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利用经验-过程混合建模方法优化华山松过程模型的参数 被引量：4
1
作者 薛海连 田相林 曹田健 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期21-33,共13页
【目的】以基于碳平衡的过程模型CROBAS为例,提出一种结合经验模型与过程模型的混合建模方法,优化华山松过程模型CROBAS-PA的参数,探索在建模数据不足情况下预估复杂过程模型参数的有效途径。【方法】参数优化模型的目标函数设为过程模... 【目的】以基于碳平衡的过程模型CROBAS为例,提出一种结合经验模型与过程模型的混合建模方法,优化华山松过程模型CROBAS-PA的参数,探索在建模数据不足情况下预估复杂过程模型参数的有效途径。【方法】参数优化模型的目标函数设为过程模型CROBAS-PA与经验模型QUASSI 1.0在树高和生物量预测上的离差,优化模型的决策变量选取过程模型中10个随气候和树种调整的参数(树冠树叶分形维数、消光系数、比叶面积、最大光合速率、树叶衰老率、叶表面积密度、自然整枝参数、树枝边材率、树干边材衰老率和树枝边材衰老率),约束条件为过程模型参数的可行域。选用差分演化算法,采用Sobol一阶灵敏度和全局灵敏度系数进行参数敏感性分析与评估,利用平均误差(ME)、平均绝对误差(MAE)和平均相对误差(MRE)进行模型检验。【结果】经参数优化后的华山松过程模型CROBAS-PA的有效预测时间可达20年,树高和胸径预测值平均绝对误差分别小于1.03 m和1.19 cm,平均相对误差分别低于5.59%和2.59%。灵敏度分析显示,最大光合速率、比叶面积、消光系数、树冠树叶分形维数对树高和胸径的生长变化有明显影响,而叶表面积密度对胸径和树高的生长变化影响较小。【结论】经参数优化后的华山松过程模型CROBAS-PA可以较准确预测华山松的树高和胸径生长以及林木各器官中的碳分配,基于经验-过程混合建模方法在复杂过程模型参数预估中具有一定应用潜力。 展开更多
关键词 生物量 差分演化算法 参数预估 华山松 过程模型 林分生长
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秦岭林区天然次生林与人工林立地质量评价 被引量：47
2
作者 吴恒 党坤良 +4 位作者 田相林 孙帅超 陈书军 赵鹏祥 曹田健 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期78-88,共11页
【目的】以秦岭林区典型的松栎林带为例,采用临时样地、固定样地和解析木3套数据建立立地指数模型和立地形模型,比较天然次生林与人工林立地质量评价差异,为天然次生林立地质量评价提供科学依据和评价方法。【方法】首先对样地直径分布... 【目的】以秦岭林区典型的松栎林带为例,采用临时样地、固定样地和解析木3套数据建立立地指数模型和立地形模型,比较天然次生林与人工林立地质量评价差异,为天然次生林立地质量评价提供科学依据和评价方法。【方法】首先对样地直径分布进行SW正态性检验和株数积累分布曲线检验,论证天然次生林编制立地指数表的可行性;然后拟合优势树高生长方程,根据R2和标准估计误差选择各树种导向曲线模型;依据树高连年生长量曲线与平均生长量曲线相交且趋于平缓、树高变异系数趋于平稳确定基准年龄和基准胸径;分别采用相对优势高法、标准差调整法和变动系数调整法形成立地指数和立地形曲线簇,编制油松、华山松、锐齿栎和落叶松立地指数表和立地形表。运用卡方检验、落点检验和相关性检验分析不同树种立地指数表和立地形表精度差异,采用平均误差、平均绝对误差和平均相对误差比较通用地位级表与立地指数表、立地形表评价立地质量偏差。【结果】各树种卡方检验值均小于卡方检验临界值,符合精度要求。油松和落叶松立地指数卡方检验平均值低于立地形,锐齿栎立地指数卡方检验平均值高于立地形,华山松立地指数与立地形卡方检验平均值差异较小。卡方检验、落点检验和相关性检验综合分析结果表明,立地形适用于天然次生林立地质量评价,而立地指数适用于人工林。与通用地位级表的比较表明,地位级评价立地质量平均误差、平均绝对误差、平均相对误差大于立地指数和立地形,地位级评价落叶松人工林立地质量误差显著大于立地指数。【结论】编制的油松、落叶松立地指数表,华山松、锐齿栎立地形表满足立地质量评价精度要求,能够反映林区天然次生林和人工林立地质量差异,可用于林区立地质量评价和森林经营管理。同时如何解决次生林立地质量评价中混交和异龄的特点、建立更具普遍性的立地指数和立地形模型仍是一个值得深入研究的问题。 展开更多
