为构建高精度的油松人工林生长模型，准确预估油松人工林生长动态变化，利用北京、辽西、辽东调查的１８５块油松人工林固定样地复测数据，选择１３个与距离无关的竞争因子，利用相关性评价法研究油松人工林单木胸径生长及与竞争因子的关系。结果表明：北京地区油松人工林单木胸径定期生长量频率呈反＂Ｊ＂型分布，而辽东和辽西地区的则呈单位左偏分布；北京地区油松人工林单木胸径定期生长量最大，生长量分布范围为１～５．１ｃｍ，８０％以上随机分布在１～３ｃｍ附近，平均为２．２７ｃｍ，其次是辽东地区，生长量分布范围为０．１５～２．１５ｃｍ，７０％以上随机分布在０．１～１ｃｍ附近，平均为１．７４ｃｍ，辽西地区油松胸径生长量最小，．．．

基于大量油松中幼人工林固定复位样地数据,选用林木大小、立地条件和林分竞争因子为自变量构建油松中幼人工林单木胸径生长的线性回归预测模型。模型复相关系数R2为0.699,影响油松单木胸径生长量的因素从大到小依次为竞争因素>立地条件>林木大小;油松单木胸径生长量随坡度增大、海拔升高、林分密度变大而减小;利用油松检验数据库对模型进行预估效果检验发现,油松平均胸径生长量预测值为1.3861略高于实测值1.3753cm,经T检验差异不显著。

以江西省杉木人工林4次调查数据为例,建立单木胸径生长量随机截距效应混合模型,分别考虑样地层次、区域层次及多层次的随机截距效应,并在考虑多层次效应时考虑了存在的异方差和自相关问题,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法相比,采用混合效应模型方法后模型的模拟效果和验证精度均有提高;选择适合的异方差和自相关函数后,模拟结果比只考虑随机截距效应有更好的适应性;实际应用中考虑多层效应要比单层效应模拟效果好。

近年来,地形和竞争对树木生长影响机制的研究备受关注。本文基于黑龙江凉水国家级自然保护区内9 hm2典型阔叶红松林动态监测样地,使用2010年和2015年的野外调查数据,分析了地形(坡向、坡度、坡位)和树木间竞争对阔叶红松林主要组成树种胸径生长的影响。结果表明:紫椴、色木槭、冷杉径级Ⅰ(1 cm≤DBH<0.05);竞争对红松、紫椴、色木槭、水曲柳、冷杉、枫桦、青楷槭径级Ⅰ以及红松、紫椴、色木槭、冷杉、春榆径级Ⅱ的胸径年均生长量有显著影响(P<0.05)。总体上,阔叶红松林中耐荫和非耐荫树种组的胸径年均生长

【目的】无人机遥感的迅速发展为胸径预估提供了新方向，本研究适用于通过无人机遥感技术提取样地单木树冠因子后，估算胸径及林分每公顷断面积等指标，实现精准高效的森林资源监测与管理。【方法】根据福建省将乐国有林场33块杉木人工林地面调查数据，利用10种传统模型与2种机器学习方法分别对单木胸径进行估测，并基于不同的自变量组合形式来分析不同因子对胸径估测的影响。【结果】根据传统模型参数拟合结果可以看出，树冠半径与胸径呈显著正相关，林分密度、偏冠因子及竞争指数与胸径均呈显著负相关。传统模型建模过程中所引入最优竞争指数为树冠重叠内角相关的CI2，模型逻辑斯蒂模型拟合结果最优，幂函数（有截距）模型次之。而在使用检验数据进行估测时，幂函数（有截距）有着最好的估测效果。随机森林模型均具有较好的拟合效果，使用检验数据进行估测，不同竞争指数对模型拟合提升程度不同，与树冠重叠面积相关的竞争指数CI3取得了最好的效果。支持向量回归模型拟合优度小于随机森林，略大于传统模型。对胸径进行估测时，包含与竞争木大小相关的竞争指数CI4的模型为最优模型。【结论】传统模型和机器学习模型在拟合与估测单木胸径上均取得了一定的效果，利用机器学习模型效果更优。在模型的不同自变量组合中，加入有关树冠的竞争指数能使模型预测精度提高，决定系数R~2增加，E_(MA)、E_(RMS)及A_(IC)减小。传统模型的最优竞争指数为重叠内角相关的竞争指数CI2，在机器学习方法中与对象木和竞争木大小相关的竞争指数CI3和CI4也取得了较好的效果。此外，偏冠指数对于胸径估测的提升效果仍需进一步验证。

