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      單木和林分水平一元與二元材積模型的預(yù)估精度對比

      2017-03-12 10:31:20曾偉生楊學(xué)云陳新云
      關(guān)鍵詞:單木蓄積量材積

      曾偉生,楊學(xué)云,陳新云

      (國家林業(yè)局調(diào)查規(guī)劃設(shè)計(jì)院,北京 100714)

      林業(yè)數(shù)表是森林資源調(diào)查監(jiān)測與評價(jià)工作的度量衡,是森林資源經(jīng)營管理的計(jì)量工具[1]。在林業(yè)數(shù)表中,蓄積量、生物量和碳儲量等調(diào)查數(shù)表是最重要的基礎(chǔ)計(jì)量數(shù)表[2]。按計(jì)量水平分,調(diào)查數(shù)表包括立木數(shù)表和林分?jǐn)?shù)表,其中立木材積表和林分蓄積量表是應(yīng)用最廣泛的調(diào)查數(shù)表。早在40年前,我國就編制并頒布實(shí)施了56個(gè)二元立木材積表[3],隨后各省以此為基礎(chǔ)導(dǎo)算了一元材積表[4],并在國家森林資源清查中得到了廣泛應(yīng)用[5]。關(guān)于一元材積表的應(yīng)用問題及其與二元材積表的對比分析,盡管也有人開展過一些研究[5-7],但還沒能引起足夠重視。近年來,隨著國家森林資源連續(xù)清查數(shù)據(jù)的解密和逐漸對外開放使用,清查數(shù)據(jù)在林業(yè)科研項(xiàng)目中得到了較廣泛的應(yīng)用[8-10]。由于從國家森林資源連續(xù)清查體系建立至今,各省在材積估計(jì)時(shí)一直還是采用初查時(shí)導(dǎo)算出的一元材積表[5],材積數(shù)據(jù)的局限性將嚴(yán)重影響清查數(shù)據(jù)的實(shí)用價(jià)值。為了進(jìn)一步弄清一元和二元材積估計(jì)方法對材積數(shù)據(jù)的影響,本文將利用大樣本的立木材積實(shí)測數(shù)據(jù)和樣地調(diào)查數(shù)據(jù),從單木和林分水平的估計(jì)結(jié)果,對材積估計(jì)精度進(jìn)行對比分析。

      1 數(shù)據(jù)與方法

      1.1 數(shù)據(jù)資料

      本文所用數(shù)據(jù)包括兩部分:一是單木水平的材積實(shí)測數(shù)據(jù),來自全國森林生物量調(diào)查建模項(xiàng)目,包括胸徑5 cm以上的杉木(Cunninghamialanceolata)和馬尾松(Pinusmassoniana)實(shí)測樣木各240株;二是林分水平的樣地調(diào)查數(shù)據(jù),來自第八次全國森林資源清查2012年廣東省清查項(xiàng)目,選擇了活立木株數(shù)30株以上杉木林樣地100個(gè)和馬尾松林樣地80個(gè), 樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征數(shù)詳見表1。

      1.2 分析方法

      1.2.1 單木水平

      用單木水平的杉木和馬尾松實(shí)測材積數(shù)據(jù),分別建立一元和二元立木材積模型[11-12]:

      (1)

      V二元=aDbHc+ε2

      (2)

      式中:D為林木胸徑,H為樹高,V為材積;a,b,c為二元材積模型參數(shù);e,f,g為樹高曲線模型參數(shù);ε1和ε2分別為一元和二元材積模型的誤差項(xiàng)。由于材積模型為異方差模型,應(yīng)該采用加權(quán)回歸估計(jì)方法估計(jì)模型參數(shù)[13-14]。

      對立木材積模型(1)和(2)式進(jìn)行對比分析,可以采用立木生物量的評價(jià)指標(biāo)。根據(jù)已有研究結(jié)果[15],模型評價(jià)的基本統(tǒng)計(jì)指標(biāo)有以下6項(xiàng),即:

      表1 樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征數(shù)樹種特征值單木水平胸徑/cm樹高/m材積/m3平均值19 713 50 3615杉木最小值5 23 50 0045最大值42 430 21 8152標(biāo)準(zhǔn)差10 86 30 4195平均值19 714 20 3675馬尾松最小值5 23 90 0078最大值41 430 31 5134標(biāo)準(zhǔn)差10 96 40 4084林分水平平均胸徑/cm平均樹高/m斷面積/(m2/hm2)蓄積量/(m3/hm2)11 19.013 166 46 54.01 65 218 815 137 1214.02 82 38 246 914 410 113 469 17 54 12 99 224 719.047 5282 24 43 27 746 3

