辽东山区大孤家林场日本落叶松不同方向冠幅预估模型研建

1

作者 战金伟 《辽宁林业科技》 2025年第4期1-7,共7页

冠幅是反映单株树木生长活力的重要指标,与树木的生长发育有着非常密切的关系。以大孤家林场5~30 a的日本落叶松人工林为研究对象,基于27块固定样地每木检尺的数据,测量了固定样地内所有树木东、西、南、北四个方向的冠幅及单木胸径和... 冠幅是反映单株树木生长活力的重要指标,与树木的生长发育有着非常密切的关系。以大孤家林场5~30 a的日本落叶松人工林为研究对象,基于27块固定样地每木检尺的数据,测量了固定样地内所有树木东、西、南、北四个方向的冠幅及单木胸径和树高。以线性函数、幂函数、指数函数、单分子式、豪斯费尔德Ⅰ型、复合型、生长型为备选模型,构建了耦合林木及林分因子的东、西、南、北四个方向的冠幅预估模型。结果表明:幂函数是模拟辽东山区四个方向冠幅的最优基础模型,高径比和林分断面积进一步加入到模型中,最终冠幅模型的表达式为CR=a_(1)·DBH^(a_(2)+a_(21)·BA+a_(22)·HDR),东、西、南、北四个方向冠幅模型的Ra2分别为0.575,0.575,0.642和0.601。构建4个方向的冠幅混合效应模型拟合优度均显著提升,残差分布范围较基础模型有所改善。总体上,构建的辽东山区日本落叶松四个方向的冠幅模型具有很好的应用价值,能够为辽东山区森林可持续经营奠定重要基础。 展开更多

关键词 辽东山区 日本落叶松 冠幅模型 混合效应

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基于广义加性模型的落叶松树冠半径模型研建 被引量：1

2

作者 姜佟燃 燕云飞 姜立春 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第3期73-82,共10页

【目的】利用广义加性模型理论构建落叶松树冠半径模型,并与聚合法构建的可加性树冠半径模型进行预测精度对比,以期为落叶松树冠半径和冠幅预测提供理论依据和实际指导。【方法】以黑龙江省大兴安岭68块天然林样地3 444株落叶松为研究对... 【目的】利用广义加性模型理论构建落叶松树冠半径模型,并与聚合法构建的可加性树冠半径模型进行预测精度对比,以期为落叶松树冠半径和冠幅预测提供理论依据和实际指导。【方法】以黑龙江省大兴安岭68块天然林样地3 444株落叶松为研究对象,从8个冠幅-胸径基础模型拟合结果中,分别选择赤池信息量准则和贝叶斯信息准则最小的模型作为各树冠半径的基础模型。在最优基础模型中引入单木和林分因子,构建广义模型。基于构建的广义模型,分别采用聚合法和广义加性模型理论构建树冠半径相容性模型系统。【结果】(1)基础模型拟合结果表明:不同方向树冠半径的最优基础模型存在差异。(2)在不同方向树冠半径的基础模型中,分别引入枝下高、每公顷断面积和林分平均胸径等变量,这些变量均能提高模型的拟合效果。在此基础上,构建了包含单木尺寸和竞争变量的各方向树冠半径的广义模型。(3)基于聚合法和广义加性模型构建的树冠半径和冠幅相容性模型系统综合对比表明:广义加性模型表现出较好的拟合效果和预测精度,树冠半径和冠幅的预测均优于聚合法模型。【结论】落叶松各树冠半径表现出不同的生长趋势。在落叶松树冠半径模型中,广义加性模型预测精度优于聚合法。广义加性模型不但对模型假设要求不严,还简化了预测变量和响应变量之间的选择过程。因此,从模型假设和应用便利性角度,推荐广义加性模型预测该区域落叶松树冠半径和冠幅。 展开更多

关键词 落叶松 冠幅 树冠半径 聚合法 可加性模型

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冬奥核心区华北落叶松和白桦单木冠幅预测模型——组级贝叶斯模型、加性模型和混合效应模型比较 被引量：8

3

作者 张晓芳 郭旭展 +3 位作者 洪亮 陈涛 符利勇 张会儒 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期89-100,共12页

