塞罕坝华北落叶松人工林树冠外部轮廓模型
[目的]构建树冠最大外部轮廓非线性混合效应模型和非线性分位数回归模型,为准确预测树冠生长发育规律及预估生产力提供科学依据.[方法]以河北省塞罕坝机械林场华北落叶松人工林为研究对象,基于58株解析木数据和1789个枝条解析数据,利用幂函数、修正Kozak方程、修正Weibull方程选取基础模型,构建华北落叶松人工林树冠外部轮廓非线性混合效应模型和非线性分位数回归模型.[结果]在幂函数、修正Kozak方程和修正Weibull方程中,幂函数拟合树冠外部轮廓效果较好,作为树冠外部轮廓基础模型;林分年龄(Age)、冠长(CL)、胸径(DBH)、树高(HT)、冠高比(CHR)、高径比(HDR)对树冠外部轮廓影响较大.在混合效应模型中,两水平混合效应模型优于单水平混合效应模型,可明显提高模型拟合精度,HDR相关的参数a6考虑样地效应,相对着枝深度(RDINC)、CHR相关的参数a4、a5考虑样木效应,模型确定系数(R2)为0.873,均方根误差(RMSE)为0.319 m,平均相对误差(MRE)为6.642 m.在分位数回归模型中,当分位数q=0.90时模型曲线最接近树冠最大外部轮廓,R2为0.672.[结论]混合效应模型拟合精度较高,可准确描述树冠最大枝条的平均趋势.分位数回归模型可确定树冠最外部轮廓,在预测条件均值之外的研究中发挥重要作用.
塞罕坝、华北落叶松、非线性混合效应模型、非线性分位数回归模型、树冠外部轮廓
57
S757(森林经营学、森林计测学、森林经理学)
十三五重点研发计划子课题;国家重点研发计划;河北省教育厅科研项目;国家自然科学基金;国家自然科学基金
2021-07-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共11页
108-118
