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[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
魏晓慧 孙玉军 马炜
利用Richards生长方程构建杉木Cunninghamia lanceolata树高生长模型。以福建省三明市将乐县国有林场杉木人工林为研究对象,基于15块杉木人工林标准地野外调查数据,在分析林分相对胸径(dR)和相对树高(hR)规律的基础上,拟合了胸径-树高曲线、胸径-株数累积(%)曲线以及树高-株数累积(%)曲线。根据林分结构现状,应用SPSS 20统计软件模拟了杉木树高生长模型。结果表明:在95%置信区间内,模型的相关指数达到了0.993,求得参数A=28.606,B=1.094,k=0.031,m=-0.466,且各参数的估计值符合杉木的生长规律。此模型大大提高了林木树高因子的模拟精度...
[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] 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] 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]
惠刚盈 盛炜彤
简要介绍了德国著名生物统计学家Ｂ．Ｓｌｏｂｏｄａ的树高生长模型。本研究将该方程应用于杉木人工林的优势高生长模拟中，获得良好的模拟效果。分析结果认为，用Ｓｌｏｂｏｄａ树高生长方程拟合多形指数曲线，不会导致指数年龄时的树高与指数级不符的矛盾，同时能确保拐点参数的生物意义，并且用非线型二乘法解方程参数时不需要做任何特殊处理。
[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]
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] 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] 林业科学研究
[作者]
马莉燕 张怀清 李永亮 郭明春 张晔珵
基于林分尺度的3-PG模型原理,在考虑单木林分生理生态过程的基础上,改进了生物量积累和分配子模型,建立适应于单木生长的生理生态过程模型,实现基于单木过程模型的林分生长预测。选择胸径和树高生长量2个指标与实测值对比分析,结果表明:改进模型对胸径和树高生长量的模拟平均精度分别为95.57%和91.16%,均明显高于3-PG模型对应的89.4%和85.18%的平均模拟精度,改进模型的模拟精度显著提高,模拟效果更好。
关键词：
3-PG模型 单木生长模拟 杉木林分生长
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
张少昂 王冬梅
本文从Richards方程的基础——Bertalanffy生长理论对树木生长适用性的分析出发,从理论上探讨了Richards方程作为描述树木生长方程的适用条件和局限性;从树木组成结构——心、边材的特点出发,构造了一种新的树木生长方程:该生长方程满足作为理论生长方程所应有的解析特性,而且克服了Richards方程的不足.文中还对心、边材比率变化过程的假设进行了验证.
[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] 中南林业科技大学学报
[作者]
李斌成 杜超群 袁慧 吴楚 陈书杭 曾勇 许业洲
以湖北省杉木主要栽培区的92块标准地优势木解析资料为基础数据,利用7种理论生长方程以及其中5种模型的差分方程进行优势高生长模型的拟合,选择较优树高生长模型分别采用导向曲线法和差分方程法编制立地指数表,并通过检验和对比分析选择较适于本地区杉木人工林立地指数表的编制方法和类型。结果表明:理论生长方程及其差分方程构建的树高生长模型均具有良好的拟合优度,两者的决定系数分别超过了0.85和0.98,经模拟检验和残差分析,后者拟合精度明显优于前者,而理查德理论模型及其差分方程均优于其他生长方程构建的模型。选择理查德模型和考尔夫模型差分方程为基础方程,以20 a为标准年龄和2 m为指数级,分别采用相应的导向曲线法和差分方程法编制单形和多形立地指数表,两者均达到了显著性检验,但多形立地指数表预测精度更高,更适于湖北省杉木人工林的立地评价。
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