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1.
基于抚育间伐效应的长白落叶松人工林单木直径生长模型   总被引:2,自引:0,他引:2  
【目的】分析抚育间伐对长白落叶松人工林单木胸径(D)生长的影响规律并对其进行模拟。【方法】基于黑龙江省孟家岗林场与江山娇林场10块固定样地复测数据,建立了基于抚育间伐效应的与树木距离无关的长白落叶松单木胸径5年生长量预估模型,量化了抚育间伐对林木直径生长的影响。长白落叶松单木直径生长模型为基于样地效应的单水平线性混合效应模型,根据赤池信息准则(AIC)和贝叶斯信息准则(BIC)等统计指标和似然比检验对模型进行比较和筛选,并采用独立样本数据对模型进行检验。【结果】当地位指数一定且林分年龄较小时,抚育间伐强度越大,林木直径生长量越大;当林分年龄较大时,抚育间伐对林木直径生长影响不明显。同一林分中,林木直径生长量随林木径阶增大呈增大趋势。长白落叶松单木直径生长模型中显著自变量为:林木前期胸径的二次方(D2)、胸径的自然对数(ln D)、林分中大于对象木的所有林木断面积之和(B)、地位指数(I)、抚育间伐年龄(Ti)和间伐强度(Pi)。落叶松单木直径生长最优混合效应模型的AIC、BIC和均方根误差均小于一般线性模型。独立样本数据检验最优线性混合效应模型和一般线性模型的拟合效率分别为0.678和0.624。【结论】基于抚育间伐效应的落叶松直径生长的最优线性混合效应模型优于一般线性模型。模型能够较好地量化抚育间伐对落叶松人工林单木直径生长的影响。  相似文献   
2.
以双城市中兴村为例,利用遥感数据、农户调查信息及土壤采样点数据,结合专家施肥知识模型和Java语言,在WebGIS平台上开发并建立农户耕地管理与施肥决策支持系统。本系统实现了农户耕地资源可视化的管理,决策者可以通过网络平台了解耕地管理和土壤肥力状况;实现了合理施肥指导,农户可以通过该系统了解地块信息并获得专家推荐施肥指导。该项研究对信息化农业的推进,对提高农民收益和保护生态环境有着重要意义。图5,参13。  相似文献   
3.
基于设计矩阵是奇异矩阵的线性模型,讨论线性模型系数参数岭估计的优良性。对于可估函数在均方误差意义下,得到岭估计优于最小二乘估计的性质。而且在二次损失函数下岭估计具有可容许性。  相似文献   
4.
林隙干扰是阔叶红松林林分结构维持和发展的重要驱动力,然而大多研究只考虑林隙对幼苗建立初期和末期总体的数量变化,忽视了此阶段中曾经出现而又死亡的动态过程.本文以9hm2凉水典型阔叶红松林动态监测样地915个2 m×2 m小样方内的多年生幼苗(H≥30 cm,DBH1 cm)为研究对象,基于2006,2008,2010和2012年4次调查数据,分析了幼苗的新增、死亡、高生长及其动态,探讨了林隙与非林隙下幼苗的建立过程.结果表明,样地内共有幼苗42种,其中林隙对11种幼苗的建立具有显著的促进作用.在林隙内稠李、枫桦、裂叶榆、龙牙楤木、珍珠梅、山槐和红皮云杉的幼苗新增显著高于非林隙,而稠李、裂叶榆、龙牙楤木、珍珠梅和山槐幼苗的死亡数量显著高于非林隙;林隙对冷杉、春榆、红皮云杉、花楸和山槐幼苗的高生长具有促进作用.2008年新增并在以后调查中死亡的幼苗有31种,其中5种幼苗的密度变化在林隙内显著高于非林隙;而2010年新增在2012年调查时死亡的幼苗中只有水曲柳在林隙内显著高于非林隙.本研究还发现,阔叶红松林幼苗的建立不仅对不同的林冠条件有偏好,还与地形因子及其他生物因子密切相关.  相似文献   
5.
