黑龙江省人工樟子松枝下高动态预测模型的研究
发布时间：2021-02-27 22:41
本文以生长在不同林分条件下的人工樟子松为对象,采用间接法和直接法预测枝下高动态的。基于黑龙江省帽儿山实验林场、横头山林场、孟家岗林场的22块固定样地的两期调查数据,以联立方程组为理论基础,通过再参数化法和最优子集回归法引入适当的林分因子,构建了人工樟子松枝下高动态预测模型。借助模型参数及绘制相应曲线,分析林分变量对树高、枝下高、树高增长量和枝下高增长量的影响规律,同时比较了间接法和直接法预测枝下高动态的优缺点。间接法是根据树高生长量和枝下高静态角度建立的模型间接求得枝下高动态发育的过程,直接法是直接建立枝下高动态测模型。研究结果表明:1、对比不含林分条件的模型,树高生长模型的调整后的相关系数（Ra2）提升了5.56%,预估精度（P%）提升了 1.01%,枝下高生长模型的调整后的相关系数（Ra2）提升了8%,预估精度（P%）提升了 0.5%,并且两模型的均方根误差（RMSE）、平均误差（ME）和平均误差绝对值（MAE）也都有一定程度的降低,说明加入林分因子后,模型的拟合效果提升,能够很好的预测不同林分条件下的树高和枝下高生长。2、根据原型为Logistic形式的差分方程所建立树高生长模型...
【文章来源】：东北林业大学黑龙江省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：46 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
联立方程组(f4-8)的树高预测值与枝下高预测值的残差分布图
图４－５模型（４－１）和（４－８）拟合不同年龄树高的平均误差，以及模型（４－５）和（４－８）拟合不同径阶树的枝下??高的平均误差??图４－６为由联立方程组的预测结果计算出的枝下高增长量在不同径阶下的平均误??差，总体来看，枝下高增长量的平均误差比较小，误差的整体趋势与模型（４－８）拟合不同??径阶树的枝下高的平均误差趋势相同，在估计小径阶和中等径阶树的枝下高增长量时误??差较小，准确度较高，而估计大径阶树时误差较大。出现这种情况的原因可能是大径阶??的样本数较少。??１??０．８?■??０．６?？?１??ｊ：?ＩＨ｜ｔｌ?，－■！?Ｊｉｌｌ??Ｉ－。２－?■丨?ＩＩ??８－－０．４?？?Ｉ??－０．６?■?■??－０．８?■??－１?？??２?４?６?８?１０?１２?１４?１６?１８?２０?２２?２４?２６?２８?３０?３２?３４?３６?３８??径阶?Ｄｉａｍｅｔｅｒ?ｃｌａｓｓ?（ｃｍ）??图４－６由联立方程组的预测结果估计出的枝下高増长量的在不同径阶下平均误差??４２直接法建立枝下高动态预测模型的拟合与检验??４．２．１树高增长量预测模型的拟合与检验??基于４．１．１中的结果，树高增长量模型如表４－９，模型的拟合优度及检验结果如表４－??１０。??由表４－１０可知，模型（４－９）？（４－１２）的参数估计值的标准误较大，尤其是参数灼和灼??的标准误，但模型参数均为无偏估计。从拟合优度来看，模型（４－９）具有最大的调整后的??相关系数（Ａ２）和最小的均方根误差（ＲＭＳＥ）
年龄?Ａ?（年）?径阶?Ｄｉａｍｅｔｅｒ?ｃｌａｓｓ?（ｃｍ）??图４－５模型（４－１）和（４－８）拟合不同年龄树高的平均误差，以及模型（４－５）和（４－８）拟合不同径阶树的枝下??高的平均误差??图４－６为由联立方程组的预测结果计算出的枝下高增长量在不同径阶下的平均误??差，总体来看，枝下高增长量的平均误差比较小，误差的整体趋势与模型（４－８）拟合不同??径阶树的枝下高的平均误差趋势相同，在估计小径阶和中等径阶树的枝下高增长量时误??差较小，准确度较高，而估计大径阶树时误差较大。出现这种情况的原因可能是大径阶??的样本数较少。??１??０．８?■??０．６?？?１??ｊ：?ＩＨ｜ｔｌ?，－■！?Ｊｉｌｌ??Ｉ－。２－?■丨?ＩＩ??８－－０．