落葉松人工林直徑分布動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型.pdf

1、林木直徑分布研究對(duì)森林撫育及制定森林經(jīng)營(yíng)措施具有重要的指導(dǎo)作用，而其動(dòng)態(tài)分布的研究更有利于森林的可持續(xù)經(jīng)營(yíng)。本文基于小興安嶺地區(qū)和長(zhǎng)白山地區(qū)102塊服從Weibull分布函數(shù)的落葉松人工純林固定標(biāo)準(zhǔn)地復(fù)測(cè)數(shù)據(jù)（10年間隔期），采用參數(shù)預(yù)測(cè)模型(PPM)系統(tǒng)，建立了兩組前期Weibull分布參數(shù)b1與前期林分調(diào)查因子、前期參數(shù)c1與b1、后期參數(shù)b2與b1及兩期林分調(diào)查因子、c2與b2之間的回歸模型（簡(jiǎn)單的參數(shù)預(yù)測(cè)模型與復(fù)雜的參數(shù)預(yù)測(cè)模型

2、），并采用似乎不相關(guān)回歸(SUR)理論估計(jì)了模型的參數(shù)。研究結(jié)果表明:對(duì)于簡(jiǎn)單的參數(shù)預(yù)測(cè)模型而言:所有模型的Ra2較好(0.428-0.897)，RMSE均較小(0.37-0.94)，所建立的直徑分布動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型具有較好的擬合效果。利用“刀切法”選擇平均相對(duì)誤差(ME％)、平均相對(duì)誤差絕對(duì)值(MAE％)和預(yù)測(cè)精度(P％)以及相對(duì)誤差(％Biasc)和誤差指數(shù)(EI)等指標(biāo)分別對(duì)所建立的簡(jiǎn)單的參數(shù)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方程及直徑分布動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了檢

3、驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明，簡(jiǎn)單的參數(shù)動(dòng)態(tài)模型預(yù)估能力較好（-10％＜ME％＜-2％，P％＞95％），并能較好地預(yù)測(cè)落葉松人工純林未來(lái)直徑分布(％Bias0=4.38％，％Bias1=12.38％，EI=524);對(duì)于復(fù)雜的參數(shù)預(yù)測(cè)模型而言:所有模型的Ra2較好（0.454-0.889），RMSE均較小(0.32-1.77)，所建立的直徑分布動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型具有較好的擬合效果。利用“刀切法”選擇平均相對(duì)誤差(ME％)、平均相對(duì)誤差絕對(duì)值(MAE％)和

4、預(yù)測(cè)精度(P％)以及相對(duì)誤差(％Biasc)和誤差指數(shù)(EI)等指標(biāo)分別對(duì)所建立的復(fù)雜的參數(shù)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方程及直徑分布動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明，復(fù)雜的參數(shù)動(dòng)態(tài)模型預(yù)估能力較好(-6％＜ME％＜-1％， P％＞96％)，并能較好地預(yù)測(cè)落葉松人工林未來(lái)直徑分布(％Bias0=1.16％，％Bias1=4.96％，EI=525)。最終研究結(jié)果表明，無(wú)論是簡(jiǎn)單的參數(shù)預(yù)測(cè)模型還是復(fù)雜的參數(shù)預(yù)測(cè)模型，都可以很好的預(yù)測(cè)直徑分布，均可為落葉松人