Changes in the crown angulation and dental arch widths after nonextraction orthodontic treatment: Model analysis of mild crowding with high canines 被引量：1

1

作者 Morio Masunaga Hiroshi Ueda Kazuo Tanne 《Open Journal of Stomatology》 2012年第3期188-194,共7页

This study was undertaken to examine which factors contributed to the correction of crowding in two patients who underwent nonextraction orthodontic treatment. A study model analysis was conducted to determine the eff... This study was undertaken to examine which factors contributed to the correction of crowding in two patients who underwent nonextraction orthodontic treatment. A study model analysis was conducted to determine the effects of the orthodontic treatment for crowding with high canines on crown angulation and dental arch width in two patients. The results showed that the crown angulation was significantly increased, indicating distal tipping in the maxillary dental arch. This tendency was most commonly observed in the premolars among the lateral teeth. With respect to the dental arch width, the largest change was evident in the first molar and first premolar regions in cases 1 and 2, respectively. On the basis of these results, up-righting of mesially tipped lateral teeth and expansion of narrow dental arches could prove to be the keys to the success of space regaining or correction of high canines and mild crowding. 展开更多

关键词 CROWDING HIGH CANINE crown Angulation Dental Arch width model Analysis

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基于广义加性模型的落叶松树冠半径模型研建 被引量：1

2

作者 姜佟燃 燕云飞 姜立春 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第3期73-82,共10页

【目的】利用广义加性模型理论构建落叶松树冠半径模型,并与聚合法构建的可加性树冠半径模型进行预测精度对比,以期为落叶松树冠半径和冠幅预测提供理论依据和实际指导。【方法】以黑龙江省大兴安岭68块天然林样地3 444株落叶松为研究对... 【目的】利用广义加性模型理论构建落叶松树冠半径模型,并与聚合法构建的可加性树冠半径模型进行预测精度对比,以期为落叶松树冠半径和冠幅预测提供理论依据和实际指导。【方法】以黑龙江省大兴安岭68块天然林样地3 444株落叶松为研究对象,从8个冠幅-胸径基础模型拟合结果中,分别选择赤池信息量准则和贝叶斯信息准则最小的模型作为各树冠半径的基础模型。在最优基础模型中引入单木和林分因子,构建广义模型。基于构建的广义模型,分别采用聚合法和广义加性模型理论构建树冠半径相容性模型系统。【结果】(1)基础模型拟合结果表明:不同方向树冠半径的最优基础模型存在差异。(2)在不同方向树冠半径的基础模型中,分别引入枝下高、每公顷断面积和林分平均胸径等变量,这些变量均能提高模型的拟合效果。在此基础上,构建了包含单木尺寸和竞争变量的各方向树冠半径的广义模型。(3)基于聚合法和广义加性模型构建的树冠半径和冠幅相容性模型系统综合对比表明:广义加性模型表现出较好的拟合效果和预测精度,树冠半径和冠幅的预测均优于聚合法模型。【结论】落叶松各树冠半径表现出不同的生长趋势。在落叶松树冠半径模型中,广义加性模型预测精度优于聚合法。广义加性模型不但对模型假设要求不严,还简化了预测变量和响应变量之间的选择过程。因此,从模型假设和应用便利性角度,推荐广义加性模型预测该区域落叶松树冠半径和冠幅。 展开更多

关键词 落叶松 冠幅 树冠半径 聚合法 可加性模型

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基于BLS数据的人工红松冠幅预测模型构建 被引量：1

3

作者 康义龙 贾炜玮 +2 位作者 王帆 刘奇峰 朱万才 《农业工程学报》 北大核心 2025年第3期179-186,共8页

为预测人工红松冠幅,该研究利用背包式激光雷达(backpack laser scanning,BLS)提取各单木因子并构建人工红松冠幅预测模型。结果表明:BLS点云数据与实测数据平均匹配率达到98.5%,显示出较高的准确度。点云数据与实测胸径的RMSE均值为0.9... 为预测人工红松冠幅,该研究利用背包式激光雷达(backpack laser scanning,BLS)提取各单木因子并构建人工红松冠幅预测模型。结果表明:BLS点云数据与实测数据平均匹配率达到98.5%,显示出较高的准确度。点云数据与实测胸径的RMSE均值为0.924,R^(2)均在0.9以上,表现出较强的相关性;与实测树高的RMSE均值为2.067,R^(2)均在0.650以上,相关性较弱;与实测树冠的RMSE均值为0.376,R^(2)均在0.8以上,相关性较强。在模型拟合方面,二次型函数的基础模型拟合和预估效果最好(R_(a)^(2)=0.528,RMSE=0.718,MAE=0.580,MAPE=0.157),引入林分平均胸径、高径比和每公顷大于对象木断面积之和能够显著提升模型拟合检验精度。考虑样地作为随机效应的混合效应模型预测效果最好(R_(a)^(2)=0.655,RMSE=0.620,MAE=0.484,MAPE=0.130)。综上所述,结合BLS点云数据与测量数据构建冠幅预测模型具有一定的可行性,可以利用BLS辅助林业调查。 展开更多