４?？?Ｉ??－０．６?■?■??－０．８?■??－１?？??２?４?６?８?１０?１２?１４?１６?１８?２０?２２?２４?２６?２８?３０?３２?３４?３６?３８??径阶?Ｄｉａｍｅｔｅｒ?ｃｌａｓｓ?（ｃｍ）??图４－６由联立方程组的预测结果估计出的枝下高増长量的在不同径阶下平均误差??４２直接法建立枝下高动态预测模型的拟合与检验??４．２．１树高增长量预测模型的拟合与检验??基于４．１．１中的结果，树高增长量模型如表４－９，模型的拟合优度及检验结果如表４－??１０。??由表４－１０可知，模型（４－９）？（４－１２）的参数估计值的标准误较大，尤其是参数灼和灼??的标准误，但模型参数均为无偏估计。从拟合优度来看，模型（４－９）具有最大的调整后的??相关系数（Ａ２）和最小的均方根误差（ＲＭＳＥ）
【参考文献】：
期刊论文
[1]第八次全国森林资源清查结果[J]. 林业资源管理. 2014(01)
[2]帽儿山天然次生林主要树种冠长率模型[J]. 卢军,李凤日,张会儒,张守攻. 林业科学. 2011(06)
[3]人工落叶松枝下高动态研究[J]. 苏乙奇. 林业调查规划. 2008(01)
[4]榆林沙区不同立地条件下樟子松林木个体生长的模型拟合[J]. 罗玲,廖超英. 林业资源管理. 2008(01)
[5]兴安落叶松天然林削度方程的研究[J]. 曲笑岩,丰兴秋,李凤日. 林业勘查设计. 2006(02)
[6]树冠圆满度对树木生长的影响及作用研究[J]. 徐成立,张景兰,陈东来. 河北农业大学学报. 2005(03)
[7]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)
[8]长白落叶松人工林树冠形状的模拟(英文)[J]. 李凤日. 林业科学. 2004(05)
[9]森林冠层结构与功能及其时空变化研究进展[J]. 李德志,臧润国. 世界林业研究. 2004(03)
[10]思茅松标准树高曲线的研究[J]. 胥辉,全宏波,王斌. 西南林学院学报. 2000(02)
博士论文
[1]东北林区主要树种及林分类型生物量模型研究[D]. 董利虎.东北林业大学 2015
[2]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
[3]混合效应模型在森林生长模拟研究中的应用[D]. 李春明.中国林业科学研究院 2010
[4]樟子松人工林树冠动态三维图形模拟技术的研究[D]. 刘兆刚.东北林业大学 2007
本文编号：3054904
【文章来源】：东北林业大学黑龙江省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：46 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
联立方程组(f4-8)的树高预测值与枝下高预测值的残差分布图
图４－５模型（４－１）和（４－８）拟合不同年龄树高的平均误差，以及模型（４－５）和（４－８）拟合不同径阶树的枝下??高的平均误差??图４－６为由联立方程组的预测结果计算出的枝下高增长量在不同径阶下的平均误??差，总体来看，枝下高增长量的平均误差比较小，误差的整体趋势与模型（４－８）拟合不同??径阶树的枝下高的平均误差趋势相同，在估计小径阶和中等径阶树的枝下高增长量时误??差较小，准确度较高，而估计大径阶树时误差较大。出现这种情况的原因可能是大径阶??的样本数较少。??１??０．８?■??０．６?？?１??ｊ：?ＩＨ｜ｔｌ?，－■！?Ｊｉｌｌ??Ｉ－。２－?■丨?ＩＩ??８－－０．４?？?Ｉ??－０．６?■?■??－０．８?■??－１?？??２?４?６?８?１０?１２?１４?１６?１８?２０?２２?２４?２６?２８?３０?３２?３４?３６?３８??径阶?Ｄｉａｍｅｔｅｒ?ｃｌａｓｓ?（ｃｍ）??图４－６由联立方程组的预测结果估计出的枝下高増长量的在不同径阶下平均误差??４２直接法建立枝下高动态预测模型的拟合与检验??４．２．１树高增长量预测模型的拟合与检验??基于４．１．１中的结果，树高增长量模型如表４－９，模型的拟合优度及检验结果如表４－??１０。??由表４－１０可知，模型（４－９）？（４－１２）的参数估计值的标准误较大，尤其是参数灼和灼??的标准误，但模型参数均为无偏估计。从拟合优度来看，模型（４－９）具有最大的调整后的??相关系数（Ａ２）和最小的均方根误差（ＲＭＳＥ）
