应用比例法建立白桦商品材积预测模型.pdf
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1、第 卷 第 期东 北 林 业 大 学 学 报.年 月 .)国家自然科学基金项目()第一作者简介:张兹鹏男 年 月生东北林业大学林学院博士研究生:.通信作者:姜立春东北林业大学林学院教授:.收稿日期:年 月 日责任编辑:王广建应用比例法建立白桦商品材积预测模型)张兹鹏 田小雅 刘索名 姜立春(东北林业大学哈尔滨)摘 要 为了构建商品材积模型以大兴安岭白桦解析木数据为研究对象选取 个代表性较强的材积比模型作为候选模型利用 软件的广义非线性()模块对各个材积比模型进行拟合并通过引入方差函数消除各模型在拟合过程中产生的异方差现象 使用交叉检验法对各模型进行检验 选择均方根误差、平均误差绝对值、确定系数
2、()和相对误差绝对值等指标对模型进行对比分析使用分段比较法对不同相对树高(、)的各材积比模型的预测效果进行评价 结果表明:从整体评价结果来看无论是拟合数据还是检验数据材积比模型()表现最优 在单独对不同材长()的商品材积进行预测时最优材积比模型发生了变化:当 时材积比模型()的检验精度最高当 时材积比模型()的检验精度最高当 时材积比模型()的检验精度最高当 时材积比模型()的检验精度最高 因此当预测大兴安岭白桦树干上任意高度处距地面伐根间的商品材积时推荐使用材积比模型()当需要单独对不同材长(、或)的商品材积进行预测时建议分别使用材积比模型()、材积比模型()、材积比模型()和材积比模型()
3、关键词 白桦材积比模型异方差双重交叉检验法商品材积分类号./(.)/():.().().().().:()()()()()()()().()()()()()().商品材积是指伐倒木经过造材后所得到的各种经济材的总称 在制定采伐限额、确定森林资源的经济价值、森林资源资产评估和加强森林资源管理等方面都需要确定林分的商品材积 因此准确预测商品材积在森林经营管理上有着重要的意义 目前商品材积的预测方法主要有 种:()利用该树种的削度方程通过积分获得树干不同区间段的商品材积削度方程在预测树干不同部位直径时具有较高的精度但有时在预测商品材积时会产生一定的误差尤其是对于不能直接积分的削度方程必须采用迭代的方
4、法计算材长和材积()应用材积比方程利用商品材积()与单木总材积()的比作为因变量以单木胸径()、树高()、小头直径()或经济材长度()为自变量构建的模型 材积比方法由于应用简单方便在林业经营管理上广泛使用目前大兴安岭仍然使用 世纪 年代编制的材种出材率表随着森林经营范围的不断扩展和管理的精细化出材率表材种规格不够齐全理论出材量与实际出材量存在较大的偏差 为了满足当前林业经营管理的实际需求构建可靠的商品材积预测模型变得尤为重要 白桦()是我国东北地区主要经济树种之一其成林时间短、用途广泛 为提高白桦商品材积的预测精度本研究挑选出了 个具有代表性的材积比模型以白桦解析木数据为例采用 软件的 模块对
5、各个模型进行拟合以及引入误差方差函数进行异方差校正并比较使用总体数据和不同材长的部分数据各材积比模型的预测效果旨在为该区域的白桦商品材积的准确估算提供依据 研究区概况白桦干形数据采集地点位于黑龙江省漠河市图强境内 图强林业局()地处黑龙江南岸的阿木尔河流域北隔黑龙江与俄罗斯相望 施业区面积共.森林覆盖率 图强林业局处于寒温带大陆性季节气候区春季风大降水少干旱夏季炎热日照时间长降水集中且充沛秋季温度波动大容易发生早霜和冻害现象冬季十分严寒、干燥平均气温低于 的月份达到了 个月图强林业局为多年连续冻土区冻土最厚可达 研究方法.数据来源数据来源于图强林业局不同林龄和不同立地条件的天然林样地林分密度
6、株/该区域样地分布特点是幼中林偏多成过熟林偏少根据实际情况考虑了遵循林分的实际分布进行采样 样木被伐倒后测量树高()、胸径()及相对树高、处的树干带皮直径使用区分求积法求立木材积 经绘制树高胸径的散点图将异常数据剔除最终得到白桦解析木 株各样木调查因子的统计量见表 表 白桦样木调查因子统计量统计量胸径/树高/材积/材积比平均值.最小值.最大值.标准差.材积比模型材积比模型使用相对树高(/)作为自变量比相对直径(/)作为自变量具有更好的预测效果 根据国内外相关参考文献(见表)按照时间顺序选取了 个以经济材长度()和树高()为变量的材积比模型表 材积比模型一览表模型材积比模型模型来源模型()()(
7、)()模型()()()模型()().()模型()()孟宪宇()模型()().()模型()(/)(/)()模型()()()模型()()()()()模型()()()模型()()()注:、为模型参数 是商品材积与总材积之比为由伐根至某一高度处的经济材长度 为树高 为带皮胸径.异方差校正材积模型通常会表现出显著的异方差现象目前林业上采用加权回归法和对数转换法消除异方差 由于对数转换法容易产生转换误差因此本研究采用加权回归法对各个材积比模型的异方差进行校正 以幂函数、指数函数以及常数加幂函数为误差方差函数以单木材积比实际值()、材积比预测值()、树高()及不同变量变换式等作为函数变量通过综合比较赤池信息
8、量()与贝叶斯信息量()的大小选择最合适的误差方差函数指数函数:()()幂函数:()东 北 林 业 大 学 学 报 第 卷常数加幂函数:()式中:、以及 为待估参数是第 株林木的方差函数变量.模型评价及检验指标利用 软件对各个材积比模型进行拟合采用均方根误差()、决定系数()对拟合结果进行评价采用双重交叉检验法对各模型预测效果进行检验并以平均误差绝对值()、相对误差绝对值()、决定系数()和均方根误差()对检验结果进行评价 各指标相应的数学表达式为:()()()式中:为实测值为实测值的平均值 为样本数为模型预测值 结果与分析.模型拟合及异方差矫正使用 软件对 个材积比模型进行拟合并进行异方差校
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