刺槐人工林蓄积量模型筛选和影响因子

摘要：

为了筛选出更精确的刺槐人工林林分蓄积量估算模型,减少林分调查成本,以河北省刺槐人工纯林为研究对象,选取海拔、坡度、坡向等立地因子,以及林龄、平均胸径、密度等测树因子,采用马氏距离法去除离群值,基于R语言建立多元回归、逐步回归、随机森林回归与BP神经网络模型,分析影响蓄积量分布各因子的重要性,筛选出最优模型.研究结果如下:(1)通过模型分析均得出测树因子重要性大于立地因子,平均胸径和密度对刺槐蓄积量影响较大,坡向和地貌影响最小;(2)通过4种模型的精度对比,非线性模型对林分单位蓄积量预测精准度较高,BP神经网络模型最优(R2=0.963 5).影响刺槐人工林蓄积量的主导因子为平均胸径与密度,在构建刺槐人工林蓄积量模型方面,相比于线性模型,非线性模型更好且BP神经网络模型表现最好.

关键词：刺槐、人工纯林、蓄积量模型、BP神经网络

所属期刊栏目：51

分类号：S758(森林经营学、森林计测学、森林经理学)

资助基金：河北省重点研发计划项目;河北省林草科技推广示范项目

在线出版日期：2023-10-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：36-41