【摘 要】
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以福建杉木Cunninghamia lanceolata人工林为研究对象,基于15块样地的33株标准木的解析数据,探讨了树冠平均表面积、最大表面积、平均体积、最大体积4个复合指标的预测模型。
【机 构】
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北京林业大学省部共建森林培育与保护教育部重点实验室
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以福建杉木Cunninghamia lanceolata人工林为研究对象,基于15块样地的33株标准木的解析数据,探讨了树冠平均表面积、最大表面积、平均体积、最大体积4个复合指标的预测模型。结果表明:4个树冠复合指标与胸径、树高、冠长、冠幅之间呈显著相关,相应的增加变量可提高模型的拟合精度,但当模型变量增加到2个以上时,模型精度提高不大。模型检验结果表明,以冠幅和冠长为变量的树冠表面积模型为最优;树冠体积以冠幅、冠长和树高为变量的模型为最优。模型的预估精度P均大于70.3%,说明模型可以较好地预估杉木人工林的树冠表面积和体积。
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