【摘 要】
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为了对杉木不同龄组树冠形态进行数学模拟,运用非线性回归筛选有效变量的方法将相对树冠半径(RCRj)和相对树冠长度(RCLj)确立为树冠形态模型的因变量和自变量。选取福建省顺
【机 构】
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北京林业大学信息学院,北京林业大学国家林业局森林资源与环境管理重点实验室,福建农林大学林学院,内蒙古农业大学林学院,中国林业科学研究院林业科技信息研究所
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为了对杉木不同龄组树冠形态进行数学模拟,运用非线性回归筛选有效变量的方法将相对树冠半径(RCRj)和相对树冠长度(RCLj)确立为树冠形态模型的因变量和自变量。选取福建省顺昌县297株杉木标准木的1 485个树冠半径测量值,基于8大类模型分别建立不同龄组的树冠最优模型。对最优模型进行误差和残差分析、模型检验、生物学意义评估,结果表明:幼龄林、中龄林和近成熟林时期拟合效果最优的模型分别是Cubic、Poly4和Gauss Amp。使用本文建立的树冠轮廓模型预估树冠形态时,只需测量全树高、最大树冠半径和最大树冠长度。树冠轮廓模型是生长和收获模型的重要组成部分,同时对于评价林木间的竞争、森林小气候和生物多样性也至关重要。
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