【目的】构建冬奥核心区华北落叶松和白桦单木冠幅预测模型,对比不同模型的优缺点,给出模型选择建议,为获取更多的单木和林分参数提供支撑,为华北落叶松和白桦科学经营决策提供理论依据。【方法】以冬奥核心区4 537株华北落叶松和2 603... 【目的】构建冬奥核心区华北落叶松和白桦单木冠幅预测模型,对比不同模型的优缺点,给出模型选择建议,为获取更多的单木和林分参数提供支撑,为华北落叶松和白桦科学经营决策提供理论依据。【方法】以冬奥核心区4 537株华北落叶松和2 603株白桦为研究对象,首先,选取10种常用冠幅-胸径模型作为备选模型分别拟合华北落叶松和白桦数据,从中选出AIC和BIC最小的模型作为基础模型;然后,在基础模型中进一步添加与冠幅相关系数大的变量作为协变量构建修正模型;最后,在修正模型基础上分别构建华北落叶松和白桦冠幅的非线性最小二乘模型、单水平非线性混合效应模型、加性模型和组级贝叶斯模型。【结果】4种华北落叶松冠幅模型中,加性模型的预测精度最高(R^(2)_mean=0.704 3,RMSE_mean=0.512 7),4种白桦冠幅模型中,非线性混合效应模型的预测精度最高(R^(2)_mean=0.664 3,RMSE_mean=0.794 4)。在变量方面,华北落叶松和白桦冠幅均随其胸径递增,华北落叶松冠幅随其树高缓慢递增、枝下高递减,白桦冠幅随其冠长率先减小后增大,并受林分密度影响波动较大,当林分密度为600~800 hm-2时,白桦冠幅随林分密度递减,此时应进行适当补植;当林分密度为800~1 000 hm-2时,白桦冠幅随林分密度递增,并在1 000 hm-2时出现拐点,如果经营目的是为了环境保护,可将林分密度控制在1 000 hm-2左右;当林分密度为1 000~1 200 hm-2时,白桦冠幅随林分密度递减,此时可对林分进行抚育间伐调整林分密度。【结论】冬奥核心区华北落叶松冠幅受胸径、树高和枝下高影响较大,白桦冠幅受胸径、冠长率和林分密度影响较大。无论是预测华北落叶松还是白桦冠幅,组级贝叶斯模型、加性模型和非线性混合效应模型效果均优于非线性最小二乘模型,在仅添加样地随机效应的情况下,首选加性模型和非线性混合效应模型,其次选择组级贝叶斯模型,但考虑到训练组级贝叶斯模型时间长、对表达式敏感等因素,可用别的模型替代时建议不使用组级贝叶斯模型。 展开更多

关键词 华北落叶松冠幅预测模型 白桦冠幅预测模型 非线性混合效应模型 组级贝叶斯模型 加性模型 冬奥核心区

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长白落叶松等几个树种冠幅预测模型的研究 被引量：65

4

作者 雷相东 张则路 陈晓光 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第6期75-79,共5页

以20块落叶松云冷杉林为对象，采用多元逐步回归方法，研究其组成树种的单株木冠幅预测模型．因变量为单株木冠幅，白变量包括胸径、树高、枝下高、树冠比、竞争因子和林分密度．共测定了3099株树木，全部参加了建模．最终建立了长白落... 以20块落叶松云冷杉林为对象，采用多元逐步回归方法，研究其组成树种的单株木冠幅预测模型．因变量为单株木冠幅，白变量包括胸径、树高、枝下高、树冠比、竞争因子和林分密度．共测定了3099株树木，全部参加了建模．最终建立了长白落叶松、冷杉、红松、云杉、枫桦、水曲柳、色木、白桦和椴树9个树种的冠幅预测模型．结果表明：胸径和林分密度是所有树种中影响冠幅的重要因子；模型的调整决定系数在0．34～0．75之间；绝对误差在-0．000114—0．054m之间；相对误差在-0．05443％～3．440％之间；均方根误差在0．360—0．510m之间，相对均方根误差在27．4％～37．4％之间． 展开更多

关键词 长白落叶松 混交林 冠幅预测模型

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长白落叶松-水曲柳混交林冠幅预测模型 被引量：15

5

作者 贺梦莹 董利虎 李凤日 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第7期23-32,共10页

