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Average Tree Height-Diameter Models of Cunninghamia lanceolata in China Based on Continuous Forest Inventory Plot Data

  • Corresponding author: LIU Peng-ju, liupengju@ifrit.ac.cn
  • Received Date: 2022-06-20
    Accepted Date: 2022-07-15
  • Objective Based on the national permanent forest plots, the basic average tree height - diameter models of Cunninghamia lanceolate was established by province for predicting tree height . Methods There was a total of 23 239 samples distributed in 15 provinces in this study. Eighteen candidate base growth equations were used to fit height-diameter relationship in each province. The coefficient of determination (R2), mean absolute error (MAE), mean relative error (MRE) and root mean square error (RMSE) combing with the residual plots were used for model evaluation. In addition, the 5-fold method was used to test the optimal model in each province. Result The best height-diameter model in each province was not the same. The best model for Chinese fir in Sichuan, Yunnan, Chongqing, Shanxi, Zhejiang, Jiangxi, Hunan and Guangxi was the Mitscherlich equation. For Jiangsu, Anhui, Henan and Fujian, the best model was the Hossfeld equation. And for Guangdong, Hubei and Guizhou, the best model was hyperbolic equation, Logistic equation and Gompertz equation, respectively. The R2 of the model ranged from 0.602 to 0.807, MAE ranged from 0.94 to 1.53 m, MRE ranged from −4.72 to −2.93%, RMSE ranged from 1.23 to 2.00 m, and MPE ranged from 0.50 to 2.77. These models performed well and had biological significance, which indicated that these models could be used as the basic height-diameter models of C. lanceolate plantation in each province Conclusion height-diameter models of C. lanceolate distributed in 15 provinces are developed in this study, which simulates well the average tree height of C. lanceolate in each province, and can be used as basic models of height-diameter for C. lanceolate plantation in each province in China.
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  • [1] 李文毅, 朱开明. 论杉木林的目标经营[J]. 湖南林业科技, 2004, 31(6):84-85,89. doi: 10.3969/j.issn.1003-5710.2004.06.029

    [2] 袁晓红, 李际平. 杉木人工林南北坡向树高-胸径生长曲线研究[J]. 西北林学院学报, 2012, 27(2):180-183. doi: 10.3969/j.issn.1001-7461.2012.02.36

    [3] 陈卫军, 李志辉, 王佩兰, 等. 杉木人工中龄林及近熟林林地植物多样性分析[J]. 中南林业科技大学学报, 2014, 34(11):37-40. doi: 10.3969/j.issn.1673-923X.2014.11.008

    [4] 李 鑫, 陈先刚, 王艳霞, 等. 退耕还林杉木林土壤有机碳含量与理化性质敏感性分析[J]. 广东农业科学, 2015, 42(18):49-55. doi: 10.3969/j.issn.1004-874X.2015.18.009

    [5] 沈子奕, 林 杰. 基于哑变量回归和混合效应的杉树树高-胸径模型[J]. 济南大学学报(自然科学版), 2022, 36(1):80-85.

    [6] 魏晓慧, 孙玉军, 马 炜. 基于Richards方程的杉木树高生长模型[J]. 浙江农林大学学报, 2012, 29(5):661-666. doi: 10.11833/j.issn.2095-0756.2012.05.004

    [7] 黄其城. 福州市杉木人工林相对树高曲线模型研究[J]. 安徽农学通报, 2017, 23(4):58-59 + 65. doi: 10.3969/j.issn.1007-7731.2017.04.030

    [8]

    Lappi J. A longitudinal analysis of height/diameter curves[J]. Forest Science, 1997, 43(4): 555-570.
    [9]

    Lynch T B, Holley G A, Stevenson D J. A random-parameter height-dbh model for cherrybark oak[J]. Southern Journal Applied Forestry, 2005, 29(1): 22-26. doi: 10.1093/sjaf/29.1.22
    [10]

    Trincado G, Vanderschaaf C L, Burkhart H E. Regional mixed-effects height-diameter models for loblolly pine (Pinus taeda L.) plantation[J]. European Journal Forest Research, 2007, 126(2): 253-262. doi: 10.1007/s10342-006-0141-7
    [11]

    Dorado F C, Dieguez-Aranda U, Anta M B, et al. A generalized height-diameter model including random components for radiata pine plantations in northwestern Spain[J]. Forest Ecology and Management, 2006, 229(1-3): 202-213. doi: 10.1016/j.foreco.2006.04.028
    [12]

