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10.13287/j.1001-9332.201809.011

人工长白落叶松立木叶面积预估模型

引用
叶面积影响着树木干物质的生产,进而影响树木乃至整个林分的生长,而叶面积准确估计对分析树木和林分生长具有重要作用.本研究基于黑龙江省长白落叶松人工林中76株解析木数据,分别建立枝条层面和单木层面的叶面积预估模型.结果表明:考虑样木层次随机效应的最优枝条叶面积混合效应模型包含lnBD(BD为枝条基径)、lnRDINC(RDINC为相对着枝深度)和lnCR(CR为冠长率)3个随机效应参数,具体形式为:lnBLA =fβ1+(β2+b2)lnBD+(β3+b3)lnRDINC +β4 lnDBH+β5 lnHT/DBH+(β6+b6)lnCR,其中:βi和bi分别是模型的固定效应参数和随机效应参数;DBH为树木胸高处直径;HT/DBH为树高与胸径的比值.模型的修正决定系数(Ra2)为0.90,均方根误差(RMSE)为0.5477,平均偏差(ME)为-0.03,平均绝对偏差(MAE)为0.24,预测精度(P)为91%,枝条叶面积预估模型的预估效果较好.以枝条叶面积预估模型为基础,计算树冠叶面积并建立树冠叶面积预估模型,最终形式为:lnCLA=γ0+γ1lnDBH+y2 CR,其中,γi为模型参数.似然比检验结果(P>0.05)说明该模型不用考虑样地层次的随机效应.本研究所建立的立木树冠叶面积预估模型的决定系数(R2)为0.87,RMSE为0.3847,拟合效果好,可以很好地预测人工长白落叶松立木树冠叶面积,为以后叶面积分布和光合作用的研究提供了理论基础.

长白落叶松、枝条叶面积、树冠叶面积、混合效应、经验线性无偏最优预测法

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“十三五”国家重点研发计划项目2017YFD0600402

2018-10-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共9页

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应用生态学报

1001-9332

21-1253/Q

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2018,29(9)

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