为筛选北京油松Pinus tabulaeformis人工林的最适竞争指数,获取油松人工林科学经营管理的依据和理论支撑,以九龙山油松人工林内的1 054株油松对象木及4 216株竞争木为研究对象,通过Hegyi竞争指数、 Bella竞争指数(CIOi)及基于交角的林木竞争指数(d_α_CIi)进行生物量回归分析和k折交叉验证,筛选并分析油松人工林的最适竞争指数。结果显示:油松的径级分布呈略正偏的正态分布,88.24%的个体分布在10～25 cm径级内;油松生物量与d_α_CIi, Hegyi竞争指数服从幂函数关系,CIOi服从指数函数关系。d_α_CIi与油松生物量的决定系数(R2)、10次10折交叉验证R2值均最高,R2损失量最小,量化效果最好;Hegyi竞争指数次之,CIOi最差,说明d_α_CIi是量化北京典型油松人工林竞争强度的最佳指标。林木竞争受数量、大小和物种共同影响。随着油松对象木胸径的增大,竞争指数逐渐减小,其上方遮盖所占竞争指数比例也逐渐降低,甚至没有。当油松胸径不小于20 cm时(约总体前1/4),随径级增大其竞争指数变化不显著;据此对油松胸径小于20 cm的个体进行合理抚育间伐,能改善油松林结构。油松所受竞争主要来自种内,占总竞争强度的93.64%,种内竞争木数量、竞争强度随径级呈先增大后减小的趋势,而种间竞争木数量、竞争强度随径级总体上呈先减小后增大趋势,表明种内竞争大于种间及两者间的垂直空间分离是物种共存的重要条件。图5表5参34

【目的】单木生长受气候、林分等多种因子影响,需要利用适当的方法厘清气候以及林分中影响林木生长的主导因子。随机森林等机器学习方法提供了一种新的途径,需要检验利用随机森林算法分析气候和林分因子对林木生长影响的可靠性,为森林生长收获预估提供新的方法。【方法】以吉林省汪清林业局20块落叶松-云冷杉混交林固定样地25年(1986—2010年)间连续调查数据作为研究材料,候选气候和林分因子52个,利用随机森林算法建立了包含气候和林分的单木胸径生长模型,分析气候和林分因子对单木胸径年平均生长量的影响:基于52个超参数组合(决策树数目ntree=1 000、决策树每个结点随机选择的预测变量个数mtry={1, 2,···, 52})构建了52个随机森林模型,利用10折交叉验证法分别训练和评估52个随机森林模型;基于完整数据集,利用最优随机森林模型分析自变量对单木胸径年平均生长量影响的相对重要性以及偏依赖关系。【结果】ntree=1 000、mtry=12所对应的模型是52个模型中具有最佳泛化能力的模型,该模型具有最大的交叉验证决定系数R2cv(R2cv=0.54),以及最小的交叉验证均方根误差RMSEcv、交叉验证平均绝对偏差MAEcv和交叉验证相对均方根误差rRMSEcv(RMSEcv=0.14 cm、MAEcv=0.10 cm、rRMSEcv=50%)。单木胸径年平均生长量受林分因子的影响极大,相对重要性超过80.00%。8个林分因子中,大于对象木的林木断面积之和BAL对单木胸径年平均生长量影响最大,林分每公顷株数N对单木胸径年平均生长量影响最小,其他因子对单木胸径年平均生长量影响介于两者之间;单木胸径年平均生长量随BAL、林分每公顷断面积BA、N以及林分断面积平均胸径Dg的增加而下降,随对象木胸径与林分断面积平均胸径之比RD、林木期初胸径D0以及对象木胸径与林分中最大林木胸径之比DDM的增加而增加。单木胸径年平均生长量受气候因子的影响较小,相对重要性低于20.00%。44个气候因子对单木胸径年平均生长量的影响均较小(相对重要性均<1%),其中,生长季平均降水量(4—9月)与年均降水量之比Pratio、年总太阳辐射时长Asr、生长季平均降水量(4—9月)与生长季相对湿度(4—9月)之比Gspgsrh以及生长季太阳辐射时长(4—9月)Gssr是前4个相对重要的变量。【结论】随机森林模型能够较好地解析各变量与单木胸径年平均生长量之间复杂的关系,单木胸径年平均生长量受林分因子的影响极大,而受气候因子的影响较小。总体而言,在局部尺度上,林分因子是影响单木胸径生长的主导因子,而气候因子对单木胸径生长的解释能力有限。随机森林模型具有一定的泛化能力和统计可靠性,产生的变量重要性和偏依赖图具有合理的林学意义。

