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[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
[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] 林业科学研究
[作者]
马浩 陈科屹 徐干君 党禹杰 何友均 王建军
[目的 ]研究不同生境压力下青海云杉的林木胸径生长规律及生长模型，为有效保护、合理经营青海云杉林提供经验模型。[方法 ]利用青海地区青海云杉的树轮数据，计算单木胸径生长量，分析不同起源、不同坡位条件下胸径生长规律，构建单木胸径生长模型，对比与评价不同模型的拟合优度结果。随后选取基础模型，建立考虑起源和坡位的青海云杉单木胸径混合效应模型，采用全部数据对模型进行检验。[结果 ]总体来看，青海云杉生长到胸高位置后，单木胸径生长量随着年龄的增加呈现下降后平缓变化趋势；青海云杉天然林、人工林单木生长的速生期分别为29—44 a、29—39 a，连年生长量(CAI)和平均生长量(MAI)均在0.40 cm以上，随后天然林单木CAI和MAI的变化平缓，人工林的变化幅度较大。不同坡位的单木胸径生长趋势具有差异。生长模型结果显示，不同起源、坡位条件下各树种最优胸径生长模型的决定系数(R2)均在0.913以上，总体相对误差(TRE)和平均系统误差(MSE)均在±2%以内，平均预估误差(MPE)大多在5%以内，平均百分标准误差(MPSE)在35%以内。以Gompertz模型为基础模型构建的混合效应模型的R2为0.702，拟合效果优于基础模型；检验指标TRE为0.03%,MSE为-0.30%,MPE为4.23%,MPSE为29.54%，较基础模型分别下降89.3%、83.5%、20.6%、15.1%。[结论 ]不同生境条件下青海云杉的胸径生长规律具有差异，天然林的快速生长期持续时间长；所构建的单木胸径生长混合效应模型，可以用于估算青海省不同生境条件下青海云杉的林木胸径生长量变化。
[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]
刘鑫 王海燕 雷相东 解雅麟
[目的]以吉林省汪清林业局金沟岭林场12块天然云冷杉针阔混交林样地为对象,基于12 953对实测树高-胸径数据,结合林分优势高分树种(组)建立基于BP神经网络的标准树高模型。[方法]在确定隐层节点数后经过反复训练得到各树种(组)的适宜模型结构,使用相同的建模数据(8块样地)求解两个传统的树高方程,再利用未参与建模的4块样地分别验证模型。[结果]表明:落叶松、云杉的适宜模型结构(输入层节点数:隐藏层节点数:输出层节点数)为2:5:1;红松、中阔(白桦、大青杨、榆树和杂木)的适宜模型结构为2:4:1;冷杉的适
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
卢军 张会儒 雷相东 杨英军 王全军
采用长白山林区２０１３年调查的１２块１ ｈｍ２固定样地中５个树种的幼树树高－胸径数据，用３５个树高曲线经验模型进行模拟、筛选。结果表明，Ｃｕｒｔｉｓ于１９６７年提出的三次多项式ｈ＝ａ０＋ａ１ｄ＋ａ２ｄ２＋ａ３ｄ３能够很好地拟合５个树种幼树的树高－胸径模型，决定系数（ｒ２）最高可达０．７８６ ５。用独立样本数据对该模型进行检验，结果表明，模型的表现能力良好，能够适用于本地区的云冷杉针阔混交林的幼树树高－胸径模拟。以空间代替时间的方法分析５个树种的幼树树高生长规律，发现色木幼树树高较大；红松和冷杉幼树树高生长类似；云杉幼树树高初期较小，而后期生长很快。本文提出的幼树树高模型可为抚育经营提供参考。
[期刊] 林业科学
[作者]
张雄清 张建国 段爱国
以江西杉木密度试验林为例,分别基于贝叶斯法和传统法(非线性最小二乘法)估计杉木人工林树高生长模型,并在贝叶斯法中考虑无信息先验分布和有信息先验分布。结果表明:利用贝叶斯法估计杉木人工林树高生长模型,预测值的可靠性比传统法好,而且基于有信息先验分布估计杉木人工林树高生长模型要略好于无信息先验分布。这是因为利用生长模型预测杉木人工林树高生长存在着一定的不确定性,使得利用传统的估计方法分析杉木人工林生长模型稳定性比较低,可靠性也相对较差。贝叶斯法综合利用了先验信息和样本信息,而传统法仅利用了样本信息,而且贝叶斯法把模型参数看作是随机变量,更能反映杉木人工林树高生长的本质,预测杉木人工林树高的可靠性更...
[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]
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] 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。
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]
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] 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
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