基于森林资源二类调查数据的思茅松人工林经验收获表的编制
发布时间：2021-11-22 18:46
以云南省澜沧县2016年森林资源二类调查的994个思茅松人工纯林小班数据为研究对象,选用4种生长方程和1种线性回归方程拟合思茅松人工林林木生长过程,利用SPSS19.0和EXCEL2016对5种预选生长模型进行拟合,基于相关指数最大、残差平方和最小的原理,确定了林分平均树高、平均胸径和单位蓄积的最佳生长模型,模型预估精度高达95%以上,对数据T检验结果,其残差均在95%的置信区间。根据拟合的林分平均树高、平均胸径和单位蓄积生长模型及相关公式编制了澜沧县思茅松人工林经验收获表。
【文章来源】：林业调查规划. 2019,44(02)
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
树高预估残差分布Fig.1Ｒesidualdistributionofthetreeheightestimation
从树高、胸径、蓄积的模型检验结果来看，模型检验结果均较好，模型预估精度高达95%以上。为进一步检验林分平均树高、平均胸径和单位蓄积量生长模型，进行林分平均树高、平均胸径和单位蓄积量的预估残差(预估值—实际值)分析(图1、图2、图3)。对数据进行T检验时，其95%的置信区间为(－1.96σ，1.96σ)。图1树高预估残差分布Fig.1Ｒesidualdistributionofthetreeheightestimation由图1可知，树高预估残差均在置信区间(－4.110，4.110)内;由图2可知，胸径预估残差均在置信区间(－4.224，4.224)内;由图3可知，蓄积预估残差均在置信区间(－48.139，48.139)内。3.3林分单位面积株数根据林分调查因子间的关系来确定林分单位面积株数。即通过林分单位蓄积生长模型预测出各年龄的林分蓄积量(M)，根据林木平均单株材积可计算出林分单位面积株数(N)，计算公式为:图2胸径预估残差分布Fig.2ＲesidualdistributionoftheDBHestimation图3蓄积量预估残差分布Fig.3ＲesidualdistributionofthevolumeestimationN=M/V(18)式中:V为单株林木材积，通过查阅云南省一元材积表［12］获得。3.4蓄积平均生长量、连年生长量和生长率根据林分单位蓄积生长模型预测出各年龄的林分蓄积量(M)，然后根据(18)～(20)式求出思茅松人工林单位蓄积量的平均生长量、连年生长量及生长率。以立地指数SI=20为例，将各年龄拟合方程求得结果编制成表，即为澜沧县思茅松人工林经验收获表(表5)。平均生长量=Mt/t(19)连年生长量=(Mt－Mt－n)/n
(17)式中yi为第i株树相应测树因子实测值;^yi为第i株树相应测树因子预测值;N为样本容量;ta为置信水平为a=0.05时t的分布值;T为模型中参数个数;^yi为第i株树相应测树因子预测值的平均值。从树高、胸径、蓄积的模型检验结果来看，模型检验结果均较好，模型预估精度高达95%以上。为进一步检验林分平均树高、平均胸径和单位蓄积量生长模型，进行林分平均树高、平均胸径和单位蓄积量的预估残差(预估值—实际值)分析(图1、图2、图3)。对数据进行T检验时，其95%的置信区间为(－1.96σ，1.96σ)。图1树高预估残差分布Fig.1Ｒesidualdistributionofthetreeheightestimation由图1可知，树高预估残差均在置信区间(－4.110，4.110)内;由图2可知，胸径预估残差均在置信区间(－4.224，4.224)内;由图3可知，蓄积预估残差均在置信区间(－48.139，48.139)内。3.3林分单位面积株数根据林分调查因子间的关系来确定林分单位面积株数。即通过林分单位蓄积生长模型预测出各年龄的林分蓄积量(M)，根据林木平均单株材积可计算出林分单位面积株数(N)，计算公式为:图2胸径预估残差分布Fig.2ＲesidualdistributionoftheDBHestimation图3蓄积量预估残差分布Fig.3ＲesidualdistributionofthevolumeestimationN=M/V(18)式中:V为单株林木材积，通过查阅云南省一元材积表［12］获得。3.4蓄积平均生长量、连年生长量和生长率根据林分单位蓄积生长模型预测出各年龄的林分蓄积量(M)，然后根据(18)～(20)式求出思茅松人工?