【目的】基于黑龙江省尚志市帽儿山林场和一面坡林场长白落叶松-水曲柳混交林24块标准地的3164株长白落叶松样木及3574株水曲柳样木的数据,分别构建了长白落叶松和水曲柳的冠幅模型。【方法】通过分析不同混交方式林分内长白落叶松和水... 【目的】基于黑龙江省尚志市帽儿山林场和一面坡林场长白落叶松-水曲柳混交林24块标准地的3164株长白落叶松样木及3574株水曲柳样木的数据,分别构建了长白落叶松和水曲柳的冠幅模型。【方法】通过分析不同混交方式林分内长白落叶松和水曲柳冠幅的变化规律及其与林木竞争因子的关系,从6种常用的线性和非线性基础冠幅模型中选取最优模型,并将混交比例Si和树木在混交带内位置P作为哑变量,加入其他树木变量和林分变量,分别构建长白落叶松和水曲柳的冠幅模型,并对所构建的模型进行评价。【结果】长白落叶松和水曲柳冠幅在不同混交比例Si和混交带不同位置P下差异显著;冠幅与DDH(林木胸径与林分优势木胸径之比)和HDH(林木树高与林分优势高之比)成正相关,与大于对象木的胸高断面积之和(BAL)成负相关,与距离无关的竞争因子可以反映树木的竞争压力,对冠幅具有影响;长白落叶松冠幅与冠长率(CR)成正相关,与高径比(HD)成负相关;水曲柳冠幅与水曲柳优势木平均高(H0Fra)成正相关,与高径比(HD)成负相关。包含混交比例哑变量Si和混交带位置哑变量P的长白落叶松和水曲柳冠幅模型拟合冠幅(CW)的Ra2分别为0.5642和0.5459,加入树木变量和林分变量后长白落叶松和水曲柳冠幅模型拟合CW的Ra2分别为0.6745和0.5896。【结论】包含混交带位置哑变量P、混交比例哑变量Si、树木变量(CR和HD)、林分变量(H0Fra)的长白落叶松和水曲柳冠幅模型具有较好的拟合效果及预测精度。因此,本研究所构建的冠幅模型可以很好地预测混交林内长白落叶松和水曲柳的冠幅,为进一步研究混交林树木树冠结构奠定了基础。 展开更多

关键词 混交林 长白落叶松 水曲柳 竞争 冠幅模型

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应用机器学习进行增量学习构建杉木冠幅预测模型

6

作者 邱晓蕾 谢运鸿 +3 位作者 梁瑞婷 朱兆廷 周钰琪 孙玉军 《东北林业大学学报》 北大核心 2025年第12期48-60,共13页

以杉木(Cunninghamia lanceolata)为研究对象,以福建省三明市将乐国有林场不同样地(20 m×20 m、20 m×30 m、30 m×30 m)、不同林龄(中龄、近成熟、成熟林)的30块杉木人工林纯林样地(2019年15块、2023年15块)复测数据为数... 以杉木(Cunninghamia lanceolata)为研究对象,以福建省三明市将乐国有林场不同样地(20 m×20 m、20 m×30 m、30 m×30 m)、不同林龄(中龄、近成熟、成熟林)的30块杉木人工林纯林样地(2019年15块、2023年15块)复测数据为数据源(对样地内胸径大于5 cm的乔木进行每木检尺,测量4个方向冠幅并计算累计和的1/2作为单木冠幅),分别使用传统回归模型和4种机器学习模型[(随机森林(RF)、极限梯度提升(XGBoost)、轻量级梯度提升(LightGBM)、随机梯度下降回归(SGDRegressor)]构建冠幅批量学习预测模型,对冠幅进行预测;在机器学习的基础上,用同样数据划分为两期进行增量学习建模,进一步对模型预测精度进行对比;采用决定系数(R^(2))、均方根误差(E_(RMS))、平均绝对误差(E_(MA)),对模型的预测精度进行评价,比较传统模型与机器学习模型、机器学习模型的批量学习、机器学习模型的增量学习之间的拟合效果。结果表明:传统模型时,无截距的幂函数模型拟合效果最优,通过添加变量再参数化,模型精度(R^(2))提高至0.410;4种机器学习模型对冠幅的预测精度,由大到小依次为极限梯度提升(R^(2)为0.483)、轻量级梯度提升(R ^(2)为0.478)、随机森林(R^(2)为0.454)、随机梯度下降回归(R^(2)为0.372)。运用增量学习进行建模后,模型精度均显著提升,R^(2)分别提高至0.586、0.539、0.476、0.452;4种模型增量学习后的运行时间,比批量学习分别降低了15.62、62.78、43.11、17.38 s。与传统模型和机器学习的批量学习方法相比,依据机器学习的增量学习取得了较优的预测效果,在提升模型精度方面展现出显著优势;在一定程度上缩短了建模时间,该方法为优化杉木冠幅预测模型提供了新的思路和方向。 展开更多

关键词 杉木 冠幅预测模型 增量学习 集成学习

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塞罕坝国家森林公园华北落叶松单木冠幅预测模型 被引量：1

