现象,把幂函数和指数函数加入到枝条基径混合模型中。指数函数显著提高了枝条基径混合模型的拟合效果,并且消除了异方差现象。模型模拟表明:对于大小相同...

【目的】基于节子分析技术构建落叶松人工林树冠基部高动态预测模型,分析落叶松树冠衰退规律及其影响因素,为制定合理的经营措施提供理论依据。【方法】以2007年设立的8块落叶松人工林标准地获取的40株解析木数据为基础数据,采用节子分析技术,得到树冠基部高随年龄的动态变化数据,应用传统线性模型、理查德和逻辑斯蒂非线性模型构建落叶松树冠基部高动态模型。【结果】传统线性模型、理查德和逻辑斯蒂非线性模型可较好拟合树冠基部高动态变化过程,模型参数均具有统计意义(P

【目的】为准确预估单木冠长，在再参数化的基础上构建基于混合效应的单木冠长模型，为华北落叶松区域经营、生产、科研提供理论依据及模型参考。【方法】以山西省五台山和庞泉沟地区116块样地2 745株华北落叶松次生林为例，建立单木冠长模型，从9个冠长-胸径候选模型中选取最优基础模型；除胸径外还考虑其他6个林木、林分因子对冠长的影响，通过逐步回归分析选择影响最为显著的因子构建冠长再参数化模型；最后引入样地随机效应，构建含混合效应的华北落叶松次生林单木冠长模型，选用3个常用异方差消除函数中最优者消除混合效应模型的异方差性。【结果】9个候选模型尤以Logistic形式的冠长-胸径模型拟合精度最优，效果最好（R2=0.569 9,RMSE=3.812 7,MAE=3.022 3）；其他6个林木、林分因子中高径比（HDR）和公顷株数（N）对冠长的影响最为显著，将显著性因子高径比（HDR）和公顷株数（N）纳入最优基础模型构建再参数化模型，模型确定系数（R2）从0.569 9提升到0.700 5，提升了22.9%，均方根误差（RMSE）从3.812 7降低至3.181 6，下降了16.6%，平均绝对误差（MAE）从3.022 3降低至2.410 7，下降了20.2%；在再参数化方法的基础上构建混合效应的单木冠长模型，引入样地水平作为随机效应因子作用在固定参数a上，混合效应模型确定系数（R2）从0.700 5提升至0.813 6，提升了16.1%，均方根误差（RMSE）从3.181 6降低至2.512 0，下降了21.0%，平均绝对误差（MAE）从2.410 7降低至1.837 3，下降了23.8%；选用指数方差函数能够有效地消除模型异方差性，残差分布范围更小，分布更均匀。【结论】在再参数化基础上构建混合效应模型能更加准确地预估林木冠长，为华北落叶松次生林区域性的森林经营活动提供科学依据。

【目的】利用固定间隔期复测数据,运用不同方法建立杂种落叶松人工幼龄林单木枯损模型,为确定杂种落叶松合理的经营措施和推广应用提供依据。【方法】基于2003—2015年黑龙江省江山娇实验林场48块样地的复测数据,通过Logistic模型,利用全子集法和最大似然估计构建杂种落叶松单木枯损模型。使用列联表分析和分类率-阈值散点图,确定枯损模型预估时的最佳阈值。引入随机参数,构建样地水平广义线性混合模型。模型估计方法为自适应积分最大似然估计,模型筛选指标为Akaike信息标准(AIC)、贝叶斯信息标准(BIC)以及-2倍对数似然值。通过计算绝对平均偏差(Bias),绘制ROC曲线以及模型预估枯损率与实际枯损率直方图对两种模型的预测结果进行评价比较。【结果】包含单木(林木胸径,DBH;胸径平方,DBH2)、林分(林分断面积,BA)、竞争(大于对象木树木断面积之和变形,BALD)3个水平变量组合的单木枯损模型拟合效果最佳。杂种落叶松枯损主要发生在小径阶且相对竞争较大时。单木枯损概率随DBH增加逐渐减小,随BALD、BA增加而逐渐增加。最佳阈值有效提高了模型预估效果,方差-协方差结构为无结构矩阵(UN)时,四参数混合模型的拟合结果最佳,其预估的林分枯损率更接近实际林分枯损率。【结论】混合模型能够更有效地描述和预估杂种落叶松的单木枯损。阈值分析是提高二分类模型预测准确性的有效方法。杂种落叶松作为速生树种,幼龄时期应适时进行抚育间伐以减少枯损发生的概率。

如何实现林分水平和单木水平预测林分断面积的兼容性,并提高不同水平断面积模型的预估精度,在森林经营过程中是一个亟待解决的科学问题。本文以华北暖温带华北落叶松人工林为研究对象,运用105块连续观测的固定样地数据,首先采用Gauss-Newton算法建立林分水平和单木水平断面积生长模型;其次分别采用不同形式的逻辑斯蒂方程对单木生存概率方程进行拟合;最后将不同水平最优预测模型进行组合并建立组合方程,采用最小二乘法估计组合方程参数,以提高对不同水平断面积的预测精度。结果表明:在约束参数法中,林分密度模型、林分断面积

