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[期刊] 林业科学
[作者]
陈东升 李凤日 孙晓梅 张守攻
【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
[期刊] 林业科学
[作者]
李凤日
以长白山地区 2 6a生长白落叶松人工林为研究对象 ,采用枝解析的方法 ,测定了 2 5株林木 (直径 10 5～2 4 9cm)的树冠变量 ,并建立了预测树冠外侧形状的冠形模型。基于枝条着枝深度 (DINC)和林木变量所建立的树冠形状模型包括 :基径、枝长、着枝角度和弦长等预估模型。对于大小相同树木的主要枝条来讲 ,这些树冠变量是随着DINC的增加而增大 ;而林木的胸径 (DBH)和树高 (HT)变量很好地反映了不同大小树木的冠形变化。冠形预测模型预测效果良好 ,充分体现了树冠结构的变化趋势 :树冠形状在树冠的中上部呈抛物线体 ,而在树冠的下部则为近圆柱体。文中所建模型 ,可以合理地描述...
[期刊] 林业科学
[作者]
陈东升 李凤日 孙晓梅 贾炜玮
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...
[期刊] 林业科学
[作者]
玉宝 乌吉斯古楞 王百田 王立明
分析兴安落叶松天然林分级木和林分冠生长特性,建立冠幅生长及单株冠、枝、叶生物量模型。结果表明:1)年龄36～39年、密度983～3263株·hm-2林分和年龄54～61年、密度1101～2241株·hm-2林分,随林分密度增加,分级木冠幅差距趋于减小;冠长占树高比例及冠长与冠幅比值增加;优势木、平均木和被压木平均冠积分别达22.479,15.296,6.179和26.864,11.154,8.192m3。2)年龄36～39年和54～61年林分优势木、平均木和被压木平均单株冠生物量分别为0.0082,0.0049,0.0009和0.0079,0.0038,0.0014t;占单株地上生物量平均比例...
[期刊] 林业科学
[作者]
高慧淋 董利虎 李凤日
【目的】以林木易测因子为预测变量,构建黑龙江省人工落叶松树冠最大外部轮廓及内部轮廓(未着叶部分)的预估模型,为进一步估计人工落叶松树冠表面积、树冠体积和树冠生物量提供依据。【方法】基于佳木斯市孟家岗林场49株解析木的枝解析数据,树冠外部轮廓模型采用分段回归技术,构建带有约束条件并满足生物学意义的连续性分段曲线模型,即在梢头处树冠半径为"0",在整个树冠内外部轮廓的拐点的存在是唯一的,且在拐点处树冠半径达到最大值;内部轮廓直接采用线性模型进行模拟。分析模型参数与林木变量之间的相关性,将关系密切的树木变量或变
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
周来 程小芳 张梦弢
【目的】应用BP神经网络模型预测华北落叶松树冠体积与表面积，探索华北落叶松树冠体积与表面积估算模型的最优形式，为未来的预测模式提供新思路。【方法】以山西省庞泉沟自然保护区的华北落叶松林为研究对象，通过从6块（60 m×60 m）固定样地得到的678个观测数据，运用BP神经网络，分别对华北落叶松树冠体积与表面积建立模型，通过对模型的训练，得到基于BP神经网络的华北落叶松树冠体积和表面积估算模型。【结果】基于BP神经网络的华北落叶松树冠体积与表面积模型的最优结构模型的输入层节点数∶隐层节点数∶输出层节点数=6∶9∶1。其中树冠体积的决定系数（R2）、平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）分别为0.948、5.40 m3、18.40；表面积的R2、MAE和RMSE分别为0.957、3.33 m2、 14.41。基于BP神经网络的华北落叶松树冠体积与表面积模型的性能与输入因子的数量呈正相关，最优模型的输入因子数为6个，分别为冠幅、树高、胸径、最大冠幅高度、第一活枝长（在垂直于树干方向上的投影长度）和冠基高。【结论】输入变量包含树干尺寸和树冠构型特征相关信息，模型能较好地实现华北落叶松树冠体积和表面积的预测。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
