【摘要】：林分生長(zhǎng)和收獲模型在預(yù)估林分生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)、制定營(yíng)林措施以及評(píng)定森林經(jīng)營(yíng)效果等方面有著廣泛的用途。本研究以湖南省國(guó)家森林資源連續(xù)清查的櫟類次生林為研究對(duì)象,選擇數(shù)據(jù)完整、以櫟類為優(yōu)勢(shì)樹(shù)種且林分類型為天然次生林的176個(gè)固定樣地(1989-2014年共6期)的復(fù)測(cè)數(shù)據(jù)作為研究數(shù)據(jù)。通過(guò)提出基于多期林木直徑來(lái)估算異齡林年齡的方法、研制胸徑地位指數(shù)表、構(gòu)建相容性林分生長(zhǎng)和收獲預(yù)測(cè)模型、然后在建立的相容性林分模型的基礎(chǔ)上加入樣地層次的混合效應(yīng),建立基于混合效應(yīng)模型的相容性林分生長(zhǎng)和收獲模型,為準(zhǔn)確預(yù)測(cè)和模擬未來(lái)櫟類林分的生長(zhǎng)動(dòng)態(tài),建立符合櫟類生長(zhǎng)規(guī)律的收獲表提供理論基礎(chǔ)。(1)基于一類清查固定樣地的多期直徑測(cè)定數(shù)據(jù),通過(guò)設(shè)定不同初始年齡的方法,選擇理查德方程模擬多條直徑-年齡生長(zhǎng)曲線,然后依據(jù)樹(shù)高生長(zhǎng)到1.3m時(shí)的年齡對(duì)生長(zhǎng)曲線進(jìn)行準(zhǔn)確定位,以此來(lái)估算林分單木、徑階以及林分的年齡。采用解析木數(shù)據(jù)對(duì)該方法進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果顯示該方法在估算林分平均年齡和徑階年齡時(shí)平均相對(duì)誤差在10%以內(nèi),效果較好,可以應(yīng)用于科研和實(shí)踐中。(2)編制湖南櫟類天然次生林胸徑地位指數(shù)表,首先選擇邏輯斯蒂方程作為導(dǎo)向曲線方程,根據(jù)胸徑變動(dòng)系數(shù)隨年齡變化趨于平緩時(shí)的年齡作為基準(zhǔn)年齡,根據(jù)基準(zhǔn)年齡時(shí)胸徑的絕對(duì)變動(dòng)幅度以及指數(shù)級(jí)個(gè)數(shù)的比值確定指數(shù)級(jí)距,確定基準(zhǔn)年齡為40 a,指數(shù)級(jí)距為3 cm;然后利用標(biāo)準(zhǔn)差調(diào)整法、變動(dòng)系數(shù)調(diào)整法以及相對(duì)胸徑法分別編制湖南櫟類天然次生林胸徑地位指數(shù)表;最后根據(jù)胸徑理論值和實(shí)際值進(jìn)行卡方檢驗(yàn)的結(jié)果以及同一個(gè)樣地的地位指數(shù)跳級(jí)情況,判別地位指數(shù)表的準(zhǔn)確程度,結(jié)果表明相對(duì)胸徑法編制的地位指數(shù)表精度最高。(3)采用二步最小二乘法和三步最小二乘法對(duì)構(gòu)建的相容性林分生長(zhǎng)和收獲模型的聯(lián)立方程組進(jìn)行擬合,并利用平均誤差、平均絕對(duì)相對(duì)誤差、均方根誤差(RMSE)、預(yù)測(cè)精度和決定系數(shù)(R2)等評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)擬合結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)價(jià),最終選擇誤差最小,精度最高的二步最小二乘法進(jìn)行聯(lián)立方程組的擬合。模型異方差的問(wèn)題采用原函數(shù)的倒數(shù)作為權(quán)函數(shù),對(duì)聯(lián)立方程組模型進(jìn)行修正,根據(jù)模型修正后的殘差分布圖分布均勻,可以說(shuō)明較好的解決了模型異方差問(wèn)題。(4)應(yīng)用混合效應(yīng)模型方法對(duì)相容性林分生長(zhǎng)和收獲模型進(jìn)行模擬,最終選擇b3作為期初林分蓄積模型的混合效應(yīng)參數(shù),a2作為期末林分?jǐn)嗝娣e模型的混合效應(yīng)參數(shù)時(shí)的模型擬合效果最好。并且考慮模型異方差問(wèn)題時(shí),選擇冪函數(shù)作為異方差結(jié)構(gòu)的模擬效果最好;考慮時(shí)間序列自相關(guān)性時(shí),AR(1)結(jié)構(gòu)矩陣模型作為自相關(guān)結(jié)構(gòu)的模擬效果最好。利用驗(yàn)證數(shù)據(jù)計(jì)算混合效應(yīng)模型的平均誤差、平均絕對(duì)相對(duì)誤差、均方根誤差(RMSE)以及預(yù)測(cè)精度四個(gè)檢驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo),發(fā)現(xiàn)混合效應(yīng)模型方法的四個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)值均優(yōu)于加權(quán)二步最小二乘法的評(píng)價(jià)指標(biāo)值,且混合效應(yīng)模型方法的殘差分布圖分布均勻,分布范圍也大大減小,說(shuō)明加入異方差結(jié)構(gòu)和自相關(guān)結(jié)構(gòu)的混合效應(yīng)模型方法的擬合效果要優(yōu)于加權(quán)二步最小二乘法的擬合效果�；旌闲�(yīng)模型不僅可以通過(guò)不同的方差協(xié)方差矩陣結(jié)構(gòu)修正隨機(jī)效應(yīng)參數(shù)來(lái)描述樣地間的變化,而且可以通過(guò)異方差結(jié)構(gòu)和自相關(guān)結(jié)構(gòu)來(lái)解釋模型異方差的問(wèn)題和連續(xù)測(cè)量數(shù)據(jù)的時(shí)間序列相關(guān)性。因此,加入混合效應(yīng)可以有效的提高模型的適用性和預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。
【學(xué)位授予單位】：中南林業(yè)科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：S758;S792.18
【圖文】：