关键词 激光雷达 点云 红松 冠幅 非线性混合效应模型

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基于竞争指数的马尾松冠幅模型构建

4

作者 谭茜 谭伟 +2 位作者 田昕 梅本清 樊隆高 《中南林业科技大学学报》 北大核心 2025年第9期71-81,105,共12页

【目的】分析林木竞争与马尾松冠幅的相关关系,构建含竞争指数的马尾松冠幅广义模型、广义可加模型和非线性混合效应模型,对比分析不同模型的拟合效果,选出最优的马尾松冠幅预测模型,为更全面地表达马尾松树冠特征以及科学经营和管理马... 【目的】分析林木竞争与马尾松冠幅的相关关系,构建含竞争指数的马尾松冠幅广义模型、广义可加模型和非线性混合效应模型,对比分析不同模型的拟合效果,选出最优的马尾松冠幅预测模型,为更全面地表达马尾松树冠特征以及科学经营和管理马尾松人工林提供理论依据。【方法】以贵州省开阳县楠木渡镇的2259株马尾松为研究对象,利用八邻域平移法消除边缘效应,采用Voronoi图确定竞争单元。采用Pearson相关性分析法,结合Hegyi竞争指数(CI1)、以大小比数为权重的交角竞争指数(CI2)、综合竞争指数(CI3),分析竞争与马尾松冠幅的相关关系。对冠幅基础模型进行扩展,构建含上述3种竞争指数的广义模型、广义可加模型和非线性混合效应模型,对比模型的拟合精度,分析竞争指数对模型的影响,同时采用十折交叉验证对模型的预测能力进行检验。【结果】1)3种竞争指数均与马尾松冠幅呈极显著的负相关关系(P<0.001);3种竞争指数之间都呈极显著的正相关关系(P<0.001),其中CI1与CI3的相关性更强。2)在基础模型的拟合中,Logistic模型拟合精度最高(R2为0.6105,RMSE为0.7429 m,MAE为0.5851 m,AIC为5075.895),选定其为最优基础模型。3)不管是加入竞争指数之前还是之后,模型的拟合精度从高到低都依次为非线性混合效应模型、广义可加模型、广义模型。4)添加竞争指数能提高3种模型的精度,广义模型和广义可加模型中都是添加CI3时模型效果最佳,非线性混合效应模型中则是添加CI1时模型效果最佳且优于其他模型。【结论】竞争效应对冠幅的生长具有明显的抑制作用。协变量、随机效应以及竞争指数的加入能提高马尾松冠幅模型的预测精度,但不同竞争指数在不同模型中表现能力不同。包含CI1的非线性混合效应模型相较于其余3种模型具有更好的预测能力,是最优的马尾松冠幅预测模型。 展开更多

关键词 马尾松 冠幅模型 竞争指数 非线性混合效应模型 广义可加模型

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长白落叶松人工林单木最大冠幅模型及应用

5

作者 张薇 陈冠谋 董灵波 《应用生态学报》 北大核心 2025年第8期2270-2278,共9页

本研究以东北林业大学帽儿山实验林场55块长白落叶松人工林固定样地调查数据为基础,采用均值±标准差法将林分密度指数(SDI)划分为3个等级,即SDI Ⅰ∈(0,695]、SDI Ⅱ∈(695,1027]、SDI Ⅲ∈(1027,∞]株·hm^(-2);以Logistic方... 本研究以东北林业大学帽儿山实验林场55块长白落叶松人工林固定样地调查数据为基础,采用均值±标准差法将林分密度指数(SDI)划分为3个等级,即SDI Ⅰ∈(0,695]、SDI Ⅱ∈(695,1027]、SDI Ⅲ∈(1027,∞]株·hm^(-2);以Logistic方程为基础,耦合哑变量和分位数回归构建不同SDI等级下的3个分位点处(0.90、0.95和0.99)的单木最大冠幅预测模型,进而采用树冠投影面积法编制不同SDI等级下的林分经营密度数表,探讨林分密度对蓄积量和碳储量的影响。结果表明:不同SDI的单木最大冠幅模型具有显著差异,且均以0.90分位点能够更好地模拟单木最大冠幅;独立样本检验表明,与Logistic基础模型相比,单木哑变量分位数最大冠幅模型的R_(adj)^(2)可显著提高0.20,而均方根误差显著降低0.15 m。基于建立的单木哑变量分位数最大冠幅模型和树冠投影面积法,编制出了不同SDI等级下的林分经营密度数表;当培育目标直径为30 cm时,与SDI Ⅰ相比,不区分SDI等级时相应的林分蓄积量和碳储量分别被高估26.16 m^(3)·hm^(-2)和10.10 t C·hm^(-2);与SDI Ⅱ相比,其同样被高估15.99 m^(3)·hm^(-2)和6.12 t C·hm^(-2);但与SDI Ⅲ相比,其被显著低估85.13 m^(3)·hm^(-2)和33.04 t C·hm^(-2),表明忽略SDI等级差异会系统性高估低密度林分的碳汇能力,同时低估高密度林分的实际贡献。因此,按SDI等级开展林分密度调控,有利于实现该地区长白落叶松人工林质量的精准提升。 展开更多

