鸡公山自然保护区杉木人工林树高-胸径模型研究

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作者 周梦丽 王心楠 +6 位作者 毕舒雯 张明浩 郭芳 闫东锋 姚建峰 陈涛 段世磊 《河南农业大学学报》 北大核心 2025年第2期221-232,共12页

【目的】杉木(Cunninghamia lanceolata)为典型的亚热带树种,鸡公山自然保护区为其分布的北缘,探究其胸径和树高关系,构建适宜的树高-胸径模型,为其林木生长及适应性经营提供一定的参考依据。【方法】以鸡公山国家级自然保护区的杉木人... 【目的】杉木(Cunninghamia lanceolata)为典型的亚热带树种,鸡公山自然保护区为其分布的北缘,探究其胸径和树高关系,构建适宜的树高-胸径模型,为其林木生长及适应性经营提供一定的参考依据。【方法】以鸡公山国家级自然保护区的杉木人工林为研究对象,选择27个常用的树高-胸径经验模型,通过调整决定系数(Ra2dj)、均方根误差(J)、平均绝对误差(Q)、相对平均绝对误差(R)和Akaike信息准则(A)5个模型评价指标,筛选出5个最佳的基础模型,利用相关分析确定第1活枝高(Z)及冠幅(W)与树高(H)间的相关关系,并将其引入所筛选出的基础模型,构建15个修正模型,分析各修正模型间的拟合效果差异,确定适宜的树高-胸径模型。【结果】27个树高-胸径经验模型均可求解,M-10、M-16、M-17、M-22、M-25经验模型拟合效果较优。综合考虑模型的拟合及验证效果,M-10在基础模型中、引入Z的M-16(即M-16_Z)在修正模型中的拟合效果均最优,且两者相比,从0.6671(M-10)提高到0.7426(M-16_Z)。【结论】模型的适宜性可能受林分所处地区、林分类型等因素的影响,引入Z的M-16修正模型适宜量化鸡公山自然保护区杉木人工林树高与胸径关系。 展开更多

关键词 鸡公山 自然保护区 杉木 人工林 树高-胸径模型 模型评价

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基于混合效应的红松人工林单木树高-胸径模型研究

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作者 朱万才 刘奇峰 +2 位作者 李亚洲 吴瑶 潘研 《林业科技》 2025年第2期35-39,共5页

建立红松人工林单木树高(HT)-胸径(DBH)曲线模型对未来红松人工林生长量预测具有重要意义。本研究基于黑龙江省东京城林业局红松人工林48块每木调查数据,选取7个常用的经验生长模型作为备选模型通过比较选取最优基础模型。基于最优基础... 建立红松人工林单木树高(HT)-胸径(DBH)曲线模型对未来红松人工林生长量预测具有重要意义。本研究基于黑龙江省东京城林业局红松人工林48块每木调查数据,选取7个常用的经验生长模型作为备选模型通过比较选取最优基础模型。基于最优基础模型引入样地水平随机效应,最终构建了基于样地水平随机效应的人工红松单木树高-胸径曲线混合效应模型。结果表明,与其他几个模型相比,Gompertz形式的M6取得了更好的拟合效果(R_(a)^(2)=0.8338,RMSE=1.609 1)。与最优基础模型比较,混合效应模型R_(a)^(2)显著升高,RMSE、AIC、BIC显著降低,拟合效果较好。基于混合模型的固定效应参数对树高-胸径曲线进行模拟发现,树高-胸径曲线变化规律为随着胸径的增大树高呈逐渐上升的趋势,前期树高增长较快,后期增长逐渐减缓,符合树高曲线的总体变化规律。本研究最终构建的树高-胸径曲线模型精度较高,能有效预估红松人工林单木树高变化规律,为未来东京城林业局红松人工林经营提供参考。 展开更多

关键词 混合效应模型 树高-胸径模型 红松

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黔中马尾松木荷混交林树高-胸径模型 被引量：3

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作者 冉佳璇 戚玉娇 《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期343-352,共10页

