基于节子剖析数据的人工长白落叶松枝条不同发育时期年轮数研究

发布时间：2024-03-04 01:53

　　本文以黑龙江省孟家岗林场的长白落叶松人工林为研究对象,基于50棵长白落叶松解析木的1434个节子数据,以poisson分布为基础,采用SAS9.4软件中的glimmix模块,分别建立了形成节子的这部分枝条从形成到停止生长(BC)、停止生长到死亡(CD)、死亡到被完全包藏(DO)这三个阶段年轮数量的最优基础模型,在得到最优基础模型后引入随机效应,分别建立基于树木效应、样地效应的混合模型,通过计算相应的指标,选出最优混合模型。(1)枝条BC时期年轮数量结果表明:节子着生高度越高(KH)、节子直径越大(KD),则形成节子的这部分枝条BC时期的年轮数量越多。林分密度越大,枝条BC时期年轮数量越少。不同样地、不同林木个体间年轮数量差异明显,分别建立基于树木效应、基于样地效应的混合效应模型,两种随机效应下的混合效应模型的拟合效果均优于基础模型。基于树木效应的最优混合效应模型的调整后确定系数为0.76,均方根误差为0.1494,平均绝对误差为0.1094;基于样地效应的最优混合效应模型的调整后确定系数为0.70,均方根误差0.1802.平均绝对误差为0.1367.(2)枝条CD时期年轮数量结果表明:...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－２节子剖面示意图??２．２．４数観理??将分布于１０块样地的５０株解析木，利用ＳＡＳ的随机抽样程序，以样地为整体按照??４：１的比例分为建模数据和检验数据，这样可以确保每块样地里都分布着五个等级的解??

?东北林业大学硕士学位论文???图２－１木段径切面??Ｂ?ｃ?Ｄ?Ｏ?ＢＡＲＫ??１＿??图２－２节子剖面示意图??２．２．４数観理??将分布于１０块样地的５０株解析木，利用ＳＡＳ的随机抽样程序，以样地为整体按照??４：１的比例分为建模数据和检验数据，这样可以确保每块样地里都分布....

图４－３不同等级的林木个体枝条不同生长时期平均年轮数的差异??４．１．２样地因子??在林分经营生产中，通过合理密植、施肥增加土壤肥力等改变林地立地质量等措施??

??东北林业大学硕士学位论文?????一级木二级木三级木四级木五级木??图４－３不同等级的林木个体枝条不同生长时期平均年轮数的差异??４．１．２样地因子??在林分经营生产中，通过合理密植、施肥增加土壤肥力等改变林地立地质量等措施??来提升林分生长速率、提高林分蓄积量的措施有很多，....

图４－４不同样地之间节子不同阶段年轮数量的差异??４．２枝条不同生长时期年轮数置基础模型??４．２．１变置的筛选??

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图４－７基于样地效应的混合模型拟合图??４．３．１．５模型的检验??

?４结果分析???由图４－５散点图不难看出，混合模型的散点图分布更加均匀、分布范围变小，即??混合模型比基础模型的拟合效果好。其中，基于树木效应的混合模型散点图显示的结果??由、优于基于样地水平的，即在拟合模型过程中林木个体的差异更显著，在考虑到这个??效应的模型拟合效果更好。在....

本文编号：3918702