关键词 长白落叶松 分位数回归 冠幅模型 林分经营密度数表

原文传递

应用机器学习进行增量学习构建杉木冠幅预测模型

6

作者 邱晓蕾 谢运鸿 +3 位作者 梁瑞婷 朱兆廷 周钰琪 孙玉军 《东北林业大学学报》 北大核心 2025年第12期48-60,共13页

以杉木(Cunninghamia lanceolata)为研究对象,以福建省三明市将乐国有林场不同样地(20 m×20 m、20 m×30 m、30 m×30 m)、不同林龄(中龄、近成熟、成熟林)的30块杉木人工林纯林样地(2019年15块、2023年15块)复测数据为数... 以杉木(Cunninghamia lanceolata)为研究对象,以福建省三明市将乐国有林场不同样地(20 m×20 m、20 m×30 m、30 m×30 m)、不同林龄(中龄、近成熟、成熟林)的30块杉木人工林纯林样地(2019年15块、2023年15块)复测数据为数据源(对样地内胸径大于5 cm的乔木进行每木检尺,测量4个方向冠幅并计算累计和的1/2作为单木冠幅),分别使用传统回归模型和4种机器学习模型[(随机森林(RF)、极限梯度提升(XGBoost)、轻量级梯度提升(LightGBM)、随机梯度下降回归(SGDRegressor)]构建冠幅批量学习预测模型,对冠幅进行预测;在机器学习的基础上,用同样数据划分为两期进行增量学习建模,进一步对模型预测精度进行对比;采用决定系数(R^(2))、均方根误差(E_(RMS))、平均绝对误差(E_(MA)),对模型的预测精度进行评价,比较传统模型与机器学习模型、机器学习模型的批量学习、机器学习模型的增量学习之间的拟合效果。结果表明:传统模型时,无截距的幂函数模型拟合效果最优,通过添加变量再参数化,模型精度(R^(2))提高至0.410;4种机器学习模型对冠幅的预测精度,由大到小依次为极限梯度提升(R^(2)为0.483)、轻量级梯度提升(R ^(2)为0.478)、随机森林(R^(2)为0.454)、随机梯度下降回归(R^(2)为0.372)。运用增量学习进行建模后,模型精度均显著提升,R^(2)分别提高至0.586、0.539、0.476、0.452;4种模型增量学习后的运行时间,比批量学习分别降低了15.62、62.78、43.11、17.38 s。与传统模型和机器学习的批量学习方法相比,依据机器学习的增量学习取得了较优的预测效果,在提升模型精度方面展现出显著优势;在一定程度上缩短了建模时间,该方法为优化杉木冠幅预测模型提供了新的思路和方向。 展开更多

关键词 杉木 冠幅预测模型 增量学习 集成学习

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基于MCMC算法的福建闽北杉木单木冠幅模型研究

7

作者 杨自鑫 谢运鸿 孙玉军 《林业科学研究》 北大核心 2025年第4期175-186,共12页

[目的]建立针对杉木人工林的单木冠幅模型,增强对杉木冠幅大小的预测准确性,并为杉木人工林的专业管理提供理论支持和依据。[方法]本研究以福建省将乐国有林场29块样地共计2005株杉木为研究对象,构建基于多种算法的杉木单木冠幅模型进... [目的]建立针对杉木人工林的单木冠幅模型,增强对杉木冠幅大小的预测准确性,并为杉木人工林的专业管理提供理论支持和依据。[方法]本研究以福建省将乐国有林场29块样地共计2005株杉木为研究对象,构建基于多种算法的杉木单木冠幅模型进行对比。从11种常用的冠幅—胸径模型中筛选出最优的逻辑斯蒂模型作为基础模型,在基础模型中添加树高、林分密度和基尼系数(Gini)等单木和林分因子作为协变量参与建模,得到广义冠幅模型,然后添加样地随机效应构建非线性混合效应模型;采用随机森林和支持向量机等随机森林算法构建杉木冠幅模型,并采用贝叶斯优化模型的超参数优化模型,得到最优超参数代入建模。采用十折交叉验证方法,以调整后的决定系数(R_(adj)^(2))和剩余均方根误差(RMSE)模型评价指标对各模型的预测效果进行评价。为进一步提高2种机器学习算法的预测精度,采用马尔可夫链蒙特卡罗算法(MCMC算法)联合随机森林与支持向量机建模,并对比基础MCMC算法与高级Stan算法在预测冠幅方面的表现。[结果]结果表明,添加样地随机效应的非线性混合效应模型预测精度高于广义模型,R_(adj)^(2)提升0.1070,RMSE下降0.0577,运用随机森林和支持向量机算法构建的冠幅模型展现出相似的预测性能,采用MCMC方法联合RF和SVM建模,MCMC链得到较好收敛,相较于基础MCMC算法,高级Stan算法各参数间自相关性显著降低,且预测精度得到提高,R_(adj)^(2)由0.6326提升至0.8495。[结论]本研究提出的基于MCMC算法和机器学习的方法有效提升了冠幅预测精度,对福建闽北现有冠幅模型的改进和应用提供了理论参考。 展开更多

