检索结果-内蒙古大学图书馆

应用生态学报 2020年第10期31卷 3322-3330页

作者：辛士冬严云仙姜立春东北林业大学林学院/森林生态系统可持续经营教育部重点实验室哈尔滨150040

大尺度估算森林生物量一直是人们关注的焦点,而构建林分水平的生物量模型是一种估算森林乔木层生物量的方法。本研究基于聚合法1、聚合法2、平差法、分解法构建红松人工林林分生物量模型,并对比分析4种可加性方法的预测精度,为黑龙江省... 详细信息

大尺度估算森林生物量一直是人们关注的焦点,而构建林分水平的生物量模型是一种估算森林乔木层生物量的方法。本研究基于聚合法1、聚合法2、平差法、分解法构建红松人工林林分生物量模型,并对比分析4种可加性方法的预测精度,为黑龙江省红松人工林的生物量预测提供科学依据。各模型均使用权函数来消除各模型的异方差,并以留一交叉验证法(LOOCV)作为各模型的检验方法。结果表明:平差法的整体预测能力略优于聚合法1、聚合法2和分解法,预测精度排序为平差法>聚合法1>聚合法2>分解法;分别对比不同林分断面积的预测能力时,4种可加性方法的预测精度不一致。当红松人工林的林分断面积分布于0~10或50~60 m^2·hm^-2区间时,建议采用分解法的参数估计值,而林分断面积分布于其他区间时,建议采用平差法的参数估计值。

关键词：红松人工林可加性方法林分生物量模型留一交叉验证法预测精度

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气候敏感的落叶松人工林林分生物量模型研究

引用

林业科学研究 2021年第6期34卷 20-27页

作者：何潇徐奇刚雷相东中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原局森林经营与生长模拟实验室北京100091

[目的]建立林分生物量模型,分析不同因子对林分生物量的影响,为区域尺度生物量的估算提供模型和依据。[方法]以东北和华北地区7个省份的落叶松人工林为研究对象,利用第8次一类清查固定样地数据,采用普通最小二乘方法和稳健回归方法建立... 详细信息

[目的]建立林分生物量模型,分析不同因子对林分生物量的影响,为区域尺度生物量的估算提供模型和依据。[方法]以东北和华北地区7个省份的落叶松人工林为研究对象,利用第8次一类清查固定样地数据,采用普通最小二乘方法和稳健回归方法建立林分生物量模型。采用主成分分析和相关分析法筛选气候变量,建立气候敏感的林分生物量模型(包括地上生物量A_(GB)和总生物量T_(GB))。使用决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)和相对均方根误差(rRMSE)评价模型。将各因子的解释率分解为独立解释和共变部分,量化不同因子的解释率。[结果](1)最优基础模型形式为变量直接引入,最优A_(GB)和T_(GB)模型R^(2)分别为0.967、0.953,地上部分的大于总量。普通最小二乘回归和稳健回归结果类似,稳健回归稍优于普通最小二乘回归,基于稳健回归的最优A_(GB)模型的RMSE、rRMSE要比对应的普通最小二乘回归模型分别低0.046 t·hm^(-2)、0.085%,对于T_(GB)则分别低0.059 t·hm^(-2)、0.081%。(2)A_(GB)和T_(GB)与湿热指数(AHM)相关系数较大,分别为-0.350和-0.363,气候敏感的林分生物量模型进一步提升了的模型预测效果,A_(GB)的R^(2)提高了0.41%,而RMSE和r RMSE降低了6.85%;T_(GB)的R^(2)提高了0.63%,误差统计量降低了6.79%。(3)A_(GB)和T_(GB)的林分因子独立解释分别为87.37%、82.32%,气候因子独立解释分别为0.40%、0.60%,共变部分分别为9.33%、9.98%,林分因子的解释率远大于气候因子,共变部分较大。[结论]当林分生物量模型的建模数据质量较高时,稳健回归和普通最小二乘回归建立的模型差异不大,但气候因子对林分生物量具有显著影响,需要建立气候敏感的林分生物量模型进行生物量估计。

关键词：林分生物量模型稳健回归林分因子气候因子解释率量化

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黑龙江省红松人工林林分生物量与碳储量模型

黑龙江省红松人工林林分生物量与碳储量模型

引用

作者：辛士冬东北林业大学

学位级别：硕士

目前,大尺度估算森林生物量、碳储量是人们所关注的焦点,构建林分水平的生物量、碳储量模型是一种估算森林乔木层生物量、碳储量的方法。本文以黑龙江省红松人工林固定样地为研究对象,采用聚合法、平差法、分解法分别构建林分变量-林分... 详细信息

目前,大尺度估算森林生物量、碳储量是人们所关注的焦点,构建林分水平的生物量、碳储量模型是一种估算森林乔木层生物量、碳储量的方法。本文以黑龙江省红松人工林固定样地为研究对象,采用聚合法、平差法、分解法分别构建林分变量-林分生物量模型、林分蓄积量-林分生物量模型、生物量换算系数连续函数法-林分生物量模型、林分变量-林分碳储量模型、林分蓄积量-林分碳储量模型、碳储量换算系数连续函数法-林分碳储量模型。均利用权函数来消除异方差对各模型参数估计的影响,使用留一交叉验证法（leave-one-out cross validation,LOOCV）对各林分生物量模型、碳储量模型进行检验。各林分生物量模型、林分碳储量模型的拟合结果采用确定系数（R2）和均方根误差（RMSE）进行评价;检验结果通过确定平均误差绝对值（MAB）、相对误差绝对值（MPB）、平均误差百分比（E%）进行评价。结果表明:3种可加性方法在应用于不同生物量、碳储量模型的预测精度排序并没有表现出一致性,并且3种可加性方法之间的预测精度差异很小,只有在林分蓄积量-生物量、碳储量模型时,表现出的差异相对较大。各类林分生物量、碳储量模型的预测精度排序为:基于聚合法的生物量换算系数函数法-林分可加性生物量模型（系统3）＞基于平差法的林分变量-林分可加性生物量模型（系统1）＞基于分解法的林分蓄积量-可加性生物量模型（系统2）;基于聚合法的碳储量换算系数函数法-林分可加性碳储量模型（系统6）＞基于平差法的林分变量-林分可加性碳储量模型（系统4）＞基于分解法的林分蓄积量-林分可加性碳储量模型（系统5）。本研究推荐基于聚合法的生物量换算系数连续函数法-生物量模型和碳储量换算系数连续函数法-碳储量模型用于预估黑龙江省红松人工林的生物量和碳储量。

关键词：红松人工林可加性林分生物量模型林分碳储量模型预测精度

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