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        黑龍江省小黑楊人工林分生長(zhǎng)收獲模型研究

        2017-09-08 03:42:41張樹(shù)森王蒙董利虎
        防護(hù)林科技 2017年8期
        關(guān)鍵詞:聯(lián)立方程林分人工林

        張樹(shù)森, 王蒙, 董利虎

        (1黑龍江省尚志國(guó)有林場(chǎng)管理,黑龍江 哈爾濱 150600; 2東北林業(yè)大學(xué)林學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150040)

        黑龍江省小黑楊人工林分生長(zhǎng)收獲模型研究

        張樹(shù)森1, 王蒙2, 董利虎2

        (1黑龍江省尚志國(guó)有林場(chǎng)管理,黑龍江 哈爾濱 150600; 2東北林業(yè)大學(xué)林學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150040)

        基于黑龍江省5期一類調(diào)查數(shù)據(jù)中587個(gè)小黑楊人工林樣地,建立了小黑楊人工林生長(zhǎng)與收獲聯(lián)立方程組預(yù)估模型,采用三步最小二乘法估計(jì)模型參數(shù)。結(jié)果表明:模型擬合及檢驗(yàn)結(jié)果良好,確定系數(shù)(R2)均在0.96以上,模型檢驗(yàn)精度均在96%以上,可用于估計(jì)黑龍江省小黑楊人工林?jǐn)嗝娣e和蓄積量。

        黑龍江?。恍『跅钊斯ち?;生長(zhǎng)與收獲模型

        小黑楊(Populussimonii×P.nigra)是中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院于1959年培育出的小葉楊與歐洲黑楊的雜種[1],其抗旱、抗寒、速生、耐鹽堿等特性,使之在黑龍江省得到大力推廣,是該省的主要人工造林樹(shù)種之一。本文以黑龍江省小黑楊人工林為研究對(duì)象,建立其生長(zhǎng)與收獲的相容性模型,為小黑楊人工林?jǐn)嗝娣e與蓄積量的估計(jì)提供參考。

        1 研究地區(qū)概況與數(shù)據(jù)收集

        1.1 研究地區(qū)概況

        黑龍江省位于中國(guó)東北部,地理坐標(biāo)43°25′—53°33′ N,121°11′—135°05′ E。該省地域遼闊,地形復(fù)雜多樣,西北部為大興安嶺山地,北部為小興安嶺山地,東南部由張廣才嶺、老爺嶺和完達(dá)山等組成東部山地,東部為三江平原,西南部是松嫩平原。其山地和丘陵海拔在300~1 500 m。其平原面積廣闊,地勢(shì)低平,海拔在50~250m。氣候呈明顯的大陸性季風(fēng)氣候特點(diǎn):冬季寒冷干燥,夏季高溫多雨,其降水量占全年的65%左右。年均氣溫-4 ℃~4 ℃,年降水量平均為450~700 mm,無(wú)霜期在100~160 d,≥10 ℃積溫介于2 000~2 800 ℃,土壤以暗棕壤為主。

        1.2 數(shù)據(jù)收集

        本研究的數(shù)據(jù)來(lái)自于1986、1990、1995、2000和2005年在黑龍江省市縣林區(qū)復(fù)測(cè)的國(guó)家森林資源連續(xù)清查固定樣地,5期總共收集一類清查小黑楊人工林樣地587個(gè)。首先將所收集全部樣地?cái)?shù)據(jù),大致按3∶1(75%和25%)的比例分成兩組獨(dú)立樣本:建模樣本(470個(gè)樣地)和獨(dú)立檢驗(yàn)樣本(117個(gè)樣地),分別用于建立模型和檢驗(yàn)?zāi)P汀DP蛿M合的數(shù)據(jù)是總體中的一組樣本,如有個(gè)別過(guò)大或過(guò)小的異常數(shù)據(jù)混雜進(jìn)去,模型擬合的精度會(huì)受到影響,為此應(yīng)剔除異常數(shù)據(jù)以提高模型的質(zhì)量。樣地林分因子的描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

        表1 黑龍江省小黑楊人工林樣地林分因子描述性統(tǒng)計(jì)

        2 結(jié)果與分析

        2.1 斷面積生長(zhǎng)預(yù)估模型

        由于林分?jǐn)嗝娣e測(cè)定容易且比較穩(wěn)定,又與林分蓄積關(guān)系較密切,因此林分?jǐn)嗝娣e生長(zhǎng)預(yù)估模型是林分生長(zhǎng)與收獲模型體系中的核心。通過(guò)比較 Chapman-Richards方程、Korf方程和Schumacher生長(zhǎng)曲線,本研究以Chapman-Richards生長(zhǎng)曲線為基本模型建立了黑龍江省小黑楊人工林?jǐn)嗝娣e生長(zhǎng)預(yù)估模型。Chapman-Richards生長(zhǎng)方程的基本形式為:

        y=A(1-e-kt)c

        (1)