关键词 冠幅 GINI系数 混合效应模型 机器学习算法 MCMC算法

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辽东山区大孤家林场日本落叶松不同方向冠幅预估模型研建

8

作者 战金伟 《辽宁林业科技》 2025年第4期1-7,共7页

冠幅是反映单株树木生长活力的重要指标,与树木的生长发育有着非常密切的关系。以大孤家林场5~30 a的日本落叶松人工林为研究对象,基于27块固定样地每木检尺的数据,测量了固定样地内所有树木东、西、南、北四个方向的冠幅及单木胸径和... 冠幅是反映单株树木生长活力的重要指标,与树木的生长发育有着非常密切的关系。以大孤家林场5~30 a的日本落叶松人工林为研究对象,基于27块固定样地每木检尺的数据,测量了固定样地内所有树木东、西、南、北四个方向的冠幅及单木胸径和树高。以线性函数、幂函数、指数函数、单分子式、豪斯费尔德Ⅰ型、复合型、生长型为备选模型,构建了耦合林木及林分因子的东、西、南、北四个方向的冠幅预估模型。结果表明:幂函数是模拟辽东山区四个方向冠幅的最优基础模型,高径比和林分断面积进一步加入到模型中,最终冠幅模型的表达式为CR=a_(1)·DBH^(a_(2)+a_(21)·BA+a_(22)·HDR),东、西、南、北四个方向冠幅模型的Ra2分别为0.575,0.575,0.642和0.601。构建4个方向的冠幅混合效应模型拟合优度均显著提升,残差分布范围较基础模型有所改善。总体上,构建的辽东山区日本落叶松四个方向的冠幅模型具有很好的应用价值,能够为辽东山区森林可持续经营奠定重要基础。 展开更多

关键词 辽东山区 日本落叶松 冠幅模型 混合效应

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慈竹单株竹秆材积模型的构建

9

作者 王晓晓 李扬 +2 位作者 刘淼 蔡春菊 范少辉 《森林与环境学报》 北大核心 2025年第5期536-545,共10页

采用典型抽样调查法,对四川省慈竹林的12个典型县(区)的72块样地进行调查,共采集了215株慈竹单株样本。在精准测定慈竹竹秆材积的基础上,基于传统建模因子胸径(D_(1.3))、竹高(h),引入新的建模因子胸高竹节长(L)、地径(D_(0))、形率(q_(... 采用典型抽样调查法,对四川省慈竹林的12个典型县(区)的72块样地进行调查,共采集了215株慈竹单株样本。在精准测定慈竹竹秆材积的基础上,基于传统建模因子胸径(D_(1.3))、竹高(h),引入新的建模因子胸高竹节长(L)、地径(D_(0))、形率(q_(a),q_(b))、冠幅(C_(W))、冠长(C_(L)),构建筛选最优材积模型。结果表明:构建模型(M_1~M_(14))的决定系数均大于0.900,模型拟合良好,表现出优良的泛化能力;以胸径、竹高和3/4处胸高形率构建的三元材积模型M_(10)[V=0.049D_(1.3)^(1.760)h^(0.639)q_(b(3/4))^(0.176)],是最优材积模型,其调整后的决定系数为0.970,且平均绝对误差和赤池信息准则等均优于传统材积模型;模型M_1和模型M_2易于测量,可显著提升调查工作效率;其余模型可以依据现实需求进行选取。 展开更多

关键词 慈竹 材积模型 胸高竹节长 形率 冠幅 四川省

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基于混合效应的杉木人工林冠幅模型 被引量：8

10

作者 钟思琪 宁金魁 +3 位作者 黄锦程 陈鼎泸 欧阳勋志 臧颢 《森林与环境学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期127-135,共9页