刘索名 王君杰 燕云飞 姜立春
【目的】使用非线性回归、混合效应模型、分位数回归以及分位数组合构建兴安落叶松冠幅模型，为小兴安岭落叶松冠幅的准确预测提供参考。【方法】利用2019年马永顺林场的60块兴安落叶松人工林实测样地数据，分别构建了广义非线性模型、分位数回归模型以及混合效应模型。使用10折交叉检验，在每块样地分别随机抽取1～8株样木对两种分位数组合模型QRc-1（τ=0.1,0.5,0.9）和QRc-2（τ=0.3,0.5,0.7），以及混合效应模型进行校正，确定分位数组合与混合效应模型的最佳抽样方案并进行不同方法的对比分析。【结果】（1）模型拟合结果表明：混合效应模型拟合效果最好；中位数回归为最优的分位数回归模型，中位数回归与非线性模型的拟合统计量比较差异不大，但略优于非线性回归模型。（2）抽样校正的结果表明：当抽样数量大于2株时，模型的排序为：分位数组合QRc-2>混合效应模型>分位数组合QRc-1。（3）交叉检验结果显著性检验表明：两种分位数组合的最佳抽样方案均为4株，混合效应模型的最佳抽样方案为5株。【结论】本研究中混合效应模型和分位数组合都能提升冠幅模型的预测精度，在最佳抽样方案下，分位数组合QRc-2（τ=0.3,0.5,0.7）时的检验统计量略高于混合效应模型的检验统计量，且抽样数更少，更加节约时间和成本，因此选择抽样数为4株的分位数组合QRc-2（τ=0.3,0.5,0.7）作为最终的冠幅预测模型。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
孙一博 刘强 李凤日
【目的】消光系数(k)是模拟树冠光分布的重要指标,本研究通过对比常见的获得k值的方法,筛选最优方法,对长白落叶松人工林树冠内光合有效辐射(PAR)进行动态估计。【方法】(1)将实测的PAR数据按3∶1划分为拟合数据和检验数据,利用拟合数据构建k值预估模型(方法 I)。(2)用拟合数据,采用人为设定不同梯度的k值估计树冠PAR,筛选最优的k值(方法 II)。(3)基于叶倾角数据,采用2种不同的平均叶倾角公式(方法 III-1、方法 III-2),对k值进行计算。将检验数据作为独立样本对以上3种方法估计的PAR进行独立性检验。通过对比以上3种方法对树冠内PAR的估计效果,选择最优的k值计算方法,结合气象数据对PAR进行动态估计。【结果】根据实测PAR数据计算的树冠各轮层k值存在较大差异,总体在0.1～1.5之间,且与相对着枝深度(RDINC)呈明显的指数函数或幂函数关系。同时太阳高度角(Sa)、累积叶面积最大值(MCLA)、叶面积密度(NAD)和树冠表面积(CS)对k值的垂直变化也有明显影响。因此方法I将指数函数作为基础模型,以RDINC、Sa、CLA、NAD和CS为自变量建立了k值估计模型,模型的拟合效果较好(R2=0.736,RMSE=0.124)。方法 II中,当k取0.32时对PAR的估计效果最好。利用方法 III计算的各轮层消光系数差异较小,总体在0.3～0.7之间。