木麻黄生物量模型的构建方法技术

本发明专利技术公开了木麻黄生物量模型的构建方法，包括以下步骤：s1.设计木麻黄监测样地体系：s2.获取木麻黄单木生物量建模数据，并完成建模：s3.构建无性系木麻黄根系生物量模型：本发明专利技术的方法通过对不同生长阶段木麻黄沿海防护林生物量数据的取样和调查，研究包括地上部分、地下部分和死有机物在内的木麻黄沿海防护林生物量，建立一系列相关的生物量模型。

Construction of biomass model of Casuarina equisetifolia

【技术实现步骤摘要】
木麻黄生物量模型的构建方法
本专利技术海岸防护林生物量建模方法领域，具体涉及木麻黄生物量模型的构建方法。
技术介绍
森林生物量的调查估测算方法主要包括收获法、标准木法、模型法、生物量转换因子连续法等方法，不同生物量测算方法在所需调查数据、建模方法以及测算精度等方面不尽相同，选择一套适于海南岛东北部沿海防护林生物量和碳储量监测计量的方法对于后续研究工作的开展十分关键。本专利技术的目的是通过对不同生长阶段木麻黄沿海防护林生物量数据的取样和调查，研究包括地上部分、地下部分和死有机物在内的木麻黄沿海防护林生物量，建立一系列相关的生物量模型。
技术实现思路
为实现上述技术目的，本专利技术采用的技术方案如下：木麻黄生物量模型的构建方法，包括以下步骤：s1.设计木麻黄监测样地体系：s11.根据该地区森林资源的研究数据，采用等距抽样的方法，计算抽样单元数量；s12.参照森林资源连续清查的方法对系统抽样样地进行等距布设，调查样地内活立木、枯立木和枯倒木的胸径、树高、枝下高、冠幅信息；s2.获取木麻黄单木生物量建模数据，并完成建模：s21.测量样地内林木的胸径和树高；s22.伐倒样木，采用“分层切割法”取样，将叶、枝、圆盘、根样品烘干称重，求样品干鲜重比，然后将各器官鲜重换算成干重，并统计计算每一样木各器官和全株的生物量；s23.利用设定数量的样木数据分别作为单木建模数据、验证数据和模型修正调整数据；s24.假设木麻黄单株总生物量模型为：WT＝ft(D,H)+fb(D,H)+fl(D,H)+fr(D,H)其中，木麻黄树干生物量模型(Wt)、树枝生物量模型(Wb)、树叶生物量模型(Wl)和树根生物量模型(Wr)的最优模型分别为：Wt＝ft(D,H)Wb＝fb(D,H)Wl＝fl(D,H)Wr＝fr(D,H)s25.采用多种生物量模型通过拟合统计量和验证统计量确定系数R2、均方根误差RMSE和平均偏差MD进行模型选择；s3.构建无性系木麻黄根系生物量模型：s31.挖掘设定数量的标准木的全部根系，将其根系分为主根延伸部分的茎根、粗根以及细根进行根系含水量的测定，然后分别取样烘干称质量，并对其包括根系在内的全树进行生物量测量；s32.用幂函数关系和线性函数关系模拟木麻黄材积与根生物量之间关系的参数结果，进行模型选择。进一步的，步骤s11中，抽样单元数量为：式中，Vmax、Vmin和VAVG分别为该地区不同小班的公顷最大、最小和平均蓄积；进一步的，在步骤s12中，所述抽样样地采用星状圆形布设，每个样地包括3个呈等边三角形分布的圆形子样地；样地体系设计时，应对森林资源分布核心区进行样地加密。进一步的，步骤s21中，选择标准木时，按胸径和树高两项主要因子进行控制，分别在不同径阶和不同树高级选取标准样木。进一步的，步骤s22中，分层切割法”取样的具体步骤为：s221.将树冠分上、中、下3层并去除全部死枝，称其总重量；s222.分别称取各层带叶活枝的总鲜重；s223.根据每层标准枝鲜重的枝、叶比例和各层枝叶总鲜重，推算每层的枝、叶鲜重和整个树冠的枝、叶鲜重；s224.