原文服务方: 东北林业大学学报       
摘要:
为了筛选出更精确的刺槐人工林林分蓄积量估算模型,减少林分调查成本,以河北省刺槐人工纯林为研究对象,选取海拔、坡度、坡向等立地因子,以及林龄、平均胸径、密度等测树因子,采用马氏距离法去除离群值,基于R语言建立多元回归、逐步回归、随机森林回归与BP神经网络模型,分析影响蓄积量分布各因子的重要性,筛选出最优模型。研究结果如下:(1)通过模型分析均得出测树因子重要性大于立地因子,平均胸径和密度对刺槐蓄积量影响较大,坡向和地貌影响最小;(2)通过4种模型的精度对比,非线性模型对林分单位蓄积量预测精准度较高,BP神经网络模型最优(R2=0.963 5)。影响刺槐人工林蓄积量的主导因子为平均胸径与密度,在构建刺槐人工林蓄积量模型方面,相比于线性模型,非线性模型更好且BP神经网络模型表现最好。
推荐文章
渭北刺槐和油松人工林林分质量初步研究
林木等级
林分质量
龄级
立地
刺槐
油松
渭北黄土高原
黄土高原中西部刺槐人工林生态系统碳密度及其影响因子
黄土高原中西部
刺槐人工林
碳密度
生物量
林龄和立地对渭北黄土高原刺槐和油松人工林的影响
龄级
立地好坏
刺槐
油松
渭北黄土高原
刺槐人工林土壤有机碳与根系生物量的关系
刺槐
人工林
根系生长量
土壤有机碳
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 刺槐人工林蓄积量模型筛选和影响因子
来源期刊 东北林业大学学报 学科 农学
关键词 刺槐 人工纯林 蓄积量模型 BP神经网络
年,卷(期) 2024,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 36-41
页数 6页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.13759/j.cnki.dlxb.2023.10.016
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2024(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
刺槐
人工纯林
蓄积量模型
BP神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
东北林业大学学报
月刊
1000-5382
23-1268/S
大16开
1957-01-01
chi
出版文献量(篇)
7235
总下载数(次)
0
总被引数(次)
68015
论文1v1指导