论文部分内容阅读
【摘要】：在湖南龙虎山林场，选择具有代表性的样地测量青椆胸径、树高，利用SPSS软件拟合线性模型、对数模型、幂函数模型、指数模型、Logistics模型等5个模型。结果表明：各个模型在0.01水平上的显著，幂函数模型效果最好，表达式为H=1.814D0.644 。
【关键词】：青椆；胸径树高模型
在森林资源调查、森林资源经营中，胸径和树高最重要的2个调查因子，其中胸径是可以精确方便调查，而树高的调查却难度较大且容易产生误差[1]。在不考虑离地条件差距的前提下，通过建立胸径树高的模型，可以方便林业工作者对林木树高的估算[2-4]。
青椆是细叶青冈（Cyclobalanopsis myrsinaefolia）的别称，属壳斗科青冈属，常见于中亚热带湿润区常绿阔叶林中，是较好的保持水土和涵养水源的树种。其木材坚重，可供工具柄、木地板、纺织工业木梭等用。通过建立青椆胸径树高模型，可以方便编制林分材积表、林木出材量预测、林分蓄积量计算，对于科学指导青椆经营具有重要作用。
1 研究区概况
龙虎山林场地处南洞庭与西洞庭之间，占地2000多亩，林场地貌为环湖岗地，海拔在100米左右；土壤类型以红壤为主，适宜林木生长；林场境内林分茂盛，生长着100多种木本植物，青椆（Cyclobalanopsis myrsinaefolia）混交林是其代表性林分之一，是受人为干扰较少的天然次生林，主要伴生树种有香樟（Cinnamomum camphora）、枫香（Liquidambar formosana）2种[5]。
2 研究方法
2.1 数据来源
根据龙虎山林场青椆混交林的分布状况，选择具有代表性的林分设置标准地。设置大小为10m×10m的标准地9块。对标准地胸径大于等于5cm的青椆逐一测量胸径和树高。将样木按2cm为一径阶，归组统计样木的树高特征值、平均数、标准差、变动系数以及最大值和最小值，详见表1。
2.2 数据的处理
目前为止国内国外的很多专家已经相继提出了上百种树高曲线模型。本研究选取以下5个模型进行青椆胸径树高曲线的研究与分析。
模型中H表示树高、D表示胸径、a，b是模型参数[6，7]。
3结果与分析
3.1 模型拟合结果
利用Spss统计软件对椴树胸径和树高数据拟合各个模型，计算出各个模型的统计量，计算结果如下表2。得出5个模型的胸径树高曲线图（图1）
图1是由幂、对数、Logistics、多项式、指数5种模型拟合获得的图形，可以看出5种模型拟合程度都较好，但是对数和幂指数所拟合的模型曲线与观测值较接近，模型走势与观测值走势相似。
比较5个模型的判定系数值，其均在0.8以上。拟合精度分别对数模型R=0.919、冪模型R=0.919、线性模型R=0.891、指数模型R=0.804、Logistic模型R=0.804。其次为对数函数R =0.896、Logistic函数R =0.884、指数函数0.873。
3.2 模型分析
模型建立后，需要对模型进行方差分析，通过检验各个模型F值均大于F0.01，说明各个模型在0.01水平上的显著，5个模型均满足要求，5个模型的方差分析结果见表3。
根据表2、表3，5个模型的残差平方和的大小顺序为：线性>对数>指数=Logistics>幂
5个模型的F统计量的大小顺序为：幂>对数>线性>指数=Logistics
5个模型的决定系数（R方）的大小顺序为：幂=对数>线性>指数=Logistic
用上述统计量和指标评价树高曲线模型的优劣，要求残差平方和、平均误差越小越好，而F统计量越大越好。综合分析后，幂函数模型拟合的龙虎山林场青椆胸径树高曲线效果最好，对数和线性模型次之，指数和Logistic模型拟合效果最差。
4.结果与讨论
采用线性模型、对数模型、幂函数模型、指数模型、Logistics模型等5种模型对龙虎山林场青椆胸径树高模型进行拟合，比较各模型的残差平方和、F统计量、决定系数，结果表明，青龙虎山林场青椆胸径树高的最优模型为幂函数模型，即H=1.814D0.644 。
由于本文选取的是混交林中的青椆，纯林种的青椆胸径树高模型需进一步验证。
参考文献：
[1]孟宪宇.测树学[M].北京：中国林业出版社，2008：1-100.
[2]杨青.武夷山马尾松人工林树高曲线模型的研究[J].林业勘察设计（福建），2005，1：19-22.
[3]程玉娜，余济云，孟伟，邓必平，王威翔.木荷胸径一树高生长相关模型研究[J].福建林业科技，2014，6（41）：109-114.
[4]马小欣，姜鹏，马娇娇，谷建才，陆贵巧.沿坝地区华北落叶松胸径一树高生长模型的研究[J].林业资源管理，2015，2（1）：44-105.
[5]熊露桥.天然林次生林间伐指数研究[D].长沙：中南林业科技大学，2003：9.
[6]骆期邦，曾伟生，贺东北.林业数表模型一理论、方法与实践[M ].长沙：湖南科学出版社，2001.
