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

作     者：孙宇 李凤日 谢龙飞 董利虎 SUN Yu;LI Fengri;XIE Longfei;DONG Lihu

作者机构：东北林业大学林学院黑龙江哈尔滨150040 

出 版 物：《南京林业大学学报（自然科学版）》 (Journal of Nanjing Forestry University：Natural Sciences Edition)

年 卷 期：2023年第47卷第3期

页      面：129-136页

核心收录：

学科分类：0907[农学-林学] 090704[农学-森林经理学] 09[农学] 

基　　金：国家自然科学基金项目(31971649) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(2572020DR03) 黑龙江头雁创新团队计划项目(森林资源高效培育技术研发团队)。 

主　　题：落叶松人工林 林分生物量 地形因子 似乎不相关回归 异方差 可加性模型 

摘      要：【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(Radj2)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(IF)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的拟合与预测效果均较好,可以进行黑龙江省林分尺度的落叶松人工林生物量预测。