湖南栎类天然林立地质量评价研究

来源 :中南林业科技大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:tataba56
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树高-年龄模型及树高-胸径模型是评价森林立地质量的核心和关键。现有的立地质量评价方法,没有全面的考虑立地类型和林分类型对立地质量评价的影响,从而使得建立的立地质量评价模型难以推广、限制了其适用性,且现有的立地质量评价研究对天然混交林研究较少。鉴于此,本研究将采用非线性混合效应模型方法,考虑立地类型和林分类型效应影响,以期使建立的树高-年龄模型及树高-胸径模型具有更强的适用性,从而为区域性森林立地质量评价提供参考与理论依据。  本文以湖南省栎类天然林为研究对象,采用林分平均高、平均优势高和最高优势高3组相关数据,分别建立了基于林分类型效应、立地类型聚类的树高-年龄模型和树高-胸径关系模型。通过比较分析3组数据在模型构建中的差异性,深入探索了含固定效应和随机效应的树高-年龄模型及树高-胸径模型在湖南省栎类天然林模型构建中的优劣问题。主要研究内容和结论如下:  (1)树高-年龄模型中,分别将林分类型作为固定效应和随机效应加在S型曲线模型不同参数上进行非线性回归模拟。结果表明:平均高、平均优势高和最高优势高模拟的林分类型固定效应和随机效应都是加在模型参数a上模拟最优,即最优模型形式为:H=exp(a×FTm+b÷Age),且均是平均高模拟结果最优,最高优势高最差。林分类型效应模型与基础模型相比,大大提高了模型的精度。  (2)通过立地类型聚类构建固定效应和随机效应的方法,建立了基于立地类型聚类的栎类天然林树高-年龄模型。基于3组数据,利用S型曲线模型参数a上拟合得到的43个初始立地类型所对应的系数值进行立地类型聚类。将新的立地类型STn分别作为固定效应和随机效应加在基础模型3种参数形式上进行拟合。结果表明:平均高、平均优势高和最高优势高模拟的立地类型STn固定效应都是加在模型参数a上时模拟最优,即最优模型形式为:H=exp(a×STn+b÷Age),且均是平均优势高模拟结果最优,最高优势高最差。立地类型STn随机效应模拟的结果表明:立地类型随机效应都是同时加在模型参数a和b上模拟最优,即最优模型形式为:H=exp(a×STn+b×STn÷Age),且平均优势高模拟结果最优,最高优势高模拟结果最差。立地类型效应进一步提高了模型的精度。  (3)考虑林分类型效应,建立了栎类天然林树高-胸径模型。分别将林分类型作为固定效应和随机效应加在模型M5不同参数上进行非线性回归模拟,结果表明:平均高、平均优势高和最高优势高模拟的林分类型固定效应都是加在模型参数a上模拟最优,即最优模型形式为:H=1.3+a×FTm×Dg/Dg+1+b×Dg,且平均高模拟结果最优,最高优势高最差;林分类型随机效应模拟中,都是林分类型随机效应同时加在模型参数a和b上模拟最优,即最优模型形式为:H=1.3+a×FTm×Dg/Dg+1+b×FTm×Dg,且平均高模拟结果最优,最高优势高最差。  (4)通过立地类型聚类构造的树高-胸径模型其模拟结果更优。基于3组数据,利用模型参数a上拟合得到的43个初始立地类型所对应的系数值进行立地类型聚类。将新的立地类型STn分别作为固定效应和随机加在基础模型3种参数形式上进行非线性拟合回归分析。结果表明:平均高、平均优势高和最高优势高模拟的立地类型STn固定效应都是加在模型参数a上模拟最优,即最优模型形式为:H=1.3+a×STn×Dg/Dg+1+b×Dg,且平均优势高模拟结果最优,最高优势高最差;立地类型STn随机效应模拟的结果表明:立地类型随机效应都是同时加在模型参数a和b上模拟最优,即最优模型形式为:H=1.3+a×STn×Dg/Dg+1+b×STn×Dg),且平均优势高模拟结果最优,最高优势高最差。树高-胸径模型进一步提高了模型的精度。  (5)研究提出的树高-年龄模型和树高-胸径模型的构建方法,既适用于人工林,又适用于天然林立地质量评价。建立的模型适用性强,可解决区域性兼容问题和天然林立地质量评价问题,为我国森林立地质量评价提供了一种新思路和方法。
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