7

作者 孙朝辉 《林业勘查设计》 2023年第5期88-94,共7页

基于河北省塞罕坝国家森林公园华北落叶松纯林4块标准地458株华北落叶松样木数据,构建了华北落叶松单木冠幅预测模型。通过分析华北落叶松冠幅变化规律以及冠幅与林木竞争因子的关系,从6种常用的线性和非线性冠幅模型的基础模型中选取... 基于河北省塞罕坝国家森林公园华北落叶松纯林4块标准地458株华北落叶松样木数据,构建了华北落叶松单木冠幅预测模型。通过分析华北落叶松冠幅变化规律以及冠幅与林木竞争因子的关系,从6种常用的线性和非线性冠幅模型的基础模型中选取最优模型,加入其他树木变量和林分变量,构建华北落叶松单木冠幅预测模型,并对所构建的模型进行评价。华北落叶松冠幅与冠长率(CR)成正相关,与高径比(HD)成负相关;包含树木变量和竞争因子的华北落叶松冠幅模型拟合冠幅的Ra2分别为0.4845;包含树木变量(CR)、竞争因子(HD)的华北落叶松模型具有较好的拟合效果及预测精度。研究所构建的冠幅模型对华北落叶松的冠幅预测能力较好,为进一步研究华北落叶松树冠结构提供了基础。 展开更多

关键词 华北落叶松 冠幅 冠长率 单木模型 国家森林公园 河北塞罕坝

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华北落叶松天然次生林单木冠幅模型构建 被引量：14

8

作者 符亚健 吕飞舟 +1 位作者 朱光玉 吕勇 《林业资源管理》 北大核心 2016年第5期65-70,共6页

以山西省庞泉沟自然保护区华北落叶松天然次生林为研究对象,基于1 531株单木冠幅实测数据,对华北落叶松天然次生林单木冠幅预测模型展开研究。首先从9个常见的冠幅-直径候选模型中选出一个拟合精度较高的模型作为构建冠幅模型的基础模型... 以山西省庞泉沟自然保护区华北落叶松天然次生林为研究对象,基于1 531株单木冠幅实测数据,对华北落叶松天然次生林单木冠幅预测模型展开研究。首先从9个常见的冠幅-直径候选模型中选出一个拟合精度较高的模型作为构建冠幅模型的基础模型;接着从林分测树因子、立地因子和林分竞争指标中选出与冠幅相关性较强的因子作为模型自变量进行建模;最后利用偏差、剩余均方根误差R和决定系数并结合似然比检验对模型进行检验与评价。结果为:三参数的逻辑斯蒂形式的冠幅-直径模型拟合精度较高,并且模型参数可解释,因此把该模型作为构建华北落叶松单木冠幅模型的基础模型;对象木冠长、林分密度和林木竞争压力指数与冠幅相关性较强,当基础模型中考虑这些因子时能进一步提高预测精度。所构建的冠幅模型可为华北落叶松天然次生林的科学经营提供理论基础和技术依据。 展开更多

关键词 华北落叶松 天然次生林 冠幅模型

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依据分位数回归建立的长白落叶松潜在最大冠幅预测模型 被引量：12

9

作者 田德超 李凤日 董利虎 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期41-46,共6页

依据吉林省松江河林业局,黑龙江省孟家岗林场、东京城林业局和林口林业的长白落叶松人工林178块固定样地数据,从中选出1166株优势木数据,采用不同的分位点构建不同线性分位数回归模型,初步选取能够模拟潜在最大冠幅的最适分位点,结合人... 依据吉林省松江河林业局,黑龙江省孟家岗林场、东京城林业局和林口林业的长白落叶松人工林178块固定样地数据,从中选出1166株优势木数据,采用不同的分位点构建不同线性分位数回归模型,初步选取能够模拟潜在最大冠幅的最适分位点,结合人为选择的数据点和抽样的方法来最终确定最适分位点。在最适分位点模型基础上,采用线性分位数混合效应模型最终确定潜在最大冠幅模型。结果表明:通过对不同分位点0.90、0.95和0.99在随机抽取样本大小为1000,循环分析1000次得到参数估计值的平均值、标准偏差和变异系数的比较,以及利用决定系数、预测平均误差、预测平均绝对误差和预测的均方误差指标对按径阶选取45株优势木数据做线性回归与用全部数据做不同分位点的分位数回归进行比较,发现分位点为0.99为最适分位点。在最适分位点模型基础上,考虑样地之间的差异,构建了线性分位数混合效应模型。线性分位数混合效应模型较好的描述了长白落叶松潜在最大冠幅随胸径变化的趋势,为准确模拟林分竞争和预测林分生长动态提供有效的依据。 展开更多

关键词 长白落叶松 优势木 潜在最大冠幅 分位数回归 混合效应模型

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应用混合效应法建立的杂种落叶松人工林单木冠幅预测模型 被引量：5

