辽宁省主要树种组林分平均树高生长率通用模型的研究

辽宁省主要树种组林分平均树高生长率通用模型的研究

根据国家森林管理局的要求，辽宁省自2004年起实施了全省森林资源二级调查，并建立了森林资源数据库。为了更好地应用二类调查成果,省林业厅决定每年对数据库进行变档更新,及时掌握森林资源动态变化情况,保证森林资源档案管理的科学性、时效性和连续性,为全省林业规划设计和森林资源资产化管理提供可靠的资源数据。为满足森林资源变档工作需要,决定编制辽宁省主要树种的林分生长过程模型,为预估林分的蓄积、胸径和树高生长量提供可靠的依据。本文就林分生长过程模型之一的树高生长率模型的研建过程作以分析。1调查资料的收集本次建模以2005年森林资源二类调查资料为原始数据,涵盖全省所有地区所有树种(组)在不同地理位置和不同立地条件的生长水平,同时也包含森林经营技术水平和森林资源管理水平等众多因素。收集的调查资料,共涉及全省14个市,100个县(市、区),848862个有林地小班原始数据。样本分布情况见表1。2学习方法2.1不同地区划分根据树种的生物学特性和在不同自然条件下的生长状况,按照地域的气候、地貌、土壤等自然因素的差异和对林木生长的影响情况,本着地域的连接性和行政区的完整性以及自然条件的一致性将全省划分为3个建模单位,即辽宁东部地区、辽宁中部地区、辽宁西部地区。以辽宁省地方标准《辽宁省一元立木材积表》DB21—(784—795)—94为依据,分别建模单位划分树种组,共划分18个树种(组)。其中,辽宁东部地区划分8个树种(组),辽宁南部地区划分5个树种(组),辽宁西部地区划分5个树种(组)。在建模单位中,按树种组分别以年龄所对应的平均树高进行归组整理。短轮伐期树种(组)按3年归组,其他树种(组)按5年归组。通过计算,剔除超过3倍标准差以上的异常数据,以此作为模拟方程的基础数据。2.2模型运用于一国调查研究的实质—模型设计本次建模采用超总体模型理论。所谓超总体模型即超越抽样总体概念的模型,是以一定区域为对象建立的用于该区域范围内任一抽样总体的通用模型。而适用于任一抽样总体的实质,是指模型在任一抽样总体中的应用都不能超过预定的误差限。由于区域内不同抽样总体所处的环境条件、总体立木构成的大小和年龄的变化范围不同,因而要保证其通用性,就必须控制预估变量的变动尽可能缩小,并使所建模型随解释变量从小到大所得到的估计值有相近似的预估精度,且其系统误差应接近于零。为此,建模样本应尽可能覆盖区域内现实中出现的解释变量的全范围。2.3生长速率的计算以各树种(组)年龄所对应的平均树高估计值为基准值,用普来斯勒公式计算生长率。生长率公式:Px=Xa−Xa−nXa+Xa−n×200nΡx=Xa-Xa-nXa+Xa-n×200n式中:Px—平均树高的定期生长率;Xa—平均树高的现有生长量;Xa-n—平均树高的n年前生长量;n—定期年龄。2.4树高生长率模拟通过对各树种(组)年龄所对应的平均树高生长率散点图分析,建立了4种模拟方程:乘幂模拟方程:Yi=AXiB(1)对数模拟方程:Yi=A+Bln(Xi)(2)指数模拟方程:Yi=AeBXi(3)二项式模拟方程:Yi=A+BXi+CX2ii2(4)式中:Yi—平均树高生长率模拟值;Xi—平均树高模拟值所对应的年龄;A、B、C—模拟方程参数。2.5模型调整利用建模数据对辽宁省3个区域18个树种组的林分树高生长率模型,采用非线性加权回归估计方法进行拟合,结果见表2。3研究结果根据模型拟合的主要统计指标剩余标准差S和相关系数R,选出了各个树种组拟合效果最好的的林分平均树高生长率模型,见表3。4编制精度检验采用相关系数、剩余标准差、总相对误差、预估精度4项指标对林分平均树高生长率模拟值的编制精度进行检验。检验数据分布在全省各种立地条件上森林资源调查数据,分布地区与建模数据分布相同。通过检验,各树种(组)模拟方程的相关系数、剩余标准差、总相对误差、预估精度均符合建模精度要求。检验结果见表4。5应用高生长过程表的技术保障利用森林资源二类调查数据,建立了各主要树种的林分树高生长率模型,并导出林分树高生长过程表,应用于辽宁省森林资源变档、森林经营方案编