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    不同種源馬尾松樹(shù)高與胸徑生長(zhǎng)相關(guān)模型研建

    2017-03-01 10:17鄭肇快
    綠色科技 2017年1期
    關(guān)鍵詞:胸徑

    摘要:對(duì)不同種源馬尾松樹(shù)高與胸徑進(jìn)行了相關(guān)分析,樹(shù)高與胸徑具有一定的相關(guān)性,為樹(shù)高與胸徑生長(zhǎng)相關(guān)模型的研建奠定了基礎(chǔ)。利用麥夸特法對(duì)直線函數(shù)、冪函數(shù)、對(duì)數(shù)函數(shù)、Logistic函數(shù)等方程進(jìn)行模型模擬并適應(yīng)性檢驗(yàn),結(jié)果表明:各種源的平均相對(duì)誤差絕對(duì)值(P)都小于10%,總相對(duì)偏差(TRB)、平均相對(duì)誤差(E)都小于3%,說(shuō)明對(duì)于不同種源所選擇的模型具有良好的可預(yù)測(cè)性及適應(yīng)性,經(jīng)不同種源間及綜合與不同種源的方程兩兩對(duì)比,表明方程之間沒(méi)有顯著差異。因此,在實(shí)際生產(chǎn)實(shí)踐過(guò)程中,采用綜合數(shù)據(jù)模擬的方程來(lái)預(yù)測(cè)樹(shù)高生長(zhǎng)情況,更具有實(shí)際意義。

    關(guān)鍵詞:馬尾松種源;樹(shù)高;胸徑;相關(guān)模型

    中圖分類號(hào):S791.248

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):16749944(2017)01000504

    1引言

    胸徑和樹(shù)高是林木的2個(gè)重要測(cè)樹(shù)因子,是單木材積計(jì)算、林木生長(zhǎng)和收獲預(yù)估中不可或缺的數(shù)據(jù),胸徑與樹(shù)高生長(zhǎng)模型在林業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐與科學(xué)研究中具有極其重要的作用[1]。胸徑測(cè)定簡(jiǎn)單方便、準(zhǔn)確,樹(shù)高測(cè)定則相對(duì)復(fù)雜、困難且精確度不高,同時(shí)樹(shù)高受立地條件等因素的影響較大。在林分調(diào)查等生產(chǎn)實(shí)踐中,經(jīng)常設(shè)置的臨時(shí)樣地或固定樣地,樹(shù)高的測(cè)定僅在一部分測(cè)定胸徑的樣木中進(jìn)行,通過(guò)模擬樹(shù)高與胸徑關(guān)系模型來(lái)估計(jì)樹(shù)高,因此,構(gòu)建簡(jiǎn)單而準(zhǔn)確的樹(shù)高與胸徑模型就顯得十分的必要[2,3]。

    馬尾松是一種喜光、喜溫的樹(shù)種,在我國(guó)南方種植面積的比例大,是經(jīng)濟(jì)價(jià)值較高的重要造林樹(shù)種之一。在我國(guó),對(duì)馬尾松單株生長(zhǎng)模型的研究主要集中在單株材積與胸徑、地徑及樹(shù)高,地徑與胸徑相關(guān)模型也有研究,但對(duì)樹(shù)高與胸徑生長(zhǎng)相關(guān)模型研究的報(bào)導(dǎo)很少,不同種源馬尾松樹(shù)高與胸徑相關(guān)模型之間關(guān)系研究少之又少[4]。以不同種源馬尾松試驗(yàn)林為材料,建立不同種源樹(shù)高與胸徑的相關(guān)關(guān)系,為科學(xué)合理經(jīng)營(yíng)森林資源提供依據(jù)。

    2材料與方法

    2.1試驗(yàn)地概況

    試驗(yàn)地位于福建省大田桃源國(guó)有林場(chǎng)桃源工區(qū)年坑生產(chǎn)點(diǎn)和西坪生產(chǎn)點(diǎn),地處戴云山西側(cè)的閩中低山帶,北緯25°49′~25°52′,東經(jīng)117°29′~117°40′,屬中亞熱帶季風(fēng)氣候,氣候溫暖適中,光照充足,雨量充沛,年平均氣溫15.3~19.6 ℃,無(wú)霜期255~275 d,年平均降水量1491.2~1809.6 mm。土壤主要為紅壤、黃壤,土層較深厚、肥沃、濕潤(rùn),是馬尾松的中心產(chǎn)區(qū)。試驗(yàn)地為杉木采伐跡地,坡向西,坡位中下部,坡度20°左右,立地類型為Ⅰ類地,植被以五節(jié)芒、蕨類、芒萁骨為主[5]。