关键词 立地质量评价 天然次生林 人工林 立地指数 立地形 秦岭
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油松幼树树高生长预测的不确定性贝叶斯分析 被引量：3
3
作者 王彬 田相林 曹田健 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期73-86,共14页
【目的】以秦岭松栎林地带性树种油松幼树为研究对象,构建幼树树高生长模型,分析模型预测的不确定性来源,明确模型参数对模型预测不确定性的贡献程度,为提高幼树树高生长建模的可靠性提供理论依据。【方法】收集秦岭松栎林中132株油松... 【目的】以秦岭松栎林地带性树种油松幼树为研究对象,构建幼树树高生长模型,分析模型预测的不确定性来源,明确模型参数对模型预测不确定性的贡献程度,为提高幼树树高生长建模的可靠性提供理论依据。【方法】收集秦岭松栎林中132株油松幼树连年生长量信息,构建油松幼树树高5年生长量贝叶斯预测模型,采用马尔可夫链蒙特卡洛抽样方法估计模型参数的联合后验分布,量化模型预测时模型预测误差的不确定性、输入变量(自变量测量误差)的不确定性和模型参数的不确定性。结合贝叶斯统计框架与Sobol全局敏感性分析技术,从贝叶斯参数后验分布空间中抽样,量化每个参数或参数组合传递给模型输出的不确定性,通过变异系数和贝叶斯95%可信区间宽度评价其对模型输出不确定性的贡献和影响。【结果】1)油松幼树树高5年生长量模拟中最大不确定性来源是模型预测误差的不确定性,占总体不确定性的51%;其次是模型参数的不确定性,占总体不确定性的43%;不确定性比例最小的是输入变量即自变量(树冠竞争因子、光截留)测量误差的不确定性,占总体不确定性的6%。模型总体预测的不确定性区间包含97%的观测点,可较准确覆盖模型中观测数据的随机误差。2)对油松幼树树高预测不确定性贡献最大的是控制树冠竞争因子的参数,占参数总体不确定性的64.87%;其次是控制立地因子(坡度)和光照因子(光截留)的参数,分别占参数总体不确定性的15.88%和10.02%;控制林木大小(树高)的参数,仅占参数总体不确定性的1.78%;其他参数贡献的不确定性低于1%。参数的相互作用除控制坡度和树冠竞争因子的参数外,其他参数的相互作用对模型输出不确定性的贡献均低于1%。3)贝叶斯MAP(最大后验概率)预测结果表明,油松幼树树高5年生长量与林分树冠竞争因子、光截留和坡度呈负相关,与当前树高呈正相关。结合参数的不确定性分析得出,参数不确定性越高,其控制的变量对模型预测结果的影响越不显著。【结论】油松幼树树高生长预测的不确定性来源复杂,贝叶斯统计框架与Sobol全局敏感性分析结合可量化和解释油松幼树树高生长预测中各种来源的不确定性,并精确到每个参数传递给模型预测不确定性的贡献。这种将不确定性量化分解的方法可为森林生态系统模拟中对数据和模型预测的变异进行量化、解释和模型改进提供新的参考依据。 展开更多
关键词 贝叶斯统计 全局敏感性 树高生长 不确定性量化 油松 幼树
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抚育间伐对桥山林区油松林乔木层碳储量的影响 被引量：12
4
作者 韩福利 田相林 +1 位作者 党坤良 曹田健 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2015年第4期184-191,共8页
本研究尝试利用生长过程表分析间伐对林分生长与收获的影响,探究抚育间伐后油松人工林碳储量的变化,为森林抚育经营和碳汇造林的理论和方法研究探索一条积极的思路。研究选取有5个间伐试验区组设计基础的陕北桥山林区油松人工林,结合生... 本研究尝试利用生长过程表分析间伐对林分生长与收获的影响,探究抚育间伐后油松人工林碳储量的变化,为森林抚育经营和碳汇造林的理论和方法研究探索一条积极的思路。研究选取有5个间伐试验区组设计基础的陕北桥山林区油松人工林,结合生长过程表,通过生物学模型链接,初步构建了综合林分生长、生物量和碳储量预估模型的人工林抚育间伐方案评估体系。结果表明,抚育间伐能明显促进林分生长并显著降低林分的枯损率,抚育间伐的影响效果在间伐后5~12a比前4a更为显著。在间伐后5~12a间,不同保留密度林分的初级生产力恢复到相似水平。抚育间伐后,林分碳储量的增长速度明显加快,但是由于间伐后林分密度的下降,对于单木和林分碳储量的影响并不相同。间伐林分的单木碳储量会明显高于未间伐林分,而间伐林分的乔木层碳储量在12a后仍低于未间伐林分。分别以蓄积、经济材和碳固存为目标,得到的最佳经营方案都不同。通过各方案收益的比较分析,可以得到最优方案以满足林分经营的多目标需求。 展开更多
