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西北农林科技大学学报（自然科学版） 2018年第2期46卷 29-38,46页

作者：王少杰邓华锋向玮黄国胜王雪军北京林业大学林学院北京100083 国家林业局调查规划设计院北京100714

【目的】建立预估精度高的林分蓄积量混合模型,为北京地区不同初期密度油松林分提供个性化模型方程,为森林经营和采伐利用提供重要理论依据。【方法】以北京地区76块油松连续清查样地为研究对象,按初期的油松林分密度(ID)将油松样地分为... 详细信息

【目的】建立预估精度高的林分蓄积量混合模型,为北京地区不同初期密度油松林分提供个性化模型方程,为森林经营和采伐利用提供重要理论依据。【方法】以北京地区76块油松连续清查样地为研究对象,按初期的油松林分密度(ID)将油松样地分为Ⅰ(ID水平,选用以断面积和优势木平均高为自变量的线性模型构建油松蓄积量基础模型,在基础模型上分别考虑油松林分的密度水平效应、样地效应和嵌套两水平效应,用R语言的nlme模块建立油松混合效应模型,并用平均绝对误差||、均方根误差RMSE、决定系数R^2 3个评价指标检验模型的拟合效果。【结果】拟合嵌套两水平混合模型决定系数R^2为0.998 2,高于密度水平效应和样地效应2个单水平混合模型,且||和RMSE均小于2个单水平混合模型;嵌套两水平混合模型的、RMSE分别为0.069 8和0.100 6,比基础模型降低了78.86%和82.39%。指数函数异方差结构和[ARMA(1,1)]时间序列相关性结构加入混合模型后,模型拟合精度均有一定提高。【结论】单水平和嵌套两水平混合模型拟合精度均高于基础模型,嵌套两水平混合效应模型拟合精度优于基础模型和单水平混合模型,指数函数能够消除数据间的异方差,[ARMA(1,1)]结构能够较好地表达样地间的误差相关性。

关键词：油松林分蓄积量混合模型密度水平效应异方差时间序列相关性

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北京市侧柏、油松林分生长模型研究

北京市侧柏、油松林分生长模型研究

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作者：王少杰北京林业大学

学位级别：硕士

林分生长和收获模型是用来研究森林生长动态变化规律的基本方法,长期以来受到世界各地学者的高度重视。林分断面积和蓄积量是预估林分收获量的重要因子变量,具有较高的稳定性和可预测性,可以反映经营单位经营森林的状况和经营效果。本... 详细信息

林分生长和收获模型是用来研究森林生长动态变化规律的基本方法,长期以来受到世界各地学者的高度重视。林分断面积和蓄积量是预估林分收获量的重要因子变量,具有较高的稳定性和可预测性,可以反映经营单位经营森林的状况和经营效果。本研究以北京市侧柏(Platycladus orientalis(L.)Franco)、油松(Pinus tabulaeformis Carr.)连续清查样地为研究对象,其中侧柏林分考虑林分起源的差异,建立侧柏人工林和天然林生长模型,并通过哑变量模型构建不同林分起源相容性侧柏林分生长模型;油松按初期的林分密度(ID)将油松样地分为水平I(ID水平Ⅱ(400≤ID水平Ⅲ(800≤ID水平Ⅵ(1200≤ID水平V(ID≥1600株/hm2)5个水平,然后用传统方法构建断面积和蓄积量基础模型,在基础模型上考虑油松林分的密度水平效应、油松林分的样地效应和嵌套两水平效应,运用R语言的nlme模块,构建油松断面积和蓄积量混合效应模型。结果表明:(1)构建侧柏人工林和天然林林分生长模型时,以Schumacher和Richards为基础模型,并在模型方程上继续参数化后的模型拟合效果都较好,经检验预测模型的决定系数(R2)均高于0.97,拟合精度均在95%以上;且拟合侧柏林分断面积或者林分蓄积量时,人工林的拟合效果均优于天然林。另外,在拟合林分断面积生长模型时,密度指标采用林分密度指数同采用每公顷株数相比,预估精度更高,能更好地反映侧柏林分断面积生长规律;建立林分蓄积量生长模型时,林分断面积作为密度指标,模型的拟合效果最优。(2)在Richards模型基础上引入一个代表林分起源的哑变量,建立基于哑变量的侧柏人工林和天然林生长模型。模型的拟合效果和预测精度都很好,且林分蓄积量的拟合效果略优于林分断面积。所建立的模型同时适用于人工林和天然林,既减少了工作量,又很好的解决了不同起源林分合并建模不相容问题。(3)建立油松林分断面积模型时,选用常用的Schumacher和Richards基础模型拟合断面积,经拟合得出自变量包括地位级指数、林分年龄和林分每公顷株数的Richards模型拟合精度较高。在此基础上构建非线性混合模型后,得出单水平和嵌套两水平混合模型同之前建立的基础模型相比,拟合效果得到显著地提高;且单水平混合模型的拟合效果不及嵌套两水平混合效应;在考虑模型方差协方差结构时,幂函数结构消除异方差效果最好,[ARMA(1,1)]时间序列相关性结构能较好描述样地间误差相关性。(4)建立油松蓄积量模型时,选用以断面积和优势木平均高为自变量的线性模型作为基础模型,拟合后得到基础模型的R2为0.9818,拟合效果较好。在此基础上考虑密度水平效应、样地效应和嵌套两水平效应分别构建混合效应模型,与基础模型相比,所构建的混合模型拟合效果均有很大的提高;考虑异方差结构时,指数函数结构消除异方差效果最优;考虑时间序列自相关性结构时,模型中加入[ARMA(1,1)]自相关结构拟合效果最好。

关键词：林分生长模型哑变量模型密度水平效应样地效应混合效应模型

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