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《落葉松人工林直徑分布動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型》由會(huì)員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、學(xué)校代碼;10225產(chǎn)學(xué)號(hào);S1巧80學(xué)化冷義落葉松人工林直徑分布動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型趙丹丹業(yè)大學(xué)指導(dǎo)教師姓名:李鳳曰教授東北林;森林繞理學(xué)申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別;碩±學(xué)科專業(yè)2015年4月論文答辯日期:2015年6月論文提交日期:授予學(xué)位單位:2(U5年6月:東北林業(yè)大學(xué)授予學(xué)位日期答辯委員會(huì)主席:論文評(píng)閱人:茲織甚嚴(yán)禪皆把,J;建從糾大聲l??B?寒—MHM品UniversityCoder10225RegisterCode:SI5780Dissertationfor
2、theDereeofMastergPredictinModelsofDiameterDistributiongDynamicforLarchPlantatio打Candida!:。:ZhaoDandanSuervisor:Pro色ssorLiFenripgAssociabSuervisor;pAcademicDegreeAppliedfor:MasterSpeciality:ForestmanagementDa化ofOralExamination;June
3、2015,University:NortheastForestryUniversity摘要摘要林木直徑分布研究對(duì)森林撫育及制定森林經(jīng)營(yíng)措施具有重要的指導(dǎo)作用,而其動(dòng)態(tài)分布的研究更有利于森林的可持續(xù)經(jīng)營(yíng)。本文基于小興安嶺地區(qū)和長(zhǎng)白山地區(qū)102塊服從Weibull分布函數(shù)的落葉松人工純林固定標(biāo)準(zhǔn)地復(fù)測(cè)數(shù)據(jù)(10年間隔期),采用參數(shù)預(yù)測(cè)模型(PPM)系統(tǒng),建立了兩組前期Weibull分布參數(shù)與前期林分調(diào)查因子、前期參數(shù)CI與61、后期參數(shù)的與及兩期林分調(diào)查因子、C2與62之間的回歸模型(簡(jiǎn)單的參數(shù)預(yù)測(cè)模型
4、與復(fù)雜的參數(shù)預(yù)測(cè)模型),并采用似乎不相關(guān)回歸(SUR)理論估計(jì)了2模型的參數(shù)::所有模型的度。。研究結(jié)果表明對(duì)于簡(jiǎn)單的參數(shù)預(yù)測(cè)模型而言較好--(0.4280.897),RMSE均較?。ǎ埃常罚埃梗矗⒌闹睆椒植紕?dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型具有較好""的擬合效果。利用刀切法選擇平均相對(duì)誤差(ME%)、平均相對(duì)誤差絕對(duì)值MAt(E%)和預(yù)測(cè)精度(P%)W及相對(duì)誤差(%Bias)和誤差指數(shù)(EI)等指標(biāo)分別對(duì)所建立的簡(jiǎn)單的參數(shù)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方程及直徑分布動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表-%<ME%<->明,,簡(jiǎn)單的參數(shù)動(dòng)態(tài)模型預(yù)
5、估能力較好(102%P%95%),并能較好地Gi=%B==4.38%ias42J8EI52預(yù)測(cè)落葉松人工純林未來(lái)直徑分布(%Bias%;對(duì)于復(fù),句雜的2參數(shù)預(yù)測(cè)模型而言--:所有模型的i?。較好(0.4540.889)RMSE均較小0.321.77),(,所建立的直徑分布動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型具有較好的擬合效果""。利用刀切法選擇平均相對(duì)誤差C(ME%)、平均相對(duì)誤差絕對(duì)值(MAE%)和預(yù)測(cè)精度(P%)W及相對(duì)誤差(%Bias)和誤差指數(shù)(凹)等指標(biāo)分別對(duì)所建立的復(fù)雜的參數(shù)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方程及直徑分布動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)--結(jié)果進(jìn)行了檢驗(yàn)
6、。檢驗(yàn)結(jié)果表明,復(fù)雜的參數(shù)動(dòng)態(tài)模型預(yù)估能力較好(6%<ME%<1%,P%>96%),并能較好地預(yù)測(cè)落葉松人工林未來(lái)直徑分布0°i===%Bias1.16/〇%Bias4.96%EI525。,(,,)最終研究結(jié)果表明無(wú)論是簡(jiǎn)單的參數(shù)預(yù)測(cè)模型還是復(fù)雜的參數(shù)預(yù)測(cè)模型,都可1^1很好的預(yù)測(cè)直徑分布,均可為落葉松人工生長(zhǎng)預(yù)測(cè)、森林撫育和森林可持續(xù)經(jīng)營(yíng)提供依據(jù)。:落葉松人工林eibull關(guān)鍵詞;W分布;直徑分布動(dòng)態(tài);參數(shù)預(yù)測(cè)模型(PPM);似乎不相關(guān)回歸(SUR)-1-AbstractAbstractDi
7、ameterdistributio打of化eesinforestmanageme打tplanningandsilviculturalt:echniquesitt1laanimortantrolei打uid打anditsdnamicdis杜ibuio打ismoreconduciveosus:ai打ablepypgg,yforestmanaement.Inthisaer102lotsofintervalof10earsforLarchurelantationgpp,
8、pyppwhn,ocatedXaoxi打anountansandChanbaiMounta打sandmatchtheWeuichareliigMig