以黑龙江省带岭林业局大青川林场84株人工落叶松解析木数据为例,采用Max和Burkhart分段削度模型作为基础模型,利用SAS软件中的似乎不相关回归过程得到该分段削度模型的4个参数和2个拐点参数同时估计。参数估计显著性检验(P

以吉林省汪清林业局金沟岭林场20块落叶松云冷杉样地为研究对象。首先选择传统的回归方法从4个常用的断面积模型中找出模拟精度最高的模型作为基础模型,利用基础模型及模拟数据构建非线性混合模型,考虑样地效应,采用SAS软件进行模拟,选择模型收敛及其对数似然值、AIC和BIC值最小的混合模型作为最优模型;然后,在此基础上考虑断面积连续观测数据的时间序列相关性,并把间伐强度以哑变量形式考虑进去,再进行混合模型的模拟;最后,利用验证数据对混合模型方法与传统的非线性回归模拟方法进行精度比较。结果表明:林分密度指数作为自变量的Schumacher式的模拟精度最高,而考虑样地效应的混合模型模拟精度优于传统的回归模...

根据华北落叶松人工林标准地和解析木资料,采用生长量修正-分析方法推导和建立了与距离无关的单木生长模型.在建立林木胸径潜在生长函数(疏开木直径生长函数及疏开木冠幅-胸径关系)的前提下,以CCF为基础构造了一个新的林分密度指标:林冠重叠度(COD);在分析论证的基础上,选择了相对直径(Rd)作为林木竞争指标.使用单木模型编制了华北落叶松人工林生长模拟,预测程序-LRGP.BA8.该程序可以模拟华北落叶松人工林在自然状态和问伐情况下的生长过程,因而可以用于选择、设计最优间伐方案和造林密度.

根据黑龙江省孟家岗林场、江山娇林场的固定标准地及吉林省松江河地区的团状枝解析样地调查数据，基于Ｋｏｒｆ生长方程，导出了落叶松人工林分自然稀疏模型和断面积生长模型，以此为核心构造了满足相容性原则的树高曲线动态预估模型、林分收获预估模型落叶松人工林生长模型系统。用由这４个模型构成的模型系统可模拟不同林分的平均胸径、每公顷株数、林分断面积及林分蓄积的生长过程，并与实际林分很接近。

以黑龙江省七台河市林业局金沙林场9株人工落叶松2790个样品数据为例,选择6个常用方程进行非线性回归分析,把拟合精度最高的修正Logistic模型作为微纤丝角基础模型y=b1/[1+exp(b2x)]+b3,然后,利用S-PLUS软件中的NLME过程,拟合非线性微纤丝角模型。采用AIC、BIC、对数似然值和似然比检验等模型评价统计指标对不同模型的精度进行比较分析。结果表明:当对微纤丝角-年龄关系进行拟合时,b1,b2,b3同时作为混合参数时模型拟合效果最好。把相关性结构包括复合对称结构(CS)、一阶自回归结构AR(1)、一阶移动平均结构MA(1)及一阶自回归与移动平均结构[ARMA(1,1)]...

以黑龙江省带岭林业局大青川林场80株人工兴安落叶松解析木数据为例,采用Richards生长模型作为基础模型,利用S-PLUS软件中的NLME过程,分别拟合非线性树高和直径生长模型。采用AIC、BIC、对数似然值和似然比检验等模型评价统计指标对不同模型的精度进行比较分析。结果表明:当对树高-年龄关系进行拟合时,b1、b3同时作为混合参数时模型拟合最好;当对直径-年龄关系进行拟合时,b1、b3同时作为混合参数时模型拟合最好。把相关性结构包括一阶自回归结构AR(1)、一阶移动平均结构MA(1)及一阶自回归与移动平均结构[ARMA(1,1)]加入到树高和直径最优混合模型中,一阶自回归结构AR(1)显著...

以黑龙江省七台河市林业局金沙林场9株人工落叶松6825对早、晚材管胞长度样品数据为例,选择6个常用方程进行非线性回归分析,把拟合精度最高的Richards模型作为早、晚材管胞长度基础模型y=β1[1-exp(-β2x)]β3+ε。基于Richards模型,利用非线性混合模型技术构建落叶松早、晚材管胞长度混合效应模型yij=(β1+b1i){1-exp[-(β2+b2i)t]}β3+b3i+εij。结果表明:当对早材管胞长度进行拟合时,b1i、b2i、b3i同时作为随机参数时早材管胞长度模型拟合最好;当对晚材管胞长度进行拟合时,b1i、b2i、b3i同时作为随机参数时晚材管胞长度模型拟合最好;一...

以黑龙江省七台河市林业局金沙林场9株人工落叶松432个样品密度数据为例,利用逐步回归技术构建落叶松木材密度模型:WD=β1+β2RN+β3RN2+β4h。利用S-PLUS软件中的LME过程,分别考虑单水平和多水平效应,拟合线性木材密度混合效应模型。结果表明:基于单水平和多水平效应的混合模型拟合精度高于传统的基本模型,并且考虑单水平树高效应和2层次效应时的混合模型精度高于考虑单水平样木效应影响的混合模型。模型检验结果表明:混合效应模型不但能反映总体平均木材密度变化趋势,还能反映分组之间的差异。