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    遼東山區(qū)人工紅松樹高曲線研究

    2021-08-11 02:19:32劉金義
    遼寧林業(yè)科技 2021年4期
    關(guān)鍵詞:樣木優(yōu)度紅松

    劉金義

    (國營清原滿族自治縣大邊溝林場,遼寧 清原 113300)

    樹高曲線是研究胸徑與樹高之間關(guān)系的重要方法,是林分生長與收獲預(yù)估模型的重要組成部分,是反演復(fù)雜模型的重要基礎(chǔ)[1-2]。樹高曲線建模體系主要包含3種類型,即傳統(tǒng)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和混合模型[3-5],已有研究結(jié)果極大的豐富了林分生長與收獲模型系統(tǒng)[6-8]。其中,混合效應(yīng)模型由固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)兩個部分組成,在分析重復(fù)測量及縱向數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中具有明顯的優(yōu)勢[9]。目前,針對樹高曲線已經(jīng)開展了大量的研究[10-11],然而對于遼東山區(qū)人工紅松樹高曲線的研究卻較少。

    紅松Pinuskoraiensis是松科松屬常綠喬木,在我國主要分布在長白山地區(qū)和小興安嶺地區(qū)[12]。紅松喜光,耐寒性較強(qiáng),是典型的種材兼用樹種[13]。遼寧省紅松林面積50 600 hm2,蓄積量415.8萬m3,主要分布在遼東山區(qū),在水土保持及水源涵養(yǎng)等方面發(fā)揮了重要作用。本研究以遼東山區(qū)紅松人工林為研究對象,構(gòu)建了以樣地和樣木兩個水平的混合效應(yīng)樹高曲線模型,以期為深入研究人工紅松單木及林分生長及預(yù)估模型系統(tǒng)奠定基礎(chǔ)。

    1 研究區(qū)概況

    研究地區(qū)位于撫順市清原縣大邊溝林場(124°04′~125°18′E,41°51′~42°00′N)。大邊溝林場位于長白山山脈西南延伸的邊緣地帶,海拔500~600 m。夏季炎熱多雨,冬季寒冷干燥,屬于典型的北溫帶大陸性季風(fēng)氣候。年均氣溫5 ℃,最低氣溫為-37.7 ℃,全年最高氣溫為36.5 ℃。年均降水量700~800 mm,主要集中在6-9月。土壤類型以棕壤和暗棕壤為主,局部地區(qū)還分布有草甸土和沼澤土。該地區(qū)植被屬于長白植物區(qū)系,以人工林為主,部分地區(qū)分布有少量的天然次生林。人工林主要包括日本落葉松Larixkaempferi、長白落葉松L.olgensis、紅松等;天然次生林主要包括柞樹Quercusspp.、水曲柳Fraxinusmandshurica等闊葉混交林。

    2 研究方法

    2.1 數(shù)據(jù)獲取

    2020年6月在大邊溝林場進(jìn)行外業(yè)調(diào)查。選取12塊不同年齡的紅松人工林進(jìn)行固定樣地的設(shè)置,每個林分內(nèi)設(shè)置6塊固定樣地,面積600 m2(20 m×30 m),共計72塊。對固定樣地內(nèi)所有樹木進(jìn)行每木檢尺,測量所有樹木的胸徑(DBH,cm)、樹高(HT,m)、第一活枝高(HLB,m)、冠幅(CW,m)等林木因子,并對所有樹木進(jìn)行定位。每個年齡段選取3塊固定樣地進(jìn)行樹高曲線模型的建立,共選取固定樣地36塊。固定樣地信息詳見表1。

    表1 人工紅松固定樣地因子

    2.2 基礎(chǔ)模型選取及評價

    基于國內(nèi)外關(guān)于樹高曲線的研究成果,本研究選取擬合效果較好的4個模型作為備選模型,模型形式如(1)~(4)式所示[11,14]。

    H=1.3+a·Db

    (1)

    H=1.3+D2·(a·D+b)-2

    (2)

    H=1.3+a·D·(1+D)-b

    (3)

    H=1.3+exp(a+b·(D+1)-1)

    (4)

