沙地樟子松不同树高-胸径模型比较分析

• 作者: 周晏平 赵国军 雷泽勇 韩艳刚
• 来源期刊: 华南农业大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 樟子松 人工林 树高-胸径模型 林分变量 抽样方案
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 页码范围: 75-81
• 页数: 7页
• 分类号: S757
• 字数: 5584字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.201806032

摘要

[目的]比较不同树高(H)-胸径(D)模型精度,确定适合章古台地区樟子松Pinus sylvestris var.mongolica的H-D模型.[方法]以Sibbesen模型为基础模型,将优势木平均高(HT)、胸高断面积(AB)和平方平均胸径(DQM)3个林分变量以不同组合加入基础模型中,分别建立了H-D的基础模型(1个)和广义模型(3个)及对应的基础混合模型(1个)和广义混合模型(3个).对固定效应模型平均水平预测(FPA)、混合模型的总体平均响应预测(MPA)和主体响应预测(MPS)的精度进行比较.对混合模型在使用随机抽取样本木和抽取平均木(胸径接近平均值的样本)2种抽样方案计算随机参数时分析MPS精度与样本数量的关系.[结果]表征樟子松H-D关系的4种固定效应模型中,含研和AB的广义模型拟合精度最高,Akaike信息量准则(AIC)=2 167.7,Bayesian信息量准则(BIC)=2 196.3.相同预测变量的各模型预测精度均表现为:MPS＞FPA＞MPA,仅含预测变量D的模型的3种预测精度差异最大.广义模型、广义混合模型、基础混合模型预测精度差异不大.使用验证数据检验模型精度时,每块标准地中随机抽取3株样本木计算基础混合模型随机参数时,该模型精度提升最为明显,MAE和RMSE分别降低了57.97％和57.63％;而广义混合模型精度随抽取样本木数量的增多未出现大的变化.[结论]含有林分变量优势木平均高、胸高断面积的广义模型和基础混合模型均能较好地预测沙地樟子松人工林的单木树高.此外,利用混合模型预测树高时,推荐在标准地中随机抽取3株林木测量其树高,并依此来计算随机参数.

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	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
4	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