竞争对天然针阔混交林树木直径生长的影响.pdf
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1、为探究不同竞争水平条件时天然针阔混交林中主要组成树种单木直径生长的变化规律将竞争因子作为重要影响因素来构建天然针阔混交林单木直径生长模型 根据穆棱林业局 块天然针阔混交林固定样地的 期调查数据利用方差分析分别比较了不同竞争强度时红松()、冷杉()、云杉()、桦木(白桦()枫桦()、椴树(糠椴()紫椴()、色木槭()、其他树种间直径生长量的差异利用最小二乘法建立了与距离无关的单木直径生长基础模型然后构建树种哑变量单木直径生长模型并以此为基础引入样地随机效应因子构建样地水平混合效应模型 使用独立检验数据对基础模型、哑变量模型、混合模型进行检验 结果表明:天然针阔混交林各树种间直径生长量不同随竞争强
2、度的增大各树种直径生长量均显著降低 不同树种在同一竞争强度下直径生长量不同所有林木断面积之和()时其他树种的直径生长量最大色木槭的最小 时云杉的直径生长量最大色木槭的最小 时色木槭的直径生长量最大桦木的最小 与基础模型相比哑变量模型在保证预估精度的同时能够体现树种间直径生长量的差异其决定系数()从.提高到.均方根误差()从.下降到.混合效应模型的 从.提升到.降低到.提高了模型的预测精度 在天然针阔混交林中所有树种直径生长量均随竞争强度的增大而减小但不同树种间存在差异 包含哑变量的线性混合效应模型可以提高天然针阔混交林的单木直径生长模型预测精度能较好地描述天然针阔混交林树木直径生长过程关键词
3、天然针阔混交林林木生长竞争哑变量模型混合效应模型分类号 /(.)/():.时无显著差异 桦木、椴树在 时各竞争强度间直径生长量均存在显著差异 时无显著差异 对于色木槭 与 、与、与 时各竞争强度间直径生长量无显著差异当 与 、与 、与 时各竞争强度间直径生长量均存在显著差异 其他树种直径生长量在各竞争强度间均有显著差异 各树种在同一竞争强度时直径生长量不同 时云杉、其他树种的直径生长量显著高于红松、冷杉、桦木、椴树、色木槭 时各树种直径生长量由大到小依次为云杉、其他树种、桦木、红松、冷杉、椴树、色木槭其中红松与冷杉、桦木间直径生长量无显著差异其余各树种间均存在显著差异 时各树种直径生长量由大到
4、小依次为云杉、其他树种、桦木、冷杉、红松、椴树、色木槭除红松与椴树、桦木与冷杉、其他树种间无显著差异其余各树种间均有显著差异 时各树种直径生长量由大到小依次为云杉、其他树种、桦木、冷杉、红松、椴树、色木槭除红松与冷杉、椴树与色木槭、桦木与冷杉间无显著差异其余各树种间均有显著差异 时各树种直径生长量由大到小依次为色木槭、红松、冷杉、云杉、椴树、其他树种、红松除桦木与红松、色木槭间有显著差异其余各树种间均无显著差异表 天然针阔混交林主要树种直径生长量树种直径生长量/云杉(.)(.)(.)(.)(.)其他(.)(.)(.)(.)(.)冷杉(.)(.)(.)(.)(.)红松(.)(.)(.)(.)(.
5、)桦木(.)(.)(.)(.)(.)椴树(.)(.)(.)(.)(.)色木槭(.)(.)(.)(.)(.)注:表中数据为平均值标准差数据后同行不同大写字母表示同一树种不同竞争强度间差异显著(.)同列不同小写字母表示同一竞争强度不同树种间差异显著(.)为大于对象木的所有林木断面积之和.单木生长基础模型结果单木直径生长基础模型拟合结果可知(表)影响天然针阔混交林树木直径生长量的主要变量有初期胸径对数、大于对象木的所有林木断面积之和、初期胸径平方、林分平均胸径、对象木胸径与林分平均胸径比值得到最终的预估模型形式如下:()式中:为截距为模型参数表 基础模型拟合自变量参数标准差 检验 值.树种哑变量模型
6、的构建以单木直径生长模型为基础构建加入树种哑变量的单木直径生长量模型将哑变量在基础模型的不同参数上进行拟合以参数 检验 值小于.为标准再根据决定系数、赤池信息量准则等选择最优哑变量模型 采用 检验对基础模型和哑变量模型进行差异分析结果表明基础模型与树种哑变量模型存在极显著差异(.)故有必要构建树种哑变量单木直径生长模型 对比不同参数组合精度和收敛情况最终选择在对象木胸径与林分平均胸径比值参数上加虚拟变量建立哑变量单木直径生长模型模型参数结果见表 引入树种哑变量的天然针阔混交林树种哑变量模型最终形式为:()()式中:为截距、分别为变量初期胸径对数、大于对象木的所有林木断面积之和、初期胸径平方、林
7、分平均胸径、对象木胸径与林分平均胸径比值的参数当 、()时表示红松当、()时表示冷杉当、()时表示云杉当、()时表示桦木当 、()时表示椴树当、()时表示其他树种.样地水平混合效应模型的构建根据哑变量模型考虑样地水平随机效应在截 东 北 林 业 大 学 学 报 第 卷距、其他变量上加入随机效应对所有不同组合的随机效应参数模型进行拟合构建天然针阔混交林单木直径生长混合效应模型模型收敛的情况共计 种通过似然比检验确定随机效应参数个数比较赤池信息量准则确定随机效应参数最佳位置最终确定随机效应同时加入、时模型最优 模型固定参数结果见表 最终确定的最优混合模型为:()()()()()式中:、为固定效应参
8、数、为随机效应参数 为模型误差项表 哑变量模型和混合效应模型固定效应参数估计值自变量估计值哑变量模型混合效应模型.注:为截距为变量初期胸径对数为大于对象木的所有林木断面积之和为初期胸径平方参数为林分平均胸径的参数为变量对象木胸径与林分平均胸径比值的参数对比 种随机效应的方差协方差结构对混合模型拟合效果的影响结果如表 所示 广义正定矩阵、复合对称矩阵、对角矩阵的差异性均显著(.)其中广义正定矩阵的拟合精度最高 故将具有广义正定矩阵结构的随机效应混合模型选为最优模型表 不同方差协方差结构混合模型拟合矩 阵赤池信息量准则贝叶斯信息准则负 倍对数似然值似然比广义正定矩阵.复合对称矩阵.对角矩阵.本研究
9、采用异方差结构来消除数据的异方差性幂函数和指数函数的拟合效果均有所提高其中指数函数表现更好故将其作为模型最终的异方差函数 由于数据为 期重复测量数据采用()、()、()函数来描述树木内误差相关性将其分别加到单木直径生长混合模型中结果表明 种自相关结构均改善了模型()表现最好确定为模型最优自相关结构.模型比较利用、对单木直径生长基础模型、哑变量模型和混合效应模型进行模型评价图 为天然针阔混交林模型残差图 对基础模型、哑变量模型与混合模型进行评价(表)表 基础模型、哑变量模型与混合模型评价评价指标基础模型哑变量模型混合效应模型.图 基础模型、哑变量模型和混合模型的残差图.模型检验利用独立检验数据对
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