在每层标准枝的重心位置左右截取样品并称其鲜重；将各层标准枝所摘的树叶混合后，选取样品并称其鲜重；再在死枝中选取中等大小的枝条，从中部截取样品，准确称其重量；s225.在设定树高处两边分别锯取2个厚圆盘，分别称圆盘鲜重；s226.在根系全部挖出后，分别称根茎、粗根、细根鲜重；将叶、枝、圆盘、根样品烘干称重，求样品干鲜重比，然后将各器官鲜重换算成干重，并统计计算每一样木各器官和全株的生物量。进一步的，s25中，生物量模型公式及其自变量如下表所示：进一步的，步骤s25中，系数R2、均方根误差RMSE和平均偏差MD的数学表达式分别为：式中：yi为实际值(木麻黄各部分的生物量实测值)；分别为它们的预测值和平均值；n为观察个数。本专利技术的有益效果为：本专利技术的木麻黄生物量模型构建方法，利用联立估计法，建立木麻黄可加性生物量估计模型，减少了系统误差所带来的估计偏差，提高了参数估计的有效性和一致性，并且保证了生物量估计的可加性，为建立海南木麻黄生物量估算模型提供了一种思路。附图说明图1为本专利技术系统抽样体系(左)和星形样地设计(右)示意图；图2为本专利技术的木麻黄可加性生物量模型估计值与实际值相关图；图3为本专利技术的根生物量散点与模拟图；图4为本专利技术的材积预测根生物量与散点图。具体实施方式为了使本领域的技术人员可以更好地理解本专利技术，下面结合实施例对本专利技术技术方案进一步说明。本专利技术的木麻黄生物量模型的构建方法，包括以下步骤：s1.设计木麻黄监测样地体系由于海南省东北部面积广大，通过全面的森林资源调查掌握该地区碳储量信息不切实际，所以实现该地区碳储量监测的一个首要前提是设计一个科学合理的抽样调查体系。样本组织和实施的简易性和可操性是基层林调人员开展森林调查的一个关键因子，同时考虑到数据获取的全面性和完备性，本研究选择等距抽样的方法，结合前期该地区森林资源的研究数据(单位面积的最大、平均和最小蓄积分别为133.85m3/hm2、39.91m3/hm2和0m3/hm2)，对抽样单元数量进行计算。变动系数估计样本单元数量式(1)中Vmax、Vmin和VAVG分别为该地区不同小班的公顷最大、最小和平均蓄积。式(2)中α为系统抽样的可靠性取值95％；P为抽样精度取值90％。在保证系统抽样可靠性和精度的前提下，计算得到调查样本单元为120个。调查中再增加保险系数10％的样本，则实际抽取样本的单元数为132个。参照森林资源连续清查的方法对系统抽样样地进行等距布设(X＝0.8km，Y＝1km)，每个抽样样地由3个子样地(A\B\C)组成，呈三角辐射状。每个子样点距样地中心点30m并与中心点分别成0°、120°和240°方位角位置。每个子样地为1个半径为5m的样圆。调查活立木、枯立木和枯倒木的胸径、树高、枝下高等指标。样地总面积为400m2,采用星状圆形(简称星圆，详见图1)布设。每个样地内下设3个半径R＝6.51m的圆形子样，子样圆内分别设4m×4m幼树灌木样方和1m×1m的幼苗草本样方，土壤剖面在样地中心点附近8.49m2范围内选取。样地设计源于德国森林系统抽样调查体系，在实际调查400m2的条件下，由于形状的作用获取的数据代表了一个1453.6m2的圆形(外圆)样地的林分的情况，提高了抽样效率，同时又为集约样地增加更多监测内容预设了扩展的空间。通过分层抽样的方法，获取海南省东北部地区一类抽样样地119个，以及森林资源分布核心区加密样地156个(图1左侧蓝色底图中加密点)。选取抽样样地内木麻黄人工纯林样地，在样地内对所有胸径大于2cm的林木进行测定，记录其种名、胸径、树高、枝下高、冠幅等信息，并对其进行空间定位(图1右)。求算样地林木的平均胸径和标准差，在三个样地内分别选择1株接近平均胸径的林木(胸径不能小于或超过标准差值)作为标准木，记录并登记好标准木的伐前信息。s2.