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基于林木分级的大兴安岭天然兴安落叶松树高曲线研究

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[目的]基于林木分级构建大兴安岭地区兴安落叶松的树高曲线模型,为该地区兴安落叶松的生长规律提供理论依据及森林可持续经营提供技术支撑.[方法]以大兴安岭地区翠岗林场 56 块固定样地数据为基础,根据单木相对直径(d)把林木分为了优势木、平均木、被压木 3个等级,依据调整决定系数(R2 adj)最大、均方根误差(RMSE)和赤池信息量(AIC)最小的标准筛选出天然兴安落叶松各等级林木的最优树高曲线基础模型,并进一步评价和比较分位数回归和哑变量回归对兴安落叶松不同等级林木树高曲线模型模拟精度的影响.[结果]天然兴安落叶松树高曲线的最优基础模型均为Wykoff方程;当将林分分级哑变量同时添加在Wykoff方程的参数a和b上时,模型的拟合效果最好,其中兴安落叶松树高曲线模型的调整系数(R2 adj)、均方根误差(RMSE)和赤池信息量(AIC)分别为 0.8588、1.6424 和 2081.902;兴安落叶松中的不同等级林木对应的最优分位数模型与林分整体无差别,均表现为中位数模型最优(即τ = 0.5),其树高曲线的 3 个统计量则依次为 0.8498、1.6938和 2211.037.经过比较分析可知,以林木分级为哑变量的树高曲线模型拟合效果最好.[结论]含林木分级哑变量的大兴安岭兴安落叶松的树高曲线模型拟合效果优于基础模型,并且具有较好的预测精度和适应性,能反映不同林木等级下的树高、胸径的生长差异,可以为大兴安岭地区兴安落叶松的经营和生长预估提供理论依据.
Height curve of natural Larix gmelinii in the Daxing'anling Mountains of northeastern China based on forest classification

董灵波、邵威威、田栋元、刘兆刚

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东北林业大学林学院森林生态系统可持续经营教育部重点实验室,黑龙江 哈尔滨 150040

林木分级 分位数回归 哑变量 树高曲线

国家重点研发计划课题中央高校基本科研业务费专项黑龙江头雁创新团队计划项目(森林资源高效培育技术研发团队)

2022YFD22005022572022CG07

2023

10.12171/j.1000-1522.20210513

北京林业大学学报
北京林业大学

北京林业大学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.237
ISSN：1000-1522
年,卷(期)：2023.45(5)
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