河南黄山松立木材积模型研究

doi:10.13466/j.cnki.lyzygl.2021.06.006

林业资源管理 ›› 2021›› Issue (6): 29-36.doi: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2021.06.006

河南黄山松立木材积模型研究

董晓明¹(), 骆雨生¹, 郑天才², 谢其均², 陈晓蔚³, 李秋林³, 闫东锋¹()

1.河南农业大学林学院,郑州 450002
2.河南省国有商城黄柏山林场,河南商城 4653502
3.河南省林业产业发展中心,郑州 450003

收稿日期:2021-09-22 修回日期:2021-10-20 出版日期:2021-12-28 发布日期:2022-01-12
通讯作者: 闫东锋
作者简介:董晓明(1993-),男,河南林州人,在读硕士,主要从事森林可持续经营研究。Email: 2589204379@qq.com
基金资助:
河南省重大公益专项(201300111400);河南省重点研发与推广专项(科技攻关)(192102110060)

Study on Standing Volume Model of Pinus taiwanensisin in Henan

DONG Xiaoming¹(), LUO Yusheng¹, ZHENG Tiancai², XIE Qijun², CHEN Xiaowei³, LI Qiulin³, YAN Dongfeng¹()

1. College of Forestry,Henan Agricultural University,Zhengzhou 450002,China
2. State-owed Huangbaishan Forest Farm of Shangcheng,Henan Province,Shangcheng,Henan 463502,China
3. Henan Provincial Forestry Industry Development Center,Zhengzhou 450003,China

Received:2021-09-22 Revised:2021-10-20 Online:2021-12-28 Published:2022-01-12
Contact: YAN Dongfeng

摘要/Abstract

摘要：

以1 102株河南黄山松分布区样木数据为基础,依据径阶分布将样木数据划分为776株建模样本和300株检验样本,用最小二乘法非线性回归建模方法,对备选的8个二元立木材积模型、6个一元立木材积模型、7个地径材积模型进行参数估计,采用离差平方和、相关指数、总相对误差、相对误差平均值、相对误差绝对值平均值和预估精度等指标进行模型优选,利用检验样本通过总相对误差、相对误差绝对值平均值和F检验3个检验指标进行适合性检验。结果表明,黄山松二元立木材积最优模型为可变参数山本式模型;一元立木材积最优模型为迪赛科库-迈耶式模型;确定了地径立木材积最优模型。黄山松立木材积模型的建立及其在编表中的应用,弥补了河南黄山松分布区尚无立木材积表的缺陷,可有效提高黄山松调查与研究的精度和效率。

关键词: 黄山松, 材积模型, 参数估计, 适合性检验

Abstract:

Based on the sample data of 1102 pine trees in the distribution area of Pinus taiwanensis in Henan Province,which were divided into 776 modeling samples and 300 test samples according to the diameter order distribution,this paper used the least square nonlinear regression modeling method,so as to conduct parameter estimation on the 8 alternative binary standing volume models,6 univariate standing volume models,and 7 ground diameter volume models. Indexes like the sum of squares of deviation,correlation index,total relative error,average value of relative error,average value of absolute value of relative error and prediction accuracy were used for model optimization,the applicability test was carried out by using the test samples through three test indexes: total relative error,average value of absolute value of relative error and F test. The results showed that the optimal model of binary standing volume of Pinus taiwanensiswas variable parameter Yamamoto model;the optimal model of one-dimensional standing volume was Desakoku Meyer model;the optimal model of ground diameter standing volume was determined. The establishment of stand volume model of Pinus taiwanensis and its application in tabulation made up for the defect of no stand volume table in the distribution area of Pinus taiwanensis in Henan Province,and can effectively improve the accuracy and efficiency of investigation and research of Pinus taiwanensis.

Key words: Pinus taiwanensis, volume model, parameter estimation, suitability test

中图分类号:

S758.5

董晓明, 骆雨生, 郑天才, 谢其均, 陈晓蔚, 李秋林, 闫东锋. 河南黄山松立木材积模型研究[J]. 林业资源管理, 2021,(6): 29-36.

DONG Xiaoming, LUO Yusheng, ZHENG Tiancai, XIE Qijun, CHEN Xiaowei, LI Qiulin, YAN Dongfeng. Study on Standing Volume Model of Pinus taiwanensisin in Henan[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2021,(6): 29-36.