    Mehtatalo L. A longitudinal height-diameter model for Norway spruce in Finland[J]. Canadian Journal Forest Research, 2004, 34(1): 131-140. doi: 10.1139/x03-207
    [13] 覃阳平, 李 华, 李永亮, 等. 云南省主要针叶树种树高曲线模型研建[J]. 林业资源管理, 2019(4):46-51. doi: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2019.04.007

    [14] 李海奎, 法 蕾. 基于分级的全国主要树种树高-胸径曲线模型[J]. 林业科学, 2011, 47(10):83-90. doi: 10.11707/j.1001-7488.20111013

    [15] 张英凯, 刘鹏举, 刘长春, 等. 基于空间聚类的杉木生长预测方法[J]. 林业科学, 2019, 55(11):137-144. doi: 10.11707/j.1001-7488.20191115

    [16] 王明亮, 李希菲. 非线性树高曲线模型的研究[J]. 林业科学研究, 2000, 13(1):78-82. doi: 10.3321/j.issn:1001-1498.2000.01.012

    [17] 马 武, 雷相东, 徐 光, 等. 蒙古栎天然林单木生长模型的研究——Ⅱ. 树高-胸径模型[J]. 西北农林科技大学学报(自然科学版), 2015, 43(3):83-90.

    [18] 袁 慧, 杜超群, 李斌成, 等. 湖北省杉木生长模型研究[J]. 中国农学通报, 2019, 35(34):50-58. doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb20190600296

    [19]

    Song T T, Chen G S, Shi S Z, et al. Effects of soil warming on specific respiration rate and non-structural carbohydrate concentration in fine roots of Chinese fir seedlings[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2018, 79(6): 1043-1051.
    [20] 梁瑞婷, 孙玉军, 李 芸. 深度学习和传统方法模拟杉木树高-胸径模型比较[J]. 林业科学研究, 2021, 34(6):65-72. doi: 10.13275/j.cnki.lykxyj.2021.06.008

    [21] 王景弟, 杨 蕊, 田育新. 枫香和杉木树高-胸径模型的拟合与评价[J]. 湖南林业科技, 2021, 48(4):64-67. doi: 10.3969/j.issn.1003-5710.2021.04.010

    [22] 黎良财, 邓 利, 关健超. 南方杉木人工林树高曲线模型研究[J]. 广东农业科学, 2011, 38(21):169-171. doi: 10.3969/j.issn.1004-874X.2011.21.058

    [23] 马学欣, 侯建花, 易晓梅. 不同地貌杉木人工林胸径树高生长曲线研究[J]. 华东森林经理, 2019, 33(1):71-74. doi: 10.3969/j.issn.1004-7743.2019.01.022

    [24] 康 波, 寸永户. 云南省4种天然针叶林树高胸径模型研究[J]. 农村实用技术, 2020(12):138-142.

    [25]

    Scaranello M A, Alves L F, Vieira S A, et al. Height-diameter relationships of tropical Atlantic moist forest trees in south-eastern Brazil[J]. Scientia Agricola, 2012, 69(1): ;26-37. doi: 10.1590/S0103-90162012000100005
    [26]

    Thomas S C, Martin A R, Mycroft E E, et al. Tropical trees in a wind-exposed island ecosystem: height-diameter allometry and size at onset of maturity[J]. Journal of Ecology, 2015, 103(3): 594-605. doi: 10.1111/1365-2745.12378
    [27]

    Banin L, Feldpausch T R, Phillips O L, et al. What controls tropical forest architecture? Testing environmental, structural and floristic drivers[J]. Global Ecology & Biogeography, 2012, 21(12): 1179-1190.
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通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
  • 1. 

    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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Average Tree Height-Diameter Models of Cunninghamia lanceolata in China Based on Continuous Forest Inventory Plot Data

    Corresponding author: LIU Peng-ju, liupengju@ifrit.ac.cn
  • 1. Research Institute of Forest Resource Information Techniques, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China
  • 2. Key Laboratory of Forest Management and Growth Modelling, NFGA,Beijing 100091, China
  • 3. Academy of Forestry Inventory and Planning, NFGA, Beijing 100714, China