【目的】预测和研究蒙古栎天然林的生长与发展规律,以更好地经营蒙古栎天然林。【方法】以蒙古栎天然林为研究对象,基于吉林省汪清林业局195块蒙古栎林固定样地的2期复测数据,通过分析已有的16个普通树高曲线模型和16个标准树高曲线模型并对比2种模型的拟合结果,建立蒙古栎林的单木树高曲线模型。【结果】最终确定的蒙古栎林最优普通树高曲线模型的决定系数R2为0.728,调整决定系数R2adj为0.721,均方根误差为2.291m,相对均方根误差为0.158,平均误差为0.118m,平均绝对误差为1.794m。最优标准树高曲线模型的决定系数R2为0.907,调整决定系数R2adj为0.901,均方根误差为1...

【目的】探索神经网络技术对杉木人工林胸径生长的模拟和预测能力,以寻求最优模型。【方法】以江西大岗山杉木人工林为研究对象,依据林木生长理论,用林龄(A)、立地指数(SI)和初植密度(N)3个因子构建平均胸径生长BP模型;通过定量和定性分析相结合的方法对模型选优,并将最佳模型与拓展的Richards模型比较;最后将优化模型应用于未参与建模的样地。【结果】最佳BP模型为Levenberg-Marquardt算法3∶5∶1结构模型(LM351),R2=0.984,MSE=0.196;拓展的Richards模型R2=0.964,MSE=0.433。LM351模型经校正后,适合预测福建邵武杉木人工林胸径生...

采用线性模型对北京地区57株侧柏Platycladus orientalis解析木和60株油松Pinus tabulaeformis解析木的带皮胸径(DOB)与去皮胸径(DIB)的关系进行了拟合,得到侧柏和油松的带皮胸径与去皮胸径的数学模型分别为DIB侧柏=0.918DOB侧柏,DIB油松=0.916DOB油松,从而间接得到侧柏和油松的树皮厚度方程分别为B侧柏=0.082DOB侧柏,B油松=0.084DOB油松,树皮调整因子分别为K侧柏=1.089,K油松=1.092。这些模型的建立和因子的取得可优化北京地区侧柏、油松树木直径生长模型。

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.

【目的】林木胸径是森林调查和经营评价的重要因子,通过对翅荚木人工同龄林各径阶林木叶结构型与功能型指标的测定与分析,探明其叶片性状与胸径生长关系,为翅荚木优良种质资源选择和养分精准管理提供理论依据。【方法】采用主成分分析法确定影响翅荚木人工同龄林胸径生长的叶片性状指标,并分析其对胸径生长的影响。【结果】不同径阶翅荚木单叶面积(ILA)、比叶面积(SLA)、叶相对含水率(LRWC)、叶碳含量(LCC)、叶氮含量(LNC)、叶磷含量(LPC)、C/N、C/P、N/P及单位叶面积氮、磷含量(Narea与Parea)存在显著差异; ILA与LRWC等叶结构型性状指标及Parea、C/P、LPC和N/P等叶功能型性状指标对其胸径生长具有重要影响。其中,ILA和Parea均与胸径生长量呈极显著线性正相关关系(P

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,...

[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。

【目的】研究陕西省宁东林业局华北落叶松人工林林分胸径分布规律,为区内华北落叶松人工林的可持续经营提供理论依据。【方法】在研究区设置华北落叶松人工林样地并进行调查,测定林木胸径,分析其分布规律,用正态分布函数拟合林分胸径分布规律,在此基础上,提出胸径结构调整方案。【结果】研究区华北落叶松人工林胸径分布均呈左偏的单峰曲线,随着林分密度的增大,曲线左偏程度变大,平均胸径变小;应用正态分布函数能较好地描述该区华北落叶松人工林的胸径分布,并可预测林分产量。【结论】研究区华北落叶松人工林胸径结构不合理,小径阶和大径阶林木较少,急需进行调整,以使其达到合理的胸径结构。