發(fā)布時間：2017-12-09 15:11

  本文關鍵詞：遼東山區(qū)蒙古櫟枝葉生物量模擬研究

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【摘要】：本文以遼東山區(qū)蒙古櫟為研究對象,建立枝條水平上各分量生物量模型。利用實測枝條基徑(d)、枝長(L)、枝條基部斷面積(d~2)相關關系建立常規(guī)生物量模型,并與引入材積因子的生物量模型作比較。同時,在枝條水平上基于LiDAR建立了以三維綠量為自變量的葉生物量模型,將其與常規(guī)葉生物量模型、引入材積(V)的葉生物量模型作對比。本文旨在建立高精度的遼東山區(qū)蒙古櫟枝條生物量模型,主要結論如下:(1)在常規(guī)枝葉生物量模擬中,通過對各模型評價指標的分析,最終篩選出各分量生物量最優(yōu)模型。其中,枝葉總生物量最優(yōu)模型為W_(bl)=0.00075d~2.109V,決定系數(shù)(R~2)達到0.938,預估精度(P)為91.78%;枝生物量最優(yōu)模型為W_b=0.00018(d~2)1.228V,決定系數(shù)(R~2)達到0.944,預估精度(P)為91.12%;葉生物量最優(yōu)模型為Wl=0.23(d~2)0.001V,決定系數(shù)(R~2)達到0.702,預估精度(P)為90.96%。(2)在常規(guī)CAR模型中引入材積因子(V)后,新建的各分量生物量模型模擬效果均優(yōu)于常規(guī)模型,其中,枝葉總生物量最優(yōu)模型為W_(bl)=0.099(d~2)0.493V,決定系數(shù)(R~2)由0.938提高至0.949,達到93.71%;枝生物量最優(yōu)模型為W_b=0.304d~(0.748)V,決定系數(shù)(R~2)由0.944提高至0.965,預估精度(P)達到92.94%;葉生物量最優(yōu)模型為Wl=0.051d0.309VW決定系數(shù)(R~2)由0.702提高至0.710,預估精度(P)達到92.88%。(3)在針對蒙古櫟葉生物量模型的研究中,以三維綠量作為自變量建立葉生物量最優(yōu)模型為Wl=0.401G~(0.59),與常規(guī)葉生物量模型相比,決定系數(shù)(R~2)由0.702由提高至0.846,預估精度(P)達到93.94%;與引入材積因子(V)的葉生物量模型相比,決定系數(shù)(R~2)由0.710提高至0.846,預估精度(P)達到93.94%。
【學位授予單位】：沈陽農業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：S792.186

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本文編號：1270844