杉木人工林地位指数和优势高生长模型研究
发布时间：2020-12-22 03:34
地位指数法是评价森林立地质量最常用的一种方法,优势高是地位指数模型中重要的参数。本研究以杉木优势高生长为切入点,利用福建省将乐国有林场杉木人工林65块固定标准地的连续观测数据和20株杉木优势木树干解析数据,基于Richards方程、Lundqvist-Kolf方程和Hossfeld方程3个树高生长方程,分别使用代数差分法（ADA）、广义代数差分法（GADA）和与年龄无关的方法一共建立了 21个杉木人工林优势高生长模型。在每个方法建立的模型中分别选出2个或者3个拟合效果较好的模型对其进行预测效果分析。模型对比和检验时结合了统计学分析和生物学涵义,利用统计指标和图形分析挑选出最优模型。主要结论如下:1、使用ADA法建立的6个杉木优势高生长模型中,以Lundqvist-Kolf生长方程为基础方程,参数a为自由参数推导而来的模型M3为最优模型。其地位指数曲线簇为同形、多水平渐近线的地位指数曲线。2、使用GADA法建立的6个杉木优势高生长模型中,以Hossfeld方程作为基础方程,假设自由参数a=b1+X和b=b2/X推导而来的模型E5是最优模型。由模型E5生成的地位指数曲线簇是S形的可变渐近线...
【文章来源】：北京林业大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：62 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
解析木树高生长过程
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均方根误差分别为１．３４７、１．５６５和１．１４０，三者差别不大。综合三个统计指标来看，??模型Ｅ５的调整后的决定系数最大且均方根误差最小，因此认为模型Ｅ５的预测效果??最好，其次是模型Ｅ１，模型Ｅ３预测效果最差。??表４－４拟合效果最好的三个广义代数差分模型预测精度检验??Ｔａｂｌｅ?４－４?Ｔｈｅ?ｔｅｓｔ?ｏｆ?ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ?ａｃｃｕｒａｃｙ?ｆｏｒ?ｔｈｒｅｅ?ｂｅｓｔ－ｆｉｔｔｅｄ?ＧＡＤＡ?ｍｏｄｅｌｓ??模型?Ｒ２ａｄｊ?ＭＥ?ＲＭＳＥ??Ｅｌ?０．９３６?０．３５９?１．３４７??Ｅ３?０．８９８?－０．０３６?１．５６５??Ｅ５?０．９４１?０．３８２?１．１４０??对三个模型的预测结果进行Ｆ－检验的结果（图４－３）表明能够接受截距为０、斜??率为１的原假设，三个模型的优势高预测值（／／＾）与优势高观测值（／／＾）的线性关??系很明显。表明模型?Ｅ１?（尸＝５４８８，／？－ｖａ／ｗｅ＜?０．０１）、模型?Ｅ３?（７＾＝５３５０，??０．０１）和模型Ｅ５?（Ｆ?＝?４８６?８，?ｐ－ｖＭ化＜０．０１）在预估地位指数时没有系统误差。??ｒ＝?－．＋．°Ｈｒｅ?＝?０．９５５３＋０．９２５５Ｈｏｂｓ１ｒ＝－．＋．
【参考文献】：
期刊论文
[1]立地质量评价研究进展[J]. 郭艳荣,吴保国,刘洋,鞠洪波,王超群. 世界林业研究. 2012(05)
[2]加拿大哥伦比亚省美国黄松广义代数差分型地位指数模型[J]. 赵磊,倪成才,Gordon Nigh. 林业科学. 2012(03)
[3]森林立地分类与质量评价研究进展[J]. 滕维超,万文生,王凌晖. 广西农业科学. 2009(08)
[4]混合效应模型在森林生长模型中的应用[J]. 李春明. 林业科学. 2009(04)
[5]一般线性混合模型中的最佳线性无偏估计和谱分解估计[J]. 徐礼文,王松桂. 数学物理学报. 2009(02)
[6]森林立地质量评价的可变生长截距模型与应用[J]. 郭晋平,张浩宇,张芸香. 林业科学. 2007(10)
[7]基于遥感技术的云台山立地分类及质量评价[J]. 王永昌,张金池. 南京林业大学学报(自然科学版). 2007(01)
[8]杉木人工林优势高生长模拟及多形地位指数方程[J]. 段爱国,张建国. 林业科学. 2004(06)
[9]国内立地质量评价研究浅析[J]. 杨文姬,王秀茹. 水土保持研究. 2004(03)
[10]用Mixed和Nlmixed过程建立混合生长模型[J]. 李永慈,唐守正. 林业科学研究. 2004(03)
硕士论文
[1]关帝山华北落叶松林多型立地指数曲线模型和可变生长截距模型研究[D]. 张磊.山西农业大学 2016
[2]旺业甸实验林场立地分类与质量评价研究[D]. 汪笑安.北京林业大学 2013
[3]杉木人工林立地指数方程的研究[D]. 相聪伟.中国林业科学研究院 2010
[4]基于GIS的王家沟流域林业立地评价及其管理系统的研究[D]. 樊良新.西北农林科技大学 2004
本文编号：2931060
【文章来源】：北京林业大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：62 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
解析木树高生长过程
°?ｌ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?°?Ｉ￣（?Ｉ?ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ??０?５?１０?１５?２０?２５?３０?０?５?１０?１５?２０?２５?３０??优势高观测值／ｍ??注：虚线表示?／／／７厂＾＝／／〇＆。Ｔｈｅ?ｄｏｔｔｅｄ?ｌｉｎｅｓ?ｉｎｄｉｃａｔｅｄ??图４－１模型Ｍ３模型Ｍ５的优势木树高预测值与观测值??Ｆｉｇｕｒｅ?４－１?Ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ?ｄｏｍｉｎａｎｔ?ｈｅｉｇｈｔ?ａｇａｉｎｓｔ?ｏｂｓｅｒｖｅｄ?ｄｏｍｉｎａｎｔ?ｈｅｉｇｈｔ?ｆｏｒ?ｍｏｄｅｌ?Ｍ３?ａｎｄ?Ｍ５??４．１．３地位指数曲线??此外，为了评估所选２个ＡＤＡ优势高生长模型生成的地位指数曲线，将模型中??参数６固定设置为２０ａ，将／ｎ依次设置为１０，?１２，?１４，…，２６，以此绘制地位指数曲??线簇（如图４－２）。即以２０ａ为基准年龄、指数级距为２ｍ生成的地位指数曲线簇，??地位指数范围为１０？２６?ｍ。??
