黔中马尾松木荷混交林树高-胸径模型.pdf
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1、黔中马尾松木荷混交林树高-胸径模型冉佳璇,戚玉娇(贵州大学 林学院,贵州 贵阳 550025)摘要:【目的目的】建立马尾松 Pinus massoniana-木荷 Schima superba 混交林树高-胸径模型,将树种作为哑变量引入模型,考虑模型残差空间自相关和异质性,为混交林树高-胸径模型构建和科学经营提供理论依据。【方法方法】基于贵州省开阳县马尾松-木荷混交林 727 组树高-胸径调查数据,构建普通最小二乘法模型(OLS)、广义可加模型(GAM)、线性混合模型(LMM)、地理加权回归模型(GWR)和地理加权回归克里格模型(GWRK)的树高-胸径全林木模型,在此基础上,将树种作为哑变量引
2、入,选择全局莫兰指数(MoranI)、局域 MoranI 和组内方差分析 5 种模型残差空间自相关与空间异质性,并采用决定系数(R2)、均方误差(MSE)和赤池信息准则(AIC)对模型进行评价。【结果结果】马尾松-木荷混交林全林木基础模型的拟合精度从低到高依次为 OLS、GAM、LMM、GWR、GWRK。将树种作为哑变量引入模型后,各模型拟合精度均高于全林木基础模型。OLS 和 GAM 模型残差的全局 MoranI 在=0.05 水平下显著(Z1.96),局域 MoranI 分布图中存在较多热点,表现出强烈的空间自相关。而 LMM、GWR 和 GWRK 模型残差全局 MoranI 在=0.05
3、 水平下不显著(1.96Z1.96),且在局域 MoranI 分布图中存在较多冷点,说明模型残差空间自相关已被消除。5 种模型残差的组内方差均表现随着滞后距离增大而增大的趋势,但 GWR 和 GWRK 模型具有更小的组内方差,能较好地降低模型残差空间的异质性。【结论结论】OLS 和 GAM 模型拟合精度不高,并且不能消除模型残差空间自相关和异质性,因此不是用来建立树高-胸径模型的最佳选择。LMM、GWR 和 GWRK 模型在提高模型拟合精度和降低空间自相关性方面表现良好,但 GWR 和 GWRK 模型在降低空间异质性方面显著,是最适合的树高-胸径模型。图 2 表 3 参 38关键词:马尾松;木
4、荷;混交林;树高-胸径模型;模型残差;空间自相关;空间异质性中图分类号:S758.5 文献标志码:A 文章编号:2095-0756(2024)02-0343-10Height-diameter model of Pinus massoniana and Schima superbamixed forest in central Guizhou ProvinceRAN Jiaxuan,QI Yujiao(College of Forestry,Guizhou University,Guiyang 550025,Guizhou,China)Abstract:Objective To establi
5、sh a tree height-diameter model for mixed forests of Pinus massoniana andSchima superba,introduce tree species as dummy variables into the model,and consider the spatialautocorrelation and heterogeneity of residuals of the model,in order to provide theoretical basis for theconstruction of the tree h
6、eight-diameter model of mixed forests and the scientific management of mixed forests.Method Based on the survey data of 727 groups of tree height-diameter in mixed forests of P.massonianaand S.superba in Kaiyang County,Guizhou Province,we constructed ordinary least squares(OLS),generalizedadditive m
7、odel(GAM),linear mixed model(LMM),geographically weighted regression model(GWR),andgeographically weighted regression kriging(GWRK)models for tree height-diameter-whole-forest model,on 收稿日期:2023-06-12;修回日期:2023-10-18基金项目:贵州省科技计划项目后补助计划项目(黔科合平台人才20185261);国家重点研发计划项目(2017YFD0600302)作者简介:冉佳璇(ORCID:0009
8、-0007-6288-279X),从事森林经理学研究。E-mail:。通信作者:戚玉娇(ORCID:0000-0002-5769-2234),教授,博士,从事森林经理学和森林生态学研究。E-mail:浙 江 农 林 大 学 学 报,2024,41(2):343352Journal of Zhejiang A&F Universitydoi:10.11833/j.issn.2095-0756.20230363the basis of which tree species was introduced as a dummy variable,and five model residuals spa