[7]孙圆，王万江.江苏省杨树树高曲线模型的研制[J].应用研究，2005（5）：34—37.
【关键词】：青椆；胸径树高模型
在森林资源调查、森林资源经营中，胸径和树高最重要的2个调查因子，其中胸径是可以精确方便调查，而树高的调查却难度较大且容易产生误差[1]。在不考虑离地条件差距的前提下，通过建立胸径树高的模型，可以方便林业工作者对林木树高的估算[2-4]。
青椆是细叶青冈（Cyclobalanopsis myrsinaefolia）的别称，属壳斗科青冈属，常见于中亚热带湿润区常绿阔叶林中，是较好的保持水土和涵养水源的树种。其木材坚重，可供工具柄、木地板、纺织工业木梭等用。通过建立青椆胸径树高模型，可以方便编制林分材积表、林木出材量预测、林分蓄积量计算，对于科学指导青椆经营具有重要作用。
1 研究区概况
龙虎山林场地处南洞庭与西洞庭之间，占地2000多亩，林场地貌为环湖岗地，海拔在100米左右；土壤类型以红壤为主，适宜林木生长；林场境内林分茂盛，生长着100多种木本植物，青椆（Cyclobalanopsis myrsinaefolia）混交林是其代表性林分之一，是受人为干扰较少的天然次生林，主要伴生树种有香樟（Cinnamomum camphora）、枫香（Liquidambar formosana）2种[5]。
2 研究方法
2.1 数据来源
根据龙虎山林场青椆混交林的分布状况，选择具有代表性的林分设置标准地。设置大小为10m×10m的标准地9块。对标准地胸径大于等于5cm的青椆逐一测量胸径和树高。将样木按2cm为一径阶，归组统计样木的树高特征值、平均数、标准差、变动系数以及最大值和最小值，详见表1。
2.2 数据的处理
目前为止国内国外的很多专家已经相继提出了上百种树高曲线模型。本研究选取以下5个模型进行青椆胸径树高曲线的研究与分析。
模型中H表示树高、D表示胸径、a，b是模型参数[6，7]。
3结果与分析
3.1 模型拟合结果
利用Spss统计软件对椴树胸径和树高数据拟合各个模型，计算出各个模型的统计量，计算结果如下表2。得出5个模型的胸径树高曲线图（图1）
图1是由幂、对数、Logistics、多项式、指数5种模型拟合获得的图形，可以看出5种模型拟合程度都较好，但是对数和幂指数所拟合的模型曲线与观测值较接近，模型走势与观测值走势相似。
比较5个模型的判定系数值，其均在0.8以上。拟合精度分别对数模型R=0.919、冪模型R=0.919、线性模型R=0.891、指数模型R=0.804、Logistic模型R=0.804。其次为对数函数R =0.896、Logistic函数R =0.884、指数函数0.873。
3.2 模型分析
模型建立后，需要对模型进行方差分析，通过检验各个模型F值均大于F0.01，说明各个模型在0.01水平上的显著，5个模型均满足要求，5个模型的方差分析结果见表3。
根据表2、表3，5个模型的残差平方和的大小顺序为：线性>对数>指数=Logistics>幂
5个模型的F统计量的大小顺序为：幂>对数>线性>指数=Logistics
5个模型的决定系数（R方）的大小顺序为：幂=对数>线性>指数=Logistic
用上述统计量和指标评价树高曲线模型的优劣，要求残差平方和、平均误差越小越好，而F统计量越大越好。综合分析后，幂函数模型拟合的龙虎山林场青椆胸径树高曲线效果最好，对数和线性模型次之，指数和Logistic模型拟合效果最差。
4.结果与讨论
采用线性模型、对数模型、幂函数模型、指数模型、Logistics模型等5种模型对龙虎山林场青椆胸径树高模型进行拟合，比较各模型的残差平方和、F统计量、决定系数，结果表明，青龙虎山林场青椆胸径树高的最优模型为幂函数模型，即H=1.814D0.644 。
由于本文选取的是混交林中的青椆，纯林种的青椆胸径树高模型需进一步验证。
参考文献：
[1]孟宪宇.测树学[M].北京：中国林业出版社，2008：1-100.
[2]杨青.武夷山马尾松人工林树高曲线模型的研究[J].林业勘察设计（福建），2005，1：19-22.
[3]程玉娜，余济云，孟伟，邓必平，王威翔.木荷胸径一树高生长相关模型研究[J].福建林业科技，2014，6（41）：109-114.
[4]马小欣，姜鹏，马娇娇，谷建才，陆贵巧.沿坝地区华北落叶松胸径一树高生长模型的研究[J].林业资源管理，2015，2（1）：44-105.
[5]熊露桥.天然林次生林间伐指数研究[D].长沙：中南林业科技大学，2003：9.
[6]骆期邦，曾伟生，贺东北.林业数表模型一理论、方法与实践[M ].长沙：湖南科学出版社，2001.
[7]孙圆，王万江.江苏省杨树树高曲线模型的研制[J].应用研究，2005（5）：34—37.