      確定系數(shù)(R2)、估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)誤(SEE)、總相對誤差(TRE)、平均系統(tǒng)誤差(ASE)、平均預(yù)估誤差(MPE)和平均百分標(biāo)準(zhǔn)誤差(MPSE)。具體計(jì)算公式這里不予詳列,可參見文獻(xiàn)[15]。

      1.2.2 林分水平

      基于林分水平的杉木林和馬尾松林樣地調(diào)查數(shù)據(jù),根據(jù)每個(gè)樣地的平均胸徑、平均樹高和每木檢尺胸徑D,利用已建立的相對樹高曲線模型[16],得出樣地上每株樣木的樹高H,然后基于樣木的D和H,用相應(yīng)的二元立木材積模型計(jì)算單木材積及樣地蓄積量,并與基于一元材積公式計(jì)算的樣地調(diào)查蓄積量進(jìn)行對比。

      以基于二元材積估計(jì)方法計(jì)算得到的樣地蓄積量為因變量,以斷面積和平均高為自變量,分別建立以下一元和二元林分蓄積量模型:

      M一元=k0G+ξ1

      (3)

      M一元=k0Gk1+ξ1

      (4)

      (5)

      (6)

      2 結(jié)果與分析

      2.1 單木水平

      利用杉木和馬尾松的樣木實(shí)測材積數(shù)據(jù),分別建立一元和二元立木材積模型(1)和(2),見表2。

      表2 杉木馬尾松一元和二元立木材積模型擬合結(jié)果樹種模型參數(shù)估計(jì)值模型評價(jià)指標(biāo)a,eb,fc,gR2SEETRE/%MSE/%MPE/%MPSE/%杉木(1)35 950 025660 99600 9470 0971 190 743 3914 52(2)7 164×10-51 8790 92510 9910 0391 020 051 385 87馬尾松(1)27 900 041291 01100 9420 098-0 60-1 343 3920 16(2)7 659×10-51 8930 88670 9840 0520 470 021 808 46注:e,f,g為樹高曲線模型(1)的參數(shù);a,b,c為二元材積模型(2)的參數(shù)。

      從表2可知, 2個(gè)樹種的一元模型的確定系數(shù)R2都在0.94以上,反映總體預(yù)估精度的指標(biāo)MPE在4%以內(nèi),且總相對誤差TRE和平均系統(tǒng)誤差MSE的絕對值均小于MPE,反映單木預(yù)估精度的指標(biāo)MPSE分別在15%和20%左右;而二元模型的R2都在0.98以上,MPE在2%以內(nèi),且TRE和MSE的絕對值均小于MPE,MPSE分別在6%和8%左右,效果比較理想,完全可滿足森林調(diào)查的精度要求。從評價(jià)指標(biāo)的對比可看出,二元模型(2)式的預(yù)估精度要普遍高于一元模型(1)式,反映總體預(yù)估精度的MPE,杉木和馬尾松分別相差2.5和1.9倍;反映單木預(yù)估精度的MPSE,杉木和馬尾松分別相差2.5和2.4倍。從單木材積模型的殘差圖(圖1)也可看出,模型(2)式的相對殘差分布范圍明顯小于模型(1)式。

      圖1 一元和二元立木材積模型的相對殘差分布

      如果分別以實(shí)測材積值和二元材積估計(jì)值為基礎(chǔ),計(jì)算一元材積估計(jì)值的相對誤差,再分別誤差等級統(tǒng)計(jì)樣木株數(shù)所占比例,其結(jié)果見表3。

      表3 單木水平一元材積估計(jì)結(jié)果的誤差分析誤差等級/%杉木馬尾松按實(shí)測材積值按二元材積值按實(shí)測材積值按二元材積值株數(shù)比例株數(shù)比例株數(shù)比例株數(shù)比例±53615 05522 93313 84518 8±108635 811246 77330 47732 1±1514058 316468 310242 511748 8±2017974 619782 113355 414761 3±2520987 121589 616167 117271 7±3022292 522995 418275 819581 3±3523095 823597 919681 720987 1±4023497 523698 320685 821690 0±5023698 323798 822392 922694 2±60240100 0240100 023296 723296 7±7023397 123798 8±8023597 923899 2±9023899 223999 6±10023899 223999 6

