【摘要】：栓皮櫟(Quercus variabilis Blume)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)和環(huán)境保護(hù)中均起到了重要作用。栓皮櫟林由于缺乏管理,其資源日益枯竭,木材質(zhì)量低下,效益得不到充分發(fā)揮(羅偉祥等,2009)。因此,合理經(jīng)營(yíng)和利用栓皮櫟林資源要求建立相關(guān)數(shù)學(xué)模型,以預(yù)測(cè)林分生長(zhǎng)量及生物量或碳儲(chǔ)量,及時(shí)掌握森林資源消長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)變化。栓皮櫟在我國(guó)華北地區(qū)主要分布在太行山脈和燕山山脈,本研究基于華北地區(qū)7個(gè)林場(chǎng)107塊栓皮櫟標(biāo)準(zhǔn)地和178株解析木的數(shù)據(jù)：1.分起源編制地位指數(shù)表,從12個(gè)數(shù)學(xué)模型中選擇對(duì)數(shù)曲線式為導(dǎo)向曲線,分別為：lgH=-0.2059+0.7700lgA(天然林)和lgH=-0.2505+0.8443lgA(人工林)。確定栓皮櫟天然次生林的基準(zhǔn)年齡A0為50年,指數(shù)級(jí)距D為2m,得到7,9,11,13,15和17 m共6個(gè)指數(shù)級(jí)；人工林的基準(zhǔn)年齡A0為40年,指數(shù)級(jí)距D為2 m,得到10,11,12,13和14共5個(gè)指數(shù)級(jí)。運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)差調(diào)整法導(dǎo)出地位指數(shù)曲線,最終得到的華北地區(qū)栓皮櫟天然次生林和人工林的地位指數(shù)表,通過(guò)了相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)、擬合顯著性檢驗(yàn)和預(yù)報(bào)精度檢驗(yàn)。因此,本研究得到的地位指數(shù)表可用于華北地區(qū)栓皮櫟天然次生林和人工林的立地質(zhì)量評(píng)價(jià)。2.按照美國(guó)森林植被模擬系統(tǒng)(FVS)內(nèi)部櫟類(lèi)樹(shù)種的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ托问?分起源建立以林分(位置)為隨機(jī)因子的栓皮櫟各類(lèi)混合效應(yīng)模型(簡(jiǎn)稱FVS模型),包括：大樹(shù)直徑生長(zhǎng)模型：天然林為DF=2.023+0.985×DBHobO；人工林為DF=0.930×DBHobO+0.184×Sl;樹(shù)高-直徑模型：天然林為L(zhǎng)ogistic方程H=exp(2.756-7.753/(DBHob+ 1))+1.3；人工林為拋物線方程H=2.087+0.767×DBHob-0.014×DBHob2;樹(shù)皮率模型：天然林為DBHib=0.926×DBHob0.946；人工林為DBHib= 0.781×DBHob1.020;材積模型：天然林為Vib=0.00006×DBHob1.645×H1.001；人工林為vib=0.00004×DBHob1.808×H1.057;冠幅模型：天然林Bechtold式CW=0.183+0.251×DBHob-0.002×DBHob2+0.394×CR－0.028×BA;人工林為線性模型CW=0.848+0.191× DBHob；樹(shù)冠率模型：天然林為CL=-0.661+0.617×H+0.060×DBHob-0.033×BA;人工林為CL=0.743×H-0.072×BA。3.基于常見(jiàn)的幾種理論方程,通過(guò)啞變量的方法合并兩種起源建立以林分(位置)為隨機(jī)因子的栓皮櫟各類(lèi)混合效應(yīng)模型(簡(jiǎn)稱自建模型),包括：直徑模型：為Mitscherlish方程DBHib=(14.921+0.455×DOMTH)×(1-(0.732×N0.049)×exp(-(0.016×D1+0.018×D2)×A))；樹(shù)高-直徑模型：為Richards方程H=1.3+(4.632×DOMTH0.454)× (1-exp(-0.065×DBHob))0.991×D2+0.913×D1；冠幅模型：為L(zhǎng)ogistic方程CW=6.081/(1+exp((((10.726+0.206×BA)× D1+(10.044+0.183×H)×D2)-DBHob)/(3.810+0.223×DOMTH)))；樹(shù)冠率模型：CL=-0.050×BA+0.052×DBHob+0.650×H-0.591× D1此外,還包括相容性削度材積模型。該模型是基于Box-Cox轉(zhuǎn)換變量,以樹(shù)木號(hào)及林分起源為隨機(jī)因子建立而成的,包括：樹(shù)皮厚度模型：bt=(0.538×tbt+1)(1/0.538),tbt=-0.881-0.277× tdib5/104+0.669×tdib4/103-0.495×tdib3/102+0.278×tdib-3.182× Rh+8.094×Rh2-8.695×Rh3+3.327×Rh4+0.089×natural材積模型：vib=(0.000009×tvib+1)(1/0.000009), tvib=-3.879+ 0.081×td2h-0.021×tH削度模型：4.基于Box-Cox轉(zhuǎn)換變量,建立和比較三類(lèi)可加性生物量模型,分別為混合效應(yīng)模型的可加性模型(以林分為隨機(jī)因子,"sum of lme")、一般模型的可加性模型("sum of lm")和似乎不相關(guān)模型(SUR),結(jié)果表明sum of lme模型具有最小偏差,其各組分模型形式為：木材生物量：tWwood=1.710+1.345×tDBH+0.391×D1樹(shù)皮生物量：tWbark=2.687+2.000×loge(DBH)樹(shù)枝生物量：tWbranch=-2.988+0.563×tb2h+-O.194×H樹(shù)葉生物量：tWfoliage=-2.126+-0.122×H+0.349×td2h-0.311×D1上述各個(gè)FVS模型、自建模型和生物量模型的決定系數(shù)(R2)、均方誤差(RMSE).jacknife檢驗(yàn)或獨(dú)立數(shù)據(jù)檢驗(yàn)、預(yù)測(cè)值置信區(qū)間(CI)、殘差圖、直方圖等相關(guān)結(jié)果表明：建立的各個(gè)模型的精度較高,可以用于華北地區(qū)栓皮櫟的樹(shù)木在特定的胸徑范圍或樹(shù)高范圍內(nèi)的生長(zhǎng)預(yù)測(cè)及生物量或碳儲(chǔ)量的預(yù)測(cè)。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：北京林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：S792.18

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本文編號(hào)：2310993