Abstract:  Objective Based on the national permanent forest plots, the basic average tree height - diameter models of Cunninghamia lanceolate was established by province for predicting tree height . Methods There was a total of 23 239 samples distributed in 15 provinces in this study. Eighteen candidate base growth equations were used to fit height-diameter relationship in each province. The coefficient of determination (R2), mean absolute error (MAE), mean relative error (MRE) and root mean square error (RMSE) combing with the residual plots were used for model evaluation. In addition, the 5-fold method was used to test the optimal model in each province. Result The best height-diameter model in each province was not the same. The best model for Chinese fir in Sichuan, Yunnan, Chongqing, Shanxi, Zhejiang, Jiangxi, Hunan and Guangxi was the Mitscherlich equation. For Jiangsu, Anhui, Henan and Fujian, the best model was the Hossfeld equation. And for Guangdong, Hubei and Guizhou, the best model was hyperbolic equation, Logistic equation and Gompertz equation, respectively. The R2 of the model ranged from 0.602 to 0.807, MAE ranged from 0.94 to 1.53 m, MRE ranged from −4.72 to −2.93%, RMSE ranged from 1.23 to 2.00 m, and MPE ranged from 0.50 to 2.77. These models performed well and had biological significance, which indicated that these models could be used as the basic height-diameter models of C. lanceolate plantation in each province Conclusion height-diameter models of C. lanceolate distributed in 15 provinces are developed in this study, which simulates well the average tree height of C. lanceolate in each province, and can be used as basic models of height-diameter for C. lanceolate plantation in each province in China.

  • 杉木(Cunninghamia lanceolata(Lamb.)Hook.)是我国主要造林树种之一[1-4],关于杉木树高-胸径模型,很多学者都开展过研究,但多为小区域建模。沈子奕等[5]以江西省青原山杉木人工林为研究区,在基础模型上构建了混合效应模型,结果表明,加入地形因子的混合效应模型能够更好的拟合该地区树高-胸径关系。魏晓慧等[6]利用福建省三明市将乐县国有林场的杉树人工林调查数据,对Richards方程进行拟合,得出Richards模型能够提高拟合精度的结果。黄其城[7]选择4个常用的相对树高曲线模型对福州市8个国有林场60片伐区的树高-胸径调查数据进行拟合,最终确定Richards函数变形固定参数模型作为杉木相对树高曲线的最优模型。近年来,在树高-胸径模型的构建中逐渐加入了如海拔、林分密度、土壤条件、立地条件等随机效应,用混合模型的方法来提高模型的拟合精度[8-12],但是这些模型大多都基于林场等小区域建模,在实际应用时需要重新求解随机效应参数,限制了模型的应用。在某一地区建立的模型,难以推广到其他地区,并且仍有杉木非核心分布区树高-胸径模型缺失,因此建立大区域乃至全国大尺度杉木树高-胸径模型显得尤其重要。目前,大区域的杉木树高-胸径模型在我国的研究还较少,如覃阳平等[13]选用Richards等15种树高-胸径模型作为候选模型,建立了云南省5个针叶树种的树高-胸径模型,其中杉木的最优模型为Hossfeld方程。李海奎等[14]分别采用树高分级和未分级的方法,建立了杉木等6个我国主要树种的树高曲线模型,结果表明分级建模方法的精度显著优于未分级建模。

    因此,为推进我国杉木大尺度区域建模方面的研究,本研究基于第六次、第七次全国森林资源连续清查固定样地数据,以全国15个省份的杉木人工林为研究对象,选用18种常见的生长模型作为候选模型,分别拟合杉木树高胸径的关系,分省区建立杉木人工林最优平均木树高-胸径模型。

    • 杉木人工林主要分布于我国的15个省区,分别为江苏、安徽、河南、浙江、福建、江西、湖北、湖南、广东、广西、重庆、四川、陕西、贵州和云南,为了便于应用,本研究分省区建立杉木树高-胸径模型,但由于一些省份杉木样地数据过少,参考张英凯等[15]杉木分布区分组的结果,对低于100个观测数据的省份进行合并处理。江苏省和安徽省均位于长江中下游平原,河南省的杉木样地分布于该省东南部,紧邻安徽省杉木分布区,且3省的杉木分布区气候都属亚热带季风气候,因此将江苏、安徽和河南3省数据合并处理(以下简称苏徽豫),一同建模。陕西省杉木样地主要分布在该省秦岭南部地区,紧邻重庆市北部的杉木样地,因此将陕西省数据与重庆市数据合并处理(以下简称渝陕),其余各省区单独处理。

    • 所用数据来自于第六次、第七次一类清查杉木人工林固定样地数据的树高调查表,每个固定样地选取3~5株胸径接近样地平均胸径的树木测定其树高,剔除不完整的样本,最终总样本数为23 239个平均木单株树高-胸径数据。详细的数据统计量如表1所示。