关键词 抚育间伐 油松 林分 生长与收获 碳储量
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基于优势高模型分析多源数据对立地质量评价的影响 被引量：6
5
作者 郭小阳 吴恒 +3 位作者 田相林 韩福利 陈书军 曹田健 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期184-189,共6页
立地质量的准确评价是森林科学经营的前提,采用不同的数据类型拟合优势树高生长,建立立地指数模型和立地形模型,与其他立地质量评价模型进行对比分析。结果表明,临时或固定样地调查数据建立立地质量评价模型会导致幼龄林高估和成熟林低... 立地质量的准确评价是森林科学经营的前提,采用不同的数据类型拟合优势树高生长,建立立地指数模型和立地形模型,与其他立地质量评价模型进行对比分析。结果表明,临时或固定样地调查数据建立立地质量评价模型会导致幼龄林高估和成熟林低估,解析木数据无法解释优势木早期受到的压迫和干扰;采用多源数据建立立地质量评价模型能有效降低系统性误差,拟合优势树高生长决定系数从大到小依次是解析木数据、固定样地数据、多源数据和临时样地数据;相较于其他立地质量评价模型,多源数据立地质量评价模型能更准确反映优势树高生长规律,且能有效降低立地质量评价误差;基于多林区不同数据类型建立的立地质量评价模型具有更好的普适性和外推效能。 展开更多
关键词 立地质量 多源数据 评价误差 秦岭
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多源数据对林分动态预测的影响及不确定性分析 被引量：2
6
作者 田相林 廖梓延 +3 位作者 孙帅超 薛海连 王彬 曹田健 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期51-66,共16页
【目的】比较多源数据对林分动态预测的影响,分析模型参数与预测不确定性的变化规律,从准确性和可靠性角度对模型进行评估,获取改进模型的数据需求,为森林调查中的数据收集策略提供建议。【方法】收集秦岭油松林3期调查(1990、2005和201... 【目的】比较多源数据对林分动态预测的影响,分析模型参数与预测不确定性的变化规律,从准确性和可靠性角度对模型进行评估,获取改进模型的数据需求,为森林调查中的数据收集策略提供建议。【方法】收集秦岭油松林3期调查(1990、2005和2012年)和4种信息类型(临时样地、固定样地、解析木和多源数据)建模数据,设计一组数据信息要求较低的可变密度全林模型,基于贝叶斯信息动态融合框架,分析传统森林调查数据与生长收获模型的关系。利用MCMC抽样技术获得的参数联合后验分布对森林动态模拟的不确定性进行量化:一方面比较相同类型的多期森林调查数据不断对模型进行训练后,模型在参数与预测中的概率分布变化过程;另一方面比较分别采用4种数据类型对模型预测产生的影响。数据与模型更新循环过程以先验信息和后验信息不断相互转化的方法实现,即前一次拟合得到的参数联合后验分布作为下一期数据加入时的先验。不同数据类型整合根据数据自身抽样和观测误差所设计的独立似然结构实现。为避免粗糙数据或异常值对模型产生的影响,描述误差分布的似然函数采用重尾正态分布。观测误差的异方差特性通过迭代中自动调整似然函数的方差控制。【结果】随着新一期调查数据加入,模型参数的边际或联合分布不断发生变化,但概率分布峰度总是逐渐升高,即参数不确定性逐步下降,从而降低林分预测的不确定性。与基于1990年调查数据的模型相比,经过2005和2012年数据校正后模型在成过熟林阶段的不确定性下降最为明显,同时树高生长极大值的参数也更高。不同数据类型在模型预测中的差异反映出不同调查方法本身的缺陷和优势,解析木数据倾向于在成过熟林阶段预测出更高的树高生长;固定样地和临时样地数据在林分平均高和平均胸径模拟中表现相似,但由于抽样方法和数据量等因素区别,导致其在林分断面积模拟中呈现明显差异。基于循环更新或多源数据的模型呈现出最稳定的预测结果。【结论】在生长收获模型构建中,不同类型森林调查数据会产生不同预测结果,不同数据信息特性也会对预测的不确定性产生规律性影响。以概率分布呈现信息的贝叶斯方法,既可反映模型的精准程度,又能解释数据信息中存在的缺陷。本研究以全林模型更新为例,展示了该方法不断循环、更新、融合的数据-模型逻辑框架,是架构生长收获模型与数据桥梁的有力工具。 展开更多
