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历史学毕业论文

龙虎山林场青?剐鼐妒鞲吣P脱芯?

摘要:【摘要】:在湖南龙虎山林场,选择具有代表性的样地测量青?剐鼐丁⑹鞲撸?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=1.814D0.644 。 下载论
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  【摘要】:在湖南龙虎山林场,选择具有代表性的样地测量青?剐鼐丁⑹鞲撸?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=1.814D0.644 。
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  【关键词】:青?梗恍鼐妒鞲吣P?
  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?故窍敢肚喔裕?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?剐鼐妒鞲吣P停?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?咕?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?梗?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?够旖涣值姆植甲纯觯?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?怪鹨徊饬啃鼐逗褪鞲摺=?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?剐鼐妒鞲咔?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。得出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=0.919、?缒P?R=0.919、线性模型R=0.891、指数模型R=0.804、Logistic模型R=0.804。其次为对数函数R =0.896、Logistic函数R =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=Logistics>幂
  5个模型的F统计量的大小顺序为:幂>对数>线性>指数=Logistics
  5个模型的决定系数(R方)的大小顺序为:幂=对数>线性>指数=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?剐鼐妒鞲咔?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?剐鼐妒鞲吣P徒?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?剐鼐妒鞲叩淖钣拍P臀?幂函数模型,即H=1.814D0.644 。
  由于本文选取的是混交林中的青?梗?纯林种的青?剐鼐妒鞲吣P托杞?一步验证。
  参考文献:
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  [6]骆期邦,曾伟生,贺东北.林业数表模型一理论、方法与实践[M ].长沙:湖南科学出版社,2001.
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