    2.2材料來(lái)源

    研究中的幾個(gè)馬尾松種源,種源代碼分別是7、14、43、48、53、本地對(duì)照(ck)種源和種源的混合,它們于1996年2月和1997年1月分別在年坑點(diǎn)和西坪點(diǎn)造林。田間試驗(yàn)設(shè)計(jì)采用完全隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì),8次重復(fù), 4株單列小區(qū)(從上至下),株行距2 m×2 m,小區(qū)間水平間隔2.5 m。2014年11月進(jìn)行每木調(diào)查,根據(jù)試驗(yàn)配置圖,按區(qū)組用測(cè)桿與圍尺實(shí)測(cè)植株的樹(shù)高(H)、胸徑(D)。把調(diào)查匯總的樣木80%用于模型擬合,20%用于模型適應(yīng)性檢驗(yàn)。參試各種源樣木測(cè)樹(shù)主要因子詳見(jiàn)表1。

    2.3試驗(yàn)方法

    2.3.1選用方程

    采用多模型選優(yōu)法,采用的以下方程進(jìn)行模擬不同種源馬尾松樹(shù)高與胸徑的相關(guān)關(guān)系:

    y=a+bx(1)

    y=a+bxc(2)

    y=a-bln(x+c)(3)

    y=a+(b-a)/(1+(x/c)d)(4)

    式中:y為馬尾松樹(shù)高(H)、x為馬尾松胸徑(D);a、b、c、d為常數(shù)。

    2.3.2 模型評(píng)價(jià)

    (1)模型擬合效果評(píng)價(jià)。擬合模型2014年調(diào)查的建模數(shù)據(jù),同時(shí)根據(jù)相關(guān)指數(shù)(R2)、估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)誤(SEE)、總相對(duì)偏差(TRB)、平均相對(duì)誤差(E)、平均相對(duì)誤差絕對(duì)值(P)等主要評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)模型的優(yōu)劣,方程的擬合效果一般用R2和SEE兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià),R2值越大,SEE值越小,說(shuō)明擬合效果越好。評(píng)價(jià)模型精度的大小常用TRB、E、P等指標(biāo)來(lái)衡量,它們的值越小,說(shuō)明模型精度越高[4]。

    (2)模型適應(yīng)性檢驗(yàn)。模型適應(yīng)性檢驗(yàn)主要采用絕對(duì)殘差(Bias)、標(biāo)準(zhǔn)偏差(RMSE)兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)。這兩個(gè)指標(biāo)值越小,說(shuō)明模型精度越高。

    (3)不同種源擬合方程的比較。用模擬后方程的回歸剩余方差兩兩相比(剩余方差大為分子,小的為分母)得出的值(F),若F小于Fa(n1-2,n2-2),說(shuō)明方程沒(méi)有顯著差異。

    2017年1月綠色科技第1期

    鄭肇快:不同種源馬尾松樹(shù)高與胸徑生長(zhǎng)相關(guān)模型研建

    植物與植被

    2.3.3數(shù)據(jù)處理

    采用Excel電子表格和DPS軟件進(jìn)行樹(shù)高與胸徑相關(guān)分析,然后用麥夸特法進(jìn)行方程類型模擬。

    3結(jié)果與分析

    3.1馬尾松的樹(shù)高與胸徑相關(guān)分析

    6種不同種源馬尾松進(jìn)行相關(guān)分析(表2),從表2可見(jiàn)各種源馬尾松樹(shù)高與胸徑有不同程度的相關(guān),其中7號(hào)種源樹(shù)高與胸徑的相關(guān)系數(shù)為0.82,為各種源最高,14號(hào)種源第二,相關(guān)系數(shù)為0.70,53號(hào)種源第三,相關(guān)系數(shù)為0.69,本地對(duì)照種源(ck)相關(guān)性最差,相關(guān)系數(shù)為0.49。但各種源相關(guān)性極顯著,說(shuō)明樹(shù)高與胸徑有較好的相關(guān)性,為樹(shù)高與胸徑擬合方程模型提供了可行性基礎(chǔ)。