        式中:A為漸進(jìn)參數(shù);k為與生長(zhǎng)速率有關(guān)的參數(shù);c為形狀參數(shù)。

        通過(guò)分析黑龍江省小黑楊人工林的斷面積生長(zhǎng)曲線,發(fā)現(xiàn)Chapman-Richards方程(1)式中的漸進(jìn)參數(shù)A主要與立地條件(SCI)有關(guān),林分密度(SDI)主要影響斷面積生長(zhǎng)速度,因此方程中的參數(shù)k則主要與林分密度(SDI)有關(guān),而與立地條件(SCI)無(wú)關(guān)。關(guān)于形狀參數(shù)c與立地條件和林分密度之間并無(wú)明顯關(guān)系。故本研究所構(gòu)建的小黑楊人工林的斷面積生長(zhǎng)預(yù)估模型如下:

        BAS=a0SCIa1〔1-exp(-k0(SDI/10 000)k1t〕c

        (2)

        式中:BAS為林分?jǐn)嗝娣e(m2·hm-2);SCI為地位級(jí)指數(shù);SDI為林分密度指數(shù);t為林分年齡;a0,a1k0,k1,c為模型參數(shù)

        對(duì)于人工林林分類型,模型(2)中林分年齡因子(t)應(yīng)該去除該人工林林分類型的生長(zhǎng)初始年齡(t0)。即各人工林?jǐn)嗝娣e生長(zhǎng)預(yù)估模型為:

        BAS=a0SCIa1〔1-exp(-k0(SDI/10000)k1(t-t0)〕c

        (3)

        2.2 林分蓄積量預(yù)估模型

        為了預(yù)估林分收獲量,采用所收集的固定標(biāo)準(zhǔn)地?cái)?shù)據(jù),選擇林齡(t)、樹(shù)高(TH)、立地(SCI)和林分?jǐn)嗝娣e(BAS)作為基礎(chǔ)變量,并對(duì)這些變量進(jìn)行初等變換和組合,借助多元回歸方法建立了以形高模型為基礎(chǔ)的收獲預(yù)估模型。其模型形式為:

        (4)

        式中:VOL為林分蓄積(m3·hm-2);BAS為林分?jǐn)嗝娣e(m2·hm-2);TH為林分平均高(m);d0,d1為模型參數(shù)。

        2.3 聯(lián)立方程組的建立

        通常的回歸模型,總是認(rèn)為自變量的觀測(cè)值不含有任何誤差,而因變量的觀測(cè)值含有誤差。因變量的誤差可能有各種來(lái)源,例如抽樣誤差、觀測(cè)誤差等。但在實(shí)際問(wèn)題中,某些自變量的觀測(cè)值也可能含有各種不同的誤差,統(tǒng)稱這種隨機(jī)誤差為度量誤差,總是假定度量誤差的期望或條件期望等于0。

        當(dāng)自變量和因變量二者都含有度量誤差時(shí),無(wú)論哪個(gè)方程用通常最小二乘估計(jì)的參數(shù)既不是無(wú)偏的,也不是相合的估計(jì)量。也就是說(shuō),當(dāng)樣本容量增大時(shí)并不能減小參數(shù)的估計(jì)誤差。為解決這個(gè)問(wèn)題引入度量誤差模型[2],當(dāng)自變量和因變量的觀測(cè)值中都含有度量誤差時(shí),稱為度量誤差模型。在度量誤差模型中,含誤差的變量,也叫作誤差變量(Error-In-Variable)。不含誤差的變量,也叫作無(wú)誤差變量(Error-Out-Variable)。由于二者都含有度量誤差,使得通?;貧w模型參數(shù)估計(jì)方法不再適用,其參數(shù)估計(jì)不能采用普通的最小二乘法,而應(yīng)采用二步最小二乘法或三步最小二乘法[3,4]。

        模型(3)和模型(4)實(shí)際上可以表達(dá)為以下聯(lián)立方程組:

        (5)

        聯(lián)立方程組(5)中,林分?jǐn)嗝娣e(BAS)作為第一個(gè)方程的因變量在第二個(gè)方程中以自變量的形式出現(xiàn),即BAS既是因變量又是自變量。因此,方程(5)中無(wú)法按常規(guī)來(lái)劃分自變量和因變量。為了明確起見(jiàn),采用內(nèi)生變量和外生變量來(lái)代替通常使用的因變量和自變量。對(duì)比度量誤差的術(shù)語(yǔ),內(nèi)生變量是含隨機(jī)誤差的變量,而外生變量是不含隨機(jī)誤差的變量。方程(5)中,VOL,BAS為內(nèi)生變量,而TSCI、SDI、t和TH為外生變量。由于聯(lián)立方程組中各方程間隨機(jī)誤差的相關(guān)性,其參數(shù)估計(jì)采用三步最小二乘法。