【目的】建立马尾松Pinus massoniana-木荷Schima superba混交林树高-胸径模型,将树种作为哑变量引入模型,考虑模型残差空间自相关和异质性,为混交林树高-胸径模型构建和科学经营提供理论依据。【方法】基于贵州省开阳县马尾松-木荷混交... 【目的】建立马尾松Pinus massoniana-木荷Schima superba混交林树高-胸径模型,将树种作为哑变量引入模型,考虑模型残差空间自相关和异质性,为混交林树高-胸径模型构建和科学经营提供理论依据。【方法】基于贵州省开阳县马尾松-木荷混交林727组树高-胸径调查数据,构建普通最小二乘法模型(OLS)、广义可加模型(GAM)、线性混合模型(LMM)、地理加权回归模型(GWR)和地理加权回归克里格模型(GWRK)的树高-胸径全林木模型,在此基础上,将树种作为哑变量引入,选择全局莫兰指数(Moran’I)、局域Moran’I和组内方差分析5种模型残差空间自相关与空间异质性,并采用决定系数(R 2)、均方误差(MSE)和赤池信息准则(AIC)对模型进行评价。【结果】①马尾松-木荷混交林全林木基础模型的拟合精度从低到高依次为OLS、GAM、LMM、GWR、GWRK。②将树种作为哑变量引入模型后,各模型拟合精度均高于全林木基础模型。③OLS和GAM模型残差的全局Moran’I在α=0.05水平下显著(Z>1.96),局域Moran’I分布图中存在较多热点,表现出强烈的空间自相关。而LMM、GWR和GWRK模型残差全局Moran’I在α=0.05水平下不显著(−1.96≤Z≤1.96),且在局域Moran’I分布图中存在较多冷点,说明模型残差空间自相关已被消除。④5种模型残差的组内方差均表现随着滞后距离增大而增大的趋势,但GWR和GWRK模型具有更小的组内方差,能较好地降低模型残差空间的异质性。【结论】OLS和GAM模型拟合精度不高,并且不能消除模型残差空间自相关和异质性,因此不是用来建立树高-胸径模型的最佳选择。LMM、GWR和GWRK模型在提高模型拟合精度和降低空间自相关性方面表现良好,但GWR和GWRK模型在降低空间异质性方面显著,是最适合的树高-胸径模型。 展开更多

关键词 马尾松 木荷 混交林 树高-胸径模型 模型残差 空间自相关 空间异质性

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引入优势木树高建立的秦岭林区松栎林树高-胸径模型 被引量：8

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作者 郭嘉 孙帅超 +3 位作者 田相林 王彬 陈书军 曹田健 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期66-72,共7页

以地处秦岭的火地塘教学林场、旬阳坝林场及宝鸡通天河国家森林公园的主要树种华山松、油松和锐齿栎为研究对象,选取11种具有代表性的树高-胸径模型,对秦岭林区松栎混交林的主要树种华山松、油松和锐齿栎分别进行拟合,引入优势木树高、... 以地处秦岭的火地塘教学林场、旬阳坝林场及宝鸡通天河国家森林公园的主要树种华山松、油松和锐齿栎为研究对象,选取11种具有代表性的树高-胸径模型,对秦岭林区松栎混交林的主要树种华山松、油松和锐齿栎分别进行拟合,引入优势木树高、树冠竞争因子和大于对象木胸高断面积之和等代表立地和竞争的变量,并与运用数学分级方法建立的树高-胸径模型进行比较。结果表明:不同模型得到的拟合结果差异不大;当模型中引入优势树高作为预测变量,可以有效提高模型的拟合精度;基于分级方法得到的拟合结果最好,其中数学分级法的拟合结果优于优势高分级法。但数学分级法的本质只是纯粹的数据筛选,而优势树高分级则是基于立地对应树高生长的影响。因此,运用优势树高建立的树高-胸径模型可以描述秦岭松栎混交林的树高变化规律,为该森林类型的森林资源调查、立地质量评价以及森林生长与收获等提供理论依据,也可为后续树高-胸径模型的研究提供参考。 展开更多

关键词 优势木树高 树高-胸径模型 华山松 油松 锐齿栎

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基于BP神经网络的天然云冷杉针阔混交林标准树高-胸径模型 被引量：13

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作者 刘鑫 王海燕 +1 位作者 雷相东 解雅麟 《林业科学研究》 CSCD 北大核心 2017年第3期368-375,共8页

[目的]以吉林省汪清林业局金沟岭林场12块天然云冷杉针阔混交林样地为对象,基于12 953对实测树高-胸径数据,结合林分优势高分树种(组)建立基于BP神经网络的标准树高模型。[方法]在确定隐层节点数后经过反复训练得到各树种(组)的适宜模... [目的]以吉林省汪清林业局金沟岭林场12块天然云冷杉针阔混交林样地为对象,基于12 953对实测树高-胸径数据,结合林分优势高分树种(组)建立基于BP神经网络的标准树高模型。[方法]在确定隐层节点数后经过反复训练得到各树种(组)的适宜模型结构,使用相同的建模数据(8块样地)求解两个传统的树高方程,再利用未参与建模的4块样地分别验证模型。[结果]表明:落叶松、云杉的适宜模型结构(输入层节点数:隐藏层节点数:输出层节点数)为2:5:1;红松、中阔(白桦、大青杨、榆树和杂木)的适宜模型结构为2:4:1;冷杉的适宜模型结构为2:8:1;慢阔(色木、水曲柳、黄檗、紫椴和枫桦)的适宜模型结构为2:7:1。[结论]与传统方法相比,BP模型不依赖现存函数,不需要筛选模型形式,而且BP模型各树种R^2高于传统模型,平均绝对误差、均方根误差均小于传统模型,其拟合精度和预测效果均优于传统方程,可以有效地预测树高。 展开更多