以2008年黑龙江省凉水国家级自然保护区航空相片及2009年森林资源连续清查数据为数据源,通过内定向、相对定向、绝对定向生成立体像对,并利用VirtuoZo NT软件中IGS数字化测图,对35个固定样地的3个针叶树种(红松、冷杉、云杉)提取树高与冠幅,并将提取数据与实测数据进行精度分析。结果表明:提取的树高和冠幅值具有一定的精度,其中树高平均精度为76%,冠幅的平均精度80%。基于以上提取结果,根据树高、冠幅和材积三者之间的关系,分别建立了3个树种的航空相片一元材积表和二元材积表。经检测,树高和冠幅因子与材积具有很好的相关关系。  相似文献   
6.
黑龙江省红松和长白落叶松人工林树冠外部轮廓模拟   总被引:1,自引:0,他引:1  
【目的】红松和长白落叶松是黑龙江省主要的造林树种,构建两个针叶树树冠外部轮廓预估模型,为进一步科学合理地经营人工林提供参考。【方法】采用黑龙江省红松和长白落叶松人工林中各50株解析木的枝条解析数据,以分段抛物线方程、修正Kozak和Weibull方程为基础模型,构建以样木为单一水平树冠外部轮廓的非线性混合效应模型,并对两树种的树冠轮廓进行比较。【结果】两树种树冠外部轮廓的分段抛物线预估模型包含的变量均为DBH(胸径)、CL(冠长)、CR(冠长率)、HD(高径比),修正Kozak和Weibull预估模型包含的变量为DBH、CR、HD。加入混合效应后,各模型的拟合效果较基础模型均有所提高。修正Weibull方程对红松和长白落叶松的拟合效果最好,但与分段抛物线和Kozak方程之间的差别不是很大。对于红松,分段抛物线方程预估的树冠半径在靠近树冠基部要低于修正的Kozak方程和修正的Weibull方程;对于长白落叶松,各模型之间的拟合效果差别较小。【结论】分段抛物线方程、修正Kozak和Weibull方程均能够对黑龙江省红松和长白落叶松人工林树冠外部轮廓进行比较准确的模拟。修正Kozak方程和Weibull方程包含的树木变量较少,参数估计相对简单,容易通过积分计算树冠体积及表面积。  相似文献   
7.
【目的】通过比较不同插值方法模拟黑龙江省气象因子,利用最佳插值结果,探寻落叶松样地气象因子与森林植被净初级生产力(NPP)的关系,为黑龙江省落叶松林的生产经营和管理提供科学参考。【方法】以黑龙江省2010年生长季(5—9月)气象因子(日平均气温、日降水量)及1 521块落叶松林固定样地数据为数据源,分别使用反距离加权(IDW)、普通克里金(OK)、多元线性回归(MLR)和混合插值法(包括回归反距离加权(RIDW)和回归克里金(RK))5种插值方法对生长季月均气温和月均降水量进行插值及比较,以最佳插值方法得到黑龙江省2010年生长季月均气温和月均降水量空间分布。根据东北地区树种生物量异速模型估算落叶松样地单位面积森林地上生物量(AGB)和净初级生产力,并与样地气象因子进行相关性分析。【结果】5种插值方法中RK的生长季月均气温和月均降水量均方根误差(RMSE)分别为0.420和10.110,均优于其他插值方法。生长季月均气温由南至北降低的同时落叶松NPP随之降低,月均降水量自西向东增大,落叶松NPP随之升高。生长季月均气温、月均降水与NPP的Pearson相关系数分别为0.221和0.241,二者P值都小于0.01,呈极显著相关。【结论】考虑地形因子和多元回归模型结果残差的RK方法可以更好地模拟黑龙江省生长季月均气温和月均降水量。生长季落叶松NPP在经、纬度方向上分布趋势与气温、降水量相同,且落叶松NPP与生长季月均气温和月均降水量均有一定相关性,其中与降水量相关性更为明显。  相似文献   
8.
