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基于广义代数差分法和因子选择的杉木人工林立地质量评价
被引量:
3
1
作者
龚
宇
浩
孙益群
+2 位作者
董晨
胡彦蓉
高威芳
《浙江农林大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1282-1291,共10页
【目的】研究浙西南杉木Cunninghamia lanceolata人工林立地质量,探究影响人工林立地质量的主要因素,为杉木人工林经营提供理论依据。【方法】以浙江省庆元县杉木人工林为研究对象,采用解析木数据,利用广义代数差分法,构建了杉木人工林...
【目的】研究浙西南杉木Cunninghamia lanceolata人工林立地质量,探究影响人工林立地质量的主要因素,为杉木人工林经营提供理论依据。【方法】以浙江省庆元县杉木人工林为研究对象,采用解析木数据,利用广义代数差分法,构建了杉木人工林地位指数模型,以此为因变量,使用随机森林算法从二类杉木小班数据中筛选出影响杉木林地位指数的主导因子,在此基础上,通过地位指数得分值确定立地质量等级,对庆元县杉木小班进行立地分类与立地质量评价。【结果】以Richards为基础构建的广义代数差分方程最符合庆元县杉木人工林的生长过程,其决定系数(R 2)为0.969,均方根误差(ERMS)为1.778,平均绝对误差(EMA)为0.400,且模型的多形曲线符合杉木林生长的生理学意义。通过随机森林的因子选择得出:影响杉木人工林地位指数的主要立地因子有地貌、腐殖质厚度、土层厚度,与传统的偏相关系数法相比,基于随机森林的因子选择具有更大的贡献度和更合理的因子非线性关系解释性。结合小班数据,以地貌、腐殖质厚度、土层厚度等3个立地因子将小班划分为17个立地类型,通过计算得分可知研究区立地质量处于中等及以上。【结论】基于广义代数差分法的地位指数模型适用于浙西南杉木人工林,与基于置换的因子选择方法筛选出的主导因子相结合能够对立地质量进行有效评价。
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关键词
杉木人工林
广义代数差分法
立地因子选择
随机森林
立地类型划分
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职称材料
题名
基于广义代数差分法和因子选择的杉木人工林立地质量评价
被引量:
3
1
作者
龚
宇
浩
孙益群
董晨
胡彦蓉
高威芳
机构
浙江农林大学数学与计算机科学学院
浙江省淳安县林业局
浙江农林大学林业感知技术与智能装备国家林业和草原局重点实验室
出处
《浙江农林大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1282-1291,共10页
基金
浙江省自然科学基金资助项目(LQ21C160004)。
文摘
【目的】研究浙西南杉木Cunninghamia lanceolata人工林立地质量,探究影响人工林立地质量的主要因素,为杉木人工林经营提供理论依据。【方法】以浙江省庆元县杉木人工林为研究对象,采用解析木数据,利用广义代数差分法,构建了杉木人工林地位指数模型,以此为因变量,使用随机森林算法从二类杉木小班数据中筛选出影响杉木林地位指数的主导因子,在此基础上,通过地位指数得分值确定立地质量等级,对庆元县杉木小班进行立地分类与立地质量评价。【结果】以Richards为基础构建的广义代数差分方程最符合庆元县杉木人工林的生长过程,其决定系数(R 2)为0.969,均方根误差(ERMS)为1.778,平均绝对误差(EMA)为0.400,且模型的多形曲线符合杉木林生长的生理学意义。通过随机森林的因子选择得出:影响杉木人工林地位指数的主要立地因子有地貌、腐殖质厚度、土层厚度,与传统的偏相关系数法相比,基于随机森林的因子选择具有更大的贡献度和更合理的因子非线性关系解释性。结合小班数据,以地貌、腐殖质厚度、土层厚度等3个立地因子将小班划分为17个立地类型,通过计算得分可知研究区立地质量处于中等及以上。【结论】基于广义代数差分法的地位指数模型适用于浙西南杉木人工林,与基于置换的因子选择方法筛选出的主导因子相结合能够对立地质量进行有效评价。
关键词
杉木人工林
广义代数差分法
立地因子选择
随机森林
立地类型划分
Keywords
Cunninghamia lanceolata plantation
generalized algebraic difference approach
site factors selection
random forest
site classification
分类号
S757 [农业科学—森林经理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于广义代数差分法和因子选择的杉木人工林立地质量评价
龚
宇
浩
孙益群
董晨
胡彦蓉
高威芳
《浙江农林大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
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