均方根误差分别为１．３４７、１．５６５和１．１４０，三者差别不大。综合三个统计指标来看，??模型Ｅ５的调整后的决定系数最大且均方根误差最小，因此认为模型Ｅ５的预测效果??最好，其次是模型Ｅ１，模型Ｅ３预测效果最差。??表４－４拟合效果最好的三个广义代数差分模型预测精度检验??Ｔａｂｌｅ?４－４?Ｔｈｅ?ｔｅｓｔ?ｏｆ?ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ?ａｃｃｕｒａｃｙ?ｆｏｒ?ｔｈｒｅｅ?ｂｅｓｔ－ｆｉｔｔｅｄ?ＧＡＤＡ?ｍｏｄｅｌｓ??模型?Ｒ２ａｄｊ?ＭＥ?ＲＭＳＥ??Ｅｌ?０．９３６?０．３５９?１．３４７??Ｅ３?０．８９８?－０．０３６?１．５６５??Ｅ５?０．９４１?０．３８２?１．１４０??对三个模型的预测结果进行Ｆ－检验的结果（图４－３）表明能够接受截距为０、斜??率为１的原假设，三个模型的优势高预测值（／／＾）与优势高观测值（／／＾）的线性关??系很明显。表明模型?Ｅ１?（尸＝５４８８，／？－ｖａ／ｗｅ＜?０．０１）、模型?Ｅ３?（７＾＝５３５０，??０．０１）和模型Ｅ５?（Ｆ?＝?４８６?８，?ｐ－ｖＭ化＜０．０１）在预估地位指数时没有系统误差。??ｒ＝?－．＋．°Ｈｒｅ?＝?０．９５５３＋０．９２５５Ｈｏｂｓ１ｒ＝－．＋．
【参考文献】：
期刊论文
[1]立地质量评价研究进展[J]. 郭艳荣,吴保国,刘洋,鞠洪波,王超群. 世界林业研究. 2012(05)
[2]加拿大哥伦比亚省美国黄松广义代数差分型地位指数模型[J]. 赵磊,倪成才,Gordon Nigh. 林业科学. 2012(03)
[3]森林立地分类与质量评价研究进展[J]. 滕维超,万文生,王凌晖. 广西农业科学. 2009(08)
[4]混合效应模型在森林生长模型中的应用[J]. 李春明. 林业科学. 2009(04)
[5]一般线性混合模型中的最佳线性无偏估计和谱分解估计[J]. 徐礼文,王松桂. 数学物理学报. 2009(02)
[6]森林立地质量评价的可变生长截距模型与应用[J]. 郭晋平,张浩宇,张芸香. 林业科学. 2007(10)
[7]基于遥感技术的云台山立地分类及质量评价[J]. 王永昌,张金池. 南京林业大学学报(自然科学版). 2007(01)
[8]杉木人工林优势高生长模拟及多形地位指数方程[J]. 段爱国,张建国. 林业科学. 2004(06)
[9]国内立地质量评价研究浅析[J]. 杨文姬,王秀茹. 水土保持研究. 2004(03)
[10]用Mixed和Nlmixed过程建立混合生长模型[J]. 李永慈,唐守正. 林业科学研究. 2004(03)
硕士论文
[1]关帝山华北落叶松林多型立地指数曲线模型和可变生长截距模型研究[D]. 张磊.山西农业大学 2016
[2]旺业甸实验林场立地分类与质量评价研究[D]. 汪笑安.北京林业大学 2013
[3]杉木人工林立地指数方程的研究[D]. 相聪伟.中国林业科学研究院 2010
[4]基于GIS的王家沟流域林业立地评价及其管理系统的研究[D]. 樊良新.西北农林科技大学 2004
本文编号：2931060
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