10

作者 马爱云 李凤日 董利虎 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期9-14,38,共7页

应用2015年调查的黑龙江省江山娇实验林场48块杂种落叶松人工林样地的4129株样木数据,分析了冠幅(C_(W))与胸径(D_(BH))的相关关系,选出较好的冠幅—胸径线性关系模型作为基础模型;经过再参数化分析,选入对冠幅影响较大的单木因子和林... 应用2015年调查的黑龙江省江山娇实验林场48块杂种落叶松人工林样地的4129株样木数据,分析了冠幅(C_(W))与胸径(D_(BH))的相关关系,选出较好的冠幅—胸径线性关系模型作为基础模型;经过再参数化分析,选入对冠幅影响较大的单木因子和林分因子构建冠幅的通用线性模型;再采用混合效应模型的方法建立精确的冠幅预测模型。结果表明:冠幅与胸径呈较好的线性相关,冠长率(C_(R))、高径比(H_(DR))和林分断面积(B_(AS))对冠幅的影响最大,最终构建了样地水平的线性混合效应模型为杂种落叶松人工林单木冠幅预测模型。模型的修正决定系数R_(a)^(2)为0.6567,比基础模型(R_(a)^(2)为0.5701)增加了15.19%;均方根误差(R_(MSE))和赤池信息准则与基础模型相比,均减少了10%以上;模型采用留一交叉验证法进行检验,其平均绝对偏差(M_(AE))为0.3491 m、平均相对偏差绝对值(M_(APE))为18.36%,拟合效率(E_(F))为0.6164。考虑该模型的实用性,基于留一法,利用随机抽样,对比分析了不同样本量(2,3,4,…,30株树)对随机效应校正下的模型预测效果,结果表明每个样地随机调查5株树的冠幅,即可达到较好的预测效果。 展开更多

关键词 杂种落叶松 冠幅 线性模型 线性混合效应模型

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大兴安岭地区天然兴安落叶松疏开木冠幅预测模型 被引量：10

11

作者 张树森 贾炜玮 +1 位作者 王玉霞 高慧淋 《森林工程》 2017年第3期33-38,共6页

基于2016年大兴安岭地区十个林业局的天然兴安落叶松林样地调查数据,实测样地内疏开木的胸径与东、西、南、北四个方向的冠幅。分析疏开木胸径与冠幅之间的关系,采用线性模型和非线性模型作为备选模型,分别构建了天然落叶松的冠幅预测模... 基于2016年大兴安岭地区十个林业局的天然兴安落叶松林样地调查数据,实测样地内疏开木的胸径与东、西、南、北四个方向的冠幅。分析疏开木胸径与冠幅之间的关系,采用线性模型和非线性模型作为备选模型,分别构建了天然落叶松的冠幅预测模型,经过拟合优度指标与检验结果进行最优模型的选取。将所有树木按照胸径的变化范围分为3个等级(即DBH≤20 cm、20 cm<DBH≤40 cm、DBH>40 cm),基于选取的最优冠幅预测模型,采用哑变量的方法同时构建了3个等级天然兴安落叶松疏开木冠幅的通用模型,并进一步分析3个等级冠幅模型之间的差别。结果表明:线性模型和非线性模型均能够很好的拟合天然兴安落叶松疏开木的冠幅模型,由拟合优度和检验指标最终选取非线性模型作为基础模型。利用哑变量构建的3个等级疏开木冠幅的通用模型为CW=(0.353 3G_1+0.225 5G_2+1.537 6G_3)DBH^(0.587 5G_1+0.738 5G_2+0.190 4G_3)。其中,DBH≤20 cm、20cm<DBH≤40 cm两个等级的冠幅模型的系数显著不为0,而DBH>40cm的两个系数则没有通过t检验。 展开更多

关键词 天然兴安落叶松林 冠幅预测模型 哑变量 大兴安岭地区

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不同立地类型华北落叶松人工林冠幅与胸径关系研究 被引量：8

12

作者 张冬燕 王冬至 +2 位作者 范冬冬 张健东 李大勇 《林业资源管理》 北大核心 2019年第4期69-73,共5页

以河北省塞罕坝机械林场华北落叶松人工林为研究对象,利用155块标准地(30 m×30 m)调查数据,基于因子分析法和聚类分析法,确定影响华北落叶松人工林冠幅生长主要立地因子,利用主要立地因子划分立地类型,并构建不同立地类型华北落叶... 以河北省塞罕坝机械林场华北落叶松人工林为研究对象,利用155块标准地(30 m×30 m)调查数据,基于因子分析法和聚类分析法,确定影响华北落叶松人工林冠幅生长主要立地因子,利用主要立地因子划分立地类型,并构建不同立地类型华北落叶松人工林冠幅预测模型。结果表明:海拔、坡度和坡向是影响华北落叶松人工林冠幅生长的主要立地因子,并划分为高海拔和低海拔两个立地类型组。不同立地类型组最优冠幅预测模型分别为:高海拔,CW=-2.5972+0.6211D-0.0098D 2;低海拔,CW=[D/(4.9823+0.2059D)]2。高海拔组与低海拔组:决定系数R 2分别为0.9795和0.9834,绝对误差(Bias)分别为0.0001和0.8259、均方根误差(RMSE)分别为0.0019和0.65718,通过检验表明不同立地类型组冠幅模型预测精度均较高,可为华北落叶松人工林科学经营提供科学依据。 展开更多

