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        長白山地區(qū)椴樹人工林樹高曲線模型的研究

        2020-12-29 12:00:54徐智文
        林業(yè)科技情報(bào) 2020年4期
        關(guān)鍵詞:模型

        李 想 徐智文 侯 闖

        (吉林省林業(yè)調(diào)查規(guī)劃院,吉林 長春 130022)

        樹高(H)和胸徑(DBH)是林業(yè)調(diào)查中最重要的兩個(gè)因子,常用來計(jì)算材積、立地指數(shù)及其他與森林生長、收獲有關(guān)的重要變量[1]。但在實(shí)際調(diào)查中,樹高測量較為困難,且存在一定的誤差,由于胸徑和樹高之間存在一定的生物學(xué)關(guān)系,樹高曲線可以很好的描述這種樹高與胸徑的變化規(guī)律,因此通常采用測高器測量部分樹木的樹高,其他樹木的樹高則通過樹高曲線來預(yù)測[2-3]。

        椴樹(TiliatuanSzyszyl.)主要分布于長白山一帶,具有耐寒、抗毒性強(qiáng)、蟲害少、材質(zhì)優(yōu)良,生長較快等特點(diǎn),是東北地區(qū)主要造林樹種之一。本文以椴樹人工林為研究對象,利用長白山地區(qū)椴樹樣地調(diào)查數(shù)據(jù),建立單木樹高曲線模型,為長白山地區(qū)的椴樹樹高生長預(yù)測提供理論支持。

        1 研究地區(qū)概況與研究方法

        1.1 研究地區(qū)概況

        研究地設(shè)置在八家子林業(yè)局和敦化林業(yè)局。八家子林業(yè)局位于吉林省延邊朝鮮族自治州境內(nèi),地理坐標(biāo)為128°17′~128°58′E,42°26′~42°51′N,地處長白山北坡,平均海拔950m,屬中溫帶半濕潤氣候,年平均氣溫2℃,年平均降水量500~1000 mm。敦化林業(yè)局位于吉林省延邊州敦化市轄區(qū)境內(nèi),由富爾河林區(qū)和官地林區(qū)兩個(gè)部分組成。富爾河林區(qū)地理坐標(biāo)為127°28′~128°10′E,42°44′~43°20′N,與大石頭林業(yè)局和安圖縣接壤,平均海拔1000m;官地林區(qū)地理坐標(biāo)為128°26′~128°52′E,43°23′~43°42′N,位于牡丹江中游,平均海拔800m。敦化林業(yè)局屬中溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū)中的溫涼區(qū)和冷涼區(qū),年平均溫度2.6℃,年平均降水量為628.4mm。

        1.2 數(shù)據(jù)來源

        分別在八家子林業(yè)局和敦化林業(yè)局不同齡組盡量均勻的情況下,設(shè)置椴樹為主要樹種、半徑為13.82m的圓形標(biāo)準(zhǔn)地。對標(biāo)準(zhǔn)地內(nèi)的椴樹按照徑階均勻分布的原則進(jìn)行檢尺,測定樹高(H)和胸徑(DBH)。本研究共收集的有效樣木數(shù)為928株,按照3∶1的比例隨機(jī)劃分成擬合數(shù)據(jù)(樣木數(shù)為696株)和檢驗(yàn)數(shù)據(jù)(樣木數(shù)為232株),分別用于模型構(gòu)建和模型檢驗(yàn)。椴樹人工林樣木因子特征詳見表1。

        表1 椴樹人工林樣木因子特征表 Tab. 1 Summary statistics of stand sample tree variables for Linden plantation

        1.3 研究方法

        1.3.1 樹高曲線模型的建立

        表2 6種樹高曲線模型 Tab. 2 6 height-diameter functions

        式中a,b,c均為模型參數(shù)。

        1.3.2 模型的評價(jià)及檢驗(yàn)

        (7)

        (8)

        (9)

        (10)

        2 結(jié)果與分析

        2.1 樹高曲線模型的模擬

        表3 樹高曲線模型的參數(shù)估計(jì)值、擬合優(yōu)度及檢驗(yàn)結(jié)果 Tab. 3 Results of parameter estimates, goodness of fit and validation result of height-diameter models

        根據(jù)所建立的椴樹人工林樹高曲線模型繪制出殘差分布圖,如圖1所示,殘差的散點(diǎn)是呈喇叭狀分布的,說明模型存在異方差問題,需要進(jìn)行加權(quán)最小二乘處理[5]。

        模型4經(jīng)加權(quán)最小二乘處理后模型的擬合結(jié)果如表4。從表4的結(jié)果來看,模型的擬合效果更好,擬合結(jié)果的誤差也更小了。圖2為加權(quán)后的標(biāo)準(zhǔn)化殘差分布圖,從圖中可以看出殘差的散點(diǎn)是隨機(jī)分布的,說明模型擬合效果較好,且不存在異方差問題。

        圖1 樹高預(yù)估值的殘差分布圖 Fig.1 The residual distribution of predicted H

        表4 模型4加權(quán)最小二成后的參數(shù)估計(jì)值、擬合優(yōu)度及檢驗(yàn)結(jié)果 Tab. 4 Results of parameter estimates, goodness of fit and validation result of model 4 weighted least squares

        圖2 加權(quán)后的標(biāo)準(zhǔn)化殘差分布圖 Fig.2 The weighted residual distribution of predicted H

        3 結(jié)論

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