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作者：康立中南林业科技大学

学位级别：硕士

立地指数模型是评价森林立地质量的核心和关键。鉴于现有的立地质量评价研究,没有全面的考虑立地类型和林分类型对立地质量的影响,从而导致同一立地类型、同一树种在相同的条件下得到不同的生长过程,使得建立的立地质量评价模型难以推... 详细信息

立地指数模型是评价森林立地质量的核心和关键。鉴于现有的立地质量评价研究,没有全面的考虑立地类型和林分类型对立地质量的影响,从而导致同一立地类型、同一树种在相同的条件下得到不同的生长过程,使得建立的立地质量评价模型难以推广、限制了其适用性,且现有的立地质量评价研究对天然混交林研究较少。通过研究,以期使建立的立地指数模型容易推广、适用性强,解决区域性兼容问题,并尝试探索解决天然林立地质量评价问题。本文以湖南省杉木人工林和亚热带栎类天然混交林为研究对象,利用调查数据,从基于树高-年龄分级的多形立地指数模型和基于立地类型聚类的多形立地指数模型两方面入手,深入研究了含固定效应的多形立地指数模型在湖南省杉木人工林和亚热带栎类天然混交林上的构建与应用。主要研究内容和结论如下:(1)通过树高-年龄分级构建固定效应的方法,建立了基于树高-年龄分级的杉木人工林多形立地指数模型。指出龄阶间距为5年,树高分9级,其所得的分级结果最佳,与基础模型相比,将模型的确定系数从0.79964增至0.95303,大大提高了模型的精度。同时也验证了树高-年龄分级的方法应用于人工林立地质量评价种是正确、可行的。(2)通过立地类型聚类构建固定效应的方法,建立了基于立地类型聚类的杉木人工林多形立地指数模型。将606个样本中立地因子相同的进行组合,划分为240个初始立地类型,并将初始立地类型作为固定效应加在参数a上进行含固定效应的非线性回归模型模拟,得到240个初始立地类型所对应的系数值;用R软件中k-means聚类,将240个不同的立地类型聚为12类,合并后的因子水平信息包含合并前的因子水平信息的99%。将各样本的立地类型转换为对应的类,并将12个类作为固定效应加在基础模型上进行非线性拟合回归分析,模型的确定系数R2=0.98811,进一步提高了模型的精度,证实了立地类型聚类构建固定效应的思维和方法应用于人工林立地质量评价中是具有可行性的。(3)将两种立地质量评价方法应用于栎类天然混交林中进行探索研究,建立了两种不同的栎类天然混交林多形立地指数模型:1)采用树高-年龄分级构造固定效应建立多形立地指数模型的方法,建立了栎类天然林多形立地指数曲线模型,确定系数R2= 0.9807,模型精度较高,且建模过程无需添加立地因子,操作简单。2)采用立地类型聚类构造固定效应建立多形立地指数模型的方法,建立了栎类天然林多形立地指数曲线模型,确定系数R2= 0.87584,模型精度较高,且能够保证同一立地类型、同一树种在相同的条件下得到几乎相同的生长过程。3)相对于同形立地指数模型无法拟合栎类天然林生长过程的情况,两种方法均能适用于栎类天然林立地质量评价,且建立的模型精度高、适用性强,可解决天然林立地质量评价问题,为天然林立地质量评价提供了一种新思路和参考方法。(4)研究提出的两种多形立地指数模型构建方法,既适用于人工林又适用于天然林立地质量评价。建立的模型适用性强,可解决区域性兼容问题和天然林立地质量评价问题。含固定效应的多形立地指数模型为我国森林立地质量评价提供了一种新思路和方法,不仅适用于杉木人工林和栎类天然混交林,也可借鉴于其它林分类型的立地质量评价中。

关键词：立地质量固定效应非线性混合效应多形立地指数模型

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吉林省长白山区胡桃楸天然次生混交林立地指数模型

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应用生态学报 2019年第12期30卷 4049-4058页

