樟子松人工固沙林冠幅—胸径模型

• 作者: 周晏平 徐畅 赵国军 雷泽勇 韩艳刚
• 来源期刊: 干旱区研究
• 关键词: 樟子松 人工固沙林 冠幅—胸径 混合效应 基础模型 广义模型
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 生物及生物资源
• 页码范围: 1129-1137
• 页数: 9页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13866/j.azr.2018.05.16

摘要

基于章古台地区22块樟子松(Pinus sylvestris var.mongolica)人工纯林标准地的702棵樟子松立木数据,构建了樟子松固沙林冠幅—胸径关系的基础模型、广义模型及基于混合效应的基础模型和广义模型;比较了随机选择样本木、选择平均胸径树、选胸径较小树和选胸径较大树4种方案,计算混合模型随机参数时的混合模型预测精度;最后分析了不同林木因子和林分变量对冠幅—胸径关系的影响.模型评价指标包括决定系数(R2)、平均绝对误差(MAE)以及均方根误差(RMSE).结果表明:枝下高(HCB)、相对植距(RS)和林龄(A)对冠幅—胸径关系影响最为显著;混合模型拟合精度(基础混合模型R2、MAE和RMSE分别是0.703 0、0.386 6和0.515 4;广义混合模型R2、MAE和RMSE为0.705 1、0.382 2和0.513 6)高于最小二乘法回归(OLS)模型(基础模型R2、MAE和RMSE分别为0.587 5、0.469 6、0.607 5;广义模型R2、MAE和RMSE分别为0.661 8、0.415 5和0.550 0).基础混合模型和广义混合模型差异较小(2模型R2、MAE和RMSE均相差1％左右).冠幅随HCB和A的增大而减小,随RS的增大而增大.进行冠幅预测时,推荐使用基础混合模型并从每块标准地选择2棵平均木冠幅计算其随机参数,或使用方法较为简单的OLS广义模型预测单木冠幅大小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷泽勇	辽宁工程技术大学环境科学与工程学院	34	360	10.0	18.0
2	赵国军		15	55	5.0	6.0
3	徐畅	辽宁工程技术大学环境科学与工程学院	6	5	1.0	2.0
4	韩艳刚	辽宁工程技术大学环境科学与工程学院	5	8	2.0	2.0
5	周晏平	辽宁工程技术大学环境科学与工程学院	9	29	4.0	5.0