        2.4 模型擬合及檢驗(yàn)結(jié)果

        表2為小黑楊人工林生長(zhǎng)與收獲模型聯(lián)立方程組擬合結(jié)果。從表2可知,兩個(gè)模型的確定系數(shù)均在0.96以上,模型擬合效果較好。

        表2 小黑楊人工林生長(zhǎng)與收獲模型聯(lián)立方程組參數(shù)估計(jì)值和擬合統(tǒng)計(jì)量

        注:t0為2年,SSE為殘差平方和

        小黑楊人工林生長(zhǎng)與收獲模型檢驗(yàn)指標(biāo)為平均誤差(Mean Error,ME) 、平均絕對(duì)誤差(Mean Absolute Error,MAE)、平均相對(duì)誤差〔Mean Percent Error,ME(%)〕、平均相對(duì)絕對(duì)誤差〔Mean Absolute Percent Error,MAE(%)〕、精度〔Precision,P(%)〕,具體公式見(jiàn)文獻(xiàn)[5]。從表3各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)可知,模型平均誤差在±0.1以內(nèi);斷面積預(yù)估模型平均絕對(duì)誤差在±1以內(nèi),蓄積量預(yù)估模型平均絕對(duì)誤差在±10以內(nèi);平均相對(duì)誤差在±5%以內(nèi);平均絕對(duì)誤差均在20%以內(nèi);模型精度均在96%以上。

        表3 小黑楊人工林生長(zhǎng)與收獲預(yù)估模型檢驗(yàn)結(jié)果

        3 小結(jié)

        本文基于黑龍江省森林資源清查數(shù)據(jù)中小黑楊人工林樣地?cái)?shù)據(jù),建立了林分?jǐn)嗝娣e與蓄積量的相容性聯(lián)立方程組模型,并且利用三步最小二乘法進(jìn)行擬合,模型擬合結(jié)果良好,確定系數(shù)均在0.96以上。模型檢驗(yàn)結(jié)果可靠,精度均在96%以上,可用于估計(jì)黑龍江省小黑楊人工林的斷面積和蓄積量。

        [1] 沈清越,康忠信,劉亞芹. 楊樹(shù)良種—小黑楊[J]. 林業(yè)科技通訊,1979(7):7-8

        [2] 李永慈, 唐守正. 度量誤差對(duì)全林整體模型的影響研究[J]. 林業(yè)科學(xué), 2005,41(6):166-169

        [3] Borders B E, Bailey R L. A compatible system of growth and yield equations for slash pine fitted with restricted three-stage least squares[J]. Forest Science, 1986, 32(1):185-201

        [4] Borders B E. Systems of equations in forest stand modeling[J]. Forest Science, 1989,35(35):548-556

        [5] 王蒙,李鳳日,賈煒瑋,等. 黑龍江省落葉松人工林碳儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)研究[J]. 植物研究,2013,33(5):623-628

        Growth and Yield Models ofPopuloussimonii×P.nigraPlantation in Heilongjiang Province

        Zhang Shusen1, Wang Meng2, Dong Lihu2

        (1.Shangzhi Administrative Bureau of National Forestry Centers of Heilongjiang Province , Harbin 150600,China; 2.School of Forestry,Northeast Forestry University,Harbin 150040,China)

        Based onⅠ-class survey data in 5-phasePopuloussimonii×P.nigraplantation plot, a growth & yield model system were built. A three-stage least squares method was used to estimate the parameters of the model system. Result of fitting & validation are very well, the determination coefficients (R2) & the test precision are all above 0.96 & 96%, respectively. The model system can be used to estimate the basal area and volume ofPopuloussimonii×P.nigraplantation.

        Heilongjiang Province;Populoussimonii×P.nigraplantation; growth and yield model

        1005-5215(2017)08-0039-03

        2017-07-17

        國(guó)家林業(yè)局林業(yè)科學(xué)技術(shù)推廣項(xiàng)目([2016]36號(hào))

        張樹(shù)森,男,黑龍江尚志人,大學(xué),高級(jí)工程師,從事森林經(jīng)營(yíng)研究,Email:zssymp@126.com

        董利虎,博士,講師,從事林分生長(zhǎng)與收獲模型研究,Email:donglihu2006@163.com

        S792.11

        A

        10.13601/j.issn.1005-5215.2017.07.012

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