构建杉木(Cunninghamia lanceolata)人工林单木冠幅模型,可以提高杉木冠幅的预测精度,并为杉木人工林的科学经营提供参考依据。以杉木为研究对象,基于江西省崇义县杉木人工林57个样地的7198株单木数据,对基础模型进行扩展,并构建含林分... 构建杉木(Cunninghamia lanceolata)人工林单木冠幅模型,可以提高杉木冠幅的预测精度,并为杉木人工林的科学经营提供参考依据。以杉木为研究对象,基于江西省崇义县杉木人工林57个样地的7198株单木数据,对基础模型进行扩展,并构建含林分因子和单木因子的冠幅非线性混合效应模型;采用十折交叉验证方法,以调整后的决定系数(R_(adj)^(2))、均方根误差(E_(RMS))和平均绝对误差(E_(MA))模型评价指标对各模型的预测效果进行评价。结果表明:(1)备选模型中,Logistic模型的预测效果最佳。(2)除胸径以外,有6个指标对冠幅有显著影响(P<0.05)。6个指标分别是地位指数、林龄、基尼系数(Gini系数)、林分密度指数、枝下高和大于对象木的断面积之和。添加协变量构建的广义模型较基础模型更优,R_(adj)^(2)增加了28.53%,E_(RMS)和E_(MA)分别下降了17.80%和15.72%。(3)考虑样地水平随机效应的混合效应模型优于广义模型,R_(adj)^(2)增加了27.86%,E_(RMS)和E_(MA)分别降低了35.73%和51.87%。协变量和随机效应的加入能有效提高冠幅模型的预测精度,且反映林木大小多样性的Gini系数在冠幅模拟中表现较好,值得进一步探讨该类指标在其他类型人工林模拟中的应用。 展开更多

关键词 杉木 冠幅模型 非线性混合效应模型 基尼系数 林木大小多样性

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基于竞争与立地效应的湖南栎类天然林冠幅模型 被引量：1

11

作者 杨浩 何海梅 +3 位作者 黄朗 游文彪 汤维 朱光玉 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期92-101,155,共11页

【目的】分析立地因子和竞争因子对冠幅生长的影响,构建含立地因子和竞争因子的混合效应湖南栎类天然林冠幅预测模型,为栎类天然林科学经营决策提供理论依据。【方法】以51块湖南栎类天然林样地的1 429株栎类林木为研究对象,筛选对冠幅... 【目的】分析立地因子和竞争因子对冠幅生长的影响,构建含立地因子和竞争因子的混合效应湖南栎类天然林冠幅预测模型,为栎类天然林科学经营决策提供理论依据。【方法】以51块湖南栎类天然林样地的1 429株栎类林木为研究对象,筛选对冠幅影响显著的因子,将显著性因子按照标准分级、组合,构成竞争类型和立地类型;从10个基础模型中筛选出最优模型;应用k-means聚类方法将初始竞争类型聚类成竞争类型组;将立地类型和竞争类型组作为随机效应加入最优模型,构建含竞争和立地效应的湖南栎类天然林冠幅模型。【结果】对冠幅影响显著的因子包括海拔、坡度、坡位、坡向、土壤类型、相对断面积(R_(S))、简单竞争指数(C_(LH))和大于对象木断面积之和(B_(AL)),立地因子显著性顺序为海拔>坡度>坡向>坡位>土壤类型,竞争因子中R_(S)与冠幅呈正相关,而C_(LH)、B_(AL)与冠幅呈负相关;最优基础模型为异速生长模型(有截距),R^(2)为0.534 8;将筛选的3个竞争因子按照标准分级、组合构成竞争类型,加入基础模型构建含竞争类型的混合效应模型,R^(2)升至0.583 5;应用k-means聚类将初始竞争类型聚类成17个竞争类型组,作为随机效应加入基础模型,R^(2)升至0.749 2;将立地类型作为随机效应再加入模型,构建基于竞争和立地混合效应的冠幅模型,R^(2)升至0.841 6,相对基础模型提升了57.36%。【结论】含竞争因子和立地因子的湖南栎类天然林冠幅模型具有较好的拟合效果及预测精度。因此,本研究所构建的冠幅模型可以很好地预测湖南栎类天然林的冠幅,可为研究栎类天然林生长、经营管理以及更新森林资源调查数据库提供支持。 展开更多

关键词 冠幅模型 栎类天然林 混合效应 立地因子 竞争因子

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天然次生白桦单木冠幅预测模型研究 被引量：3

12

作者 高畅 王帆 《西南林业大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2024年第5期129-135,共7页

以黑龙江省哈尔滨市依兰县丹清河实验林场30块天然次生白桦林样地的1844棵白桦为研究对象,从常用的10个冠幅基础预测模型中选择白桦的最优模型,通过分析单木因子与冠幅的相关性对模型进行再参数化,引入样地水平的随机效应构建天然次生... 以黑龙江省哈尔滨市依兰县丹清河实验林场30块天然次生白桦林样地的1844棵白桦为研究对象,从常用的10个冠幅基础预测模型中选择白桦的最优模型,通过分析单木因子与冠幅的相关性对模型进行再参数化,引入样地水平的随机效应构建天然次生白桦冠幅的混合效应模型。结果表明:Logistic模型最适宜描述白桦的冠幅变化,引入枝下高、高径比和树冠率可以改进模型的预测精度。引入样地水平的随机效应改善了数据的异方差问题,再次提高了冠幅的预测精度。因此,建议在实际生产中采用非线性混合效应模型对天然次生白桦的冠幅进行预测,从而提高冠幅预测的准确率,为合理经营天然次生白桦提供更加科学有效的理论支持。 展开更多

