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塞罕坝华北落叶松人工林树冠生长模型研究

塞罕坝华北落叶松人工林树冠生长模型研究

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作者：赵婷婷河北农业大学

学位级别：硕士

树冠及其生长发育受到林分因子(如立地条件和林分密度等)制约,同时树冠也是合理调控林分密度的重要指标。树冠形状、大小的预测能直接反映林分空间分布结构的变化,对于树木生长过程中合理密度的调控具有重要指导意义。本研究以塞罕坝机... 详细信息

树冠及其生长发育受到林分因子(如立地条件和林分密度等)制约,同时树冠也是合理调控林分密度的重要指标。树冠形状、大小的预测能直接反映林分空间分布结构的变化,对于树木生长过程中合理密度的调控具有重要指导意义。本研究以塞罕坝机械林场华北落叶松人工林为研究对象,基于21块不同林龄标准地调查数据构建树冠外部轮廓模型和冠幅模型。利用不同年龄的10块标准地、58株平均木及1789个枝条的解析数据,利用pearson相关分析方法,分析了林分因子和树木因子与最大树冠半径(MOR)和最大半径相对冠深(MRDINC)的相关性。基于幂函数、修正Kozak方程、Weibull方程选取基础模型,通过构建样地和样木两水平混合效应模型和分位数回归模型预测华北落叶松人工林树冠外部轮廓,并模拟不同年龄条件下树冠外部轮廓。利用21块标准地中共5553株树木冠幅数据,利用pearson相关分析方法分析林分因子和树木因子与冠幅的关系,从10种常见的冠幅模型选择出基础模型,并构建以密度水平和样地水平的两水平混合效应模型,分析林分因子或树木因子对冠幅的影响。研究主要结果如下:(1)最大树冠半径(MOR)与林分年龄(Age)、胸径(DBH)、冠长(CL)、树高(HT)、冠长率(CR)、高径比(HDR)的相关系数分别为0.5618、0.6264、0.7135、0.5656、0.7395、-0.5647 且 P 均树冠半径相对应冠深(MRDINC)林分年龄(Age)、胸径(DBH)、冠长(CL)、树高(HT)、冠长率(CR)、高径比(HDR)均成反比;冠幅与密度(Sd)、冠长(CL)、优势木平均胸径(DD)、树高(HT)、优势木平均高(DH)、高径比(HDR)的相关系数分别为-0.6217、0.3341、0.5351、0.4177、0.4005、-0.5094,冠幅受密度(Sd)、冠长(CL)、优势木平均胸径(DD)、树高(HT)、优势木平均高(DH)、高径比(HDR)的影响较大,与优势木平均高(DH)、树高(HT)成正相关,与密度(Sd)、高径比(HDR)成负相关。(2)与修正Kozak方程和修正Weibull方程相比,幂函数模型确定系数R2为0.712,均方根误差(RMSE)为0.495,平均相对误差(ME)为15.388,拟合效果较好,可作为树冠外部轮廓基础模型。单木水平混合效应模型AIC为408.1755,BIC为450.3415,考虑样地和样木两水平的混合效应模型AIC为350.0507,BIC为396.4334,两水平的混合效应模型明显提高模型精度。两水平混合效应模型中高径比(HDR)对应的参数a6考虑样地效应,相对冠深(RDINC)、冠高比(CR)对应的参数a4、a5考虑样木效应,模型确定系数(R2)为0.873,均方根误差(RMSE)为0.319m,平均相对误差(ME)为6.642m。分位数回归模型中,R2在分位点0.65～0.75时达到最大值,分位数回归模型能够较好的描述树冠外部轮廓的平均变化趋势,但并不能很好的表示树冠最大外部轮廓。随着q的增加,分位数模型曲线无限接近树冠最大外部轮廓,相对于其他分位点,0.9分位点分位数回归模型最接近树冠最大外部轮廓。(3)逻辑斯蒂方程模型确定系数R2为0.593,均方根误差(RMSE)为0.735,平均相对误差(ME)为14.963,是描述华北落叶松冠幅模型的最优基础模型。混合效应模型的拟合评价指标均优于相应的基础模型,混合效应模型R2较基础模型提高了 18.89%,RMSE较基础模型降低了 17.87%,ME较基础模型降低了 32.03%。在对冠幅模型模拟中,冠幅与优势木平均树高(DH)、高径比(HDR)成反比,与树高(HT)的成反比。其中优势木平均高(DH)、树高(HT)对冠幅的影响程度随着胸径(DBH)的增加而增加,第一活枝高(HCB)对冠幅的影响程度不随胸径(DBH)的变化而变化。

关键词：华北落叶松树冠轮廓模型冠幅模型非线性混合效应模型分位数回归模型

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