辽东山区长白落叶松枝叶生物量模型研究
发布时间：2021-09-23 15:32
树木进行生理活动的主要器官场所是树冠,为了全面了解树冠生物量,枝叶生物量的研究具有重要的意义。本文以辽东山区林龄为50年生的不同密度长白落叶松人工林为研究对象,以枝条为单位,根据枝条长度（L）、枝条基径（d）、着枝深度（DINC）与枝条各分量生物量（枝、叶、枝叶总生物量）的相关性分析筛选模型自变量,并将枝条材积（V）引入生物量模型,建立基于枝条因子的枝叶生物量模型,通过比较分析选出枝叶生物量的最优模型,并与传统CAR模型进行比较。同时借助三维激光扫面仪获取枝条的三维绿量（Vbl）,以枝条三维绿量（Vbl）为自变量建立基于三维绿量的枝叶生物量模型,通过对比分析选出最优模型。本文旨在为长白落叶松枝叶生物量的准确估计和模型研究提供依据,得出以下主要结论：（1）以枝条属性因子为自变量的生物量模型研究中,通过对模型的评价检验筛选出了枝条各分量生物量模型的最优模型。枝生物量的最优模型为：Wb=1793.800L-0.208V,其决定系数（R2）高达0.994,检验精度为97.81%；叶生物量的最优模型为：W1=3387.837（d2L）-0.427V,其决定系数（R2）为0.701,检验精度为90...
【文章来源】：沈阳农业大学辽宁省
【文章页数】：51 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2. 生物量概述
1.3 生物量的研究方法
1.3.1 生物量的估算
1.3.2 枝叶生物量的测定方法
1.4 生物量模型的研究
1.4.1 模型自变量的选择
1.4.2 模型的参数估计方法
1.4.3 模型的评价检验
1.5 三维绿量的研究
1.6 研究目的和意义
第二章 试验材料与研究方法
2.1 研究区概况
2.2 数据采集
2.3 数据整理
2.5 研究方法
2.5.1 基于枝条因子的枝叶生物量模型
2.5.2 基于三维绿量的枝叶生物量模型
2.5.3 模型的参数估计
2.5.4 模型的评价与检验
2.5.5 模型的稳定性分析
2.5.6 模型的残差分析
第三章 结果与分析
3.1 基于枝条因子的枝叶生物量模型的建立
3.1.1 自变量选择
3.1.2 模型的建立
3.1.3 枝条各分量生物量最优模型的选取
3.1.4 模型检验
3.1.5 模型对比分析
3.2 基于三维绿量的枝叶生物量模型的建立
3.2.1 模型的建立
3.2.2 枝生物量最优模型选取
3.2.3 叶生物量最优模型选取
3.2.4 枝叶生物量最优模型选取
3.2.5 模型验检
3.2.6 模型的对比分析
第四章 结论与讨论
4.1 结论
4.2 讨论
参考文献
致谢
攻读学位论文期间发表论文章
【参考文献】：
期刊论文
[1]利用线性混合效应模型模拟杉木人工林枝条生物量[J]. 许昊,孙玉军,王新杰,方景,涂宏涛,刘素真. 应用生态学报. 2015(10)
[2]三维扫描技术在获取杨树树冠结构特征参数上的应用[J]. 王宁宁,尹文广,黄秦军,丁昌俊,杨志岩,苏晓华,沈应柏. 林业科学. 2015(05)
[3]树冠生物量研究综述[J]. 陈科屹,欧光龙,郑海妹,胥辉. 广东林业科技. 2014(04)
[4]辽东山区日本落叶松生物量相容性模型的研究[J]. 黄兴召,孙晓梅,张守攻,陈东升. 林业科学研究. 2014(02)
[5]辽东山区长白落叶松人工林生长规律的研究[J]. 何远洋,段劼,魏永忠,马履一,贾黎明,贾忠奎,苏小珺,周强,张云江. 西北林学院学报. 2014(02)
[6]基于线性混合效应的红松人工林枝条生物量模型[J]. 董利虎,李凤日,贾炜玮. 应用生态学报. 2013(12)
[7]基于地面激光扫描点云数据测定树木三维绿量[J]. 贺鹏,易正晖,王佳. 测绘通报. 2013(S2)
[8]基于线性混合模型的红松人工林一级枝条大小预测模拟[J]. 董灵波,刘兆刚,李凤日,姜立春. 应用生态学报. 2013(09)
[9]激光雷达技术在林业科学研究中的进展分析[J]. 黄华国. 北京林业大学学报. 2013(04)
[10]北沟林场华北落叶松生物量模型的研究[J]. 姜鹏,董树国,隋玉龙,王骄洋,王桂真. 中南林业科技大学学报. 2013(07)
博士论文
[1]长白落叶松人工林树冠结构及生长模型研究[D]. 郭孝玉.北京林业大学 2013
[2]樟子松人工林结构动态及生物量的研究[D]. 宁波.东北林业大学 2007
[3]基于RS和GIS东北天然林区域森林生物量及碳贮量估测研究[D]. 邢艳秋.东北林业大学 2005
