昆明市4个主要针叶树种林分断面积生长模型研究

摘要：

采用Richards、Schumacher和Korf模型作为林分断面积生长备选模型,运用麦夸特算法、差分进化算法、 遗传算法、 模拟退火算法和粒子群算法进行模型参数求解,根据R2和RMSE选择模型拟合结果、 算法迭代次数和残差分布,比较各优化算法的效率和参数稳定性.结果表明:华山松、 云南松、 油杉和柏木地位级表落点检验值分别为97.9％、98.3％、98.1％和98.9％,精度符合要求,能够用于林区林业生产经营活动;优化算法求解模型参数的效率由高到低的顺序为LM>DE>PSO>GA>SA,PSO求解参数的拟合优度较差;针叶树种断面积生长模型更适宜采用Richards模型,Schumacher模型参数拟合结果更稳定.运用优化算法进行林分断面积生长模型参数估计并分析其优劣,对提高模型精度具有重要作用,研究结果为优化算法在生长模型参数估计中的运用提供了依据.

关键词：断面积、生长模型、立地质量、优化算法、参数、针叶树种

所属期刊栏目：38

分类号：S711;S758(林业基础科学)

资助基金：国家林业局昆明勘察设计院科技项目2014071501 资助

在线出版日期：2018-08-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：119-125