关键词 立地类型 冠幅预测模型 人工林 华北落叶松 胸径

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基于BP神经网络的落叶松树冠体积及表面积模型构建

13

作者 周来 程小芳 张梦弢 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期94-100,共7页

【目的】应用BP神经网络模型预测华北落叶松树冠体积与表面积,探索华北落叶松树冠体积与表面积估算模型的最优形式,为未来的预测模式提供新思路。【方法】以山西省庞泉沟自然保护区的华北落叶松林为研究对象,通过从6块(60 m×60 m)... 【目的】应用BP神经网络模型预测华北落叶松树冠体积与表面积,探索华北落叶松树冠体积与表面积估算模型的最优形式,为未来的预测模式提供新思路。【方法】以山西省庞泉沟自然保护区的华北落叶松林为研究对象,通过从6块(60 m×60 m)固定样地得到的678个观测数据,运用BP神经网络,分别对华北落叶松树冠体积与表面积建立模型,通过对模型的训练,得到基于BP神经网络的华北落叶松树冠体积和表面积估算模型。【结果】基于BP神经网络的华北落叶松树冠体积与表面积模型的最优结构模型的输入层节点数∶隐层节点数∶输出层节点数=6∶9∶1。其中树冠体积的决定系数(R^(2))、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别为0.948、5.40 m^(3)、18.40;表面积的R^(2)、MAE和RMSE分别为0.957、3.33 m^(2)、 14.41。基于BP神经网络的华北落叶松树冠体积与表面积模型的性能与输入因子的数量呈正相关,最优模型的输入因子数为6个,分别为冠幅、树高、胸径、最大冠幅高度、第一活枝长(在垂直于树干方向上的投影长度)和冠基高。【结论】输入变量包含树干尺寸和树冠构型特征相关信息,模型能较好地实现华北落叶松树冠体积和表面积的预测。 展开更多

关键词 模型构建 树冠体积与表面积 BP神经网络 机器学习 预测模型 华北落叶松

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长白落叶松人工林单木冠幅模型 被引量：20

14

作者 邱思玉 孙玉军 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期49-53,共5页

以黑龙江省伊春市朗乡林业局的49块样地共2 499棵长白落叶松为研究对象,基于区组和样地嵌套二水平构建非线性混合效应冠幅模型。从10种常用的冠幅—胸径模型中选出一种最好的作为建模的基础模型,从其他林分因子中选取与冠幅相关性较高... 以黑龙江省伊春市朗乡林业局的49块样地共2 499棵长白落叶松为研究对象,基于区组和样地嵌套二水平构建非线性混合效应冠幅模型。从10种常用的冠幅—胸径模型中选出一种最好的作为建模的基础模型,从其他林分因子中选取与冠幅相关性较高的作为协变量参与建模。结果表明:与基础模型相比,混合模型的赤池信息准则(AIC)、贝叶斯准则(BIC)、负二倍的最大似然值(-2LL)和剩余均方根误差(RMSE)值均降低,调整决定系数(Radj2)提高,冠幅预测值的残差分布和密度分布相对更集中,说明模型的预测精度和拟合能力均有所提高。研究发现,以逻辑斯蒂模型作为基础模型,将树高、冠长率和高径比作为协变量,考虑区组和样地嵌套二水平的混合模型有利于提高冠幅模型的预测精度,从而有助于更好地模拟长白落叶松的冠幅胸径关系。 展开更多

关键词 长白落叶松 人工林 冠幅模型 混合效应

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不同生境梭梭冠幅预测模型研究 被引量：1

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作者 董玲萍 胡晓静 杨文乐 《森林工程》 北大核心 2024年第4期1-10,共10页