于是有ｔ２＝＾＾＋ｔｌ，于是得到第二株林木６期坐標(biāo)信息為（Ｄ２１，逡逑ｔ２）、（Ｄ２２，ｔ２＋５）、（Ｄ２３，ｔ２＋１０）、（Ｄ２４，ｔ２＋１５）、（Ｄ２５，ｔ２＋２０）、（Ｄ２６）逡逑ｔ２＋２５），如圖３．１ａ所示。以此類推，第ｎ株林木６期的坐標(biāo)信息為（Ｄｎｌ，ｔｎ）、逡逑（Ｄｎ２，ｔｎ＋５）、（邋Ｄｎ３，ｔｎ＋１邋0）、（Ｄｎ４，ｔｎ＋１５）、（Ｄｎ５，ｔｎ＋２０）、（Ｄｎ６，ｔｎ＋２５），逡逑其中＝邋５０似－陽(yáng)化以＋邐于是只要假定一個(gè)ｔｌ就可以分別得到樣地內(nèi)櫟類逡逑Ｄ｛ｎ－ｉ）２￣Ｄ｛ｎ－ｉ）ｉ逡逑樹(shù)種全部的直徑－年齡的坐標(biāo)信息，如圖３．１ｂ所示，同理也可以得到樣地內(nèi)其他逡逑優(yōu)勢(shì)樹(shù)種以及其他樣地內(nèi)各優(yōu)勢(shì)樹(shù)種的直徑－年齡的坐標(biāo)信息。逡逑１８逡逑

湖南櫟類次生林生長(zhǎng)收獲模型研究逡逑動(dòng)幅度一致，即當(dāng)起始年齡＾的設(shè)定值X椉櫻保澳曄�，生长曲线与Ｘ轴的綁你�

本文編號(hào)：2741492