关键词 天然次生林 白桦 冠幅模型 混合效应模型

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不同生境梭梭冠幅预测模型研究 被引量：1

13

作者 董玲萍 胡晓静 杨文乐 《森林工程》 北大核心 2024年第4期1-10,共10页

冠幅是反映沙漠植被生长情况的重要变量,通过对不同生境沙漠植物冠幅预测,可为沙漠植被的科学经营提供参考。以古尔班通古特沙漠建群种梭梭为研究对象,选取常用的6种回归模型(M1、M2、M3、M4、M5、M6),以树高和地径为调查因子,建立高地... 冠幅是反映沙漠植被生长情况的重要变量,通过对不同生境沙漠植物冠幅预测,可为沙漠植被的科学经营提供参考。以古尔班通古特沙漠建群种梭梭为研究对象,选取常用的6种回归模型(M1、M2、M3、M4、M5、M6),以树高和地径为调查因子,建立高地、缓坡和平地不同生境中的梭梭冠幅模型。通过Origin和Anaconda软件对模型进行回归分析,根据4个拟合精度标准,决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE),选取最优模型。模型拟合结果表明,在树高-冠幅和地径-冠幅模型中,6种回归模型的R2均大于0.5,模型拟合效果较好。3种生境下(高地、缓地、平地)树高-冠幅和地径-冠幅均以M5(三次多项式)为最优模型。6个模型都具有统计学意义(Sig.<0.001),对古尔班通古特沙漠梭梭冠幅的预测具有重要的参考价值,为维护该地区生态和植被恢复提供一定的科学依据。 展开更多

关键词 梭梭 树高 地径 冠幅 预测模型

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马占相思优势木择伐对林下灌木多样性的影响 被引量：1

14

作者 杨佳 彭文成 +2 位作者 廖立国 王如 段左俊 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期18-27,共10页

【目的】择伐是促进林下灌木生长与更新的有效手段,分析马占相思优势木择伐对林下灌木多样性影响效果与范围,构建影响范围预估模型,对制定科学合理的马占相思林择伐技术具有重要指导意义。【方法】以海南省南崖林场76株马占相思优势木... 【目的】择伐是促进林下灌木生长与更新的有效手段,分析马占相思优势木择伐对林下灌木多样性影响效果与范围,构建影响范围预估模型,对制定科学合理的马占相思林择伐技术具有重要指导意义。【方法】以海南省南崖林场76株马占相思优势木为研究对象,开展优势木择伐试验(监测年限为2014—2021年)。通过设置不同样圆大小(0.6倍冠幅、0.8倍冠幅、1.0倍冠幅、1.2倍冠幅、1.4倍冠幅)的优势木影响半径,比较与确定马占相思优势木的最大影响范围,分析不同恢复年限对林下灌木多样性的影响,构建马占相思优势木的影响范围预估模型。【结果】马占相思优势木影响灌木Shannon指数和Pielou指数的最大影响范围分别为1.0倍实测冠幅和1.2倍实测冠幅;马占相思优势木择伐能显著提高林下灌木多样性(P<0.05),通常灌木Shannon指数和Pielou指数在择伐后的5年内显著增加(P<0.05),5年以后的增幅不明显(P>0.05);影响灌木Shannon指数和Pielou指数的范围预估模型均以理查德式为最优,其决定系数均为0.702,相对均方根误差均为14.341%。【结论】从单木影响范围的角度分析马占相思优势木择伐对林下灌木多样性的影响,优势木择伐在一定范围和一定年限内可以显著改善林下灌木多样性,且最大影响范围与马占相思优势木的胸径大小密切相关。研究结论可以为后续马占相思林的密度控制以及林分改造提供有效指导。 展开更多

关键词 冠幅 物种多样性 择伐 预估模型 马占相思

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长白落叶松-水曲柳混交林冠幅预测模型 被引量：15

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作者 贺梦莹 董利虎 李凤日 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第7期23-32,共10页