9、tialautocorrelation and spatial heterogeneity were selected for global MoranI,local MoranI,and intra-blockvariance analyses with the coefficients of determination (R2),mean squared error (MSE),and the Akaikeinformation criterion(AIC)to evaluate the models.Result(1)The fitting accuracies of the whole
10、-forest basemodels of P.massoniana-S.superba mixed forest were OLSGAMLMMGWRGWRK in descendingorder.(2)The fitting accuracies of the models were higher than those of the whole-forest base models afterintroducing tree species as a dummy variable into the models.(3)The global Moran I of the residuals o
11、f theOLS and GAM models was significant at the=0.05 level(Z1.96),and there were more hot spots in the localMoranI distribution maps,which showed strong spatial autocorrelation.In contrast,the global MoranI of theresiduals of the LMM,GWR and GWRK models is insignificant at the=0.05 level(1.96Z1.96)an
12、d thereare more cold spots in the local MoranI distribution plot,indicating that spatial autocorrelation of the modelresiduals has been eliminated.(4)The intra-block variance of the residuals of the five models show a tendencyto increase with the lag distance,but the GWR and GWRK models have smaller
13、 intra-block variance,which canbetter reduce the heterogeneity of the model residual space.Conclusion The OLS and GAM models do nothave high fitting accuracy and cannot eliminate spatial autocorrelation and heterogeneity of model residuals,sothey are not the best choices for modeling tree height-dia
14、meter.The LMM,GWR,and GWRK models performwell in improving the model fitting accuracy and decreasing the spatial autocorrelation,but the GWR andGWRK models are more significant in decreasing the spatial heterogeneity,and they are the most appropriate ofthe tree height-breast diameter models.Ch,2 fig
15、.3 tab.38 ref.Key words:Pinus massoniana;Schima superba;mixed forest;tree height-diameter model;model residuals;spatial autocorrelation;spatial heterogeneity 树高和胸径是森林连续清查和管理中的 2 个重要因子,相较于胸径的测量,树高的测量具有耗时、成本高且误差大等缺点1。因此,研究者将树高-胸径模型作为一种常见、快速、便捷的方法预测林木高度2,估算森林的生长与产量3、生物量和碳储量45、林木材积6和立地指数7等。普通最小二乘法(ordin
16、ary least squares,OLS)常被学者作为基础模型预测树高,但该模型在拟合具有空间分布特征的变量时,消除空间自相关的能力较弱810。广义可加模型(generalized additive model,GAM)属于数据驱动模型,采用链接函数建立响应变量和解释变量的平滑函数之间的关系,优势在于能够处理响应变量和解释变量之间高度非线性和非单调的关系11。线性混合模型(linear mixed model,LMM)由固定效应和随机效应两部分组成,可以同时反映整体变化规律和不同个体在整体中的变化,方差协方差结构还能反映数据之间的自相关和异质性12。因此,与传统模型 OLS 相比,GAM 和
17、 LMM 模型能提高模型拟合精度9,13。地理加权回归模型(geographically weighted regression,GWR)作为能够显著消除模型空间自相关性的局域模型,研究对象位置不同导致权函数不同,进而使每个位置上参数随着空间的变化而变化,产生的结果更加精确,该模型已被运用于很多研究领域。近年来,学者们从各方面对 GWR 模型进行拓展,如李泽坤等14将时间维度引入 GWR 模型回归参数部分拓展出时空地理加权回归模型(geographically andtemporally weighted regression,GTWR)分析了浙江省各影响因素对碳排放总量影响的时空异质性,陈科
