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[期刊] 林业科学
[作者]
鲁乐乐 王震 张雄清 张建国
【目的】探索杉木人工林单木胸径生长量变化的驱动因子,比较不同驱动因子的重要性,构建不确定性单木胸径生长模型,为杉木经营管理者科学经营管理杉木人工林提供参考。【方法】以福建省邵武市卫闽林场杉木密度试验林为研究对象,采用贝叶斯模型平均法(BMA)和逐步回归法(SR)分析杉木单木胸径生长量与内部因子(林分变量因子)和气候因子的关系,构建杉木单木胸径生长模型。【结果】杉木单木胸径年均生长量受气候因子影响较小,主要受竞争因子和单木大小因子影响。单木胸径生长量随林分密度、林分平方平均胸径、大于对象木的断面积和、年龄、冬季平均最低温度增加而减小,随期初胸径、胸高断面积、优势木平均高、最冷月平均温度、最热月平均温度、年均降雨量增加而增加。基于SR获得模型的后验概率小于BMA获得最佳模型(最高后验概率)或SR模型不在BMA模型空间前几个后验概率高的模型中。【结论】杉木单木胸径生长量随竞争增加而减小,随温度和降雨增加而增加。贝叶斯模型平均法考虑所有可能变量的组合,能够反映出模型的不确定性。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
王震 鲁乐乐 张雄清 张建国 姜丽 段爱国
[目的]探究杉木林分蓄积量变化的影响因素,为在气候变化背景下科学经营管理杉木人工林提供理论支撑。[方法]以福建邵武卫闽林场的杉木(Cunninghamia lanceolata)人工密度试验林为研究对象,分别利用贝叶斯模型平均法(BMA)和逐步回归法(SR)构建杉木林分蓄积量与林分变量因子(包括初植密度、每公顷胸高断面积、每公顷株数、平方平均胸径、林分优势高、年龄)和气候因子(包括年均气温、最热月平均温度、最冷月平均温度、年均降水量、年均湿热指数、低于0℃天数、夏季平均最高温度、冬季平均最低温度、春季平均气温)的关系模型。[结果]杉木林分蓄积量随着每公顷胸高断面积、平方平均胸径、林分优势高、年龄、夏季平均最高温、春季平均温和低于0℃天数的增加而增加,对于诸多的影响因子,SR法所确定的模型并不在BMA选出的后验概率较高的前5个模型中,模型表现出一定的不确定性,从模型后验概率角度看,SR模型精度较低。[结论]杉木林分蓄积量受到林分变量因子和气候因子的显著影响。相比于SR法,在构建杉木林分蓄积量模型方面,BMA方法考虑了模型的不确定性,模型表现更好。
[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]
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] 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] 北京林业大学学报
[作者]
娄明华 张会儒 雷相东 卢军
林木间普遍存在着空间自相关，这直接关联着林木间的竞争与相互作用。单木胸径树高模型是森林生长、收获与预测的基础，忽略林木间的空间自相关将会导致胸径树高模型的普通最小二乘（ＯＬＳ）回归违背残差独立分布假设，导致犯第一类错误的可能性变大，以及模型参数标准差的有偏估计和回归模型估计的有效性降低。因此，本文选择我国东北地区主要森林类型即天然云冷杉针阔混交林为研究对象，考虑林木间的空间自相关，选用合适的线性化单木胸径树高ＯＬＳ模型为基准模型，利用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），构建该混交林的单木胸径树高模型。与此同时，每个ＳＡＲ．．．
关键词：
空间自相关 胸径 树高 自回归模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
王自成 朱家明 陈华友
组合预测方法能有效集成各个单项预测方法的信息,因而在预测实践中有广泛的应用。组合预测模型中单项预测方法的筛选是一个重要的研究问题。文章从统计的观点出发,提出了基于逐步回归筛选的回归组合预测模型。该方法利用回归系数对应的p值来逐步筛选单项预测方法,直至建立回归组合预测模型。利用人口数据进行了实例分析,结果表明:与现有的组合预测方法进行对比,筛选后的回归组合预测方法有更高的预测精度。
关键词：
组合预测 逐步回归 筛选
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
余黎 雷相东 王雅志 杨英军 王全军
基于吉林省汪清林业局落叶松-云冷杉林长期固定样地25年观测数据,采用广义可加模型方法,建立了包含气候因子的单木胸径生长模型,研究气候因子对单木胸径生长的影响及不同树种的响应差异。结果表明:生长季≥5℃积温、生长季最低气温、年平均总降水量、月气温差以及年平均气温与年平均总降水量之比5个气候因子对该类型的落叶松、红松、冷杉、云杉、慢阔和中阔6个树种(组)的单木的年平均胸径生长量都有显著的影响,但不同树种组的气候响应变量和程度不同。对含气候和林分因子的全模型、仅含林分因子的部分模型以及仅含气候因子的部分模型进行了统计分析,结果显示:3类模型分别能解释50.8%、45.7%和29.5%的胸径生长变异,...
