落葉松人工林直徑分布動態(tài)預(yù)測模型.pdf

1、林木直徑分布研究對森林撫育及制定森林經(jīng)營措施具有重要的指導作用，而其動態(tài)分布的研究更有利于森林的可持續(xù)經(jīng)營。本文基于小興安嶺地區(qū)和長白山地區(qū)102塊服從Weibull分布函數(shù)的落葉松人工純林固定標準地復測數(shù)據(jù)（10年間隔期），采用參數(shù)預(yù)測模型(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（簡單的參數(shù)預(yù)測模型與復雜的參數(shù)預(yù)測模型

2、），并采用似乎不相關(guān)回歸(SUR)理論估計了模型的參數(shù)。研究結(jié)果表明:對于簡單的參數(shù)預(yù)測模型而言: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態(tài)預(yù)測模型具有較好的擬合效果。利用“刀切法”選擇平均相對誤差(ME％)、平均相對誤差絕對值(MAE％)和預(yù)測精度(P％)以及相對誤差(％Biasc)和誤差指數(shù)(EI)等指標分別對所建立的簡單的參數(shù)動態(tài)預(yù)測方程及直徑分布動態(tài)預(yù)測結(jié)果進行了檢

3、驗。檢驗結(jié)果表明，簡單的參數(shù)動態(tài)模型預(yù)估能力較好（-10％＜ME％＜-2％，P％＞95％），并能較好地預(yù)測落葉松人工純林未來直徑分布(％Bias0=4.38％，％Bias1=12.38％，EI=524);對于復雜的參數(shù)預(yù)測模型而言: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態(tài)預(yù)測模型具有較好的擬合效果。利用“刀切法”選擇平均相對誤差(ME％)、平均相對誤差絕對值(MAE％)和

4、預(yù)測精度(P％)以及相對誤差(％Biasc)和誤差指數(shù)(EI)等指標分別對所建立的復雜的參數(shù)動態(tài)預(yù)測方程及直徑分布動態(tài)預(yù)測結(jié)果進行了檢驗。檢驗結(jié)果表明，復雜的參數(shù)動態(tài)模型預(yù)估能力較好(-6％＜ME％＜-1％， P％＞96％)，并能較好地預(yù)測落葉松人工林未來直徑分布(％Bias0=1.16％，％Bias1=4.96％，EI=525)。最終研究結(jié)果表明，無論是簡單的參數(shù)預(yù)測模型還是復雜的參數(shù)預(yù)測模型，都可以很好的預(yù)測直徑分布，均可為落葉松人