【参考文献】：
期刊论文
[1]理论生长方程研究概述[J]. 段爱国,张建国. 华东森林经理. 2013(01)
[2]基于森林资源二类调查数据的杉木人工林收获表编制[J]. 朱雅寒,黄庆丰. 安徽农业大学学报. 2012(02)
[3]闽北杉木人工林经验收获表编制及应用[J]. 胡宗庆. 福建林学院学报. 2004(03)
[4]经验收获表及其在用材林资产评估中的应用[J]. 金德凌,江希钿. 福建林学院学报. 2001(01)
硕士论文
[1]思茅松天然林单木生物量因子相容性模型构建[D]. 郑海妹.西南林业大学 2015
本文编号：3512255
【文章来源】：林业调查规划. 2019,44(02)
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
树高预估残差分布Fig.1Ｒesidualdistributionofthetreeheightestimation
从树高、胸径、蓄积的模型检验结果来看，模型检验结果均较好，模型预估精度高达95%以上。为进一步检验林分平均树高、平均胸径和单位蓄积量生长模型，进行林分平均树高、平均胸径和单位蓄积量的预估残差(预估值—实际值)分析(图1、图2、图3)。对数据进行T检验时，其95%的置信区间为(－1.96σ，1.96σ)。图1树高预估残差分布Fig.1Ｒesidualdistributionofthetreeheightestimation由图1可知，树高预估残差均在置信区间(－4.110，4.110)内;由图2可知，胸径预估残差均在置信区间(－4.224，4.224)内;由图3可知，蓄积预估残差均在置信区间(－48.139，48.139)内。3.3林分单位面积株数根据林分调查因子间的关系来确定林分单位面积株数。即通过林分单位蓄积生长模型预测出各年龄的林分蓄积量(M)，根据林木平均单株材积可计算出林分单位面积株数(N)，计算公式为:图2胸径预估残差分布Fig.2ＲesidualdistributionoftheDBHestimation图3蓄积量预估残差分布Fig.3ＲesidualdistributionofthevolumeestimationN=M/V(18)式中:V为单株林木材积，通过查阅云南省一元材积表［12］获得。3.4蓄积平均生长量、连年生长量和生长率根据林分单位蓄积生长模型预测出各年龄的林分蓄积量(M)，然后根据(18)～(20)式求出思茅松人工林单位蓄积量的平均生长量、连年生长量及生长率。以立地指数SI=20为例，将各年龄拟合方程求得结果编制成表，即为澜沧县思茅松人工林经验收获表(表5)。平均生长量=Mt/t(19)连年生长量=(Mt－Mt－n)/n
(17)式中yi为第i株树相应测树因子实测值;^yi为第i株树相应测树因子预测值;N为样本容量;ta为置信水平为a=0.05时t的分布值;T为模型中参数个数;^yi为第i株树相应测树因子预测值的平均值。从树高、胸径、蓄积的模型检验结果来看，模型检验结果均较好，模型预估精度高达95%以上。为进一步检验林分平均树高、平均胸径和单位蓄积量生长模型，进行林分平均树高、平均胸径和单位蓄积量的预估残差(预估值—实际值)分析(图1、图2、图3)。对数据进行T检验时，其95%的置信区间为(－1.96σ，1.96σ)。图1树高预估残差分布Fig.1Ｒesidualdistributionofthetreeheightestimation由图1可知，树高预估残差均在置信区间(－4.110，4.110)内;由图2可知，胸径预估残差均在置信区间(－4.224，4.224)内;由图3可知，蓄积预估残差均在置信区间(－48.139，48.139)内。3.3林分单位面积株数根据林分调查因子间的关系来确定林分单位面积株数。即通过林分单位蓄积生长模型预测出各年龄的林分蓄积量(M)，根据林木平均单株材积可计算出林分单位面积株数(N)，计算公式为:图2胸径预估残差分布Fig.2ＲesidualdistributionoftheDBHestimation图3蓄积量预估残差分布Fig.3ＲesidualdistributionofthevolumeestimationN=M/V(18)式中:V为单株林木材积，通过查阅云南省一元材积表［12］获得。3.4蓄积平均生长量、连年生长量和生长率根据林分单位蓄积生长模型预测出各年龄的林分蓄积量(M)，然后根据(18)～(20)式求出思茅松人工?
【参考文献】：
期刊论文
[1]理论生长方程研究概述[J]. 段爱国,张建国. 华东森林经理. 2013(01)
[2]基于森林资源二类调查数据的杉木人工林收获表编制[J]. 朱雅寒,黄庆丰. 安徽农业大学学报. 2012(02)
[3]闽北杉木人工林经验收获表编制及应用[J]. 胡宗庆. 福建林学院学报. 2004(03)
[4]经验收获表及其在用材林资产评估中的应用[J]. 金德凌,江希钿. 福建林学院学报. 2001(01)
硕士论文
[1]思茅松天然林单木生物量因子相容性模型构建[D]. 郑海妹.西南林业大学 2015
本文编号：3512255
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/zylw/3512255.html