基于GLMM的人工林红松二级枝条分布数量模拟   总被引:3,自引:0,他引:3  
【目的】利用广义线性混合模型模拟人工林红松二级枝条分布数量,建立二级枝条分布数量广义线性混合模型,并选出最优模型。【方法】基于黑龙江省孟家岗林场人工林65棵红松955个一级枝上的二级枝条数量,通过传统Poisson回归方法选出模拟精度最高的基础模型,考虑树木效应与树木内枝条观测间的相关性,构建二级枝条分布数量广义线性混合模型,并利用R2、标准误差、平均绝对误差、相对平均绝对误差和Vuong检验对收敛模型进行比较。【结果】考虑树木效应的混合模型模拟精度均高于传统回归模型,最终将含有截距、lnR_(DINC)(R_(DINC)为着枝深度)、R_(DINC)~2和C_L(冠长)4个随机效应参数以及自相关矩阵AR(1)的广义线性混合模型选为二级枝条分布数量最优预测模型。在模型固定效应参数估计结果中,lnR_(DINC)、CL和DBH(胸径)前的系数为正值,R_(DINC)~2、H_(DR)(高径比)前的系数为负值,树冠内二级枝条分布数量存在最大值。最优模型的R~2为0.896 1,标准误差为5.15,平均绝对误差为3.83,相对平均绝对误差为23.25%。【结论】广义线性混合模型不仅提高了模型的拟合精度,在反映总体二级枝条分布数量变化趋势的同时,还可以反映每棵树木之间的差异。  相似文献   
9.
选择黑龙江省帽儿山林场天然次生林内176株10个阔叶树种的解析木,共收集了3 401个枝条的详细数据,建立了一种树冠轮廓模型。分析发现,树冠的形状随着枝深度变化,在树冠上部、中部逐渐扩展,在下部收缩,每个树种呈现不同的曲线形式,天然次生林主要阔叶树种树冠模型可分为上中层和下层两部分建模,上中层模型为hRPCA=a0+a1/ln(RB)+a2/ln(RB)2+a3/ln(RB)3,下层轮廓模型因种不同而有不同,即hRPCB,白桦=b0+b1·(exp(b2)·ln(RB)-1)/b3;hRPCB,黄菠萝=b0+b1·ln(RB)+b2·ln(RB)2;hRPCB,其他=b0+b1·ln(RB)+b2·ln(RB)2+b3·ln(RB)3。经过验证,所建立的树冠轮廓模型拟合和检验效果较好,相关系数都在0.97以上。  相似文献   
10.
黑龙江省长白落叶松人工林单木生长模型   总被引:2,自引:0,他引:2  
【目的】利用单水平线性混合模型构建了黑龙江长白落叶松人工林单木直径生长模型,为准确预测黑龙江省落叶松人工林的生长及合理经营提供理论依据。【方法】基于黑龙江省148块固定样地数据,运用逐步回归法,依次引入林木初始大小因子、竞争和立地因子,建立并评估了5种不同因变量(5年间隔期末胸高直径d5,直径增长量d5-d0,5年直径增长量的自然对数ln(d5-d0+1),直径平方增长量的自然对数ln(d25-d20+1),直径平方增长量d25-d20)的黑龙江省长白落叶松人工林传统单木生长模型,同时基于最优传统模型采用哑变量方法构建了与距离无关的单木直径生长模型,并在哑变量模型的基础上把样地作为随机效应因子,运用单水平线性混合模型的方法构建了单木直径生长模型,并利用独立检验样本数据对基础模型、哑变量模型和混合模型进行检验。【结果】对于每一种因变量的单木生长模型,依次加入林木初始大小、竞争因子和立地因子后,模型精度均有显著提高;因变量为ln(d5-d0+1)的模型为最优单木直径生长模型。影响黑龙江省落叶松人工林单木直径生长的主要因素有林木初始大小(ln d0)、地位指数、林分每公顷断面积和大于对象木断面积和。哑变量模型在保证预估精度的同时体现了两个区域间的差异。混合效应预估模型的R2、均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)分别为0.978 3、0.713 7和0.844 8 cm。与传统模型相比,混合效应模型的相对平均均方误差和均方根误差较传统模型减少了0.300 6和0.162 3 cm,决定系数R2几乎相当。在模型检验中,混合效应模型呈现较好的拟合效果。【结论】基于线性混合效应的黑龙江省长白落叶松人工林的单木直径生长模型较传统模型预测精度更高。  相似文献   
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