关键词 BP神经网络 天然云冷杉针阔混交林 标准树高-胸径模型

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基于分位数回归的马尾松青冈栎混交林树高-胸径模型 被引量：6

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作者 孙拥康 汤景明 王怡 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第12期18-25,共8页

【目的】采用分位数回归方法构建马尾松青冈栎混交林树高-胸径模型,并对比分析不同分位数模型与传统非线性回归模型的拟合与检验结果,以期提高模型预测精度,为混交林树高-胸径模型构建及科学经营提供新的方法和思路。【方法】以湖北省... 【目的】采用分位数回归方法构建马尾松青冈栎混交林树高-胸径模型,并对比分析不同分位数模型与传统非线性回归模型的拟合与检验结果,以期提高模型预测精度,为混交林树高-胸径模型构建及科学经营提供新的方法和思路。【方法】以湖北省林科院九峰试验林场马尾松青冈栎混交林为研究对象,利用模型优选法确定出最优基础模型,并在此基础上,通过引入树种哑变量和分位数回归方法,构建不同树种不同分位点的树高-胸径分位数回归模型,选取平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、确定系数(R2)、T检验对不同模型进行对比分析。【结果】1)选取的6个代表性非线性树高曲线模型中,Richard模型综合表现最好,确定为最优基础模型。2)除个别分位点外,分位数回归模型整体拟合结果和预测能力优于哑变量模型和基础模型;马尾松和青冈栎最优分位数回归模型分别为τ=0.5和τ=0.7时;相同立地条件下,青冈栎生长势高于马尾松。3)模型独立检验结果表明分位数回归模型在描述树高曲线分布范围、变化规律以及稳健性上优于哑变量模型和基础模型。【结论】分位数回归方法在模拟混交林树高-胸径关系上表现出了较好的预测效果,将其应用到混交林或天然林树高-胸径关系等的研究中是一个可行思路。鉴于研究样本数据还较有限,兼顾数据整体和个体关联性的方法还有待进一步研究。 展开更多

关键词 分位数回归 马尾松 青冈栎 混交林 树高-胸径模型

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基于分位数回归和哑变量模型的大兴安岭兴安落叶松树高-胸径模型 被引量：13

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作者 王君杰 夏宛琦 姜立春 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第9期24-32,40,共10页

【目的】基于Richards方程比较分位数回归和哑变量模型对树高-胸径方程预测精度的影响,为林业树高-胸径模型的构建提供新的思路和方法。【方法】利用大兴安岭4个区域的兴安落叶松Larix gmelinii伐倒木胸径/树高实测数据,采用分位数回归... 【目的】基于Richards方程比较分位数回归和哑变量模型对树高-胸径方程预测精度的影响,为林业树高-胸径模型的构建提供新的思路和方法。【方法】利用大兴安岭4个区域的兴安落叶松Larix gmelinii伐倒木胸径/树高实测数据,采用分位数回归和哑变量模型构建树高-胸径模型,并与基本模型进行对比分析。评价指标采用平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、确定系数(R2)、赤池信息量(AIC)、贝叶斯信息量(BIC)、平均预测误差百分比(MPE)、平均绝对百分比误差(MAPE)、均方根百分比误差(RMSPE),同时利用非线性额外平方和法进行区域性检验。【结果】1)Richards树高-胸径模型在9个不同的分位点(τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)都能收敛,且每个区域都有其对应的最优分位数模型,区域1、2、3和4的最优分位数模型所对应的分位数分别是τ=0.7、τ=0.3、τ=0.5和τ=0.3,各区域最优分位数模型与哑变量模型所得结果差异不大,都优于基本模型。2)F检验结果表明哑变量模型的构造是有必要的,区域2和区域4没有显著不同,其他5对区域都有显著不同。3)模型检验结果表明区域1、3、4的最优分位数回归模型都要优于哑变量模型,区域2的哑变量模型没有通过正态性检验(P=0.0286),因此区域2的最优模型仍然为τ=0.3时的分位数模型。【结论】分位数回归模型和哑变量模型都能够反映不同区域树高-胸径关系的变化,在拟合和检验统计量等方面都表现较好,适合于大兴安岭落叶松树高预测。在进行方法选择时,可以根据数据特征和研究目的进行选择。 展开更多

