网站具体杆体积模型松果体patula和松果体oocarpa

文摘

木材森林可持续管理需要对准确估算模型的可用性和充分性的树。这个研究是开发网站具体模型进行估计个体的树茎总额松果体patula和松果体oocarpa在马拉维中部Chongoni木材种植园。总共32树松果体patula舱和48树松果体oocarpa室被狼狈地采样。各种预测因子包括胸径(dbh)和高度(ht)与干细胞总额使用非线性mixed-effects造型的方法。结果表明,开发的网站具体的模型显示一个重要茎总额之间的关联、预测(胸径和ht)。发达体积模型占至少99%的总变异的总杆体积数据。这表明应用开发网站特定模型强烈建议当需要准确的结果。适合的发展模式也支持这一事实总相对误差(过夜)这些模型(范围:−0.04%到0.06%)低于一些以前开发的混乱关系模型(范围:−12.40%到41.70%)对当前数据进行测试。

1。介绍

大多数商业木材种植园在马拉维中部种植热带松树。通常在这些种植园包括木材种植物种松果体patula, p . kesiya p . elliottii和p . oocarpa(1,2]。体积通常用于这些森林种植园作为标准衡量,木材价格和收益率为基础。建筑用材量估计传统上是通过使用异速生长的模型。异速生长的常用程序的直接体积测量。估计的体积和关税表开发体积干的内容。隐含转换到最终产品体积测定程序(例如,柯南道尔、划线器或国际日志规则)不受欢迎在马拉维的商业木材种植园。

准确的估算生物量是可持续森林管理的前兆3- - - - - -5]。生物量估计发挥重要决策支持机制的商业利用木材,nontimber森林产品和其他生态系统服务(5]。模型对森林规划是至关重要的,产量估算、投影和丰收的监管。迄今为止,广义异速生长的模型是常用的估计木材体积在马拉维。这些模型是用来覆盖更广泛的空间维度或扩展为条件,有时不同的地方他们的起源。然而,重要的是要注意,不同的木材物种表现出不同的增长反应不同立地条件和相关管理规定(6]。从今以后,广义模型的实用性并不是没有一些限制在森林管理有效的决策支持。

虽然这些模型提供有用的体积估计洞察最或更广泛的森林管理应用程序(4),网站和物种特定卷造型将精确地指导操作的决策影响商业木材种植管理在马拉维7]。局部模型的发展不仅有助于最大化木材价值但也有助于确定关键变量模型的构造。似是而非的倡导使用局部造型已经在一些研究报告(8- - - - - -11)特别是在精度和收入优先级。这种造型方法收益率准确和可靠的体积估计可持续森林管理的决策支持(2,12]。然而,模型质量的估计只是一样好质量的数据变量的模型。

本研究的主要目的是开发网站特定模型估算的松树树总额Chongoni木材种植园(CTP)在马拉维中部,使用混合效应模型的方法。这项研究的具体目标是(我)发展个人树茎总量模型p . patula和p . oocarpa和(2)之间的预测性能比较网站具体在CTP和广义体积模型。

2。材料和方法

2.1。研究网站

这项研究是由Chongoni木材在Dedza种植园(CTP),中央马拉维。CTP估计覆盖面积5270公顷位于Chongoni森林保护区。纬度之间的储备是14°10′年代和14°21′年代和经度34°09年17′′E和34°E。它接收的年平均降雨量在1200毫米到1800毫米,年平均气温从7°C到25°C。储备从1570米的高度高出海平面1690米(13]。森林是由铁和腐殖质铁铝土14)的特点是高有机质、淋溶,发生在高海拔地区。这项研究是在车厢的p . oocarpa(16.4公顷,斜率:7%)和19 bp . patula(10.4公顷,斜率:5%)。

2.2。历史和林地的描述

两站建立了从幼儿园第一旋转作物收获后幼苗。松果体oocarpa和p . patula苗种植岁6个月后刺痛了(1991年传播植物种子撒在床上)。平均身高和幼苗的根颈直径是26.3厘米和5.4毫米,分别。这些幼苗种植在30×30厘米锄头挖了坑间距为2.75米×2.75米(约。1320茎公顷⁻¹)。薄是在9岁,15日和19年通过移除35%,28%,和39%的树木站,分别。修剪是4岁,9岁和15年一半的阀杆高度在每种情况下。看台上的特征是描述性的变量(表1)。