冠幅是反映沙漠植被生长情况的重要变量,通过对不同生境沙漠植物冠幅预测,可为沙漠植被的科学经营提供参考。以古尔班通古特沙漠建群种梭梭为研究对象,选取常用的6种回归模型(M1、M2、M3、M4、M5、M6),以树高和地径为调查因子,建立高地... 冠幅是反映沙漠植被生长情况的重要变量,通过对不同生境沙漠植物冠幅预测,可为沙漠植被的科学经营提供参考。以古尔班通古特沙漠建群种梭梭为研究对象,选取常用的6种回归模型(M1、M2、M3、M4、M5、M6),以树高和地径为调查因子,建立高地、缓坡和平地不同生境中的梭梭冠幅模型。通过Origin和Anaconda软件对模型进行回归分析,根据4个拟合精度标准,决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE),选取最优模型。模型拟合结果表明,在树高-冠幅和地径-冠幅模型中,6种回归模型的R2均大于0.5,模型拟合效果较好。3种生境下(高地、缓地、平地)树高-冠幅和地径-冠幅均以M5(三次多项式)为最优模型。6个模型都具有统计学意义(Sig.<0.001),对古尔班通古特沙漠梭梭冠幅的预测具有重要的参考价值,为维护该地区生态和植被恢复提供一定的科学依据。 展开更多

关键词 梭梭 树高 地径 冠幅 预测模型

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基于BLUP和GGE双标图的华北落叶松家系区域试验分析 被引量：32

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作者 郑聪慧 张鸿景 +5 位作者 王玉忠 代剑锋 党磊 杜子春 刘建婷 高运茹 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期73-83,共11页

【目的】为综合评价华北落叶松参试家系的速生丰产性、稳定性及各试验地点的区分力和代表性,利用基因型主效加基因型-环境互作效应(GGE)双标图对2017年度华北落叶松区域试验中参试家系的生长数据进行分析。【方法】基于冀北地区4个试验... 【目的】为综合评价华北落叶松参试家系的速生丰产性、稳定性及各试验地点的区分力和代表性,利用基因型主效加基因型-环境互作效应(GGE)双标图对2017年度华北落叶松区域试验中参试家系的生长数据进行分析。【方法】基于冀北地区4个试验地点26个华北落叶松家系的胸径数据,首先拟合3个线性混合效应模型,各个模型均具有相同的固定效应(“地点”和“地点中的区组”)和残差方差结构(行、列自回归AR1×AR1,以进行空间分析),其中,模型1为随机效应中包含2个公因子的因子分析模型(FA模型),模型2、3分别为随机效应里不含测量误差以及包含测量误差的非结构化矩阵模型(US模型);基于AIC信息准则选出一个最优模型,之后利用最佳线性无偏预测(BLUP)法得到各家系在各地点的胸径BLUP数据;基于胸径BLUP数据做GGE双标图分析,对华北落叶松家系和试验地点进行评价。【结果】基于AIC信息准则,模型3(空间变异结合包含测量误差的非结构化矩阵模型(US模型))被选为最优模型;基于胸径BLUP数据的GGE双标图的前2个主成分的方差解释百分比之和为92.4%,表明结果可靠;4个试验地点被分成2组,地点L1(张家口赤城马营沟)、地点L3(张家口沽源柳条沟)和地点L4(承德围场查字)为一组(以111号家系的胸径最大),地点L2(承德围场御道口)为一组(以78号家系的胸径最大),相对而言,地点L3(张家口沽源柳条沟)能更有效地选择速生丰产且稳定的家系;各家系在不同试验地点上的表现有所不同,总体而言,26个华北落叶松家系中,111号的胸径(产量)最大,接着是78、72、82、76、59、100、77、56、86、96等系号,胸径(产量)最小的是1号,97、116、53、35、46、66和49号等家系的胸径(产量)也较低,68和42号家系的胸径(产量)接近总体均值;96、86、100和76号是速生丰产且稳定的家系,速生丰产家系111、72、56号的稳定性居中,速生丰产家系78、82和77号的稳定性中等偏下,而速生丰产家系59号则不稳定。【结论】模型3(空间变异结合包含测量误差的非结构化矩阵模型(US模型))较另外2个模型而言,结果更为可靠。地点L3(张家口沽源柳条沟)既具高区分力,又具高代表性,能更有效地评价家系。家系96、86、100和76号兼具速生性、丰产性和稳定性,可被广泛推广。基于BLUP的GGE双标图能有效应用于华北落叶松家系及试验地点的评价,本研究可为冀北地区华北落叶松的家系选择和应用提供决策支持。 展开更多

关键词 线性混合效应模型 最佳线性无偏预测(BLUP) 基因型主效加基因型-环境互作效应(GGE)双标图 华北落叶松 区域试验

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古尔班通古特沙漠固沙灌木的冠幅预测模型 被引量：6

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作者 路丽宁 张定海 李功麟 《生态科学》 CSCD 2022年第5期81-89,共9页

