【技术实现步骤摘要】
一种多尺度相容的林木年生长模型组建模方法
本专利技术属于林业
，具体涉及一种多尺度相容的林木年生长模型组建模方法。
技术介绍
模型预测是开展森林资源年度监测蓄积更新的重要方法。与蓄积关联的因子有立木类型、树种、胸径、树高、单位面积株数等因子，森林资源一张图年度更新中，如何利用森林资源连续清查年度监测样地数据，如何构建合适的模型体系，建立既与省级固定样地相协同，有良好精度保障，又能适用于省、市、县三级，是值得深入探讨的主题。当前林木年度生长量模型研建面临的主要挑战是：(1)年度监测，各类监测指标的变化量较小，无法精准预测各类指标年度变化状况；(2)胸径、树高、单位面积株数、单位面积蓄积指标相关性强，目前没有构建一套相容的模型组，统一预测各类生长指标；(3)建模样本为全省系统布设的度监测固定样地，在样本数量有限的情况下，没有好的方法构建省、市、县三个不同尺度相容，具有良好精度保障的模型组。
技术实现思路
专利技术目的：针对现有技术存在的不足，本专利技术的目的是提供一种多尺...
【技术保护点】
1.一种多尺度相容的林木年生长模型组建模方法，特征在于，以全省为总体，首先建立蓄积、胸径、树高的省级生长模型，再利用测算的各县转换系数，将省级生长均值模型转换到各县级生长本土模型；然后对各建模样地的蓄积生长进行分析校正；最后，采用多个模型式进行分别拟合，选取相关系数好，拟合精度高，预测均方误差小的模型式作为结果式。/n
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种多尺度相容的林木年生长模型组建模方法，特征在于，以全省为总体，首先建立蓄积、胸径、树高的省级生长模型，再利用测算的各县转换系数，将省级生长均值模型转换到各县级生长本土模型；然后对各建模样地的蓄积生长进行分析校正；最后，采用多个模型式进行分别拟合，选取相关系数好，拟合精度高，预测均方误差小的模型式作为结果式。
2.根据权利要求1所述的多尺度相容的林木年生长模型组建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)样木基础数据预处理：对照往期年度检尺类型，梳理建模所需的年度样木检尺类型，剔除异常数据，建立自变量与因变量散点图进行异常值分析，采用标准差法分析异常数据。
(2)样地建模数据汇总：以小班为基本林分单元，乔木林为建模单元，以样地为基础建模数据，构建模型样本，计算各样地的往期年度的年林木蓄积，计算生长率；
(3)模型研建：选用拟合模型式，分别8个建模单元，利用非线性和线性回归模型建模方法，构建林木年生长模型；
(4)模型检验：利用建模性能指标，对模型建模结果进行数学评价，评估模型可靠性和预估精度；
(5)模型应用评价：选取有代表性的地区，采用最新二类数据，利用研建的模型，测算各地区的生长量与生长率，并与抽样结果比较，评价模型的实际应用效果。
3.根据权利要求2所述的多尺度相容的林木年生长模型组建模方法，其特征在于：步骤(3)中，所述林木年生长模型包括林分蓄积模型、林分胸径模型、林分树高模型、林分株树更新模型、林分疏密度更新模型、散生四旁树或树带胸径模型、散生四旁树或树带树高模型、散生四旁树或树带蓄积更新模型。
4.根据权利要求2所述的多尺度相容的林木年生长模型组建模方法，其特征在于：所述林分蓄积模型包括松类/杉类蓄积年生长率模型和硬阔/软阔蓄积年生长率模型，其中，松类/杉类蓄积年生长率模型如下：
其中，PV为模型预测年生长率，D前为小班前期平均胸径，a、b、c为松类/杉类林分蓄积更新模型参数；
小班模型更新应用，按以下方式预估松类/杉类本期蓄积量：
V后＝V前×(1+PV×rV)
式中，V后为本期小班更新后单位亩蓄积，V前为小班前期单位亩蓄积，PV为模型预测年生长率，rV为各县蓄积年生长率转换系数；
硬阔/软阔蓄积年生长率模型如下：
PV＝f+g×D前(-h)
其中，PV为模型预测年生长率，D前为小班前期平均胸径，f、g、h为硬阔/软阔林分蓄积更新模型；
小班模型更新应用，按以下方式预估硬阔/软阔本期蓄积量：
V后＝V前×(1+PV×rV)
式中，V后为本期小班更新后单位亩蓄积，V前为小班前期单位亩蓄积，PV为模型预测年生长率，rV为各县蓄积年生长率转换系数。
5.根据权利要求2所述的多尺度相容的林木年生长模型组建模方法，其特征在于：所述林分胸径模型如下：
其中，为模型预估的后期平均胸径，D前为小班前期平均胸径，i、j为林分胸径更新模型参数；
小班模型更新应用，按以下方式预估本期胸径：
式中，D后为小班更新后的平均胸径，为模型预估后期胸径，D前为小班前期平均胸径，rD为各县胸径年生长率转换系数。
技术研发人员：陶吉兴，季碧勇，代劲松，张国江，王剑武，谢秉楼，张瑜飞，张成军，宋盛，何伟平，朱振贤，何欢，邬枭楠，骆义波，
申请(专利权)人：浙江省森林资源监测中心，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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