唐偉東
(黑龍江省第一森林調(diào)查規(guī)劃設(shè)計(jì)院)
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紅松材積與生長性狀相關(guān)分析及二元回歸方程的擬合
唐偉東
(黑龍江省第一森林調(diào)查規(guī)劃設(shè)計(jì)院)
本文對(duì)紅松材積因子與各生長性狀的相關(guān)性進(jìn)行分析后認(rèn)為,用枝下高代替樹高進(jìn)行紅松單株材積的二元方程回歸是可行的。本文建立的材積二元回歸方程具有測量方便、精度高的特點(diǎn),可以在紅松人工林測量中推廣應(yīng)用。
紅松 材積 二元回歸方程
紅松(PinuskoraiensisSieb.etZucc.)為我省珍貴用材、經(jīng)濟(jì)樹種,其樹干端直而高,邊材淡黃色,心材淡黃褐色或淡褐紅色,材質(zhì)輕軟,結(jié)構(gòu)細(xì)膩,紋理密直通達(dá),形色美觀而又不易變形,干燥、機(jī)械加工、防腐工藝性良好,是建筑、橋梁、枕木、家具制作的上等木料,具有較高的市場價(jià)格。
從1948年小興安嶺開發(fā),到2014年黑龍江省森工林區(qū)商業(yè)性采伐全面停止,紅松天然林面積銳減95%。1999年8月紅松被國務(wù)院批準(zhǔn)為國家二級(jí)重點(diǎn)保護(hù)野生植物后,其經(jīng)濟(jì)價(jià)值已從木材價(jià)值向水土保持、水源涵養(yǎng)、觀賞綠化等生態(tài)價(jià)值轉(zhuǎn)變。隨著近年來松子價(jià)格持續(xù)攀高以及紅松異砧嫁接技術(shù)的完善與推廣,紅松人工林建設(shè)得以迅猛發(fā)展。但是只發(fā)展人工林對(duì)紅松保護(hù)來說是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,只有在一個(gè)完整的生態(tài)系統(tǒng)中,紅松才能得到可持續(xù)的發(fā)展,因此,對(duì)紅松開展生態(tài)適應(yīng)性研究及形態(tài)結(jié)構(gòu)研究具有深遠(yuǎn)的戰(zhàn)略意義。
本文以綏陽林業(yè)局寒蔥河16個(gè)紅松人工林固定樣地調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),并伐取5株解析木,對(duì)紅松單株材積與胸徑、樹高、冠幅及枝下高的相關(guān)性進(jìn)行分析,并通過模型回歸建立紅松材積與胸徑、枝下高的二元回歸方程,經(jīng)檢驗(yàn),本文建立的紅松材積二元回歸方程具有測量指標(biāo)易得、操作簡便的優(yōu)點(diǎn),且精度較高,研究結(jié)論對(duì)本地區(qū)紅松人工林經(jīng)營措施的制定及材積估算具有一定的參考價(jià)值。
1.1 試驗(yàn)林分及數(shù)據(jù)采集
試驗(yàn)林分位于綏陽林業(yè)局寒蔥河林場,紅松人工純林,林齡25年以上。在16個(gè)固定樣地調(diào)查數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,每木測量單株胸徑、樹高、枝下高、冠幅及材積。
1.2 相關(guān)及回歸分析
使用SPSS10.0數(shù)據(jù)分析軟件,對(duì)材積與胸徑、樹高、枝下高、冠幅進(jìn)行相關(guān)分析,通過比較相關(guān)系數(shù),篩選出與材積因子線性相關(guān)密切的生長指標(biāo),并經(jīng)過回歸分析,建立材積的二次曲線模型。
本文采用的二次曲線模型:
Z=b0+b1X2+b2Y2+b3X+B4Y+b5XY
1.3 回歸模型的檢驗(yàn)
伐5株標(biāo)準(zhǔn)木,采用平均斷面區(qū)分求積法測量單株材積,與通過模型求得的材積相比較,檢驗(yàn)?zāi)P偷木?。平均斷面區(qū)分求積公式。
其中:
g0——為樹干底斷面積;
gn——為梢頭木底斷面積;
gi——為各區(qū)分段之間的斷面積;
l——為區(qū)分段長度,本文為1m;
l′——為梢頭木長度。
2.1 材積與生長性狀的相關(guān)分析
在主要造林樹種的材積表編制中多采用胸徑與樹高指標(biāo),但在實(shí)際測量中,胸徑指標(biāo)的測量較為方便且誤差不大,而樹高指標(biāo)測量時(shí)由于樹枝的遮擋,測高儀誤差較大,造成材積測量值偏差較大。本文采用枝下高與胸徑指標(biāo)相結(jié)合進(jìn)行材積的回歸分析,希望建立測量指標(biāo)易得、精度高的材積回歸方程。材積與胸徑、樹高、枝下高、冠幅的相關(guān)分析結(jié)果見表1。
從表1可以看出:材積指標(biāo)與胸徑、樹高及枝下高3項(xiàng)指標(biāo)線性相關(guān)性最為密切,相關(guān)系數(shù)R分別為0.928、0.916和0.813,在P<0.01條件下存在正顯著相關(guān),材積與冠幅相關(guān)性不顯著。