    3.2模型建立

    3.2.1模型擬合

    以2014年度調(diào)查的數(shù)據(jù)80%樣木數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),對(duì)6種不同種源馬尾松樹(shù)高與胸徑分別進(jìn)行方程擬合,結(jié)果詳見(jiàn)表3、4。從表4可以看出,7號(hào)種源單從決定系數(shù)R2值來(lái)說(shuō),冪函數(shù)方程模型擬合效果最好,R2值最大,其值為0.8212,SEE值(1.1066)也位于第二;從P值、

    TRB值來(lái)看,Logistic方程模型擬合精度最高,P值、TRB值是所有方程最小,其值分別為0.06386、0.01220,E值都小于0.01,方程有極顯著差異,綜合考慮Logistic方程模型較好。14號(hào)種源擬合的冪函數(shù)方程、對(duì)數(shù)方程、Logistic方程R2值(0.5067)相同,比直線方程的R2值(0.4975)高,說(shuō)明其擬合效果較好;同時(shí)對(duì)數(shù)函數(shù)模型P值最小,其值為0.07096,說(shuō)明對(duì)數(shù)函數(shù)方程模型模擬的精度較高,選對(duì)數(shù)函數(shù)方程模型較好。43號(hào)種源擬合的效果以Logistic方程模型為最佳,其R2值最大,為0.5146,SEE值(0.9649)最小,P值是0.04906,也是各模型中最小,可見(jiàn)Logistic方程模型精度最高,選用的方程模型為好。48號(hào)種源,Logistic方程模型的R2值(0.4298)最大,P值為0.02927,所有方程模型中最小,說(shuō)明此方程擬合的效果、精度較為理想。53號(hào)馬尾松種源Logistic方程模型R2值值為0.5683,為各模型最高,P值是0.04725,為各種模型最低,說(shuō)明Logistic方程模型擬合效果及精度較好。ck的各模型方程中以冪函數(shù)的R2值最大,其值為0.4698,SEE值(1.1553)最小,說(shuō)明冪函數(shù)方程模擬的效果較好,但單從P值來(lái)看,其值為0.05846,為所有方程模型中最小,直線函數(shù)模型擬合精度較高,綜合考慮選擇直線函數(shù)模型來(lái)預(yù)測(cè)樹(shù)高較好。

    以2014年度調(diào)查6個(gè)種源所有的樣木數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)(綜合),進(jìn)行樹(shù)高與胸徑方程模擬。從表4、5可知,Logistic方程模型的R2值最大,其為0.5002,P值(0.06054)也最小,說(shuō)明Logistic方程模型擬合效果和精度都較好。

    從表4可知,以上所述的6個(gè)種源及綜合共7個(gè)模型的平均相對(duì)誤差和總相對(duì)偏差均小于3%,表明這些模型趨勢(shì)性的系統(tǒng)誤差存在??;7個(gè)模型的平均相對(duì)誤差絕對(duì)值均小于10%,表明根據(jù)胸徑可以利用這些模型精確地估計(jì)林木的樹(shù)高。

    3.2.2模型適應(yīng)性檢驗(yàn)

    模型的建立目的是為了應(yīng)用,不同種源馬尾松樹(shù)高與胸徑關(guān)系模型能否適合于該種源在某地區(qū)不同樹(shù)齡的林分,必須檢驗(yàn)其適應(yīng)性。檢驗(yàn)指標(biāo)主要有標(biāo)準(zhǔn)偏差、絕對(duì)殘差、總相對(duì)偏差、平均相對(duì)誤差、平均相對(duì)誤差絕對(duì)值等。從表5可知,7號(hào)種源方程經(jīng)檢驗(yàn),平均相對(duì)誤差絕對(duì)值(P)分別為0.0713,小于10%,但E值(-0.0655)和TRB值(-0.0537)都超過(guò)了3%,Bias值(-0.8319)和RMSE值(1.3740)較大,因此,經(jīng)檢驗(yàn)這兩個(gè)模型方程適應(yīng)性較差。14號(hào)、43號(hào)、48號(hào)、53號(hào)、ck等方程平均相對(duì)誤差絕對(duì)值(P)都小于10%,E值和TRB值都小于2%,Bias值和RMSE值較小,因此,這些方程適應(yīng)性較好,可推廣應(yīng)用。