18、屹等15对模型残差进行普通克里格插值,拓展出地理加权回归克里格模型(geographically weightedregression kriging,GWRK)对吉林省汪清林业局浪溪林场天然次生林碳储量空间分布进行了研究,吴子豪等16从解决自变量差异化方面拓展出多尺度地理加权回归模型(multi-scale geographic weightedregression model,MGWR),探明了湖北省武汉市黄陂区土壤镉在不同空间位置的影响因子和污染来源等。马尾松 Pinus massoniana 作为中国南方主要先锋造林树种,具有速生、丰产、适应性强等特点,但马尾松纯林存在结构简单、生态系
19、统不稳定,容易造成土壤退化,引发水土流失等问题17。因此,常把马尾松与其他树种进行混交造林,提高林分稳定性。木荷 Schima superba 因为其材质优良,适应能力344浙 江 农 林 大 学 学 报2024 年 4 月 20 日强,能在酸性土壤和贫瘠山地等不利的条件下生长,被列入国家珍贵用材发展名录18。有研究发现:马尾松-木荷混交林在提高林地生产力,改善林地生态环境,促进林木生长19等方面优于马尾松纯林,但与纯林相比,混交林的复杂性和多样性使得建立树高-胸径模型更为复杂。目前,许多学者做了关于混交林树高-胸径模型的研究2021。但对于马尾松-木荷混交林研究主要在不同混交比例对林分生长的
20、影响22、林下植被物种组成及多样性23、凋落物和水土保持性能24等方面,对树高-胸径模型鲜有研究。因此,本研究以贵州省开阳县马尾松-木荷混交林为研究对象,对比分析 OLS、GAM、LMM、GWR 和GWRK 树高-胸径回归哑变量模型拟合效果及降低模型残差空间自相关和异质性的程度,为开阳县马尾松-木荷混交林科学经营管理提供理论依据。1 材料与方法 1.1研究区概况与样地调查研究区位于贵州省贵阳市开阳县,该县西连安顺市与毕节市,东与南连接黔南布依族苗族自治州,北接遵义。位置为 26112722N,1060710716E,地势南北高、中间低、平均海拔为 1 200 m,地形以山地、丘陵为主、喀斯特地
21、貌分布广泛,占全区面积的 71.8%。气候类型为亚热带高原季风湿润性气候,年均气温为 15.3,年均降水量为 1 196.9 mm。所选研究区森林类型为天然马尾松-木荷混交林,林内树种有马尾松、木荷、水青冈 Fagus longipetiolata、光叶海桐 Pittosporum glabratum、云贵鹅耳枥 Carpinus pubescens 和杉木 Cunninghamia lanceolata 等。2017 年 8 月,在研究区马尾松-木荷混交林内,根据 CTFS(Centre for Tropical Forest Science)样地建设标准方法设置 40 m50 m 的固定样
22、地,并将样地划分为 20 个 10 m10 m 的小样方,对每个样方内所有胸径1 cm 的树木进行每木检尺,即记录树种名称,测量胸径、树高、冠幅、坐标等因子。样地内林木调查因子描述性统计见表 1。表1样地林分调查因子描述性统计Table 1 Descriptive statistics of forest survey factors in sample plots树种胸径/cm树高/m密度/(株hm2)胸高断面积/(m2hm2)全林木7.37.97.25.83 6356.580 0马尾松Pinus massoniana27.912.822.26.92253.320 0木荷Schima sup
23、erba6.64.26.32.81 5451.510 0水青冈Fagus longipetiolata8.37.69.56.22900.580 0杉木Cunninghamia lanceolata8.16.48.05.62350.390 0枫香Liquidambar formosana12.010.712.38.5450.180 0云贵鹅耳枥Carpinus pubescens4.83.35.82.82900.150 0山樱花Cerasus serrulata18.210.519.56.1150.100 0光叶海桐Pittosporum glabratum2.81.52.40.33300.05
24、0 0光皮桦Betula luminifera10.74.314.61.5250.050 0白栎Quercus fabri3.64.54.93.9950.050 0老鼠矢Symplocos stellaris3.62.74.22.51450.040 0响叶杨Populus adenopoda14.48.115.44.1100.040 0虎皮楠Daphniphyllum oldhamii7.71.76.92.1550.020 0栲Castanopsis fargesii3.11.64.92.71100.020 0山胡椒Lindera glauca2.40.95.22.6650.006 0穗序鹅掌
25、柴Heptapleurum delavayi3.31.13.11.7300.005 0栓皮栎Quercus variabilis5.20.38.70.0100.004 0川榛Corylus heterophylla var.sutchuenensis2.40.95.82.6350.003 0山矾Symplocos sumuntia2.31.22.70.8250.002 0象鼻藤Dalbergia mimosoides2.70.68.41.1100.001 0灰毛大青Clerodendrum canescens1.60.34.60.6150.000 6说明:胸径和树高数值为平均值标准差。第 41
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