关键词 分位数回归 哑变量 兴安落叶松 树高-胸径模型

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新疆天然天山云杉林树高-胸径模型

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作者 石宇晶 龚丽春 +2 位作者 魏健新 杨秋丽 巴比尔江·迪力夏提 《湖北林业科技》 2024年第6期44-53,65,共11页

为深入研究新疆天山云杉的胸径与树高之间的生长模型,填补相关研究空白,并为天山云杉林分的生长预测及生产经营管理提供有用的参考依据。本研究以天山云杉为研究对象,利用30块样方,每块大小为25 m×25 m天山云杉林调查数据,通过选... 为深入研究新疆天山云杉的胸径与树高之间的生长模型,填补相关研究空白,并为天山云杉林分的生长预测及生产经营管理提供有用的参考依据。本研究以天山云杉为研究对象,利用30块样方,每块大小为25 m×25 m天山云杉林调查数据,通过选用34种生长方程来构建天山云杉树高-胸径生长模型发现,研究表明逻辑斯蒂模型H2表达式为H=1.3+a/(1+b-1 D-c)和混合模型表达式为H=1.3+1/(a+b D-c)拟合效果最佳,调整后的R 2为0.862,RMSE为4.768 m,MAE为3.625 m,SSE为10839.76 m。此外,本研究引入海拔和坡度最为随机效应,构建了非线性混合效应模型,对比AIC、BIC和对数似然值发现基于海拔的非线性混合效应模型效果较优,具有更高的预测精度。 展开更多

关键词 云杉天然林 立地因子 树高-胸径生长模型 非线性混合效应模型 新疆天山

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基于连清样地数据的全国杉木人工林平均木树高-胸径模型 被引量：9

9

作者 牛思圆 刘鹏举 +2 位作者 雷相东 任怡 高影 《林业科学研究》 CSCD 北大核心 2023年第1期117-123,共7页

[目的]基于我国森林资源连续清查(简称“连清”)样地数据,分省区研建全国杉木人工林平均木树高-胸径的最优基础模型,以期为全国各省区杉木人工林的树高预测提供基础模型。[方法]研究范围为杉木人工林分布的15个省份,数据来自第六次、第... [目的]基于我国森林资源连续清查(简称“连清”)样地数据,分省区研建全国杉木人工林平均木树高-胸径的最优基础模型,以期为全国各省区杉木人工林的树高预测提供基础模型。[方法]研究范围为杉木人工林分布的15个省份,数据来自第六次、第七次连清样地数据的树高调查表,总样本数为23239个。选取18种基础生长方程作为候选模型,分别拟合各省区杉木平均木树高与胸径的关系,根据模型的决定系数(R^(2))、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)、均方根误差(RMSE)和平均预估误差(MPE),并结合模型残差分布图,确定各省区最优模型,同时采用5折法验证各省区最优模型的预测能力,最终决定各省区最优树高-胸径模型。[结果]15个省区的杉木最优树高-胸径模型并不相同,四川、云南、重庆、陕西、浙江、江西、湖南、广西的最优模型为模型18(Mitscherlich方程),江苏、安徽、河南和福建的最优模型为模型16(Hossfeld方程),广东、湖北、贵州的最优模型分别为模型10(双曲线方程)、模型11(Logistic方程)和模型13(Gompertz方程),R2分布在0.602~0.807之间,MAE分布在0.94~1.53 m之间,MRE分布在-2.93%~-4.72%之间,RMSE分布在1.23~2.00 m之间,MPE分布在0.50%~2.77%之间。模型拟合效果较好,满足精度要求,且参数具有生物学意义,可作为全国各省区杉木人工林平均木树高-胸径基础模型。[结论]本研究构建全国杉木人工林分布的15个省区的最优树高-胸径基础模型,能较好的模拟各省区的杉木平均木树高随胸径的变化规律,可以作为全国各省区基本的杉木人工林平均木树高-胸径模型,为各省区杉木人工林的树高预测提供依据。 展开更多

关键词 连清样地数据 杉木 树高-胸径模型

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深度学习和传统方法模拟杉木树高-胸径模型比较 被引量：18