关键词 贝叶斯分析 生长收获 模型更新 多源数据 不确定性量化
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秦岭林区红桦天然林直径分布建模与差异分析
7
作者 牛永红 孙帅超 +2 位作者 黄宏超 陈书军 曹田健 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2023年第6期153-161,共9页
林分直径分布是研究林分结构的基础。根据秦岭火地塘、旬阳坝、黄柏塬3个林区181块红桦天然次生林样地数据,采用三参数Weibull概率密度函数构建秦岭红桦天然次生林直径分布模型,并对矩估计法和混合估计法2种参数预估方法,以及极大似然... 林分直径分布是研究林分结构的基础。根据秦岭火地塘、旬阳坝、黄柏塬3个林区181块红桦天然次生林样地数据,采用三参数Weibull概率密度函数构建秦岭红桦天然次生林直径分布模型,并对矩估计法和混合估计法2种参数预估方法,以及极大似然估计法(MLE)、累积分布函数法(CDF)和修正的累积分布函数法(MCDF)3种模型拟合方法进行比较评价。在此基础上,进一步探究影响红桦天然林直径分布差异的主要因素。结果表明,混合估计法在预测模型参数上优于矩估计法,CDF拟合的直径分布模型精度表现优于MLE和MCDF。平均直径和林分密度对秦岭林区红桦直径分布影响显著。平均直径越大,林分密度越小的红桦林分直径结构越接近正态分布,呈倒钟形;平均直径越小,林分密度越大的红桦林分直径结构呈右偏或倒J形分布。研究结果证明了秦岭林区红桦天然林采用混合估计法预测参数并结合CDF进行拟合的直径分布模型估计效果最好。 展开更多
关键词 红桦 次生林 直径结构 WEIBULL分布 参数回收法
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松栎林天然更新模拟与不确定性分析 被引量：3
8
作者 王彬 田相林 +3 位作者 廖梓延 王志涛 耿生莲 曹田健 《应用生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期4004-4016,共13页
森林天然更新的复杂性和不确定性是森林生态系统动态预测中的关键问题。本研究引入贝叶斯技术和全局敏感性分析,构建基于竞争、气候和地形3类因子的秦岭松栎林天然更新模型。备选模型形式以泊松(Poisson)模型、负二项(negative binomial... 森林天然更新的复杂性和不确定性是森林生态系统动态预测中的关键问题。本研究引入贝叶斯技术和全局敏感性分析,构建基于竞争、气候和地形3类因子的秦岭松栎林天然更新模型。备选模型形式以泊松(Poisson)模型、负二项(negative binomial,NB)模型、零膨胀泊松(zero-inflated Poisson,ZIP)模型和零膨胀负二项(zero-inflated negative binomial,ZINB)模型为基础。同时,根据模型参数传递的不确定性量化分析结果,阐释影响森林更新小概率事件的主导因子。结果表明:ZINB模型在油松和锐齿栎更新模拟中均优于其他模型。林分总断面积、光截留、坡位和生长季最低温是影响松栎林中油松天然更新的最关键因子;而林分总断面积、坡向与海拔的组合、年均温和最热季节降水量则是影响松栎林中锐齿栎天然更新的关键因子。油松更新模拟中,各类因子对模型输出的不确定性贡献率从小到大依次为:竞争因子(25%)<气候因子(29%)<地形因子(46%);锐齿栎更新模拟中为:气候因子(12%)<竞争因子(24%)<地形因子(64%)。油松天然更新数量对生长季最低温和最干季节降水量为正响应,对最干季节均温为负响应;锐齿栎天然更新数量对年均温、生长季最低温和最热季节降水量为正响应,对最干季节均温为负响应。基于贝叶斯技术的ZINB模型可以量化森林更新的影响因子,并解释参数传递的不确定性,是预测森林天然更新的有力工具。 展开更多
关键词 气候敏感性 贝叶斯技术 不确定性 天然更新 油松 锐齿栎
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