检索结果-南通市图书馆

林业科学 2021年第10期57卷 49-58页

作者：何潇雷相东中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091

【目的】基于东北地区落叶松人工林森林资源连续清查固定样地数据,探讨生物量转换与扩展因子(BCEF)的最优模型形式,建立落叶松人工林BCEF空间自回归模型,为生物量精准估算提供模型支撑和依据。【方法】选择多种模型形式建立BCEF普通回... 详细信息

【目的】基于东北地区落叶松人工林森林资源连续清查固定样地数据,探讨生物量转换与扩展因子(BCEF)的最优模型形式,建立落叶松人工林BCEF空间自回归模型,为生物量精准估算提供模型支撑和依据。【方法】选择多种模型形式建立BCEF普通回归模型,从中选择拟合效果最好的模型,运用空间误差模型(SEM)和空间滞后模型(SLM)2种空间自回归方法重新拟合模型,采用决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)和相对均方根误差(rRMSE)对模型进行评价,使用莫兰指数(MI)检验各变量和BCEF模型残差的空间自相关性。【结果】1)BCEF存在明显的空间自相关性,空间距离较小时,同一省内的落叶松人工林BCEF属性相似,随着空间距离增大,各省之间的BCEF属性差异逐渐体现出来,最终趋向随机分布;2)在普通回归模型中,异速生长模型、对数模型和双曲线模型拟合效果较好,不同自变量对应的最优模型形式不同;林分平方平均直径(Dg)是解释能力最高的变量,以Dg为自变量的有效模型的R^(2)在0.945~0.958之间;其次是林分平均高和蓄积量,其有效模型的R^(2)在0.60以上;林分平均年龄的解释能力略低,其有效模型的R^(2)仅0.50左右;林分断面积(BA)和密度(N)对BCEF的解释能力较差,R^(2)均不超过0.50;以Dg为自变量的普通回归模型的残差存在明显空间自相关性;3)以Dg为自变量的双曲线空间自回归模型最优,且SEM优于SLM,与对应普通回归模型相比,SEM的R^(2)提高3%,RMSE和rRMSE分别降低33%和35%,模型残差的MI不超过0.02,可较好消除空间自相关性。【结论】双曲线是BCEF最稳定的模型形式,Dg是解释BCEF的最优变量,建议采用以Dg为预测变量的双曲线函数空间误差模型估算BCEF。

关键词：生物量转换与扩展因子空间自回归模型林分平方平均胸径落叶松人工林

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