【目的】基于黑龙江省尚志市帽儿山林场和一面坡林场长白落叶松-水曲柳混交林24块标准地的3164株长白落叶松样木及3574株水曲柳样木的数据,分别构建了长白落叶松和水曲柳的冠幅模型。【方法】通过分析不同混交方式林分内长白落叶松和水... 【目的】基于黑龙江省尚志市帽儿山林场和一面坡林场长白落叶松-水曲柳混交林24块标准地的3164株长白落叶松样木及3574株水曲柳样木的数据,分别构建了长白落叶松和水曲柳的冠幅模型。【方法】通过分析不同混交方式林分内长白落叶松和水曲柳冠幅的变化规律及其与林木竞争因子的关系,从6种常用的线性和非线性基础冠幅模型中选取最优模型,并将混交比例Si和树木在混交带内位置P作为哑变量,加入其他树木变量和林分变量,分别构建长白落叶松和水曲柳的冠幅模型,并对所构建的模型进行评价。【结果】长白落叶松和水曲柳冠幅在不同混交比例Si和混交带不同位置P下差异显著;冠幅与DDH(林木胸径与林分优势木胸径之比)和HDH(林木树高与林分优势高之比)成正相关,与大于对象木的胸高断面积之和(BAL)成负相关,与距离无关的竞争因子可以反映树木的竞争压力,对冠幅具有影响;长白落叶松冠幅与冠长率(CR)成正相关,与高径比(HD)成负相关;水曲柳冠幅与水曲柳优势木平均高(H0Fra)成正相关,与高径比(HD)成负相关。包含混交比例哑变量Si和混交带位置哑变量P的长白落叶松和水曲柳冠幅模型拟合冠幅(CW)的Ra2分别为0.5642和0.5459,加入树木变量和林分变量后长白落叶松和水曲柳冠幅模型拟合CW的Ra2分别为0.6745和0.5896。【结论】包含混交带位置哑变量P、混交比例哑变量Si、树木变量(CR和HD)、林分变量(H0Fra)的长白落叶松和水曲柳冠幅模型具有较好的拟合效果及预测精度。因此,本研究所构建的冠幅模型可以很好地预测混交林内长白落叶松和水曲柳的冠幅,为进一步研究混交林树木树冠结构奠定了基础。 展开更多

关键词 混交林 长白落叶松 水曲柳 竞争 冠幅模型

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长白落叶松等几个树种冠幅预测模型的研究 被引量：66

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作者 雷相东 张则路 陈晓光 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第6期75-79,共5页

以20块落叶松云冷杉林为对象，采用多元逐步回归方法，研究其组成树种的单株木冠幅预测模型．因变量为单株木冠幅，白变量包括胸径、树高、枝下高、树冠比、竞争因子和林分密度．共测定了3099株树木，全部参加了建模．最终建立了长白落... 以20块落叶松云冷杉林为对象，采用多元逐步回归方法，研究其组成树种的单株木冠幅预测模型．因变量为单株木冠幅，白变量包括胸径、树高、枝下高、树冠比、竞争因子和林分密度．共测定了3099株树木，全部参加了建模．最终建立了长白落叶松、冷杉、红松、云杉、枫桦、水曲柳、色木、白桦和椴树9个树种的冠幅预测模型．结果表明：胸径和林分密度是所有树种中影响冠幅的重要因子；模型的调整决定系数在0．34～0．75之间；绝对误差在-0．000114—0．054m之间；相对误差在-0．05443％～3．440％之间；均方根误差在0．360—0．510m之间，相对均方根误差在27．4％～37．4％之间． 展开更多

关键词 长白落叶松 混交林 冠幅预测模型

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柚木冠幅与树高、胸径的回归分析 被引量：14

17

作者 郝建 贾宏炎 +5 位作者 杨保国 黄旭光 黄桂华 莫世宇 苏贤业 蔡道雄 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期144-148,共5页

为考察柚木生长因子与冠幅的关系,准确反映各生长因子与冠幅之间的关系,建立冠幅预测模型,为柚木人工林目标树经营提供理论依据。以广西凭祥、云南德宏、云南景洪、海南乐东4个地区不同林龄阶段的柚木人工林中优势木为研究对象,以胸径... 为考察柚木生长因子与冠幅的关系,准确反映各生长因子与冠幅之间的关系,建立冠幅预测模型,为柚木人工林目标树经营提供理论依据。以广西凭祥、云南德宏、云南景洪、海南乐东4个地区不同林龄阶段的柚木人工林中优势木为研究对象,以胸径、树高、冠长、林龄4个因子作为变量与冠幅进行回归分析,筛选关键因子建立柚木冠幅生长的预测模型。结果表明,胸径(R=0.5342,P=0.0001)、树高(R=0.1798,P=0.0026)是影响柚木冠幅的关键因子;胸径、树高与冠幅的一元回归方程:冠幅与胸径y=15.7893x+1.84766(F=516.4180,P=0.0001),冠幅与树高y=0.3717x-0.60189(F=174.2954,P=0.0001)。并应用胸径、树高2个关键因子与冠幅建立回归模型:y=13.5658x1+0.1064x2+0.35866(F=279.5048,P=0.0001),计算结果与实际测量结果差异性较小(F=0.0140,P=0.9072)。可以根据目标树的培育目标胸径、树高因子,利用该模型来预测该目标树的冠幅,从而确定单位面积内保留目标树的数量。 展开更多

关键词 柚木 冠幅 回归分析 预测模型

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不同郁闭度下胸高直径对杉木冠幅特征因子的影响 被引量：60

