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黑龙江省落叶松人工林地位级指数导向曲线模型 被引量:2
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作者 杨帆 董利虎 《森林工程》 2015年第5期19-23,共5页
基于黑龙江省的落叶松人工林固定样地数据,利用逻辑斯蒂方程、单分子式、理查德方程、舒马切尔方程和考尔夫方程构建其地位级指数曲线模型,并进行最优方程的选取。以最优地位级指数方程为基础,采用区域作为哑变量构建其地位级指数方程... 基于黑龙江省的落叶松人工林固定样地数据,利用逻辑斯蒂方程、单分子式、理查德方程、舒马切尔方程和考尔夫方程构建其地位级指数曲线模型,并进行最优方程的选取。以最优地位级指数方程为基础,采用区域作为哑变量构建其地位级指数方程。结果表明:理查德方程为落叶松人工林最优地位级指数曲线;以理查德方程为基础所构建的哑变量地位级指数曲线模型具有较好的拟合效果,其R2a大于0.7,RMSE小于1.83;所建立的落叶松人工林地位级指数曲线模型的平均相对误差在±6%内,平均相对误差绝对值都小于20%;所建立的3个区域地位级曲线模型的预测精度都在97%以上。 展开更多
关键词 林分平均高 立地质量 地位级指数 哑变量
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基于增强回归树的杉木人工林林分断面积模型研究 被引量:4
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作者 臧颢 黄锦程 +2 位作者 刘洪生 欧阳勋志 宁金魁 《江西农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期553-562,共10页
【目的】林分断面积是森林生长收获预估中的重要变量。构建基于增强回归树的林分断面积模型,并分析不同林分密度指标和不同立地指标及其交互作用对模拟的影响,为采用增强回归树模拟林分断面积提供一定的参考。【方法】研究以江西省崇义... 【目的】林分断面积是森林生长收获预估中的重要变量。构建基于增强回归树的林分断面积模型,并分析不同林分密度指标和不同立地指标及其交互作用对模拟的影响,为采用增强回归树模拟林分断面积提供一定的参考。【方法】研究以江西省崇义县的杉木人工林为对象,采用增强回归树构建了林分断面积模型,通过交叉验证分析了交互深度、收缩参数和回归树数量的变化对增强回归树预测的影响,并对比分析了2种立地指标(地位级指数和地位指数)、2种密度指标(每公顷株数和林分密度指数)及其交互作用对林分断面积的影响,以此筛选出林分断面积模型中最适的立地指标和密度指标。【结果】(1)经过参数优化的增强回归树能较好的模拟林分断面积,最优模型的MAB为0.5047 m^2/hm^2,RMA为2.29%,RMSE为0.9008 m^2/hm^2;(2)基于林分平均高的地位级指数对林分断面积的模拟效果优于地位指数,因此可在缺少优势高数据时采用地位级指数描述立地质量;(3)林分密度指数对林分断面积的模拟效果明显优于每公顷株数,说明包含了林木大小信息的密度指标能有效的模拟林分断面积;(4)立地和密度的交互作用能在一定程度上提升林分断面积模型精度。【结论】增强回归树能较好的模拟林分断面积,但需要对参数调优,且在需要精确预估林分断面积时,建议考虑立地和密度的交互作用。 展开更多
关键词 增强回归树 林分断面积 参数优化 地位级指数 林分密度指数
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蒙古栎间伐林分和未间伐林分生长模型研究 被引量:15
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作者 高东启 邓华锋 +2 位作者 程志楚 王海宾 陈丽聪 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期50-54,共5页
以Richards和Schumacher模型为原型,利用地位级指数代替地位指数来反映林分的立地质量,通过选取不同的密度指标,分别拟合蒙古栎间伐、未间伐林分的断面积、蓄积量生长模型。结果表明:选用不同的密度指标直接影响着模型的预估效果,林分... 以Richards和Schumacher模型为原型,利用地位级指数代替地位指数来反映林分的立地质量,通过选取不同的密度指标,分别拟合蒙古栎间伐、未间伐林分的断面积、蓄积量生长模型。结果表明:选用不同的密度指标直接影响着模型的预估效果,林分断面积生长模型选用林分密度指数作为密度指标时预估效果更好,且Schumacher模型要优于Richards模型;林分蓄积量生长模型选用林分断面积作为密度指标时预估效果更好,当认为模型中的渐近值参数只与立地质量相关、而与密度无关时,选用林分断面积作为密度指标的Richards模型要优于Schumacher模型,而在Schumacher模型渐近值参数中引入密度指标后,对林分蓄积量的预估精度又要略优于Richards模型。建议在研究蒙古栎断面积、蓄积量生长模型时,分别选用林分密度指数和林分断面积作为密度指标较好。 展开更多
关键词 蒙古栎 天然林 间伐 地位级指数 密度指标 生长模型
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广东省杉木生长适宜性及分布预测 被引量:7
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作者 陆康英 苏晨辉 +3 位作者 邓成 林中大 陈月明 薛冬冬 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期62-69,共8页
为科学指导广东杉木经营,依据森林资源清查数据,使用最大熵模型、ArcGIS技术和数理统计方法,研究杉木分布与生态环境因子的关系,预测杉木在当前与未来不同时期的潜在适生区,比较SSP126、SSP585气候模式下杉木适生区的变化趋势。结果表明... 为科学指导广东杉木经营,依据森林资源清查数据,使用最大熵模型、ArcGIS技术和数理统计方法,研究杉木分布与生态环境因子的关系,预测杉木在当前与未来不同时期的潜在适生区,比较SSP126、SSP585气候模式下杉木适生区的变化趋势。结果表明:当前广东省杉木适生区分布范围广,高适生区主要集中在广东省北部区域。影响广东杉木分布的主要环境因子为海拔、最暖季度平均气温、气温季节变化标准差、最湿季度平均气温和最干月份雨量。当海拔≥235 m、最暖季度平均气温为19.4~27.1℃、气温季节变化标准差为620~800、最湿季度平均气温为15~24℃、最干月份雨量为35.2~52.1 mm时,最适合广东省杉木生长。随着未来气候的变化,广东省杉木适生区总体出现收缩趋势,杉木高适生区往高海拔区域聚集缩减,其中在SSP585气候模式下收缩的程度比SSP126气候模式大,杉木生境破碎化严重。 展开更多
关键词 杉木 生长适宜性 最大熵模型 适地适树 地位级指数
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