      省区
      Provincial area
      样本数
      Number of
      trees
      变量
      Variable
      平均值
      Mean
      标准差
      SD
      最小值
      Min.
      最大值
      Max.
      苏徽豫4 230D10.02.55.022.7
      H7.42.02.515.4
      浙江3 712D10.83.35.028.0
      H7.12.22.319.4
      福建4 962D11.93.85.030.0
      H9.03.11.321.6
      江西2 901D10.32.95.026.0
      H7.42.31.417.8
      湖北188D14.05.65.233.2
      H11.14.33.821.0
      湖南3 591D11.43.45.027.5
      H8.52.52.321.0
      广东1 308D10.73.55.029.7
      H8.02.62.217.1
      广西192D12.53.65.222.5
      H10.33.34.019.3
      四川258D12.13.85.326.7
      H9.43.13.221.6
      贵州815D12.03.95.029.7
      H8.73.02.923.0
      云南596D12.14.75.134.7
      H8.63.32.819.3
      渝陕486D12.23.55.826.5
      H9.42.92.719.0

      Table 1.  Summary statistics for diameter at breast height (D) and tree height(H) of Cunninghamia lanceolata

    2.   研究方法
    • 根据前人的研究经验[14,16-18],采用常见的18个线性和非线性模型作为候选模型来拟合杉木的树高-胸径关系,探讨杉木各省区最适宜的树高曲线形式,候选树高-胸径模型的具体表达式如表2所示。

      模型
      序号
      Models
      No.
      模型
      类型
      Model
      types
      参数个数
      Number of
      parameters
      方程名称
      Equation
      name
      模型表达式
      Height-diameter
      function
      1线性
      模型
      2$ H=a + b\mathrm{log}D $
      2$ H=\frac{1}{a + b{D}^{-1}} $
      33$ H=a + bD + c{D}^{2} $
      4非线性
      模型
      2幂函数$ H=1.3 + a{D}^{b} $
      5Wykoff$ H=1.3 + {\rm {e}}^{a + \frac{b}{D + 1}} $
      6Bates方程$ H=1.3 + \frac{aD}{b + D} $
      7Schumacher$ H=1.3 + a{\rm {e}}^{\frac{b}{D}} $
      8双曲线$ H=1.3 + a{\left(\frac{D}{1 + D}\right)}^{b} $
      93Richard$ H=1.3 + a{\left(1-{\rm {e}}^{-bD}\right)}^{c} $
      10Weibull$ H=1.3 + a\left(1-{\rm {e}}^{-b{D}^{c}}\right) $
      11Logistic$ H=1.3 + \frac{a}{1 + b{\rm {e}}^{-cD}} $
      12Korf$ H=1.3 + a{\rm {e}}^{-\frac{b}{{D}^{c}}} $
      13Gompertz$ H=1.3 + a{\rm {e}}^{-b{\rm {e}}^{-cD}} $
      14Hossfeld$ H=1.3 + \frac{a}{1 + {b}^{-1}{D}^{-c}} $
      15唐守正树高曲线方程$ H=1.3 + a + \frac{b}{D + c} $
      16Mitscherlich$ H=1.3 + a\left(1-b{\rm {e}}^{-cD}\right) $
      17Ratkowsky$ H=1.3 + a{\rm {e}}^{\frac{-b}{D + c}} $
      18柯列尔$ H=1.3 + a{D}^{b}{\rm {e}}^{-cD} $
      注:H为树高值(单位:m),D为胸径(单位:cm);abc为参数。
        Notes: H is tree height (unit : m), D is diameter at breast height (unit : cm); a, b, c are parameters.

      Table 2.  Eighteen kinds of height-diameter curve model for candidate

    • 模型的评价主要利用决定系数(R2)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)、均方根误差(RMSE)和平均预估误差(MPE)5种评价指标,分析残差分布图,并考虑模型各参数的生物学意义以及参数的取值范围是否合理,以此来确定各省区拟合效果最优的模型。R2的值越接近1,MAE、MRE、RMSEMPE的值越小,说明该模型拟合精度越高[6,19]

      在确定各省区最优模型后,模型验证部分采用5折交叉验证法,具体步骤为:首先将全部数据平均分成5份,每次从5份数据中拿出4份用来建模,剩下的1份作为验证数据,重复进行5次,共建模5次得到5个子模型,应用5个子模型的交叉检验估计值计算各误差指标,依据MAE、MRE、RMSEMPE越小越好的原则,来评价选择的各省区最优模型的预测能力。

