【摘 要】
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天然林生长模型一直是国内外林业研究的难点,单木生长模型是林木生长与收获模型的重要组成部分,密度和立地是影响单木生长的重要因素。因此,本研究采用数量化方法Ⅰ、非线性混合效应的方法,探讨与构建反映密度、立地差异和地域差异的的栎类天然林单木生长模型,客观地反应其生长规律,为林分预估和提高林分质量提供理论支持,为栎类天然林的立地质量评价提供新思路。主要研究内容和研究结果如下:（1）构建了基于混合效应的湖南
【基金项目】
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国家自然科学基金“亚热带栎类天然混交林立地质量评价与生长预估（项目编号:3157030413）”；
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天然林生长模型一直是国内外林业研究的难点,单木生长模型是林木生长与收获模型的重要组成部分,密度和立地是影响单木生长的重要因素。因此,本研究采用数量化方法Ⅰ、非线性混合效应的方法,探讨与构建反映密度、立地差异和地域差异的的栎类天然林单木生长模型,客观地反应其生长规律,为林分预估和提高林分质量提供理论支持,为栎类天然林的立地质量评价提供新思路。主要研究内容和研究结果如下:（1）构建了基于混合效应的湖南栎类天然林平均木胸径生长模型。对四种理论生长方程进行拟合,最终选择拟合效果最优的Logistic模型为最优基础模型（R2=0.339）。通过数量化方法Ⅰ筛选出海拔（ALT）、坡度（SLO）、坡向（AS）和株数密度（ND）对平均木胸径的生长影响显著,构建含立地因子和密度的最优非线性混合效应模型为Dj=（aj+a1*ND）/（1+b*exp（-c*AGE））+ε,其模型精度为:R2=0.930。（2）建立了基于混合效应的湖南栎类天然林平均木树高生长模型。平均木树高的生长受多种因素的影响,其中海拔和地域对其影响最为显著,不同海拔条件和不同地域的平均木生长存在显著差异。通过拟合结果可知,Logistic模型的拟合效果最佳,拟合精度为R2=0.669。将地域和海拔作为固定效应、随机效应因子构建非线性混合效应模型,最终确定将海拔作为随机效应作用于最优基础模型的参数a上时模型的精度最高、误差最小（R2=0.792）,R2提升了 18.35%。模型表达式为Hj=aj/（1+b*exp（-c*AGE））+ε。（3）建立了基于最粗优势木胸径生长方程的栎类天然林立地质量评价模型。通过方差分析得知海拔、坡度、坡位、坡向是对最粗优势木胸径生长影响显著的立地因子;以Richards式对优势木胸径生长模型进行拟合,具有较好的模拟效果,模型精度为R2=0.732;将显著影响最粗优势木胸径生长的立地因子通过组合、聚类成立地类型组,构建含立地类型组的湖南栎类天然林最粗优势木胸径-年龄混合效应模型,模型表达式为:Dj=aj*（1-exp（-c*AGE））^b+ε,确定系数R2为0.927,提升了 26.7%。从而导出以最粗优势木胸径为评价指标的基于立地分级的立地质量评价方程（?）。（4）建立了基于混合效应的湖南栎类天然林最粗优势木树高生长模型。最粗优势木树高的生长受地域的影响最为显著,其次是坡度和土壤类型。通过R语言对理论生长方程进行拟合,最终确定幂函数模型为最粗优势木树高生长的基础模型（R2=0.311）。将坡度、土壤类型作为固定效应因子作用于参数上,构建含立地因子的树高模型,模型的确定系数R2为0.3553。以此为基础,将地域作为随机效应因子作用于模型参数上,构建含立地和地域的非线性混合效应模型,最终确定地域作用于参数a上时,模型的精度最高,为R2=0.626,最优的非线性混合效应模型表达式为:Hj=aj*AGE（b+b1*PD+b2*TL）+ε（5）构建了基于混合效应的湖南栎类天然林平均优势木树高-胸径模型。通过理论生长方程对平均优势木树高-海拔相关关系进行拟合,最终幂函数的拟合效果最佳,确定系数（R2）为0.405。以此为基础,将筛选的海拔因子作为随机效应作用于参数上,当海拔因子作用于参数b上时,模型确定系数最高为0.797,提升了 96.96%,最优模型表达式为:Hj=a*Dbj+ε。（6）明确了湖南栎类不同优势树种的单木生长过程基本相近,可以用相同生长模型来表达。将树种作为随机效应加入到不同对象木的最优模型中,构建含树种效应的混合效应模型。最终的平均木胸径模型的R2仅提升了 1.6%;平均木树高模型的R2仅提升了 1.0%;最粗优势木树高模型、最粗优势木胸径模型、平均优势木树高-胸径相关关系模型的R2无显著变化。结果表明湖南栎类不同优势树种单木生长预估模型可用相同的建模单元,这对于科学合理的经营湖南栎类天然林着重要的作用和意义。
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