采用独立样本检验以上3种方法对PAR估计的效果,结果表明方法 I对PAR的估计效果较好(平均误差ME=2.88,平均误差绝对值MAE=117.4,预估精度P=91.53%),方法 II对PAR的估计效果次之(ME=-7.2,MAE=217.5,P=88.12%),方法 III对PAR最差(方法 III-1中ME=121.4,MAE=210.1,P=55.85%;方法 III-2中ME=226.4,MAE=259.0,P=42.93%)。【结论】k值在不同林木、不同轮层及不同的太阳高度情况下并不是一个固定值。本研究建立的k估计模型充分考虑了以上3个重要变量,符合客观实际,且对估计长白落叶松树冠PAR有良好的效果,研究结果为人工长白落叶松树冠内不同位置净光合速率的模拟提供了基础。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
白东雪 刘强 董利虎 李凤日
【目的】以黑龙江省长白落叶松人工林为研究对象,分别从光合作用机理角度以及树干断面积生长量与叶生物量垂直分布规律角度提出了有效冠高(HEC)的确定方法,并分析了影响有效冠高的主要因子。【方法】首先,根据3株光合作用测定样木不同轮层枝叶在生长季内光合累积碳量对树干的贡献量判定有效冠位置,并分析该位置与累积叶生物量垂直分布的关系,提出基于累积叶生物量垂直分布判定有效冠位置的标准。其次,采用传统方法,通过分析树干断面积增长量与叶生物量的实际垂直分布规律,判定有效冠高。最后,根据实测的19块标准地133株解析木数据,对比两种方法判定的有效冠高的差异,确定有效冠高的判断依据,并分析有效冠高与林木因子及林分因子的关系。【结果】树冠中各轮层枝叶对树干的净碳贡献量随相对着枝深度(RDINC)的增加表现为"单峰"形式的变化趋势,将净碳贡献量大于0的轮层及以上部分确定为有效冠。3株光合样木有效冠高存在一定差异,分别为2.84、4.73和4.38 m,但有效冠位置对应的相对累积叶生物量分别为87%、90%和86%,均接近于90%,因此,可以采用相对累积叶生物量为90%处的位置作为判定有效冠位置的依据。相较于该方法,采用分析断面积增长量和叶生物量垂直分布规律判定HEC位置的方法虽然存在一定差异,但二者的差异并不显著。林分年龄(Age)是与HEC相关性最高的林分因子,二者呈线性正相关,相关系数达到0.8;单木因子中,接触高(CH)和树高(H)与HEC呈显著的线性正相关关系,相关系数为0.9左右。林分密度(SD)和竞争指数(CI)与HEC呈负相关,但该现象主要是受Age、CH和H的影响。【结论】采用相对叶生物量累积达到总叶生物量90%所对应的位置作为判定有效冠的依据具有一定可行性,处于该位置之上的相邻轮枝的高度即为有效冠高。有效冠长占总冠长的比例平均为四分之三,最小值为二分之一,本研究结果为长白落叶松幼龄林的人工整枝提供了科学依据。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
陈东升 孙晓梅 李凤日 贾炜玮
以落叶松人工林为研究对象,采用枝解析和节子剖析技术,获取了95株解析木和2 165个节子数据,以树木和节子自身因子为自变量建立了节子内部特征模型,包括节子直径和角度模型、节子中健全节和疏松节长度模型。模型很好地描述了节子内部特征因子的变化规律,揭示了节子内部特征因子随林木和自身变量变化的机制。结果表明:节子直径、节子角度和健全节长度都随着其所在位置高度的增加而增大,随着树木胸径的增大而增大;疏松节长度随着胸径的增大呈现增大趋势,但节子自身直径大小对其影响也较大。应用独立检验样本对所建模型进行检验,精度达到了95%以上,这些模型可以应用到林木生长模拟系统中,增加模拟效果。节子内部特征变化规律的研...
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
孟宪宇 谢守鑫
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.