图/表 9

表1

表2

立木材积备选模型

材积模型类型	模型名称	模型计算公式
二元材积模型	迈耶式	V=a₀+a₁D+a₂D²+a₃DH+a₄D²H+a₅H
	山本式	V=a₀ $D a 1 H a 2$
	奥盖亚式	V=D²(a₀+a₁H)
	斯泊尔式	V=a₀+a₁D²H
	斯托特式	V=a₀+a₁D²+a₂D²H+a₃H
	孟宪宇式	V=a₀+a₁D²+a₂D²H+a₃H+a₄DH²
	卡松式	V=a₀ $(D + 1) a 1 H a 2$
	松波尔式	V=a₀ $(H / D) a 1$ D²H
一元材积模型	科泊斯基-格尔哈特式	V=a₀+a₁D²
	迪赛科库-迈耶式	V=a₀D+a₁D²
	覆赫纳德尔-克雷恩式	V=a₀+a₁D+a₂D²
	伯克霍特式	V=a₀ $D a 1$
	芦泽式	V=a₀D³/(1+D)
	中岛广吉式	V=a₀ $D a 2 a 3 D$
地径材积模型	模型1	V=a₀ $D 0 a 2$
	模型2	V=a₀ $D 0 (a 2 + a 3 D 0)$
	模型3	V=a₀+a₁ $D 02$
	模型4	V=a₀+a₁D₀+a₂ $D 02$
	模型5	V=a₀ $D 0 a 1 e a 2 / D 0$
	模型6	V=a₀ $D 0 a 1 e a 3 D 0$
	模型7	V=a₀ $e (a 1 / D 0)$

表2

表3

模型精度评价指标

指标名称	计算公式
离差平方和(SSR)	SSR= $∑ i = 1 n V i - V^i 2$
相关指数(R2)	R²=1- $∑ i = 1 n V i - V^i 2 ∑ i = 1 n V i - V - 2$
总相对误差(RS)	RS= $∑ i = 1 n V i - ∑ i = 1 n V^i ∑ i = 1 n V^i$ ×100%
相对误差平均值(REA)	REA= $1 n ∑ i = 1 n V i - V^i V^i$ ×100%
相对误差绝对值平均值(REAA)	REAA= $1 n ∑ i = 1 n V i - V^i V^i$ ×100%
预估精度(p)	P= $1 - t α ∑ i = 1 n V i - V^i 2 V -^n (n - T)$

表3

表4

表5

表6

表7

表8

黄山松地径材积模型参数

模型	模型公式	模型参数
模型	模型公式	a₀	a₁	a₂
模型1	V=a ₀ $D 0 a 2$	0.0000889	2.43762337
模型2	V=a₀ $D 0 (a 2 + a 3 D 0)$	0.00002203	2.94564287	-0.0031991
模型3	V=a₀+a₁ $D 02$	-0.06717768	0.00048871
模型4	V=a₀+a₁D₀+a₂ $D 02$	0.0217802	-0.00731762	0.00061809
模型5	V=a₀ $D 0 a 1 e a 2 / D 0$	0.00131802	1.84248842	-19.82338663
模型6	V=a₀ $D 0 a 1 e a 3 D 0$	0.00001852	3.05834511	-0.01785397
模型7	V=a₀ $e (a 1 / D 0)$	5.73803616	-82.53465588

表8

表9

黄山松地径材积模型评价

模型	模型公式	模型评价指标					结果排序
模型	模型公式	离差平方和 SSR	决定系数 R2	总相对误差 RS	相对误差平均值 REA	相对误差绝对值平均值 REAA	结果排序
模型1	V=a₀ $D 0 a 2$	1.7508	0.9734	-0.00659639	-0.07611337	0.14258586	4
模型2	V=a₀ $D 0 (a 2 + a 3 D 0)$	1.7145	0.9740	-0.00238670	-0.03801563	0.11262928	2
模型3	V=a₀+a₁ $D 02$	1.8745	0.9715	-0.00000598	0.04098985	0.81791990	6
模型4	V=a₀+a₁D₀+a₂ $D 02$	1.6976	0.9742	-0.00000758	0.09890090	0.20432288	5
模型5	V=a₀ $D 0 a 1 e a 2 / D 0$	1.6996	0.9742	-0.00054121	0.01451076	0.12458596	3
模型6	V=a₀ $D 0 a 1 e a 3 D 0$	1.7133	0.9740	-0.00239769	-0.03586457	0.11128792	1
模型7	V=a₀ $e (a 1 / D 0)$	1.9932	0.9706	0.01368410	2.63201590	2.69022521	7