表1 材積與生長性狀相關(guān)分析結(jié)果
枝下高與胸徑、樹高相關(guān)系數(shù)分別為0.895和0.853,達(dá)到顯著相關(guān)。本文想用枝下高來代替常規(guī)二元材積模型中的樹高,因此,先利用SPSS10.0分析軟件,對(duì)枝下高與樹高進(jìn)行線性、非線性模型擬合,擬合最優(yōu)的三次曲線方程相關(guān)系數(shù)R2為0.906,進(jìn)一步驗(yàn)證了相關(guān)分析結(jié)果,說明枝下高與樹高具有較高的相關(guān)性,因此,用枝下高代替樹高,進(jìn)行材積的二元方程回歸是可行的。
2.2 材積與胸徑、枝下高的模型回歸
胸徑和枝下高是紅松人工林的兩個(gè)重要調(diào)查指標(biāo),在沒有人工疏枝的情況下,枝下高與樹高顯著相關(guān),同時(shí),也與材積指標(biāo)有較高的正相關(guān),它們既是紅松林分的數(shù)量指標(biāo)也是紅松林分的質(zhì)量指標(biāo)。本文采用3種常規(guī)非線性方程對(duì)材積與胸徑、枝下高進(jìn)行回歸分析,結(jié)果見表2。
表2 材積與胸徑、枝下高回歸擬合結(jié)果
從表2可以看出3個(gè)回歸方程的相關(guān)系數(shù)R值在0.965以上,復(fù)相關(guān)密切,回歸方程在P<0.01條件下差異顯著,比較3個(gè)回歸方程的決定系數(shù)R2后發(fā)現(xiàn),模型2的決定系數(shù)R2值最高達(dá)0.964,說明該回歸方程中自變量(胸徑、枝下高)的變化可以解釋因變量(材積)變化幅度的96.4%,達(dá)到了統(tǒng)計(jì)學(xué)要求的精度。
2.3 回歸方程的檢驗(yàn)
本文采用5株解析木測量數(shù)據(jù),采用平均斷面區(qū)分求積法測量單株材積,與通過模型求得的材積相比較,檢驗(yàn)?zāi)P偷木龋Y(jié)果見表3。
表3 模型的檢驗(yàn)結(jié)果
從表3可以看出通過回歸方程計(jì)算出的單株材積與實(shí)測值誤差在-6.9%與1.04%之間,回歸方程具有較高的精度,可以滿足林業(yè)調(diào)查的需要,可以在紅松人工林測量中應(yīng)用。
3.1 紅松人工林枝下高與材積、樹高相關(guān)系數(shù)分別為0.813和0.853,達(dá)到顯著相關(guān),用枝下高代替樹高進(jìn)行紅松單株材積的二元方程回歸是可行的。用枝下高來代替常規(guī)二元材積模型中的樹高,具有測量方便、測量精度高的優(yōu)點(diǎn)。
3.2 本文建立材積二元方程回歸方程決定系數(shù)R2值達(dá)0.964,經(jīng)檢驗(yàn)與實(shí)測值誤差最大為-6.9%,回歸方程具有較高的精度,完全滿足林業(yè)調(diào)查的需要,可以在紅松人工林測量中推廣應(yīng)用。
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責(zé)任編輯:李具來
校 對(duì):王大軍
The Correlation Analysis of Volume Associated with Growth Traits and Two Element Regression Equation of Pinus koraiensis Sieb.et.Zucc.
TangWeidong
(First-auther's address:The first forest survey planning and Design Institute of Heilongjiang Province, Mudanjiang,15700,Heilongjiang,China)
This paper analyzed the correlation analysis of volume associated with growth traits of P. koraiensis. The results showed that the two element regression equation of tree volume using branch height instead of tree was feasible. The volume of the two element regression equation has the characteristics of convenient measurement, high precision, can be applied in the measurement of P. koraiensis plantation.
Pinus koraiensis Sieb.et.Zucc.; volume; two element regression equation
2016-12-11