[4]立木生物量模型构建及估计方法的研究[D]. 胥辉.北京林业大学 1998
硕士论文
[1]大区域森林生物量估算方法研究[D]. 尹惠妍.中国林业科学研究院 2014
[2]基于TLiDAR点云数据建立三维树木模型[D]. 刘红伟.北京林业大学 2011
[3]大兴安岭主要可燃物类型生物量与碳储量的研究[D]. 周振宝.东北林业大学 2006
[4]森林生物量及最优采伐的非线性模型研究[D]. 荣婧.北京林业大学 2006
本文编号：3405962
【文章来源】：沈阳农业大学辽宁省
【文章页数】：51 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2. 生物量概述
1.3 生物量的研究方法
1.3.1 生物量的估算
1.3.2 枝叶生物量的测定方法
1.4 生物量模型的研究
1.4.1 模型自变量的选择
1.4.2 模型的参数估计方法
1.4.3 模型的评价检验
1.5 三维绿量的研究
1.6 研究目的和意义
第二章 试验材料与研究方法
2.1 研究区概况
2.2 数据采集
2.3 数据整理
2.5 研究方法
2.5.1 基于枝条因子的枝叶生物量模型
2.5.2 基于三维绿量的枝叶生物量模型
2.5.3 模型的参数估计
2.5.4 模型的评价与检验
2.5.5 模型的稳定性分析
2.5.6 模型的残差分析
第三章 结果与分析
3.1 基于枝条因子的枝叶生物量模型的建立
3.1.1 自变量选择
3.1.2 模型的建立
3.1.3 枝条各分量生物量最优模型的选取
3.1.4 模型检验
3.1.5 模型对比分析
3.2 基于三维绿量的枝叶生物量模型的建立
3.2.1 模型的建立
3.2.2 枝生物量最优模型选取
3.2.3 叶生物量最优模型选取
3.2.4 枝叶生物量最优模型选取
3.2.5 模型验检
3.2.6 模型的对比分析
第四章 结论与讨论
4.1 结论
4.2 讨论
参考文献
致谢
攻读学位论文期间发表论文章
【参考文献】：
期刊论文
[1]利用线性混合效应模型模拟杉木人工林枝条生物量[J]. 许昊,孙玉军,王新杰,方景,涂宏涛,刘素真. 应用生态学报. 2015(10)
[2]三维扫描技术在获取杨树树冠结构特征参数上的应用[J]. 王宁宁,尹文广,黄秦军,丁昌俊,杨志岩,苏晓华,沈应柏. 林业科学. 2015(05)
[3]树冠生物量研究综述[J]. 陈科屹,欧光龙,郑海妹,胥辉. 广东林业科技. 2014(04)
[4]辽东山区日本落叶松生物量相容性模型的研究[J]. 黄兴召,孙晓梅,张守攻,陈东升. 林业科学研究. 2014(02)
[5]辽东山区长白落叶松人工林生长规律的研究[J]. 何远洋,段劼,魏永忠,马履一,贾黎明,贾忠奎,苏小珺,周强,张云江. 西北林学院学报. 2014(02)
[6]基于线性混合效应的红松人工林枝条生物量模型[J]. 董利虎,李凤日,贾炜玮. 应用生态学报. 2013(12)
[7]基于地面激光扫描点云数据测定树木三维绿量[J]. 贺鹏,易正晖,王佳. 测绘通报. 2013(S2)
[8]基于线性混合模型的红松人工林一级枝条大小预测模拟[J]. 董灵波,刘兆刚,李凤日,姜立春. 应用生态学报. 2013(09)
[9]激光雷达技术在林业科学研究中的进展分析[J]. 黄华国. 北京林业大学学报. 2013(04)
[10]北沟林场华北落叶松生物量模型的研究[J]. 姜鹏,董树国,隋玉龙,王骄洋,王桂真. 中南林业科技大学学报. 2013(07)
博士论文
[1]长白落叶松人工林树冠结构及生长模型研究[D]. 郭孝玉.北京林业大学 2013
[2]樟子松人工林结构动态及生物量的研究[D]. 宁波.东北林业大学 2007
[3]基于RS和GIS东北天然林区域森林生物量及碳贮量估测研究[D]. 邢艳秋.东北林业大学 2005
[4]立木生物量模型构建及估计方法的研究[D]. 胥辉.北京林业大学 1998
硕士论文
[1]大区域森林生物量估算方法研究[D]. 尹惠妍.中国林业科学研究院 2014
[2]基于TLiDAR点云数据建立三维树木模型[D]. 刘红伟.北京林业大学 2011
[3]大兴安岭主要可燃物类型生物量与碳储量的研究[D]. 周振宝.东北林业大学 2006
[4]森林生物量及最优采伐的非线性模型研究[D]. 荣婧.北京林业大学 2006
本文编号：3405962
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