桉树相容性可加性立木生物量模型系统研建

doi:10.13466/j.cnki.lyzygl.2023.01.011

林业资源管理 ›› 2023›› Issue (1): 87-93.doi: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2023.01.011

桉树相容性可加性立木生物量模型系统研建

蔡会德¹(), 卢峰¹, 徐占勇¹, 潘黄儒¹, 孟想¹, 曾伟生²()

1.广西壮族自治区森林资源与生态环境监测中心,南宁 530029
2.国家林业和草原局林草调查规划院,北京 100714

收稿日期:2022-12-09 修回日期:2023-01-30 出版日期:2023-02-28 发布日期:2023-05-05
通讯作者: 曾伟生(1966-),男,湖南涟源人,教授级高级工程师,博士,主要从事森林资源调查与林业数学建模等工作。Email:zengweisheng@sohu.com
作者简介:蔡会德(1971-),男,广西象州人,教授级高级工程师,主要从事森林资源调查监测与资产评估等工作。Email:chd8952@163.com
基金资助:
广西森林固碳评价及碳中和能力提升关键技术研究(桂林科研[2022]第6号);基于UAV+LiDAR的伐区调查技术研究(桂林科研[2022ZC]第9号);来宾金秀大瑶山森林生态系统广西野外科学观测研究站科研能力建设项目(桂科22-035-130-01)

Research and Development of Compatible and Additive Individual Tree Biomass Model Systems for Eucalyptus

CAI Huide¹(), LU Feng¹, XU Zhanyong¹, PAN Huangru¹, MENG Xiang¹, ZENG Weisheng²()

1. Guangxi Forest Resources and Environment Monitoring Center,Nanning 530029,China
2. Academy of Forestry Inventory and Planning,National Forestry and Grassland Administration,Beijing 100714,China

Received:2022-12-09 Revised:2023-01-30 Online:2023-02-28 Published:2023-05-05

摘要/Abstract

摘要：

桉树是我国南方重要的速生树种,在保障国家木材安全和增强森林碳汇能力方面发挥着重要作用,但目前尚无可靠的立木生物量模型。从我国桉树林的主要分布区广西分别采集了183株和124株代表性样木的地上生物量(含干、皮、枝、叶各个分量)和地下生物量数据,采用最新的综合哑变量方法和误差变量联立方程组方法的联合估计技术,建立了相容性可加性一元和二元立木生物量模型系统。结果表明,地上、地下生物量模型的确定系数R²均在0.95以上,平均预估误差MPE分别在3%和6%以下。通过对3组已发表的桉树地上、地下生物量模型的估计结果进行对比分析,发现仅1组模型能达到相关技术规程的精度要求,另外2组模型的估计结果明显有偏差,其中偏差最大的地下生物量模型其相对误差甚至超出了100%。此次研建的桉树相容性可加性立木生物量模型系统,为准确估计广西乃至全国桉树林的生物量及碳储量提供了计量依据。

关键词: 地上生物量, 地下生物量, 联立方程组, 误差变量, 哑变量, 桉树

Abstract:

Eucalyptus is an important fast-growing tree species in southern China,which plays a significant role in ensuring national timber safety and enhancing forest carbon sequestration capacity.However,there are still no reliable tree biomass models for Eucalyptus.In this study,based on the data of above-ground biomass (including the components of stem wood,stem bark,branches and forages) from 183 sample trees and underground biomass from 124 sample trees of Eucalyptus spp.in Guangxi which was the key distribution region of Eucalyptus plantations in China,one- and two-variable biomass model systems with compatibility and additivity were developed using the new combined estimation technique integrating dummy variable modeling approach and error-in-variable simultaneous equations approach.The results showed that the determination coefficients (R²) of above- and underground biomass models were all more than 0.95,and the mean prediction errors (MPEs) were less than 3% and 6%,respectively.From the comparison of estimates resulted from 3 sets of above- and underground biomass models for Eucalyptus published before,it was found that only one set of the models could met the precision needs of relevant technical regulation,and other two sets of the models resulted in significant biased estimates,where the highest estimate error of underground biomass model had even more than 100% of relative error.The compatible and additive tree biomass models systems for Eucalyptus developed in this study would provide a basis for accurately estimating the biomass and carbon storage in Guangxi,even in the whole country.