[期刊] 林业科学研究
[作者]
孙晓梅 李凤日 张阳武
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。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
贾炜玮 冯万举 李凤日
【目的】为提高木材质量,本文利用节子剖析数据建立枝条丢失年轮数量的混合效应模型,以达到预测枝条丢失年轮数量的作用,为人工整枝提供一定的理论依据。【方法】以黑龙江省孟家岗林场长白落叶松人工林为研究对象,基于50棵长白落叶松解析木的1 434个节子数据,以Poisson分布为基础,采用SAS9.4软件中的glimmix模块,建立了节子丢失年轮数量的广义线性混合模型,通过计算相应的指标,选出最优混合模型。【结果】在考虑树木效应情况下,包含截距、节子高度、节子相对高度的随机效应参数的混合模型为最优混合效应模型;在考虑等级效应的情况下,包含节子相对位置、节子直径的随机参数的混合模型为最优混合效应模型。综合比较,两个混合模型的拟合效果均好于基础模型,其中考虑树木效应的拟合效果最好。模型的拟合结果表明:节子丢失年轮数量与节子着生高度、节子直径密切相关,位于树干基部的直径较大的节子,由于竞争作用,生长受到抑制,但是生存能力强、存活时间长,故而产生丢失年轮的数量较多。着生位置越靠上的节子,生存条件好,产生丢失年轮的数量少。【结论】通过长白落叶松人工林节子丢失年轮数量混合模型的建立,并对模型的预测效果进行检验,检验结果显示本文的混合模型能对枝条丢失年轮的数量进行预测且偏差较小。在接下来的研究中可以进一步完善,从而为人工整枝提供一定的理论依据。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
孙宇 刘盛 田佳歆 程福山 赵士博 王诗俊
【目的】构建一整套林分空间结构优化的评价方法，以此为基础建立林分间伐模型，以期为森林抚育经营提供科学的间伐方案。【方法】以长白落叶松人工林为研究对象，将林木调查因子树高、胸径、冠幅标准化计算后，加权到Delaunays三角网中并确定林分空间竞争单元，计算样地角尺度、大小比数、密集度、开敞度、竞争指数、混交度这6个林分空间结构参数并使用熵权法赋予各参数权重，结合乘除法思想对其进行多目标规划，进而计算出林分空间评价指数（SEE）与林分空间评价等级（SET）。以SEE为基础构建林分均分间伐模型（该模型可以选定林分中空间结构较差的林木并让其较为均匀地分布在林分中）并将其应用到实际样地中。在露水河林业局东升林场设立了20块面积为0.06 hm~2的落叶松人天混林分的正方形样地，利用样地数据分析间伐前后6个林分空间结构参数、SEE、SET、林冠投影图的变化以验证模型的合理性。【结果】将SEE应用到调查林分中发现，20块样地SEE均值为0.138～0.216,SET分布在1级和2级，其中85%的样地属于1级，15%的样地属于2级，根据SET的定义可以判定该林分质量较差，需要进行优化。以评级指数最低的z17号样地为例，对均分间伐模型进行应用后发现，各林分空间结构参数均往优的方向发展，且样地SET从1级提升到2级。【结论】以加权Delaunays三角网为基础，结合乘除法与熵权法思想所构建的林分均分间伐模型，改善了同类模型所存在的缺陷，可以显著优化林分空间结构，对于林分生长与收获预估模型构建具有重要的参考意义。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
姜立春 潘莹 李耀翔
以大兴安岭松岭林业局３６株天然兴安落叶松２ ３０６个枝条数据为研究对象，采用误差变量联立方程组方法，构建兴安落叶松枝条基径、枝长和角度联立方程组模型系统，同时对比了４种参数估计方法。结果表明，似乎不相关回归过程ＳＵＲ（Ｓｅｅｍｉｎｇｌｙ ＵｎＲｅｌａｔｅｄ ＲｅｇＲｅＳＳｉｏｎ）法能够解释模型间误差相关性和降低参数估计值的标准误。该系统拟合和检验精度都表现较好，本文所建立的枝条特征联立方程组模型系统能较好地描述兴安落叶松枝条特征和冠形的变化规律。此外，利用非线性混合模型技术构建了含有林分密度变量的枝条基径、枝长和角度联立方程组模型系统。基于参数估计值的显著性以及精度的提高都表明林分密度对枝条基．．．
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