以古尔班通古特沙漠中三种类型沙丘(固定沙丘、半固定沙丘和流动沙丘)上主要固沙灌木梭梭(Haloxylon ammodendron)、白梭梭(Haloxylon persicum)、沙拐枣(Calligonum mongolicum)、蛇麻黄(Ephedra distachya)和油蒿(Artemisia ordosica... 以古尔班通古特沙漠中三种类型沙丘(固定沙丘、半固定沙丘和流动沙丘)上主要固沙灌木梭梭(Haloxylon ammodendron)、白梭梭(Haloxylon persicum)、沙拐枣(Calligonum mongolicum)、蛇麻黄(Ephedra distachya)和油蒿(Artemisia ordosica)为研究对象,利用12个基础模型建立了不同沙丘类型上所有灌木和不同类型灌木的冠幅模型。模型拟合结果表明:不论是不同沙丘类型上所有灌木的拟合效果还是不同类型灌木的拟合效果,固定沙丘和半固定沙丘均优于流动沙丘。同时,两个近“S”形模型M7(Gompertz Model)和M12(HossfeldⅠModel)对三种类型沙丘上的固沙灌木均有较好拟合效果;M1(Linear Model)、M2(Quadratic Model)、M3(Power Model)、M6(Logistic Model)、M7、M9(Gauss Model)、M10(Mitscherlinch Model)和M12八个模型适用于研究区绝大部分固沙灌木冠幅模型的模拟。但不同沙丘类型上所有灌木和不同类型的灌木都有不同的最优冠幅模型。研究可为今后该地区相关生态模型建立和防风固沙效益的评价提供科学依据。 展开更多

关键词 古尔班通古特 固沙灌木 沙丘类型 冠幅预测模型

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不同施肥处理对塞罕坝华北落叶松生长的影响 被引量：4

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作者 付立华 《安徽农学通报》 2019年第1期124-125,共2页

华北落叶松是塞罕坝机械林场的主要造林树种。为了弥补因一代林快速生长造成土壤肥力下降,引发二代落叶松人工林土壤养分缺失的问题,对华北落叶松幼林施用尿素二铵和复合肥。结果表明:施用肥料的苗木树高、基径和冠幅均高于未施肥的林木... 华北落叶松是塞罕坝机械林场的主要造林树种。为了弥补因一代林快速生长造成土壤肥力下降,引发二代落叶松人工林土壤养分缺失的问题,对华北落叶松幼林施用尿素二铵和复合肥。结果表明:施用肥料的苗木树高、基径和冠幅均高于未施肥的林木;施用尿素二铵的苗木,比施用复合肥苗木在增加树高、基径和冠幅方面的效果好。 展开更多

关键词 华北落叶松 施肥 生长 树高 基径 冠幅

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施尿素二胺肥对华北落叶松生长的影响探讨 被引量：1

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作者 张岩 《绿色科技》 2019年第3期131-132,共2页

指出了华北落叶松是塞罕坝地区三大针叶用材林树种之一,也是塞罕坝地区栽植面积最大的树种,在维护塞罕坝地区生态环境方面起着重要作用。对6年生华北落叶松苗木施1∶1比例的尿素和二胺肥料,分析施肥对其生长发育的影响。结果表明:施尿... 指出了华北落叶松是塞罕坝地区三大针叶用材林树种之一,也是塞罕坝地区栽植面积最大的树种,在维护塞罕坝地区生态环境方面起着重要作用。对6年生华北落叶松苗木施1∶1比例的尿素和二胺肥料,分析施肥对其生长发育的影响。结果表明:施尿素二胺后华北落叶松苗木的树高、基径、冠幅以及枝条的长度和基径都显著好于未施肥的苗木。提出了在华北落叶松幼林阶段可以适当施尿素二胺肥料来促进苗木的快速生长。 展开更多

关键词 施肥 华北落叶松 树高 冠幅 基径

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大青山落叶松人工林直径分布规律的研究 被引量：18

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作者 王香春 张秋良 +1 位作者 春兰 高娃 《山东农业大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2011年第3期349-355,共7页

本文运用正态分布、weibull分布和β分布3种概率密度函数,研究了内蒙古大青山32块落叶松人工林标准地的直径分布规律。结果表明,内蒙古大青山落叶松人工林的直径分布用β分布拟合效果较好,在此基础上建立了β分布参数的预估方程,预测林... 本文运用正态分布、weibull分布和β分布3种概率密度函数,研究了内蒙古大青山32块落叶松人工林标准地的直径分布规律。结果表明,内蒙古大青山落叶松人工林的直径分布用β分布拟合效果较好,在此基础上建立了β分布参数的预估方程,预测林分理论直径分布,为华北落叶松人工林的科学经营提供理论依据. 展开更多

关键词 华北落叶松人工林 直径分布 预测模型

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