作者：罗也杨雨春王君及利刘婷于海洋李焱龙王元兴吉林省林业科学研究院长春130033 吉林省红石林业局吉林桦甸132400 吉林省三岔子林业局吉林白山134700 吉林省露水河林业局吉林抚松134500

依据吉林省长白山胡桃楸天然次生混交林12个典型区域的坡向、坡位分布,结合胡桃楸龄级,布设样地109块,以年龄-树高数据为材料,编制了吉林省东部山区胡桃楸天然次生混交林立地指数表.结果表明:应用3倍树高标准差法剔除异常数据,最终得到8... 详细信息

依据吉林省长白山胡桃楸天然次生混交林12个典型区域的坡向、坡位分布,结合胡桃楸龄级,布设样地109块,以年龄-树高数据为材料,编制了吉林省东部山区胡桃楸天然次生混交林立地指数表.结果表明:应用3倍树高标准差法剔除异常数据,最终得到80块379对胡桃楸不同龄级的年龄与树高数据,运用7个数学模型进行比较,确定了单形立地指数导向曲线方程式:H=28.0181(1-e^-0.0341A)^1.0503,决定系数R^2为0.85,残差平方和为0.89,基准年龄为50年,指数级距为2 m,得到了16~28 m的7条立地指数曲线.根据不同立地类型,建立了多形立地指数模型,幂函数拟合效果较好,即H=B0t^B1,其中B0=10^-9e^0.9213SI,B1=-0.2139SI+5.6183,最终得到了多形立地指数模型方程式H=10^-9e^0.9213SIt^-0.2139SI+5.6183.指数级差法和落点检验法对2种立地指数模型的精度检验表明,多形立地指数的精确度较高,能够准确地反映胡桃楸不同立地类型间树高生长的差异,可用于吉林省长白山区胡桃楸天然次生混交林立地质量评价.

关键词：胡桃楸天然次生混交林导向曲线多形立地指数模型

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基于立地因子的红松人工林立地指数模型

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应用与环境生物学报 2024年

作者：矫春晶马畅杨雨春王君罗也任皎赵吉胜吉林省林业科学研究院吉林省退化森林生态系统恢复与重建跨区域合作科技创新中心东北乡土树种工程中心(哈尔滨) 吉林省重点国有林技术服务中心

为精准评价吉林省红松人工林立地质量，以4个地区90块样地450组优势木树高-年龄数据为基础，通过方差分析确定不同立地因子对红松树高生长的影响，分别建立多形和混合效应立地指数模型，并比较其精度及适用性。结果表明，坡向、坡度、... 详细信息

为精准评价吉林省红松人工林立地质量，以4个地区90块样地450组优势木树高-年龄数据为基础，通过方差分析确定不同立地因子对红松树高生长的影响，分别建立多形和混合效应立地指数模型，并比较其精度及适用性。结果表明，坡向、坡度、坡位、海拔是影响树高生长的主导立地因子，依据极显著影响红松生长排名前两位的立地因子（坡向和坡度）划分立地类型分别拟合，筛选出幂函数方程H=aAb为基础模型(R2在0.749-0.921)，确定立地指数与模型参数的最优回归关系，建立多形立地指数模型H=SI（A/50）-0.0193SI+0.912，得到17 m-23 m共7条立地指数曲线；以各主导立地因子组合作为随机效应，选择R2最大、平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RSME）最小的Gompertz方程H=aexp[-bexp（-cA）]为基础模型，拟合混合效应立地指数模型，其中以4个主导立地因子的交互作用作为随机效应的混合效应模型的R2最大，将所有立地类型用K-means法聚类为4个立地类型组并作为随机效应，拟合得到最优混合效应模型，即H= (25.012+μi) exp[-1.638exp（-0.035A）]，R2为0.922，提高了模型精度。经卡方检验和相关性分析确定两种立地指数模型的卡方值(X2)均小于卡方临界值，与多形立地指数模型相比，混合效应模型的卡方值和相关性解释度分别降低了50.75%和提高了4.39%，表明混合效应立地指数模型模拟效果较好，更适用于评价红松人工林立地质量，研究结果能够为红松人工林质量精准提升提供理论支撑。（图4表11参55）

