耦合多因素影响的华北落叶松人工林生长模型及构建方法技术

本发明专利技术属于林业技术领域，公开了一种耦合多因素影响的华北落叶松人工林生长模型的构建方法，假设各因素对树木生长的影响彼此独立，且有连乘关系，所述耦合多因素影响的树木生长模型表达式为：TG＝TG

【技术实现步骤摘要】
耦合多因素影响的华北落叶松人工林生长模型及构建方法
本专利技术属于林业
，尤其涉及一种耦合多因素影响的华北落叶松人工林生长模型及构建方法。
技术介绍
目前，连乘模型常用于耦合多个环境因素对生态系统生理过程影响的研究中，如土壤呼吸模型、气孔导度模型等。这样的建模也用于单株树木生长模型，如现有技术建立了树木生长受树木年龄-树体大小效应(Age-SizeEffect)、群集效应(CrowdingEffect)及个体效应(IndividualTreeEffect)影响的耦合模型。模型表达形式为：AGR＝GMax×Age-SizeEffect×CrowdingEffect×IndividualTreeEffect式中，AGR表示绝对树木生长量，GMax是当所有因素均为最优时的潜在最大树木生长量，Age-SizeEffect、CrowdingEffect及IndividualTreeEffect分别表示树木年龄-树体大小效应、群集效应及个体效应，这些效应的变化范围均在0-1之间。上述模型充分考虑了树木年龄-树体大小的影响(Age-SizeEffect)、相邻树木对养分竞争的影响(CrowdingEffect)以及树木本身固有的内在特性影响(IndividualTreeEffect)，能很好揭示样地内单株树木的生长规律，并可预测目标树生长的长期变化规律。但当研究目标不再关注某一个体的生长，而是林分尺度上所有树木生长的平均水平时，这一模型不再适用；最重要的是，该模型不能体现出立地条件的差异及其生长影响。并且关注的变量是固定的(林龄、胸径、与相邻树木个体之间的距离等)，限制了模型应用范围，无法灵活引入其它变量。通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：局限在单株树木生长模拟，无法用于林分生长；不能灵活考虑多个变量的影响，尤其缺乏与林分管理密切相关的影响因素，因而无法定量给出林分管理建议。解决以上问题及缺陷的难度在于：一方面，不同树种的各树木生长指标响应不同影响因素的数量关系可能随树种和生长指标及环境变量-不同而变，无法直接给出固定的响应函数形式。另一方面，野外调查的树木生长同时受到多种因素共同影响，无法通过控制其它因素不变来确定生长对单一因素的响应。解决以上问题及缺陷的意义为：以森林管理的应用需求或科研需求为导向，建立灵活多变的考虑与需求相关的多个关键因素或生长指标的生长模型，为森林管理决策提供理论依据和技术支持。如：为制定森林多功能经营目标，建立考虑林龄、林分密度及立地条件(海拔、坡向)等多因素影响的那些与森林经营密切相关的林分生长指标(如胸径(DBH)、树高(H))的生长模型，可为生长在不同立地和具有不同林龄的森林多功能经营的密度管理方案制定提供参考依据。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种耦合多因素影响的华北落叶松人工林生长模型及其构建方法。要实现本专利技术，即建立能耦合多因素影响的华北落叶松人工林生长模型，需基于已下假设：所述耦合多因素影响的树木生长指标对各影响因素的响应彼此独立；而且，树木生长对多因素的响应模型可表达为对各单一因素响应函数的连乘；生长指标只有在各影响因素均最优时才能达到理论最大值，否则会受某个或多个因素的限制；树木各主要生长指标TG的多因素影响耦合模型的表达式为：TG＝TGmax×f(x1)×f(x2)×f(x3)......其中，TGmax为生长指标TG的理论最大值；f(x1)、f(x2)、f(x3)等分别表示生长指标TG响应因素x1、x2和x3等的函数。本专利技术基于大量野外调查(即不是控制实验)得到的受多因素共同影响的树木生长数据，使用上外包线法，首先确定树木生长指标响应各单一因素的函数形式或类型，这可最大程度的降低其它因素的干扰。具体操作方法为：将树木生长指标(因变量TG)响应各单一因素(自变量x)的数据绘制成散点图，根据自变量变化范围将其分成若干区段，在每个区段内选取那些比每个区段内的数据平均值高出至少一倍标准差的数据，或在一些数据密度较低的区段中直接选择最高的数据，将这些数据点作为上外包线的数据点，藉此拟合能反映树木生长响应单一因素变化的函数类型，而且拟合的函数能在一定程度上表征响应的数量关系。然后，把所有单一因素的响应函数连乘，从而确定能反映多因素影响的耦合模型的结构，但仍需利用实测数据率定模型参数，并用独立实测数据验证模型精度。在满足精度要求后，才能最终建立多因素耦合的生长模型。构建方法包括两部分：第一部分：将树木生长指标对单一个影响因素的响应关系(f(x1)，f(x2)，f(x3)，......)从受多因素共同影响的野外调查数据中解耦分离出来，具体为：步骤一，确定待分析的生长指标(TG)，并通过经验分析、相关分析等，确定影响树木生长的主要因素(x1，x2，x3......)；步骤二，根据文献资料及样地调查数据，确定生长指标的理论最大值TGmax。将各样地TG实测数据除以TGmax，得到解耦(消除)TGmax影响的相对生长指标的第一个数据集TG1，此时TG1的变化范围在0-1之间；步骤三，将上步得到的相对生长指标TG1随x1的变化绘制成散点图，确定上外包线的数据点，拟合确定上外包线的关系式，作为树木生长响应x1的函数类型f(x1)；然后将所有TG1的数据点除以上外包线f(x1)对应x1的值，得到解耦(消除)x1影响的下一级相对生长指标的数据集TG2；步骤四，利用数据集TG2做树木生长响应x2的散点图，同样采用上外包线分析，确定树木生长响应x2的函数类型f(x2)，然后将数据集内的各数据点除以f(x2)上相应的数值，得到解耦(消除)x2影响的下一级相对生长指标的数据集TG3；步骤五，以此类推，可逐步解耦(消除)各因素的影响，直到得到树木生长对倒数第二个因素的响应函数类型f(xn-1)，并将数据集内各数据点除以f(xn-1)上相应的数值，在消除xn-1对生长的影响后，得到最后一级的相对生长指标的数据集TGn，仍然建立树木生长响应因素xn的上外包线，确定树木生长响应xn的函数类型f(xn)；第二部分：将各单一因素的响应函数连乘，从而建立耦合多因素影响的树木生长模型结构，并基于实测数据重新率定模型参数和验证模型精度，具体为：步骤六，将上述树木生长指标理论最大值TGmax以及树木生长对各单一因素的响应函数连乘，实现多因素影响的耦合，得到多因素耦合生长模型的结构(表达式)。步骤七，利用树木生长指标及各影响因素的实测数据，率定模型中各参数。并用另一组独立数据来验证模型的精度。在模型精度符合要求后，即建立了耦合多因素影响的生长模型。本专利技术的另一目的在于，以华北落叶松人工林胸径(DBH)生长为例，提供一种耦合多因素(age、den、ele)影响的DBH生长模型，所述华北落叶松人工林DBH生长响应age、den、ele变化的多因素耦合模型为：DBH＝DBHmax×f(den)×f(age)×f(ele)其中，DBHmax为当所有影本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种耦合多因素影响的华北落叶松人工林生长模型，其特征在于，所述模型反映了多个因素对华北落叶松林生长的影响，并通过连乘方式耦合生长指标对各单一因素的响应函数；树木生长指标只有在各因素均达到最优时才能达到理论最大值，否则会受到相关因素的限制；/n树木生长指标TG的多因素影响耦合模型的表达式为：/nTG＝TG