年龄?Ａ?（年）?径阶?Ｄｉａｍｅｔｅｒ?ｃｌａｓｓ?（ｃｍ）??图４－５模型（４－１）和（４－８）拟合不同年龄树高的平均误差，以及模型（４－５）和（４－８）拟合不同径阶树的枝下??高的平均误差??图４－６为由联立方程组的预测结果计算出的枝下高增长量在不同径阶下的平均误??差，总体来看，枝下高增长量的平均误差比较小，误差的整体趋势与模型（４－８）拟合不同??径阶树的枝下高的平均误差趋势相同，在估计小径阶和中等径阶树的枝下高增长量时误??差较小，准确度较高，而估计大径阶树时误差较大。出现这种情况的原因可能是大径阶??的样本数较少。??１??０．８?■??０．６?？?１??ｊ：?ＩＨ｜ｔｌ?，－■！?Ｊｉｌｌ??Ｉ－。２－?■丨?ＩＩ??８－－０．４?？?Ｉ??－０．６?■?■??－０．８?■??－１?？??２?４?６?８?１０?１２?１４?１６?１８?２０?２２?２４?２６?２８?３０?３２?３４?３６?３８??径阶?Ｄｉａｍｅｔｅｒ?ｃｌａｓｓ?（ｃｍ）??图４－６由联立方程组的预测结果估计出的枝下高増长量的在不同径阶下平均误差??４２直接法建立枝下高动态预测模型的拟合与检验??４．２．１树高增长量预测模型的拟合与检验??基于４．１．１中的结果，树高增长量模型如表４－９，模型的拟合优度及检验结果如表４－??１０。??由表４－１０可知，模型（４－９）？（４－１２）的参数估计值的标准误较大，尤其是参数灼和灼??的标准误，但模型参数均为无偏估计。从拟合优度来看，模型（４－９）具有最大的调整后的??相关系数（Ａ２）和最小的均方根误差（ＲＭＳＥ）
【参考文献】：
期刊论文
[1]第八次全国森林资源清查结果[J]. 林业资源管理. 2014(01)
[2]帽儿山天然次生林主要树种冠长率模型[J]. 卢军,李凤日,张会儒,张守攻. 林业科学. 2011(06)
[3]人工落叶松枝下高动态研究[J]. 苏乙奇. 林业调查规划. 2008(01)
[4]榆林沙区不同立地条件下樟子松林木个体生长的模型拟合[J]. 罗玲,廖超英. 林业资源管理. 2008(01)
[5]兴安落叶松天然林削度方程的研究[J]. 曲笑岩,丰兴秋,李凤日. 林业勘查设计. 2006(02)
[6]树冠圆满度对树木生长的影响及作用研究[J]. 徐成立,张景兰,陈东来. 河北农业大学学报. 2005(03)
[7]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)
[8]长白落叶松人工林树冠形状的模拟(英文)[J]. 李凤日. 林业科学. 2004(05)
[9]森林冠层结构与功能及其时空变化研究进展[J]. 李德志,臧润国. 世界林业研究. 2004(03)
[10]思茅松标准树高曲线的研究[J]. 胥辉,全宏波,王斌. 西南林学院学报. 2000(02)
博士论文
[1]东北林区主要树种及林分类型生物量模型研究[D]. 董利虎.东北林业大学 2015
[2]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
[3]混合效应模型在森林生长模拟研究中的应用[D]. 李春明.中国林业科学研究院 2010
[4]樟子松人工林树冠动态三维图形模拟技术的研究[D]. 刘兆刚.东北林业大学 2007
本文编号：3054904
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