      從圖1和表3知,杉木的材積估計(jì)誤差總體上要小于馬尾松,一元材積估計(jì)誤差杉木全部在±60%以內(nèi),而馬尾松則超出了±100%的范圍。從誤差分布來看,以實(shí)測材積值和二元材積估計(jì)值為基礎(chǔ)計(jì)算的2套結(jié)果,前者的誤差都要稍大一些,因?yàn)槎姆e估計(jì)值與實(shí)測值畢竟還存在著平均幾個(gè)百分點(diǎn)的差異(杉木5.87%,馬尾松8.46%);從誤差區(qū)間來看,杉木分別為-32%~+60%和-27%~+55%,馬尾松分別為-49%~+134%和-42%~+109%。也就是說,基于實(shí)測材積值和二元材積估計(jì)值計(jì)算的一元立木材積估計(jì)值之間的最大相差,杉木可分別達(dá)到2.4和2.1倍,馬尾松可分別達(dá)到4.6和3.6倍。因?yàn)閱沃瓴姆e與樹高幾乎成正比,同樣是胸徑20 cm的馬尾松,最矮的可能只有5 m,最高的可達(dá)到20 m,其實(shí)際材積就要相差4倍以上了。

      2.2 林分水平結(jié)果與分析

      利用廣東省100個(gè)杉木林樣地和80個(gè)馬尾松林樣地的調(diào)查數(shù)據(jù),根據(jù)每個(gè)樣地的平均胸徑、平均樹高和每木檢尺胸徑,應(yīng)用相應(yīng)樹種的相對樹高曲線模型[16],推算樣地每株樣木的樹高,然后基于樣木的胸徑和樹高值,用相應(yīng)的二元材積表得出單木材積及樣地蓄積量,并以樣地或林分水平的二元蓄積量為基礎(chǔ),計(jì)算一元材積估計(jì)值(即樣地調(diào)查蓄積量)的相對誤差,各誤差等級的樣地?cái)?shù)及所占比例見表4。

      表4 林分水平一元材積估計(jì)結(jié)果的誤差分析誤差等級/%杉木馬尾松樣地?cái)?shù)比例樣地?cái)?shù)比例±52525 01923 8±105555 03543 8±156969 04961 3±207777 05973 8±258686 06682 5±309494 07188 8±35100100 07695 0±4080100 0

      從表4知,杉木林蓄積量的估計(jì)誤差總體上也要略小于馬尾松林,杉木林全部在±35%以內(nèi),而馬尾松林則最大的達(dá)到了40%。從誤差區(qū)間來看,杉木林的蓄積量估計(jì)誤差為-34%~+34%,馬尾松林為-36%~+40%。也就是說,一元估計(jì)方法得到的林分蓄積量之間的最大相差,杉木林和馬尾松林大概在2.0~2.2倍,二者差異不是很大。

      再利用各個(gè)樣地基于二元估計(jì)方法得到的蓄積量,建立一元和二元林分蓄積量模型(3)至(6)式,其結(jié)果見表5。

      從表5知,不論是杉木還是馬尾松林分蓄積模型,其一元模型的確定系數(shù)R2都在0.87以上,反映總體預(yù)估精度的指標(biāo)MPE在5%左右,且總相對誤差TRE和平均系統(tǒng)誤差MSE的絕對值均小于MPE;二元模型的R2都在0.99以上,MPE減少至1%左右,且TRE和MSE的絕對值均小于MPE,而反映單個(gè)樣地預(yù)估精度的指標(biāo)MPSE從14%~20%大幅減少至3%左右,效果非常理想。從評價(jià)指標(biāo)的對比可以看出,二元模型的預(yù)估精度要顯著高于一元模型,反映總體預(yù)估精度的MPE杉木相差5.8~6.2倍,馬尾松相差4.5~5.3倍;反映單個(gè)樣地預(yù)估精度的MPSE杉木相差8.3~8.5倍,馬尾松相差4.5~6.1倍。另外,二元模型(5)式和(6)式的預(yù)估精度差異不大,而一元模型(4)式要好于(3)式。林分蓄積模型(6)和(4)的殘差圖見圖2,模型(5)的殘差圖與模型(6)相近,而模型(3)的殘差圖比模型(4)差,不滿足隨機(jī)分布。

      表5 一元和二元林分蓄積量模型擬合結(jié)果樹種模型參數(shù)估計(jì)值模型評價(jià)指標(biāo)k0k1k2R2SEETRE/%MSE/%MPE/%MPSE/%杉木(3)5 3630 890417 563 17-2 614 8018 52(4)3 1981 1950 903316 570 402 364 5318 23(5)0 54390 51630 99722 830 09-0 060 772 24(6)0 72701 00200 89390 99722 84-0 040 010 782 14馬尾松(3)5 2360 874719 184 57-4 565 8020 85(4)2 1361 3360 919515 470 231 464 6814 07(5)0 91210 40640 99563 610 08-0 101 093 42(6)0 76240 99940 81830 99593 470 020 071 053 11

