海南省桉樹、木麻黃、馬占相思林分形高模型研建

劉小平，馮 強，肖前輝

(1.平江縣林業(yè)局，湖南 平江 414500； 2.國家林業(yè)局中南林業(yè)調查規(guī)劃設計院，長沙 410014)

海南省桉樹、木麻黃、馬占相思林分形高模型研建

劉小平1，馮 強2，肖前輝2

(1.平江縣林業(yè)局，湖南 平江 414500； 2.國家林業(yè)局中南林業(yè)調查規(guī)劃設計院，長沙 410014)

為方便海南省森林資源規(guī)劃設計調查工作中對桉樹、木麻黃和馬占相思林分蓄積量估測，通過設置臨時樣地和收集連清固定樣地數據，分別對海南省桉樹、木麻黃和馬占相思建立了通用的林分形高模型，經模型檢驗分析后表明：所建林分形高模型預估精度高，達到98%以上；模型TRE指標接近于0，MSE指標也接近于0，不存在系統(tǒng)偏差；模型對于林分蓄積量的預估精度達到97%。模型研建方法可行，在實際森林資源調查中有推廣使用的價值。

林分形高模型；連清；桉樹；木麻黃；馬占相思；海南省

前言

桉樹(Eucalyptus)、木麻黃(Casuarinaequisetifolia)和馬占相思(Acaciamangium)是海南省三大人工造林主要樹種。根據海南省最新一類調查數據，桉樹、木麻黃和馬占相思的面積分別占海南省人工林面積的31.94%，5.50%和12.56%；蓄積量分別占海南省人工林蓄積量的22.69%，4.39%和20.78%。因此，為便捷準確地估測海南省桉樹、木麻黃和馬占相思的林分蓄積量對于準確評估海南省人工林造林成效和人工林資源狀況具有重要意義。

利用角規(guī)測量林分胸高斷面積、林分平均高，然后利用林分標準表或林分形高表查算林分蓄積量的方法，既可以在保障一定精度下估測森林蓄積，又能避免每木檢尺，減少外業(yè)工作量。此方法仍然是我國目前森林資源規(guī)劃設計調查工作中林分蓄積量調查計算的重要方法之一。因此，分樹種編制通用的林分形高模型具體一定的現實意義。

1 建模樣本收集與處理

1.1 標準地設置及調查

在海南省的不同區(qū)域分別在不同林齡、不同生長類型(好、中、差)和不同郁閉度等級(密、中、疏)的林分中，采用典型選取、目的抽樣方法選定及設置桉樹、木麻黃和馬占相思的臨時標準地，面積為666.67 m2，正方形，采用羅盤儀定向，用測繩測距確定標準地邊界，邊界線閉合差不得超過1/200。在標準地中進行每木檢尺，每木調查樹高。樹高測量誤差控制在5%以內,直徑測定誤差不超過0.2 cm。

1.2 標準地數量及分布

為滿足大樣本的要求，同時盡可能地擴大擬建的林分形高模型的通用性，本研究在調查臨時樣地的基礎上，同時收集了1998-2008年海南省桉樹、木麻黃和馬占相思三個樹種林分中有代表性的連清固定樣地(面積666.67 m2)，共計219塊，樣本資料分別樹種都滿足了大樣本的要求，并盡可能地包含了現實森林中林分平均胸徑和平均樹高的變化范圍，為探索林分形高客觀變化規(guī)律奠定了堅實基礎。樣本組織結果見表1。

表1 桉樹、木麻黃和馬占相思林分標準地分布概況樹種樣地數/塊平均胸徑/cm平均樹高/m樣本采集地點桉樹1355 73～14 845 01～20 37?？?、定安、文昌、瓊海、萬寧、儋州、臨高、澄邁、陵水、樂東、東方、昌江、白沙、瓊中木麻黃 444 12～18 614 41～21 74文昌、瓊海、萬寧馬占相思 405 30～30 755 56～25 84文昌、屯昌、儋州、臨高、澄邁、五指山、保亭、樂東、白沙、瓊中

