本文以黑龍江省孟家崗林場的長白落葉松人工林為研究對象,基于50棵長白落葉松解析木的1434個(gè)節(jié)子數(shù)據(jù),以poisson分布為基礎(chǔ),采用SAS9.4軟件中的glimmix模塊,分別建立了形成節(jié)子的這部分枝條從形成到停止生長(BC)、停止生長到死亡(CD)、死亡到被完全包藏(DO)這三個(gè)階段年輪數(shù)量的最優(yōu)基礎(chǔ)模型,在得到最優(yōu)基礎(chǔ)模型后引入隨機(jī)效應(yīng),分別建立基于樹木效應(yīng)、樣地效應(yīng)的混合模型,通過計(jì)算相應(yīng)的指標(biāo),選出最優(yōu)混合模型。(1)枝條BC時(shí)期年輪數(shù)量結(jié)果表明:節(jié)子著生高度越高(KH)、節(jié)子直徑越大(KD),則形成節(jié)子的這部分枝條BC時(shí)期的年輪數(shù)量越多。林分密度越大,枝條BC時(shí)期年輪數(shù)量越少。不同樣地、不同林木個(gè)體間年輪數(shù)量差異明顯,分別建立基于樹木效應(yīng)、基于樣地效應(yīng)的混合效應(yīng)模型,兩種隨機(jī)效應(yīng)下的混合效應(yīng)模型的擬合效果均優(yōu)于基礎(chǔ)模型。基于樹木效應(yīng)的最優(yōu)混合效應(yīng)模型的調(diào)整后確定系數(shù)為0.76,均方根誤差為0.1494,平均絕對誤差為0.1094;基于樣地效應(yīng)的最優(yōu)混合效應(yīng)模型的調(diào)整后確定系數(shù)為0.70,均方根誤差0.1802.平均絕對誤差為0.1367.(2)枝條CD時(shí)期年輪數(shù)量結(jié)果表明:...

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－２節(jié)子剖面示意圖??２．２．４數(shù)観理??將分布于１０塊樣地的５０株解析木，利用ＳＡＳ的隨機(jī)抽樣程序，以樣地為整體按照??４：１的比例分為建模數(shù)據(jù)和檢驗(yàn)數(shù)據(jù)，這樣可以確保每塊樣地里都分布著五個(gè)等級(jí)的解??

?東北林業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文???圖２－１木段徑切面??Ｂ?ｃ?Ｄ?Ｏ?ＢＡＲＫ??１＿??圖２－２節(jié)子剖面示意圖??２．２．４數(shù)観理??將分布于１０塊樣地的５０株解析木，利用ＳＡＳ的隨機(jī)抽樣程序，以樣地為整體按照??４：１的比例分為建模數(shù)據(jù)和檢驗(yàn)數(shù)據(jù)，這樣可以確保每塊樣地里都分布....

圖４－３不同等級(jí)的林木個(gè)體枝條不同生長時(shí)期平均年輪數(shù)的差異??４．１．２樣地因子??在林分經(jīng)營生產(chǎn)中，通過合理密植、施肥增加土壤肥力等改變林地立地質(zhì)量等措施??

??東北林業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文?????一級(jí)木二級(jí)木三級(jí)木四級(jí)木五級(jí)木??圖４－３不同等級(jí)的林木個(gè)體枝條不同生長時(shí)期平均年輪數(shù)的差異??４．１．２樣地因子??在林分經(jīng)營生產(chǎn)中，通過合理密植、施肥增加土壤肥力等改變林地立地質(zhì)量等措施??來提升林分生長速率、提高林分蓄積量的措施有很多，....

圖４－４不同樣地之間節(jié)子不同階段年輪數(shù)量的差異??４．２枝條不同生長時(shí)期年輪數(shù)置基礎(chǔ)模型??４．２．１變置的篩選??

??—?〇???????????—??７１６?７０７?７１２?７２０?７１１?７０８?７０１?７０９?７１Ｂ?７２２?７１６?７０７?７１２?７２０?７１１?７０８?７０１?７０９?７１３?７２２??樣地號(hào)?樣地號(hào)??１６??１４??迤１２??；?｜ｊ?１??？１０?：?１?；?....

圖４－７基于樣地效應(yīng)的混合模型擬合圖??４．３．１．５模型的檢驗(yàn)??

?４結(jié)果分析???由圖４－５散點(diǎn)圖不難看出，混合模型的散點(diǎn)圖分布更加均勻、分布范圍變小，即??混合模型比基礎(chǔ)模型的擬合效果好。其中，基于樹木效應(yīng)的混合模型散點(diǎn)圖顯示的結(jié)果??由、優(yōu)于基于樣地水平的，即在擬合模型過程中林木個(gè)體的差異更顯著，在考慮到這個(gè)??效應(yīng)的模型擬合效果更好。在....

本文編號(hào)：3918702