2.3。野外采样和数据收集

系统抽样的设计使用了与随机选择的一个起点。此后,情节在间隔均匀间隔的200条整个车厢。条间距为100米的间隔。这个抽样设计被选为均匀分布的样本单位全部人口(15]。

确定所需的最低数量的样本块使用以下公式(16]: 在哪里所需数量的样品图,室的面积在哈,是抽样强度,在哈图的大小。在这项研究中3%的抽样强度(0.03)和样地大小为0.04公顷。共有20个样本建立了情节。这些,12个样地测定p . oocarpa舱和8个样品情节p . patula隔间。在确定样本块的数量,平方土地的0.04公顷被系统地制定了每200米在每个隔间。在每个样地,所有站在树胸径(dbh)的评估(从地面1.3米)和相应的高度使用卡尺和Suunto测斜仪,分别。每5棵树被选为破坏性的每个样地抽样。总共4在每个情节被砍伐树木。这些树被削减在30厘米地面支持使用链锯。共有48个树p . oocarpa舱和32树p . patula室被狼狈地采样日志卷的决心。树木砍伐树木上被确认的总高度线性卷尺用50米。砍伐的树木被标记成日志大约3.0米长(如适用)的最低最高(5厘米)直径。直径在较低、中、高端每个日志的目的是使用卡尺测量的体积估算日志。每个日志的数量估计使用牛顿公式。这个方法被选为了最大化卷由于锥形的精密度和准确度17]。使用的方程是 在哪里在m的体积是多少³的日志,是直径在cm的日志,是直径在厘米,中间的日志是直径的上端登录厘米,然后呢每个记录的长度在m。茎总额估计量的总和的所有日志部分如下: 在哪里是th日志部分,m日志卷³,是登录特定的干细胞的数量。

2.4。统计分析

分析之前,数据检测正常和同质性使用Kolmogorov-Smirnov D和正态概率图形测试。因此,因变量(体积)策划针对每个解释变量检查范围和形状的功能关系和评估方差的异质性。下面的一般非线性模型形式,描述个人树体积的函数胸径(胸径)和总高度(ht)、安装: 在哪里茎树总额超过树皮(米³),胸径胸径(cm), ht总树高(m), , ,和参数估计。在这项研究中使用的一般非线性形式有足够的数学属性和表现满意地在先前的研究7,18- - - - - -20.]。

非线性回归过程(NLP)在SAS软件(21)是用于适应模型参数。使用NLP的重要性也解释为Mugasha et al。7]。然而,(4)(6)日志转化为了解决异方差性(22,23]。选择最好的模型是基于高调整确定系数(),较低的均方根误差(RMSE),最后低Akaike信息准则(AIC)。这些统计数据的表达式是总结如下: 在哪里观测值,预计值,样本的平均值,样品的数量,参数的数量是估计的, ,发现由以下公式:

预测输出的偏差最小化通过输出的指数乘以校正因子(CF) [22,23]。CF是计算如下: 在均方误差的均方误差回归。

非线性mixed-effects方法被应用于“最佳”模型的安装使用SAS中的NLMIXED过程(21]。“最佳”模型的参数估计和随机参数(s)的存在。非线性mixed-effects造型方法是解释为其他研究人员(13,18,20.,24]。

所选模型评估通过计算总的相对误差(),平均预测误差如下25]: 在哪里是价值的信心水平α与 的自由度。如果混乱关系的价值小于迈普,然后开发了体积模型被认为是可以接受的。此外,一个通用的体积模型由英格拉姆和Chipompha(见(11))(26]针叶树种(柏树、松树)在马拉维也评估数据。此外,学生的以及运行来确定统计差异之间的相对误差和平均树总额发达体积体积模型和通用模型。 ln是自然对数,在m的体积是多少³,胸径胸径在cm, ht的总高度是m。

3所示。结果与讨论

3.1。模型选择

参数估计,符合统计,发达的茎总量模型p . patula和p . oocarpa在CTP展示在表2。模型显示显著抑制总量和预测之间的联系(胸径和高度)。非线性模型(见(4))的表现更好p . patula和p . oocarpa。