    3.2.3不同種源所擬合方程的比較

    根據(jù)上述,除了7號(hào)種源方程適應(yīng)性較差外,其它14號(hào)、43號(hào)、48號(hào)、53號(hào)、ck等5個(gè)種源及綜合方程適應(yīng)性都較好,為了更加方便運(yùn)用于生產(chǎn)實(shí)踐,對(duì)不同種源方程模型進(jìn)行進(jìn)一步比較,從表6可以看出,F(xiàn)值均小于F0.05(n1-2,n2-2)值,說(shuō)明各個(gè)方程間沒(méi)有顯著差異,特別各種源調(diào)查數(shù)據(jù)綜合在一起所擬合的方程與其它種源擬合的方程也沒(méi)有顯著差異,因此,在用胸徑預(yù)測(cè)樹(shù)高時(shí)就沒(méi)有必要分各地種源所擬合的方程,只要用綜合在一起所擬合的方程即可。

    4結(jié)論與討論

    從不同種源馬尾松樹(shù)高與胸徑相關(guān)模型擬合結(jié)果表可以看出,不同種源決定系數(shù)不同,同一種源不同方程類型的決定系數(shù)也不同,同一種源同一方程模型在不同林分年齡決定系數(shù)也不相同,由此說(shuō)明除了胸徑對(duì)樹(shù)高影響外,種源、林分年齡、林分密度、立地條件等因素對(duì)樹(shù)高生長(zhǎng)也有影響。因此,把各種有影響的因素在條件許可下應(yīng)盡可能考慮進(jìn)去。

    通過(guò)調(diào)查數(shù)據(jù)模擬,并用標(biāo)準(zhǔn)偏差、絕對(duì)殘差、總相對(duì)偏差、平均相對(duì)誤差、平均相對(duì)誤差絕對(duì)值等5個(gè)主要檢驗(yàn)指標(biāo)進(jìn)行適應(yīng)性檢驗(yàn)。14號(hào)種源,H=-1.7312+5.5908ln(D+1.5842);43號(hào)種源H=15.511+(13.5299-15.511)/(1+(D/15.4337)^832.8467);48號(hào)種源H=17.0423+(11.9062-17.0423)/(1+(D/14.9369)^3.1926);53號(hào)種源, H=21.9508+(12.8479-21.9508)/(1+(D/25.9692)^3.2244); ck種源方程H=9.9631+0.2634×D;綜合方程H=19.6297+(10.5056-19.6297)/(1+(D/18.2242)^2.077)等的平均相對(duì)誤差絕對(duì)值(P)都小于10%,總相對(duì)偏差(TRB)、平均相對(duì)誤差(E)都小于2%,說(shuō)明對(duì)于不同種源所選擇的模型具有良好的可預(yù)測(cè)性及適應(yīng)性。

    經(jīng)不同種源間及綜合與不同種源的方程兩兩對(duì)比,方程之間沒(méi)有顯著差異,因此,在實(shí)際生產(chǎn)實(shí)踐過(guò)程中,采用綜合數(shù)據(jù)模擬的方程來(lái)預(yù)測(cè)樹(shù)高生長(zhǎng)情況,更具有實(shí)際意義。然而,研究所采用的是2014年的調(diào)查數(shù)據(jù),對(duì)于馬尾松來(lái)說(shuō)還處于幼林階段,現(xiàn)在所建立的模型雖然有良好的預(yù)測(cè)效果及適應(yīng)性,但隨著樹(shù)齡的增長(zhǎng),其預(yù)測(cè)效果及適應(yīng)性須進(jìn)一步驗(yàn)證。

    參考文獻(xiàn):

    [1]徐悅,陳昌華,蔣之富,等.天然赤松胸徑與樹(shù)高相關(guān)模型的研究[J].林業(yè)調(diào)查規(guī)劃,2008,33(3):56~58.

    [2]李???,法蕾.基于分級(jí)的全國(guó)主要樹(shù)種樹(shù)高-胸徑曲線模型[J].林業(yè)科學(xué),2011,47(10):83~90.

    [3]羅建平.臺(tái)灣巒大杉胸徑與樹(shù)高生長(zhǎng)相關(guān)模型研究[J].亞熱帶水土保持,2013,(1):24~26.

    [4]趙浩彥,張民俠,張潔.南京馬尾松根徑與胸徑多元混合效應(yīng)模型研建[J].中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào),2015,35(11):43~48.

    [5]林照授.雷公藤主要性狀灰色關(guān)聯(lián)分析及地上生物量模型研究[J].福建林學(xué)院學(xué)報(bào),2014,34(1):38~41.

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