1.3 建模數據處理

林分胸高形數是單位面積林分的蓄積量與林分胸高斷面積乘以林分平均樹高的比值。為了計算林分胸高形數，必須首先測算林分的蓄積量、林分胸高斷面積以及林分平均樹高。采用平方平均法得到樣地平均胸徑，根據樣地每木檢尺結果選3～5株平均木實測樹高，然后以樣地平均胸徑與3～5株樣木的平均胸徑之比為修正系數，乘以3～5株平均木實測樹高的算術平均值作為樣地平均樹高。根據樣地每木檢尺胸徑、樹高，采用二元立木材積模型計算每木材積，累計得到樣地總蓄積量，以樣地總蓄積量除以樣地總胸高面積得到林分形高值。

由于連清固定樣地只調查了林分平均樹高，為獲得每株林木的樹高，利用海南省已建主要樹種中的桉樹、木麻黃、馬占相思相對樹高曲線模型得到的估計值乘以平均樹高即得桉樹、木麻黃、馬占相思各樣木的樹高估計值。各樹種相對樹高曲線模型及參數如式(1)[1]：

(1)

表2 相對樹高曲線模型的參數估計值樹種參數估計值c1c2c3c4桉樹1 14660 0216091 0315木麻黃0 0678590 642290 026460馬占相思0 100080 223560 061120

2 研究方法

2.1 模型結構設計

2.2 異方差處理

為消除林業(yè)數表通用性回歸模型中可能存在的異方差，在利用非線性回歸方法進行擬合時還要采取措施消除異方差的影響[2]。常用的方法有采用對數回歸或者加權回歸，本文中均采用非線性加權回歸的方法。關于權函數的選擇，本文中采用通用權函數(模型本身)。

2.3 模型評價

2.3.1 統(tǒng)計指標

用5個指標來對模型進行評價和檢驗[3]。確定系數R2，估計值的標準差)SEE，總相對誤差TRE，平均系統(tǒng)誤差MSE和預估精度P，其計算公式如下：

2.3.2 模型參數穩(wěn)定性評價

參數穩(wěn)定性是判定模型是否可用的重要指標，一般以參數變動系數不超過±50%為識別標準[2]。擬合效果好的模型要求參數穩(wěn)定(參數估計值的t值大于2或變動系數小于50%)。

2.3.3 殘差隨機性檢驗

為了更直觀地檢驗模型的全面切合性能，應利用標準殘差對自變量作殘差分布圖，對殘差分布的隨機性進行判斷，殘差應均勻隨機分布(各階徑的殘差正負相抵，以0為基準線上下對稱分布)[2]。

3 結果分析

3.1 模型擬合結果

以模型本身為權函數進行加權最小二乘法求解模型參數。桉樹、木麻黃、馬占相思三樹種模型擬合結果見表3。

表3 桉樹、木麻黃、馬占相思林分形高模型擬合結果樹種參數統(tǒng)計指標估計值變動系數/%R2SEEPTRE/%MSE/%桉樹a1 284596．440．96110．2699．880．340．49b0．425151．74木麻黃a0．3165139．650．97370．3298．390．24b0．477352．51馬占相思a0．4262424．740．99110．2898．740．42b0．454331．52

從表3所列統(tǒng)計指標來看，桉樹、木麻黃和馬占相思三個樹種林分形高模型的復相關系數均在0.96以上，其中馬占相思的復相關系數在0.99以上,預估精度均在98%以上，TRE在0.5%以下，其中馬占相思的TRE等于0，模型具有較高的復相關系數、較小的剩余標準差、穩(wěn)定的模型參數和較高的預估精度，模型擬合結果良好。

3.2 模型檢驗

3.2.1 模型殘差隨機性檢驗

利用建模樣本，通過采用林分形高殘差隨林分平均高變化進行分析，結果表明，桉樹、木麻黃和馬占相思三個樹種的林分形高模型均不存在明顯的系統(tǒng)偏差，三個樹種林分形高模型的殘差分布隨機，見圖1。

