發(fā)布時(shí)間：2021-06-24 00:02

　　樹木的冠幅大小和結(jié)構(gòu)能夠影響樹木的生長(zhǎng)活力,并且對(duì)其生產(chǎn)力具有決定性作用,它也是樹木進(jìn)行光合作用、呼吸作用、蒸騰作用等一系列生理活動(dòng)的主要部位,這使樹冠對(duì)樹木的各種效益（如社會(huì)效益和生態(tài)效應(yīng)）有著至關(guān)重要的作用。本文在Greenlab結(jié)構(gòu)-功能模型的基礎(chǔ)上,建立相關(guān)形態(tài)結(jié)構(gòu)的模型,為實(shí)現(xiàn)樹木的可視化,了解樹冠的構(gòu)型,選擇合適的森林經(jīng)營(yíng)措施提供了基礎(chǔ)。本文以福建省將樂國有林場(chǎng)杉木林（人工林）為研究對(duì)象,基于前期對(duì)其采集和觀測(cè)的解析木、葉片、枝條因子數(shù)據(jù),建立了杉木葉面積模型,分析了杉木一級(jí)枝、二級(jí)枝枝條垂直分布情況,并構(gòu)建了杉木一級(jí)枝,二級(jí)枝枝條數(shù)量模型。并且將杉木一級(jí)枝長(zhǎng)度、基徑模型與樹高、胸徑子模型耦合,建立杉木一級(jí)枝基徑與長(zhǎng)度的動(dòng)態(tài)模型。結(jié)果表明:（1）本文通過比較建立的杉木葉面積-葉片形狀屬性以及葉面積-葉片干重的回歸模型,得出杉木葉面積最優(yōu)模型是葉面積-葉片干重回歸模型;即葉面積與葉片干重呈正比。并對(duì)三種計(jì)算比葉面積的方法進(jìn)行了對(duì)比,得出最優(yōu)計(jì)算比葉面積的方法是最小二乘法,杉木的比葉面積是28.3648cm2/g。（2）本研究利用一般線性回歸模型、Poisson回歸模型和負(fù)二項(xiàng)... 

【文章來源】：北京林業(yè)大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖３．２模型１，２，?３，?４．，?５，?６，?７殘差圖??Ｆｉｇｕｒｅ?３．２?Ｍｏｄｅｌ?１，２，?３，?４．，?５，?６，?７?Ｒｅｓｉｄｕａｌ?Ｄｉａｇｒａｍｓ??

中表現(xiàn)最差，分別為６．９３２０，?６．８６８０；模型９的Ｅｌ，Ｅ２在三種模型中表現(xiàn)最差，??分別為２６．０９１２，?－３５．１２９８。所以在三個(gè)模型中，模型１０的預(yù)測(cè)精度最高。??繪制模型８，?９，?１０的殘差圖，分析觀察各模型的殘差分布（圖３．３）。??１８??

擬合的一級(jí)枝數(shù)量預(yù)測(cè)模型，殘差均須分布在－１０到５之間，沒有異方差。??根據(jù)杉木樹高模型（模型３），繪制樹高實(shí)測(cè)值和預(yù)測(cè)值之間的一元線性回歸??圖（圖４．１），從此圖中可以看出樹高的實(shí)測(cè)值和預(yù)測(cè)值分布較均勻，線性關(guān)系模??型明顯。決定系數(shù)為０．９７７９，斜率為０．９４８７接近１，截距２．７２，因?yàn)樵趯?shí)測(cè)過程??中對(duì)樹高的觀測(cè)有一定誤差，在可接受范圍內(nèi)。模型３擬合所得杉木樹高模型比??較接近實(shí)測(cè)值，預(yù)測(cè)效果較好，進(jìn)一步證實(shí)了擬合的模型３有較高的準(zhǔn)確性。??表４．３最優(yōu)樹高子模型的驗(yàn)證??Ｔａｂｌｅ４．３?Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ?ｏｆ?Ｏｐｔｉｍａｌ?Ｔｒｅｅ?ｈｉｇｈ?Ｍｏｄｅ??模型編號(hào)?Ｅｌ％?Ｅ２％?Ｅ３％?ＭＳＥ?？％??３?１．２３?０．７８?２．５６?２．７２?９８．１２??６?１２０??４?？?１００?—?／??？?？?預(yù)?８０??殘?２」？？?？?？?？?測(cè)?６０?Ｊ：??差?０??１?值?４〇?．?ｙ＊＂７＝０．９４７８ｘ?＋２．７２０２??０?ＩＱ?？妒?＊?３０?２０?Ｒ２?＝?０．９７７９??〇??？—．…．：?????４?？?０?５０?１００?１５０??＇?樹髙觀測(cè)值?樹髙觀測(cè)值??圖４．１杉木最優(yōu)樹高模型驗(yàn)證??Ｆｉｇ．４．１?Ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ?ｏｆ?ｔｈｅ?Ｏｐｔｉｍｕｍ?Ｔｒｅｅ?Ｈｅｉｇｈｔ?Ｍｏｄｅｌ?ｏｆ?Ｃｕｎｎｉｎｇｈａｍｉａ?ｌａｎｃｅｏｌｒｄＶｄ??２５??


本文編號(hào)：3245926