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基于GIS和ANN的时空相关单木生长模型研究

任谊群  
【摘要】:以马尾松人工林为研究对象,以皆伐解析标准地数据、经营密度试验数据、单木定位固定标准地资料和常规标准地资料为基础,在生物地理统计学理论的指导下,在GIS支持下,应用BP神经网络建模技术,对时空相关单木生长模型进行系统研究。 首先,针对林分生长模型研究缺乏长期单木定位固定标准地观测的问题,基于近成熟林保留木的位置测定与生长过程解析信息,对林分株数密度、缺损木的位置、大小及生长过程数据进行了恢复与反演研究。 在数据恢复研究的基础上,对单木生长的空间相关性进行分析研究。在确定协方差函数与相关函数的基础上,通过两函数的分析,确定胸径、树高、材积等特征变量的显著相关距,以之为竞争木的约束半径。根据相关函数随特征距的变化规律,提出了相关距、独立距、显著相关距等概念,使竞争木的选择有了科学的生物地理统计学理论依据。 在空间相关分析的基础上,进行单木竞争指标的研究。提出并研究了冠幅面积竞争指标、泰森多边形类竞争指标、缓冲区类竞争指标。对象木冠幅面积与胸径、树高、材积的对数线性相关性达极显著水平,因此是一个有效的与距离无关的单木生长竞争指标。泰森多边形断面积点密度TGP和泰森多边形材积点密度TVP与胸径、树高、材积的相关性都很强,对数线性回归方程的相关系数均达到了极显著水平。因此,在建立马尾松人工林单木生长模型时,泰森多边形断面积点密度和泰森多边形材积点密度都很适合作为胸径、树高、材积等因子的单木生长竞争指标。泰森多边形类竞争指标的提出,不仅具有明显的生物学意义,而且对基于GIS、GPS技术的林分生长模型研究具有很大的应用价值和学术意义。缓冲区直径比、缓冲区断面积比、缓冲区距离直径比、缓冲区距离断面积比等缓冲区类竞争指标,与胸径、树高、材积的相关性都达到极显著水平。相比之下,用缓冲区断面积比BBR和缓冲区距离断面积比BDBR作为胸径、树高、材积单木生长的竞争指标,能取得更好的建模效果。缓冲区类竞争指标的提出,使林分生长模型的研究从以往只注重时间相关的研究开始进入空间相关和时空相关的研究,同时对林分生长模型与GIS、GPS技术、生物地理统计学的结合具有重大的学术意义和应用价值。 在竞争指标研究的基础上,以对象木的冠幅面积为单木竞争指标,以林木平均泰森多边形面积为林分密度指标,用人工神经网络方法研建了结构为5∶3∶1的CA单木模型CAnet。该模型不仅对建模样本具有很高的拟合准确度,而且对未参加建模的样本也具很高的吻合度,模型具有很强的泛化能力。以对象木的泰森多边形断面积点密度作为单木竞争指标,以林木平均泰森多边形面积为林分密度指标,用人工神经网络方法研建了结构为5∶3∶1的TGP单木模型TGPnet,取得了很好的拟合与预测效果。


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