基于两水平非线性混合效应模型的长白落叶松削度方程构建

【目的】以长白落叶松(Larix olgensis)人工林干形指标为主要数据,利用非线性混合效应模型构建长白落叶松削度方程,研究不同的二次抽样方案对混合效应模型预估精度的影响。【方法】在不同类型的削度方程中选择拟合效果最好的Kozak方程作为基础模型,通过再参数化的方法引入树冠特征变量,分析树冠大小对干形的影响;在包含树冠变量的模型基础上,结合混合效应模型考虑样地、样木效应对于干形的影响,建立长白落叶松削度方程;采用2种抽样方案(方案Ⅰ,不限定抽样位置;方案Ⅱ,抽样位置限定在相对高0.1以下)对混合效应模型进行精度检验。【结果】树冠变量中冠长率与干形关系最为密切,将冠长率引入模型后,提升了模型的拟合精度,且模型参数在5%显著性水平上均显著。通过似然比检验,样地效应和样木效应极显著提升了模型拟合效果(P<0.01),并使用指数函数和一阶连续自回归结构[CAR(1)]来解决削度方程中普遍存在的异方差和自相关问题,最终的混合效应模型调整后决定系数( R_{\mathrm{a}}^2)为0.994 1,均方根误差(RMSE)为0.623 1,拟合效果优于基础模型( R_{\mathrm{a}}^2提高了0.4%,RMSE减小了24.6%)。当使用不同的抽样方案进行预测时,方案Ⅰ表现出最高的预测精度,抽样数量为5时,平均绝对误差(MAE)为0.470 0,平均绝对误差百分比(MAPE)为4.62%;而方案Ⅱ不同抽样数量之间的预测效果差别不大(MAE的变化范围为0.520 3~0.536 6,MAPE的变化范围为5.14%~5.22%),但仍优于基础模型。【结论】将冠长率引入模型后,模型对干形的模拟更贴合实际中的林木生长情况;包含样地效应、样木效应的两水平混合效应模型可以很好地模拟长白落叶松的干形变化,为精准估计长白落叶松各材种和立木材积提供了依据。     

基于凉水地区航空相片的主要针叶树种材积表编制

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。     

黑龙江省红松和长白落叶松人工林树冠外部轮廓模拟

【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D_BH(胸径)、C_L(冠长)、C_R(冠长率)、H_D(高径比),修正Kozak和Weibull预估模型包含的变量为D_BH、C_R、H_D。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。     

日本落叶松全同胞家系苗期生长性状遗传变异

【目的】研究日本落叶松全同胞家系苗期生长性状遗传变异,为日本落叶松遗传改良提供可靠依据。【方法】以67个日本落叶松全同胞家系树高和地径为材料,对树高和地径进行方差分析、遗传参数分析、相关性分析、配合力分析以及家系选择。【结果】方差分析表明:各变异来源差异均达极显著水平(P<0.01); 树高和地径的表型变异系数分别为30.23%和21.51%,遗传变异系数分别为15.98%和16.99%。树高和地径的家系遗传力均为0.94,单株遗传力均为0.52; 通过一般配合力计算初选三棚04为优良父本,三棚37为优良母本,通过特殊配合力计算,东丰18 × 兰山25、东丰81 × 兰山25、三棚98 × 三棚74和临江34 × 兰山28杂交组合为优良组合。以树高和地径为评价指标,以10%的入选率进行优良家系选择,入选的7个家系树高和地径的平均值分别为0.70 m和1.06 cm,遗传增益分别为35.02%和29.01%。以2%的入选率进行优良单株选择,入选的50个单株树高和地径的平均值分别为0.98 m和1.35 cm,遗传增益分别为47.92%和34.67%。【结论】选出的7个优良家系和50个优良单株,可作为建立改良种子园和二代种子园的育种材料。     

基于GLMM的人工林红松二级枝条分布数量模拟

【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)、R²_DINC和C_L(冠长)4个随机效应参数以及自相关矩阵A_R(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、C_L和D_BH(胸径)前的系数为正值,R²_DINC、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R²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。     

长白落叶松-水曲柳混交林不同混交方式单木冠长预测模型

【目的】为了准确预估长白落叶松-水曲柳4种不同行间混交方式(行间混交比例分别为1∶1、2∶2、3∶3、5∶5)的单木冠长,采用联立方程组模型分别构建了长白落叶松和水曲柳的冠长模型。【方法】基于黑龙江省尚志国有林场管理局的长白落叶松-水曲柳混交林54块标准地的样木数据,从3种非线性的基础冠长模型中选取最优冠长模型,以单分子式模型为树高曲线的基础模型,并将混交比例(Z_i)和树木在混交带内位置(K)作为哑变量,加入其他树木变量、林分变量和竞争因子,分别构建长白落叶松和水曲柳的冠长模型;基于最优冠长模型和树高曲线模型建立联立方程组模型,采用非线性似乎不相关回归(NSUR)的方法进行参数估计,并对所构建的模型进行评价。【结果】长白落叶松冠长与高径比呈负相关,与林木树高和林分优势高之比呈正相关;水曲柳冠长与高径比呈负相关,与林木胸径和林分优势木胸径之比呈正相关;长白落叶松树高与长白落叶松优势木平均高呈正相关,水曲柳树高与水曲柳优势木平均高呈正相关。联立方程组预估长白落叶松冠长和树高的调整后决定系数 ( R_{\mathrm{a}}^2 )分别为0.478 1和0.821 6,联立方程组预估水曲柳冠长和树高的 R_{\mathrm{a}}^2 分别为0.395 8和0.752 9。【结论】构建冠长和树高联立方程组模型不仅具有较好的拟合效果及预测精度,还解决了冠长与树高之间内在相关性的问题。因此,本研究所构建的冠长模型可以很好地预测东北地区混交林内长白落叶松和水曲柳的冠长,为进一步研究混交林树木树冠结构提供依据。     

黑龙江省长白落叶松人工林单木生长模型

【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。     

基于林分及地形因子的落叶松人工林林分生物量模型构建

【目的】落叶松在我国东北地区广泛分布，是重要的造林和用材树种，具有生长速度快、耐寒等优点。为了准确地估算落叶松人工林林分生物量，构建了落叶松林分可加性生物量模型。【方法】以落叶松人工林为研究对象，基于黑龙江省的304块人工落叶松固定样地数据，采用非线性似乎不相关回归的方法建立了可加性生物量模型系统，使用留一交叉验证法对建立的模型进行检验。【结果】林分断面积和林分平均高对树干、树枝、树叶和树根生物量模型有显著影响，林龄和海拔也显著影响林分树干、树叶、树根生物量；坡率和坡向对树枝生物量有显著影响。树叶生物量与林分平均高、林龄和海拔呈显著负相关，树干与树根生物量则与之呈显著正相关，树枝生物量与林分平均高呈显著正相关。在所建立的可加性生物量模型中，调整后决定系数(R_adj²)均在0.94以上，均方根误差(RMSE)较小。检验指标平均误差(MPE)和平均误差百分比(MPE%)均接近0，拟合指数(I_F)均大于0.93，平均绝对误差(MAE)较小，且平均绝对误差百分比(MAE%)均小于11%。【结论】建立的落叶松人工林可加性生物量模型...