    3.   结果与分析
    • 最优模型的选取遵循模型拟合精度最高同时误差最小的规则,综合权衡R2MAE,MRE、RMSEMPE 5个指标,以及模型参数的取值是否符合生物学规律,得出各省区最优树高-胸径模型。各省区最优平均木树高-胸径模型建模结果和误差分析见表3。可以看出,各省区最优模型并不相同,最优模型以模型16(Mitscherlich方程)为主,各省区的拟合结果均具有较高的精度,每个省区最优模型的R2介于0.602~0.807之间, MAE介于0.94~1.53 m之间,MRE介于−2.93%~−4.72%之间,RMSE介于1.23~2.00 m之间,MPE介于0.50%~2.77%之间。江苏省、安徽省和河南省的MAE最小,各省的MRE均小于±5%,RMSE均小于2.00 m,MPE均小于3%。其中湖北省最优模型拟合结果精度最高,最优模型为模型11(Logistic方程),R2达到0.807,MAE,MRE,RMSEMPE分别为1.53 m,−3.33%,1.89 m,2.49%;广东省最优模型的拟合结果精度最低,R2为0.602,MAE,MRE,RMSEMPE分别为1.29 m,−4.38%,1.66 m,1.13%。

      省区
      Provincial area
      最优模型编号
      Best model No.
      最优模型
      Best model
      评价指标
      Evaluation indicators
      R2MAE/mMRE/%RMSE/mMPE/%
      苏徽豫14Hossfeld0.6180.94−2.931.230.50
      浙江16Mitscherlich0.6461.01−3.472.000.61
      福建14Hossfeld0.7121.29−4.001.690.52
      江西16Mitscherlich0.6571.05−3.471.370.67
      湖北11Logistic0.8071.53−3.331.892.49
      湖南16Mitscherlich0.6191.18−3.271.540.59
      广东8双曲线0.6021.29−4.381.661.13
      广西16Mitscherlich0.6381.50−3.701.992.77
      四川16Mitscherlich0.7041.28−3.031.682.20
      贵州13Gompertz0.6411.37−4.421.811.43
      云南16Mitscherlich0.7531.22−3.481.641.54
      渝陕16Mitscherlich0.6111.44−4.721.851.76

      Table 3.  Error analysis of the optimal average tree height - diameter model in each province

      15个省区最优模型的树高预测值-残差的分布如图1所示,残差点较为平均地落在残差值为0的标准线的上下两端,大部分都分布在 ±4的残差值之内,也有少数残差值较大的样本,但并无明显的异质性,表明模型的拟合效果较好,能够应用于实际的拟合预测。

      Figure 1.  Residual distribution of predicted values of optimal tree height curve models for Cunninghamia lanceolate in 15 provinces

    • 为检验模型的适用性,采用5折交叉验证法对各省区5次建模的最优模型预测能力进行检验,用5个子模型的交叉检验估计值计算相关误差指标,得到各省区的误差精度指标以及建模结果见表4。从表4可以看出,MAE在0.94~1.57 m之间,MRE在−2.93%~−4.65%之间,RMSE在1.23~2.00 m之间,MPE在0.41%~2.77%之间,各省区最优模型的检验结果大体与建模数据的分析结果一致,同时所有模型的MRE在± 5%以内,满足精度要求,MAE均在2.00 m以内,RMSE均小于或等于2.00 m,MPE均小于3%,说明模型预测效果好,所有模型的误差较小,得出的15个省区的最优树高-胸径模型有较强的适用性,可以在实际中应用。

      省区
      Provincial area
      模型表达式
      Model fitting results
      评价指标
      Evaluation indicators
      MAE/mMRE/%RMSE/mMPE/%
      苏徽豫$H=1.3 + \frac{14.73}{1 + {0.009\;693}^{-1}{D}^{-1.884} }$0.94−2.931.230.50
      浙江$ H=1.3 + 15.15\left(1-1.212{\rm {e}}^{-0.064\;56D}\right) $1.02−3.471.340.41
      福建$ H=1.3 + \frac{24.54}{1 + {0.006\;737}^{-1}{D}^{-1.714}} $1.29−3.991.690.52
      江西$ H=1.3 + 19.18\left(1-1.175{\rm {e}}^{-0.054\;23D}\right) $1.05−3.461.370.67
      湖北$ H=1.3 + \frac{19.48}{1 + 10.31{\rm {e}}^{-0.169\;6D}} $1.57−3.051.932.54
      湖南$ H=1.3 + 19.51\left(1-1.106{\rm {e}}^{-0.050\;29D}\right) $1.18−3.261.540.59
      广东$ H=1.3 + 20.23{\left(\frac{D}{1 + D}\right)}^{11.89} $1.29−4.351.661.13
      广西$ H=1.3 + 21.12\left(1-1.248{\rm {e}}^{-0.064\;19D}\right) $1.51−3.492.002.77
      四川$ H=1.3 + 29.94\left(1-1.077{\rm {e}}^{-0.032\;76D}\right) $1.29−3.111.702.25
      贵州$ H=1.3 + 20.63{\rm {e}}^{-2.908{\rm {e}}^{-0.087\;03D}} $1.37−4.411.821.44
      云南$ H=1.3 + 20.83\left(1-1.190{\rm {e}}^{-0.052\;08D}\right) $1.23−3.471.651.55
      渝陕$ H=1.3 + 23.95\left(1-1.111{\rm {e}}^{-0.043\;44D}\right) $1.45−4.651.861.77