获取木麻黄单木生物量建模数据，并完成建模在前期抽样样地的基础上，在森林资源一类清查数据和系统抽样数据中选择木麻黄样地60块，进行木麻黄生物量建模数据的获取。首先测量样地内林木的胸径和树高。选择标准木时，按胸径和树高两项主要因子进行控制，分别在不同径阶和不同本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种木麻黄生物量模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：s1.设计木麻黄监测样地体系：s11.根据该地区森林资源的研究数据，采用等距抽样的方法，计算抽样单元数量；s12.参照森林资源连续清查的方法对系统抽样样地进行等距布设，调查样地内活立木、枯立木和枯倒木的胸径、树高、枝下高、冠幅信息；s2.获取木麻黄单木生物量建模数据，并完成建模：s21.测量样地内林木的胸径和树高；s22.伐倒样木，采用“分层切割法”取样，将叶、枝、圆盘、根样品烘干称重，求样品干鲜重比，然后将各器官鲜重换算成干重，并统计计算每一样木各器官和全株的生物量；s23.利用设定数量的样木数据分别作为单木建模数据、验证数据和模型修正调整数据；s24.假设木麻黄单株总生物量模型为：WT＝ft(D,H)+fb(D,H)+fl(D,H)+fr(D,H)其中，木麻黄树干生物量模型(Wt)、树枝生物量模型(Wb)、树叶生物量模型(Wl)和树根生物量模型(Wr)的最优模型分别为：Wt＝ft(D,H)Wb＝fb(D,H)Wl＝fl(D,H)Wr＝fr(D,H)s25.采用多种生物量模型通过拟合统计量和验证统计量确定系数R

【技术特征摘要】
1.一种木麻黄生物量模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：s1.设计木麻黄监测样地体系：s11.根据该地区森林资源的研究数据，采用等距抽样的方法，计算抽样单元数量；s12.参照森林资源连续清查的方法对系统抽样样地进行等距布设，调查样地内活立木、枯立木和枯倒木的胸径、树高、枝下高、冠幅信息；s2.获取木麻黄单木生物量建模数据，并完成建模：s21.测量样地内林木的胸径和树高；s22.伐倒样木，采用“分层切割法”取样，将叶、枝、圆盘、根样品烘干称重，求样品干鲜重比，然后将各器官鲜重换算成干重，并统计计算每一样木各器官和全株的生物量；s23.利用设定数量的样木数据分别作为单木建模数据、验证数据和模型修正调整数据；s24.假设木麻黄单株总生物量模型为：WT＝ft(D,H)+fb(D,H)+fl(D,H)+fr(D,H)其中，木麻黄树干生物量模型(Wt)、树枝生物量模型(Wb)、树叶生物量模型(Wl)和树根生物量模型(Wr)的最优模型分别为：Wt＝ft(D,H)Wb＝fb(D,H)Wl＝fl(D,H)Wr＝fr(D,H)s25.采用多种生物量模型通过拟合统计量和验证统计量确定系数R2、均方根误差RMSE和平均偏差MD进行模型选择；s3.构建无性系木麻黄根系生物量模型：s31.挖掘设定数量的标准木的全部根系，将其根系分为主根延伸部分的茎根、粗根以及细根进行根系含水量的测定，然后分别取样烘干称质量，并对其包括根系在内的全树进行生物量测量；s32.用幂函数关系和线性函数关系模拟木麻黄材积与根生物量之间关系的参数结果，进行模型选择。2.根据权利要求1所述的木麻黄生物量模型的构建方法，其特征在于：步骤s11中，抽样单元数量为：式中，Vmax、Vmin和VAVG分别...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛杨，林之盼，王小燕，宿少锋，薛雁文，
申请(专利权)人：海南省林业科学研究所，
类型：发明
国别省市：海南,46