的模型p . patula和p . oocarpa至少占总变异的95%和86%的总干体积模型,分别。模型开发的变化符合这一事实本质上树的体积直径和高度的函数27,28]。不幸的是,身高测量站树通常是困难的,耗时和昂贵相比,胸径(13]。必须升值,然而,精度是有代价的。胸径模型只使用,必须有众所周知的精确转换因素翻译的具体胸径和高度之间的关系特殊的木材种类。CF的降低值(大约1)模型表示一个重要的变量之间的关系;也就是说,缺乏适合的模型是可以忽略的29日]。最好的选择模型进行混合效应模型的方法。

3.2。Mixed-Effects建模方法

mixed-effects模型(4转换后) 在哪里和固定后果回归参数;和是随机参数th和th变量,分别; 和是随机误差; ,胸径和ht杆体积,胸径、和总高度。mixed-effects体积模型p . patula和p . oocarpa在SAS(安装使用NLMIXED过程21),但模型无法收敛。然后,系统随机参数的数量减少到达到收敛。融合的模型p . patula和p . oocarpa通过总结参数””一个随机参数()。因此,最后mixed-effects模型p . patula和p . oocarpa可以写成 在哪里 。因此,预测卷必须通过back-transforming方程(13)为原始值。以来,对数转换已知诱导系统的偏见在最终的因变量(27],back-transformed方程是清晰的偏差纠正使用校正因子[22]。

参数估计和符合统计数据获得的非线性mixed-effects造型方法展示在表3。适合的统计数据增加了2.31%而RMSE和AIC显著降低10.5%和18.1%,分别通过执行mixed-effects没有随机参数建模方法p . patula模型。同样的,增加了9.29%而RMSE和AIC显著降低23.9%和48.3%,分别通过执行mixed-effects没有随机参数建模方法p . oocarpa模型。这表明模型由mixed-effects过程没有随机参数优于non-mixed-effects开发的方法。类似的结果也由其他研究人员(20.,24]。

进一步分析表明,符合统计数据( ,mixed-effects模型的RMSE, AIC值)的随机参数优于固定后果。例如,RMSE和AIC显著降低13.2%和26.8%,分别通过包括随机参数增加了2.57%p . patula体积模型。同样,RMSE和AIC显著降低31.4%和42.2%,分别通过包括随机参数增加了4.07%p . oocarpa体积模型。目前的结果是在协议与文献[13,20.,24,30.- - - - - -33]。Missanjo和求欢13)和Guangyi et al。20.)报道,随机参数纳入mixed-effects造型方法增加模型的预测能力。

3.3。对比发达国家和广义树体积模型

结果比较发达的体积模型和传统的展示在表(广义)模型4。广义模型(见(11))(26)被低估了41.7%,意味着树的体积在高估了12.4%p . patula和p . oocarpa当应用于CTP分别。发达的混乱关系模型p . patula和p . oocarpa没有显著不同于零,小于相应的关键部件。这表明研究区开发模型是可以接受的。

很明显的结果,传统的模型比发达与更大的混乱关系模型。目前的研究结果一致与文献[27,28]。例如,广义模型由Chave et al。27低估和高估了卷在隆多和Dindili森林在坦桑尼亚,分别与该网站具体模型由Mugasha et al。7]。同样,广义模型由霍金斯(34)低估了体积桉树camaldulensis在尼泊尔比网站特定模型由Mandal et al。28]。变化的大小错误可能是由于网站特征的差异,营林实践和发展中使用的数据类型的异速生长29日]。

重大偏差的广义模型由英格拉姆和Chipompha26在估算体积为p . patula和p . oocarpa在当前的区域可能会清楚地表明,该模型用于条件以外的一代。因此,必须注意在选择体积模型应用于不同类型的树种和地理区域35),因为这有可能影响木材资源的真正价值。

4所示。结论

本研究开发了茎总量模型p . patula和p . oocarpa。统计的结果符合一般都很好,让一个使用模型为茎总额估计与信心p . patula和p . oocarpa在马拉维Chongoni木材种植园。由于偏差与体积估计由广义体积模型,应用程序开发网站的特定模型高度推荐。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突的任何关于这篇文章的出版形式。

确认

作者感谢林业Dedza区林业办公室工作人员允许Chongoni木材种植园进行研究和数据收集期间提供的帮助。

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