    式中:H為樹高;D為胸徑;a、b、c為待估參數(shù)。

    將所有單木按照近似比例為3∶1劃分為擬合樣本和獨立檢驗樣本,擬合優(yōu)度指標(biāo)為R2、RMSE,獨立檢驗指標(biāo)為ME、MAE[15]。選取R2最大,RMSE、ME、MAE最小的模型作為基礎(chǔ)模型,以此為基礎(chǔ)構(gòu)建兩水平混合效應(yīng)的樹高曲線預(yù)估模型。本研究所有運算過程均采用R軟件完成[16]。

    2.3 兩水平混合效應(yīng)模型

    兩水平混合效應(yīng)的模型形式如(5)式所示[17-22]。

    (5)

    式中:yijk為第i個1水平內(nèi)的第j個兩水平的第k次觀測值;f為含有參數(shù)向量和協(xié)變量向量的函數(shù);bi、bij分別為1水平和兩水平的隨機(jī)效應(yīng)向量;Rij為第i個1水平的第j個兩水平內(nèi)的方差-協(xié)方差矩陣。

    基于選取的最優(yōu)模型,本研究構(gòu)建基于樣地和樣木的兩水平樹高曲線混合效應(yīng)模型。

    3 結(jié)果與分析

    3.1 基礎(chǔ)模型的選取

    利用擬合樣本對模型(1)~(4)進(jìn)行擬合,同時利用獨立檢驗樣本對其進(jìn)行檢驗,模型的擬合優(yōu)度、檢驗結(jié)果及各參數(shù)的估計結(jié)果見表2。

    由表2可知,各備選模型所有參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤均較小,參數(shù)估計值比較穩(wěn)定。各模型的擬合優(yōu)度,模型(2)具有最大的R2和最小的RMSE,分別為0.931 3和1.526 2,其檢驗結(jié)果ME、MAE分別為5.164 5、5.646 1。從檢驗結(jié)果來看,各模型均高估了樹高。綜合比較,模型(2)為最優(yōu)模型,并被選為構(gòu)建兩水平混合效應(yīng)模型的基礎(chǔ)模型。

    表2 樹高曲線備選模型的擬合優(yōu)度及獨立檢驗結(jié)果

    3.2 兩水平混合效應(yīng)模型的構(gòu)建

    基于R平臺,利用模型(2)為基礎(chǔ)模型,構(gòu)建了以樣地和樣木為兩水平的混合效應(yīng)模型,最優(yōu)隨機(jī)參數(shù)組合、隨機(jī)效應(yīng)矩陣、方差-協(xié)方差參數(shù)估計結(jié)果見表3。如表3所示,以樣地作為單個水平的混合效應(yīng)模型具有最小的AIC、BIC及最大的-2LL,同時加入樣地和樣木的兩水平混合效應(yīng)模型的擬合優(yōu)度進(jìn)一步提高。其中,兩水平樹高曲線混合效應(yīng)模型的固定參數(shù)估計結(jié)果為a=1.157 8(0.069 1),b=0.729 5(0.012 6)。

    表3 兩水平樹高曲線混合模型擬合優(yōu)度

    遼東山區(qū)人工紅松的樹高曲線如圖1所示??傮w上,基于混合模型固定效應(yīng)部分對人工紅松樹高曲線的預(yù)測符合樹高曲線的總體趨勢,能夠?qū)ρ芯繀^(qū)域的樹高曲線進(jìn)行很好的模擬及預(yù)測。

    4 結(jié) 論

    基于遼東山區(qū)不同年齡、不同林分條件的人工紅松固定樣地每木檢尺數(shù)據(jù),本研究選取了國內(nèi)外模擬樹高曲線的4種模型作為備選模型,構(gòu)建了人工紅松的樹高曲線預(yù)估模型。利用擬合優(yōu)度及獨立檢驗指標(biāo),選取最優(yōu)模型作為基礎(chǔ)模型構(gòu)建了以樣地和樹木作為兩水平的樹高曲線混合效應(yīng)模型,本研究模擬遼東山區(qū)人工紅松樹高曲線的最優(yōu)基礎(chǔ)模型為H=1.3+D2·(a·D+b)-2,其中R2為0.9313,RMSE為1.5262。以最優(yōu)模型為基礎(chǔ)模型,構(gòu)建的基于樣地和樣木的兩水平混合效應(yīng)模型的擬合優(yōu)度要明顯優(yōu)于分別基于樣地和樣木的單一水平的混合效應(yīng)模型。

    圖1 人工紅松樹高曲線預(yù)測值與實測值

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