10

作者 梁瑞婷 孙玉军 李芸 《林业科学研究》 CSCD 北大核心 2021年第6期65-72,共8页

[目的]基于深度学习算法,建立多隐藏层的杉木树高-胸径神经网络模型,探索一种更高效低偏的树高模型研建方法,提高杉木树高的预测精度。[方法]利用福建省将乐国有林场34块杉木样地的2898组树高-胸径调查数据,基于传统回归建立10个广义树... [目的]基于深度学习算法,建立多隐藏层的杉木树高-胸径神经网络模型,探索一种更高效低偏的树高模型研建方法,提高杉木树高的预测精度。[方法]利用福建省将乐国有林场34块杉木样地的2898组树高-胸径调查数据,基于传统回归建立10个广义树高-胸径模型,筛选出精度最高的模型作为对照。同时基于H2O平台的深度学习算法,建立70个不同结构的树高-胸径DLA模型,通过分析比较,确定最适宜预测杉木树高的模型结构,与传统最优模型进行比较。[结果]建立的树高-胸径DLA模型均能较好地描述杉木的树高-胸径间关系,R^(2)都在0.84以上,大于最优传统模型,RMSE和MAE小于传统模型。精度最高的DLA模型结构包含6个隐藏层,每层各340个神经元。[结论]本研究基于深度学习建立的杉木树高-胸径DLA模型,其拟合精度与预测精度略高于传统的广义树高-胸径模型,尤其在预测较高的林木时,更为明显,能够用于研究区杉木树高的预测。 展开更多

关键词 深度学习 树高-胸径模型 非线性回归 杉木

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基于哑变量回归和混合效应的杉树树高-胸径模型 被引量：4

11

作者 沈子奕 林杰 《济南大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2022年第1期80-85,共6页

为了精确预测杉树人工林的潜在生产力,以江西省青原山杉树人工林为研究对象,基于最小二乘法构建杉树树高-胸径的基础模型,在此基础上分别加入地形因子的哑变量和地形因子的混合效应,构建基于哑变量回归和混合效应的杉树树高-胸径模型,... 为了精确预测杉树人工林的潜在生产力,以江西省青原山杉树人工林为研究对象,基于最小二乘法构建杉树树高-胸径的基础模型,在此基础上分别加入地形因子的哑变量和地形因子的混合效应,构建基于哑变量回归和混合效应的杉树树高-胸径模型,并利用决定系数和均方根误差评价模型的拟合效果,比较2种模型的精度。结果表明:杉树树高-胸径的关系随坡度、坡向的不同存在一定的差异;线性混合效应的回归预测模型精度高于哑变量回归模型和基础模型的,其中基础模型的决定系数、均方根误差分别为0.604、2.595,哑变量回归模型的决定系数、均方根误差分别为0.652、2.443,混合效应模型的决定系数、均方根误差分别为0.659、2.364;与基础模型相比,基于线性混合效应的杉树树高-胸径模型的精度更高,决定系数增大了5.4%,均方根误差减小了8.9%。 展开更多

关键词 树高-胸径模型 哑变量回归模型 混合效应模型

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总体与林分水平的树高-胸径模型对蓄积量估计的影响分析 被引量：11

12

作者 曾伟生 《林业资源管理》 北大核心 2019年第6期38-41,共4页

基于吉林省汪清林业局的20块落叶林样地的每木胸径和树高实测数据,建立了总体水平和林分水平的树高-胸径回归模型,并对比分析了4种不同方法对蓄积量估计误差的影响。结果表明:对总体蓄积量的估计,4种方法的估计误差相差不大,都在±0... 基于吉林省汪清林业局的20块落叶林样地的每木胸径和树高实测数据,建立了总体水平和林分水平的树高-胸径回归模型,并对比分析了4种不同方法对蓄积量估计误差的影响。结果表明:对总体蓄积量的估计,4种方法的估计误差相差不大,都在±0.3%以内;而对林分蓄积量的估计,林分模型法的估计误差最小,也在±0.3%以内;总体模型法的估计误差最大,在±7%以内;调整模型法和相对模型法的估计误差都较小,均在±2%以内。本研究提出的调整模型法与相对模型法一样,是值得推荐的基于二元立木材积模型估算森林蓄积量的实用方法。 展开更多

关键词 树高-胸径模型 相对树高曲线 RICHARDS函数 总体水平模型 林分水平模型

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引入林分优势高和气候因子的杉木和桉树树高-胸径模型研建 被引量：4