      Table 4.  Optimal average tree height - diameter model in each province and cross-validation results

    4.   讨论
    • 树高-胸径模型是立地质量评价和反演复杂模型的基础。不同于以往的杉木小区域建模,本研究建立了杉木人工林分布的各省区的大尺度的树高生长模型。小区域建模的研究范围一般为林场或区县,数据量较少,受环境差异影响较小,虽然适用范围有限,但模型精度相对较高,R2通常在0.8以上[20-23]。大尺度建模研究区域一般在整个省乃至全国范围内,所用数据量较大,适用范围广泛,但省内或全国范围内各地环境存在差异,因此建模精度相对较低,R2通常分布在0.6~0.8之间[14,18,24]。本研究建立的各省区模型R2在0.610~0.834之间,平均值为0.679,建模精度在上述有关学者的大区域杉木建模精度范围内,因此本研究建立的各省区的杉木树高-胸径生长模型可以预测不同径阶杉木的树高情况。本研究评价指标中,平均相对误差(MRE)没有绝对值,因此是存在正负的,正值表示实测值大于预测值,负值表示实测值小于预测值,本研究MRE均为负数,表明拟合模型的预测结果大部分都大于实测值,但MRE整体均分布在±5%之间,结果符合精度要求。

      交叉验证在模型检验中应用广泛,操作简便,本研究验证,部分采用了5折交叉验证法,充分利用样本数据,能够更准确地检验选出的最优模型的预测能力,但是交叉验证的折数是可以改变的,不同折数不仅决定着建模和检验样本的多少,还影响着误差指标的结果和计算的复杂程度,本研究为便于计算,选用了5折交叉验证法,在未来的研究中,可尝试10折交叉验证或其他验证方法进行验证。

      本研究只考虑了杉木树高与胸径的关系,只有胸径一个自变量,应用范围较广泛。同时,杉木树高的生长情况还受多种因素影响,如海拔高度、林分密度、气象条件、立地条件、经营目标、抚育间伐等 [25-27],未来可以尝试建立包含多种林分因子(包括因子间的相互作用)的广义树高-胸径模型,也许可以进一步提高模型的精度。由于本研究采用了两期数据,存在相关性,未采用混合效应模型,因为混合效应模型需要进行新的随机参数估计,会限制其在实际中的应用。另外,本研究为便于模型的实际应用,按行政区划进行建模,未比较不同省份之间回归模型的差异显著性,将来可在差异比较的基础上,将差异不显著的省份合并建模,尝试利用杉木产区划分进行建模。

    5.   结论
    • 本研究基于第六次、第七次全国森林一类清查固定样地数据,以杉木人工林分布的15个省区为研究区,利用18种基础生长方程,分别对各省区杉木平均木树高-胸径数据进行拟合,然后根据模型的决定系数(R2)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)、均方根误差(RMSE)和平均预估误差(MPE)这5个评价指标,并参考树高预测值-残差分布图,最终决定各省区适宜的模型,建立了全国杉木各省区平均木树高-胸径关系模型。结果表明:各省区的最优平均木树高-胸径模型不尽相同,模型的决定系数R2在0.602~0.807之间, MAE在0.94~1.53 m之间,MRE在−2.93%~−4.72%之间,RMSE在1.23~2.00 m之间,MPE在0.50%~2.77%之间。经检验,模型拟合效果较好,参数取值范围合理,对于杉木树高-胸径的拟合效果较好,可以作为全国各省区基本的最优杉木人工林平均木树高-胸径模型。

Reference (27)

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