关键词：
气候变化 广义可加模型 单木胸径生长
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙丽芹 常安定 位龙虎 魏伟平
为了对城市的用水量有个更精确的预测,文章将逐步回归模型与灰色预测模型相结合,提出了一种基于灰色预测——逐步回归的总用水量预测模型。该模型以逐步回归方法为基础,利用灰色相关性分析方法对观测数据进行处理,进而对预测模型的因变量进行筛选,并将灰色理论引入到回归模型分析中,对预测模型进行改进。通过实例分析可知:所提出的耦合模型与单一预测模型相比,在一定程度上改善了预测效果,达到了简化模型、提高拟合精度和增强模型预测能力的目的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘立祥
文章通过对因变量有显著作用的变量加入回归方程,而排除一些影响不显著的变量,建立一个"最优"的自变量子集。通过对自变量的选择和逐步回归分析进行详尽的介绍,以期为使用该方法提供借鉴。
关键词：
自变量 选择 逐步回归
[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] 中南林业科技大学学报
[作者]
宁金魁 王光玉 许诺 黄锦程 欧阳勋志 刘洪生 臧颢
【目的】阔叶次生林是一种复杂的异龄复层林，林木的胸高断面积生长量决定了林分的林分质量和碳汇能力。本研究旨在探讨阔叶复层次生林胸高断面积年均生长量（BAI）受个体大小、试验林、林层等因素的影响。【方法】以赣南地区3个林分结构各异的阔叶次生林试验林为研究对象，根据树高及树种组成的差异，分别将3个试验林划分3个林层和6种经营类型，采用分位数回归模型，设19个分位数（τ∈{0.05,0.10,0.15，…，0.90,0.95}），建立了胸高断面积年均生长量与胸径（DBH＿2021）、高径比（H＿D＿ratio）、林层、试验林类型、经营类型等之间的非线性回归关系，并采用了AIC、Rτ2、MAD、MD等指标评价各分位数回归模型。【结果】1)3个试验林之间的BAI差异显著，但同一试验林内作业样地和对照样地的BAI差异在统计上表现不显著；2)AIC值最低时的分位数回归模型为log(BAI)τ～log(DBH＿2021)+DBH＿2021+H＿D＿ratio，分位数τ=0.45时，BAI的分位数模型最优，此时BAI的最佳分位数回归模型的拟合系数Rτ2为0.535 3，考虑林层、试验林类型、经营类型时，拟合系数又分别提高了10%，分别为0.638 3（考虑林层、试验林类型）、0.638 9（考虑林层、经营类型）；3)log(DBH＿2021)、H＿D＿ratio、林层、发育阶段、经营类型对BAI的影响都是正效应。【结论】基于胸径、高径比、林层、试验林类型、经营类型构建的单木胸高断面积生长分位数模型可为阔叶次生林的提质增效技术提供量化依据。
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