13

作者 杜志 陈振雄 +3 位作者 李锐 罗崇彬 杨国锦 曾伟生 《林业资源管理》 北大核心 2023年第4期36-42,共7页

基于广西森林资源年度监测评价项目中25块杉木样地和25块桉树样地的每木胸径和树高实测数据,从7个传统树高-胸径曲线中筛选出拟合精度最优模型作为基础模型,引入林分优势高和气候因子构建广义非线性模型,通过10折交叉验证法进行检验,并... 基于广西森林资源年度监测评价项目中25块杉木样地和25块桉树样地的每木胸径和树高实测数据,从7个传统树高-胸径曲线中筛选出拟合精度最优模型作为基础模型,引入林分优势高和气候因子构建广义非线性模型,通过10折交叉验证法进行检验,并对一元材积公式的估计误差进行评价。结果显示:1)各传统树高-胸径曲线模型中,Richards模型为杉木和桉树最优的基础模型;2)引入了林分优势高和气候因子的杉木和桉树树高-胸径广义非线性模型,拟合精度相对基础模型更高,杉木的R^(2),MPE和MPSE的值分别为0.7976,0.58%和13.91%,桉树的R^(2),MPE和MPSE值分别为0.7207,0.62%和11.58%;3)采用一元材积公式得到的杉木和桉树总体蓄积与实测蓄积相差较大,其中桉树相对误差为-13.51%,超过了林业行业标准要求范围,运用树高-胸径广义非线性模型和二元材积公式计算总体蓄积,与实测值相对误差不超过0.5%,构建的杉木和桉树树高-胸径广义非线性模型能运用于实践生产。 展开更多

关键词 优势高 杉木 桉树 广义非线性 树高-胸径模型

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宁波石栎-木荷天然常绿阔叶混交林的树高-胸径模型 被引量：4

14

作者 娄明华 白超 杨同辉 《林业与环境科学》 2021年第4期46-54,共9页

天然常绿阔叶混交林是宁波地区的典型地带性植被类型,研究该林分类型的树高-胸径关系模型,可为宁波地区的天然常绿阔叶混交林的林木生长预测、森林经营管理、森林资源清查等提供理论参考。以宁波地区常见的石栎Lithocarpus glaber-木荷S... 天然常绿阔叶混交林是宁波地区的典型地带性植被类型,研究该林分类型的树高-胸径关系模型,可为宁波地区的天然常绿阔叶混交林的林木生长预测、森林经营管理、森林资源清查等提供理论参考。以宁波地区常见的石栎Lithocarpus glaber-木荷Schima superba天然常绿阔叶混交林为研究对象,选用30个常用的树高-胸径经验模型,通过5个模型评价指标即调整决定系数(Ra^(2))、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、相对平均绝对误差(RMAE)和Akaike信息准则(AIC)比较分析模型之间的拟合效果差异,从而确定适宜的树高-胸径模型。结果表明,除M23无法求解,其余29个模型均可求解。29个模型中,M09、M12和M26在5个模型评价指标中表现优异,M09和M12优于M26,说明M09和M12均为适宜的石栎-木荷天然常绿阔叶混交林树高-胸径模型。若优先考虑建模数据的拟合效果,建议选用M09,Ra^(2)=0.9141;若优先考虑检验数据的拟合效果,建议选用M12,Ra^(2)=0.9126。 展开更多

关键词 石栎 木荷 常绿阔叶混交林 树高-胸径模型

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落叶松人工林树高-胸径模型的研究 被引量：7

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作者 刘浩 《林业科技情报》 2015年第2期42-43,共2页

本文基于辽宁清原大孤家林场18块落叶松人工林临时样地中的1 041株样木的实测胸径和树高数据,根据二者的关系建立了最优的树高-胸径关系模型。

关键词 落叶松人工林 树高-胸径模型

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樟子松天然林树高-胸径模型及胸径分布规律分析 被引量：11

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作者 李善尧 《林业科技》 2018年第2期10-13,共4页

利用SPSS22.0对内蒙古红花尔基樟子松天然林胸径和树高进行分析,应用7个常见树高-胸径模型来模拟樟子松天然林的树高-胸径关系,同时应用Weibull分布函数和正态分布函数研究了樟子松天然林的胸径分布规律。结果表明:幂函数曲线模型为樟... 利用SPSS22.0对内蒙古红花尔基樟子松天然林胸径和树高进行分析,应用7个常见树高-胸径模型来模拟樟子松天然林的树高-胸径关系,同时应用Weibull分布函数和正态分布函数研究了樟子松天然林的胸径分布规律。结果表明:幂函数曲线模型为樟子松天然林树高-胸径最优模型,相关性较高,胸径分布近似于正态曲线分布规律。 展开更多

关键词 樟子松 树高-胸径模型 胸径分布

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基于非线性混合效应模型的东北红松树高-胸径关系

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作者 李欣宇 叶尔江·拜克吐尔汉 +3 位作者 王娟 张新娜 张春雨 赵秀海 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第3期38-48,共11页