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作者 符利勇 孙华 +3 位作者 张会儒 雷相东 雷渊才 唐守正 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第8期2434-2443,共10页

树冠是树木进行光合作用和呼吸作用的重要场所,冠幅和冠长率直接影响树木的生活力和生产力。以湖南省黄丰桥国有林场103块杉木(Cunninghamia lanceolata)林样地为例,样地按郁闭度CD≥0.8(类型1)、0.7≤CD<0.8(类型2)、0.6≤CD<0.7... 树冠是树木进行光合作用和呼吸作用的重要场所,冠幅和冠长率直接影响树木的生活力和生产力。以湖南省黄丰桥国有林场103块杉木(Cunninghamia lanceolata)林样地为例,样地按郁闭度CD≥0.8(类型1)、0.7≤CD<0.8(类型2)、0.6≤CD<0.7(类型3)、0.5≤CD<0.6(类型4)和CD<0.5(类型5)划分5个等级。分析不同等级林分中树木冠幅和冠长率的分布结构以及与胸径的关系,同时利用非线性混合效应模型分析各类型郁闭度对冠幅和冠长率的随机影响。研究结果表明:5种类型的冠幅大小主要分布在区间(2.5—4.0m)之间,分别占65.82%、69.56%、70.79%、58.15%和53.21%,小于1.5 m和大于5.0 m分布较少;5种类型冠长率主要分布在区间(0.3—0.7)之间,分别占55.69%、71.93%、67.01%、82.22%和79.28%,在区间小于0.2和大于0.8分布较少,大于0.9的冠长率几乎没有;冠幅与胸径之间呈现较弱的线性相关性,而冠长率与胸径之间几乎线性不相关。在相同的胸高直径时,类型5的冠幅最大,而类型1的冠幅最小。对于冠长率,恰好相反,即类型1的冠长率最大,而类型5的冠长率最小;同时给出的冠幅模型(模型11)和冠长率模型(模型14)具有较高的预测精度,在实际应用中可以利用它们对冠幅和冠长率进行预测。 展开更多

关键词 冠幅 冠长率 杉木 非线性混合效应模型

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基于冠幅的杉木人工林胸径和树高参数化预估模型 被引量：20

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作者 董晨 吴保国 张瀚 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期55-63,共9页

为了研究杉木生长与形态变量的关系,提高模型预估精度,本文根据福建省65块不同密度、林龄分布于6~35年的杉木人工林样地测量数据,选用了Richards理论方程,分别构建了杉木胸径和树高生长模型。在此基础上,分析理论方程中参数与冠幅（CW... 为了研究杉木生长与形态变量的关系,提高模型预估精度,本文根据福建省65块不同密度、林龄分布于6~35年的杉木人工林样地测量数据,选用了Richards理论方程,分别构建了杉木胸径和树高生长模型。在此基础上,分析理论方程中参数与冠幅（CW）的关系,建立两者间的关系函数;使用参数预估法构造胸径和树高的参数化预估模型,并对原模型和参数化模型进行模型检验、残差分析,讨论了冠幅与林木生长之间的关系。结果表明：胸径和树高Richards方程中,参数a与CW呈正比,参数b与CW呈反比,c则与CW呈现出类似正态分布的关系;与传统的理论方程相比,参数化模型提高了杉木胸径树高预估的精度。本文所构建的模型能间接反映林分因子的状态,同时对于分析林木竞争、光合作用、模拟林木三维可视化等方面也提供了一种模式。 展开更多

关键词 杉木人工林 胸径 树高 冠幅 参数预估 生长模型

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基于修正函数的杉木人工林单木冠幅预测模型 被引量：17

20

作者 董晨 吴保国 +1 位作者 韩焱云 刘建成 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期49-53,共5页

在福建省顺昌县,选择50块不同林龄、密度和立地条件的杉木人工纯林为研究对象,采用修正方程法构建杉木单木冠幅模型。在冠幅-树龄潜在生长函数的基础上,以地位指数、林分密度、竞争指数和胸径作为修正变量,根据指数函数和幂函数的组合... 在福建省顺昌县,选择50块不同林龄、密度和立地条件的杉木人工纯林为研究对象,采用修正方程法构建杉木单木冠幅模型。在冠幅-树龄潜在生长函数的基础上,以地位指数、林分密度、竞争指数和胸径作为修正变量,根据指数函数和幂函数的组合形式构建误差函数,基础函数与误差函数的乘积即为冠幅修正模型。结果表明:在16种组合的修正方程中,4项幂函数乘积组合的模型拟合效果最佳(R2=0.876);使用未参与建模的数据对模型进行检验,检验结果显著;将修正模型与一元线性回归和多元线性回归模型进行对比分析,发现无论是决定系数还是残差值,修正模型的拟合效果最优,因此,修正模型可以更好地预测杉木冠幅生长。 展开更多

关键词 杉木人工林 冠幅 修正变量 误差函数 修正模型

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