表9

参考文献 23

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模型名称	模型参数
模型名称	a₀	a₁	a₂	a₃	a₄	a₅
迈耶式	0.05250157	-0.01138656	0.00037663	0.001082	0.00000287	-0.00375921
山本式	0.00013283	1.72818744	0.88183454
奥盖亚式	0.00032383	0.00001755
斯泊尔式	0.03341928	0.00003464
斯托特式	-0.04398034	0.00020073	0.00002162	0.00603349
孟宪宇式	0.00106277	0.00036025	0.00000066	-0.0032069	0.00003472
卡松式	0.00010106	1.79023285	0.88251053
松波尔式	0.00005155	0.5085017

模型名称	模型评价指标						结果排序
模型名称	离差平方和 SSR	决定系数 R²	总相对误差 RS	相对误差平均值 REA	相对误差绝对值平均值REAA	预估精度 p值	结果排序
迈耶式	0.4483	0.9932	0.00002368	0.00289264	0.06644051	99.78	2
山本式	0.4753	0.9929	-0.00397905	-0.04463595	0.07996995	99.78	1
奥盖亚式	0.5835	0.9911	0.00032133	-0.05289754	0.10801992	99.75	6
斯泊尔式	0.8018	0.9878	-0.00008691	-0.08863131	0.15629598	99.71	8
斯托特式	0.4905	0.9925	-0.00002789	-0.09876549	0.19790298	99.77	4
孟宪宇式	0.4568	0.9930	0.00213240	0.10753699	0.16377633	99.78	3
卡松式	0.4837	0.9927	-0.00477660	0.94349525	0.94349525	99.77	5
松波尔式	0.6951	0.9894	0.00869328	0.02838347	0.07019238	99.73	7

模型名称	模型参数
模型名称	a₀	a₁	a₂
科泊斯基-格尔哈特式	-0.03082468	0.00065128
迪赛科库-迈耶式	-0.00303885	0.00071464
覆赫纳德尔-克雷恩式	-0.00728874	-0.00238161	0.00070159
伯克霍特式	0.00032117	2.18829293
芦泽式	0.00063827
中岛广吉式	0.00026953	2.26347793	0.99739067

模型名称	模型评价指标					结果排序
模型名称	离差平方和 SSR	决定系数 R²	总相对误差 RS	相对误差平均值 REA	相对误差绝对值平均值 REAA	结果排序
科泊斯基-格尔哈特式	0.8208	0.9875	-0.00000435	0.02240499	0.33053429	6
迪赛科库-迈耶式	0.8048	0.9878	-0.00070195	-0.00750563	0.09765237	1
覆赫纳德尔-克雷恩式	0.8033	0.9878	0.00000239	0.05757491	0.32827498	5
伯克霍特式	0.8213	0.9875	-0.00459941	-0.06949952	0.12645392	3
芦泽式	0.9752	0.9852	-0.02172252	-0.11623455	0.14742902	4
中岛广吉式	0.8204	0.9875	-0.00412541	-0.06442798	0.12208884	2

河南黄山松立木材积模型研究

Study on Standing Volume Model of Pinus taiwanensisin in Henan

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径阶 /cm	株树 /株	异常值 /株	剩余株树 /株	建模样本 /株	检验样本 /株
5~7	42	2	40	29	11
7~9	58	1	57	41	16
9~11	66		66	47	19
11~13	43	3	40	29	11
13~15	42	2	40	29	11
15~17	75	6	69	50	19
17~19	49	2	47	34	13
19~21	70	1	69	50	19
21~23	78		78	56	22
23~25	74		74	53	21
25~27	102	1	101	73	28
27~29	60		60	43	17
29~31	71	2	69	50	19
31~33	64	1	63	45	18
33~35	60	2	58	42	16
35~37	66	1	65	47	18
37~39	40		40	29	11
39~41	42	2	40	29	11
合计	1102	26	1076	776	300

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