【目的】构建红松非线性混合效应树高-胸径模型,并对比分析不同抽样方法和不同抽样数量对模型预测精度的影响,为研究红松的生长发育规律提供理论依据。【方法】基于吉林省蛟河地区与黑龙江省凉水地区两块样地合计4 441组红松数据,将数... 【目的】构建红松非线性混合效应树高-胸径模型,并对比分析不同抽样方法和不同抽样数量对模型预测精度的影响,为研究红松的生长发育规律提供理论依据。【方法】基于吉林省蛟河地区与黑龙江省凉水地区两块样地合计4 441组红松数据,将数据随机分为建模数据(80%)和检验数据(20%)。对常见的15个树高-胸径模型进行拟合,筛选效果最佳的模型作为基础模型,并将胸高断面积、优势木平均高和林分平均胸径加入基础模型,构建最优广义模型。同时,引入样方水平的随机效应,分别构建基础混合效应模型和广义混合效应模型,并评价两个固定效应模型与两个混合效应模型的拟合能力和预测精度。使用检验数据验证模型预测精度,采用固定效应模型的平均水平预测(FPA)、混合模型的总体平均响应预测(MPA)和主体响应预测(MPS)3种预测类型进行比较。此外,对混合模型在随机抽取、抽胸径最大、抽胸径最小和抽取平均木(胸径接近平均值的样本)4种抽样方案下的预测精度和样本数量关系进行分析。【结果】(1)Prodan模型为最优基础模型(R2、RMSE、MAE分别为0.841、3.335 m、2.492 m),加入林分平均胸径、优势木平均高和胸高断面积的广义模型预测精度更高(R2、RMSE、MAE分别为0.914、2.449 m、1.816 m)。引入样方随机效应后,模型的精度显著提升(基础混合效应模型R2、RMSE、MAE分别为0.961、1.652 m、1.231 m,广义混合效应模型R2、RMSE、MAE分别为0.958、1.719 m、1.288 m)。(2)通过检验数据验证模型精度,结果表明模型预测精度均表现为MPA>FPA>MPS,广义模型预测精度总体优于基础模型。(3)4种抽样方案中,抽取平均木的抽样方法表现最佳,当抽取8株时,预测能力最优;在实际应用中,考虑人工成本与经济成本,抽取5株平均木测量树高以估计随机参数的方法亦合理可行。【结论】将林分因子和样方效应引入基础模型能够显著提高红松树高-胸径模型的精度,采用抽取平均木的抽样方法预测精度更高。本研究探讨了非线性混合效应模型下红松树高与胸径的关系,为精准预测东北主要建群种红松树高值以及后续实地调查与经营管理提供理论基础与实践参考。 展开更多

关键词 红松 树高-胸径模型 广义模型 非线性混合效应模型 抽样设计

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基于深度神经网络的杉木树高-胸径模型研建

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作者 王贵林 谭伟 陈波涛 《林草资源研究》 2024年第1期82-87,共6页

利用深度神经网络(DNN)模型建立杉木的树高-胸径模型,寻求一种更加高效的杉木树高预测方法。以贵州省清镇市国有林场49块样地中杉木的胸径、树高数据为研究对象,分成不同比例的训练集和测试集,训练集占比分别为20%,30%,40%,50%,60%,70%,... 利用深度神经网络(DNN)模型建立杉木的树高-胸径模型,寻求一种更加高效的杉木树高预测方法。以贵州省清镇市国有林场49块样地中杉木的胸径、树高数据为研究对象,分成不同比例的训练集和测试集,训练集占比分别为20%,30%,40%,50%,60%,70%,80%;对应的测试集占比分别为80%,70%,60%,50%,40%,30%,20%。利用DNN构建树高-胸径模型,并将其与11个传统基础模型进行比较,通过R^(2)、RMSE和MAE对比选出预测效果最好的模型,并根据最优模型添加林木胸径与优势木平均胸径比(DDH),以提高模型的预测精度。利用DNN模型建立的树高-胸径模型在训练集占比为20%的情况下,加入DDH因子后其预测精度R^(2)达到0.89。利用DNN构建杉木树高-胸径模型对杉木树高进行预测,在使用较小数据量的前提下加入DDH因子能够提高对杉木树高的预测效果。 展开更多

关键词 杉木 深度神经网络 林木胸径与优势木平均胸径比 树高-胸径模型

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湘西杉木人工林树高-胸径混合效应模型构建

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作者 隆吉辉 田银芳 汪超群 《湖南林业科技》 2024年第2期25-32,共8页