3.2.2 利用建模樣本對模型檢驗

根據建模樣本資料，利用林分形高模型求出每塊樣地的理論林分形高值，利用林分的理論形高值乘以樣地的胸高斷面積得到每塊的理論蓄積量，再用樣地的理論蓄積量與樣地的實際蓄積量進行對比分析，桉樹、木麻黃和馬占相思三個樹種的林分形高模型均不存在明顯的系統(tǒng)偏差，預估精度高。詳見表4。

圖1 林分形高殘差隨樹高分布圖

表4 利用林分形高模型計算林分蓄積量的評價指標樹種TRE/%MSE/%P/%桉樹0 18-0 0498 73木麻黃0 460 0097 18馬占相思0 71-0 4198 15

4 結論與建議

本文所建立的桉樹、木麻黃、馬占相思林分形高模型，經過模型檢驗分析可以得處以下幾點結論：

1) 桉樹、木麻黃和馬占相思三個樹種林分形高模型的復相關系數均在0.96以上，相關緊密。

2) 桉樹、木麻黃和馬占相思三個樹種林分形高模型的參數變動系數均在50% 以下，模型穩(wěn)定可靠。

3) 利用建模樣本對桉樹、木麻黃和馬占相思三個樹種林分形高模型的殘差隨林分平均高變化規(guī)律進行分析，均呈隨機分布，不存在明顯系統(tǒng)偏差。

4) 利用建模樣本進行檢驗，桉樹、木麻黃、馬占相思林分形高模型的TRB整體指標值近似等于0，擬合方法正確，基本滿足了總體模型樣本單元實測值與預估值的TRB為0的要求。

5) 利用林分形高模型進行樣地蓄積量對比檢驗，桉樹、木麻黃、馬占相思三個樹種林分形高模型計算的理論蓄積量與實際蓄積量進行對比分析，其MSB均小于0.5%，TRB均小于1%，模型無系統(tǒng)偏差，預估精度高。

通過以上分析，充分說明了桉樹、木麻黃和馬占相思三個樹種的林分形高模型是利用林分平均高預估林分形高的一種有效方法，模型穩(wěn)定、可靠，無系統(tǒng)偏差，預估精度高，在生產上可推廣應用。

[1] 駱期邦，曾偉生，賀東北. 林業(yè)數表模型:理論、方法與實踐[M].湖南：湖南科學技術出版社，2001.

[2] 曾偉生, 駱期邦,賀東北.論加權回歸與建模[J].林業(yè)科學,1999,35(5)：5-11.

[3] 曾偉生, 唐守正.立木生物量模型的優(yōu)度評價和精度分析[J].林業(yè)科學, 2011，47(11)：106-113.

EstablishmentofStandForm-heightModelsforEucalyptus,CasuarinaequisetifoliaandAcaciamangiuminHainan

LIU Xiaoping1,FENG Qiang2,XIAO Qianhui2

(1.Forestry Bureau of Pingjiang County, Pingjiang 414500, Hunan, China;2.Central South Forest Inventory and Planning Institute of State Forestry Administration, Changsha 410014, Hunan, China)

In this paper, we established stand form-height models for three tree species :Eucalyptus,CasuarinaequisetifoliaandAcaciamangium, using temporary plots and data of CFI. The testing results of these models showed that: the prediction accuracies were significantly high, more than 98%;TREindexes were close to 0;MSEindexeswere also close to 0; the prediction accuracies for volume estimation reached 97%. Therefore, the method of establishing these models was feasible and it will be valuable for the investigation of forest resources.

stand form-height models; CFI;Eucalyptus;Casuarinaequisetifolia;Acaciamangium; Hainan

2016-09-21

劉小平(1972-)，男，湖南平江人，工程師，主要從事林業(yè)規(guī)劃與設計等工作。

S 757.2

B

1003-6075(2016)04-0061-04

10.16166/j.cnki.cn43-1095.2016.04.013