Key words: above-ground biomass, underground biomass, simultaneous equations, error-in-variable, dummy variable, Eucalyptus

中图分类号:

S758.5

蔡会德, 卢峰, 徐占勇, 潘黄儒, 孟想, 曾伟生. 桉树相容性可加性立木生物量模型系统研建[J]. 林业资源管理, 2023,(1): 87-93.

CAI Huide, LU Feng, XU Zhanyong, PAN Huangru, MENG Xiang, ZENG Weisheng. Research and Development of Compatible and Additive Individual Tree Biomass Model Systems for Eucalyptus[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2023,(1): 87-93.

图/表 4

表1

表2

表3

表4

参考文献 38

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变量	平均值	最小值	最大值	标准差	变动系数
胸径(D)/cm	13.1	1.0	33.6	7.0	53.44
树高(H)/m	17.1	2.1	35.5	8.1	47.56
材积(V)/dm³	185.02	0.20	1438.50	227.25	122.83
地上生物量(M_a)/kg	109.44	0.18	874.54	134.68	123.07
干材生物量(M₁)/kg	85.90	0.09	742.59	110.28	128.39
干皮生物量(M₂)/kg	7.93	0.01	35.11	7.74	97.54
树枝生物量(M₃)/kg	11.22	0.05	90.54	16.59	147.82
树叶生物量(M₄)/kg	4.38	0.03	18.71	4.39	100.17
地下生物量(M_b)/kg	18.22	0.04	152.15	25.10	137.76
转换因子(BCF)/(kg/dm³)	0.6609	0.3640	2.0294	0.2158	32.65
根茎比(RSR)	0.1927	0.0111	0.4433	0.0731	37.95

参数	参数估计值
参数	一元模型	二元模型
a₀	0.12576	0.082784
a₁	2.46209	2.08311
a₂	/	0.48997
b₀	0.020214	0.028715
b₁	2.54746	3.12276
b₂	/	-0.64399
c₀	0.10040	0.060351
c₁	2.72924	2.04583
c₂	/	0.79805
f₀	0.46836	1.0278
f₁	-0.53619	0.40837
f₂	/	-1.1350
g₀	0.55316	1.6723
g₁	-0.49669	1.5980
g₂	/	-2.3324
h₀	1.5953	3.7115
h₁	-1.1759	0.37261
h₂	/	-1.7196

模型系统	检验方法	统计指标	目标变量
模型系统	检验方法	统计指标	M_a	M_b	V	M₁	M₂	M₃	M₄
一元模型	自检	R²	0.975	0.955	0.951	0.959	0.934	0.720	0.588
		SEE	21.29	5.39	50.53	22.47	2.00	8.83	2.83
		MPE/%	2.84	5.25	3.98	3.81	3.68	11.48	9.42
		TRE/%	1.98	0.94	-2.77	2.09	-1.78	4.82	-0.07
	5折交叉检验	R²	0.974	0.953	0.951	0.958	0.933	0.720	0.589
		SEE	21.69	5.49	50.55	22.85	2.01	8.83	3.44
		MPE/%	2.89	5.36	3.98	3.88	3.70	11.47	11.47
		TRE/%	1.95	0.75	-2.88	2.02	-1.80	4.92	0.15
二元模型	自检	R²	0.978	0.958	0.992	0.972	0.927	0.831	0.585
		SEE	19.97	5.18	21.03	18.76	2.11	6.89	2.85
		MPE/%	2.66	5.05	1.66	3.18	3.87	8.95	9.49
		TRE/%	1.31	-0.20	-1.42	1.04	-2.30	6.55	0.58
	5折交叉检验	R²	0.977	0.954	0.991	0.970	0.925	0.838	0.585
		SEE	20.42	5.43	21.24	19.35	2.14	6.73	2.85
		MPE/%	2.72	5.30	1.67	3.28	3.93	8.75	9.49
		TRE/%	1.37	-0.74	-1.45	1.15	-2.32	6.41	0.39

模型	目标变量	结构式	相对误差/%
1	地上生物量地下生物量	M_a=0.1746D^2.333 M_b=0.0599D^2.16	-7.04 -4.17
2	地上生物量地下生物量	M_a=0.05884D^2.301H^0.3521 M_b=0.005656(D²H)^0.939	-13.38 -24.79
3	地上生物量地下生物量	M_a=0.044D^1.891H^1.014/(1+0.027D^-0.552H^1.353) M_b=0.044D^1.891H^1.014/[1+1/(0.027D^-0.552H^1.353)]	12.37 114.56

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Research and Development of Compatible and Additive Individual Tree Biomass Model Systems for Eucalyptus

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