【技术特征摘要】
1.一种耦合多因素影响的华北落叶松人工林生长模型，其特征在于，所述模型反映了多个因素对华北落叶松林生长的影响，并通过连乘方式耦合生长指标对各单一因素的响应函数；树木生长指标只有在各因素均达到最优时才能达到理论最大值，否则会受到相关因素的限制；
树木生长指标TG的多因素影响耦合模型的表达式为：
TG＝TGmax×f(x1)×f(x2)×f(x3)......
其中，TGmax为生长指标TG的理论最大值；f(x1)、f(x2)、f(x3)等分别表示生长指标TG响应因素x1、x2、x3等函数。


2.一种如权利要求1所述的耦合多因素影响的华北落叶松人工林生长模型构建方法，其内容包括：
步骤一，确定待分析的林木生长指标，并通过经验分析、相关分析等，确定影响林木生长的主要因素；
步骤二，确定生长指标TG的理论最大值TGmax；将各调查样地的TG实测数据除以TGmax，得到相对生长指标TG1，使其变化在0-1之间；
步骤三，绘制上步得到的TG1随第一个影响因素x1(如林龄)变化的散点图，利用上外包线确定TG1对x1的响应函数类型f(x1)，然后将所有TG1数据除以上外包线f(x1)对应各数据组x1的数值，得到消除x1影响后的下一级相对生长指标TG2的数据集；
步骤四，绘制上步得到的消除了x1影响的相对生长指标TG2数据随第二个影响因素x2变化的散点图，仍利用上外包线法，确定TG2对x2的响应函数类型f(x2)，然后将数据集内的各数据除以f(x2)对应各数据组x2的数值，得到消除x2影响的下一级相对生长指标TG3的数据集；
步骤五，重复上面步骤，直到得到消除了待研究的n个因素中的倒数第二个因素xn-1影响的相对生长指标TGn的数据集，然后对xn做散点图，基于上外包线法确定TGn对xn的响应函数类型f(xn)；
步骤六，将确定的生长指标响应各单一因素的函数连乘，实现多因素影响的耦合，即得到反映多因素影响的树木生长耦合模型的结构；
步骤七，基于实际数据，拟合耦合模型中的各个参数，并用独立数据检验模型精度，在精度满足要求后即建立了耦合多因素影响的树木生长模型。


3.一种基于权利要求2所述的耦合多因素影响的华北落叶松人工林胸径(DBH)生长响应多因素(林龄(age)、林分密度(den)、海拔(ele))变化的模型，其模型表达式为：
DBH＝DBHmax×f(age)×f(den)×f(ele)；
其中，DBHmax为当所有影响因素均最优时DBH能达到的理论最大值；f(age)、f(den)及f(ele)分别为DBH对林龄、密度和海拔的单因素响应函数...

【专利技术属性】
技术研发人员：田奥，王彦辉，于澎涛，刘泽彬，韩新生，王晓，徐丽宏，
申请(专利权)人：贵州省山地资源研究所，中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所，
类型：发明
国别省市：贵州;52