论文龙虎山林场青椆胸径树高模型是适合不知如何写胸径方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于胸径论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
【摘 要】：在湖南龙虎山林场,选择具有代表性的样地测量青椆胸径、树高,利用SPSS软件拟合线性模型、对数模型、幂函数模型、指数模型、Logistics模型等5个模型.结果表明：各个模型在0.01水平上的显著,幂函数模型效果最好,表达式为H等于1.814D0.644 .
【关键词】：青椆；胸径树高模型
在森林资源调查、森林资源经营中,胸径和树高最重要的2个调查因子,其中胸径是可以精确方便调查,而树高的调查却难度较大且容易产生误差[1].在不考虑离地条件差距的前提下,通过建立胸径树高的模型,可以方便林业工作者对林木树高的估算[2-4].
青椆是细叶青冈（Cyclobalanopsis myrsinaefolia）的别称,属壳斗科青冈属,常见于中亚热带湿润区常绿阔叶林中,是较好的保持水土和涵养水源的树种.其木材坚重,可供工具柄、木地板、纺织工业木梭等用.通过建立青椆胸径树高模型,可以方便编制林分材积表、林木出材量预测、林分蓄积量计算,对于科学指导青椆经营具有重要作用.
1 研究区概况
龙虎山林场地处南洞庭与西洞庭之间,占地2000多亩,林场地貌为环湖岗地,海拔在100米左右；土壤类型以红壤为主,适宜林木生长；林场境内林分茂盛,生长着100多种木本植物,青椆（Cyclobalanopsis myrsinaefolia）混交林是其代表性林分之一,是受人为干扰较少的天然次生林,主要伴生树种有香樟（Cinnamomum camphora）、枫香（Liquidambar formosana）2种[5].
2 研究方法
2.1 数据来源
根据龙虎山林场青椆混交林的分布状况,选择具有代表性的林分设置标准地.设置大小为10m×10m的标准地9块.对标准地胸径大于等于5cm的青椆逐一测量胸径和树高.将样木按2cm为一径阶,归组统计样木的树高特征值、平均数、标准差、变动系数以及最大值和最小值,详见表1.
2.2 数据的处理
目前为止国内国外的很多专家已经相继提出了上百种树高曲线模型.本研究选取以下5个模型进行青椆胸径树高曲线的研究与分析.
模型中H表示树高、D表示胸径、a,b是模型参数[6,7].
3结果与分析
3.1 模型拟合结果
利用Spss统计软件对椴树胸径和树高数据拟合各个模型,计算出各个模型的统计量,计算结果如下表2.做到出5个模型的胸径树高曲线图（图1）
图1是由幂、对数、Logistics、多项式、指数5种模型拟合获得的图形,可以看出5种模型拟合程度都较好,但是对数和幂指数所拟合的模型曲线与观测值较接近,模型走势与观测值走势相似.
比较5个模型的判定系数值,其均在0.8以上.拟合精度分别对数模型R等于0.919、冪模型R等于0.919、线性模型R等于0.891、指数模型R等于0.804、Logistic模型R等于0.804.其次为对数函数R 等于0.896、Logistic函数R 等于0.884、指数函数0.873.
3.2 模型分析
模型建立后,需要对模型进行方差分析,通过检验各个模型F值均大于F0.01,说明各个模型在0.01水平上的显著,5个模型均满足要求,5个模型的方差分析结果见表3.
根据表2、表3,5个模型的残差平方和的大小顺序为：线性>对数>指数等于Logistics>幂
5个模型的F统计量的大小顺序为：幂>对数>线性>指数等于Logistics
5个模型的决定系数（R方）的大小顺序为：幂等于对数>线性>指数等于Logistic
用上述统计量和指标评价树高曲线模型的优劣,要求残差平方和、平均误差越小越好,而F统计量越大越好.综合分析后,幂函数模型拟合的龙虎山林场青椆胸径树高曲线效果最好,对数和线性模型次之,指数和Logistic模型拟合效果最差.
4.结果与讨论
采用线性模型、对数模型、幂函数模型、指数模型、Logistics模型等5种模型对龙虎山林场青椆胸径树高模型进行拟合,比较各模型的残差平方和、F统计量、决定系数,结果表明,青龙虎山林场青椆胸径树高的最优模型为幂函数模型,即H等于1.814D0.644 .
由于本文选取的是混交林中的青椆,纯林种的青椆胸径树高模型需进一步验证.
参考文献：
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总结:这篇胸径论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。
参考文献：
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