      圖2 一元和二元林分蓄積模型的相對殘差分布

      3 結(jié)論與討論

      1)不論是單木水平還是林分水平模型,一元材積估計(jì)方法的精度要顯著低于二元材積估計(jì)方法。反映預(yù)估精度的2項(xiàng)核心誤差指標(biāo)MPE和MPSE,單木水平一元模型與二元模型相比,杉木大2.5倍,馬尾松大1.9倍以上;林分水平一元模型與二元模型相比,杉木大5.8倍以上,馬尾松大4.5倍以上。

      2)不論是單木水平還是林分水平模型,基于一元模型得到的估計(jì)值,其相對誤差基本位于-40%~+60%之間,最大極差可以達(dá)到2.5倍以上。因此,盡管國家森林資源連續(xù)清查結(jié)果對總體蓄積的估計(jì)可能無偏,但基于一元材積公式計(jì)算的單個(gè)樣地的蓄積估計(jì)值是很不準(zhǔn)確的,這樣的樣地蓄積數(shù)據(jù)不宜用于森林質(zhì)量和森林生產(chǎn)力方面的評估。

      3)我國目前只有單木水平的二元立木材積模型行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),缺乏林分水平的蓄積模型。本文在對比單木水平一元和二元材積估計(jì)誤差的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)對林分水平一元和二元蓄積模型的建立方法及其預(yù)估精度進(jìn)行了研究和分析。結(jié)果表明,2種常用的二元林分蓄積模型(5)式和(6)式,其預(yù)估精度都非常高,完全可以滿足二類調(diào)查對小班蓄積的調(diào)查精度要求。在二類調(diào)查中,林分?jǐn)嗝娣e和平均高是必測的林分屬性因子,而目前二類調(diào)查中計(jì)算林分蓄積量的方法可謂五花八門,沒有統(tǒng)一規(guī)定。基于二元林分蓄積模型(5)式或(6)式,可以編制常用的林分形高表,或類似二元立木材積表一樣的二元林分蓄積表。建議各省在加強(qiáng)二類調(diào)查工作的同時(shí),一定要重視林業(yè)基礎(chǔ)數(shù)表建設(shè),逐步建立各個(gè)主要樹種的二元林分蓄積模型,編制實(shí)用的林分形高表或蓄積表,不斷完善森林調(diào)查計(jì)量體系,積極推進(jìn)森林可持續(xù)經(jīng)營和林業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

      [1] 白衛(wèi)國,王祝雄.論我國林業(yè)數(shù)表體系建設(shè)[J].林業(yè)資源管理,2009(1):1-7.

      [2] 曾偉生.全國林業(yè)數(shù)表體系框架初探[J].中南林業(yè)調(diào)查規(guī)劃,2009,28(4):1-4.

      [3] 中華人民共和國農(nóng)林部. LY208-77立木材積表[S]. 北京:中國標(biāo)準(zhǔn)出版社,1977.

      [4] 常昆. 導(dǎo)算一元立木材積表的技術(shù)方法[J].林業(yè)調(diào)查規(guī)劃,1977(1):1-10.

      [5] 曾偉生.國家森林資源連續(xù)清查中的材積估計(jì)問題探討[J].中南林業(yè)調(diào)查規(guī)劃, 2007,26(2): 1-3.

      [6] 辛文榮,林建方,張海鳳.關(guān)于青海省立木一元材積表的使用問題[J].青海農(nóng)林科技,1996(4):45-47.

      [7] 向建華.我區(qū)現(xiàn)有一二元立木材積表應(yīng)用偏差問題的探討[J].中南林業(yè)調(diào)查規(guī)劃,1996,15(1):8-10.

      [8] 張茂震,王廣興,劉安興.基于森林資源連續(xù)清查資料估算的浙江省森林生物量及生產(chǎn)力[J].林業(yè)科學(xué)2009,45(9):13-17.

      [9] 李???趙鵬祥,雷淵才,等. 基于森林清查資料的喬木林生物量估算方法的比較[J].林業(yè)科學(xué),2012,48(5):44-52.

      [10] 張超,彭道黎,黃國勝. 基于森林清查數(shù)據(jù)的三峽庫區(qū)林地立地質(zhì)量評價(jià)[J].東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2015,43(11):56-61.

      [11] 曾偉生.論一元立木材積模型的研建方法[J].林業(yè)資源管理,2004(1):21-23.

      [12] 曾偉生.杉木相容性立木材積表系列模型研建[J].林業(yè)科學(xué)研究,2014,27(1):6-10.

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

      [14] 曾偉生.加權(quán)回歸估計(jì)中不同權(quán)函數(shù)的對比分析[J].林業(yè)資源管理,2013,(5):55-61.

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

      [16] 葉金盛.廣東省主要樹種相對樹高曲線模型的研建[J].廣東林業(yè)科技,2006,22(1):26-31.

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