关键词：红松立地质量多形立地指数模型混合效应模型

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基于树高-年龄分级的杉木人工林多形立地指数曲线模型研究

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中南林业科技大学学报 2017年第7期37卷 18-29页

作者：朱光玉康立何海梅吕勇银勇平吴毅中南林业科技大学湖南长沙410004 中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所北京100091 中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091

考虑相同或者相近年龄的杉木纯林,其优势木高生长受立地条件的影响较大,对年龄、优势高进行分级,基于树高-年龄分级构造哑变量,采用基于哑变量的非线性回归分析,建立区域性杉木多形立地指数曲线模型,为区域性立地质量评价和生产力预估... 详细信息

考虑相同或者相近年龄的杉木纯林,其优势木高生长受立地条件的影响较大,对年龄、优势高进行分级,基于树高-年龄分级构造哑变量,采用基于哑变量的非线性回归分析,建立区域性杉木多形立地指数曲线模型,为区域性立地质量评价和生产力预估提供研究思路和方法;同时提出一种合理的构建树高-年龄分级哑变量的思路和方法,并进一步研究分级哑变量如何加在模型参数上较为合理。以湖南不同地区606组杉木纯林优势木平均高-年龄数据为研究对象,采用理查德等4种常用非线性方程进行模拟与分析,找出最优基础模型。采用循环迭代法结合最优基础模型,对树高和年龄进行分级,找出最佳的分级结果并构建哑变量:(1)先给定初始龄阶间距值3年,对各龄阶树高进行20种分级方法,得到不同树高分级方法所对应的哑变量,采用含哑变量的非线性回归分析方法进行树高-年龄相关关系模拟,并分析、对比建模精度与效果,找出最优的树高分级方法及结果;(2)基于最优树高分级结果,考虑17种不同的龄阶划分方法,得到17种不同龄阶所对应的哑变量,采用含哑变量的非线性回归方程模拟树高-年龄相关关系,并分析、对比建模精度与效果,找出最优的龄阶划分方法及结果;(3)基于(2)中最优龄阶,重复1)的研究工作,得到最优的树高分级结果及所对应的哑变量,即最优哑变量。基于最优哑变量,考虑到哑变量加在不同的参数上模型模拟预测效果可能不一致,采用7种不同加哑变量的方法,进行树高-年龄生长曲线模拟,并对比、分析其模拟效果,模型检验采用确定系数(R2)、绝对平均误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和残差4个指标,找出最优模型,并绘制多形立地指数曲线图。通过对4种非线性模型的建模精度分析与比较得到理查德方程最优,模型表达式为:H=a×[1-exp(-b×Age)]c,其确定系数(R2)为0.799 644;基于最优模型,采用含哑变量的非线性回归分析,利用循环迭代法分析不同树高、年龄分级的模型模拟精度与结果,指出龄阶间距为5、树高分9级所得哑变量最优;基于最优哑变量,考虑7种哑变量模型模拟方法,得到哑变量加在参数a、b上最优,其确定系数(R2)、绝对平均误差(MAE)、均方根误差(RMSE)分别为:0.953 029、0.836 93、1.119 938,残差值均匀分布在横轴(预测值)两侧,表明模型模拟效果较好。本研究采用含哑变量的回归分析与循环迭代法,系统的构建了湖南杉木多形立地指数曲线模型,不仅明显提高了模型的精度:确定系数从0.799 644增加到0.953 029,而且为区域性立地质量评价和生产力预估模型的构建提供了可行思路和方法。

关键词：杉木人工林树高-年龄分级多形立地指数模型非线性回归哑变量

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