建立湘西杉木树高-胸径模型,分析定量、定性因子对林分树高生长的影响,为区域尺度树高估算提供参考。以湘西土家族苗族自治州7个县的杉木人工林为研究对象,基于55块杉木人工林样地数据,采用随机森林法,筛选出显著性影响因子分别作为再... 建立湘西杉木树高-胸径模型,分析定量、定性因子对林分树高生长的影响,为区域尺度树高估算提供参考。以湘西土家族苗族自治州7个县的杉木人工林为研究对象,基于55块杉木人工林样地数据,采用随机森林法,筛选出显著性影响因子分别作为再参数化变量与随机效应;在6个树高-胸径基础模型中选择拟合程度最好的模型作为最优基础模型;采用再参数化的方法引入密度(ρ)/1000变量,构建含林分密度的最优再参数化模型;在最优再参数化模型的基础上,结合混合效应模型分析显著性定性因子对杉木人工林树高的影响,建立湘西杉木人工林最优混合效应模型。结果表明:湘西土家族苗族自治州杉木人工林树高的显著性影响因子为胸径(P<0.01)、龄组(P<0.01)、林分密度(ρ<0.05)。6组候选基础模型中,N slund(Model 1)模型最优,其AIC、BIC值均最小,分别为154.7417、159.6544,R 2=0.5727;其参数a、b均极显著,具有统计学意义。3种再参数化模型的拟合效果均优于最优基础模型(Model 1)的。Model 1.1各参数均显著,确定系数R 2=0.6202,均方根误差RMSE=1.6159。3个混合效应模型的拟合效果均优于最优基础模型、最优再参数化模型的;与最优基础模型、最优再参数化模型相比,nlme 1.1、nlme 1.3的确定系数(R 2)分别提高了19.6%、10.4%;均方根误差(RMSE)分别降低了14.1%、8.9%。考虑到模型的简易程度,将nlme 1.1作为湘西土家族苗族自治州杉木人工林的最优混合效应模型。与传统回归模型相比,采用再参数化方法、非线性混合效应法拟合的树高-胸径模型,其预测效果更具有优越性,模型精度更高、误差更小。研究结果可为湘西土家族苗族自治州林业生产提供参考。 展开更多

关键词 杉木 人工林 树高-胸径模型 再参数化 混合效应模型

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红松树高-胸径的非线性混合效应模型研究 被引量：36

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作者 臧颢 雷相东 +2 位作者 张会儒 李春明 卢军 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期8-16,共9页

以吉林省汪清林业局的蒙古栎阔叶混交林和云冷杉阔叶混交林24块固定样地中的2 598株红松为研究对象,利用Chapman-Richards方程建立了不含随机效应与含随机效应的单木树高-胸径简单模型和广义模型。模型拟合和检验的评价指标主要包括调... 以吉林省汪清林业局的蒙古栎阔叶混交林和云冷杉阔叶混交林24块固定样地中的2 598株红松为研究对象,利用Chapman-Richards方程建立了不含随机效应与含随机效应的单木树高-胸径简单模型和广义模型。模型拟合和检验的评价指标主要包括调整决定系数(R_a^2)、平均相对误差绝对值(RMA)和均方根误差(RMSE)。对于混合效应模型,设计了随机抽取、抽胸径最大的树、抽胸径最小的树和抽平均木4种抽样方案计算随机参数,通过对比4种抽样设计下模型的误差统计量,分析了不同抽样设计下样本数量和预测精度的关系。结果表明:基于混合效应模型的红松单木树高-胸径模型拟合效果(简单模型的R_a^2在0.753~0.886之间,RMA在11.3%~15.1%之间,RMSE在1.38~2.01 m之间;广义模型的R_a^2在0.754~0.886之间,RMA在11.1%~15.0%之间,RMSE在1.38~2.01 m之间)优于不含随机参数的红松单木树高-胸径模型(简单模型的R_a^2在0.502~0.868之间,RMA在12.2%~17.8%之间,RMSE在1.42~2.65 m之间;广义模型的R_a^2在0.711~0.877之间,RMA在11.6%~17.2%之间,RMSE在1.41~2.10 m之间);包含随机效应的简单模型和广义模型拟合效果没有明显的差异,表明基于混合效应模型的单木树高-胸径简单模型可以很好地描述树高-胸径关系在不同森林类型、不同样地间的差异,因此不需要在树高-胸径模型中增加其他自变量;抽取平均木的抽样设计优于其他3种抽样设计,且抽取4株平均木时,预测精度提升最为明显,综合预测精度和调查成本的考虑,在实践中应用包含随机效应的红松树高-胸径模型时,推荐在样地中抽取4株平均木测量其树高来估计随机参数。 展开更多

关键词 红松 树高-胸径模型 非线性混合效应模型 抽样方案

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